Observatorio Economía Latinoamericana. ISSN: 1696-8352
Brasil


IDENTIFICAÇÃO DOS COMPONENTES ECONÔMICOS SUBJACENTES AO DESFLORESTAMENTO NO MUNICÍPIO DE SANTANA DO ARAGUAIA NO ESTADO DO PARÁ-BRASIL

Autores e infomación del artículo

Marcelo Santos Chaves

Heriberto Wagner Amanajás Pena

Fernando Cardoso de Matos

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará

modelo.doma@gmail.com

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Resumo
Ante ao preocupante percentual de 40% de desflorestamento verificado no período recente na Amazônia legal, como vem se comportando a escalada do desmatamento em Santana do Araguaia, município brasileiro localizado no sudeste do estado do Pará? Quais os componentes econômicos que mais colaboram para aceleração no ritmo de desmatamentos naquela municipalidade? Como entender a atual dinâmica nas relações entre desflorestamento e atividades agrícolas, pecuárias e silvipastoris nesta localidade? É sob estas motivações que o presente artigo se propõe a constituir um juízo sobre a atual dinâmica do desflorestamento no município paraense de Santana do Araguaia, a partir da identificação dos componentes econômicos, em plena atividade naquela municipalidade, que mais impactam na transformação do ecossistema da mesma. Para o alcance de tais intentos, tomaremos como base metodologias de Análise Fatorial, fazendo uso da ferramenta SPSS 19.0, bem como desenvolveremos um modelo de Regressão Linear, fazendo uso do Excel 2010, objetivando consolidar um modelo econométrico, com elevado grau de adequabilidade estatística, suficientemente capaz de explicar, em termos relativos e absolutos, os impactos que as atividades ligadas à agricultura familiar, ao agronegócio e ao extrativismo madeireiro provocam no ecossistema de Santana do Araguaia.
Palavras-Chave: Amazônia, Desflorestamento, Componentes Econômicos.

Resumen
Antes de que el porcentaje preocupante de 40% de la deforestación ocurrió en los últimos años en la Amazonía, como se ha comportando escalada deforestación en Santana do Araguaia, un municipio brasileño ubicado en el sureste de Pará? ¿Cuáles son los componentes económicos que colaboran para promover la aceleración en la tasa de deforestación en ese municipio? ¿Cómo entender la dinámica actual de la relación entre la deforestación y las actividades agrícolas, ganaderas y silvopastoril esta ubicación? Es en estas motivaciones que este artículo tiene como objetivo proporcionar una evaluación de la dinámica actual de la deforestación en la ciudad de Pará de Santana do Araguaia, desde la identificación de los componentes económicos, en plena actividad en ese municipio, incidiendo más en la transformación del ecosistema de los mismos. Para lograr este tipo de amenazas, nos basaremos en los métodos de análisis factorial, utilizando la herramienta de SPSS 19.0 y desarrollar un modelo de regresión lineal, utilizando Excel 2010, con el objetivo de consolidar un modelo econométrico, con alto grado de adecuación estadística, suficientemente capaz de explicar, en términos relativos como absolutos, el impacto que las actividades relacionadas con la agricultura familiar, la agroindustria y la causa la extracción de madera en Santana do Araguaia ecosistema.
Palabras clave: Amazon - Deforestación - Componentes económicos
Abstract
Before the worrying percentage of 40% of deforestation occurred in recent years in Amazonia, as has been behaving deforestation climbing in Santana do Araguaia, a Brazilian municipality located in the southeast of Pará? What are the economic components that collaborate to further acceleration in the rate of deforestation in that municipality? How to understand the current dynamics in the relationship between deforestation and agricultural activities, livestock and silvopastoral this location? It is under these motivations that this article aims to provide an assessment of the current dynamics of deforestation in Pará city of Santana do Araguaia, from the identification of the economic components, in full activity in that municipality, impacting more on the transformation of the ecosystem thereof. In order to achieve such threats, we will build on methods of factor analysis, using the SPSS 19.0 tool and develop a Linear Regression model, using Excel 2010, aiming to consolidate an econometric model, with high degree of statistical adequacy, sufficiently able to explain, in relative and absolute terms, the impact that the activities related to family farming, agribusiness and timber extraction cause in Santana do Araguaia ecosystem.
Key-words: Amazon - Deforestation - economic Components



