ISSN 0798 1015

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Vol. 38 (Nº 03) Año 2017. Pág. 23

Aspectos socioeconômicos de florestas energéticas em Minas Gerais, Brasil: estudo de caso numa empresa florestal

Socioeconomic aspects of energy forests in Minas Gerais, Brazil: a case study in forest company

Bruno Oliveira LAFETÁ 1; Flaviano Chaves da SILVA 2; Kelly Medeiros Cortezão do CARMO 3; Tamires Mousslech Andrade PENIDO 4; Flávio Rocha PUFF 5

Recibido: 07/08/16 • Aprobado: 22/08/2016


Conteúdo

1. Introdução

2. Metodologia

3. Resultados e discussão

4. Conclusões

Agradecimentos

Referências


RESUMO:

Objetivou-se avaliar a influência da presença de plantações de eucalipto em aspectos socioeconômicos de alguns municípios do estado de Minas Gerais. Definiram-se dois grupos: Grupo 1 – aqueles onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003 e Grupo 2 – aqueles onde se plantaram entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano. Os indicadores socioeconômicos foram calculados a partir dos Censos Demográficos realizados no Brasil em 1991, 2000 e 2010. No segmento de carvão vegetal, a presença de plantações de eucalipto e o envolvimento da empresa com a sociedade podem melhorar aspectos socioeconômicos de alguns municípios mineiros.
Palavras-chave: censo, florestas equiâneas, indicadores.

ABSTRACT:

The objective was to evaluate the influence of the presence of eucalypt plantations in socioeconomic aspects of some municipalities in the state of Minas Gerais. Were defined two groups: Group 1 – those where were planted eucalypt only from 2003 and Group 2 – those where eucalypt planted between 1992 and 2009 and at least 12 new crops per year. Socioeconomic indicators were calculated from the Demographic Census carried out in Brazil in 1991, 2000 and 2010. In charcoal segment, the presence of eucalypt plantations and the company's involvement with society can improve socioeconomic aspects of some municipalities of Minas Gerais.
Keywords: census, even-aged forests, indicators.

1. Introdução

A história do Brasil é marcada por acentuadas desigualdades entre regiões com diferentes dinâmicas socioeconômicas (Santos, Pales e Rodrigues, 2014). A expansão do complexo florestal modificou a estrutura socioeconômica de algumas localidades e promoveu uma nova lógica de crescimento e modernização da economia regional. (Almeida et al., 2008).

Em 1966 foi sancionada a Lei 5.106 (Brasil, 1966), dos incentivos fiscais concedidos aos empreendimentos florestais, que estimulou o reflorestamento no Brasil. A expansão de plantações de eucalipto em Minas Gerais ocorreu a partir da década de 1970 com o intuito de fornecer matéria prima para a siderurgia (Mendes, Rodrigues e Santos, 2014). Muitas dessas plantações não tiveram sucesso, sendo substituídas pela regeneração natural; exemplos desse processo natural de recomposição da vegetação podem ser observados em Bocaíuva, Curvelo e João Pinheiro.

A crescente demanda por madeira, paralela às tendências globais ao uso racional dos recursos renováveis, motivaram pesquisas e mais plantios com espécies de rápido crescimento. As pesquisas tiveram grande impulso nos últimos 30 anos, em razão dos experimentos instalados por empresas privadas e órgãos públicos (Angelo et al., 2015). As plantações de eucalipto apresentavam incremento médio anual (IMA) em torno de 15 m3/ha/ano em 1970 e, após 35 anos, esse valor triplicou por meio de avanços das técnicas silviculturais e melhoramento genético (Stape et al., 2010).

O elevado consumo interno brasileiro tem utilizado todo o carvão vegetal produzido e a tendência é que sua demanda aumente (Associação brasileira de produtores de florestas plantadas [ABRAF], 2013). O consumo pela siderurgia foi de 12,5 milhões metros de carvão (mdc) em 1991, de 17,5 milhões mdc em 2000 (Sociedade brasileira de silvicultura [SBS], 2006), de 15,7 milhões mdc em 2010 e de 17,8 milhões mdc em 2012. (ABRAF, 2013). Diante esse cenário, espera-se que mais plantios com fins energéticos sejam implantados. A área plantada com eucalipto no país totalizou 3.200.000 ha em 2004, aumentando para 4.516.000 ha em 2009 e 5.102.000 ha em 2012 (ABRAF, 2009; ABRAF, 2013).

