PRODUTIVIDADE DO ARROZ NO RIO GRANDE DO SUL: UMA ANÁLISE
REGIONAL
Camila Kraide Kretzmann
Mestre em Teoria Econômica pelo PCE/UEM
Programa de Pós-Graduação em Economia
Universidade Estadual de Maringá
Diego Figueiredo Dias
Mestre em Teoria Econômica pelo PCE/UEM
Programa de Pós-Graduação em Economia
Universidade Estadual de Maringá
Ricardo Luis Lopes
Doutora em Economia Aplicada pela ESALQ/USP
Professor Associado do Departamento de Economia
Universidade Estadual de Maringá
José Luiz Parré
Doutora em Economia Aplicada pela ESALQ/USP
Professor Associado do Departamento de Economia
Universidade Estadual de Maringá
RESUMO: O objetivo do trabalho é analisar a produtividade média do arroz nas 35
microrregiões do Estado do Rio Grande do Sul nos anos de 1991, 1996 e 2005 através
da análise espacial dos dados. O auxílio de instrumentos de análise exploratória de
dados espaciais (AEDE) permitirá a verificação de possíveis autocorrelações espaciais
existentes em relação à eficiência produtiva das microrregiões e seu comportamento ao
longo dos anos estudados e permitirão verificar as fases turbulentas que a agricultura, e
em especial, a cultura do arroz passou após a abertura comercial da década de 90.
PALAVRAS-CHAVE: análise espacial, autocorrelação espacial, produtividade, arroz,
clusters espaciais.
ABSTRACT: The objective of the paper is to analyze the average productivity of the
rice in the 35 microregions of the State of the Rio Grande do Sul in the years of 1991,
1996 and 2005 through the space analysis of the data. The aid of instruments of
exploratory spatial data analysis (ESDA) will allow the verification of possible existing
space autocorrelation in relation to the productive efficiency of the microregions and its
behavior to the long one of the analyzed years, that will allow to verify the turbulent
phases that agriculture, and in special, the culture of the rice after passed the
commercial opening of the decade of 90.
KEY-WORDS: spatial analysis, spatial autocorrelation, productivity, rice, spatial
clusters.
Área: Metodologia e Técnicas de Análise Regional.
PRODUTIVIDADE DO ARROZ NO RIO GRANDE DO SUL: UMA ANÁLISE
REGIONAL
Camila Kraide Kretzmann
Diego Figueiredo Dias
Ricardo Luis Lopes
José Luiz Parré
1 INTRODUÇÃO
O arroz é produzido em 113 países distribuídos no mundo inteiro e se destaca
por ser um dos componentes básicos na dieta da população mundial, sendo considerado
um dos alimentos com melhor balanceamento nutricional. De acordo com The
International Rice Comission (2002), o arroz ocupa mais de 90% da produção total de
commodities nos países tropical e sul-tropical da Ásia. A China destaca-se por ser o
maior produtor global (aproximadamente 30%).
A África é o continente que mais demanda arroz, ou seja, tem os maiores índices
de importação do produto, sendo que um dos motivos é a necessidade de
volume/quantidade, e não a qualidade. Deve-se lembrar que o produto é utilizado para o
combate à fome, pois, o suprimento de necessidades energéticas em países em
desenvolvimento faz com que aumente a demanda pelo produto (Embrapa, 2004).
De acordo com o relatório da EMBRAPA (2004), a segunda maior região
produtora de arroz é a América do Sul. Sendo o Brasil considerado o nono maior
produtor mundial do mesmo produto. A produção é oriunda de dois sistemas de cultivo:
várzea (irrigado) e de terras altas (sequeiro).
A importância do cultivo de arroz para o Brasil e os estados da região Sul do
país é expressa em números: na safra de 1999, a região Sul do país participou com
55,79% da produção nacional e o RS com 47,80% do total da produção do Sul do país.
Em 2000, o Brasil foi responsável por 54% da produção de arroz na América do
Sul, sendo o Rio Grande do Sul o maior produtor nacional, o que representou 53,6%,
seguido pelas regiões Centro-Oeste com 20,7%, Nordeste, 11,3%, Norte, 10,4% e
Sudeste, 3,9%.
