UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ...

UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ – UNIOESTE

CAMPUS DE TOLEDO

CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS – CCSA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO REGIONAL E

AGRONEGÓCIO - DOUTORADO

MARCELINO ARMINDO MONTEIRO

A VULNERABILIDADE E SEGURANÇA ALIMENTAR DOS PAÍSES DA UNIÃO

ECONÔMICA E MONETÁRIA DA ÁFRICA OCIDENTAL (UEMOA)

TOLEDO – PR

2019




Tese apresentada ao Programa de Pos-Graduacao em

Desenvolvimento Regional e Agronegócio, Doutorado, da

Universidade Estadual do Oeste do Paraná –

UNIOESTE/Campus de Toledo, como requisito parcial a

obtenção do título de Doutor em Desenvolvimento

Regional e Agronegócio.

Orientador: Prof. Dr. Moacir Piffer

Co-orientador: Prof. Dr. Lucir Reinaldo Alves

TOLEDO – PR

2019




COMISSAO EXAMINADORA

_______________________________________

Orientador: Prof. Dr. Moacir Piffer

Universidade Estadual do Oeste do Paraná

UNIOESTE

_______________________________________

Prof. Dr. Jandir Ferrera de Lima


UNIOESTE

______________________________________

Prof. Dr. Alain Hernández Santoyo

Universidad Pinar Del Rio/Cuba

______________________________________

Prof. Dr. Sergio Luiz Kuhn

Universidade Tecnológica Federal do Paraná

UTFPR

_______________________________________

Prof. Dr. Cristiano Stamm


UNIOESTE

Toledo, 05 de fevereiro de 2019.

Aos meus pais, Moreira Fonta (in memoriam) e Quinta Bipeba -

Biqueste - (in memoriam), e aos meus queridos tios Paralta Monteiro -

Brague - (in memoriam) e a Maria José - Alawas (in memoriam). E ao

meu segundo pai, Padre Ermanno Battisti (in memoriam).

AGRADECIMENTOS

Inicialmente, agradeço a Deus, que me protegeu, deu-me saúde neste processo longo de busca

de conhecimento, sempre presente em todos lugares em que estudo e nas viagens a congressos.

Ao meu orientador, Professor Moacir Piffer, pelas conversas na sala do doutorado, pelas aulas

com ensinamentos profundos, por outros apoios fora da academia e conselhos que ultrapassam

os limites da orientação. Ao meu Co-orientador, Lucir Reinaldo Alves, pela paciência e amizade

que criamos ao longo deste processo e por ter acreditado que é possível construir uma tese de

doutorado mesmo com inúmeras dificuldades de conseguir dados.

Agradeço ao professor Jandir Ferrera de Lima e ao professor Jefferson Andronio Ramundo

Staduto pelas contribuições precisas durante o processo da qualificação do trabalho e pelos

conselhos que recebi durante o curso. Agradeço aos professores Alain Hernández Santoyo,

pelas conversas e trocas de ideias nas nossas salas e no café SENAC; Cristiano Stamm, por

aceitar participar na banca de defesa, bem como pelas sugestões apontadas nesta pesquisa.

A Universidade Estadual do Oeste do Paraná, pela oportunidade que me deu para ingressar e

cursar o meu doutorado. Ao colegiado e à equipe da atual coordenação do programa, aqui passo

a referir, o Coordenador, professor Weimar Freire da Rocha Jr.; o Vice-coordenador, professor

Jandir Ferrera de Lima; e as Assistentes, Clarice Theobald Stahl e Roseli Immig Lotte.

Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq, pela concessão

de bolsa de estudo pela segunda vez, o que possibilitou o andamento da pesquisa até esta fase.

Aos Professores do Programa de Pos-Graduacao em Desenvolvimento Regional e Agronegócio

– PGDRA, meus cumprimentos: Carlos Alberto Piacenti, Cristiano Stamm, Debora da Silva

Lobo, Homero Fernandes Oliveira, Jandir Ferrera de Lima, Jefferson Andronio Ramundo

Staduto, Lucir Reinaldo Alves, Mirian Beatriz Schneider, Moacir Piffer, Pery Francisco Assis

Shikida, Ricardo Rippel, Weimar Freire da Rocha Jr. e Zelimar Soares Bidarra. Também aos

professores do programa de Mestrado em Economia: Flávio Braga de Almeida Gabriel, Luiz

Alberto Cypriano e à assistente Luci Bardieri Silva, a todos pela humanidade, amizade e pelos

conselhos que também ultrapassam limites de ser professor, mas são amigos e irmãos.

Aos companheiros da Sexta Turma de doutorado 2015, pelos gritos de desespero nos momentos

tensos e pela alegria que partilhamos nos melhores momentos nos corredores do programa, em

especial na sala do doutorado e fora nos nossos pontos de encontro, em nome dos meus

parceiros da turma: Alexandre de Souza Correa, Guilherme Augusto Asai, Eliane Aparecida

Gracioli Rodrigues, Keila Raquel Wenningkamp e Mario Sergio Pedrozo Lobão.

Aos amigos que fiz em Toledo, os irmãos Henrique Dias Moniz e Irene Dias Moniz e ao casal

Carlos e Adriana, pela confiança e amizade e pela parceria nas horas difíceis e pelos momentos

de felicidade que partilhamos. Ao Wagner Wilson Pinho de França, meu parceiro de jogo de

tênis e bike, agradeço pela paciência.

E, por fim, à minha grande Família, a Emília e a Abebonh, amores da minha vida, antes distantes

por 5 anos, mas sempre no coração e agora juntos para sempre. Ás minhas irmãs: Anita,

Biquinaté, Buliboca, Mariaquinta, Piquinina e Badjunca (in memoriam). Meus irmãos Queba,

Antônio, Papa, Melo, Carlos, Azy, Pedrinho Egas Bobô, Mario, Domingos, Lucas, Ciro (in

memoriam) e Faustino, Januário, Porfirio Ambau e a todos meus sobrinhos e netos.

Hoje, em uma vila na Zâmbia, uma mulher caminhará cinco quilômetros para chegar a seu hectare de plantação de milho ou batata.

Com uma enxada ou cutelo, ela cuidará de sua plantação, cortando as ervas daninhas e fortificando as gavinhas da batata e rezará pela chuva,

atrasada já há duas semanas. Carlos Lopes

MONTEIRO, Marcelino Armindo. A Vulnerabilidade e Segurança Alimentar dos Países da

União Econômica e Monetária da África Ocidental (UEMOA). Tese. Programa de Pos-

Graduacao em Desenvolvimento Regional e Agronegócio, Universidade Estadual do Oeste do

Paraná – UNIOESTE/Campus de Toledo.

RESUMO

Esta pesquisa analisou as estruturas produtivas e a vulnerabilidade populacional nas regiões dos

países da União Econômica e Monetárias da África Ocidental. Os períodos de análise foram

distintos de acordo com os instrumentos e o objetivo específico a ser examinado. Na análise

regional das estruturas produtivas consistiu em um corte predeterminado dos anos de

1991/2001/2010/2016 e, na análise da vulnerabilidade populacional, os períodos foram em uma

sequência de acordo com a disponibilidade dos dados de cada país, de 2013 até 2018. A hipótese

do trabalho afirma que a Disponibilidade e o Acesso aos alimentos e a outros serviços não são

fatores principais para a vulnerabilidade populacional nas regiões dos oito países da UEMOA.

O aporte teórico foi iniciado com os teóricos clássicos deste campo, de Von Thunen até os mais

recentes, Walter Isard, e para permitir a mais robustez do trabalho tratou-se das concepções de

Douglass North e complementando a discussão foram trazidos autores como Christaller,

Myrdal, Perroux e Hirschman. Na sequência, para cumprir o objetivo da análise da

vulnerabilidade, apoiou-se nos relatórios da FAO, do PNUD e de alguns pesquisadores

contemporâneos, como Chambers. Na diversificação de meio de vida para reduzir a

vulnerabilidade, foram trazidos os autores Van der Ploeg e Frank Ellis. A metodologia aplicada

foi a análise quali-quantitativa, com instrumento de análise regional, tais como: Quociente de

Localização (QL), Coeficiente de Localização (CL), Coeficiente de Redistribuição (CR),

Coeficiente de Especialização (CE) e Coeficiente de Reestruturação (CReest.) na primeira parte

e foi aplicada a Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM, sigla em inglês) na segunda

parte, realizado em parte a Análise Fatorial de Componentes principais. Em ambos os casos, os

dados aplicados foram secundários. Na análise regional, foram dados de Banco Mundial; para

a análise da vulnerabilidade, constituíram os dados da FAO e dos Institutos Nacionais de

Pesquisa de cada país da UEMOA, objeto de análise. Os resultados mostraram que as estruturas

produtivas da UEMOA são especializadas e em alguns casos a tendência é diversificar, como

visto na análise do QL. Assim apresentado por cada país, em cada período avaliado, foi quatro

(4) QLs>1 e o número máximo nove (9), nas 15 atividades analisadas. Assim, em um universo

de 15 produtos, um país com 8 ou mais QLs>1 indica que no seu portfólio apresenta algo acima

de 53% da especialização produtiva no país. No geral, os países da UEMOA encaminham-se

para uma especialização produtiva, mas, em todo caso, a tendência de diversificar tem tido força

consistente, como apresentado em várias atividades. Com análises de CReest., permitiu-se,

assim, afirmar que as estruturas produtivas da Guiné-Bissau em 1991/2001 e 2001/2010 e do

Togo em 2010/2016 não são similares à estrutura das atividades produtivas da região de

referência (UEMOA), sendo que os outros seis países tiveram estrutura produtiva bem próxima

a da UEMOA. Os resultados da VAM mostraram que os países da UEMOA estão entre a Fase

três (F3) e a quatro (F4). Com isso, percebe-se que no território da UEMOA vivem as pessoas

com situação de vulnerabilidade média e alta. Pelas respostas da análise, pode-se concluir que

o Acesso e a Instabilidade são os dois fatores mais importantes para pressionar de forma

negativa a situação da vulnerabilidade nos países da UEMOA. A Disponibilidade não é

elemento principal na pressão para maior vulnerabilidade dos países da UEMOA. Isso permite

a rejeição da hipótese de estudo.

Palavras Chaves: Desenvolvimento regional; Vulnerabilidade; UEMOA; VAM e Estrutura

produtiva.

MONTEIRO, Marcelino Armindo. The Vulnerability and Food Security of the Countries of

the West African Economic and Monetary Union (UEMOA). Thesis. Postgraduate Program

in Regional Development and Agribusiness, State University of Western Paraná - UNIOESTE

/ Campus de Toledo.

ABSTRACT

This research analyzed the productive structures and the population vulnerability in the regions

of the countries of the Economic and Monetary Union of West Africa. The periods of analysis

were different according to the instruments and the specific objective to be examined. In the

regional analysis of the productive structures it consisted of a predetermined cut of the years

1991/2001/2010/2016 and, in the analysis of the population vulnerability, the periods were in

a sequence according to the availability of the data of each country, from 2013 to 2018 The

work hypothesis states that Availability and Access to food and other services are not major

factors for population vulnerability in the regions of the eight WAEMU countries. The

theoretical contribution was initiated with the classical theorists of this field, from von Thunen

to the most recent ones, Walter Isard, and to allow for the more robustness of the work the

Douglass North conceptions were treated and complementing the discussion were brought

authors such as Christaller, Myrdal, Perroux and Hirschman. Subsequently, to meet the

vulnerability analysis objective, it relied on reports from FAO, UNDP and some contemporary

researchers such as Chambers. In the diversification of livelihoods to reduce vulnerability,

authors Van der Ploeg and Frank Ellis were brought in. The methodology applied was the

qualitative-quantitative analysis, with a regional analysis instrument, such as: Location

Quotient (QL), Location Coefficient (CL), Redistribution Coefficient (RC), Specialization

Coefficient (CE) and Coefficient of Restructuring (CReest.) In the first part and Vulnerability

Analysis and Mapping (VAM) was applied in the second part, conducted in part the Major

Components Factor Analysis. In both cases, the data applied were secondary. In the regional

analysis, were data from World Bank; for the vulnerability analysis, the FAO and the National

Institutes of Research data from each UEMOA country were analyzed. The results showed that

the UEMOA productive structures are specialized and in some cases the tendency is to

diversify, as seen in the QL analysis. Thus, presented by each country, in each period evaluated,

was four (4) QLs> 1 and the maximum number nine (9), in the 15 analyzed activities. Thus, in

a universe of 15 products, a country with 8 or more QLs> 1 indicates that in its portfolio it

presents something above 53% of the productive specialization in the country. In general,

WAEMU countries are moving towards productive specialization, but in any case, the tendency

to diversify has been consistently strengthened, as presented in various activities. With CReest's

analysis, it was thus possible to state that the productive structures of Guinea-Bissau in

1991/2001 and 2001/2010 and Togo in 2010/2016 are not similar to the structure of the

productive activities of the reference region (UEMOA), with the other six countries having a

productive structure very close to UEMOA. The VAM results showed that WAEMU countries

are between Phase three (F3) and four (F4). With this, it can be seen that in the territory of

UEMOA live the people with situation of medium and high vulnerability. From the analysis's

answers, it can be concluded that Access and Instability are the two most important factors for

negatively pressing the situation of vulnerability in WAEMU countries. Availability is not a

major element in the pressure for greater vulnerability of WAEMU countries. This allows

rejection of the study hypothesis.

Keywords: Regional development; Vulnerability; UEMOA; VAM e Production structure.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Estrutura da tese ....................................................................................................... 26

Figura 2 - Efeitos da indústria motriz sobre a estrutura de produção e a da demanda, segundo

François Perroux .................................................................................................... 33

Figura 3 - A base de exportação e seus fatores condicionantes, segundo Douglass North ...... 35

Figura 4 - Processo circular e cumulativo de crescimento ....................................................... 37

Figura 5 - Funções dimensões e retroalimentação. .................................................................. 47

Figura 6 - Representação esquemática da produção e dos destinos agrícolas .......................... 51

Figura 7 - Fluxo de mobilização de recursos e sua conversão em diferentes valores .............. 67

Figura 8 - As possíveis estratégias de reprodução agrícola para reduzir a vulnerabilidade ..... 69

Figura 9 - As pré-condições para uma agricultura sustentável ................................................. 80

Figura 10 - Projetos de investimento estrangeiros de biocombustíveis na África de 2010 ...... 82

Figura 11 - Inovação tecnológica na agricultura nos quatro países da África Ocidental ......... 87

Figura 12 - Inovação tecnológica na agricultura nos sete países da África .............................. 88

Figura 13 - Uma síntese ilustrativa do procedimento metodológico ........................................ 95

Figura 14 - A localização geográfica dos oito países da UEMOA ........................................... 97

Figura 15 - Ilustração da equação e fatoração de Análise Fatorial (AF) ................................ 107

Figura 16 - Coeficiente de Especialização das 15 principais atividades agropecuárias, na

UEMOA, 1991/2001/2010/2016. ........................................................................ 147

Figura 17 - Coeficiente de Reestruturação (CReest.) das 15 principais atividades

agropecuárias, na UEMOA – 1991/2001-2001/2010-2010/2016. ....................... 149

Figura 18 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 2017. .................. 158

Figura 19 - Mapeamento da Vulnerabilidade das Regiões dos Países da UEMOA, 2013/2018.

............................................................................................................................. 169

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Evolução dos temas de desenvolvimento rural entre ............................................. 65

Quadro 02 - As regiões administrativas dos países da UEMOA 2017 ................................... 102

Quadro 03 - Significado das categorias de Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade - VAM

............................................................................................................................. 103

Quadro 04 - Indicadores para a construção de índice VAM. .................................................. 105

Quadro 05 - As expressões matemáticas para cálculos dos Indicadores e da VAM. .............. 113

Quadro 06 - A classificação dos níveis de insegurança alimentar VAM. ............................... 115

Quadro 07 - QL do emprego no setor agrícola, na indústria e serviços, 1991/2016. ............. 126

LISTA DE TABELAS

Tabela 01 - Quociente Locacional de Valor Bruto da Produção das 15 principais atividades

agropecuárias, na UEMOA, 1991/2001/2010/2016. ........................................... 137

Tabela 02 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 1990 a 2017. ...... 155

Tabela 03 - A Renda Nacional Bruta per capita (2011 PPP $) dos países da UEMOA e outros

de 2000-2017. ...................................................................................................... 161

Tabela 04 - A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade das Regiões dos Países da UEMOA

2013/2018 ............................................................................................................ 168

Tabela 05 - Análise e mapeamento da vulnerabilidade da República do Benin - 2013/2017.

............................................................................................................................. 176

Tabela 06 - A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República da Burkina Faso

2013/2015. ........................................................................................................... 179

Tabela 07- A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade da República da Guiné-Bissau -

2013/2014/2015 ................................................................................................... 182

Tabela 08 - A Análise do Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Mali - 2015/2017

............................................................................................................................. 186

Tabela 09 - Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Níger - 2016/2018.

............................................................................................................................. 188

Tabela 10 - A Análise e o mapeamento da Vulnerabilidade da República do Senegal,

2015/2017. ........................................................................................................... 191

Tabela 11 - A análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Togo, 2014/2016.

............................................................................................................................. 194

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 01 - Evolução da população Urbana e Rural na região da UEMOA, 1991/2016. .... 117 Gráfico 02 - Evolução percentual da população urbana e rural na região da UEMOA,

1991/2016 ............................................................................................................................... 119 Gráfico 03 - Ocupação pelo emprego da população nos oito países da UEMOA, 1991/2001

................................................................................................................................................ 121 Gráfico 04 - Ocupação (%) da população maiores de 15 anos nos países da UEMOA,

1991/2001/2010/2016 ............................................................................................................. 122 Gráfico 05 - % Emprego no setor agrícola, indústria e serviços, 2010/2016. ........................ 125 Gráfico 06 - A Taxa de variação do PIB nos países da UEMOA entre 1991/2001/2010/2016.

................................................................................................................................................ 130 Gráfico 07 - PIB per capita, PPP dos países da UEMOA de 1991 a 2016. ........................... 131 Gráfico 08 - Distribuição (%) de Valor Bruto da Produção na região da UEMOA, 1991/2001

................................................................................................................................................ 134 Gráfico 09 - Coeficiente de localização das 15 principais atividades agropecuárias, na

UEMOA, 1991/2016. ............................................................................................................. 141 Gráfico 10 - Coeficiente de Redistribuição (CR) das 15 principais atividades agropecuárias na

................................................................................................................................................ 144 Gráfico 11 - Índice de Gini dos países da UEMOA de 1992 a 2015. .................................... 154 Gráfico 12 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 1990/2017. ....... 156 Gráfico 13 - Renda Nacional Bruto per capita (2011 PPP USD$) dos países da UEMOA e

outros de 2016/2017. .............................................................................................................. 159 Gráfico 14 - Índice de Educação dos países da UEMOA e outros, 2016 e 2017. .................. 163 Gráfico 15 - Importações e Exportações de Bens e Serviços dos países da UEMOA, 2016 -

2017. ....................................................................................................................................... 164

ABREVIATURAS E SIGLAS

AF - Análise Fatorial

BOAD - Banco Oeste Africano de Desenvolvimento

BAD - Banco Africano de Desenvolvimento

CAADP - Comprehensive Africa Agriculture Development Programme

CCVI - Índice Anual de Vulnerabilidade às Alterações Climáticas

CEMGFA - Chefe do Estado Maior General das Forças Armadas

CEE - Comunidade Econômica Europeia

CEDEAO - Comunidade Econômica Dos Estados da África Ocidental

CDR - Centros de Desenvolvimento Rural

CNR - Conselho Nacional da Revolução

CPDA - Carta de Política de Desenvolvimento Agrário

CPLP - Comunidade dos Países da Língua Portuguesa

CRAD - Centros Regionais de Assistência ao Desenvolvimento

DFID - Department For International Development

DERP 1 - Documento de Estratégia de Redução da Pobreza

DENAR I e DENARP II - Documento de Estratégia Nacional de Apoio à Redução da Pobreza

ECOWAP - Programa Abrangente de Desenvolvimento da Agricultura em África Ocidental

EAGB - Empresa de Eletricidade e Águas da Guiné-Bissau

EUA - Estados Unidos de América

ESP - Plano de Emergente do Senegal

FAO - GB - Food and Agriculture Organization - Guiné-Bissau

FAIR - Fundo de Apoio a Integração Regional

FCFA - Comunidade Financeira da África

FLW - Food Lostand Worst

FMI- Fundo Monetário Internacional

FSAU - Unidade de Análises de Segurança Alimentar da Somália

FIRKÍDJA - Projeto de Apoio à Educação Básica

GPS- Sistema de Posicionamento Global

ICESCR - International Covenant on Economic, Social and Cultural Rights

ICT - Comércio e Tecnologia Intervencionista

IED - Investimento Estrangeiro Direto

IDH – Índice de Desenvolvimento Humano

INE - Instituto Nacional de Estatística

INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisa

IPC - Classificação Integrada da Fase de Segurança Alimentar

IPCC - Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas

LOSAN - Lei Orgânica de Segurança Alimentar e Nutricional

MADR - Ministério da Agricultura e Desenvolvimento Rural

NEPAD - Parceria Estratégico para o Desenvolvimento da África

NPI - Nova Política Industrial

NPA - Nova Política Agrícola

ONGs - Organizações Não Governamentais

OECD - Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico

PAA - Programa de Aquisição de Alimentos

PAG - Programa de Ação do Governo

PAC - Política Agrícola Comum

PAM - Programa de Alimentação Mundial

PASA - Projeto de Apoio a Segurança Alimentar

PAU - Política Agrícola da União

PESA - Projeto Especial da Segurança Alimentar

PDRRI - Programa de Desmobilização, Reintegração e Reinserção de Ex-combatentes

PIB - Produto Interno Bruto

PIDESC - Pacto Internacional de Direitos Econômicos, Sociais e Culturais

PNAE - Programa Nacional de Alimentação Escolar

PNAN - Plano Nacional de Alimentação e Nutrição

PNDS - Projeto Nacional de Desenvolvimento Sanitário

PNIA - Programa Nacional de Investimento Agrícola

PNSA - Programa Nacional de Segurança Alimentar

PNUD - Programa das Nações Unidas para Desenvolvimento – Guiné-Bissau

PRONAF - Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar

PSE - Estimativa de Suporte ao Produtor

PSRSA - Programa Regional Especial de Segurança Alimentar

PIP - Programa de Investimento Público

PSRSA - Programa Especial Regional de Apoio à Segurança Alimentar

RDC - República Democrática do Congo

REDSAN-CPLP - Rede Regional da Sociedade Civil para a Segurança Alimentar e

Nutricional na Comunidades dos Países da Língua Portuguesa

REDISA-CPLP - Rede da Educação Informação e Cidadania para a Segurança Alimentar na

CPLP - Comunidade dos Países da Língua Portuguesa

RESSAN-GB - Rede da Sociedade Civil para a Segurança Alimentar e Nutricional da Guiné-

Bissau

SAN - Segurança Alimentar e Nutricional

SCADD - Estratégia para o Crescimento Acelerado e o Desenvolvimento Sustentável

SCTS - Social Cash Transfer Scheme

SLA - Sustainable Livelihoods Approach

SMS - Short Message Service

UEMOA - União Econômica e Monetária da África Ocidental

USA - United State of América

USD - United State Dollar

UA - União Africana

UNECA - United Nations Economic Commission for Africa

UNICEF - United Nations International Children's Emergency Fund

VAM - Análise e Mapeamento de Vulnerabilidade

WFP - World Food Programme

SUMÁRIO`

INTRODUÇÃO ...................................................................................................................... 18

1.1 PROBLEMA E JUSTIFICATIVA ................................................................................ 21

1.1.1 Hipótese ................................................................................................................. 24

1.2 OBJETIVOS .................................................................................................................. 25

1.2.1 Objetivo Geral ...................................................................................................... 25

1.2.2 Objetivos Específicos ........................................................................................... 25

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ..................................................................................... 27

2.1 DINÂMICA DO DESENVOLVIMENTO REGIONAL: TEORIAS, DEFINIÇÕES E

NOVAS ABORDAGENS ................................................................................................... 27

2.1.1 Teoria de localização produtiva .......................................................................... 28

2.1.2 Teoria de Crescimento/Desenvolvimento Regional .......................................... 31

2.2 TEORIA DOS POLOS DE CRESCIMENTO E TEORIA DA BASE DE

EXPORTAÇÃO: FRANÇOIS PERROUX E DOUGLASS C. NORTH ............................ 32

2.2.1 Causação Cumulativa e os Efeitos de Encadeamentos: Gunnar Myrdal e

Albert O. Hirschman .................................................................................................... 36

2.3 DESENVOLVIMENTO TERRITORIAL, LOCAL/RURAL E SEUS ENFOQUES ... 41

2.3.1 Enfoque no desenvolvimento endógeno ............................................................. 42

2.3.2 Enfoque no desenvolvimento exógeno ................................................................ 45

2.3.3 Desenvolvimento rural como enfoque de desenvolvimento exógeno e

endógeno ........................................................................................................................ 46

2.4 A VULNERABILIDADE POPULACIONAL E DIVERSIFICAÇÃO DE MEIOS DE

VIDA: ALGUNS CONCEITOS RELACIONADOS .......................................................... 50

2.4.1 A vulnerabilidade e a Segurança Alimentar: evolução de um conceito .......... 51

2.4.2 Diversificação de meios de vida para minimizar a vulnerabilidade no meio

rural ................................................................................................................................ 63

3 DESENVOLVIMENTO NO CONTEXTO AFRICANO À LUZ DAS TEORIAS

VIGENTES ........................................................................................................... 71

3.1 DESENVOLVIMENTO À LUZ DAS TEORIAS VIGENTES .................................... 71

3.2 DESENVOLVIMENTO PÓS-COLONIALISMO: CAMINHAR COM DESAFIOS E

SEUS PRÓPRIOS ESFORÇOS .......................................................................................... 74

3.2 DESENVOLVIMENTO E AGRICULTURA: ENTRE CONFLITOS E PROBLEMAS

SOCIAIS AFRICANOS ...................................................................................................... 79

4. DELIMITAÇÃO METODOLÓGICA ............................................................................. 92

4.1 DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO .................................................................. 92

4.2 AS MEDIDAS DE LOCALIZAÇÃO E DE REESTRUTURAÇÃO PRODUTIVA ... 95

4.3 A ANÁLISE E O MAPEAMENTO DA VULNERABILIDADE (VAM) .................. 100

5. CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA E PRODUTIVA DA UEMOA .......... 116

5.1 AS CARACTERÍSTICAS SOCIOECONÔMICAS DOS PAÍSES DA UEMOA ...... 116

5.2 CARACTERÍSTICAS DAS ATIVIDADES AGRÍCOLAS DA UEMOA ................ 133

5.2.1 Quociente Locacional de Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas

....................................................................................................................................... 136

5.2.2 Coeficiente de Localização do Valor Bruto da Produção das atividades

agrícolas ....................................................................................................................... 140

5.2.3 Coeficiente de Redistribuição do Valor Bruto da Produção das atividades

agrícolas ....................................................................................................................... 143

5.2.4 Coeficiente de Especialização (CE) do Valor Bruto da Produção das

atividades agrícolas ..................................................................................................... 146

5.2.5 Coeficiente de Reestruturação (CReest.) do Valor Bruto da Produção das

atividades agrícolas ..................................................................................................... 149

5.3. CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO .......................................................... 151

6. A VULNERABILIDADE E A INSEGURANÇA ALIMENTAR NA UEMOA ......... 153

6.1. UMA VISÃO GERAL SOBRE AS CARATERÍSTICAS DOS PAÍSES DA UEMOA

........................................................................................................................................... 153

6.2. A ANÁLISE E O MAPEAMENTO DA VULNERABIDADE (VAM) NOS PAÍSES

DA UEMOA ...................................................................................................................... 166

6.2.1 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade na UEMOA ........................... 166

6.2.2 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Benin .............................. 175

6.2.3 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República de Burkina Faso

....................................................................................................................................... 178

6.2.4 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade em Guiné-Bissau ................... 181

6.2.5 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade no Mali ................................... 184

6.2.6 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Níger ................................. 187

6.2.7 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Senegal ........................... 190

6.2.8 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Togo ............................... 193

6.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO ........................................................... 196

7. CONCLUSÃO ................................................................................................................... 199

REFERÊNCIAS ................................................................................................................... 208

ANEXOS 231

INTRODUÇÃO

Importa frisar logo neste primeiro parágrafo a necessidade e a importância deste

trabalho. Versa-se neste texto acerca de uma observação minuciosa sobre as estruturas

produtivas que indica a situação econômica dos países da União Econômica e Monetária da

África Ocidental (UEMOA) e o Mapeamento da Vulnerabilidade da população dessa região.

Pode-se afirmar que é um trabalho, modéstia à parte, inédito para essa região. E a sua

contribuição ajudará, ao menos, em um certo momento, no desenho das políticas públicas para

o desenvolvimento desses países em especial para as regiões aqui apontadas como as mais

vulneráveis.

Os países da UEMOA, assim como outros países da África, convivem, ao longo da sua

história, com problemas de pobreza extrema e insegurança alimentar crônica (SESA, 2014).

Esses problemas foram acentuados pela crise global de alimentos, que ocorreu no ano de 2008,

no Continente Africano de uma forma geral (ADESINA, 2010; COMCEC e SESRIC, 2015).

Na região da UEMOA, a pobreza e as restrições no acesso aos diferentes tipos de

capitais pesam muito sobre as atividades agrícola e pecuária, que empregavam acima de 57,42%

da população da região 2016. Essas restrições não possibilitaram a criação de fluxos ou linkages

consistentes, entre as indústrias transformadoras que empregam 10,75% e os serviços ligados

ao setor produtivo que também empregavam 31,83% em 2016 (BANCO MUNDIAL, 2018).

Além disso, o desfalque ou a modalidade de apoio estatal, tanto financeiro quanto político,

tornou-se um dos principais problemas para o desenvolvimento sustentável do meio rural dos

países da União, assim como de outros países do continente (ECOWAS, 2008).

Ao mesmo tempo, o mundo está cada vez mais preocupado em como conseguir

alimentar o crescente número da população em diferentes países, em particular, em relação ao

acentuado crescimento populacional no Continente Africano. De acordo com Wiggins (2009),

desde 1960, o desempenho do setor agrícola se dá de forma variada, com aparente lentidão na

década de 1970 e, de forma acelerada, no início de 1980. Mas, nesse quesito, a maioria dos

países africanos apresentaram uma taxa decrescente de crescimento da produção agrícola. Na

década de 1980, algumas localidades conseguiram se recuperar, tendo algumas até dobrado sua

produção. Entre as que dobraram a sua produção, o financiamento e os demais apoios do Estado

tiveram peso fundamental na retomada do crescimento.

O acesso inadequado ao capital financeiro, segundo Osuntogun (1982), tem sido um dos

principais constrangimentos da produção agrícola em países em desenvolvimento,

especialmente os do Continente Africano. Consequentemente, a ausência desse apoio no meio

19

rural no Continente Africano tem, na maioria das vezes, obrigado os governos ou instituições

regionais a intervirem por meio de acordos com bancos estatais ou similares voltados ao

financiamento de atividades no meio rural (EMPEL, 2010).

A comissão da UEMOA difundiu em 2000 o processo de formulação da Política

Agrícola da União (PAU). Para confirmar essa ação, instituiu-se a regulamentação nº 01/2003-

UEMOA, de janeiro de 2003 e preparou-se um gabinete de gestão de Fundo de Apoio a

Integração Regional (FAIR) para financiar os programas e as atividades realizadas ao abrigo da

implementação da Política Agrícola de União (UEMOA, 2003).

Aliás, segundo Kabore (2007), o PAU aborda a criação do Programa Regional Especial

de Segurança Alimentar (PSRSA, sigla em francês), que ajuda na redução da vulnerabilidade.

Já em 2008, formalizado pelo Banco Oeste Africano de Desenvolvimento (BOAD), foram

direcionados financiamentos para o setor produtivo para promover a agricultura e o mundo rural

em 46%, bem como apoiar os esforços para fortalecer a infraestrutura de transporte, com 54%

do montante total de recursos (BOAD, 2008).

Essas políticas se tornaram práticas da União ao longo dos anos, em 2016, nos acordos

de financiamento totais, foram assim distribuídas: 49% para setor agrícola, 27% para

infraestruturas, 17% para indústria e 7% para setor de serviços. Contudo, em 2017, o setor

agrícola continuou tendo maior verba, a qual caiu para 33%, foram destinados 31% para

infraestruturas de energia e 10% para infraestrutura de transporte, e a indústria permaneceu com

os 17% (BOAD, 2016; 2017). Assim, para além dos acordos de financiamento

supramencionados, foram prestados outros serviços semelhantes aos Estados-Membros com

objetivos de melhorar a situação desses países e reduzir a vulnerabilidade em todos os sentidos.

Para DFID1 e FAO (1999), a vulnerabilidade é a probabilidade de um declínio agudo no

acesso aos alimentos e outros serviços ou níveis de consumo abaixo das necessidades mínimas

de sobrevivência. Para Adger (2006) e Wei et al. (2016), a vulnerabilidade é o estado de

suscetibilidade a danos causados pela exposição a estresses associados a mudanças ambientais

e sociais e à ausência de capacidade de adaptação. A Segurança Alimentar é definida como

sendo: os momentos nos quais as pessoas têm, de forma indeterminada, acesso físico e

econômico a alimentos seguros, nutritivos e suficientes para satisfazer às suas necessidades

dietéticas e às preferências alimentares, a fim de levarem uma vida ativa e sã (FAO, 1996).

1 DFID - Department For International Development: é um departamento do governo do Reino Unido responsável

pela administração de ajuda internacional. O objetivo do departamento é "promover o desenvolvimento sustentável

e eliminar a pobreza mundial.

20

Entretanto, parte-se do princípio de que desenvolver é fazer crescer, aumentar, propagar,

fazer progredir e incrementar, conforme o Dicionário Universal (2008). Para serem atingidos,

esses termos passam por um processo. Segundo Furtado (1965), esse processo se realiza na

combinação dos fatores de produção existentes, sendo que o crescimento de uma economia

desenvolvida é um problema de acumulação e o da economia subdesenvolvida é de assimilação

das técnicas e, neste caso, o desenvolvimento não ocorre sem a elevação da renda per capita.

Ao mesmo tempo, aceita-se o que Perroux (1981) afirmava: o desenvolvimento de cada homem

é um conceito que deveria ser aceito por responsáveis da política, da economia e da própria

investigação, entre outros.

Aqui, encontra-se uma associação entre o desenvolvimento e a redução da

vulnerabilidade populacional, pois a menor vulnerabilidade também é assegurada pela

capacidade das regiões em diversificar a sua atividade agrícola ou a sua cesta dos produtos. Por

essa razão, alguns autores defendem a diversificação produtiva como meio eficaz para garantir

a riqueza de um país. No conceito de diversificação no meio rural, cita-se Ellis (2000), que

destaca que a diversificação é, de certa forma, a estratégia de combate à pobreza, mas não no

sentido financeiro, mas no sentido da pobreza de capacidades ou de restrições de acesso aos

recursos.

Neste contexto, o presente projeto está dividido em cinco tópicos ou capítulos, incluindo

esta introdução. No segundo tópico, está desenvolvida a fundamentação teórica, incluindo: as

teorias de desenvolvimento regional clássicos e o desenvolvimento endógeno e exógeno; em

seguida, estão a discussão sobre a vulnerabilidade e segurança alimentar e a diversificação dos

meios de vidas para reduzir a vulnerabilidade.

No terceiro ponto, apresenta-se o desenvolvimento sob a dinâmica do contexto africano

pós-independência e seus conflitos, a visão da terra para multinacionais como a solução para

saída da pobreza e as alternativas de inovações africanas no setor primários em pequenas

proporções. No quarto ponto, estão o procedimento metodológico do estudo, as descrições por

etapas, os pontos e a forma como o estudo foi trabalhado. No quinto ponto, foram apresentados

os indicadores de análise regional e as características das atividades produtivas dos países. No

sexto ponto, está a Análise de Mapeamento da Vulnerabilidade das regiões dos sete países (com

exceção da Costa do Marfim) da UEMOA.

Por fim, apresentam-se as conclusões e recomendações finais, que consolidam as ideias

principais do trabalho, apresentando objetivamente, de forma sintetizada, os resultados

alcançados pela pesquisa e as lições aprendidas durante o percurso e a execução dessa. Todavia,

solicita-se ao leitor seguir com as informações sobre as problemáticas que nortearam o estudo.

21

1.1 PROBLEMA E JUSTIFICATIVA

A redução da vulnerabilidade é questão de desenvolvimento e não só uma questão de

crescimento da produção agrícola. Para o Banco Mundial (2008), mesmo demonstrado a

eficiência única para impulsionar o desenvolvimento e reduzir a pobreza, a agricultura por si só

não é suficiente para atingir rapidamente este objetivo de reduzir ou eliminar a pobreza. A

consolidação da cadeia produtiva entre a agricultura e as indústrias é essencial para o

crescimento econômico e a redução da pobreza e da vulnerabilidade. Assim, FAO (2008)

aponta o apoio governamental como fundamental nesse processo, a difusão da tecnologia, a

infraestrutura e os serviços adequados, entre outros, são indispensáveis para melhoria da

produção.

A África tem tido dificuldades em apoiar a sua agricultura, razão pela qual a

mecanização ainda continua sendo algo quase que impensável para os agricultores do

continente. Para a African Progress Panel (2014, p. 20), o sistema financeiro que, de certa

forma, podia dinamizar a economia e financiar desenvolvimento do Continente Africano é uma

das barreiras que ainda permanece. Para os autores, “nenhuma outra regiao possui nível tao

baixo de acesso aos servicos financeiros como a África”. Neste caso, o progresso lento no

processo de desenvolvimento econômico nos países do continente afeta a segurança alimentar

e isso é acompanhado pelos fatores que levam à vulnerabilidade, como: baixa produtividade

dos recursos agrícolas, altas taxas de crescimento populacional, instabilidade política e conflitos

civis (OECD; FAO, 2016).

