PIB per capita real: obtenção e visualização

O PIB per capita é usualmente utilizado para descrever a economia (IBGE, 2017) e o nível de renda de cidades (PEREIRA; NAKABASHI; SACHSIDA, 2011).

Visualizar informações espaço-temporais sobre tal medida tende a ser uma abordagem frutífera para serem captados, em uma primeira abordagem, padrões relevantes de fenômenos econômicos de localidades/regionalidades. Ao tratar da gestão pública, destaca-se que a captação desses padrões possibilita melhor compreender e, assim, dirigir com maior fundamentação a economia de elementos sócio-espaciais (como cidades). Já focalizando o setor privado, ressaltamos que o contexto econômico regional/local demonstra significativa capacidade de impactar em negócios (PIKE; RODRÍGUEZ-POSE; TOMANEY, 2016), assim, é importante considerá-lo para efetuar diagnóstico, sendo o último uma etapa do plenajemaneto estratégico (OLIVEIRA, 2007).

Neste projeto, ao manipular Data Frames (DFS) e tratar dados, alcançamos o PIB per capita real para todos os municípios do estado de São Paulo (SP) no período 2002 - 2018.

Fazemos deploy dessa medida para ela ser visualizada, sob a perspectiva espaço-temporal, no software Power BI. Efetuamos iniciais interpretações dos padrões vislumbrados.

O link para acesso ao arquivo de Power BI publicado é encontrado a seguir (https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYWY1ZDFkMDgtNDU0Mi00ODZlLWExOTktZmFjY2Q2ZjM5ZWE2IiwidCI6IjViOTM5NzViLWIzN2MtNGJlMC1hNDg1LTM3ODEzMGMwMDRjMCJ9&pageName=ReportSectiondbe0870ba053a5d3c0c6) e também em outra parte do código (intitulada “Percepções fundamentadas em análise do Power BI”), que contém sucintas interpretações dos padrões vislumbrados em tal aquivo.

Vamos ao código.

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Leitura de pacotes e importação de dados.

Leitura de pacotes

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(reshape2)
library(sidrar)

## Warning: package 'sidrar' was built under R version 4.1.3

library(knitr)

Seta a pasta, importa e visualiza dados. Eles foram coletados no IBGE e também por meio de API do SINDRA.

# Seta pasta.
setwd("C:/Users/Usuario/Documents/PIB per capita real cidades SP visualizado no Power BI")


# Importa dados.
pib_corr10_18 <- read.table("PIB corrente dos Municípios - base de dados 2010-2018.csv", 
                                header = TRUE, quote = "\"", sep = ";", dec = ",")

pib_corr02_09 <- read.table("PIB dos Municípios - base de dados 2002-2009.csv", 
                                header = TRUE, quote = "\"", sep = ";", dec = ",")

ipca_tot <- get_sidra(api = "/t/1737/n1/all/v/69/p/200212,200312,200412,200512,200612,200712,200812,200912,201012,201112,201212,201312,201412,201512,201612,201712,201812/d/v69%202")

## All others arguments are desconsidered when 'api' is informed

# Visualiza os DFs importados.
kable(pib_corr10_18[1:5,], format="markdown")

Ano	Código.da.Grande.Região	Nome.da.Grande.Região	Código.da.Unidade.da.Federação	Sigla.da.Unidade.da.Federação	Nome.da.Unidade.da.Federação	Código.do.Município	Nome.do.Município	Região.Metropolitana	Código.da.Mesorregião	Nome.da.Mesorregião	Código.da.Microrregião	Nome.da.Microrregião	Código.da.Região.Geográfica.Imediata	Nome.da.Região.Geográfica.Imediata	Município.da.Região.Geográfica.Imediata	Código.da.Região.Geográfica.Intermediária	Nome.da.Região.Geográfica.Intermediária	Município.da.Região.Geográfica.Intermediária	Código.Concentração.Urbana	Nome.Concentração.Urbana	Tipo.Concentração.Urbana	Código.Arranjo.Populacional	Nome.Arranjo.Populacional	Hierarquia.Urbana	Hierarquia.Urbana..principais.categorias.	Código.da.Região.Rural	Nome.da.Região.Rural	Região.rural..segundo.classificação.do.núcleo.	Amazônia.Legal	Semiárido	Cidade.Região.de.São.Paulo	Valor.adicionado.bruto.da.Agropecuária…a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.da.Indústria..a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.dos.Serviços..a.preços.correntes….exceto.Administração..defesa..educação.e.saúde.públicas.e.seguridade.social..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.da.Administração..defesa..educação.e.saúde.públicas.e.seguridade.social…a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.total…a.preços.correntes..R..1000.	Impostos..líquidos.de.subsídios..sobre.produtos…a.preços.correntes..R..1000.	Produto.Interno.Bruto…a.preços.correntes..R..1000.	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.	Atividade.com.maior.valor.adicionado.bruto	Atividade.com.segundo.maior.valor.adicionado.bruto	Atividade.com.terceiro.maior.valor.adicionado.bruto
2010	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100015	Alta Floresta D’Oeste		1102	Leste Rondoniense	11006	Cacoal	110005	Cacoal	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Local	Centro Local	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	69260	16119	62496	93245	241120	20957	262077	10731.18	Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social	Pecuária, inclusive apoio à pecuária	Demais serviços
2010	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100023	Ariquemes		1102	Leste Rondoniense	11003	Ariquemes	110002	Ariquemes	Polo	1101	Porto Velho	do Entorno	NA			NA		Centro Subregional B	Centro Subregional	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	73712	287139	494946	343868	1199664	165030	1364694	15103.86	Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social	Demais serviços	Comércio e reparação de veículos automotores e motocicletas
2010	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100031	Cabixi		1102	Leste Rondoniense	11008	Colorado do Oeste	110006	Vilhena	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Local	Centro Local	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	24301	3253	12677	25170	65401	4210	69611	11033.62	Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social	Pecuária, inclusive apoio à pecuária	Demais serviços
2010	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100049	Cacoal		1102	Leste Rondoniense	11006	Cacoal	110005	Cacoal	Polo	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Subregional B	Centro Subregional	5105	Região Rural do Centro Sub-regional de Vilhena (RO) e Cacoal (RO)	Região Rural de Centro Sub-regional	Sim	Não	Não	95259	182052	465447	298454	1041212	145282	1186494	15095.15	Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social	Demais serviços	Comércio e reparação de veículos automotores e motocicletas
2010	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100056	Cerejeiras		1102	Leste Rondoniense	11008	Colorado do Oeste	110006	Vilhena	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro de Zona B	Centro de Zona	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	28976	19734	80725	63018	192454	29567	222021	13037.06	Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social	Demais serviços	Comércio e reparação de veículos automotores e motocicletas

kable(pib_corr02_09[1:5,], format="markdown")

Ano	Código.da.Grande.Região	Nome.da.Grande.Região	Código.da.Unidade.da.Federação	Sigla.da.Unidade.da.Federação	Nome.da.Unidade.da.Federação	Código.do.Município	Nome.do.Município	Região.Metropolitana	Código.da.Mesorregião	Nome.da.Mesorregião	Código.da.Microrregião	Nome.da.Microrregião	Código.da.Região.Geográfica.Imediata	Nome.da.Região.Geográfica.Imediata	Município.da.Região.Geográfica.Imediata	Código.da.Região.Geográfica.Intermediária	Nome.da.Região.Geográfica.Intermediária	Município.da.Região.Geográfica.Intermediária	Código.Concentração.Urbana	Nome.Concentração.Urbana	Tipo.Concentração.Urbana	Código.Arranjo.Populacional	Nome.Arranjo.Populacional	Hierarquia.Urbana	Hierarquia.Urbana..principais.categorias.	Código.da.Região.Rural	Nome.da.Região.Rural	Região.rural..segundo.classificação.do.núcleo.	Amazônia.Legal	Semiárido	Cidade.Região.de.São.Paulo	Valor.adicionado.bruto.da.Agropecuária…a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.da.Indústria..a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.dos.Serviços..a.preços.correntes….exceto.Administração..defesa..educação.e.saúde.públicas.e.seguridade.social..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.da.Administração..defesa..educação.e.saúde.públicas.e.seguridade.social…a.preços.correntes..R..1000.	Valor.adicionado.bruto.total…a.preços.correntes..R..1000.	Impostos..líquidos.de.subsídios..sobre.produtos…a.preços.correntes..R..1000.	Produto.Interno.Bruto…a.preços.correntes..R..1000.	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.
2002	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100015	Alta Floresta D’Oeste		1102	Leste Rondoniense	11006	Cacoal	110005	Cacoal	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Local	Centro Local	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	27013,00	9377	24651	42701	103742	7549	111291	4047.83
2002	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100023	Ariquemes		1102	Leste Rondoniense	11003	Ariquemes	110002	Ariquemes	Polo	1101	Porto Velho	do Entorno	NA			NA		Centro Subregional B	Centro Subregional	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	28590,00	99923	161852	116562	406927	42666	449593	5667.37
2002	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100031	Cabixi		1102	Leste Rondoniense	11008	Colorado do Oeste	110006	Vilhena	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Local	Centro Local	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	10884,00	1962	5129	11925	29900	1868	31768	4246.99
2002	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100049	Cacoal		1102	Leste Rondoniense	11006	Cacoal	110005	Cacoal	Polo	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro Subregional B	Centro Subregional	5105	Região Rural do Centro Sub-regional de Vilhena (RO) e Cacoal (RO)	Região Rural de Centro Sub-regional	Sim	Não	Não	32810,00	98293	175749	117968	424820	49623	474443	6353.27
2002	1	Norte	11	RO	Rondônia	1100056	Cerejeiras		1102	Leste Rondoniense	11008	Colorado do Oeste	110006	Vilhena	do Entorno	1102	Ji-Paraná	do Entorno	NA			NA		Centro de Zona B	Centro de Zona	1101	Região Rural da Capital Regional de Porto Velho	Região Rural de Capital Regional	Sim	Não	Não	11284,00	6651	25306	27731	70973	8201	79174	4442.47

kable(ipca_tot[1:5,], format="markdown")

	Nível Territorial (Código)	Nível Territorial	Unidade de Medida (Código)	Unidade de Medida	Valor	Brasil (Código)	Brasil	Variável (Código)	Variável	Mês (Código)	Mês
2	1	Brasil	2	%	12.53	1	Brasil	69	IPCA - Variação acumulada no ano	200212	dezembro 2002
3	1	Brasil	2	%	9.30	1	Brasil	69	IPCA - Variação acumulada no ano	200312	dezembro 2003
4	1	Brasil	2	%	7.60	1	Brasil	69	IPCA - Variação acumulada no ano	200412	dezembro 2004
5	1	Brasil	2	%	5.69	1	Brasil	69	IPCA - Variação acumulada no ano	200512	dezembro 2005
6	1	Brasil	2	%	3.14	1	Brasil	69	IPCA - Variação acumulada no ano	200612	dezembro 2006

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Manipulação de DFs.