No ano de 2003 ocorreu uma queda nestes números, apesar do Rio Grande do
Sul ainda manter supremacia como o maior produtor nacional de arroz, 46,05% de toda
produção da região Sul e 42% da produção do Brasil.
Assim, o objetivo do trabalho é analisar a produtividade média do arroz nas 35
microrregiões do Estado do Rio Grande do Sul nos anos de 1991, 1996 e 2005 através
da análise espacial dos dados. A partir do auxílio de instrumentos de análise
exploratória de dados espaciais (AEDE) será possível verificar possíveis
autocorrelações espaciais existentes em relação à eficiência produtiva das microrregiões
e seu comportamento ao longo dos anos estudados e permitirão verificar as fases
turbulentas que a agricultura, e em especial, a cultura do arroz passou após a abertura
comercial da década de 90.
Para tanto, o artigo está dividido em cinco partes, além desta introdução. A
seguir, a seção 2 aborda alguns aspectos teóricos com relação ao cultivo do arroz, e sua
produção ao longo dos últimos anos no estado do Rio Grande do Sul. A seção 3
apresenta o método de análise espacial utilizado para verificar a existência ou não de
autocorrelação espacial entre as regiões do estado. A seção 4 contempla os dados
utilizados para elaboração da pesquisa, no período de 1991, 1996 e 2005. A seção 5
analisa os principais resultados observados; e, por fim, são apresentadas as
considerações finais.
2 BREVE HISTÓRICO DO ARROZ NO RIO GRANDE DO SUL
O Rio Grande do Sul é considerado o Estado que mais produz arroz irrigado no
Brasil, e chegou a representar 77% do arroz irrigado colhido em 2002. Segundo o IRGA
existem seis regiões orizícolas: Litoral Sul, Planície Costeira externa à Lagoa dos Patos,
Planície Costeira interna à Lagoa dos Patos, Depressão Central, Fronteira Oeste e
Campanha, sendo ao todo 133 municípios produtores de arroz irrigado no estado. A
Safra 2003/2004 indica o município de Uruguaiana como o maior produtor, depois
Santa Vitória do Palmar, Itaqui e Alegrete 1 .
A tabela 1 apresenta a quantidade produzida de arroz no Estado, no período de
1991 a 2004. De acordo com o ANEXO I, a produção era maior nas microrregiões de
Santo Ângelo, Santa Cruz do Sul, Lajeado-Estrela, Montenegro, São Jerônimo e Serras
de Sudeste, em 1991. Em 1996, a produção se alastra para a microrregião Santiago e
perde destaque Montenegro. O ano de 2005 reflete muitas mudanças, pois agora se
destacam Cachoeira do Sul, Camaquã, Campanha Central, Campanha Meridional,
Litoral Lagunar e Osório.
Tabela 1 - Quantidade produzida de arroz no RS e média móvel2 (3) de 1991 a 2005
Ano
Quantidade produzida (t)
MA (3)
1991
3809459
1992
4569804
4448157,67
1993
4965210
4588564,67
1994
4230680
4744666,33
1995
5038109
4541799,00
1996
4356608
4492736,33
1997
4083492
4010654,67
1998
3591864
4435144,33
1999
5630077
4734318,33
2000
4981014
5289130,67
2001
5256301
5241216,00
2002
5486333
5146595,00
2003
4697151
5507207,67
2004
6338139
5712859,67
2005
6103289
Fonte: elaborado pelos autores a partir de dados da FEE.
A Figura 1 mostra a evolução da produção de arroz no estado sem considerar
efeitos adversos nem efeitos propícios ao cultivo. Identifica-se um aumento na produção
durante os anos de 1991 a 1993, quando então há uma redução que permanece até
meados de 1996. Antes mesmo de 1997 a produção se recupera e volta a crescer,
passando por uma leve queda entre 2000 e 2001.
