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1 Ecoeficiência e Impacto da Regulação Ambiental na Agropecuária Brasileira com Funções Distância Direcionais Autoria: Carlos Rosano-Pena, Cecilio Elias Daher, Otavio Ribeiro de Medeiros Resumo Interesses divergentes de ambientalistas e ruralistas em torno do impacto da expansão da agropecuária não impedem necessariamente políticas consistentes com a maximização do bem-estar social. Este trabalho mostra ser possível produzir mais com menos recursos e impacto ambiental. Usando funções distância direcionais e DEA, estimaram-se os efeitos da regulação ambiental e indicadores de ecoeficiência que podem subsidiar políticas consistentes com a otimização simultânea de objetivos econômicos e ambientais. Os resultados obtidos mostram que, melhorando a ecoeficiência, o país pode superar os compromissos brasileiros de redução das emissões de CO 2 , mantendo constante o consumo de recursos, produção e degradação de terras. 1. Introdução Os conflitos recentes no Congresso Nacional em torno da liberação de transgênicos e da nova legislação ambiental, incluindo as mudanças do Código Florestal, evidenciam a existência de dois grupos antagônicos. No primeiro, reunem-se os produtores rurais, que vislumbram oportunidade de ganhos em função de novas demandas: a interna, pela desconcentração da renda nacional e aumento do consumo de agroenergias, e a externa, associada ao crescimento dos países asiáticos, Oriente Médio e Rússia, entre outros. O aproveitamento dessa oportunidade permitiria a esse grupo enfrentar problemas críticos do setor: endividamento, perda de competitividade, gargalos de infraestrutura, falta de mão de obra qualificada e concorrência internacional. No segundo grupo coligam-se os ambientalistas, para os quais a expansão da agropecuária brasileira tem impactado negativamente o meio ambiente. Para esses, tal expansão é um dos principais responsáveis pelo desmatamento, perda da biodiversidade, poluição e esgotamento de recursos hídricos, desertificação e erosão do solo, além de contribuir fortemente com emissões de gases de efeito estufa (GEE). Assim, políticas que penalizem os poluidores, que corrijam as imperfeições do mercado e internalizem externalidades, são necessárias para fomentar a busca de tecnologias mais limpas e assegurar o desenvolvimento sustentável. O antagonismo entre esses diferentes interesses, entretanto, não deve necessariamente impedir a formulação de políticas consistentes com a maximização do bem-estar social, que procurem otimizar simultaneamente objetivos econômicos e ambientais. Um instrumento útil para testar essa hipótese e subsidiar a tomada desse tipo de decisão é o conceito eficiência econômico–ambiental ou ecoeficiência, que mostra a capacidade de uma unidade produtiva produzir mais com menor consumo de recursos naturais e mínimo impacto ambiental. Reconhece-se que o rápido crescimento do setor agropecuário aumentou significativamente as pressões sobre o meio ambiente. O 2º Inventário Brasileiro de Emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) mostra que, entre 1990 e 2005, as emissões aumentaram em 62% (MCT, 2010a). Dos 2,2 bilhões de toneladas de CO 2 equivalente emitidas em 2005, cerca de 58% correspondem a atividades relacionadas com as mudanças no uso das terras e florestas e 22% ao setor agropecuário, segundo o relatório Mckinsey (2009). Verifica-se que 55% dessas emissões originam-se na pecuária, na qual a fermentação entérica e os resíduos orgânicos das quase 200 milhões de cabeças do rebanho brasileiro produzem metano, um dos gases do efeito estufa. Os 45% restantes originam-se de práticas agrícolas como cultivo de arroz, queimadas para limpeza de terreno plantio e uso excessivo de fertilizantes nitrogenados que levam à produção de N 2 O, outro gás do efeito estufa. É importante, por conseguinte, na

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Ecoeficiência e Impacto da Regulação Ambiental na Agropecuária Brasileira com Funções Distância Direcionais

 

Autoria: Carlos Rosano-Pena, Cecilio Elias Daher, Otavio Ribeiro de Medeiros  

Resumo Interesses divergentes de ambientalistas e ruralistas em torno do impacto da expansão da agropecuária não impedem necessariamente políticas consistentes com a maximização do bem-estar social. Este trabalho mostra ser possível produzir mais com menos recursos e impacto ambiental. Usando funções distância direcionais e DEA, estimaram-se os efeitos da regulação ambiental e indicadores de ecoeficiência que podem subsidiar políticas consistentes com a otimização simultânea de objetivos econômicos e ambientais. Os resultados obtidos mostram que, melhorando a ecoeficiência, o país pode superar os compromissos brasileiros de redução das emissões de CO2, mantendo constante o consumo de recursos, produção e degradação de terras.  

1. Introdução Os conflitos recentes no Congresso Nacional em torno da liberação de transgênicos e

da nova legislação ambiental, incluindo as mudanças do Código Florestal, evidenciam a existência de dois grupos antagônicos. No primeiro, reunem-se os produtores rurais, que vislumbram oportunidade de ganhos em função de novas demandas: a interna, pela desconcentração da renda nacional e aumento do consumo de agroenergias, e a externa, associada ao crescimento dos países asiáticos, Oriente Médio e Rússia, entre outros. O aproveitamento dessa oportunidade permitiria a esse grupo enfrentar problemas críticos do setor: endividamento, perda de competitividade, gargalos de infraestrutura, falta de mão de obra qualificada e concorrência internacional.

No segundo grupo coligam-se os ambientalistas, para os quais a expansão da agropecuária brasileira tem impactado negativamente o meio ambiente. Para esses, tal expansão é um dos principais responsáveis pelo desmatamento, perda da biodiversidade, poluição e esgotamento de recursos hídricos, desertificação e erosão do solo, além de contribuir fortemente com emissões de gases de efeito estufa (GEE). Assim, políticas que penalizem os poluidores, que corrijam as imperfeições do mercado e internalizem externalidades, são necessárias para fomentar a busca de tecnologias mais limpas e assegurar o desenvolvimento sustentável.

O antagonismo entre esses diferentes interesses, entretanto, não deve necessariamente impedir a formulação de políticas consistentes com a maximização do bem-estar social, que procurem otimizar simultaneamente objetivos econômicos e ambientais. Um instrumento útil para testar essa hipótese e subsidiar a tomada desse tipo de decisão é o conceito eficiência econômico–ambiental ou ecoeficiência, que mostra a capacidade de uma unidade produtiva produzir mais com menor consumo de recursos naturais e mínimo impacto ambiental.