Tratando dos DFs que contém informação de PIB, seleciona apenas os municípios de interesse que, neste Markdown, são os paulistas. Também simplica os DFs, selecionados apenas colunas que serão necessárias.

# Seleciona municípios paulistas.
pib_corr10_18_sp <- subset(pib_corr10_18, Sigla.da.Unidade.da.Federação == "SP")

pib_corr02_09_sp <- subset(pib_corr02_09, Sigla.da.Unidade.da.Federação == "SP")


# Seleciona colunas.
pib_corr10_18_sp_filt <- pib_corr10_18_sp[,c(1,7,8,40)]

pib_corr02_09_sp_filt <- pib_corr02_09_sp[,c(1,7,8,40)]


# Visualiza os DFs resultantes.
kable(pib_corr10_18_sp_filt[1:5,], format="markdown")

	Ano	Código.do.Município	Nome.do.Município	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.
3267	2010	3500105	Adamantina	18909.68
3268	2010	3500204	Adolfo	17165.91
3269	2010	3500303	Aguaí	17072.09
3270	2010	3500402	Águas da Prata	12792.14
3271	2010	3500501	Águas de Lindóia	13538.27

kable(pib_corr02_09_sp_filt[1:5,], format="markdown")

	Ano	Código.do.Município	Nome.do.Município	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.
3265	2002	3500105	Adamantina	8290.18
3266	2002	3500204	Adolfo	7169.31
3267	2002	3500303	Aguaí	8173.73
3268	2002	3500402	Águas da Prata	4823.07
3269	2002	3500501	Águas de Lindóia	6578.99

Funde os dois últimos DFs obtidos em apenas um, que contém todas as informações de PIB para todos os anos aqui considerados.

# Funde os dois últimos DFs.
pib_corr_sp_filt <- bind_rows(pib_corr10_18_sp_filt, pib_corr02_09_sp_filt)


# Ordena o último DF obtido primeiro de acordo com ano e, em segundo, o nome das cidades.
pib_corr_sp_filt <- pib_corr_sp_filt[order(pib_corr_sp_filt[,1], pib_corr_sp_filt[,3]), ]


# Visualiza o DF pib_corr_sp_filt.
kable(pib_corr_sp_filt[1:5,], format="markdown")

	Ano	Código.do.Município	Nome.do.Município	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.
5806	2002	3500105	Adamantina	8290.18
5807	2002	3500204	Adolfo	7169.31
5808	2002	3500303	Aguaí	8173.73
5809	2002	3500402	Águas da Prata	4823.07
5810	2002	3500501	Águas de Lindóia	6578.99

Trata o DF que contém informações do IPCA para fundí-lo com o pib_corr_sp_filt. Executa tal fusão.

# Renomeia colunas.
ipca_tot <- ipca_tot %>% rename(Ano = `Mês (Código)`, IPCA = Valor)


# Insere valor de anos.
ipca_tot[,10] <- 2002:2018


# Seleciona apenas colunas de interesse.
ipca_tot_filt <- ipca_tot[,c(5,10)]


# Visualiza o DF obtido.
kable(ipca_tot_filt[1:5,], format="markdown")

	IPCA	Ano
2	12.53	2002
3	9.30	2003
4	7.60	2004
5	5.69	2005
6	3.14	2006

# Funde o último DF obtido com o que contém informações de PIB.
pibcor_ipca <- merge(pib_corr_sp_filt, ipca_tot_filt, by = "Ano")


# Visualiza o DF pibcor_ipca.
kable(pibcor_ipca[1:5,], format="markdown")

Ano	Código.do.Município	Nome.do.Município	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00.	IPCA
2002	3500105	Adamantina	8290.18	12.53
2002	3500204	Adolfo	7169.31	12.53
2002	3500303	Aguaí	8173.73	12.53
2002	3500402	Águas da Prata	4823.07	12.53
2002	3500501	Águas de Lindóia	6578.99	12.53

Passamos o DF pibcor_ipca do formato long para wide e tratamos o DF resultante.

#O último DF obtido é passado do formato long para o wide.
wd_pibcor_ipca <- reshape(pibcor_ipca, idvar = "Código.do.Município", timevar = "Ano",
                                                   direction = "wide")


# Visualiza o último DF.
kable(wd_pibcor_ipca[1:5,], format="markdown")

Código.do.Município	Nome.do.Município.2002	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2002	IPCA.2002	Nome.do.Município.2003	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2003	IPCA.2003	Nome.do.Município.2004	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2004	IPCA.2004	Nome.do.Município.2005	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2005	IPCA.2005	Nome.do.Município.2006	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2006	IPCA.2006	Nome.do.Município.2007	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2007	IPCA.2007	Nome.do.Município.2008	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2008	IPCA.2008	Nome.do.Município.2009	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2009	IPCA.2009	Nome.do.Município.2010	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2010	IPCA.2010	Nome.do.Município.2011	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2011	IPCA.2011	Nome.do.Município.2012	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2012	IPCA.2012	Nome.do.Município.2013	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2013	IPCA.2013	Nome.do.Município.2014	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2014	IPCA.2014	Nome.do.Município.2015	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2015	IPCA.2015	Nome.do.Município.2016	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2016	IPCA.2016	Nome.do.Município.2017	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2017	IPCA.2017	Nome.do.Município.2018	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2018	IPCA.2018
3500105	Adamantina	8290.18	12.53	Adamantina	9825.19	9.3	Adamantina	9836.89	7.6	Adamantina	11063.24	5.69	Adamantina	12958.90	3.14	Adamantina	15371.17	4.46	Adamantina	15163.54	5.9	Adamantina	16866.22	4.31	Adamantina	18909.68	5.91	Adamantina	20214.93	6.5	Adamantina	21974.53	5.84	Adamantina	23333.60	5.91	Adamantina	24653.26	6.41	Adamantina	30218.47	10.67	Adamantina	27924.31	6.29	Adamantina	29620.19	2.95	Adamantina	30962.66	3.75
3500204	Adolfo	7169.31	12.53	Adolfo	7630.67	9.3	Adolfo	9099.17	7.6	Adolfo	8822.11	5.69	Adolfo	11426.46	3.14	Adolfo	15363.76	4.46	Adolfo	15848.60	5.9	Adolfo	17784.92	4.31	Adolfo	17165.91	5.91	Adolfo	19282.40	6.5	Adolfo	15036.82	5.84	Adolfo	20205.91	5.91	Adolfo	21164.47	6.41	Adolfo	20344.73	10.67	Adolfo	25375.03	6.29	Adolfo	27962.04	2.95	Adolfo	25867.75	3.75
3500303	Aguaí	8173.73	12.53	Aguaí	9252.87	9.3	Aguaí	12507.09	7.6	Aguaí	11961.84	5.69	Aguaí	14543.19	3.14	Aguaí	19895.45	4.46	Aguaí	16560.68	5.9	Aguaí	14834.14	4.31	Aguaí	17072.09	5.91	Aguaí	17678.47	6.5	Aguaí	17351.96	5.84	Aguaí	19330.46	5.91	Aguaí	22301.03	6.41	Aguaí	19219.82	10.67	Aguaí	25452.05	6.29	Aguaí	26911.62	2.95	Aguaí	28041.03	3.75
3500402	Águas da Prata	4823.07	12.53	Águas da Prata	5032.56	9.3	Águas da Prata	5576.90	7.6	Águas da Prata	5135.94	5.69	Águas da Prata	6049.83	3.14	Águas da Prata	7677.15	4.46	Águas da Prata	7830.22	5.9	Águas da Prata	10390.74	4.31	Águas da Prata	12792.14	5.91	Águas da Prata	11715.46	6.5	Águas da Prata	13219.64	5.84	Águas da Prata	14028.28	5.91	Águas da Prata	16463.71	6.41	Águas da Prata	17073.93	10.67	Águas da Prata	16941.81	6.29	Águas da Prata	19075.95	2.95	Águas da Prata	20683.88	3.75
3500501	Águas de Lindóia	6578.99	12.53	Águas de Lindóia	6829.97	9.3	Águas de Lindóia	6779.70	7.6	Águas de Lindóia	7390.79	5.69	Águas de Lindóia	8319.83	3.14	Águas de Lindóia	10415.36	4.46	Águas de Lindóia	10820.56	5.9	Águas de Lindóia	12176.64	4.31	Águas de Lindóia	13538.27	5.91	Águas de Lindóia	15419.42	6.5	Águas de Lindóia	16025.70	5.84	Águas de Lindóia	19427.82	5.91	Águas de Lindóia	20466.02	6.41	Águas de Lindóia	25679.55	10.67	Águas de Lindóia	23916.75	6.29	Águas de Lindóia	25703.42	2.95	Águas de Lindóia	26427.34	3.75

# Deleta colunas desnecessárias do último DF visualizado.
seq_col_delet <- seq(from = 5, to = 50, by = 3)

wd_pibcor_ipca_filt <- wd_pibcor_ipca[,-c(seq_col_delet)]


# Reordena colunas.
seq_col_order_pib <- seq(from = 3, to = 35, by = 2)

seq_col_order_ipca <- seq(from = 4, to = 36, by = 2)

wd_pibcor_ipca_filt <- wd_pibcor_ipca_filt[,c(1,2,seq_col_order_pib,seq_col_order_ipca)]


