Análise de dados de área aplicada a indicadores de seguridade rural para a cultura do café

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Garcia Filho, Jorge
• Orientador(a): Oliveira, Marcelo Silva de
• Banca de defesa: Scalon, João Domingos, Menezes, Fortunato Silva de, Oliveira, Deive Ciro de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
• Departamento: Departamento de Ciências Exatas
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Autocorrelação espacial; Dados de área; Seguro rural; Produtores de café; Autocorrelation spatial; Rural insurance; Area data; Coffee producers
• Área do conhecimento CNPq: Extensão rural
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/29834

O Brasil é o maior produtor e exportador de café do mundo, Minas Gerais é o seu principal produtor do grão, responsável por mais de 50\% da produção nacional nos últimos anos. Como qualquer atividade do setor econômico, a atividade cafeeira carrega alguns riscos referentes à produtividade e/ou comercialização. Uma das principais formas de administração e atenuação dos riscos acontece na contratação de seguros, embora o seguro rural seja um mecanismo pouco difundido e utilizado pelos produtores rurais, representando apenas 1\% do mercado de seguros no Brasil. Considerando a importância da atividade cafeeira e da administração dos riscos relacionados a tal atividade, tanto ao Brasil quanto à Minas Gerais, este trabalho objetiva analisar como os municípios do maior estado produtor de café do país asseguram suas lavouras e como a proteção da lavoura se correlaciona espacialmente com a proteção dos municípios vizinhos. Para isso, desenvolve-se dois indicadores de seguridade rural, porcentagem de área segurada (P.A.S) e valor segurado por hectare (V.S.H), a fim de analisar a autocorrelação espacial e a produtividade do café entre 2012 e 2016. A mensuração da autocorrelação espacial se dá através do índice I de Moran global, detectando dependência espacial nos dados em determinados anos analisados e através do I de Moran local detecta-se a presença de aglomerados espaciais, em sua maioria, apresentando formação através do agrupamento de áreas que apresentam similaridade, isto é, nos anos analisados, os municípios mineiros tenderam a apresentar comportamento em relação ao valor da variável semelhante aos municípios vizinhos. E, por sua vez, as variáveis apresentaram associação positiva com grau moderado. Através dos resultados obtidos neste trabalho é possível verificar que o estudo se mostra importante tanto para as seguradoras, em relação à comercialização de novos contratos do Seguro Rural, quanto para os produtores de café, em relação à proteção de suas lavouras.