desenvolvimento rural no estado de mato grosso: determinantes e hierarquização

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Resumo: Pretendeu-se com este artigo caracterizar o setor rural mato-grossense em termos de desenvol-vimento, identificando as heterogeneidades regionais, seja em termos de absorção de tecnologia ouintegração aos mercados globalizados. Para tanto, este trabalho objetiva a obtenção de medidas, como aconstrução do Índice de Desenvolvimento Rural (IDR) dos municípios mato-grossenses, mediante a iden-tificação de seus fatores determinantes. Devido ao caráter multidimensional do conceito de desenvolvi-mento rural, foi empregada a técnica estatística multivariada, com o método de análise fatorial e agrupa-mento, para identificar quais são os fatores determinantes do nível de desenvolvimento rural, a partir das24 variáveis selecionadas. Os resultados demonstram a existência de quatro fatores: eficiência produtiva,dinamismo populacional, expansão da fronteira agrícola e diversificação produtiva. Com a obtenção dosescores fatoriais e análise de agrupamento, os municípios foram classificados em 7 níveis de desenvolvi-mento distinto. No entanto, a observação espacial destes clusters mostrou uma dispersão geográfica des-tes grupos, com os municípios com maiores índices de desenvolvimento distribuídos no médio nortematogrossense e os municípios com menores índices de desenvolvimento nas regiões fronteiriças.

Palavras-chave: Mato Grosso; desenvolvimento rural; análise multivariada.

Abstract: We were asked to this article characterizing the rural sector-kill Grosso in terms of development,

identifying the regional heterogeneities, either in terms of technology absorption and integration of globalized

markets. For both, this study aims to obtain measures such as the construction of the index for Rural

Development (IDR) of Mato Grosso municipalities, through the identification of its determinants. Because

of the multidimensional character of the concept of rural development, was used to multivariate statistical

technique, with the method of factor analysis and grouping, to identify what are the determinants of the

level of development, from the 24 selected variables. The results show the existence of four factors: productive

efficiency, population dynamics, expansion and diversification of the agricultural frontier productive. With

the acquisition of factorial scores and cluster analysis, municipalities were classified in 7 different levels of

development. However, the observation space of these clusters showed a geographical spread of these

groups, with municipalities with higher rates of development distributed in the north Matogrossense medium

and municipalities with lower levels of development in border regions.

Keywords: Mato Grosso; rural development; multivariate analysis.

Desenvolvimento Ruralno Estado de Mato Grosso:determinantes e hierarquização

Julyerme Matheus Tonin1;Tharcísio Alexandrino Caldeira2;

João Eustáquio de Lima3

1 Mestrando em Economia Aplicada, DER/UFV, Bolsista da CAPES. E-mail: [email protected] Mestrando em Economia Aplicada, DER/UFV, Bolsista da CAPES. E-mail:[email protected] Professor Titular DER/UFV. E-mail: [email protected]

SUMÁRIO: 1. Introdução; 2. Transformações na Agricultura Mato-Grossense; 3. Referencial Teórico; 4.Referencial Analítico; 5. Resultados e Discussão; 5. Conclusões; 6. Referências.

DESAFIO : R. Econ. e Adm. Campo Grande, MS, v. 10, n. 20, p. 38-56, jan./abr. 2009

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1. Introdução

As abordagens tradicionais acer-ca do termo desenvolvimento rural fo-ram moldadas e condicionadas pelaformação histórica da agricultura bra-sileira. Para Homem de Mello (1979)esse desenvolvimento foi profunda-mente marcado, entre outras razões,pela herança colonial da economia bra-sileira, alicerçado na grande proprieda-de e pela lucratividade dasmonoculturas de exportação. Dessa for-ma, a questão agrária sempre esteve emevidência no debate sobre desenvolvi-mento rural. A concentração fundiáriae regional causou uma série de impac-tos na modernização agropecuária, queconforme Graziano da Silva (1981)pode ser classificada como “dolorosa”uma vez que foi lenta e restrita, privi-legiando algumas regiões, produtores,produtos e fases da produção.

No entanto, na segunda metade doséculo XX, a sociedade brasileiravivenciou um amplo processo de trans-formação sócio-cultural e econômica,com a intensificação do processo deindustrialização que repercutiu emtransformações no campo e na cidade.

No campo, a adoção de um paco-te tecnológico, preconizado pela “Re-volução Verde”, proporcionou transfor-mações relevantes na base produtiva,como o uso de insumos químicos in-dustrializados, a mecanização agrícolae a adoção de variedades geneticamen-te adaptadas às distintas regiões brasi-leiras. Segundo Homem de Mello

(1979), um dos fatores que possibili-tou esta modernização da agricultura,foi o aporte de recursos proveniente deprogramas intervencionistas do gover-no, como recursos subsidiados, preçosmínimos e seguro rural.

A partir da década de 1990, a agri-cultura brasileira atinge um novo está-gio de desenvolvimento, com a abertu-ra de mercado e a crise fiscal do Esta-do. Este cenário provocou a falência domodelo intervencionista adotado atéentão. Diante do esgotamento da tradi-cional política agrícola, o governo ini-ciou um conjunto de movimentos quesistematicamente têm modificado a atu-ação do poder público no setoragropecuário. Nesse sentido, as inter-venções do Governo se voltaram paraa solução dos problemas conjunturais,numa visão de curto prazo, com medi-das inconsistentes no longo prazo, e porvezes incoerentes entre si.

