O Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades – SP (IDSC-SP) é um recorte dos 645 municípios do estado de São Paulo, feito a partir do trabalho realizado em nível nacional com o índice brasileiro, o IDSC-BR – que reuniu dados e indicadores dos 5.570 municípios do país. Ambos têm como objetivo estabelecer os ODS como ferramenta útil e efetiva para a gestão pública e a ação política nos municípios brasileiros. O monitoramento de indicadores permite guiar as prioridades dos governos locais de acordo com os desafios identificados a partir da análise de dados.

O IDSC-BR também faz parte de uma série de relatórios produzidos pela Sustainable Development Solutions Network (SDSN) para acompanhar a implementação dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) nos países membros da ONU, como o Brasil. A intenção é comunicar e apresentar um conjunto de informações técnicas de maneira simples e compreensível, de modo que os gestores públicos possam se apropriar da metodologia utilizada para a criação do índice, bem como da concepção e aplicação desta ferramenta. Os resultados estão apresentados de maneira em que são destacados os maiores desafios enfrentados pelos municípios, o que permite avaliar o desempenho de serviços e políticas públicas implementados pela gestão municipal – além de atribuir maior responsabilidade aos governos locais.

Esta ferramenta também procura consolidar o conjunto de dados e estatísticas relacionados aos ODS. A metodologia aponta os dados faltantes para incitar os órgãos técnicos e gestores públicos a preencher as lacunas e a produzir e integrar novas bases de dados.

Finalmente, outro princípio que motiva este projeto é a necessidade de adaptar o painel de monitoramento dos objetivos e metas estipulados pela ONU ao contexto local. Os ODS são um quadro global para transformar sociedades, mas os desafios diferem segundo a região. Ademais, a ação e a incidência política do poder público municipal são diferentes daquelas adotadas nos governos estaduais e federais. Para melhor atender o contexto local, o IDSC-BR utiliza um conjunto de indicadores especialmente adaptado para as prioridades das cidades brasileiras. Esta avaliação tem a vantagem de aproveitar dados locais, produzidos no país, que normalmente não podem ser utilizados em avaliações internacionais.

A metodologia desenvolvida pela SDSN é aplicada sistematicamente nos seus relatórios, inclusive neste trabalho. Depois de passar pela revisão dos pares, também foi auditada pelo corpo científico da Comissão Europeia, o Centro Comum de Pesquisa (JRC, na sigla em inglês).

Critérios de seleção das cidades e das bases de dados

O IDSC-BR apresenta uma avaliação abrangente da distância para se atingir as metas dos objetivos ODS nos 5.570 municípios brasileiros, usando os dados mais atualizados (tipicamente entre 2010 e 2020) disponíveis em nível nacional. Esta avaliação faz uso de 100 indicadores de fontes públicas e oficiais nacionais, com duas exceções (veja no item Seleção de Indicadores).

A pontuação do IDSC-BR é atribuída no intervalo entre 0 e 100 e pode ser interpretada como a porcentagem do desempenho ótimo. A diferença entre a pontuação obtida e 100 é, portanto, a distância em pontos porcentuais que uma cidade precisa superar para atingir o desempenho ótimo. O mesmo conjunto de indicadores foi aplicado a todos os municípios para gerar pontuações e classificações comparáveis. Diferenças entre a posição de cidades na classificação final podem ocorrer por causa de pequenas distâncias na pontuação do IDSC (leia mais no item Método para construir o IDSC-BR).

Os Painéis ODS fornecem uma representação visual do desempenho de cada cidade nos 17 ODS. O sistema de classificação por cores adotado (verde, amarelo, laranja e vermelho) indica em que medida um município está longe de atingir o objetivo. Quanto mais próximo do vermelho, mais distante de atingir o objetivo estará o município.

Limitações e lacunas de dados

Esta avaliação faz uso de 100 indicadores para acompanhar o desempenho municipal nos 17 ODS. Contudo, não foi possível cobrir todas as dimensões dos objetivos desejadas por causa da falta de dados nas fontes públicas oficiais. As principais lacunas se encontram listadas na tabela abaixo. Será essencial que se invista mais nos sistemas de estatística administrativos para garantir a disponibilidade de dados-chave para monitorar os ODS. Outra limitação no índice é o ano de referência para alguns indicadores. Por falta de atualização, alguns dados apresentados são relativamente antigos. Isso realça a necessidade de investir em dados recentes e regularmente atualizados.

Tabela 1 | Lacunas de dados

Seleção de indicadores

Quando possível, utilizam-se os dados oficiais, identificados pelo Grupo Interinstitucional e de Especialistas sobre os Indicadores dos ODS (IAEG-SDG). Os indicadores são provenientes de diversas fontes nacionais, como por exemplo o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IGBE), ou o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP).

Dados não-oficiais foram utilizados em apenas duas situações: o indicador de emissões baseou-se no Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa (SEEG Municípios); e o percentual desflorestado do município foi calculado com base nas informações disponíveis do MapBiomas, ambas iniciativas da organização não-governamental Observatório do Clima, em conjunto com uma rede colaborativa que envolve outras instituições.

Tabela 2 | Indicadores incluídos no IDSC-BR

Método para construir o IDSC-BR

O método para construir o IDSC-BR consiste em três etapas. Primeiro, corrigem-se os valores atípicos, ou outliers, no extremo baixo da distribuição. Em segundo lugar, reescalam-se os dados para garantir a comparabilidade entre os indicadores, utilizando os valores-alvo de desempenho (leia mais abaixo, no item D). Em terceiro lugar, agregam-se os indicadores dentro de cada ODS e, finalmente, os objetivos para calcular a pontuação do IDSC-BR.

