Open-access Heterogeneidade regional no cumprimento das diretrizes do Programa Nacional de Alimentação Escolar: uma análise comparativa entre Nordeste e Sul do Brasil com aprendizado de máquina

Regional variance in compliance with guidelines of the Brazilian National School Feeding Program: a comparative analysis between the Northeast and South regions of Brazil with machine learning

Heterogeneidad regional en el cumplimiento de las directrices del Programa Nacional de Alimentación Escolar: un análisis comparativo entre el noreste y el sur de Brasil con aprendizaje automático

Resumo

O Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE) estabelece a obrigatoriedade de que ao menos 30% dos recursos federais transferidos às entidades executoras sejam destinados à aquisição de alimentos da agricultura familiar. No entanto, os resultados alcançados com o programa apresentam elevada heterogeneidade regional. Este estudo utiliza a abordagem de aprendizado de máquina, particularmente árvores de classificação, para identificar os fatores que mais influenciam o cumprimento da legislação do PNAE em duas regiões brasileiras, Nordeste e Sul, a partir de dados de 2.650 municípios, referentes ao ano de 2017. A análise dessas regiões justifica-se pela elevada presença da agricultura familiar, ainda que com diferenças significativas no cumprimento da meta dos 30%: no Sul, 77% dos municípios cumprem a regra, enquanto no Nordeste, a adesão é de 38%. Os resultados da pesquisa indicam que as diferenças entre as regiões estão associadas a fatores como: limitações financeiras dos municípios e menor formalização dos estabelecimentos agrícolas. Além disso, aspectos como o tamanho do município, o grau de centralização na aquisição de alimentos e o perfil da produção agrícola local também influenciam o cumprimento da legislação. Conclui-se que políticas públicas devem considerar especificidades regionais para melhorar a adesão e a eficácia da implementação no âmbito regional.

Palavras-chave:
Política Pública; Alimentação Escolar; Aprendizado de Máquina; Agricultura


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