Fernando Santos da Silva

Os alimentos orgânicos são conhecidos por apresentarem um alto grau de especialização. Isso faz com que possuam maior complexidade, tornando-se, assim, produtos com mais valor agregado, pois demandam mais empenho desde sua produção, passando pela certificação até a comercialização e são, em sua maioria, diferenciados e oriundos majoritariamente da agricultura familiar. Assim, o presente trabalho trata da aplicação de técnicas de Análise Espacial e Econometria Espacial para compreender a relação entre a proporção de estabelecimentos certificados para produzirem orgânicos no Paraná e algumas variáveis como a mão de obra e máquinas e implementos por hectare, área total dos estabelecimentos por município, proporção de soja e milho por hectare, entre outras. Neste sentido, este trabalho busca mapear o estado para verificar se há concentração espacial na produção de orgânicos, utilizando como base técnicas da econometria espacial, descobrir um denominador comum acerca de sua localização. Além disso, a pesquisa procura esclarecer a importância dessa metodologia para entender o cenário atual desses produtores. As informações empíricas foram obtidas a partir de estudos realizados com base no Cadastro Nacional de Produtores Orgânicos do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento – MAPA, no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e no Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social – IPARDES. Os resultados da pesquisa demonstraram que há grande concentração desses produtores na região Sudeste e Região Metropolitana de Curitiba – RMC. Essas regiões possuem alta proporção de mão de obra por hectare, estabelecimentos com áreas menores, menor número de máquinas e implementos, menor produção de soja e milho por hectare e menos estabelecimentos que recebem financiamentos. Em contrapartida, existem poucos produtores certificados nas regiões Noroeste e Centro-Oeste, onde há níveis menores de mão de obra e maiores de soja por hectare, áreas maiores dos estabelecimentos por município e maior proporção com financiamentos, quando comparadas à RMC. Para as regressões foi estimado o modelo pelo Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e, finalmente, para entender os efeitos dos transbordamentos espaciais das variáveis estudadas, foram estimados os modelos SAR e SDM. Isto posto, as variáveis que apresentaram significância estatística com sinal negativo foram as de área e as de máquinas e implementos por hectare. Por outro lado, as próprias variáveis dependentes defasadas espacialmente – mão de obra por hectare, PIB per capita, proporção de agricultores pertencentes à agricultura familiar e a proporção de soja e milho por hectare – tiveram sinal positivo em relação à proporção de estabelecimentos certificados de produtores de orgânicos.