Concomitante com as mudançasno âmbito econômico ocorreram mu-danças no enfoque acadêmico sobre otema. Segundo Veiga (1997), foram uti-lizados termos como: desenvolvimen-to social, humano, além de alguns cor-tes setoriais e espaciais, como agríco-la, industrial, florestal, pesqueiro, tu-rístico ou rural, urbano, costeiro, etc.Com o avanço das preocupaçõesambientais nas últimas décadas, emer-giu, uma visão mais totalizante, de de-senvolvimento sustentável, articuladapelo tripé econômico-social-ambiental.Essa noção foi inserida em âmbito glo-


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bal pelo Relatório Bruntland4 e defini-tivamente consagrada pela Agenda 21lançada no encontro RIO-92. Segundoo autor, o desenvolvimento rural é par-te integrante de uma única dinâmicasistêmica de desenvolvimento.

Nesse sentido, a concepção agrá-ria e territorial do desenvolvimento ru-ral foi ao longo do tempo sendo inte-grada com noções de sustentabilidade,eficiência e competitividade. O enfoquede Johnson e Clark (1982) demonstraque esse desenvolvimento rural estavaassentado na modernização agrícola, nadisponibilização de serviços sociais eem programas organizacionais para me-lhorar as habilidades gerenciais e ainfra-estrutura institucional. O BancoMundial (2002), em relatório recente,constata que não se pode pensar em de-senvolvimento econômico se não esti-ver presente o desenvolvimento rural.Nesse sentido, Moyano Estrada (2005)ao analisar a política agrícola européia,denota que a concepção “restringida”de desenvolvimento agrícola está sen-do superada, sendo visto de forma in-tegrada e multifuncional.

Espera-se, portanto, que no está-gio atual de desenvolvimento rural e emum ambiente de estabilidade econômi-ca, existam grandes heterogeneidadesinter e intra-regionais. Um exemplotípico destas profundas alterações naestrutura produtiva pode ser visto no

Estado do Mato Grosso. As inovaçõestecnológicas lá inseridas (a“tropicalização” da soja, por exemplo)foram responsáveis pela mudança naestrutura produtiva. Esse fato, contri-buiu para o aprimoramento dacompetitividade, a fim de colocar o es-tado em posição de destaque no âmbi-to nacional, na tentativa de reverter asituação exposta por Pereira e Mendes(2003), em que a economia mato-grossense teve apenas uma inserção pe-riférica no mercado globalizado.

Diante do cenário acima descrito,o presente trabalho busca elucidar asseguintes questões: quais os principaisfatores determinantes do desenvolvi-mento rural do Mato Grosso? As ino-vações tecnológicas inseridas nessa re-gião geraram disparidades intra-regio-nais? Para tanto, este trabalho objetivaa obtenção de medidas que permitamanálises e avaliações de programas e in-tervenções, em busca das melhoresalternativas para o desenvolvimento ru-ral do estado. Isto será feito com a cons-trução do Índice de DesenvolvimentoRural (IDR) dos municípios mato-grossenses, mediante a identificação deseus fatores determinantes. Este traba-lho também procurou hierarquizar osmunicípios mato-grossenses, a fim deidentificar grupos de municípios comsemelhantes níveis de desenvolvimen-to agrícola.

4 Relatório produzido em 1987 pela Comissão Mundial de Meio Ambiente e Desenvolvimento, tevecomo uma de suas principais recomendações a realização de uma conferência mundial para direcionaros assuntos ambientais – o que culminou com a Rio-92.


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5 A SUDECO incorporou o patrimônio e o legado da extinta Fundação Brasil Central, criada aindanos anos 1940 pelo governo de Getúlio Vargas (Braga, 1998).6 Informações sobre esses programas podem ser obtidas em: MÜLLER, C.C.; WRIGHT, C.; NO-GUEIRA, J.M. O processo de formação de políticas agrícolas no Brasil. Relatório Final IPEA/IPAN.Brasília, 1986.

2. Transformações naAgricultura Mato-Grossense

Desde o desbravamento pelos ban-deirantes, as atividades econômicas doMato Grosso estão assentadas noextrativismo e nos sistemas tradicionaisde agricultura e pecuária extensiva. So-mente na década de 1940 a região docerrado passou a receber maior aten-ção por parte do governo federal, coma criação da Fundação Brasil Central.O objetivo desta era “formular um vas-to programa de desenvolvimento e co-lonização implantando estradas de pe-netração, visando conquistar novoshorizontes rumo ao Brasil Central.”(FREITAS, 1979).

A vulnerabilidade iminente da ca-pital no litoral, no período da segundaGuerra Mundial, aliada ao imenso va-zio existente no interior do país, fezcom que o presidente Getúlio Vargas,em 1943, decidisse desbravar o oeste,iniciativa que segundo Sanches (1993),ficou conhecida como a “marcha parao oeste”. A região do cerrado surgiu,então, como uma possibilidade econô-mica real e privilegiada, dada suas ca-racterísticas físicas e edafo-climáticas,como chuvas definidas e regulares e ter-renos planos e a localização geográfi-ca, que se configurava como uma al-ternativa para ocupação da Amazônia.

Para Oliveira (2000) os substanciaisinvestimentos empregados duranteconstrução de Brasília, no governo deJuscelino Kubitscheck, estimularam aimigração e a expansão daagropecuária, potencializando essa fasede expansão da região.

Mas foi a partir da década de 1960,que uma série de mudanças na formu-lação de políticas proporcionou umnovo ímpeto a expansão da região. Oesgotamento do modelo econômicodesenvolvimentista de industrializaçãopor substituição de importação e a cri-ação do Sistema Nacional de CréditoRural (SNCR), em 1965, foram fatoresque fizeram com que a política deinteriorização lograsse mais êxito.Braga (1998) ressalta que a criação daSuperintendência de Desenvolvimentodo Centro-Oeste – SUDECO5, em1967, evidência a característica de de-senvolvido induzido da região nesseperíodo.

