RESUMO O objetivo deste artigo é analisar a desigualdade educacional da Região Nordeste com base nos dados do Censo Demográfico de 2010. Para este fim, foi calculado o Índice de Gini Educacional (IGE) para a parcela da população economicamente ativa com 15 anos ou mais de idade, residentes nos 1793 municípios nordestinos. Foram empregadas as técnicas de Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e Análise de Regressão Espacial para detectar a importância de algumas variáveis relacionadas ao contexto das famílias, do sistema educacional e da economia dos municípios sobre o Índice de Gini Educacional. Verificou-se que o estado da Bahia apresentou a menor desigualdade educacional no Nordeste, com IGE de 0,394, enquanto o maior índice de desigualdade foi detectado no estado de Alagoas (0,467). Quanto à analise espacial, foi detectada dependência espacial no tocante à desigualdade educacional entre os municípios e seus vizinhos. Constatou-se também que a renda per capita, a frequência escolar líquida, a presença de IES e o PIB per capita municipal contribuem na redução da desigualdade, e que o baixo impacto de variáveis relacionadas ao sistema educacional pode ser atribuído ao seu efeito no longo prazo e, portanto, ressalta-se a importância do investimento e as políticas públicas educacionais, que só terão reflexo na redução da desigualdade educacional dos municípios no futuro.
ABSTRACT This study aims to analyze educational inequality in the Northeast Region of Brazil based on data from the 2010 Census. For this purpose, the Educational Gini Index (IGE) has been estimated for the portion of the economically active population aged 15 years and over residing in the 1793 municipalities of the Northeast. Analytical techniques included Spatial Data (ESDA) and Spatial Regression Analysis to detect the importance of a number of variables related to household, education and the economy of counties accounted for in the IGE. Results suggest that the state of Bahia shows the lowest educational inequality rates among all Northeast states, while Alagoas is the one with the highest inequality rate (0.467). As for the spatial analysis of educational inequality, spatial dependence has been detected regarding the municipalities and their neighbors. It has also been found that per capita income, net school attendance, IES presence and municipal per capita PIB contribute to the reduction of inequality. And the low impact of educational variables can be attributed to their long-term effect; as a result, investment and public policies directed to educational become really important, since they will only have an impact on the reduction of educational inequality among the municipalities in the long run.