Análise espaço-temporal do desenvolvimento regional do RS entre 1970 e 2000 utilizando metodologia bayesiana

Analisando-se a evolução demográfica das macro-regiões do Rio Grande do Sul percebemos que no final do século XIX a região Sul (52% do território) absorvia mais da metade da população e a região Nordeste (21% do território) pouco mais de um quarto da mesma. Já na entrada do terceiro milênio o Sul absorve menos de um quarto e o Nordeste mais da metade da população gaúcha. O RS vem ampliando sua participação na economia nacional porque a produção do Nordeste do estado cresce a taxas superiores à média nacional, mas a região Sul apresenta performance inferior à nacional. As razões destas desigualdades no desempenho vêm sendo pesquisadas há décadas, gerando inúmeros trabalhos, hipóteses e interpretações. Uma das inovações metodológicas dos pesquisadores gaúchos é usar o critério de renda pessoal - e não o Produto Interno Bruto (PJB) - para dimensionar as condições de vida dos moradores. O objetivo é chegar o mais próximo possível da renda que fica no município e movimenta a economia. O objetivo deste trabalho é utilizar Modelagem Estatística Bayesiana para analisar o desempenho sócio-econômico dos municípios gaúchos ao longo do período dos anos de 1970 e 2000 utilizando os dados de PIB e renda mensal total municipal. Este trabalho utiliza modelos espaciais e espaço-temporais a frm de analisar a evolução no tempo e no espaço do desenvolvimento heterogêneo verificado nos municípios do Rio Grande do Sul durante os últimos anos. Procura-se encontrar e analisar os principais fatores desse desempenho diferenciado. O trabalho concentra-se na detecção e explicação da existência de padrões espaciais e espaço-temporais para os valores do PIB e da renda mensal total dos municípios do Rio Grande do Sul. As análises são feitas utilizando métodos estatísticos para o estudo de dados relativos à áreas e a modelagem é feita baseada nas idéias de utilização de Campos Aleatórios Markovianos no mapeamento de doenças (Mollié, 1996). Palavras-chave: modelo de convolução, modelo Bayesiano hierárquico, modelo espaço-temporal, estatística espacial, dados de área, estatística Bayesiana, metodologia MCMC, desenvolvimento regional, Campos Aleatórios Markovianos, Modelos Lineares Hierárquicos