RESUMEN
Este artigo propõe uma metodologia alternativa para construção de Áreas Mínimas Comparáveis - AMC e um método de ponderação de variáveis socioeconômicas para essas AMC. A análise empírica - em particular na área de economia - das mudanças populacionais, econômicas e sociais em nível municipal é tarefa razoavelmente complexa. Isso ocorre devido às constantes emancipações de distritos a partir do desmembramento de outros municípios. O método de agregação comumente utilizado segue a mesma lógica da divisão territorial, o qual gera viés nos testes estatísticos. Neste trabalho, propõe-se um método alternativo de construção de AMC, aplicando os Polígonos de Voronoi - PV e agregando os dados por ponderação. Para testar o método proposto, avaliaram-se as mudanças populacionais ocorridas na Região Norte, entre 1980 e 2000, à luz da Nova Geografia Econômica - NGE, comparando-o com o método de AMC adotado pelo Ipea. O modelo de AMC com PV apresentou melhor ajustamento dos dados e coerência no comportamento das variáveis de acordo com a teoria. Com esse desempenho, trabalhos futuros que visem análises espaciais com o uso de PV, seguramente, deverão apresentar resultados mais satisfatórios, haja vista que por esta metodologia os dados são agrupados seguindo a lógica dos efeitos espaciais de vizinhança.
Este artículo propone una metodología alternativa para la construcción de Áreas Mínimas Comparables, en lo sucesivo AMC, y un método de ponderación de variables socioeconómicas para esas AMC. El análisis empírico, en particular en el área de economía, de los cambios poblacionales, económicos y sociales en el nivel municipal es una tarea razonablemente compleja. Esto se produce debido a la constante formación de distritos a partir del desmembramiento de otros municipios. El método de agregación utilizado habitualmente sigue la misma lógica de división territorial, que genera sesgos en los tests estadísticos. En este trabajo, se propone un método alternativo de construcción de AMC, aplicando los Polígonos de Voronoi, en adelante PV, y agregando datos por ponderación. Para comprobar el método propuesto, se evaluaron los cambios poblacionales ocurridos en la región norte entre 1980 y 2000, a la luz de la Nueva Geografía Económica, en adelante NGE, comparándolo con el método de AMC adoptado por el Ipea. El modelo de AMC con PV presentó un mejor ajuste de datos y coherencia en el comportamiento de las variables, de acuerdo con la teoría. Con este desempeño, los futuros trabajos que tengan por objeto análisis espaciales con el uso de PV, seguramente, deberán presentar resultados más satisfactorios, considerando que por esta metodología los datos se agrupan siguiendo la lógica de los efectos espaciales por semejanza.
This article presents an alternative methodology for constructing minimum comparable areas (MCAs) and a method for weighting socioeconomic variables for such MCAs. Empirical analysis - especially in the area of economics - of demographic, economic and social changes at the municipal level is a reasonably complex task. This is so because of the constant creation of new districts produced by the division of present municipalities. The method of aggregation normally used follows the same logic of territorial division, which generates biases in statistical tests. In this article the authors propose an alternative method for constructing MCAs by applying Voronoi polygons and aggregating the data by weighting. To test the method proposed, demographic changes that took place in the Northern Region of Brazil between 1980 and 2000 were evaluated in the light of New Economic Geography (NEG), comparing it with the MCA method adopted by IPEA. The MCA model with Voronoi polygons showed the best adjustment of the data and consistency regarding the behavior of the variables according to the theory. With this performance, further research aimed at carrying out spatial analyses with the use of Voronoi polygons will most likely present more satisfactory results since, by means of this methodology, the data is grouped according to the logic of neighboring spatial effects.