Análise espacial da produtividade da laranja dos municípios do estado de São Paulo: 2002-2010

Trabalho 511 ISBN 978-85-98571-08-9APRESENTAÇÃO ORAL

Análise espacial da produtividade da laranja dosmunicípios do estado de São Paulo: 2002-2010

SARAH SILVEIRA DINIZ; MARCIA REGINA GABARDO DA CÂMARA; MARCELOORTEGA MASSAMBANI; JOÃO AMILCAR RODRIGUES ANHESINI; UMBERTO

ANTONIO SESSO FILHO. UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA, LONDRINA - PR - BRASIL;

Grupo 5: Evolução e Estrutura da Agropecuária no Brasil

Resumo. O Brasil é um grande produtor mundial de laranja,pois detém 50% da produção mundial de suco de laranja. Oobjetivo do artigo é analisar a evolução da produtividademédia do setor citrícola no estado de São Paulo e verificarganhos de produtividade. A metodologia utilizada é a análiseexploratória de dados espaciais no período de 2002 a 2010. Adistribuição espacial da produção de laranja é determinadaatravés da utilização de técnicas de análise exploratória dedados espaciais (AEDE) - teste I de Moran Global e Local -para verificar a autocorrelação espacial entre os municípiosdo estado e confirmar a existência de clusters espaciais. Aanálise dos resultados da evolução da produtividadecitrícola permite identificar espacialmente clusters para asregiões produtoras de laranja e, assim, contribuir noentendimento do processo de desenvolvimento territorial dosetor citrícola brasileiro. O estudo possibilita concluirque, em geral, os municípios com alta produtividade média naprodução de laranja são vizinhos de outros municípios queapresentam o mesmo padrão produtivo.

Palavras-chave: Análise de clusters, concentração espacial, citricultura.

Abstract. Brazil is a major global player and holds 50% ofthe world's orange juice. The aim of this paper is to

Vitória, 22 a 25 de julho de 2012Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural

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analyze the evolution of the average productivity of citrusindustry in São Paulo and see productivity gains. Themethodology used is the exploratory analysis of spatial datain the period 2002 to 2010. The spatial distribution of theorange production is determined using techniques ofexploratory spatial data analysis (AEDE) to verify thespatial autocorrelation between the state andmunicipalities, thus verifying the existence of spatialclusters. The results of the evolution of productivitycitrus spatially clusters to orange-producing regions andthus contribute to the understanding of the process ofterritorial development of the Brazilian citrus industry,providing data that can assist in developing policies forthe promotion and allocation of investments in the sector.The study allows to conclude that, in general, counties withhigh average productivity in the production of oranges areneighbors of other municipalities that have the same patternof production.

Keywords: Cluster analysis, spatial concentration, citrus

1. INTRODUÇÃO

O setor citrícola brasileiro foi impulsionado,principalmente, a partir da década de 1960, com a construçãoda primeira indústria processadora de suco de laranja nomunicípio de Araraquara, estado de São Paulo; entretanto,ganhou maior visibilidade no mercado externo e no mercadointerno a partir da década de 1980, com a consolidação daindústria brasileira no setor. Segundo Neves et.al. (2010),o PIB do setor citrícola brasileiro em 2009 foi de US$ 6,5bilhões; o setor gerou cerca de 230 mil empregos diretos eindiretos e uma massa salarial de R$ 676 milhões.

Atualmente, o setor citrícola representa um dos setoresmais competitivos e com maior potencial de crescimento noagronegócio. O estado de São Paulo detém 53%1 da produção1 Ver NEVES et al (2010).


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total de suco de laranja, propiciando a geração de empregosdiretos e indiretos, além da acumulação de capital.

As questões de pesquisa que o presente artigo buscaresponder são: quais são as características da evolução naprodutividade média do setor citrícola, onde esta produçãolocaliza-se, e quais são os fatores que explicam a produçãoe localização no estado de São Paulo?Quais são os municípiosmais especializados na produção de laranja no estado de SãoPaulo?Houve mudanças significativas no padrão espacial delocalização da produção de laranja, nos anos de 2002 a 2010?

O presente trabalho tem como objetivo analisar aevolução da produtividade média do setor citrícola, atravésda análise exploratória de dados espaciais, para osmunicípios do estado de São Paulo levando em consideração operíodo de 2002 a 2010. O artigo descreve a evolução dadistribuição espacial da produtividade citrícola, os padrõesde associação espacial (clusters espaciais) e verifica aexistência de diferentes regimes espaciais.

A metodologia utilizada é a análise exploratória dedados espaciais no período de 2002 a 2010. A distribuiçãoespacial da produção de laranja será determinada através dautilização de técnicas de análise exploratória de dadosespaciais (AEDE), que tem como ferramenta o teste I de MoranGlobal e Local, capaz de verificar a autocorrelação espacialentre os municípios do estado e, assim, verificar aexistência de clusters espaciais. Visando complementar aAEDE, utiliza-se o Quociente Locacional (QL), a fim deverificar quais são os municípios mais especializados naprodução de laranja no estado de São Paulo.

O artigo esta estruturado em cinco partes, a saber:introdução, contexto histórico e a importância dacitricultura para o Brasil, metodologia, análise dosresultados e as considerações finais sobre o assunto.

Destaca-se a importância do trabalho por ser umapesquisa inédita, tratando exclusivamente do setor citrícolapaulista. Salienta-se, ainda, a importância de estudosligados ao setor primário da economia, que são de granderelevância para a sociedade, já que é inerente ao setor


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exercer fortes efeitos de transbordamento para o restante daeconomia, desempenhando, assim, importante papel nodesenvolvimento econômico.

