Estácio,Fernando(1975),AProgramaçãoLinearemAgricultura,Oeiras,FundaçãoCalousteGulbenkian Fernandes,L.,Rosado,M.,Marques,F.,Cachatra,A.,Pais,J.,Henriques,N.,Gomes,P.,Agostinho,F.,Horta,P.(2013),“Economicand environmentalindicatorsof Mertolengabeef cattle and Serpentina goat farmsin Montadoareas”in Acknowledging the Montados and Dehesas as High Nature Value Farming Systems: Implications for Classification and for Policy Support, ICAAM International Conference2013,MitraCampus,UniversityofÉvora Horta,Pedro(2013),AvaliaçãotécnicoͲeconómicadetecnologiasdeproduçãodebovinosdecarnenumaempresaagrícoladoDistrito deÉvora–contextosatualedecorrentedaPACpós2013,TesedeMestradoemEngenhariaZootécnica,UniversidadedeÉvora INE(2013),EstatísticasAgrícolas2012,Lisboa,InstitutoNacionaldeEstatística INE(1989,1999,2009),RecenseamentosAgrícolasde19891999e2009,Lisboa,InstitutoNacionaldeEstatística Marques, Carlos (1996), A Programação Linear: Conceitos, Interpretação Económica e Exercícios de Aplicação no Planeamento da EmpresaAgrícola–VolumeI,Évora,ColecçãoManuaisdaUniversidadedeÉvora,pp2Ͳ3 Rosenthal,R.E.(2008),GAMSͲAUser’sGuide,Washington,DC,USA
[1123]IDENTIFICAÇÃODEÁREASHOMOGÉNEASDEDESENVOLVIMENTONAREGIÃO CENTROCOMRECURSOÀANÁLISEMULTIVARIADA 1
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SuzeteCabaceira ,LuísQuintaͲNova ,PauloFernandez 1
EscolaSuperiorAgráriadoInstitutoPolitécnicodeCasteloBranco,Portugal,
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[email protected] 3 EscolaSuperiorAgráriadoInstitutoPolitécnicodeCasteloBranco,Portugal,
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NumcenáriodePACpós2013caracterizadoporobjectivosdeâmbitoeconómico,ambientaleterritorial,a produçãodebovinosdecarnenasexploraçõesdoSuldePortugalpodeterumpapelmuitoactivonoquadro deumaagriculturasustentáveleeconomicamenteviável. Estetrabalhoevidenciaqueosapoiosfinanceirosdirectoseindirectossãoimportantesparaosectormasos parâmetros técnicos também têm obviamente consequências nos resultados económicos. Nos modelos estudadosconsideraramͲsediferentesníveisdetaxadefertilidadeepercebeuͲseoseuefeitonaviabilidade daactividade. Autilizaçãoderaçasautóctones,comoéocasodaMertolenga,podeedeveserumaopçãoprioritáriapara osplanosdeexploraçãodeempresasagroͲpecuárias,contudoaproduçãodeanimaisemlinhapuraderaça Mertolenga continua a ser pouco competitiva. Para que os produtores possam optar pela linha pura é necessárioreforçarasmedidasagroͲambientais,nomeadamenteopagamentocomplementaràmanutenção de raças autóctones, já que o nível de preços dos produtos comercializados não tem atingido valores suficientemente compensadores e estabilizados no tempo. O cruzamento industrial a partir de linha mãe raçaMertolengadeveserentendidocomocomplementardaproduçãoemlinhapura,peloqueaonívelda políticaagrícolaterãodesedelinearmedidasedefinirprocessosdeaplicaçãoqueresultemnacoͲexistência equilibradadosdoismodelosdeprodução. Osprodutoscomqualidadereconhecida (casodo VitelãoMertolengoDOP)ouquetêmnotóriaqualidade complementada também pelo próprio sistema de produção (estruturas, tecnologia, itinerário técnico), teriam no preço dos produtos e, implicitamente, no preço ao produtor o instrumento de valorização do processo produtivo. O mesmo deveria acontecer relativamente à alteração dos modos de produção para formasambientalmenteesocialmentemaisbenéficas.Averdadeéqueopreçoaoprodutornãoincorpora essa qualidade acrescida e reconhecida, pelo que acabam por ser as ajudas agroͲambientais – raças autóctonesealteraçãodosmodosdeprodução–quedeterminamasescolhasdosprodutores. Defactoéevidenteaimportânciadasajudasàproduçãoparaaviabilidadedaactividade,assumindoqueas performancestécnicassesituempelomenosanívelregular.Omododeproduçãobiológicoeaprodução integrada adaptamͲse perfeitamente à