Reconhece-se que o rápido crescimento do setor agropecuário aumentou significativamente as pressões sobre o meio ambiente. O 2º Inventário Brasileiro de Emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) mostra que, entre 1990 e 2005, as emissões aumentaram em 62% (MCT, 2010a). Dos 2,2 bilhões de toneladas de CO2 equivalente emitidas em 2005, cerca de 58% correspondem a atividades relacionadas com as mudanças no uso das terras e florestas e 22% ao setor agropecuário, segundo o relatório Mckinsey (2009). Verifica-se que 55% dessas emissões originam-se na pecuária, na qual a fermentação entérica e os resíduos orgânicos das quase 200 milhões de cabeças do rebanho brasileiro produzem metano, um dos gases do efeito estufa. Os 45% restantes originam-se de práticas agrícolas como cultivo de arroz, queimadas para limpeza de terreno plantio e uso excessivo de fertilizantes nitrogenados que levam à produção de N2O, outro gás do efeito estufa. É importante, por conseguinte, na

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modelagem da avaliação do desempenho produtivo da agropecuária brasileira, considerar não só os insumos e bens comercializados, mas também os produtos indesejáveis, internalizando, assim, as externalidades. Além disso, o reconhecimento crescente do meio ambiente como um bem público global e a existência de diferentes normas ambientais estaduais têm tornado impróprios os métodos tradicionais, que consideravam apenas os insumos e produtos comercializados.

Considerando a relevância do tema e a carência de pesquisas sobre a ecoeficiência da agropecuária brasileira, o presente trabalho objetiva contribuir para essa literatura e mostrar que é possível produzir mais com um menor consumo de recursos e impacto ambiental. Usando o método de funções distância direcionais combinado com o DEA, estimou-se o impacto da regulação ambiental sobre a queda da produtividade na agropecuária brasileira e desenvolveu-se um conjunto de indicadores de ecoeficiência que representam os objetivos dos ecologistas e produtores que podem subsidiar a formulação de políticas consistentes com a maximização do bem-estar social.

Além desta introdução, este trabalho está assim estruturado: na Seção 2, é apresentado o referencial teórico; na Seção 3, descreve-se a metodologia utilizada; a seção 4 mostra e analisa os resultados da pesquisa; e finalmente, na seção 5, apresentam-se as principais conclusões do trabalho.

2. Referencial teórico Segundo Zhang et al. (2008), o conceito de ecoeficiência vem da década de 1970,

tendo sido utilizado por Freeman et al. (1973) com o termo eficiência ambiental. Na década de 90, aparece como uma estimativa empírica do conceito de sustentabilidade (SCHALTEGGER, 1996). Posteriormente, o conceito é popularizado pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE, 1998) e o World Business Council for Sustainable Development (WBCSD, 2000) como uma prática a seguir pelas empresas na busca da competitividade e responsabilidade ambiental. Hoje, o conceito está plenamente instituído e cresce o número de pesquisadores, políticos e gestores convencidos de que a ecoeficiência proporciona importantes vantagens devendo ser adotada com uma importante estratégia competitiva (PORTER; VAN DER LINDE, 1995).

Conforme o WBCSD (2000), a ecoeficiência é representada pela relação entre o valor econômico agregado e os impactos ambientais gerados pelos processos produtivos e de consumo. Com base nessa definição, diversos modelos têm sido propostos, utilizando diferentes formas de agregação dos produtos, dos insumos utilizados e dos subprodutos poluidores e contaminadores do meio ambiente. Alguns pesquisadores usam como elementos ponderadores os preços de mercados dos inputs e outputs e estimam os preços sombras dos resíduos, devido à inexistência de mercados para esses produtos indesejáveis (PITTMAN, 1983). Outros criam pesos considerando opiniões especializadas de tomadores de decisão (RÜDENAUER et al. 2005). Neste sentido, o método da análise envoltória de dados (DEA, do inglês Data Envelopment Analysis) inova, utilizando pesos endógenos.

O primeiro trabalho utilizando a DEA e considerando outputs desejáveis e indesejáveis de forma assimétrica, é de Färe, Grosskopf e Pasurka (1986), que adaptaram as chamadas medidas hiperbólicas de eficiência. Tyteca (1996) faz um importante levantamento sobre as várias formas de estimar a ecoeficiência DEA. Entre elas há duas relações ou indicadores: 1) (outputs desejáveis – inputs) / outputs indesejáveis; 2) outputs desejáveis / (inputs + outputs indesejáveis). A rápida evolução dos estudos da eficiência DEA com externalidades ambientais é comprovada pela grande quantidade de artigos publicados sobre o tema, com uma das aplicações de destaque ocorrendo na agropecuária. Alguns exemplos da aplicação de funções distância direcionais na agropecuária são Färe et al. (2006), Kjærsgaard et al. (2009), Azad et al. (2010), Picazo-Tadeo et al. (2011), entre outros. No entanto, o uso do

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DEA na agropecuária brasileira é incipiente, considerando a importância desse setor na economia nacional.

3. Metodologia

3.1. Eficiência Geralmente, o estudo da eficiência começa com a definição da tecnologia de produção

referência do setor, ou seja, a forma genérica pela qual um vetor de insumos (inputs) é combinado e transformado num vetor de bens e serviços (outputs). Esse processo caracteriza-se pelo conjunto de possibilidades de produção (CPP), que incorpora todos os p outputs y∈R+

p( ) possíveis de serem produzidos com o vetor input x∈R+n( )nas k unidades tomadoras

de decisão (DMUs, sigla da expressão em inglês Decision Making Units) observadas. Formalmente, o processo pode ser descrito como CCP = x,y( ) : x pode produzir y∧ x,y≥ 0{ }e deve cumprir os axiomas clássicos formulados por Grosskopt (1986). A fronteira do CPP é formada pela menor quantidade de inputs possível para produzir um dado vetor output, ou pelo maior nível de produção admissível com um determinado vetor input. Isso significa que as DMUs eficientes constituem a fronteira. As ineficientes colocam-se abaixo da fronteira e os índices de ineficiência são obtidos por meio da comparação das unidades produtivas com as eficientes. Pode-se mensurar a ineficiência de uma DMU a partir da distância que separa essa unidade da fronteira eficiente.

