Acessibilidade Urbana em Brasília: Estudos de Caso em São Paulo e Curitiba, Manuais, Projetos, Pesquisas de Economia

Baixe Acessibilidade Urbana em Brasília: Estudos de Caso em São Paulo e Curitiba e outras Manuais, Projetos, Pesquisas em PDF para Economia, somente na Docsity!

Rafael H. M. Pereira

Carlos Kauê Vieira Braga

Bernardo Serra

Vanessa Gapriotti Nadalin

DESIGUALDADES SOCIOESPACIAIS DE ACESSO A OPORTUNIDADES NAS CIDADES BRASILEIRAS – 2019

Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2020 Texto para discussão / Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada.- Brasília : Rio de Janeiro : Ipea , 1990- ISSN 1415- 1.Brasil. 2.Aspectos Econômicos. 3.Aspectos Sociais. I. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. CDD 330. As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e EPUB (livros e periódicos). Acesse: http://www.ipea.gov.br/portal/publicacoes As opiniões emitidas nesta publicação são de exclusiva e inteira responsabilidade dos autores, não exprimindo, necessariamente, o ponto de vista do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada ou do Ministério da Economia. É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. JEL: R4; R41; R42; R48; O18; H4; H43. Governo Federal Ministério da Economia Ministro Paulo Guedes Fundação pública vinculada ao Ministério da Economia, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais – possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros – e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seus técnicos. Presidente Carlos von Doellinger Diretor de Desenvolvimento Institucional Manoel Rodrigues Junior Diretora de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia Flávia de Holanda Schmidt Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas José Ronaldo de Castro Souza Júnior Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais Nilo Luiz Saccaro Júnior Diretor de Estudos e Políticas Setoriais de Inovação e Infraestrutura André Tortato Rauen Diretora de Estudos e Políticas Sociais Lenita Maria Turchi Diretor de Estudos e Relações Econômicas e Políticas Internacionais Ivan Tiago Machado Oliveira Assessora-chefe de Imprensa e Comunicação Mylena Fiori Ouvidoria: http://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: http://www.ipea.gov.br

SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO ......................................................................................................... 7 2 REVISÃO DE LITERATURA ..................................................................................... 10 3 METODOLOGIA ..................................................................................................... 15 4 RESULTADOS......................................................................................................... 24 5 CONCLUSÃO ....................................................................................................... 38 REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 41 ANEXO A ................................................................................................................. 49

SINOPSE Um dos principais objetivos das políticas de transporte urbano é facilitar o acesso das pessoas a oportunidades de emprego, serviços de saúde e educação, atividades culturais e de lazer. No entanto, os estudos e as políticas de mobilidade urbana no Brasil costumam dar ênfase aos desafios de reduzir congestionamentos e o tempo que as pessoas gastam no trânsito, ao passo que dedicam pouca atenção ao tema da acessibilidade urbana. Este estudo apresenta os primeiros resultados do Projeto Acesso a Oportunidades, e faz um retrato das desigualdades de acesso a oportunidades nas maiores cidades brasileiras no ano de 2019, com estimativas de acesso a empregos, serviços de saúde e educação. Nesta edição, o estudo inclui estimativas de acessibilidade por modos de transporte ativo (a pé e de bicicleta) para as vinte maiores cidades do país, e por transporte público para sete gran- des cidades (São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Recife, Fortaleza, Porto Alegre e Curitiba). O projeto combina dados de registros administrativos, pesquisas amostrais, dados de imagens de satélite e de mapeamento colaborativo, para se calcular os níveis de acessibilidade em alta resolução espacial, e desagregados por grupos socioeconômicos segundo nível de renda e cor/raça. Os resultados revelam dois padrões gerais. Em todas as vinte cidades estudadas, a concentração de atividades nas áreas urbanas centrais aliada à performance /conectividade das redes de transporte leva a áreas de alta acessibilidade próxi- mas ao centro das cidades, em contraste com regiões de periferia marcadas por desertos de oportunidades. Ainda, os resultados apontam que a população branca e de alta renda tem em média mais acesso a oportunidades de trabalho, saúde e educação do que a população negra e pobre em todas as cidades estudadas, independentemente do meio de transporte considerado. Os resultados e bases de dados do Projeto Acesso a Oportunidades são dis- poníveis publicamente, criando rico material que pode ser utilizado para guiar o planeja- mento e avaliação de políticas públicas que promovam cidades sustentáveis e inclusivas. Palavras-chave : acessibilidade; equidade; igualdade de oportunidades; políticas de transporte; transporte público; mobilidade urbana; transporte ativo. ABSTRACT One of the core aims of transportation policies is to facilitate people’s access to employment, health and education opportunities as well as cultural and leisure activities. Nonetheless, transport research and policies in Brazil are still largely focused

