DETERMINAÇÃO E ANÁLISE DA DINÂMICA DO DESFLORESTAMENTO, SEGUNDO AS ATIVIDADES PRODUTIVAS, NO MUNICÍPIO DE MOJÚ-PA ENTRE 2000 E 2010.

DETERMINAÇÃO E ANÁLISE DA DINÂMICA DO DESFLORESTAMENTO, SEGUNDO AS ATIVIDADES PRODUTIVAS, NO MUNICÍPIO DE MOJÚ-PA ENTRE 2000 E 2010.

Heriberto Wagner Amanjás Pena

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ANALISE DO MODELO - MCE

As compreensões das relações teóricas sobre a dinâmica do desflorestamento definiu as relações funcionais, em deterministas e aleatórias, e estimou o seguinte modelo econométrico.

Em que é o desflorestamento no município de Moju em Km2 para o período relacionado; corresponde ao intercepto ou valor médio do desflorestamento quando os fatores ( forem iguais à zero; os são os coeficientes estimados pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários – MQO e medem a mudança no valor médio de resultante da variação unitária em um dos fatores, e mantendo constante o valor dos demais; os fatores ( são as variáveis explicativas ou regressores do modelo e o é o termo de erro ou componente aleatório.

Os Resultados Estatísticos

A partir da especificação do modelo da seção anterior, foram realizados os principais testes que validam as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear múltipla empregado. A aplicação de modelos e outras técnicas estatísticas exigem o cumprimento das suposições e pressupostos para garantir a analise dos resultados e a utilização dos estimadores como coeficientes preditivos eficientes.

Normalidade dos Resíduos: o teste Jarque Bera - JB

A inclusão deste teste foi de grande valor para esta pesquisa, porque em amostras relativamente pequenas (desflorestamento recente) a sua exigência é maior para garantir a validação dos testes “t” e “F”, ou seja, a validação geral do modelo enquanto instrumento de predição. O teste JB avalia a hipótese de normalidade dos dados e seus resultados aceitam a hipótese nula, de que os erros apresentam distribuição normal (Figura 7).

O teste JB segue uma distribuição com graus de liberdade, assegurando um JB calculado da ordem de 0,380167 bastante inferior ao valor crítico da distribuição , tabulado em 11,07. Para outros comparativos da eficiência, atesta-se na linha (Probability = 0,8268 > ) no relatório gerado pelo software Eviews, revelando valor de JB probability acima de 5% e distribuição próxima a normal apresentada pelo histograma.

A área de aceitação da hipótese nula foi dada pelo destaque da seta, que inclui o intervalo de avaliação e aceitação da hipótese nula, e ao mesmo tempo estabelece o intervalo da hipótese alternativa do teste (Figura 7). A distribuição do termo de erro apresenta distribuição normal, e é centrada na media zero, sendo que os seus resíduos variam de (minimum de -47.31357 a um maximum de 52.59386).

A Variância do termo de erro: o teste White Heteroskedasticity

O processo de geração de dados para o desflorestamento pode apresentar variância não constante, ou seja, dados com problemas de heterocedasticidades, e como a validação geral do modelo depende desta não violação, procedeu a analise com resultados satisfatórios, aceitando-se a hipótese nula de que os dados são homocedásticos por meio do teste F (Probability = 0,8384 > ), isto garante que os desvios-padrão dos estimadores não são tendenciosos, as estatísticas T e F não são viesados e perfeitamente normais (Figura 8).

O relatório do teste foi gerado pelo software Eviews que permite a sua correção automática na hipótese de detectação do problema, de acordo com o teste a variância não altera sua largura quando os valores de x aumentam (eixo das abscissas), o que indica regularidade e constância na variância residual, não ultrapassando os limites inferiores e superiores ao longo da serie.

Outro componente importante é que ao longo da serie os componentes resíduas se ajustam perfeitamente mantendo os valores Actual próximos do Fitted, isto garante que os resíduos parecem aleatórios, ou não configuram a formação de padrões, o que afiança que a técnica de mínimos quadrados é um método eficiente para modelar o problema do desflorestamento no município de Moju (Figura 8).

