Análise espacial da adopção de tecnologias agrarias pelos pequenos agricultores em Moçambique

Abstract

Embora o papel das tecnologias melhoradas na agricultura seja amplamente reconhecido, o sector agrário em Moçambique continua a ser caracterizado pelo uso predominante de tecnologias rudimentares. No entanto há vários factores que estão por detrás das baixas taxas de adopção dentre eles destacam-se factores sociais, económicos e institucionais. Este trabalho tem como objectivo identificar os principais factores determinantes da adopção de tecnologias agrarias melhoradas usando os modelos de regressão espacial. A escolha desta classe de modelos está aliada ao facto de que a adopção de tecnologias agrarias melhoradas constituir um fenómeno espacialmente autocorrelacionado e os tradicionais modelos probit e logit amplamente usados em estudos de adopção de tecnologias agrícolas não preconizam a estrutura de autocorrelação existente na variável resposta. Foram usados dados do Inquérito Agrário Integrado de 2020 e como variável resposta foi considerada a proporção de produtores que usaram sementes de variedades melhoradas, fertilizantes, pesticidas, mecanização e irrigação em cada distrito do País. Adicionalmente, um conjunto de nove variáveis classificadas em factores sociais, económicos, institucionais foram consideradas como covariáveis. A dependência espacial entre as observações das tecnologias agrarias melhoradas foram avaliadas através das estatísticas global e local de Moran. Somente a adopção de irrigação foi significativa ao ajuste dos modelos espaciais SAR (modelo espacial autorregressivo) e CAR (modelo de erro espacial). Os resultados mostraram que o nível de literacia, idade do chefe de agregado familiar, a pertença a um grupo ou associação de agricultores e acesso ao credito agrícola, são as covariáveis que exercem influência sobre os modelos, e que o parâmetro rho (ρ) e lambda (λ) que medem a dependência espacial nos modelos SAR e CAR foi positivo e significativamente diferente de zero, isto é, os níveis de adopção da irrigação em distritos vizinhos tendem a ser similares entre si. Pelo critério de informação de Akaike (AIC), o modelo SAR foi considerado o melhor modelo para o ajuste