Minas Gerais possui a maior área plantada do país com 1.438.971 ha (ABRAF 2013) e o carvão oriundo de florestas equiâneas tem minimizado a pressão da exploração madeireira de vegetações nativas (Moura e Zaidan, 2014). Soma-se a isso, a aprovação da Lei 18.365 (Minas Gerais, 2009), que determinou a redução do consumo de carvão de espécies nativas até o limite máximo de 5 % do que é consumido a partir de 2019 (Rezende, Pereira e Botelho, 2013).

A empresa florestal é uma organização com responsabilidade ética e social de contribuir para o desenvolvimento sustentável (Martini, 2004). É importante salientar que a sustentabilidade das atividades florestais se caracteriza, normalmente, por gerar empregos e renda (Mendes, Rodrigues e Santos, 2014). Essas atividades contribuíram para a geração de 4,4 milhões de empregos em 2012, sendo investidos 149 milhões de reais em programas de saúde, socioculturais, educação e treinamento, meio ambiente e desenvolvimento econômico (ABRAF, 2013).

Uma abordagem estatística que relacione aspectos socioeconômicos, bem como as suas mudanças ao longo do tempo, com a presença de plantações comerciais de eucalipto pode fornecer subsídios importantes para o estabelecimento de empresas florestais. Os indicadores são unidades de medidas que representam aspectos da realidade (Kobashi e Santos, 2006). Assim, a análise comparativa de um conjunto de indicadores socioeconômicos é fundamental para compreensão das transformações que ocorrem em uma sociedade, permitindo melhor diálogo com entidades sociais para realizar intervenções apropriadas para seu desenvolvimento.

As mudanças econômicas, sociais e ambientais do plantio de eucalipto são amplamente discutidas tanto no âmbito acadêmico-científico quanto no empresarial e dos movimentos sociais. No entanto, ainda são poucas informações socioeconômicas confiáveis que possam sustentar inferências, análises e conclusões (Rezende, Pereira e Botelho, 2013). Mediante o exposto, as seguintes hipóteses foram testadas: i) a presença de plantações comerciais de eucalipto influencia indicadores socioeconômicos municipais; ii) aspectos econômicos são mais responsivos à presença dessas plantações do que aqueles sociais. O objetivo do presente trabalho foi avaliar a influência da presença de plantações de eucalipto em aspectos socioeconômicos de alguns municípios no estado de Minas Gerais, Brasil.

2. Metodologia

Os dados utilizados neste trabalho foram provenientes de 17 municípios do estado de Minas Gerais, Brasil, onde a empresa Vallourec Florestal Ltda. (VFL) tem implantado povoamentos comerciais de eucalipto para a produção de madeira e carvão vegetal. Definiram-se dois grupos de municípios conforme a data de seus plantios: Grupo 1 – aqueles onde se plantaram somente a partir de 2003 e Grupo 2 – aqueles onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano. No Grupo 1, foi desconsiderada a ocorrência de plantios realizados por outras empresas não participantes da ABRAF entre os anos base de 2005 e 2009 (ABRAF, 2006, 2007, 2008, 2009 e 2010).

O Grupo 1 foi constituído por 4 municípios (Augusto de Lima, Buenópolis, Francisco Dumont e Lassance) e a área total dos primeiros plantios feitos pela VFL em 2009 foi de, aproximadamente, 925,25 ha/município. Nesse grupo, observou-se a presença de outras empresas associadas à ABRAF abertas a partir de 2003 (Empresas com cadastro nacional de pessoa jurídica, 2016).

No Grupo 2, com 13 municípios (Abaeté, Bocaiúva, Brasilândia de Minas, Curvelo, Felixlândia, Guaraciama, João Pinheiro, Lagoa Grande, Montes Claros, Olhos D’água, Paineiras, Paraopeba e Pompéu), a VFL plantou uma média de 10606,38 ha/município entre 1992 e 2009. Verificaram-se empresas associadas à ABRAF que realizaram plantios antes de 1992.