Para estimar a eficiência, usa-se a função distância de Shephard (1953), recíproca do índice de eficiência de Farrell (1957) - F(x, y). A função distância orientada aos outputs pode ser determinada como: D0 x,y( ) = Min θ : x,y θ( ) ∈P x( ){ } em que o escalar θ ∈ 0,1( ] e mede a distância que separa um processo produtivo da fronteira no espaço output, P(x), ou seja, com níveis fixos de insumos. A função distância orientada aos inputs é definida como Di x,y( ) = Max δ : x δ ,y( ) ∈L y( ){ } em que δ ≥1 mostra em que proporção podem ser reduzidos os insumos no espaço input, L(y). Quando θ = δ = 1 a unidade avaliada é eficiente, caso contrário (θ<1 e δ>1) será ineficiente. Assim, a relação entre a função distância e o índice de Farrell, calculado pelo método de programação linear DEA, é representada como: D0 x,y( ) = F0 x,y( )⎡⎣ ⎤⎦

−1e Di x,y( ) = Fi x,y( )⎡⎣ ⎤⎦

−1. Ao se acrescentar os subprodutos poluidores

e contaminadores do meio ambiente, o novo vetor output u∈R+m( ) divide-se em desejáveis e

indesejáveis: u = (y, b), onde y Є é o primeiro sub-vetor, b Є o segundo e m=p+q. Assim, CPP = x,y,b( ) ∈R+n+p+q{ } , devendo assumir dois axiomas adicionais: a) yЄ , bЄ , y=0    b=0 (null-jointness), indicando que a produção de outputs desejáveis implica a geração de outputs indesejáveis, ou seja, a única forma de não gerar subprodutos poluidores do meio ambiente é não produzir outputs desejáveis. b) yЄ , bЄ , (x,y,b) Є CPP   (x,αy,αb) Є CPP, 0≤α≤1, (weak disposability of outputs – WDO), sugerindo que a redução proporcional dos dois tipos de outputs é possível, mas a eliminação isolada dos indesejáveis é impossível. A versão estrita ou forte dessa propriedade (strong disposability of outputs – SDO) estabelece que yЄ , bЄ , (x,y,b) Є CPP, b≤b’  (x,y,b’) Є CPP, indicando que é possível produzir uma quantidade maior de b utilizando a mesma quantidade de y e x. Em outras palavras, a redução do output indesejável não implica a diminuição do produto desejável, sendo esse o custo de oportunidade da redução do impacto ambiental nulo.

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Essas propriedades são utilizadas por Färe, Grosskopf e Pasurka (1986) e Färe, Grosskopf, Lovell e Pasurka (1989) para distinguir os processos produtivos regulados (onde o impacto ambiental está restrito a normas) dos livres, na ausência de restrições ambientais. O CPP com normas representa-se por meio do axioma de descarte fraco dos outputs indesejáveis – WDB, significando que a eliminação de poluentes envolve uma compensação (trade-off), um custo medido em termos de oportunidades, como o valor em que deve ser reduzido o produto máximo possível com os recursos disponíveis. O CPP sem normas caracteriza-se por meio do axioma de descarte forte dos outputs indesejáveis SDB, que permite a redução ou aumento livre (sem custo) da contaminação.

Formalmente, supondo rendimentos constantes de escala e descarte forte de outputs desejáveis, o CPP que satisfaz o axioma de descarte fraco dos outputs indesejáveis é:

CPPW = x,y,b( ) ∈R+n+p+q :Xz≤ x,Yz≥ y,Bz= b,z∈R+k{ } (1)

onde z é o vetor de intensidade de cada DMU na definição do hiperplano de referência, resultado de combinações lineares das melhores práticas, =( , , … . ,  é o vetor input utilizado para produzir o vetor =( , , … . , e os vetores =( , , … . , , , 

 e    representam as matrizes inputs, outputs desejáveis e outputs indesejáveis, respectivamente, da amostra das k DMUs analisadas. O CPP que atende o axioma de descarte forte dos outputs indesejáveis e descarte forte de outputs desejáveis é:

CPPS = x,y,b( ) ∈R+n+p+q :Xz≤ x,Yz≥ y,Bz≥ b,z∈R+

k{ } (2) Para calcular a ecoeficiência de uma DMU, Chung, Färe e Grosskopf (1997),

seguindo Luenberger (1992), introduzem o conceito de funções distância direcionais, que é uma extensão da função distância de Shephard:

Dur= x,y,b;−gx,gy,−gb( ) = Sup B : x− βgx,y+ βgy,b− βgb( ) ∈CPP{ } (3)

O valor ótimo de β deve ser maior ou igual a zero. Se β=0, a unidade avaliada é ecoeficiente; se β 0 é ecoineficiente. β indicará o percentual em que a DMU avaliada poderia incrementar todos os produtos desejáveis e reduzir simultaneamente os insumos e subprodutos indesejáveis quando a direção a priori definida pelo pesquisador – tomador de decisão, a partir do vetor direção, é ( 1, 1, 1 . Para cada DMUi, β e z são calculados resolvendo o problema de programação linear PPL (1) abaixo:

w=(x,y,b;  , , )=Max β PPL (1) sujeito a: 1 β y Yz                                                       1.1 1 β b Bz                                                       1.2 1 β x Xz                                                       1.3

0                                                                                  1.4 A medida de eficiência (1) considera a existência de normas reguladoras do impacto ambiental, supondo o descarte fraco dos outputs indesejáveis e o descarte forte de outputs desejáveis. A medida pode ser adaptada ao pressuposto de descarte estrito ou forte dos outputs indesejáveis por meio da troca da igualdade (1.2) pela desigualdade 1 β bBz para, assim, obter s=(x,y,b;  ,  , ). Por exemplo, o cálculo da ecoeficiência de cada DMUi, supondo descarte forte de outputs indesejáveis e desejáveis com um vetor fixo de inputs (ou seja, a partir do vetor direção ( 0, 1, 1 ), representa-se pelo problema de programação linear PPL (2):

S=(x,y,b;  , , )=Max β PPL (2) sujeito a: 1 β y Yz                                        2.1

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1 β b Bz                                        2.2 1 β x Xz                                         2.3

0                                                                    2.4 A relação entre os conceitos de descarte forte s

e descarte fraco w pode ser ilustrada graficamente. A fim de facilitar a ilustração, suponha-se que as DMUs avaliadas (B, C, D, E e F), utilizando uma determinada quantidade de insumos, produzem um output desejável e um subproduto indesejável. Dessa forma, na Figura 1, a área OABCDH representa o CPPs, cuja fronteira eficiente é formada pelo segmento . A área OEBCDH representa o CPPw, cuja fronteira eficiente (OEB) é composta pelas DMUs com w

o =0: E e B. Assim, F (como C e D,) é ecoineficiente. O nível de ineficiência vai depender do vetor

direção definido a priori. Por exemplo, desejando-se saber em quanto pode ser aumentado o output desejado de F com o mesmo nível de impacto ambiental e insumos, ou seja, determinando g= 0, =1, 0 , o PPL (1) projetará F no ponto F’=[bF , yF 1 β  e o PPL (2) no ponto F’’=[bF , yF 1 β . O fato de que F’ representa um

output desejado inferior ao atingível com F’’ é explicado pela presença de normas restritivas do subproduto indesejável, que exigem diminuir a produção, desviando insumos produtivos para reduzir o impacto ambiental. No entanto, como é tecnologicamente inviável alcançar o ponto F’’ em termos reais, a unidade benchmark de F é B (note que [ yF 1 β yB), já que a ausência de normas ambientais permite o aumento livre do subproduto indesejável, b (∆ bB – bF).