1
Para verificar as demais colocações dos municípios do Rio Grande do Sul:
http://www.irga.rs.gov.br/arquivos/ranking.pdf
2
Média móvel: o índice de média móvel mantém suave, porém permanente a trajetória de crescimento e é
usado para medir tendências. Há então a eliminação variações sazonais, cíclicas e irregulares (Morettin &
Toloi, 1986).
O estado, além de possuir recursos naturais favoráveis, como condições
edafoclimáticas 3 particulares, que confere à cultura de arroz uma estabilidade não
verificada nas demais regiões do país, ainda garante políticas agrícolas favoráveis ao
setor, como subsídios, preços mínimos, crédito (políticas adotadas na década de 1970).
No entanto, em determinados anos ocorrem flutuações da produção, devido
principalmente às condições climáticas: baixas temperaturas e disponibilidade de
radiação solar que são dois elementos relacionados com o decréscimo da produtividade
(Embrapa, 2004).
Figura 1 - Evolução da produção de arroz no Rio Grande do Sul,
desconsiderando efeitos sazonais.
6000000,00
5000000,00
4000000,00
3000000,00
2000000,00
1000000,00
0,00
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Fonte: Elaboração dos autores
Além destas condições adversas, nos últimos anos faltaram recursos oficiais e
então os produtores vêm procurando novas alternativas de financiamento junto aos
fornecedores de insumos e indústrias de beneficiamento. Dessa forma, adiantam
insumos, ou até mesmo moeda, para serem pagos em produto na época da colheita,
numa época em que o preço médio normalmente encontra-se baixo, o que acarreta
prejuízos aos produtores.
Apesar de todas as adve rsidades, Schneider (2002) diz que o arroz é responsável
por uma geração de empregos que tem grande importância econômica e social,
principalmente para a Metade Sul em função da maior arrecadação de impostos
naqueles municípios. No entanto, desde a década de 90 existe uma redução do emprego
neste setor, em função das crises sofridas pelos setores agropecuários: abertura
comercial no Governo Collor, que facilitou as importações, e em 1994, o início do
Plano Real que instituiu uma política cambial ancorada ao dólar.
Segundo o IRGA4 , as maiores importações de arroz no Brasil ocorreram nos
anos de 1991, 1994, 1999 e 2003. Isso confirma o fato de que a abertura comercial e o
Plano Real (inicialmente ancorado no câmbio), fragilizou o mercado interno e atingiu
gravemente o Rio Grande do Sul.
3
4
Edafoclimáticas: relativo a solo e clima
Maiores detalhes: http://www.irga.rs.gov.br/arquivos/20060126141338.pdf
A lavoura de arroz irrigado vem perdendo espaço em função de seu alto custo de
produção e preços insatisfatórios, além da redução de incentivos governamentais à
agricultura e endividamento dos agricultores. Mesmo assim, o Rio Grande do Sul foi o
estado que teve menor redução de crédito se comparado com os demais estados, o que
favoreceu a agricultura gaúcha (Alvim et al., 2004).
Nos últimos anos aumentou a concorrência com o Mercosul, levando a uma
perda de mercado para países como Argentina e Uruguai, que possuem custos de
produção e comercialização inferiores, alta qualidade e juros competitivos de
financiamento; situações estas que alavancaram rapidamente sua produção.
No entanto, a partir de 2004 há uma forte queda na importação do produto,
indicando uma tendência positiva para os próximos anos.
De acordo com o Sindicato das Indústrias de Arroz do Rio Grande do Sul, o
consumo não vem aumentando assim como a produtividade, resultando então, em queda
nos preços. Para evitar o aprofundamento desta situação, o IRGA lidera uma campanha
publicitária (desde o inicio de dezembro de 2005) para chamar a atenção não só da
população em geral, mas principalmente de profissionais da área da saúde, pois muitas
vezes são responsáveis por disseminar idéias erradas sobre o arroz5 .
A produtividade vem aumentando de 1991 a 2005, mesmo com todo o período
crítico. Tanto é que o maior índice de exportação do produto se dá em 2005: de 2.355
toneladas em 1991 passou para 399.610 toneladas. A produção atinge praticamente todo
estado, com exceção do extremo norte.
