Racial and socioeconomic segregation: an analysis of three Brazilian metropolitan areas

Ano: 2013 | Volume: 18 | Número: 1

Autores: Ernesto Friedrich de Lima Amaral

Palavras-chave: Segregação racial, segregação socioeconômica, áreas metropolitanas, Brasi

Resumo Português:

O Brasil é caracterizado por segregação racial e socioeconômica. O objetivo desta pesquisa é de analisar a segregação socioeconômica e racial em três áreas metropolitanas (Recife, Belo Horizonte e Porto Alegre). Microdados do Censo Demográfico do Brasil de 2000 foram usados para esta análise, assim como mapas produzidos para os locais selecionados por áreas de ponderação, utilizando técnicas de Sistemas de Informação Geográfica. Em geral, os resultados indicam que em áreas com maioria da população branca, uma alta proporção da população possui pelo menos o ensino médio completo. Além disso, a população não-branca vive longe das áreas centrais do município, em comparação aos brancos. Finalmente, os brancos tendem a viver em áreas menos elevadas, com mais infraestrutura pública e maior disponibilidade de vias públicas principais. Um aperfeiçoamento desta pesquisa poderia ser a inclusão de análise espacial e modelos estatísticos para melhor entender a relação entre indicadores raciais e socioeconômicos.

Resumo Inglês:

Brazil is characterized by racial and socioeconomic segregation. The objective of the research presented here is to analyze socioeconomic and racial segregation in three metropolitan areas (Recife, Belo Horizonte and Porto Alegre). Microdata from the 2000 Brazilian Census was used for this analysis, as well as maps produced for the selected areas by groups of census tracts (áreas de ponderação), using Geographic Information Systems techniques. In general, results indicate that among those areas with a majority of whites, a high proportion of the population holds at least high school degree. Moreover, the nonwhite population lives farther away from the core of the municipality, compared to whites. Finally, whites tend to live in less elevated areas with more public infrastructure and a greater availability of major roads. An improvement to this research could be the inclusion of spatial analysis and statistical models to better understand the relationship between race and socioeconomic indicators.