A diferença entre os valores das funções distância direcionais orientadas a maximizar o vetor de output desejável (   .  é utilizada para estimar os efeitos da regulação ambiental sobre cada DMUi avaliada em termos de produto potencial perdido. Segundo Picazo-Tadeo et al. (2005), para cada produtor essa medida obtém-se como:

      .                     4 A Equação (4) estima o custo indireto ou de oportunidade em termos do output

desejável perdido pela utilização de recursos no cumprimento da legislação.   .   terá um valor superior a zero se as restrições ambientais restringem a produção de outputs desejáveis e um valor igual a zero quando a regulação tem efeito neutro sobre a capacidade da DMUi de maximizar a produção.

Além disso, na Figura 1 observa-se que, para cada vetor direcional estabelecido a priori, dependendo dos objetivos que devem ser perseguidos pelo tomador de decisão, as funções distância direcionais permitem calcular diferentes medidas de ecoeficiência que satisfazem o conceito ótimo de Pareto. Essa flexibilidade é particularmente importante para o objetivo deste trabalho, pois permite identificar os objetivos máximos dos ruralistas, ambientalistas ou de ambos, isto é, da sociedade como um todo. A Tabela 1 registra as oito possíveis combinações do vetor direcional com seus diferentes objetivos e principais interessados.

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Figura 1. Conjuntos de Possibilidades de Produção supondo o descarte fraco e forte dos outputs indesejáveis (CPPw e CPPs) e os indicadores de ecoeficiência. Tabela 1. Vetores direcionais, objetivos sobre o comportamento econômico e ambiental e principais interessados.

Nº Combinações Objetivos Interessados 1   (0, 1, 1) Maximizar y e minimizar b com vetores fixos de x Ambos 2   (0, 1, 0) Maximizar y com vetores fixos de x e b Produtores 3   (0, 0, 1) Minimizar b com vetores fixos de x e y Ambientalistas 4 (0, 0, 0) Manter o Status quo Ninguém 5   (1, 1, 1) Maximizar y e minimizar simultaneamente x e b Ambos 6   (1, 1, 0) Maximizar y minimizar x com vetores fixos de b Produtores 7   (1, 0, 1) Minimizar b e x com vetores fixos de y Ambos 8   (1, 0, 0) Minimizar x com vetores fixos de y e b Produtores

Segundo Picazo-Tadeo et al. (2012), um caso particular da minimização do vetor de subprodutos indesejáveis (b) pode surgir quando o tomador de decisão está interessado apenas em reduzir um determinado output indesejável mantendo fixos os outros indesejáveis e as outras variáveis. Denominando b1 o output indesejável a minimizar e b2 o outro impacto ambiental, o vetor direcional e o PPL (3) para o cálculo da função direcional da DMUi define-se como: w

b1=[x,y,b;  0, =0, ( 1, 0)]=Max β PPL (3) sujeito a: 1 β y Yz                                                           3.1 1 β b b z                                                       3.2.1 1 β b b z                                                      3.2.2 1 β x Xz                                                           3.3

0                                                                                      3.4

0

2

4

6

8

10

‐1 0 1 2 3 4 5 6

A B

C

D

EF

H

F'

F''

F'''

g=(0,1,1)F''''

g

g=(0,1,0)

g=(0,1,0)

g=(0,0,1)

y

bO

yF

bF

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Esse indicador de ecoeficiência é ilustrado na Figura 2, que relaciona dois subprodutos indesejáveis para vetores fixos de inputs e outputs desejáveis. A DMUF é ecoineficiente por não ser parte da fronteira. β, calculado pela PPL (3), indicará o percentual em que a DMUF deverá diminuir b1 mantendo fixos os insumos, os outputs desejáveis e o subproduto indesejável b2, ou seja, a partir do vetor direção [ 0, 0,   1, 0 . Ele indicará a projeção da unidade F na direção sul, no ponto F’=[pF

2, (1- β)pF1]. Por outro

lado, a projeção na direção do vetor [ 0, 0,   1, 1 colocaria F em F’’= [(1 β)pF

2; (1 β)pF1], indicando a redução proporcional de ambos impactos

ambientais.

Figura 2. Fronteira ecoeficiente no espaço dos outputs indesejáveis e os indicadores de ecoeficiência.

3.2. Amostra e Dados

Foram utilizados dados de 33 DMUs: as 27 unidades da Federação, do Brasil e das cinco regiões geográficas, referentes a três inputs, um output desejável e dois indesejáveis. Como na maioria dos casos (GOMES, 2008), os inputs usados na modelagem foram: • x1 - Pessoal ocupado dividido pela área total (km2) dos estabelecimentos; • x2 - Insumos agropecuários (fertilizantes, sementes e mudas, embalagens, agrotóxicos, medicamentos e rações para animais, energia elétrica, combustíveis, matéria-prima, etc) em R$ 1000 por área total dos estabelecimentos (km2); • x3 - Capital estimado pela depreciação: 10% do capital fixo imobilizado  (máquina, implementos, prédios, instalações, etc) em R$ 1000 por área total dos estabelecimentos. Como outputs: • y - Desejável - Valor da produção total em R$ 1000 por área total dos estabelecimentos; • b1 - Indesejável - Relação entre terras degradadas (erodidas, desertificadas, salinizadas, etc) e área total dos estabelecimentos em escala de 1/1000 (km2); • b2 - Indesejável - Valores das emissões dos gases de efeito estufa (GEE) de 2006 em CO2 equivalente em t. por área total dos estabelecimentos.

As cinco primeiras variáveis foram obtidas no Censo Agropecuário 2006, publicado pelo IBGE (2010). A variável b2 foi estimada com base nos quatro relatórios de emissões de GEE do setor agropecuário, elaborados pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) para o Segundo Inventário Brasileiro: a) Emissões de metano por fermentação entérica e manejo de dejetos de animais, b) Emissões de metano do cultivo de arroz, c) Emissões de GEE na queima de resíduos agrícolas e d) Emissões de óxido nitroso de solos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

Fronteira ecoeficiente

b2

E

B

F

F'

g=[0,0,(1,0)]g=[0,0,(1,1)]; F''

b1F

b2F

b1

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agrícolas e manejo de dejetos (MCT, 2010b, 2010c, 2010d, 2010e). Esses relatórios calcularam as emissões dos GEE por região e Estados em 2006, excetuando o de emissões de óxido nitroso (N2O) de solos agrícolas e manejo de dejetos. Este último apenas dá as emissões de N2O de 1990 a 2006 no Brasil. Portanto, considerada a taxa de crescimento dessas emissões nos últimos dez anos no Brasil e os registros por Estados em 1995 no Primeiro Inventário Brasileiro, estimaram-se os valores de N2O de 2006. Com as emissões de cada GEE, foram calculadas as toneladas de CO2 equivalente com base na métrica Potencial de Temperatura Global – GTP.