A Correlação dos Resíduos: o teste Durbin-Watson – DW

Neste teste, os dados referentes ao desflorestamento podem apresentar erros correlacionados, pois, trata-se de informações de natureza temporal, e em se tratando da dinâmica do desflorestamento, um período pode ter influenciado altamente anos subsequentes, decorrentes da presença de politicas publicas, expansão de atividades incentivas pelo governo, ou inúmeras alternativas. O relatório do teste foi gerado pelo software Eviews que permite a comparação direta da hipótese de correlação de primeira ordem ao nível de 5% de probabilidade por meio do teste F (Probability = 0,2838 > ). Segundo o relatório para o MCE, foi aceita a hipótese nula, de que os erros são não-correlacionados (Figura 9).

Analisando pelo critério das zonas de avaliação da autocorrelação, são identificados em tabela específica para o numero de variáveis explicativas da regressão “k” com referência cruzada para o número de observações “n” do teste DW os limites inferiores e superiores nesta ordem (dl=0,44 e du=2,28), e o índice d estimado pelo software Eviews, que gerou valor igual a “1,70” da estatística DW, fazendo os devidos enquadramentos e testando a hipótese de ausência de autocorrelação aceita-se a hipótese nula de que não existe correlação serial dos resíduos.

A Multicolinearidade das Variáveis Independentes

Um dos pressupostos fundamentais no modelo de regressão linear, é que as variáveis explicativas devem assumir seus efeitos de influencia sobre a variável dependente, mais mantendo constantes as demais variáveis, no entanto, quando um par ou grupo de variáveis são colineares, o efeito isolado fica prejudicado. Na dinâmica do desflorestamento as atividades produtivas analisadas podem sofrer fortes alterações de forma conjunta, no entanto este problema foi eliminado porque os regressores do MCE foram às dimensões fatoriais e seus devidos escores.

No entanto, o teste de multicolinearidade foi realizado independente das precauções anteriores, as medidas adotadas compararam os pares de correlações simples entre as variáveis explicativas , é comparado com o coeficiente de determinação do modelo de regressão . Por este critério, o coeficiente de correlação simples das vaiáveis independentes ao quadrado foi comparado com o , portanto foi rejeitada a hipótese de presença de multicolinearidade entre os fatores adotados no MCE, validando os procedimentos iniciais adotadas na analise fatorial para estabelecer elementos preditivos.

Análise Estatística do MCE

Os relatórios exportados pelo software Eviews para os testes de violação das hipóteses clássicas do modelo de regressão múltipla foram todos suficientes, eliminando qualquer problema estatístico que produzisse estimadores espúrios, enviesados ou que não validassem o MCE como um modelo apropriado para analisar a dinâmica do desflorestamento e reproduzir estimativas para análise de cenários.

A eficiência do modelo atesta-se por meio de estimadores não-viesados por meio de comparações com os valores das estatísticas estimadas. O modelo MCE é altamente significativo para analisar o desflorestamento em Moju, a estatística F de 312,09, é significante a 1% de probabilidade de erro (o Fcrítico com 7 graus de liberdade igual a 5,59), o que permite rejeitar a hipótese nula (Figura 10).

Os valores referentes aos critérios de Akaike e Schwarz foram baixos, isto indica excelente ajustamento do modelo e assegura que a especificação foi apropriada ao problema analisado. As variáveis independentes exercem forte influencia na resposta ao desflorestamento no município, o coeficiente de determinação ajustado aos graus de liberdade = 0,9920, indica que mais de 90% das alterações no ecossistema do munícipio são explicadas pelas dimensões fatoriais empregadas no modelo, ceteris paribus (Figura 10).

Análise Econômica do MCE

Os resultados do MCE especificado em seções anteriores atesta elevada significância na explicação do fenômeno do desflorestamento no município de Moju e apresenta todos os sinais condizentes e justificado pelos postulados teóricos, dado o grau de interação atestado no modelo de analise fatorial. Na leitura dos parâmetros, todos foram significativos a 1% de probabilidade de erro atestando alta representatividade na explicação do fenômeno estudado e em média o desflorestamento recente se deu torno de 3.641Km2 no período analisado considerando nula (valor = 0) a participação dos demais parâmetros.

Os coeficientes do MCE explicam a magnitude de variação no desflorestamento quando os fatores variam em uma unidade. As explicações na dinâmica de conversões de ecossistemas no município de Moju captam por meio dos fatores estimados, qual o impacto em Km2 de uma unidade estimulada no fator analisado, considerando sua contribuição de forma isolada sobre o desflorestamento, ou seja, ceteris paribus para o conjunto dos demais regressores (Figura 11).