O continente convive com questões, segundo a FAO (2014), consideradas fundamentais

na instabilidade da economia e que afetam o desenvolvimento econômico e social, tais, como:

o crescimento populacional; a mudança climática e o impacto ambiental; a dinâmica do

mercado e o fornecimento de alimentos; os desastres naturais e os conflitos civis; as

desigualdades de gênero e a pobreza. Neste caso, o crescimento populacional tem sido muito

acelerado nos países da África Ocidental, registrando-se uma média de filhos por família de

5,09 (OECD; FAO, 2016).

Para BOAD (2010), os países da UEMOA são marcados por déficit alimentar e

crescentes problemas de adaptação às mudanças climáticas. Quanto à mudança climática e à

deterioração das condições ambientais, há uma unânime opinião dos grandes centros de

pesquisa da área de que a África Ocidental é uma região mais vulnerável às flutuações

22

climáticas (informações do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas – IPCC e do

Sexto Índice Anual de Vulnerabilidade às Alterações Climáticas - CCVI).

Alguns índices, como o IPCC e o CCVI, apontaram países da UEMOA como de

“extremo risco” e outros países da região da CEDEAO2: a Guiné-Bissau (2ª dos dez mais

vulneráveis do mundo, só perde para Bangladesh); Serra Leoa segue em 3ª lugar e Nigéria em

6ª, seguida pelo Senegal, Guiné Conakry, Burkina Faso e Gâmbia. A mudança de clima leva

enorme impacto à agricultura e combinada com altas de preços dos alimentos resultam na crise

alimentar no país (FAO, 2014).

Os preços elevados e voláteis dos alimentos afetaram os países da África Ocidental,

como a Gâmbia, a Guiné Conakry, a Guiné-Bissau, a Libéria, o Senegal e a Serra Leoa. Esses

países dependem mais do arroz importado e de outras commodities para atenderem às

necessidades básicas de alimentos e sofrem com o aumento dos preços. Para Carvalho e Mendes

(2015), a Guiné-Bissau tem solucionado esse problema com a contribuição do setor do caju,

que naturalmente tem tido papel fundamental na economia e na segurança alimentar. Mas, há

alguns autores que contestam essa ideia. Temudo e Abrantes (2014) dizem que a plantações de

caju acabaram reduzindo a biodiversidade e afetaram a diversificação dos produtos agrícolas

no país.

Outros fatores que comprometem mais a vulnerabilidade são os desastres naturais e os

conflitos civis. O final dos anos 70 e o início da década de 80 foram períodos de persistentes

ações emergentes nos países da África Ocidental, em particular da UEMOA. Dopcke (2004) e

Schraeder (2009) mencionam que os países mais afetados foram Serra Leoa e Libéria, que

experimentaram emergências prolongadas de 7 e 10 anos (resultado de conflitos armados);

Níger e Burkina Faso de 3 e 4 anos (causas naturais); Guiné Conakry e Costa do Marfim,

também de 3 e 4 anos; e Guiné-Bissau teve instabilidade política prolongada e picos de curta

duração, sem fim. Para Dopcke (2004), o país continuou a ser caracterizado pelo autoritarismo

político, por brigas pelo poder entre as lideranças políticas e militares, entre outras.

O fator desigualdade de gênero também desempenha papel importante no nível da

vulnerabilidade, segundo FAO (2014), as mulheres representam uma média de 43% da força

de trabalho agrícola e dois terços dos detentores de gado em países em desenvolvimento em

2014. Na região da UEMAO, as mulheres estão cada vez mais envolvidas na agricultura, à

2 Comunidade Econômica dos Estados da África Ocidental, cujo acrônimo é CEDEAO, é a organização de

integração regional que engloba quinze países da África Ocidental: Benim, Burkina Faso, Cabo Verde, Costa do

Marfim, Gâmbia, Gana, Guiné, Guiné-Bissau, Libéria, Mali, Níger, Nigéria, Senegal, Serra Leoa e Togo.

23

medida que os homens migram. No entanto, os obstáculos ainda persistem e dificultam o acesso

delas aos ativos de produção, como: terra, água, crédito, conhecimento e trabalho ou serviços

de extensão agrícola, educação e saúde.

O crescimento da produção e a melhoria das atividades agregadas à agricultura e

pecuária oferecem efeitos positivos aos países pobres, em particular à sua população, em duas

áreas: o baixo preço dos alimentos para o consumidor e o aumento da renda dos agricultores.

Por outro lado, a produção eficiente dos alimentos garante a segurança alimentar e isso afeta o

rendimento escolar pela facilidade de aprendizagem e, por outro lado, impacta no

desenvolvimento humano (COMCEC e SESRIC, 2015).

De modo geral, pelos dados da FAO (2015), a população mundial atingiu 7.243,8

bilhões de pessoas em 2014 e no meio rural estavam 46% de pessoas. No continente africano,

em 2013, havia 808,3 milhões de habitantes, sendo que a população rural correspondia a 64%

dos habitantes. Em 2014, passou para 1.138,2 bilhões de habitantes e 59% encontravam-se no

meio rural. Pelos dados da BAD (2017), na região da UEMOA, em 2016, havia 110 milhões

de pessoas: 69.791 milhões eram agricultores e 60% da população vivia no meio rural. E, no

ano de 2017, viviam na região 113.463 milhões de habitantes, desses, 61% vivem no meio rural.

Para a McGuire (2015), 795 milhões de pessoas no mundo continuam a ser subnutridas.

No continente africano, o número de malnutridos reduziu de 27,6% em 1990 para 19,8% em

2014. O peso preocupante centra-se no crescimento da população. A produção de alimentos

cresceu de $93.685 milhões em 1990 para $202.196 milhões em 2014 (FAO, 2015).

O Continente Africano, mesmo com crescimento lento da sua produção, ao longo dos

últimos 30 anos, vem melhorando a sua cultura de cereais, mas ainda continua a ter a mais baixa

produção de cereais e a baixa produtividade de trabalho nesse período (ADESINA, 2010).

Muitos autores, como Adesina (2010), AFDB, AUC, ECA (2017), afirmam que há enorme

potencial para o crescimento da agricultura no continente, pelo fato de ter a disponibilidade das

terras aráveis e o alto número da população consumidora.

Se o domínio das diversas ações que compõem a atividade agrícola é sinônimo de poder,

como afirma o Raffestin (1993), os casos de insegurança alimentar e da redução da pobreza nos

países membros da UEMOA deixam claras as fragilidades e a dependência desses países pela

falta de diferentes artigos primários em especial de alimentação. Assim, a distância na qual

estes países se posicionam nestes quesitos limitam seus poderes no campo da produção

industrial e agrícola, para a redução da vulnerabilidade e da pobreza.

Colocar em debate a questão das políticas públicas direcionados para as regiões se faz

necessário devido às oportunidades que oferecem à população local em termos de acesso a

24

novas infraestruturas, inclusão financeira, modernização da agricultura, redução da insegurança

alimentar e fortalecimento de projetos para soberania alimentar (GREGG, 2015).

Neste contexto, a carência de diferentes ações de maior ou menor escala, ações essas

que poderiam minimizar a pobreza e reduzir de forma moderada a vulnerabilidade, permite

levantar a seguinte questão: quais são os principais determinantes da vulnerabilidade que

atingem as populações dos países que integram a União Econômica e Monetárias da África

Ocidental?

Para atingir de forma cabal os objetivos pretendidos, o trabalho focaliza nos três

principais conceitos: o desenvolvimento regional, a vulnerabilidade e a segurança alimentar e

a diversificação de meios de vida no meio rural para minimizar a vulnerabilidade. O primeiro

conceito, justifica-se visto que o objetivo de desenvolver a região motivou o processo da

integração no seu intento. E o segundo conceito, a vulnerabilidade e segurança alimentar,

também se justificam pelo fato de serem elementos a serem medidos no objeto de estudo

escolhido. O conceito de meios de vida terá papel fundamental para ajudar a entender como os

meios e as ações ajudam a minimizar a vulnerabilidade nas regiões.

1.1.1 Hipótese

A disponibilidade e o acesso aos alimentos e a outros serviços não são fatores principais

para a vulnerabilidade populacional nas regiões dos países da União Econômica e Monetária

da África Ocidental.

25

1.2 OBJETIVOS

1.2.1 Objetivo Geral

Analisar a vulnerabilidade populacional nas regiões dos países da União Econômico e

Monetárias da África Ocidental.

1.2.2 Objetivos Específicos

I) Caracterizar a dinâmica de desenvolvimento, a concentração e a especialização

produtiva nas regiões dos oito países da UEMOA;

II) Diagnosticar e analisar a situação de vulnerabilidade nas regiões dos oito países da

UEMOA.

A seguir, a Figura 1 apresenta a possível estrutura da tese, apresentada com seus

respectivos capítulos. São duas fases, sendo que a primeira fase é constituída da confecção até

a qualificação do projeto, e a segunda consiste em depois da qualificação até a defesa.

26

Figura 1 - Estrutura da tese

Fonte: elaborado por autor (2017).

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Conforme mencionado na sessão introdutória, os principais conceitos a serem utilizados

nesta pesquisa se referem ao desenvolvimento regional, à vulnerabilidade populacional e à

segurança alimentar e à diversificação de meios de vida no meio rural para aliviar a

vulnerabilidade. Assim, este é o objetivo desta sessão, o de detalhar melhor cada um desses

conceitos.

O debate sobre desenvolvimento tem despertado no meio acadêmico já entre os

clássicos e ainda o faz entre os pensadores contemporâneos, da teoria econômica e das outras

áreas, despertando o pensamento crítico sobre os modelos de desenvolvimento que permitem

uma melhoria de renda e a redução da pobreza. Dessa forma, as contendas possibilitaram a

criação das teorias, que, por sua vez, vêm sendo aplicadas na prática para o crescimento e o

desenvolvimento econômico e social dos países. Este caminho, desde os clássicos, tentou

apontar em linhas simples, mas com devida clareza, o desenvolvimento como uma forma de

criação humana na tentativa de amenizar os problemas que a sociedade vem enfrentando ao

longo do tempo.

2.1 DINÂMICA DO DESENVOLVIMENTO REGIONAL: TEORIAS, DEFINIÇÕES E

NOVAS ABORDAGENS

A sociedade, como hoje é conhecida, sofreu mudanças e sobressaltos influenciados por

diversos fatores até se tornar urbana e de grandes aglomerações. E esse caminho iniciou-se no

século XX apontado pelos pensadores do desenvolvimento regional. O formato que concentra

a população de um determinado território em um ponto, o qual depois pode se transformar em

um polo, dependendo de diferentes fatores e variáveis, tem como seu principal objetivo facilitar

o acesso aos recursos naturais, inicialmente, agrícolas e depois produtos industrializados e

serviços (COSTA e NIJKAMP, 2009). Assim, os primeiros teóricos apresentaram como as

atividades produtivas se localizam e atendem as necessidades da população foram os clássicos

alemães (POLESE, 2009).

Desta forma, a primeira teoria foi a da localização definida por Von Thunen, em 1826,

ao analisar a renda fundiária em relação à localização da propriedade. E o autor foi seguido por

Weber, que, em 1909, surgiu com a definição dos três fatores que influenciam a localização

produtiva, como a localização industrial em relação à matéria prima e a mão de obra. Já no

28

segundo quarto do século passado, conhece-se Christaller, em 1933, que definiu as zonas de

influência entre centros urbanos e rurais, e intitulou seu estudo como Teoria de Lugares

Centrais, a centralidade dos pontos que oferecem serviços nas cidades. Posteriormente, sete

anos depois, Losch, em 1940, consolida as teorias anteriores de localização. Assim, considera

que a hierarquia dos centros dos polos em relação às aglomerações menores, aqueles

subordinados aos polos centrais, na sua caraterização, são inúmeras e variadas (POLESE,

2009).

Com isso, deve-se entender o mercado como um plano homogêneo, considerar as

prefências dos consumidores, como ações constantes e custos de transporte sempre

proporcionais à distância. Assim, último desse grupo dos teóricos da localização, Walter Isard,

em 1956, aproximou as teorias de localização com a microeconomia. Os pontos mais evidentes

do trabalho desse autor foi a influência da localização da produção que leva à redução de custos

de transporte e, dessa forma, permite a maximiaxação do lucro com custo mínimo

(PIFFER,2009; FERRERA DE LIMA, 2004; ALVES, 2016). Nesse grupo de pensadores

clássicos de análise regional, segundo Liberato (2004), efetivaram-se entre duas linhas de

pensamento: dos que se dedicam aos modelos de localização e daqueles da teoria do

crescimento ou desenvolvimento regional.

2.1.1 Teoria de localização produtiva

No primeiro grupo, está Von Thunen (1826), com os trabalhos da produção agrícola.

Depois vêm outros pesquisadores, como: Alfred Weber (1909), Walter Christaller (1933),

August Losch (1940) e Walter Isard (1956-1973). Van Thunen (1826), ao abordar o padrão da

localização da agricultura do seu país, apontou que esse dependia da combinação da qualidade

produtiva da terra e da distância do mercado onde esses produtos seriam colocados,

considerando os custos de transporte (POLÉSE, 2009).

Um exemplo simples pode esclarecer e ilustrar melhor este conceito: suponhamos que

uma propriedade próxima do centro, a cerca de dois quilômetros de distância entre a localidade,

o mercado onde será colocado à venda o produto, comparado a outra propriedade com os

mesmos alqueires que produz o mesmo produto distante quinze quilômetros do centro de

comercialização do produto. Os custos de transporte para os dois são distintos e afetarão a renda

fundiária de forma diferente. Se pensarmos só no custo de transporte que incidirá sobre a renda,

o produto será mais rentável para aquela propriedade com menor distância do mercado pelo

29

fato de não haver a diferença no preço final. Mas, sempre se deve levar em conta a demanda

pelo produto produzido no mercado (POLÉSE, 2009).

A distância do mercado é considerada fator condicionador dos custos de transporte que

incidirão diretamente no lucro, tido, para Van Thunen, como elemento que condicionará os

círculos ou os anéis da especialização agrícola ao redor na cidade-polo. Posto isto, para

Albergaria et al. (2009), cabe um ponto de vista analisando o modelo de Estado Isolado, a

teoria que centraliza seu foco nos custos de transportes naquele período. Como e onde a

sociedade agrícola concentra seus focos nos dias de hoje?

Atualmente, com a ampliação da demanda das grandes aglomerações e com o

desenvolvimento significativo, quase que global, das infraestruturas de transportes, as coroas

circulares que simbolizam as várias culturas alargaram-se significativamente. Neste sentido,

deixa de ser clara a importância do fator transporte na escolha do terreno e dos produtos,

atendendo que a área pertencente a cada círculo tornou-se vasta de maneira que esse fator se

dilui, assim, outros fatores se tornam mais importantes, como: fertilidade do solo e quantidade

de chuva em cada território (ALBERGARIA et al. , 2009).

Por outro lado, Alfred Weber (1909), diferente de seu antecessor Van Thunen, com a

localização produtiva das atividades agrícolas, segundo Liberato (2004), focalizou seu trabalho

na localização industrial, mas, também, como seu precursor, sublinha a importância do custo

de transporte de matérias-primas e produtos acabados em relação ao mercado consumidor.

Porém, o autor acrescenta outro fator, ainda não abordado pelo seu antecessor: a concentração

de mão de obra e a influência da economia de aglomeração.

Suas hipóteses naquele período eram: um país isolado, consumidores concentrados nos

centros urbanos já predeterminados, mercado perfeitamente competitivo, custo de transporte

uniformes em relação ao preço/distância, fator trabalho disponível apenas em certos lugares,

entre outros. Weber considera que na medida em que os custos de transporte se tornam elevados

em relação aos custos totais, o foco da localização da empresa será acentuado em uma análise

entre os custos de transporte de uma unidade de distância da matéria-prima e custos dos

produtos acabados (ALBERGARIA et al. , 2009).

Liberato (2004) assinala que, na década de 1930, Chirstaller (1933) estabelece o seu

pensamento com objetivo de explicar os fatores que determinam, de certa forma, a concentração

urbana. Assim, põe fim na importância dos sistemas produtivos de alta escala e de consumo

simultâneo das atividades do setor terciário. Para Polése (2009), essas teorias dos lugares

centrais são proporcionais ao tamanho das cidades: as cidades pequenas apresentam serviços

simples; nas cidades maiores, os serviços são mais complexos e com espaços de abrangência

30

maiores também. Desta forma, considera-se que existe relação de uma troca comercial entre as

hierarquias. Essa relação é interligada pela rede de transporte e gerida por um sistema

administrativo dos centros urbanos maiores. Assim, a teoria dos lugares centrais prevê que a

distribuição espacial dos subcentros depende da procura, da distribuição da população, por fim,

do poder de compra dessa população.

O raciocínio da teoria da hierarquia dos lugares centrais tornou-se alvo de críticas dos

pensadores da área da localização. Muitos entendem que o modelo não é passível de ser

adaptado ao cenário urbano moderno. Inicialmente, pelo fato da acessibilidade nos pontos de

vendas, medida em distância física ou tempo, o modelo não considera a obstrução de via no

acesso das lojas. Segundo, porque os pontos de vendas não são homogêneos, no sentido de que

os comerciantes tendem a diferenciar seus produtos para ficarem mais competitivos. E, por fim,

os custos de deslocamento do consumidor nem sempre são pensados de forma crítica na escolha

de ponto de venda (ALBERGARIA et al. , 2009).

Destarte, há também, nesta linha cronológica, outro clássico da teoria de localização,

Losch (1940), que, por sua vez, reuniu todas as outras teorias anteriores, o que permitiu mostrar

que as atividades econômicas se localizam nas dependências do mercado e, dessa forma, o

mercado é um plano homogêneo ao longo da qual os consumidores são distribuídos de forma

equitativa. Isso influencia na escolha da localização, assim, é essencialmente idealizado para a

maximização do lucro.

Losch considera os custos de transporte proporcionais à distância. De forma resumida,

entende que há economia de aglomeração que induz o agrupamento das empresas com foco na

produção de bens para diferentes mercados. Da mesma forma ocorre com os custos de

transporte que possibilitam a redução da distância (ALBERGARIA et al. , 2009). Sendo assim,

ele combina o custo de transporte e a escala de produção para explicar a localização. Para

Liberato (2004), neste domínio, existem fatores quantitativos e qualitativos que condicionam a

localização das atividades produtivas.

Todavia, o último neste grupo dos teóricos da localização é o Isard (1956), conhecido

pela sintetização da teoria e por fazer a integração do modelo de Von Thunen com a

microeconomia, principalmente, a maximização de lucro e a minimização de custo (POLÉSE,

2009). Assim, por meio de um conceito de insumo de transporte, permitiu colocar em análise a

questão locacional, ligando os impactos da distância sobre as interações espaciais.

Ao mesmo tempo, Liberato (2004) conseguiu classificar em três grupos os fatores

locacionais, fixando somente na esfera os custos de transferências, de transporte e diferentes

custos que incidem sobre a produção. Walter Isard, também é conhecido como o propulsor da

31

ciência regional, motivado pela vontade de criar uma escola que agrupasse os pensadores do

desenvolvimento regional em uma linha comum de pensamento (PIFFER, 2009; FERRERA

DE LIMA, 20016).

De modo geral, a teoria econômica regional segue a procura de conhecimento e o

descobrimento do papel de espaço e dos territórios na criação e a aplicação das técnicas de

qualidade que garantem o progresso no desenvolvimento econômico e social dos países ou das

regiões. De alguma forma, as teorias de localização influenciaram grande parte dos

pesquisadores no pensamento e no estudo de localização, polarização. No final da década de

1960, os teóricos da economia regional exploraram a dinâmica regional sobre o

desenvolvimento especial das atividades, como soluções em diferentes países ou regiões para

superar o subdesenvolvimento.

2.1.2 Teoria de Crescimento/Desenvolvimento Regional

Na década de 1950, foram desenvolvidas diversas teorias que permitiram, em alguns

países, aos tomadores de decisões, guiarem-se, sobretudo, no planejamento dos seus processos

de desenvolvimento econômico e industrial. Entre estes teóricos, está o grupo da Teoria do

Crescimento/Desenvolvimento Regional. Portanto, como o grupo da teoria de localização

apresentado nos parágrafos anteriores, preocupavam-se com a localização das atividades

produtivas, tanto nas regiões agrícolas como nas grandes aglomerações. Dadas as atividades

industriais do setor secundário, como nos serviços no setor terciário, os teóricos de

crescimento/desenvolvimento regional também estavam preocupados com a forma como essas

atividades localizadas se polarizam em diferentes esferas da hierarquia regional. Dentre estas

teorias, podem-se destacar as seguintes:

- François Perroux (1955), com a teoria de polos de crescimento;

- Douglass C. North (1955) considerou a exportação com a base fundamental para o

desenvolvimento das regiões com as vantagens locacionais agrícolas e criou a teoria da base de

exportação;

- Gunnar Myrdal (1957), para ele há uma tendência na livre atuação das forças de

mercado, que criam assimetrias regionais, os efeitos cumulativos são tanto mais acentuados

quanto mais pobre for o país. Assim, ao compreender isso, surge mais clareza para analisar o

desenvolvimento econômico e o subdesenvolvimento dos países;

- Albert O. Hirschman (1958), por sua vez, apresenta a visão crítica pela forma como a

economia nos diferentes países do mundo naquele período se desenvolvia e, assim, chamou o

32

sistema de desenvolvimento desigual e transmissão inter-regional do crescimento (SILVA e

SILVA, 2013).

As próximas seções apresentarão com maior detalhamento cada uma dessas teorias.

2.2 TEORIA DOS POLOS DE CRESCIMENTO E TEORIA DA BASE DE EXPORTAÇÃO:

FRANÇOIS PERROUX E DOUGLASS C. NORTH

No entender de François Perroux (1955), já de forma crítica à interpretação de alguns

economistas ao considerarem o crescimento homogêneo em todos os lugares, o

desenvolvimento é desigual, não ocorre da mesma forma em todos os lugares. Esse fenômeno

acontece de formas variadas e, ao longo de tempo, com as taxas de crescimento distintas para

indústrias diferentes ao longo de mesmo período ou períodos sucessivos. Essas afirmações

ficam mais manifestas no pensamento do Perroux, em que o crescimento não acontece

simultaneamente em toda parte.

Mas, sim, desponta-se nos pontos ou polos de crescimento, de forma variada, na sua

intensidade e pelos diversos canais que afetam de forma distinta o desenvolvimento em toda a

economia. Achar que se alcançará uniformidade, conforme defendido por Celso Furtando

(1956), é simplesmente uma utopia, o crescimento uniforme entre as regiões não existe. Isso

porque as forças de desenvolvimento não se efetivam de forma linear, o que dizer que o

crescimento de cada região acontece de forma distinta da outra em períodos diferentes.

O crescimento sendo ele desigual, na medida em que não ocorre na mesma proporção e

no mesmo período em toda parte, pelo fato da sua manifestação se confirmar pela capacidade

da indústria motriz em difundir seus efeitos sobre a estrutura da produção, mas, antes, para

análise da modalidade de crescimento, deve ser considerado o papel fundamental da indústria

motriz, do complexo industrial, dos distritos industriais e do papel do crescimento dos polos de

desenvolvimento. A indústria motriz tem a capacidade de inovar de tal forma que as suas taxas

de crescimento se tornam mais elevadas do que a taxa média de crescimento do produto

industrial local (PERROUX, 1955).

Assim, permitem-se relações técnicas entre as empresas locais, os efeitos da

aglomeração (economia de escala e de aglomeração), os efeitos técnicos linkages

(backwardlinkages e forwardlinkages), a relação com as empresas fornecedores da matéria-

prima, os efeitos para trás e aqueles que trabalham para colocar o produto junto aos

consumidores, efeitos para frente. Os efeitos sobre a demanda do mercado permitem fluxos de

33

renda pessoal, mudanças demográficas e institucionais no território criando com isso os efeitos

de encadeamento (PERROUX, 1955).

Para Liberato (2004), Perroux considera as indústrias e o projeto dinâmico que se

aglomera em uma determinada área a reprodução da sua influência sobre as áreas de sua maior

proximidade e nem sempre sobre toda a economia. Por outro lado, Paelinck (1977) distingue

que a interpretação de Perroux se confirma em diferentes aplicações na prática, em publicações

pelas quais o polo de crescimento, como unidades motrizes, cria efeitos de encadeamento sobre

outros conjuntos no espaço econômico e geográfico. Estes efeitos de encadeamentos podem ser

bem compreendidos observando-se a Figura 2.

Figura 2 - Efeitos da indústria motriz sobre a estrutura de produção e a da demanda, segundo

François Perroux

Fonte: Alves (2016).

Cruz Lima e Simões (2010) consideram que, para Perroux, os polos de crescimento

constituem-se como peças fundamentais no processo de desenvolvimento. Isso se confirma à

medida que se tornam necessárias concepções de eixos de desenvolvimento entre os polos em

pontos diferentes do mesmo território, o que levará à direção eficiente de desenvolvimento em

longo prazo. Para Alves (2016), o impacto de transporte ligando polos e outros pontos do

território envolve investimento para melhor expandir a capacidade de rede de transporte para

34

responder ações da indústria motriz, visto que o transporte nas melhores condições se torna

parte do eixo de desenvolvimento com a melhoria de tráfego dos produtos e também de serviços

e capitais, entre outros.

Nesta abordagem, cabe aqui, depois de Perroux, trazer as ideias de Douglass C. North.

Esse autor em um dos seus trabalhos de 1955, intitulado Location theory and regional economic

growth, aborda a teoria de localização e o crescimento econômico nos Estados Unidos.

Inicialmente, é questionado acerca da forma como essa teoria é abordada nos Estados Unidos

pelos teóricos locais da época e depois acerca do papel da exportação no desenvolvimento

econômico daquele país. Para North (1955), o produto de exportação é fundamental para o

crescimento de uma região em consequência do desenvolvimento do país. A região deve,

inicialmente, conhecer seu potencial e criar mecanismos técnicos para os produtos de

exportação e, com isso, fortalecer a sua base de exportação.

Os Estados Unidos, diferente da região europeia, iniciou seu processo de colonização

como uma economia capitalista com o foco específico na exportação dos seus produtos

agrícolas. North (1955) avalia o caso do Pacífico Noroeste do país. Essa região dos Estados

Unidos, logo no início, tinha seus mercados a distância. Para desenvolver seus produtos de

exportação, aplicava o procedimento típico de experimentação até chegar a um produto ideal

para o mercado internacional. O apoio dos governos federal e estadual é indispensável para a

construção de canais, das ferrovias, para melhoria nos rios e ancoradouros.

O crescimento de uma região está vinculado, principalmente, ao sucesso da sua base de

exportação. E a sua expansão dependerá do crescimento da demanda dos seus bens exportados.

A base de exportação desempenhará o papel crucial no processo de desenvolvimento

econômico do país ou da região, principalmente, na sua renda, na sua dinâmica da produção

local e no fluxo da população vinda das outras regiões ou países (NORTH, 1955).

Uma produção de bens agrícolas com excelência de exportação pode se tornar o fator

da indução e do crescimento econômico e, por conseguinte, do desenvolvimento industrial. A

aplicação de forma adequada da renda recebida da indústria de exportação ou o

desenvolvimento de um artigo novo de exportação implicará em vantagem direta nos custos de

produção e o contínuo crescimento da região em torno desta base criará as economias externas

que permitem a competitividade dos artigos de exportação (NORTH, 1955), assim como aponta

a Figura 3.

35

Figura 3 - A base de exportação e seus fatores condicionantes, segundo Douglass North

Fonte: Alves (2016) adaptado de Schwartzman (1975) e Piffer (2009).

Pelo que se apresenta na Figura 3, o território é, de certa forma, influenciado pelas

exportações de duas formas: inicialmente, pelas ações de diversificação da produção e pela

difusão dessas atividades a outros setores; no segundo caso, essa influência recai sobre o

dinamismo da base de exportação. Esta base é sempre criada pela capacidade de produção da

região e pelos excedentes dos produtos ali produzidos.

Para Desbiens e Ferrera de Lima (2004), a região tem a necessidade de produzir

excedentes, desta forma, tentar atingir ou colocar seus produtos excedentes nos mercados

externos. Para alcançar esses excedentes de produção, segundo o autor, tudo passa por um

movimento histórico de expansão de mercado, por meio da especialização acompanhada por

um sistema avançado de conhecimento. Para explicar esse caso, apresentaram-se cinco estágios

de desenvolvimento discutido por North (1955), que considera esses estágios não explicativos

no caso do processo de desenvolvimento da economia dos Estados Unidos.

Para Kon (1999), na fase de reorganização da economia rural para industrial, em

algumas sociedades, as mudanças consideráveis em direção ao setor terciário ocorrem com mais

ênfase no emprego e não no produto. Piffer (2009) analisou os cinco estágios de

desenvolvimento, como Alves (2016, p. 50), ao analisar as etapas de polarização, na medida

em que estes pontos se formam como cidades, a forma de produção agrícola acompanha o

processo na melhoria da técnica produtiva. Eberhardt (2016) segue o mesmo caminho, mas

usando os estágios de desenvolvimento da linha de Rostow, o que, de igual modo, não se

diferencia muito das outras anteriormente citadas.

36

O estágio inicial seria o da economia de subsistência mantido pela localização dos

recursos naturais e o da agricultura como atividade econômica dominante. Neste estágio, a

maioria ou a totalidade das ações e dos meios de produção são precários e o acesso entre uma

localidade e outra é difícil. O segundo estágio é o do mercado com a introdução das atividades

dos pequenos comércios, graças à melhoria das infraestruturas e das vias de transporte que

acentuam o processo de desenvolvimento da região, movido por pequenas atividades artesanais,

comércio e agricultura que promove em grande medida a transição da subsistência para o

estágio de comércio estruturada (NORTH, 1955).

A terceira fase é a da melhoria da atividade comercial que permite a venda dos produtos

excedentes para as regiões arredores e é a etapa que cria as condições para o início das

atividades industriais. A quarta fase, favorecida pela atividade comercial, permite a criação das

pequenas indústrias baseadas em produtos agrícolas, florestais e também em atividade de

processamento de alimentos. A quinta e última fase assenta-se no desenvolvimento do setor

terciário, esse impulsionado pelo amadurecimento das atividades industriais, o que permite a

exportação dos produtos finais ao mercado intrarregional (PIFFER, 2009; FERRERA DE

LIMA, 2004).

2.2.1 Causação Cumulativa e os Efeitos de Encadeamentos: Gunnar Myrdal e Albert O.

Hirschman

Os teóricos deste grupo são encabeçados por Gunnar Myrdal (1957). A sua defesa

centrava-se no ponto de que os mecanismos de mercado no período apresentam tendências na

livre atuação das forças ali presentes. Assim, depois, criam-se as assimetrias regionais que serão

mais acentuadas quanto mais pobres forem a região ou o país. O laissez-faire do mercado

permite a criação dos dois pontos antagônicos de tal forma que, no processo de

desenvolvimento, quanto mais desenvolvida for a região ou o país, mais capaz será o seu

aproveitamento do processo e seu crescimento; e, quanto mais pobre é a região ou o país, mais

incapaz será seu aproveitamento dos mecanismos de desenvolvimento e esse permanecerá

excessivamente pobre ou aquém das expectativas.

A sua crítica segue contra o argumento dos teóricos neoclássicos sobre as correções

automáticas do sistema, ele defende que sempre que houver um desequilíbrio no mercado não

se permitirá que seja afetado o sistema produtivo. Para Myrdal (1975), a mobilidade dos fatores

produtivos conduz os efeitos perversos de desenvolvimento, os quais produzem impactos de

desequilíbrios cumulativos ou o que o autor chama de causalidade circular e cumulativa. Em

37

um mercado onde se concentram duas ou mais regiões, uns desenvolvidos e outros menos, a

região mais desenvolvida atrairá para si o capital e força de trabalho por meio de spread effects

(impactos positivos) e a menos desenvolvida cairá sobre ele os backwaseffects (o impacto

negativo). Tal processo tende a gravar de forma cumulativa e irreversivelmente.

Figura 4 - Processo circular e cumulativo de crescimento

Fonte: Silva e Silva (2009).

A causação circular e cumulativa, como já mencionado, ao produzir uma modificação

no território, induz, essencialmente, outra modificação que conduz o sistema de forma ampliada

na direção inicial. O sistema cria forças de atração produtivas, provocando efeitos de escala e

de aglomeração, seguido da economia de escala ou dos efeitos da economia externa. Com isso,

amplia processo cumulativo que, por sua vez, produz taxas de remuneração dos fatores nas

regiões dominantes. Desta forma, Myrdal (1957) defende a criação de políticas públicas

intervencionistas que contrariam ou minimizam esses efeitos negativos sobre as regiões em

desenvolvimento.

Conforme Souza (2005), os efeitos positivos (ou propulsores) possibilitam o

encadeamento da produção e do emprego nas atividades induzidas da região vizinha. E os

efeitos negativos (ou regressivos) produzem ações negativas de drenagem, o que provoca a

destruição criadora nas regiões periféricas. Ainda, segundo Souza (2012), as investigações de

Myrdal permitiram as descobertas das desigualdades entre as regiões: a existência de círculo

vicioso pobreza-doença-pobreza e, precisamente, é a geradora do processo circular cumulativo.

Há um processo acumulativo, se não for controlado, que levará à desigualdade crescente e

38

desequilibrada. Assim, essa acelera-se de forma ascendente ou descendente, de maneira que a

região polo cresce de forma cumulativa e ascendente e a região pobre segue o padrão adverso,

estagnado ou descendente de crescimento econômico, de deprimida à retardatária.

Para Rui Silva e Silva (2009), o modelo myrdaliana acarreta visão de um cenário

desigual de desenvolvimento inter-regional, como também mostra que os benefícios se

deslocam para as regiões mais ricas, por uma dinâmica de polarização forçada por um centro

dotado de maior atratividade de fatores de produção. Desbiens e Ferrera de Lima (2004, p.185)

mostram que os trabalhos de Myrdal sobre a pobreza dos negros norte-americanos

apresentavam os efeitos expostos na teoria da causacao circular. Os “estudos levam às ideias

sobre a tendência circular de desenvolvimento econômico, ou seja, às ideias de que a pobreza

leva a pobreza, a tendência é o aumento da pobreza e nao o inverso”.

Albert O. Hirschman (1958) examina a causa de transmissão de crescimento de uma

região a outra. Como François Perroux (1955), ele parte do pressuposto de que as regiões ou

países não atingem o progresso econômico ao mesmo tempo. Ou seja, o progresso econômico

da região inicia-se em um determinado ponto ou em diferentes pontos e não ocorre

simultaneamente em todos os pontos da região ou do país. E, uma vez ocorrido, as forças

poderosas provocam a concentração espacial do crescimento econômico, no espaço no qual se

iniciou o processo. Isso se dá pelas condições favoráveis das infraestruturas, espírito da

inovação e empreendedorismo e afins.

Desta forma, independente dos motivos que motivaram a origem desses pontos de

crescimento, há necessidade de manter ou elevar mais o nível de renda na economia o que irá,

necessariamente, diversificar internamente diferentes centros regionais fortes. À medida que se

diversificam os polos de desenvolvimento, surgirão as desigualdades nacionais ou inter-

regionais de crescimento. Neste ponto de vista, o crescimento é necessário ao desenvolvimento,

mas também surge de forma desequilibrada. E é, de alguma forma, revelada nas regiões, mas

não é revelada da melhor forma possível (HIRSCHMAN, 1977).

Tal como Myrdal (1975), Hirschman (1977) considera a tendência de o crescimento se

processar em um período longo de tempo entre um determinado subgrupo (região ou país), ao

mesmo tempo, que perdura o atraso em outros subgrupos. Ao perdurar este processo,

geograficamente nestas linhas, o mundo apresenta claramente demarcações em países

desenvolvidos e subdesenvolvidos. No entanto, ocorre dentro de um país, em região de grande

progresso e nas atrasadas, onde os grupos humanos e as atividades econômicas diferentes

convivem lado a lado. Assim, o autor, ao analisar esta interação entre desenvolvido e

subdesenvolvido ou ainda entre regiões ricas e as pobres, chamou de Norte a região que vem

39

experimentado o crescimento e o Sul aquela que ainda permanece estagnada ou deprimida ou

até retardatária.

Assim, o avanço no crescimento do Norte tende a causar sérias repercussões econômicas

no Sul. Sendo essas favoráveis ou negativas: as favoráveis assentam no aumento de compras

ou investimento no Sul, o que permite fluir mais a economia nortista; o Norte absorve o

desemprego disfarçado do Sul, com isso, aumenta a sua produtividade marginal de trabalho e

pressiona o aumento de níveis do consumo per capta de Sul. A base de exportação sulina é

ineficiente, desta forma, pode sofrer ainda mais com a pressão concorrencial do Norte, pelo

aproveitamento de novas linhas de produção não existentes no Sul. O progresso nortista retirará

do Sul seus técnicos e administradores chaves, seus empresários mais jovens e, com a saída

deste grupo de recursos humanos e força de trabalho, a perda do Sul será sempre maior do que

os ganhos do Norte (HIRSCHMAN, 1977).

O J. Williason (1977) também aponta o crescimento da percepção e intenso debate sobre

o dualismo regional nos países sejam desenvolvidos ou não. Isso acontece em todos os níveis

de desenvolvimento nacional. Para ele, esse fenômeno tem chamado a atenção dos

pesquisadores. O interesse político por esse aspeto deu impulso aos desequilíbrios e às

desigualdades regionais, conhecidos como problemas Norte-Sul.

