Dyphullsboring

4.5.1 - Análise da adequação da amostra à análise fatorial

A base de dados do presente estudo tem 125 observações organizadas em cross – section (referentes aos municípios que integram as áreas de estudo), e 28 variáveis explanatórias, perfazendo uma proporção de 4,4 observações por variável, o que atende aos requisitos para a realização das demais análises de adequação da amostra à realização da análise fatorial.

O valor calculado da Medida de Adequação da Amostra de Kaiser-Meyer-Olkin é de 0,564, o que demonstra a adequação mediana da amostra ao método estatístico proposto.

Por fim, tem-se que o valor calculado do Teste Bartlett de Esfericidade tem um valor aproximado de X2 _{de 1328,027, com 378 graus de liberdade, sendo este valor superior ao} valor crítico, rejeitando-se, portanto, a hipótese de nulidade de que as variáveis não apresentam correlação.

Os resultados obtidos demonstram que o conjunto de dados utilizados é adequado para a realização da análise fatorial.

4.5.2 - Seleção do número de fatores

Na Tabela 4.1 são apresentados os eigenvalues e a variância dos 8 primeiros fatores calculados, que correspondem a 75,27% da variância total dos dados da amostra.

Tabela 4.1 – Eigenvalues, variância parcial e variância acumulada dos 9 primeiros fatores

Fator Eigenvalues Variância total explicada pelo fator _(%) Variância acumulada _(%)

1 6,513 23,261 23,261 2 4,341 15,502 38,763 3 2,849 10,176 48,939 4 1,996 7,128 56,066 5 1,650 5,891 61,957 6 1,463 5,224 67,181 7 1,258 4,491 71,672 8 1,009 3,603 75,276

Ao aplicar os critérios de seleção de número de fatores proposta por Hair Junior et al. (2010), sejam eles os fatores apresentem eigenvalues superior a 1, cada fator selecionado represente no mínimo 5% da variância total e o conjunto de fatores selecionados representem no mínimo 60% da variância total, tem-se a seleção de 6 fatores propostos (em negrito na Tabela 4.1), que contemplam 67,18% da variância total do conjunto dos dados analisados.

4.5.3 - Estudo da composição dos fatores

Na Tabela 4.2 são apresentadas as cargas fatoriais das variáveis para os 6 fatores selecionados, após ajuste de rotação Varimax da matriz de fatores. Seguindo a recomendação de Hair Junior et al. (2010), foram consideradas como variáveis significativas, para uma amostra de 125 observações, aquelas que apresentaram carga fatorial acima de 0,5 e cujos valores encontram-se em negrito na Tabela 4.2.

Tabela 4.2 – Cargas fatoriais dos 6 primeiros fatores resultantes da análise fatorial

Variável Fator

1 2 3 4 5 6

Valor da cabeça de boi abatida em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município 0,9727 -0,0585 0,0168 0,0648 -0,0195 -0,0595 Valor da produção de arroz em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município 0,9550

-0,0777 0,0304 -0,0288 -0,1035 -0,1307 Valor da produção de feijão em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município 0,9367

-0,1323 0,1138 0,1007 -0,0373 -0,1311 Valor da produção de milho em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município

0,9077 -0,0679 0,0238 -0,0284 -0,1446 -0,1078

Valor da produção de mandioca em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município 0,8399

0,0156 -0,2028 -0,0099 0,1564 0,1247 Volume de crédito captado em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município

-0,0407 0,9337 -0,1392 -0,0432 0,0400 0,0709 Proporção entre o número de estabelecimentos que usam adubo em

lavoura e número total de estabelecimentos, no município

-0,0443 0,9191 -0,1711 -0,0373 0,0098 0,1417 Despesas com insumos vegetais em relação à área útil dos

estabelecimentos agrícolas, no município -0,0665 0,7731 -0,1626 -0,0324 -0,0520 0,2097 Número de tratores em relação à área útil dos estabelecimentos

agrícolas, no município

-0,1334 0,7546 -0,2534 0,0943 0,0501 0,3556 Proporção entre a área arrendada e a área total dos estabelecimentos

rurais, no município

-0,0941 0,7315 -0,1591 0,0203 0,0053 0,0360 Porção da área do município com declividade entre 8,1 e 20o _{0,0258 -0,1980 0,9390 0,0269 -0,1350 -0,0450}

Porção da área do município com declividade entre 0 e 3o _{-0,0126 0,3094 -0,8856 -0,0876 -0,1015 0,1905}

Porção da área do município com declividade entre 20,1 e 45o _{-0,0301 -0,1092 0,8339 -0,1157 -0,1182 0,0814}

Porção da área do município com declividade entre 3,1 e 8o _{0,0094 -0,3550 0,6935 0,1295 0,2890 -0,2866}

Proporção entre a área de assentado sem titulação definitiva e a área total dos estabelecimentos rurais, no município

0,0184 -0,0402 -0,0202 0,8822 -0,1159 -0,0324 Proporção entre a área total dos estabelecimentos de propriedade

própria e a área total dos estabelecimentos rurais, no município

0,0014 -0,0735 0,0600 -0,8463 0,2085 0,0755 Proporção entre a área em parceria e a área total dos

estabelecimentos rurais, no município

0,0245 -0,0739 0,1011 0,6577 -0,0525 0,0222 (continua)

