Observatorio Economía Latinoamericana. ISSN: 1696-8352
Brasil

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ANALISE MULTIVARIADA SOBRE A DINÂMICA ECONÔMICA ASSOCIADA AO DESFLORESTAMENTO NO MUNICÍPIO DE CUMARU DO NORTE NO ESTADO DO PARÁ-BRASIL

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1. Introdução

Informações divulgadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) afirmam que entre 2012 e 2013 a taxa de desflorestamento da Amazônia legal alcançou 28%. O INPE divulga ainda que, entre novembro de 2014 e janeiro de 2015 o desmatamento teve uma elevação de 40% em relação ao trimestre anterior, perfazendo uma perda total de floresta da ordem de 219 km², sendo que o estado do Mato Grosso atingiu 179,61 km² (maior taxa), seguindo pelo estado do Pará, com a marca de 56,8 km² de área desflorestada. Com isso, não restam duvidas quanto a necessidade de, seja pela via acadêmica ou pela via governamental, construir instrumentos e ferramentas cientificas capazes de diagnostica com precisão os principais vetores causadores deste fenômeno nocivo a toda comunidade mundial.
O município de Cumaru do Norte, situado no sudeste do estado do Pará, consta oficialmente na lista do Ministério do Meio Ambiente (MMA), constituída pelos municípios prioritários1 para desenvolvimento de ações de monitoramento e combate ao desmatamento com o apoio do governo federal. Diante do preocupante percentual de 40% de desmatamento verificado no período recente na Amazônia legal, como vem se comportando a escalada do desmatamento em Cumaru do Norte? Quais os componentes econômicos que fazem uso do solo e que estão associados ao incremento do desmatamento naquela municipalidade? Como compreender a atual dinâmica nas relações entre desmatamento e atividades silvipastoris, pecuárias e agrícolas neste município?
É sob estas inquietações que o presente artigo se propõe a firmar um juízo preliminar sobre a atual dinâmica das atividades econômicas de uso do solo associadas ao desmatamento no município paraense de Cumaru do Norte, por meio da identificação dos fatores econômicos, em plena atividade naquele município, que mais promovem transformações em seu ecossistema.
Para o alcance de tais pretensões, tomaremos por fulcro metodologias de Análise Multivariada, fazendo uso do instrumento computacional SPSS 19.0, bem como será desenvolvido um modelo de Regressão Linear Múltipla, fazendo uso do Excel 2010 e seu suplemento ANOVA, objetivando firmar um modelo econométrico, com grau de adequabilidade estatística robusta, e habilitado a explicar, em termos relativos e absolutos, os efeitos que as atividades ligadas à agricultura tradicional, ao agronegócio e a agropecuária provocam no ecossistema de Cumaru do Norte.

2. Materiais e Métodos
2.1. Área de Observação
Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o município de Cumaru do Norte está situado na mesorregião sudeste do estado do Pará e na Microrregião de São Félix do Xingu (Figura 1). Ostenta atualmente uma população da ordem de 12.069 habitantes segundo a Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais do IBGE. Detém um território de 17.085 km², e deste, 8.496,50 km² correspondem a área de remanescente florestal (INPE/PRODES, 2011), e 11.450 km² de área oficialmente registrada no cadastro Ambiental Rural (CAR). Igualmente, cabe ressaltar o fato de que, no período de 08/2012 a 07/2013, foi contatado um desflorestamento da ordem de 37,67 km², segundo informações do INPE/PRODES.