O presente estudo pretende discutir os fatores quecontribuem para a formação e identificação espacial dosclusters nas regiões produtoras de laranja e, assim,contribuir no entendimento do processo de desenvolvimentoterritorial do setor citrícola paulista, fornecendoelementos para o desenvolvimento de políticas, visando àpromoção e alocação de investimentos no setor.

Diversos estudos a respeito da citricultura podem sercitados. Em especial têm-se os trabalhos do renomadoProfessor Marcos Fava Neves, por trazer informações quepermitem analisar de forma ampla o setor citrícola.2 Alémdisso, tem-se alguns trabalhos da Associação Brasileira deCitricultores (Associtrus), da Empresa Brasileira dePesquisa Agropecuária (Embrapa) e da Companhia Nacional deAbastecimento (Conab).

No entanto, o presente estudo diferencia-se dostrabalhos anteriormente citados, devido ao seu ineditismo,apresentando de forma clara e precisa quais são asprincipais regiões produtoras de laranja no Estado de SãoPaulo e como vem se alterando o padrão produtivo do Estadono período de 2002 a 2010.

2. O CONTEXTO HISTÓRICO E IMPORTÂNCIA DACITRICULTURA NO BRASIL

Registros apontam que as plantas cítricas sãooriginárias do continente asiático e ilhas adjacentes,regiões úmidas tropicais e subtropicais. Especificamente noque se refere à laranja estudos mostram sua origem no sulasiático, provavelmente na China, cerca de 4.000 anos atrás.O comércio e as guerras entre as nações possibilitaram a2 Com relação a esses trabalhos podem-se citar os livros “Estratégiaspara A Laranja no Brasil” e “Caminhos para Citricultura: uma agenda paramanter a liderança mundial”. Além, do importante trabalho “O Retrato daCitricultura Brasileira”.


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expansão do cultivo das frutas cítricas e, com isso, alaranja foi levada para a Europa pelos árabes na Idade Média(NEVES et al, 2010, p. 13).

No Brasil, as frutas cítricas foram introduzidas pelasprimeiras expedições colonizadoras, provavelmente na Bahia.A laranja encontrou no país melhores condições para vegetare produzir do que nas próprias regiões de origem,expandindo-se por todo território nacional (RODRIGUEZ, etal, 1991). A boa qualidade da laranja, devido às condiçõesclimáticas, propiciou o aumento contínuo da produção, dandocondições para que a partir da década de 1920, fossepossível a exportação de cítricos para a Argentina e em 1930para a Europa, exportando-se cerca de meio milhão de caixasde laranja.

O período de 1930 a 1939 ficou conhecido como “aprimeira fase áurea da citricultura”, pois a produção e aexportações aumentaram continuamente, chegando a 5 milhõesde caixas em 1939. No entanto, com a eclosão da II GuerraMundial esta primeira fase foi encerrada, devido àparalisação quase que total do comercio entre os países.Além disso, a guerra surge em conjunto, em 1937, com umadoença até então desconhecida e logo foi denominada como“tristeza”. Em poucos anos 80% das árvores nacionais foramdizimadas, restando vivas apenas as árvores enxertadas emlaranjeira Caipira e em limoeiro Cravo (RODRIGUEZ, et al,1991, p. 8); (NEVES, 1995, p. 41).

Após um longo período de estagnação comercial, cerca dedez anos, intensificou-se as pesquisas e devido ao dinamismoe qualidade das pesquisas brasileiras no setor, foi possívelque o estado de São Paulo e outros estados começassem a serecuperar do desastre causado pela tristeza. No entanto, em1957, surgiu um novo desastre: o cancro cítrico, doença queresultou na eliminação de mais de 300 mil árvores nasregiões afetadas. O cancro cítrico estimulou a implementaçãode programa regional e posteriormente nacional deerradicação da doença. Em 1977, ocorre a criação doFUNDECITRUS (Fundo de Defesa da Citricultura), órgãoresponsável de obter e aplicar recursos financeiros para o


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desenvolvimento do setor citrícola (RODRIGUEZ, et al, 1991,p. 10); (NEVES, 1995, p. 41).

Os citricultores das regiões afetadas foram altamenteprejudicados com o cancro cítrico, fazendo com que acitricultura comercial fosse restringida as regiões àdireita do rio Tietê, aparentemente isentas (NEVES, 1995, p.42).

O estabelecimento de órgãos governamentais ligados aosetor proporcionou a pesquisa e desenvolvimento, conduzindoa uma avançada tecnologia baseada na experimentação dos maismodernos métodos de cultivo e produção. Com isso, arecuperação da produção e das exportações de laranja ocorreuaos poucos, porém mesmo com o aumento contínuo dasexportações verifica-se que a cada safra o setor torna-seinsuficiente para absorver toda a produção. Nesse sentindo,a ideia de industrialização do excedente gerou adeptos, e,em 1959, instalou-se a primeira fábrica de suco concentradono Brasil e não demorou para que surgissem outras (NEVES etal, 2010).

O grande propulsor do crescimento da indústria cítricabrasileira, no entanto, foi a forte geada que atingiu ospomares da Flórida, Estados Unidos, o então maior produtorde suco concentrado congelado no ano de 1962. O Brasil,visando preencher esta lacuna aberta no mercado, apostou nosetor e em 1963 uma firma da Flórida instalou em Araraquara,SP, a “Suconasa”, com tecnologia suficiente para exportar6.000 toneladas de suco concentrado congelado. Logo aseguir, verificou-se a instalação de fábricas em Bebedouro,Matão, Limeira, Araras, Santo Antonio de Posse, entre outrasregiões no país (RODRIGUEZ, et al, 1991, p. 8).

Conforme Neves et al. (2010, p. 13) tem-se que aconsolidação da citricultura brasileira ocorredefinitivamente “após as geadas que voltaram a castigar aFlórida nos anos de 1977, 1981, 1982, 1983, 1985 e 1989,causando perdas na produção americana de laranja nasrespectivas safras na ordem de 23, 30, 38, 52, 16 e 20milhões de caixa”.