A explicação, de o porquê o crescimento tende a ser grande e autossuficiente nas nações

ricas e é difícil de ocorrer nos países que ainda não experimentaram esses efeitos tem trazido

inúmeros debates. Os problemas das regiões deprimidas ou atrasadas parecem persistir. Desta

forma, pode-se induzir alguém a pensar que os fluxos intensos dos fatores não ocorrem de forma

suficiente com a maior intensidade nestes locais. Para o autor, isso pode ocorrer, mas também

pode se referir ao alto grau de socialismo, às barreiras regionais e a outros fatores que podem

impedir o progresso tecnológico e aumentar as desigualdades regionais, entre outros.

Para Williason (1977), os efeitos de migração seletiva (de pessoas e capitais) já

mencionados por Myrdal e Hirschman e das políticas do governo central e as deficiências no

relacionamento inter-regional podem tender a aumentar as desigualdades regionais. As

migrações seletivas dos grupos com qualificação das regiões não urbanizadas e não

industrializados do Sul acentuam a tendência para a desigualdade de renda. O fluxo de capital

inter-regional privado ou as economias externas vindas do Norte podem causar a migração do

capital do Sul para o Norte, assim, aceleram-se as desigualdade inter-regional. No caso, se a

expressão política do Sul for deficiente ou de forma assumida, o governo central pode priorizar

os investimentos para o Norte. Por último, pode de certa forma haver as deficiências nas

relações entre as regiões, nos seus primeiros estágios de desenvolvimento repelindo com isso

40

os efeitos do progresso tecnológico, das mudanças sociais e impedir o processo de multiplicador

de renda.

Em um processo inicial do crescimento econômico nos países em desenvolvimento, a

forma organizacional do espaço econômico ainda atua em estágio incompleto. Assim, podem-

se encontrar nestes territórios poucas cidades, independentemente do tamanho e, entre os

poucos que ali se localizam, não existe a integração econômica entre eles. Há falhas, no sentido

de que o sistema de troca por meio da moeda ainda não está consolidado, o processo produtivo

do homem está próximo de zero, trabalho de capital e bens ainda não funcionam

adequadamente. Neste sentido, pode-se afirmar que surge o sistema da economia dual, da

economia de troca e da subsistência, convivendo lado a lado (FRIEDMAN, 1977).

O dualismo, aqui caracterizado por Friedman (1977) e conhecido como modelo Centro-

Periferia, pode ser entendido como Norte-Sul de Hirschman (1977), ou ainda como Causação

Circular e Cumulativo do Myrdal (1975). Assim, o dualismo para esses autores é um padrão

divergente de crescimento entre as regiões de um país ou entre os países no mundo. Persistem

de forma perversa, nas regiões as áreas atrasadas bem isoladas, que convivem de maneira

dependente com as regiões ou países mais avançados. É uma característica clara da ausência de

integração espacial da economia do país. Em um país em que de 70 a 90% da população mora

e convive com a economia não capitalista, os efeitos da restrição ao mercado podem ser

drásticos o suficiente para impedir a instalação das indústrias, bem como de infraestrutura.

Da mesma forma, quando as cidades com maior economia e forças de atração recebem

maior parte dos investimentos de capitais, ligados aos equipamentos produtivos e à

infraestrutura social, isso pode resultar na atração de mais capitais. Mas, de maneira geral, isso

pode ocasionar a estrutura desequilibrada do poder e se tornar um sugador do resto da economia.

Os seus recursos humanos e naturais permanecem intocáveis, inutilizados ou ociosos e isso

repercute na sua limitação de crescimento econômico. Importar de outros países o que poderia

ser produzido localmente e em relação a tudo o que se produz por meio de exploração de recurso

naturais, os rendimentos não permanecem no local (FRIEDMAN, 1977).

Por outro lado, para Rui Silva e Silva (2009), a contribuição de Friedman esteve presente

no que se refere ao desenvolvimento, o qual acontece pela transformação estrutural descontínua,

provocado pela dinâmica da inovação. Assim, o processo da inovação permite que as regiões

possam experimentar o processo de desenvolvimento inspirados com as ideias locais do

território, as forças endógenas.

41

2.3 DESENVOLVIMENTO TERRITORIAL, LOCAL/RURAL E SEUS ENFOQUES

A origem destas três posições (território, local e rural), na realidade, prossegue o mesmo

objetivo, defendida por seus teóricos, críticos da abordagem da polarização que surge na

Ciência Regional na década de 1970-1980. Assim, Kageyama (2003) assinala a discussão

existente sobre a definição de rural. Nesta narrativa contemporânea, ele considera que há

consenso sobre os seguintes pontos: a) rural não é sinônimo de e nem tem exclusividade sobre

o agrícola; b) o rural é multissetorial: porque tem pluriatividade, é multifuncional (funções

produtiva, ambiental, ecológica, social); c) as áreas rurais têm densidade populacional

relativamente baixa (o que pode mesmo constituir sua própria definição legal); d) não existe

um isolamento absoluto entre os espaços rurais e urbanos.

O debate inicia-se um pouco disperso, mas deve focar-se nas discussões dos problemas

do território como quadro regional/local, com forte oposição ao funcionalismo

macroeconômico (SANTOS, 2009). No debate do desenvolvimento, cabe reforçar que, segundo

Diniz e Gerry (2009), foram três correntes que influenciaram a intervenção na problemática de

desenvolvimento rural: a visão neoclássica – que prioriza o liberalismo econômico e

marginaliza a questão espacial e os benefícios dos empreendimentos da mesma dimensão em

regiões distantes; a abordagem Keynesiana dá visão intervencionista e fixada em análise

estrutural de forma desigual e, por fim, a perspectiva de crescimento endógeno – com enfoque

nos recursos endógenos (físico, humano e cultural) e a importância do poder local. Este último

será objeto da nossa análise neste ponto.

O local é assim entendido, segundo Melo (2009), como espaço pequeno em relação à

região, pela aproximação geográfica, o local seria um município ou conjunto de municípios,

em outros termos o conselho, como se diz em Portugal ou secção no articular dos Guineenses.

O local pela sua natureza recebe diferentes significados de acordo com o espaço político e

econômico em que se situa, aqui o intento é eleger o local como pequeno território, um

município ou conjunto dos municípios, seguido, desta forma, o conceito adotado por Melo.

O território, por sua vez, segundo Raffestin (1993), forma-se a partir do espaço, que é o

resultado de uma ação conduzida por um ator que realiza um programa em qualquer nível. O

espaço é transformado em território: a sua produção, do espaço, torna-o território nacional,

espaço físico, balizado, modificado, transformado em: redes, circuitos e fluxos. Assim,

instalam-se: rodovias, canais, estradas de ferro, circuitos comerciais e redes bancárias,

autoestradas e rotas aéreas, etc. Ainda, o autor sustenta que as imagens territoriais revelam as

relações de produção e, consequentemente, as relações de poder. Este poder emana do Estado

42

ao indivíduo, passando por todas as organizações pequenas ou grandes, ali se encontram atores

que “produzem” o territorio.

A vida é tecida por relações e daí a territorialidade poder ser definida como um conjunto

de relações que se originam em um sistema tridimensional: sociedade - espaço - tempo. Ele

considera que os homens “vivem”, ao mesmo tempo, o processo territorial e o produto territorial

por intermédio de um sistema de relações existenciais e/ou produtivistas. A territorialidade de

um brasileiro ou de um guineense é conjunto daquilo que ele vive cotidianamente: relações com

o trabalho, com o não trabalho, com a família, a mulher, a autoridade política, entre outros

(RAFFESTIN,1993).

Para Santos (1994), o território se forma à medida que a história se vai fazendo, desta

forma, a configuração territorial é dada pelas obras dos homens: estradas, plantações, casas,

depósitos, portos, fábricas, cidades, etc. Assim, consegue-se criar a configuração territorial que

se transforma em resultado de uma produção histórica. Neste ponto, o autor vai ao encontro do

pensamento de Raffestin. Para Saquet e Silva (2008), Milton Santos considera tarefa árdua

encontrar uma definição do espaço ou de território, cada um recebe diferentes elos de forma

que toda definição não seja imutável, fixa, eterna, sendo assim, é flexível com a possibilidade

de permitir a mudança.

Com isso, cada conceito tem seu significado definido pela influência histórica do espaço

e do território onde foi definido. Todavia, Tonucci Filho (2013) considera o território

tradicionalmente como a base geográfica de um Estado, uma base sobre a qual ele exerce sua

soberania. Este conceito é naturalmente direcional a uma circunscrição do espaço através do

poder. O estudo do desenvolvimento rural é direcionado em três enfoques: o de

desenvolvimento endógeno; o de desenvolvimento exógeno e o de uma estrutura que combina

os dois.

2.3.1 Enfoque no desenvolvimento endógeno

O desenvolvimento rural, com enfoque local, assim chamado por Murdoch (2000),

como visão horizontal de desenvolvimento, implica no fortalecimento das capacidades

produtivas dos atores locais. Visto que com a ênfase no período inicial da pós-Segunda Grande

Guerra foi sobre a promocao de “desenvolvimento exógeno” em que novas indústrias e suas

tecnologias chamavam mais atenção dos executores e planejadores das políticas de

desenvolvimento.

43

O pensamento horizontal de desenvolvimento possibilita aos locais intervirem de forma

a beneficiar a economia rural como um todo. Desta maneira, as agências de desenvolvimento

ligado ao governo central talvez precisem considerar como elas podem afetar uma mudança de

recursos para os “microatores” que operam nas zonas rurais. Em particular, uma grande parte

do problema é que as intervenções, já mencionadas, funcionam como formas de ver o mundo

rural de modo reduzido aos meios de subsistência rurais na categoria de estratégias

essencialmente agrícolas e baseadas em recursos naturais (BEBBINGTON, 1999).

O conceito surge formalmente em 1980, como assinalam Moulaert e Sekia (2002),

Souza (2005), Liberato (2008), Santos (2009), e foi assim chamado da Teoria de

Crescimento/Desenvolvimento Endógeno. O termo endógeno é trazido para a teoria de

desenvolvimento regional da biologia e significa, segundo o Dicionário Universal (2008), o

éndon, que significa dentro e genos significa, a geração.

Assim, significa o que se forma ou se cria no interior, ou o que se produz no interior do

outro, etc. É visto, de modo geral, como iniciativas locais com conhecimento e domínio da

dinâmica organizacional local, pensar o desenvolvimento interno, de baixo para cima ou vice-

versa. Como coloca Moulaert e Sekia (2002), tanto as pequenas e médias empresas, quanto

organizações econômicas locais, nos círculos acadêmicos, suas vozes fortes aclamaram para

reafirmar o valor do desenvolvimento local como alternativa política econômica liderada pelos

Estados, dirigentes ou organizações locais.

Moulaert e Sekia (2002) seguem o olhar de desenvolvimento das regiões, ou seja, todo

o processo de desenvolvimento local seguia, essencialmente, as condições dinâmicas dos fluxos

internos da região. Na Europa, esse grupo foi iniciado por círculos acadêmicos europeus, tendo

como líder Aydalot em 1986 e depois Gremi. Esses teóricos, para Souza (2005), trazem o

preceito do crescimento endógeno, similarmente à teoria dos polos, que garante que a região

tenha dentro de si as fontes viáveis e suficientes para o seu próprio crescimento.

O autor Liberato (2008) aponta que os estudos de Bagnasco e Brusco sobre a terceira

Itália e os de Scott, Storper e Walker sobre o desenvolvimento nos Estados da Califórnia

também acentuaram este mesmo preceito. Assim, Moulaert e Sekia como Liberato também

perceberam que o foco desta teoria se centra nos fatores de crescimento e desenvolvimento: de

capital humano, dda cultura empresarial local e o sistema escolar, da infraestrutura, da

qualidade dos fatores, dos meios e sistemas de produção e de aprender com a experiência

regional (path dependence) para o desenvolvimento regional em um contexto da dinâmica de

inovação territorial.

44

O pensamento do Amaral Filho (2001), com base nos fatores e em valores tácitos ou

subjacentes, os atores locais podem antecipar (no sentido de criarem meios produtivos

positivos) ou precipitar um “acidente historico” positivo ou evitar um negativo e, por fim,

coordenar um processo do seu desenvolvimento. Para o Kageyama (2003), processo conhecido

na literatura como o desenvolvimento endógeno centra-se no desenvolvimento local, gerado

por impulsos e know-how locais e baseado predominantemente em recursos locais, em que os

atores e as instituições desempenham papel crucial. Assim, Oliveira e Lima (2003) consideram

a visão de desenvolvimento endógeno como pensar na participação da sociedade local no

planejamento contínuo da ocupação do espaço.

Por outro lado, ao pensar na distribuição dos frutos oriundos do processo de crescimento

local, segundo Favreau (2004), na década de 1980, surge um novo militantíssimo econômico

dentro dos movimentos sociais na região de Quebec. As organizações dos sindicatos e das

cooperativas locais forçaram novas alianças e organizações comunitárias tornaram-se possíveis

no contexto de parcerias relativamente amplas e diversas. Assim, nos últimos anos, em esforços

conjuntos para mobilizar iniciativas da nova economia social e novo desenvolvimento local

chegou-se a um formato renovável. Este esforço conjunto é antigo, mas o reconhecimento é

relativamente recente, uma vez que data de meados da década de 1980, durante o período 1945-

1975, o local não foi muito importante do ponto de vista do desenvolvimento econômico.

Assim, Filho e Abramovay (2004) mostraram que no Brasil há uma necessidade de

organizações intermediárias, além dos limites municipais, mas aquém dos próprios Estados,

que possam corporificar a construção conjunta de projetos estratégicos ao alcance da

participação real dos grupos sociais neles interessados. Desta forma, passar de uma lógica de

divisão setorial de recursos, demanda de balcão, para a lógica territorial e de projetos, ou seja,

assumir o planejamento dos projetos botton-up (com a larga participação dos atores locais) e

deixar o ancestral sistema decisório de cima para baixo.

Tomasetto, Fernandes Lima e Shikida (2009), ao analisarem os produtos derivados da

cana-de-açúcar no contexto do desenvolvimento local no município de Capanema – Paraná,

chegaram à conclusão de que a produção de açúcar mascavo e dos demais produtos derivados

da cana-de-açúcar e tradicionais produtos da agricultura familiar têm contribuído para aumentar

a renda e melhorar as condições de vida dos agricultores, bem como vem impulsionando o

desenvolvimento local, garantindo de forma robusta a permanência no campo.

A mesma linha de contribuição, foi apresentada por Grisa (2009), no estudo sobre

Programa de Aquisição de Alimentos (PAA), assim como no Programa Nacional de

Alimentação Escolar (PNAE), que isses constituem-se como uma política de desenvolvimento

45

local. Deste modo, a autora conclui que o PAA se constitui uma política de desenvolvimento

local que apresenta o fortalecimento dos diversos capitais: capital natural, capital cultural e

social. Assim, cria condições aos atores locais, no caso os produtores rurais da agricultura

familiar, dando o acesso à esfera do Estado, do mercado e da sociedade civil, que os permite

reivindicar e construir seus meios de vida e renda.

Medina, Novaes e Teixeira (2016) consideram a terra e a mão de obra como os principais

ativos que potencialmente permitem a melhoria de vida dos agricultores pobres. O papel do

Estado no apoio à melhoria destes ativos pode ser produtivo na atividade agropecuária, o apoio

à inserção comercial e às políticas de assistência técnica e crédito podem ajudar os agricultores

em seu desenvolvimento. Van der Ploeg e Ye Schneider (2015) enfatizam que as novas

iniciativas dos agricultores são saídas as quais possibilitam novos modos sóciotécnicos para a

organização da produção e comercialização e permitem um novo caminhar dos produtores em

conjunto, o que podem ser descrito sob o termo desenvolvimento rural.

2.3.2 Enfoque no desenvolvimento exógeno

Na economia regional, nos diferentes clássicos que moldaram a teoria de

desenvolvimento regional, prevalece a ideia da existência de uma força ou atividade motriz de

caráter exógena capaz de influenciar, por encadeamento, as demais atividades econômicas

(PIACENTI, 2016).

Nesta linha, seguem as Teorias da Base Econômica, a Teoria da Hierarquia da

Centralidade, Teoria dos Encadeamentos Produtivos e a Teoria do Polo de Crescimento. Assim,

estes clássicos, desde Van Thunen (1826), Weber (1909), Chystaler (1933), Perroux (1977),

North (1955, 1977, 1991), Myrdal (1957) e Fridman (1977), são do pensamento que, de certa

forma, consideram pontos centrais em que a articulação e fluxos econômicos se desenvolvem

como impulsionadoras de crescimento (empresa motriz, polo de crescimento, etc.). Desta

forma, a ideia central deste ponto encadeador de crescimento ou desenvolvimento regional,

vigora pela existência de um polo ou uma motriz que polariza o desenvolvimento de forma

centrífuga ou centrípeta para as regiões localizadas ao seu entorno.

A teoria de polos de crescimento de Perroux (1977), como a da base de exportação de

North (1955), reflete a visão do desenvolvimento exógeno. No caso de Perroux, as indústrias

motrizes são exemplo claro da força expressa de uma empresa centralizadora e de modelo

hierárquico que comanda ações e a força produtiva das outras indústrias influenciadas por ele

dentro de determinado território. A base de exportação de North professa como atributo para o

46

desenvolvimento de uma região passa pela capacidade de a região conseguir aproveitar de

maneira objetiva a renda advinda de base das exportações e transformá-la em poupança que

será reinvestida na produção local. Para uma região nova iniciar a sua organização produtiva,

necessita dos investimentos ou atrair capital externo, que propiciará a sua capacidade produtiva

garantir a produção e a criação do seu produto de exportação, com isso irá criar redes de ligação

para trás e para frente (backward and forward linkages).

No primeiro enfoque, os efeitos do desenvolvimento rural são atribuídos por forças

externas implantado em certas regiões (KAGEYAMA, 2003). Para Oliveira e Lima (2003), há

a ideia da existência de uma força motriz de caráter exógeno capaz de influenciar, por meio de

encadeamentos (linkages effects) as demais atividades econômicas. Para Filho e Abramovay

(2004), as ações governamentais pautam-se por programas que têm natureza multissetoriais,

cuja execução envolve segmentos da administração pública e da sociedade civil, suas ações

afastam-se dos municípios e das instâncias eficientes no controle dos gastos setoriais e

localizados. A espinha dorsal do modelo de desenvolvimento exógeno é focada no modelo da

industrialização maciça. Como reforça Willers (2016), é a partir das mudanças estruturais que

resultaram da revolução industrial interna de cada região que o desenvolvimento econômico

poderá ser atingido e por consequência o social e outros.

Como mostra Haddad (2009), as políticas, assim comandadas pelo Governo Federal,

geravam condições externas às decisões locais, que por fim conseguiam estancar ou

impulsionar o crescimento econômico local. Piacenti (2016) enaltece que o desenvolvimento

exógeno constitui o resultado das políticas públicas e das ações dos governos centrais ou

regionais sobre os territórios.

2.3.3 Desenvolvimento rural como enfoque de desenvolvimento exógeno e endógeno

O desenvolvimento com impulso das forças exógenas e endógenas apresenta claramente

uma dinâmica diferente capaz de maximizar em um período reduzido o processo de

desenvolvimento de uma região. A Ashley e Maxwell (2001) constataram estas mudanças nas

áreas rurais, particularmente em demografia, diversificação e fortalecimento de linkage entre

as áreas rurais e urbanas, as economias nacionais e globais e outras.

As principais forças incluem a agricultura como motora do desenvolvimento rural e

mecanismo da viabilidade futura dos pequenos empreendimentos rurais e os desafios do novo

pensamento sobre a pobreza, participação e governança rural. Para Markusen (2004), tanto rural

como urbana, as duas forças são importantes, as forças dos atores e instituições que funcionam

47

como agente decisório: atores empresas (atuam na qualidade da principal unidade de decisão

privado) e o sindicato, ONGs e associações (como representantes dos trabalhadores). São

organizações que congregam força antagônica e levam a sociedade a criar ações de produção,

criar produtos e serviços para o desenvolvimento local.

Na visão de Bebbington (1999) e Van der Plog et al. (2000), assinalam que os meios de

subsistência rurais devem ser compreendidos em termos de acesso das pessoas aos recursos.

Entender as formas pelas quais se transformam recursos na edificação dos meios de vida de

subsistência, por outro lado, perceber a natureza e a capacidade de expandir suas bases de ativos

pela relação com outros atores regidos pelas lógicas do estado, mercado e sociedade civil.

Bebbington (1999), acentua ainda a necessidade de conhecer as formas pelas quais se

implantam e aprimoram as capacidades dos atores. Estas forças deixam a vida no meio rural

mais significativo para mudar as regras e as relações dominantes que regem a forma como os

recursos são controlados, distribuídos e transformados nesta sociedade.

Em longo prazo, segundo Oliveira e Lima (2003), o processo de desenvolvimento de

uma região consegue ser explicado mediante a interação de três forças: as forças alocadoras de

recursos, as políticas econômicas e a ativação social. Terluin (2003), afirma que a abordagem

mista do desenvolvimento exógeno/endógeno é amplamente apoiada por evidências empíricas

dos estudos de caso. As duas teorias relacionam o desenvolvimento econômico mediante a

disponibilidade de mão de obra e capital. Desta forma, eleva as capacidades de atores locais e

consolida as redes internas e externas. Esta interação pode ser vista como mostra a Figura 5.

Figura 5 - Funções dimensões e retroalimentação.

Fonte: Oliveira e Lima (2003); Piacenti (2016) adaptado de Boisier (1989).

48

A discrição da Figura 5 permite considerar que o desenvolvimento rural/local consegue

ser efetivado na medida em que as forças exógenas, por meio do Estado, organizações não

governamentais ou investidores externos, sejam combinadas com as forças endógenas, atores

locais nas implementações dos projetos de desenvolvimento local. Sen (2000), Bebbington

(1999), Ellis (2000), Van der Plog et al. (2000), defendem que o desenvolvimento local está

associado a disponibilidade e a facilidade de acesso as diferentes capitais: Capital Financeiro,

Capital Físico, Capital Cultural, Capital Natural, Capital Social e por fim Capital Humano.

Assim, a Figura 4 demonstra a dinâmica das três forças impulsionadoras desses capitais:

compensação política, alocação dos recursos e ativação social.

Para Oliveira e Lima (2003) e Piacenti (2016), a primeira força, assim representada na

base do triângulo, alocação dos recursos, está associada à realidade dos recursos disponíveis

financeiros materiais e técnicos e a sua manipulação ou a exploração depende da articulação e

a participação regional ou nacional. Está estritamente ligada ao processo de alocação regional

dos recursos e a sua exploração depende ou pertence ao controle do Estado, que o torne

essencialmente exógeno.

A segunda força, a ativação social, é de forma geral a capacidade de criar conjunto de

elementos da política institucional suficiente para desencadear o processo de crescimento

ativado por forças exógenas e as ações aqui reveladas são de origens endógenas. Por fim, a

terceira força, a compensação política, está relacionada à política macroeconômica e às

setoriais, ou seja, depende das ações do Estado e flui pela decisão tomada pelo Estado

(OLIVEIRA e LIMA, 2003; PIACENTI, 2016).

Neste sentido, a Figura 4 permite realizar duas leituras: a leitura de âmbito endógeno e

a exógeno. Quando se faz a leitura endógena, inicia-se o processo com as forças sociais

(ativação social). Assim, a ativação destas forças a partir da população local requer ações das

forças vivas da região. A esses cabe organizar ou criar uma conjuntura dos elementos políticos

e institucionais (OLIVEIRA e LIMA, 2004; PIACENTI, 2016).

Seguindo com as ações coletivas, as forças sociais conseguem pressionar a

compensação política, quer dizer, forçar o Estado (federal ou estadual) para criar políticas

públicas regionais favoráveis ao desenvolvimento local. Ativando as instituições estatais, estas

permitem a alocação dos recursos existentes para as regiões ou municípios, em forma de

políticas públicas do desenvolvimento local (PIACENTI, 2016).

A leitura inversa seria, de forma geral, as iniciativas partindo de cima para baixo, é o

modelo já bem conhecido nos moldes de desenvolvimento das décadas de 60 a 70. As ações

exógenas iniciadas pelo governo podem ser federais ou estaduais e alocam projetos sem a

49

participação inicial da população local. Inicia-se com arranjos político com a criação do projeto

e este é já planejado e definindo o local. Sendo aprovado, os recursos são alocados para a região,

por fim, são ativados os atores locais com ínfima participação ou nenhuma na execução do

projeto (OLIVEIRA e LIMA, 2004).

Para Markusen (2005), os atores são importantes para o dinamismo dessas ações no

desenvolvimento local. Na mesma linha, Conti (2005) considera que o processo da

transformação da economia contemporânea é afetado pela ação de adaptação dos atores e

lugares da nova racionalidade do sistema. Assim, o protagonista são os atores e as redes de

ações sociais, pelas atividades que se baseiam nos costumes e valores locais, a continuidade de

relações pessoais, o conhecimento pessoal e a confiança. Igualmente, Haddad (2009) salienta

que o processo de desenvolvimento de uma região não depende só do seu crescimento

econômico, mas também da sua capacidade de organização social e política e outros.

A capacidade de organização social da região é o fator endógeno por excelência que

facilitará a transformação do crescimento em desenvolvimento, por meio de uma complexa

malha de instituições e de agentes de desenvolvimento. Para Piacenti (2016), as interações dos

atores locais com laços de cooperação territorial constituem o capital social da região. Assim,

estudos dessas interações permitem a identificação dos fatores de produção que são decisivos,

tais como: capacitação do capital humano, capital social, pesquisa e desenvolvimento e

informação, a serem definidos dentro da região.

Ainda, segundo Piacenti (2016), o governo deve ser agente catalizador do

desenvolvimento da região. Essas ações do governo como agente catalizador oportunizam as

vantagens estratégicas da região, evidentemente, explicam porque algumas regiões crescem e

as outras não. Os dois autores, Haddad (2009) e Piacenti (2016), seguiram o pensamento de

Sergio Boisier, que postula que a forma de uma região se desenvolver a longo prazo depende

da sua capacidade de organização social e política.

Para North (1955, 1977), o papel da agricultura na composição da base de exportação

dos Estados Unidos foi muito importante para o desenvolvimento econômico e industrial

daquele país. A organização local dos produtores, o papel dos estados e do governo federal por

apoio no financiamento da construção de estradas rurais, dos portos e o financiamento agrícola

(facilidade de crédito) jogaram papel primordial na produção norte-americana. Isso permitiu a

criação de novos meios de transporte, mudanças de demanda, desenvolvimentos tecnológicos,

mudanças nas relações de custo de transporte com as regiões concorrentes, subsídios

governamentais de benefícios sociais que também tiveram papel importante, entre outros.

50

Estes benefícios são, em parte, fruto de relações das instituições na criação de ordem e

redução das incertezas na troca, além de determinar os custos de transação e produção, permitir

aos produtores a rentabilidade e a viabilidade de se engajar na atividade econômica. As

instituições fortes e organizadas fornecem a estrutura de incentivo em uma economia. À medida

que essa estrutura evolui, molda a direção da mudança econômica em direção ao crescimento,

estagnação ou declínio (NORTH, 1991).

Desta forma, Van der Ploeg et al. (2000) consideram que o desenvolvimento rural pode

ser construído de forma muito eficaz usando a inovação e as habilidades empresariais presentes

no próprio setor agrícola. Os agricultores, em alguns casos, como no caso dos países europeus,

têm acesso aos recursos e à experiência necessários para reconfigurar as antigas e criar novas

forma de produção. Assim, dentro do setor, é possível desenvolver novas práticas, capacitar os

agricultores para criarem associações, cooperações e trabalharem em forma de rede,

operacionalizar as relações historicamente a que eles pertencem.

As redes, neste caso, devem permitir fluxos efetivos com os pequenos e grandes centros

urbanos na medida em que esses centros impulsionam a modernização agrícola e o papel do

Estado na melhoria das rodovias para facilitar o escoamento dos produtos para os centros e para

as indústrias. Para Van Leeuwen (2010), o desenvolvimento agrícola proporcionou um estímulo

para a urbanização e a diversificação econômica das cidades nas regiões rurais. O papel das

cidades como centros de abastecimento agrícola e como locais para atividades agropecuárias e

agroindustriais também se tornou maior estimulador da agricultura.

2.4 A VULNERABILIDADE POPULACIONAL E DIVERSIFICAÇÃO DE MEIOS DE

VIDA: ALGUNS CONCEITOS RELACIONADOS

Ao longo do tempo, a produção alimentar aumentou substancialmente, porém ainda

persistem as dificuldades de acesso a alimentos. Por outro lado, baixo rendimento das famílias

ou dos países continua a dificultar o acesso à compra da quantidade desejada. Nos anos de 1930,

assistia-se a uma crise dos agricultores em países industrializados que viviam com excedentes

impossíveis de se colocar no mercado. Assim, a biologia humana explicava os problemas da

desnutrição e os países em desenvolvimento aprendiam a lidar com as melhores formas e a

consciência da subnutrição e da fome (CHONCHOL, 2005).

Entretanto, ambiente político, econômico e social estável são condições indispensáveis

para que o Estado coloque como prioridade as políticas de segurança alimentar (FAO, 1996).

51

Pelos trabalhos do Belik e Correa (2013), indica-se que, de forma silenciosa, a fome continua

a atingir a grande quantidade de população. A maior parte dos países da África ainda continuam

convivendo com uma tripla ameaça: a alta dos preços dos alimentos, as catástrofes climáticas e

os conflitos civis. Santos (2014) acrescenta que a falta de recursos naturais, a educação

inadequada, o fraco sistema de saúde, os desastres naturais e os governos fracos são uma

ameaça certa à população. Segue a representação na Figura 6 dos destinos agrícolas.

Figura 6 - Representação esquemática da produção e dos destinos agrícolas

Fonte: HLPE (2014).

A produção agrícola pode ser direcionada, segundo HLPE (2014), para o uso alimentar

e não alimentar, como mostra a Figura 6. Os usos não alimentares incluem: os outros usos, o

uso não alimentar, o dos alimentos perdidos e a desperdiçados (Food Lostand Worst -FLW,

sigla em inglês). Os fluxos que incluem outros usos, o uso não alimentar e o FLW são fluxos

direcionados para a alimentação animal, para a compostagem, para a produção da energia e, por

fim, aquela parcela não aproveitada que segue para a lixeira. Assim, a última das destinações

da produção é o consumo humano, nesta ponta, chega à pequena parcela, que é o propósito

principal deste trabalho, o consumo de alimentos que garante a segurança alimentar e reduz a

vulnerabilidade populacional nas regiões da UEMOA. A segurança alimentar é composta por

três pilares: o acesso a alimentos, a disponibilidade de alimentos e o seu uso.

2.4.1 A vulnerabilidade e a Segurança Alimentar: evolução de um conceito

Entre as guerras de posições que dividem os blocos capitalistas, liderados por Estados

Unidos, e comunistas, pela Ex-União Soviética, a pobreza e a fome cresciam, segundo Silva

52

(2014), e a saída possível era combinar por meio de cooperações internacionais e assim evitar

possíveis conflitos sociais nos países pobres. Desta forma, surgem as organizações multilaterais

e os diferentes acordos de comércio internacional. Em 1943, realiza-se a Conferência de

Alimentação de Hot Springs3, nos EUA, que marcou o debate internacional acerca da questão

da fome, depois se segue a criação da FAO em 1945.

Neste caminho, ocorreu em 1947, em Roma, o que é conhecido hoje como a I

Conferência Mundial de Alimentação das Nações Unidas. Isso em um período em que o estoque

de alimento se encontrava escasso. Por esse motivo, a FAO passou então a declarar, no seu

entendimento, que a fome não é problema exclusivo da pouca disponibilidade de alimentos.

Aliás, o peso maior para esta organização deve ser direcionado à pobreza, que pesa sobre a

maioria da população mundial. Em 1996, a FAO entendeu por bem associar direitos humanos

a alimentação adequada mínima ou suficientemente balanceada (SILVA, 2014).

Na Conferência Mundial da Alimentação FAO (1996), em novembro desse ano, em

Roma, os líderes dos países estabeleceram o objetivo de reduzir para a metade o número das

pessoas desnutridas até 2015. Em 2001, a Organização das Nações Unidas (ONU), por meio

dos países membros, entenderam por bem incorporar esse objetivo nos Objetivos de

Desenvolvimento do Milênio (FAO, 2013). No entanto, para McGuire (2015), apesar dos

esforços, a pobreza, a vulnerabilidade e a insegurança alimentar ainda continuam a desafiar as

diligências feitas em todos os níveis. Pela complexidade que esse problema exige, não deve ser

algo de se admirar, pois o mudo continuará firme a debater o problema da pobreza e a fome até

2025 ou 2030.

Igualmente, no relatório final da Conferência Mundial da Alimentação de Roma, em

1996, os líderes assinaram diversos compromissos. Aqui vale reproduzir dois deles que

chamam atenção. O segundo compromisso: implementar políticas que tenham como objetivo

erradicar a pobreza, a desigualdade e melhorar o acesso físico, econômico de todos [...] a

alimentos suficientes, nutricionalmente adequados e seguros, assim como à sua utilização.

Igualmente, no sexto compromisso: os líderes observaram a promoção de uma distribuição e a

utilização ótima de investimentos públicos e privados para promover os recursos humanos, os

sistemas alimentares, agrícolas, piscícolas e florestais sustentáveis e o desenvolvimento rural

em áreas de alto e baixo potencial (FAO, 1996).

3 Hot Springs (EUA) - a cidade em que se realizou em 1943 a Conferência de Alimentação da FAO.

53

No entanto, é importante definir os conceitos da Vulnerabilidade e da Segurança

alimentar que estão bem interligados entre si, em alguns casos parecem subentendidos por

alguns pesquisadores como sinônimos. No desenvolvimento destes conceitos, pretende-se

amparar nos trabalhos de Robert Chambers de 1995 e 2006. Para este autor, “vulnerável" e

"vulnerabilidade" são termos comuns no léxico do desenvolvimento, mas seu uso é muitas

vezes vago (CHAMBERS, 1995).

Por outro lado, segundo Chambers (1995, 2006), servem como substitutos convenientes

para "pobres" e "pobreza" e permitem que os pesquisadores e outros profissionais restrinjam o

uso excessivo dessas palavras. Assim, a vulnerabilidade é um indivíduo ou as comunidades

estarem sem defesa, inseguras e expostas ao risco, a choques e a estresse e com dificuldade em

lidar com eles. Ainda pode se acrescentar, segundo autor, que a vulnerabilidade tem dois lados:

um lado externo dos riscos, dos choques e do estresse aos quais um indivíduo ou família ou

comunidade está sujeito e um lado interno que é indefeso, ou seja, a falta de meios para lidar

com perdas prejudiciais (CHAMBERS, 1995, 2006).

Para DFID e FAO (1999), a vulnerabilidade é um conceito importante na segurança

alimentar. É definida como a probabilidade de declínio agudo no acesso aos alimentos ou como

níveis de consumo abaixo das necessidades mínimas de sobrevivência. Para Adger (2006) e

Wei et al. (2016), a vulnerabilidade é o estado de suscetibilidade a danos causados pela

exposição a estresses associados a mudanças ambientais e sociais e à ausência de capacidade

de adaptação.

Por outro lado, na Conferência Mundial de Alimentação de 1996, nasce a definição de

segurança alimentar, como sendo: os momentos em que as pessoas têm, de forma

indeterminada, o acesso físico e econômico a alimentos seguros, nutritivos e suficientes para

satisfazer às suas necessidades dietéticas e às preferências alimentares, a fim de levarem uma

vida ativa e sã (FAO, 1996).

Esta definição foi, de igual modo, seguida por vários pensadores da área, tal como

Amartia Sen (2000), que introduz a questão de acesso; Araújo (2007), que tratou a diferença

entre Food Safe e Food Security; Segall-Corrêa e Marin-Leon (2009), que discutiram a escala

brasileira de segurança alimentar; Belik (2010), que debateu sobre o desenvolvimento e a

soberania alimentar; Jones et al. (2013), que discutem as métricas de se trabalhar a segurança

alimentar; Qureshi, Dixon e Wood (2015) e Reddy (2016), que comparam indicadores de

segurança alimentar da Índia e de países similares.

Por outro lado, em 2004, a União Africana (UA) na Conferência de Maputo, em

Moçambique, lançou o Comprehensive Africa Agriculture Development Programme

54

(CAADP). Os líderes afirmaram, como habituam fazer, erradicar todos os problemas

associados a assegurar o desenvolvimento agrícola no continente. Assim, investir 10% do

orçamento na agricultura é uma das solicitações. Mas, entre os 54 países, só oito deles

conseguiram investir 6% do PIB na agricultura. E o setor permanece com problemas, a pobreza

e a insegurança alimentar continuam para serem enfrentadas (JERE, 2014). As iniciativas do

CAADP estão ligadas à estratégia de desenvolvimento abrangente, conhecido como Nova

Parceria Estratégico para o Desenvolvimento da África (NEPAD, sigla em inglês).

Segundo CEDEAO (2008), seguindo a complementaridade de NEPAD e da ECOWAP,

consolidou-se e, assim, seguiu subsidiando outras políticas dos Estados membros. Em 2009, foi

assinado entre os líderes regionais o Pacto de Parceria Regional para a Implementação do

Programa Abrangente de Desenvolvimento da Agricultura em África Ocidental

(ECOWAP/CAADP) reunindo os atores em torno de interesse comum. Particularmente,

aqueles ligados à aplicação dos princípios e à política de alinhamento e coordenação às

intervenções regionais no setor agroalimentar (OXFAM, 2015).