Para citar este artículo puede uitlizar el siguiente formato:

Marcelo Santos Chaves, Heriberto Wagner Amanajás Pena y Fernando Cardoso de Matos (2015): “Identificação dos componentes econômicos subjacentes ao desflorestamento no município de Santana do Araguaia no estado do Pará-Brasil”, Revista Observatorio de la Economía Latinoamericana, Brasil, (mayo 2015). En línea: http://www.eumed.net/cursecon/ecolat/br/15/desflorestamento.html


1. Introdução

O desflorestamento da floresta amazônica vem se constituindo nos últimos anos temática de relevante interesse cientifico e acadêmico ante ao fato desta região ser compreendida pela comunidade mundial como a maior floresta tropical do planeta, como também uma das maiores reservas de biodiversidade. Informações apresentadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) dão conta de que entre 2012 e 2013 o índice de desflorestamento da Amazônia legal alcançou 28%. O INPE informa ainda que, entre novembro de 2014 e janeiro de 2015 o desflorestamento aumentou 40% em relação ao trimestre anterior, totalizando uma perda de floresta da ordem de 219 km², sendo o estado do mato Grosso o que mais desmatou (179,61 km²), seguindo pelo estado do Pará com 56,8 km² de área desmatada.
O município de Santana do Araguaia, localizado no sudeste do estado do Pará, encontra-se oficialmente fora da lista do Ministério do Meio Ambiente (MMA), constituída pelos municípios que mais desmatam. Tal estágio foi oficializado através da Portaria Ministerial nº 187/ 2012, classificando aquela municipalidade como local de “desmatamento sob controle”. Ante ao preocupante percentual de 40% de desflorestamento verificado no período recente na Amazônia legal, como vem se comportando a escalada do desmatamento em Santana do Araguaia? Quais os componentes econômicos que mais colaboram para aceleração no ritmo de desmatamentos naquela municipalidade? Como entender a atual dinâmica nas relações entre desflorestamento e atividades agrícolas, pecuárias e silvipastoris nesta localidade?
É sob estas motivações que o presente artigo se propõe a constituir um juízo sobre a atual dinâmica do desflorestamento no município paraense de Santana do Araguaia, a partir da identificação dos componentes econômicos, em plena atividade naquela municipalidade, que mais impactam na transformação do ecossistema da mesma.
Para o alcance de tais intentos, tomaremos como base metodologias de Análise Fatorial, fazendo uso da ferramenta SPSS 19.0, bem como desenvolveremos um modelo de Regressão Linear, fazendo uso do Excel 2010, objetivando consolidar um modelo econométrico, com elevado grau de adequabilidade estatística, suficientemente capaz de explicar, em termos relativos e absolutos, os impactos que as atividades ligadas à agricultura familiar, ao agronegócio e ao extrativismo madeireiro provocam no ecossistema de Santana do Araguaia.

2. Materiais e Métodos
2.1. Área de Observação
De acordo com informações do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o município de Santana do Araguaia está localizado na mesorregião sudeste do estado do Pará e a Microrregião de Conceição do Araguaia (Figura 1). Ostenta atualmente uma população da ordem de 65.062 habitantes segundo a Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais do IBGE. Possui uma Área territorial de 11.591,494 km², sendo que deste total, 3.624,60 km² corresponde a remanescente florestal (INPE/PRODES, 2011), e 9.983,91 km² de área devidamente registrada no cadastro Ambiental Rural (CAR). Outrossim, cabe o destaque para o fato de que, no período de 08/2012 a 07/2013, foi verificado um desmatamento da ordem de 38,77 km², segundo dados do INPE/PRODES.