Tabela 4.2 – Cargas fatoriais dos 6 primeiros fatores resultantes da análise fatorial (continuação)

Variável Fator

1 2 3 4 5 6

Despesas com insumos animais em relação à área útil dos

estabelecimentos agrícolas, no município -0,0632 -0,1522 0,0052 -0,2094 0,8419 0,0497 Densidade da malha rodoviária do município -0,1429 0,0228 -0,1872 -0,0154 0,6992 0,3457 Proporção entre o número de estabelecimentos que usam

agrotóxicos e o número total de estabelecimentos, no município

0,0059 0,4945 0,0678 -0,1500 0,6829 -0,1051 Renda urbana per capita no município, no ano de 2006 -0,2574 0,1949 -0,0813 -0,0802 0,1691 0,7150 Proporção entre o número de estabelecimentos que usam adubo em

pastagem e o número total de estabelecimentos, no município

0,0805 0,3613 -0,2715 -0,0245 -0,1106 0,6355 Valor da produção de soja em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município

0,2631 -0,2121 -0,1012 -0,0292 -0,0834 -0,3979 Porção da área do município com declividade acima de 45o _{-0,0897 -0,0501 0,1754 -0,1785 -0,0653 -0,1813}

Porção da área do município com solos nas classes: nitossolos,

argissolos, latossolos -0,0343 0,0541 -0,0517 0,0818 -0,0523 -0,0600

Porção da área do município com solos nas classes: plintossolos, eluvissolos, espodissolos, neossolos flúvico, neossolos quartzênico

-0,1509 0,1629 -0,2284 0,1635 -0,1171 0,0391 Proporção entre a área ocupada e a área total dos estabelecimentos

rurais, no município

0,0019 -0,0746 -0,0391 0,1808 -0,2057 -0,1133 Porção da área do município com solos nas classes: afloramentos

rochosos, cambissolos, neossolos litólicos, gleissolos

Observa-se que, do conjunto inicial de 28 variáveis, 20 formaram 6 agrupamentos que explicam cerca de 67% da variância total da amostra. Os fatores de 1 a 6 foram nomeados de acordo com as variáveis significativas (com valores positivos e acima de 0,5) que os compõem, de forma a sintetizar seus significados, conforme apresentado no Quadro 4.6.

Como, neste estudo, o agrupamento das variáveis é uma etapa prévia de uma análise de regressão múltipla, valores absolutos significativos (ou seja, acima de 0,5), mas com sinal negativo, foram descartados, dada a indicação de que apresentavam alta correlação com as demais variáveis, no entanto, em comportamento contrário.

O primeiro agrupamento formado é composto pelos valores da produção agrícola das culturas típicas da agricultura familiar e o preço da produção pecuária, mostrando forte relação entre seus preços.

Destaca-se a ocorrência de fatores compostos por variáveis relativas ao uso de tecnologia na agropecuária e acesso ao crédito, renda urbana per capita e densidade da malha viária, como observado nos fatores 2, 5 e 6. Este resultado mostra a estreita relação entre a intensidade tecnológica na agricultura e outros fatores relacionados à rentabilidade das atividades agropecuárias.

As cargas fatoriais das variáveis presentes no fator “Agricultura Tecnificada e Crédito” evidenciam a relação entre o acesso ao crédito e o uso de tecnologia na agricultura, por meio da mecanização e o nível de despesas com insumos agrícolas. Merece especial atenção o fato de a variável “arrendatário” compor este fator, o que sinaliza para a ideia de que este agente econômico compreende a agricultura como um investimento, assegurando, por meio de arrendamento, seu acesso à terra, captando recursos e investindo em tecnologia em sua atividade econômica.

A presença das variáveis referentes à busca de acesso à terra (parceria e assentamentos da reforma agrária) presentes no fator “Direito de Propriedade” evidencia a importância do acesso à terra como condição para a produção agrícola.

Quadro 4.6 – Agrupamento e denominação dos fatores selecionados

Nome do fator Número _{do fator} Variáveis Agrupadas _fatorial Carga

Valor da produção

agropecuária 1

Valor da cabeça de boi abatida em relação à área útil dos estabelecimentos rurais, no município

0,9727 Valor da produção de arroz em relação à área útil dos

estabelecimentos rurais, no município

0,9550 Valor da produção de feijão em relação à área útil

dos estabelecimentos rurais, no município

0,9367 Valor da produção de milho em relação à área útil

dos estabelecimentos rurais, no município

0,9077 Valor da produção de mandioca em relação à área

útil dos estabelecimentos rurais, no município

0,8399

Agricultura tecnificada e

crédito

2

Volume de crédito captado em relação a área útil dos estabelecimentos rurais, no município