# Visualiza o último DF obtido.
kable(wd_pibcor_ipca_filt[1:5,], format="markdown")

Código.do.Município	Nome.do.Município.2002	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2002	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2003	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2004	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2005	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2006	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2007	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2008	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2009	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2010	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2011	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2012	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2013	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2014	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2015	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2016	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2017	Produto.Interno.Bruto.per.capita…a.preços.correntes..R..1.00..2018	IPCA.2002	IPCA.2003	IPCA.2004	IPCA.2005	IPCA.2006	IPCA.2007	IPCA.2008	IPCA.2009	IPCA.2010	IPCA.2011	IPCA.2012	IPCA.2013	IPCA.2014	IPCA.2015	IPCA.2016	IPCA.2017	IPCA.2018
3500105	Adamantina	8290.18	9825.19	9836.89	11063.24	12958.90	15371.17	15163.54	16866.22	18909.68	20214.93	21974.53	23333.60	24653.26	30218.47	27924.31	29620.19	30962.66	12.53	9.3	7.6	5.69	3.14	4.46	5.9	4.31	5.91	6.5	5.84	5.91	6.41	10.67	6.29	2.95	3.75
3500204	Adolfo	7169.31	7630.67	9099.17	8822.11	11426.46	15363.76	15848.60	17784.92	17165.91	19282.40	15036.82	20205.91	21164.47	20344.73	25375.03	27962.04	25867.75	12.53	9.3	7.6	5.69	3.14	4.46	5.9	4.31	5.91	6.5	5.84	5.91	6.41	10.67	6.29	2.95	3.75
3500303	Aguaí	8173.73	9252.87	12507.09	11961.84	14543.19	19895.45	16560.68	14834.14	17072.09	17678.47	17351.96	19330.46	22301.03	19219.82	25452.05	26911.62	28041.03	12.53	9.3	7.6	5.69	3.14	4.46	5.9	4.31	5.91	6.5	5.84	5.91	6.41	10.67	6.29	2.95	3.75
3500402	Águas da Prata	4823.07	5032.56	5576.90	5135.94	6049.83	7677.15	7830.22	10390.74	12792.14	11715.46	13219.64	14028.28	16463.71	17073.93	16941.81	19075.95	20683.88	12.53	9.3	7.6	5.69	3.14	4.46	5.9	4.31	5.91	6.5	5.84	5.91	6.41	10.67	6.29	2.95	3.75
3500501	Águas de Lindóia	6578.99	6829.97	6779.70	7390.79	8319.83	10415.36	10820.56	12176.64	13538.27	15419.42	16025.70	19427.82	20466.02	25679.55	23916.75	25703.42	26427.34	12.53	9.3	7.6	5.69	3.14	4.46	5.9	4.31	5.91	6.5	5.84	5.91	6.41	10.67	6.29	2.95	3.75

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Transforma o PIB de valores correntes para reais.

Para que os dados de distintos anos sejam comparáveis entre si, é necessário levar em consideração a taxa de crescimento do nível geral de preços. Ou seja, é preciso considerar a inflação.

Assim, vamos deflacionar os valores do PIB.

Nesse procedimento, dos valores correntes, são obtidos os valores reais do PIB.

# Cria primeiro índice para demonstração.
wd_pibcor_ipca_filt["indice_02"] <- (1+wd_pibcor_ipca_filt[,20]/100)*100


# Prepara para receber todos os outros índices.
nomes_indices <- paste0("indice_", 2003:2018)

wd_pibcor_ipca_filt[nomes_indices] <- as.numeric(NA)


# Cria todos os outros índices.
for(i in 21:36){
  for(k in 38:53){
    if(i == k - 17){
      wd_pibcor_ipca_filt[,k] <- (1+wd_pibcor_ipca_filt[,i]/100)*wd_pibcor_ipca_filt[,k-1]
    }
  }
}


# Prepara para receber todos os PIB reais.
nomes_pib_pc_real <- paste0("PIB.per.capita.real.", 2002:2018)

wd_pibcor_ipca_filt[nomes_pib_pc_real] <- as.numeric(NA)

# Cria PIB real.
for(i in 3:19){
  for(j in 37:53){
    for(k in 54:70){
      if(i == j - 34 & j == k - 17){
          wd_pibcor_ipca_filt[,k] <- 
        wd_pibcor_ipca_filt[,53]*wd_pibcor_ipca_filt[,i]/wd_pibcor_ipca_filt[,j]
      }
    }
  }
}


# Seleciona colunas com nome de cidades ou que contém valores de PIB per capita real.
wd_pib <- wd_pibcor_ipca_filt[,c(2,54:70)]

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Transformações de DFs para que dados sejam importados no Power BI.

Forneço mais informações para a coluna que trata do nome dos municípios. Isso faz com que o Power BI reconheça a qual cidade cada dado refere-se.

nm_municp <- wd_pib$Nome.do.Município.2002

wd_pib[,1] <- paste(nm_municp, sep = ", ", "SP", "BR")


#Altero nome de cidades para que o PBI identifique corretamente essas cidades.
wd_pib[187,1] <- "Florínea, SP, BR"
wd_pib[116,1] <- "Candido Rodrigues, SP, BR"
wd_pib[75,1] <- "Biritiba-Mirim, SP, BR"
wd_pib[170,1] <- "Embu, SP, BR"
wd_pib[256,1] <- "Itaóca, SP, BR"
wd_pib[346,1] <- "Moji das Cruzes, SP, BR"
wd_pib[348,1] <- "Moji-Mirim, SP, BR"
wd_pib[562,1] <- "São Luís do Paraitinga, SP, BR"


# salvo os nomes finais.
nm_municp_f <- wd_pib$Nome.do.Município.2002

Abaixo transformamos o DF wd_pib para formato que o Power BI seja capaz de lidar em dimensão espacial e temporal.