2.2. Métodos Utilizados
I) Coleta de dados:
Procedeu-se coletados dados atinentes ás atividades econômicas existentes na territorialidade de Santana do Araguaia, bem como sobre os percentuais de desflorestamento dos anos 2000 até 2013. Para tanto, fez-se uso do banco de dados do Sistema de Modelagem SIDRA/IBGE relativos aos ramos da: produção agrícola, pecuária, extração vegetal e silvicultura. Por conseguinte, com objetivo de sistematizar as informações, estes dados foram transpostos para uma planilha do Microsoft Excel 2010.
Quanto aos percentuais de desmatamento daquela municipalidade, obteve-se Programa de Desmatamento (PRODES), regido e administrado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) objetivando monitorar a evolução do desmatamento da Amazônica brasileira através de imagens de satélite. E da mesma forma, consolidou-se tais percentuais em uma planilha do Microsoft Excel 2010.
II) Modelo Matemático
Tomando como fundamento Pena (2010), infere-se que para expressão simplificada da realidade, segundo o escopo teórico, faz necessário uma equação linear para fins de estimação, podendo ser esta uma regressão simples com uma única variável independente. Para fins didáticos e de facilitação na instrumentalização da metodológica, o modelo a ser usado pode ser descrito da seguinte maneira:
             (1)
Onde:
Q = Área Desmatada
ϕ= intercepto da equação
β.ω = representa a inclinação da equação

 

III) Modelo Econométrico
Uma vez estabelecido o modelo matemático, faz-se necessário a construção de um modelo estatístico, suficientemente capaz de transceder as limitações deterministas da equação (1), de tal forma a captar no transcurso da estimação dos parametros,as resultantes aleatórias das variáveis estabelecidas no modelo. Desta maneira, o modelo estatístico passa a se tornar um modelo de regressão linear, com duas variáveis independentes, assim expresso:
              (2)
Onde:
Q = Área Desmatada
ϕ= intercepto da equação
β1.ω1 = representa a inclinação da equação (1º fator)
β2.ω2 = representa a inclinação da equação (2º fator)
e = erro aleatório

De acordo com Santana (2007) o termo erro aleatório ou erro estocástico (  corresponde a todas as interferências com poderes de modificar o comportamento da variável dependente (Q), e que encontram-se exógenas a este modelo. Neste particularidade, este erro pode ser representado pelas variáveis que foram retiradas do modelo, com objetivo de torna-lo mais eficiente, robusto e significativo,  dando, por tanto, maior relevancia aos dois fatores (ω1 e ω2 ) escolhidos para definição do mesmo.
IV) Tratamento de Dados
Com a finalidade de tratamento dos dados adquiridos utilizou-se duas ferramentas computacionais. Para compilação preliminar dos dados extraídos do SIDRA/IBGE fez-se uso do software Excel versão 2010, conforme se pode inferir na Figura 2.
Com base nos dados do Registro Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho (MTE), e na metodologia construída Pena et al. (2012) consoante a dinâmica da estrutura produtiva nas regiões de integração do Tocantins e Carajás, foi possível identificar dentre as atividades econômicas aquelas de maior representatividade na dinâmica econômica do município de Santana do Araguaia. Dessa forma exclui-se da analise a: cana-de-açúcar, banana, borracha, coco-da-baía e laranja. Daí a base de dados limitou-se as seguintes atividades econômicas:
Para tratamento e modelagem das atividades fez-se uso do software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versão 19.0 objetivando proceder uma Análise Multivariada (AM), na expectativa de obtenção do diagnóstico das múltiplas variáveis distintas, de forma que o mesmo expresse o nível de correlações existentes entre as diferentes  atividades econômicas identificadas na área compreendida por Santana do Araguaia.
Uma vez definida as atividades a serem examinadas fatorialmente na plataforma do SPSS, fez-se uso de dois testes de confiabilidade: 1) teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) indica a proporção da variância dos dados que pode ser entendida como comum a todas as variáveis distintas, ou seja, que pode ser conferida a um fator comum, daí que: quanto mais próximo de 1 (unidade) mais adequada é a amostra à aplicação da análise fatorial. No entendimento de Hair et al. (2006) a partir de 0,5 tem-se um indicador de consistência interna aceitável; 2) teste de esfericidade de Bartlett, que examina 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 obteve-se a geração de 3 (três) fatores, que correspondem cada um a um conjunto de atividades econômicas que estabelecem entre si forte correlação, e dessa forma passam a serem representadas por estes fatores.
Seguindo no tratamento de dados, os valores referentes aos fatores gerados no SPSS foram examinados juntamente com os percentuais de desflorestamento no município de Santana do Araguaia obtidos na base de dados do INPE/PRODES, na plataforma do Excel por meio de uma regressão, objetivando a construção de um modelo econométrico, suficientemente capaz de indicada o nível desmatamento produzido pelas principais atividades econômicas neste município.

