Desenvolvimento Sustentável Municipal no Estado do Rio de Janeiro

Uma Análise Multivariada Baseada em Ciência de Dados

Resumo

Este estudo analisou o Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades (IDSC) dos municípios do estado do Rio de Janeiro (ERJ) para identificar os seus indicadores determinantes. Foram utilizados os indicadores oficiais que compõem o IDSC, submetidos ao tratamento de dados ausentes; tratamento de indicadores colineares por correlação e Variance Inflation Factor (VIF); seleção do modelo de Machine Learning mais adequado entre Lasso, Ridge e Random Forest para a predição do IDSC e análise da explicabilidade via importâncias e valores SHAP dos indicadores (SHapley Additive exPlanations). Estudos anteriores analisaram o IDSC sob uma perspectiva descritiva, sem recorrer à modelagem estatística, métodos preditivos ou de explicabilidade para identificar determinantes. O diferencial deste trabalho é a aplicação integrada de um pipeline de ciência de dados, que permite a identificação e formulação de políticas públicas prioritárias para o cumprimento dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas (ONU). O modelo Ridge apresentou o melhor desempenho, sendo adotado para a análise de importância dos indicadores e explicabilidade. A aplicação de valores SHAP permitiu identificar a direção e a magnitude do impacto dos indicadores para a predição do IDSC. Os resultados evidenciaram que o percentual de esgoto tratado antes de chegar ao mar, rios e córregos, o índice de tratamento de esgoto e o percentual da população atendida com esgotamento sanitário foram os principais determinantes para o desempenho sustentável dos municípios fluminenses. O estudo contribui metodológica e empiricamente para orientar políticas públicas locais voltadas à Agenda 2030.