Nesse sentido, Azevedo e Pasquis(2007) denotam que o estímulo ao cré-dito a baixo custo, com os programasPolocentro, Proterra, Prodecer6, junta-mente com o aporte técnico e o incre-mento genético no setor, foram cruciaisna condução da “modernização conser-vadora” da agricultura no estado doMato Grosso. Medidas aplicadas, como


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7 Para maiores informações sobre estes modelos, ver Hayami e Ruttan (1988).

o sistema de crédito rural, de pesquisa ede assistência técnica e extensão rural,possibilitaram o aumento da produtivi-dade no setor agrícola, o aumento doexcedente exportável, impactando deforma decisiva na expansão da fronteiraagrícola na região. Essa conjugação defatores, além de medidas de âmbitossetoriais ou regionais, foram responsá-veis pelas transformações de naturezaeconômica, social e ambiental no espa-ço mato-grossense.

Cabe ressaltar que a participaçãodo Estado não se limitava ao forneci-mento de crédito, pesquisa e extensão.O Estado era o principal indutor do de-senvolvimento da região, atuando emdiversas esferas, inclusive no processode colonização. De acordo com Azeve-do e Pasquis (2007), em 1971 o Institu-to Nacional de Reforma Agrária(INCRA) transferiu o processo de colo-nização para o setor privado, propician-do uma nova onda de migração, princi-palmente para a região norte do estado.

A chegada dos migrantes nessasáreas, oriundos do Sul e Sudeste do Paístransformou o cenário econômico, soci-al e ambiental da região com o uso detecnologia nas atividades de exploraçãode madeira e minério, e nas atividadesde produção agrícola e pecuária. Pires(2000) destaca que as principais trans-formações nesse período, foram às mu-danças na estrutura fundiária e produti-va na região, a partir de uma especiali-

zação em alguns produtos agrícolas,especialmente grãos e pecuária intensi-va, além de mudanças nas relações detrabalho, em que a mão-de-obra tempo-rária passou a predominar.

Mesmo com a divisão territorial doEstado do Mato Grosso e conseqüentesurgimento do Estado do Mato Grossodo Sul, em 1979, este novo ciclo econô-mico do estado impulsionou o cresci-mento demográfico de tal forma que os38 municípios existentes em 1979 semultiplicaram para 141 municípios em2006, de acordo com a Secretaria deEstado de Planejamento e Desenvolvi-mento (SEPLAN). Neste novo cenárioda economia mato-grossense, o desen-volvimento rural assume um caráter maisglobalizado, condicionado pelos ditamesdo mercado internacional.

3. Referencial Teórico

Visando a identificação das condi-ções necessárias para o desenvolvimen-to agrícola, Hayami e Ruttan (1988) dis-criminaram a literatura sobre teorias dedesenvolvimento agrícola em seis tiposdiferentes de abordagens: Modelos deExploração de Recursos, Modelos deConservação, Modelos de Localização,Modelos de Difusão, Modelos deInsumos Modernos e Modelos de Ino-vação Induzida7. Porém, cada um des-tes modelos possui uma limitação e abreuma lacuna para uma interpretação al-


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ternativa sobre o desenvolvimentoagrícola, motivo pelo qual este tema ain-da não é consenso entre os pesquisado-res. O presente trabalho se baseará naTeoria da Inovação Induzida para o De-senvolvimento Agrícola, pois dentre osmodelos supracitados, é o único queaborda as mudanças técnicas einstitucionais como variáveis endógenas,sendo essas variáveis, fundamentais noprocesso de desenvolvimento do MatoGrosso.

Este modelo é descrito por Hayamie Ruttan (1988) como o mais abrangentena tentativa de se construir uma teoriade desenvolvimento agrícola, por con-siderar as mudanças tecnológicas e asmudanças institucionais comoendógenas ao sistema econômico. Emoutras palavras, tais mudanças são ori-entadas pelas forças de oferta de fatorese demanda de produtos. O caráterendógeno das mudanças técnico-institucionais exige o “reconhecimentode que há caminhos múltiplos de desen-volvimento tecnológico” (HAYAMI;RUTTAN, 1988, p. 89).

As mudanças técnicas, sejam elasde cunho mecânico (poupadoras de mão-de-obra) ou de cunho químico-biológi-co (poupadoras do uso de terra), sãoconsideradas endógenas ao sistema porserem provocadas, fundamentalmente,por mudanças nos preços relativos dosfatores de produção. Mudanças de cu-nho mecânico são impulsionadas, emgeral, visando à substituição do fatormão-de-obra (devido à sua relativa es-

cassez e conseqüente alta relativa depreço), ao passo que inovações de cu-nho químico-biológico são estimuladas,em geral, com o objetivo de substituir ofator terra (devido à escassez deste econseqüente elevação de seu preço re-lativo).

É a disponibilidade de cada umdestes fatores (mão-de-obra e terra) queestimula a sociedade a trilhar seu pro-cesso inovativo técnico por um destesprocessos (processo mecânico ou quí-mico-biológico). Já as mudançasinstitucionais são originadas das própri-as mudanças técnicas, pois estas dese-quilibram as relações econômicas antesestabelecidas. Assim, mesmo de manei-ra indireta, as mudanças institucionaistambém são influenciadas pelas forçasdo mercado de fatores de produção.