on the challenges of reducing road congestion and commuting times, while paying little attention to issues of urban accessibility. This study presents the first results of the Access to Opportunities Project, assessing the inequalities in access to opportunities in Brazilian largest cities in 2019 with estimates of access to jobs, health and education services. In this edition, the study includes accessibility estimates by active transport modes (walking and cycling) for the 20 largest cities in the country, and by public transport for 7 major cities (Sao Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Recife, Fortaleza, Porto Alegre and Curitiba). The project combines data from administrative records, sample surveys, satellite imagery and collaborative mapping to calculate accessibility levels at high spatial resolution and disaggregated by socioeconomic groups according to income level and race. The results reveal two general patterns. In all the twenty analyzed cities, the concentration of activities in central urban areas combined with the performance/connectivity of transportation networks lead to areas of high accessibility close to city centers in contrast to urban peripheries marked by deserts of opportunities. Furthermore, the results show that white and high-income people have, on average, higher accessibility to employment, health and education opportunities than black and low-income people in all of the cities analyzed, regardless of transportation mode. The results and data outputs of the Access to Opportunities Project are made publicly available, creating a rich dataset that can be used to improve the planning and evaluation of public policies aimed to promote sustainable and inclusive cities. Keywords : accessibility; equity; equality of opportunity; transport policies; public transport; urban mobility; active transport.

B r a s í l i a , j a n e i r o d e 2 0 2 0 transporte, nos maiores centros urbanos do país; e ii ) criar uma base de dados abertos sobre as condições de acessibilidade urbana nas cidades brasileiras. O propósito é que esses dados sejam utilizados por gestores públicos, sociedade civil e pesquisadores no planejamento e avaliação de políticas públicas urbanas e de transporte. Para isso, o pro- jeto combina dados de registros administrativos, pesquisas amostrais e dados de ima- gens de satélite e de mapeamento colaborativo para criar estimativas de acessibilidade em alta resolução espacial, gerando um material inédito para a pesquisa e avaliação de políticas públicas no Brasil. Este texto para discussão apresenta as primeiras estimativas do Projeto Acesso a Oportunidades, calculadas em outubro de 2019. Nesta edição, o estudo inclui estima- tivas de acessibilidade por modo de transporte ativo (a pé e de bicicleta) para as vinte maiores cidades do Brasil (ver lista completa na tabela 1, seção 3), além de estimativas de acessibilidade por transporte público para sete grandes cidades (São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Recife, Fortaleza, Porto Alegre e Curitiba). As análises por transporte público incluem apenas aquelas cidades que disponibilizam informações pu- blicamente ou compartilharam seus dados sobre o sistema de transporte público orga- nizados em formato padrão general transit feed specification (GTFS). A perspectiva é de que o projeto seja expandido nos próximos anos para incluir novas cidades, o que des- taca a importância de que os governos locais compartilhem estes dados publicamente. Em termos amplos, acessibilidade urbana pode ser definida como a facilidade com que as pessoas conseguem alcançar lugares e oportunidades – ou, inversamente, uma característica de lugares e oportunidades em termos de quão facilmente eles podem ser alcançados pela população (Geurs e van Wee, 2004; Neutens et al ., 2010). A noção de acessibilidade é diferente, mas complementar à de mobilidade urbana. Estudos sobre mobilidade urbana costumam olhar para os padrões de viagens que as pessoas efetiva- mente fazem no seu dia a dia – por exemplo, quantas viagens foram feitas, que modo de transporte as pessoas usam, qual o tempo de deslocamento casa-trabalho etc. Essas questões são tipicamente captadas por meio de pesquisas origem-destino, e trazem im- portantes informações sobre as condições de transporte e bem-estar das pessoas. No entanto, a mobilidade não é um fim em si mesma. As pessoas se deslocam como um meio para acessar as atividades no destino da viagem, incluindo oportunidades de empre- go, lazer, serviços, entre outras. O enfoque na acessibilidade urbana destaca justamente essas

