Avaliar e mensurar o impacto causal líquido da instalação e operação do campus do IFRN sobre o Produto Interno Bruto (PIB) do setor de serviços da administração pública do município de Lajes (RN) ao longo da janela temporal de 2015 a 2021.
O estudo inova ao avaliar empiricamente uma política de interiorização em um pequeno município do semiárido nordestino. Preenche uma lacuna analítica ao simular um contrafactual robusto, controlando a autocorrelação de séries macroeconômicas locais sem depender de premissas estáticas de modelos tradicionais.
Adota-se quase-experimento de Controle Sintético com Séries Temporais Estruturais Bayesianas (BSTS) e CausalImpact. A bacia de doadores contém cinco cidades limítrofes, utilizando-se programação Python para a higienização e o tratamento de escala das séries anuais do PIB público (2008–2021).
A instalação do campus causou uma expansão líquida de 3,44% ao ano no PIB da administração pública de Lajes (RN), gerando ganho acumulado real de R$ 7.734.000,00. O modelo bayesiano confirmou o efeito com 100% de probabilidade a posteriori.
Metodologicamente, valida a aplicação do Controle Sintético Bayesiano integrado ao CausalImpact (baseado em inteligência artificial) para a avaliação ex-post de políticas públicas. Teoricamente, enriquece a literatura de desenvolvimento endógeno ao conectar dados empíricos municipais à modelagem estrutural bayesiana de incerteza.
Fornece subsídios empíricos robustos para apoiar a continuidade e expansão do orçamento da Rede Federal, evidenciando o efeito de resiliência orçamentária anticíclica. Demonstra aos gestores públicos que investimentos em educação descentralizada atuam como protetores socioeconômicos ativos para pequenas economias regionais.
To evaluate and measure the net causal impact of the establishment and operation of the IFRN campus on the Gross Domestic Product (GDP) of Lajes (RN) public administration services sector throughout the symmetric temporal window from 2015 to 2021.
The study innovates by empirically evaluating an educational regional decentralisation policy in a small semi-arid municipality. It fills an analytical gap by simulating a robust counterfactual, controlling for local macroeconomic serial correlation without relying on traditional static regression assumptions.
A quasi-experimental design using Synthetic Control with Bayesian Structural Time Series (BSTS) and CausalImpact algorithm is adopted. The donor pool comprises five bordering cities, using a Python-programmed script for scale correction and data cleaning of municipal GDP series (2008–2021).
The campus installation caused a net annual expansion of 3.44% in Lajes' public administration GDP, generating a real cumulative gain of R$ 7,734,000.00. The Bayesian model confirmed this effect with extreme statistical significance and 100% posterior probability.
Methodologically, it validates the application of Bayesian Synthetic Control integrated with CausalImpact (artificial intelligence) for ex-post policy evaluation. Theoretically, it enriches the regional development literature by linking municipal empirical data to dynamic Bayesian state-space structural modelling under uncertainty.
It provides robust empirical evidence to support the funding and expansion of the Federal Network, revealing its budget-cushioning anticyclical effect. It demonstrates to policy makers that decentralised education investments act as active socioeconomic protectors for small regional economies.