2.2. Métodos Utilizados
I) Coleta de dados:
Efetuou-se coleta de informações relativas ás atividades econômicas de uso do solo existentes no espaço físico de Cumaru do Norte, bem como os totais de desflorestamento, em km², para o período de 2000 até 2013. Para isso, foi utilizado o banco de dados do Sistema de Modelagem SIDRA/IBGE atinentes aos ramos da: silvicultura, pecuária, extração vegetal e produção agrícola. Em seguida, com a finalidade de sistematizar as informações, os dados obtidos foram transpostos para uma planilha do Microsoft Excel 2010.
Quanto série histórica de área total desflorestada, obteve-se estes dados do Programa de Desmatamento (PRODES), gerenciado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), que possui, entre suas missões institucionais, a responsabilidade de monitorar o comportamento do fenômeno desmatamento da Amazônica brasileira por meio de imagens de satélite. E da mesma forma, consolidou-se esta série histórica em uma planilha do Microsoft Excel 2010.
II) Modelo Matemático
Pena (2010) compreende que para demonstração simplificada de uma dada realidade, na perspectiva teórica, é imperativo e conveniente o estabelecimento de um polinômio linear para fins de estimação, podendo ser este um modelo regressão simples com uma única variável regressora. Para facilitação na ilustração da metodológica, o modelo pode ser descrito da seguinte maneira:
             (1)
Onde:
A = Área total desmatada
θ= intercepto da equação
β.ω = representa a inclinação da equação

 

III) Modelo Econométrico
Compreendido o modelo matemático, vamos a construção de um modelo estatístico, apto a superar as restrições deterministas da equação (1), de tal maneira a captalizar no transcurso da inferição dos parametros, as resultantes aleatórias das variáveis especificadas no modelo. Desta forma, o modelo estatístico passa a se tornar um modelo de regressão linear, com duas variáveis regressoras, assim expresso:
              (2)
Onde:
A = Área total desmatada
θ= intercepto da equação
β1.ω1 = indica a inclinação da equação (1º fator)
β2.ω2 = indica a inclinação da equação (2º fator)
e = erro estocástico

Santana (2007) infere que o termo erro aleatório ou erro estocástico ( indica a todas as interposições em condições promover modificações no comportamento da variável dependente (A), e que são exógenas a este modelo. Neste caso, este tipo de erro pode ser resultante de variáveis que foram retiradas no processo de especificação do modelo, com a finalidade de torna-lo mais robusto e significativo,  resultando na permanencia apenas dos dois fatores (ω1 e ω2 ) escolhidos para expressão do mesmo.
IV) Tratamento de Dados
Objetivando o tratamento dos dados compilados fez-se uso de duas ferramentas computacionais. Para tabulação inicial dos dados importados da plataforma SIDRA/IBGE, utilizou-se o software Excel versão 2010.

Com fundamento nas informações sobre as atividades em declínio/substituição em Cumaru do Norte, apresentada por Pena (2013), e também com base nas informações do Registro Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho (MTE), foi possível identificar no rol de atividades econômicas existentes neste município, aquelas de maior relevancia na dinâmica econômica local. Dessa maneira exclui-se da analise a: cana-de-açúcar, banana, coco-da-baía, cacau, mamão, maracujá, abacaxi, melancia e laranja. Exclui-se também a atividade carvão, pelo fato da mesma, em nenhum dos cenários fatoriais, apresentar correlações com as demais atividades listadas na Figura 2. Daí a base de dados consolidada para a compreensão da dinâmica econômica associada ao desmatamento em Cumaru do Norte restringiu-se as seguintes atividades econômicas.
Para tratamento e modelagem das atividades econômicas utilizou-se o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versão 19.0 com a finalidade de viabilizar uma Análise Multivariada (AM), na objetivando a obtenção de um diagnóstico preliminar das múltiplas variáveis (atividades) distintas, de maneira que o mesmo ilustre o patamar de correlações existentes entre as atividades econômicas identificadas na área geográfica compreendida por Cumaru do Norte.
Uma vez determinadas as atividades a serem analisadas fatorialmente pelo método de rotação varimax na plataforma do SPSS, utilizou-se dois testes de hipóteses com fito de avaliar a confiabilidade das cargas fatoriais:
1 - teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) apresenta a proporção da variância dos dados que pode ser compreendida como comum a todas as variáveis (atividades) distintas, ou seja, que pode ser atribuída a um fator comum, incorrendo que: quanto mais próximo de uma unidade, mais adequada é a amostra para aplicação da análise fatorial. Na avaliação de Hair et al. (2006) a partir de 0,5 tem-se um indicador de consistência interna admissível;
2 - teste de esfericidade de Bartlett, que analisa a significância geral da matriz de correlação, ou seja, testa a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade.
A partir da AM via SPSS foi gerado de 3 (três) fatores, que correspondem cada um a um rol de atividades econômicas que mantém entre si intensa correlação, e dessa maneira passam a serem ilustradas na forma de fatores.
Seguindo ainda no tratamento de dados, os escores correspondentes as cargas fatoriais geradas no SPSS foram analisados juntamente com os valores acumulados de desflorestamento no município de Cumaru do Norte - obtidos a partir da base de dados do INPE/PRODES – no ambiente do Excel por meio de uma regressão linear múltipla, com a finalidade a construção de um modelo econométrico, habilitado a explicar nível desmatamento provocados pelas principais atividades econômicas neste município.