Texto para Discussão 2 5 3 5 Desigualdades Socioespaciais de Acesso a Oportunidades nas Cidades Brasileiras – 2019 atividades e oportunidades que podem ser acessadas pelas pessoas, dadas as suas características individuais, a forma de organização espacial das cidades e a maneira como se organizam os sistemas de transporte. Ainda, o conceito de acessibilidade vai além da noção de desenho universal, que tem como foco a noção de microacessibilidade. O termo microacessibilidade é mais voltado para o design e a produção de espaços urbanos sem barreiras para pessoas e com especial atenção para diferentes graus e tipos de deficiência física. A microacessibilidade é um importante componente de uma noção mais ampla de acessibilidade urbana. O conceito de acessibilidade é central em estudos de transporte por várias razões. Esse conceito articula de maneira mais explícita como políticas de transporte e políticas de desenvolvimento e uso do solo urbano interagem de maneira a impactar as capa- cidades das pessoas de se deslocarem nas cidades. O acesso a postos trabalho, serviços de educação e saúde tem papel fundamental para a satisfação das necessidades indivi- duais e sociais, e é uma condição necessária, embora não suficiente, para a expansão da liberdade de escolha das pessoas (Church, Frost e Sullivan, 2000; Farrington, 2007; Lucas et al ., 2016). Ademais, a ideia de acessibilidade traz à tona a dimensão espacial da injustiça e desigualdade no acesso a oportunidades, e ajuda a incorporar de maneira explícita a noção de espaço no desenho de políticas destinadas a enfrentar essas injusti- ças (Farrington e Farrington, 2005; Pereira, Schwanen e Banister, 2017). Este estudo apresenta um diagnóstico das condições de acessibilidade urbana nas cidades brasileiras, trazendo um retrato das desigualdades de acesso a oportunidades nos maiores centros urbanos do país. São muitos os dados e indicadores gerados neste primeiro momento do Projeto Acesso a Oportunidades, e sua grande maioria não pôde ser analisada nesta publicação por questões de limite de espaço. Todavia, tanto os dados quanto os códigos de programação utilizados no projeto são compartilhados aberta- mente (ver seção 3). Espera-se que esses dados sejam utilizados por governos locais, atores da sociedade civil e em futuras parcerias de pesquisa acerca do papel das políticas urbanas e de transporte na organização espacial das cidades, sua influência sobre os padrões de mobilidade humana e seus efeitos sobre desigualdades sociais e de saúde. O texto está organizado da seguinte maneira: a seção 2 faz breve revisão da litera- tura sobre acessibilidade, cobrindo estudos nacionais e internacionais. A terceira seção apresenta as fontes de dados e a metodologia utilizadas na pesquisa. A seção 4 apresenta alguns dos principais resultados do estudo, e a seção 5 faz as considerações finais.