Desta forma, conclui-se que o me-canismo de oferta e demanda dos fato-res de produção (que determinam seuspreços relativos) é o responsável peloestímulo ao processo de desenvolvimen-to agrícola, tanto pelo lado das inova-ções tecnológicas, como pelas inovaçõesinstitucionais. O desenvolvimento agrí-cola, segundo Hayami e Ruttan (1988),portanto, é conseqüência da interação dediversas variáveis, de forma que as prin-cipais variáveis, sejam elas de cunhotecnológico, sejam de cunhoinstitucional, são endógenas ao sistema.

No entanto, para o Modelo de Ino-vações Induzidas funcionar perfeitamen-te, é necessário que o sistema de preçosvigente reflita a real condição das for-


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ças de oferta e demanda dos fatores deprodução. Além disso, é necessário queas instituições sejam aprimoradas, paraque o desvio do foco destas não priorizeapenas alguns membros integrantes daprópria instituição, gerando assim umviés no que seria o padrão tecnológicoadequado a cada região.

4. Referencial Analítico

Devido ao carátermultidimensional do conceito de de-senvolvimento rural, foi empregada atécnica estatística multivariada, maisespecificamente o método de análisefatorial para identificar quais são osfatores determinantes do nível de de-senvolvimento rural, a partir das vari-áveis selecionadas. A fim de se identi-ficar e classificar os municípios da re-gião em grupos, de acordo com suascaracterísticas, foi utilizada a técnicade análise de cluster ou agrupamento.

Podem ser citados vários traba-lhos que empregaram tal técnica.Hoffmann (1992) elaborou estudo so-bre a dinâmica da modernização daagricultura para 157 microrregiõeshomogêneas de oito estados brasilei-ros. As técnicas de análise fatorial ede agrupamento também foram empre-gadas para analisar a situação de esta-dos específicos: Ferreira Júnior,Baptista e Lima (2003) aplicaram taistécnicas no Estado de Minas Gerais;Cunha e Chilante (2001) e Mello eParré (2007), por sua vez, analisaram

o contexto paranaense; Souza e Khan(2001) enfocaram os municípiosmaranhenses; e Zanela e Parré (2002)avaliaram o desenvolvimento rural noRio Grande do Sul. No caso do Esta-do do Mato Grosso, essas técnicas fo-ram adotadas nos trabalhos deTarsitano (1992), Pereira e Mendes(2003) e Zambrano e Pinto (2004).

4.1 Análise Fatorial

O método de análise fatorial, se-gundo Kim e Miller (1978), essa técni-ca exploratória baseia-se na suposiçãofundamental de que alguns fatoressubjacentes que são subconjuntos coe-rentes e não correlacionados entre si, sãoresponsáveis por grande parte dacovariância entre as variáveis originais.Manly (1994) assume que cada fatorpode ser expresso por uma combinaçãolinear das variáveis originais, permitin-do que um grande conjunto de variáveis(p) possa ser reduzido para um conjun-to menor de fatores (k), mantendo asinformações significativas do conjuntooriginal.

O método de análise fatorial podeser expresso na forma matemática comouma combinação linear entre as variá-veis ( ) e k fatores comuns (F):

(1)

em que,

- Cargas fatoriais que relacionam asvariáveis observadas com os fatores co-muns.


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- Fatores comuns não correlacionados( e )

- termo de erro que capta a variaçãoespecífica de não explicada pela com-binação linear das cargas fatoriais comos fatores comuns.

Haddad et al. (1989) demonstraque as etapas a serem seguidas para aaplicação da análise fatorial são: a mon-tagem da matriz de correlações, a extra-ção dos fatores iniciais, a rotação dosfatores e o cálculo dos escores fatoriais.Mingoti (2005) salienta que a montagemda matriz de correlações é feita coma utilização da matriz de correlaçõesamostral de onde os autovalores sãoextraídos e ordenados em ordem decres-cente. A extração dos fatores iniciais éfeita pelo método de componentes prin-cipais. Na formação dos fatores são ob-servados se os fatores são obtidos deforma a maximizar a porcentagem davariância total atribuível a cada fator ese os fatores obtidos são independentes(ortogonais) entre si.

Assim, a partir da matriz de cor-relações simples entre as variáveis ori-ginais, os fatores são extraídos em or-dem decrescente da sua contribuiçãopara a variância total dos dados origi-nais, de forma que o primeiro fator é acombinação linear das variáveis origi-nais que pode explicar individualmen-te a máxima parcela da variância total.Segundo Mingoti (2005) na determina-

ção do número de fatores necessáriospara representar o conjunto de dados,usualmente consideram-se apenas osfatores cuja raiz característica é maiorque a unidade.

Nesse sentido, a carga fatorial é con-ceituada como o coeficiente de correla-ção entre cada uma das variáveis origi-nais e cada um dos fatores, enquanto acomunalidade da variável, equivalente aoquadrado das cargas fatoriais, representaa contribuição relativa de cada fator paraa variância total de uma variável(HARDLE e SIMAR, 2004). Nesse sen-tido, a comunalidade tem para a análisefatorial significado semelhante ao coefi-ciente de determinação da regressão.

O próximo passo é a rotação dosfatores. Para Hardle e Simar (2004) ométodo de rotação ortogonal varimaxproposto por Kaiser (1985)8 facilita ainterpretação das cargas fatoriais, poisprocura minimizar o número de variá-veis que tem elevado peso em um fa-tor. Com isso, cada um dossubconjuntos de variáveis originais tor-na-se mais associado com um determi-nado fator, guardando uma associaçãofraca com os demais. A rotação não al-tera os valores das comunalidades e aproporção da variância explicada peloconjunto de fatores é a mesma, antes edepois da rotação.

