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Espacios. Vol. 37 (Nº 06) Año 2016. Pág. 10

Um estudo sobre a renda bruta de estabelecimentos rurais familiares de Municípios da Região Nova Alta Paulista, Estado de São Paulo, Brasil

A study on the gross income of family farms in Municipalities of New Alta Paulista region, State of São Paulo, Brazil

Leonardo de Barros PINTO 1; Sandra Cristina de OLIVEIRA 2; Mauricio Endo HIGUCHI 3; Julianna Coracini MUCHIUTI 4; Gabriela Dezan dos SANTOS 5; Vinícius Rafael BIANCHI 6

Recibido: 13/10/15 • Aprobado: 23/11/2015

Contenido

1. Introdução

2. Material e Métodos

3. Resultados e discussões

4. Conclusão

Agradecimentos

Referências Bibliográficas

1. Introdução

Segundo o MAPA (2014), o Produto Interno Bruto (PIB) do agronegócio representa cerca de 23% do PIB total da economia do Brasil.

Apontado como a maior potência econômica dentro do país, o estado de São Paulo também se destaca no setor agrícola, com várias regiões importantes contribuindo para este setor.

A agricultura familiar tem grande importância no cenário econômico brasileiro devido ao impacto sobre a oferta de produtos para o abastecimento interno do país, que corresponde a cerca de 40% da produção nacional. São aproximadamente 4,5 milhões de propriedades familiares (quase 85% das propriedades rurais), das quais 50% estão na região Nordeste (IBGE, 2006). Portanto, evidencia-se a importância desta classe de trabalhadores rurais para o desenvolvimento do país.

Além da produção de alimentos, a agricultura familiar passou a integrar destacadas cadeias produtivas agropecuárias e a contribuir para o dinamismo do agronegócio brasileiro que aconteceu entre o final do século XX e a década atual (GUANZIROLI et. al., 2011).

Diante dos números expressivos desse segmento no cenário agropecuário nacional e, incitados em debater sobre desenvolvimento sustentável, geração de emprego e renda, segurança alimentar e desenvolvimento regional, os agricultores familiares vêm ocupando lugar de destaque na discussão sobre o desenvolvimento brasileiro.

Dentro da diversidade que compõe a agricultura familiar, autores e historiadores brasileiros relatam que a origem desta no Brasil se deu por meio de cinco grupos: os índios, os escravos africanos, os mestiços, os brancos não herdeiros e os imigrantes europeus (ALTAFIN, 2007).

A definição de agricultura familiar é bastante complexa, pois envolve fatores como tamanho do estabelecimento rural, gestão do estabelecimento, mão de obra, origem da renda entre outros.

Do ponto de vista legal (Lei n. 11.326 de 2006):

Agricultor familiar é aquele que pratica atividades no meio rural e que cumpre os seguintes quesitos: I – não deter área maior do que quatro módulos fiscais (unidade relativa de área, expressa em hectares, fixada para cada município); II – utilizar predominantemente mão de obra da própria família nas atividades do seu estabelecimento ou empreendimento; III – a renda familiar ser predominantemente originada de atividades vinculadas ao próprio estabelecimento e IV – o estabelecimento ser dirigido pelo agricultor com sua família (art.3).

No entanto, diversos autores (NEVES, 1995; OLIVEIRA, 2000; NEVES, s/d; GUANZIROLI et. al., 2011; etc.) têm abordado o conceito de agricultura familiar sob diferentes pontos de vista, o que mostra ser um assunto desafiador e interdisciplinar. Mais recentemente, a partir dos dados do Censo Agropecuário de 2006, Kageyama et. al. (2013) estabeleceram três tipos de estabelecimentos rurais, a saber: Tipo 1 – Assentado (estabelecimento originário de projeto de assentamento); Tipo 2 – Exclusivamente familiar (opera apenas com mão de obra da família do produtor, sem nenhum tipo de pessoa contratada); e, Tipo 3 – Familiar com contratado ou "misto" (tem mão de obra contratada, mas em quantidade menor que, ou igual a mão de obra familiar, em equivalentes anos).