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Verifica-se, assim, acentuada redução da produção desuco de laranja e queda da produção nas safras posterioresdevido a morte de milhares de árvores por causa da baixatemperatura. Nesse sentido, ocorre a consolidação e ofortalecimento das exportações brasileiras de suco delaranja e a indústria citrícola nacional entra numa fase defranca expansão (NEVES, et al., 2010).

Na década de 80, o Brasil consolida-se como o maiorprodutor mundial de laranja, diante de uma indústriaextremamente desenvolvida e competitiva. Os fatores quecontribuíram para esse exorbitante crescimento foram: ocusto de produção competitivo, a pesquisa e tecnologia deponta, o produto com qualidade excelente e a eficiência nalogística. Dessa forma, a citricultura paulista, diante deum mercado com preços do suco e da fruta bastante elevadosdevido às geadas na Flórida, ganhou força a cada safra emesmo diante da recuperação produtiva nos pomares daFlórida, foi um período de grande expansão da área cultivadade 12% a 18% ao ano, além da entrada de novos produtores nomercado (NEVES, et al., 2010); (JUNIOR, et al., 2005).

A partir da década de 80 a laranja ganhou maiorvisibilidade no mercado interno:

“A disponibilidade maior de laranja possibilitou oaumento das exportações de suco e uma ampladisponibilidade da fruta para consumo no mercado interno.As frutas cítricas, que em muitos mercados sãoconsideradas artigo de luxo, passaram a ser consumidaspor brasileiros de todas as classes sociais” (NEVES, etal., 2010, p. 13).

Na década de 90, o cenário da cadeia citrícolabrasileira sofreu profundas alterações. A Flórida recuperouseus pomares, migrando o parque citrícola para regiões comtemperaturas mais elevadas e dependendo cada vez menos dasimportações de suco de laranja brasileiro. A produção daFlórida em 1984/85 foi de 104 milhões de caixas e alcançou244 milhões de caixas de laranja em 1997/98 (BOTEON, 2004);(NEVES, et al., 2010).


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O acelerado plantio na década de 80, juntamente com arecuperação produtiva na Flórida, resultou em excedentes deoferta de suco de laranja e de matéria-prima durante assafras de 1992/93 até 2003/04. O crescente estoque nasindústrias citrícolas ocasionou a redução no preço dalaranja no Brasil, na Flórida e na Europa. Diante deste novocenário o mercado interno tornou-se a alternativa maisviável para escoar os excedentes da produção paulista(BOTEON, 2004); (NEVES, et al., 2010).

Posteriormente, o cenário da agroindústria citrícolavolta a sofrer alterações devido a novos furacões na Flóridaem 2004 e 2005, assolando as plantações, respectivamente 27milhões e 39 milhões de caixas de laranja, facilitando,ainda, a dispersão do cancro cítrico nas principais regiõesprodutoras (NEVES, et al., 2010).

Os elevados estoques mundiais de laranja começaram areduzir diante da queda na oferta, “provocando uma reaçãodos preços na Bolsa de Nova York e pressionando para cima ospreços no mercado físico do suco de laranja na Europa eÁsia” e, assim, levando a um novo ciclo de alta nos preçosda fruta no mercado (NEVES, et al., 2010).

A crise econômica internacional ocorrida em 20083

também deixou marcas na cadeia citrícola, levando a umaqueda significativa em 2009/10 no preço do suco de laranja.Em 2009/10, a produção brasileira de laranja foi de 397milhões de caixas, exportando, em 2009, 2,9 milhões detoneladas, sendo 1.129 mil toneladas de suco de laranjaconcentrado e congelado (FCOJ), 939 mil toneladas de suco de

3 Conforme explica Singer (2009), a crise financeira internacional de2008 teve origem no chamado “estouro da bolha imobiliária” nos EstadosUnidos. A bolha foi provocada devido às facilidades de créditoproporcionada aos compradores de habitações, o que gerou um contínuoaumento na demanda por imóveis. A alta nos preços dos imóveis gerou umprocesso que realimentava a bolha e acabou afetando o conjunto daeconomia. Os novos proprietários utilizavam a valorização de seuspatrimônios para adquirir novos empréstimos e realizar gastos adicionaisem outros setores da economia, alcançando até mesmo os produtosimportados, e, assim, propagando a crise para o resto do mundo.


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laranja não concentrado (NFC) e 851 mil toneladas desubprodutos derivados da laranja (NEVES, et al., 2010).

O estado de São Paulo tem papel de destaque no setorcitrícola, apresentando superioridade tanto na produçãoquanto na competitividade internacional. O estado detém 53%da produção total de suco de laranja, sendo que 81% daprodução mundial de suco de laranja é produzido na Flórida(EUA) e no estado de São Paulo (NEVES, et al., 2010).

2.2. Produção Citrícola

A produção de laranja no Brasil concentra-se na regiãoSudeste, com 82% da produção (destaca-se o Estado de SãoPaulo), seguida pela região Nordeste com 10,4% (destacando-se os Estados da Bahia e Sergipe), Sul (5,82%), Norte (1,4%)e Centro-Oeste com apenas 0,85% da produção em 2010, segundodados do IBGE (2010), Figura 1:Figura 1 - Participação relativa das regiões brasileiras na

produção de laranja em 2010.1,4%

10,4%

82%

5,82%

0,85%

NorteNordesteSudesteSul

Fonte: Elaborado pelos autores a partir de IBGE (2010).

