Introdução
O estudo da evolução do Produto Interno Bruto (PIB) e do PIB per
capita de uma região desempenha um papel fundamental na compreensão do
seu desenvolvimento econômico ao longo do tempo. Neste trabalho,
concentramo-nos na cidade de João Pessoa, capital do estado da Paraíba,
Brasil, e exploramos como seu crescimento econômico se compara ao do
país como um todo, através de análises e visualizações utilizando a
linguagem R.
Pacotes utilizados
Principais dados utilizados
Metodologia
Para coletar e analisar os dados, faremos uso do ambiente de desenvolvimento integrado RStudio, que nos permite escrever e executar código R de maneira eficiente e intuitiva. Dentro do RStudio, utilizaremos o pacote rmarkdown, que nos permite criar documentos dinâmicos que combinam código R, visualizações de dados e texto explicativo.
A linguagem de marcação RMarkdown nos permite escrever o
conteúdo do nosso relatório de forma estruturada e clara, enquanto
incorporamos diretamente o código R necessário para análise dos dados e
geração de gráficos. Este formato nos permite manter um fluxo de
trabalho organizado e reproduzível, facilitando a revisão e atualização
do relatório conforme necessário.
Para realizar a análise dos dados, importaremos os dados fornecidos
pelo Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) diretamente em nosso
ambiente R. Faremos uso de pacotes como readr e
dplyr para importar e manipular os dados, garantindo sua
qualidade e integridade.
Em seguida, utilizaremos técnicas de visualização de dados com o
pacote ggplot2 para criar gráficos informativos que nos
ajudarão a compreender a evolução da PIB de João Pessoa ao longo do
tempo e sua relação com o do Brasil. Por fim, organizaremos nossas
análises e resultados em um documento HTML utilizando o Quarto.
Crescimento do PIB de João Pessoa em Valores Correntes
pib_jp <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/37/p/all/d/v37%200") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
pib_jp$Ano <- as.numeric(pib_jp$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = pib_jp, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Evolução do PIB de João Pessoa",
x = "Ano",
y = "Valor do PIB (Mil reais)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
scale_y_continuous(labels = scales::number_format()) +
ggthemes::theme_economist()
) |> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Variação Marginal do PIB de João Pessoa
pib_jp <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/37/p/all/d/v37%200") |>
mutate(var_marginal = ((Valor - lag(Valor)) / lag(Valor)) * 100) |>
select(Ano, Valor, var_marginal)|>
mutate(cor = ifelse(var_marginal >= 0, "Positivo", "Negativo")) |>
as.tibble()
pib_jp$Ano <- as.numeric(pib_jp$Ano)
ggplot(data = pib_jp, aes(x = Ano, y = var_marginal, fill = cor)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = sprintf("%.1f", var_marginal), y = var_marginal + sign(var_marginal) * 0.2), vjust = ifelse(pib_jp$var_marginal < 0, 1, 0), color = "black") +
scale_fill_manual(values = c("Negativo" = "red", "Positivo" = "blue"), guide = FALSE) +
labs(title = "Variação Marginal do PIB de João Pessoa",
x = "Ano",
y = "Variação Marginal do PIB (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
Participação do PIB de João Pessoa no PIB da Paraíba
particip_pib <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/497/p/all/d/v497%202") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
particip_pib$Ano <- as.numeric(particip_pib$Ano)
# Criar gráfico de linha
ggplotly(
ggplot(data = particip_pib, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Participação do PIB de João Pessoa no PIB da Paraíba",
x = "Ano",
y = "Participação (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
) |> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Ao analisar o Produto Interno Bruto (PIB) de João Pessoa, observamos uma tendência geral de crescimento ao longo do período de 2002 a 2021, com variações marginais que refletem os ciclos econômicos e os impactos de eventos externos, como a pandemia de COVID-19 em 2020. O PIB da cidade apresenta uma evolução constante, embora alguns anos tenham registrado crescimentos menos expressivos. No entanto, é importante contextualizar essa análise considerando o cenário econômico regional, especialmente o notável crescimento econômico de cidades vizinhas, como Alhandra. Apesar de ter uma população relativamente pequena, apenas 21,7 mil habitantes em 2021, seu PIB ultrapassa os R$ 3,4 bilhões e, de 2015 a 2021, ascendeu da 10ª para a 3ª posição no ranking de PIB da Paraíba. Entre 2006 e 2021, registrou o segundo melhor desempenho de crescimento na região intermediária. Nos últimos dez anos, seu crescimento nominal atingiu 1322,8%, com uma taxa média de 294% nos últimos cinco anos. Em 2021, 86,4% do valor adicionado derivou dos serviços, seguidos pela indústria (7,2%), administração pública (5,3%) e agropecuária (1,2%). Esse crescimento em Alhandra e em outras cidades paraibanas, aliado ao crescimento em taxas decrescentes de João Pessoa, explica um pouco a redução na participação desta última no PIB do estado. Uma análise mais aprofundada suscitaria em uma investigação sobre possíveis incentivos fiscais de outros municípios, integração regional em áreas extra-metropolitanas, etc.
