Produção de commodities agrícolas na agricultura familiar: análise dos determinantes institucionais no norte mato-grossense
DOI:
https://doi.org/10.5902/1414650940741Palabras clave:
Análise Fatorial, Arranjos institucionais, Agronegócio, SojaResumen
Promover o desenvolvimento rural é um desafio para as políticas públicas, que podem ser promissoras ou ineficazes, pois envolvem diversas realidades e conceitos para o meio rural. Ao envolver a agricultura familiar a problemática se mostra mais complexa pois o arranjo de possibilidades produtivas é amplo. Este trabalho teve como objetivo analisar quais mecanismos permitem que a agricultura familiar se integre à produção de soja em Mato Grosso, desafiando os paradigmas existentes. Utilizando a Análise Fatorial Exploratória (AFE) foi possível elaborar um índice de adoção tecnológica e produtiva da agricultura familiar (ITPAF). Os resultados demonstraram que para desenvolver a produção de soja, os agricultores familiares utilizam contratos de prestação de colheita que reduzem necessidades de investimento de longo prazo e contratos de crédito com tradings, suprindo necessidades financeiras de curto prazo. A atividade se mostra viável economicamente, embora ainda existam resistências e dificuldades que limitam a eficiência da agricultura familiar.
Descargas
Citas
ABRAMOVAY, R. Paradigmas do Capitalismo Agrária em Questão. Campinas: Hucitec, 2007.
ADENLE, A. A.; MANNING, L.; AZADI, H. Agribusiness innovation: A pathway to sustainable economic growth in Africa. Trends in Food Science & Technology, v. 59, p. 88–104, 2017.
AMARAL, M. C. F. et al. Management and technological practices in Amazonian fish farms: A case study in the Southeast of Pará. Aquaculture, v. 507, p. 183–189, 2019.
BARTHOLOMEW, D. J. et al. Analysis of Multivariate Social Science Data. 2 ed ed. Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2008.
BELIK, W.; PAULILLO, L. F. O Financiamento da produção agrícola brasileira na década de 90: ajustamento e seletividade. In: LEITE, S. P. (Ed.). . Políticas públicas e agricultura no Brasil. Porto Alegre: Editora da UFRGS, 2009. p. 97–122.
BERGER, M.; ORTEGA, F. Poblaciones expuestas a agrotóxicos: autoorganización ciudadana en la defensa de la vida y la salud, Ciudad de Córdoba, Argentina. Physis: Revista de Saúde Coletiva, v. 20, n. 1, p. 119–143, 2010.
CEPEA/ESALQ. PIB do agronegócio brasileiro de 1996 a 2018. Disponível em: <http://www.cepea.esalq.usp.br/upload/kceditor/files/PIB Agronegócio_Cepea_1996_2017.xlsx>. Acesso em: 9 out. 2018.
CONAB. Séries Históricas – Soja. Disponível em: <https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/serie-historica-das-safras?start=30>. Acesso em: 8 maio. 2020.
DEFRIES, R. et al. Deforestation Drive by Urban Population Growth and Agricultural Trade in the Twenty-First Century. [s.l: s.n.]. v. 3
DUCHELLE, A. E. et al. Linking Forest Tenure Reform, Environmental Compliance, and Incentives: Lessons from REDD+ Initiatives in the Brazilian Amazon. World Development, v. 55, p. 53–67, mar. 2014.
ESTABROOK, R.; NEALE, M. A Comparison of Factor Score Estimation Methods in the Presence of Missing Data: Reliability and an Application to Nicotine Dependence. Multivariate behavioral research, v. 48, n. 1, p. 1–27, 1 jan. 2013.
FEARNSIDE, P. M. Soybean cultivation as a threat to the environment in Brazil. Environmental Conservation, v. 28, n. 1, p. 23–38, 2001.
GIBBS, H. K. et al. Brazil’s Soy Moratorium. Science , v. 347, n. 6220, p. 377–378, 23 jan. 2015.
GOLLNOW, F. et al. Property-level direct and indirect deforestation for soybean production in the Amazon region of Mato Grosso, Brazil. Land Use Policy, v. 78, p. 377–385, 2018.
GOULSON, D. et al. Bee declines driven by combined stress from parasites, pesticides, and lack of flowers. Science, v. 347, n. 6229, 27 mar. 2015.
HAIR, J. F. et al. Multivariate Data Analysis. 17 ed ed. Harlow: Pearson, 2014.
IBGE. Censo Agropecuário. Disponível em: . Acesso em: 30 mar. 2018.
IBGE. Censo Agropecuário 2017. Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/censo-agropecuario/censo-agropecuario-2017>. Acesso em: 31 mar. 2020.
IBGE. Sistema IBGE de Recuperacao automatica–SIDRA. Disponível em: <http://www.sidra.ibge.gov.br/>. Acesso em: 17 abr. 2020.
IMEA. Quinta Estimativa da Safra de Soja – 2014/15. Disponível em: <http://www.imea.com.br/upload/publicacoes/arquivos/R404__5a_Estimativa_de_safra_de_Soja_2014-15___23-04-2015_AO.pdf>. Acesso em: 31 out. 2017.
IMEA. Sexta Estimativa da Safra de Soja – 2015/16. Disponível em: <http://www.imea.com.br/upload/publicacoes/arquivos/R404_6_Estimativa_Soja_safra_2015-16__16-04_29.pdf>. Acesso em: 31 out. 2017.
KLERKX, L.; AARTS, N.; LEEUWIS, C. Adaptive management in agricultural innovation systems: The interactions between innovation networks and their environment. Agricultural Systems, v. 103, n. 6, p. 390–400, jul. 2010.
PLOEG, J. D. VAN DER et al. Rural Development: From Practices and Policies towards Theory. Sociologia Ruralis, v. 40, n. 4, p. 391–408, 2000.
RODRIGUES, M.; SILVA, F. D. DA S.; SILVA, D. C. C. Family Farming and Biodiesel: rural development in Central-Western Brazil. Novos Cadernos NAEA, v. 22, n. 3, p. 25–44, 2019.
RUDORFF, B. F. T. et al. The soy moratorium in the Amazon biome monitored by remote sensing images. Remote Sensing, v. 3, n. 1, p. 185–202, 2011.
SANTANA, A. C. Índice de desempenho competitivo das empresas de polpa de frutas do Estado do Pará. Revista de Economia Rural, v. 45, n. 03, p. 749–775, 2007.
TIMM, N. H. Applied Multivariate Analysis. New York: Springer, 2002.
VANDER VENNET, B.; SCHNEIDER, S.; DESSEIN, J. Different farming styles behind the homogenous soy production in southern Brazil. The Journal of Peasant Studies, v. 43, n. 2, p. 396–418, 3 mar. 2016.
WESZ, V. J. La filiera della soia nell’America del Cono Sud: dinamiche, processi e attori. Rivista di Economia Agraria, v. 71, n. 1, p. 25–45, 2016.
