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DOI: 10.5433.2317-627X.2024.v12.n1.48469
E-ISSN: 2317-627X
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
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Deslocamento ao trabalho e meios de transporte: uma análise dos
grupos populacionais do Distrito Federal
Caio César Soares Gonçalves
1
https://orcid.org/0000-0002-3366-7560
Recebido em: 10/04/2023
Aprovado em: 29/10/2023
Resumo
O objetivo deste estudo é analisar os grupos populacionais que realizam deslocamentos ao
trabalho nas 33 Regiões Administrativas (RAs) do Distrito Federal, destacando os meios de
transporte utilizados. Os dados da Pesquisa Distrital por Amostra de Domicílios de 2021 foram
empregados para mapear os locais com maior envio e recebimento de trabalhadores e
identificar os principais fluxos entre as RAs. Além disso, foram utilizados modelos logísticos
para estimar a propensão de uso dos diferentes modais de transporte de acordo com as
características populacionais, calculando razões de chances para melhor compreender as
características das pessoas que realizam deslocamentos para o trabalho. Os resultados
revelaram que mais de 1,2 milhões de pessoas ocupadas se deslocaram em 2021, sendo a
maioria para outras RAs. O Plano Piloto foi o principal destino, com cerca de 514 mil
deslocamentos, representando 41,6% dos trabalhadores. Taguatinga também se destacou,
com aproximadamente 143 mil deslocamentos. Houve diferenças significativas entre origem
e destino dos deslocamentos, com o Plano Piloto recebendo mais pessoas do que enviando.
Essa RA atrai trabalhadores com maior renda, nível educacional elevado e menor proporção
de negros. A análise também mostrou que diferentes meios de transporte estão associados a
diferentes perfis socioeconômicos.
Palavras-chave: Comutação. Deslocamento ao trabalho. Dados amostrais complexos.
Modelo logístico. Distrito Federal
Código JEL: J61, R40, C83
Commuting and means of transportation: an analysis of population
groups in the Federal District
Abstract
Regions (ARs) of the Federal District in Brazil, highlighting the means of transportation used.
The data from the 2021 District Sample Household Survey (Pesquisa Distrital por Amostra de
1
Doutor pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas (Ence) do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE). Fundação João Pinheiro. E-mail: ccsgonc@gmail.com
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
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Domicílios - PDAD) were used to map the locations with the highest influx and outflow of
workers and identify the main commuting flows between ARs. In addition, logistic models were
employed to estimate the propensity to use different modes of transportation according to
population characteristics, calculating odds ratios to better understand the characteristics of
people who commute to work. The results revealed that over 1.2 million employed individuals
commuted in 2021, with the majority commuting to other ARs. The Plano Piloto was the main
destination, accounting for approximately 514,000 commutes, representing 41.6% of workers.
Taguatinga also stood out, with approximately 143,000 commutes. There were significant
differences between the origin and destination of the commutes, with the Plano Piloto attracting
more people than it sent. This AR attracts workers with higher incomes, higher educational
levels, and a lower proportion of black individuals. The analysis also showed that different
modes of transportation are associated with different socioeconomic profiles.
Keywords: Commuting. Commuting to work. Complex sample data. Logistic model. Federal
District.
JEL CODE: O11; O15; O47.
Introdução
A intensificação do tráfego em áreas urbanas é uma das principais dificuldades
enfrentadas pelas grandes cidades. Essa situação pode ser atribuída, em grande
parte, à falta de políticas de mobilidade urbana adequadas, que possam garantir a
movimentação de um amplo contingente de pessoas com conforto, rapidez e baixo
custo. É crucial investir em políticas públicas voltadas para a melhoria da qualidade
de vida da população, especialmente no que se refere ao transporte.
Os dados do Departamento de Trânsito do Distrito Federal (Detran-DF, 2022)
apontaram um aumento significativo na frota de veículos registrados no DF nos
últimos dez anos, com um crescimento de 31,9%. Em 2022, quase 2 milhões de
veículos estavam cadastrados no órgão, sendo que os automóveis correspondiam a
68,4% da frota (1.345 mil). Embora esse aumento tenha sido expressivo, o ritmo de
crescimento diminuiu significativamente durante a pandemia de COVID-19. Entre
2017 e 2019, a média de crescimento anual de registros de automóveis era de 2,9%,
mas após a pandemia, essa taxa caiu para 1,2%.
Apesar disso, a dinâmica de comutação da população, principalmente para o
trabalho, permaneceu intensa, de acordo com os dados da Pesquisa Distrital por
Amostra de Domicílios (PDAD) de 2021. Esse fenômeno é reflexo do processo
migratório das décadas anteriores, que levou ao aumento da urbanização. Além de
participar dos últimos estágios da migração, em que os migrantes tendem a se
aproximar das grandes metrópoles, há também uma tendência de estagnação nas
áreas periféricas. Isso ocorre em grande parte devido aos custos mais elevados de
moradia nos grandes centros urbanos, o que leva a um distanciamento entre a
residência e o trabalho.
Ao refletir sobre o contingente populacional potencial para se locomover dentro
do Distrito Federal para trabalho, tem-se que, de acordo com a PDAD 2021, 89,1% da
população economicamente ativa (PEA) - que representa as pessoas com 14 anos ou
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mais - estava ocupada em 2021, totalizando 1.294.936 pessoas. No mesmo ano, a
taxa de desocupação no Distrito Federal foi de 10,9%. Entre os trabalhadores
ocupados, o automóvel foi indicado como o principal meio de transporte para
deslocamento até o trabalho principal por 48,4% deles. O ônibus ficou em segundo
lugar, com 33,3%, e 9,4% indicaram que se deslocaram até ao trabalho a pé.
Motocicleta foi indicada por 3,5% dos ocupados. Quando se trata de meios de
transporte menos utilizados, o metrô (restrito a determinadas Regiões Administrativas
- RAs), transporte privado e bicicleta foram respondidos como o principal meio por
2,5%, 1,5% e 1,4% dos ocupados, respectivamente.
No entanto, é válido ressaltar que existem diferenças significativas entre os
trabalhadores que declararam utilizar cada um desses meios de transporte, assim
como para onde se deslocam. Além disso, é necessário desconsiderar da análise
aqueles que trabalham no mesmo local em que residem.
Diante disso, o objetivo deste estudo é caracterizar os grupos populacionais
que se deslocam para o trabalho, identificando os principais destinos e meios de
transporte utilizados nas 33 Regiões Administrativas (RAs) do Distrito Federal usando
como base na Pesquisa Distrital por Amostra de Domicílios (PDAD) de 2021. Com
isso, será possível construir uma matriz de origem e destino das pessoas, além de
identificar as RAs com maior fluxo de trabalhadores e os grupos populacionais
propensos a trabalhar em determinadas RAs. A análise também irá calcular as razões
de chances das principais RAs de destino e uso de meios de transporte, evidenciando
as diferenças entre elas. Em resumo, este estudo fornecerá uma compreensão mais
detalhada dos padrões de deslocamento da população do DF, permitindo a
identificação de oportunidades para melhorias nos sistemas de transporte e
planejamento urbano.