Os indicadores socioeconômicos de cada município foram obtidos do PNUD – Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (2016) e do Datasus – Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (2016), calculados a partir dos Censos Demográficos realizados no Brasil em 1991, 2000 e 2010. Foram consideradas como indicadores socioeconômicos as seguintes variáveis:

  1. Índice de Gini (GINI): medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Varia de 0 a 1, a desigualdade é mínima e máxima quando iguais a 0 e 1, respectivamente.
  2. Índice de desenvolvimento humano municipal na dimensão educação (IDHM_E): é a média geométrica do subíndice de frequência de crianças e jovens à escola, com peso de 2/3, e do subíndice de escolaridade da população adulta, com peso de 1/3.
  3. Índice de desenvolvimento humano municipal na dimensão longevidade (IDHM_L): calculado a partir do indicador esperança de vida ao nascer, através da fórmula: (valor observado do indicadorvalor mínimo) / (valor máximovalor mínimo).
  4. Índice de desenvolvimento humano municipal na dimensão renda (IDHM_R): calculado a partir do indicador renda per capita, através da fórmula: [ln(valor observado do indicador) – ln(valor mínimo)] / [ln(valor máximo) – ln(valor mínimo)].
  5. Renda per capita média (RPC): razão entre o somatório da renda de todos os indivíduos residentes em domicílios particulares permanentes e o número total desses indivíduos; valor expresso em reais (R$).
  6. Pessoas vulneráveis à pobreza (PVP): proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a 1/2 salário mínimo. O universo de indivíduos foi limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
  7. Pessoas desempregadas (DESEMP): percentual da população de 16 anos ou mais, economicamente ativa e desocupada.
  8. População residente na área rural (RURAL): proporção da população total que reside em área rural.
  9. População residente na área urbana (URBANA): proporção da população total que reside em área urbana.

O indicador de desempregados do censo de 1991 referentes a Brasilândia de Minas, Guaraciama, Lagoa Grande e Olhos D´Água não foi inserido nas análises estatísticas em virtude da indisponibilidade nas fontes consultadas (DATASUS, 2016; PNUD, 2016). O resumo descritivo dos indicadores socioeconômicos para cada grupo de município é apresentado na Quadro 1.

Quadro 1: Descrição dos grupos de municípios estudados considerando os Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010

Indicadores socioeconômicos

CV (%)

CV (%)

CV (%)

---- 1991 ----

---- 2000 ----

---- 2010 ----

 

--------------------- Grupo 1 ---------------------

GINI

0,50

11,18

0,57

9,69

0,45

6,35

IDHM_E

0,14

24,80

0,32

18,93

0,54

6,22

IDHM_L

0,63

6,84

0,71

2,47

0,80

1,19

IDHM_R

0,49

3,09

0,55

6,71

0,62

3,62

RPC (R$)

169,69

9,17

245,63

22,62

382,91

14,25

PVP (%)

86,04

3,86

75,41

8,23

49,65

12,24

DESEMP (%)

3,75

58,32

10,02

32,16

8,02

19,75

RURAL (%)

54,29

28,35

43,21

25,17

34,99

21,70

URBANA (%)

45,71

33,67

56,79

19,15

65,01

11,68

 

--------------------- Grupo 2 ---------------------

GINI

0,53

13,05

0,55

10,88

0,48

8,72

IDHM_E

0,18

33,80

0,39

22,33

0,59

11,53

IDHM_L

0,69

3,22

0,77

3,08

0,82

2,89

IDHM_R

0,53

10,53

0,60

10,24

0,67

5,78

RPC (R$)

233,98

28,90

360,06

31,15

521,19

22,02

PVP (%)

79,56

9,87

62,02

18,30

37,93

22,13

DESEMP (%)

2,88

43,81

13,45

41,85

6,93

36,08

RURAL (%)

37,12

63,39

24,22

57,17

19,78

56,89

URBANA (%)

62,88

37,42

75,78

18,27

80,22

14,03

Em que:  = média aritmética; CV = coeficiente de variação; Grupo 1 = municípios onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003; Grupo 2 = municípios onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano. GINI = índice de GINI; IDHM_E, IDHM_L e IDHM_R = índices de desenvolvimento humano municipal nas dimensões educação, longevidade e renda, respectivamente; RPC = renda per capita média; PVP = pessoas vulneráveis à pobreza; DESEMP = desempregados; RURAL = proporção de população rural e URBANA = proporção de população urbana. Fonte: PNUD (2016) e Datasus (2016).

