Os valores apresentados na Tabela 13 são resultados da aplicação do modelo de regressão logística multinomial usado para testar as hipóteses a respeito dos potenciais determinantes da adoção. A Tabela apresenta os coeficientes e nível de significância para cada uma das variáveis exógenas do modelo. A variável dependente Yi é qualitativa, assumindo valor 0 no caso de não adoção, 1 para adoção do ILP e 2 para adoção do IPF. Os resultados do modelo estimado, está apresentado no final da tabela. Os resultados apresentam valores que sugerem não haver problema de multicolinearidade entre as variáveis. O Teste de Razão de Máxima Verossimilhança rejeitou a hipótese de que os coeficientes das variáveis explanatórias são todos iguais a zero. Portanto, o modelo estimado pode ser usado para explicar os fatores que influenciam a decisão de adoção de sistemas de integração.
Tabela 13 - Determinantes de adoção ILP tendo como base o grupo de ‘não adotantes’ ln(P1/P0)
Adoção de ILP
ln(P2/P0)
Adoção de IPF
Variável Coeficiente Sig. Coeficiente Sig.
Intercepto -7.797 *** 0.000 2.298** 0.029
Disponibilidade de recursos físicos
Relevo -1.063 *** 0.015 0.027 0.943
Textura do Solo -0.500 * 0.078 -0.947 * 0.058
Logaritmo da área 0.764 *** 0.000 -0.256 0.316
Característica da região da propriedade
Secagem e Armazenagem (grãos) 0.949 ** 0.050 -1.450 *** 0.007
Técnico com experiência 0.791 ** 0.046 -0.031 0.955
Capacidades do produtor rural
Experiência com lavoura 1.092 ** 0.032 1.470 * 0.078
Capacidade de inovação 3.264 ** 0.025 -2.015 0.272
Função de verossimilhança de Log 264,951
Qui-quadrado (14 d.f.) 77,733
p-valor (nível de significância) 0.000
R2 McFadden 0.224
(***) estatisticamente significativo a 1%; (**) estatisticamente significativo a 5%; (*) estatisticamente significativo a 10%. Y=1, representa a probabilidade de adotar ILP em relação a não adoção (cenário base); Y=2, a probabilidade de se adotar IPF em relação a não adoção (cenário base)
Elaborado pelo autor
Os coeficientes estimados do modelo logit multinomial refletem o efeito de mudanças nas variáveis explanatórias, sobre a probabilidade de adoção de ILP ou IPF em relação à ‘não adoção’ (cenário base). Todas as variáveis do modelo mostraram-se importantes para explicar a probabilidade de adoção do ILP.
i) Variáveis relacionadas a disponibilidade de recursos físicos
As três variáveis utilizadas como proxies para a disponibilidade de recursos – ‘Relevo’, ‘Textura do solo’ e ‘Logaritmo da área’ - apresentaram resultados importantes. A primeira variável da disponibilidade de recursos é a do relevo predominante na propriedade rural, que discriminou estatisticamente e teve efeito negativo em relação à adoção de sistemas de ILP. Como a variável ‘Relevo’ assume valor ‘0’ para propriedade com predomínio de terras planas ou com pouca inclinação (aproximadamente 0% a 8%); e valor ‘1’ para terrenos predominantemente inclinados (mais de 8%), o efeito negativo da variável significa que quanto mais plano o terreno (variável com valor ‘0’), maior probabilidade de se adotar ILP, confirmando a Hipótese H1a. As atividades agrícolas mecanizadas podem tornar-se tecnicamente inviáveis ou altamente dispendiosas no caso de produção agrícola em terras com relevo muito inclinados. O coeficiente da variável ‘Relevo’ para adoção de IPF, por sua vez, não foi estatisticamente significante e, por isso, não pôde confirmar a Hipótese H1b.
A segunda variável da disponibilidade de recursos é a ‘Textura do solo’, em que seus parâmetros estimados também apresentaram efeito negativo, tanto na probabilidade de adoção de ILP, quanto de IPF, com significância de 10% nas duas situações. A variável ‘Textura do solo’ assume os valores ‘0’ para solo arenoso, ‘1’ para solo médio (entre arenoso e argiloso), e ‘2’ para solo argiloso. Portanto, o efeito negativo indica propriedades com predominância de solo arenoso. Este resultado confirma que em fazendas com predomínio de solos argilosos e férteis, os benefícios adicionais promovidos pela adoção de ILP e de IPF, não são suficientemente fortes para convencer os produtores rurais a decidirem pela adoção de sistemas de integração, pois estão, em sua maioria, produzindo grãos, sendo soja no verão e milho safrinha no inverno (tidos como mais rentáveis). Em propriedades com predomínio de solo arenoso, ocorre o inverso, uma vez que a adoção de ILP e de IPF podem apresentar uma melhora significativa, tanto na estrutura do solo, quanto no aumento da produtividade, consequentemente, nos retornos econômicos. Portanto, os benefícios percebidos pelos produtores na adoção de ILP e IPF, são maiores para produtores com propriedades com predominância de solos arenosos, confirmando as Hipótese H2a e H2b.