produção de bovinos de carne em extensivo no Alentejo, promovendosistemasprodutivosdemenorimpactoambientalereforçandooequilíbrioentreproduçãoe ecossistema. AreformadaPACpós2013paraempresascomcaracterísticassemelhantesàestudadanestetrabalhopode serfavorável.Naópticaregionalenacional,comodesligamentototaldasajudasdirectaseimplementação do Pagamento Base terminarão provavelmente os direitos de vaca aleitante, pelo que poderão surgir alteraçõesnonúmerodeprodutoresenadimensãodosefectivosbovinosdevocaçãocarne,comdestaque paraocasodoAlentejopeladimensãofísicadasexploraçõesevariaçõesdacomposiçãodaSAU(sobretudo aumento de superfície de pastagens permanentes e de área disponível para consociações forrageiras). Assim,umadashipótesespossíveispoderáseroaumentodaprodução,casooníveldeconsumopercapita nacionalsesitueemvalorpróximode17kg(segundoINEͲ2013acapitaçãofoide16,6kgem2012,18,2em 2011,19,2em2010)esepretendamelhorarograudeaprovisionamentodopaísereduziroelevadocusto deimportaçõesdecarnedebovino. Referências
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RESUMO. A Infraestrutura de Dados Espaciais transfronteiriça entre Portugal e Espanha (IDEͲOTALEX), associadaaoprojetoOTALEXC,queconstituioObservatórioTerritorialeAmbientalAlentejoͲExtremaduraͲ Centro,temdesenvolvidoumasériedeindicadores,distribuídosporquatrovetores(territorial,ambiental, social e económico), que servem de base ao vetor de sustentabilidade. No estudo apresentado consideraramͲseos77municípiosintegradosnaáreadejurisdiçãodaCCDRCentro.NestaregiãoverificamͲ se assimetrias correspondentes a diferentes níveis de desenvolvimento económico e social. Deste modo houveanecessidadedeidentificaráreashomogéneasque,faceàssuascaracterísticasdedesenvolvimento, sejampassíveisdemedidasidênticasdeplaneamentoterritorial.Comoobjetivodeefetuaroagrupamento dosmunicípiosemníveissimilaresdedesenvolvimentosocioeconómico,aplicouͲseaanálisedeclustersàs variáveissocioeconómicasdecadamunicípio.ProcedeuͲse,ainda,àrealizaçãodeanálisesdeautocorrelação espacialaplicadasaostemasvetoriais,comoobjetivodeagruparosmunicípioscombasenaproximidade dosvalores. PalavrasͲchave:Análisemultivariada;regiõeshomogéneas;regiãoCentro;DesenvolvimentoRegional MULTIVARIATE PROCEDURES FOR IDENTIFYING HOMOGENEOUS DEVELOPMENT AREAS IN CENTRO REGIONOFPORTUGAL ABSTRACT. The transnational Spatial Data Infrastructure betweenPortugal and Spain (SDIͲOTALEX), in the aim of the OTALEX C project, that constitutes the Territorial and Environmental Observatory AlentejoͲ ExtremaduraͲCentro,developedasetofindicatorsrelatedwithfourvectors(territory,environment,social aspectsandeconomy),allofthemareimportanttodefinesustainability. Inthisstudy77municipaladministrativeunitsbelongingtoCentroofPortugal(NUTIIlevel).Inthisregion thereareasymmetriesthatcorrespondtodifferentlevelsofeconomicandsocialdevelopment.Thanitwas importanttoidentifyhomogeneousareasthat,concerningtheirdevelopmentcharacteristics,needthesame approachintermsofregionalandlanduseplanning.Inordertoaggregatethemunicipalunitsinthesame socialandeconomicclusters,aclusteranalysiswasmadeusingthesocioeconomicdataofeachmunicipality. Atthesametime,spatialautocorrelationanalysiswasappliedtospecificvectorlayers,withtheobjectiveof aggregatemunicipalunitswithsimilarvalues. Keywords:Centroregion;homogeneousregions;multivariateanalysis;regionaldevelopment 1.Introdução A Infraestrutura de Dados Espaciais transfronteiriça entre Portugal e Espanha (IDEͲOTALEX), associada ao projeto OTALEX C, que constitui o Observatório Territorial e Ambiental AlentejoͲExtremaduraͲCentro, tem desenvolvido uma série de indicadores, distribuídos por quatro vetores (territorial, ambiental, social e