Resumo

Este estudo aprofundado explora os indicadores-chave do Estado do Espírito Santo, destacando sua faixa litorânea de 400 km e clima tropical úmido influenciado pelo mar. Sob uma perspectiva econômica, o estado destaca-se na indústria extrativa e na produção de café, com a capital, Vitória, abrigando 4.064.052 habitantes. O relatório concentra-se no Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), Escolarização e Produto Interno Bruto (PIB), utilizando bibliotecas como ggplot2, readxl, dplyr e rmarkdown para aprimorar a análise. A comparação entre municípios revela disparidades, com Presidente Kennedy se destacando economicamente, enquanto ferramentas gráficas proporcionam uma interpretação detalhada. Este estudo visa orientar estratégias de desenvolvimento, contribuindo para a compreensão socioeconômica do Espírito Santo e potencialmente influenciando decisões futuras.

Palavras-chave: Espírito Santo. Indicadores socioeconômicos. Desenvolvimento humano. Visualização de dados.


Introdução

Nesta análise aprofundada, exploraremos os indicadores-chave do Estado do Espírito Santo, situado na região Sudeste do Brasil. Com uma extensão territorial que o coloca como o quarto menor estado, excluindo o Distrito Federal, o Espírito Santo se destaca por sua faixa litorânea de 400 km, cuja influência marítima desempenha um papel significativo em seu clima predominantemente tropical úmido.

A rica cobertura vegetal do Espírito Santo reflete características do bioma Mata Atlântica, integrando-se harmoniosamente em sua paisagem. Sob o viés econômico, o estado se destaca como líder no setor industrial, com ênfase na indústria extrativa, além de ser um proeminente produtor de café. Vitória, sua capital, é o epicentro de atividades políticas e administrativas, abrigando uma população total de 4.064.052 habitantes.

Neste contexto, este relatório busca aprofundar-se na compreensão das dinâmicas socioeconômicas do Espírito Santo, focalizando especialmente o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), Escolarização e o Produto Interno Bruto (PIB). A análise será conduzida através de representações gráficas, visando oferecer uma visão esclarecedora e detalhada desses indicadores cruciais, contribuindo assim para uma compreensão mais abrangente e informada do desenvolvimento nesta região.


Metodologia e Materiais

No processo de condução desta análise estadual, foram integradas diversas bibliotecas especializadas, tais como ggplot2, readxl, dplyr e rmarkdown, visando aprimorar a qualidade e a eficácia do trabalho. Cada uma dessas bibliotecas desempenha funções específicas, proporcionando ferramentas poderosas para a manipulação, visualização e apresentação de dados.

O conjunto de materiais utilizado para esta avaliação inclui o arquivo espirito_santo.xlsx, o qual contém os dados necessários para a compreensão das dinâmicas socioeconômicas dos municípios do Espírito Santo. Essa fonte de dados torna-se essencial para a confiabilidade e relevância das conclusões retiradas ao longo do processo de análise.

Durante a execução da revisão dos indicadores estaduais, centrada na comparação entre os 15 municípios com os mais altos e mais baixos IDH, Escolarização e PIB, essas bibliotecas revelaram-se instrumentos fundamentais. Elas desempenharam um papel crucial na elaboração da interface de análise, proporcionando um ambiente eficiente e preciso para a interpretação dos gráficos e a extração de insights significativos.

Assim, a integração dessas bibliotecas no processo metodológico não apenas agilizou a análise, mas também permitiu uma exploração mais profunda e detalhada dos dados, contribuindo para a confiabilidade e solidez das conclusões apresentadas neste relatório. Esses recursos tecnológicos, ao serem habilmente empregados, não apenas simplificaram a análise, mas também enriqueceram substancialmente a compreensão das complexidades socioeconômicas presentes nos municípios do Espírito Santo.


Resultados

Explicita a quantidade de municípios(78). Calcula os valores das variáveis, como IDHM e PIB mínimo, médio, e máximo em termos gerais.