Evolução do PIB do Brasil em Valores Correntes
pib_br <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n1/all/v/37/p/all/d/v37%200") |>
mutate(var_marginal = ((Valor - lag(Valor)) / lag(Valor)) * 100) |>
select(Ano, Valor, var_marginal)|>
as.tibble()
pib_br$Ano <- as.numeric(pib_br$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = pib_br, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Evolução do PIB do Brasil",
x = "Ano",
y = "Valor do PIB (Mil reais)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
scale_y_continuous(labels = scales::number_format()) +
ggthemes::theme_economist()
) |> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Variação Marginal do PIB do Brasil
pib_br <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n1/all/v/37/p/all/d/v37%200") |>
mutate(var_marginal = ((Valor - lag(Valor)) / lag(Valor)) * 100) |>
select(Ano, Valor, var_marginal)|>
mutate(cor = ifelse(var_marginal >= 0, "Positivo", "Negativo")) |>
as.tibble()
pib_br$Ano <- as.numeric(pib_br$Ano)
ggplot(data = pib_br, aes(x = Ano, y = var_marginal, fill = cor)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = sprintf("%.1f", var_marginal), y = var_marginal + sign(var_marginal) * 0.2), vjust = ifelse(pib_br$var_marginal < 0, 1, 0), color = "black") +
scale_fill_manual(values = c("Negativo" = "red", "Positivo" = "blue"), guide = FALSE) +
labs(title = "Variação Marginal do PIB do Brasil",
x = "Ano",
y = "Variação Marginal do PIB (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
Relação entre a Variação Marginal
pib_combined <- bind_rows(pib_br %>% mutate(Localidade = "Brasil"),
pib_jp %>% mutate(Localidade = "João Pessoa"))
ggplot(data = pib_combined, aes(x = Ano, y = var_marginal, fill = cor)) +
geom_col(position = "dodge") +
facet_wrap(~ Localidade, scales = "free", ncol = 1) +
geom_hline(yintercept = 0, color = "black", size = 0.7) +
geom_text(aes(label = sprintf("%.1f", var_marginal), y = var_marginal + sign(var_marginal) * -1.5), vjust = ifelse(pib_combined$var_marginal < 0, 1, 0), color = "black") +
labs(title = "Variação Marginal Percentual do PIB",
x = "Ano",
y = "Variação Marginal (%)",
fill = "Cor",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
Analisando os gráficos, observa-se que o PIB em valor corrente do Brasil também apresentou um crescimento constante ao longo dos anos, refletindo a expansão da economia nacional. Houve um aumento consistente do PIB em termos nominais, indicando uma expansão da produção econômica em todo o país. Ao comparar os padrões de crescimento, notamos que o crescimento do PIB de João Pessoa tende a ser mais volátil, com flutuações mais acentuadas ao longo dos anos, incluindo períodos de contração econômica. Por outro lado, o crescimento do PIB do Brasil mostra uma tendência mais estável, com taxas de crescimento consistentemente positivas, sem períodos de contração durante o período analisado. Essa análise sugere que o desempenho econômico de João Pessoa pode ser mais volátil, provavelmente porque a cidade e região metropolitina está mais agregada à economia nacional, enquanto o desempenho econômico do Brasil é influenciado por uma gama mais ampla de fatores, incluindo políticas macroeconômicas e tendências globais. Uma observação relevante é a queda significativa nos números de 2020. Esta queda provavelmente está relacionada aos impactos econômicos da pandemia de COVID-19, que afetou não apenas o Brasil, mas também muitas outras economias globais. Essa queda pode indicar os desafios enfrentados durante esse período de crise, incluindo restrições de mobilidade, fechamento de negócios e interrupções na cadeia de suprimentos.
