Desenvolvimento de um modelo inovador de transformação da agropecuária fluminense: Uma análise de difusão não-linear
Desenvolvimento regional; Economia espacial; História Econômica; Aprendizado de Máquina; Difusão Regional; Rede Neural
Esta dissertação propõe um modelo estrutural de análise da difusão espacial do desenvolvimento regional, aplicado aos estados do Rio de Janeiro e de São Paulo, com o objetivo de investigar como fatores econômicos estruturais se propagam no território e condicionam trajetórias regionais diferenciadas. Parte-se da hipótese de que o desenvolvimento não é apenas resultado de atributos locais isolados, mas de processos dinâmicos de interdependência regional com influência dos efeitos de vizinhança e mecanismos de difusão.
Para capturar esses mecanismos, desenvolve-se uma abordagem empírica que integra um Random Forest adaptado para captar campos de importância local e redes neurais em grafos (Graph Convolutional Networks – GCN), permitindo modelar simultaneamente não linearidades e dependências espaciais complexas. A metodologia proposta possibilita identificar padrões de difusão econômica não plenamente captados por modelos espaciais tradicionais, além de viabilizar simulações estruturais condicionais para avaliar a sensibilidade regional a variações em fatores socioeconômicos e infraestruturais.
Os resultados são interpretados à luz da formação histórica do desenvolvimento regional brasileiro, especialmente dos processos de estrutura agrária, urbanização, industrialização e integração territorial que moldaram as trajetórias do Rio de Janeiro e de São Paulo, permitindo avaliar a correspondência entre os padrões empíricos de difusão e condicionantes estruturais de longa duração.
Ao articular modelagem espacial avançada e interpretação histórico-estrutural, a dissertação contribui para uma compreensão integrada do desenvolvimento regional brasileiro, além de propor novas ferramentas analíticas para o estudo da heterogeneidade territorial e dos mecanismos de difusão econômica regional.