Dentre os principais Estados brasileiros, apenas oEstado de São Paulo obteve 77% da produção de laranja em2010, o que representa uma participação relativa maior doque na década de 80, em que representava três quartos daprodução brasileira (RODRIGUES et al, 1991). Em seguida,tem-se a Bahia, com 5,45% da produção, Minas Gerais com


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4,5%, Sergipe com 4,45% e Rio Grande do Sul, com 2%, segundodados do IBGE (2010), Figura 2:

Figura 2 - Participação relativa da produção de laranja dosprincipais Estados brasileiros em 2010.

4,45%5,45%4,5%

77%

2%7%

SergipeBahiaMinas GeraisSão PauloRio Grande do SulOutros

Fonte: Elaborado pelos autores a partir de IBGE (2010).

O cinturão citrícola, maior pólo produtor de citros nomundo, de onde saem mais de 80% das laranja produzidas nopaís, é representado pelo Estado de São Paulo e MinasGerais, e foi dividido em cinco regiões produtorasdenominadas de (1) Noroeste, (2) Norte, (3) Centro, (4) Sul,em função da sua posição geográfica no Estado de São Paulo,e (5) Castelo, nome atribuído em função de sua posição emrelação ao eixo da rodovia Castelo Branco. A Figura 3 mostraessas regiões indicando também onde as fábricasprocessadoras estão localizadas (NEVES, et al., 2010, p.40).

Figura 3 - Divisão das regiões do cinturão citrícola.


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Fonte: NEVES (et al., 2010, p. 40).

Além disso, Neves (2010, et al., p. 42) destaca queestá havendo uma migração da produção dentro do cinturãocitrícola das regiões Norte, Noroeste e Centro para asregiões Sul e Castelo, onde o microclima é mais privilegiadoao cultivo citrícola. Essa migração se intensificou no ano2000, motivado, principalmente, pelos seguintes fatores: (1)condições climáticas, como a melhor distribuição das chuvasao longo do ano; (2) valor da terra; (3) tentativa dereduzir a morte súbita dos citros e CVC (clorose variegadados citros); (4) busca de terras com menor risco de greening;(5) e por fim, a expansão dos canaviais paulistas em terrasanteriormente ocupadas por laranjais4. 4 Nas regiões Sul e Castelo, a coloração das frutas tende a ser melhor,quando comparado com as demais regiões. No entanto, devido a temperaturamédia dessa região ser mais baixa, as frutas costumam ser mais ácidas eapresentar menor grau Brix do que as laranjas do Centro, Norte e


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2.3. Dificuldades e perspectivas no setor citrícola

Neste item, retratam-se os problemas e as principaisameaças que o setor citrícola enfrenta, divididos pelasseguintes características: político-legal (institucional), oeconômico (consumo), o natural, o sociocultural, otecnológico e o organizacional. Destacam-se também medidas eesforços que podem contribuir para uma nova alavancagem,desenvolvimento e sustentabilidade do setor citrícolapaulista.

Os principais problemas e ameaças que o setor enfrentapodem ser elencados no Quadro 1 abaixo:

Quadro 1 - Principais problemas e ameaças à citricultura.Espécie Problemas e ameaças

Político-legal

(institucional)

Práticas protecionistas (tarifárias e nãotarifárias) elevadíssimas em diversos países;Carga tributária elevada; Falta de controle efiscalização fitossanitária e de programas detreinamento e conscientização de pragas edoenças; Legislação trabalhista ultrapassada;Aumento de assaltos nas propriedades rurais,furto de tratores, máquinas; Ausência depolíticas específicas para o setor citrícola,tais como: preço mínimo, linha especial decrédito (LEC), e crédito rural para custeio ecomercialização.

Econômico Estagnação da exportação de frutas frescas no

Noroeste. Com isso, para obter as especificações do suco demandado pelomercado consumidor, é preciso fazer o blend (mistura) do suco de ambasas regiões (NEVES, et al., 2010, p. 42).


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Brasil; Concorrência com outras culturas (porexemplo, a cana-de-açúcar e eucalipto);Crescimento do consumo de bebidas à base desoja; Alta dependência de fertilizantesimportados; Grande volatilidade nos preços,dificultando o planejamento doscitricultores; Concentração do mercado deinsumos em poucas empresas; Estruturaindustrial caracterizada por um oligopólio(poucos exportadores) e, simultaneamente, porum oligopsônio (existem poucas indústriascompradoras de matérias-primas);

Natural Avanço de novas pragas e doenças;

Sociocultural

Demanda interna por sucos prontos ainda éinferior quando comparada aos refrigerantes,refresco em pó e água mineral;

Tecnológico

Elevado custo de implantação de um sistema deirrigação; Comparação frequentemente feitaentre o suco de laranja industrializado e ocaseiro, já que o consumidor brasileiro, emgeral, prefere um produto mais adocicado;

Organizacional

Baixa representatividade no ambienteinstitucional e organizacional;Lacuna existente entre as instituições deensino e pesquisa e os profissionais queatuam no campo, dificultando a modernizaçãodo setor;

Fonte: Elaborado pelos Autores com base em NEVES et al (2007, p. 61).

Atualmente, o setor citrícola paulista está sofrendocom as barreiras impostas pelos Estados Unidos devido apresença do fungicida carbendazim5 (proibido nos EUA) no5 O carbendazim é aceito pela Organização Mundial do Comércio (OMC), masdeixou de ser permitido nos Estados Unidos no final de 2009. No Brasil,é permitida a presença do carbendazim em até 5 mil ppb no suco delaranja. O fungicida é utilizado nas lavouras brasileiras para combatera “pinta preta” e a “estrelinha”, fungos que atacam a produção decítricos.