Estes programas, conforme BOAD (2010), também foram inseridos a um programa

antes criado em 2001 pelos países da UEMOA: a Política Agrícola da União (PAU), que tem

como objetivo contribuir para consecução da segurança alimentar, desenvolvimento econômico

e social e, por fim, lutar contra a pobreza na sub-região. Assim, os programas foram

disseminados nas pequenas ramificações, em que surge o Programmes d’Ajustement Structurel

Agricole (PASA).

Esse teve como objetivo a modernização e a diversificação da produção, o

fortalecimento de segurança alimentar e a melhoria da gestão dos recursos naturais. Assim,

sendo, no processo da implementação do ECOWAP, do CAADP/NEPAD, os países membros

da CEDEAO desenvolveram e validaram alguns programas nacionais, tal como o Programa

Nacional de Investimento Agrícola (PNIA, no caso da Guiné-Bissau) como parte de um

complemento para aderir aos programas sub-regionais (CEDEAO, 2008; BOAD, 2010).

Para McGuire (2015), 795 milhões de pessoas continuam a ser subnutridas. No entanto,

pode-se dizer que na prática são 167 milhões de pessoas que se livraram da subnutrição, se

comparado com 216 milhões na década de 1990. O Continente Africano reduziu de 27,6% de

malnutridos em 1990, para 19,8% em 2014. O número preocupante se centra no crescimento

da população, que era, em 1990, de 630 bilhões e passou para 1.138,2 bilhões em 2014 e, em

2016, chega a 1.216 bilhões de habitantes. A produção de alimentos cresceu de USD $ 93.685

milhões de dólares em 1990 para USD $202.196 milhões de dólares em 2014 (FAO, 20015).

55

No entanto, em alguns países, embora tenham o grupo maior da população na produção

agrícola, segundo Belik e Correia (2013), muitos de seus povos são pobres e não dispõem de

condição financeira adequada para adquirir alimento. Contudo, para COMCEC (2015), embora

a pobreza afete a agricultura, a pecuária e a segurança alimentar, a relação inversa também

existe, os mesmos fatores também afetam a pobreza. Assim, o acesso, não só a alimentos, mas

a outras condições de vida, deveriam ser objeto das políticas públicas. A este respeito, Qureshi,

Dixon e Wood (2015) afirmam que a capacidade dos indivíduos para acessarem dos alimentos,

seja através da produção, da compra ou da transferência é determinada, neste caso, por uma

série de fatores ligados a intervenções políticas do Estado.

Logo, entre essas situações, alguns autores defendem a aplicação de elemento de análise

relacionado aos meios de subsistências. Assim considerando os cinco fatores, seguindo a

abordagem de meios de subsistência sustentável (Sustainable Livelihoods Approach, SLA),

aplicado pela FAO, atendendo os seguintes fatores: Capital humano, Social, Físico, Natural e

Financeiro. Assinala-se como grande diferencial que se pode dar em um país a criação de

dinamismo, que garante o acesso a esses capitais. Borch e Kjaernes (2016) tratam das pesquisas

limitadas que foram produzidas, que tendem a se concentrar na produção de alimentos e não no

acesso das pessoas aos alimentos.

Brooks (2014) calcula que, por mais de 20 anos, a OCDE registrou e mediu as políticas

agrícolas nos países membros e, com base nesses dados, avaliou os seus impactos políticos.

Entre essas, há ações que se configuram no apoio dos preços acima dos níveis do mercado

mundial ou por meio dos pagamentos diretos. O apoio é feito pelo programa de Estimativa de

Suporte ao Produtor (PSE, sigla em inglês), outro pelo apoio orçamentário, por meio dos

serviços gerais, das atividades como pesquisa e desenvolvimento, de sistemas de consultoria e

de inspeção de alimentos e outros.

As políticas aplicadas incluíam os incentivos para o uso eficiente dos recursos naturais

(terra, água e biodiversidade) que permitem o aumento da oferta sustentável desses em muitas

regiões. O apoio à inovação, assim definida para incluir a educação, o treinamento e as

melhorias organizacionais, oferece o potencial para mitigar e se adaptar aos impactos negativos

das mudanças climáticas. A melhoria da informação e a conscientização pública podem reduzir

substancialmente o consumo excessivo de um determinado grupo (BROOKS, 2014).

Ainda nas palavras do autor, o melhoramento agrícola consegue ser alcançado

priorizando o ambiente agrícola e não especificamente a produção. Neste sentido, Brooks

(2014) afirma que as ações básicas são os investimentos em longo prazo, em bens públicos,

como pesquisa e desenvolvimento e infraestrutura rural, assistência técnica direcionado as

56

famílias por meios dos programas sociais. Assim, pôr em prática a agenda das políticas de

proteção social pode proteger ou promover os direitos à alimentação. Na África, os programas

de proteção social evoluíram, principalmente, a partir de redes de segurança social, que foram

concebidas para enfrentar a vulnerabilidade e a insegurança alimentar nas comunidades rurais

(DEVEREUX, 2016).

Chonchol (2005) já havia defendido no seu trabalho que, em todos os lugares da África,

a agricultura e a infraestrutura rural foram menosprezadas, são poucos apoios para proteção aos

produtores rurais, mas isso parece estar sendo minimizado atualmente.

Um estudo feito na Índia avaliou o impacto do programa de distribuição e alocação de

recursos em Bengala Ocidental, o foco é nas populações pobres e na inclusão das mulheres nos

títulos de terras. Chegou-se à conclusão de que o programa tem impactos positivos em uma

série de resultados que deverão estabelecer as bases para o futuro da segurança alimentar,

segurança da posse, investimentos agrícolas e envolvimento das mulheres nas decisões

alimentares e agrícolas. Também afirma que os resultados fornecem lições claras sobre como

projetar e implementar ações inovadoras e agregadas para reduzir a fome e a desnutrição

(SANTOS, FLETSCHNER, AVATH, PETERMAN, 2014).

Dijk e Meijerink (2014) fizeram um estudo que visava resumir, comparar e avaliar

cenários globais com foco na vulnerabilidade e insegurança alimentar global. E os dois

chegaram à conclusão de que os resultados de segurança alimentar diferem, substancialmente,

e isso se atribuí à diferença em três fatores: (1) os argumentos do cenário e as implicações sobre

drivers, (2) os modelos empregados e os resultados de cenários e (3) diferenças no caminho e

na medida em que os resultados são relatados. Este se deve às ações tal como mostra o Santos,

Fletschner, Avath, Peterman (2014), de que os programas de desenvolvimento podem

estabelecer as bases para a segurança alimentar em longo prazo. Mas, o governo deve

emparelhar estes programas com ações complementares de distribuição de alimentos que

assegurem atendimento das necessidades alimentares e nutricionais.

Há que se criar mecanismos de acesso e garantir a possibilidade da sua execução em

longo prazo. Abre-se a oportunidade de o país efetivar a sua capacidade produtiva e criar

condição para a soberania alimentar. Segundo McMichael (2013), há uma evolução no

pensamento sobre soberania alimentar, também o conceito se ampliou para incluir uma gama

maior das práticas que incorporam, recuperam e desenvolvem orientações de valores que

suportam relações sociais e produtivas que garantem a segurança alimentar.

Chaudhury et al. (2012) trabalharam a questão do capital social, no entanto, os autores

analisaram o processo centrados em atores da CCAFS na África Oriental, que reuniu atores

57

regionais da agricultura e dos sistemas alimentares. Assim, mostraram que o valor de boa

facilitação no cumprimento dos critérios promoveu que ocorram os trabalhos bem-sucedidos,

para a necessidade dos membros e também a de inclusão de uma ampla gama diversificada das

partes interessadas.

Neste cenário de tendência, Wiggins (2009) já mostrava que ouve melhoria tanto

produtiva como organizacional no processo de enfrentamento a crises alimentares no mundo.

Para ele, os registros, desde 1960, mostraram um desempenho variável no crescimento agrícola,

tanto no tempo quanto no espaço; igualmente, reduziu-se na década de 1970, mas ganhou mais

força na década de 1980 e perdura até hoje.

O desempenho africano é marcante pela diferença entre os países e aparenta ser mais

acentuada na África do Norte e Ocidental e menos nas outras regiões do continente. Para Woods

et al. (2010), a agricultura moderna é fortemente dependente dos recursos fósseis, neste caso,

os países africanos enfrentam dificuldades para desenvolver a sua agricultura por falta de

investimentos em tecnologias modernas e pela falta de recursos financeiros.

O petróleo representa entre 30 e 75% dos insumos energéticos da agricultura do Reino

Unido, dependendo do sistema de cultivo (WOODS et al., 2010). Gilbert e Morgan (2010)

consideram a volatilidade do preço do arroz, que tem sido muito maior do que a experiência

histórica mostra. Os países importadores de arroz de baixa renda precisam, urgentemente,

enfrentar seus problemas de vulnerabilidade. Além de mudanças climáticas em relação aos

mercados de alimentos, tem surgido outros problemas, tais como a questão dos biocombustíveis

sobre os preços dos alimentos, as variações induzidas pelo preço do petróleo na rentabilidade e

a volatilidade dos preços dos alimentos.

Kearney (2010) afirma que a natureza diversa das transições pode ser resultado das

diferenças nos fatores sociodemográficos, a crescente urbanização, o marketing das indústrias

alimentares e as políticas de liberalização do comércio têm implicações na segurança alimentar

e, consequentemente, na saúde da população. Além desses fatores, Parfitt, Barthel e

Macnaughton (2010) consideram a necessidade urgente da revisão do desperdício de alimentos

em relação às perspectivas crescentes da população que chegará a 9 bilhões de pessoas até 2050.

Ainda, esses mesmos autores observam que as informações sugerem que as perdas são muito

maiores nos estágios pós-colheita imediatos em países em desenvolvimento e maiores em

alimentos perecíveis em países das economias industrializadas.

Godfray e Garnett (2014) argumentaram que se faz necessária a participação de todo o

sistema alimentar, na moderação da demanda, na redução do desperdício, na melhoria da

governança e na produção de mais alimentos. Desta forma, os autores consideram praticamente

58

certo que a demanda por alimentos aumentará drasticamente nas próximas décadas e o aumento

da produção com avanços nas produtividades das diferentes culturas deve ser parte da resposta

(mas não a única) para garantir a segurança alimentar. Há uma necessidade de serem usadas

todas as ferramentas e as formas de agricultura. A insegurança alimentar é um problema crônico

em África e, provavelmente, a tendência é piorar com as mudanças climáticas e o crescimento

populacional (Khan et al., 2014).

A preocupação crescente centra-se nas pequenas propriedades na África Subsaariana

em que até hoje pouco se viu na adoção do pacote de variedade de alto rendimento, o adubo, o

pesticida e a irrigação utilizada em alta proporção como outras partes do mundo (KHAN et al.,

2014). Além desses fatores, os autores consideram que os pequenos agricultores africanos

enfrentam pragas, ervas daninhas, falta de chuvas, degradação da terra, baixa fertilidade do solo

e, por fim, pouco ou nenhum investimento em dinheiro nos insumos modernos. Tudo isso

apresenta como resultado rendimentos ruins das culturas de cereais e outros, causadas por esaes

fatores.

De volta ao conceito de 1996 da FAO, sobre segurança alimentar, Poppy et al. (2014)

reaplicam o mesmo, como segue, a segurança alimentar existe quando todas as pessoas, em

qualquer momento, têm acesso físico e econômico a alimentos suficientes, seguros e nutritivos

para atender às suas necessidades e preferências alimentares para uma vida ativa e saudável.

Esse conceito, segundo esses autores, é determinado por quatro fatores: i) a disponibilidade; ii)

a estabilidade de suprimento; iii) o acesso; e iv) a utilização biológica do alimento. Deve-se

optar por outro formato das práticas agrícolas, porque, segundo os autores, até 2050, a

humanidade não poderá satisfazer as suas necessidades de alimentos através das práticas

agrícolas atuais.

No entanto, segundo Poppy et al. (2014), a disponibilidade de alimentos requer o acesso

a terra e a capacidade de o país melhorar a sua habilidade na produção de alimentos. O acesso,

neste caso, inclui não só o alimento, mas também as informações que permitem localizar com

facilidade o mantimento. É o caso da Etiópia, segundo Handino (2014), as pessoas que sofrem

com a fome são, principalmente, os pobres das regiões rurais, são relativamente sem voz em

relação à população urbana, que tem acesso aos meios de comunicação, compartilham sua

situação e garantem que eles sejam ouvidos. A falta de informação contribui para a negligência

pelo governo de facilitar o acesso a alimentos para a população rural.

Qureshi, Dixon e Wood (2015) consideram isso como grupo que demanda políticas que

influenciam o fornecimento aos produtores, auxiliam no aumento da produção de alimentos,

inclusive, por meio de desenvolvimento da infraestrutura rural. O foco, estritamente, na

59

produção de um determinado produto pode deixar exemplos amargos como é o caso dos países

da África Ocidental. Moseley, Carney e Becker (2010) analisaram os setores de arroz na

Gâmbia, na Costa do Marfim e no Mali, bem como o algodão e sua relação com a produção de

sorgo no Mali. Embora as reformas de mercado tenham sido destinadas a melhorar a produção

de alimentos, o resultado líquido foi uma dependência crescente do arroz importado.

A estabilidade dos suprimentos exige dispor os alimentos nos períodos sazonais, o que

requer condições especiais de armazenamento e infraestruturas adequadas para colocar esses

produtos nos locais necessários (POPPY et al., 2014). Esse argumento foi iniciado com Sen

(1981), mostrando o desafio que a insegurança alimentar e a fome podem enfrentar enquanto

há uma abundância de alimentos no mesmo território. Outro exemplo é o do trabalho de

Roncarolo et al. (2014), para eles, a vulnerabilidade e a insegurança alimentar estão

aumentando nos países desenvolvidos de forma constante. Os autores analisaram dois grupos,

em Montreal e Quebec, apoiados em como eles chamam intervenções tradicionais (os bancos

de alimentos) e alternativas (jardins e cozinhas comunitários) de segurança alimentar. Os

participantes das intervenções tradicionais tiveram menos acesso aos recursos, em comparação

com aqueles da intervenção alternativa.

Esse acesso inclui, automaticamente, os dois primeiros pontos e também requer meios

financeiros, disponibilidade física dos produtos e outros fatores sociais da comunidade que

garantem o mínimo de acesso ao alimento (POPPY et al., 2014). Sen (1981) considera a

abordagem de privação da capacidade das pessoas de conduzirem a forma de se alimentar

através dos meios legais disponíveis na sociedade, incluindo o uso de possibilidade de

produção, oportunidades comerciais, direitos sobre o Estado e outros métodos de aquisição de

alimentos.

Assim, Sen (1983) destaca que o problema da fome, da pobreza, da desnutrição e da

vulnerabilidade é mais bem analisado quando aplicada a variável direito de acesso do que

quando aplicadas as variáveis tradicionais de abastecimento ou fornecimento de alimento e

tamanho da população. Para Qureshi, Dixon e Wood (2015), a política de acesso depende de

cadeias de valor funcionais, ambientes de mercados equitativos, políticas de infraestrutura e

estabilização do mercado e outros.

Segundo Poppy et al. (2014), a forma como os alimentos serão utilizados diz respeito à

qualidade e à diversidade dos alimentos, que garantem a segurança alimentar. Para Paula

(2017), a pressão global das grandes corporações agroalimentares atua em toda extensão das

cadeias de suprimento, dissemina práticas e meios produtivos com produtos e hábitos de

consumo que distorcem a cultura alimentar interna de cada país.

60

Maitra e Rao (2015) observaram as famílias de favelas em Kolkata e viram que a

educação, o gênero e a composição familiar são as principais impulsionadoras da insegurança

alimentar entre as famílias urbanas de baixa renda. Para eles, o uso e o acesso à alimentação

saudável também precisam ser complementados com investimento em capital humano e

empoderamento de gênero para serem mais eficazes.

Em Malawi, desde 2006, é usado o Social Cash TransferScheme (SCTS), segundo

Miller, Tsoka e Reichert (2010), os resultados mostraram grandes efeitos que são

estatisticamente significativos, evidenciando um impacto considerável das transferências de

dinheiro na redução da vulnerabilidade, da insegurança alimentar e na promoção da diversidade

de alimentos nas regiões rurais da Malawi.

É uma prática comum nos países latino-americanos, em particular no Brasil, política

pública, como o programa conhecido como Bolsa Família. Gohar, Amer e Ward (2014)

analisaram outro sistema de apoio governamental, na bacia hidrográfica no norte do

Afeganistão, a gestão e o planejamento da água motivada pela necessidade das áreas

vulneráveis. Duas medidas políticas para atender a essa necessidade foram tomadas: a melhoria

na flexibilidade das regras de apropriação de água e o desenvolvimento das infraestruturas de

irrigação e de armazenamento.

Matshe (2009), usando o Vietnã como estudo de caso, verificou que existe um vínculo

fraco para o índice de segurança alimentar comum no meio rural e não para o ambiente urbano.

Os resultados também são diferentes e misturados a dois tipos da pobreza: a crônica e a

transitória. Neste caso, recomendam-se distintas políticas a uma abordagem direcionada para

enfoque na vulnerabilidade das famílias e pessoas nestes pontos.

Godek (2015) examinou o caso da Lei nº 693 da Nicarágua, Lei de Nutrição, Soberania

e Segurança Alimentar aprovada em 2009. O estudo conclui que a força da soberania alimentar

nacional depende da capacidade e da vontade do Estado de criar as condições necessárias para

fomentar a soberania alimentar. Assim, esses são fatores importantes ao avaliar o potencial de

soberania alimentar para serem adotados com sucesso nas políticas públicas.

Gholami e Foroozanfar (2015) analisaram o status de segurança alimentar doméstica, a

vulnerabilidade populacional e os fatores relacionados entre diferentes distritos rurais de

Neyshabur (uma cidade no nordeste do Irã). De acordo com os resultados, menos de 60% das

famílias rurais de Neyshabur eram seguras em alimentos. Mas, verifica-se que a presença de

doenças crônicas e a renda doméstica mensal foram, significativamente, associadas à

insegurança alimentar. Assim, uma atenção especial deve ser direcionada a esse problema de

saúde e da renda familiar nessas regiões.

61

Atley et al. (2016) entendem que para alcançar a segurança alimentar no Canadá são

necessárias abordagens abrangentes, que envolvem ações ao nível das políticas públicas que

abrangem diferentes atores. Os autores exploraram as experiências de 14 partes envolvidas no

projeto participativo de advocacia pública de 9 meses para promover a segurança alimentar da

comunidade na província de Alberta. As conclusões desse estudo sugerem que o projeto

proporcionou um espaço aberto e positivo para contribuir com ideias, a confiança e capacidade

do grupo para se envolverem em debate, criando um ambiente de aprendizado e

compartilhamento de conhecimento.

No caso de Galesi, Quesada e Oliveira (2009), eles analisaram a importância dos

indicadores atualmente utilizados para avaliar a segurança alimentar e nutricional no Brasil.

Eles afirmam que ações sobre segurança alimentar no país exigem trabalho preliminar de

organizar as vinculações existentes entre os distintos campos e, assim, criar forma de refletir e

propor opções de intervenção no planejamento e na avaliação das políticas de segurança

alimentar e nutricional. Como exemplo, a Lei Orgânica de Segurança Alimentar e Nutricional

(LOSAN), a Lei nº 11.346, de 15 de setembro de 2006 (BRASIL, 2006).

Há, de certa forma, a tendência dos pesquisadores em diferentes partes do mundo a

dedicarem seus esforços em explicar a melhor forma de reduzir o problema da pobreza, da fome

e, por conseguinte, a questão da vulnerabilidade alimentar. O trabalho de López-Giraldo,

Franco-Giraldo (2015), explica esse esforço dos pesquisadores. Para eles, diferentes pesquisas

analisadas indicaram que as políticas alimentares são essenciais para atingir os objetivos de

saúde pública, a qual deve, portanto, assumir um papel de liderança na vinculação e orientação

de tais políticas.

Portanto, esse foi o caso de trabalho de Jodlowsk et al. (2016), na Zâmbia, apoiado por

Heifer International, em que identificaram os efeitos da posse dos animais entre grupos de

famílias. Chegaram à conclusão de que a propriedade de gado melhora a diversidade alimentar,

reduz a vulnerabilidade, pelo consumo direto dos produtos da origem animal como pela

expansão da propriedade que altera a economia local e influencia o consumo de alimento por

famílias que não possuem animais.

A questao perene é o que se vive no Quênia, segundo a pesquisa do M’Kaibi et al.

(2015). Eles buscaram entender os efeitos da biodiversidade agrícola e das chuvas sazonais

sobre adequação alimentar e a segurança alimentar dos quenianos nas escolas. Encontraram

uma relação forte entre a biodiversidade agrícola e a adequação alimentar e também entre a

biodiversidade agrícola e a segurança alimentar nos lares desse país.

62

Godfray (2013) considera que a fome está relacionada com o acesso social aos

alimentos, também o fenômeno da fome está intimamente ligado às questões do

desenvolvimento. Para Santos et al. (2013), uma sociedade não pode ser considerada

desenvolvida se essas questões não estiverem, em grande parte, resolvidas, como o acesso aos

alimentos e a qualidade da alimentação. A mesma crítica foi feita por Carmo (2013), o qual

conclui que há uma fração importante da população com grande dificuldade de acesso aos

alimentos, o que resulta na insegurança alimentar.

O sistema atual tem tratado os problemas de alimentação só com foco no campo, ou

seja, na produção agrícola. Godfray (2013) e Miribel (2013) entendem que deve ser mudado o

atual sistema alimentar, para eles, esse é insustentável, pelo fato de que o alcance do nível de

produção adequado não será possível dentro de 20 ou 30 anos, caso as coisas não mudarem.

O aumento da oferta é realmente importante, mas o problema não se resolve

simplesmente com um aumento da produção agrícola. Para Graça (2013), o pensamento não

deve se limitar só à produção, mas sim deve existir compromisso integrado de todos os setores,

alimentação não é só problema da saúde ou da agricultura. É necessária a criação dos projetos

que integrem diferentes ministérios, que ultrapassem legislaturas e obrigem grandes

compromissos, além da melhoria da renda familiar.

Um problema-chave, segundo Lang (2013), é a desigualdade social. A alimentação tem

sido desde sempre um importante indicador de desigualdade social. Neste sentido, Miribel

(2013) considera que, caso não haja uma revisão de pensamento, isso irá originar tensões

sociais, econômicas e políticas. Deste modo, vale lembrar que já se demonstrou bem que a

vulnerabilidade da população e a insegurança alimentar se revelaram como fatores

disseminadores da insegurança política.

Da mesma forma, pode-se afirmar segundo este autor, a má alimentação e o

desenvolvimento estão relacionados. A subnutrição afeta as pessoas que vivem em países

pobres ou em crise. Deste modo, vale afirmar que não é possível combater eficazmente a fome

sem procurar conter a pobreza, através do desenvolvimento das capacidades individuais e

coletivas (MIRIBEL, 2013).

Casos marcantes que acontecem em alguns países africanos são os desperdícios ou o

mau aproveitamento de alguns produtos por falta de infraestruturas que permita estocar ou

transformar para posterior consumo. Neste fato, pode-se considerar essa perda nos diferentes

períodos, antes e durante a colheita no mercado e até pós-consumo. Mas, é diferente dos

desperdícios que ocorrem nos países desenvolvidos, como relata Santos et al. (2013), Lang

(2013) e Godfray (2013), onde os europeus consomem em excesso, desperdiçam como se

63

tivesse dois ou três planetas. Para Miribel (2013), na sua crítica, na cadeia alimentar desperdiça-

se cerca de 30% da produção alimentar mundial.

A solução vista por Santos et al. (2013) é repensar a cultura, a tradição e os modos de

alimentação, da produção do passado e do presente, a sua reinterpretação ajudará a humanidade

em especial os países em desenvolvimento a desenharem a solução do futuro. Godfray (2013)

nota que nos países em desenvolvimento boa parte dos alimentos perde-se nos centros de

produção ou no caminho para o mercado. Enquanto que nos países desenvolvidos, os

desperdícios centram-se nos domicílios, nos restaurantes e nos postos de serviços de alimentos.

Estes conjuntos de outros hábitos alimentares condicionam o que Avillez (2013) define

como autossuficiência alimentar de um país. Para ele, esse conceito significa a capacidade deste

país em satisfazer as necessidades de consumo de bens alimentares da sua população, por meio

da produção interna ou pelas importações de bens alimentares financiados pelas divisas das

exportações de bens correspondentes. Neste caso, segundo o autor, a agricultura deste país só

consegue assegurar a sua autossuficiência alimentar se for capaz de satisfazer o seu consumo

interno.

2.4.2 Diversificação de meios de vida para minimizar a vulnerabilidade no meio rural

Os agricultores ao redor de mundo têm sofrido grande pressão para produção de

commodities que abastecem as indústrias e os grandes centros consumidores desses produtos.

Para atender essa demanda, alguns agricultores deixam de lado a produção dos itens do seu

consumo diário e estreitam foco na produção de commodities agrícolas e pecuárias que

permitem maior valor monetário.

Para Long (1986), esse foco aparenta ter sido apertado pela pressão demográfica

crescente, no caso africano, e o caso dos países latino americanos, alguns são questões de terras

altas. Isso apresenta forte dependência de renda destes grupos ao mercado. Atualmente, não há

medo de afirmar que os agricultores vivem ou elaboram também suas estratégias de produção

em função de mercado. Para esse autor, a mercantilização aponta a clareza entre o equilíbrio

das atividades de subsistência que reduzem a vulnerabilidade em relação às atividades

incorporados no mercado.

Há um conceito de Van der Plog (1986) que se refere à subsistência camponesa contra

uma estratégia simples ou semiproletária. Isto porque o autor afirma ter encontrado dois padrões

contrastantes na Itália acerca das estratégias usadas pelos agricultores para interpretar as

condições em que operam e estruturam seu processo de trabalho, como: observar conceitos

64

culturais e as exigências do mercado. Para Ellis e Biggs (2001), ao longo dos anos, surgem

narrativas como é apresentado na Quadro 1, de 1950-2000.

65

Quadro 1 - Evolução dos temas de desenvolvimento rural entre 1950 e 2000.

Fonte: Ellis e Biggs (2001).

O Quadro 1 apresenta a evolução dos temas de desenvolvimento rural de 1950 a 2000,

visto diferentes narrativas de desenvolvimento que ocorreram às vezes de forma concomitante

para apoiar e defender o desenvolvimento rural, agrícola e pecuário. Ellis e Biggs (2001)

identificaram temas alguns até dominantes e diferentes narrativas em paralelo, o destaque de

sucesso contínuo de longo prazo dos pequenos agricultores, no período de 1950 a 2000. Ainda

66

assim, os autores concluíram questionando se a abordagem teórica relacionada à

sustentabilidade de meios de vida pode ser vista como um novo caminho para o

desenvolvimento rural ou agrícola no futuro, sim foi a resposta.

Mas, antes no final da década de 1990, Ellis (1998) define a diversificação de meios de

vida como um processo pelo qual as famílias rurais constroem um portfólio diversificado de

atividades e capacidades de apoio social para sobreviver e melhorar os seus padrões de vida.

Nesse trabalho, o autor chegou à conclusão de que é necessária a remoção das restrições e a

expansão das oportunidades para melhorar o acesso, os quais reduzem a vulnerabilidade nas

regiões. A expansão destas oportunidades permite a diversificação, que é o objetivo político

desejável, porque permite aos indivíduos e às famílias mais capacidades para melhorar a

segurança dos meios de subsistência e elevar os padrões de vida (ELLIS, 1998).

No Brasil, a discussão sobre este tema é muito ampla, autores como Schneider, Perondi

e muitos outros que trabalham com agricultura família discutem intensamente este conceito.

Assim como os autores europeus, Ellis, Long e Biggs trabalham muito este conceito sobretudo

nas pesquisas feitas na África. Pesquisas essas relativas ao modo de produção e diversificação

dos meios de vida dos pequenos agricultores. Igualmente, Pereira, Souza e Schneider (2010)

fizeram um trabalho cujo objetivo era apresentar, por meios das origens teóricas, a compreensão

conceitual do termo “meios de vida”, para eles cunhado por Antônio Cândido. Assim, tentaram

explicar qual o real significado destes termos e a sua aplicação nos dias atuais com a perspectiva

livelihods4.

No ano seguinte, Simonetti et al. (2011) apresentaran a sua contribuição sobre o tema,

em que o objetivo era compreender o papel da diversificação em um contexto de

mercantilização da agricultura familiar. A visão da autora é de que a pobreza no meio rural não

é a pobreza extrema e sim a pobreza financeira. A relação com o mercado, ou seja, a

mercantilização não homogeneizou as estratégias produtivas naquilo que se conhece como

unidade da produção familiar. Desta forma, a diversificação da renda permite a maior segurança

das famílias rurais quanto às oscilações de algumas atividades no mercado, face à lei da oferta

e demanda.

Schneider e Cassol (2014) fizeram um trabalho cujo objetivo era apresentar a

contribuição para a compreensão da diversificação econômica da agricultura familiar no Brasil.

E no fim apontaram a necessidade de políticas específicas para os distintos grupos de

4 Livelihods: meios de subsistência ou melhor, segundo Ellis (1998), Van der plog e Schnaider (2015), meios de

vida para assegurar as necessidades de uma pessoa em um lugar com adversidade.

67

estabelecimentos familiares para permitir o desenvolvimento das diferentes estratégias de vida

de cada grupo. Para Chambers e Conway (1991), a estratégia de meios de vida no século XXI

será necessária talvez por duas ou três vezes para a população atual do mundo.

Segundo Schneirder (2010), o futuro da agricultura e do mundo rural será determinado

pelas estratégias aplicadas pelos grupos dos agricultores. Chambers e Conway (1991)

entenderam que o futuro da agricultura será determinado, inicialmente, pela forma como as

estratégias são aplicadas, pelas capacidades e pela forma como são gerenciados os alimentos, a

renda e outros ativos. E em um segundo momento, pela forma como ativos são considerados, é

sustentável quando mantém ou melhora os ativos locais e globais dos meios de subsistência e

tem efeitos benéficos líquidos em outros meios de subsistência.

Assim, o crescimento da população urbana e a aglomeração criaram maior demanda de

produtos agrícolas e atividades de lazer nas áreas rurais (próximas). Por outro lado, nos países

menos desenvolvidos, as cidades podem contribuir para o desenvolvimento regional e rural por

meio das diferentes atividades econômicas que oferecem. Estas interações, entre centros

urbanos e as regiões rurais, permitem a estes últimos atrair mais recursos para a produção e

diversificar os meios da formação de renda da população rural, como apresentado na Figura 7.

Figura 7 - Fluxo de mobilização de recursos e sua conversão em diferentes valores

Fonte: Van der Ploeg et al. (2000).

A produção agrícola representada na Figura 7, em uma análise dos fluxos internos, é

como ponto central do processo que demanda recursos externos (do mercado urbano) e internos,

ou seja, de fora da porteira (do meio rural), ou seja, dentro da porteira, para aplicar na produção

68

dos produtos que se converterão em diferentes valores no mercado. Os recursos mobilizados

são aplicados na produção agrícola, como é indicado com o fluxo das setas do centro da figura,

depois colocads a produção agrícola no mercado ou reaplicados os rendimentos na produção.

A letra (a) assinalada com fluxo pontilhado indica que o agricultor tem a opções de

procurar recursos externos no mercado (Resources mobilized through the Market) e esse recurso

possibilitará a ele a produção do produto que colocará no mercado (Sold output) e a obtenção

de sua renda. Por outro lado, o fluxo pontilhado representado com a letra (b) indica, da mesma

forma, que o agricultor tem a possibilidade de recorrer ao mercado (Resources mobilized

through the Market) para obter recurso ou reproduzir o que dispõe internamente (Reproduced

resources).

Neste processo, na análise dos fluxos internos, como é de alto conhecimento dos que

trabalham ligados ou com atividade associada à agricultura, esses estão cientes de que

acontecem algumas perdas, mas a parte aproveitada representa a maior fatia e é dividida em

duas partes: uma é reaplicada (Output tobereused in thefarm), como mostra o fluxo da letra (c),

e a outra é colocada no mercado para venda (Sold output).

Para Van der Ploeg et al. (2000), em alguns países, há forte dependência dos

agricultores ao mercado e muita das vezes são ligados a alto nível de endividamento. Nesta

“roleta”, podem-se encontrar grandes famílias vulneráveis apesar de disporem das condições

agrícolas favoráveis, junto aos ótimos mercados consumidores. Também há, evidentemente,

alguns países em que os agricultores trabalham ativamente para não depender dos mercados na

procura de recurso para a sua produção, fixando maior atenção nos seus recursos interno. Para

Schneider (2010), a diversificação pode ocorrer tanto pela estratégia de reações dos agricultores

a uma situação de crise, precariedade e necessidade, como pela estratégia da escolha das

alternativas econômicas, algumas técnicas e sociais do grupo.

Segundo Van der Ploeg, Ye e Schneider (2015), o setor agrário está cada vez mais

enrolado em circuitos de mercado, neste caso, há necessidade de os agricultores mobilizarem

recursos produtivos suficientes e assim conseguirem depois vender os seus produtos. Neste

sentido, exigem-se esforços maiores da capacidade de inovação, um espaço de manobra que

oferece aos agricultores flexibilidade, capacidade de aprender novas atividades e outros que

permitem e sua interação com a economia e a sociedade. Já Zimmermann et al. (2014), no ano

anterior a estes trabalhos de Ploeg, Ye e Schneider, salientam o papel de Estado inovar nas

políticas públicas no desenvolvimento das ações de forma mais cooperada, pensar os atores

sociais no centro do processo no enfrentamento dos problemas do meio rural.

69

Há uma característica importante a ser apontada no processo de desenvolvimento rural

e nas ações dos atores neste setor. O centro principal ou gravitacional, como disse Van der

Ploeg, Ye e Schneider (2015), do processo de desenvolvimento de meios de vida no meio rural

é diferente entre os países, na China, no Brasil, nos países da Europa, na África e assim por

diante. No pensamento destes autores, existem grandes diferenças, tanto temporais como

espaciais, na configuração e na forma como os processos de diversificação são socialmente

construídos.

Assim, na Europa, para Van der Ploeg, Ye e Schneider (2015), o desenvolvimento destas

atividades geralmente é conduzido pela busca contínua dos agricultores (ações intensivas dos

atores) por novas possibilidades que aumentam a probabilidade de permitir a continuidade da

produção. No sentido oposto, estão na China muitos dos atores envolvidos no desenvolvimento,

no processo, os quais são impulsionados por um equilíbrio de tradições e ações largamente

regulamentados e focados na multifuncionalidade das fazendas, que sempre foi uma

característica importante dos agricultores chineses.

Por outro lado, há de se formar equilíbrio entre as iniciativas locais e a intervenção

central. No centro destas posições antagônicas situa-se o Brasil (SCHNEIDER E NIEDERLE,

2010). Os movimentos sociais desempenham um papel central na dinamização dos processos,

a resistência é uma das forças que motiva o desenvolvimento produtivo.

Para alguns autores, como a Grisa (2009), Medina, Novaes e Teixeira (2017), o papel

do Estado com as políticas públicas para a produção (programas como PAA, PNAE e

PRONAF) é de estrema importância para a dinamização das regiões rurais e no combate à fome.

Assim, as famílias percebem mais a facilidade de acesso a estes programas do governo como

às políticas de crédito e assistência técnica, como mecanismos que permitiram o aumento da

produtividade e o aumento da renda no meio rural, entre outros.

Tal como a China, no Continente Africano, apesar da fraca produção dos pequenos

agricultores, persistem fortes tradições e fraca participação de Estado no financiamento e no

apoio a outras ações ligadas ao desenvolvimento e na diversificação de meios de vida no meio

rural. Assim, como mostra a Figura 8, seguem as possíveis estratégias de reprodução dos

agricultores são.

Figura 8 - As possíveis estratégias de reprodução agrícola para reduzir a vulnerabilidade

70

Fonte: Schneider (2010).

A Figura 8 traça as possíveis opções de escolhas nos momentos adversos do agricultor

para reduzir a sua vulnerabilidade. Schneider (2010) indica as fragilidades e as vulnerabilidades

das famílias que seguem opções de fuga para garantir a renda nos ambientes ou no contexto

hostil em que vivem. Neste caso, existe a opção de o agricultor migrar para centros regionais

ou grandes aglomerações do país.

Caso a opção seja permanecer no campo, ele pode diversificar os produtos agrícolas no

seu campo e conseguir renda para a sua sobrevivência. Por outro lado, pode diversificar fazendo

uma atividade não agrícola, isso diversifica a sua fonte de rendimento e garante a subsistência

da família. Nas regiões onde a agricultura é mais consolidada, o agricultor tem a opção de se

integrar a uma agroindústria, fornecendo periodicamente seus produtos, e assim garantir a maior

renda possível para a sua sobrevivência (GRAZIANO DA SILVA, 1997).

Para Schneider (2010) e Schneider e Cassol (2014), a diversificação manifesta-se por

meio de iniciativas individuais ou familiares e serve como alternativa nos momentos adversos

e de privação e, muitas vezes, ocorre em decorrência de erros provocados pela especialização.

As privações ou os erros nas escolhas de opção agrícola acontecem muito nos países africanos,

principalmente, pela falta de apoio governamental e também pela opção cultural dos

agricultores.

A opção cultural também pode afetar o agricultor, a economia local e, por conseguinte,

o desenvolvimento do país. É o caso dos caminhos escolhidos por dirigentes africanos pós-

independência que levaram ao descaso e ao aumento da vulnerabilidade.