Feito isso, procede-se ao cálculo doescore fatorial. Haddad et al. (1989)

8 KAISER, H.F. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, v. 23,p. 187-200, 1958.


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demonstra que semelhante a uma regres-são, ao utilizar as cargas fatoriais dasvariáveis como parâmetros estimados daequação e multiplicando-as pelos valo-res das variáveis que compõem aquelefator, obtém-se o valor estimado para avariável dependente, neste caso, o es-core fatorial. Algebricamente, a expres-são geral para estimação do j-ésimo fa-tor, é dada por:

(2)

em que, são os coeficientes dosescores fatoriais e é o número devariáveis.

O próximo passo consiste em ve-rificar a adequação da análise fatorial.Para testar a adequabilidade do mode-lo de análise fatorial, utiliza-se a esta-tística de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)e o Teste de Esfericidade de Bartlett(TEB). O teste KMO é um indicadorque compara a magnitude do coefici-ente de correlação observado com amagnitude do coeficiente de correlaçãoparcial. Dado que os valores deste tes-te variam de 0 a 1, pequenos valores deKMO (KMO < 0,50) indicam a nãoadequabilidade da análise. Por sua vez,o TEB serve para testar a hipótese nulade que a matriz de correlação é umamatriz identidade. Se esta hipótese forrejeitada a análise pode ser realizada.

4.2 Análise de Agrupamento

A técnica de análise de agrupamen-to tem o propósito de identificar e clas-

sificar variáveis ou objetos em gruposdistintos, de acordo com determinadascaracterísticas. Para Hardle e Simar(2004), o método é dividido em doispassos fundamentais, a escolha de umamedida de proximidade ou distância e aescolha de um algoritmo, que buscamaximizar as diferenças entre grupos,levando em conta, à variação dentro dosgrupos.

Os métodos mais comumente em-pregados classificam-se no grupo dastécnicas hierárquicas aglomerativas, emque a classificação dos indivíduos é fei-ta mediante sucessivas fusões dos n in-divíduos em grupos. O procedimentobásico consiste em computar uma ma-triz de distância ou similaridade entreos indivíduos, a partir da qual se iniciaum processo de sucessivas fusões, combase na proximidade ou similaridadeentre eles. Há diversos métodos paramensuração dessa distância, dentre osquais o mais utilizado é a distânciaeuclidiana. Essa distância é expressaalgebricamente por:

(3)

em que, DAB

é a medida de distânciaeuclidiana do objeto A ao B; j é oindexador das variáveis. Quanto maispróxima de zero for a distância, maior asimilaridade entre os objetos em com-paração.

Os resultados desse processo sãopassíveis de representação em umdendrograma, que nada mais é do queum diagrama bidimensional que exibe


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9 Para maior elucidação, ver trabalhos de Cunha et al (2005), Silva et al. (2006), Monteiro e Pinhei-ro (2004), Melo e Parré (2006), Conterato et al. (2007).

as fusões realizadas em cada nível, cul-minando no estágio em que todos os in-divíduos estão num único grupo. Para adeterminação do número de grupos a se-rem considerados, não há critério pré-estabelecido, sendo necessária a avalia-ção crítica dos pesquisadores em cadacaso específico.

4.3 Construção do Índice deDesenvolvimento Rural

O Índice de Desenvolvimento Ru-ral, recentemente utilizado por diversosautores9, é uma proposta de medida deindicação de desenvolvimento na unida-de territorial pesquisada. O crescenteuso deste tipo de indicador, a partir dadécada de 1990, segundo Conterato et

al. (2007), é decorrente da tentativa dese desmistificar a relação linear entrecrescimento econômico e desenvolvi-mento.

Para a construção do Índice deDesenvolvimento Rural, doravante IDR,é necessária, inicialmente, a obtenção doÍndice Bruto de Desenvolvimento. Esteé obtido por meio do cálculo da médiados fatores (ponderada pela variância)pertencentes a cada observação. Umavez que a Análise Fatorial é feita de talforma que o primeiro fator seja respon-sável pela maior participação de expli-cação da variância, o segundo fator te-nha a segunda maior participação, e as-

sim sucessivamente, a obtenção da mé-dia ponderada pela variância total resultaem uma relação que exprime a impor-tância relativa de cada fator.

O Índice Bruto de Desenvolvimen-to, então, é obtido com a utilização daseguinte forma:

(4)

em que,

IB = Índice bruto (média ponderada dosescores fatoriais)

= Proporção da variância explicadapor cada fator

= Escores fatoriais

Obtido o Índice Bruto de Desen-volvimento, um processo deinterpolação, considerando-se o maiorvalor como 100 e o menor como zero, ésuficiente para a construção do IDR paracada município. Uma vez devidamenteindexados, tais municípios podem serclassificados de acordo com seu grau dedesenvolvimento. Municípios que apre-sentaram IDR três vezes maior que odesvio-padrão da média, foram classifi-cados como municípios com grau dedesenvolvimento muitíssimo alto(MMA); Municípios com IDR entreduas e três vezes o desvio-padrão acimada média foram classificados como ten-do grau de desenvolvimento muito alto


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(MA); Municípios com IDR entre umae duas vezes o desvio-padrão acima damédia apresentam grau de desenvolvi-mento alto (A).

Da mesma forma, municípios comIDR entre uma e duas vezes o desvio-padrão abaixo da média tem seu graude desenvolvimento classificado comoBaixo (B); Municípios com IDR entreduas e três vezes o desvio-padrão abai-xo da média tem seu grau de desenvol-vimento classificados como Muito Bai-xo (MB); Por fim, municípios que apre-sentam IDR na ordem de três vezes odesvio-padrão abaixo da média sãoclassificados como municípios comgrau de desenvolvimento MuitíssimoBaixo (MMB).