3. Discussão dos Resultados
A partir da técnica de AM, pelo método da Analise Fatorial (AF), efetuada na plataforma do SPSS, foi possível a produção dos testes Bartlett e KMO. O teste de Bartlett convalidou a significância nas correlações das atividades ao nos apresentar um valor de 96,345, indicando que as correlações são significantes a um nível de 1% de probabilidade. O teste KMO, com valor de 0,582 nos informa que o arranjo fatorial (em 3 fatores) possui um nível relevante de adequabilidade,conforme se pode inferir na Tabela 2.
Ainda na analise estatística no SPSS, obtivemos do mesmo, além dos testes KMO e Bartlett, os valores da variância total explicada apresentada na Tabela 3. Nela é possível constatar que os primeiros três fatores (na coluna component) explicam aproximadamente 90,17% da variância total dos dados, percentual este altamente satisfatório e robusto pelo critério da porcentagem da variância.
Torna-se conveniente neste momento examinar as cargas fatoriais significativas na matriz rotacionada, com a finalidade de se atribuir uma nomenclatura para os fatores F1, F2 e F3 na Tabela 4. Nesta mesma Tabela as maiores cargas fatoriais verificadas na linha das variáveis estão vinculadas ao fator da matriz rotacionada, nesse sentido o “F1” que denominaremos de “Agricultura Tradicional”, é constituído de seis atividades (Arroz, Feijão, Mandioca e Lenha); o segundo fator “F2”, que explica mais de 22% da variância, denominaremos de “Agronegócio”, e é composto por Soja e Extração Madeireira; e o último fator “F3”, que atribuímos o nome de “Agropecuário” é composto por Bovinocultura e Milho.
Uma vez materializada a AF, faz-se imperioso uma avaliação econométrica, composto pelos resultados do processo de regressão linear. Preliminarmente tem-se a disposição de uma equação fatorial a partir dos fatores obtidos e nomeados:
                  (3)
Onde:
DES(CN) = Área total desflorestada em Cumaru do Norte por ano, em relação a área total do município; θ= representa o intercepto da equação ou valor médio da área total desflorestada quando os fatores (AT; AG; AP) forem iguais à zero; (𝛽1, 𝛽2, 𝛽3) = correspondem aos coeficientes estimados pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários – MQO e mensuram as mudanças no valor médio de DES(CN) resultante da variação unitária em um dos fatores, em ceteris paribus; (AT; AG; AP) = correspondem aos regressores ou as variáveis explicativas do modelo, sendo estais: Agricultura Tradicional, Agronegócio e Agropecuária, respectivamente; e = é o erro estocástico ou aleatório.
Os números que compõe a segunda coluna da Tabela 5 correspondem as áreas totais desflorestadas em Cumaru do Norte, por ano, em relação a sua área total, para o período de 2000 a 2013; os números que compõe as colunas dos fatores são escores fatoriais, e foram calculados a partir das cargas fatoriais, onde os mesmos substituirão as variáveis independentes da equação (3), para fins de processamento da regressão linear pretendida.
Feita a regressão linear dos dados da Tabela 5 no Excel 2010, preliminarmente obteve-se as informações ilustradas na Tabela 6. A mesma nos informa que o percentual de explicação para ao modelo atribuído pelo coeficiente de determinação (R² ajustado) foi de 0,93879713, ou seja, aproximadamente 94,30% das variações na quantidade de áreas desmatadas em Cumaru do Norte são explicadas pelas variações nos fatores: Agricultura Tradicional, Agronegócio e Agropecuária; enquanto que apenas 5,7% correspondem a variações exógenas, provocadas por variáveis que não estão especificadas no modelo DES(CN).
No rol de testes de hipóteses estatísticas mais relevantes, tem-se a Estatística F, que no entendimento de Downing (1998) permite testar a existência de correlação entre os regressores em relação a variável dependente da equação (modelo), e assim concluir sobre a adequabilidade do modelo. Para fins de avaliação da Estatística F no modelo DES(CN) fez-se uso do suplemento “Analise de Variância” (ANOVA) do Excel 2010.
Em se tratando do modelo DES(CN) a estatística F de significância, contida na Tabela 7, legitima o modelo definindo-o como significativo para explicar o desflorestamento em Cumaru do Norte, face o valor de 72,56 ser significante a 1% de probabilidade de erro, o que nos possibilita rejeitar a hipótese nula. Com vistas a melhor avaliação dos resultados da ANOVA, torna-se necessário a apresentação consolidada da equação do modelo econométrico DES(CN), onde na Tabela 7 temos os valores correspondentes aos coeficientes dos fatores, do intercepto e das estatística t de cada coeficiente:

       (4)

É possível inferir do modelo (4) que o fator Agronegócio impactar positivamente na quantidade total de área desflorestada, pois para cada uma unidade de escore variada em AG, ceteris paribus, tem-se aproximadamente 192 km² a mais de área desmatada a ser agregada a área total média de 6.202,25 km² desflorestada por ano no município de Cumaru do Norte.
4. Considerações Finais
O presente artigo teve como finalidade a tentativa de se compreender a dinâmica econômica associada ao desflorestamento no município de cumaru do norte, a partir da identificação das variáveis econômicos, em plena atividade naquela municipalidade, que mais colaboram para conversão do ecossistema do mesmo.
Por meio das metodologias de AM (SPSS 19.0) e Regressão Linear (Excel 2010), foi possível a construção de um modelo econométrico, com alto grau de adequabilidade estatística, apropriado para explicar os impactos que as atividades ligadas à Agricultura Tradicional, Agronegócio e Agropecuária provocam no ecossistema de Cumaru do Norte. A partir dos resultados apresentados foi possível a constatação de que, se não ocorressem variações nos fatores econômicos, o desmatamento médio total em Cumaru do Norte seria da ordem de 6.202,25 km². Outro dado pertinente a ser ressaltado, é a franca expansão do agronegócio neste município. Mantido constante os demais fatores, somente esta atividade econômica levaria Cumaru do Norte a ostentar um desflorestamento total em torno de 6.394,22 km²/ano. Tal fenômeno pode ser explicado pelo fato da produção da Soja ter explodido naquela municipalidade. De acordo com os dados da plataforma SIDRA/IBGE, de 2000 a 2011, nenhuma atividade produtiva de soja foi verificada em Cumaru do Norte, porém, em 2012, nada que 2.500 hectares de platino desta cultura fora verificado neste município, passando, em 2013 a 4.000 hectares de terras cultivadas. Soma-se a isso a forte intensificação da atividade de extração de madeira, que incluída no fator agronegócio no modelo (4), saltou no ano 2000 de 7.813 m³ extraídos para 18.093 m³ em 2013.
Portanto, não restam duvidas, a partir de um olhar econométrico, quanto impactos danosos das atividades soja e extração madeireira na transformação do ecossistema do município de Cumaru do Norte, e, a considerar que o mesmo ainda possui um remanescente florestal da ordem de 8.496,50 km², se nenhuma ação governamental for efetivamente implementada com fito de conter o ritmo intenso destas atividades, toda esta floresta remanescente estará com seus dias contados.
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Recibido: 06/03/2015 Aceptado: 09/04/2015 Publicado: Mayo de 2015

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