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suco de laranja brasileiro. Em janeiro de 2012 o Food andDrug Administration (FDA), agência americana reguladora dealimentos e medicamentos, deram início a inspeções no sucode laranja importado, fazendo com que o preço do suco delaranja congelado e concentrado oscile muito por causa deincertezas sobre a possibilidade de proibição da importaçãodo suco de laranja brasileiro. Além do carbendazim, outrosfungicidas que contenham theophanato methyl também devem serproibidos da citricultura. Em fevereiro de 2012, 86carregamentos de suco de laranja foram inspecionados, sendoque 11 cargas provenientes do Brasil foram barradas, asoutras 9 são provenientes do Canadá.

Como medidas para alavancagem, desenvolvimento esustentabilidade do setor, destacam-se os seguintes pontos,Quadro 2:

Quadro 2 - Medidas para uma nova alavancagem do setor.Medidas Características

MudançaRegional

Verifica-se um deslocamento das regiõesprodutoras para o sudoeste do Estado de SãoPaulo, em função da melhor distribuição daschuvas, incidência de pragas é menor, etambém porque o preço da terra ainda émenor; Diversificação regional, expandindopara novas áreas e novos Estados, como porexemplo o Pólo Petrolina Juazeiro, com altatecnologia e inclusão social;

Tecnológico

Para as regiões tradicionais, renovar ospomares improdutivos ou com baixaprodutividade; Realizar o adensamento doplantio;Desenvolvimento de sucos que atendam asclasses C, D, E, com preços, sabor epraticidade para competir com osrefrigerantes;Desenvolver sucos industrializados quetenham sabor semelhante ao suco caseiro.

Sociocultural Disseminar informações sobre a qualidade


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nutricional no consumo da laranja/suco;Incentivar o consumo da fruta fresca.

Organizacional

Fortalecer o cooperativismo; Desenvolvimentode formas organizacionais alternativas commelhor relacionamento entre indústria eprodutor; Estabelecer regras rígidas deincentivo e punição na área fitossanitária emelhora da capacidade de fiscalização eindenização; Priorizar a disseminação denovas tecnologias mais resistentes a pragase doenças.

Econômico

Toda a cadeia citrícola deve se mobilizar nabusca de novos financiamentos, linhas decrédito especiais, específicos para o setor;Redução da assimetria de informações, paraque o produtor possa ter mais garantia dequal o preço será recebido pelo produto;Realização de planejamento econômicofinanceiro, visando a redução dos custos;Visar a exportação para novos mercadospromissores, tais como Leste Europeu e Ásia.

Fonte: Elaborado pelos Autores com base em NEVES et al (2007).

A seguir discutem-se os procedimentos metodológicosadotados.

3. METODOLOGIA

A fim de atingir os objetivos propostos, realizou-seinicialmente uma revisão bibliográfica sobre o contextohistórico e a importância do sistema agroindustrialcitrícola. Posteriormente foi feita a coleta de dados e aaplicação de técnicas de análise exploratória de dadosespaciais (AEDE), através da utilização do índice de MoranLocal e Global, utilizado para identificar a autocorrelaçãoespacial.

Embora existam poucos estudos na literatura brasileiraque analisam a produtividade agrícola através da técnica de


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análise exploratória de dados espaciais. Diversos estudosque utilizam esta técnica para a identificação de clustersespaciais podem ser elencados: Gonçalves (2005), que analisaa distribuição de patentes nas microrregiões geográficasbrasileiras; Almeida, Haddad e Hewings (2005), que empregama técnica para analisar o padrão espacial da criminalidadeno estado de Minas Gerais; Monasterio e Reis (2008), queanalisam a distribuição espacial da força de trabalho;Domingues e Ruiz (2005), que analisa o padrão de localizaçãodas empresas industriais no Brasil.

3.1. Base de dados

Os dados analisados neste trabalho foram obtidosatravés da Pesquisa Agrícola Municipal do IBGE (InstitutoBrasileiro de Geografia e Estatística), consultados por meiodo Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA) e foramdistribuídos por 645 municípios do estado de São Paulo.

Para tornar possível o cálculo da variável deprodutividade média, foram coletados dados referentes àquantidade produzida (em quilogramas) de laranja e áreaplantada (em hectares) nos 645 municípios do Estado de SãoPaulo. A produtividade média representa uma variável deintensidade, ou seja, estabelece uma relação entre outrasvariáveis sendo, assim, obtida pela divisão da quantidadeproduzida de laranja pela área plantada.

3.2. Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE)

Segundo Almeida, Perobelli e Ferreira (2008), a análiseexploratória de dados espaciais (AEDE) está baseada nosefeitos decorrentes da dependência espacial e daheterogeneidade espacial. O objetivo deste método édescrever a distribuição espacial, os padrões de associaçãoespacial (clusters espaciais), verificar a existência dediferentes regimes espaciais ou outras formas de


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instabilidade espacial (não-estacionariedade) e identificarobservações discrepantes (outliers).

Para esta análise será utilizado o software GEODA comdistribuição gratuita, desenvolvido Laboratório de AnálisesEspaciais da Universidade de Illinois, sendo amplamenteutilizado.

3.2.1. Determinação da matriz de pesos espaciais (w)

Almeida (2004) descreve o conceito de matriz de pesosespaciais através da contiguidade, ou seja, de acordo com avizinhança a distância geográfica ou socioeconômica, ou acombinação das duas.

De acordo com Anselin (1999) os elementos da matriz depesos espaciais são não estocásticos e exógenos ao modelo,e, em geral, são baseados no arranjo geográfico dasobservações ou na contiguidade entre elas.

Dessa forma, a matriz de pesos espaciais é utilizadacom o objetivo de capturar os efeitos de contiguidade evizinhança sobre os dados através de ponderações, ou seja, avariável observada em cada região recebe uma ponderaçãoquando fizer vizinhança com a região analisada.