4.4 Descrição das Variáveis

A fim de se mensurar o grau de de-senvolvimento do setor rural dos muni-cípios mato-grossenses, foramselecionadas variáveis que permitissemabranger vários aspectos, como produ-tividade da terra, produtividade do tra-balho, utilização de máquinas, acesso afinanciamentos entre outros, a partir dasestatísticas disponíveis. Com isso, foramselecionados 24 indicadores de desen-volvimento rural. Estes indicadores, dis-postos na Tabela 1, foram obtidos a par-tir de dados do Anuário Estatístico 2006,do SEPLAN, da Pesquisa Agrícola Mu-nicipal 2006 e do Censo Agropecuário2006, estes últimos realizados pelo Ins-tituto Brasileiro de Geografia e Estatís-tica (IBGE).

Estes indicadores foram utiliza-dos no processo de análise fatorial como intuito de sintetizar algumas medi-das do nível do desenvolvimento ru-ral dos municípios mato-grossenses.De posse dos escores fatoriais proce-deu-se à análise de agrupamento, como intuito de hierarquizar e agrupar es-ses municípios em termos de desen-volvimento rural.

5. Resultados e Discussão

5.1 Determinação doNúmero de Fatores

No intuito de possibilitar uma me-lhor compreensão das 24 variáveis uti-lizadas para os 141 municípios analisa-dos, as estatísticas descritivas são apre-sentadas em anexo, demonstrando agrande variabilidade dos indicadoresutilizados, o que é um indicativo inicialda grande discrepância existente entreos municípios mato-grossenses.

A análise fatorial pelo método decomponentes principais para o ano de2006 gerou oito fatores com raiz carac-terística maior que a unidade, como podeser observado na Tabela 2. Uma vez queinexiste um critério para definir qual onúmero de fatores principais que devemser extraídos e dada a menor relevânciados últimos quatro fatores, em termosde variância explicada, optou-se pelautilização dos quatro fatores iniciais, queexplicam conjuntamente 65,15% davariância total.


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Tabela 1 – Indicadores Agropecuários do Estado de Mato Grosso

Fonte: Dados da Pesquisa

Var. Descrição Medida

X1 Consumo de Energia Rural/Consumidores atendidos Mwh per capita

X2 Produtividade do Trabalho na Agricultura Mil reais / trabalhadorX3 Renda Municipal Agrícola Per Capita Mil reais / habitanteX4 Valor da Produção Agrícola por Área Explorada (algodão) Mil reais / hectareX5 Produtividade da Terra – Algodão Tonelada / hectareX6 Valor da Produção Agrícola por Área Explorada (milho) Mil Reais / hectareX7 Produtividade da Terra – Milho Tonelada / hectareX8 Valor da Produção Agrícola por Área Explorada (soja) Mil Reais / hectareX9 Produtividade da Terra – Soja Tonelada / hectareX10 Número de Tratores/Estabelecimento Rural Tratores / unidade ruralX11 Valor dos Financiamentos/Contratos Firmados Mil Reais / ContratoX12 Proporção da População Rural Participação percentualX13 Proporção de Domicílios Rurais Participação percentualX14 Proporção de Escolas na Zona Rural Participação percentualX15 Proporção de Docentes na Zona Rural Participação percentualX16 Proporção de Alunos na Zona Rural Participação percentualX17 Pessoal Ocupado/Área de Estabelecimentos Rurais Trabalhador / hectareX18 Porcentagem da Área Desmatada do Município Participação percentualX19 Número de Tratores/Área Explorada Tratores / hectareX20 Valor dos Financiamentos/Área Explorada Mil Reais / hectareX21 Valor da Produção Agrícola por Área Explorada (arroz) Mil Reais / hectareX22 Produtividade da Terra – Arroz Tonelada / hectareX23 Valor da Produção Agrícola por Área Explorada (cana) Mil reais / hectareX24 Produtividade da Terra – Cana Tonelada / hectare

Tabela 2 – Estatísticas Descritivas dos Indicadores de Desenvolvimento

Variável X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12

Média 7.54 28.75 21.93 0.98 1.01 0.68 3.12 0.57 1.98 2.16 57.29 0.34Desvio-Padrão 13.12 57.96 44.35 1.55 1.59 0.25 0.83 0.35 1.20 1.06 50.14 0.18Mínimo 0.00 0.22 0.15 0.00 0.00 0.30 1.50 0.00 0.00 1.12 0.00 0.01Máximo 113.21 365.79 263.41 4.13 3.85 2.52 5.51 1.15 3.60 8.32 243.39 0.79

Variável X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24

Média 0.33 0.43 0.22 0.19 1.05 0.48 0.08 2.03 0.68 2.32 1.04 25.07Desvio-Padrão 0.17 0.27 0.19 0.17 0.89 0.22 0.37 5.09 0.21 0.68 1.15 25.19

Mínimo 0.02 0.00 0.00 0.00 0.07 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Máximo 0.76 0.93 0.84 0.71 4.06 0.99 4.30 43.00 1.21 3.60 5.40 99.23


Tabela 3 – Raiz Característica e Percentual explicado por cada fator

Nota: TEB = 4110,39 e KMO = 0,737.Fonte: Resultados da Pesquisa

Fator Raiz Característica Variância Explicada pelo Fator (%) Variância Acumulada (%)

F1 6,815 28,40 28,40F2 4,009 16,70 45,10F3 2,716 11,32 56,42F4 2,097 8,74 65,15


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O Teste de Esfericidade de Bartlettmostrou-se significativo a 1%, rejeitan-do a hipótese nula de que a matriz decorrelação é uma matriz identidade. Oteste de KMO, que compara a magnitu-de do coeficiente de correlação obser-vado com a magnitude do coeficiente decorrelação parcial, para a análise daadequabilidade da amostra apresentouum valor de 0,737, indicando que aamostra é passível de ser analisada pe-las técnicas da análise fatorial.