Texto para Discussão 2 5 3 5 Desigualdades Socioespaciais de Acesso a Oportunidades nas Cidades Brasileiras – 2019 Estudos anteriores mostram que investimentos em infraestrutura de transporte po- dem diminuir custos de transporte e aumentar a integração de mercados de trabalho e de serviços, gerando economias de aglomeração e impactos positivos sobre a produtividade na economia (Chatman e Noland, 2014; Gibbons et al ., 2019; Haddad et al ., 2015). A literatura também tem encontrado que áreas urbanas com maiores níveis de acessibili- dade e onde há maior integração entre transporte e uso do solo tendem a ter menores impactos ambientais e emissão de CO2 (Liu e Shen, 2011; Stokes e Seto, 2018). Ainda, algumas pesquisas encontraram evidências de que maiores níveis de acessibilidade por meio de posse de veículo ou por localização residencial em bairros com maior acesso a oportunidades no mercado de trabalho têm impactos de curto prazo sobre pobreza, aumentando o nível de renda e as chances de pessoas saírem do desemprego (Cervero, Sandoval e Landis, 2002; Dawkins, Jeon e Pendall, 2015; Jin e Paulsen, 2018). Estudos mais recentes na Índia encontraram que o aumento do acesso a escolas por meio de investimentos em rodovias (Adukia, Asher e Novosad, 2019) e distribuição de bicicletas para crianças (Muralidharan e Prakash, 2017) tiveram importante impacto sobre desempenho educacional em zonas rurais, aumentando a taxa de matrículas e diminuindo a evasão estudantil. Esses resultados são coerentes com novos estudos que têm encontrado evidências de que condições de transporte e acessibilidade também podem ter impactos sociais de longo prazo sobre condições de pobreza e exclusão social. Estudos como o de Chetty et al. (2014) e Oishi, Koo e Buttrick (2019) indicam que áreas urbanas e bairros com maiores níveis de acessibilidade tendem a favorecer maiores níveis de mobilidade social, ou seja, onde pessoas de baixa renda conseguem sair da pobreza ao longo da vida. No Brasil, o tema da acessibilidade urbana vem recebendo maior atenção. Diver- sas pesquisas analisam o acesso aos sistemas de transporte, como no trabalho de Tucker e Manaugh (2018), que analisa a distribuição espacial de infraestrutura cicloviária no Rio de Janeiro, e o trabalho de Duran et al. (2018), que investiga como a proximidade até estações de bicicletas compartilhadas é desigualmente distribuída no espaço e por níveis de renda em cinco cidades brasileiras. Em abordagem semelhante, outros estudos analisaram a quantidade e o perfil socioeconômico da população que reside num raio de até 500 metros ou 1 km de estações de transporte de média e alta capacidade em cidades brasileiras (Lara e Silva, 2019; Brasil, 2018; Oliveira et al ., 2016). Embora estimativas de proximidade à infraestrutura de transporte sejam fáceis de calcular, porque exigem poucos dados, elas são muito limitadas, especialmente quando

B r a s í l i a , j a n e i r o d e 2 0 2 0 são calculadas usando-se distâncias euclidianas. Estudo recente em cidades brasilei- ras aponta que a proximidade ao transporte não gera necessariamente maior acesso às oportunidades, principalmente para famílias de baixa renda (Boisjoly et al ., 2020). As análises de proximidade desconsideram, por exemplo, a frequência dos serviços e a conectividade espacial da rede de transporte, e portanto dizem muito pouco se a rede de transporte conecta as pessoas aos destinos e oportunidades desejados. Diversos autores medem o acesso a atividades, como postos de trabalho, a partir de dados de viagens realizadas pelas pessoas, conforme reportado em pesquisas origem-destino (Cardoso, 2007; Haddad et al ., 2015; Lessa et al ., 2019; Silva e Silva, 2016; Souza e Lou- reiro, 2018). Dados de pesquisas origem-destino (OD) não captam demanda reprimida de viagens – aquelas viagens que pessoas gostariam de ter feito mas não o fizeram por alguma restrição de custo, baixa disponibilidade ou conectividade do serviço (Nordbakke e Schwa- nen, 2015). Assim, esse tipo de dado não capta o leque de destinos e atividades que as pesso- as teriam condições de, potencialmente, acessar. Ao contrário, estimativas de acessibilidade baseadas em pesquisas OD podem replicar o viés de padrões de viagens daquelas pessoas mais móveis e dos lugares mais visitados, e mascarar os níveis de acessibilidade de grupos sociais mais vulneráveis. Particularmente dos pontos de vista de equidade e de sustentabi- lidade ambiental, é importante diferenciar os deslocamentos que as pessoas fazem no seu dia a dia do conjunto de destinos e oportunidades que elas potencialmente conseguiriam acessar se o desejassem (Banister, 1994). Desde o início dos anos 2010, tem-se observado na literatura internacional im- portantes aprimoramentos na mensuração de acessibilidade a partir de novos métodos computacionais para roteamento multimodal e dados de transporte público no forma- to padrão GTFS, que trazem informações geoespaciais detalhadas das linhas de transpor- te, paradas, frequência e velocidade dos serviços etc. (Anderson, Owen e Levinson, 2012; Antrim e Barbeau, 2013). Esses métodos e dados permitem gerar estimativas de acessibilida- de mais robustas a partir de cálculos de tempos de viagem de porta a porta que consideram a complexidade das conexões espaciais e temporais de redes de transporte. No Brasil, pesquisas que usam esses métodos começaram a ser publicadas a partir de 2017, dando particular atenção a questões sobre equidade no transporte urbano (Pereira et al ., 2017; Pereira, 2018a). Uma série de estudos conduzidos por Pereira (2018a) analisou como o legado de mobili- dade urbana da Copa do Mundo e das Olimpíadas aumentou as desigualdades de acesso a oportunidades de emprego, saúde e educação no Rio de Janeiro. Esse conjunto de pesquisas demonstrou como análises de acessibilidade podem ser conduzidas tanto para se avaliar ex