Não menos complexo é entender como funciona a renda dos agricultores familiares, já que a palavra diversidade é constante para a definição desse segmento e, as teorias apresentadas sobre renda e pluriatividade reforçam o peso desta palavra.

Segundo Carneiro (1998), pluriatividade é um trabalho complementar, cujas atividades podem ou não estar ligadas à agricultura. Para Graziano (1997), pluriativo é aquele agricultor em tempo parcial que combina atividades agropecuárias com outras atividades não agrícolas, dentro ou fora do estabelecimento rural. De qualquer forma, a pluriatividade não é uma característica excludente, mas uma garantia de manutenção social e econômica dos agricultores familiares que, para tanto, buscam novas fontes de renda.

Portanto, a diversidade influencia a renda dos estabelecimentos rurais familiares, que é determinada não somente pelas características desses estabelecimentos e pelas atividades agrícolas neles desenvolvidas (que geram renda agrícola), mas também pelas atividades e rendas não agrícolas, estas últimas cada vez mais presentes no contexto da agricultura familiar.

Em meados da década de 1990, o Governo Federal lançou o Programa de Apoio à Agricultura Familiar (PRONAF) que tratava do reconhecimento da importância econômica e social, presente na agricultura familiar. Esse programa teve como objetivo fortalecer esse segmento com a perspectiva de contribuir para a geração de emprego, renda rural e urbana, e de melhorar a qualidade de vida dos agricultores familiares.

Nos últimos 50 anos, devido à evolução econômica e tecnológica, a característica dos estabelecimentos rurais e a composição campo/cidade mudaram, pois neste período a população urbana brasileira avançou de 30% para 80% (IBGE, 2012). A mudança no cenário da agricultura, especialmente no da agricultura familiar, suscita a hipótese de que há inúmeras combinações passíveis de análise sobre o sucesso do estabelecimento rural familiar, respeitando acima de tudo novas formas de gestão, que na geração de renda estejam presentes nas atividades agrícolas e não agrícolas.

Assim, o objetivo deste trabalho foi analisar as distintas formas de geração de renda de estabelecimentos rurais dos municípios de Herculândia, Pracinha e Tupã, localizados na Região Nova Alta Paulista, estado de São Paulo, Brasil. Especificamente, buscou-se avaliar quais fatores influenciam a renda bruta total de tais estabelecimentos, a partir de suas características e da participação das atividades agrícolas e não agrícolas na renda dos sistemas de produção familiar encontrados.

A economia desses três municípios é voltada principalmente à agropecuária. A importância e a escolha de tais municípios para este trabalho se devem à diversidade produtiva existente (frutas, mudas, plantas ornamentais, etc.) e à representatividade da cultura do amendoim, da pecuária de corte e de leite para a Região Nova Alta Paulista, sobretudo pela relação dos estabelecimentos rurais com laticínios responsáveis pela recepção e transformação do leite produzido.

2. Material e Métodos

Tratou-se de uma pesquisa descritiva com abordagem quantitativa. A pesquisa descritiva tem como objetivo descrever características de determinada população ou fenômeno e, ou estabelecer relações entre variáveis, levando à compreensão do comportamento de fatores que influenciam essa população ou fenômeno (GIL, 2002). A abordagem quantitativa caracteriza-se pelo emprego da quantificação, tanto na coleta das informações, quanto no tratamento destas por meio de técnicas estatísticas.

2.1. Coleta de Dados

A pesquisa de campo abrangeu os municípios de Herculândia, Pracinha e Tupã. Estes municípios estão localizados a aproximadamente 600 km da capital do estado de São Paulo, na Região Oeste deste estado, conhecida como Nova Alta Paulista. Esta região é composta por 30 municípios, distribuídos em torno da rodovia Comandante João Ribeiro de Barros (SP-294). Faz parte das Bacias Hidrográficas dos rios Aguapeí e Peixe e ocupa área de aproximadamente 10.000 km².