4. Análise dos Resultados Utilizando a metodologia e o conjunto de dados descritos nas seções anteriores, foram

calculadas, em primeiro lugar, as funções distância direcionais orientadas a maximizar o vetor de output desejável para cada uma das unidades analisadas, considerando a existência e ausência de normas reguladoras do impacto ambiental. Isso permitiu medir os efeitos da regulação ambiental sobre a queda da produtividade. Em segundo lugar, estimou-se outros indicadores de ecoeficiência. Na Tabela 2, os valores de   evidenciam o alto nível de ecoineficiência orientado ao output. Apenas 13 das 27 unidades da Federação são ecoeficientes. O potencial médio para aumentar a produção desejável, mantendo constante o nível de insumos e outputs indesejáveis, é de 0,232. Isso significa que, com uma gestão ecoeficiente, os produtores poderiam aumentar a produção global do setor em 10%, ou seja, incrementar seus resultados absolutos de R$ 1.495.629,00 mil para R$ 1.645.240,96 mil por km2 de terra. Esse acréscimo poderia ser maior na ausência de regulação ambiental: os valores de   confirmam uma média de 0,576. Para comparar os dois resultados (  ,   , estimados em cenários alternativos de descarte forte e fraco, usou-se a Equação (4), que permite obter o custo de oportunidade para cada unidade em termos do output desejável perdido pela utilização de recursos no cumprimento da legislação. Nota-se, na Tabela 2, que a somatória das perdas atinge o valor de R$ 311.450,78 mil por km2 de terra e, em apenas nove unidades da Federação, o impacto da legislação é nulo, ou seja, a existência de restrições ambientais repercute negativamente sobre 66,6% das unidades da Federação. Tabela 2. Medidas de ecoeficiência com descarte forte  e fraco   orientadas ao output, potencial de melhoria [yi * 1   e custo de oportunidade da regulação ambiental em R$ 1000. DMUi   yi * 1 Custos de oportunidade Rondônia 2.450 1.633 0.817 26.89 8.345 Acre 1.525 0.442 1.083 14.37 10.791 Amazonas 0.638 0.130 0.508 20.23 9.093 Roraima 1.893 1.025 0.868 11.78 5.051 Pará 1.163 0.812 0.351 26.90 5.211 Amapá 0.000 0.000 0.000 11.47 0.000 Tocantins 0.000 0.000 0.000 5.35 0.000 Maranhão 0.496 0.344 0.152 32.29 3.652 Piauí 0.000 0.000 0.000 13.97 0.000 Ceará 0.628 0.000 0.628 48.58 30.505 Rio Grande do Norte 0.866 0.000 0.866 35.16 30.452 Paraíba 1.495 0.000 1.495 37.59 56.200 Pernambuco 0.272 0.029 0.243 91.26 21.550 Alagoas 0.000 0.000 0.000 155.25 0.000 Sergipe 0.814 0.751 0.063 125.99 4.533 Bahia 1.060 0.537 0.523 44.32 15.082 Mato Grosso do Sul 0.130 0.130 0.000 13.40 0.000 Mato Grosso 0.000 0.000 0.000 20.09 0.000

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Goiás 0.281 0.106 0.175 26.88 4.253 Distrito Federal 0.000 0.000 0.000 172.22 0.000 Minas Gerais 0.530 0.115 0.415 64.34 23.948 Espírito Santo 0.532 0.189 0.343 98.17 28.319 Rio de Janeiro 0.415 0.024 0.391 62.36 23.813 São Paulo 0.000 0.000 0.000 152.82 0.000 Paraná 0.000 0.000 0.000 104.00 0.000 Santa Catarina 0.023 0.000 0.023 146.91 3.379 Rio Grande do Sul 0.330 0.000 0.330 82.64 27.272 Média 0.576 0.232 0.343 11.535 Soma 1645.241 311.451 Norte 1.680 1.293 0.387 25.73 4.343 Nordeste 0.779 0.380 0.399 51.87 14.997 Centro-Oeste 0.119 0.119 0.000 21.39 0.000 Sudeste 0.264 0.030 0.234 91.07 20.689 Sul 0.234 0.000 0.234 99.85 23.366 Brasil 0.627 0.390 0.237 60.59 10.331

Os valores dos outros sete indicadores de ecoeficiência e as estratégias de melhoria para cada uma das unidades analisadas são registrados nas Tabelas 3, 4, 5 e 6. Na Tabela 3, o indicador , sugerindo o percentual em que as unidades da Federação poderiam incrementar o output desejável e reduzir simultaneamente os subprodutos indesejáveis com o mesmo nível de insumos, atinge uma média de 0,195. Isso quer dizer que uma gestão eficiente com responsabilidade ambiental poderia aumentar a produção global do setor em 6,7% e diminuir a percentagem de terras degradadas e as emissões dos gases de efeito estufa (GEE) em 12,6% e 3,67%, respectivamente. Esse potencial, almejado pela sociedade, é possível nos 15 estados onde se verifica   0, situados principalmente na Região Norte.

, referente à taxa em que as unidades da Federação poderiam reduzir os outputs indesejáveis com o mesmo nível de insumos e de produção, alcança uma média de 0,341, como observado na Tabela 3. Isso permitiu estimar as possibilidades de redução das terras degradadas e das emissões dos gases de efeito estufa (GEE): 23% e 11%, respectivamente. Esse resultado, de suma importância para os ambientalistas, pode servir como referência na definição da legislação ambiental e das metas de responsabilidade ambiental, principalmente para os 15 estados ecoineficientes. Tabela 3. Os indicadores de ecoeficiência   e  e as metas de melhoria para cada uma das unidades analisadas. DMUi   yi 1 bi

1 1 bi2 1 bi

1 1   bi2 1

Rondônia 0.784 18.222 0.018 0.015 0.887 0.009 0.008Acre 0.304 12.993 0.064 0.021 0.842 0.014 0.005Amazonas 0.086 19.438 0.138 0.021 0.253 0.112 0.017Roraima 0.728 10.055 0.014 0.007 0.868 0.007 0.003Pará 0.473 21.870 0.113 0.025 0.851 0.032 0.007Amapá 0.000 11.470 0.191 0.025 0.000 0.191 0.025Tocantins 0.923 10.292 0.018 0.003 0.960 0.009 0.002Maranhão 0.250 30.034 0.236 0.028 0.623 0.119 0.014Piauí 0.000 13.968 0.865 0.035 0.000 0.865 0.035Ceará 0.000 48.575 0.475 0.041 0.000 0.475 0.041Rio Grande do Norte 0.000 35.164 0.602 0.033 0.000 0.602 0.033Paraíba 0.000 37.592 0.836 0.038 0.000 0.836 0.038Pernambuco 0.018 90.281 0.461 0.054 0.048 0.447 0.052Alagoas 0.000 155.247 0.188 0.077 0.000 0.188 0.077Sergipe 0.273 91.597 0.111 0.046 0.429 0.087 0.036Bahia 0.409 40.633 0.255 0.025 0.618 0.165 0.016Mato Grosso do Sul 0.624 19.252 0.042 0.026 0.870 0.014 0.009