No entanto, conforme destaca Haddad & Pimentel (2004),existem diversos tipos de matriz de pesos espaciais, taiscomo a matriz binária, a matriz torre (rook), a matriz dedistância ou a matriz de vizinhos mais próximos. 6

A convenção de contiguidade adotada neste trabalhorecebe o nome de Rainha (Queen), conforme Figura 4. Umamatriz de pesos espaciais que utiliza a convenção “rainha”contempla tanto as fronteiras com extensão diferente de zerocomo os vértices (nós) na visualização de um mapa, comocontíguos (ALMEIDA, 2004).

6 Com relação à obtenção de tais matrizes temos as explicações deALMEIDA (2004), ANSELIN (1988), TYSZLER (2006) et al.


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Conforme explica Pinheiro (2007), a Figura 4 mostra quea borda comum associada à célula a e às células vizinhaspode ser considerada em diferentes direções. A célula a podeser contígua das células denominadas b, ou a contiguidadepode estar associada às células denominadas c, ousimplesmente pode ser uma combinação dos dois limites.

Após a escolha e a construção da matriz de pesosespaciais apropriada, é executado o procedimento de obtençãodo índice de Moran Global, como medida de correlaçãoespacial da variável de interesse.

Figura 4 – Convenção “Rainha” de Contiguidade.

Fonte: Elaborado pelos dos autores.3.2.2. Autocorrelação Espacial Global Univariada:Estatística I de Moran Global

Segundo Almeida (2004), a Estatística I de Moran foiproposta em 1948, e consistiu no primeiro estimador formalde dependência espacial, sendo utilizada para o cálculo daautocorrelação espacial.

A fórmula estatística do I de Moran é representada pelaequação:

I=n

∑∑ wij

∑∑ wij (yi−y )(yj−y )∑ (yi−y)2

(1)

em que: n: é o número de unidades espaciais;


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yi: é a variável de interesse;wij: é o peso espacial para o par de unidades espaciaisi e j, medindo o grau de interação entre elas.

Segundo Almeida, Perobelli e Ferreira (2008), aestatística I de Moran fornece o grau de associação linearentre os vetores de valores observados no tempo e a médiaponderada dos valores da vizinhança.

A estatística I de Moran tem uma valor esperado de−[1 / (n−1 )], ou seja, mostra o valor que seria obtido se nãohouvesse padrão espacial nos dados. Dessa forma, os valoresde I que excedem −[1 / (n−1 )] indicam autocorrelação espacialpositiva, já os valores de I abaixo do valor esperadoindicam autocorrelação negativa (ALMEIDA, 2004).

De acordo com Almeida (2004), se houver a presença deautocorrelação espacial positiva revela que há umasimilaridade entre os valores da variável considerada e dalocalização espacial dessa. A autocorrelação espacialnegativa revela, por sua vez, que existe uma dissimilaridadeentre os valores do atributo considerado e da localizaçãoespacial.

O diagrama de dispersão de Moran (Moran Scatterplot) é umaforma alternativa para interpretar a estatística I de Moran.Trata-se de uma representação que mostra a defasagemespacial da variável de interesse no eixo vertical e o valorda variável de interesse no eixo horizontal (ALMEIDA, 2004).

O diagrama de dispersão de Moran é dividido em quatroquadrantes (Alto-Alto, Baixo-Baixo, Alto-Baixo e Baixo-Alto), conforme Figura 5, os quais correspondem a quatropadrões de associação local espacial entre as regiões e seusvizinhos, ou seja, a formação de agrupamentos ou clustersespaciais. (ALMEIDA, PEROBELLI e FERREIRA, 2008).

Um agrupamento Alto-Alto (AA), representado peloquadrante superior direito, significa que as regiõespertencentes a esse agrupamento apresentam altos valores esuas regiões vizinhas também apresentam valores acima damédia para a variável em análise.


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Um agrupamento Baixo-Baixo (BB), representado peloquadrante inferior esquerdo, significa que as regiõespertencentes a esse agrupamento apresentam baixos valores esuas regiões vizinhas também apresentam valores baixos.

Um agrupamento Alto-Baixo (AB), representado peloquadrante inferior direito, diz respeito a um cluster noqual as regiões com valores altos são cercadas por regiõescom valores baixos.

Um agrupamento Baixo-Alto (BA), representado peloquadrante superior esquerdo, diz respeito a um cluster noqual as regiões com valores baixo são cercadas por regiõesde altos valores.

Figura 5 - Ilustração do diagrama de dispersão de Moran

Fonte: Elaborado pelos autores.

As regiões localizadas nos quadrantes Alto-Alto eBaixo-Baixo apresentam autocorrelação espacial positiva, ouseja, as regiões formam clusters com valores parecidos. János quadrantes Baixo-Alto e Alto-Baixo verifica-seautocorrelação espacial negativa, ou seja, as regiões formamclusters com valores diferentes (ALMEIDA, PEROBELLI eFERREIRA, 2008).

3.2.3. Associação Espacial Local Univariada: Estatística Ide Moran Local


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Segundo Anselin (1995), o indicador I de Moran localconsiste em uma decomposição do indicador global deautocorrelação de acordo com a contribuição local de cadaobservação em quatro categorias, nas quais cada umarepresenta um quadrante no diagrama de dispersão de Moran.

Segundo Almeida (2004), a explicação do I de Moranlocal é intuitiva, dando a indicação do grau de agrupamentodos valores similares da região observada, identificandoclusters espaciais, estatisticamente significantes.