O estudo aqui apresentado possui uma relevância fundamental no
planejamento urbano do Distrito Federal. A partir das informações obtidas na
pesquisa, é possível desenvolver políticas públicas que visem à melhoria do sistema
de transporte e da mobilidade urbana. Sabendo quais são os principais destinos para
trabalho no DF e os maiores fluxos de pessoas que se deslocam para o trabalho entre
as RAs, é possível traçar estratégias para otimizar a infraestrutura de transporte e
torná-la mais eficiente e adequada às necessidades da população.
Outros estudos empíricos investigaram os deslocamentos no Distrito Federal,
porém em diferentes frentes como Pereira e Schwanen (2013) que analisaram o
tempo gasto em deslocamentos casa-trabalho. Reis et al. (2014) estudaram o efeito
da mobilidade urbana sobre a produtividade do trabalho no DF e Codeplan (2013)
investigou o perfil da distribuição dos postos de trabalho utilizando a PDAD 2011
identificando as RAs que mais apresentaram saldo positivo na oferta de trabalho e
aquelas caracterizadas como “cidades-dormitório”, porém não investigou o perfil das
pessoas que se deslocaram para trabalho. Assim como no estudo de Carvalho (2008),
que em focou na mobilidade urbana do DF analisando os dados de modais da
pesquisa de Origem e Destino de 2000 realizada pela Codeplan e destacando, entre
outros aspectos, a prioridade dada aos automóveis particulares. Sá et al. (2016)
investigou o perfil da população que realizaram mobilidade no trajeto casa-trabalho,
porém apenas para o tipo de deslocamento ativo (a pé ou de bicicleta).
Diante desse contexto da literatura sobre o tema, a caracterização dos grupos
populacionais é de relevância para entender as dinâmicas internas das metrópoles e
as diferentes necessidades de seus habitantes. Ao analisar características como sexo,
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cor/raça, faixa etária, escolaridade, renda domiciliar, setor de atividade do trabalho
principal e informalidade, é possível identificar padrões e comportamentos que
influenciam na utilização dos diferentes modais de transporte, como transporte público
coletivo, automóveis ou mesmo caminhar a pé até o trabalho.
Ao responder perguntas como as mencionadas, o estudo pode fornecer
informações valiosas para a implementação de políticas públicas voltadas para a
mobilidade urbana, a fim de garantir que o sistema de transporte atenda às
necessidades de todos os grupos populacionais, incluindo aqueles que enfrentam
dificuldades para acessar o transporte público ou que dependem exclusivamente do
automóvel. Assim, é possível contribuir para a construção de uma cidade mais
inclusiva e sustentável, que promova a mobilidade de todos os seus cidadãos.
O artigo está estruturado em quatro seções, além desta introdução. A segunda
seção apresenta uma revisão breve da literatura sobre comutação, destacando suas
principais contribuições para a compreensão do tema. Na terceira seção, são
apresentados os aspectos metodológicos do estudo, com ênfase nos dados utilizados
e nos procedimentos adotados para a análise. Na quarta seção, são apresentados os
resultados descritivos e a análise dos modelos estimados, destacando as principais
conclusões do estudo. Por fim, a quinta seção apresenta as considerações finais,
abordando as principais implicações dos resultados obtidos para o planejamento de
políticas públicas e sugestões para estudos futuros.
Revisão de literatura
O termo "comutação" refere-se ao deslocamento diário entre os locais de
residência e trabalho ou estudo. De acordo com Moura, Delgado e Costa (2013), este
fenômeno é característico dos municípios brasileiros, uma vez que mais da metade
deles registraram fluxos de comutação em 2010. Isso revela não apenas a
desconexão entre a moradia e os locais de trabalho/estudo, mas também a hierarquia
entre os municípios, com alguns atuando como polos receptores e outros como polos
evasores, seja para oportunidades de trabalho ou para acessar serviços educacionais,
compras, lazer e questões médicas. É válido notar que os motivos de deslocamento
relacionados a compras, lazer e questões médicas tendem a ser mais eventuais,
enquanto os relacionados a trabalho e estudo são mais regulares e, portanto, são mais
frequentemente objeto de pesquisa.
O conhecimento da dinâmica da comutação é fundamental para fomentar
formulações de políticas de mobilidade, moradia e uso do solo, bem como para
políticas de trabalho, gestão urbana e regional. As demandas por transporte e vias
públicas de circulação são algumas das necessidades que surgem nesse contexto,
conforme enfatizado por Moura, Delgado e Costa (2013).
Esse processo de comutação está associado à expansão das aglomerações
urbanas, com dois fatores explicativos: o primeiro relaciona-se à localização da
maioria dos trabalhos nos grandes centros urbanos e o segundo à expansão de áreas
periféricas para serem residências de trabalhadores. Estas últimas são comumente
conhecidas como "cidades-dormitório", devido à sua baixa capacidade de absorção
da mão de obra residente localmente, resultando em um grande contingente de
pessoas que não trabalham onde residem, conforme apontado por Ojima et al. (2010).
Essas características estão presentes em estudos, como o de arranjos populacionais
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e concentração urbana do Brasil, realizado pelo IBGE (2015) e contribuem para a
própria metodologia de construção da tipologia dos municípios.
De acordo com Rodríguez Vignoli (2008), as características socioeconômicas
das pessoas que se deslocam para o trabalho/estudo estão associadas à segregação
de grupos. Para os indivíduos mais ricos, as questões relacionadas a
congestionamento e custos de transporte são os principais fatores. Já para os
indivíduos mais pobres, as maiores distâncias percorridas, os maiores custos relativos
de transporte e o desconforto do transporte são os principais desafios. Nesse
contexto, segundo Moura, Branco e Firkowski (2005), o processo de periferização nas
aglomerações urbanas brasileiras está relacionado à própria segregação da pobreza
e à precariedade da infraestrutura urbana nessas regiões.
Esse processo de periferização descrito por Maricato (2015) se refere à
produção das cidades de forma pré-moderna, em que as franjas do território eram o
foco, alocando a população de renda baixa em áreas distantes do centro. O autor
destaca também a troca de investimentos em transporte coletivo pelo transporte
individual, inclusive dentro de programas como o Programa de Aceleração do
Crescimento (PAC). Além disso, Harvey (2014) menciona o aumento do poder do
capital imobiliário em detrimento de políticas sociais como a de moradia.
Ressalta-se que a maioria dos recursos para financiamento de projetos do PAC
estava vinculado a programas como Mobilidade e Trânsito, Mobilidade para Cidades
de Médio e Grande Porte, Pavimentação e Manutenção de Vias Urbanas, Bicicleta
Brasil, Pró-transporte, Brasil Acessível e Pró-mob. As iniciativas envolveram a
construção de corredores de ônibus, Bus Rapid Transit (BRT), Metrô, Veículo Leve
sobre Trilhos (VLT), Vias Urbanas, Monotrilho, Trem Urbano, Aeromóvel e Corredor
Fluvial (Costa e Silva, 2015).
Assim, a distância entre os locais de trabalho/estudo e residência exerce um
grande impacto na mobilidade urbana, evidenciando a dissociação mencionada
anteriormente. Esse fenômeno, que configura uma oposição entre espaços, foi
denominado de spatial mismatch por Lima et al. (2021).