Agrícola

As estratégias de reprodução dos agricultores podem ocorrer através de:

Migração Diversificação Integração Agroindustrial

Não-Agrícola

1 2 3 4 5 6

Agregação

de Valor

Transferências

Externas

Outras Rendas do

trabalho

Aluguéis e

outras

Fontes

Rendas de

Trabalhos

Não-Agrícola

Renda

agrícola

3 DESENVOLVIMENTO NO CONTEXTO AFRICANO À LUZ DAS TEORIAS

VIGENTES

O desenvolvimento tal como é no ocidente ou nos países avançados apresenta um

caminho tortuoso que muitos países em particular os da África têm sofrido, há inconstância

para saírem da difícil fase ou do estágio em que se encontram. Mas, antes de seguir com a

análise de tortuosos caminhos de idas e vindas dos países africanos no processo ativo em busca

de desenvolvimento, vale a pena apresentar a visão de alguns autores sobre o que seria o

desenvolvimento para eles e o papel da agricultura como “empresa” primordial para um país

atingir o seu desenvolvimento.

3.1 DESENVOLVIMENTO À LUZ DAS TEORIAS VIGENTES

O processo de desenvolvimento se realiza pelas combinações dos novos fatores já

existentes, ao nível técnico conhecido, através da introdução da inovação técnica. Portanto,

podem-se considerar plenamente desenvolvidas as regiões onde se mantém tudo constante, se

pode ou só é possível aumentar a produtividade introduzindo novas técnicas. Assim, com o

simples aumento da produtividade com as técnicas já existentes ou conhecidas, a região ou o

país é considerado subdesenvolvido. Neste caso, o crescimento de uma economia desenvolvida,

de certo modo, dá-se pela acumulação de novo conhecimento científico e na aplicação deste

conhecimento para aumentar a sua produtividade (FURTADO, 1965).

Para os clássicos de desenvolvimento regional, para que uma região se desenvolvesse,

deveria seguir ou passar por diferentes etapas, as quais: a subsistência (baseada essencialmente

nos recursos naturais); o comércio (atém-se essencialmente aos produtos agrícolas e artesanais);

o comércio inter-regional; a industrialização (de pequenas transformações dos produtos

agrícolas, na primeira fase, e produção de equipamentos pesados na segunda fase); e, por fim,

a atividade terciária (comércio e serviços de alta complexidade). Na última fase, a região é

considerada desenvolvida.

Para North (1955; 1977), não se pode aplicar este conceito a todas as regiões ou países,

devido à diversidade da forma como cada sistema produtivo ou econômico foi pensado e criado.

Para justiçar esta opinião, o autor aponta como exemplo os Estados Unidos. Para ele, a

economia desse país foi pensada como país capitalista com a finalidade de exportar, na altura,

72

a sua produção e aproveitar esta renda para o desenvolvimento das suas regiões e não passou

por todas as fases (em particular pela primeira fase).

Ainda North (1955; 1977) destaca que um país ou região pode lograr seu

desenvolvimento apostando no seu potencial e na diversificação da sua base de exportação,

divergindo do argumento de alguns clássicos de que a região precisa passar pela

industrialização para alcançar o desenvolvimento. Assim, ele considera que tanto a

industrialização como a agricultora, cada uma delas, se bem conduzidas, pode levar a um país

o desenvolvimento. Com uma agricultura bem estruturada, criam-se condições para novas

atividades, essas atividades proporcionarão a inovação no setor produtivo, em especial, o

terciário, até certo alcance, em que o país com esses serviços bem regidos e articulados com o

setor agrícola e pecuário pode atingir o desenvolvimento.

A questão que se pode colocar é: o que seria agricultura para North antes e na

atualidade? North (2005), no seu trabalho sobre contratos e custo de transação, mostra que

agricultura tem sido, historicamente, a empresa econômica fundamental da humanidade. Assim,

como resposta à questão colocada, o autor recorre ao dicionário de Webster, que define

agricultura como “a ciência e a arte da cultivar”, uma sequência natural de estágios de produção

biológica. E evidenciou-se a mesma resposta no dicionário Universal da Língua Portuguesa,

agricultura como “a arte de cultivar a terra”. Mas, naturalmente, são considerados muitos

estágios. Para o autor, em 1800, havia mais estágios do que em 2000.

Em 1800, segundo o autor, em uma fazenda típica dos Estados Unidos de América, a

agricultura seria: iniciar-se com o processo de quebrar a terra; fazer a própria produção de

semente; fazer o próprio processamento em bruto; e, por fim, fazer o marketing. E, neste século,

o pensamento atual da agricultura se tornou mais reduzido: a fazenda como uma empresa, que

controla a plantação, a pragas e, por fim, faz a colheita. As outras fases de desenvolvimento de

sementes, armazenamento e moagens são tarefas das empresas separadas da fazenda. A

primeira fase, ou seja, a produção agrícola de múltiplas etapas da fazenda, em parte, em alguns

países de continente africano, ainda é uma prática presente ou na fase de transição (NORTH,

2005).

De acordo com North (1955), as teorias e as etapas de desenvolvimento não devem ser

literalmente aplicadas em um país diferente de onde elas foram criadas, sem levar em

consideração os diferentes fatores que pesam no processo histórico e econômico de

desenvolvimento desse país ou região. Isso pelo fato de que cada país ou continente tem a sua

história, o processo de formação cultural, econômica e industrial diferente do país ou continente

de origem da teoria. O Continente Africano não poderia ser excluído dessa afirmação,

73

simplesmente por ter passado por diversas situações que de maneira geral contribuíram e ainda

pesam negativamente no seu processo de desenvolvimento.

O Mudimbe (2013), em um de seus trabalhos, analisa uma das situações vividas pelo

continente que deixou uma marca indelével na história do continente, o colonialismo. Para o

autor, esse deveria produzir conjuntos de conhecimentos e de técnicas empíricas sobre as

distorções estruturais e formas de explorar as colônias. Há quatro posições políticas: a primeira

delas foi dada à prioridade da revolução industrial sobre a revolução agrícola; segundo, a

promoção simultânea de todos os ramos da indústria, com ênfase na pesada; a terceira ênfase

está nas atividades do setor terciário, serviços; e, por fim, a quarta é a preferência pelas

exportações em detrimento do sistema econômico local.

Outrossim, a tomada desta posição política levou às consequências do processo de

subdesenvolvimento em todos os pontos onde ocorreu o colonialismo. E isso, ainda segundo

Mudimbe (2013), pode ser agrupado em três pontos: primeiro, o sistema do capitalismo permite

que parte de tal política econômica se desenvolva à custa da outra parte; segundo, o

subdesenvolvimento das colônias é uma estrutura organizacional pensada para o mundo

capitalista; e, por fim, apesar do potencial econômico das colônias, falta-lhes a capacidade

estrutural para a autonomia e o crescimento sustentável.

Desta forma, o seu destino econômico é determinado pelos países desenvolvidos. O

autor vai ao encontro da teoria de causação circular, ou desequilíbrios espaciais cumulativos de

Myrdal (1957), no primeiro e no terceiro ponto, por mais desenvolvido que é o país colonizador,

se assim podemos dizer, mais forte serão seus efeitos propulsores (spread effects) sobre o país

colonizado ou país periférico, e ainda sobre esse pesarão os efeitos negativos (backwash effects)

que se agravarão cumulativa e irreversivelmente.

No pensamento estritamente econômico, por exemplo, os processos tradicionais de

produção são relativamente baixos, por isso, foram interrompidos por uma nova divisão do

trabalho dependente dos mercados internacionais, isso significou ou se transformou em uma

destruição progressiva das áreas tradicionais de agricultura. Em uma análise profunda, pode-se

concluir que o processo é uma larga expressão de subdesenvolvimento das colônias, em um

convívio entre a modernidade de ilusão e uma tradição que reflete a imagem fraca do passado

mítico. Também, de certa forma, revela exemplo concreto de fracasso do desenvolvimento,

como: o desequilíbrio demográfico, a taxa de natalidade elevada, as disparidades sociais, os

regimes ditatoriais que funcionam sob o nome catártico de democracia (MUDIMBE, 2013),

entre outros.

74

3.2 DESENVOLVIMENTO PÓS-COLONIALISMO: CAMINHAR COM DESAFIOS E

SEUS PRÓPRIOS ESFORÇOS

Os problemas dos países de antes da independência ainda continuam, embora com outro

olhar e formato de tratamento. Assim, como os citados por Mudimbe (2013), o desequilíbrio

demográfico, a taxa de natalidade elevada, as disparidades sociais, os regimes ditatoriais que

funcionam sob o nome catártico de democracia. Igualmente, o continente africano vive ainda

um problema sistêmico sem precedentes depois da independência.

Como mostra Barrington (2009), no seu livro intitulado “Afterindependence: making

and protecting the nation in postcolonial & postcommunist states”, os líderes dos movimentos

independentistas nos três cantos no mundo (Ásia, África e Euroásia) pregaram de forma

equivocada, segundo ele, o real significado da nação. O autor considera que os líderes desses

movimentos pregaram o nacionalismo como Estado ou um Grupo Étnico, o que na realidade

não é. Assim, o fato de pregarem o nacionalismo como Estado ou Grupo Étnico fez com que os

países, ao se tornarem independentes, enfrentassem o dilema de integração da massa para um

pensamento comum da nação com os Estados regionais ou Grupos Étnicos distintos.

Para Barrington (2009), esses dois erros de conceitos levaram os nacionalistas a lutarem

depois para resolverem a questão de identidade (étnico) nacional e também a questão da

construção do Estado, o que ele chama de Dilema de Construção da Nação. Mas, neste caso,

vale lembrar que, além destas duas preocupações que autor chama de dilema, há outro fator

importante, a pressão externa do colonizador.

No pensamento dos nacionalistas, o Estado Nacional existe para beneficiar a nação.

Neste caso, quando a identidade cultural for ou estiver em risco de ser ameaçada, o Estado por

meio da sua política deve ser adotado para proteger a cultura do ameaçador, como a cidadania

e a naturalização, a educação, a religião e a língua. Para as nações étnicas, as políticas dessa

ordem privilegiam o grupo majoritário em detrimento das minorias étnicas.

Na avaliação de Forrest (2009), o argumento que se pode fazer é que esses desajustes

entre as comunidades nacionais (territorial) e étnicas durante o domínio colonial em algumas

partes da África e da Ásia ajudaram a gerar um período prolongado de conflitos nos países,

como ocorre na Guiné-Bissau, Costa do Marfim, Sudão, Chade, Etiópia, Romênia, Eritréia,

Paquistão, Bangladesh e Sri Lanka. Em outro formato, atualmente, Mali, Níger com as tensões

terroristas.

Nos casos mais graves, pela avaliação do Forrest (2009), são ou estão: a Ruanda, a

Somália, o Sudão e a República Democrática do Congo; nestes lugares, o Estado-nação separa-

75

se em movimentos comunais espaçados com metas de expansão étnico-nacionalistas. Há outros

casos que aparentam ser resolvidos como o da África do Sul, o autor considera que esforço no

“alojamento” ou de forma mais clara aproximação interelites neste país não provou ser

totalmente bem-sucedido.

Assim, os casos de conflitos depois da independência se acentuaram não só no

continente africano, mas como também na Ásia. Como defende Mauzy (2009), a Malásia, com

divisão em três grupos, as elites, o grupo islâmico e a aristocrática tradicional (a realiza) apoiada

pelos britânicos. Mas, não se alongou o conflito, pois os malaios decidem-se em geral

“instintivamente voltar para seus líderes tradicionais”. Clark (2009) confirma que as lições que

podem derivar da experiência do Ruanda não são as que se aplicam apenas à África, como

sugere a história do genocídio de 1994.

Mas, nesse contexto, admite-se que se criou uma imagem de superioridade dos Tutsis.

Um exemplo é a educação da época, as escolas missionárias administradas por autoridades

católicas recrutavam quase que exclusivamente os filhos dos nobres tutsis para a educação, que

era o principal veículo para manter a superioridade social. Assim, os colonizadores ao

perceberam as diferenças entre os três grupos étnicos ruandês reforçaram-nas e com isso

tornaram estáticas e rígidas as diferenças de identidade tutsi-hutu em Ruanda.

A Somália foi vista como sinônimo de caos étnico do nacionalismo pós-independência

da África, mas esse país já foi exemplo da estrela mais brilhante de estudos sobre o

nacionalismo africano no início da era da independência contemporânea. Assim, isso não se

deixou desaparecer no momento inicial da independência, o projeto nacionalista pan-somali

não era nem inevitável nem uma consequência natural da homogeneidade étnica dos somalis

que viviam do Corno de África (SCHRAEDER, 2009).

Schraeder (2009) ainda sublinha que a diversidade de nação somaliana é marcada pela

homogeneidade étnica, linguística e religiosa. Mas, um olhar audacioso das elites em elaborar

um nacionalismo pan-somaliano para unir o país a Etiópia, Quênia, Djibouti, Somalilândia

britânica e Somalilândia italiana, isso resultou na faturação da homogeneidade conquistado no

período inicial da independência. Assim, o país mergulhou em uma imensa crise que obrigou a

intervenção militar das Nações Unidas entre 1992 a 1995.

Somente a Nigéria, durante sua guerra civil, talvez tenha assassinado tanto etnicamente

relacionada à escala do Ruanda, mas tanto o contexto quanto a natureza dos assassinatos foram

diferentes e talvez mais comuns. No entanto, o autoritarismo e os conflitos civis, em alguns

casos, fortaleceram um maior senso de identidade nacional, esse é o caso da República

Democrática do Congo e da Nigéria. No caso da Nigéria, as elites de Igbo são agora mais

76

propensas a ressaltar o compromisso com o país, mas eles haviam agradado em torno da causa

de um estado-nação Igbo independente (Biafra) no final da década de 1960 (SCHRAEDER,

2009).

A sucessiva migração de conflito se repete, em uma escala ascendente, no continente e

entre os Estados. Para Dopcke (2004) e MacQueen (2004), a África Austral mergulhou em

guerra durante a Guerra Fria, países como: Moçambique, Angola, Zimbábue, Namíbia e África

do Sul. O mesmo se segue para a África Ocidental, segundo Brito (200?), o conflito iniciou-se

na Libéria em 1989 e, rapidamente, alastrou-se para a Serra Leoa e depois para a Guiné. Mas

sem muita demora chegou à Guiné-Bissau, ao Senegal e à Costa de Marfim que teve o seu

último momento em 2011.

Ainda segundo Dopcke (2004) e Machado (2012), na mesma década de 1990, aconteceu

no Mali, no Chade e em Níger, as guerras com menor duração conhecidas como pequenos

conflitos. No mesmo período, na África Central, houve as guerras de longos períodos em

Uganda, Ruanda, Burundi, Zaire, Quênia e Congo, o último a terminar em 2006.

Assim, como outros países do Chifre da África, envolveram-se em um conflito entre os

Estados nos períodos de 1983 até 2011(em parte): Djibuti, Somália, Sudão, Etiópia e Eritréia,

exceto o Sudão do Sul que ainda apresenta focos de conflito até hoje. Na análise de MacQueen

(2004), os conflitos têm como origem os problemas no processo de descolonização na

transferência do poder pós-colonial. E ele argumenta ainda que também não se pode minimizar

o papel da ordem imperialista que se baseia na relação tipicamente de clientelismo.

Para sustentar o seu argumento de que o processo errado de transferência de poder teve

papel principal nos conflitos pós-independência, MacQueen (2004) apresenta o exemplo de

disputa territorial no Sara Ocidental. Assim, quando ocorreu a retirada espanhola do território,

em 1976, abriu-se caminho à disputa tripartite entre Marrocos, Mauritânia e forças locais

representadas pela Frente Polisário.

O mesmo se pode afirmar em relação ao que ocorreu em Angola e Moçambique, as

imperfeições na transferência de poder em 1975 combinadas com a desestabilização externa.

Cravino (2011) entende que, embora aparente escapar por completo dos conflitos, a África

subsaariana agora enfrenta os efeitos desses dois períodos distintos de conflitos (as guerras pela

independência e os internos).

O foco de conflitos é reduzido nos países da África Ocidental da colônia francesa, em

especial da UEMOA, mas uma situação aparenta quebrar a situação de paz vivida por esses

países. O conflito na Costa do Marfim foi motivado por razões políticas, mas os líderes dos

77

movimentos beligerantes se utilizaram de ressentimentos étnicos para levantarem movimentos

xenófobos no país.

O país que conquistou independência política em 1960, como todas as colonas da França

em África, é composto por cerca de 80 grupos étnicos, concentrados em oito blocos

fundamentais. O seu primeiro presidente foi Félix Houphouet-Boigny (governante de 1960 até

1993), o qual tentou adotar uma política social que seguia os preceitos “do diálogo e da paz”,

transformando a Costa do Marfim em “uma terra de acolhimento (FAKHOURY, 2017).

O primeiro resquício de conflito foi motivado pelas crises vindas do fim da Guerra Fria,

depois da morte de presidente Boigny, o que depois foi agravado por uma reivindicação dos

soldados sobre o pagamento de seus salários, os soldados foram às ruas em 1999 e receberam

o apoio de militares insatisfeitos do exército marfinense. Juntos depuseram o presidente Bedie

em 24 de dezembro e colocaram no poder o General Robert Guei (FAKHOURY, 2017).

Após um período de paz entre as partes envolvidas no conflito, o embate conhecido

como a Segunda Guerra Civil da Costa do Marfim tomou lugar em 25 de fevereiro de 2011. O

grupo de Ouattara tomou o norte do país em março de 2011, fazendo com que Gbagbo se

entrincheirasse na maior cidade do país, Abidjan, em 2011. Neste conflito de curta duração,

foram praticadas diversos atrocidades, como o caso de Duékoué, quando, em 29 de março, ao

menos 800 pessoas foram mortas por forças de ambos os lados (FAKHOURY, 2017).

A situação da Guiné-Bissau é de se preocupar, os casos não terminam até hoje, são

acalmados naturalmente, mas internamente continuam a ferver sob controle forçoso da

comunidade internacional. O país viveu 11 anos de luta armada para a independência e seis

anos depois, em 1980, um grupo tomou o poder pela via de golpe de estado. Literalmente, pode-

se dizer que esse grupo conseguiu acalmar, pelas vias da força, o país em uma sequência de 18

anos. O grupo aceitou levar o país ao multipartidarismo e a realização das primeiras eleições

foi em 1994. Mas não demorou muito o início do que se conhece como o período mais

turbulento da Guiné-Bissau. Foram os últimos 15 anos de acontecimentos de violência de 1998

e de forma moderada em 2014 (CARVALHO, 2014).

A República de Senegal, visto como país calmo desde sua independência, também vive

os pequenos e acentuados conflitos. O Estado Senegalês é considerado forte, mediante a

consolidação de instituições que legitimam o monopólio do uso da força em todo seu território.

Porém, um grupo separatista que age, desde 1981, na região de Casamansa, situada ao sul da

Gâmbia e norte da Guiné-Bissau, usa as fronteiras desses dois países como base para suas ações.

No Senegal, durante os primeiros anos após a independência, o Movimento das Forças

Democráticas de Casamansa (MFDC) não era bem conhecido pela população. Entretanto, com

78

a chegada ao poder de Abdou Diouf, em 1981, começou a se verificarem alguns sentimentos

de inconformismo por parte de populacao “casamancenses” e o MFDC comecou a fazer parte

do dia a dia não só do Senegal, mas também de toda a região da Senegâmbia (DIALLO;

FERNANDES, 2013).

A rebelião armada conduzida pelo MFDC que atormenta a região Sul do Senegal

provocou a quebra da representação relativa de não violência e falta de problemas tribais ou

étnicos na população senegalesa (DIALLO; FERNANDES, 2013). Outro país da UEMOA que

viveu a situação de pequenos conflitos foi a Burkina Faso. Esse país teve o processo de

independência concretizado com as eleições de 1960, realizada sob os auspícios da

administração colonial, que levaram Maurice Yameogo ao poder. Em 1969, uma nova

Constituição foi aprovada e eleições multipartidárias foram marcadas para 1970. O governo

Lamizana foi eleito e durou democraticamente até 1974 (VISENTINI, 2011).

Com os problemas da Guerra Fria e a crise no Sahel, em 1982, o Comandante Jean-

Baptiste Ouedraogo ascendeu ao governo, formando o Conselho Popular de Salvação

juntamente com a forte figura do ex-secretário de informação de Zerbo,Thomas Sankara. Nos

anos seguintes, o chefe de Estado ordenou a prisão do Capitão Sankara. A prisão de Sankara

gerou inúmeras manifestações de rua em Uagadugu, um levante armado pela sua libertação e a

deposição de Ouedraogo, liderada por pelo então capitão Blaise Compaoré (VISENTINI,

2011).

O conflito armado arrastou-se até agosto de 1983, ano em que as forças de Compaoré

depuseram Ouedraogo e estabeleceram o Conselho Nacional da Revolução (CNR). No entanto,

as medidas tomadas por Sankara foram insuficientes, desestabilizando a sua liderança e ele foi

deposto por Compaoré, instalando o governo da Frente Popular em 1987 (VISENTINI, 2011).

Para apresentar os novos problemas que a África subsaariana enfrenta neste período de

aparente calma (embora com alguns focos de “guerras santas” no Mali e Nigéria), Cravino

(2011) aponta os efeitos pós-conflitos, que atingem principalmente a economia, que afetam as

importações, a mobilização dos recursos para garantir a produção local, a escassez de bens

alimentares e, por fim, a emigração escandalosa de forças de trabalho para países mais

desenvolvidos do Norte. Mas, em uma análise sobre os conflitos africanos, Machado (2012)

considera que os problemas da África Subsaariana devem-se à aquecida competição entre os

big players5, pressionados pelo acelerado crescimento econômico mundial, motivado pela

5 Big players.

79

necessidade de controle e domínio dos recursos naturais na região, através de interferências

militar e política.

3.2 DESENVOLVIMENTO E AGRICULTURA: ENTRE CONFLITOS E PROBLEMAS

SOCIAIS AFRICANOS

Só com paz social, a boa governança e os sólidos fundamentos macroeconômicos é que

se pode implementar os elementos da agenda agrícola. Portanto, essa premissa básica até hoje

ainda está difícil de alcançar em alguns países da África Subsaariana. Em muitos desses países,

a agricultura é a base para o crescimento e para a redução da pobreza, mas poderia beneficiar-

se se os governos e os doadores não negligenciarem as políticas de subinvestimento e os erros

de investimento na agricultura (BANCO MUNDIAL, 2008).

Assim, a FAO (2008) aponta o apoio governamental como fundamental nesse processo,

a difusão da tecnologia, a infraestrutura e os serviços adequados são indispensáveis para a

melhoria da produção agrícola. A disponibilidade de crédito e também de subsídios e proteção

aumentam a renda na agricultura e na economia rural não agrícola. Isso deve ser parte da

solução, pois o Banco Mundial (2008) e a FAO (2008) consideram que é uma prática comum a

maioria dos países da OCDE aplicarem políticas de subsídio e proteção na agricultura.

Para o Banco Mundial (2008), nos países onde a agricultura é a base de desenvolvimento

econômico, como a maior parte da África Subsaariana, a consolidação da cadeia produtiva entre

a agricultura e as indústrias é essencial para o crescimento, para reduzir a pobreza e a

insegurança alimentar. Mas, para que isso ocorra, requer uma revolução da produtividade da

agricultura de pequena escala, em especial da agricultura familiar em geral.

A atividade agrícola opera em três mundos diferentes: o primeiro é a própria atividade

no campo; a segunda se situa nas indústrias transformadoras dos produtos agrícolas; e, por fim,

a terceira são polos ou centros urbanos que demandam esses produtos transformados ou in

natura. Mesmo demonstrado ter a eficiência única para impulsionar o desenvolvimento e

reduzir a pobreza, a agricultura por si só não é suficiente para atingir rapidamente estes

objetivos (BANCO MUNDIAL, 2008).

Os países da África Subsaariana estão expostos às inúmeras emergências recorrentes e

a incertezas da ajuda alimentar. Assim, dois terços da população rural vivem em áreas menos

favorecidas, definidas como áridas ou semiáridas ou com acesso precário ao mercado. No

entanto, em muitos desses países, o alimento não é perfeitamente comerciável, pela baixa

80

produtividade e pelas dificuldades de acesso ao mercado. Isso implica em altos custos de

transação e na predominância de alimentos básicos (raízes, tubérculos e cereais locais) apenas

ligeiramente comerciados (BANCO MUNDIAL, 2008). O aumento dos preços das

commodities agrícolas eleva o custo das importações nesses países considerados vulneráveis

devido a uma combinação de altos níveis de fome crônica, alta dependência das importações

de produtos petrolíferos e, em muitos casos, dependência das importações de cereais (arroz,

trigo e milho) para o consumo interno.

Para Lopes (2014), a maioria dos agricultores africanos não foram e nem são

beneficiados por iniciativas e programas visando à melhoria das técnicas agrícolas ou pela

existência de melhores equipamentos agrícolas: sementes, fertilizantes, tecnologia pós-colheita,

financiamento rural e assim por diante. Cabe questionar: por que houve tão pouco sucesso

obtido até agora? Assim, para responder essa questão, o autor entende que o setor é apresentado

como a solução-chave para a transformação do continente e sempre vem sendo negligenciada

e mal direcionada. O resultado disso é o fato de que tanto os gastos públicos como os apoios

provenientes do programa de Assistência Oficial ao Desenvolvimento (AOD) foram mal

alocados, sem condições de atender às necessidades fundamentais da agricultura.

Para o Banco Mundial (2008), dispor-se de uma agricultura de alta eficiência e que

permita um crescimento sustentável, a redução da pobreza e a soberania para alimentar, inicia-

se com clima sóciopolítico favorável, um favorável sistema de governança e por fim o sistema

macroeconômico sólido. Neste pensamento, exige-se uma definição diferente de cada país,

seguindo a sua especificidade e respeitando com isso quatro objetivos, como assinalado na

Figura 9.

Figura 9 - As pré-condições para uma agricultura sustentável

Fonte: Banco Mundial, 2008.

81

No entanto, a Figura 9 apresenta as precondições fundamentais, segundo o Banco

Mundial (2008), para atingir uma agricultura desenvolvida e sustentável. Iniciando por primeiro

objetivo o de melhorar o acesso aos mercados e estabelecer cadeias de valor eficientes. Se for

cumprido, permitirá linkage entre os que procuram produtos agrícolas com o segundo objetivo,

o de aumentar a competitividade dos pequenos proprietários e facilitar a entrada no mercado.

Assim, com a ligação entre o primeiro objetivo e o quarto, facilitando a procura por

produtos agrícolas e não agrícolas, consegue-se aumentar o emprego na agricultura e na

economia rural não agrícola, além de aprimorar as aptidões. Por fim, o link entre o terceiro

objetivo, melhorar a sobrevivência na agricultura de subsistência e em ocupações rurais que

requerem poucas aptidões, com o segundo e com o quarto criará as condições da transição para

o mercado. E esse fluxo do primeiro objetivo com o segundo e o quarto, do terceiro objetivo

também com o segundo, ambas as ações permitirão os efeitos sobre o rendimento, com isso

abrir-se-á o caminho para sair da pobreza.

Uma aposta diferente da apresentada pelo Banco Mundial (2008) é a forma individual

que muitos países africanos têm seguido, um caminho muito criticado por ONG’s, a venda de

terras para as multinacionais ou alguns países preocupados com problemas de alimentos e

biocombustíveis nos seus territórios. Os autores Arezki, Deininger, Selod (2011) relataram a

questão de aquisição e selecionaram acima de 300 projetos mencionados nos artigos de jornais

listados pelo site da ONG Grain entre outubro de 2008 e abril de 2009.

No entanto, há um mito de que existem grandes áreas de terra disponíveis: 446 milhões

em todo o mundo, incluindo 202 na África Subsaariana de acordo com o Banco Mundial. Mas,

o autor acredita que apenas um quarto de hectares de terra arável, 800 milhões na África, seria

operado. Tais áreas parecem limitadas, não passam dos 5% das terras agrícolas disponíveis no

continente (DABAT, 2011).

A ideia de aproveitar a quantidade de terras férteis levou à criação dos fundos públicos

e privados de diversas nacionalidades. O governo chinês por meio de fundo de desenvolvimento

China-África financia até cinco bilhões de dólares para as empresas investirem na agricultura

africana nos próximos cinquenta anos. Há outros fundos, como o Fundo Africano de

Biocombustíveis e de Energia Renovável (Faber). Esse fundo é de duzentos milhões de euros e

visa aumentar o número de projetos africanos que beneficiam do Mecanismo de

Desenvolvimento Limpo (DABAT, 2011), como mostra a Figura 10.

82

Figura 10 - Projetos de investimento estrangeiros de biocombustíveis na África de 2010

Fonte: Dabat (2011).

O argumento de Bellucci (2012) centra-se na cultura africana para criticar fortes

iniciativas de compra de terras no continente. Para ele, a agricultura familiar africana se

caracteriza por garantir antes de tudo a segurança alimentar pela diversificação das variedades,

pelas relações comunitárias e pela gestão dos recursos naturais. Nesta linha, o autor considera

que há riscos, tais como: a diferença de visão em relação a terra (para investidor é oportunidade

econômica e para os africanos a terra é o elemento constitutivo para a produção e reprodução

de vida); a diferença de modelo (produção intensivo com vínculo ao mercado e a agricultura

familiar orientada ao consumo próprio); e, por fim, o risco de carência alimentar pela subtração

de terras destinadas a alimentos em prol da energia em países já com grande carência alimentar.

Neste caso, a Figura 10 mostra os países onde esse modelo de investimento está

avançado, vendas de terra para multinacionais produzirem biocombustíveis. Na República dos

Camarões, o foco está na plantação de palmeiras para a produção de óleo, em uma concessão

de 60 anos nos 58.000ha. Na Nigéria, ocorre a compra de terras pelo Estado com mais de

100.000ha. Da mesma forma, na Serra Leoa a empresa suíça Addax Bioenergy ganhou

26.000ha de cana-de-açúcar. Em Gana (1), a empresa italiana Agroils tem 105.000ha, a

empresa britânica Jatropha África adquiriu 120.000ha, a ScanFuel (Noruega) cultiva 10.000

hectares e tem contratos para cerca de 400.000ha, a Galten (Israel) adquiriu 100.000ha. Em

Benin (2), projetos de 300.000 a 400.000ha, de zonas úmidas a serem convertidos para o óleo

83

de palma. Em Angola, 500.000ha de terras para agrocombustíveis para as empresas de Angola,

Brasil, Espanha, África do Sul (DABAT, 2011; AREZKI; DEININGER; SELOD, 2011).

Assim, de outro lado estão os países como a Etiópia, 700.000 hectares reservados para

cana-de-açúcar e 23 milhões de ha compatíveis com jatropha. A empresa britânica Sun Biofuels

opera 5.000 ha. Acazis AG (Alemanha) tem um contrato de arrendamento de 56.000 ha com

concessões para 200.000 hectares adicionais. No Quênia, as empresas japonesas, belgas e

canadenses têm projetos em quase 500.000 hectares. Na Tanzânia, mil pequenos produtores de

arroz foram despejados de suas terras para dar lugar à cana-de-açúcar. Em Moçambique, os

investidores têm de 4,8 milhões de hectares, mais de 183.000 hectares são atualmente

destinados a jatropha (DABAT, 2011).

As empresas são dos seguintes países: Alemanha, Reino Unido, Itália, Portugal, Canadá

e Ucrânia. Na Suazilândia, os óleos britânicos D1 suspendem expansão da jatropha, apesar da

promoção por rockstar Bob Geldof. No Congo, uma empresa chinesa afirma ter um milhão de

ha. A empresa de energia italiana ENI prevê o plantio de palma de óleo de 70.000ha (DABAT,

2011; AREZKI; DEININGER; SELOD, 2011). Na Guiné-Bissau, em 2008 e 2009, houve

calorosa discussão e muita denuncia da ONG Tiniguene acusando então o governo de pretender

vender as terras para cultivo de mamona para a produção do biodiesel. Mas, devido à crise e à

frequente instabilidade política, o projeto não foi para frente.

Os governantes dos países da África subsaariana apostam nessa estratégia da produção

de commodities em grande escala para reduzir a vulnerabilidade e garantir a segurança

alimentar e energética, mas a aposta não tem dado retorno esperado. A FAO tem mostrado que

a produtividade por trabalhador agrícola melhorou apenas 1,6 no continente nos últimos 30

anos, comparado com 2,5 na Ásia. “A maior parte dos fundos alocados para os programas

relacionados ao consumidor na região tem sido gasto na manutenção de estoques de alimentos

públicos de importantes graos básicos” (OECD; FAO, 2016, p. 68).

Essa visão de venda de terra tem negligenciado o acordo assinado em 2003 em

Moçambique, conhecido como o acordo de Maputo Sobre Agricultura, pelos compromissos de

os países alocarem pelo menos 10% das despesas orçamentais nacionais na agricultura. Assim,

para OECD; FAO (2016), a visão era atingir um crescimento anual de 6% do setor agrícola.

Mas, menos de 20% dos países alcançaram seu compromisso com as despesas agrícolas

assumido no acordo de Maputo.

Tal aposta de venda de terras para multinacionais reflete o que os estudiosos chamam

de modelo africano de crescimento agrícola, pela expansão das áreas produzidas, diferente da

Ásia ou da América do Sul. Nestes lugares, na Ásia, o crescimento foi impulsionado

84

principalmente pela intensificação, enquanto na América do Sul, ocorreu pela produtividade do

trabalho decorrente da mecanização (LOPES, 2014; DABAT, 2011; AREZKI; DEININGER;

SELOD, 2011 OECD; FAO, 2016; PAULA, 2017).

Nesta aposta, mesmo se a produção aumentar, o seu objetivo é claro, colocar a produção

no mercado internacional. Os fatos são evidentes, o mesmo relatório da OECD e da FAO (2016)

mostra que um número crescente das famílias rurais estão se dirigindo aos mercados (comprar

produtos importados) para o seu abastecimento alimentar. Nas áreas urbanas, quase todos os

alimentos são comprados no mercado (maior fatia destes produtos é importada), para o consumo

alimentar doméstico fornecido através de vários canais de distribuição.

O documento Quadro da Agenda 2063 da União Africana, no seu plano de

implementação para a primeira década (2014-2023) é o primeiro de uma série de cinco planos

de dez anos em um horizonte de 50 anos, incluía como seu quinto objetivo a agricultura

moderna para aumentar a produção e a produtividade agrícola para 2023. No entanto, as funções

da Estratégia de Mobilização de Recursos ficarão sob a direção do Comitê Ministerial da

Agenda 2063 e a Comissão da União Africana, o Banco Africano de Desenvolvimento (UA,

2013).

Com a implantação das primeiras medidas, há facilitação a nível nacional, regional e

continental. Para fazer cumprir as seguintes obrigações: 1) atribuir financiamento público anual

da agricultura até um mínimo de 10% e permitir o crescimento no setor pelo menos até 6% por

ano; 2) duplicar a produtividade agrícola e aumentar a participação dos jovens e das mulheres

nas cadeias de valores até 30%; 3) eliminar a sub-nutrição infantil, a fim de reduzir a atrofia a

10% e o peso insuficiente a 5%, etc. (UA, 2013).

De acordo com a Africa Progress Panel (2014, p. 20), o sistema financeiro do continente

africano é uma das barreiras que ainda permanece, “nenhuma outra regiao possui nível tao baixo

de acesso aos serviços financeiros como esse. Apenas um em cada cinco africanos possui

alguma forma de conta em uma instituição financeira formal”, os mais desfavorecidos são os

das zonas rurais, as mulheres e as pessoas pobres. Mas o difícil de aceitar é que alguns países

do continente hoje estão presentes em mercados de obrigações soberanas. Contudo, a África

não pode satisfazer as suas necessidades de financiamento em infraestruturas e

desenvolvimento de competências simplesmente através da ajuda e do financiamento da dívida

nos mercados comerciais.

Para Tandon (2014, p. 157), os “líderes políticos da África estão sob ilusão de acreditar

que a ajuda ao desenvolvimento ou investimentos diretos estrangeiros os tirarão da crise de

desenvolvimento”. O mesmo foi reforçado por Paula (2017), que considera que o aumento de

85

importação de alimento, por meio de programas de ajuda alimentar ou no caso de compra por

preço amigável, reforçou a contribuição nos projetos da industrialização, forçando, com isso,

excedentes de força de trabalho (desemprego nestas regiões), possibilitou o abastecimento da

população nos centros urbanos, mas inviabilizou o aumento e a melhoria da capacidade da

produção local.

Ndlovu-Gatsheni (2015) considera que a celebração de crescimento do continente

africano ocorre no momento em que tem havido um crescente número de poderes ou forças

concorrentes com olhar fixo nos recursos naturais da África. O tal desenvolvimento que se

baseia na extração dos recursos por diversos parceiros, ao invés de apoiar a melhoria de

produção e a industrialização do continente, pelo contrário, apresenta um esforço que é da

colonização do mercado. O mundo ocidental permanece resistente à descolonização e a ordem

mundial que tem tentado propor e produzido ações impermeáveis à desimperialização. Isso

explica porque o desenvolvimento em África continua tendo desafios mais persistentes. A

situação pós-colonial ainda não permite que os africanos se encarreguem de sua trajetória de

desenvolvimento, com isso, o desenvolvimento africano continua dependente da orientação

externa.

