A Tabela 2.9 traz os resultados das três regressões logísticas para o Chile feitas com
base nas estatísticas de 2009. A tabela apresenta duas estimativas para cada componente
do déficit: com dados não ponderados e com dados ponderados, ou seja, cada família na
amostra é ponderada por seu peso amostral.
Os resultados das regressões logísticas são bastante significativos tanto no caso
ponderado quanto no não ponderado. Além disso, os modelos conseguem prever corre-
tamente cerca de 90% dos casos. Ou seja, em cerca de 90% das vezes, o modelo prevê
corretamente se a família pertence ou não à determinada componente do déficit habita-
cional chileno.
No modelo ponderado da precariedade, observa-se que os coeficientes associados à
renda, número de pessoas, idade do chefe e escolaridade do chefe, são negativos, o que
indica que o aumento dessas variáveis diminui a probabilidade de pertinência no déficit.
O adensamento excessivo também teve um resultado muito parecido, em que todos es-
ses coeficientes são negativos. Contudo, o resultado para famílias conviventes tem uma
diferença importante: o coeficiente associado à renda é positivo e significativo, tanto no
modelo ponderado quanto no não ponderado. Isso indica que ao aumentar a renda, cres-
ce a probabilidade de convivência das famílias.27
27
Esse achado é semelhante aos resultados obtidos por Garcia e Rebelo (2002) para o Brasil. Segundo os
autores, esse resultado indica um comportamento social específico da convivência familiar, que é dado
pela busca de compartilhamento de despesas comuns e de bens duráveis de consumo (de renda, portanto).
Tabela 2.9 Regressões logística de déficit habitacional, Chile, 2009
não Ponderado Ponderado
Precariedade Adensamento Famílias Conviventes Precariedade Adensamento Famílias Conviventes
β
pβ
pβ
pβ
pβ
pβ
pRenda mensal da família (ln) -0,1872 0,0000 -0,0411 0,3906 0,1765 0,0000 -0,1946 0,0000 -0,0504 0,0000 0,1359 0,0000
Número de pessoas -0,2986 0,0000 - - 0,6170 0,0000 -0,4112 0,0000 - - 0,6185 0,0000
Idade do chefe da família -0,0349 0,0000 -0,0632 0,0000 -0,0964 0,0000 -0,0463 0,0000 -0,0696 0,0000 -0,0956 0,0000
Escolaridade do Chefe -0,1260 0,0000 -0,0747 0,0000 0,0081 0,0296 -0,1325 0,0000 -0,1312 0,0000 -0,0073 0,0000 Área urbana (0 ou 1) -0,5779 0,0000 - - 0,0220 0,4259 -0,5699 0,0000 - - 0,0896 0,0000 Região* 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 I - Tarapacá 0,4940 0,0001 0,3291 0,1243 -0,5605 0,0000 -0,4842 0,0000 -0,1516 0,0000 -0,1511 0,0000 II - Antofagasta 0,8197 0,0000 0,5985 0,0016 -0,3263 0,0000 1,0145 0,0000 -0,0390 0,1257 -0,0651 0,0000 III - Atacama 0,6480 0,0000 -0,4354 0,1686 -0,2782 0,0006 0,8715 0,0000 -0,0579 0,0884 -0,4109 0,0000 IV - Coquimbo 0,1281 0,2905 -2,0330 0,0001 0,0044 0,9444 -0,1068 0,0000 -1,9458 0,0000 -0,0294 0,0001 V - Valparaíso -0,7808 0,0000 -1,5654 0,0000 0,0616 0,1508 -0,1558 0,0000 -2,0325 0,0000 -0,0007 0,8814 VI - Libertador O Higgins -0,1865 0,0774 -0,7930 0,0002 0,0102 0,8323 -0,0397 0,0159 -1,2628 0,0000 0,0930 0,0000 VII - Maule -0,6774 0,0000 -1,6094 0,0000 0,0507 0,3055 -0,7994 0,0000 -2,3314 0,0000 -0,0579 0,0000 VIII - BíoBío -0,4695 0,0000 -0,9460 0,0000 0,0847 0,0314 -0,2863 0,0000 -0,9019 0,0000 0,0075 0,1102 IX - La Araucania -0,6930 0,0000 -1,1344 0,0000 -0,1528 0,0038 -0,6395 0,0000 -0,8947 0,0000 -0,3647 0,0000 X - Los Lagos -1,0072 0,0000 -1,3480 0,0000 -0,1293 0,0051 -0,5527 0,0000 -1,1713 0,0000 -0,0948 0,0000 XI - Aisén -1,5641 0,0001 -0,4839 0,2495 -0,6000 0,0000 -2,2468 0,0000 -0,2320 0,0001 -0,6120 0,0000 XII - Magallanes -2,3025 0,0012 -0,1657 0,7178 -0,6556 0,0000 -3,5064 0,0000 -0,8525 0,0000 -0,1959 0,0000 Constante 1,4605 0,0000 -1,1348 0,0052 -1,6802 0,0000 2,2748 0,0000 -0,0363 0,3556 -1,3772 0,0000
-2 log da máxima verossimilhança 12.974 4.171 46.165 650.938 362.224 3.264.043
Grau de adequação 84.212 79.236 218.267 5.212.348 5.669.303 11.773.866
(%) de previsões corretas 98,35% 99,58% 90,68% 98,82% 99,41% 89,76%
Nota: número de observações = 84.946. (*) a região metropolitana de Santiago é tomada como referência.