 

Os dados foram submetidos à análise de regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) ao nível de significância de 5 % de probabilidade. A normalidade de resíduos foi avaliada pelo método de Kolmogorov-Smirnov, modificado por Lilliefors (1967), a homocedasticidade da variância por Breusch-Pagan (Breusch e Pagan, 1979) e a autocorrelação por análise gráfica da distribuição dos resíduos percentuais. Calcularam-se o coeficiente de determinação (R2) e o erro padrão da estimativa em unidade absoluta (Syx). Os dados observados e estimados foram submetidos ao teste t pareado. O coeficiente de correlação de Pearson foi utilizado para avaliar a relação da renda per capita média com a vulnerabilidade à pobreza e o IDHM nas dimensões renda e educação.

As estatísticas TP e TI, possuem distribuição t de Student com n1 + n2 - 4 graus de liberdade. O diagnóstico do efeito significativo foi realizado adotando o método do p-valor (valor de probabilidade ou valor p), conhecido como menor nível de significância ao qual a hipótese nula pode ser rejeitada (Gujarati, 2000).

Todos os processamentos e análises estatísticas foram feitas com auxílio de planilhas eletrônicas do software Excel®.

3. Resultados e discussão

Todos os modelos ajustados tiveram F significativo (p < 0,05), exceto aqueles realizados para o percentual de desempregados e, somente no Grupo 1, índice de Gini (Quadro 2). A significância desta estatística F demonstrou que as equações geradas podem explicar elevadas proporções da variabilidade dos indicadores socioeconômicos. Essa afirmação se confirma quando se observa os coeficientes de variação de cada grupo no Quadro 1.

Quadro 2: Estatísticas da análise de regressão dos indicadores socioeconômicos em função do ano em que censos foram realizados nos municípios onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003 (Grupo 1) e nos municípios onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano (Grupo 2).

Indicadores socioeconômicos

Fcalculado

R2(%)

Syx

 

---------------- Grupo 1 ----------------

GINI

  = 0,5058

1,08ns

-

-

IDHM_E

-42,0849

0,0212

178,91*

94,71

0,04

IDHM_L

-16,8089

0,0088

80,15*

88,91

0,03

IDHM_R

-13,1526

0,0069

53,69*

84,30

0,03

RPC

-22275,1636

11,2687

44,56*

81,67

45,38

PVP

3925,1117

-1,9271

71,45*

87,72

6,13

DESEMP

 = 7,2608

3,36ns

-

-

RURAL

2069,0556

-1,0123

5,93*

37,23

11,17

URBANA

-1969,0556

1,0123

5,93*

37,23

11,17

 

---------------- Grupo 2 ----------------

GINI

6,0304

-0,0028

4,72*

11,31

0,06

IDHM_E

-42,9916

0,0217

213,35*

85,22

0,07

IDHM_L

-13,0767

0,0069

201,24*

84,47

0,02

IDHM_R

-13,3498

0,0070

41,55*

52,90

0,05

RPC

-29902,6817

15,1347

54,57*

59,59

99,29

PVP

4451,2610

-2,1953

132,00*

78,11

9,26

DESEMP

 = 8,3086

1,07ns

-

-

RURAL

1834,6181

-0,9036

6,66*

15,25

16,97

URBANA

-1734,6181

0,9036

6,66*

15,25

16,97

para os grupos 1 e 2, respectivamente; X foi o ano do censo. Em que: * e ns = significância e ausência de significância estatística pelo teste F a 5 % de probabilidade, respectivamente; R2 = coeficiente de determinação; Syx = erro padrão da estimativa; “-” = ausência de regressão (p < 0,05);  = média aritmética; GINI = índice de GINI; IDHM_E, IDHM_L e IDHM_R = índices de desenvolvimento humano municipal nas dimensões educação, longevidade e renda, respectivamente; RPC = renda per capita média; PVP = pessoas vulneráveis à pobreza; DESEMP = desempregados; RURAL = proporção de população rural e URBANA = proporção de população urbana. Fonte: Elaborado pelos autores.

