DOI: 10.6084/m9.figshare.22272193.v2
title: Dados do agrário amazônico classificados por trajetória tecnológica: região de Carajás, 2017

description: O arquivo traz 3404 variáveis referentes a dados sociais, econômicos e agronômicos dos 32 municípios da região amazônica de Carajás (Monteiro e Silva, 2021) organizados em uma matriz com 672 casos (V1) classificados em seis trajetórias tecnoprodutivas (V5): camponesa com ênfase na pecuária bovina (TCPB), camponesa com destaque de culturas temporárias (TCCT); camponesa com destaque em culturas permanentes (TCCP), patronal com ênfase na pecuária bovina (TPPB); patronal voltada para culturas temporárias (TPCT) e patronal voltada para culturas permanentes (TPCP). Foram os cruzamentos dessa variável (V5) com outras do presente banco de dados que foram usadas para a análise da economia agrária da região de Carajás apresentadas em Monteiro (2022). O banco de dados permite a realização de diversos cruzamentos e análises acerca do agrário regional, levando em conta a classificação dos casos em trajetórias tecnológicas e suas especificidades em 2017, mas também permite a efetivação de análises de sua evolução em termos temporais e espaciais. O banco de dados foi construído a partir do Censo Agropecuário de 2017 e o delineamento das trajetórias foi realizado a partir da diferenciação entre produção agropecuária baseada em relações de trabalho familiar e patronal (V4). Com base nela foram organizados dados censitários em casos (V1) obtidos mediante a desagregação em duas formas de produção (V4), 32 municípios (V2) e 19 estratos de áreas (V3). Os valores das variáveis inibidos pelo IBGE com a finalidade de desidentificação da informação foram igualados a “zero” e os casos cujas variáveis E1 e YB possuíam somatória igual a zero foram excluídos. Uma vez organizados os dados nestes termos, foi possível manejá-los e processá-los em conformidade à metodologia desenvolvida por Costa (2009, 2020, 2021). Trata-se de estratégia que, inicialmente, recorre a técnicas de regressão linear, análise fatorial e de componentes principais. As regressões foram utilizadas para qualificar os produtos e grupos de produtos cujos valores da produção regional são expressos por variáveis selecionadas (<em>x</em>1 ... <em>x</em>17) utilizadas na elaboração de seis equações de regressão múltipla pela origem, três funções para cada uma das formas de produção. A primeira delas é uma “função de produto” (1) que reflete o resultado social total da forma de produção; a segunda é uma “função de desempenho” (2) que salienta de que modo os resultados da estruturação produtiva influencia na variação da rentabilidade líquida dos estabelecimentos de dada forma de produção, ou seja, como dado grupo de produtos interferem na remuneração dos agentes patronais ou camponeses; a terceira é uma “função investimento-fonte” (3) que infere a participação dos grupos de produtos nas oscilações de investimentos em ambas as forma de produção (Costa, 2009, 2020, 2021). Os valores dos coeficientes padronizados derivados das regressões 1, 2 e 3 em suas variantes atinentes à forma de produção patronal e à camponesa são tomados para designar os atributos de produtos ou grupo de produtos. Em seguida recorreu-se a técnicas de análise fatorial para inferir em que medida essas qualidades expressas pelos grupos de produto comportam relações que caracterizam interdependência ou competição entre eles e que podem ser a expressão de trajetórias. Sendo extraídos cinco fatores em cada análise fatorial para cada forma de produção. Além das cargas fatoriais computou-se, os escores fatoriais das variáveis no fator e a partir dos pesos atribuídos a cada um dos casos foram criadas variáveis da forma de produção patronal (<em>PFP</em>1 ... <em>PFP</em>5) e da camponesa (<em>PFC</em>1 ... <em>PFC</em>5). O de maior valor foi tomado para qualificar o caso, gerando desta maneira uma nova variável discreta (<em>V6</em>) cujos elementos caracterizam o fator nele dominante indicando a qual das combinações de grupos de produtos cada um dos casos pertence, bem como o seu envolvimento em uma trajetória (<em>V5</em>). Assim, uma vez qualificados os casos (<em>V1</em>) por tipos de trajetória produtiva (<em>V5</em>) é possível realizar <em>n</em> cruzamentos para se inferir apreender particularidades das mudanças no processo de produção no agrário da região de Carajás. Antes da manipulação dos arquivos recomenda-se a leitura do arquivo “Leia-me.pdf”.