# Faz a transposta.
wd_pib_t <- as.data.frame(t(wd_pib[,-1]))


# Renomeia colunas.
colnames(wd_pib_t) <- nm_municp_f


# Cria coluna que contém informação de ano.
wd_pib_t["ano"] <- 2002:2018


# Visualiza o último DF.
kable(wd_pib_t[1:5,], format="markdown")

	Adamantina, SP, BR	Adolfo, SP, BR	Aguaí, SP, BR	Águas da Prata, SP, BR	Águas de Lindóia, SP, BR	Águas de Santa Bárbara, SP, BR	Águas de São Pedro, SP, BR	Agudos, SP, BR	Alambari, SP, BR	Alfredo Marcondes, SP, BR	Altair, SP, BR	Altinópolis, SP, BR	Alto Alegre, SP, BR	Alumínio, SP, BR	Álvares Florence, SP, BR	Álvares Machado, SP, BR	Álvaro de Carvalho, SP, BR	Alvinlândia, SP, BR	Americana, SP, BR	Américo Brasiliense, SP, BR	Américo de Campos, SP, BR	Amparo, SP, BR	Analândia, SP, BR	Andradina, SP, BR	Angatuba, SP, BR	Anhembi, SP, BR	Anhumas, SP, BR	Aparecida, SP, BR	Aparecida d’Oeste, SP, BR	Apiaí, SP, BR	Araçariguama, SP, BR	Araçatuba, SP, BR	Araçoiaba da Serra, SP, BR	Aramina, SP, BR	Arandu, SP, BR	Arapeí, SP, BR	Araraquara, SP, BR	Araras, SP, BR	Arco-Íris, SP, BR	Arealva, SP, BR	Areias, SP, BR	Areiópolis, SP, BR	Ariranha, SP, BR	Artur Nogueira, SP, BR	Arujá, SP, BR	Aspásia, SP, BR	Assis, SP, BR	Atibaia, SP, BR	Auriflama, SP, BR	Avaí, SP, BR	Avanhandava, SP, BR	Avaré, SP, BR	Bady Bassitt, SP, BR	Balbinos, SP, BR	Bálsamo, SP, BR	Bananal, SP, BR	Barão de Antonina, SP, BR	Barbosa, SP, BR	Bariri, SP, BR	Barra Bonita, SP, BR	Barra do Chapéu, SP, BR	Barra do Turvo, SP, BR	Barretos, SP, BR	Barrinha, SP, BR	Barueri, SP, BR	Bastos, SP, BR	Batatais, SP, BR	Bauru, SP, BR	Bebedouro, SP, BR	Bento de Abreu, SP, BR	Bernardino de Campos, SP, BR	Bertioga, SP, BR	Bilac, SP, BR	Birigui, SP, BR	Biritiba-Mirim, SP, BR	Boa Esperança do Sul, SP, BR	Bocaina, SP, BR	Bofete, SP, BR	Boituva, SP, BR	Bom Jesus dos Perdões, SP, BR	Bom Sucesso de Itararé, SP, BR	Borá, SP, BR	Boracéia, SP, BR	Borborema, SP, BR	Borebi, SP, BR	Botucatu, SP, BR	Bragança Paulista, SP, BR	Braúna, SP, BR	Brejo Alegre, SP, BR	Brodowski, SP, BR	Brotas, SP, BR	Buri, SP, BR	Buritama, SP, BR	Buritizal, SP, BR	Cabrália Paulista, SP, BR	Cabreúva, SP, BR	Caçapava, SP, BR	Cachoeira Paulista, SP, BR	Caconde, SP, BR	Cafelândia, SP, BR	Caiabu, SP, BR	Caieiras, SP, BR	Caiuá, SP, BR	Cajamar, SP, BR	Cajati, SP, BR	Cajobi, SP, BR	Cajuru, SP, BR	Campina do Monte Alegre, SP, BR	Campinas, SP, BR	Campo Limpo Paulista, SP, BR	Campos do Jordão, SP, BR	Campos Novos Paulista, SP, BR	Cananéia, SP, BR	Canas, SP, BR	Cândido Mota, SP, BR	Candido Rodrigues, SP, BR	Canitar, SP, BR	Capão Bonito, SP, BR	Capela do Alto, SP, BR	Capivari, SP, BR	Caraguatatuba, SP, BR	Carapicuíba, SP, BR	Cardoso, SP, BR	Casa Branca, SP, BR	Cássia dos Coqueiros, SP, BR	Castilho, SP, BR	Catanduva, SP, BR	Catiguá, SP, BR	Cedral, SP, BR	Cerqueira César, SP, BR	Cerquilho, SP, BR	Cesário Lange, SP, BR	Charqueada, SP, BR	Chavantes, SP, BR	Clementina, SP, BR	Colina, SP, BR	Colômbia, SP, BR	Conchal, SP, BR	Conchas, SP, BR	Cordeirópolis, SP, BR	Coroados, SP, BR	Coronel Macedo, SP, BR	Corumbataí, SP, BR	Cosmópolis, SP, BR	Cosmorama, SP, BR	Cotia, SP, BR	Cravinhos, SP, BR	Cristais Paulista, SP, BR	Cruzália, SP, BR	Cruzeiro, SP, BR	Cubatão, SP, BR	Cunha, SP, BR	Descalvado, SP, BR	Diadema, SP, BR	Dirce Reis, SP, BR	Divinolândia, SP, BR	Dobrada, SP, BR	Dois Córregos, SP, BR	Dolcinópolis, SP, BR	Dourado, SP, BR	Dracena, SP, BR	Duartina, SP, BR	Dumont, SP, BR	Echaporã, SP, BR	Eldorado, SP, BR	Elias Fausto, SP, BR	Elisiário, SP, BR	Embaúba, SP, BR	Embu-Guaçu, SP, BR	Embu, SP, BR	Emilianópolis, SP, BR	Engenheiro Coelho, SP, BR	Espírito Santo do Pinhal, SP, BR	Espírito Santo do Turvo, SP, BR	Estiva Gerbi, SP, BR	Estrela d’Oeste, SP, BR	Estrela do Norte, SP, BR	Euclides da Cunha Paulista, SP, BR	Fartura, SP, BR	Fernando Prestes, SP, BR	Fernandópolis, SP, BR	Fernão, SP, BR	Ferraz de Vasconcelos, SP, BR	Flora Rica, SP, BR	Floreal, SP, BR	Flórida Paulista, SP, BR	Florínea, SP, BR	Franca, SP, BR	Francisco Morato, SP, BR	Franco da Rocha, SP, BR	Gabriel Monteiro, SP, BR	Gália, SP, BR	Garça, SP, BR	Gastão Vidigal, SP, BR	Gavião Peixoto, SP, BR	General Salgado, SP, BR	Getulina, SP, BR	Glicério, SP, BR	Guaiçara, SP, BR	Guaimbê, SP, BR	Guaíra, SP, BR	Guapiaçu, SP, BR	Guapiara, SP, BR	Guará, SP, BR	Guaraçaí, SP, BR	Guaraci, SP, BR	Guarani d’Oeste, SP, BR	Guarantã, SP, BR	Guararapes, SP, BR	Guararema, SP, BR	Guaratinguetá, SP, BR	Guareí, SP, BR	Guariba, SP, BR	Guarujá, SP, BR	Guarulhos, SP, BR	Guatapará, SP, BR	Guzolândia, SP, BR	Herculândia, SP, BR	Holambra, SP, BR	Hortolândia, SP, BR	Iacanga, SP, BR	Iacri, SP, BR	Iaras, SP, BR	Ibaté, SP, BR	Ibirá, SP, BR	Ibirarema, SP, BR	Ibitinga, SP, BR	Ibiúna, SP, BR	Icém, SP, BR	Iepê, SP, BR	Igaraçu do Tietê, SP, BR	Igarapava, SP, BR	Igaratá, SP, BR	Iguape, SP, BR	Ilha Comprida, SP, BR	Ilha Solteira, SP, BR	Ilhabela, SP, BR	Indaiatuba, SP, BR	Indiana, SP, BR	Indiaporã, SP, BR	Inúbia Paulista, SP, BR	Ipaussu, SP, BR	Iperó, SP, BR	Ipeúna, SP, BR	Ipiguá, SP, BR	Iporanga, SP, BR	Ipuã, SP, BR	Iracemápolis, SP, BR	Irapuã, SP, BR	Irapuru, SP, BR	Itaberá, SP, BR	Itaí, SP, BR	Itajobi, SP, BR	Itaju, SP, BR	Itanhaém, SP, BR	Itaóca, SP, BR	Itapecerica da Serra, SP, BR	Itapetininga, SP, BR	Itapeva, SP, BR	Itapevi, SP, BR	Itapira, SP, BR	Itapirapuã Paulista, SP, BR	Itápolis, SP, BR	Itaporanga, SP, BR	Itapuí, SP, BR	Itapura, SP, BR	Itaquaquecetuba, SP, BR	Itararé, SP, BR	Itariri, SP, BR	Itatiba, SP, BR	Itatinga, SP, BR	Itirapina, SP, BR	Itirapuã, SP, BR	Itobi, SP, BR	Itu, SP, BR	Itupeva, SP, BR	Ituverava, SP, BR	Jaborandi, SP, BR	Jaboticabal, SP, BR	Jacareí, SP, BR	Jaci, SP, BR	Jacupiranga, SP, BR	Jaguariúna, SP, BR	Jales, SP, BR	Jambeiro, SP, BR	Jandira, SP, BR	Jardinópolis, SP, BR	Jarinu, SP, BR	Jaú, SP, BR	Jeriquara, SP, BR	Joanópolis, SP, BR	João Ramalho, SP, BR	José Bonifácio, SP, BR	Júlio Mesquita, SP, BR	Jumirim, SP, BR	Jundiaí, SP, BR	Junqueirópolis, SP, BR	Juquiá, SP, BR	Juquitiba, SP, BR	Lagoinha, SP, BR	Laranjal Paulista, SP, BR	Lavínia, SP, BR	Lavrinhas, SP, BR	Leme, SP, BR	Lençóis Paulista, SP, BR	Limeira, SP, BR	Lindóia, SP, BR	Lins, SP, BR	Lorena, SP, BR	Lourdes, SP, BR	Louveira, SP, BR	Lucélia, SP, BR	Lucianópolis, SP, BR	Luís Antônio, SP, BR	Luiziânia, SP, BR	Lupércio, SP, BR	Lutécia, SP, BR	Macatuba, SP, BR	Macaubal, SP, BR	Macedônia, SP, BR	Magda, SP, BR	Mairinque, SP, BR	Mairiporã, SP, BR	Manduri, SP, BR	Marabá Paulista, SP, BR	Maracaí, SP, BR	Marapoama, SP, BR	Mariápolis, SP, BR	Marília, SP, BR	Marinópolis, SP, BR	Martinópolis, SP, BR	Matão, SP, BR	Mauá, SP, BR	Mendonça, SP, BR	Meridiano, SP, BR	Mesópolis, SP, BR	Miguelópolis, SP, BR	Mineiros do Tietê, SP, BR	Mira Estrela, SP, BR	Miracatu, SP, BR	Mirandópolis, SP, BR	Mirante do Paranapanema, SP, BR	Mirassol, SP, BR	Mirassolândia, SP, BR	Mococa, SP, BR	Moji das Cruzes, SP, BR	Mogi Guaçu, SP, BR	Moji-Mirim, SP, BR	Mombuca, SP, BR	Monções, SP, BR	Mongaguá, SP, BR	Monte Alegre do Sul, SP, BR	Monte Alto, SP, BR	Monte Aprazível, SP, BR	Monte Azul Paulista, SP, BR	Monte Castelo, SP, BR	Monte Mor, SP, BR	Monteiro Lobato, SP, BR	Morro Agudo, SP, BR	Morungaba, SP, BR	Motuca, SP, BR	Murutinga do Sul, SP, BR	Nantes, SP, BR	Narandiba, SP, BR	Natividade da Serra, SP, BR	Nazaré Paulista, SP, BR	Neves Paulista, SP, BR	Nhandeara, SP, BR	Nipoã, SP, BR	Nova Aliança, SP, BR	Nova Campina, SP, BR	Nova Canaã Paulista, 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BR	Penápolis, SP, BR	Pereira Barreto, SP, BR	Pereiras, SP, BR	Peruíbe, SP, BR	Piacatu, SP, BR	Piedade, SP, BR	Pilar do Sul, SP, BR	Pindamonhangaba, SP, BR	Pindorama, SP, BR	Pinhalzinho, SP, BR	Piquerobi, SP, BR	Piquete, SP, BR	Piracaia, SP, BR	Piracicaba, SP, BR	Piraju, SP, BR	Pirajuí, SP, BR	Pirangi, SP, BR	Pirapora do Bom Jesus, SP, BR	Pirapozinho, SP, BR	Pirassununga, SP, BR	Piratininga, SP, BR	Pitangueiras, SP, BR	Planalto, SP, BR	Platina, SP, BR	Poá, SP, BR	Poloni, SP, BR	Pompéia, SP, BR	Pongaí, SP, BR	Pontal, SP, BR	Pontalinda, SP, BR	Pontes Gestal, SP, BR	Populina, SP, BR	Porangaba, SP, BR	Porto Feliz, SP, BR	Porto Ferreira, SP, BR	Potim, SP, BR	Potirendaba, SP, BR	Pracinha, SP, BR	Pradópolis, SP, BR	Praia Grande, SP, BR	Pratânia, SP, BR	Presidente Alves, SP, BR	Presidente Bernardes, SP, BR	Presidente Epitácio, SP, BR	Presidente Prudente, SP, BR	Presidente Venceslau, SP, BR	Promissão, SP, BR	Quadra, SP, BR	