 

A normalidade, homocedasticidade de variâncias e independência de resíduos foram verificadas em todos ajustes cuja regressão foi significativa (Figura 1). As equações obtidas não tiveram medidas de precisão similares (Quadro 2). Em geral, os maiores coeficientes de determinação e menores erros padrões foram observados nas equações do Grupo 1. Os valores estimados pelas equações foram semelhantes aos observados conforme teste t pareado (p > 0,05). Isto possui grande importância prática, pois podem ser utilizadas como ferramenta de apoio no planejamento de estratégias que melhorem os indicadores socioeconômicos municipais ao longo do tempo. Conforme ajustes realizados, as estimativas de cada equação devem ficar limitadas ao espectro dos dados empregados no trabalho e entre os anos de 1991 e 2010. Além desses valores, as estimativas são extrapolações e podem gerar valores atípicos.

Figura 1: Representação gráfica da distribuição dos resíduos percentuais em função do ano em que os censos foram realizados nos municípios onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003 (G1) e nos municípios onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano (G2). Em que: GINI = índice de GINI; IDHM_E, IDHM_L e IDHM_R = índices de desenvolvimento humano municipal nas dimensões educação, longevidade e renda, respectivamente; RPC = renda per capita média; PVP = pessoas vulneráveis à pobreza; DESEMP = desempregados; RURAL = proporção de população rural e URBANA = proporção de população urbana. Fonte: Elaborado pelos autores.

O comportamento dos indicadores socioeconômicos foi de acordo com o esperado; ascendente ao longo do tempo, menos para os percentuais de pessoas vulneráveis a pobreza e de residentes na área rural (Figura 2). O decréscimo observado nessas duas variáveis possui uma relação inversa com o aumento da renda domiciliar per capita e da taxa de urbanização no Brasil e Minas Gerais desde 1991 (PNUD, 2016), decorrência do maior poder aquisitivo das famílias e do êxodo rural.
A ausência de relação funcional estatisticamente significativa entre o indicador de desempregados e os anos dos censos pode ter sido consequência de sua variabilidade entre os municípios e datas. Historicamente, a oferta de empregos tem diminuído com a modernização e a inserção de novas tecnologias. A formação profissional e constante qualificação são fundamentais para melhor compreensão e execução das atividades florestais. Entretanto, diversas vagas que exigem mão de obra qualificada não têm sido preenchidas por ausência de candidatos nos processos seletivos em comunidades vizinhas. Um exemplo é na colheita florestal mecanizada, que demanda profissionais capazes de interpretar manuais em diferentes idiomas e operar máquinas de tecnologia avançada. Outra dificuldade comum relaciona-se à curta permanência de recém-contratados no quadro de colaboradores, algumas vezes, em virtude da falta de sinal de telefonia ou de internet em plantas de carbonização.

Figura 2: Representação gráfica dos indicadores socioeconômicos em função do ano em que os censos foram realizados nos municípios onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003 (Grupo 1) e nos municípios onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano (Grupo 2). Em que: GINI = índice de GINI; IDHM_E, IDHM_L e IDHM_R = índices de desenvolvimento humano municipal nas dimensões educação, longevidade e renda, respectivamente; RPC = renda per capita média; PVP = pessoas vulneráveis à pobreza; DESEMP = desempregados; RURAL = proporção de população rural e URBANA = proporção de população urbana. Fonte: Elaborado pelos autores.

De acordo com o módulo dos coeficientes angulares e a tendência das equações, a renda per capita média e o percentual de pessoas vulneráveis à pobreza foram os indicadores que mais variaram entre 1991 e 2010. Todos esses indicadores estão diretamente relacionados à aspectos econômicos das famílias contempladas pelos censos. Provavelmente, mudanças sociais são mais complexas e morosas para que diferenças sejam observadas quando comparadas com aquelas econômicas. Fato que corrobora com o observado por Almeida et al. (2008), que observaram maior crescimento do produto interno bruto (PIB) total e per capita, seguido de poucas mudanças sociais nos municípios estudados que desenvolveram a eucaliptocultura no extremo sul da Bahia. Embora seja no segmento de papel e celulose, Lopes (2013) também verificou maior aumento do PIB no que se refere às diferentes dimensões de IDHM em quatro municípios do leste do Mato Grosso do Sul.

As equações de IDHM na dimensão renda apresentaram os menores coeficientes angulares. Apesar desse indicador ser baseado no rendimento domiciliar, a menor inclinação pode ter sido resultado da aplicação do logaritmo neperiano em sua fórmula. Ressalta-se que essa operação de logaritmização fundamenta-se na premissa de que não é necessário um rendimento ilimitado para alcançar um nível elevado de desenvolvimento humano (Scarpin e Slomski, 2007).