Normalização

Para que os indicadores sejam comparáveis, cada variável foi reescalada de 0 a 100, em que 0 indica o pior desempenho e 100, o desempenho ótimo. O processo de reescalar dados é geralmente muito sensível aos limites de normalização e valores atípicos dos extremos da distribuição. Os outlierspodem influenciar de modo inadequado a normalização dos dados e, por isso, precisam ser excluídos. Assim, a escolha de limites pode afetar a classificação relativa dos municípios no índice.

Estes critérios estabelecem os valores-alvo para os indicadores dos ODS como ambiciosos e enfatizam aqueles em que os municípios estão longe da meta. Os dados foram ajustados para que todos aqueles valores que superaram o valor-alvo recebessem uma pontuação de 100, e valores abaixo do limite inferior, uma pontuação de 0.

Para reduzir o efeito dos outliers, que podem distorcer os resultados de um índice composto, o JRC aconselha ajustar os dados ao percentil 2,5 como valor mínimo de normalização, contanto que não inclua valores que fazem parte da distribuição normal. Em algumas situações, o percentil 2,5 pode conter outliers e valores que fazem parte da distribuição normal dos dados. Quando foram identificados outliers explícitos, escolheu-se um valor intermediário entre o outlier e a distribuição normal.

Uma vez estabelecidos os limites superiores e inferiores, as variáveis entre 0 e 100 foram reescaladas usando a fórmula min-max abaixo:

Figura 1 | Fórmula

Na equação, x é o valor bruto; min & max indicam os limites inferiores e superiores respectivamente; e x’ é o valor normalizado.

A normalização garantiu que todas as variáveis reescaladas fossem expressas como ascendentes (ou seja, os valores mais altos denotam melhor desempenho) ou descendentes (quando o menor valor denota o melhor desempenho). Assim, os dados reescalados são fáceis de interpretar e comparar entre todos os indicadores. A interpretação dos valores normalizados pode ser feita da seguinte forma, por exemplo: um município que recebe uma pontuação de 50 em um indicador se encontra a meio caminho para atingir o valor ótimo.

Ponderação e agregação

Os 17 ODS foram ponderados igualmente, o que reflete o compromisso de lidar com os objetivos como um conjunto “integrado e indivisível”. Isso implica que, para melhorar a sua pontuação no índice, os municípios precisam prestar muita atenção em todos os objetivos.

Para computar o IDSC-BR, calculam-se pontuações para cada um dos 17 objetivos, usando a média aritmética de todos os indicadores daquele ODS. A média dessas pontuações produz o resultado expresso pelo índice.

Método para construir o painel ODS

Limiares quantitativos adicionais foram introduzidos para cada indicador, a fim de agrupar os municípios em uma tabela do tipo “semáforo”. A agregação dos indicadores de um ODS resulta em uma avaliação geral para cada objetivo e cada município.

Limiares para classificação final de cada indicador

Para avaliar o progresso dos municípios em um indicador, consideram-se quatro intervalos. O verde tem como limite superior o valor-alvo para cada indicador e, como limite inferior, o “limiar verde,” valor a partir do qual se considera que o município atingiu o cumprimento dos ODS. Três intervalos (amarelo, laranja e vermelho) denotam uma distância crescente do cumprimento do objetivo. O intervalo vermelho faz uso do mesmo limite inferior do IDSC-BR.

Foram estabelecidos limiares usando técnicas estatísticas e com eventual apoio de especialistas. Os limiares são expressos em valores absolutos e se aplicam a todos os municípios.

Ponderação e agregação

Usar a média aritmética de todos os indicadores, atribuindo o mesmo peso para cada um deles, pode esconder áreas prioritárias quando o município apresentar um bom desempenho na maioria dos indicadores, mas tiver um ou dois desafios particulares. Esse fenômeno chama a atenção para a questão da substituição ou compensação nos índices compostos. Para lidar com isso, os Painéis ODS utilizam só os dois piores indicadores em cada objetivo.

Calcula-se a avaliação média dos dois piores indicadores para se obter as avaliações agregadas para cada objetivo. Para este fim, os indicadores foram primeiramente reescalados de 0 a 3, em que 0 indica o pior desempenho (o limite inferior); 1 indica o limiar vermelho que o separa do intervalo laranja; 2 indica o limiar verde que o separa do intervalo amarelo; e 3 indica o desempenho ótimo e corresponde ao limite superior. O limiar laranja/amarelo corresponde ao valor médio entre os limiares verdes e vermelhos. Para todos os indicadores, cada intervalo é linearmente contínuo, mas a escala inteira não é linear entre os intervalos.

Em seguida, calcula-se a média das duas variáveis reescaladas nas quais um município tinha o pior desempenho, de modo a obter a avaliação para o objetivo. Uma regra adicional foi aplicada, em que, para obter uma avaliação verde ao nível do objetivo, todos os indicadores devem ser verdes. Caso não cumpra esta condição, o objetivo recebe uma avaliação amarela. Da mesma forma, uma avaliação é considerada vermelha quando os dois piores indicadores forem vermelhos. Nos casos em que um município apresentou um valor para apenas um indicador em um objetivo, a avaliação daquele indicador determinou a avaliação para o objetivo. Caso um município apresentasse menos de 50% dos indicadores para um objetivo, a avaliação foi considerada cinza por falta de dados.

Tabela 3 | Limiares quantitativos e valores-alvo