Fica evidente a importância do setor para o estado, já que a orizicultura no sul do
país participa com 50% no abastecimento do consumo brasileiro, fato decorrente da
estabilidade da produção advindo da irrigação e do nível tecnológico, melhoramento
genético e progresso tecnológico, além da aptidão e tradição dessa região na cultura do
arroz.
Mediante esses fatos, a justificativa para este trabalho é analisar o
comportamento da produtividade do arroz no Rio Grande do Sul, após passar por
determinadas crises, como a abertura comercial (Mercosul) em 1990 e a criação do
Plano Real, em 1994. Portanto, trabalha-se com dados dos anos de 1991, 1996 e, o mais
atual disponível pela Fundação de Economia e Estatística, 2005.
Desta forma, o trabalho tem como objetivo analisar a produtividade média do
arroz nas 35 microrregiões utilizando técnicas de econometria espacial. A importância
da utilização desta técnica moderna de estudo regional é a capacidade de mensurar a
ocorrência de dependência espacial (autocorrelação espacial) entre as microrregiões do
Rio Grande do Sul, isto é, verificar se existe relação entre as regiões próximas e se as
mesmas são significativas, contando com a evolução no tempo, dentro de um período
relativamente conturbado pelo qual passou a cultura do arroz no Estado.
3 METODOLOGIA
Ao utilizar a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), através do
software GeoDa (Anselin, 2005), obter-se-ão resultados com um conhecimento mais
preciso da natureza da estrutura e da interação do processo espacial (Almeida, 2004).
De tal maneira, permite-se a verificação da influência de certas regiões sobre o
desempenho de produtividade nas regiões vizinhas.
5
Uma das idéias falaciosas é de que o arroz engorda e tem colesterol. Na verdade ele é um ingrediente
fundamental na alimentação: previne doenças do sistema digestivo e regula a flora intestinal (IRGA).
Esta verificação é chamada de autocorrelação espacial, e será calculada pela
estatística I de Moran. A estatística é um coeficiente linear do tipo produto cruzado
(Almeida, apud Odland, 1988), dada por:
I=
∑∑ ( y
i
n
∑∑ w
ij
i
j
i
j
− y ) wi j ( yi − y )
∑(y
i
− y) 2
(1)
i
em que n é o número de unidades espaciais, yi é a variável de interesse, y é a média
desta variável, wi j é o peso espacial para o par de unidades espaciais i e j, que mede o
grau de int eração entre elas.
O parâmetro que mede o grau de interação entre as regiões é a matriz de pesos
espaciais. Com tal especificidade, ela condensa um determinado arranjo espacial das
interações resultantes do fenômeno estudado, que além de seguir uma abordagem
geográfica, também pode ser determinada por uma abordagem sócio-econômica
(Almeida, 2004).
O coeficiente I de Moran tem um valor esperado de E=[-1/(n-1)], valor este
obtido caso não haja padrão espacial nos dados. Se o valor calculado de I for igual ao
seu valor esperado, significativamente estatístico, yi é independente dos valores das
regiões vizinhas. Valores de I que excedem o valor esperado indicam autocorrelação
espacial positiva, revelando uma similaridade entre os valores do atributo estudado e da
localização espacial do atributo; e valores abaixo do I de Moran esperado sinalizam
uma autocorrelação negativa, revelando uma dissimilaridade entre os referidos valores.
Outros métodos serão utilizados além da estatística I de Moran: o diagrama de
dispersão de Moran e estatísticas LISA (Indicadores Locais de Associação Espacial). O
diagrama de dispersão é utilizado para uma interpretação gráfica do coeficiente I de
Moran, que representa o coeficiente de regressão e é verificado pela inclinação da curva
de regressão.