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Mato Grosso 0.000 20.085 0.142 0.020 0.000 0.142 0.020Goiás 0.106 26.881 0.155 0.025 0.632 0.064 0.010Distrito Federal 0.000 172.222 0.324 5.502 0.000 0.324 5.502Minas Gerais 0.093 63.072 0.273 0.046 0.387 0.185 0.031Espírito Santo 0.179 97.342 0.121 0.122 0.445 0.082 0.082Rio de Janeiro 0.028 62.608 0.150 0.821 0.505 0.077 0.418São Paulo 0.000 152.821 0.097 0.229 0.000 0.097 0.229Paraná 0.000 103.999 0.090 0.085 0.000 0.090 0.085Santa Catarina 0.000 146.911 0.179 0.204 0.000 0.179 0.204Rio Grande do Sul 0.000 82.644 0.137 0.024 0.000 0.137 0.024Média 0.195 0.341 Soma 1595.270 6.294 7.597 5.548 7.023Δ% 6.7 12.6 3.7 23.0 11.0Norte 0.766 19.820 0.042 0.011 0.908 0.017 0.004Nordeste 0.261 47.397 0.361 0.031 0.447 0.270 0.023Centro-Oeste 0.296 24.772 0.099 0.035 0.653 0.049 0.017Sudeste 0.026 90.715 0.219 0.077 0.197 0.181 0.064Sul 0.000 99.853 0.126 0.053 0.000 0.126 0.053Brasil 0.302 56.754 0.167 0.041 0.723 0.066 0.016

Para avaliar em quanto poderia aumentar a produção desejável e simultaneamente reduzir os insumos e subprodutos indesejáveis, calculou-se o indicador . Como registrado na Tabela 4, seu valor médio é 0,083, indicando o potencial médio de 8,3% para aumentar a produção desejável e reduzir concomitantemente o nível de inputs, a relação de terras degradadas e as emissões dos gases de efeito estufa (GEE). Esse potencial existe nos 13 estados em que   0. Considerando os valores globais do setor, o aumento da produção desejável poderia ser de 3,8%, a redução do pessoal ocupado de 6,7%, dos insumos de 5%, do capital de 4,1%, e a diminuição das terras degradadas e dos gases de efeito estufa (GEE) de 5,2% e 1,6%, respectivamente, conforme a Tabela 4.

Esses resultados mostram que a discussão em torno da legislação ambiental não é necessariamente um jogo de soma zero, em que a somatória da utilidade obtida por todos os seus participantes sempre é nula, isto é, o que um jogador recebe é diretamente proporcional aos que os demais perdem. Portanto, o aparente antagonismo entre ruralistas e ambientalistas não impede a formulação de políticas consistentes com a maximização do bem-estar social, tendo como meta otimizar simultaneamente os objetivos econômicos e ambientais. Tabela 4. O indicador de ecoeficiência     e as metas de melhoria para cada uma das unidades analisadas. DMUi   x1

i 1 x2i 1 x3

i 1 b1i 1   b2

i 1   yi 1Rondônia 0.449 1.837 4.315 2.129 0.045 0.039 14.800Acre 0.181 2.336 2.556 2.364 0.075 0.025 11.768Amazonas 0.061 6.890 3.731 1.206 0.141 0.022 18.991Roraima 0.339 1.147 1.976 0.785 0.034 0.016 7.792Pará 0.289 2.507 3.617 1.277 0.153 0.034 19.138Amapá 0.000 1.499 0.385 0.549 0.191 0.025 11.470Tocantins 0.000 1.237 7.372 2.271 0.231 0.039 5.352Maranhão 0.147 6.511 6.180 1.302 0.268 0.032 27.559Piauí 0.000 8.750 6.254 2.010 0.865 0.035 13.968Ceará 0.000 14.465 10.535 3.471 0.475 0.041 48.575Rio Grande do Norte 0.000 7.764 6.435 3.795 0.602 0.033 35.164Paraíba 0.000 12.961 13.699 4.068 0.836 0.038 37.592Pernambuco 0.014 17.145 34.215 4.372 0.463 0.054 89.926

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Alagoas 0.000 21.426 46.460 5.787 0.188 0.077 155.247Sergipe 0.273 13.200 42.578 3.538 0.111 0.046 91.597Bahia 0.212 6.281 14.763 1.950 0.340 0.033 34.952Mato Grosso do Sul 0.061 0.660 12.170 3.373 0.104 0.066 12.578Mato Grosso 0.000 0.750 22.577 3.316 0.142 0.020 20.085Goiás 0.050 1.546 19.345 4.702 0.165 0.027 25.520Distrito Federal 0.000 8.883 85.391 34.947 0.324 5.502 172.222Minas Gerais 0.055 5.491 33.156 6.361 0.285 0.048 60.879Espírito Santo 0.086 10.227 29.424 10.990 0.135 0.136 89.663Rio de Janeiro 0.012 7.603 22.369 10.048 0.153 0.835 61.634São Paulo 0.000 5.453 81.020 14.419 0.097 0.229 152.821Paraná 0.000 7.308 55.061 5.506 0.090 0.085 103.999Santa Catarina 0.000 9.462 58.259 22.835 0.179 0.204 146.911Rio Grande do Sul 0.000 6.098 46.899 15.074 0.137 0.024 82.644Média 0.083 Soma 189.437 670.741 172.444 6.828 7.762 1552.848Δ% 6.7 5.0 4.1 5.2 1.6 3.8Norte 0.393 1.834 3.497 1.354 0.110 0.027 15.634Nordeste 0.160 8.555 13.660 2.329 0.410 0.035 43.601Centro-Oeste 0.056 0.918 18.311 3.659 0.133 0.047 20.185Sudeste 0.015 5.962 47.880 9.363 0.222 0.078 89.743Sul 0.000 7.033 51.556 12.681 0.126 0.053 99.853Brasil 0.163 4.203 21.146 4.506 0.200 0.049 50.695