##      MUN                 IDHM             PIB              ESCO      
##  Length:78          Min.   :0.6220   Min.   : 10924   Min.   :93.60  
##  Class :character   1st Qu.:0.6663   1st Qu.: 16675   1st Qu.:96.90  
##  Mode  :character   Median :0.6835   Median : 19771   Median :97.55  
##                     Mean   :0.6922   Mean   : 27487   Mean   :97.37  
##                     3rd Qu.:0.7170   3rd Qu.: 25206   3rd Qu.:98.30  
##                     Max.   :0.8450   Max.   :301475   Max.   :99.30


Tabela para vermos todos os valores.


15 Municípios com os IDHMs Mais Altos e Baixos

Pode-se observar Vitória em primeiro lugar, com 0.84; em seguida Vila Velha, com 0.80.


Os municípios com IDHM mais baixo são Ibitirama, Santa Leopoldina e Divino de São Lourenço, com 0.62 e 0.63, respectivamente.





15 Municípios com os PIBs Mais Altos e Baixos

Notoriamente pode-se ver o município Presidente Kennedy com um valor muito acima dos demais, com mais de 300 mil reais, mostrando a forte poder econômico local. Vale ressaltar que Vitória não está no Top 3, mesmo sendo a capital do estado de Espírito Santo.


Observa-se que os municípios com PIB mais baixo são Mantenópolis, Ponto Belo e Pancas, respectivamente. Percebe-se que Mantenópolis tem apenas 10 mil de PIB, enquanto Presidente Kennedy chega a quase trezentos mil.


15 Municípios com os Níveis de Escolaridade Mais Altos e Baixos

Conclui-se que São Roque do Canaã com 99.3% de nível escolar para pessoas de 6 a 14 anos, seguido por Mantenópolis, com 99.2%. Em todo nosso Gráfico, vemos que a taxa escolar é bastante alta, mostrando o comprometimento do estado com a educação.


Os municípios com nível escolar mais baixo são Santa Leopoldina, São Domingos do Norte e Afonso Cláudio, com 93.6%, 93.7% e 94%, consecutivamente. Apesar de menores, tais níveis se mostram satisfatórios, com mais de 90% de escolaridade.


Considerações Finais

Este texto fornece uma análise abrangente dos indicadores socioeconômicos do Espírito Santo, destacando aspectos como o Produto Interno Bruto (PIB), Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH) e nível escolar em diversos municípios. Observa-se que o município de Presidente Kennedy se destaca economicamente, contrastando com a capital, Vitória, que não figura entre os três primeiros em termos de PIB. A ênfase na educação é evidenciada pelos altos índices de escolarização, com São Roque do Canaã e Mantenópolis liderando nesse aspecto.

Apesar das diferenças, os níveis escolares mais baixos em alguns municípios, como Santa Leopoldina, São Domingos do Norte e Afonso Cláudio, ainda superam os 90%, indicando uma situação geralmente satisfatória. A análise mais ampla do estado revela discrepâncias em indicadores como IDH e PIB, com Ibitirama apresentando o IDH mais baixo e Mantenópolis o PIB mais baixo, enquanto Presidente Kennedy se destaca em termos de PIB.

O uso de ferramentas como ggplot2, readxl, dplyr e rmarkdown para a análise gráfica oferece uma plataforma robusta, facilitando a interpretação detalhada desses indicadores. Em resumo, o relatório proporciona uma visão abrangente das condições de vida no Espírito Santo, identificando padrões, desigualdades e peculiaridades. Essas conclusões podem ser valiosas para orientar estratégias de desenvolvimento e tomadas de decisão futuras, além de contribuir para as áreas de estatística e ciência de dados, com potenciais impactos positivos em questões sociais.


Referências

Estado do Espírito Santo, IBGE, 2023. Disponível: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/es.html - acesso em 27/11/2023.

IDHM Municípios, UNDP, 2010. Disponível em: https://www.undp.org/pt/brazil/idhm-munic%C3%ADpios-2010 - acesso em 27/11/2023.