Os países não tradicionais, como a China, a Índia, a Coréia do Sul e os países do Golfo

Pérsico já estão se estabelecendo na África há alguns anos. Outros grupos que surgem como

mencionado anteriormente, por Bellucci (2012), são as grandes empresas multinacionais, como

Montsanto, Cargill, que trabalham um formato de integração total da cadeia produtiva. Essa

integração, segundo Arezki, Deininger e Selod (2011), envolve bancos com valores agrícolas,

alguns deles segundo autores atingem 30% e 40% da produção anual de cereais.

O contrato é negociado entre o banco e o agricultor antes do ciclo produtivo e os preços

de produção são fixados no início. Outra estratégia, segundo Paula (2017), é a das sociedades

de engenharia agrícola que fornecem os insumos aos produtores, garantindo um preço de venda

e o acompanhamento da produção. Nestes casos, para Dabat (2011), a sociedade assume o risco,

o risco de produção é transferido ao agricultor. Assim, celebram-se os contratos a montante

com os bancos e são selecionados os produtores, considerando as suas performances.

Por outro lado, há uma forte pressão do crescimento da população sobre as terras, por

exemplo, segundo Bellucci (2012, p. 86), “em Gana, as superfícies cultivadas passaram de

14,5% para 25,5% do território nacional, e na Costa do Marfim de 8,5% para 23,5% entre 1961

e 1999”. Ao mesmo tempo em que a superfície cultivada por habitante diminuiu, isso dá

indícios da concentração das terras pelas grandes empresas e, assim, a vulnerabilidade das

unidades produtivas dos mais pobres aumentou.

86

Assim, também, transformam-se os agricultores em rendeiros ou em trabalhadores

agrícolas em suas próprias terras. Na Africa Progress Panel (2014, p.7), alertaram que os

investidores estrangeiros cada vez mais encaram África como uma oportunidade de negócios

lucrativa e investem fundos na atividade agrícola. Se considerar os cenários e analisar: no

melhor dos cenários, os investimentos criarão empregos, financiamento e know-how

fundamental; e, no pior dos cenários, elas privarão os produtores africanos das suas terras e

águas. “Os governos africanos devem regulamentar esses investimentos e utilizá-los para

benefício de África. Os acordos entre os governos africanos e as empresas têm de ser

mutuamente benéficos”.

Mas, cabe voltar ao que Machado (2012) considera um dos maiores entraves para

desenvolver a agricultura africana: a baixa produtividade agrícola; tanto segundo ele como

Lopes (2014) e no Africa Progress Panel (2014), este é um dos problemas que impede o

continente de oferecer quantidade suficiente de alimento internamente e até exportar para outros

pontos do mundo. A produtividade das terras africanas é estimada em 42% e 50% da Ásia e

América Latina. A produção agrícola é hoje 10% menor do que era em 1960. Assim, o fator

responsável pela fraca produção se dá pelo fato de apenas 4% da safra africana ser irrigada (sul

da Ásia, com 39%) e a utilização de 10% menos de fertilizante do que a média mundial. A

mecanização agrária está com as taxas abaixo da média, são 13 tratores por 100 Km2, quando

a média mundial é de 200.

Para Lopes (2014), a produção agrícola na Índia cresceu de 0,95 toneladas por hectare

para 2,53 toneladas por hectare nos últimos 50 anos. Nesse caso, a produtividade na África está

estagnada em 1,5, mesmo o continente apresentando a disponibilidade de terras agrícolas de 3

a 6 vezes superior à da China e da Índia. Não obstante, houve casos de progresso no setor

agrícola. Como Malawi, que se converteu de importador de alimentos e dependente de ajuda

alimentícia internacional para autossuficiente e exportador líquido nos últimos cinco anos

(2006-2011), em razão do programa governamental de apoio aos fazendeiros. Também há

exemplos de outros países, como Gana, Zâmbia, Nigéria, Ruanda e Tanzânia (MACHADO,

2012).

Além de caso de Gana, com intervenções do governo na introdução de sistemas

agrícolas mecanizados, torna-se a produção coletiva em larga escala (block farming) uma

realidade. Há o caso de Uganda, onde a produção de peixe saltou de 285 toneladas métricas em

1999 para mais de 100.000 toneladas métricas atualmente. O Egito é outro caso, a produção

atual de arroz está em nove toneladas métricas por hectare, o que o faz ter melhor desempenho

em termos de resultado no mundo. O sistema de armazenamento de água na Tanzânia contribuiu

87

para melhorar a agricultura de base pluvial das fazendas de arroz de Majaluba. A Nigéria inova

com sistemas individuais de bombeamento de água de baixo custo (Pump Schemes): a irrigação

de pequena escala usando a água de lençóis freáticos de menor profundidade puxada de rio e

elevado por meio de picotas ou cabaças na época de seca para cultivar verduras para os

habitantes da cidade (LOPES, 2014).

O Africa Progress Panel (2014), apresenta no seu relatório as novas formas de uso de

tecnologias móveis e essas apostas com os agricultores jovens pode acelerar a produtividade

agrícola e pesqueira em África. O surgimento de plataformas de inovação em todo o continente

incentiva a nova geração a apostar na agricultura como atividade econômica rentável para suas

vidas. Isso pode ser confirmado nos exemplos da Figura 11.

Figura 11 - Inovação tecnológica na agricultura nos quatro países da África Ocidental

Fonte: Africa Progress Panel, 2014.

A Figura 11 apresenta casos de inovação africana nas atividades de desenvolvimento

rural. O Senegal com o projeto Mlouma tem o objetivo de conectar os agricultores e os

consumidores no mercado com a informação dos preços em tempo real. Na Serra Leoa, o caso

de Community Surveillance Project atua com a comunidade de pescadores no apoio ao

combate à pesca ilegal, por meio de celular e câmaras em GPS. Já Gana apresenta vários

projetos inovadores, com Esoko, que oferece serviços de voz e SMS, recolhe e partilha dados,

liga os pequenos produtores com outros atores da cadeia produtiva e os ajuda a recolher e enviar

88

os dados de mercado por meio de mensagem de texto. Há também o projeto Farmer LineEsoko

e TexttoChange Magri, este último ajuda os agricultores acerca de boas práticas de cultivo, a

colheita, a gestão de pragas e doenças e outros.

Iniciativas deste gênero mesmo de pequena escala conseguem ajudar os produtores a

deixar o formato de subsistência e produzir o mínimo possível para o seu consumo e para o

mercado local. Assim, espalham-se as iniciativas dos produtores com mínimo apoio das ONGs

e de empreendedores jovens locais, como mostra a Figura 12 no centro e sul da África.

Figura 12 - Inovação tecnológica na agricultura nos sete países da África

Fonte: Africa Progress Panel, 2014.

Tal como a Figura 11, anterior, a Figura 12 agora apresenta projetos inovadores nos

países do centro e sul da África. São sete países com diferentes iniciativas envolvendo a

tecnologia e a agricultura. Não passa de uma forma inédita no continente de tentar criar a

conexão entre agricultores e os consumidores no mercado dos produtos primários.

Em países como a Nigéria, ligada à produção de petróleo com a visão ínfima da

importância da agricultura, surge o projeto E-Wellet que possibilita aos agricultores receberem

sementes subsidiadas e cupões de fertilizantes nos seus celulares. O mesmo ocorre na República

Democrática do Congo (RDC) com o projeto Mobile Agribiz, o qual permite o acesso às

informações do mercado nos celulares por SMS e online possibilita aos agricultores aprenderem

sobre agricultura e mercado (AFRICA PROGRESS PANEL, 2014).

89

Em Uganda os produtores de frango são apoiados por projeto Poultry Guide, o qual

oferece aos criadores de aves informações e ligações com o mercado, para a melhoria da sua

produtividade. O caso de Quênia com número maior de aplicativos que apoiam os agricultores,

tal como Intellect Tenh, ajuda os agricultores e as seguradores a controlarem os pedidos de

indenização em tempo real (AFRICA PROGRESS PANEL, 2014).

Outro projeto é Efmis-Ke, que fornece aos pescadores amplo acesso às informações

sobre o mercado. O M-Farm permite a ligação dos agricultores entre si virtualmente e os apoia

a fazerem compras conjuntas. Há facilidade de acesso a estas informações e o melhor

posicionamento na venda dos produtos ao mercado e por fim o Icow App, por meio de celular,

incentiva as melhores práticas no seio dos produtores de leite aumentando a produtividade de

leite (AFRICA PROGRESS PANEL, 2014).

No continente africano, há uma grande tendência de mudança demográfica: a crescente

classe média, o amplo acesso às novas tecnologias de informação, a rápida urbanização e os

enormes mudanças na demanda de alimentos. Se aproveitado com boas políticas públicas, o

setor agrícola além de maior beneficiado desempenhará papel importante para o

desenvolvimento socioeconômico, na redução da pobreza e da insegurança alimentar (OECD;

FAO, 2016).

Os exemplos das duas Figuras (11 e 12) demonstram que, com políticas públicas que

permitem o acesso às tecnologias de produção, o continente terá capacidade de conseguir

reduzir a vulnerabilidade da sua população. Vale endossar a afirmação da Africa Progress Panel

(2014), Lopes (2014), de que a capacidade de resiliência dos agricultores africanos é imensa.

Eles conseguem trabalhar sem fertilizantes, pesticidas ou sem irrigação em solos frágeis em

áreas dependentes da chuva. Acima de tudo, eles têm sofrido de combinação negligências e

estratégias de desenvolvimento mal orientadas, recebem elevada quantidade de maus conselhos

dos parceiros de desenvolvimento e dos governos.

Os baixos níveis de produtividade aprisionam milhões de agricultores na pobreza o que

é um travão do crescimento e enfraquece as ligações entre a economia agrícola e a não agrícola.

Por outro lado, ainda deixou a região cada vez mais dependente das importações, isso é bastante

perigoso, porque enfraquece a capacidade de produção local, limita a possibilidade de inovação

e de adoção de novos conhecimentos nas diversas áreas e, por fim, afeta grandemente a

vulnerabilidade da população rural. Os países africanos despenderam 35 mil milhões de dólares

(35 bilhões) em importações alimentares em 2012 (AFRICA PROGRESS PANEL, 2014).

A quota correspondente ao comércio intra-africano é inferior a 5%. Se houvesse apoios

significativos aos agricultores da África, isso possibilitaria o aumento da sua produtividade e

90

substituiria essas importações pelos seus próprios produtos agrícolas, o que impulsionaria a

redução da pobreza e da vulnerabilidade que arruína as zonas rurais. No entanto, há uma

necessidade das inovações científicas em: sementes resistentes à seca; em variedades de alto

rendimento; na maior utilização da água; no uso de fertilizantes e de pesticidas para ajudar a

transformar a agricultura na região (AFRICA PROGRESS PANEL, 2014).

Gill; Jones; Hammett (2016) confirmam o já discutido por outros pesquisadores, a

necessidade de desenvolver capacidades na educação e no treinamento agrícola africano. Por

meio de métodos inovadores que atingem objetivos de segurança alimentar, desenvolvimento

econômico e redução da pobreza, assim como o experimentado na Ugando, na República

Democrática do Congo e os treinamentos para o desenvolvimento da capacidade no Senegal e

Moçambique.

Na mesma direção segue Keita (2016), assinalando que a questão problemática do

crescimento e desenvolvimento em África, para transformação do continente, é um forte

investimento em capital humano. Neste sentido, surgem dois atores importantes no processo de

desenvolvimento da agricultura africana. Estes atores são a China e o Brasil, as duas nações

têm diferentes histórias de experiência na agricultura africana, o que influencia a natureza da

sua cooperação técnica e de desenvolvimento (AMANOR; CHICHAVA, 2016).

Segundo Amanor e Chichava (2016), mesmo com as estruturas agrícolas distintas, o

desenvolvimento do agronegócio e dos setores comerciais de sementes, de insumos e de

maquinaria na China e no Brasil influencia positivamente os compromissos na África. Scoones,

Amanor, Favareto, Gubo (2016) relatam que uma das características dos compromissos

brasileiros e chineses na agricultura africana é o papel das relações entre o Estado e a empresa

em moldar e orientar o desenvolvimento, em especial as novas formas de desenvolvimento. Os

autores concluem que há uma oportunidade crescente para aprender com a experiência

brasileira e chinesa, pois essa será uma característica de longo prazo do desenvolvimento

agrícola africano.

A China e o Brasil também oferecem cursos de formação para os africanos, mesmo se

os conhecimentos, as competências e a transferência de tecnologia não resultarem em impactos

tangíveis e imediatos, os benefícios no longo prazo deste envolvimento são substanciais. Pode-

se confirmar isso, uma vez que a China em particular estabelece-se como parceira principal dos

países africanos. Os cursos de formação, como elemento importante e crescente da cooperação

para o desenvolvimento dos países apoiadores e dos países africanos, representam mais do que

simplesmente, conhecimento, habilidades e transferência de tecnologia, estão localizados em

um contexto mais amplo de engajamento econômico e social (TUGENDHAT; ALEMU, 2016).

91

Vale voltar às críticas feito por Lopes (2010), de que os pesquisadores e principalmente

os políticos africanos precisam mudar o conceito equivocado de segurança alimentar, como

elemento principal para substituir a pobreza. Para ele, a segurança alimentar deve ser

simplesmente abordada no âmbito econômico e não como forma de programas para reduzir a

pobreza.

Para OECD e FAO (2016), o estabelecimento de sistemas estratégicos de reservas

alimentares para apoiar a segurança alimentar foi uma resolução dentro da declaração de

Maputo sobre agricultura e segurança alimentar. Consequentemente, o crescimento da

produção na África Subsaariana não conseguiu acompanhar a demanda decorrente do

crescimento da população e da renda, resultando no aumento das importações de produtos

alimentares, como trigo, arroz e aves.

Outrossim, vale replicar duas questões deixadas por Suny (2009), no seu capítulo, a

primeira é: quem precisa dos países desenvolvidos se os povos dos países em desenvolvimento

tornaram se “educados” o suficiente para dirigirem seus proprios “assuntos”? Quem precisa dos

chefes dos partidos políticos se povo desses países adquirirem as habilidades e a consciência

para se representarem e se governarem? O acesso a diferente tipo de capital depende da

facilidade dada ou “autorizada” desses dois grupos. A “soltura” destes pontos tornará fácil o

acesso a alimento, a redução da pobreza e assim se poderá falar em desenvolvimento dos países

retardatários em especial os países da África.

Desta forma, com base neste referencial teórico, pretende-se responder aos objetivos

gerais e específicos, conforme constante na metodologia, que assim segue.

4. DELIMITAÇÃO METODOLÓGICA

Neste ponto, focar-se-á na metodologia para responder os objetivos, tanto gerais como

específicos de estudo. A temática principal foi fazer uma análise de vulnerabilidade dos países

UEMOA, entre essa análise, foi feita a análise regional, com a apresentação de Quociente

Locacional, Coeficiente de Especialização, de Estruturação e Reestruturação. Em seguida,

haverá uma Análise e Mapeamento de Vulnerabilidade VMA, para intender o nível da

vulnerabilidade das 71 regiões dos sete países da UEMOA selecionados. A renda familiar vem

em maior parte da agricultura e da pecuária, do emprego fora da fazenda, nas cidades no

serviços e indústria foram crescentes em alguns países, mas ainda é menor no geral na região

como um todo.

4.1 DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO

O estudo teve como objeto as regiões dos oito países da UEMOA na África Ocidental

as quais estão apresentadas na Figura 14 e nesses países a sua base econômica é estruturada na

agricultura. No entanto, foram realizados diferentes projetos de desenvolvimento e diferentes

formas de pensar o sistema produtivo dos governos desde as independências desses países, mas

o peso da pobreza continua a deixar inúmeras pessoas mais vulneráveis.

A pesquisa teve análise qualiquantitativa e o procedimento de coleta dos dados

apresentou duas fases: a primeira foi documental, a construção de modelo e referencial teórico

das teorias clássicas, contemporâneas de análise regional e da vulnerabilidade; e a segunda parte

foi a análise dos dados secundários para a construção das medidas de localização, de

especialização e o Mapeamento da Análise da Vulnerabilidade.

Tipologia da amostra, pela situação já conhecida pelo pesquisador, em relação à falta de

dados nesta região, optou-se por uma amostra não probabilística intencional ou por julgamento.

Em um primeiro momento, a análise das estruturas produtivas consistiu-se em um corte

predeterminado dos anos de 1991/2001/2010/2016. Com os dados da FAO e do Banco Mundial,

foram focados 15 produtos agropecuários para analisar o Valor Bruto da Produção dos oito

países da UEMOA.

1) Na Análise Regional, foram utilizadas as análises de: Quociente de Locacional (QL);

Coeficiente de Redistribuição (CR); Coeficiente de Especialização (CE); e Coeficiente de

Reestruturação (CRest.), que foram aplicadas para compreender o grau de especialização

regional e a comparação inter-regional das atividades produtivas das 70 regiões dos oito países

93

da UEMOA. Neste caso, a abordagem desses indicadores responderá o primeiro objetivo da

pesquisa, a respeito das atividades de exportação encontradas nessas regiões e possíveis

mudanças ocorridas no decorrer do tempo.

2) Em um segundo momento, foi apresentada a Análise de Mapeamento da

Vulnerabilidade (VAM), que foi obtido por meio de cálculo de Análise Fatorial (AF), depois foi

calculada uma média simples das variáveis, em seguida, feita uma somatória para obter o

indicador da VAM de cada região da UEMOA.

E no segundo momento da análise da vulnerabilidade populacional, em uma forma de

responder segundo objetivo examinando a VAM, os períodos foram selecionados em uma

sequência de acordo com a disponibilidade dos dados de cada país, de 2013 até 2018. Os dados

foram obtidos nos institutos de estatística de cada país e em alguns casos da FAO, PNUD e

Banco Mundial.

E analisados quatro indicadores: Disponibilidade; Acesso; Consumo; e Instabilidade.

As variáveis selecionadas para cada indicador foram: 15 para Disponibilidade; 12 para Acesso;

20 para Consumo; e por fim 8 para instabilidade, totalizando 55. Os procedimentos da análise

foram apresentados em cada tópico correspondente, nos parágrafos que se seguem.

Para Santos (2004), o trabalho de pesquisa visando à construção do conhecimento

desenvolve-se por etapas. Estas etapas constituem-se como um método, ou seja, um caminho

facilitador do processo de pesquisa. De acordo com Severino (2007), a ciência da era moderna

fundamenta-se na pretensão de acesso racional à essência dos objetos reais e ao mesmo tempo

afirma a limitação do nosso conhecimento a fenômenos reais.

Assim, a escolha do método depende da abordagem e do problema a ser investigado.

Nesta pesquisa, a abordagem foi qualitativa e na segunda parte a abordagem foi quantitativa.

Para Godoy (1995), a pesquisa ou abordagem qualitativa segue o problema de investigação

geral, de certa forma, que se adequa ao desenvolvimento da pesquisa. Richardson (2008)

considera que a abordagem quantitativa é adotada no estudo para entender a relação de

comportamento de uma determinada população, geralmente empregam-se técnicas estatísticas

para a obtenção e análise dos dados.

O uso conjunto da abordagem qualitativa e quantitativa, segundo Maxwell (1996),

minimiza as incertezas ou os riscos de que futuras conclusões do estudo sejam refletidas nos

problemas do próprio método. Ferrera de Lima e Desbiens (2009) destacam que uma

abordagem pode complementar a outra, ou seja, a qualitativa pode complementar a quantitativa,

na média em que se consegue analisar as questões difíceis, tanto de quantitativo como de

94

qualitativo, para serem interpretadas de uma forma articulando com dados qualitativa dentro da

análise de desenvolvimento regional.

Portanto, esta pesquisa se caracteriza pela abordagem quali-quanti. Para isso, apropria-

se de vários instrumentais de diagnóstico, tais como: o método de análise regional e Análise e

Mapeamento de Vulnerabilidade por meio de análise fatorial. Esse instrumento foi utilizado

para permitir a seleção ou extração das variáveis com cofatores acima de 0,500, aplicadas nas

análises da VAM.

A Figura 14 mostra a localização dos países da UEMOA onde foram analisadas as

estruturas produtivas dos oito países e na análise da VAM foram selecionadas as regiões de sete

países, com a exclusão da Costa do Marfim que só apresentou 20% dos dados necessários, mas

isto será mais detalhado mais à frente. E estas medidas serviram como instrumentos de auxílio

para analisar a concentração produtiva e o nível da vulnerabilidade nos países da UEMOA.

Na análise dos dados, utilizaram-se vários instrumentais de diagnóstico como já

apresentado, a VAM e a dinâmica interna das regiões dos oito países como apresentado na

Figura 14. Na análise, foram priorizados os setores chaves da produção agrícola da UEMOA.

No setor primário, atividades como a produção de arroz, carne de gado, avicultura, algodão,

pesca e a produção de caju. E a amostra para análise de VAM foi composta por quatro

indicadores (Disponibilidade, Acesso, Consumo e Instabilidade), como foi detalhado nos

pontos que se seguem, igualmente, agrupado em 55 variáveis de acordo com o método de

abordagem aplicado em cada item ou objetivo.

Para o cálculo de VAM, também a amostra seguiu o mesmo critério, incluindo todas as

regiões dos sete países membros selecionados. A Figura 13 mostra as etapas de aplicação

metodológica dos objetivos e como foram alcançadas.

Igualmente, acredita-se que os dois objetivos conseguiram responder às inquietações do

pesquisador sobre a vulnerabilidade nos países da UEMOA, o que permitiu a ligação da ideia,

passando da dinâmica e da especialização produtiva da região até ao mapeamento da

vulnerabilidade da populacional.

95

Figura 13 - Uma síntese ilustrativa do procedimento metodológico

Fonte: elaborado por autor (2017).

A Figura 13 apresenta as etapas sínteses do procedimento metodológico da pesquisa e

em seguida foram apresentadas as medidas de especialização regional.

4.2 AS MEDIDAS DE LOCALIZAÇÃO E DE REESTRUTURAÇÃO PRODUTIVA

Estas medidas de localização normalmente são utilizadas para identificar os padrões

regionais de crescimento econômico. Também são úteis para mensurar ou avaliar a realidade

econômica de determinado espaço e, dessa forma, direcionar as políticas econômicas para o

desenvolvimento das regiões retardadas.

Segundo Haddad (1989), para a construção destes indicadores, pode-se considerar uma

variável-base o número de estabelecimento, assim, a matriz informativa mostrou todas as linhas

de informações distribuindo cada uma das atividades entre regiões distintas de um país.

Também mostra em cada coluna como cada um dos estabelecimentos totais de uma região está

distribuído entre os diferentes setores.

Como assinala Delgado e Godinho (2011), essas medidas são de natureza descritiva, o

que facilita a caraterização das atividades, assim considerado na análise, partindo do seu nível

de concentração espacial, as diferentes unidades territoriais, visto o nível de

especialização/diversificação das estruturas produtivas que apresenta.

Na análise regional, é habitual distinguir as Medidas de Localização das de

Especialização e de Diversificação. No entanto, as medidas de localização encamparam a

expressão de uma dada atividade econômica, nos territórios distintos, as de especialização

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Q. DE LOCALIZAÇÃO, C. DE

LOCALIZAÇÃO, C. DE REESTRUTURAÇÃO,

INDICADORES MACROECONOMICO DOS

PAÍSES

OBJETIVO – I

ANÁLISE DA

VULNERABILIDADE.

INDICADOR DE MAPEAMENTO

DA VULNERABILIDADE - VAM

OBJETIVO – II

UEMOA E A DINÂMICA DE

CRESCIMENTO LOCACIONAL

96

avaliam o grau de diversificação/especialização de um território, em relação a um conjunto de

atividades (DELGADO e GODINHO, 2011).

Neste sentido, as medidas utilizadas na análise regional, para identificar a especialização

produtiva e a espacialização das atividades agropecuárias entre os países da UEMOA, são: o

Quociente Locacional (QL), o Coeficiente de Localização (CL), o Coeficiente de

Redistribuição (CR), o Coeficiente de Especialização (CE) e o Coeficiente de Reestruturação

(CReest).

Quociente de Localização (QL), normalmente, é aplicado na comparação da

participação percentual de empregados de uma dada região com a participação percentual do

país. Neste trabalho, foi aplicado na comparação da participação percentual de Valor Bruto da

Produção dos oito países da UEMOA com a participação percentual da região da União como

um todo. Para North (1977), o QL compara a concentração de emprego de uma determinada

indústria em uma área (economia objeto, as regiões) com outra área (economia de referência).

Na visão de Alves (2012), o cálculo de QL exige a escolha de uma variável e essa

escolha deve levar em conta a que apresenta o menor risco de enviesar o resultado, ao mesmo

tempo em que garanta o maior número de subsetores possíveis. Deste modo, a variável mais

utilizada segundo esse autor é o número de emprego distribuído por setor. Neste caso, pode-se

presumir que os ramos de atividade mais especializados empregam mais a mão de obra e

refletem na possibilidade de gerar renda da região.

Para Delgado e Godinho (2011), é da natureza de QL que um setor apresente o nível de

concentração relativamente elevado, em uma dada unidade territorial isso não significa que tal

unidade territorial seja a mais significativa no setor, mas apenas essa unidade territorial constitui

um polo de concentração deste setor. Segundo Simões (2006) e Silva (2013), o QL é utilizado

geralmente em diagnósticos iniciais para políticas de descentralização industrial de um

determinado país e para caracterizar o padrão regional da distribuição espacial de atividade

econômica.

Para Alves (2016), é comum a utilização do QL por diferentes autores e países, ele

apresenta autores, como: North (1977), Blakely e Leigh (2010) dos Estado Unidos; Delgado e

Godinho (2011) de Portugal; Haddad (1989) e Lodder (1974) do Brasil, considerados pioneiros;

e há vários outros ainda considerados pelo autor na utilização de QL em seus estudos, como

Suzigan, Garcia e Furtado (2005), Ferrera de Lima (2006), Paiva (2006) e Alves (2012).

Para Delgado e Godinho (2011) e Alves (2012), o QL indica a concentração em relação

a uma atividade econômica específica de uma região, assim comparando a sua participação

relativa a atividade econômica similar da região de referência. Neste caso, se QL > 1, indicará

97

uma relativa concentração do emprego na região, o que assinala a especialização na estrutura

produtiva da região nesta atividade.

E se QL < 1, também indicará que não está concentrado o emprego na região e a região

detém uma importância relativa inferior à que detém a região de referência nesta atividade. No

caso do trabalho, ao indicar QL>1, sinalizará que há concentração de Valor Bruto da Produção

(renda bruta) das atividades analisadas nesta região, caso contrário, sinalizará a baixa

concentração do Valor Bruto da Produção na região e que existe uma importância inferior

comparada à região da UEMOA.

Neste trabalho, utilizam-se dados secundários, do VBP, sendo que os mesmos foram

coletados da base de dados da FAOSTATS e BANCO MUNDIAL, para os anos de 1991, 2001,

2010 e 2016, para os oito países que constituem a UEMOA (Benin, Burkina Faso, Costa do

Marfim, Guiné-Bissau, Mali, Níger, Senegal e Togo), que constituem o objeto de estudo desta

tese, destacados na Figura 14.

Figura 14 - A localização geográfica dos oito países da UEMOA

Fonte: adaptado da UEMOA.

A Figura 14 ilustra os oito países da UEMOA, considerados pelo Tratado Modificado

de 29 de janeiro de 2003. Assim, foram analisadas VBP das 15 principais atividades agrícolas

da região da UEMOA como um todo, sendo elas: amendoim com casca (cc), arrozal, carne

indígena (gado), carne indígena (porco), castanha de caju com casca (cc), ervilhas secas, feijão

seco, fiapos de algodão, grãos de cacau, inhame, leite (fresco), mandioca, milho, painço, sorgo

e as demais atividades.

98

As medidas de localização normalmente são utilizadas para identificar os padrões

regionais de crescimento econômico. Também são úteis para mensurar ou avaliar a realidade

econômica de determinado espaço.

Segundo Simões (2006) e Silva (2013), o QL6 é utilizado geralmente em diagnósticos

iniciais para as políticas de descentralização industrial de um determinado país e para

caracterizar o padrão regional da distribuição espacial. Para alguns autores, como Delgado e

Godinho (2011) e Alves (2012), o QL pode ser estudado a partir do setor específico ou mais

agrupado em um conjunto geral. A sua fórmula de cálculo é assim apresentada:

𝑄𝐿𝑖𝑗 =𝐸𝑖𝑗/ ∑ 𝐸𝑖 𝑖𝑡

∑ 𝐸𝑖𝑗𝑗 / ∑ ,𝑖 ∑ 𝐸𝑖𝑗𝑗 (1)

Em que:

𝐸𝑖𝑗 = Valor Bruto da produção i da região j,

∑ 𝐸𝑖 𝑖𝑡 = Total do Valor Bruto da Produção na região j,

∑ 𝐸𝑖𝑗𝑗 = Valor Bruto da Produção do setor i na macrorregião (UEMOA),

∑ ,𝑖 ∑ 𝐸𝑖𝑗𝑗 = Total de Valor Bruto da Produção na macrorregião (UEMOA).

Em um segundo momento, foi feito o cálculo de Coeficiente de Localização (CL), esse

indicador permite, de certa forma, identificar o grau de dispersão relativa das atividades

econômicas. Assim, pode-se selecionar aquelas que teriam menor tendência à concentração em

um dado espaço, ou seja, o uso das políticas de diversificação. O CL é analisado seguindo o

seguinte critério: quanto mais próximo de 0, o setor estará distribuído regionalmente de forma

semelhante ao conjunto de todos os setores.

No entanto, as três condições são importantes em uma análise de CL, que são: setores

com baixo, médio e alto CL. CL até 0,2000 são da faixa Baixa; os da CL igual 0,2001 até 0,4000

são da faixa Média e os da CLs> 0,4000 são considerados da faixa Alta.

6 Para Alves (2016), é comum a utilização do QL por diferentes autores e países, como: North (1977), Blakely e

Leigh (2010) dos Estado Unidos; Delgado e Godinho (2011) de Portugal; Haddad (1989) e Lodder (1974) do

Brasil, vistos como pioneiros; e outros que utilizam o QL em seus estudos, como Suzigan, Garcia e Furtado (2005),

Ferrera de Lima (2006), Paiva (2006) e Alves (2012).

99

𝐶𝐿𝑖 =∑ (| .

𝑗𝑒.𝑖_

.𝑗𝑒|)𝑖

2 (2)

Em que:

.𝑖𝑒

.𝑗 = a distribuição percentual de Valor Bruto da Produção na região;

.𝑗𝑒

.𝑖 = distribuição percentual de Valor Bruto de Produção setorial entre as regiões.

A equação é dada por somatório, para todas as regiões, da participação percentual do

setor i da região j, menos a participação percentual da região de referência j, divisão por 2.

Por outro lado, o Coeficiente de Redistribuição (CR) analisa a distribuição espacial

do emprego do setor i que se alterou no período de análise, ano 1 e 2. E sua análise permite

compreender se existe um padrão de concentração ou dispersão espacial ao longo do período

estudado. O critério é se próximo de 0 não terão ocorrido mudanças significativas no período

analisado e se próximo a 1 as mudanças terão sido expressivas.

𝐶𝑅𝑖 =∑ (|𝐴𝑛𝑜

𝑗𝑒1𝑖_𝐴𝑛𝑜

𝑗𝑒2𝑖 |)𝐽

2 (3)

O CR é a somatória da participação percentual do setor i da região j sobre a região de

referência, no ano zero, menos a participação percentual do setor i da região j sobre a região de

referência, dividido por dois (02).

Assim, como os indicadores anteriores, o Coeficiente de Especialização (CE) analisa

se as estruturas produtivas das regiões (países da União) são similares à estrutura das atividades

produtivas da região de referência (UEMOA). A forma de examinar é comparar a estrutura

produtiva da região j com a estrutura produtiva da UEMOA. Se esta for próxima de 0, a região

tem composição setorial semelhante à da UEMOA e, se for próximo de 1, a região apresenta

sua diferença com a da região de referência. No entanto, essas possíveis mudanças podem ser

justificadas pela elevação de grau de especialização em atividades ligadas a um determinado

setor ou, simplesmente, estar com uma estrutura de emprego diferente da composição setorial

da região da UEMOA.

𝐶𝐸𝑗 =∑ (| .

𝑖𝑒.𝑗_ .

𝑖𝑒|)𝑖

2 (4)

100

O CE comporta a somatória de todos os setores, da participação percentual do setor i na

região j, menos a participação percentual do setor i na região referência, dividido por dois.

Por fim, ao calcular o Coeficiente de Reestruturação (CReest.), usou-se o mesmo

procedimento para o cálculo deste indicador como foram os anteriores, tudo com o tento de

identificar padrões regionais de crescimento e avaliar as estruturas produtivas. De modo geral,

a análise deste indicador implica saber se as estruturas produtivas das regiões alteraram no

período de análise do ano (1991 - T0 e 2001-T1) e do segundo grupo do ano (2010-T0 e 2016-

T1).

O modo de interpretar os resultados observados foi considerar: se o valor de CReest. foi

próximo de 0, considera-se que não houve mudanças na composição setorial da região. E, se

foi próximo de 1, indica então que houveram mudanças significativas nos períodos analisados.

A sua formula é apresentada como segue:

𝐶𝑅𝑒𝑒𝑠𝑡𝑗 =∑ (|

𝑇0

𝑖𝑒𝑗_𝑇1

𝑗𝑒𝑗|)𝑖

2 (5)

O CReest. é o somatório de todos os setores da participação percentual do setor i na

região j no ano 0, menos a participação percentual do setor i na mesma região no ano 1. Como

assinala Haddad (1989) e Delgado e Godinho (2011), o CReest. relaciona a estrutura da

variável-base em um a região j entre dois períodos, para avaliar a mudança ocorrida no grau da

especialização desta região.

O CR mostra se ocorreu alteração na estrutura produtiva da região j durante um

determinado período de tempo escolhido para a avaliação. O autor argumenta que, se houver

alteração na estrutura produtiva, uma das explicações plausíveis apontará que a região j passou

a se especializar em um determinado setor i (Alves, 2012).

4.3 A ANÁLISE E O MAPEAMENTO DA VULNERABILIDADE (VAM)

A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM) é uma ferramenta de informação

para a concepção, gestão e avaliação dos programas de ajuda e desenvolvimento do Programa

Alimentar Mundial (PAM) em diferentes países em que opera. Assim, com a VAM, conseguem-

101

se produzir séries de resultados destinados a informar na tomada de decisões sobre segurança

alimentar (PAM, 2005, 2010).

A análise e o consequente estudo da vulnerabilidade das populações são funções e

responsabilidade da PAM. A vulnerabilidade é definida por PAM, como a probabilidade de um

declínio agudo nos níveis de acesso ou consumo de alimentos, o acesso a serviços básicos e as

informações abaixo das condições mínimas das necessidades de sobrevivência (PAM, 2005,

2010).

Tal é provocado por vários fatores de risco: seca, conflito, flutuações extremas dos

preços e processos socioeconômicos que reduzem a capacidade das pessoas de lidarem ou

reagirem às crises. O mapeamento da vulnerabilidade permite conhecer de forma espacial a

distribuição possível de observar os espaços afetados por diferentes ações que os levaram à

vulnerabilidade, que poderão ou continuarão a afetar as pessoas, há importância de conhecer

espaços afetados de forma a direcionar as políticas públicas e planejar intervenções (PAM,

2010).

A VAM, segundo a literatura, já é aplicada pela PAM em diferentes países. É uma

ferramenta para identificar o grau ou o nível da vulnerabilidade e da insegurança alimentar.

Para seu cálculo, segundo FSIN (2017), foi desenvolvida a Classificação Integrada da Fase de

Segurança Alimentar (IPC), inicialmente na Somália, pela Unidade de Análises de Segurança

Alimentar da Somália (FSAU, em inglês). Ela passou a ser aplicada nos países africanos e

depois na Ásia e América do Sul. Na Bolívia, segundo Cuesta, Edmeades e Madrigal (2011), a

VAM é uma ferramenta para identificar o grau da vulnerabilidade no nível municipal e já é bem

conhecida e aceita nesses países.

Pelas informações da PAM (2010), até aquela data, o IPC já estava introduzido em um

total de 14 países na África Subsaariana, no Sudeste Asiático e em alguns países na América

Latina. Como o IPC é conjunto de informações padronizados é, assim, destinado para fornecer

“moeda comum” para classificar a magnitude e a gravidade da insegurança alimentar. O PAM

e a FAO e outros sete parceiros trabalharam para desenvolver esta Classificação Integrada de

Fases de Vulnerabilidade e Segurança de Alimentos (IPC). No processo da construção, pode-

se seguir duas fases: a) apresentação dos indicadores e b) a construção de modelo VAM.

Para construção da VAM, serão consideradas as 70 regiões administrativas dos sete

países da UEMOA. Mas, deste total das regiões, o cálculo da VAM incidirá o foco principal nas

regiões dos sete países que apresentaram dados suficientes para a análise. Dito isto, vale

destacar de que a UEMOA é composta por oito países, mas pela falta de dados suficiente para

102

a análise, a República da Costa do Marfim não pode fazer parte, visto que das variáveis exigidas

para a análises da VAM, neste país, só se conseguiu 20% dos dados.

O Quadro 02 apresenta os países e as principais regiões administrativas que foram objeto

de análise.