B r a s í l i a , j a n e i r o d e 2 0 2 0 pelo International Transport Forum (ITF/OCDE) e pela Comissão Europeia (ITF, 2019). Embora esse projeto não analise acesso a empregos, inclui acesso a uma série de atividades, como escolas, hospitais, restaurantes, pessoas, áreas verdes etc. Em todos os projetos, as análises de acessibilidade por transporte público são realizadas apenas para aquelas cidades que possuem dados de transporte público orga- nizados em formato GTFS. As metodologias utilizadas particularmente nos projetos dos Estados Unidos, Canadá e Austrália tendem a ser muito semelhantes. Em geral, esses projetos analisam acesso a oportunidades de empregos para cada meio de trans- porte utilizando medidas cumulativas de acesso a oportunidades (por exemplo, quan- tos empregos são acessíveis em até x minutos; mais detalhes na seção 2) numa escala espacial semelhante à de setores censitários ou utilizando uma grade quadrangular na escala espacial de 500 por 500 metros. As medidas cumulativas de acesso a oportuni- dades são sensíveis ao tamanho da cidade, o que compromete a sua comparabilidade entre cidades. Para superar esse problema, a pesquisa de Allen e Farber (2019b), no Canadá, também calcula outros indicadores, como medidas gravitacionais e medidas que consideram o nível de competitividade do número de pessoas capazes de acessar cada oportunidade. O método utilizado no projeto europeu (ITF, 2019), por outro lado, não utiliza medidas tradicionais cumulativas de acesso a oportunidades. Para superar o viés do tamanho de cidade, propõe-se um novo indicador de “ performance do sistema de trans- porte”, que seria a razão entre uma medida cumulativa de acessibilidade (o número de atividades acessíveis pelo sistema de transporte em até x minutos) e uma medida de proximidade (quantidade de empregos localizados a uma distância euclidiana menor do que y ). Os parâmetros de tempo e distância considerados variam de acordo com o modo de transporte. Este indicador de performance possui pelo menos três importantes limitações. Primeiro, ele envolve maior grau de arbitrariedade, ao demandar a definição ad hoc de dois parâmetros, de limites de tempo de viagem e de distâncias, nos cálculos de acessibilidade e proximidade, respectivamente. Segundo e mais importante, embora este indicador permita gerar medidas de performance agregadas em nível de cidade que sejam comparáveis, não é adequado para captar o nível ou a desigualdade de acesso a oportunidades. Por fim, tanto o indicador de performance do ITF (2019) quantos os indicadores de acessibilidade com competitividade presentes na literatura (Allen e Farber, 2019a; Merlin e Hu, 2017; Pritchard et al ., 2019b) são de difícil interpretação,