PIB do Espírito Santo avança pela sétima vez consecutiva, Governo ES, 2022. Disponível: https://www.es.gov.br/Noticia/pib-do-espirito-santo-avanca-pela-setima-vez-consecutiva - acesso em 01/12/2023.


Anexos

library(readxl)
library(rmarkdown)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(ggplot2)

meuxlsx <- "espirito_santo.xlsx"
Dados<- read_excel(path = meuxlsx, sheet = 1)
dados <- as.data.frame(Dados)

summary(dados)

paged_table(dados)

dados_IDHM_alto <- dados %>% arrange(desc(IDHM)) %>% head(15)
ordem <- dados_IDHM_alto[order(-dados_IDHM_alto$IDHM), ]

ggplot(data = dados_IDHM_alto, aes(x = IDHM, y = reorder(MUN, IDHM), fill = IDHM)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#17E1FF", high = "#35FF72") +
  geom_text(aes(label = round(IDHM, 2)), hjust = 1.5) +
  labs(title = "Municípios com IDHM alto", x = "IDHM", y = "Municípios")

dados_IDHM_baixo <- dados %>% arrange(IDHM) %>% head(15)
ordem <- dados_IDHM_baixo[order(dados_IDHM_baixo$IDHM), ]

ggplot(data = dados_IDHM_baixo, aes(x = IDHM, y = reorder(MUN, -IDHM), fill = IDHM)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#FF1717", high = "#FFD23A") +
  geom_text(aes(label = round(IDHM, 2)), hjust = 1.5) +
  labs(title = "Municípios com IDHM baixo", x = "IDHM", y = "Municípios")

PIBs_altos <- dados %>% arrange(desc(PIB)) %>% head(15)
ordem <- PIBs_altos[order(-PIBs_altos$PIB), ]

ggplot(data = PIBs_altos, aes(x = PIB, y = reorder(MUN, PIB), fill = PIB)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#17E1FF", high = "#35FF72") +
  geom_text(aes(label = round(PIB, 0)), hjust = 1) +
  scale_x_continuous(labels = scales::comma_format(scale = 1e-3, suffix = "k"), 
                     limits = c(0, max(ordem$PIB) * 1.1)) +
  theme(legend.position = "none") +
  labs(title = "Municípios com PIB alto", x = "PIB", y = "Municípios")

PIBs_baixos <- dados %>% arrange(PIB) %>% head(15)
ordem <- PIBs_baixos[order(PIBs_baixos$PIB), ]

ggplot(data = PIBs_baixos, aes(x = PIB, y = reorder(MUN, -PIB), fill = PIB)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#FF1717", high = "#FFD23A") +
  geom_text(aes(label = round(PIB, 0)), hjust = 1.5) +
  scale_x_continuous(labels = scales::comma_format(scale = 1e-3, suffix = "k"), 
                     limits = c(0, max(ordem$PIB) * 1.1)) +
  labs(title = "Municípios com PIB baixo", x = "PIB", y = "Municípios")

dados_ESCO_alto <- dados %>% arrange(desc(ESCO)) %>% head(15)
ordem <- dados_ESCO_alto[order(-dados_ESCO_alto$ESCO), ]

ggplot(data = dados_ESCO_alto, aes(x = ESCO, y = reorder(MUN, ESCO), fill = ESCO)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#17E1FF", high = "#35FF72") +
  geom_text(aes(label = round(ESCO, 2)), hjust = 1.5) +
  labs(title = "Municípios com Nível Escolar Alto", x = "Nível Escolar", y = "Municípios")

dados_ESCO_baixo <- dados %>% arrange(ESCO) %>% head(15)
ordem <- dados_ESCO_baixo[order(dados_ESCO_baixo$ESCO), ]

ggplot(data = dados_ESCO_baixo, aes(x = ESCO, y = reorder(MUN, -ESCO), fill = ESCO)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "#FF1717", high = "#FFD23A") +
  geom_text(aes(label = round(ESCO, 2)), hjust = 1.5) +
  labs(title = "Municípios com Nível Escolar baixo", x = "Nível Escolar", y = "Municípios")