Além disso, a valorização imobiliária das áreas próximas aos centros urbanos
também pode resultar em gentrificação, que é o processo de expulsão de moradores
de baixa renda dessas áreas para dar lugar a moradores de renda mais alta,
frequentemente com interesses estéticos e culturais diferentes. Isso pode levar a uma
fragmentação social e territorial da cidade, com a criação de enclaves de moradores
de alta renda cercados por áreas de pobreza e exclusão social (Lees; Slater; Wyly,
2007). Esse processo de gentrificação e segregação socioespacial pode ter
consequências significativas para a dinâmica da comutação e a mobilidade urbana
como um todo.
Outras configurações também podem ocorrer, como a presença de áreas de
alta renda próximas às áreas centrais ou até mesmo a criação de novas áreas
destinadas ao grupo de renda mais alta. Esses são aspectos específicos que podem
ser observados em um determinado território. No entanto, a questão crucial é que os
altos preços dos terrenos nas áreas centrais, que tendem a concentrar os empregos,
impedem que pessoas de baixa renda morem em locais próximos ao trabalho (Pereira;
Schwanen, 2013).
Em relação a outras características socioeconômicas dos grupos que realizam
comutação, como gênero, idade e nível de escolaridade, estudos têm revelado
diferentes aspectos. Levy (2013) constatou que as mulheres tendem a trabalhar mais
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próximo de suas residências, possivelmente devido à alocação de tempo para
atividades domésticas, o que as leva a preferir empregos próximos à moradia. De
acordo com Plaut (2005), a população mais idosa tende a utilizar mais a caminhada
ou bicicleta como meio de deslocamento. Além disso, Young, Aguiar e Possas (2013)
destacam a existência de um ciclo vicioso, no qual moradores com baixa qualificação
recebem salários mais baixos, residem distantes do trabalho, gastam mais tempo em
deslocamentos e têm menos tempo disponível para dedicar-se aos estudos, o que
resulta em menores chances de mobilidade social.
Por fim, ressalta-se o tipo de transporte utilizado pelas pessoas. Conforme
apontado por Larrañaga Uriarte (2012), essa escolha depende de três elementos: o
padrão de uso do solo, o desenho urbano e o sistema de transporte disponível. Por
exemplo, se uma região possui um sistema de transporte público de qualidade, todos
os grupos populacionais podem se beneficiar desse serviço. No entanto, quando o
sistema de transporte é deficiente, aqueles com melhores condições socioeconômicas
tendem a optar por veículos particulares. Portanto, os fatores socioeconômicos
relacionados aos grupos populacionais podem variar consideravelmente, dependendo
das condições urbanas da área em estudo.
Aspectos metodológicos
No que diz respeito aos aspectos metodológicos, esses dependem da natureza
da base de dados utilizada. Portanto, serão apresentadas a seguir a fonte de dados
empregada neste artigo, seguida dos procedimentos adotados.
A principal base de dados utilizada neste estudo é a Pesquisa Distrital por
Amostra de Domicílios (PDAD), conduzida pelo Instituto de Pesquisa e Estatística do
Distrito Federal (IPEDF). Realizada a cada dois anos, este estudo considerou a edição
mais recente, de 2021. A PDAD tem como objetivo diagnosticar o perfil
socioeconômico da população residente nas 33 Regiões Administrativas (RAs) do
Distrito Federal, abrangendo diversas temáticas, como condições de moradia,
trabalho, educação, migração, saúde, segurança alimentar, tecnologia da informação,
entre outros (IPEDF, 2023).
No que diz respeito à mobilidade e aos meios de transporte utilizados, a PDAD
questiona os entrevistados sobre seu uso para estudo e trabalho. Com o intuito de
estudar os deslocamentos de comutação para o trabalho, foram exploradas questões
relacionadas a esse tópico. As categorias presentes na pesquisa são as seguintes: (i)
automóvel, que inclui veículos próprios, cedidos pelo empregador, por terceiros ou
alugados, e também caronas em automóveis particulares de terceiros; (ii) ônibus das
linhas do transporte coletivo público, excluindo ônibus particulares fretados por
empresas; (iii) transporte privado, que engloba táxi, serviços de motorista particular
por meio de aplicativos e ônibus e vans particulares fretados por empresas; (iv)
motocicleta, que abrange veículos próprios, cedidos pelo empregador, por terceiros
ou alugados, e também caronas em motocicletas particulares de terceiros; (v) metrô,
para aqueles que utilizam essa opção quando disponível na RA; (vi) bicicleta, incluindo
as próprias, cedidas pelo empregador, por terceiros, alugadas ou compartilhadas; (vii)
deslocamento a pé, para aqueles que informaram ir caminhando até o local de
trabalho principal (Codeplan, 2021).
Além disso, foi questionado o local de trabalho das pessoas ocupadas. Nessa
opção, foram indicadas as RAs, municípios vizinhos e outras respostas, como vários
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locais, e aqueles que não souberam informar foram contabilizados. Ressalta-se a
necessidade de desconsiderar da análise as pessoas ocupadas que declararam
exercer suas atividades no local de residência, pois isso pode estar relacionado a
trabalho remoto ou outras situações. No entanto, essa distinção não foi realizada.
Além disso, para a comutação, também foram considerados aqueles que residem e
trabalham na mesma RA, mas em locais diferentes, que podem ser considerados
distâncias curtas ou longas, dependendo da própria RA.
Os procedimentos adotados para atingir o objetivo proposto envolvem
basicamente duas etapas: análise descritiva e inferência analítica. A análise descritiva
consiste no cálculo das medidas de interesse para o Distrito Federal, com
desagregações por principais destinos e meios de transporte. Ressalta-se a
relevância de levar sempre em consideração o plano amostral da PDAD, conforme
retratam Pessoa e Silva (1998), nos procedimentos de análise de dados amostrais
complexos, além de avaliar a qualidade da precisão das estimativas. Conforme Albieri
(1999), podem ser usados conceitos para representar a qualidade das informações.
Foi adotado o conceito "Ótimo" (A) para um coeficiente de variação (CV) de 0 a 5%, o
conceito "Boa" (B) para valores acima de 5% até 15%, o conceito "Regular" (C) para
valores de 15% a 25%, o conceito "Pouco precisa" (D) para valores de 25% a 50%, e
o conceito "Muito Imprecisa" (I) para CV acima de 50%. A fórmula do coeficiente de
variação é:
onde
é um estimador genérico e DP seu desvio padrão.
Optou-se por seguir a diretriz de considerar neste artigo apenas estimativas
com indicadores A e B, ou seja, dentro do padrão recomendado como publicável,
conforme Albieri (1999).
A inferência analítica envolve a estimação de parâmetros de um modelo.
Utilizaram-se os microdados da PDAD, observados sob seu plano amostral complexo.
Para obter a prevalência das características das pessoas ocupadas quanto às
chances de utilizarem determinado meio de transporte para ir ao trabalho ou ter
determinado destino como local de trabalho, foi estimado um modelo logístico. A
estimação baseou-se no método de máxima pseudo-verossimilhança. Para mais
detalhes, ver Pessoa e Silva (1998).
A variável resposta de interesse no estudo é dicotômica, representando se a
pessoa ocupada utilizou determinado meio de transporte para ir ao trabalho (valor 1 -
utilizou; valor 0 - não utilizou) ou se tem determinada RA como local de trabalho (valor
1 - possui como destino; valor 0 - não trabalha nessa RA). Por isso, optou-se pelo
modelo logístico. Além de ser o mais importante para dados de variável categórica,
esse modelo é matematicamente mais simples que o probit, por exemplo, ao usar
como função de ligação o inverso da distribuição acumulada logística (Agresti, 2013).
