Aproveitando os Censos Demográficos para Identificar Centros de Emprego: Uma Abordagem Metodológica

• Processo: 25/00940-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Economia Regional e Urbana
• Pesquisador responsável: Carlos Roberto Azzoni
• Beneficiário: Gustavo Henrique Leite de Castro
• Instituição Sede: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária (FEA). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/01097-2 - Acomodação sustentável do crescimento urbano das cidades paulistas, AP.CCD
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aglomerações de população | Centros de Emprego | Crecimento de cidades | Espraiamento Urbano | Espraiamento de cidades

Resumo

Este projeto de pesquisa tem como objetivo desenvolver e aplicar metodologias avançadas de análise espacial e machine learning para identificar e mapear centros de emprego intra-urbanos em cidades paulistas. A partir de dados detalhados, como os provenientes da RAIS, censos demográficos e imagens de satélite, busca-se compreender a evolução do espraiamento urbano e seu impacto na acessibilidade a empregos, nos custos econômicos e sociais, e na sustentabilidade urbana. O projeto integra técnicas como o Índice DO (Duranton e Overman) e projeções econométricas até 2040 para estimar cenários futuros de desenvolvimento urbano. Os resultados esperados incluem o fornecimento de ferramentas robustas para o planejamento urbano, permitindo alocar recursos de maneira eficiente, reduzir desigualdades espaciais e melhorar a conectividade entre áreas residenciais e de emprego. Além disso, a pesquisa oferece subsídios para a formulação de políticas públicas que promovam cidades mais eficientes, acessíveis e ambientalmente sustentáveis, contribuindo para o desenvolvimento econômico inclusivo e a melhoria da qualidade de vida da população. O projeto também pretende preencher lacunas metodológicas e criar um modelo replicável que possa ser aplicado em diferentes contextos urbanos, fortalecendo a base de dados e análises disponíveis para futuros censos demográficos e estudos de planejamento urbano.