Fatores da modernização agrícola no Paraná para os anos de 1995 e 2006

Ano: 2015 | Volume: 20 | Número: 3

Autores: E. R. Medeiros, M. R. G. Camara, C. E. Caldarelli, V. J. Sereia

Palavras-chave: modernização agrícola, análise fatorial, análise espacial, Paraná

Resumo Português:

O objetivo deste estudo é analisar os determinantes da modernização do setor agrícola do Paraná para os anos de 1995 e 2006. A fonte de dados utilizada foi o Censo Agropecuário do Instituto Brasileiro de geografia e Estatística - IBGE. Dois métodos foram empregados para o tratamento e análise de dados, a saber: análise fatorial e análise espacial de dados. A análise fatorial permitiu construir o Índice de Modernização Agrícola - IMA e a Análise Exploratória de Dados Espaciais - AEDE possibilitou verificar padrões de concentração espacial do índice. Os resultados mostram que os indicadores que mais contribuíram na formação do IMA foram, respectivamente: a maquinaria; adubos e corretivos; sementes e mudas; defensivos agrícolas e; irrigação. Foram identificados três clusters de baixo IMA e seis clusters de alto IMA no Estado. Este estudo permitiu concluir que os clusters de baixo IMA ocorrem em áreas de baixo Índice de Desenvolvimento Humano - IDH, de relevo e solo inaptos ou com restrições à mecanização, de menor fertilidade, vulneráveis à erosão, baixa produtividade agropecuária e pouco capitalizada. Por outro lado, os clusters de alto IMA ocorrem em áreas de melhores IDH, com relevo apto à mecanização, solos férteis e com baixa restrição à produção agropecuária, em suma, regiões de alta produtividade e capitalização.

Resumo Inglês:

The aim of this paper is to analyze factors of the modernization of the agricultural sector of Paraná for the years 1995 and 2006. The Census (IBGE) data were used. Two methods for the treatment and analysis of data were used: Factor analysis and spatial data and analysis. The factor analysis allowed the construction of the Index of Agricultural Modernization (IAM); the next step was to adopt Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) to determine patterns of spatial concentration. The results showed that the indicators that contributed in the formation of IMAs were machinery, fertilizers and correctives, seeds and seedlings, pesticides and irrigation, respectively. Three clusters of low IAM and six clusters of high IAM were identified. Regarding the characteristics of clusters of low IMA, we verify that they occur in areas of low HDI, topography and soil unfit or restricted to mechanization, lower fertility, vulnerable to erosion, low agricultural productivity and poorly capitalized. The clusters of high IAM occur in areas of best HDI (Human Development Index) with flat relief mechanization, fertile and low constraint to agricultural production soils strongly related to high productivity and capitalization.