PIB per capita de João Pessoa
pib_per_capita_jp <- read_excel("C:\\Users\\Usuario\\OneDrive\\Documentos\\ICDR PROJETO\\dados_projeto\\pib_percapita_jp.xlsx") |>
janitor::clean_names() |>
rename(valor = produto_interno_bruto_per_capita_a_precos_correntes_r_1_00)
pib_per_capita_jp |>
gt() |>
tab_header(title = md("**PIB per capita de João Pessoa**")) |>
tab_source_note(md("Fonte: IBGE")) |>
cols_label(ano = "Ano", valor = "PIB per capita") |>
tab_options(
heading.subtitle.font.size = 18,
heading.background.color = "white", # cor de fundo do cabeçalho
footnotes.font.size = 18,
heading.align = "left", # alinhamento
table.border.top.color = "black", # cor da borda superior
table.border.bottom.color = "black", # cor da borda inferior
column_labels.border.bottom.color = "black"
)| PIB per capita de João Pessoa | |
| Ano | PIB per capita |
|---|---|
| 2010 | 14987.90 |
| 2011 | 16252.27 |
| 2012 | 18872.20 |
| 2013 | 19493.86 |
| 2014 | 22350.05 |
| 2015 | 23087.77 |
| 2016 | 23374.87 |
| 2017 | 24323.27 |
| 2018 | 24752.78 |
| 2019 | 25767.15 |
| 2020 | 25355.29 |
| 2021 | 26936.78 |
| Fonte: IBGE | |
Durante o período de 2011 a 2021, João Pessoa viu seu cenário econômico e demográfico evoluir. Em 2011, a cidade tinha uma população de 733.155 habitantes, número que aumentou para 825.796 em 2021. É patente que este indicador registrou um crescimento anual consistente, com a única exceção sendo o ano de 2020, corroborando, assim, as conclusões anteriormente extraídas dos gráficos. Ao analisar a relação entre o crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) per capita e o crescimento da população, encontramos uma correlação positiva, mas fraca, de 0.1223. Isso sugere que, embora haja uma associação entre o crescimento econômico e demográfico, ela não é muito forte. Além disso, ao realizar uma regressão linear, descobrimos que o crescimento do PIB per capita não está estatisticamente relacionado ao crescimento da população, com um coeficiente de inclinação de 0.58288 e um p-valor de 0.736, que não é significativo. Esses resultados indicam que outros fatores além do crescimento da população podem estar impulsionando o crescimento econômico de João Pessoa. Isso destaca a importância de considerar uma ampla gama de variáveis ao analisar o desenvolvimento econômico de uma cidade.
PIB per capita do Brasil
pib_per_capita_br <- read_excel("C:\\Users\\Usuario\\OneDrive\\Documentos\\ICDR PROJETO\\dados_projeto\\pib_percapita_br.xlsx") |>
janitor::clean_names()
pib_per_capita_br |>
gt() |>
tab_header(title = md("**PIB per capita do Brasil**")) |>
tab_source_note(md("Fonte: [IPEA Data](http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=38375)")) |>
cols_label(ano = "Ano", valor = "PIB per capita") |>
tab_options(
heading.subtitle.font.size = 18,
heading.background.color = "white", # cor de fundo do cabeçalho
footnotes.font.size = 18,
heading.align = "left", # alinhamento
table.border.top.color = "black", # cor da borda superior
table.border.bottom.color = "black", # cor da borda inferior
column_labels.border.bottom.color = "black"
)| PIB per capita do Brasil | |
| Ano | PIB per capita |
|---|---|
| 2010 | 20370 |
| 2011 | 22680 |
| 2012 | 24680 |
| 2013 | 27060 |
| 2014 | 29060 |
| 2015 | 29920 |
| 2016 | 31080 |
| 2017 | 32470 |
| 2018 | 34410 |
| 2019 | 36220 |
| 2020 | 37290 |
| 2021 | 44220 |
| Fonte: IPEA Data | |
Ao observarmos a dinâmica populacional do Brasil entre 2011 e 2021, notamos um aumento significativo, passando de 198,2 milhões para 214,3 milhões de habitantes, lembrando que isso são estimativas, não dados do censo. Durante esse mesmo período, ao analisarmos o PIB per capita do país, identificamos uma tendência de crescimento. No entanto, ao explorarmos a relação entre o crescimento do PIB per capita e o crescimento da população, encontramos uma correlação negativa de -0.44. Isso sugere que, paradoxalmente, um aumento na população está associado a uma diminuição no PIB per capita. Ademais, ao conduzirmos uma regressão linear, constatamos que o coeficiente de inclinação para o crescimento da população não é estatisticamente significativo, com p-valor de 0.203. Esses resultados indicam que outros fatores, além do crescimento populacional, podem estar desempenhando um papel fundamental no crescimento econômico do Brasil ao longo do período analisado.
