Abstract:
O trabalho apresenta um caso de MAUP (Modifiable Areal Unit Problem) com dados de renda per capita para o Rio Grande do Sul no período 1991-2000. É demonstrada a necessidade de se considerarem as diferenças nos resultados obtidos oriundas apenas da regionalização escolhida pelo pesquisador. A análise se centra em dois níveis: municípios e Conselhos Regionais de Desenvolvimento. Aplica-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (ESDA) para identificar suas associações espaciais globais e seus clusters. Em seguida, fazem-se os tradicionais testes de β-convergência condicional e absoluta, acrescentando a econometria espacial e comparando os resultados com o modelo de econometria clássico. A análise de kernel estocástico nos dois níveis de análise complementa o estudo. Mostra-se que os resultados dependem do nível espacial e que há processos que só são identificados após avaliação cuidadosa dos dados. A conclusão principal é de que o MAUP é um fenômeno relevante, que não pode deixar de ser considerado pelos economistas regionais.
The paper presents a case of MAUP (Modifiable Areal Unit Problem) using income per capita data of Rio Grande do Sul (1991-2000). It discusses and shows the need of considering the different results that emerge from different choices of data aggregation. There are two levels of analysis: municipalities and Regional Development Councils (COREDEs). Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) identifies global spatial correlations and its clusters. The tests of b-convergence are done, using classic and spatial econometrics. The study is complemented by stochastic kernel analyses on COREDEs and municipalities. It is shown that results change according to the spatial level, and there are processes that only emerge after a careful assessment of data. The paper concludes that MAUP is a relevant issue and that should not be overlooked by regional economists.
