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Cassio Frederico Camargo Rolim, Maria da Conceiçao Rego, Andreia Dionisio, Elsa Ferreira
The depopulation of eastern Portugal and concentration on the coast has been a longstanding process. Since 1973 new HEIs has been disseminated around the country, and nowadays, every Portuguese region holds a set of HEIs. However, those closer to the coast tend to have a higher demand than those more distant. It is not clear if each one has a kind of restricted market area, such as a spatial monopoly in its neighbouring area or a national recruitment for some of them.This paper is the first exercise of determination of these areas for the Portuguese public network of HEIs. We use a database from the Ministry of Education (DGEEC-Ministry of Education) with information of the pair, place of residence (municipality level)and respective HEI, for enrolled students. Through techniques of Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), we will look for clusters of municipalities that could be market areas for each “university city” considered. We also use fractional regression models that confirm the positive correlation between the chosen university city and the distance to the family home and belonging to the market area. Despite some overlaps, the market areas of the university cities look to be well defined.
O despovoamento do interior de Portugal e a concentração no litoral é um fato. Desde 1973 as novas IES têm sido disseminadas por todo o país e, atualmente, todas as regiões portuguesas possuem um conjunto de instituições de ensino superior (IES). No entanto, as mais próximas do litoral tendem a ter uma procura maior do que as mais distantes. Não está claro se cada uma atrai os seus estudantes com um padrão de monopólio espacial regional ou se há recrutamento nacional para outras.Este trabalho é o primeiro exercício de determinação destas áreas para a rede pública portuguesa de IES. Utilizamos uma base de dados do Ministério da Educação (DGEEC-Ministério da Educação) com informação do par, local de residência (nível de concelho) e respetiva IES, para os alunos matriculados. Através de técnicas de Análise Exploratória de Dados Espaciais (ESDA), procuramos identificar clustersde municípios que possam ser áreas de mercado para cada “cidade universitária” considerada. Também utilizamos modelos de regressão fracionária que confirmam a correlação positiva entre a cidade universitária escolhida e a distância até a residência da família e a pertença à área de mercado. Apesar de algumas sobreposições, as áreas de mercado das cidades universitárias parecem estar bem definidas.