Quatá, SP, BR	Queiroz, SP, BR	Queluz, SP, BR	Quintana, SP, BR	Rafard, SP, 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Pardo, SP, BR	Santa Ernestina, SP, BR	Santa Fé do Sul, SP, BR	Santa Gertrudes, SP, BR	Santa Isabel, SP, BR	Santa Lúcia, SP, BR	Santa Maria da Serra, SP, BR	Santa Mercedes, SP, BR	Santa Rita d’Oeste, SP, BR	Santa Rita do Passa Quatro, SP, BR	Santa Rosa de Viterbo, SP, BR	Santa Salete, SP, BR	Santana da Ponte Pensa, SP, BR	Santana de Parnaíba, SP, BR	Santo Anastácio, SP, BR	Santo André, SP, BR	Santo Antônio da Alegria, SP, BR	Santo Antônio de Posse, SP, BR	Santo Antônio do Aracanguá, SP, BR	Santo Antônio do Jardim, SP, BR	Santo Antônio do Pinhal, SP, BR	Santo Expedito, SP, BR	Santópolis do Aguapeí, SP, BR	Santos, SP, BR	São Bento do Sapucaí, SP, BR	São Bernardo do Campo, SP, BR	São Caetano do Sul, SP, BR	São Carlos, SP, BR	São Francisco, SP, BR	São João da Boa Vista, SP, BR	São João das Duas Pontes, SP, BR	São João de Iracema, SP, BR	São João do Pau d’Alho, SP, BR	São Joaquim da Barra, SP, BR	São José da Bela Vista, SP, BR	São José do Barreiro, SP, BR	São José do Rio Pardo, SP, BR	São José do Rio Preto, SP, BR	São José dos Campos, SP, BR	São Lourenço da Serra, SP, BR	São Luís do Paraitinga, SP, BR	São Manuel, SP, BR	São Miguel Arcanjo, SP, BR	São Paulo, SP, BR	São Pedro, SP, BR	São Pedro do Turvo, SP, BR	São Roque, SP, BR	São Sebastião, SP, BR	São Sebastião da Grama, SP, BR	São Simão, SP, BR	São Vicente, SP, BR	Sarapuí, SP, BR	Sarutaiá, SP, BR	Sebastianópolis do Sul, SP, BR	Serra Azul, SP, BR	Serra Negra, SP, BR	Serrana, SP, BR	Sertãozinho, SP, BR	Sete Barras, SP, BR	Severínia, SP, BR	Silveiras, SP, BR	Socorro, SP, BR	Sorocaba, SP, BR	Sud Mennucci, SP, BR	Sumaré, SP, BR	Suzanápolis, SP, BR	Suzano, SP, BR	Tabapuã, SP, BR	Tabatinga, SP, BR	Taboão da Serra, SP, BR	Taciba, SP, BR	Taguaí, SP, BR	Taiaçu, SP, BR	Taiúva, SP, BR	Tambaú, SP, BR	Tanabi, SP, BR	Tapiraí, SP, BR	Tapiratiba, SP, BR	Taquaral, SP, BR	Taquaritinga, SP, BR	Taquarituba, SP, BR	Taquarivaí, SP, BR	Tarabai, SP, BR	Tarumã, SP, BR	Tatuí, SP, BR	Taubaté, SP, BR	Tejupá, SP, BR	Teodoro Sampaio, SP, BR	Terra Roxa, SP, BR	Tietê, SP, BR	Timburi, SP, BR	Torre de Pedra, SP, BR	Torrinha, SP, BR	Trabiju, SP, BR	Tremembé, SP, BR	Três Fronteiras, SP, BR	Tuiuti, SP, BR	Tupã, SP, BR	Tupi Paulista, SP, BR	Turiúba, SP, BR	Turmalina, SP, BR	Ubarana, SP, BR	Ubatuba, SP, BR	Ubirajara, SP, BR	Uchoa, SP, BR	União Paulista, SP, BR	Urânia, SP, BR	Uru, SP, BR	Urupês, SP, BR	Valentim Gentil, SP, BR	Valinhos, SP, BR	Valparaíso, SP, BR	Vargem, SP, BR	Vargem Grande do Sul, SP, BR	Vargem Grande Paulista, SP, BR	Várzea Paulista, SP, BR	Vera Cruz, SP, BR	Vinhedo, SP, BR	Viradouro, SP, BR	Vista Alegre do Alto, SP, BR	Vitória Brasil, SP, BR	Votorantim, SP, BR	Votuporanga, SP, BR	Zacarias, SP, BR	ano
PIB.per.capita.real.2002	20731.08	17928.14	20439.88	12060.95	16451.94	19989.00	48821.98	38002.85	14503.24	9935.949	28553.45	21737.35	21627.40	89463.12	21010.38	11614.50	8157.591	9992.814	40816.24	12923.86	10605.23	33443.48	37572.83	28272.45	19866.10	20839.71	15073.69	15091.57	12172.76	14857.09	47003.12	22085.00	12089.33	22315.34	10650.14	7502.888	29293.31	33034.00	19930.49	13564.71	10739.142	11435.981	44376.55	15227.61	21667.56	12998.51	19652.29	23164.27	13085.45	38148.21	14713.22	16018.68	11072.61	13765.19	15788.09	12775.99	13605.40	12043.496	19793.05	29982.94	7030.059	6137.792	25257.28	10870.877	119700.3	35481.06	26214.84	21776.51	29628.60	38125.13	13604.19	18468.17	22832.45	17520.28	16767.55	24019.00	28841.46	14762.26	27268.06	13419.17	11849.24	25233.50	54296.07	22537.97	26467.79	24498.20	25317.60	17585.38	14049.64	15052.99	25331.20	10177.64	35185.16	28113.71	22042.94	36611.82	36038.54	11158.08	13105.28	14611.74	15104.35	20757.74	13854.14	80837.81	36181.13	16110.33	16084.22	34699.10	36648.95	19412.10	18120.32	22601.81	14095.40	9404.079	23260.49	23256.82	10450.213	12430.88	11692.03	25326.20	14457.00	8544.071	11450.99	22766.53	30358.02	19692.22	35075.45	19364.68	19103.74	19914.18	33498.20	13471.63	12992.53	13587.62	16180.89	40377.79	31953.68	20665.01	14322.06	60053.46	18172.59	13168.30	25005.32	21796.39	14280.83	34341.78	17113.55	19357.76	22249.37	19968.57	117598.1	6009.657	32810.59	29196.90	14746.48	13581.49	15891.44	21918.40	10029.174	16469.47	16816.04	12550.78	16859.20	18983.46	14605.64	30258.47	20169.33	20368.98	11374.39	14660.78	12194.59	24728.54	20583.69	16368.00	28781.34	45004.30	11602.68	8266.145	13941.96	22953.06	22724.82	23165.62	8610.339	18369.51	14508.92	22231.29	40027.02	17536.19	5513.422	14498.26	19080.31	10778.40	16111.53	13205.94	68574.90	18421.18	13640.98	17657.40	12444.40	10179.06	30502.91	43337.45	9115.676	19448.81	20137.44	19249.03	10180.365	14903.35	35151.15	44146.36	27568.64	11255.23	19045.82	17296.72	27228.80	35915.78	12613.65	14299.48	72074.93	24743.05	16749.17	16408.61	17180.72	13827.36	16442.39	28932.13	18977.85	13678.47	21275.78	18381.27	9445.990	20156.60	10442.96	10212.62	14216.19	25445.14	14864.81	36542.15	10013.595	15592.51	25523.86	18552.21	15931.23	31771.98	22058.52	6669.761	28653.28	26761.17	17625.94	9243.41	14220.04	16856.63	20797.12	26610.03	11922.29	7914.124	13983.25	20834.91	16413.91	14925.28	32237.71	7827.451	23625.54	9277.795	20389.06	13056.60	9207.401	15088.12	13104.26	42605.55	12858.97	17615.23	9733.419	10787.18	32058.73	52397.83	19650.91	27926.96	25607.98	40491.40	44390.96	12144.25	113871.2	18501.70	48150.23	20128.14	20708.92	17058.28	22735.60	23815.94	11213.85	25362.01	25720.21	9072.464	21946.84	53517.64	12976.42	10901.536	18205.84	10169.487	23996.69	19429.48	12302.64	17505.20	27000.48	29974.62	15838.50	27761.59	19355.08	19393.82	94653.01	14661.43	14964.61	164372.9	12308.17	10049.454	19247.00	15374.08	12685.72	15278.92	15661.10	39285.09	15506.24	11567.32	22048.04	44111.63	26747.29	9267.142	22148.22	12630.23	13721.20	41440.86	25373.34	14156.79	18936.52	16291.10	37302.16	14188.85	14483.41	13623.78	14167.87	9525.037	17404.25	16976.44	19844.61	25250.98	37653.25	30949.88	16383.70	14820.93	11306.946	23953.38	21483.78	28152.00	18534.91	14336.64	49903.33	11751.42	37302.03	46226.10	48713.11	15242.41	22513.66	12532.15	7071.170	12740.09	16651.17	16406.93	16410.66	13347.07	15782.79	14565.43	24906.74	18049.28	17187.27	9535.190	17622.81	11057.903	33098.21	21971.94	20688.09	35369.91	13642.81	16972.86	25352.31	53977.79	9515.484	44694.16	38102.17	45884.41	16641.69	22518.72	26265.91	10027.67	24448.19	9843.098	19444.48	11828.763	11818.21	24935.07	11203.69	19186.36	11664.99	24595.66	15415.31	12494.89	15433.17	29592.16	12539.43	14795.89	30869.78	10443.711	336649.6	20289.69	24002.19	27590.44	8874.810	19253.23	54910.79	18954.12	25703.06	12903.13	19454.61	13576.39	18204.89	12347.93	16912.42	14629.72	12182.73	31600.76	16908.72	11235.25	13693.17	6765.512	10534.86	34135.62	14315.04	11859.80	18534.33	17045.40	17545.02	25432.13	11095.74	22929.83	19078.01	22749.35	54390.57	19049.82	52035.88	13554.73	22829.63	16376.75	15581.86	11866.82	10694.60	18149.58	23180.47	6531.524	14290.26	13826.56	30034.56	13624.43	18257.06	14393.41	13580.01	15658.65	24822.47	13934.28	24664.62	20260.48	20073.68	29746.83	10467.193	12014.61	29603.02	19230.30	9674.703	20008.38	18504.75	14426.47	22422.86	7802.969	18034.05	10023.02	20656.01	17719.84	8830.598	19490.64	16247.84	32996.89	11883.95	15844.10	13234.59	30276.42	30545.10	9224.630	14494.21	7753.306	59988.14	15899.09	58876.97	15204.38	17806.21	13061.75	14149.52	27177.03	24634.17	12740.16	19824.13	30348.02	32718.31	19453.83	77520.23	19244.33	13905.58	18548.64	22094.03	18088.64	54536.09	20652.73	13177.83	27010.61	15846.40	21311.91	36135.66	19501.52	15524.92	25556.17	10753.65	36331.29	22575.23	24875.51	17502.60	16979.46	51157.67	12182.08	32327.98	11181.51	22359.60	37515.64	12702.17	9013.723	8934.051	15785.51	37710.94	10243.26	51576.31	115194.6	31514.91	10918.841	23599.16	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PIB.per.capita.real.2003	22479.09	17458.24	21169.68	11514.01	15626.32	17442.64	45573.77	42224.83	16115.65	10590.983	28195.99	16581.58	21928.55	103067.29	24320.63	11651.43	7191.432	9976.246	44927.71	12429.52	10728.81	35676.50	33924.10	27954.00	21420.00	24877.89	13710.06	14551.39	12903.02	15389.68	47315.78	22121.06	12588.76	21265.54	11003.70	7397.160	30965.00	34006.72	17579.13	14511.01	