Outra estratégia interessante surge no caso em que os produtores desejem aumentar a produtividade sem alterar os subprodutos indesejados. Essa estratégia pode ser desenhada com a ajuda do indicador , que atingiu o valor médio de 0,089 conforme a Tabela 5. Deste modo, com o mesmo nível de impacto ambiental, o setor pode aumentar o output desejado em 4% e reduzir paralelamente os três inputs em 7%, 5,1% e 4,3%, respectivamente. No outro indicador da Tabela 5, o maior interessado deve ser o produtor.   mostra a capacidade de redução dos recursos humanos e patrimoniais em 14,6% em média, sem prejuízo do nível de produção e impacto ambiental, aplicando-se uma gestão ecoeficiente. Se as 14 unidades ecoineficientes da Federação adotassem as melhores práticas, a economia de recursos humanos seria de 11,8%, a de insumos de 8,4% e a de capital de 7,2%. Tabela 5. Indicadores de ecoeficiência   e  e metas de melhoria para cada uma das unidades analisadas. DMUi   x1

i 1   x2i 1 x3

i 1 yi 1 x1i 1   x2

i 1 x3i 1

Rondônia 0.48 1.73 4.06 2.00 15.14 0.68 1.05 2.47 1.22Acre 0.22 2.22 2.43 2.24 12.19 0.45 1.57 1.72 1.59Amazonas 0.08 6.75 3.66 1.18 19.33 0.21 5.82 3.15 1.02Roraima 0.39 1.06 1.82 0.72 8.10 0.61 0.68 1.17 0.46Pará 0.34 2.32 3.35 1.18 19.91 0.51 1.75 2.52 0.89Amapá 0.00 1.50 0.39 0.55 11.47 0.00 1.50 0.39 0.55Tocantins 0.00 1.24 7.37 2.27 5.35 0.00 1.24 7.37 2.27Maranhão 0.14 6.58 6.25 1.32 27.34 0.23 5.89 5.59 1.18Piauí 0.00 8.75 6.25 2.01 13.97 0.00 8.75 6.25 2.01Ceará 0.00 14.47 10.54 3.47 48.58 0.00 14.47 10.54 3.47Rio Grande do Norte 0.00 7.76 6.43 3.80 35.16 0.00 7.76 6.43 3.80Paraíba 0.00 12.96 13.70 4.07 37.59 0.00 12.96 13.70 4.07Pernambuco 0.02 17.02 33.97 4.34 90.55 0.07 16.15 32.24 4.12

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Alagoas 0.00 21.43 46.46 5.79 155.25 0.00 21.43 46.46 5.79Sergipe 0.28 13.13 42.34 3.52 91.89 0.42 10.57 34.09 2.83Bahia 0.20 6.36 14.95 1.97 34.66 0.32 5.40 12.68 1.68Mato Grosso do Sul 0.04 0.68 12.49 3.46 12.28 0.05 0.67 12.30 3.41Mato Grosso 0.00 0.75 22.58 3.32 20.09 0.00 0.75 22.58 3.32Goiás 0.05 1.55 19.34 4.70 25.52 0.10 1.47 18.43 4.48Distrito Federal 0.00 8.88 85.39 34.95 172.22 0.00 8.88 85.39 34.95Minas Gerais 0.06 5.47 33.02 6.33 61.11 0.12 5.11 30.88 5.92Espírito Santo 0.09 10.20 29.36 10.97 89.83 0.17 9.33 26.85 10.03Rio de Janeiro 0.01 7.61 22.39 10.06 61.57 0.02 7.53 22.16 9.96São Paulo 0.00 5.45 81.02 14.42 152.82 0.00 5.45 81.02 14.42Paraná 0.00 7.31 55.06 5.51 104.00 0.00 7.31 55.06 5.51Santa Catarina 0.00 9.46 58.26 22.84 146.91 0.00 9.46 58.26 22.84Rio Grande do Sul 0.00 6.10 46.90 15.07 82.64 0.00 6.10 46.90 15.07Média 0.089 0.146Soma 188.73 669.77 172.05 1555.47 179.06 646.60 166.83Δ% 7.04 5.11 4.33 4.00 11.80 8.39 7.23Norte 0.46 1.65 3.14 1.22 16.33 0.55 1.37 2.60 1.01Nordeste 0.15 8.68 13.86 2.36 43.15 0.24 7.72 12.33 2.10Centro-Oeste 0.04 0.93 18.54 3.71 19.96 0.07 0.91 18.06 3.61Sudeste 0.02 5.96 47.83 9.35 89.83 0.03 5.85 46.96 9.18Sul 0.00 7.03 51.56 12.68 99.85 0.00 7.03 51.56 12.68Brasil 0.18 4.12 20.72 4.41 51.44 0.33 3.35 16.88 3.60

A partir do vetor direcional, que busca minimizar os outputs indesejáveis e os inputs com um vetor fixo de produto desejado, obtém-se o indicador . Seu valor médio é 0,132, conforme a Tabela 6. Nessa redução, devem estar interessados tanto os ambientalistas quanto os produtores. A Tabela 6 mostra que   mitiga as duas pressões ambientais contempladas em 8,5% e 2,6%, a utilização de pessoal em 10,9% e dos recursos patrimoniais em 8,1% e 6,7%, respectivamente. Por último, deve ser interessante para os envolvidos na definição dos compromissos internacionais de redução dos GEE do Brasil conhecer em quanto as emissões de GEE podem ser minimizadas mantendo as outras variáveis constantes. O indicador   mostra, na Tabela 6, uma média de 0,33, sugerindo que uma gestão ecoeficiente poderia diminuir as emissões dos GEE em 82,4%, ceteris paribus. Tabela 6. Indicadores de ecoeficiência    e  e metas de melhoria para as unidades analisadas.

  x1i 1   x2

i 1 x3i 1 b1

i 1 b2i 1     b2

i(1- Rondônia 0.62 1.27 2.98 1.47 0.03 0.03 0.93 0.01Acre 0.31 1.98 2.16 2.00 0.06 0.02 0.79 0.01Amazonas 0.12 6.49 3.52 1.14 0.13 0.02 0.33 0.02Roraima 0.51 0.86 1.48 0.59 0.03 0.01 0.87 0.00Pará 0.45 1.95 2.81 0.99 0.12 0.03 0.76 0.01Amapá 0.00 1.50 0.39 0.55 0.19 0.02 0.00 0.02Tocantins 0.00 1.24 7.37 2.27 0.23 0.04 0.00 0.04Maranhão 0.26 5.68 5.39 1.14 0.23 0.03 0.41 0.02Piauí 0.00 8.75 6.25 2.01 0.87 0.03 0.00 0.03Ceará 0.00 14.47 10.54 3.47 0.48 0.04 0.00 0.04Rio Grande do Norte 0.00 7.76 6.43 3.80 0.60 0.03 0.00 0.03Paraíba 0.00 12.96 13.70 4.07 0.84 0.04 0.00 0.04Pernambuco 0.03 16.90 33.73 4.31 0.46 0.05 0.03 0.05Alagoas 0.00 21.43 46.46 5.79 0.19 0.08 0.00 0.08Sergipe 0.43 10.37 33.44 2.78 0.09 0.04 0.46 0.03