A estatística I de Moran local foi sugerida por Anselin& Florax (1995), tendo como finalidade obter os padrõeslocais de associação linear que sejam significativamentesignificativos, sendo expressa pela seguinte expressão:

Ii=(yi−y)∑ wij (yj−y )

∑i

(yi−y)2/n(2 )ouIi=zi∑

jwijzj(3)

em que:

ziezj são variáveis padronizadas e a somatória sobre jé tal que somente os valores dos vizinhos j∈Ji sãoincluídos. O conjunto Ji abrange os vizinhos daobservação i, e por definição wii=0.Conforme Perobelli et al (2007) as medidas de

autocorrelação espacial local devem ser utilizadas a fim deobservar a existência de clusters espaciais locais (devalores altos ou baixos e quais são as regiões contribuemmais acentuadamente na para a existência de autocorrelaçãoespacial. Tais medidas de autocorrelação espacial local sãoexpressas pelo diagrama de dispersão de Moran (MoranScatterplot) e as estatísticas LISA (Indicadores Locais de AssociaçãoEspacial).

4. ANÁLISE EXPLORATÓRIA ESPACIAL - RESULTADOS EDISCUSSÕES


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O presente item realiza a análise exploratória de dadosespaciais da produção citrícola nos municípios do Estado deSão Paulo, fornecendo subsídios para o melhor entendimentodo setor.

4.1. I de Moran Global

Conforme Almeida (2004) explica os valores I de Morancalculado que excedem o I esperado indicam presença deautocorrelação espacial positiva. Valores de I de Morancalculado que estão abaixo do I esperado indicam umaautocorrelação espacial negativa.

Nesse sentido, a presença de autocorrelação espacialpositiva revela que há uma semelhança entre os valores doatributo estudado (no caso a produtividade média da laranja)e da localização do atributo. Ou seja, a autocorrelaçãopositiva indica significa, no geral, que municípios queapresentam alta (baixa) produtividade média na produção delaranja são rodeados por municípios que apresentam alta(baixa) produtividade média na produção de laranja.

Por sua vez, uma indicação de autocorrelação negativaindica desigualdade entre os valores da variável estudada eda localização espacial da variável. Ou seja, aautocorrelação negativa indica, no geral, que municípios queapresentam alta (baixa) produtividade média na produção delaranja são rodeados por municípios que apresentam baixa(alta) produtividade média na produção de laranja.

O I de Moran esperado, expresso por E (I )=−1 /(n−1),fornece o valor que seria obtido se não houvesse padrãoespacial nos dados, nesse caso especificamente E (I )=−0,0016.Sendo que os valores de I acima desse valor indicamautocorrelação espacial positiva e os valores abaixo indicamautocorrelação negativa.

A Tabela 1 indica a os valores de I de Moran para avariável produtividade média da laranja para a matriz depesos espaciais do tipo Rainha (Queen). Como pode serverificado, existe autocorrelação espacial positiva entre osmunicípios, já que o valor de I de Moran calculado está


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acima do valor esperado, considerando uma significânciaestatística de 5%.

Entretanto, conforme Haddad & Pimentel (2004) explicam,a análise da estatística I de Moran a respeito da existênciade regimes espaciais, não torna possível a visualização deonde estão esses regimes e a sua evolução ao longo do tempo.Para esta tarefa será utilizado o diagrama de dispersão deMoran.

Tabela 1 – Estatística I de MoranVariável Convenção I ProbabilidadePROD_02_04 Rainha

(Queen)0,4513 0,05

PROD_05_07 0,5018 0,05PROD_08_10 0,5421 0,05

Fonte: Elaborado pelos autores com base no programa Geoda7.

4.2. Diagrama de Dispersão de Moran (Moran Scatterplot)

O diagrama de dispersão de Moran é uma ferramentagráfica para analisar o I de Moran. Segundo Almeida (2004),para a identificação da existência de autocorrelaçãoespacial é necessário verificar a inclinação da curvaapresentada no diagrama de dispersão de Moran. Ou seja, se ocoeficiente angular for positivo, existe autocorrelaçãoespacial positiva. Se o coeficiente angular for negativo,haverá autocorrelação negativa.

7 Nota1: a pseudo-significância empírica é baseada em 999 permutaçõesaleatórias. Nota2: PROD_02_04: média trienal para os anos de 2002 a 2004da produtividade média de laranja nos municípios do Estado de São Paulo;W_PROD_02_04: defasagem espacial da média trienal (02/04) daprodutividade de laranja. PROD_05_07: média trienal para os anos de 2005a 2007 da produtividade média de laranja nos municípios do Estado de SãoPaulo; W_PROD_05_07: defasagem espacial da média trienal (05/07) daprodutividade de laranja. PROD_08_10: média trienal para os anos de 2008a 2010 da produtividade média de laranja nos municípios do Estado de SãoPaulo; W_PROD_08_10: defasagem espacial da média trienal (08/10) daprodutividade de laranja.


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A Figura 6 apresenta o diagrama de dispersão de Moranpara a média trienal da produtividade de laranja. Como eraesperado, diante das evidências anteriores, o coeficienteangular é positivo e, portanto, há correlação espacialpositiva.

Figura 6 - Diagramas de Dispersão de Moran da Produtividade Média de Laranja.

Fonte: Elaborado pelos autores com base no programa Geoda.

Conforme descrito anteriormente, o diagrama dedispersão de Moran é dividido em quatro quadrantes, sendoeles: AA, BB, AB e BA, mostrando a associação local espacialentre as regiões e seus vizinhos.

Dessa forma, pode-se perceber pela Figura 3 que osdados da autocorrelação espacial (I de Moran) mostradosanteriormente, podem ser corroborados pelo fato de que amaioria dos municípios encontra-se localizados no quadranteAA.

Sendo possível observar ainda que para a média trienalreferente ao período de 2008 a 2010, 19% dos municípiosanalisados encontram-se no quadrante AA e cerca de 20% noquadrante BB. No que se refere às regiões atípicas, ou seja,aquelas que apresentam desvios em relação ao padrão globalde autocorrelação verificam-se 1,55% dos municípios noquadrante BA e 1,70% no quadrante AB.