Desse modo visualizam-se os quatro quadrantes do diagrama (tipos de
associação linear espacial): 1º quadrante (superior à direita): Alto-Alto (AA), nesta
distribuição o agrupamento exibe valores altos da variável de interesse rodeados de
regiões que também apresentam valores altos. No 2º quadrante (inferior à direita):
Baixo-Alto (BA) refere-se a um cluster no qual uma unidade espacial com baixo valor
da variável de interesse é circundada por unidades espaciais com alto valor. No 3º
quadrante (inferior à esquerda): Baixo-Baixo (BB) refere-se a um agrupamento cujas
unidades espaciais mostram valores baixos rodeados por unidades espaciais com baixo
valor. E no 4º quadrante (superior à esquerda): Alto-Baixo (AB), nesta dis tribuição o
agrupamento exibe alto valor da variável de interesse rodeado por unidades espaciais de
baixo valor.
De acordo com Almeida (2004), a indicação de associação global pode estar em
consonância com padrões locais em alguns casos, mas nem sempre isto prevalece. Pode
ocorrer um caso em que haja indicação de ausência de autocorrelação global que oculte
padrões de associação local. Ou então, um caso oposto, em que indique uma forte
autocorrelação global e camufle padrões locais de associação (clusters ou outliers
espaciais).
Desse modo, pelo fato das estatísticas de autocorrelação global não ter
capacidade de identificar a ocorrência de autocorrelação local, faz-se o cálculo do
indicador I de Moran local. Ele captura padrões locais de associação linear
estatisticamente significativo.
O coeficiente I de Moran local faz uma decomposição do indicador global de
autocorrelação na contribuição local de cada observação em quatro categorias, cada um
correspondendo a um quadrante no diagrama de dispersão de Moran (Anselin apud
Almeida, 2006).
Assim, são identificados clusters espaciais, estatisticamente significativos,
indicando o grau de agrupamento dos valores similares em torno da vizinhança de uma
determinada observação.
O coeficiente I de Moran local para uma variável y observada na unidade
espacial i pode ser expresso como:
Ii =
( yi − y ) ∑ wi j ( y i − y )
j
∑ (y
i
− y) 2
(2)
i
n
ou
I i = zi ∑ wij z j
(2.1)
j
em que z i e z j são variáveis padronizadas e a somatória sobre j é tal que somente os
valores dos vizinhos j ∈ Ji são incluídos. O conjunto Ji abrange os vizinhos da
observação i.
Para o cálculo do I de Moran é necessário ter a matriz de pesos espaciais, na
qual se define o “grau de proximidade” entre as regiões. No entanto, deve ser analisada
cuidadosamente, pois pode estar associada à distância entre as regiões ou aos limites
geográficos existentes (Almeida et al., 2006). Neste trabalho, adotou-se a estrutura de
pesos espaciais binários na convenção de torre, na qual apenas as fronteiras físicas com
extensão diferente de zero entre as regiões são levadas em conta.
4 DADOS
Para o cálculo da variáve l produtividade média coletaram-se dados referentes à
quantidade produzida de arroz (tonelada) e à área colhida (hectare) nas 35 microrregiões
do Rio Grande do Sul. Desse modo a produtividade média se dá através da divisão da
quantidade produzida de arroz pela área colhida.
Os dados foram obtidos junto a FEE (Fundação de Economia e Estatística) e
correspondem ao período de 1991 a 2005. A expectativa é medir o desempenho da
produtividade de arroz nos últimos anos, com abordagem espacial.
O período escolhido para a análise refere-se ao fato de se captar efeitos sofridos
pela orizicultura do estado. De acordo com Alvim et al. (2004), a partir de 1990, com a
abertura econômica, a agricultura brasileira ficou mais subordinada às influências do
mercado internacional e a economia ga úcha percebeu aumento da concorrência com os
países vizinhos (Uruguai e Argentina). Em 1994, o Plano Real é lançado e utiliza como
âncora o câmbio. Assim a valorização cambial consiste em mais um fator que estimula
importações, reduzindo então os preços internos dos produtos brasileiros.
Todas estas mudanças ocorridas podem ser percebidas na Figura 2, que
apresenta os dados da produtividade na forma de quantile maps e box maps. No
segundo caso existe a identificação de outliers globais, no entanto, não se verifica a
existência de alguma região outilier, nem superior nem inferior, representando o estado,
visualmente, como uma região homogênea. Apesar de ind icar a maior produtividade
localizada na metade sul e extremo oeste.