As vantagens do modelo logístico são: a ligação logística conduz a coeficientes mais
intuitivos e mais fáceis de interpretar; as razões de chance são calculadas
diretamente; o modelo logit é mais amplamente utilizado que os modelos probit e
possui uma literatura mais extensa, e, por fim, o modelo logit também é mais robusto
para outliers. As perguntas sobre meios de transporte utilizadas no questionário da
PDAD permitem uma escolha adicional. Assim, foram ajustados modelos separados
para as principais formas de deslocamento: automóvel, ônibus e a pé. Poderia ter sido
utilizada a pergunta que se refere ao tipo mais utilizado, mas preferiu-se privilegiar os
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
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diferentes tipos, permitindo que a mesma pessoa possa contribuir para a construção
do perfil de todos os tipos de deslocamento que utiliza.
Como não foram identificados estudos na literatura com essa variável resposta
ou um modelo teórico orientador, a escolha das variáveis explicativas do modelo
baseou-se em características da pessoa ocupada presentes na PDAD, como idade,
escolaridade, sexo, cor ou raça, rendimento, atividade em que trabalha, formalidade
e local de residência. Para inclusão e exclusão dessas variáveis, foram realizados
testes de Wald, e o modelo final escolhido baseou-se nas indicações do critério de
informação AIC. Optou-se, por princípio da parcimônia, incluir a variável de local de
residência referente à Unidade de Planejamento Territorial (UPT) à qual a RA
pertence. O quadro 2 apresenta as variáveis utilizadas nos modelos, bem como na
análise descritiva.
Foram consideradas as seguintes variáveis para análise: sexo, que é
dicotômica (0 - homem e 1 - mulher); cor/raça, em que foi construída a variável "negro"
(1 - preto ou pardo e 0 - demais); idade, com a separação dos jovens entre 14 e 17
anos e do grupo de 18 a 29 anos, principalmente devido ao questionamento sobre o
uso de automóveis, que pode envolver tanto os jovens que dirigem quanto aqueles
que não dirigem. Optou-se por separar esse grupo. Além disso, foi mantida uma faixa
para adultos (30 a 59 anos) e outra para idosos (60 anos ou mais).
Em relação à escolaridade, foi mantida a separação presente na PDAD em 8
categorias, que variam desde analfabeto até curso superior, além de uma faixa sem
classificação.
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Quadro 2: Descrição das variáveis
Descrição
Código
Unidade/Categorias
Sexo
d.homem
1 – Homem; 0 – Mulher
Raça/Cor
d.negro
1 – Preto ou pardo; 0 – Demais
Faixas de idade
faixa_idade
14 a 17 anos; 18 a 29 anos (referência base)
30 a 59 anos; 60 anos ou mais
Escolaridade
escolaridade
1 - Sem instrução (referência base);
2 - Fundamental incompleto ou equivalente;
3 - Fundamental completo ou equivalente;
4 - Médio incompleto ou equivalente;
5 - Médio completo ou equivalente;
6 - Superior incompleto ou equivalente;
7 - Superior completo; 8 - Sem classificação
UPT
upt
1 – Central (referência base); 2 - Central
Adjacente 1; 3 - Central Adjacente 2;
4 – Leste; 5 – Norte; 6 – Oeste; 7 - Sul
Atividade
atividade
1 – Agropecuária; 2 – Indústria;
3 – Administração pública e relacionadas
(referência base); 4 – Demais Serviços;
5 – Outras
Informalidade
d_informal
1 – Trabalho informal; 0 – Trabalho formal
Rendimento
renda_domiciliar_pc_r
Renda domiciliar per capita, corrigida para
julho de 2021
Fonte: O autor.
As atividades produtivas foram agrupadas em 5 grupos: agropecuária,
indústria, administração pública e atividades relacionadas (que incluem as atividades
privadas de saúde e educação, de acordo com a classificação da PDAD), demais
serviços e outras (sem classificação).
Para considerar o rendimento domiciliar, utilizou-se a renda domiciliar per
capita corrigida para julho de 2021.
Para a construção da proxy de informalidade, foram considerados os seguintes
casos: empregados no setor privado sem Carteira de Trabalho e Previdência Social
(CTPS) assinada, empregados domésticos sem carteira, religiosos remunerados sem
carteira, aqueles com emprego em comissão no setor público sem carteira, sócios de
cooperativa, trabalhadores por conta própria ou autônomos, empregadores, donos de
negócio familiar e profissionais universitários autônomos (profissionais liberais) sem
Cadastro Nacional de Pessoa Jurídica (CNPJ). Além disso, foram considerados
informais os trabalhadores sem remuneração salarial e que não contribuem para a
Previdência Social Pública (INSS). Ressalta-se que essa é uma proxy e outras
abordagens de informalidade podem ser construídas com base na classificação
presente na PDAD.
Análise descritiva
Ao analisar os dados da Pesquisa Distrital por Amostra de Domicílios (PDAD)
de 2021, constatou-se que havia um total de 1.294.936 pessoas ocupadas na semana
de referência. Dentre essas, pouco mais de 58 mil relataram trabalhar em suas
residências, o que significa que 1.236.679 trabalhadores precisavam se deslocar para
seus locais de trabalho. A Tabela 1 apresenta os números totais de ocupados de
acordo com o local de residência e de trabalho, bem como os dados daqueles que
trabalham em casa, separados por Região Administrativa (RA).