económico),queservemdebaseaovetordesustentabilidade. NopresenteestudoconsideraramͲseos77municípiosintegradosnaáreadejurisdiçãodaCCDRCentro. NestaregiãoverificamͲseassimetriascorrespondentesadiferentesníveisdedesenvolvimentoeconómicoe social(e.g.:SoukiaziseAntunes,2004).Destemodoexisteanecessidadedeidentificaráreashomogéneas que,faceàssuascaracterísticasdedesenvolvimento,sejampassíveisdemedidasidênticasdeplaneamento territorial. OsdiferentesmunicípiosdaregiãoCentroforamagregadoscomrecursoaumametodologiadeanálisede clusters,nosentidodeencontrarumahomogeneidadesocioeconómica.Paratal,selecionouͲseumconjunto deindicadores(Quadro1)desenvolvidosnoâmbitodoprojetoOTALEXCerepresentativosdasuasituação económicoͲsocial. Quadro1:Variáveissocioeconómicas
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2.METODOLOGIA Com o objetivo de efetuar o agrupamento dos municípios em níveis similares de desenvolvimento socioeconómico, aplicouͲse a análise de clusters às variáveis socioeconómicas de cada município (Jackez, 2008). ProcedeuͲseaindaàrealizaçãodeanálisesdeautocorrelaçãoespacialaplicadasaostemasvetoriais,como objetivodeagruparosmunicípioscombasenaproximidadedosvalores(Goodchild,1986).Paraesteefeito, utilizouͲseaferramentaMappingClustersdoprogramaArcGIS.
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Figura1:FerramentaMappingClusters. NarepresentaçãoespacialestafunçãoresultanosseguintesatributosCOType: ͲHH:clusteraltaͲalta(agrupamentodevaloresaltosepróximos); ͲLL:clusterbaixaͲbaixa(agrupamentodevaloresbaixosepróximos); ͲNãosignificativo:nãoseenquadramnosagrupamentos,poisapresentamníveisvariados,assimcomoos valoresdosvizinhos. De modo a determinar os grupos homogéneos recorreuͲse ao método hierárquico aglomerativo de formação de clusters. Esta análise foi realizada com recurso a vários critérios de agregação e a diversas medidas de distância. Entre os vários critérios de agregação, o UPGMA (Unweighted Pair Group Method usingArithmeticAverages)foioquepermitiuobterumamelhordiferenciaçãodosmunicípios. Neste método a distância entre dois grupos é calculada como a distância média entre todos os pares de objetos dentro de cada grupo, revelandoͲse eficiente na interpretação de situações em que os objetos se encontram agregados naturalmente em formações distintas entre si, bem como na interpretação de agrupamentosmaisalongados. 3.RESULTADOS Emtermosglobais,podemosreferirqueépossíveldistinguir4níveisdedesenvolvimentonaRegiãoCentro dePortugal,emque,cadanívelcorrespondeaumcluster,comoaseguirseapresenta. Cluster I Ͳ “Áreas desenvolvidas” Ͳ 6 municípios do litoral: Águeda, Cantanhede, Figueira da Foz, Marinha Grande,MontemorͲoͲVelhoePombal,3municípiosdaBeiraInterior/CovadaBeira:CasteloBranco,Guarda eCovilhã.CaracterizamͲseporapresentaremtaxasdeatividadeetaxasdeempregosuperioresàmédiada região.Osíndicesdedependênciasãobaixoseosíndicesdejuventudesãoelevados. ClusterIIͲ“Áreaspoucoamedianamentedesenvolvidas”Ͳgrandemaioriadosmunicípiosdaregião.Estão numpatamarintermédioanívelsocioeconómico,sendomenoscarenciadosqueosdoclusterIIImasmais desfavorecidosqueosdoclusterI.EsteclustersubdivideͲsenosseguintessubͲclusters: SubͲclusterIIaͲ14municípiosdointeriorcombaixadensidadedemográfica,distribuídospelassubͲregiões doPinhalInterior,SerradaEstrelaeBeiraInteriorNorte. SubͲclusterIIbͲ26municípiosdistribuídospelafaixacentral,predominandonassubͲregiõesdeDãoͲLafõese PinhalInteriorNorte. SubͲclusterIIcͲ15municípiosdistribuídosportodaaregiãoCentro,evidenciandoalgumpredomínionasubͲ regiãodoBaixoVouga. ClusterIIIͲ“Áreasruraismenosdesenvolvidas”Ͳmunicípiosdebaixadensidadepopulacionallocalizadosno interiordoterritório:5municípiosdaBeiraInteriorͲAlmeida,IdanhaͲaͲNova,Sabugal,VilaVelhadeRódãoe Penamacor;2municípiosdoPinhalInteriorͲOleirosePampilhosadaSerra.Apresentaumapopulaçãomuito envelhecida,comumataxadenatalidademuitobaixaeumataxademortalidademuitoelevada,traduzindoͲ senumsaldonaturalnegativoacentuado.Apercentagemdepopulaçãoativaémuitoreduzida. ClusterIVͲ“Áreasmaisdesenvolvidas”Ͳmunicípiosdafaixalitoraledetransiçãoparaointerior. SubͲclusterIVaͲIncluiAveiro,Coimbra,LeiriaeViseu.CaracterizaͲseporumadensidadepopulacionaleuma taxadenatalidadeelevadas,bemcomoumataxademortalidadereduzidafaceàmédiaregional.RegistaͲse umpesosignificativodapopulaçãojovemedapopulaçãoativa. SubͲcluster IVb Ͳ Dois municípios localizados na faixa costeira do distrito de Aveiro Ͳ Ílhavo e Ovar. Apresentam os valores mais elevados do índice de juventude e os valores mais baixos do índice de dependênciatotal. Para uma melhor visualização, posicionamento e localização dos municípios que integram os clusters identificadosanteriormente,procedeuͲseaumarepresentaçãocartográfica(Figura2)onde,deacordocom a delimitação das áreas homogéneas, rapidamente se consegue identificar e compreender os diferentes níveisdedesenvolvimento.
Figura3:Representaçãoespacialdosclusterscorrespondentesaáreashomogéneasdedesenvolvimento CombasenarepresentaçãoespacialdosclustersdiferenciadospeloCOType,referentesàsvariáveisTaxade Crescimento Natural e Taxa de Atividade é evidente a assimetria litoral versus interior na região Centro à semelhançadoquesucedenoutrasregiõesdopaís.
Figura 4: Representação espacial dos clusters diferenciados pelo COType, referentes às variáveis Taxa de CrescimentoNaturaleTaxadeAtividade EmtermosespaciaispodereferirͲsequeasáreasclassificadasrefletemocomportamentodasvariáveis,pelo que se observaram diferentes níveis de desenvolvimento com alguma diferenciação. Assim, com base nos resultadosobtidosediscussãodosmesmosconsegueͲsedarrespostaàhipótesedeinvestigação,ondese pode tendo verificado uma clara classificação dos clusters leva a concluir a existência de assimetrias regionais. 4.CONSIDERAÇÕESFINAIS
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Talcomosucedeunoutrosestudossimilares(Coutinhoetal.,2011;MoraiseFernandes,2011)astécnicas estatísticasutilizadaspermitiramumaidentificaçãodosmunicípiosqueseagrupamporcluster,pois,detêm característicassemelhantesrelativamenteàsvaráveissocioeconómicasselecionadas. Osmunicípiosdebaixadensidadepopulacionalcomumapercentagemdepopulaçãoativamuitoreduzida, localizados no interior do território, designadamente na zona raiana e no Pinhal Interior, correspondem a áreasruraismenosdesenvolvidas,caracterizandoͲsepelaexistênciadeumapopulaçãomuitoenvelhecida, comumataxadenatalidademuitobaixaeumataxademortalidademuitoelevada,traduzindoͲsenumsaldo naturalnegativoacentuado. Nasituaçãooposta,emtermosdedesenvolvimento,temosoclusterdas“Áreasmaisdesenvolvidas”queé formado por municípios da faixa litoral e de transição para o interior. Estes caracterizamͲse por uma densidadepopulacionaleumataxadenatalidadeelevadas,bemcomoumataxademortalidadereduzida faceàmédiaregional.RegistaͲseumpesosignificativodapopulaçãojovemedapopulaçãoativa. Referencias
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MoraisA.eFernandes,P.(2011).“AssimetriaRegionaisnaRegiãoNortedePortugal.UmaAnálisedeClusters”.17.ºCongressoda APDR.Bragança. Coutinho, M., Soares, M., e Maria, J. (2011) “Desigualdades Regionais em Portugal Continental: Uma Análise de Estatística Multivariada”.Consultadoem30deAbrilde2011,dehttp://www.deetc.isel.ipl.pt/jetc05/CCTE02/papers/finais/Matematica/63.PDF. Goodchild,M.F.(1986)“Spatialautocorrelation”.GeoBooks,Norwich. Jackez, G. (2008). “Spatial Cluster Analysis”. Chapter 22 In “The Handbook of Geographic Information Science”, S. Fotheringham & J.Wilson.BlackwellPublishing,pp.395Ͳ416. Soukiazis,E.,eAntunes,M.(2004).“AevoluçãodasdisparidadesregionaisemPortugalaoníveldasNUTIII.Umaanáliseempíricacom basenosprocessosdeconvergência”.RevistaPortuguesadeEstudosRegionais,6,pp.65Ͳ85.