As variações individuais são importantes porque descrevem o impacto independente de cada fator sobre o processo de conversão florestal. Nesse sentido, o coeficiente técnico dos projetos agropecuários em Moju foi da ordem de 228,72 indicando que para cada estimulo em uma unidade no setor, a dinâmica de desflorestamento sofre impulso de 228,72 Km2/ano, no mesmo sentido, mantendo constante o efeito dos demais fatores, isto isola o fator, como o principal estimulador das conversões de ecossistemas no município (Figura 11).

O parâmetro que faz a leitura da agricultura tradicional apresentou sinal negativo em relação ao desmatamento, pois na análise de interdependência do modelo de análise fatorial, tal resultado foi captado pela interação das variáveis. No MCE o coeficiente foi negativo em 139,78, o que indica que caso as politicas públicas no município estimulem (aumento de incentivos) a agricultura tradicional em uma unidade, a resposta a estas incitações promove uma redução de 139,78Km2/ano no desflorestamento, ceteris paribus (Figura 11).

O parâmetro de interação de subsistência apresenta coeficiente positivo, indicando que teoricamente estímulos neste fator respondem em mesmo sentido para as conversões florestais, ou seja, uma elevação de uma unidade no parâmetro – IS, causa desflorestamento que se eleva em 107,88 Km2/ano, mantendo constantes os parâmetros projetos agropecuários, agricultura tradicional e plantação industrial (Figura 11).

O parâmetro plantação industrial exibiu comportamento positivo e também condizente com o postulado teórico dos fatores do desflorestamento, o coeficiente técnico estimado foi da ordem de 193,01 é o terceiro maior estimador do MCE, assegurando que as mudanças que resultem em aumento do estimulo das plantações industriais em uma unidade, estimulam as conversões de ecossistemas em 193,01Km2/ano, ceteris paribus os demais parâmetros, o que representa forte participação deste fator na explicação da dinâmica de conversões (Figura 11).

O MCE estimou os impactos no desflorestamento decorrentes de estímulos nos fatores e a sua magnitude foi determinado pelo coeficiente técnico dado pela equação de regressão múltipla. Assumindo que os estímulos variam em uma unidade, com ação isolada dos parâmetros e que a expansão das atividades produtivas utilizam áreas novas para processos de conversão, a partir desta condição foi estimada a evolução dos incrementos anuais do fator e a sua relação com a área de floresta atual no município de Moju.

Secundariamente para a análise de cenário foi defendido que o estímulo futuro para às atividades produtivas de acordo com o modelo, manteve constante a interação entre os fatores e excluiu com base na realidade do município a possibilidade de implementar algum instrumento de politica pública de compensação ambiental, entre as quais, a recuperação de áreas degredadas, as politicas de reflorestamento e recomposição florestal, etc.

A proposta de modelagem analisou quatro cenários para o município de Moju. O primeiro nomeado como Cenário A – CA foi analisada com base no parâmetro PA, e apresentou o maior impacto no desflorestamento recente, indicando que no ano de 2020, metade da floresta remanescente do município terá sido convertido em atividades produtivas. Um estimulo anual de uma unidade impulsiona as dinâmicas de conversões em torno de 284,9 Km2 ceteris paribus, nesse ritmo as áreas remanescente de florestais teriam um duração de apenas 18 anos (Figura 12).

As trajetórias do desflorestamento acumulado esta vinculada ao eixo principal em característica ascendente e o vetor área de floresta possui vinculação ao eixo secundário e tendência descendente, as trajetórias se interligaram em 2019, quando 2848 Km2 de novas áreas de ecossistemas terão sido inseridas em atividades produtivas. De acordo com o modelo fatorial, as atividades com maior impacto foram dendê, pecuária bovina e a pimenta-do-reino na explicação do CA (Figura 12).

O Cenário B – CB, as estimativas da agricultura familiar são positivas para as conversões florestais, a dinâmica das atividades no município atesta que as inversões no setor podem reduzir o desflorestamento e contribuir para um aumento da área de floresta. Os cultivos de arroz e feijão se incentivados apresentam diminuição do avanço das conversões de ecossistemas de em 131,58 Km2, o que representa uma excelente política para conter o desflorestamento municipal. (Figura 13).