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
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Tabela 1: Total de pessoas ocupadas conforme local de residência, de trabalho, de trabalho em
residência e saldo entre destino e origem segundo RA – 2021 (continua)
Especificação
geográfica
Trabalham
na
residência
(A)
Local de
residência
(B)
Local de
trabalho
(C)
Total de
ocupados por
origem
(O = B - A)
Total de
ocupados por
destino
(D = C - A)
Saldo
(D - O)
Total
58.257
1.294.936
1.294.936
1.236.679
1.236.679
0
Plano Piloto
3.261
108.078
517.432
104.817
514.171
409.354
Taguatinga
3.970
95.544
138.210
91.574
134.240
42.666
SIA
13
1.082
14.687
1.069
14.674
13.605
Lago Sul
1.484
12.730
19.250
11.246
17.766
6.520
Fercal
152
3.562
2.381
3.410
2.229
-1.181
Varjão
127
4.207
1.810
4.080
1.683
-2.397
Núcleo Bandeirante
870
11.291
8.779
10.421
7.909
-2.512
Cruzeiro
1.567
15.205
12.102
13.637
10.535
-3.103
Sobradinho
990
28.752
25.559
27.762
24.569
-3.193
SCIA
325
13.565
9.800
13.240
9.475
-3.765
Candangolândia
553
7.253
2.396
6.700
1.843
-4.857
Park Way
525
9.192
3.214
8.667
2.689
-5.978
Lago Norte
883
17.105
10.210
16.223
9.327
-6.895
Brazlândia
688
21.736
12.830
21.048
12.142
-8.906
Riacho Fundo
560
19.803
10.222
19.243
9.662
-9.581
Paranoá
1.825
28.632
16.826
26.807
15.001
-11.806
Arniqueira
1.418
21.334
6.425
19.916
5.007
-14.909
Sudoeste e
Octogonal
1.447
28.966
12.488
27.518
11.041
-16.478
Jardim Botânico
2.644
24.841
7.837
22.197
5.193
-17.004
Itapoã
1.125
28.758
9.734
27.633
8.609
-19.024
Vicente Pires
1.854
36.789
15.580
34.934
13.726
-21.209
Águas Claras
3.451
60.370
37.481
56.919
34.030
-22.889
Sobradinho II
2.010
33.541
9.500
31.531
7.490
-24.041
São Sebastião
934
49.223
24.912
48.289
23.978
-24.311
Gama
6.652
60.793
35.930
54.141
29.278
-24.863
Guará
1.134
65.364
38.962
64.230
37.828
-26.402
Riacho Fundo II
845
37.840
10.525
36.994
9.680
-27.315
Santa Maria
3.535
51.742
23.035
48.207
19.500
-28.707
Sol Nascente/Pôr do
Sol
1.699
33.456
2.775
31.757
1.076
-30.681
Recanto Das Emas
669
53.263
20.373
52.593
19.704
-32.890
Planaltina
2.094
71.115
34.073
69.021
31.979
-37.042
Sol Nascente/Pôr do
Sol
1.699
33.456
2.775
31.757
1.076
-30.681
Ceilândia
3.325
136.243
88.804
132.918
85.479
-47.439
Samambaia
5.627
103.562
41.262
97.935
35.635
-62.300
Vários locais
-
-
17.052
-
17.052
17.052
Outros
-
-
28.983
-
28.983
28.983
Não sabe
-
-
23.497
-
23.497
23.497
Nota: (1) Os totais apresentados consideram pessoas ocupadas que residem e trabalham na mesma
RA, mas não no mesmo local de residência (2) Foram registradas respostas com “vários locais” e “não
sabe”. Todas as demais categorias, incluindo municípios de Goiás, estão incluídos na categoria
“outros”.
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
Segundo a Tabela 1, Ceilândia e Plano Piloto foram as RAs com o maior
número de pessoas ocupadas residentes. Ceilândia contabilizou mais de 130 mil
Gonçalves, C. C. S.
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
102
ocupados, enquanto o Plano Piloto ultrapassou 100 mil. Em seguida, Samambaia e
Taguatinga apareceram com cerca de 97,9 mil e 91,6 mil pessoas ocupadas,
respectivamente. Varjão, Fercal e SIA foram as RAs com o menor número de
ocupados. Esse ranking está diretamente relacionado à população total e à população
economicamente ativa de cada RA, sendo as RAs mencionadas as menos e mais
populosas, respectivamente.
A diferença principal não ocorre na origem, mas sim no destino dos
deslocamentos. Apenas o Plano Piloto é responsável por 41,6% dos postos de
trabalho dos ocupados que se deslocam para essa RA ou dentro dela. Isso significa
que aproximadamente 514 mil pessoas se movimentam no Plano Piloto para exercer
suas atividades profissionais. Taguatinga aparece em segundo lugar, com cerca de
143 mil deslocamentos, seguida por Ceilândia, com cerca de 85 mil, e Guará, com 37
mil. No final do ranking estão Candangolândia, Varjão e Sol Nascente, cada uma com
menos de 2 mil pessoas se deslocando para trabalhar nessas RAs.
Ao analisar a diferença entre destino e origem dos deslocamentos, observa-se
que o Plano Piloto é a Região Administrativa (RA) com o maior saldo positivo, com
409.354 pessoas ocupadas se deslocando para trabalhar, sendo que 514.171
entraram e 104.817 saíram. Portanto, o Plano Piloto é a principal RA receptora. A
diferença em relação ao segundo colocado é significativa. Taguatinga registrou um
saldo positivo de aproximadamente 42,6 mil pessoas, representando 10,4% do saldo
do Plano Piloto. Isso destaca o Plano Piloto como o local mais atrativo em termos de
emprego, com uma relação de 4,9 pessoas entrando ou circulando dentro do próprio
Plano Piloto para cada pessoa que reside ou sai da RA para trabalhar. Essa relação
é de 1,5 para Taguatinga e 1,6 para o Lago Sul. SIA, devido à sua característica
funcional e ao baixo registro de residências, apresenta uma relação mais alta, de 13,7.
Comparando esse resultado com os dados da PDAD 2011, Codeplan (2013)
identificou que as principais regiões superavitárias foram exatamente as mesmas:
Plano Piloto, SIA e Taguatinga com saldos positivos de 418.600, 27.690 e 13.490,
respectivamente. Com destaque, portanto, para o aumento do saldo de Taguatinga
nesse período de 10 anos.
No que diz respeito aos saldos negativos, ou seja, as RAs que enviam
trabalhadores para outras RAs, Samambaia é a RA que mais envia trabalhadores,
com 62,3 mil pessoas, seguida por Ceilândia, Planaltina e Recanto das Emas, com
aproximadamente -47 mil, -37 mil e -33 mil pessoas ocupadas que se deslocam para
o trabalho, respectivamente. As RAs de Vicente Pires, Águas Claras, Sobradinho II,
São Sebastião, Gama, Guará, Riacho Fundo II, Santa Maria e Sol Nascente/Pôr do
Sol apresentam um saldo negativo de mais de 20 mil pessoas. Na PDAD 2011,
Ceilândia, Samambaia e Recanto das Emas lideraram o ranking das regiões
deficitárias, porém, vale destacar que no período eram 30 RAs, sendo atualmente 33
e ocorreram desagregações, por exemplo, em Ceilândia (Codeplan, 2013).
Outro aspecto a ser considerado é o número de pessoas que se deslocam para
trabalhar dentro da própria RA em que residem. No Plano Piloto, cerca de 97 mil
pessoas ocupadas que residem na RA também trabalham lá, o que representa 18,9%.
Em alguns casos, esse percentual é ainda maior, como em Planaltina (94,5%),
Arniqueira (90,3%) e Brazlândia (88,6%).
Ao analisar o movimento pendular em direção ao Plano Piloto, observa-se que
7,3% se originam de Ceilândia, 6,4% de Taguatinga e 6% de Samambaia. A Figura 1
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
103
apresenta um mapa desses percentuais, evidenciando registros de pessoas se
deslocando para trabalhar no Plano Piloto a partir de todas as RAs.
Destaca-se na Figura 1 o fluxo mais intenso da UPT Oeste (Ceilândia,
Taguatinga e Samambaia). Esse fluxo de destaque nessas RAs também foi
visualizado em 2011 (Codeplan, 2013). Outra observação relevante é o deslocamento
de RAs mais distantes, como a UPT Sul, com Recanto das Emas, Gama e Santa
Maria, a UPT Leste, com São Sebastião, e a UPT Norte, com destaque para
Planaltina. Algumas RAs adjacentes também se destacam, como Águas Claras,
Guará e Sudoeste e Octogonal. Mesmo antes de Brasília se concretizar como uma
área metropolitana, a maioria dos trabalhadores já habitavam distantes do local de
trabalho conforme Barbosa e Paviani (1972). E, segundo os autores, as regiões
administrativas, na época chamada de cidades satélites – termo em desuso, não havia
uma independência local e, dessa forma, existia uma forte dependência com o Plano
Piloto. E ainda, Barbosa e Paviani (1972) já indicavam naquela época políticas que
propiciassem postos de trabalho dispersos, preferencialmente nas locais que mais
emitiam trabalhadores.
