Open Journal Systems

CRÉDITO RURAL E ATIVIDADE PECUÁRIA BOVINA (2013 – 2016): DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL, FINALIDADES E DESTINAÇÕES

Silvio Braz de Sousa, Laerte Guimarães Ferreira Junior, Fausto Miziara, Hugo Arruda de Morais

Resumo


A pecuária é uma das principais atividades econômicas do Brasil, ocupa aproximadamente 30% do território nacional e representa 30% do Produto Interno Bruto do Agronegócio. As atividades agrícolas no Brasil são consideradas de risco adicional em comparação com a indústria e comércio, portanto, recebe anualmente desde 1969 recursos do Sistema Nacional de Crédito Rural (SNCR) na forma de créditos subsidiados pelo governo federal. Este artigo explora a distribuição espacial do crédito rural no Brasil no quadriênio 2013-2016, na análise foi utilizada uma abordagem cartográfica, valendo-se de dados de múltiplas fontes unindo Estatística Espacial e Sistema de Informações Geográficas (SIG). Os dados de crédito rural foram adquiridos no Banco Central do Brasil e foram organizados por atividade e diferentes destinações afim de poder explorar com exatidão o crédito rural em suas diversas aplicações. Os resultados indicam houve um investimento de R$ 133 bilhões em atividade pecuária entre 2013 e 2016 e que o crédito rural é preferencialmente captado por estados com atividade pecuária consolidada, tais como, os estados de Minas Gerais, Goiás, Mato Grosso do Sul e Mato Grosso. Além disso, em torno de 83% do crédito disponibilizado é investido em atividades de baixa tecnologia, em aquisição recria e engorda de bovinos. Mesmo havendo municípios com captação considerável de crédito na região Norte do Brasil, e expansão das fronteiras agrícolas brasileiras, a região Norte ainda não se transformou em grande captadora de recursos apresenta menos de 5% de participação no bojo dos investimentos totais.


Palavras-chave


Pecuária Bovina; Crédito Rural; Clusters; Fronteiras Agrícolas

Texto completo:

ARTIGO(PDF)

Referências


AGE/MAPA, 2014. Assessoria de Gestão Estratégica do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Disponível em: . acesso em: 02 de janeiro de 2016.

ANSELIN, Luc. Exploratory spatial data analysis and geographic information systems. In: WORKSHOP ON NEW TOOLS FOR SPATIAL ANALYSIS, Lisbon Portugal: ISEGI. p. 18-20, 1993.

ANSELIN, Luc. Exploratory spatial data analysis in a geocomputacional environment. In: Longley P. A.; Brooks; S. M.; MCDONNELL, R.; MACMILLIAN; B. Geocomputation a primer. Chichester: John Willey & Sons Ltd, p.77-94, 1998.

ANSELIN, Luc.; SYABRI, Ibnu.; Kho, Youngihn.. GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Geographical Analysis 38 (2006) 5–22, 2006.

ALMEIDA, Eduardo. Econometria Espacial Aplicada. Campinas: Ed. Alínea, 2012.

ARAÚJO, P.F.C. O Crédito Rural e Sua Distribuição no Brasil. Revista de Estudos Econômicos, São Paulo, v. 2, n. 13. p. 232-348, 1983.

DRUCK, S.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. V. M.; CAMARGO, E. C. G.; FELGUEIRAS, C. A.; CRUZ, O. G.; CORREA, V. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília: Embrapa, 2004. 209p.

FRANCISCO, E. Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacial. Tese de Doutorado em Administração de Empresas, Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas, São Paulo, 381 p., 2010.

FURSTENAU, V. A política de crédito rural na economia brasileira pós 1960. Ensaios FEE, Porto Alegre, V.8, n. 1, p. 139-54, 1987

GASQUES, J. G.; CONCEIÇÃO, J.C.P.R. Financiamento da agricultura: experiências e

propostas. In: GASQUES, J.G.; CONCEIÇÃO, J.C.P.R. Transformações da agriculturae políticas públicas. Brasília: Ipea, 2001a, p. 95-155.

LEITE, S.P.. Análise do financiamento da política de crédito rural no Brasil (1980-1996). Estudos Sociedade e Agricultura (UFRJ), Rio de Janeiro, v. 16, p. 129-163, 2001.

GRIFFITH, D. A. Spatial Autocorrelation – a primer. Washington, DC: Association of American Geographers, 1987.

KICHEL, A. N.; COSTA, J. A. A. ; Vernignassi, J. R. ; Queiroz, H. P. . Diagnóstico para o planejamento da propriedade. Campo Grande MS: Embrapa Gado de Corte, 2011 (Documento Série Embrapa). Disponível em: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/897507 acesso em: 03 de abril de 2017.

Macedo, M.N., Defries, R.S., Morton, D.C., Stickler, C.M., Galford, G.L., Shimabukuro, Y.E.. Decoupling of deforestation and soy production in the southern Amazon during the late 2000s. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 109, 1341–1346, 2012.

MARCONATO, R.; LAROCCA, A.P.C. ; QUINTANILHA,J.A. . Análise do uso de tecnologias em estabelecimentos agropecuários por meio dos índices de Moran global e local. Revista de Política Agrícola, v. 1, p. 5-21, 2012.

MARQUES, A. P. S.; HOLZSCHUH, M. L.; TACHIBANA, V. M.; IMAI, N. N.. Análise exploratória de dados de área para índices de furto na mesorregião de Presidente Prudente. In: III Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnológicas da Geoinformação, 2010, Recife. A informação Geoespacial: Inovação Tecnológica, Ocupação e Monitoramento, 2010.

NUNES, F. G.. Análise exploratória espacial de indicadores de desenvolvimento socioambiental das regiões de planejamento do norte e nordeste goiano.. Ateliê Geográfico (UFG), v. 7, p. 237-259, 2013.

PEROBELLI, F. S., FERREIRA, P. G., FARIA, W. R. “Análise de Convergência no Estadode Minas Gerais: 1975-2003”, Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos. vol. 1,n.1, 2007.

SANTOS, Luciano dos; RAIA JUNIOR, Archimedes Azevedo. Análise Espacial de Dados Geográficos: A Utilização da Exploratory Spatial Data Analysis – ESDA para Identificação de Áreas Críticas de Acidentes de Trânsito no Município de São Carlos (SP). Sociedade & Natureza, Uberlândia, v.18 (35), p. 97-107, dez. 2006.

SILVA, E. B. A dinâmica socioespacial e as mudanças na cobertura e uso da terra no bioma Cerrado. 2013. Tese (Doutorado em Geografia) – Instituto de Estudos Sócio-Ambientais, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013.

VALCARCE, Esther V.; SERRANO, Rosina M. La utilidad de la econometria espacial en el ambito de la ciência regional. Madrid: Fundación de Estudios de Economia Aplicada, 2000.




DOI: http://dx.doi.org/10.5380/raega.v50i0.67550