Inicialmente é testada a hipótese de que os dados espaciais são distribuídos
aleatoriamente, ou seja, o valor da produtividade de uma região não depende dos
valores para a mesma variável em regiões vizinhas.
Percebe-se que, de acordo com a Figura 2, a maior concentração de
produtividade se dá nas regiões mais escuras, isto é, onde a produtividade está acima da
média. As microrregiões que se destacam pela maior produtividade são as seguintes:
• 1991: Campanha Ocidental, Restinga Seca, Jaguarão, Pelotas, Camaquã, Porto
Alegre (compreende regiões próximas à Lagoa dos Patos e o extremo oeste).
• 1996: Restinga Seca, Jaguarão, Pelotas, Camaquã, Campanha Meridional, Serras
de Sudeste (compreende regiões ao sul do estado).
• 2005: Campanha Ocidental, Restinga Seca, Campanha Meridional, Campanha
Central, Santiago, Santo Ângelo (compreende regiões localizadas mais ao
oeste).
Enquanto que as regiões mais claras, no mapa quantile representam
produtividade baixa, ou melhor, produtividade abaixo da média do estado. Dessa
maneira os mapas apresentados na Figura 2 apenas identificam os locais de maior
produtividade. A seguir, parte-se para os resultados.
Figura 2 - Produtividade média do arroz nas 35 microrregiões do estado do Rio Grande
do Sul representada pelos mapas quantile e outlier nos anos de 1991, 1996 e 2005
Mapas Quantile
Mapas Outliers
1991
1991
1996
1996
2005
2005
Legenda
Legenda
Fonte: Elaboração dos autores.
5 RESULTADOS
Utilizando-se apenas da visualização dos mapas, pode-se incorrer em erros.
Dessa maneira, utiliza-se do instrumento Diagrama de Dispersão de Moran (Figura 3).
Figura 3 - Diagrama de dispersão de Moran para a produtividade de arroz no RS para os
anos de 1991, 1996 e 2005
1991
1996
2005
Fonte: Elaboração dos autores.
Para a variável produtividade média percebe-se autocorrelação positiva para
todos os anos de estudados 1991 (0,6825), 1996 (0,7040) e 2005 (0,6165), ou seja,
regiões de alto valor de produtividade de arroz são vizinhas de regiões de alta
produtividade. O I de Moran calculado pela estatística E(I) é -0,0286.
É importante verificar a significância dos valores de I de Moran. Considerando o
P-valor (pseudo-significância) das estatísticas dos anos analisados, verifica-se que todos
são estatisticamente significativos. Para 1991, 1996 e 2005 o P-valor foi igual a 0,0010
com 999 perturbações randômicas.
No entanto, como o coeficiente de autocorrelação espacial global pode ocult ar
padrões locais de autocorrelação espacial, há necessidade de se calcular o I de Moran
local, visualizado através dos mapas de clusters na Figura 4.
Figura 4 - Produtividade média de arroz nas 35 microrregiões do estado do Rio Grande
do Sul representada pelos mapas de cluster (LISA) nos anos de 1991, 1996 e 2005
1991
1996
2005
Fonte: Elaborado pelos autores.
Durante o período estudado, pode-se observar a existência de várias regiões
cujos indicadores não são significantes. No ano de 1991 foi encontrado um grande
cluster do tipo baixo-baixo composto por 8 microrregiões Vacaria, Sananduva,
Erechim, Frederico Westphalen, Ijuí, Carazinho, Passo Fundo e Guaporé. Neste caso,
essas regiões possuem baixa produtividade na cultura do arroz e são rodeadas por
regiões que também possuem baixa produtividade. No mesmo período pode-se verificar
a existência de um grande cluster do tipo alto-alto formado por 10 microrregiões:
Campanha Central, Santa Maria, Campanha Meridional, Serras de Sudeste, Cachoeira
do Sul, São Jerônimo, Camaquã, Litoral Lagunar, Pelotas e Jaguarão. A microrregião de
Não-Me-Toque forma um cluster do tipo alto-baixo, significando que essa região tem
uma alta produtividade e é rodeada por regiões de baixa produtividade.