Texto para Discussão 2 5 3 5 Desigualdades Socioespaciais de Acesso a Oportunidades nas Cidades Brasileiras – 2019 o que dificulta a sua aplicação e comunicação no contexto de políticas públicas junto a gestores, políticos e à população de maneira geral. Futuras publicações do Projeto Acesso a Oportunidades poderão incluir outros indicadores mais sofisticados de acessi- bilidade para fins de pesquisa científica. Na próxima seção, apresentamos as fontes de dados e métodos empregados nas estimativas de acessibilidade urbana das cidades brasileiras que são apresentadas nesta publicação do Projeto Acesso a Oportunidades. 3 METODOLOGIA Nesta edição do projeto, foram calculados dois tipos de indicadores de acessibilidade. O primeiro deles é o tempo mínimo que se leva para acessar a oportunidade mais próxima, e o segundo é o número total de oportunidade que se consegue acessar em diferentes inter- valos máximos de tempo. Estes indicadores foram utilizados para medir a facilidade com que pessoas de diferentes áreas das cidades, níveis de renda e cor/raça conseguem acessar as oportunidades de empregos formais (de baixa, média e alta escolaridade), escolas públicas (educação infantil, nível fundamental e médio), e serviços de saúde prestados pelos Sistema Único de Saúde − SUS (com níveis de atendimento de baixa, média e alta complexidade). Estes indicadores foram calculados para cada meio de transporte. As análises de acessibilidade a pé e de bicicleta dependem apenas de dados mais facilmente dispo- níveis, e foram calculadas para os vinte mais populosos municípios do Brasil (mapa 1 e tabela 1). As medidas de acessibilidade por transporte público, no entanto, foram estimadas apenas para sete grandes cidades (São Paulo, Rio de Janeiro, Fortaleza, Belo Horizonte, Curitiba e Recife) que disponibilizaram os dados do seus sistema de transporte público organizados em formato GTFS.^1 Esse formato GTFS é o formato padrão utilizado pelo Google Maps e empresas de aplicativo de celular para organizar os dados geolocalizados de um sistema de transporte, e inclui, entre outras informa- ções, os dados geolocalizados das estações e das rotas, frequências dos serviços etc.

1. Disponível em: https://bit.ly/38qsQC2.

Texto para Discussão 2 5 3 5 Desigualdades Socioespaciais de Acesso a Oportunidades nas Cidades Brasileiras – 2019 TABELA 1 Características dos vinte maiores municípios do Brasil incluídos nesta edição da pesquisa Cidade População (hab.) 2018 Área total (km²)^ Densidade (pop/ km²) Taxa de motori- zação (por mil hab.) 2018 Produto interno bruto (PIB) per capita em 2016 (R$) Tempo médio de deslocamento casa-trabalho (minutos) – 2010 São Paulo 12.176.866 1.521,10 8.005,30 653 57.071,43 51 Rio de Janeiro 6.688.927 1.200,28 5.572,80 405 50.690,82 46 Brasília 2.974.703 5.780,00 514,7 583 79.099,77 39 Salvador 2.857.329 693,28 4.121,50 304 20.796,62 44 Fortaleza 2.643.247 314,93 8.393,10 391 23.045,09 35 Belo Horizonte 2.501.576 331,4 7.548,50 797 35.122,01 39 Manaus 2.145.444 11.401,07 188,2 312 33.564,11 41 Curitiba 1.917.185 435,04 4.406,90 754 44.239,20 34 Recife 1.637.834 218,44 7.497,90 389 30.477,73 35 Goiânia 1.495.705 732,80 2.041,10 711 32.209,01 31 Belém 1.485.732 1.059,42 1.402,40 286 20.350,00 33 Porto Alegre 1.479.101 496,68 2.977,90 561 49.577,53 34 Guarulhos 1.365.899 318,68 4.286,10 460 40.367,54 46 Campinas 1.194.094 794,43 1.503,10 710 49.876,62 36 São Luís 1.094.667 834,79 1.311,30 346 26.154,25 38 São Gonçalo 1.077.687 247,71 4.350,60 273 16.216,45 52 Maceió 1.012.382 503,07 2.012,40 304 20.853,41 36 Duque de Caxias 914.383 467,62 1.955,40 275 44.939,65 50 Campo Grande 885.711 8.092,95 109,4 617 29.442,66 30 Natal 877.640 167,26 5.247,20 438 24.890,54 32 Fontes: Estimativa de população, 2018: IBGE. Disponível em: https://bit.ly/34cpuPF. Área, 2010: calculada a partir dos shapes do pacote geobr no R. Disponível em: https://bit.ly/2PeLepQ. Taxa de motorização, 2018: Denatran. PIB per capita, 2016: IBGE. Disponível em: https://bit.ly/2PE1vnp. Tempo médio de deslocamento casa-trabalho, 2010: IBGE. Disponível em: https://bit.ly/34bNsdX. 3.1 Dados O desenvolvimento de análises de acessibilidade para muitas cidades do Brasil exige que sejam utilizadas fontes de dados e metodologias consistentes em todo o território nacio- nal. Para isso, um primeiro passo foi dividir todos os municípios em malhas de hexágonos com tamanho de 357 metros (diagonal). Esses hexágonos são as unidades espaciais de análise do projeto utilizadas como referência para agregação de dados populacionais, de uso do solo e de estimativas de acessibilidade. Esse tipo de agregação hexagonal permi- te apreender melhor fenômenos espaciais com importante componente de vizinhança e conectividade (Birch, Oom e Beecham, 2007). A malha de hexágonos utilizada tem

