Simulações para produzir soja de forma sustentável na região do Matopiba

Abstract

A produção de soja avança significativamente a partir dos anos noventa na região do MATOPIBA, composta pelos Estados do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia. Este trabalho objetiva simular a capacidade de produzir soja de forma sustentável naquela região, sem que novas áreas sejam desmatadas e tampouco avancem sobre as áreas destinadas à produção dos agricultores familiares. Utilizam-se dados da Produção Agrícola Municipal do IBGE no período de 1990 a 2016. Elaboram-se simulações em que se impuseram limites máximos para as áreas a serem colhidas com soja nos estados, de tal sorte que não avancem sobre aquelas dos agricultores familiares e não ultrapassem um valor teto simulado. Impõe-se assim que o crescimento da produção de soja na região, a partir daquelas áreas superiores, aconteça apenas via crescimento da produtividade por hectare. Cria-se o índice de sustentabilidade (ISUS) usando método de análise fatorial com a técnica de decomposição em componentes principais. Testam-se as diferentes simulações de respostas entre os diferentes estados no que se refere aos valores médios do ISUS e simula-se a sua provável taxa de crescimento no período investigado que foi de 1990 a 2016. Os resultados obtidos mostram ser possível produzir soja nessa região, com TGC positivas, sem que se avance em áreas ainda não desmatadas e/ou ocupadas pelos agricultores familiares. Isso é possível porque as produtividades que permitem obter esses resultados foram observadas nos estados nos anos que compõem a série histórica analisada. Conclusão geral da pesquisa: é possível cultivar soja de forma sustentável na região do MATOPIBA.
 Palavras-Chave: Desenvolvimento Rural Sustentável. Agricultura Familiar. Modernização agrícola. Preservação ambiental.

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“…Ademais, a soma dos efeitos individuais não é igual ao efeito total, justamente em virtude das correlações. Assim, optou-se pelo método de análise fatorial e a técnica de decomposição em componentes principais, rejeitando a opção da utilização do método de programação linear que depende da não correlação entre as variáveis para ser realizado (MAROCO, 2003;HAIR et al, 2005;FÁVERO et al, 2009;FEITOSA et al, 2020).…”

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“…Furthermore, the sum of individual effects is not equal to the total effect, precisely because of correlations. Thus, we opted for the factor analysis method and the technique of decomposition into principal components, rejecting the option of using the linear programming method that depends on the non-correlation between the variables to be performed (MAROCO, 2003;HAIR et al, 2005;FÁVERO et al, 2009;FEITOSA et al, 2020).…”