A Região Administrativa (RA) de Taguatinga se destaca como a segunda maior
em termos de recebimento de trabalhadores que residem em outras RAs. A Figura 1
ilustra esse percentual e mostra a concentração de pessoas que residem em RAs
próximas a Taguatinga, como Ceilândia, Samambaia, Águas Claras, Vicente Pires,
Recanto das Emas, Guará, Riacho Fundo II, Arniqueira e Sol Nascente/Pôr do Sol.
Vale ressaltar que Sol Nascente/Pôr do Sol chamou a atenção nos dois mapas da
Figura 1, uma vez que a maioria das pessoas ocupadas que residem lá se deslocam
para Ceilândia (36,6%), seguido pelo Plano Piloto (31,9%) e Taguatinga (13,4%).
Figura 1: Mapa do percentual de ocupados que deslocaram para o trabalho com destino o Plano Piloto
e Planaltina – 2021 (%) (continua)
Plano Piloto
Gonçalves, C. C. S.
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
104
Taguatinga
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
Alguns municípios de Goiás também são destacados como destinos na PDAD
2021, principalmente Valparaíso de Goiás, Planaltina (Goiás) e Águas Lindas de
Goiás. Entre aqueles que indicaram trabalhar em Valparaíso de Goiás, 34,3%
residiam em Santa Maria. No caso de Planaltina (Goiás), 90,8% das pessoas que se
destinaram a essa cidade originavam-se da RA Planaltina, e 44% daqueles que se
deslocaram para Águas Lindas de Goiás residiam em Ceilândia.
A Figura 2 apresenta os principais fluxos de origem e destino das cinco RAs
com maior número de pessoas ocupadas residentes que se deslocaram para o
trabalho.
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
105
Figura 2: Fluxos de pessoas ocupadas que deslocaram para o trabalho de acordo as cinco principais
origens – 2021 (%)
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
A Figura 3 complementa a Figura 2 ao apresentar os principais fluxos de origem
e destino das cinco RAs que mais receberam pessoas ocupadas que se deslocaram
para o trabalho, focando no ponto de vista do destino. A figura reforça o que já foi
observado na Figura 1: o Plano Piloto recebe trabalhadores de todas as RAs. No
entanto, a Figura 3 destaca a magnitude desse fluxo em comparação com as outras
RAs que também recebem muitas pessoas ocupadas.
Gonçalves, C. C. S.
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
106
Figura 3: Fluxos de pessoas ocupadas que deslocam para o trabalho de acordo os
cinco principais destinos – 2021 (%)
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
A Tabela 2 fornece uma série de indicadores sobre as características gerais da
população que se desloca para o trabalho, desagregados de acordo com se a pessoa
reside na mesma RA em que trabalha, com exceção daqueles que trabalham em seu
próprio domicílio. Os dados são apresentados de forma geral, com foco nos dois
principais destinos identificados: Plano Piloto e Taguatinga.
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
107
Tabela 2: Características da população ocupada que se deslocou para trabalho no Distrito Federal,
segundo residência na RA que trabalha e principais destinos – 2021
Indicadores
Residente
da RA
que
trabalha
Geral
Para
Plano
Piloto
Para
Taguatinga
Total de pessoas ocupadas que se deslocam (mil
pessoas)
Não
781.135
416.786
93.889
Sim
455.543
97.385
40.351
Total
1.236.679
514.171
134.240
Proporção de mulheres ocupadas que se
deslocam (%)
Não
41,9
42,3
46,9
Sim
45,7
45,5
43,9
Total
43,3
42,9
46,0
Proporção de negros ocupados que se deslocam
(%)
Não
59,0
54,8
57,6
Sim
57,7
38,9
58,2
Total
58,5
51,8
57,7
Rendimento domiciliar médio per capita (R$)
Não
2.736
3.112
2.607
Sim
3.072
7.073
2.524
Total
2.856
3.810
2.586
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
com rendimento domiciliar per capita até 1 salário-
mínimo (%)
Não
33,1
28,8
30,5
Sim
33,2
2,2
20,8
Total
33,1
24,1
28,1
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
classificadas na classe A (%)
Não
6,4
8,7
4,2
Sim
4,1
7,9
2,0
Total
5,6
8,5
3,5
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
classificadas nas classes CDE (%)
Não
58,7
52,1
62,5
Sim
58,9
28,7
58,0
Total
58,8
47,7
61,1
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
com ensino superior (%)
Não
38,7
46,4
34,6
Sim
38,9
80,7
36,0
Total
38,8
52,9
35,0
Proporção de jovens ocupados que se deslocam
(%)
Não
22,9
20,8
26,5
Sim
23,0
14,2
24,5
Total
23,0
19,6
25,9
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
com trabalho informal (%)
Não
16,2
10,7
15,8
Sim
28,7
6,9
30,7
Total
20,8
10,0
20,3
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
nos serviços (%)
Não
60,2
58,4
64,0
Sim
67,5
59,1
73,4
Total
62,9
58,6
66,8
Proporção de pessoas ocupadas que se deslocam
na administração pública e outros serviços (%)
Não
28,1
33,2
22,2
Sim
20,8
32,8
21,4
Total
25,3
33,1
21,9
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
De acordo com a Tabela 1, mais de 1,2 milhões de pessoas residentes no
Distrito Federal se deslocaram para o trabalho, sendo que 36,8% delas residiam na
mesma Região Administrativa (RA) em que trabalhavam. Para os mais de 514 mil
trabalhadores que se deslocaram para o Plano Piloto, aproximadamente 97 mil já
residiam nessa RA, resultando em uma entrada de residentes de outras RAs de cerca
de 416 mil pessoas. No caso de Taguatinga, houve a entrada de 93 mil trabalhadores,
sendo que 40 mil deles já residiam nessa RA, totalizando aproximadamente 134 mil
pessoas ocupadas que se deslocaram para/dentro dessa RA.
Gonçalves, C. C. S.
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
108
A maioria da população que se deslocou para o trabalho é do sexo masculino,
representando 43,3% do total, enquanto a proporção de mulheres é similar apenas no
Plano Piloto. Em Taguatinga, ocorre o contrário, com uma proporção de mulheres de
46%, sendo 46,9% para aqueles que não residem e 43,9% para os que residem e
trabalham em Taguatinga.
Do total de pessoas que se deslocaram para o trabalho, 58,5% se declararam
como pretos ou pardos. No caso dos deslocamentos para o Plano Piloto, o percentual
de negros é menor, com apenas 38,9% dos residentes e trabalhadores dessa RA
sendo negros. Esse dado reflete a presença da segregação racial-espacial no Distrito
Federal.
