Análise Fatorial Exploratória

As informações reunidas nos questionários foram compiladas em uma base de dados para permitir o tratamento e análise estatística das informações. Para verificar como os mecanismos institucionais e tecnológicos permitem a agricultura familiar o cultivo da soja, foi conduzida uma Análise Fatorial Exploratória através da extração de fatores por meio do método dos componentes principais. O objetivo da extração é reduzir o número de variáveis a uma escala menor (fatores) que são altamente correlacionados, possibilitando a identificação de novas relações entre as variáveis e o que elas representam (HAIR et al., 2014). O modelo de análise fatorial pode ser escrito na forma matricial conforme a Equação 2 (BARTHOLOMEW et al., 2008)

(2) Sendo

Vetor de variáveis observáveis ( ;

Matriz (i, q) de constantes desconhecidas (cargas fatoriais); Vetor de variáveis latentes –fatores–, ( ; Denota os resíduos;

Foram selecionadas para o modelo de análise fatorial dez variáveis. As variáveis selecionadas representam condições de produção (lucro safra 2014/2015, área total plantada de soja em 2014/2015, recursos próprios para custeio da safra 2014/2015, possui colheitadeira própria), condições pessoais (total de receitas não agrícolas em 2015, idade), inovações e

contratos (fornece para o programa de biodiesel, contratou Pronaf Mais Alimentos, valores de vendas antecipadas, contratou ‘pacote’ – CPR–). As variáveis estão descritas na Tabela 2.

Tabela 2: Descrição das variáveis utilizadas na Análise Fatorial Exploratória.

Variável Tipo Nomenclatura

Lucro safra 2014/2015 Métrica LS

Área total plantada de soja em 2014/2015 Métrica AT

Recursos próprios para custeio da safra 2014/2015 Métrica RP

Possui colheitadeira própria Categórica CP

Total das receitas não agrícolas em 2015 Métrica RNA

Idade Métrica ID

Fornece para o programa de biodiesel Categórica BIO

Contratou Pronaf Mais Alimentos Categórica MA

Valores de vendas antecipadas Métrica VA

Contratou ‘pacote’ (CPR) Categórica CPR

Fonte: Elaboração do autor, 2017.

A consistência geral do modelo de análise fatorial foi realizada pelo teste de Kaiser- Meyer-Olkin (KMO). Valores superiores a 0,5 são recomendáveis para manter a consistência do modelo. O teste de esfericidade de Bartlett também foi utilizado para medir a adequação do modelo de análise fatorial (TIMM, 2002). A extração dos fatores foi realizada com a análise de componentes principais com a técnica da raiz latente, selecionando os autovalores

maiores do que 1.

Os fatores encontrados na solução inicial alcançam o objetivo de reduzir as variáveis a um determinado número de fatores, entretanto nem sempre fornece as informações mais adequadas. A rotação ortogonal dos fatores foi realizada com o critério VARIMAX, maximizando as cargas fatoriais próximas de 1. As cargas fatoriais rotacionadas foram utilizadas para determinar em qual fator cada variável faz parte, foi determinada a maior carga fatorial para associar a variável a um fator.

Além da obtenção dos fatores foi estimada a matriz de escores fatoriais por meio de análise de regressão (regressão Thomson). Os escores fatoriais são medidas computadas para cada fator para cada sujeito da amostra (HAIR et al., 2014). A função dos escores fatoriais será a elaboração do Índice Tecnológico Produtivo da Agricultura Familiar (ITPAF), a ser abordado a seguir.

3.2.2 Índice Tecnológico Produtivo da Agricultura Familiar (ITPAF)

A partir dos escores fatoriais foi possível a construção de um índice que busca representar o grau tecnológico e produtivo da agricultura familiar norte mato-grossense na produção de commodities. O Índice Tecnológico Produtivo da Agricultura Familiar (ITPAF) utilizou o resultado individual nos escores fatoriais normalizados em uma escala de zero à um e multiplicou estes valores pelo percentual de explicação de cada fator (autovalores) – Equação 3. Tal metodologia foi proposta por Santana (2007), onde permitiu o mesmo classificar o desempenho competitivo de empresas de polpa de frutas. A equação foi adaptada, mantido um peso constante para cada fator, diferentemente do proposto por Santana (2007).

(3) Sendo:

Escores fatoriais para cada observação para cada fator; ; Número de fatores obtidos pela análise de componentes principais;

O ITPAF produz um resultado entre zero e um para cada agricultor familiar deste estudo. Para fins de classificação foi utilizado a Tabela 3 como referência. Produtores familiares com maior ITPAF correspondem àqueles com maior capacidade de geração de renda devido às tecnologias e inovações utilizadas na propriedade, o que acabam por também resultar em maior capacidade de geração de renda. Ao contrário, índices menores tentem a refletir o baixo grau produtivo da propriedade, com baixa utilização tecnológica e de inovação nos métodos de gestão.

Tabela 3: Classificação da Agricultura Familiar conforme resultado do ITPAF. Resultado do Índice Classificação

0,0 ├─ 0,3 Baixa adesão tecnológica e geração de renda 0,3 ├─ 0,6 Adesão tecnológica e geração de renda moderada 0,6 ├─┤1,0 Alta adesão tecnológica e geração de renda Fonte: Elaboração do autor, 2017.

Destaca-se que para construção dos valores de referência para classificação da agricultura familiar foi considerado que a variável “Total das receitas não agrícolas em 2015” (RNA) é uma fonte de renda que não está ligada a atividade produtiva de commodities. Valores altos para esta variável podem representar uma redução na dedicação à produção de soja devido à existência de uma fonte de renda externa à propriedade, mas também pode

representar novas possibilidades de investimento ou maior dedicação à atividade, sendo o comportamento incerto. Considerando a propriedade como uma unidade familiar, a fonte de renda não agrícola é uma renda também familiar, não sendo necessariamente algo praticado por todos membros, mas que contribui para a garantia de renda no estabelecimento.

Ao estar em um determinado fator, tal variável pode criar escores fatoriais enviesados pela incerteza do comportamento familiar devido a existência desta fonte de receita. Para contornar tal situação a classificação na Tabela 3 foi elaborada de tal forma que o peso da variável no fator não seja totalmente sentido pelo ITPAF.