B r a s í l i a , j a n e i r o d e 2 0 2 0 como fonte agregações H3 desenvolvidas pelo Uber,^3 e o tamanho escolhido permite estimativas de acessibilidade em alta resolução espacial sem se comprometer a capacidade computacional da análise. O Censo Demográfico 2010 foi a fonte dos dados populacionais. As informações de nível de renda e composição de cor/raça foram extraídas a partir dos setores censitários, e as informações de contagem populacional foram extraídas da grade estatística que agre- ga estimativas de população em quadrículas de 200 por 200 metros (IBGE, 2016). Estas informações foram reagregadas espacialmente para as grades de hexágonos, utilizando-se um método que pondera as variáveis tanto pela área comum como pelo tamanho da população existente nas grades. Isso permitiu estimar para cada hexágono o seu número total de moradores, sua composição por cor (branca, amarela, indígena, negra) e o seu ní- vel de renda (renda domiciliar per capita média e sua posição de quintil e decil de renda). Informações dos estabelecimentos de saúde são provenientes do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), do Ministério da Saúde. Foram con- siderados apenas estabelecimentos do tipo pessoa jurídica e que prestam serviços pelo SUS. Os estabelecimentos são categorizadas de acordo com o nível de atenção dos ser- viços que prestam. Serviços de baixa complexidade incluem, por exemplo, tratamento odontológico básico e clínica geral, enquanto serviços como radiologia diagnóstica e pequenas cirurgias são considerados de média complexidade. Por sua vez, serviços de alta complexidade abarcam hemodiálise, terapia intensiva, tratamento de câncer, entre outros. Segundo os dados, alguns estabelecimentos oferecem serviços de saúde em mais de um nível de atenção, caso em que esses estabelecimentos foram incluídos na análise de acessibilidade em ambos os níveis. A base de dados do CNES traz as informações de localização geográfica e de endereço de todos os estabelecimentos, o que tende a ter boa qualidade nos grandes municípios (Rocha et al ., 2018). Para se garantir melhor precisão geográfica destes dados, no entanto, adotou-se ainda um procedimento em três etapas. Primeiro, para os estabelecimentos de saúde de baixa complexidade, foram considerados os dados de coordenadas geográficas do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Quali- dade da Atenção Básica (PMAQ), que tem registros de maior qualidade. Em seguida,

3. Disponível em: https://ubr.to/2PcVnU5.