Eco-efficiency of agricultural production in the Brazilian Amazon: determinant factors and spatial dependence

Silva, João Vitor Borges da; Rosano-Peña, Carlos; Martins, Michelle Márcia Viana; Tavares, Rafael Castro; Silva, Pedro Henrique Borges da

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Revista de Economia e Sociologia Rural

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Sumário

Artigo • Rev. Econ. Sociol. Rural 60 (spe) • 2022 • https://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.250907 copy

Eco-efficiency of agricultural production in the Brazilian Amazon: determinant factors and spatial dependence

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Abstract:

The agricultural production in the Amazon region has advanced exponentially. However, this economic growth has resulted in significant environmental impacts on the ecosystems of this biome, such as increased deforestation and degradation of biodiversity in the Amazon rainforest. Therefore, this article aimed to estimate the eco-efficiency of agricultural production in the municipalities of the Amazon biome, focusing on the determining factors and the spatial unfolding of this sustainability indicator. For that, we used the DEA methodology with double bootstrap and truncated regression (DEA-BTR) and the Moran Spatial Index. From the results, it was observed that the average eco-efficiency was 0.5490, indicating that the Amazonian municipalities could reduce the consumption of inputs and the pressure on biodiversity by 45.01% together with the maintenance of agricultural income and the preserved area. On the other hand, among the determining factors of sustainability of Amazonian agriculture, the level of education of the producer and technical assistance, being the most consistent exogenous variables of the models considered, were positively associated with the estimated eco-efficiency indexes. Furthermore, the Moran global index was positive and statistically significant, which demonstrated the presence of autocorrelation of agricultural eco-efficiency in the Amazon.

Keywords:
Amazon; agriculture; sustainability; DEA-BTR

Variável	Descrição
Inputs
$x_{1}$ - Área utilizada com lavouras	Área dos estabelecimentos destinada à produção agrícola (lavouras temporárias e permanentes), em hectares.
$x_{2}$ - Área utilizada com pastagens	Área dos estabelecimentos destinada a pastagens naturais e pastagens em boas condições (não degradadas), em hectares.
$x_{3}$ - Capital	Proxy: número de tratores, implementos e máquinas existentes nos estabelecimentos agropecuários em 2017.
$x_{4}$ - Despesas com insumos	Despesas com insumos para produção vegetal e animal (adubos, corretivos, sementes, compra de animais, agrotóxicos etc.), em mil reais (R$).
$x_{5}$ - Mão de obra	Pessoal ocupado nos estabelecimentos agropecuários em 2017 (assalariado e familiar).
Outputs
$y_{1}$ - Receita agrícola	Receita obtida com venda de produtos vegetais, em mil reais (R$).
$y_{2}$ - Receita pecuária	Receita obtida com venda de produtos de origem animal, em mil reais (R$).
Externalidades
$y_{3}$ - Área preservada	Consiste na área de matas e florestas dos estabelecimentos destinada à preservação permanente (APPs) ou reserva legal, em hectares.
$y_{b}$ - Impacto na biodiversidade	Índice de impacto na biodiversidade, que é calculado segundo o índice de Shannon (SHDI)¹ 1 O índice de Shannon é uma proxy muito utilizada na literatura de ecoeficiência para estimar o impacto da agricultura na biodiversidade. Ele é calculado por b1i=1/eSHDI, em que SHDI = −∑c=1Csci⋅ ln sci e sci=Áreaci/Áreai (Beltrán-Esteve et al., 2012, p. 918). Resumidamente, esse índice considera o número de culturas de um estabelecimento e sua regularidade de distribuição. A pressão na biodiversidade pode assumir valores entre 0 e 1, em que o valor da unidade representa estabelecimentos que produzem apenas um tipo de cultura, e, conforme este decresce e tende a zero, significa um maior número de culturas e uma distribuição mais regular entre elas. Portanto, uma maior especialização produtiva produz efeitos mais negativos na fauna e flora circunvizinhas, capturadas por indicadores próximos a 1. .

Variável	Média	Mediana	Desvio-padrão	Máximo	Mínimo
$x_{1}$ - Área utilizada com lavouras	14.751	3.089	37.994	345.397	30
$x_{2}$ - Área utilizada com pastagens	68.964	33.444	96.276	633.479	2
$x_{3}$ - Capital	239,76	107	371,71	2.562	0
$x_{4}$ - Despesas com insumos	63.985	24.284	119.878	1.000.792	259
$x_{5}$ - Mão de obra	4.418	3.296	4.263	48.246	304
$y_{1}$ - Receita agrícola	47.316	6.144	144.191	13.964.686	4
$y_{2}$ - Receita pecuária	45.016	23.107	61.338	498.545	82
$y_{3}$ - Área preservada	51.807	18.124	82.301	689.156	0
$y_{b}$ - Impacto na biodiversidade	0,59	0,61	0,26	0,99	0,07

Descrição	Determinístico ${\hat{θ}}_{i}$	Bootstrap ${\tilde{θ}}_{i}$
Média	0,6747	0,5490
Viés	-	0,1256
IC 95% sup.	-	0,6296
IC 95% inf.	-	0,4764
Mediana	0,6437	0,5534
Máximo	1,0000	0,8837
Mínimo	0,2024	0,1552

Variável	Coeficientes	IC inf. 2,5%	IC sup. 97,5%
Intercepto	2,950***	1,6738	4,2343
$z_{1}$ - Mão de obra familiar	-0,2353	-1,4429	0,9476
$z_{2}$ - Trabalho infantil	-1,5714	-4,7536	1,7234
$z_{3}$ - Assistência técnica	-5,0058***	-6,9892	-2,7039
$z_{4}$ - Escolaridade	-5,4207***	-7,7622	-2,8939
$z_{5}$ - Terras próprias	0,4689	-0,3550	1,2240
$z_{6}$ - Sexo	-1,5360	-3,8362	0,9665
$z_{7}$ - Crédito	3,1138***	0,9534	5,4037
${\hat{σ}}_{e}$	1,1232***	0,9724	1,2718

Variável	Coeficientes	IC inf. 2,5%	IC sup. 97,5%
Intercepto	11,8360**	1,2420	24,1561
$z_{1}$ - Mão de obra familiar	-5,8618	-18,1888	5,5244
$z_{2}$ - Trabalho infantil	-43,4379***	-84,1475	-15,2362
$z_{3}$ - Assistência técnica	-63,9630***	-104,3269	-29,6812
$z_{4}$ - Escolaridade	-75,4755***	-119,7423	-44,8918
$z_{5}$ - Terras próprias	-5,8644*	-13.7198	0,8378
$z_{6}$ - Sexo	24,7564**	6,030	47,3453
$z_{7}$ - Crédito	7,2765	-12,8158	31,9721
${\hat{\hat{σ}}}_{e}$	5,3502***	4,4172	7,3149

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[1] Fonte: elaborada pelos autores.