3. Discussão dos Resultados
A partir da técnica de Analise Fatorial (AF), efetuada na plataforma do SPSS foi possível a obtenção dos testes Bartlett e KMO. O teste de Bartlett legitimou a significância da matriz de correlação e nos mostrou um valor de 125,694, indicando que as correlações, em geral, são significantes a um patamar de 1% de probabilidade. Já o teste KMO, com valor de 0,536 nos indica que a composição fatorial (3 fatores) detém um patamar aceitável de adequação,conforme se pode inferir na Tabela 2.
Continuando com a analise estatística no SPSS, obtivemos do mesmo, além dos testes KMO e Bartlett, o resultado da variância total explicada descrita na Tabela 3. Nela é possível perceber que três fatores (na coluna component) explicam aproximadamente 89,30% da variância total dos dados, dado este satisfatório e robusto pelo critério da porcentagem da variância.
De acordo com Pena (2013) temos no item (6) a variância cumulativa totalizando 100. Tal fato garante a metodologia utilizada, pois apresenta a compatibilidade dos resultados com os postulados que fundamentam a técnica adotada. No item (5) é apresentada a importância de cada fator (e suas respectivas colaborações percentuais) na variância. Já no item (4), temos o total dos autovalores iniciais, sendo que os três fatores iniciais identificados correspondem a aproximadamente 89,30% da variância dos componentes, garantindo assim sua significância estatística e relevância na explicação do problema do desflorestamento.
Cabe agora analisar as cargas fatoriais significativas na matriz rotacionada, objetivando nomeação dos fatores a serem apresentados. Na Tabela 4 as maiores cargas fatoriais verificadas na linha das variáveis estão atreladas automaticamente ao fator da matriz rotacionada, nesse sentido o “F1” que denominaremos de “Agricultura Familiar”, é constituído de seis atividades (Arroz, Feijão, Mandioca, Milho, Carvão e Lenha). O segundo fator “F2”, que explica mais de 27% da variância, chamaremos de “Agronegócio” e é composto por Soja e Bovinocultura, já o último fator “F3”, que definimos como sendo “Extração Madeireira” é constituído apenas pela atividade Madeira.
Uma vez consolidada a análise fatorial, faz-se necessário uma análise econométrica, constituída dos resultados do processo de regressão. Inicialmente tem-se a construção da equação fatorial a partir dos fatores obtidos e nomeados:
                  (3)
Onde:
DEF(SA) = Área desflorestada acumulada de Santana do Araguaia em relação a área total do município por ano.
ϕ= corresponde ao intercepto da equação ou valor médio do total de área desflorestada quando os fatores (AF; AG; EM) forem iguais à zero.
(𝛽1, 𝛽2, 𝛽3) = correspondem aos coeficientes estimados pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários – MQO e medem a mudança no valor médio de DEF(SA) resultante da variação unitária em um dos fatores, e mantendo constante o valor dos demais.
(AF; AG; EM) = são as variáveis explicativas ou regressores do modelo, correspondendo a: Agricultura Familiar, Agronegócio e Extração de Madeira, respectivamente.
e = é o erro aleatório.
Os valores que compreendem a segunda coluna da Tabela 5 são as áreas totais desmatadas em relação a área total1 do município de Santana do Araguaia para o período de 2000 a 2013, já os valores que compreendem os fatores são escores fatoriais, e foram calculados pelo SPSS (Figura 5) a partir das cargas fatoriais, onde se procederá a substituição dos mesmos nas variáveis independentes do modelo (3), para fins de processamento da regressão linear ora pretendida.
