Efeitos dos planos diretores na cobertura infraestrutural urbana: o Estado de São Paulo como estudo de caso

AUTOR(ES)
FONTE

urbe, Rev. Bras. Gest. Urbana

DATA DE PUBLICAÇÃO

10/10/2019

RESUMO

Resumo A Lei Federal n. 10.257/2001, por meio do segundo artigo, preconiza o direito às cidades sustentáveis através, por exemplo, do direito à terra urbana, à moradia, ao saneamento ambiental e, não menos importante, à infraestrutura urbana. Nesse sentido, interessa ao presente artigo investigar a associação entre Planos Diretores e infraestrutura urbana. Almeja-se compreender, ainda que resumidamente, os efeitos de políticas de planejamento local na qualidade de infraestrutura urbana. Para tanto são manejados e analisados os dados oriundos da pesquisa Perfil dos Municípios Brasileiros (MUNIC) entre 2004 e 2013. As análises são complementadas com as Informações dos Municípios Paulistas (IMP), da Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) do Estado de São Paulo. Tais dados possibilitam a construção de um indicador sintético que abranje diferentes domínios: água, esgoto, resíduos sólidos, energia etc. Por fim, optou-se por realizar as análises estatísticas por meio do software R, correlacionando ambas as variáveis através do coeficiente ponto-bisserial.Abstract Federal Law 10.257/2001 - in its second article - advocates the right to sustainable cities through, for example, the right to urban land, housing, environmental sanitation and, not least, urban infrastructure. Therefore, this article aims to investigate the correlation between master plans and urban infrastructure. The aim was to understand, albeit briefly, the effects of local planning policies on the quality of urban infrastructure. In order to achieve this we have processed and analyzed the data from the survey “Profile of Brazilian Municipalities” (MUNIC) between 2004 and 2013. The analyzes are supplemented with information from Municipalities of the state of Sao Paulo (IMP), from the State System Foundation for Data Analysis (SEADE) in Sao Paulo. The available data allowed us to quickly create a synthetic indicator that cover different areas: water, sewage, solid waste, energy, etc. Finally yet importantly, we have decided to perform the statistical analysis using the R software, correlating both variables through the point-biserial coefficient.

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