O tamanho da amostra de estabelecimentos rurais familiares foi definido em 125 (sendo 41 de Herculândia, 54 de Pracinha e 30 de Tupã), a partir de uma margem de erro de 10% e um nível de confiança de 95,5%, admitindo-se uma população finita (COCHRAN, 1977; MARTINS, 2002). Os estabelecimentos rurais foram selecionados de forma aleatória, resguardando-se o nome ou quaisquer informações dos produtores responsáveis que os identificassem.

O instrumento de coleta de dados usado na pesquisa foi um formulário contendo variáveis que investigaram as características dos estabelecimentos rurais amostrados e as distintas formas de geração de renda desses estabelecimentos. As variáveis pesquisadas encontram-se na Tabela 1 a seguir, onde a renda bruta total (RBT) foi definida como a variável dependente (resposta) do estudo e as demais foram consideradas variáveis independentes (explicativas ou preditoras).

TABELA 1 – Códigos e descrição das variáveis pesquisadas.

Fonte: Elaborada pelos autores.

Neste trabalho usou-se o conceito de renda bruta definido por Hoffmann et. al. (1992) que, de uma forma sucinta, definem renda bruta como sendo o valor de todos os produtos obtidos no estabelecimento rural familiar durante um dado exercício. Aqui, considerou-se como exercício o ano agrícola de 2013.

2.2. Análise Estatística

Suponha que uma variável dependente (reposta) Y esteja relacionada com um conjunto de k variáveis independentes (explicativas ou preditoras) , que podem ser numéricas ou não, e que uma função relacione tais variáveis. Desta forma, tem-se um modelo de regressão linear múltiplo dado por:

Testa-se, então, a significância do modelo por meio do teste de hipóteses para a existência de regressão linear. Sendo  o nível de significância (ou limite do erro) do teste, conclui-se que existe regressão linear múltipla, ou seja, que o modelo pode explicar e prever a variável Y se o p_valor referente ao teste for menor ou igual a .

Uma vez definido o modelo e obtidas as estimativas de seus parâmetros, deve-se avaliar a qualidade do ajuste deste aos dados por meio do coeficiente de determinação múltipla, que mede a porcentagem da variação de Y que é explicada pelo modelo. Este coeficiente é dado por:

São consideradas ainda três medidas auxiliares na verificação dos pressupostos (ou restrições) da regressão: diagnóstico de multicolinearidade (correlação cruzada entre variáveis independentes), análise da ausência de autocorrelação serial dos resíduos (diferença entre os valores reais e os valores preditos) e da existência de normalidade destes. Para o diagnóstico de multicolinearidade é usada a estatística Variance Inflation Factor (VIF), a qual é calculada estimando-se cada variável independente como se esta fosse dependente, regredindo-a em relação às demais. Se , não existe multicolinearidade; , a multicolinearidade é aceitável; , a multicolinearidade é problemática. A análise da autocorrelação serial é feita por meio do teste de Durbin-Watson (D-W). Sendo  o nível de significância do teste, conclui-se que existe ausência de autocorrelaçãoserial dos resíduos se a estatística D-W estiver próxima a 2. É verificada ainda a normalidade dos resíduos padronizados por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov, onde conclui-se que a distribuição dos resíduos é normal se o p_valor > (CUNHA, COELHO, 2009).

Neste trabalho, para todos os testes descritos, foi considerado um nível de significância  igual a 5%. A sistematização e a análise estatística dos dados foram realizadas por meio do Excel e do software Minitab.

3. Resultados e discussões

Inicialmente, uma análise exploratória mostrou que nove propriedades rurais amostradas apresentavam áreas totais atípicas e foram excluídas da análise. Assim, foram consideradas as informações de 116 propriedades no ajuste do modelo de regressão proposto.

Em seguida, para assegurar a inexistência de multicolinearidade entre as variáveis independentes, foi calculada a estatística VIF considerando todas as variáveis da Tabela 1. Verificou-se que as variáveis RAPT, RAGT, RPET e RNAT apresentaram VIF iguais a 55,5; 45,3; 40,6 e 13,1, respectivamente, indicando a existência de multicolinearidade problemática. Retirando da análise as variáveis RAPT e RNAT, as variáveis RAGT e RPET passaram a ter VIF iguais a 3,5 e 1,9, respectivamente, indicando multicolinearidade aceitável e foram, então, consideradas na análise. Logo, ficou afastada a existência de multicolinearidade inicial e confirmada a capacidade preditiva de um modelo de regressão linear por meio das demais variáveis.