Nesse sentido, as curvas dos vetores não se interligam, exatamente porque a contribuição do parâmetro é inversamente proporcional ao desflorestamento. Os estímulos nessa atividade contribuem para consolidarem as áreas de plantio de arroz e feijão, e concomitantemente contribuem para uma dinâmica de sucessão florestal que restabelece a área desflorestada no município de Moju num período equivalente há 40 anos (Figura 13).

Os estímulos às atividades de agricultura tradicional valorizam os produtores locais e desmobilizam o emprego do fator terra para outras atividades, estabelecendo condições objetivas para produção e comercialização. Quando o fator altera em uma unidade, os reflexos são de diminuição no desflorestamento em 139,78 Km2, ceteris paribus. Isto representa que na comparação com outras atividades, à agricultura tradicional exerce menor impacto no processo de conversões (Figura 13).

O Cenário C – CC corresponde à dinâmica do parâmetro de Interação de Subsistência, mantido constantes as demais variáveis, a cada ano apenas 83,84 Km2 são desflorestados no município proveniente de extração de madeira e expansão de plantio de mandioca. A leitura do coeficiente indica que a interação das trajetórias levaria em torno de 30 anos para converter um pouco mais de 2500 Km2 de novas áreas para e nesse mesmo ritmo somente em 2070 a expansão para novas áreas utilizadas nas atividades de madeira e mandioca esgotariam, isto assegura certa subsistência e sustentabilidade no uso do recurso terra.

O quarto e ultimo Cenário D – CD apresenta atividade de plantação de coco isolada no fator, e o parâmetro de desflorestamento ascendente na regressão, mantido constante as alterações nas demais variáveis até ano de 2020 ocorreram às interações entre o incremento do desflorestamento e a redução da área de floresta. Os estímulos no setor expandem a produção para 263,44 Km2/ano e em 2030, a área de floresta seria exaurida para atender as expansões do setor, mantendo constante o efeito das demais atividades.

As conversões dos ecossistemas segundo a modelagem apresentam quatro perspectivas de analise. Primeiramente foi avaliada a significância e coerência teórica das variáveis (parâmetros estimados), seguida da magnitude de alterações no meio físico para variações unitárias nos regressores, e posteriormente a relação desse impacto nos estoques de florestas do município sob a hipótese de expansão para novas áreas e finalmente, uma leitura da interação dos cenários, analisando a evolução conjunta dos parâmetros e as expectativas futuras.

Considerando a área de floresta como uma variável exógena ao MCE foi possível identificar elementos comparativos para análise da dinâmica do desflorestamento. Nesse sentido, a expansão dos projetos agropecuários isoladamente contribuiu para o maior impacto na conversão de novas áreas, influenciado por uma politica nacional expansionista de uso sustentável do biocombustível – PNPB, a cultura do dendê acelerou as conversões florestais no município e liderou o processo de desflorestamento em Moju.

Um forte indicativo dessa expansão, é a simulação dentro das hipóteses estabelecidas, onde seriam necessários apenas 19 anos, ceteris paribus, para que as áreas de florestais fossem totalmente dizimadas. Na comparação com os demais parâmetros estimados, a expansão dos plantios industriais a exemplo do coco da baia, ocupa a segunda colocação entre os fatores com maior magnitude de conversões de ecossistemas, com o coeficiente apresentado em pouco mais de 20 anos as áreas de florestais não existiriam, em decorrência de estímulos a este setor.

O CC aponta para situação bem melhor na comparação com os cenários CA e CD, pelo coeficiente estimado a interação das atividades de extração de madeira e plantio de mandioca pelo ritmo que apresentado, necessitariam de pelo menos 60 anos de atividade intensa para exaurir os recursos florestais, o que revela que a principal cultura da agricultura familiar oferece tem menor impacto no desflorestamento do município (Figura 15).

Com relação ao envolvimento do agricultor familiar, outra condição no MCE atesta para ganhos comparativos dos produtores, as plantações de arroz e feijão contribuem para a diminuição do desflorestamento, pois apresentaram relação inversa com a variável determinada. Incentivos na agricultura tradicional permitem a organização da produção e maior fixação a terra, diminuição da especulação fundiária e diminuição da pressão por vendas e exploração de novas áreas.