Fonte: Cálculos próprios com base na Encuesta Casen 2009.
Esse resultado parece contrariar as ideias ilustradas nas Figuras 2.1 e 2.2. Contudo, é
importante observar que o argumento de que a renda interfere no déficit é mais apropri-
ado para famílias em moradias precárias, cujo estoque de capital é muito baixo. As fa-
mílias conviventes podem morar em casas com estoque de capital elevado. Assim, um
aumento do estoque de capital habitacional dessas famílias não vai tirá-las necessaria-
mente das famílias conviventes. Agrupar renda e estoque de capital numa única moradia
seria um comportamento semelhante ao compartilhamento de bens duráveis de consu-
mo, o qual é sustentado pelas estatísticas da Encuesta Casen, como visto na seção ante-
rior.
A localização em área urbana também é significativa para explicar a precariedade: a
probabilidade de pertencer à essa componente é maior nas áreas rurais do que nas áreas
urbanas. Com relação às regiões, nota-se que aquelas localizadas no norte chileno –
Antofagasta e Atacama – apresentaram um valor positivo, o que indica que a precarie-
dade nessas regiões é mais provável, como visto na seção 2.3. Dado que as demais regi-
ões apresentaram sinais negativos, isso indica que a região metropolitana de Santiago,
apresenta uma probabilidade relativamente elevada de pertinência no déficit pela preca-
riedade.28 Esses são fatos comum nas grandes metrópoles de países em desenvolvimen-
to, que atraem fluxos migratórios, mas têm carências de investimento e planejamento
urbano – Mac Donald et al (1998) e Arriagada (2003).
Com relação às famílias conviventes nota-se que o coeficiente da área urbana é sig-
nificativo e positivo o que indica que a convivência é mais comum nessas áreas. Na
região metropolitana de Santiago esse é um fenômeno presente, dado que os coeficien-
tes da maioria das regiões são negativos. O adensamento, por definição só é analisado
na área urbana. Os coeficientes das regiões indicam que ele também é mais provável na
região metropolitana de Santiago.
Para avaliar a consistência das estimativas e, portanto, dos efeitos dessas variáveis
ao longo do tempo, é necessário analisar se os resultados das regressões são semelhantes
em diferentes amostras, associadas a períodos distintos. A Tabela 2.10 apresenta a evo-
lução dos coeficientes das variáveis explicativas dos modelos logísticos: (i) renda men-
sal, (ii) número de moradores do domicílio, (iii) idade do chefe de família, (iv) escolari-
28
Na regressão logística a região metropolitana de Santiago foi escolhida como referência. O valor asso-
ciado à sua dummy, por construção é zero, ou seja, um valor maior que as dummies das demais regiões do
centro e do sul do país.
dade do chefe de família, (v) tipo de área em que o domicílio está localizado – rural ou
urbana, entre 1996 e 2009. Para maiores detalhes das estimativas ver as tabelas do Ane-
xo 2.4.
Nota-se que os coeficientes são muito próximos nas regressões. Vale destacar que o
adensamento apresenta coeficientes que estão entre a precariedade e as famílias convi-
ventes. Isso ocorre possivelmente porque o adensamento tem algumas características do
fenômeno da precariedade e outras do comportamento de convivência de famílias.
Tabela 2.10 Coeficientes da regressão logística*, 1996 a 2009
1996 1998 2000 2003 2006 2009
Precariedade
Renda mensal da família (ln) -0,3180 -0,2786 -0,3769 -0,3670 -0,2553 -0,1946
Número de pessoas -0,3332 -0,3464 -0,3085 -0,4376 -0,3824 -0,4112
Idade do chefe da família -0,0526 -0,0557 -0,0454 -0,0620 -0,0507 -0,0463
Escolaridade do Chefe -0,1823 -0,1865 -0,1889 -0,2021 -0,1592 -0,1325
Área urbana (0 ou 1) -0,4270 -0,5661 -0,8255 -0,2066 -0,4861 -0,5699
Adensamento excessivo
Renda mensal da família (ln) -0,0970 -0,1190 -0,1410 -0,1662 -0,1307 -0,0504
Número de pessoas - - - -
Idade do chefe da família -0,0620 -0,0515 -0,0637 -0,0562 -0,0635 -0,0696
Escolaridade do Chefe -0,0906 -0,0607 -0,0989 -0,0776 -0,1158 -0,1312
Área urbana (0 ou 1) - - - -
Famílias conviventes
Renda mensal da família (ln) 0,2878 0,1678 0,2200 0,3098 0,1551 0,1359
Número de pessoas 0,5292 0,5640 0,5663 0,5505 0,5706 0,6185
Idade do chefe da família -0,0868 -0,0944 -0,1097 -0,1004 -0,1015 -0,0956
Escolaridade do Chefe -0,0121 -0,0032 -0,0135 -0,0372 -0,0124 -0,0073
Área urbana (0 ou 1) -0,1182 -0,0191 -0,0813 -0,0407 0,1174 0,0896