Produtividade do setor agrícola brasileiro (1991-2003): uma análise espacial

Abstract

Mestrando em Economia do CMEA/UFJF ResumoA produtividade agrícola é marcada por padrões de localização representados pelos chamados efeitos espaciais, a saber: a heterogeneidade espacial e a dependência espacial. Assim, este trabalho analisa os efeitos espaciais que exercem influência sobre a produtividade agrícola da terra para três momentos do tempo -1991, 1997 e 2003 -em nível microrregional. Para isso, implementa-se a aná-lise exploratória de dados espaciais. O principal resultado mostra que a produtividade agrícola está crescentemente autocorrelacionada no espaço ao longo do tempo. Dois clusters alto-alto (AA) são identificados consistentemente: um deles localiza-se no Estado de São Paulo e partes do Centro-Oeste, enquanto o outro cluster AA situa-se no litoral nordestino. time -1991, 1997 and 2003 - Abstract Agricultural productivity is characterized by location patterns, represented by the so-called spatial effects, namely, spatial heterogeneity and spatial dependence. This paper analyzes the spatial effects which exert influence on agricultural land productivity at three points in

Spatial-Temporal Patterns of Bean Crop in Brazil over the Period 1990–2013

“…This index ranges from 1 to −1. Positive values demonstrate the presence of spatial autocorrelation with similar values, where a given area and its neighbors are similar [13]. In contrast, negative values imply different behaviors.…”

“…The spatial dependence on the data is responsible for the emergence of spatial patterns, structures, and processes, which can be described through basic functions such as correlograms, variograms, and periodograms [12]. Thus, the primary objectives of an exploratory spatial analysis are to identify and describe spatial patterns, the existence of different spatial regimes or other forms of spatial instability (non-stationarity), atypical observations, and global and local spatial autocorrelation [13]. Among the different spatial analysis methods, one of the most used is the Moran Global Index (I) and the Local Indicators of Spatial Association (LISA) [14].…”

“…Several studies of the temporal-spatial analysis of agricultural products have been carried out in Brazil, mainly at state scale. These include studies of the agricultural production in State of Minas Gerais (MG) during the period 1996-2006 [19]; average coffee productivity in MG (1997)(1998)(1999)(2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006) [18]; productivity of the Brazilian agricultural sector (1991)(1992)(1993)(1994)(1995)(1996)(1997)(1998)(1999)(2000)(2001)(2002)(2003) [13]; bean and corn productivity from family farming in the State of Paraná (PR) (2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010); canola culture in the PR (2005)(2006)(2007)(2008)(2009) [20]; and the soybean production in the PR during the harvests (2003/2004-2007/2008) [21]; and expansion of sugarcane in the State of São Paulo (SP) [22].…”

As dimensões espaciais da cadeia produtiva do leite em Minas Gerais

“…A descrição completa das variáveis, bem como as suas fontes e respectivos anos de extração, encontram-se dispostas no Quadro 1. Perobelli et al (2007), Almeida, Perobelli e Ferreira (2008), Borges et al (2014), Campos, Pereira e Teixeira (2014) e Santos et al (2014). Em comum, estes autores trataram em seus estudos sobre importantes aspectos para a modernização agropecuária no país.…”

“…Ademais, a sua inserção no mercado internacional está atrelada, em parte, à adaptação às mudanças tecnológicas e de mercado, especialmente em efi ciência produtiva e qualidade da produção. Desta maneira, a trajetória tecnológica da agropecuária nos últimos anos tem passado por intensa adoção de tecnologias para aumento de produtividade e redução de danos ambientais (Souza;Lima, 2003;Perobelli et al, 2007;Almeida;Ferreira, 2008;Pereira;Teixeira, 2014).…”