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RENTABILIDADE POR UNIDADE DE ÁREA E POTENCIAL MULTIPLICATIVO DAS ATIVIDADES DA AGROPECUÁRIA FAMILIAR NA REGIÃO SUL DO BRASIL ENTRE 1996 E 2006 Pesquisa.

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1 RENTABILIDADE POR UNIDADE DE ÁREA E POTENCIAL MULTIPLICATIVO DAS ATIVIDADES DA AGROPECUÁRIA FAMILIAR NA REGIÃO SUL DO BRASIL ENTRE 1996 E 2006 Pesquisa Pró-Redes Censo Agropecuário IPEA - FEE

2 Objetivos (1) Geral Hierarquizar as principais culturas agropecuárias dos estabelecimentos familiares no Rio Grande do Sul, em Santa Catarina e no Paraná em função: 1) da rentabilidade per capita e da capacidade de absorção de população; e 2) da maior ou menor consistência do padrão técnico de utilização de fatores produtivos que as caracteriza vis-à-vis à disponibilidade relativa destes mesmos fatores na agricultura familiar.

3 Objetivos (2) Específicos 2.1. Elencar e hierarquizar as culturas agropecuárias familiares no Rio Grande do Sul, em Santa Catarina e no Paraná em função de sua expressão absoluta em termos de área ocupada, mão-de-obra ocupada e valor bruto da produção; 2.2. Selecionar as principais culturas agropecuárias familiares da região Sul do Brasil e identificar o padrão técnico dominante de produção das mesmas no conjunto do território nacional e nos três Estados do extremo sul;

4 Objetivos (2) Específicos 2.3. Avaliar a rentabilidade proporcionada pelas distintas especializações agropecuárias familiares por unidade de mão-de-obra empregada e por unidade de área apta ao cultivo; 2.4. Avaliar o potencial de fixação/expulsão do trabalhador rural das distintas culturas agropecuárias familiares a partir da dinâmica do emprego nos estabelecimentos voltados a distintas especializações e dos diferenciais de fluxos demográficos no campo desde o início dos anos 90 nos territórios caracterizados por distintas especializações produtivas;

5 Objetivos (2) Específicos 2.5. Hierarquizar as principais culturas agropecuárias familiares pelos três critérios supra-referidos – padrão técnico-produtivo de incorporação de fatores, rentabilidade e capacidade de fixação do camponês no meio rural – sistematizando as relações empíricas e teóricas entre os mesmos.

6 Metodologia de Pesquisa Empírica 1. Sistematização e processamento das informações do Censo Agropecuário 2006 em nível municipal com vistas a refinar e aprofundar a determinação das hipóteses. Especificar modelos e testes estatísticos para aplicação aos microdados do Censo 2006 Levantamento de informações municipalizadas e com base nos microdados do Censo Confronto das informações Censitárias e sistematização dos resultados

7 História e Percalços Os primeiros resultados processados com os dados municipalizados do Censo mostraram- se essencialmente inconclusivos; o que nos levou a pesquisar a consistência interna dos dados. A análise crítica nos levou a identificar três tipos de problemas na sistematização dos dados municipalizados. O que se resolveu na exclusão dos municípios que consideramos “não confiáveis”.

8 Municípios não confiáveis por área

9 Municípios não confiáveis por VBP

10 Municípios não Confiáveis por PO

11 Municípios Confiáveis e Não Confiáveis

12 Resultados Básicos da Primeira Fase: Definimos um connjunto de Variáveis Dependentes e Proto- dependentes que se revelaram significativamente correlacionadas, como se pode observar abaixo

13 Resultados Preliminares: as correlações com as especializações produtivas selecionadas mostraram-se altamente consistentes

14 Resultados Preliminares: da mesma forma, os testes de regressão foram bem sucedidos

15 Insuficiências da Análise Preliminar Para além dos problemas de confiabilidade dos dados (que foram parcialmente superados com a exclusão de municípios com informações particularmente problemáticas), as informações sistematizadas e disponibilizadas nas páginas do IBGE apresentam inúmeras insuficiências. Em particular, carecíamos de informações sobre a população ocupada com atividades típicas da AF (como a produção leiteira, por exemplo), valor do estoque pecuário, entre outros. Como as carências se mostravam maiores na pecuária, a especificação da primeira pesquisa junto aos microdados concentrou-se nestes aspecots.