A terceira variável é o logaritmo da área em que o parâmetro estimado foi positivo e significativo a nível de 1%, confirmando a Hipótese H3a em que produtores com maiores propriedades rurais têm maior probabilidade de adotar ILP, ceteris paribus. Esse resultado mostra que, na adoção de ILP, observa-se o efeito positivo das economias de escala, como também o efeito positivo da existência prévia de recursos disponíveis, principalmente,
ativos de capital fixo. Para o caso de adoção de IPF, a variável LOGAREA não apresentou significância estatística. Esse resultado não pôde confirmar a Hipótese H3b.
ii) Variáveis relacionadas a característica da região da propriedade
As variáveis ‘Serviços de secagem e armazenagem’ e ‘Técnicos com experiência em sistema de integração’ foram usadas como proxies de Serviços disponíveis na região das propriedades que servem de apoio à agropecuária.
Iniciando-se com a variável ‘Serviços de secagem e armazenagem de grãos, o parâmetro estimado para essa variável apresentara efeito positivo sobre a probabilidade de adoção do ILP, com nível de significância de 5%, confirmando a Hipótese H7a. Para as propriedades localizadas nas proximidades desses serviços, aumenta a probabilidade de adoção de ILP. Observou-se que a oferta de serviços de secagem e armazenam é realizada por empresas de esmagamento de grãos e cooperativas locais. Essas últimas oferecem adicionalmente um pacote de serviços ao produtor rural, como o serviço de extensão rural. A disponibilidade desses serviços reduz custos de comercialização da produção local de grãos e cria incentivos para a adoção de ILP.
Já o parâmetro estimado para medir a probabilidade de adoção de IPF apresentou um sinal negativo, com nível de significância de 1%, confirmando a Hipótese H7b. A ausência de serviços de secagem e armazenamento é indicativo de que a comercialização de grãos é mais difícil na região e, portanto, a adoção de IPF passa a ser uma alternativa atrativa para os produtores, servindo como alternativa de diversificação de renda e redução de riscos.
O parâmetro estimado da variável ‘Técnicos com experiência e sistemas de integração’ apresenta efeito positivo sobre a probabilidade de se adotar ILP, com nível de significância de 5%, confirmando a Hipótese H9a. A disponibilidade de serviço de extensão personalizado, com conhecimento sobre sistemas de integração é particularmente importante para adoção de ILP, caracterizados pela maior complexidade tecnológica e de gestão. Porém, não foi estatisticamente significativo para explicar a adoção de IPF, não podendo corroborar a Hipótese H9b. Observou-se que vários produtores rurais decidiram adotar IPF apenas por observarem sucesso de introdução de árvores por parte de seus vizinhos, sendo alguns deles os chamados ‘adotantes pioneiros’, dos quais obtiveram informações e apoio necessários para sua implantação, sem recorrer a serviços de extensão.
As variáveis usadas como proxy para as capacidades do produtor rural são ‘Experiência com lavoura’ e ‘Capacidade de inovação’ do produtor. Sendo que a variável ‘Experiência com lavoura’ apresenta um efeito positivo na probabilidade de adoção do ILP, com nível de significância de 5%. O coeficiente positivo da variável estimada mostra que ter experiência prévia no cultivo de lavoura aumenta a probabilidade de adoção de ILP, ceteris
paribus (mantendo as demais constantes). Portanto, a Hipótese H13a foi aceita. Os
agricultores com mais experiência em cultivo de lavouras têm maior capacidade de lidar com a complexidade técnica e organizacional exigidas para a doção de ILP e, portanto, estariam mais propensos a aceitar a inovação. A variável experiência com lavoura, também se mostrou importante para explicar a adoção de IPF, conforme mostrado pelo sinal positivo e estatisticamente significante a 10% do parâmetro estimado no modelo. Esse resultado confirma também a Hipótese H13b, de que quanto maior a experiência do produtor rural com a agricultura, maior a probabilidade de adoção de IPF. Assim, a experiência prévia com lavoura também se mostrou importante para reduzir os riscos operacionais percebidos, notadamente quanto aos cuidados com relação ao preparo e plantio nos primeiros anos de crescimento das árvores.
A segunda variável é a ‘Capacidade de inovação’, que nesse modelo tem efeito positivo e significativo para explicar a probabilidade de adoção de ILP pelos produtores rurais entrevistados, e que confirma a Hipótese H18a, de que o produtor rural com maior capacidade de inovação apresenta maior probabilidade de adotar ILP. A adoção da inovação é geralmente associada à capacidade do indivíduo de assumir desafios frente a incertezas. No caso de pecuarista, que migra dos métodos tradicionais para operações com introdução do componente de lavoura (ILP), implicaria em assumir novos desafios, como de gerenciar a produção e a comercialização de grãos. No entanto, a variável capacidade de inovação não foi estatisticamente significativa para explicar a adoção de IPF, não confirmando, assim, a Hipótese H18b.