22102.618	10853.886	44150.21	13915.35	22078.75	13056.04	20585.94	24020.27	13303.43	40127.16	17434.65	17202.80	11273.46	13769.16	17516.40	13064.62	14305.03	11676.227	20510.95	29597.68	9640.633	6531.326	26105.24	10408.980	131154.0	38872.31	26830.02	21994.33	30433.59	50425.50	14264.65	18509.21	22658.21	18449.20	16046.72	28430.14	27735.35	15729.64	28727.79	14111.29	11703.29	26121.87	47160.48	22854.22	30312.88	26211.24	26281.84	16056.14	18041.13	14376.82	24851.85	11097.52	30414.57	34391.00	21855.91	35026.58	39363.44	10371.23	11389.55	15895.76	13248.38	21442.90	13852.32	87202.55	41221.37	19964.32	15832.98	32098.06	37190.41	20443.09	17556.53	22216.62	12593.01	9647.497	25464.03	22641.17	9862.811	12597.89	13411.40	26146.01	14482.71	8793.925	11554.62	21237.13	28874.47	21202.74	37801.03	16096.27	18182.02	19274.20	35986.56	13911.65	12869.48	13014.79	15691.38	41332.86	31317.47	22212.14	15295.92	85155.90	21704.20	11590.52	29672.90	23044.87	15136.75	35291.10	17111.49	15454.01	24542.21	21078.48	128859.9	5960.105	36493.15	30419.61	15993.27	13192.19	15973.55	20363.79	9991.712	17731.51	16974.42	12746.51	19256.08	17546.05	11577.23	33566.39	19759.55	19657.92	11127.11	15945.50	13815.94	25104.83	20269.62	18739.54	31039.79	49828.22	12583.01	8085.796	14130.21	22706.42	24163.31	25076.85	8587.534	16552.48	14734.67	23573.58	45900.64	17610.09	5424.392	15328.71	15627.57	10839.72	15910.84	15958.89	78208.62	19627.93	15653.79	16165.23	13690.18	10066.32	31597.99	44895.70	10319.660	20083.34	18272.85	18675.84	11416.321	15542.76	35957.89	49727.37	27935.72	10991.57	19388.13	16765.33	27736.38	33775.87	14055.65	17755.39	73542.23	27026.03	16255.60	16800.90	14718.43	17081.26	17529.74	28153.37	18761.50	13774.21	18080.94	21155.86	9347.530	20173.62	11009.92	10292.34	13107.79	24521.02	15202.99	39206.81	9720.916	17018.30	25397.47	19905.52	16942.27	31417.75	20030.35	6943.949	28772.54	27910.69	16303.95	9549.78	13574.89	16882.99	21158.72	25656.74	11320.85	8152.283	16436.03	23286.77	17583.98	16486.18	34307.56	7603.758	23336.90	9570.646	20469.15	13260.33	9295.548	16684.08	11246.08	42313.18	13105.57	19651.91	9237.687	10303.55	33505.21	55913.70	19835.05	25985.90	25590.23	42530.60	48299.83	12757.88	150757.2	19239.95	49232.95	21389.11	19964.05	19591.62	22770.78	20721.73	12040.99	26612.56	26304.65	8563.236	22631.08	58923.39	14239.32	9839.864	16654.87	9220.139	25834.05	20186.89	12753.74	17406.37	28163.96	31544.34	15012.43	28795.88	20472.10	17179.48	106919.75	14407.18	16906.22	176727.8	12575.72	10004.867	19334.69	14787.18	12372.12	18789.21	16007.69	42549.71	15595.73	12239.46	21809.26	41585.13	28495.43	9480.846	22773.29	14521.97	14920.09	43193.82	27130.20	14082.42	22039.43	15667.11	35413.80	12681.51	15904.87	12831.85	14217.17	9604.782	17990.09	16547.84	20514.19	25484.96	38458.46	32176.42	16393.34	13156.02	10503.447	21332.51	21961.00	25818.84	18740.73	14451.80	53296.84	13247.51	39527.52	57483.77	55994.85	14783.38	32000.48	12283.71	6892.792	12847.47	15178.50	16530.86	17966.75	12529.62	17169.12	16117.96	25572.18	18428.70	15756.84	9250.134	17051.50	10696.089	34967.37	19653.67	20226.83	32562.41	14149.25	17046.90	24822.32	48542.94	11440.550	42794.03	44019.82	47148.40	18506.97	24239.15	25253.93	10887.36	25755.83	9885.301	16185.75	11346.929	12504.61	26540.85	11955.37	19002.92	17006.43	25774.66	16610.30	12409.91	17821.45	28579.35	12345.37	14140.96	31390.78	10039.049	356022.1	23135.74	20977.47	28483.81	8959.867	19754.86	46973.67	19738.50	26692.38	11220.45	19330.73	14065.07	19092.29	11616.86	16206.99	14704.18	11348.87	34435.22	17660.33	11911.95	13599.62	6869.066	11400.31	35855.05	14180.52	12626.60	17937.47	15999.79	17772.51	25284.50	11459.24	23810.22	18859.08	24221.45	55613.43	19843.31	60016.99	13880.19	24439.80	14775.93	12805.86	12309.68	12005.25	18282.25	23318.68	7098.749	13734.86	11858.41	31828.36	13495.73	19108.62	15032.86	12633.17	17070.42	25148.39	13152.25	26249.83	19686.22	22451.96	33900.33	10841.348	12530.99	30282.52	21611.38	8412.555	20149.57	18615.92	13228.55	21334.18	7765.833	19241.20	12189.50	14113.26	20935.81	8684.175	21991.31	16371.81	33929.78	12437.18	20364.68	13057.87	32364.78	32486.59	9157.062	14727.81	8449.756	49152.76	15927.18	32884.85	14373.60	14825.80	12897.17	13445.92	24284.52	25355.56	12060.50	20574.94	31970.37	35062.95	18735.94	73906.33	18990.20	13945.21	20020.74	22748.61	19969.26	34969.42	19796.69	13981.82	29771.26	15937.27	22872.57	38363.99	20166.87	17317.12	20707.71	10865.35	42591.55	23524.50	26391.96	17232.20	18564.88	55836.71	13356.12	34798.72	10738.46	21879.94	40239.89	11511.66	9148.642	8776.217	18713.13	37527.23	11093.84	57115.88	129264.6	33414.70	10648.317	23769.47	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PIB.per.capita.real.2004	20916.23	19347.61	26593.89	11858.19	14415.71	17579.12	45206.20	37564.81	17190.88	10621.084	26713.22	18678.72	22879.32	140065.21	32719.90	11329.74	7417.742	10905.669	46440.39	12757.74	11904.01	36642.87	31784.37	27425.10	22646.76	25611.32	12171.50	14574.84	10981.22	13295.17	49934.10	21927.84	12035.20	18449.48	11803.57	7401.667	27603.90	30798.17	22684.34	13374.42	7789.399	9764.588	33168.72	13949.60	24119.53	11119.66	20577.17	24509.11	13170.16	34980.95	17424.56	16854.03	12375.60	12594.32	17428.83	13620.77	13905.14	11190.700	20698.13	28372.92	9527.164	6582.360	27672.41	9216.511	137519.7	35168.79	25100.24	22749.72	27990.70	46122.21	11848.22	27579.11	21201.68	18715.93	15139.82	23375.32	26689.76	15736.51	30500.23	14390.45	11339.24	25197.67	55490.39	18622.65	37635.53	28000.27	26435.31	14978.56	14233.57	12885.00	20342.04	12860.59	32629.47	37376.49	18171.81	36552.52	40055.42	11624.70	13318.94	13950.07	12205.27	21757.67	13920.77	74220.33	39867.45	15247.41	15065.42	36165.55	38787.16	21369.58	16739.99	23754.27	38343.70	8897.523	22217.38	21240.11	8711.960	13450.94	11687.96	26234.73	13690.85	8575.133	11813.60	20197.15	27376.71	20783.29	24699.50	15568.70	20098.32	19751.86	37504.17	13839.61	11374.73	12021.96	13550.58	36042.57	27102.99	18894.86	22684.55	65765.51	20796.30	15567.51	25613.49	20900.49	15593.83	39128.75	18603.93	19008.66	20818.31	24247.38	122110.8	6190.248	33661.00	32514.77	15619.20	13418.64	12392.93	18579.35	9546.918	15269.74	17835.89	13556.79	17148.05	15470.82	11768.44	36075.02	16318.54	15436.08	10728.53	14505.18	13570.63	24116.06	20770.47	17813.91	28258.23	51824.05	11885.39	7869.901	14104.78	20824.73	21545.68	21857.71	8931.969	14124.53	13815.69	21095.18	33083.69	18282.39	5290.268	15486.56	14194.62	9979.77	17003.44	13741.82	44065.93	18001.38	12983.77	15819.58	11772.75	10459.91	31393.06	35880.52	9470.796	20677.74	18590.88	20146.97	9964.375	14436.72	37796.98	53474.19	30867.89	13442.18	18340.00	18277.46	29268.50	28973.88	14183.92	16256.71	63541.60	32526.51	16010.80	17126.49	14953.77	15147.18	14204.55	24038.79	18751.10	13271.44	20591.43	19804.68	8723.697	23140.32	12408.33	10431.33	12240.50	17476.72	15547.99	45308.86	9447.215	16511.57	25452.70	19465.17	17766.17	30335.35	16296.21	7648.404	27649.02	26127.97	14714.63	8780.81	14223.81	16555.88	18795.96	19321.99	11482.22	8438.156	16820.37	24053.12	18500.53	17618.75	33982.44	8317.765	20002.21	9238.306	19652.56	12659.85	9343.962	14658.24	12800.89	43365.10	11884.51	25098.29	10575.539	10784.45	36090.09	58613.44	21505.94	23561.54	24748.83	42796.31	53405.19	11759.30	162290.3	19933.11	54005.95	21824.01	17414.44	19262.92	22467.30	19367.43	10430.74	22745.47	25722.76	7953.911	20234.87	67361.85	14221.30	10231.014	18791.13	7716.892	25421.06	17409.40	13410.48	16594.07	26119.78	32467.70	12972.88	29025.23	21227.52	13499.91	103678.80	13980.50	15424.58	150800.0	12709.35	9849.576	17158.39	12993.28	12866.53	15666.32	18856.03	46565.84	16748.05	11222.38	19522.71	29056.53	24440.83	9545.557	22475.47	13982.45	15057.24	40873.17	27469.50	12963.51	23527.82	14931.27	36404.42	11044.71	15367.81	11449.49	14295.40	9815.406	17716.24	14415.79	20426.84	26452.85	37130.30	33961.02	13796.89	14784.43	9853.403	20135.87	23564.84	26770.31	16327.13	14546.12	55807.15	13528.38	37187.12	38679.85	51555.49	13688.51	27164.40	13339.54	6398.604	18247.59	17291.15	17386.77	16969.40	13767.76	19328.13	13901.21	26578.39	16254.16	13190.70	8797.140	17559.49	9791.655	37232.47	16127.85	17060.09	36669.19	12364.14	14901.97	24922.02	49751.41	11918.407	42451.36	46087.17	49599.93	17817.58	21725.63	