VAB da Agropecuária - João Pessoa
agro_jp <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/513/p/all/d/v513%200") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
agro_jp$Ano <- as.numeric(agro_jp$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = agro_jp, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "VAB Agropecuária de João Pessoa",
x = "Ano",
y = "VAB (Mil reais)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
) |> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Participação do VAB Agropecuária de João Pessoa na Paraíba
particip_agro <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/515/p/all/d/v515%202") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
particip_agro$Ano <- as.numeric(particip_agro$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = particip_agro, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Participação do VAB Agropecuária",
x = "Ano",
y = "Participação (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
)|> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Ao analisar o gráfico do Valor Adicionado Bruto (VAB) do setor agropecuário em João Pessoa ao longo do período considerado, observa-se um notável aumento desse indicador ao longo dos anos. No entanto, é importante destacar que, apesar do aumento absoluto do VAB do setor agropecuário em João Pessoa, sua participação relativa no contexto estadual da Paraíba apresentou uma tendência de declínio após o ano de 2017. Isso sugere que, embora o setor agropecuário em João Pessoa tenha experimentado um crescimento significativo em termos absolutos, sua importância relativa em relação ao total do VAB estadual diminuiu ao longo do tempo. Outrossim, apesar do aumento do VAB do setor agropecuário em João Pessoa, sua participação no contexto estadual da Paraíba ainda é muito pequena. Isso indica que outros setores da economia, como indústria, serviços e comércio, desempenham papéis mais proeminentes no cenário econômico da região e do estado como um todo.
VAB da Indústria - João Pessoa
indu <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/517/p/all/d/v517%200") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
indu$Ano <- as.numeric(indu$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = indu, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "VAB Indústria de João Pessoa",
x = "Ano",
y = "VAB (Mil reais)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
)|> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Participação do VAB Indústria de João Pessoa na Paraíba
particip_indu <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/519/p/all/d/v519%202") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
particip_indu$Ano <- as.numeric(particip_indu$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = particip_indu, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Participação do VAB Indústria",
x = "Ano",
y = "Participação (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
) |> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Da mesma forma que o Valor Adicionado Bruto (VAB) da agricultura, o VAB da indústria em João Pessoa evidenciou uma notável evolução ao longo do período considerado. Contudo, é relevante notar que sua contribuição relativa para o cenário econômico da Paraíba também apresentou um declínio, desta vez após o ano de 2015. Esses padrões, tanto na agricultura quanto na indústria, corroboram com a tendência observada no gráfico que indica uma diminuição na participação do Produto Interno Bruto (PIB) de João Pessoa nos últimos anos.
VAB Serviços - João Pessoa
serv <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/6575/p/all/d/v6575%200") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
serv$Ano <- as.numeric(serv$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = serv, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "VAB Serviços de João Pessoa",
x = "Ano",
y = "VAB (Mil reais)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
scale_y_continuous(labels = scales::number_format()) +
ggthemes::theme_economist()
)|> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))Participação do VAB Serviços de João Pessoa na Paraíba
particip_serv <- sidrar::get_sidra(
api = "/t/5938/n6/2507507/v/6572/p/all/d/v6572%202") |>
select(Ano, Valor)|>
as.tibble()
particip_serv$Ano <- as.numeric(particip_serv$Ano)
ggplotly(
ggplot(data = particip_serv, aes(x = Ano, y = Valor)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Participação do VAB Serviços",
x = "Ano",
y = "Participação (%)",
caption = "Fonte: SIDRA IBGE") +
ggthemes::theme_economist()
)|> style(hoverlabel = list(bgcolor = "white", font = list(color = "black")))A análise do Valor Adicionado Bruto (VAB) dos serviços em João Pessoa, de 2002 a 2021, revela um crescimento constante desse setor, refletindo o desenvolvimento econômico da cidade. Apesar do aumento absoluto do VAB, sua participação relativa no contexto estadual da Paraíba diminuiu ao longo do tempo, sugerindo uma perda de importância relativa em relação a outras regiões. Por exemplo, a participação de João Pessoa no VAB de serviços da Paraíba caiu de 42.2% em 2002 para 35.2% em 2021. Essa tendência destaca a necessidade de acompanhar não apenas o crescimento absoluto, mas também a participação relativa de diferentes regiões na economia estadual ou nacional.
Conclusão
Com base nas análises realizadas, podemos concluir que o Produto Interno Bruto (PIB) de João Pessoa apresentou uma trajetória de crescimento ao longo do período analisado, refletindo a dinâmica econômica da cidade. No entanto, A queda significativa na participação de João Pessoa no PIB estadual ao longo do tempo sugere um declínio relativo na importância econômica da cidade dentro do estado. Esse declínio é ainda mais evidenciado pelo fato de que João Pessoa vem crescendo menos em comparação com outras regiões, o que também impacta sua participação no PIB estadual. Ao compararmos o PIB de João Pessoa com o PIB do Brasil, observamos que ambos apresentaram crescimento ao longo do período analisado, embora com padrões diferentes. Enquanto o PIB de João Pessoa mostrou uma tendência mais volátil, com flutuações mais acentuadas, o PIB do Brasil demonstrou uma tendência mais estável, com taxas de crescimento consistentemente positivas. Isso sugere que o desempenho econômico de João Pessoa pode ser mais sensível a fatores locais e regionais, enquanto o desempenho econômico do Brasil é influenciado por uma gama mais ampla de fatores, incluindo políticas macroeconômicas e tendências globais.