[1007]CONDICIONANTESDADINÂMICAPRODUTIVADEMILHOETRIGONOBRASIL. UMESTUDOCOMDADOSEMPAINEL DilamarDallemole1,JoséRamosPiresManso2 1Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) – Brasil, Av. Independência, 3751, Palmeira das Missões Ͳ CEP: 98.300Ͳ000, EͲmail:
[email protected]ͲTelefone:+555599817588,BolsistadoCNPqͲBrasil 2UniversidadedaBeiraInterior(UBI)–Portugal,RuaSineiro,SN,CovilhãͲCEP:6200Ͳ209,EͲmail:
[email protected]ͲTelefone:+351275319656
RESUMO. O comércio internacional de commodities tem intensificado um processo de significativas transformaçõesnosetoragropecuário,basedasprincipaiscadeiasagroalimentaresemtodasaspartesdo mundo. Regulamentações supranacionais acabam por ser incorporadas ao processo produtivo que, associadasaoaumentonademandaporalimentos,intensificamasexigênciasepressionamosetorprimário. Envolto a tais condicionantes, os mercados de milho e trigo no Brasil, assim como nos demais países produtores, ajustamͲse e evoluem de acordo com os novos paradigmas. Por se tratarem de mercados responsáveis por expressivos impactos econômicos, tornaͲse oportuno conhecer os determinantes da produção e compreender a dinâmica das relações destes, assim como, os impactos na agricultura, considerada setor chave para a seguridade alimentar. Sob esse aspecto, o horizonte voltaͲse para a determinaçãodoscondicionantesdaproduçãodemilhoetrigo,cujoobjetivotendeparaaidentificaçãodas categorias de maior influência sobre a oferta. Para tanto, empregouͲse o modelo analítico de Dados em Painel,nosentidodeidentificarquaiscategoriassãoresponsáveispelasalteraçõesnaoferta,comasdevidas magnitudes. Os resultados apontam para a necessidade de políticas moderadas de ajuste de câmbio, incentivo as exportações e ao consumo, pois tratamͲse dos fatores mais importantes no que se refere a impactossobreaprodução.Acorrelaçãopositivadestesemrelaçãoàprodução,tendeaestimularosetor produtivo,assimcomo,ocrescimentoefortalecimentodestesmercados. Palavraschave:Milho;Trigo;Produção;DadosemPainel. CONDITIONSOFDYNAMICPRODUCTIONOFCORNANDWHEATINBRAZIL.APANELDATAAPPROACH ABSTRACT.Theinternationaltradeofcommoditieshasintensifiedaprocessofsignificanttransformationin theagriculturalsector,themainbaseofagrifoodchainsinallpartsoftheworld.Supranationalregulations areincorporatedintotheproductionprocess,associatedwiththeincreaseindemandforfood,intensifythe demandsandpressureontheprimarysector.Wrappedtotheseconditions,themarketsofcornandwheat in Brazil, as in other producer countries, adjust and evolve according to new paradigms. Because these markets account for significant economic impacts, it is desirable to know the determinants of production and understand the dynamics of these relationships, as well as impacts on agriculture, considered a key sector for food security. In this respect, the horizon turns to the determination of the conditions of productionofcornandwheat,whoseaimtendstoidentifythecategoriesofgreatestinfluenceonsupply. Forthis,wasusedtheanalyticalmodelofPanelData,inordertoidentifywhichcategoriesareresponsible