Uma vez rodados os dados da Tabela 5 (via regressão) no Excel 2010, inicialmente obtivemos as informações apresentadas na Tabela 6. A mesma dar conta de que o percentual de explicação atribuído ao modelo pelo coeficiente de determinação (R² ajustado) foi de 0,952920869, ou seja, aproximadamente 95,30% das variações na quantidade de áreas desflorestadas em Santana do Araguaia são explicadas pelas variações nos fatores: Agricultura Familiar, Agronegócio e Extração de Madeira, enquanto que apenas 4,7% são de variações produzidas por variáveis que não encontram-se especificadas no modelo DEF(SA).
Dentre os testes de hipóteses mais relevantes, destaca-se Estatística F, que na avaliação de Downing (1998) tem a finalidade de testar a existência de correlação entre as variáveis independentes em relação a variável dependentes no modelo, e assim concluir sobre a adequabilidade do modelo. Para fins de avaliar-se o teste F do modelo DEF(SA) utilizou-se o suplemento “Analise de Variância” (ANOVA) do Excel 2010.
Em se tratando do modelo DEF(SA) a estatística F de significância, contida na Tabela 7, valida o modelo definindo-o como bastante significativo para explicar o desflorestamento em Santana do Araguaia, face o valor de 67,47 ser significante a 1% de probabilidade de erro, o que permite rejeitar a hipótese nula. Com vistas a melhor interpretação dos resultados obtidos, torna-se imperioso a ilustração da consolidação da equação do modelo econométrico DEF(SA), onde na Tabela 7 temos os valores dos coeficientes dos fatores definidos, do intercepto e das estatística t de cada coeficiente:
De plano é possível depreender do modelo (4) que o único fator a impactar negativamente na quantidade de área desflorestada acumulada é a Agricultura Familiar, pois para cada uma unidade variada em AF, ceteris paribus, tem-se aproximadamente 723,84 km² a menos de área desmatada acumulada por ano no município de Santana do Araguaia.
4. Considerações Finais
Este trabalho teve como objetivo a compreensão da dinâmica do desflorestamento no município paraense de Santana do Araguaia, a partir da identificação dos componentes econômicos, em plena atividade naquela municipalidade, que mais impactam no ecossistema do mesmo.
A partir das metodologias de AF (SPSS 19.0) e Regressão Linear (Excel 2010), foi possível consolidar um modelo econométrico, com elevado grau de adequabilidade estatística, capaz de explicar em termos relativos e absolutos os impactos que as atividades ligadas à agricultura familiar, ao agronegócio e ao extrativismo madeireiro provocam no ecossistema de Santana do Araguaia. A partir dos resultados obtidos foi possível a constatação de que, a cada variação de uma unidade nos fatores AG e EM do modelo (4), ambos correspondem a um impacto positivo de 446,31 km²/ano e 110,32 km²/ano, respectivamente, na área desmatada acumulada. Por outro lado, foi possível a constatação de que a agricultura familiar caminhou na contra mão desta lógica nos últimos 14 anos, impactando negativamente no modelo em 723,84 km²/ano a menos de área desflorestada acumulada.
Dessa forma não restam duvidas, do ponto de vista econométrico, quanto aos efeitos danosos das atividades soja, bovinocultura e extração madeireira no ecossistema do município de Santana do Araguaia, e, a considerar que o mesmo ainda ostenta uma área de remanescente florestal da ordem de 3.624,60 km², se nada for feito objetivando a contenção da escalada destas atividades, toda esta floresta remanescente será consumida.

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1 Ou seja, dos 11.609 km² de área total do município, no ano de 2000, por exemplo, 4.614,7 km² deste total encontram-se desflorestados. Por tanto, os valores apresentados na segunda coluna da Tabela 5 são valores acumulados de desmatamento.

Recibido: 03/03/2015 Aceptado: 09/05/2015 Publicado: Mayo de 2015

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