Com a finalidade de explicar o quanto da variação na RBT se deve ao conjunto de variáveis independentes ou explicativas considerado, foi ajustado um modelo de regressão linear múltiplo a partir dos dados amostrais. Desta forma, o modelo de regressão obtido, conforme Tabela 2, foi:

TABELA 2 – Resumo dos resultados da análise de regressão linear múltipla.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos dados da pesquisa.

Quanto à significância do modelo de regressão, como p_valor < 5% (vide estatística F e respectivo p_valor na ANOVA da Tabela 2), pode-se afirmar que há evidências de que o modelo pode explicar e prever a variável Y. Da mesma forma, como p_valorARTO, p_valorATES, p_valorRAGT, p_valorRAPP e p_valorDIVER são menores do que 5% (vide estatísticas T e respectivos p_valores da Tabela 2), os parâmetros de tais variáveis se confirmaram significativos para o modelo. Logo, assegurou-se que, de acordo com a ordem crescente das estatísticas dos testes (em módulo), as variáveis independentes RAGT (proporção entre a renda agrícola e a renda bruta total), ARTO (área total do estabelecimento rural em hectares), RAPP (proporção entre a renda obtida através da aposentadoria e, ou, pensão e a renda bruta total), ATES (proporção entre o número de animais totais e a área total do estabelecimento rural) e DIVER (índice de diversificação) foram as que mais contribuíram para a explicação da RBT (renda bruta total), respectivamente.

As variáveis ARTO, ATES, RAGT e DIVER apresentaram coeficientes positivos, ou seja, estas se movimentam (individualmente) no mesmo sentido da RBT, quando mantidas as demais constantes. Por outro lado, a variável RAPP aparece com coeficiente negativo, indicando que esta se movimenta no sentido contrário ao da RBT, quando mantidas as demais constantes. 

O grau de ajustamento do modelo foi avaliado com base no coeficiente de determinação múltipla (R-quad na Tabela 2), cujo valor estabelece que cerca de 64,6% da variação da RBT dos estabelecimentos rurais pesquisados pode ser explicada pelas variáveis independentes consideradas significativas. Além disso, o teste de Kolmogorov-Smirnov(p_valor > 0,15) para os resíduos padronizados confirmou a normalidade destes. Finalmente, observou-se ainda que os resíduos não estão autocorrelacionados, pois a estatística de Durbin-Watson é aproximadamente igual a 2 (D-W = 1,83).

A variável RAGT (proporção entre a renda agrícola e a renda bruta total) foi aquela que mais contribuiu para a RBT. No município de Tupã e de Herculândia, o cultivo do amendoim e de mudas é bastante comum. No caso do cultivo do amendoim, a área destinada ao plantio é maior, logo a produção e a renda também são maiores. No que diz respeito ao plantio de mudas, apesar de não exigir grandes áreas produtivas, a renda é alta. Ressalta-se ainda que, neste caso, a melhoria da produtividade por meio de melhor utilização dos recursos e também da intensificação da produção, pode aumentar a RBT, trazendo benefícios para os produtores da região.

A variável ARTO (área total do estabelecimento rural em hectares) também apresentou influência significativa e positiva para a RBT, uma vez que o aumento da área total das propriedades implica no aumento da produção e, consequentemente, da RBT. Outro benefício que o aumento da área total das propriedades pode trazer é a redução dos custos, pois com a utilização de maior área, há o ganho em escala.

Esses resultados corroboram com aqueles obtidos, por exemplo, por Veiga (2002) e por Silva et. al. (2008), os quais reforçam que o tamanho das propriedades ainda é importante para a formação da renda, determinada por práticas agrícolas extensivas típicas da região estudada, que é uma tendência na agricultura brasileira.