Quadro 02 - As regiões administrativas dos países da UEMOA 2017

PAÍS REGIÃO ADMINISTRATIVA Total de

regiões

BENIN Alibori, Atacora, Atlantique, Borgou, Couffor, Collines, Dongo, Littoral, Mono,

Oueme, Plateau e Zou. 12

Burkina Faso Boucle du Mouhoun, Cascades, Centre, Centre-Est, Centre -Nord, Centre-Ouest,

Centre-Sud, Est, Hauts-Bassins, Nord, Plateau, Central, Sahel, Sud-Ouest. 14

Guiné-Bissau Bafata, Biombo, Bolama, Cacheu, Gabú, Oio, Quinara, SAB e Tombali. 9

Mali Bamako, Gao, Kayes, Koulikoro, Kidal, Mopti, Ségou, Sikasso e Tombouctou. 9

Níger Agades, Diffa, Dosso, Maradi, Niamey, Tahoua, Tillaberi e Zinder. 8

Senegal Dakar, Diourbel, Fatck, kaffrine, Kaolack, Kedougou, Kolda, Louga, Matam,

Saint-Louis, Sedhiou, Tambacoundda, Thies e Ziguinchor. 14

Togo Centrale, Kara, Maritime, Plateaux e Savanes. 5

Total 71

Fonte: elaborado por autores (2017).

No Quadro 02, estão às regiões administrativas dos países da UEMOA, de que serão

analisados os níveis da vulnerabilidade populacional. São no total 69 regiões administrativas

que servirão como amostra no cálculo de AF e depois na análise VAM para cada uma das

regiões.

Nesta fase, os dados são secundários e foram coletados nos bancos de dados dos

institutos nacionais de estatística ou órgãos semelhantes de cada país: Institut National de la

Statistique et de l'Analyse Economique du Bénin (INSAE); Institut National de la Statistique et

de la Démographie du Burkina Faso (INSD); Instituto Nacional de Estatística da Guiné-Bissau

(INE); Direction Nationale de la Statistique et de l'Informatique du Mali (DNSI); Direction des

Statistiques et des Comptes Nationaux du Niger (DSCN); Agence National de Statistique et

Demographique du Senegal(ANSD);Institut National de la Statistique et des Etudes

Economiques et Demographiques du Togo (INSEED) e FAO, BAD, Banco Mundial e PAM.

a) Apresentação dos indicadores

A PAM e a FAO desenharam as cinco etapas de vulnerabilidade, iniciando de um, a

mais baixa vulnerabilidade, até cinco, a mais alta. E foi assim apresentado, onde: 1 = muito

103

baixo; 2 = baixo; 3 = médio; 4 = alto; e, 5 = muito alto. Segundo a mesma categoria, Cuesta,

Edmeades e Madrigal (2011) desenharam os mesmos níveis para cada município da Bolívia e

atribuíram valor de 1 para os municípios com nível da VAM entre 4 e 5 e de 1, 2 e 3 caso

contrário 0.

No caso da VAM, são fases, mas, como Cuesta, estas fases se tornaram valores. Os

valores representam cada região de acordo com seu nível da vulnerabilidade e da insegurança

alimentar. No Quadro 03, são apresentadas as fases segundo a classificação da PAM (2010) e

do IPC (2012).

Quadro 03 - Significado das categorias de Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade - VAM

Fonte: Bolívia (2008); PAM (2010); IPC, (2012); FSIN (2017).

De acordo com a Quadro 03, no caso, a fase 1 é a que representa o nível de

vulnerabilidade à insegurança alimentar muito baixo. Neste ponto, a região ou município

oferece a capacidade rápida de recuperação e o baixo nível de risco à insegurança alimentar.

Na fase 2, ainda é considerado baixo o nível de vulnerabilidade à insegurança alimentar,

também com a alta capacidade de resposta e o baixo nível do risco. A fase 3 representa ponto

de alerta, como mostra o Quadro 7, apresenta o nível médio da vulnerabilidade à insegurança

alimentar. E, ainda, possui a capacidade de resposta média e o risco médio da vulnerabilidade

à insegurança alimentar. A fase 4 já é o momento crítico, apresenta nível de vulnerabilidade

alta, como também, baixa capacidade de resposta e alto nível de risco. A última, a fase 5, é a

104

etapa da fome e da calamidade, representa o nível alto de vulnerabilidade e baixa capacidade

de resposta, com alto nível do risco da insegurança alimentar (BOLÍVIA, 2008; FSIN, 2017).

Para Cuesta, Edmeades e Madrigal (2011), a VAM é construída com dados de nível

comunitário usando análise de componentes principais. O método que foi adotado aqui é a

Análise Fatorial (AF) de componentes principais. Para esses autores, tal método cria variável

resumo (fator subjacente) que tem a capacidade de representar as variáveis utilizadas no

modelo. No entanto, a AF não tem restrições quanto aos modelos lineares multivariados

baseados na normalidade e na multicolinearidade, pelo contrário, a AF requer apenas variáveis

que estão significativamente correlacionadas entre si, deste modo, assegura a obtenção de um

índice de resumo que represente essas variáveis.

Os indicadores utilizados para cálculo da VAM são: a Disponibilidade, o Acesso, o

Consumo (utilização) dos alimentos e a Instabilidade. Cada indicador tem as suas respectivas

variáveis, como listado no Quadro 8. A Disponibilidade representa a quantidade de alimentos

disponíveis a nível nacional, regional e local, indica a capacidade de suprimento do grupo frente

aos requisitos da população que dependem da produção local, regional ou nacional ou a

dependência da importação. É, de tal modo, determinado pela: estrutura da produção; sistema

de distribuição; fatores produtivos (terras, crédito, água, tecnologia, recursos humanos);

condições de ecossistema; política de produção e comércio; e conflitos sociopolíticos

(BOLÍVIA, 2008; PAM, 2010; IPC, 2012).

De outro lado, encontra-se uma questão muito importante, que é o Acesso ou a

acessibilidade. Este indicador aponta a possibilidade de todas as pessoas terem a oportunidade

de alcançarem os alimentos ou serviços básicos para comprarem ou os obterem com facilidade

na sua comunidade ou regiões. Como determinantes principais estão níveis de distribuição de

renda e preços de alimento. O outro indicador é o Consumo (a utilização). Esse indicador

apresenta os alimentos e outros serviços básicos que as pessoas demandam, assim, ele está

relacionado com as preferências das pessoas, a cultura, a atitude e a prática etc. (PERÚ, 2012;

IPC, 2012; GUATEMALA, 2012).

A Instabilidade requer muito sobre a questão de acesso sem interrupção por algum

problema relacionado à questão climática, econômica, política e ações sazonais que afetam a

segurança alimentar e populacional. Neste sentido, o conceito da instabilidade tende a englobar

a dimensão da disponibilidade e do acesso (BOLÍVIA, 2008; IPC, 2012). No entanto, as

populações das regiões são normalmente atingidas por diferentes condições que afetam a

estabilidade de acesso e a compra de alimentos e serviços.

105

Os países da UEMOA são muito afetados pelas ações ligadas à instabilidade, por

exemplo a questão política na Guiné-Bissau, Costa do Marfim, Níger e Mali; a questão

climática na Guiné-Bissau, no Senegal, Níger e no Mali. No Quadro 04, apresentam-se as

variáveis que compuseram os indicadores e foram aplicados nas AF., e posteriormente

reaplicados na análise do VAM, sendo só naqueles que foram significativas.

Quadro 04 - Indicadores para a construção de índice VAM. INDICADORES VARIÁVEIS

DISPONIBILIDADE

(OFERTA)

% área plantada na região - APLR

% de famílias com terras agrícolas - FCTA

% de famílias com título terra - FCTT

% da produção de algodão - PALG

% da produção de inhame - PIN

% da produção de caju - PCA

% da produção de arroz - PARO

% da produção sorgo - PSOR

% da produção milho - PMIL

% da produção e consumo de carne bovina - PCARBOV

% da produção de carne de cabra e de ovelha - PCCA

% da produção e consumo de peixe - PCPEX

% das reservas alimentar - PRAL

% transporte para regiões centrais - TANSREG

Produto Interno Bruto per capita da região (no poder de compra equivalente) - PPER

ACESSO

% Pobreza extrema monetária – PEXT

% Pobreza multidimensional – PMD

% Habitação com piso de terra (Censo de População e Habitação 2009) - HPTER

% Habitação com telhado metal - HTELM

% Habitação construído com blocos terra - HBLTR

% Habitação construído com bloco/tijolo - HBL-TI

% Habitação sem eletricidade - HSELTR

% Habitação iluminada com energia solar - HILES

% de estradas pavimentadas em estradas totais - ESPV

% das estradas asfaltadas na região - ESASF

% Família com acesso à internet

% Família beneficiada com crédito – FBCR

CONSUMO

Taxa de analfabetismo de mulheres (censo) – TXANL

% Mulheres de 15-45 anos com primário incompleto (censo) – M15PRINC

% Chefe da família sem nível de instrução (Rural) CFSNI

% Os agregados familiares cozinham com lenha - AGFCLEN

% Os agregados familiares cozinham com carvão (Censo de População e Habitação) –

AGFCARV

% População rural (Censo de População e Habitação) - POPR

% das mulheres chefes da família na agricultura - MCFA

% das mulheres nas famílias sem nível de instrução - MFSI

% Acesso à água em casa - ACSA

106

% Acesso à torneira de água em outro lugar - TAOL

% Acesso à fonte ou TANQUE de água - FTA

% Acesso à instalações de saneamento foça - AISANI

% Acesso à saneamento na natureza - ASANT

% de eliminação de lixo por depósito selvagem/natureza - ELDSEVG

% de crianças com menos de 5 anos de idade com baixo peso – CR5ABP

% de adultos com baixo peso - ACBP

% da associação nas aldeias - ASCOM

% postos de saúde – POSAUD

% de pontos de armazenamento - PARMZ

INSTABILIDADE

Estabilidade política e ausência de violência / terrorismo – ESP

% Seca que atinge a região - SEC

% Inundação que atinge região - INU

% Choque de preços - CHPR

% Infertilidade do solo - INFSOL

% Erosão e degradação de solo - DSOL

sem choque na região - SECH

Índice Ibrahim de Governança Africana (IIAG) – nacional.

Fonte: elaborado por autor (2017), adaptado do PAM (2008); IPC (2012); Perú (2012);

Guatemala (2012).

O Quadro 04 apresenta os indicadores e as variáveis para a construção de VAM. Depois

da apresentação dos indicadores, segue-se com a construção de modelo metodológico.

b) a construção de modelo VAM

Para a construção da VAM, foi selecionada a Análise Fatorial (AF) de componentes

principais por oferecer as condições para explicar cada um dos indicadores. Após o cálculo do

indicador, por exemplo disponibilidade, por meio da AF, constrói-se o subíndice, o mesmo

processo foi realizado para todos os outros indicadores. Mas, antes, vale entender bem o sentido

da aplicação de AF neste e em diferentes trabalhos em que, de certa forma, o método já foi

utilizado. Para Kubrusly (1987), AF tenta reproduzir de forma ótima a correlação entre as

variáveis originais. O método foi introduzido por Charles Eduard Spearman, psicólogo de

formação, no início de século XX, em 1904, no estudo da correlação entre a pontuação de testes

de estudante, e a relevância de agrupar a inteligência em um fator.

Para Vicini (2005), a AF é um método construído para ajudar a determinar os fatores

existentes em um conjunto de dados e é assim aplicado para determinar que teste, ou que

variáveis estão ligados a que fatores. Conforme Aranha e Zambaldi (2008) e Amaral (2014),

AF é uma técnica de análises multivariadas que têm como objetivo explicar, de certa forma, as

107

correlações entre um conjunto maior ou grande de variáveis, transformado em alguns grupos

de pequenas variáveis aleatórias denominadas fatores, como apresenta a Figura 15.

Figura 15 - Ilustração da equação e fatoração de Análise Fatorial (AF)

Fonte: Amaral (2014).

Como ilustrado na Figura 15, o método de AF é muito útil, segundo Perú (2012), para

resumir conjuntos de variáveis em um único índice, isso com perdas reduzidas de informações.

Assim, é usado para produzir mapas em diferentes níveis de regiões geográficas, visto que não

tem restrições quanto aos modelos lineares multivariados que se baseiam na normalidade e na

multicolineariedade. No entanto, o AF requer, assim, que variáveis que são significativamente

correlacionados entre si permitam a obtenção de índice que representa estas variáveis. Para a

construção de subíndices, como ilustrado na Quadro 6, o procedimento foi iniciado com a

construção de índice de disponibilidade. Depois de tratamento dos dados, segue-se com a

construção dos subíndices que foi iniciada pelo cálculo de AF. No cálculo de AF, o primeiro

procedimento é o cálculo das correlações. Para fazer este cálculo de matriz de correlação,

conforme Kubrusly (1987), seguiu-se o processo com duas abordagens: a análise fatorial R e a

análise fatorial Q. Neste trabalho, seguiu-se com a análise fatorial R, por ser aquela que

consegue calcular as correlações entre as variáveis. Assim, para Kubrusly (1987), a matriz R

pode ser representada como segue.

108

Dessa forma, o objetivo da AF, neste caso, segundo Kubrusly (1987), sendo n as

variáveis (𝑋1, 𝑋2, ..., 𝑋𝑛) e a matriz das correlações R determina os coeficientes dos fatores,

assim melhor reproduzem as correlações entre estas variáveis. E depois da construção da matriz

de correlação, o passo seguinte foi a extração dos cofatores iniciais. A forma ou os métodos de

extração dos fatores são vários e um destes métodos é conhecido como componentes principais

(NOGUEIRA, 2012). Para Kubrusly (1981), o método de componentes principais especifica

quantos são os fatores e quanto cada variável original é realmente uma medida para cada um

deles. Em seguida, deve-se aplicar a estatística chave, o teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).

Segundo Aranha e Zambaldi (208) e Nogueira (2012), o KMO deve variar entre 0 e 1. Assim,

quanto maior for, melhor será a correlação entre as variáveis e também a qualidade da análise

(AF).

Na sequência de cálculo de AF, o próximo passo foi a construção de autovalores da

matriz de correlação e seu ordenamento em ordem decrescente. Neste caso, houve a

demonstração da variância total explicada pelas dimensões com base na retenção dos valores

superiores a uma unidade (1). Assim, segue-se para a estimação de matriz de cargas fatoriais.

Nesta pesquisa, a carga fatorial é entendida como um número decimal, que pode ser positivo

ou negativo e na maioria das vezes a soma das cargas é maior do que um. A sua função, segundo

Vicini (2005), é expressar o quanto um teste, as variáveis assim observadas estão saturadas em

um fator só.

No entanto, o trabalho conta com quatro indicadores para determinação

(Disponibilidade; Acesso; Consumo e a Instabilidade) da Análise do Mapeamento da

Vulnerabilidade e estes indicadores tem cada um suas variáveis selecionadas para compor a

VAM. Os dados levantados das variáveis do indicador Disponibilidade são 15; e de Acesso 12;

de Consumo são 20; e por fim da instabilidade são 8, totalizando 55.

Mas, entre estas variáveis, alguns se tornaram difíceis de se encontrar os dados. Em um

dos casos, há dados para as regiões em um dos países e para esta mesma variável não foi

possível encontrar os dados nas regiões de outros países; há outros casos em que nenhuma das

regiões dos oito países houver os dados (caso do PIB per capita e Índice Ibrahim de Governança

Africana) e outras de que os dados só podiam ser encontrados em um país da região (Caso de

pontos de armazenamento e Estabilidade política e ausência de violência/terrorismo).

Com esta situação, é preciso excluir as variáveis em que em nenhuma das regiões dos

oito países se conseguiu os dados. Deixando esta fase, depara-se com outra situação, ou seja,

percebeu-se que para a República de Costa do Marfim, das 55 variáveis determinadas para o

estudo, só foi possível conseguir 11, ou seja, 20% dos dados.

109

O passo seguinte foi trabalhar sem a República da Costa do Marfim, deste ponto em

diante, falar-se-á só dos sete países e não mais oito pela exclusão da Costa do Marfim. Com a

retirada de um dos países, a situação mais preocupante nesta altura era quanto aos dados

faltantes, entre os dados considerados possíveis para a execução da análise, ainda restavam

alguns países para os quais não se conseguia dados de algumas variáveis. Mesmo que algumas

variáveis sejam vistas como importantes na construção da análise, era necessária, de alguma

forma, eliminar aqueles que haviam desfalque de até três países. Então, assim foram eliminadas

as variáveis que para ao menos em três países não havia dados para então realizar a análise.

Portanto, nesta primeira fase de selecionar variáveis com dados compatíveis para

análise, foram eliminadas seis variáveis da Disponibilidade (Oferta), das 15 variáveis iniciais

restaram então nove (09) e nenhuma do Acesso foi retirada, permanecendo com as 12 variáveis.

Também foi eliminada uma (01) variável do Consumo, das vinte (20) restaram 19 e, por fim,

cinco (05) da Instabilidade, das oito (08) restaram então três (03). Terminando esta segunda

fase de eliminar as variáveis que apresentaram falta de dados, agora seguem-se as

recomendações de Hair et al. (2009), sobre as diferentes formas de aproveitar as planilhas com

dados indispensáveis faltando.

As variáveis com 15% de dados perdidos ou menos são candidatos para eliminação, ele

mesmo afirma que também há níveis mais elevados (20% a 30%) que muitas vezes são

possíveis de serem remediados. O que se deve levar em consideração, segundo ele, é ter certeza

de que a diminuição nos dados perdidos é grande demais para justificar a eliminação. Neste

caso, o importante é conciliar os ganhos da eliminação de variáveis dos dados perdidos versus

a redução de tamanho de amostra, esse último não é o caso que se encaixa neste trabalho. O

processo da eliminação não afeta o tamanho da amostra (Hair et al., 2009).

Posto isso, o reconhecimento de que existem dados perdidos que precisam ser

eliminados ou substituídos leva ao entendimento de que o trabalho ocorre na tentativa de ajustes

que permitam a robustez do trabalho. Depois de eliminar as variáveis com dados perdidos e

ainda perceber que a amostra continua com dados perdidos, mas que se encaixam fora da

condição de eliminação, Hairt et al. (2009) estabelece quatro (04) processos para aproveitar os

dados perdidos, que são: atribuição de um processo de perda de dados MRA; atribuição de um

processo de perda de dados MCAR; atribuição usando apenas dados válidos; e atribuição

usando valores de substituição. Este último recai como a escolha relevante para este trabalho.

A atribuição usando valores de substituição é a segunda forma de atribuição envolvendo

a substituição e, dentro dessa categoria, podem ser classificados quanto: à possibilidade de

usarem valores conhecidos ou calcularem valores a partir de outras observações. Neste trabalho,

110

optou-se pela aplicação de cálculo de valores da substituição pela média. Essa opção advém do

fato de ser o método mais utilizado, o qual consiste na troca dos valores perdidos de uma

variável pelo valor médio daquela variável, baseando em todas as respostas válidas, ou seja, as

observações válidas da variável.

No entanto, essa opção, apesar de amplamente utilizada, tem diversas desvantagens:

primeiro, conforme Hairt et al. (2009), subestima o valor de variância, pelo emprego do valor

médio para todos os dados perdidos; seguindo a real distribuição de valores, fica distorcida;

terceiro, o método compromete a correlação observada. Entretanto, tem a vantagem de ser fácil

aplicação e fornecer todos os casos com informações completas. As caraterísticas e o formato

final desse cálculo podem ser observados no Anexo III. Posto isto, segue-se o cálculo de AF e

neste trabalho o método escolhido, como já mencionado, é a Análise dos Componentes.

O cálculo de AF foi feito separado para cada indicador, iniciando pela Disponibilidade,

Acesso e, por fim, Consumo e Instabilidade juntos, tendo a recomendação de se observar a

Medida Kaiser-Meyer (KMO) antes de prosseguir com a análise. No caso dessa medida, a

literatura considera razoável a partir de 0,50; boa de 0,60 até 0,80; e ótimo de 0,81 a 1,00. A

preocupação inicial era ter um KMO acima de 0,50, que garantisse a necessidade ou o aceite de

que os dados têm condições de serem utilizados para AF. Tendo esta confirmação de que o

KMO é bom, procedeu-se a análise.

Segundo o critério observado, foi o teste de esfericidade de Bartlett, para observar o

valor de Qui-quadrado e graus de liberdade e depois considerar o valor de Sign < 0,5. Este

último, estatisticamente significante indica que as correlações entre as variáveis são

suficientemente significantes para continuar com a análise, neste caso, a Sign, apresentados na

análise dos quatro indicadores (Disponibilidade, Acesso, Consumo e Instabilidade) foram 0,00

< 0,50. Porém, vale também destacar que, pelo número reduzido de variáveis que apresentaram

dados suficientes para a análise, o indicador Instabilidade não teve condições de ser rodado

isoladamente, neste caso, optou-se para agrupá-lo em uma só planilha e rodar junto com o

Consumo.

Diante disso, no processo para rodar os dados, a literatura recomenda diferentes formas

de precaução, entre elas, além da solicitação de KMO e Bartlett: a escolha de forma de extração

dos dados, a matriz de correlação e de comunalidades exige assim a solução fatorial rodada e

sem rodar, o gráfico de sedimentação e, por fim, a extração de dados em base de autovalores;

em seguida, o formato de Rotação, optou-se por rotação Oblíqua, partindo de pressuposto de

que deve haver relação entre as variáveis que compõem o indicador. E se decidiu a escolha de

111

saída Promax, que é considerada muito eficiente quando se fala das relações entre as variáveis,

melhor que a Varimax, que indica ou sinaliza a independência total entre os fatores ou variáveis.

A rotação oblíqua representa o agrupamento de varáveis com maior precisão, que sugere

o resultado do fator em que o eixo fatorial rotacionado está mais próximo do respectivo grupo

de variáveis. Por outro lado, pode se dizer que a rotação oblíqua permite às variáveis ou os

fatores mais correlacionados manterem independência entre os fatores rotacionados (Hair et al.,

2009).

Outro caso importante que vale apenas sinalar foi a da opção da saída dos valores, em

que se sinaliza o caso de incluir ou de excluir os casos, a decisão foi excluir casos seguindo a

lista e suprimir pequenos valores menores do que 0,50. Segundo o Hair et al. (2009), ao se

interpretar fatores, é necessário decidir sobre quais cargas fatoriais vale a pena considerar.

Os autores sinalizam que a primeira coisa que se deve fazer (ao observar a matriz de

carga fatorial) é prestar atenção na significância prática das cargas fatoriais. Como uma carga

fatorial é a correlação da variável e do fator, a carga ao quadrado é a quantia de variância da

variável total explicada pelo fator. Então, uma carga de 0,30 explica aproximadamente 10% da

variância e uma de 0,50 explica 25% da variância por fator. Neste caso, a carga fatorial deve

ceder 0,70 para que o fator consiga explicar 50% da variância de uma variável (HAIR et al.,

2009).

Assim, seguindo este pressuposto, analisou-se a matriz padrão da carga fatorial,

lembrando que os indicadores (Disponibilidade e Acesso) foram rodados separadamente,

exceto os indicadores de Consumo e Instabilidade, que foram rodados juntos pelo número

reduzido das variáveis da Instabilidade (03), por não permitirem que fossem rodados

separadamente, optou-se então por juntá-los, visto que seus KMO eram inferiores a 0,500 se

analisados separadamente. Na análise do primeiro indicador, a Disponibilidade, apresentou-se

o KMO (0,616) considerado razoável para prosseguir com AF; o teste da esfericidade de

Bartlertt, com a Sign 0,000, demonstrando a significância estatística de que a matriz de

correlação tem correlação significantes entre pelo menos algumas das vaiáveis.

Posto isso, seguiu-se a observação, agora com a matriz de comunalidade, em que a

variável Produção do Sorgo teve valor 0,361 e Produção de Arroz 0,406, as outras sete variáveis

tiveram valores acima de 0,600. Na análise de comunalidade, quanto mais o valor for próximo

de 1, mais apresenta a correlação com as outras variáveis. Em seguida, analisou-se a matriz de

Componente padrão, que apresentava as cargas fatoriais significativos, exceto a variável

Produção de Carne Bovino (PCARBOV_DIS) e Famílias com Terras Agrícolas (FCTA), que

demostraram duas cargas significativas (chamada variável cruzada).

112

No entanto, o Hair et al. (2009) aconselham o uso de métodos que eliminam as cargas

cruzadas, mas ao persistirem a única saída é eliminar a variável. Seguindo este argumento,

decidiu-se eliminar as duas variáveis e, na segunda rodada, o teste de KMO ficou com valor de

0,655, um pouco maior do que o anterior 0,616. O teste de Bartlett também permaneceu com

0,000, permitindo a significância estatística para proceder com a AF.

A análise de matriz da comunalidade mantém as duas variáveis com valores menores

do que 0,500 (a Produção do Sorgo 0,344 e a de Arroz 0,452), o Transporte na Região

(TANSREG_DIS) que na análise anterior tinha valor acima de 0,700 caiu para 0,269 e as outras

mantiveram-se com valores acima de 0,600. Por fim, a matriz de componente padrão,

apresentou seis valores significativos das cargas fatoriais excluindo automaticamente a

variáveis TANSREG_DIS pela insuficiência de valor, seguindo critério inicialmente

mencionado de excluir valores menores que 0,500.

No segundo momento, foi iniciada a análise da indicador Acesso. Seguindo os mesmos

passos, na primeira rodada, o KMO foi 0,581, em todo caso, é bom, considera-se

estatisticamente significativo para proceder com o trabalho. Além de KMO, o teste de

esfericidade de Bartlett, apresenta grau de liberdade de 66, e Sign (0,000). No entanto, ao se

observar a matriz de componente padrão, os valores de cofatores de três variáveis ficaram

negativos (HBLTU_ACE -0,889; HSELTR_ACE -0,637 e HTELM_ACE -0,584). A decisão

nesta altura foi retirar as três e rodar o teste novamente.

No entanto, ao serem removidas as três variáveis e rodar o modelo novamente, o

resultado apresentou o KMO maior (0,615), o teste de esfericidade de Bartlett, o grau de

liberdade se mantém (36), a Sign também (0,000). A matriz da comunalidade apresentou um

valor menor do que 0,600 (FSASF_ACE 0,365), as outras nove variáveis estão acima de 0,600,

mostrando a correlação de cada uma das variáveis em relação as outras do mesmo indicador. A

matriz padrão de componentes apresentou cofatores positivos e maiores do que 0,700.

Na sequência, fez-se a análise de indicadores de Consumo e da Instabilidade rodados

juntos, pelo fato já apresentado anteriormente, de que a instabilidade só tem três variáveis, e se

achou prudente rodá-las juntas. Na primeira vez, o KMO dos dois indicadores deu 0,556, o teste

de esfericidade de Bartlett, com a Sign (0,000). Na análise da matriz padrão, algumas variáveis

nesta primeira rodada apresentaram valores da carga fatorial cruzadas (SEC_INS; ACSA_CNS)

e também valores de cofatores negativos (AGFCLEN_CONS -0,886; FTA_CONS -0,501;

ASANT -0,561 e ACSA_CONS -0,688).

Igualmente, retiradas as variáveis com cofatores cruzadas, na segunda rodada o KMO,

caiu 0,522 a esfericidade de Bartlett, grau de liberdade caiu de 210 para 171, a Sign permanece

113

(0,000). A matriz de comunalidade apresentou valores acima de 0,500. A matriz padrão de

componentes nesta segunda rodada apresentou novamente uma variável com cargas fatoriais

cruzadas (FTA_CONS) e ainda com vários valores negativos (AGFCLEN_CONS;

FTA_CONS; ELDSEVG_CONS; ASANT_CONS; ACBP_CONS).

Na rodada três, com a eliminação de FTA_CONS, os valores de KMO permaneceram

(0,526) e a esfericidade de Bartlett continuou o valor da Sign e o grau de liberdade caiu para

153. A matriz da comunalidade apresentou todos os valores acima de 0,500. Neste ponto, a

matriz padrão deixou de ter valores de cofatores cruzados e ainda permaneceu com valores

negativos, assim se decidiu acolher só valores positivos e não seguir com a nova rodada no

sentido de que qualquer variável retirada deixa o KMO menor do que 0,500.

Neste ponto, a construção de indicadores deve ser retomada. No entanto, o indicador

disponibilidade inicialmente mencionado pode ser calculado da seguinte forma: já com o

cálculo de Cargas Fatoriais terminado, deve servir como peso a ser multiplicado por cada uma

das variáveis que afetaram a construção dos coeficientes mais altos dos fatores, como

apresentado no Quadro 05.

Quadro 05 - As expressões matemáticas para cálculos dos Indicadores e da VAM.

Fonte: elaborado por autor adaptado de Bolívia (2008) e Perú (2012). Nota: id = Indicador de disponibilidade; Ia= Indicador de acesso; Ic = Indicador de consumo; Ii = Indicador de instabilidade; ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑑 = soma das X variáveis do Indicador da disponibilidade; 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑑 = carga fatorial da variável X da disponibilidade; ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑎

= soma das X variáveis do Indicador de acesso; 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑎 = a carga fatorial da variável X de acesso; ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑐 = somo das X variáveis

do Indicador de consumo; 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑐 = a carga fatorial da variável X de consumo; ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑖 = soma das X variáveis do Indicador da

instabilidade; 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑖 = a carga fatorial da variável X da instabilidade. % 𝑋𝑣𝑖𝑑 = a % da variável X do Indicador da disponibilidade;

% 𝑋𝑣𝑖𝑎 = a % da variável X do acesso; % 𝑋𝑣𝑖𝑐 = a % da variável X de consumo; % 𝑋𝑣𝑖𝑖 = a % da variável X da instabilidade.

De tal modo, as variáveis como as ilustradas no Quadro 05 na construção de Indicador

disponibilidade podem ser, por exemplo: % da energia elétrica, % da produção alimentar, % de

terras aráveis equiparados para irrigação, o consumo per capita entre outros.

Igualmente, o mesmo procedimento serve para a construção de indicador de Acesso com

base em suas variáveis, como: % da pobreza extrema, habitação com ou sem drenagem de

Indicadores Equação Equação dos pesos das Cargas fatoriais

Id Id = ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑑 /𝑛 𝑋𝑣𝑖𝑑 = ∑ 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑑 𝑥 % 𝑋𝑣𝑖𝑑

Ia Ia = ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑎 /𝑛 𝑋𝑣𝑖𝑎 = ∑ 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑎 𝑥 % 𝑋𝑣𝑖𝑎

Ic Ic = ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑐 /𝑛 𝑋𝑣𝑖𝑐 = ∑ 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑐 𝑥 % 𝑋𝑣𝑖𝑐

Ii Ii = ∑ 𝑋𝑣𝑖𝑖 /𝑛 𝑋𝑣𝑖𝑖 = ∑ 𝑐𝑓𝑋𝑖𝑖 𝑥 % 𝑋𝑣𝑖𝑖

VAM VAM = ∑(𝐼𝑑 + 𝐼𝑎 + 𝐼𝑐 + 𝐼𝑖)

114

qualquer tipo, % de habitação com piso de terra, % habitação sem eletricidade, % estradas

pavimentadas em relação aos totais das estradas etc.

Da mesma forma, o cálculo de AF com o indicador Consumo, a construção segue os

próprios procedimento com as variáveis como: % de acesso de fontes com água potável; % de

mulher de 15-45 anos com primário completo; % de chefe da família com primário completo,

assim por diante.

Por último, no cálculo da AF de indicador Instabilidade, suas variáveis são: estabilidade

política; Choque dos preços; Seca e Inundações etc., só para apresentar algumas e são mais

detalhadas no Quadro 04. Assim, esse procedimento atribui pontuação z a cada observação que

pode ser transformada em probabilidade (valores entre 0 e 1). A média simples dos quatro

indicadores sumários será somada para obter a vulnerabilidade populacional dos países da

UEMOA. Como apresentado na Equação 3.

VAM = ∑(𝑖𝑑 + 𝑖𝑎 + 𝑖𝑐 + 𝑖𝑖) (3)

Em que:

Id = Indicador da disponibilidade, Ia = Indicador de acesso, Ic = Indicador de consumo,

Ii = Indicador de instabilidade.

No manual ou no caso da VAM calculada na Bolívia (2008); no Perú (2012) e na

Guatemala (2012), mostra-se que uma forma de validar os resultados do instrumento é verificar

as informações com outros trabalhos de mapeamentos municipais. O indicador a ser aplicado

foi o coeficiente de correlação de Pearson, com isso, tentou-se medir, ou seja, testar o nível de

associação ou similaridade com outros que medem a pobreza, vulnerabilidade ou

desenvolvimento humano. Assim, o Quadro 06 demonstra a classificação da PAM (2010), do

IPC (2012) e do FSIN (2017) sobre níveis de vulnerabilidade.

115

Quadro 06 - A classificação dos níveis de insegurança alimentar VAM.

Nível de vulnerabilidade VAM Descrição das fases

Muito baixo (0-0,233)

Baixo (0,234-0,483)

Média (0.484-0.650)

Alto (0,651-0,780)

Muito alto (0,781-1,007)

Fase – 1: Mínimo

Fase – 2: Estres

Fase – 3: Crises

Fase – 4: Emergência

Fase – 5: Fome/ Calamidade ou catástrofe

Fonte: elaborado pelo autor (2017), adaptado do PAM (2010), Perú (2012), do IPC, (2012) e

do FSIN (2017).

De maneira geral, a classificação do Quadro 06 segue o mesmo padrão já descrito no

Quadro 5, anterior. A visão da vulnerabilidade é tida de acordo com a pontuação de

Mapeamento da Vulnerabilidade de cada região e quanto menor o valor da VAM, de 0 a 0,233,

a região possuirá uma baixa vulnerabilidade e com a pontuação de VAM com os valores de

0,781 a 1,00 é considerada muito alta a vulnerabilidade da região, ou seja, um caso de

intervenção pública, privada ou institucional ou outra.

Desta maneira, com apresentação da metodologia, pretende-se demonstrar os resultados,

conforme constante nos pontos 5 e 6, que assim seguem.

7 Vale informar que a escala dos valores apresentada no Quadro 06 faz entender que o nível máximo (muito alto)

apresenta valores até um (01), no entanto a literatura mostra que é possível ter valores superiores a um (01). Essa

situação foi constatada na análise das regiões de alguns países analisados. Podia, de certo modo, ser normalizado,

mas, como na literatura estudada não teve nenhuma menção sobre isso, optou-se por não o fazer e deixar esta nota

explicativa.

5. CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA E PRODUTIVA DA UEMOA

Na União Econômica Monetária Oeste Africana (UEMOA), como muitos grupos ou

países da África, a sua estrutura produtiva é dominada pela atividade agropecuária, de forma

que a maioria da população ainda se concentra no meio rural. As outras atividades, as do setor

secundário (as indústrias), são menores ou em alguns casos quase que inexistentes. O setor

terciário (o comércio e alguns serviços) apresenta um dinamismo positivo na maioria dos países,

melhor do que o setor secundário, também ainda é mais acentuado no setor informal. Na sessão

que se segue, são analisadas as características socioeconômicas da União.

5.1 AS CARACTERÍSTICAS SOCIOECONÔMICAS DOS PAÍSES DA UEMOA

Na UEMOA, havia uma população total de 116.716.160 habitantes em 2016, da qual

61% vivia na zona rural (71.136.246 habitantes) e 39% era concentrado nas zonas urbanas

(45.579.914 habitantes). As taxas de fertilidade nos países da UEMOA são os seguintes: Benim

(4,84), Burkina Faso (5,19), Costa do Marfim (4,78), Guiné-Bissau (4,48), Mali (5,88), Níger

(7,13), Senegal (4,62), e Togo (4,32). Por outro lado, número de filhos sobreviventes por mulher

nestes países: Benim (2,14), Burkina Faso (2,29), Costa do Marfim (1,98), Guiné-Bissau (1,95),

Mali (2,48), Níger (2,89), Senegal (2,23), e Togo (1,96) as informações são do Banco Mundial

(BANCO MUNDIAL, 2018).

Estes dados ilustram quão vulneráveis são países desta região, na medida em que a

média dos filhos que sobrevivem é bem menor do que a média de filhos que uma mulher pode

ter em um ciclo normal de natalidade. Isto pode ser explicado por várias razões, dificuldade de

um pré-natal bem estruturado ou inexistente, a inexistente presença de saneamento básico,

acompanhamento de saúde da criança pós-parto muito deficiente. São fares que dificultam a

sobrevivência de muitas crianças e de certo muito da população destes países ainda continua

com o ritmo de crescimento bem alto. O Gráfico 01 apresenta a evolução populacional deste

grupo de países da África Ocidental.

117

Gráfico 01 - Evolução da população Urbana e Rural na região da UEMOA, 1991/2016.

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, Banco Mundial 2018.

A composição populacional tende a refletir a estrutura produtiva de cada país, desde sua

estrutura etária, à distribuição regional e distribuição urbana e rural.

Iniciando por Níger, o país com a maior proporção da população rural da UEMOA, em

1991, a população rural era 85% contra 15% da parte urbana; em 2001, 84% era rural e 16%

urbana; em 2010, a população rural chegou a 82,4% e a urbana a 17,6% e; por fim, em 2016, a

população rural foi 81,3% e a urbana aumentou para 18,7%. A Burkina Faso, como segundo

maior país da UEMOA na proporção de maior população rural, em 1991, registou que 86% era

rural e 14% urbano; em 2001, 81% era rural e 19% urbano. Em 2010, a população rural reduziu-

se para 74% contra 26% da urbana, em quanto que em 2016, a população rural caía para 69%

e a urbana aumentava para 31%.

O Togo, como o terceiro maior país da UEMOA com a maior concentração da

população rural, apresentava, em 1991, 71% da sua população rural contra 29% urbana. Em

2001, 67% era rural e 33% urbana. Em 2010, a população rural do país mantinha a sua

importância com 62,4% e a urbana 37,6%, em 2016, essa porcentagem caiu para 60% da

população rural e 40% urbana.

No Mali, o quarto país nesta lista, em 1991, havia 76% da população na área rural e só

24% na urbana; em 2001, 71% era rural e 29% urbana. Assim, continua a tendência de declínio,

até que, em 2010, 64,1% da população era rural e 34,9% concentrava-se nos centros urbanas,

em 2016, a população rural caiu para 59% e a urbana subiu para 41%.

