Avaliação da competitividade dos sistemas de produção de bovinos de corte da Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul

Abstract

O objetivo do presente estudo foi a avaliação da competitividade dos sistemas de produção da Fronteira Oeste do Rio Grande Do Sul, por meio d a realização da tipologia dos produtores de bovinos de corte da Fronteira Oeste do RS (F.O) para melhor compreensão do cenário da região com o maior efetivo bovinos no estado do RS. Entrevistou-se 63 produtores grandes (área = +900 ha) pertencentes aos 8 municípios com maiores rebanhos de bovino localizados na Fronteira Oeste do RS (Itaqui, Uruguaiana, Rosário do Sul, Alegrete, São Gabriel, São Borja, Santana do Livramento, Quaraí). O questionário aplicado é classificado como semi-estruturado, estando dividido em quatro direcionadores: Tecnologia (TEC), Gestão (GES), Relações de Mercado (REL) e Ambiente Institucional (AMB). Os resultados do questionário foram tabulados em planilha EXCEL para posterior tratamento dos dados. No tratamento dos dados e análises estatísticas foi utilizado o software Standards Aligned System 9.0 (SAS, 2002). Realizou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) para identificar a relação entre os proprietários e as variáveis analisadas (direcionadores e subfatores). Posteriormente realizou-se a Análise de Cluster com as informações individuais dos produtores rurais onde não foi pré -definido o número de clusters a serem formados. Por meio da análise de Cluster, identificou -se a formação aleatória de três clusters, sendo estes nomeados de acordo com a nota apresentada nas variáveis (subfatores e direcionadores): Baixo Nível de Competitividad e (BNC), Médio Nível de Competitividade (MNC) e Alto Nível de Competitividade (ANC). A demonstração gráfica na Análise Canônica foi utilizada para melhor visualização dos Clusters, sendo que para a caracterização e melhor descrição de cada Cluster utilizou -se a Análise Discriminante (STEPDISC). Esse tipo de análise permitiu identificar os fatores que mais contribuíram para a separação dos três clusters. Na comparação BNC x MNC, o primeiro cluster apresentou manejo pastagens e manejo rep rodutivo inferiores ao segundo. Os pecuaristas com baixo nível de competitividade (BNC) apresentam status desfavorável para GES enquanto os pecuaristas pertencentes aos clusters MNC e ANC apresentaram, respectivamente, status neutro e favorável para o mesmo direcionador. Os pecuaristas da F.O entrevistados no presente estudo apresentaram em média status favorável para a competitividade devido ao domínio no uso das tecnologias. A gestão determinou o nível de competitividade das fazen das entrevistadas. Os clusters com níveis de competitividade diferentes apresentaram demandas de melhorias distintas .

The aim of this study was to assessment of competitiveness of production systems of beef cattle of the west of Rio Grande do Sul, state, Brazil, trough the achievement of the typology of producers to better understand the scenario of the region with the biggest herd of Rio Grande do Sul. Sixty three big producers (farms with more than 900 ha) of the eight counties with the biggest herd of the region (Itaqui, Uruguaiana, Rosário do Sul, Alegrete, São Grabriel, São Borja, Santana do Livramento e Quaraí) were i nterviewed. For this semi -structured interview a questionnaire divided in four drivers was used: Technology (TEC), Management (GES), Market Relations (REL) and the Institutional Environment (AMB). The data from questionnaires were organized (Microsoft Exce l), and a statistic analyses were performed using the software Standards Aligned System 9.0 (SAS, 2002). A Multiple Correspondence Analysis (ACM) was performed to identify the relationship between owners and the analyzed variables ( drivers and sub-factors). A cluster analysis with the individual information of the livestock farmers was performed without a pre -defined number of clusters to be formed. After cluster analysis, three random clusters were identified and named according to the note presented on the variables (sub-factors and drivers): Low Level of Competitiveness (BNC), Middle Level of Competitiveness (MNC) and High Level of Competitiveness (ANC). Then, a graphic demonstration in Canonical Analysis was used to better visualize the clusters, and for better characterization and description of each cluster was used Discriminant Analysis (Stepdisc). This analysis helped to identify the factors that contributed most to divide and understand the differences between the three clusters. Comparing the cluste r BNC with the cluster MNC, the first one had pasture management and reproductive management below the second one. The producers with low competitiveness (BNC) have an unfavorable status for GES, while the producers belonging to clusters MNC and ANC have, respectively, favorable and neutral status for the same driver. On average, the livestock farmers interviewed in this study have a favorable status for competitiveness due to the domain on use of technologies. The management determined the level of competi tiveness of the farms surveyed. The clusters which had different levels of competitiveness presented distinct improvement demands.