Ao nível de significância de 5 % de probabilidade, todas as retas obtidas foram estatisticamente paralelas e apresentaram o mesmo intercepto entre os grupos estudados (Quadro 3). Nota-se que a regressão para o índice de Gini foi observada apenas no Grupo 2, cuja tendência da reta foi de decréscimo com o passar dos anos e se localizou abaixo das médias de Minas Gerais e Brasil (Figura 2). Este resultado foi desejável, pois menores índices implicam em melhor distribuição da renda per capita domiciliar. Oscilações do índice de Gini entre os censos foram observadas no Grupo 1, porém a tendência ao paralelismo com o eixo das abscissas foi verificada, o que caracterizou uma função constante.

Quadro 3: Estatísticas dos testes de paralelismo e igualdade de interceptos entre as equações obtidas para o grupo 1 (municípios onde se plantaram eucalipto somente a partir de 2003) e grupo 2 (municípios onde se plantaram eucalipto entre 1992 e 2009 e, no mínimo, 12 novos cultivos por ano)

Indicadores socioeconômicos

--- Paralelismo ---

--- Intercepto ---

TP

p-valor

TI

p-valor

IDHM_E

0,1688

0,8666

0,1595

0,8739

IDHM_L

1,7875

0,0803

1,8104

0,0766

IDHM_R

0,0603

0,9522

0,0483

0,9616

RPC

1,0037

0,3207

0,9900

0,3273

PVP

0,7259

0,4715

0,7116

0,4802

RURAL

0,1605

0,8732

0,1731

0,8633

URBANA

0,1605

0,8732

0,1731

0,8633

As estatísticas TP do teste de paralelismo e TI do teste de igualdade de interceptos possuem distribuição t de Student com n1 + n2 -4  graus de liberdade (bilateral). Em que: IDHM_E, IDHM_L e IDHM_R = índices de desenvolvimento humano municipal nas dimensões educação, longevidade e renda, respectivamente; RPC = renda per capita média; PVP = pessoas vulneráveis à pobreza; RURAL = proporção de população rural e URBANA = proporção de população urbana. Fonte: Elaborado pelos autores.

Por outro lado, foram constatadas diferenças entre os parâmetros das equações de cada grupo ao assumir, como critério de significância estatística, os valores de probabilidade (p-valor) obtidos nos testes de paralelismo e de igualdade de intercepto. As taxas de aumento da renda per capita média (p = 0,3207) e dos IDHM’s nas dimensões educação (p = 0,8666) e renda (p = 0,9522) foram maiores no Grupo 2. O aumento da renda domiciliar se correlacionou positivamente com o IDHM nas dimensões renda ( = 0,97, p < 0,05) e educação ( = 0,82, p < 0,05), por conseguinte, menor foi a vulnerabilidade à pobreza ( = -0,93, p < 0,05). Portanto, a melhoria da qualidade de vida nos municípios desse grupo não se resumiu apenas ao domínio econômico, pois os indicadores que expressam o desenvolvimento humano também representaram avanços em aspectos sociais.

A função social da empresa não deve ser restrita apenas à arrecadação de impostos e à geração de empregos e renda. Na ausência de mão de obra especializada ou de interessados em qualificação profissional, recomenda-se que as empresas implementem programas educativos de estímulo a leitura desde as séries iniciais do ensino fundamental. A proatividade em buscar instituições públicas de ensino para complementar a formação e qualificação de jovens visa garantir colaboradores futuros, além de melhorar aceitação e estabelecimento empresarial.

O Grupo 1 apresentou maior coeficiente angular para o índice de desenvolvimento humano municipal na dimensão longevidade (p = 0,0803). Contudo, é importante considerar que a tendência da reta do Grupo 2 se encontrou acima daquela do Grupo 1 e das médias mineira e nacional (Figura 2). Salienta-se que municípios com maior IDHM nessa dimensão apresentam uma vida longa e saudável, medida pela esperança de vida à nascença (Scarpin e Slomski, 2007).