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Mostrando, portanto, que os municípios que apresentamalta produtividade média na produção de laranja são cercadospor municípios que também possuem alta produtividade média.Desse modo, a autocorrelação espacial positiva indica aformação de clusters com municípios de alta produtividademédia na produção de laranja.

4.3. I de Moran Local

Segundo Almeida (2004) a associação linear espacialfornecida pela estatística I de Moran Local pode serfornecida de forma eficiente através do mapeamento dessasunidades espaciais.

O Mapa 1 apresenta a significância das unidadesespaciais através da estatística I de Moran local paraprodutividade média de laranja nos municípios do Estado deSão Paulo. No mapa, a cor verde clara representa o nível designificância de 5% e o verde mais escuro 1%.

Mapa 1 - Significância da produtividade média de laranja noEstado de São Paulo, média trienal de 2002 a 2010.



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Contudo, o Mapa 2 apresenta os clusters significantespara o I de Moran local. Almeida (2004) explica que o mapade clusters ilustra as quatro categorias que sãoestatisticamente significantes, através da combinação dodiagrama de dispersão de Moran e o mapa de significância daassociação local.

Os mapas de clusters indicam a concentração dosmunicípios que apresentam maior produtividade média. Nessesentido, a partir do Mapa 2, figura (C), para a médiatrienal de 2008 a 2010, é possível verificar a presença declusters do tipo alto-alto na região onde se localizam osmunicípios pertencentes, principalmente, a mesorregião deSão José do Rio Preto, Bauru, Piracicaba e Itapetininga8.Além disso, a presença de clusters do tipo baixo-baixo podemser identificados, principalmente, nas mesorregiões deAraçatuba, Região Metropolitana de São Paulo, PresidentePrudente, Assis e no litoral Sul de São Paulo.

Mapa 2 - Clusters da produtividade média de laranja noEstado de São Paulo, média trienal de 2002 a 2010.

8 Para a mesorregião de São José do Rio Preto destacam-se os seguintesmunicípios: Pontes Gestal, Mira Estrela, Guarani d’Oeste, Cardoso ePonta Linda, Parisi. Com relação aos municípios pertencentes àmessoregião de Bauru destacam-se: Jaú, Itapuí, Botucatu, Guaimbê,Itatinga e Avaré. Já para a messoregião de Piracicaba destacam-se:Brotas, Leme, Rio Claro e Corumbataí. E por fim, para a messoregião deItapetininga encontram-se os seguintes municípios: Taquarivaí, CapãoBonito, Buri e Coronel Macedo.


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Comparando-se a evolução da produtividade média, Mapas2 (a) e 2 (c), verifica-se maior concentração de clusters dotipo Alto-Alto mais ao norte da mesorregião de São José doRio Preto. Além disso, a evolução da produtividade média nosmunicípios, indica também uma tendência no redirecionamentoda formação de clusters do tipo Alto-Alto para o Sudoeste doEstado, Mapas 2 (a), 2 (b) e 2 (c), em que o preço da terraainda é menor, as chuvas são melhor distribuídas ao longo doano e os riscos com pragas e doenças ainda são menores, comisso a produtividade média nesses municípios tende a sermaior.

Os resultados permitem caracterizar os clusterscitrícolas e verificar os avanços da produtividade ao longodo período analisado, utilizando a análise espacial paraapresentar a evolução das principais regiões produtoras delaranja no Estado de São Paulo e a transformação do padrãoprodutivo do Estado no período de 2002 a 2010, permitindo


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verificar uma tendência de deslocamento do cluster alto-altomais para o Sudoeste do Estado de São Paulo, entre o segundoe terceiro período. Esse deslocamento deve-se,principalmente, ao menor preço da terra, as chuvas que sãomais bem distribuídas ao longo do ano e os riscos com pragase doenças ainda são menores. (NEVES, et al., 2010).

CONSIDERAÇÕES FINAIS

O estudo procurou identificar o padrão locacional daprodutividade média da produção de laranja para osmunicípios do Estado de São Paulo, através da identificaçãoda autocorrelação espacial e detecção de clusters espaciaisentre os municípios. O uso de ferramentas de análiseexploratória de dados espaciais permitiu verificar que, emgeral, os municípios com alta produtividade média naprodução de laranja são vizinhos de outras regiões queapresentam o mesmo padrão produtivo, o mesmo ocorrendo communicípios de baixa produtividade média que são cercados poroutras regiões com as mesmas características.

Por fim, através da utilização da análise exploratóriade dados espaciais, foi possível identificar aautocorrelação positiva para a produtividade média dosmunicípios produtores de laranja no Estado de São Paulo parao período de 2002 a 2010, identificando, principalmente,clusters alto-alto e baixo-baixo.

O resultado da AEDE permite sinalizar a concentração demunicípios com maior produtividade média ao norte damesorregião de São José do Rio Preto. O teste também permiteverificar uma tendência de deslocamento do cluster alto-altomais para o Sudoeste do Estado de São Paulo, entre o segundoe terceiro período. Esse deslocamento deve-se,principalmente, ao menor preço da terra, as chuvas que sãomais bem distribuídas ao longo do ano e os riscos com pragase doenças ainda são menores.

Futuros estudos devem privilegiar os impactos dosganhos de produtividade nas exportações e determinantes dalocalização enquanto estratégia para enfrentar a queda


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mundial na demanda de laranja. E também novas estratégiaspara a disseminação de derivados da laranja, abertura denovos mercados, minimizar os riscos de produção,diversificar o negócio citrícola e melhoria no padrãotecnológico, visando a sustentabilidade e o desenvolvimentoda citricultura.

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Análise espacial da produtividade da laranja dos municípios do estado de São Paulo: 2002-2010

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