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Bahia 0.35 5.19 12.20 1.61 0.28 0.03 0.43 0.02Mato Grosso do Sul 0.12 0.62 11.47 3.18 0.10 0.06 0.81 0.01Mato Grosso 0.00 0.75 22.58 3.32 0.14 0.02 0.00 0.02Goiás 0.10 1.47 18.41 4.47 0.16 0.03 0.22 0.02Distrito Federal 0.00 8.88 85.39 34.95 0.32 5.50 0.96 0.22Minas Gerais 0.10 5.21 31.47 6.04 0.27 0.05 0.21 0.04Espírito Santo 0.16 9.41 27.07 10.11 0.12 0.12 0.76 0.04Rio de Janeiro 0.02 7.51 22.10 9.93 0.15 0.82 0.97 0.03São Paulo 0.00 5.45 81.02 14.42 0.10 0.23 0.00 0.23Paraná 0.00 7.31 55.06 5.51 0.09 0.08 0.00 0.08Santa Catarina 0.00 9.46 58.26 22.84 0.18 0.20 0.00 0.20Rio Grande do Sul 0.00 6.10 46.90 15.07 0.14 0.02 0.00 0.02Média 0.13 0.33 Soma 180.96 648.56 167.80 6.59 7.68 1.38Δ% 10.86 8.11 6.69 8.55 2.57 82.45Norte 0.56 1.32 2.51 0.97 0.08 0.02 0.80 0.01Nordeste 0.28 7.38 11.79 2.01 0.35 0.03 0.28 0.03Centro-Oeste 0.11 0.87 17.34 3.47 0.13 0.04 0.63 0.02Sudeste 0.03 5.88 47.20 9.23 0.22 0.08 0.12 0.07Sul 0.00 7.03 51.56 12.68 0.13 0.05 0.00 0.05Brasil 0.28 3.62 18.19 3.88 0.17 0.04 0.56 0.03

Os indicadores de ecoeficiência, resumidos na Tabela 7, revelam que é possível melhorar o nível de pelo menos uma das variáveis sem prejudicar o nível das outras. Tabela 7. Indicadores agregados de ecoeficiência e melhorias em % das variáveis. Objetivos dos indicadores de ecoeficiência Δ% ótima das variáveis para a ecoeficiência

x1 Pessoal

x2 Insumos

x3 Capital

Y Produção

b1 T. degradadas

b2 GEE

Maximizar y e minimizar b com vetores fixos de x

0 0 0 6,6 12,6 3,67

Maximizar y com vetores fixos de x e b 0 0 0 10 0 0 Minimizar b com vetores fixos de x e y 0 0 0 0 23 11 Maximizar y e minimizar simultaneamente x e b

6,7 5 4,1 3,8 5,2 1.6

Maximizar y minimizar x com vetores fixos de b

7 5,1 4,3 4 0 0

Minimizar b e x com um vetor fixo de y 10,9 8,1 6,7 0 8,7 2,6 Minimizar x com vetores fixos de y e b 11,8 8,4 7,2 0 0 0 Minimizar b2 com vetores fixos de x, b1 e y 0 0 0 0 0 82,4

Resumindo, observa-se o alto nível de ecoineficiência relativa da agropecuária brasileira. Apenas 11 Estados obtiveram o melhor desempenho em todos os indicadores de ecoeficiência: São Paulo, Santa Catarina, Paraná, Rio Grande do Sul, Mato Grosso, Rio Grande do Norte, Alagoas, Paraíba, Ceará, Amapá e Piauí. Rondônia e a Região Norte têm os piores desempenhos. Podem-se dar pelo menos quatro explicações para esse alto nível de ecoineficiência: 1) Alta ineficiência técnica: o modelo DEA-CCR orientado ao output sem considerar os impactos ambientais estimou uma média de 1,78, sendo eficientes apenas quatro estados (Amapá, Alagoas, São Paulo e Paraná); 2) Baixa valorização do meio ambiente como um bem público; 3) Insuficiência e ineficácia das normas ambientais estaduais; 4) O fato de que a tomada de decisão dos produtores leva em consideração múltiplos critérios, não apenas os econômico e ambiental. No entanto, a análise das causas do comportamento ecoeficiente vai além do escopo deste trabalho.

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5. Conclusões Ao propor a utilização de funções distância direcionais combinadas com a análise

envoltória de dados para avaliar a ecoeficiência da agropecuária brasileira, este artigo contribui para o estado da arte no tema, em especial pelo fato de não ter sido encontrada referência na literatura do uso desse método, considerando outputs desejáveis e indesejáveis de forma assimétrica no caso brasileiro. Os resultados medem os efeitos da regulação ambiental sobre a queda da produtividade e estimam um conjunto de indicadores de ecoeficiência que, satisfazendo o conceito ótimo de Pareto, representam os objetivos dos ambientalistas e produtores e podem subsidiar a tomada de decisão ótima. Esses indicadores reforçam a hipótese inicial de que o aparente antagonismo entre ruralistas e ambientalistas não impede a formulação de políticas consistentes com a maximização do bem-estar social, com a finalidade de otimizar simultaneamente os objetivos econômicos e ambientais. Portanto, é evidente que a discussão em torno da legislação ambiental não é necessariamente um jogo de soma zero.

Por outro lado, é notório que o Brasil, na 15ª Conferência das Partes sobre o Clima (COP-15), realizada em dezembro de 2009 em Copenhague, Dinamarca, assumiu o compromisso voluntário de diminuir as emissões do GEE entre 36,1% e 38,9% até 2020, e, para tanto, reduzir as emissões da agropecuária de 4,9% a 6,1% (Lei nº 12.187, de 29 de dezembro de 2009). Comparando-se esse compromisso na agropecuária com os dados da Tabela 8, observa-se que o Brasil pode superar essa meta (atingir os 82,4%) melhorando apenas a ecoeficiência, enquanto mantém o nível de consumo de inputs, produção e terras degradadas. Por outro lado, ao tentar maximizar a produção, minimizando simultaneamente as terras degradadas e as emissões de CO2, tal meta é inatingível, mesmo adotando as melhores práticas nacionais, pois isso permitiria alcançar apenas 74% do previsto (3,67/4,9). Portanto, seriam necessárias medidas adicionais, como a adoção das melhores práticas internacionais e a incorporação da inovação tecnológica. Nesse sentido, recomenda-se priorizar as estratégias dirigidas à melhoria da ecoeficiência que eliminem as barreiras institucionais à transferência e difusão das melhores tecnologias nacionais e internacionais. Essas estratégias podem gerar melhores resultados em termos de aumento de produtividade e de preservação ambiental, que outras ações orientadas a fomentar a inovação tecnológica. Enquanto o custo de aquisição de tecnologia limpa existente for mais baixo que o custo de inovação, as unidades ecoineficientes podem aproximar-se das líderes, criando-se, assim, as condições para sustentar a convergência do desenvolvimento econômico e ambiental.

É importante destacar que alguns cuidados devem ser tomados na utilização dos resultados encontrados. O DEA, como qualquer outra metodologia, possui limitações. Por ser uma técnica determinística e definir a eficiência como uma medida relativa às melhores práticas amostradas, essa ferramenta é muito suscetível às observações. A análise está condicionada à amostra das unidades avaliadas, às variáveis incluídas na pesquisa e ao princípio de que todos os demais fatores envolvidos são constantes. O acréscimo ou exclusão de unidades e variáveis podem afetar os resultados. 

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