A tendência de saída da população residente na área rural para a urbana foi menor no Grupo 2. Logo, não se pode afirmar que o segmento de carvão vegetal provocou o êxodo rural nos municípios estudados. É comum a contratação de moradores rurais locais para auxiliar nas atividades que envolvam o preparo do solo e plantio de povoamentos florestais. Os recém contratados são treinados em conformidade com o padrão de qualidade operacional da empresa e orientados diariamente sobre cuidados com sua segurança e saúde, um exemplo é a ginástica laboral. Programas que estimulam habilidades, reconhecem talentos e aprimoram carreiras são continuamente implementados em grandes unidades florestais.

A empresa é um componente da sociedade capaz de impulsionar o desenvolvimento local e o seu estabelecimento depende da maneira que se interage com os agentes sociais. Independente do empreendimento, o crescimento econômico deve estar alinhado com o progresso social e equilíbrio ecológico. As empresas florestais possuem responsabilidade moral de respeitar as comunidades vizinhas, sobretudo, aquelas cuja presença é histórica. Por melhor que sejam os investimentos e a rentabilidade, a relação harmoniosa com os stakeholders possibilita avanços na gestão da imagem e reputação institucional.

As iniciativas empresariais podem fortalecer os programas governamentais em forma de parceria e, sem assumir o papel do Estado propriamente dito, considerar as peculiaridades das comunidades ou regiões. É interessante que essas iniciativas não atendam apenas as necessidades primárias da empresa, mas que também proponham ações e projetos que colaborem para a valorização da qualidade de vida e desenvolvimento local ou regional. Deste modo, proporcionando novas oportunidades para que as populações sejam protagonistas de sua própria história.

Atualmente, diversos investimentos socioculturais são feitos para o desenvolvimento de comunidades e manter relação sustentável com os stakeholders. Para o fortalecimento de comunidades vizinhas de empresas florestais, recomenda-se levantar as ofertas e demandas de atividades locais, realizar fóruns comunitários, oficinas, cursos, acessorias personalizadas, estimular a criação de comitês de moradores, sistematizar e criar diretrizes de atendimento. Essas práticas têm sido adotadas pela empresa VFL, incluindo um eficiente plano de ação e integração comunitária.

Os resultados representaram a realidade e forneceram indícios de que a presença de plantações de eucalipto e o envolvimento da empresa com a sociedade podem ter favorecido o desenvolvimento socioeconômico dos municípios do Grupo 2. Segundo Scarpin e Slomski (2007), o município reflete parte das informações de uma sociedade e a busca por medidas indicadoras que incluam dimensões fundamentais da vida e condição humana são essenciais para sua representatividade sem viés. Diante a existência de diversos fatores ambientais, políticos, sociais e econômicos capazes de influenciar o progresso da qualidade de vida, mais pesquisas são recomendadas em outras regiões do estado e país visando maior compreensão da interação entre empreendimentos florestais e a sociedade.

4. Conclusões

No segmento de carvão vegetal, a presença de plantações de eucalipto e o envolvimento da empresa com a sociedade podem melhorar aspectos socioeconômicos de alguns municípios do estado de Minas Gerais.

A atividade florestal influenciou positivamente a renda dos domicílios e educação, diminuindo a vulnerabilidade à pobreza e melhorando a distribuição da renda per capita. Não se pode afirmar que o segmento de carvão vegetal provocou o êxodo rural nos municípios estudados.

Os moradores dos municípios que tiveram mais tempo de atuação da VFL e de outras empresas associadas à ABRAF tenderam apresentar uma vida mais longa e saudável.

Os indicadores baseados em aspectos econômicos apresentaram maiores variações anuais do que aqueles sociais, independente da presença de plantações antigas de eucalipto.

Agradecimentos

À empresa Vallourec Florestal Ltda., ao Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento e ao Departamento de Informática do SUS pela assistência e disponibilização de dados para realização do presente trabalho. Ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais – campus São João Evangelista por todo apoio estrutural

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1. Professor e pesquisador do Curso de Engenharia Florestal do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG). E-mail: bruno.lafeta@ifmg.edu.br

2. Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Meio Ambiente do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG).

3. Coordenadora de Relações com Comunidades da Vallourec Florestal Ltda. (VFL).

4. Mestranda em Ciência Florestal na Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). E-mail: penidotma@gmail.com

5. Professor e pesquisador do Curso de Engenharia Florestal do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG).


Revista ESPACIOS. ISSN 0798 1015
Vol. 38 (Nº 03) Año 2017

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