A partir da rotação ortogonal pelométodo VARIMAX obteve-se a matriz

Tabela 4 – Cargas Fatoriais após a Rotação Ortogonal e comunalidades.


Variável Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4 Comunalidades

X1 0,732 0,129 -0,281 0,082 0,815X2 0,765 0,224 -0,322 0,058 0,837X3 0,821 0,068 -0,293 0,136 0,867X4 0,793 0,148 -0,105 0,269 0,991X5 0,806 0,160 -0,111 0,252 0,992X6 0,493 0,087 -0,100 0,069 0,386X7 0,750 0,032 0,008 0,073 0,643X8 0,524 0,207 0,484 -0,235 0,978X9 0,509 0,214 0,507 -0,246 0,978X10 0,781 0,267 -0,337 0,045 0,858X11 0,794 0,012 -0,150 -0,061 0,694X12 -0,443 0,734 0,006 0,085 0,983X13 -0,439 0,713 0,036 0,079 0,982X14 -0,291 0,779 -0,094 0,205 0,792X15 -0,307 0,815 -0,121 0,282 0,964X16 -0,314 0,812 -0,097 0,282 0,955X17 -0,249 -0,347 0,215 0,449 0,436X18 0,264 -0,328 0,150 0,347 0,462X19 -0,209 -0,227 -0,588 -0,119 0,674X20 -0,249 -0,356 -0,496 -0,128 0,687X21 0,396 0,220 0,639 -0,181 0,906X22 0,312 0,245 0,696 -0,250 0,914X23 -0,051 -0,272 0,309 0,756 0,796X24 -0,002 -0,319 0,322 0,753 0,806

das cargas fatoriais, apresentada na Ta-bela 4, juntamente com ascomunalidades, para os quatro fatoresconsiderados. Para melhor interpretaçãode cada fatores, foi destacado em cin-za, o maior valor absoluto das cargasfatoriais, e em negrito as cargas fatoriaiscom valores superiores a 0,70, eviden-ciando assim, os indicadores mais for-temente associados a determinado fator.Os valores encontrados para ascomunalidades revelam que praticamen-te todas as variáveis têm sua variabili-dade captada e representada pelos qua-tro fatores.


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Percebe-se que o fator 1 está posi-tivamente relacionado como os indica-dores X1 a X11. As variáveis X3 e X11representam a dependência dos produ-tores em relação ao crédito. SegundoBuainain e Souza Filho (2001), a maiorvariabilidade da renda agrícola, cria anecessidade de instrumentos de créditoapropriado dada a alternância de anosbons e ruins da produção. A variável X1e X2 geralmente são associadas com odesenvolvimento no meio rural. A vari-ável X10 expressa o grau de mecaniza-ção da agropecuária e as variáveis X4 aX9 expressam a eficiência produtiva dasculturas de algodão, milho e soja, quesão culturas altamente tecnificadas e re-presentativas na produção mato-grossense. Dessa forma, o fator 1 repre-senta a eficiência produtiva.

O fator 2, por sua vez, é estritamen-te relacionado com os indicadores X12a X16. Nesse fator, os indicadores X12e X13 buscam identificar impactodemográfico no desenvolvimento rurale os indicadores X14 a X16 se relacio-nam com questões educacionais no cam-po. Dessa forma, o fator 2 pode ser con-siderado como uma medida do dinamis-mo populacional no meio rural.

O Fator 3 sintetiza os indicadoresX19 a X22. Segundo Perozzi (2008)atribui-se a cultura do arroz a função de“domesticação” das áreas recentementedesmatadas para posterior substituiçãopelo cultivo de grãos ou pastagem, e éuma cultura que demanda poucos recur-sos para ser implantada, utilizando-se depoucos tratores e pouco financiamento

por área explorada. Dessa forma, o fa-tor 3 pode ser entendido como expan-são da fronteira agrícola.

Por fim, o fator 4 agrega os indica-dores X17, X18, X23 e X24. O cultivoda cana-de-açúcar no Mato Grosso érelativamente recente e é uma das cul-turas que demanda uma grande quanti-dade de mão-de-obra. E segundo Soa-lheiro (2008), para os ambientalistas, aexpansão da produção de cana é um dosfatores que tem impulsionado odesmatamento da Amazônia mato-grossense. Dessa forma, o fator 4 refe-re-se a diversificação produtiva no MatoGrosso. Como a relação entre pessoalocupado e área dos estabelecimentosrurais (X17) tem correlação com fator 2e os dados sobre área desmatada (X18)divergem entre os institutos de pesquisaanalisados, essas variáveis foram as queapresentaram as menores cargas fatoriaisna análise.

De posse das cargas fatoriais, opasso seguinte foi determinar os esco-res fatoriais, ou seja, o valor dos fatorespara cada município de Mato Grosso.Os escores originais, considerando to-dos os municípios em conjunto, são va-riáveis com média zero e desvio padrãoigual a 1. Dessa forma, escores com va-lores próximos de zero indicam nível dedesenvolvimento médio e, quanto mai-or for o valor do fator, mais avançadoserá o município, no que se refere ao sig-nificado do fator em consideração. ATabela 6 (em anexo) representa os re-sultados por municípios.