Essa análise anterior se repete em relação aos indicadores de renda. O
rendimento domiciliar médio daqueles que residem e trabalham no Plano Piloto é mais
que o dobro daqueles que residem em outras RAs. Cerca de 33,1% das pessoas que
se deslocaram para o trabalho declararam um rendimento domiciliar médio per capita
de até um salário-mínimo. Apenas 2,2% dos residentes do Plano Piloto que trabalham
e se deslocam dentro da RA recebem até um salário-mínimo. Esse dado reflete a
diferença entre os deslocamentos para o trabalho no Plano Piloto, onde o público
residente em outras RAs possui um perfil diferente. Por exemplo, 46,4% possuem
ensino superior completo, em comparação com 80,7% dos residentes e trabalhadores
do Plano Piloto. De forma geral, apenas 38,9% das pessoas que trabalham e se
deslocam possuem ensino superior completo. Em Taguatinga, esse percentual é um
pouco menor, revelando que o Plano Piloto atrai um público com maior nível
educacional do que Taguatinga. Além disso, a maioria dos que se deslocam pertence
às classes C, D e E.
Em termos de faixa etária, os jovens de 18 a 29 anos representaram 23% do
total populacional de ocupados que se deslocaram para o trabalho, sendo que
Taguatinga recebeu uma proporção maior de jovens em relação ao Plano Piloto. Do
total de 1,2 milhões, 20,8% atuam em atividades informais, 62,9% trabalham em
atividades de serviços e 25,3% na administração pública e outros serviços
governamentais, incluindo saúde e educação pública e privada. Taguatinga apresenta
percentuais maiores nos serviços, mas menores nos serviços governamentais
característicos do Plano Piloto, onde 33,1% dos que se deslocaram para o trabalho
nessa RA declararam trabalhar na administração pública e em outros serviços.
Assim como a Tabela 2, a Tabela 3 apresenta os mesmos indicadores, porém
para os principais meios de deslocamento levantados pela PDAD 2021: automóvel,
ônibus e a pé.
Efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico dos estados brasileiros: uma análise a partir de um
modelo em painel dinâmico com efeito
Eco. Reg., Londrina (Pr), v.12, n.1, p.92-116, jan./abr. 2024
109
Tabela 3: Características da população ocupada que se deslocaram no Distrito Federal, segundo
residência na RA que trabalha e principais meios de deslocamento utilizados – 2021
Indicadores
Residente da
RA que
trabalha
Automóvel
Ônibus
A pé
Total de pessoas ocupadas que se deslocam
(mil pessoas)
Não
420.804
356.906
21.445
Sim
227.217
112.966
122.124
Total
648.020
469.872
143.569
Proporção de mulheres ocupadas que se
deslocam (%)
Não
37,4
49,3
44,2
Sim
43,0
52,3
50,5
Total
39,3
50,1
49,6
Proporção de negros ocupados que se
deslocam (%)
Não
52,1
66,9
70,9
Sim
50,0
64,0
64,5
Total
51,4
66,2
65,5
Rendimento domiciliar médio per capita (R$)
Não
3.993
1.433
1.602
Sim
4.768
1.555
1.688
Total
4.255
1.458
1.678
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam com rendimento domiciliar per
capital até 1 salário-mínimo (%)
Não
15,7
48,6
47,6
Sim
14,4
45,8
48,9
Total
15,3
48,0
48,7
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam classificadas na classe A (%)
Não
11,3
0,7
3,2
Sim
6,9
0,6
1,7
Total
9,7
0,7
1,9
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam classificadas nas classes CDE (%)
Não
40,2
80,1
70,9
Sim
39,7
76,3
76,1
Total
40,0
79,2
75,3
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam com ensino superior (%)
Não
56,8
17,5
23,7
Sim
60,2
22,2
17,2
Total
58,0
18,6
18,2
Proporção de jovens ocupados que se
deslocam (%)
Não
16,3
29,2
22,1
Sim
16,1
30,5
26,4
Total
16,2
29,5
25,7
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam com trabalho informal (%)
Não
12,2
18,7
33,5
Sim
18,7
31,5
43,2
Total
14,5
21,8
41,7
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam nos serviços (%)
Não
54,9
65,7
63,9
Sim
60,9
72,9
75,3
Total
57,0
67,5
73,6
Proporção de pessoas ocupadas que se
deslocam na administração pública (%)
Não
35,4
20,0
17,0
Sim
29,8
13,2
11,5
Total
33,4
18,3
12,3
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
Ao analisar as respostas que permitem mais de uma opção de modal de
deslocamento, constatou-se que 648 mil pessoas declararam utilizar o automóvel para
ir ao trabalho, 469 mil disseram usar ônibus e 143 mil declararam caminhar até o local
de trabalho. Dentre os que utilizam o automóvel, 35,1% residem na mesma RA em
que trabalham, enquanto esse percentual foi de 24% para os usuários de ônibus e
85,1% para aqueles que se deslocaram a pé.
No que diz respeito às características demográficas daqueles que utilizam o
automóvel para o deslocamento ao trabalho, a maioria são homens, e há
aproximadamente a mesma quantidade de não negros e negros. Já entre os usuários
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dos serviços públicos de transporte e os que caminham, o número de mulheres
equipara-se ao número de homens, havendo uma maioria de pessoas negras.
Em relação à renda, os usuários de automóvel apresentam um nível mais alto
do que os usuários de ônibus, sendo quase o dobro. Já aqueles que caminham
possuem uma renda média ainda maior em comparação aos que utilizam ônibus.
Predominantemente, as pessoas ocupadas que utilizam ônibus pertencem às classes
C, D e E (79,2%).
No que se refere ao nível educacional, 58% dos ocupados que se deslocam
para o trabalho de automóvel possuem ensino superior, enquanto para aqueles que
utilizam ônibus e caminham, essas proporções foram de 18,6% e 18,2%,
respectivamente. Além disso, uma maior proporção de pessoas jovens declarou
utilizar ônibus ou caminhar em comparação com aqueles que utilizam automóvel. O
trabalho informal é mais frequente entre aqueles que caminham (41,7%), em contraste
com 21,8% dos usuários de ônibus e 14,5% dos que utilizam automóvel. Quanto às
atividades profissionais, aqueles que caminham até o trabalho estão mais
concentrados em atividades de serviços, enquanto aqueles que utilizam automóvel
também têm destaque nos serviços, mas com uma presença maior na administração
pública (33,4%) em comparação aos outros dois meios de transporte mencionados na
Tabela 3.
Modelos logísticos
Para interpretar os resultados dos modelos logísticos, utilizou-se o conceito de
vantagem, que representa a probabilidade de ocorrência de uma determinada
categoria em relação a outra. A Tabela 4 apresenta as estimativas obtidas para os
parâmetros, o erro padrão e a estatística t. A significância a 5% é destacada em
negrito, e apenas os parâmetros correspondentes serão interpretados. Variáveis que
não apresentaram significância estatística e aquelas em que nenhuma das categorias
foi significativa a 5% foram removidas do modelo. Além disso, a Tabela 4 também
fornece as razões de chance calculadas para todas as variáveis explicativas do
modelo.
A razão de chances da variável "quantidade de trabalhos" revelou que, ceteris
paribus, as chances de um homem possuir um emprego no Plano Piloto são, em
média, 1,34 vezes maiores do que as de uma mulher. Em relação à raça, ser negro
reduz as chances de trabalhar no Plano Piloto em 0,81, o que representa uma redução
de 18,5% em comparação com os não negros. Os adultos têm mais chances de
trabalhar no Plano Piloto do que os jovens na faixa etária de 18 a 29 anos, com uma
diferença média de 19,3%, mantendo todas as outras variáveis constantes. Em termos
de escolaridade, ocupados com ensino superior completo e incompleto possuem,
respectivamente, 1,61 e 1,81 vezes mais chances de trabalhar no Plano Piloto do que
uma pessoa analfabeta.