24983.66	11456.42	26110.88	9853.510	16746.05	9743.728	11483.98	26132.86	11938.42	15553.37	14849.24	20317.80	15606.01	11504.73	17475.80	26921.23	12971.14	13055.89	31450.64	9861.015	310198.5	18560.66	20698.79	37434.19	9214.066	17904.87	52527.62	20630.56	23402.26	14073.44	19919.50	12904.95	20370.79	11552.19	14513.35	13675.80	11336.99	35584.78	16371.82	11873.27	12421.47	6540.642	11151.92	39459.41	14728.17	12073.65	18739.93	22265.90	14770.55	22920.01	10993.17	20395.24	17929.56	22847.00	64871.25	13242.84	63369.48	12934.63	20944.55	13065.31	13116.26	11359.89	11411.88	18067.38	24071.54	7591.398	12937.71	10286.51	28378.30	13277.31	20419.57	14774.31	12798.78	21319.50	25278.17	12581.05	30964.74	17788.09	17720.41	30527.81	9505.221	12310.58	24804.09	20413.70	7978.619	22337.98	19403.96	12192.38	20613.48	7491.483	18247.12	11004.22	18486.58	19394.98	8388.379	20979.85	16762.53	33101.85	12571.31	19182.01	13198.21	35428.45	31174.78	9739.625	16139.31	7991.483	49453.71	15100.55	30226.91	13222.34	14015.24	12839.67	12182.22	24666.46	23350.66	12394.27	19216.54	34277.16	34522.52	20178.91	79608.92	16558.98	13446.77	21262.16	19438.02	17833.40	32826.68	16254.71	14057.68	26044.24	12223.00	21292.16	39318.93	19516.54	16016.46	18442.97	10042.16	43606.24	22411.08	29835.57	15396.53	17118.82	62590.38	13188.04	36308.46	11215.54	22169.83	33102.72	12438.08	8621.805	8750.298	13503.42	37079.16	10008.16	60234.71	129824.4	34035.70	8892.271	24026.57	11208.39	1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25025.56	11744.13	27876.26	14822.59	23460.77	16041.96	9152.929	27105.33	26807.13	61897.95	20338.45	10808.485	24158.36	12545.78	46922.11	15001.12	16514.58	21193.70	52876.93	16505.85	21966.83	10906.82	12756.44	10282.814	42978.36	17288.96	17181.49	11151.58	34485.25	12997.94	12331.30	9186.064	14302.49	38392.41	24777.74	44640.23	23560.80	35383.47	17813.92	14182.13	30539.26	17801.23	14023.43	12676.67	18165.95	23711.91	17890.01	13385.92	17123.77	13545.02	16931.43	11066.52	14733.09	10185.72	46904.89	23962.16	46733.58	13038.601	13585.60	19683.92	43246.47	15242.00	5843.285	15791.41	23121.84	11778.65	14766.38	21922.15	19179.15	15116.26	15464.61	20022.90	55057.86	12723.43	13167.24	17567.82	29645.04	13366.69	23002.66	17204.06	20142.46	48444.12	24011.07	8112.128	12884.39	23066.50	19092.50	10609.86	82937.26	14298.95	40356.22	10928.250	17441.39	22392.77	29771.87	2005
PIB.per.capita.real.2006	25277.41	22288.26	28367.70	11800.70	16228.52	18459.56	46426.85	50553.74	18994.62	11715.184	31025.98	26429.41	27049.05	168474.75	27556.20	12825.61	8467.834	12490.912	45824.96	16343.61	11574.76	40947.21	41884.51	30097.52	24955.02	27850.45	16056.44	17101.62	13766.92	13353.91	66335.50	25563.39	14211.74	28062.56	11471.58	10222.110	33188.43	36888.32	20723.19	15206.16	10444.750	13423.954	63517.30	15764.56	26957.14	14760.06	20552.32	28598.77	13254.53	37068.38	23565.02	18283.46	17595.45	15227.72	20740.10	15005.82	14677.46	12389.520	24971.84	36362.78	10171.141	7716.235	31050.56	11485.991	184148.6	29352.44	27879.18	25447.33	26069.64	66848.54	14678.00	25172.71	20892.44	21135.78	15012.31	26188.79	31829.50	17397.82	37597.48	14964.58	11303.81	79426.49	57920.88	23469.98	35432.83	31430.55	31115.65	17758.15	13905.92	14554.88	26546.37	13469.58	31745.20	37927.28	19882.43	39196.60	44472.36	13252.97	14718.30	18059.28	13574.32	22291.27	20812.24	86730.99	32890.91	17506.52	20060.44	24775.86	44256.63	21908.37	18100.18	22948.03	28780.66	10475.335	21140.64	29798.38	14141.905	13998.03	13108.35	28310.73	14441.79	8984.114	12033.40	26287.60	29742.44	23049.46	25872.09	18884.51	22315.34	17327.89	43207.35	17762.95	13811.03	14232.02	21977.22	44514.13	44023.73	19318.62	27952.64	77425.95	23815.92	12408.87	32310.93	21315.59	24374.61	41597.09	24280.84	22551.30	18396.63	25118.48	119937.1	6848.323	39263.66	36344.62	20240.56	14407.71	18367.86	22173.80	11281.550	21418.32	21748.07	14500.07	18232.14	15438.09	14401.55	34847.45	21684.03	23569.15	12137.62	16070.90	18470.70	33916.84	20628.06	24015.19	25394.51	47403.33	10958.88	9144.101	14858.92	28653.29	22675.43	27652.60	11310.906	21316.83	15893.12	35454.95	44857.33	19414.59	6197.686	14648.32	18027.41	10832.19	17688.48	16523.98	25932.60	20405.93	16429.96	19512.95	17223.34	11363.14	34270.68	31753.84	11724.098	22579.64	18597.17	31532.06	12039.001	17747.56	27739.01	66555.64	29588.95	14782.55	22195.12	19418.06	34810.89	33333.91	13428.13	15058.95	62438.80	36016.62	20331.65	17731.33	19206.13	18267.49	16377.61	25008.23	22164.19	13978.31	33381.41	21433.71	10064.152	23650.14	13862.78	12784.67	14181.23	17353.62	18379.63	48235.74	11008.644	17627.64	33019.18	23854.52	18634.45	34881.48	16151.28	8671.845	30338.44	29745.17	18709.45	14304.90	14792.44	17704.12	19918.30	30221.23	11747.21	10830.848	16686.99	25060.98	18363.71	19363.77	38048.12	8603.653	22930.59	9937.657	24368.21	15541.90	10445.023	16652.62	11373.40	41778.49	14170.72	31327.07	11256.153	11070.56	40768.48	57554.03	20887.04	27647.84	29189.37	44036.94	58170.57	13227.69	139828.7	19385.13	49114.77	21809.55	20397.84	24592.99	25304.12	24470.32	11410.25	25131.65	22844.24	9715.641	23684.37	74870.10	19308.28	12013.897	16521.34	9545.804	30065.90	23920.69	16610.10	20627.20	34537.79	38532.86	15282.76	34954.73	25249.79	15345.94	155846.93	16200.77	20332.12	171991.4	14026.31	10971.524	20891.10	21669.09	18383.23	17370.71	22586.10	35543.10	16944.58	13890.40	26521.13	28386.12	33075.30	12180.574	24019.68	15121.96	13702.81	35258.51	28095.85	20075.03	23666.56	16709.91	39766.11	13693.27	15445.17	15454.55	15103.64	10677.630	19862.38	15834.45	21266.92	25978.10	37360.81	37100.70	17159.75	25970.16	11136.563	24286.50	27629.08	34654.53	19609.86	16201.31	60553.23	15421.82	47358.14	35153.94	55155.20	16624.41	41192.61	18972.13	8784.842	14703.05	21932.91	18710.76	29020.97	18801.40	22127.63	17668.27	45561.49	21585.08	15668.94	9628.801	29214.26	11643.422	37835.62	17360.48	25082.94	41852.22	14120.18	17377.63	35502.41	63133.69	11910.828	55643.96	54246.60	57204.91	17874.70	22272.74	22396.70	13236.74	29587.78	12150.476	22994.43	11357.857	13750.77	22386.34	11828.10	28774.13	13205.31	25912.19	21125.72	12015.50	20616.94	28680.07	14894.11	17898.85	38614.96	10857.025	307201.2	22399.56	25749.12	45827.10	10743.228	21171.77	62992.92	26105.69	22304.02	13413.01	23603.27	13839.78	30289.91	12713.02	19466.16	14930.00	12319.22	37648.83	17308.11	12582.67	15513.13	7168.706	12753.56	44720.58	16825.44	14549.38	23720.75	37228.46	17145.28	26992.39	11441.93	24685.00	27581.05	25285.20	62233.03	17352.70	42849.69	15973.44	27560.40	15309.04	28492.87	15515.06	11682.79	21179.98	27248.65	7842.320	22023.37	13590.46	37084.59	14671.39	26028.12	20808.71	13946.18	22599.42	28844.76	15126.54	45391.85	20993.72	25254.55	35478.71	11128.234	12671.81	37464.23	23021.92	11517.824	26292.58	22032.91	15089.30	26221.11	8578.510	19820.77	10994.87	18478.73	22296.55	16519.725	20093.99	17782.96	38459.54	15677.68	14961.75	14912.95	36195.49	42704.26	10255.309	15028.43	9344.328	52782.55	18448.58	38750.56	15294.15	14113.21	16746.40	16738.27	25546.60	15982.14	14536.22	23998.73	36712.71	27626.25	19293.28	68821.30	16612.28	14737.28	23367.85	26939.55	21688.26	32786.01	23355.23	15124.04	25087.58	16347.59	24872.32	51280.19	18073.83	14966.46	19547.85	11510.53	59187.45	26851.11	34911.40	16040.06	19015.20	65698.26	15495.18	36747.74	14093.65	24099.28	45702.60	12975.01	10175.179	15083.081	17337.53	42665.44	10865.22	61529.38	167692.8	36487.55	9332.664	27133.47	12811.98	30277.72	16136.03	28264.09	20227.67	10422.747	27578.73	27844.27	60469.14	19633.85	11998.585	24994.87	13009.73	50255.86	15578.78	17880.33	22706.72	65198.07	15598.54	23589.13	11733.71	13594.63	9992.878	56611.20	19381.56	18961.97	12701.28	41603.52	14437.03	17291.18	9841.727	15325.30	41289.91	30878.61	46765.88	24023.09	36893.41	19681.41	15856.80	30279.22	17572.26	15030.45	15131.71	23762.71	24981.28	19156.00	14446.57	19339.51	16831.08	19486.05	12158.04	17995.30	11676.91	53236.96	24740.73	50944.69	12795.866	15999.47	25632.66	49600.80	15376.86	6733.804	17522.25	25184.86	12208.19	17874.48	13272.04	19942.59	15956.79	19851.03	23589.63	53364.66	13919.46	13741.90	22539.28	35855.16	14479.69	32049.26	20838.34	20746.97	52477.29	30542.04	8510.785	13642.54	23620.84	20204.03	11825.22	88715.32	14714.30	43927.39	12662.505	20472.13	24199.41	34307.97	2006

