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Título: Ecoeficiência na agropecuária : uma aplicação de Análise Envoltória de Dados - DEA nos municípios brasileiros da Região Norte
Autor(es): Lopes, Bilka Amariles Gomes
Orientador(es): Rosano-Peña, Carlos
Assunto: Ecoeficiência
Análise de envoltória de dados
Agropecuária - Brasil, Norte
Data de publicação: 5-Set-2014
Referência: LOPES, Bilka Amariles Gomes. Ecoeficiência na agropecuária: uma aplicação de Análise Envoltória de Dados - DEA nos municípios brasileiros da Região Norte. 2014. 182 f., il. Dissertação (Mestrado em Agronegócios)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: O presente estudo buscou avaliar, a partir dos dados do Censo Agropecuário de 2006, a ecoeficiência da agropecuária de 249 municípios da região norte, utilizando o método Análise Envoltória de Dados – DEA. Inicialmente, foram estimadas eficiência técnica pura com o modelo DEA clássico VRS - Variable Returns to Scale, chamado de BCC, com ambas as orientações: inputs e outputs. Na modelagem DEA, foram consideradas quatro inputs (pessoal ocupado, área total agrícola, insumos agropecuários e capital estimado pela depreciação) e um output desejável (valor total da produção agropecuária do município). No segundo momento, estimou-se a ecoeficiência com o modelo DEA – BCC com orientação a output, incorporando uma nova variável de output indesejável (terras degradadas e/ou erodidas em ha). Para o tratamento do output indesejável, empregou-se a abordagem Multiplicativa Inversa – MLT. Os resultados mostram um alto nível de ecoineficiência. Dos 249 municípios agropecuários contemplados na pesquisa, apenas 14 são ecoeficientes. A média geométrica dos índices de ecoeficiência foi 4,24, o que indica que os municípios avaliados poderiam incrementar simultaneamente a produção agropecuária e diminuir as terras degradadas em 324%, no mínimo. Conclui-se que a avaliação realizada mostra as possibilidades dos modelos utilizados no apoio à decisão, sobretudo na sugestão de diretrizes para planejamentos regional futuros. A identificação das melhores práticas pode ser útil na determinação de procedimentos de melhoria por órgãos de assistência técnica e de pesquisa aos municípios ecoineficientes. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
The present study evaluates the eco-efficiency, from the data of the agricultural census of 2006, of Agriculture in 249 municipalities of the northern region, using the Data Envelopment Analysis-DEA method. Initially, pure technical efficiency were estimated using the DEA classic model VRS-Variable Returns to Scale, called BCC, with both orientations: inputs and outputs. In the DEA model, four inputs were considered (busy staff, total agricultural area, agricultural inputs and capital estimated by depreciation) and a desirable output (total value of agricultural production in the municipality). Secondly, the eco-efficiency was estimated with the DEA model – BCC with output orientation, incorporating a new undesirable output variable (degraded and/or eroded lands in ha). For the treatment of undesirable output, the Multiplicative Inverse approach-MLT was used. The results show a high level of eco-inefficiency. Of the 249 municipalities contemplated in research, only 14 are ecoefficient. The geometric mean of the indices of eco-efficiency was 4.24, which indicates that the municipalities evaluated could increase agricultural production and simultaneously decrease the degraded lands in at least 324%. The evaluation shows the possibilities of the models used in decision support, especially in the suggestion of guidelines, for future regional planning. The identification of best practices can be helpful in determining procedures for improvement by technical assistance and research organizations for eco-inefficient municipalities.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária (FAV)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2014.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronegócios
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