A variável RAPP (proporção entre a renda obtida através da aposentadoria e, ou, pensão e a renda bruta total) também foi determinante para explicar a RBT, uma vez que o aumento desta forma de renda impacta negativamente na RBT. A condição para o produtor receber este tipo de renda é sinônimo de que este já não apresenta condições plenas de força de trabalho (envelhecimento da população rural), que pode se acentuar quanto menor for o número de membros na família que atua no estabelecimento rural.

Pinto et. al. (2010) ressaltaram que a pecuária é a base da maior parte dos sistemas produtivos de Tupã e de Herculândia, e evidenciaram a pecuária, sobretudo a de corte, como o processo de reprodução do capital mais utilizado nestes municípios, fatores que explicam a contribuição positiva da variável ATES (proporção entre o número de animais totais e a área total do estabelecimento rural) para a RBT. No entanto, suscita-se a hipótese de que há baixa eficiência na utilização dos recursos produtivos; portanto, há indícios, por exemplo, de uma baixa lotação de animais por área ou manejo inadequado dos sistemas produtivos de criação, o que inclui também a baixa qualidade das pastagens e, ou, dos animais. Logo, caberia uma intensificação da produção, expressa pelo aumento do número de animais, e por meio da melhoria da qualidade das pastagens e dos próprios animais.

Neste sentido, tem-se a significância da variável DIVER (índice de diversificação) para a RBT, onde a diversificação das atividades ganha peso, justamente pelo fato das lavouras serem empregadas para a renovação das pastagens. Silva et. al. (2008) relataram a importância da diversificação das formas de sustento na complementação da renda das propriedades, discutidas por diversos autores sob o conceito de pluriatividade (SCHNEIDER, 2003; WANDERLEY, 2003; MOREIRA, 2007; DOURADO, OLIVEIRA JR., 2010; etc.). A pluriatividade serve ainda para mostrar a transição da própria função da agricultura que, além de produzir alimentos e gerar empregos (favorecendo o processo de acumulação de capital), se apresenta como um setor plurifuncional, que não deve ser analisado apenas pela sua eficiência produtiva, mas também pela sua contribuição na preservação ambiental e na própria dinamização do espaço rural (MATTEI, 2007).  

4. Conclusão

A renda de estabelecimentos rurais familiares tem sido objeto de vários trabalhos acadêmicos no Brasil, visando conhecer a sua formação e buscar alternativas de geração de emprego e renda para o meio rural.

Neste sentido, os resultados apresentados são relevantes para a compreensão da lógica da composição da renda bruta total de estabelecimentos rurais familiares dos municípios de Herculândia, Pracinha e Tupã, dada a importância socioeconômica e a contribuição desses municípios ao desenvolvimento da Região Nova Alta Paulista.

A análise estatística mostrou que as variáveis, a) proporção entre a renda agrícola e a renda bruta total), b) área total do estabelecimento rural, c) proporção entre a renda obtida através da aposentadoria e, ou, pensão e a renda bruta total, d) proporção entre o número de animais totais e a área total do estabelecimento rural e, e) índice de diversificação, foram consideradas as mais significativas (a um nível de 5% de significância) na composição da renda bruta total dos estabelecimentos rurais pesquisados, ou seja, as atividades que geram renda não agrícola não foram relevantes ao estudo. Por outro lado, a renda agrícola foi apontada como a variável mais importante para a explicação da renda bruta total.

Sugere-se, portanto, que deve haver o surgimento de novas estratégias de exploração e de novos modelos de gestão para esses estabelecimentos rurais, visando o complemento da renda, a melhoria da qualidade de vida no campo (e, consequentemente, nos municípios pesquisados e na região), bem como a garantia de sobrevivência e de reprodução dessas unidades familiares, que dependem do meio no qual os agricultores estão inseridos.

Agradecimentos

Os autores agradecem a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo auxílio financeiro (Processo 2012/05979-2).

Referências Bibliográficas

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1. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agrárias, email: leo@fca.unesp.br
2. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Engenharia, email: sandra@tupa.unesp.br

3. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Engenharia, email: mauriciohiguchi@yahoo.com.br

4. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Engenharia, email: jucoracini@hotmail.com

5. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Engenharia, email: babidesan@hotmail.com

6. Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Engenharia, email: vini_bianchi@hotmail.com