Em relação à Unidade de Planejamento Territorial (UPT), todos os ocupados
têm menos chances de trabalhar no Plano Piloto em comparação com os residentes
na UPT Central. As UPTs Oeste e Sul apresentam as maiores reduções de chances,
-85,3% e -85,7%, respectivamente, enquanto a UPT Central Adjacente 1 tem a menor
redução de chances (-65,1%) em comparação com os residentes na UPT Central, que
inclui o Plano Piloto. No caso de Taguatinga, as chances se destacam para os
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modelo em painel dinâmico com efeito
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residentes da UPT Oeste (onde Taguatinga está localizada), Central Adjacente 1 e
Sul em relação à UPT Central.
Tabela 4: Razões de chance dos ocupados deslocarem para o Plano Piloto e para Taguatinga - 2021
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
Ao analisar as chances relacionadas ao ramo de atividade, todas as categorias
têm menos chances de trabalhar no Plano Piloto do que aqueles que trabalham na
administração pública e em outros serviços relacionados. Para Taguatinga, aqueles
que atuam na indústria têm, em média, 25,1% mais chances de trabalhar nessa RA
do que aqueles do ramo da administração pública. Em relação à informalidade,
trabalhadores informais têm menos chances de trabalhar tanto no Plano Piloto quanto
em Taguatinga, com reduções de -66,6% e -18,7%, respectivamente, em comparação
com os trabalhadores formais.
Em relação aos meios de transporte, a Tabela 5 apresenta os parâmetros
estimados, seus desvios-padrão, estatísticas t e valores p, além das razões de
chances e seus intervalos de confiança de 95%.
Pode-se interpretar que as mulheres têm mais chances de utilizar ônibus
(sendo homem reduz as chances em 39,1%, em média), enquanto os negros têm um
aumento de 17,3% na chance de utilizar ônibus para se deslocar ao trabalho. Ser
adulto ou idoso reduz as chances em relação aos jovens de utilizar ônibus em 38,4%
e 50,8%, respectivamente, indicando que os jovens têm mais chances de utilizar esse
meio de transporte. Em relação ao nível de escolaridade, as chances são reduzidas
quando se possui ensino superior completo ou incompleto em comparação com
aqueles sem instrução. Em termos de comparação com os residentes na UPT Central,
as chances de utilizar ônibus aumentam nas seguintes UPTs: Leste (101,4%), Norte
(88,3%), Oeste (154,6%) e Sul (111,1%). Para os trabalhadores da indústria, as
chances aumentam em 54,3% em relação aos trabalhadores da administração
pública. Para aqueles que possuem uma atividade informal, as chances de utilizar
ônibus reduzem em 50,2% em comparação com aqueles com atividade formal.
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Em relação ao uso de automóveis, as maiores chances são para os homens,
representando, em média, um aumento de 98,2% em comparação com as mulheres,
ceteris paribus. Ser negro reduz a chance de utilizar automóvel em 17,1% em
comparação com os não negros. Além disso, os adultos ou idosos têm mais chances
do que os jovens de utilizar o automóvel como meio de deslocamento para o trabalho,
com aumentos de 101,4% e 53,4%, respectivamente.
Em relação àqueles que se deslocaram a pé para o trabalho, observa-se que
as mulheres têm maiores chances, uma vez que ser homem reduz as chances em
35,5%. Além disso, os jovens têm mais chances do que os adultos, os analfabetos
têm mais chances do que os demais em termos de escolaridade, trabalhar com
serviços em comparação com a administração pública aumenta as chances e os
trabalhos informais têm mais chances em relação aos formais.
Tabela 5: Razões de chance dos ocupados deslocarem por meio de ônibus, automóveis e a pé - 2021
Fonte: O autor baseado em (IPEDF, 2021).
Considerações finais
A análise dos dados é fundamental para a formulação de políticas públicas nas
áreas de mobilidade, moradia, uso do solo e trabalho, além de práticas de gestão
urbana e regional. Essas informações embasam decisões e fornecem insights sobre
os desafios e necessidades da população. Por exemplo, no contexto da mobilidade
urbana, os dados sobre os deslocamentos populacionais são cruciais para projetar
demandas futuras de transporte e planejar sistemas eficientes e sustentáveis.
A análise descritiva dos dados da Pesquisa Distrital por Amostra de Domicílios
(PDAD) de 2021 revelou informações importantes sobre os deslocamentos para o
trabalho no Distrito Federal. Mais de 1,2 milhões de pessoas ocupadas se deslocaram,
sendo a maioria para outras Regiões Administrativas (RAs). O Plano Piloto foi o
principal destino, recebendo cerca de 514 mil pessoas ocupadas, representando
41,6% dos trabalhadores. Taguatinga também se destacou como um destino
significativo, com aproximadamente 143 mil deslocamentos. Houve diferenças
significativas entre origem e destino dos deslocamentos, com o Plano Piloto
recebendo mais pessoas do que enviando. Além disso, a análise revelou disparidades
em termos de características demográficas e socioeconômicas dos trabalhadores,
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como maior renda, nível educacional elevado e proporção menor de negros entre
aqueles que se deslocam para o Plano Piloto.
Essas informações são essenciais para compreender a dinâmica dos
deslocamentos para o trabalho no Distrito Federal e auxiliar no planejamento de
políticas públicas relacionadas ao transporte e desenvolvimento regional. É válido
considerar as necessidades e características específicas de cada RA, buscando
promover a equidade e a qualidade de vida para todos os trabalhadores do Distrito
Federal.
Ao identificar o uso maior de automóveis e evidenciar características
específicas para esse grupo, cabe a reflexão sobre as políticas que beneficiam
automóveis particulares. Historicamente, foi dada prioridade aos automóveis, porém
constitui um modelo socialmente excludente (Carvalho, 2008). O grupo populacional
que utiliza o sistema público de transporte é bastante distinto, apesar de não
investigado pelo presente estudo, infere-se a partir da localização da RA o maior
número de horas para o deslocamento. Assim, o fluxo do transporte público,
especialmente que leva até o Plano Piloto deve-se ser priorizado no desenho de
políticas e nos investimentos de vias, por exemplo.
O presente estudo focou especificamente no deslocamento para ao trabalho,
porém outros estudos que incorporem ou analisem o deslocamento para estudo são
possíveis. Assim como analisar outras variáveis de interesse para a discussão de
mobilidade urbana, por exemplo, tempo do deslocamento e utilizar edições anteriores
da PDAD para identificar evolução ao longo do tempo. Dado o presente recorte, esses
apontamentos são indicados para estudos futuros.
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Apêndice A: Tabelas de totais de ocupados que deslocam para o trabalho
segundo RA
(continuação)
Fonte: PDAD 2021. Elaboração própria. Nota: - significa que não foram registrados valores na
pesquisa. 0 significa valores menores que mil pessoas. Ressalta-se que apesar de apresentar todos
os dados, aqueles com menor tamanho de amostra apresentam maior imprecisão, o que exige
cautela na análise dos dados em casos de pequenas amostras.
Tabela A.1: Matriz de origem e destino de total de ocupados que se deslocam para o trabalho –
2021(mil pessoas) (continuação)