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Para o fator 1 (eficiência produti-va) 90 municípios apresentaram escoresfatoriais negativos, dentre esses os pio-res resultados são para Rondolândia,Nossa Senhora do Livramento, Araguainae Acorizal. Nesse fator, os demais muni-cípios têm escores fatoriais positivos,sendo mais representativos para os mu-nicípios de Sapezal, Campo Novo dosParecis, Campos de Júlio, Sorriso e Cam-po Verde. Para o fator 2 (dinamismopopulacional rural) foram 75 municípioscom escores fatoriais negativos sendo osdemais positivos. Nesse o caso, o desta-que em termos negativos foi para SãoPedro da Cipa, Cuiabá e Várzea Grandee em termos positivos cabe destacar SantoAntônio do Leste, Rondolândia e Itiquira.

Para o fator 3 (expansão da frontei-ra agrícola), foram 54 escores fatoriaisnegativos, cabendo destaque aos muni-cípios: Pontal do Araguaia, Sapezal eRondolândia. Já os escores fatoriais po-sitivos mais representativos foram encon-trados em Mirrasol d’Oeste, Curvelândiae Nova Guarita. Para o fator 4 (diversifi-cação produtiva) foram 57 escoresfatoriais negativos, cabendo destacarUnião do Sul, Santa Carmem e Cláudiae dentro os escores fatoriais positivos, sedestacam os municípios: Lambari doOeste, Santo Antônio do Leverger e NovaOlímpia.

5.2 Construção do IDR eDeterminação dos Clusters.

Durante o estudo dos resultados daanálise de agrupamento, constatou-se

elevado grau de desigualdade no quese refere aos níveis de desenvolvimen-to rural dos municípios de Mato Gros-so, ocasionando uma maior dificulda-de em formar agrupamentos com sig-nificativo grau de homogeneidade in-terna. A partir dos escores fatoriais an-teriormente obtidos, procedeu-se aoagrupamento dos municípios, de acor-do com a expressão 4 e procedimentosdescritos no item 4.2.

Desse modo, a partir do modelohierárquico aglomerativo e com basena distância euclidiana, o processo deagrupamento determinou a existênciade 7 grupos de municípios que apre-sentam alto grau de similaridade entresi. Com a obtenção dos grupos, utili-zando a expressão 5 e seguindo os pro-cedimentos descritos na seção 4.3, foipossível obter o Índice Bruto (IB) e oÍndice de Desenvolvimento Rural(IDR). Para o cálculo do IDR, foramconsiderados o maior valor do índicebruto igual a 100 e menor valor igual0 e por meio do processo deinterpolação, obteve-se os valores in-termediários. O IDR médio situou-seem 60,96.

A partir daí foram definidas as ca-tegorias de desenvolvimento rural.Como pode ser observado na Tabela 5,os 7 grupos formados demonstram sig-nificativo grau de homogeneidade in-terna. No entanto, a distribuição espa-cial destes grupos apresentou razoávelnível de heterogeneidade, conformeapresentado na Figura 1.


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Tabela 5 – Classificação dos Clusterspelo grau de desenvolvimento de seus municípios

Fonte: Dados da Pesquisa.

Número de Municípios por grau de desenvolvimentoCLUSTER

MMA MA A M B MB MMB

1 0 0 0 1 7 2 02 0 0 0 0 9 15 2

3 0 0 0 12 36 3 04 0 1 10 6 0 0 05 1 3 3 0 0 0 06 0 0 1 9 2 0 07 0 0 11 7 0 0 1

Figura 1 – Distribuição Espacial dos Clusters Determinados



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De forma ilustrativa, levando emconta o resultado da análise de agrupa-mento e a classificação dos municípiosem distintos graus de desenvolvimento,a figura 1 demonstra a distribuição geo-gráfica dos 7 grupos de municípios. Ve-rifica-se que apesar da grande dispersãogeográfica, existe uma concentração demunicípios com elevados índices de de-senvolvimento, na região médio norte doestado, região tradicional na produçãode algodão, milho e soja e também naparte sul, a qual destaca-se pela inser-ção do cultivo da cana-de-açúcar.

5. Conclusões

O recente processo de desenvol-vimento agrícola no Estado do MatoGrosso, inserido no novo cenário deabertura econômica nacional, trouxeconsigo alterações na estrutura produti-va que causaram o agravamento dasdisparidades intra e inter-regionais. Nes-se contexto, o presente trabalho buscoua construção de uma medida sintéticaque avaliasse o nível de desenvolvimen-to rural dos municípios do Estado, o Ín-dice de Desenvolvimento Rural. A par-tir deste índice, foi possível classificaros municípios do estado de acordo como seu grau de desenvolvimento rural.

Partindo da hipótese de que asdisparidades intra e inter-regionais sãocausadas, em maior parte, pelas diferen-ças de absorção de tecnologia e/ou di-ferenças de nível de integraçãomercadológica, a análise fatorial identi-ficou quatro fatores determinantes nodesenvolvimento rural do Estado, a sa-ber: Eficiência Produtiva, DinamismoPopulacional Rural, Expansão da Fron-teira Agrícola e Diversificação Produti-va no Estado. A obtenção dos escoresfatoriais destes, possibilitou a constru-ção do IDR. A partir deste, possibili-tou-se verificar a intrínseca relação en-tre o desenvolvimento rural e os pontosressaltados na hipótese.

Isto posto, a análise de agrupa-mentos identificou a existência de 7 gru-pos, cujos municípios apresentam graude desenvolvimento semelhantes. Noentanto, a observação espacial destesclusters mostrou uma dispersão geográ-fica destes grupos. Uma sugestão depesquisa futura envolveria uma análiseespacial do desenvolvimento rural doEstado.

Com isso, o presente estudo se con-figura como um instrumento útil para ostomadores de decisão públicos e priva-dos, no que tange ao desenvolvimentorural.


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desenvolvimento rural no estado de mato grosso: determinantes e hierarquização

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