0,9337 Proporção entre o número de estabelecimentos que

usam adubo em lavoura e o número total de estabelecimentos, no município

0,9191 Despesas com insumos vegetais em relação à área

útil dos estabelecimentos agrícolas, no município

0,7731 Número de tratores em relação à área útil dos

estabelecimentos agrícolas, no município

0,7546 Proporção entre a área arrendada e a área total dos

estabelecimentos rurais, no município

0,7315

Relevo 3

Porção da área do município com declividade entre

8,1 e 20o 0,9390

Porção da área do município com declividade entre

20,1 e 45o 0,8339

Porção da área do município com declividade entre

3,1 e 8o 0,6935

Direito de

propriedade 4

Proporção entre a área de assentado sem titulação definitiva e a área total dos estabelecimentos rurais,

no município

0,8822 Proporção entre a área em parceria e a área total dos

estabelecimentos rurais, no município 0,6577 Agropecuária

tecnificada e malha viária

5

Despesas com insumos animais em relação à área útil dos estabelecimentos agrícolas, no município

0,8419 Densidade da malha rodoviária do município 0,6992 Proporção entre o número de estabelecimentos que

usam agrotóxicos e o número total de estabelecimentos, no município

0,6829

Pecuária tecnificada e renda

urbana per capita

6

Renda urbana per capita no município, no ano de 2006

0,7150 Proporção entre o número de estabelecimentos que

usam adubo em pastagem e o número total de estabelecimentos, no município

4.5.4 - O ajuste do modelo de regressão múltipla

Os scores gerados para cada uma das observações para os 6 fatores selecionados foram utilizados no ajuste de uma regressão múltipla, conforme o modelo empírico inicial

e

fator

fator

fator

fator

fator

fator

f

y



(

1

_i,

2

_i,

3

_i,

4

_i,

5

_i,

6

_i,

)

, Equação 4.3

em que y = relação entre a área desmatada e a área total do município, fatores 1 a 5 = scores dos fatores selecionados, i = municípios que compõem a amostra e = erro do modelo

Os sinais esperados dos coeficientes da regressão múltipla de acordo com a moldura analítica proposta por Angelsen (2007) são apresentados no Quadro 4.7.

Quadro 4.7 – Sinais esperados dos coeficientes estimados na regressão múltipla

Número

do fator Nome do fator

Sinal esperado segundo a moldura analítica de Angelsen (2007) Sinal esperado no modelo econométrico proposto 1 Valor da produção

agropecuária Positivo Positivo

2 Agricultura tecnificada e _crédito

Agricultura tecnificada –

indeterminado Indeterminado Crédito - positivo

3 Relevo Positivo Positivo

4 Direito de propriedade Indeterminado Indeterminado 5 Agropecuária tecnificada _{e malha viária}

Agropecuária tecnificada _–

indeterminado Indeterminado Malha viária - positivo

6 _{renda urbana per capita} Pecuária tecnificada e

Pecuária tecnificada - indeterminado

Indeterminado Renda urbana per capita -

negativo

Observa-se que a análise fatorial realizada agrupou, em alguns casos (fatores 2, 5 e 6), dois fatores de rentabilidade distintos propostos na moldura analítica de Angelsen (2007), o que sinaliza a limitação dos modelos teóricos em contemplar a complexidade e as relações presente nos estudos empíricos. Como esta aglutinação inclui fatores com sinais distintos, optou-se por considerar, para esses fatores, o sinal esperado como indeterminado.

Ressalta-se também que fatores referentes à tecnificação das atividades agropecuárias e à definição do direito de propriedade têm sinal esperado indeterminado na moldura teórica

proposta (Angelsen, 2007) porque seus comportamentos dependem de condições específicas, podendo agir de forma a promover ou evitar o desmatamento.

Os sinais positivos quanto ao fator “relevo” e “valor da produção agropecuária” foram mantidos positivos, conforme previsto pelo autor.

4.5.4.1 - Resultados da regressão do modelo empírico inicial

Os resultados do ajuste estatístico do modelo empírico inicial são apresentados na Tabela 4.3. Os p-valores são considerados significativos, a 5% de probabilidade de erro.

Observa-se que o valor de R2 _{modificado do modelo empírico inicial foi 0,674. O teste de}

significância de F, proposto por Gujarati (2006), resultou em um valor de F calculado de 45,79, enquanto o valor de F tabelado, para 5% de significância do erro, com 5 graus de liberdade de numerador e 119 graus de liberdade no denominador, é de 2,29. Como o valor de F calculado é maior que o valor de F tabelado, pode-se descartar a hipótese de nulidade do teste e considera-se que o valor do coeficiente de determinação do modelo é significativo.

Os valores calculados de FIV para todos dos coeficientes estimados foram iguais a 1, permitindo desconsiderar a existência de multicolinearidade entre as variáveis explanatórias. Este resultado condiz com o esperado, dado que as variáveis explanatórias correspondem a scores resultantes da análise fatorial realizada com o objetivo de agrupar variáveis correlacionadas e, por consequência, minimizar a correlação entre os agrupamentos propostos.

Tabela 4.3 – Resultados do ajuste da regressão para o modelo inicial

Variáveis independentes

Coeficientes não padronizado

FIV

In document Spenninger og deformasjoner i additivt tilvirkede komponenter (sider 25-0)