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dc.creatorMoi, Paula Cristina Pedroso-
dc.date.accessioned2023-03-31T14:52:00Z-
dc.date.available2018-06-05-
dc.date.available2023-03-31T14:52:00Z-
dc.date.issued2018-03-27-
dc.identifier.citationMOI, Paula Cristina Pedroso. Análise espacial da especialização agropecuária dos municípios mato-grossenses: fatores econômicos, sociodemográficos e ambientais. 2018. 87 f. Dissertação (Mestrado em Economia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Economia, Cuiabá, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufmt.br/handle/1/3946-
dc.description.abstractThe major economic activities of the legal Amazon region are the vegetal extractivism, cattle farming, and agriculture. Mato Grosso is one of the Brazilian federative states that make up the southern part of this area, whose economy is primarily dependent on the agribusiness activity and in which the environmental and social impact of this uncontrolled expanded activity is not yet treated as an economically significant variable. It was used a critical literature with contemporary approaches as a theoretical basis for the interpretation of the regionalization process. In this sense, the objective is to analyze the joint spatial distribution of the specialization level within the agricultural activity of each municipality (QLagro) in the state of Mato Grosso, during the period 2005-2014 and explore possible associations with socio-demographic, economic and environmental aspects. First, through the locational quotient (QL) method, the productive specialization of each region of the State was measured. Starting from the analytical model, where the univariate exploratory analysis of the spatial data for the investigation of global spatial autocorrelation was performed, the level of specialization in the agricultural activity (QLagro), through the Moran I index, which measures the correlation between each one with its neighbors. In the bivariate analysis, the correlation between the variables distributed in three categories - socio-demographic, economic and environmental - was analyzed with the QLagro using the Pearson correlation coefficient (r). Thereafter, it was added to the spatial multiple regression analysis, the variables that obtained the highest significance in the calculation of the Pearson correlation coefficient. The results of the final spatial regression analysis model show the consumption of pesticides, taxes, the level of education of the person who runs the establishment (uneducated), and the Gini index with a significant inverse association related to the level of specialty in the agricultural activity (QLagro) of the municipalities belonging to Mato Grosso from 2005 to 2014 (p <0.05). In addition, the transport companies rate and the rural resident population rate were positively associated with QLagro (p <0.05). This research reveals the importance of analyzing the factors associated with the spatial groupings of the agricultural sector in the municipalities belonging to the Legal Amazon. The results bring important contributions to understanding the spatial, economic, sociodemographic and environmental aspects involved in this process of regional specialization that provided essential information for future planning aimed at a competitive development strategy geared to the less developed regions.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Simone Gomes (simonecgsouza@gmail.com) on 2022-03-29T16:27:37Z No. of bitstreams: 1 DISS_2018_Paula Cristina Pedroso Moi.pdf: 2588591 bytes, checksum: 220a824c5351ee8b203fe39119ec2a4f (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Jordan Souza (jordanbiblio@gmail.com) on 2023-03-31T14:52:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2018_Paula Cristina Pedroso Moi.pdf: 2588591 bytes, checksum: 220a824c5351ee8b203fe39119ec2a4f (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-03-31T14:52:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2018_Paula Cristina Pedroso Moi.pdf: 2588591 bytes, checksum: 220a824c5351ee8b203fe39119ec2a4f (MD5) Previous issue date: 2018-03-27en
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAnálise espacial da especialização agropecuária dos municípios mato-mrossenses : fatores econômicos, sociodemográficos e ambientaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordAnálise de clusterpt_BR
dc.subject.keywordEstudos regionaispt_BR
dc.subject.keywordAgronegóciopt_BR
dc.subject.keywordAnálise de produção espacialpt_BR
dc.contributor.advisor1Ribeiro, Alexandro Rodrigues-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0006793524224802pt_BR
dc.contributor.referee1Ribeiro, Alexandro Rodrigues-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0006793524224802pt_BR
dc.contributor.referee2Zavala Zavala, Arturo Alejandro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0725525983034054pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6621340926816422pt_BR
dc.description.resumoAs principais atividades econômicas da Amazônia Legal são o extrativismo vegetal, a pecuária e a agricultura. Mato Grosso é um dos estados federativos brasileiros que compõem a parte sul desta área, cuja economia depende principalmente da atividade agroindustrial e na qual o impacto ambiental e social dessa atividade expandida descontrolada ainda não é tratado como uma variável economicamente significativa. Utilizou-se uma literatura crítica com abordagens contemporâneas como base teórica para a interpretação do processo de regionalização. Nesse sentido, o objetivo é analisar a distribuição espacial conjunta do nível de especialização dentro da atividade agrícola de cada município (QLagro) no estado do Mato Grosso, durante o período de 2005 a 2014 e explorar possíveis associações com características sócio-demográficas, econômicas e econômicas. e aspectos ambientais. Primeiramente, pelo método do quociente locacional (QL), mediu-se a especialização produtiva de cada região do Estado. Partindo do modelo analítico, onde foi realizada a análise exploratória univariada dos dados espaciais para a investigação da autocorrelação espacial global, o nível de especialização na atividade agrícola (QLagro), através do índice de Moran I, que mede a correlação entre cada um com seus vizinhos. Na análise bivariada, a correlação entre as variáveis distribuídas em três categorias - sociodemográficas, econômicas e ambientais - foi analisada com o QLagro pelo coeficiente de correlação de Pearson (r). Posteriormente, foi adicionado à análise de regressão múltipla espacial, as variáveis que obtiveram maior significância no cálculo do coeficiente de correlação de Pearson. Os resultados do modelo final de análise de regressão espacial mostram o consumo de pesticidas, impostos, o nível de educação da pessoa que dirige o estabelecimento (não educado) e o índice de Gini com uma associação inversa significativa relacionada ao nível de especialidade no setor agrícola (QLagro) dos municípios pertencentes à Mato Grosso de 2005 a 2014 (p <0,05). Além disso, a taxa de empresas transportadoras e a taxa de população residente rural foram positivamente associadas ao QLagro (p <0,05). Esta pesquisa revela a importância de analisar os fatores associados aos agrupamentos espaciais do setor agrícola nos municípios pertencentes à Amazônia Legal. Os resultados trazem importantes contribuições para a compreensão dos aspectos espaciais, econômicos, sociodemográficos e ambientais envolvidos nesse processo de especialização regional, que forneceram informações essenciais para o planejamento futuro, visando uma estratégia competitiva de desenvolvimento voltada para as regiões menos desenvolvidas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economia (FE)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.subject.keyword2Cluster analysispt_BR
dc.subject.keyword2Regional studiespt_BR
dc.subject.keyword2Agribusinesspt_BR
dc.subject.keyword2Spatial production analysispt_BR
dc.contributor.referee3Gomes, Vallencia Maira-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7909633502104757pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):CUC – FE – PPG-ECO – Dissertações de mestrado

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