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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2017.tde-20072017-170049
Documento
Autor
Nome completo
Augusto Seabra Santos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2017
Orientador
Banca examinadora
Almeida, Alexandre Nunes de (Presidente)
Chagas, André Luis Squarize
Faria, Weslem Rodrigues
Spolador, Humberto Francisco Silva
Título em português
Os impactos do desmatamento na incidência de malaria na Amazônia: uma análise espacial
Palavras-chave em português
Desmatamento
Econometria Espacial
Indicadores socioeconômicos
Malária
Resumo em português
O objetivo deste estudo foi analisar a relação dos casos de malária como desmatamento nos municípios da Amazônia Legal, entre os anos de 2003 e 2012. A pesquisa também intenta contribuir para a literatura ao realizar uma análise econométrica espacial, viabilizando capturar efeitos spillovers das variáveis em estudo sobre a incidência de malária na região. Primeiramente, evidenciou-se que os casos de malária na região da Amazônia Legal não são distribuídos aleatoriamente entre os municípios, ou seja, a doença é correlacionada espacialmente. Também foram encontrados indícios de que municípios com altos índices parasitários anuais de malária, estão rodeados de outros municípios que também apresentam alta incidência de paludismo. Em relação às estimações econométricas, foram encontradas evidências de que o desmatamento possui uma correlação estatística com os casos de paludismo, onde, áreas de até 425 Km2 de mata derrubada possuem uma relação positiva com os casos da doença, enquanto áreas desmatadas acima de 425 Km2 possuem relação negativa com contaminação por malária. Não obstante, o estudo também encontrou uma relação positiva dos dispêndios municipais per capita com saúde com os casos da doença. Já os gastos municipais com habitação e o efetivo bovino municipal tiveram efeitos negativos em relação à doença. Ademais, não foram encontradas evidências de que a área de soja e de que de mais culturas agrícolas possam afetar a dinâmica de infecção por malária. Já o Produto Interno Bruto municipal gerou resultados inconclusivos. Para aferir a robustez das estimativas, o estudo também realiza um exercício de comparação dos resultados obtidos a partir de diversos modelos de dados de painel, tanto convencionais, quanto espaciais, atualmente usados pela literatura.
Título em inglês
Impacts of deforestation in the incidence of malaria in Brazilian Amazon: the spatial analisys
Palavras-chave em inglês
Deforestation
Malaria
Socioeconomics indicators
Spatial econometrics
Resumo em inglês
The aim of this study was to analyze the relationship of cases of malaria with deforestation in the municipalities of the Amazon, between 2003 and 2012. The research also intends to contribute to the literature through of spatial econometrics models, enabling capture effects spillovers of several socio economic determinants on incidence of malaria in the region. First, it became clear that the cases of malaria in the Amazon region are not randomly distributed among the municipalities, meaning that the disease is spatially correlated. It was also found evidence that municipalities with higher annual rates of malaria parasites are surrounded by other municipalities that also have a higher incidence of malaria. Regarding to the econometrics estimates, it was found evidence that deforestation is strongly statistically correlated with malaria cases, where are as of up to 425 km2 of loss os forest cover has a positive relationship with the cases of the disease, while deforested areas above 425 km2 have negative relationship with contamination malaria. Notwithstanding, the study also found a positive relationship between health public expenditures with cases of the disease. Housing public expenditures ans cattle heard have shown negative relationships with malaria infection. Moreover, no evidence was found that the soybean area and that other crops can affect the dynamics of malaria infection. Finally, municipal GDP generated inconclusive results. To assess the robustness of the estimates, the study also performed a comparison from multiple panel data models, both conventional well as spatial, currently used in the literature.
 
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Data de Publicação
2017-07-27
 
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