ESTIMAÇÃO DE INDICADOR DE AGRICULTURA PRODUTIVA E SUSTENTÁVEL UTILIZANDO MODELOS DE PEQUENAS ÁREAS PARA DADOS AGROPECUÁRIOS NO BRASIL.
Amostragem; Desagregação; EBLUP; ODS ONU; Regressão; PNAgro.
Indicadores são criados para monitorar avanços relativos a metas estabelecidas. O Objetivo de Desenvolvimento Sustanetável 2 da Organização das Nações Unidas, cujo propósito é atingir um nível de Fome Zero e Agricultura Sustentável até 2030, tem dentre suas metas, a 2.3, que preconiza dobrar a produtividade agrícola e a renda dos pequenos produtores de alimentos, particularmente das mulheres, povos indígenas, agricultores familiares, pastores e pescadores. Esta meta é monitorada por dois indicadores, um deles sendo o 2.3.1, definido pelo volume de produção por unidade de trabalho por dimensão do estabelecimento agrícola, pastoril e florestal. Esta dissertação se propõe a estudar a viabilidade de estimação do indicador 2.3.1 para domínios subnacionais com nível de desagregação municipal. Embora o Brasil ainda não possua uma Pesquisa Nacional Agropecuária (PNAgro), estudos tem sido realizados ao longo dos anos para tornar possível a realização de tal levantamento, suprindo uma necessidade de estatísticas agropecuárias nacionais entre censos agropecuários, amparada por método probabilístico de amostragem, que há muito tem sido sentida. Prover estimativas com nível de desagregação avançado, como o municipal, raramente está dentre os objetivos de levantamentos nacionais, como uma PNAgro, por razões orçamentárias. No entanto, a disponibilidade de estudos que possibilitem
a identificação de modelos de estimação de pequenas áreas com potencial para gerar estatísticas agropecuárias municipais, representa ganho metodológico que vem a acrescentar aos diversos motivos pelos quais o Brasil se beneficiaria com uma PNAgro. O estudo apresentado nesta dissertação é uma tentativa de contribuição nesta direção, na medida em que simula uma situação de estimação do indicador 2.3.1 para municipios de Pernambuco, tendo como base dados de uma amostra aleatória nacional. Os resultados obtidos permitiram
a composição de um conjunto de dados auxiliares promissor, bem como de um modelo de regressão factível para a estimação de pequenas áreas, com base em informações de uma amostra agropecuária nacional simulada.