No ano de 1996 há poucas mudanças, a microrregião de Não-Me-Toque e
Caxias do Sul passar a fazer parte do cluster baixo-baixo e a microrregião de Restinga
Seca passa a compor o cluster alto-alto.
Para o ano de 2005 há um transbordamento do cluster alto-alto em direção ao
oeste gaúcho, atingindo a Campanha Ocidental e Santiago e s microrregiões de Pelotas e
Litoral Lagunar passam a apresentar indicadores não significantes.
De uma maneira geral, esses mapas demonstram que o estado do Rio Grande do
Sul está dividido em duas faixas: norte e sul. O norte do estado apresenta baixa
produtividade e o Sul do estado, alta produtividade no cultivo do arroz irrigado.
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise do índice que mede o coeficiente de autocorrelação demonstra
significativa relação espacial entre as microrregiões. Ou seja, as microrregiões do sul do
estado são fortemente relacionadas com as microrregiões vizinhas, possuindo todas
estas, altos índices de produtividade.
O Rio Grande do Sul tem 45% do seu PIB oriundo do agronegócio, isto é em
síntese o que o setor tem de relevante para o desenvolvimento econômico e social do
estado. A produção de arroz está entre os principais produtos do estado, perdendo
apenas para a soja.
A produção vem crescendo no RS e representa 80% do cultivo de arroz irrigado
brasileiro. Pelos determinantes analisados, o estado segue aumentando sua participação
no mercado nacional e ganha cada vez mais competitividade.
Apesar deste crescimento, seria necessário um trabalho mais aprofundado que
indicasse os motivos da baixa produtividade de arroz na região norte do Rio Grande do
Sul: fatores climáticos, solo, baixa tecnologia, entre outros, podem ser determinantes
para a situação atual desta região.
Conclui-se então que há uma divisão no estado, praticamente o norte todo possui
baixa produtividade de arroz e o sul, parte da região central e ainda o oeste, possuem
alta produtividade de arroz, sendo as regiões que mais tem colaborado com o aumento
da produção no estado.
ANEXO 1 – Mapas representando a quantidade produzida de arroz no Rio Grande do
Sul
Figura 5 – Quantidade produzida de arroz nas 35 microrregiões do estado do Rio
Grande do Sul representada pelos mapas quantile nos anos de 1991, 1996 e 2005
1991
1996
2005
Fonte: Elaboração dos autores.
ANEXO II – Mapa do Rio Grande do Sul subdividido nas 35 microrregiões
Fonte: IBGE.
1. Cachoeira do
Sul
2. Camaquã
3. Campanha
Central
4. Campanha
Meridional
5. Campanha
Ocidental
6. Carazinho
7. Caxias do Sul
8. Cerro Largo
9. Cruz Alta
10. Erechim
11. Frederico
Westphalen
12. Gramado-Canela
13. Guaporé
14. Ijuí
15. Jaguarão
16. Lajeado-Estrela
17. Litoral Lagunar
18. Montenegro
19. Não-Me-Toque
20. Osório
21. Passo Fundo
22. Pelotas
23. Porto Alegre
24. Restinga Seca
25. Sananduva
26. Santa Cruz do
Sul
27. Santa Maria
28. Santa Rosa
29. Santiago
30. Santo Ângelo
31. São Jerônimo
32. Serras de
Sudeste
33. Soledade
34. Três Passos
35. Vacaria
REFEÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALMEIDA, E. Curso de Econometria Espacial Aplicada. ESALQ-USP: Piracicaba,
2004.
ALMEIDA, E. ; PACHECO, G.; PATROCÍNIO, A.; DIAS, S. Produtividade do café
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Sociologia Rural, Fortaleza, 2006. Anais... Fortaleza: Sociedade Brasileira de Economia
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