# Efetua melt no último DF e renomeia suas colunas.
melt_wd_pib_t <- melt(wd_pib_t,id="ano")

colnames(melt_wd_pib_t)[c(2,3)] <- c("Cidades", "Pib per capita")


# Reordena e renomeia as linhas do DF.
melt_wd_pib_t <- melt_wd_pib_t[order(melt_wd_pib_t[,1], melt_wd_pib_t[,2]), ]

rownames(melt_wd_pib_t) <- 1:nrow(melt_wd_pib_t)


# Visualiza o último DF obtido.
kable(melt_wd_pib_t[1:5,], format="markdown")

ano	Cidades	Pib per capita
2002	Adamantina, SP, BR	20731.08
2002	Adolfo, SP, BR	17928.14
2002	Aguaí, SP, BR	20439.88
2002	Águas da Prata, SP, BR	12060.95
2002	Águas de Lindóia, SP, BR	16451.94

Temos uma série histórica não curta (17 anos). Podemos aproveitar tal extensão para gerar informações mais específicas sobre partes da série.

Assim, segmentamos os períodos em: 2009 - 2002 e 2018 - 2010. O total, 2018 - 2002, também é considerado.

Para cada um desses períodos, calculamos o delta do PIB per capita real. Ele é expresso em porcentagem perante o PIB per captia real mais antigo do período tratado.

# Seleciona apenas colunas de interesse.
var_pib <- wd_pib[,c(1,2,10,18)]


# Calcula duas das três porcentagens.
var_pib <- var_pib %>% 
  mutate(
    across(
      c(PIB.per.capita.real.2010, PIB.per.capita.real.2018),
      ~ (.x - PIB.per.capita.real.2002)/PIB.per.capita.real.2002,
      .names = "({.col} - PIB.per.capita.real.2002)/ PIB.per.capita.real.2002"
    ),
  )


# Calcula a terceira porcentagem.
var_pib["Porcentagem variação PIBPC 18 - 10"] <- (var_pib[,4] - var_pib[,3])/var_pib[,3]


# Mantém apenas as colunas de interesse e as renomeia.
var_pib <- var_pib[,c(1,5:7)] 

colnames(var_pib) <- c("Cidades", "Porcentagem variação PIBpc 10 - 02", "Porcentagem variação PIBPC 18 - 02", "Porcentagem variação PIBPC 18 - 10")


# Multiplica por 100 todos os valores numéricos.
var_pib[,c(2:4)] <- 100*var_pib[,c(2:4)]


# Visualiza o último DF obtido.
kable(var_pib[1:5,], format="markdown")

Cidades	Porcentagem variação PIBpc 10 - 02	Porcentagem variação PIBPC 18 - 02	Porcentagem variação PIBPC 18 - 10
Adamantina, SP, BR	45.58541	49.35382	2.588448
Adolfo, SP, BR	52.82244	44.28571	-5.586043
Aguaí, SP, BR	33.31041	37.18787	2.908594
Águas da Prata, SP, BR	69.28454	71.49461	1.305537
Águas de Lindóia, SP, BR	31.34138	60.63355	22.302309

Por fim, exportamos os nossos DFs de interesse para serem importados ao no Power BI: melt_wd_pib_t e var_pib.

# write.table(melt_wd_pib_t, file="pib_pc_real_2002_2018.csv", 
#             sep=";",row.names = FALSE, dec = ",")
# 
# 
# write.table(var_pib, file="var_porcent_pib_pc_real.csv", 
#             sep=";",row.names = FALSE, dec = ",")

————————————————

Percepções fundamentadas em análise do Power BI.

Neste momento, é recomendada visualização do arquivo de Power BI elaborado com os dados alcançados neste Markdown.

Abaixo é expresso o link com o arquivo público do Power BI.

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYWY1ZDFkMDgtNDU0Mi00ODZlLWExOTktZmFjY2Q2ZjM5ZWE2IiwidCI6IjViOTM5NzViLWIzN2MtNGJlMC1hNDg1LTM3ODEzMGMwMDRjMCJ9&pageName=ReportSectiondbe0870ba053a5d3c0c6

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Tal visualização proprorciona algumas informações basilares. Aqui expresso duas dessas, me aprofundando em uma.

Inicialmente, é notável a potencial dependência espacial. Isto é, o valor de uma variável (no caso, PIB per capita real) em determinada região (no caso, municípios) deve depender do valor dessa variável em outras regiões próximas (ALMEIDA, 2012).*

Mais especificamente, é clara a predominância da autocorrelação espacial positiva, na qual valores altos (baixos) de uma variável, tendem a estar associados com valores altos (baixos) de seus vizinhos (ALMEIDA, 2012).

Isso é um indicativo empírico de que a estrutura econômica de localidades próximas estão integradas e positivamente dependentes, assim, gestões (públicas e privadas) podem se beneficiar do desenvolvimento de redes de cooperação. Estes indicativos encontram coerência com outros achados científicos sobre o valor de cooperação regional para localidades e negócios (FRENKEN; HOEKMAN, 2006; MOLIT, 2014; MALECKI, 2018).

Por fim, visualizamos que o delta de PIB per capita real demonstrou, de maneira geral, desempenho substancialmente pior no período 2018 - 2010 perante o 2009 - 2002. Tomado este problema, pode ser de interesse para gestões identificarem cidades que desempenharam melhor que a de interesse (especialmente no período mais problemático) e que sejam similares ela (considerando especialmente estruturas e dinâmicas econômicas) para buscar potenciais soluções para vencer desafios e soluções análogos de suas cidades (BETTENCOURT et al., 2010).

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Referências.

ALMEIDA, E. Econometria Espacial Aplicada. Campinas: Alínea, 2012.

BETTENCOURT, L. M. et al. Urban Scaling and Its Deviations: Revealing the Structure of Wealth, Innovation and Crime across Cities. PLoS ONE, [S.l.], v. 5, n. 11, 2010.

FRENKEN, Koen; HOEKMAN, Jarno. Convergence in an enlarged Europe: the role of network cities. Tijdschrift voor economische en sociale geografie, v. 97, n. 3, p. 321-326, 2006.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). (2017). Conheça cidades e estados do Brasil. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/. Acesso em: 01 mar. 2021.

MINGALEVA, Zhanna et al. Networking of small cities to gain sustainability. Entrepreneurship and Sustainability Issues, v. 5, n. 1, p. 140-156, 2017.

MOLIT. Status of urban planning 2013. Korean Government, p. 3-6, 2014.

PEREIRA, A. E. G.; NAKABASHI, L.; SACHSIDA, A. (2011). Qualidade das instituições e PIB per capita nos municípios brasileiros. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Brasília, n. 1623. Disponível em: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/91035/1/664511309.pdf. Acesso em: 01 mar. 2021.

PIKE, Andy; RODRÍGUEZ-POSE, Andrés; TOMANEY, John. Local and regional development. Routledge, 2016.

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Rodapé.

*A confirmação de existência de autocorrelação espacial pode ser efetuada por meio da estimação de I de Moran. O cálculo desse tipo de medida está profundamente envolvido com o desenvolvimento da minha tese, que trata da modelagem de grande quantia de dados espaço-temporais. Em algum futuro Markdown, demonstro um exemplo de cálculo de I de Moran no software R.