16 Variáveis da Pesquisa com Microdados

17 Populações Analisadas nos Microdados

18 Análise dos Primeiros Resultados dos Testes com os Microdados O processamento dos Microdados foi cheio de percalços e, mais de uma vez, houve necessidade de reprocessamento. A versão final, sobre a qual operamos, ainda apresenta problemas. Mas os resultados se mostraram tão insatisfatórios que decidimos não retomar a tarefa, que nos pareceu tão cansativa, quanto infrutífera. Na verdade, concluímos que os mesmos problemas que contaminavam as informações municipalizadas e que levaram à exlusão de 1/3 das informações, contaminam a base de dados em geral. Com a diferença de que o processamento e exclusão do “dado sujo” é muito mais complexo. No limite, impossível para nós, dadas as limitações legais e econômicas de acesso à base.

19 Correl do conjunto das Variáveis para a população de todos os agricultores dos 3 Estados do Sul

20 Análise dos resultados O principal resultado a observar é que as correlações têm, via de regra, o sinal esperado, mas apresentam valores muito baixos quando nos aproximamos dos “testes relevantes” para a validação ou invalidação das hipóteses. É possível que, em parte, estes resultados advenham de má especificação (p.ex: o processador tomou os que declararam não ter renda com esta ou aquela atividade como “missing value”, quando os deveria ter classificado como “0% de participação). Mas o centro dos problemas parece se encontrar: 1) nas limitações do próprio Censo enquanto fonte “declaratória” de informações; 2) na estrutura de apropriação de rendas e geração de emprego da produção agropecuária

21 Exemplo de Problema 1: Como se calcula a ocupação por artividade?

22 Exemplo de Problema 2: como se calcula “a” atividade? O Censo Agropecuário classificou o estabelecimento agropecuário cuja atividade desenvolvida obteve um valor de produção igual ou maior a 2/3 do valor total de produção do estabelecimento (CLASSIFICAÇÃO..., 2004). Se o estabelecimento possuísse valores de produção equivalentes na agricultura, pecuária e extração, a classificação atribuída seria Atividade Econômica Mista. Para o Censo Agropecuário 2006, fora adotada a codificação da CNAE 2.0, a qual atribuiu a atividade econômica do estabelecimento agropecuário à predominância simples da atividade que apresentara o maior valor de produção, independente da variabilidade. O Censo Agropecuário 2006 não incluiu um quesito que investigasse a atividade principal exercida no estabelecimento, através de pergunta direta ao produtor. A atividade principal no Censo Agropecuário 2006 foi obtida por confronto das informações referentes à composição da produção e do valor de produção informados pelo produtor. Página 103

23 Variáveis Dependentes (Censo 95-96)

24 Variáveis Explicativas Tipo 1 – Estrutura dos Estabelecimentos

25 Correl 1

26 Variáveis Explicativas Tipo 2 – Áreas dos Estabelecimentos p Especialização

27

28 Variáveis Explicativas Tipo 3 – PO nos Estabelecimentos p Especialização

29 Correl Tipo 3

30 Variáveis Explicativas Tipo 4 – Valor da Produção nos Estab p Especialização

31 Correl Tipo 4

32 Variáveis Explicativas Tipo 5 – Especializações na Lavoura Temporária

33 Correl Tipo 5 – Lav Temp

34 Variáveis Explicativas Tipo 5 – Especializações na Hort e Silvicultura

35 Correl Tipo 5 – Hort e Silvic

36 Variáveis Explicativas Tipo 5 – Especializações na Lav Permanente

37 Correl Tipo 5 – Lav Permanente

38 PO total por área com todas as variáveis explicativas Pot_Art = 0,295 polt_arlt - 0,313 arpe_artt - 0,284 soja_vltt - 0,265 arsf_artt - 0,186 agp_vpatt – 0,180 popm_pott – 0,136 polt_eslt + 0,086 mand_vltt + 0,109 arht_artt - 0,145 arro_vltt + 0,064 lenhaS_silvflt - 0,042 arht_esht -0,411 arlp_eslp + 0,420 polp_eslp – 0,073 milh_vltt + 0,286 arlp_artt – 0,511 polp_pott + 0,249 eslp_estt

39 PO total por área apenas com as variáveis de especialização e área Pot_Art = - 0,100 bov_vcv - 0,386 soja_vltt – 0,316 arsf_artt - 0,216 espm_estt - 0,385 arpe_artt - 0,154 arro_vltt - 0,091 milh_vltt – 0,100 arlt_eslt + 0,094 arht_artt - 0,179 agp_vpatt + 0,099 mand_vltt +0,070 lenhaS_silvftt -0,059 arht_esht -0,059 arht_esht – 0,064 caf_lptt


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