A população rural no Senegal, aqui como quinto da lista, em 1991, era de 61% e de 39%

nos centros urbanos; em 2001, caiu para 60% da população no meio rural e 40% nos centros

0

5000000

10000000

15000000

20000000

25000000

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Populaçãototal

Populaçãorural

Populaçãourbana

Costa do Marfim Niger Burkina Faso Mali Senegal Benin Togo Guinea-Bissau

1991 2001 2010 2016

118

urbanos. Em 2010, a população rural era 57% e a urbana 43%. Houve uma pequena redução

em 2016 da população rural para 55,9% e urbana aumentou para 44,1%.

O Benin com a percentagem próximo do Senegal apresentava maior grupo da sua

população rural em relação à urbana nos quatro períodos. Assim, no ano de 1991, havia 65%

na área rural e 35% na urbana; em 2001, 61% continuava a viver nas áreas rurais e 39% nos

centros urbanas. A tendência da redução da população rural no país continua até 2010, quando

a população rural chegou a 58% e a urbana a 42%, no último ano, em 2016, a população rural

diminuiu para 56% enquanto que a urbana aumentou para 44%.

A Guiné-Bissau, aliás, como os outros já analisados, mantém a tradição da maior

concentração da população no meio rural. Nos dois primeiros anos (1991 e 2001), a

porcentagem da população rural (71% e 62%) e urbana (29% e 38%) mudou, mas com o passar

dos anos essa porcentagem vem se reduzindo, tornando próximas a urbana e a rural. Neste caso,

em 2010, a população rural era 54,7% e a urbana 45,3%. E, em 2016, houve uma igualdade,

sendo a perda para a população rural, que ficava em 49,1% e a urbana subia para 50,9%, da

parte rural.

O mesmo acontecia com a Costa do Marfim, mas em um a proporção maior, nos dois

primeiros anos de análise, 1991 cerca de 60% da população era rural e 40% da parte urbana e

em 2001, 55,9% era da parte rural e 44,1% da urbana. Mas a situação mudou na análise dos

anos de 2010, (49,4%) da população era rural e (50,6%) da parte urbana. E, em 2016, a

população rural da Costa do Marfim caía para 44,1% e da parte urbana aumentava para 54,9%.

Em suma, a maioria, ou seja, 80% dos países da UEMOA ainda têm a sua população

concentrada nas áreas rurais e outros 20% (Costa do Marfim e a Guiné-Bissau) está no processo

de transição de rural para urbana.

Com a grande contingente populacional ocupando as áreas rurais nos países da

UEMOA, vale, de certa forma, debruçar-se sobre a ocupação deste contingente na região. Na

verdade, a tendência é que a maior parte da produção ou ocupação venha do campo para cidade

e é o que ocorre no mundo todo. Um olhar especial nos trabalhos de Rippel (2005; 2014; 2015)

pode esclarecer melhor sobre estes movimentos migratórios do campo para cidade ou no

processo de produção. Por este efeito, o Gráfico 02 detalha o percentual das populações rurais

e urbanas em cada país nos anos analisados.

119

Gráfico 02 - Evolução percentual da população urbana e rural na região da UEMOA,

1991/2016


De acordo com o Gráfico 02, observa-se inicialmente o Benin que apresenta a população

rural a decrescer, de 1991 até 2016, a queda deste grupo foi de -13,85%. Na direção contrária,

vem a população urbana que de 1991 até 2016 cresceu 25,7%.

Em Burkina Faso, o contingente da populacional rural apresentara a tendência

decrescente. Em 1991, a população rural era de 86%; em 2001, 81%; em 2010, seguiu-se a

tendência de queda para 74%; e, por fim, em 2016, caía para 69%. Esta tendência pode ser

observada pela queda da população rural de 1991 até 2016, de -19,76% e esta queda pode ser

vista no crescimento da população urbana, que de 1991 até 2016, cresceu 121,42%.

Diferente de dois países analisados, a Costa de Marfim é um dos poucos países da

UEMOA com a distribuição percentual da população rural e a urbana tão bem próxima uma da

outra. No primeiro ano de análise, em 1991, a população rural era 60% e em 2016, chegava a

45%, neste período apresentou-se a queda de -25%. Por outro lado, havia a tendência crescente

da população urbana, que, em 1991, era 40%, atingia 55% em 2016, um crescimento de 37,5%.

De acordo com Moriconi-Ebrard; Harre e Heinrigs (2016), a estrutura populacional

estava a ser movida em direção aos centros urbanos, pelo fato de crescentes forças das

atividades do setor de serviços (comércio e outros serviços urbanos), acompanhada também

com o aumento da produção dos produtos da exportação. Esta tendência também pode ser

observada no caso da Guiné-Bissau, pressionada pela produção de caju e amendoim para a

exportação impulsionou o comércio, em especial as importações e exportações dos produtos

alimentares e a castanha de caju (GBOKO, 2012; CARVALHO, MENDES, 2015).

A Guiné-Bissau, como a Costa do Marfim, também seguiu a tendência da redução da

população rural e do aumento da parte urbana. Em 1991, a cifra do contingente rural era 65%,

85

15

86

14

76

24

71

29

71

29

65

35

61

39

60

40

84

16

81

19

71

30

67

33

62

38

61

39

60

40

55

45

82

18

74

26

64

36

62

38

55

45

58

42

58

42

49 51

81

19

69

31

59

41

60

40

50 50

56

44

56

44 45

55

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoRrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

PopulaçãoRural

PopulaçãoUrbana

Niger Burkina Faso Mali Togo Guinea-Bissau Benin Senegal Costa do Marfim

1991 2001 2010 2016

120

e em 2016, chegou-se a 50%. No entanto, a população urbana era 29% em 1991, e atinge 50%

em 2016, um crescimento de 72,41% neste período de 25 anos, este equilíbrio foi movido pelas

atividades de serviços criadas recentemente pela força de exportação da castanha de caju com

casca, serviços de comunicação mais crescente e expansão do sistema de educação para outros

centros urbanos (MORICONI-EBRARD; HARRE E HEINRIGS, 2016; PÉLISSIER, 2016).

O Mali e o Níger, os dois países diferentes da Costa do Marfim, e também a Guiné-

Bissau, tiveram a concentração acentuada da população rural. Em 1991, a fatia dos malianos

no meio rural era 76% e no Níger 85%, sendo a população urbana destes países no período era

24% no Mali e 15% no Níger. Assim, essa concentração continuou em 2016, mas com uma

pequena queda da população rural para 59% no Mali e 81% no Níger. No entanto, o Níger é o

país com maior proporção da população rural em 2016 na União, seguido de Burkina Faso,

Togo e o Mali. Mas, é o segundo maior no número da ocupação de maiores de 15 anos, na

agricultura com 75,80%, menor que a Guiné-Bissau com 83,60% em 2016. Este assunto da

ocupação será abordado mais a frente neste mesmo capítulo.

O caso do Senegal e do Togo se diferenciam destes dois países (Mali e o Níger), na

medida em que, mesmo tendo o maior número da população residentes no meio rural, mas essa

diferença entre os dois grupos é pequena. Em 1991, no Senegal haviam 61% e no Togo 71% da

população rural e 39% e 29% da parte urbana. Esta percentagem caiu em 2016, com 56% no

Mali e 60% no Níger da população rural e 44% e 40% da parte urbana. Assim, se observa uma

queda de (-8,18%) no Senegal e de (-15,49%) em Togo entre 1991 e 2016. Por outro lado, a

população urbana crescia 12,82% no Senegal e 37,93% em Togo no mesmo período de 25 anos.

Deste modo, a indicação da queda da população rural é pressionada pelo crescente ritmo

das atividades do terceiro setor (o serviço), também pela melhoria das atividades agrícolas que

demandam alguns serviços, como comércio de sementes, insumos e fertilizantes agrícolas

(RIPPEL, 2005; GBOKO, 2012; PÉLISSIER, 2016). Esta tendência do crescimento da

população urbana na medida em que os países se desenvolvem vem sendo explicada por

pensadores clássicos das teorias de crescimento e desenvolvimento regional, como François

Perroux (1955), com a teoria de polos de crescimento, Douglass C. North (1955), a base de

exportação fundamental para o desenvolvimento das regiões e que com as lingkages que pode

impulsionar o desenvolvimento dos setores de serviços e da indústrias, que por sua vez

pressionam a população urbana e oferecem perspectivas de emprego, renda, bem-estar e outros.

Mesmo assim, as ocupações nos países da UEMOA ainda permanecem com a sua maior

concentração no meio rural, isso não sinaliza que não está havendo grandes mudanças neste

fenômeno, mas indica que há uma lenta mudança a ocorrer nesta região e essa ainda favorece

121

o meio rural neste quesito. Neste contexto, o Gráfico 03 apresenta o processo da ocupação da

população nos países da UEMOA.

Gráfico 03 - Ocupação pelo emprego da população nos oito países da UEMOA, 1991/2001

/2010/2016


No ano de 2016, no Benin, o total das pessoas empregadas maiores de 15 anos foi

4.285.454 pessoas, neste grupo estão 41,32% dos empregos na agricultura, 18,15% dos

empregos nas indústrias e 40,53% dos empregados no setor de serviços. No mesmo ano, em

Burkina Faso, havia 6.353.441 pessoas empregadas, sendo que 28,92% dos empregos estavam

na agricultura, 31,90% no setor da indústria e 39,17% no setor de serviços. O mesmo segue

com Costa do Marfim, 7.603.266 das pessoas empregados e no setor agrícola 48,88% era de

empregados, 6,30% na indústria e 44,81% no setor de serviço.

Além deste grupo, havia também na Guiné-Bissau 711.942 empregados em 2016, com

83,60% no setor agrícola, 7,02% na indústria e 9,38% no setor de serviços. Assim, como a

Guiné-Bissau, o Mali tinha 6.161.671 empregados e havia 61,64% no setor agrícola, 8,34% na

indústria e 30,02% no setor de serviços. Por último, Senegal e Togo seguem o padrão da

ocupação maior no setor agrícola como os outros países. No Senegal, em 2016, havia 4.764.377

empregados e no setor agrícola 53,60%, na indústria 20,08% e, por fim, no serviço 26,31% das

pessoas empregados. No Togo, tinha 3.374.667 empregados, com 38,96% no setor agrícola,

17,27% na indústria e 43,77% no serviço.

Em um panorama com mais detalhes, seguem no Gráfico 04 as informações em termos

porcentuais das ocupações nos países de UEMOA em três grandes áreas, envolvendo a

agricultura, indústria e serviços, ou seja, os setores: primários, secundários e terciários.

0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

9.000.000

NÍGER COSTA DO MARFIM BURKINA FASO MALI BENIN SENEGAL TOGO GUINÉ-BISSAU

1991 2001 2010 2016

122

Gráfico 04 - Ocupação (%) da população maiores de 15 anos nos países da UEMOA,

1991/2001/2010/2016


A evidência da ocupação nos países membros da UEMOA observando claramente o

Gráfico 04 permite afirmar que a maioria dos empregos estão concentrados ainda na agricultura

e também no setor de serviços. Esta tendência permite afirmar também que o emprego no setor

agrícola é fruto da forte aglomeração populacional da União no meio rural. Por outro lado, os

empregos crescentes nos setores de serviço deixam claro, em alguns países da União, que a

redução populacional no campo faz crescer as ocupações nos setores de serviços urbanos,

formais e informais.

No Benin, os quatro períodos analisados apresentam o setor agrícola (53,97% emprego)

como o maior empregador seguido do setor de serviços (38,79% emprego) e da indústria (7,24%

emprego) em 1991. Em 2001, a situação se manteve, mas com crescimento do setor da indústria

(12,89% emprego), queda no setor agrícola (47,73% emprego) e setor serviço (39,38%

emprego).

Esta mesma linha de quedas dos empregos no setor agrícola no Benin pode ser

determinada pela saída da população no meio rural para os centros urbanos, como assinalado

na análise do Gráfico 04 em que a população rural era 65% em 1991; 61% em 2001; 58% em

2010 e 56% em 2016. Assim, a população urbana cresce de 35% em 1991; 39% em 2002; 42%

em 2010 e 44% em 2016, em função de forças de atração e busca de perspectivas da força de

trabalho.

Esta tendência tem seu peso nos empregos no setor agrícola, em 2010 e 2016, continua

a redução de número do emprego vista nos dois primeiros anos (1991 e 2001). Nestes dois

últimos períodos, a tendência de queda (45,33% de emprego em 2010 e 41,32% em 2016), o

setor da indústria caiu em 2010 (10,47% emprego), mas recuperou-se em 2016 (18,15%

123

emprego). Assim, o setor de serviço cresceu (44,20% emprego) em 2010, mas caiu quase quatro

pontos ficando com 40,53% empregos em 2016.

Em Burkina Faso, como nos outros países da União, o setor agrícola emprega 88,92%,

e só 3,17% são empregados na indústria e 7,90% no setor de serviço em 1991. No ano de 2001,

o setor agrícola continua sendo o setor com mais empregos, com 85,39%, só 3,96% no setor da

indústria e 10,65% no setor de serviços. Da mesma forma, em 2010, o setor agrícola continua

sendo o maior empregador com 60,88% dos empregos, apenas 11,41% no setor da indústria e

27,70% no serviço.

Igualmente, em 2016, a situação muda drasticamente, o setor de serviços passa a

comandar o contingente dos empregados com 39,17%, sendo 31, 90% na indústria e 28,92%

dos empregos no setor agrícola. Essa mudança não só indica a concentração nos rumos das

atividades produtivas, como também indica o processo de crescimento econômico do país. No

entanto, há um difícil processo em que os setores de serviços se espalham com crescimento

superior às atividades nos setores agrícolas. Isso ficou claro, na medida em que em 2016 caía a

população rural para 69%, ainda que a parte urbana continuasse menor com 31%. E com isso

as ocupações no setor agrícola caiam de 60,88% em 2010, para 28,92% em 2016 e nos setores

de serviços crescia de 27,7% em 2010, para 39,17% em 2016.

A Costa do Marfim é atípica, no sentido de que dos países analisados até aqui muitos

apontam a queda do emprego no setor agrícola, um pequeno crescimento na indústria e

principalmente no setor de serviços. Mas, na Costa de Marfim nestes quatro períodos de análise,

o setor agrícola e do serviço estão com valores próximos (48,88% de setor agrícola e 44,81%,

no setor de serviços) em 2016, com a semelhança de todos os períodos analisados.

No ano de 1991, o setor agrícola teve 51,85% dos empregos, serviço empregava

42,41%, e indústria só tinha 5,74% dos empregos. A mesma situação em 2001, setor agrícola

empregava 51,13% e do serviço 42,94%, o da indústria só tinha 5,93% dos empregos. Uma

pequena queda, mas que manteve a proporção em 2010, o setor da agricultura empregava

49,54% e de serviço 44,58%, da indústria só 5,88%. Isso continua em 2016, o setor da

agricultura empregava 48,88% e do serviço 44,81% dos empregos, da indústria somente 6,30%

dos empregos.

Neste ponto, cabe lembrar que no Gráfico 02, em que se apresentou a evolução da

população rural e urbana, observou-se também a mesma tendência, em que nos quatro anos de

análise decresciam lentamente o número da população rural, ao mesmo tempo em que crescia

a população urbana, até que em 2016, a parte urbana tornou-se maior do que a parte rural. Esta

mudança pesa, de tal forma, na evolução de número dos empregos nos dois segmentos. Quando

124

cair o número dos empregos no setor agrícola, há uma crescente probabilidade de aumentar o

emprego nos serviços no meio urbano e ou então para a indústria.

Guiné-Bissau, Mali e Níger: o setor agrícola continua dominando as ocupações. Na

Guiné-Bissau, a agricultura empregava em 1991 85,95%, em 2001 84,29%, em 2010 84,47% e

em 2016 83,60%. Portanto, em 2010, havia 55% da população rural e 45% da parte urbana, no

ano seguinte, em 2016, o emprego 50% rural e 50% urbana. Este fluxo pode ser justificado pelo

fato de maior parte de população urbana do país também ter como fonte de renda a atividade

agrícola, especialmente a plantação de caju e a produção de hortaliças (SANTOS, 2014).

Do mesmo modo, no Mali, o setor agrícola empregava 49,96%, e serviços 36,30% em

1991, já em 2001, as ocupações na agricultura eram 43,65% e no serviço 39,93%. Nos anos de

2010 e 2016, seguiu-se o mesmo padrão com a agricultura empregando mais seguido de serviço,

em 2016, sendo que o setor agrícola empregava 61,64% e serviços 30,02%. Um fluxo de

contingentes populacionais, como já foi discutido, em 2016 56% da população residia na área

rural e 44% nos perímetros urbanos.

O Níger, como a maioria dos países analisados, segue o mesmo padrão de ocupação e

de migrações com a maior ocupação no setor agrícola, mais que as outras, em 1991, 75,24%

das pessoas estavam empregados no setor de agricultura, em 2001 77,58%, em 2010 77,75% e

em 2016 75,80%. O mesmo padrão existe confirmando número da população rural de 81% e

19% da parte urbana, em 2016, alinhado com os números de empregos no setor agrícola. Este

patamar demonstra relativamente o mesmo nível e o mesmo ritmo da redução populacional no

interior que preenchem rapidamente as ocupações nos serviços e nas indústrias nas áreas

urbanas.

No Senegal, o setor agrícola emprega mais do que os outros setores, um fenômeno

importante neste país é que o comportamento de emprego teve compasso diferente com a dos

outros países analisados até aqui. Em que a tendência foi de queda de emprego na agricultura e

o crescimento no setor de serviço e da indústria. Mas no Senegal está no sentido oposto, o setor

agrícola apresentava quase igual número de empregos com setor de serviço em 1991 46,57% e

38,19% e em 2001 43,59% e 39,36%, depois passou a dominar. Por outro lado, permitindo que

o setor da indústria e o de serviços se aproximassem (19,65% e 27,02% em 2010 e 20,08% e

26,31% em 2016), ficando com valores bem abaixo do setor agrícola (53,33% em 2010 e

53,60% em 2016).

No entanto, a diferença entre a população rural e a urbana no Senegal em 2016 era de

56% na área rural e 44% na área urbana. As percentagens das ocupações, principalmente nas

áreas de agricultura, estão bem próximas da cifra das pessoas que vivem no meio rural. Esta

125

situação também se verifica no Togo, em que a população rural, em 2016, era 60% e a urbana

40%.

O Togo é um país diversificado no seu processo de ocupação das pessoas maiores de 15

anos, mas como outros países da União, apresentou nos dois primeiros anos de análise (1991 e

2001), 41,66% e 42,17% de emprego no setor agrícola. Também foi 39,61% e 39,81% nos dois

anos de emprego no setor de serviços ficando a indústria com 18,73% e 18,02% em 1991 e

2001.

O mesmo não acontece nos dois últimos anos de análise, onde 38,36% dos empregados

eram do setor agrícola e 43,37% do setor de serviço em 2010, e, assim, em 2016, 38,39% dos

empregos eram da agricultura e 43,77% no setor de serviços. As mudanças deste tipo, de certa

forma, podem apontar a estratégias de crescimento da população nos centros urbanos em

detrimento da população rural, assim também o fortalecimento da economia de serviço e a

redução do foco da economia agrícola (GBOKO, 2012; PÉLISSIER, 2016; MORICONI-

EBRARD; HARRE E HEINRIGS, 2016).

Igualmente, este fortalecimento da economia de serviço pode ser fator a considerar, na

medida em que a taxa percentual de crescimento do PIB do Togo, em 2013, era 3,97%,

permaneceu crescente em 2014, a 5,87%, e continua nesta faixa até 2016, de 5,40%. Os dados

apresentados são ratificados quando se analisa a variável emprego para esses países, conforme

sintetiza o Gráfico 05.

Gráfico 05 - % Emprego no setor agrícola, indústria e serviços, 2010/2016.

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, Banco Mundial 2018

Portanto, como ilustrado no Gráfico 05, as atividades agrícolas concentram o maior

número de empregos em todos os países da UEMOA. Percebe-se que para a Região como um

todo o setor agrícola é o que ocupa mais pessoas, mas que sofreu um leve decréscimo devido

126

ao aumento da participação da indústria e dos serviços. O setor industrial foi o que mais ganhou

participação, passando de 10,8% para 14,5% e o setor de serviços ganhou um pouco, saindo de

31,8% para 33,0%.

Quando se analisam individualmente os países, nota-se que Guiné-Bissau, Mali, Níger

e Senegal são os quatro países com participação do setor da agricultura maiores do que a média

da UEMOA, principalmente os dois países (a Guiné-Bissau e o Níger), que apresentaram

participação deste setor acima dos 75%, no setor primário da economia.

No setor industrial, somente dois países apresentaram diminuição da participação deste

setor no período, quais sejam: Mali (de 11,1% para 8,3%) e Togo (18,3% para 17,3%), ou seja,

houve a desindustrialização nestes dois países. Nos demais países, houve um gradativo aumento

desta participação, sendo que Burkina Faso apresentou a maior mudança, de 11,4% para 31,9%,

seguido de Benin, de 10,5% para 18,1%. Os demais também apresentaram leves aumentos

relativos, sendo que, a despeito desses aumentos, Costa do Marfim, Guiné-Bissau, Mali e Níger

continuam a apresentar uma menor participação relativa quando comparados a UEMOA como

um todo.

O setor de serviços também apresentou melhorias de participação na maior parte dos

países. Os destaques ficam para Costa do Marfim (44,6% e 44,8%) e Togo (43,4% e 43,8%)

que são os dois países com maior participação deste setor em suas estruturas produtivas e acima

da média da UEMOA. Somente o Benin, o Mali e o Senegal perderam pequena participação

desse setor. Os demais, Burkina Faso, Costa do Marfim, Guiné-Bissau, Níger e Togo tiveram

ganhos de participação crescentes, alguns destes países até tiveram valores superiores quando

comparados com os da UMEMOA (31,8% para 33,0%), tais como Burkina Faso (de 27,7%

para 39,2%), Costa do Marfim (44,6% para 44,8%) e Togo (43,4% para 43,8%). Assim, Benin,

Burkina Faso e Senegal estão na fase de transição industrial.

Desta forma é possível verificar que, quando se aplica o Quociente Locacional (QL) e,

utilizando essa mesma variável, o resultado reforça muito os dados da concentração de emprego

no setor agrícola, mas com um aumento de relevância do setor de serviços. O Quadro 07

apresenta o QL de emprego nas atividades no setor primário (agricultura), setor secundário

(indústria) e setor terciário (serviços).

Quadro 07 - QL do emprego no setor agrícola, na indústria e serviços, 1991/2016.

Países Atividades 1991 2001 2010 2016

BENIN

Emp. agricultura 0,87 0,80 0,79 0,79

Emp. indústria 0,85 1,32 0,97 1,25

Emp. serviços 1,32 1,29 1,39 1,23

127

BURKINA FASO

Emp. agricultura 1,43 1,43 1,06 0,55

Emp. indústria 0,37 0,41 1,06 2,20

Emp. serviços 0,27 0,35 0,87 1,19

COSTA DO MARFIM

Emp. agricultura 0,84 0,85 0,86 0,93

Emp. indústria 0,67 0,61 0,55 0,43

Emp. serviços 1,44 1,41 1,40 1,36

GUINÉ-BISSAU

Emp. agricultura 1,39 1,41 1,47 1,59

Emp. indústria 0,71 0,71 0,61 0,48

Emp. serviços 0,27 0,29 0,28 0,28

MALI

Emp. agricultura 0,81 0,73 1,00 1,17

Emp. indústria 1,61 1,68 1,03 0,58

Emp. serviços 1,23 1,31 0,99 0,91

NÍGER

Emp. agricultura 1,21 1,30 1,35 1,44

Emp. indústria 0,76 0,68 0,67 0,52

Emp. serviços 0,62 0,52 0,47 0,51

SENEGAL

Emp. agricultura 0,75 0,73 0,93 1,02

Emp. indústria 1,79 1,75 1,83 1,39

Emp. serviços 1,30 1,29 0,85 0,80

TOGO

Emp. agricultura 0,67 0,71 0,67 0,74

Emp. indústria 2,19 1,85 1,70 1,19

Emp. serviços 1,35 1,31 1,36 1,33

Fonte: elaborado por autor com dados de emprego do Banco Mundial 2018

O Quociente Locacional (QL), Quadro 07, compara a participação percentual do

emprego de um setor de um dado país com a participação percentual do mesmo setor da

UEMOA, ou seja, o resultado apresentará quantas vezes um setor é importante para um dado

país quando comparado com os demais no mesmo setor para a UEMOA como um todo. No

Benin o setor agrícola em todos os anos de análise não teve o QL>1, ou seja, apesar de ser um

setor importante para o país e ocupar a maior parte da população com mais de 15 anos, a

participação desse setor na estrutura produtiva deste país ficou abaixo da média da União e por

isso os indicadores foram menores do que 1. O contrário ocorreu com os outros dois setores

com QL>1.

No setor da indústria nos anos analisados em 2001 e 2016 teve QL>1, nos três dos quatro

períodos estudados (2001, 2010 e 2016). O setor de serviços foi o único em que todos os QLs

foram maiores que 1, nestes quatro períodos estudados. Pode-se então considerar que no Benin

o setor de serviço e da indústria são, relativamente, uma atividade de maior especialização,

posicionam o país em um a situação de transição das atividades de setor primário para setores

secundária e terciária.

128

Em Burkina Faso, a análise de QL indica o que, em alguns pontos anteriores, a situação

de emprego havia mostrado, no setor de agricultura, os três anos iniciais de análise, os QLs>1.

O país apresenta as ocupações da maior parte da população com mais de 15 anos, acima da

média da União, também ligadas à presença de maiores contingentes populacionais que ocupam

atividades laborais no campo neste país.

A menor presença populacional nas áreas urbanas talvez seja pela falta de oportunidades

no setor da indústria, que só apresentou seu QL em 2010 e maior em 2016. Com isso, também

se constatou a tendência do crescimento da indústria e do serviço nos anos de 2010 e 2016, uma

situação de tração que beneficia o setor industrial. Neste último ano, o setor de serviço

apresentou QL>1, de 1,19, assim sinalizando ao menos alguma mudança neste setor.

Outrossim, a Costa do Marfim, apresentou uma tendência dos QLs>1 somente no setor

de serviços em todos os anos de análise. Isto indica que a estrutura produtiva do país se tornou

mais forte nas atividades urbanas de serviços do que nas indústrias e na agricultura. Isso se

confirma no crescente número da população nos centros urbanos e menor número nas zonas

rurais. Por outro lado, por ser um país mais urbano, a atividade agrícola teve a média menor se

comparada com a UEMOA.

A Guiné-Bissau pode ser considerada o oposto da Costa do Marfim, em que a única

atividade com QLs>1 foi o setor da agricultura. O país é menos urbano do que os outros, a sua

economia gira em torno da produção de caju e arroz (CARVALHO, MENDES, 2015). A

atividade agrícola se consolidou com o crescimento da produção dos produtos agrícolas de

exportação, em especial a castanha de caju com casca e a abertura do mercado, em 1986,

prejudicou o setor industrial e também a força do produto de exportação, o caju não é ainda

forte o suficiente para impulsionar o setor de serviços (comércio e outros serviços) e outros

setores relacionados (TEMUDO e ABRANTE, 2013; CARVALHO, MENDES, 2015).

O Mali apresenta uma tendência curiosa, em que seus QLs do setor agrícola só foram

maiores do que um (01) em 2016, no setor da indústria e de serviço também só foram maiores

do que um nos dois primeiros anos (1991 e 2001). Isso pode, de tal forma, mostrar que o país

se desindustrializou, perdeu ocupações na indústria, isso refletiu no serviço nos últimos anos

(2010 e 2016). Neste caso, ficaram abaixo da média da União, com os indicadores menores do

que 1.

O Senegal apresenta uma alternativa próxima do Benin e Burkina Faso, em que o setor

da indústria e serviços cresceram, isto é, entraram na fase de transição de serviços de setor

primário para setor secundário e terciário. Segundo a literatura Ferrera de Lima, esta fase indica

um processo de desenvolvimento do país ou da região.

129

O papel da indústria é indispensável no processo de desenvolvimento de qualquer país.

No continente africano, a industrialização ainda enfrenta barreiras tornando lentos os avanços

necessários para a sua consolidação. Segundo Dinh et al. (2012), a maioria das indústrias

existentes no continente ainda são de têxteis, artigos de couro, produtos agroalimentares,

produtos de madeira e de metal. A partir de Mendes, Bertella, Teixeira (2014), o parque

industrial se expande na produção de bens de consumo não duráveis, como têxtil, tintas,

plásticos, tubos, pisos, telhas, produtos farmacêuticos, fertilizantes e produtos agroindustriais.

Os países da UEMOA, alguns, apresentaram na análise o QL>1, do emprego no setor

da indústria, tais como: Benin, Burkina Faso, Mali, Senegal e Togo. No Senegal, as indústrias

mais importantes são as de transformação, fabricação de bebidas, seguida por fabricação de

equipamentos de transporte e fabricação de produtos alimentícios à base de cereais (CISSÉ,

CHOI, MAUREL, 2014).

O Sistema industrial dos outros países são próximos ou iguais a de Senegal aqui

apresentado, como não é o foco do trabalho desenvolver tipos de indústrias existentes em cada

país da UEMOA, sendo que estes países ainda trabalham com as indústrias básicas de bens não

duráveis. Assim, para UNECA (2017), os dirigentes africanos devem prestar atenção no

crescimento da urbanização no continente. Para essa organização, as cidades e os sistemas

urbanos produtivos e as vantagens urbanas para o desenvolvimento industrial devem ser

determinados hoje e não amanhã - exigindo um esforço conjunto dos diferentes atores públicos,

privados, institucionais e lideranças, com alavancas políticas, ações e instrumentos de

implementação e outros.

Além da análise das atividades produtivas e de QLs, a variável trabalho também tende

a refletir o dinamismo econômico de um país, neste caso analisado pelo Produto Interno Bruto

da região da UEMOA. O Gráfico 06 expõe a série de variações do PIB dos países da UEMOA

de 1991 a 2016.

130

Gráfico 06 - A Taxa de variação do PIB nos países da UEMOA entre 1991/2001/2010/2016.

Fonte: elaborado por autor dados da pesquisa de Banco mundial 2018.

O Gráfico 06 apresenta a dinâmica da variação do PIB nos países da UEMOA de 1991,

2001, 2010 e 2016, com uma oscilação, salvo exceção, de 1 a 5% de crescimento por ano. No

geral, entre 1991 até 2005, a situação na região apresentava oscilações em que muitos dos países

foram levados a resseções. Depois deste período, os valores de PIB se tornaram mais estáveis,

mesmo assim ainda haviam países como a Costa do Marfim, Guiné-Bissau, Mali e Níger com

problemas de resseção nos últimos anos.

Portanto, neste conjunto de oscilações, destacam-se dois países: Benin e Burkina Faso.

Ambos no decorrer de análise não tiveram a recessão, com valor de PIB variando entre 0,23 e

11,01% a.a. em Burkina Faso e de 1,71 a 7,19% a.a. em Benin. Considerando o país com o

menor desempenho, há que se escolher o Togo, que nos primeiros anos até 2003, apresentou

sete anos de recessão (1991 até 1993, em 1998 e depois de 2000 até 2002).

Por outro lado, há o caso de Costa do Marfim com seis anos de recessão espalhados ao

longo dos períodos analisados. O mesmo ocorre com Guiné-Bissau, Mali e Níger, todos já com

menores números de recessões. O Senegal apresenta situação menos problemática que os

outros países mencionados anteriormente, mas com único período de recessão em 1994. O

Senegal com um período negativo (-0,02) e a média de crescimento de 3,8% a.a.

Outrossim, o Togo, de forma geral, é o país que consagrou sete períodos de déficit (os

longos problemáticos períodos de recessão) nos anos entre 1991 e 2002, e também entre estes

períodos foi o que apresentou suas maiores taxas de crescimento do PIB (de 14,9% em 1994 e

14,3% em 1997).

131

Tanto como análise do PIB, interessa analisar a dinâmica do PIB per capita dos países

da UEMOA. Neste sentido, o Gráfico 07 deixa mais claras as posições de cada país no decorrer

dos 26 anos analisados e apresentados.

Gráfico 07 - PIB per capita, PPP dos países da UEMOA de 1991 a 2016.

Fonte: elaborado por autor com dados de Banco Mundial 2018.

Em um a análise geral desta variável, cabe destacar que o PIB per capita é um indicador

que, de certa forma, generaliza a distribuição da riqueza para todos os cidadãos de forma igual.

No entanto, no caso dos países da UEMOA, esta visão pode em maior caso não ser confirmada,

mesmo considerando a paridade do poder de compras. Assim, esta região também apresenta

sua tendência de crescente desigualdade de renda, ou seja, início de uma desigualdade hora

inexistente, pelo fato da maioria da população viver abaixo da linha da pobreza.

No Gráfico 07, o país com o maior PIB per capita (PPC), em todos os períodos de

análise, foi a Costa do Marfim. Esta situação pode ser comparada à sua posição de

especialização no setor de serviços com todos os QLs>1 em todos os quatro períodos

analisados. Isto também o fez ser um dos países mais urbanos e, por conseguinte, mais

desenvolvidos entre os outros. O seu valor do PIB per capita (PPC) desde 1991, oscila entre

USD $ 2.511,42 até USD $3.424 em 2016.

Com o segundo melhor PIB per capita vem o Senegal, oscilando entre USD $ 1.835,17

em 1991, e USD $ 2.049,27 em 2005, seguindo nesta faixa até 2016 com USD $2.379,45.

Igualmente seguindo Senegal nos valores do PIB per capita foi o Benin, com USD $1.473,86

em 1991, assim, com a oscilação nesta faixa até atingir USD $ 2.009,62 em 2016.

132

Igualmente, Burkina Faso, Guiné-Bissau, Mali e Togo não conseguiram obter valores

do PIB per capita que chegava a USD $ 2.000. Por outro lado, o Níger apresenta em todos os

períodos estudados o menor valor do PIB per capita (PPC) de USD $888,11 em 1991 e nos

períodos seguintes os valões oscilam nesta faixa até que em 2016, conseguiu USD $917.

Todavia, a fotografia que se tem indica que 88% destes países (exceto Costa do Marfim)

apresentam condição econômica de pobreza acentuada, com a renda anual de $1.000 a $2.500

dólares. Essa pobreza é ratificada quando se compara estes países da União com outros países

da África e até mesmo com países da América latina. Inicialmente, pode se fazer uma

abordagem comparando o PIB per capita destes países com a da República do Cabo Verde,

como um país pequeno, com dez ilhas, sem recursos naturais e com pouca chuva. O contexto

geral deste país em termos de seu PIB per capita, desde 1991 até 2017, houve um processo de

crescimento do PIB. Em todo caso, de 1991 até 2000, houve a elevação do PIB per capita em

Cabo Verde que saiu de USD $ 1.096,28 em 1991 para USD $3.039,91 em 2000 (PNUD, 2018).

Da mesma forma, continuou o processo de crescimento de PIB per capita até 2007, o

período em que atingiu o patamar de USD $5.308,13. Assim, prossegue o processo ascendente

do PIB per capita de Cabo Verde, que chegou a USD $6.831,46 em 2017. Também Cabo Verde

é considerado um país de desenvolvimento humano médio, com 0,654 de IDH, enquanto que,

os países da UEMOA todos estão na categoria de baixo desenvolvimento humano e o país com

a melhor posição no relatório de 2018, foi Benin com 0,515 de IDH (PNUD, 2018).

De igual modo, vale uma outra comparação entre estes países e a África Subsaariana,

neste caso, em toda década de noventa, os valores de PIB per capita da África Subsaariana

oscilavam acima de USD $1.000, isto indica proximidade com a maioria dos países da

UEMOA. No entanto, houve a mudança em que o PIB per capita da África Subsaariana chegou

aos valores acima de USD $2.000, entre 2003 e 2009, exceção se faz a Costa do Marfim,

nenhum outro país da União conseguiu chegar a esta cifra.

Logo, em 2010 a África Subsaariana chegou a cifra de USD $3.162,31, do seu PIB per

capita, a situação que continua até em 2016, seguindo com valores acima de USD $3.000 (USD

$3.730,32 em 2016). O valor que só a Costa do Marfim chegou a se aproximar em 2016, com

a PIB per capita, é de USD $3.424,96. Em suma, os países da UEMOA tiveram seus PIB per

capita bem abaixo do da África Subsaariana, mesmo a melhor posição da Costa do Marfim não

consegue ter valores que ultrapassem as da África Subsaariana.

Por outro lado, uma outra comparação que se pode fazer para ilustrar mais este caso

pode ser do PIB per capita a um outro país fora do continente africano e uma região também

fora da África. Neste caso o Brasil e América Latina são boas opções. No caso do Brasil, esse

133

é um país considerado de alto desenvolvimento humano, com IDH de 0.759. Assim, analisando

a trajetória do seu PIB per capita, percebe-se uma diferença muito alta, em 1991, eram USD

$6.892,12, valores que no momento atual os países da UEMOA ainda não conseguiram chegar

perto, só Costa do Marfim alcançou em 2016 os 50% do Brasil de 1991.

De tal modo, nos momentos atuais o PIB per capita do Brasil atingiram USD $15.181,47

em 2016. São cifras que são inimagináveis nos países da UEMOA, em um curto prazo, uma

evidência que o próprio processo de desenvolvimento destes países apresenta. Por outro lado,

a cifra de América Latina vem próximo do Brasil desde a década de 1990 até hoje. Em 1991

nesta região era de USD $6.105,12 de PIB per capita, igual ao do Brasil no período quando,

em 2016, também os valores são iguais, de USD $15.258,81.

Igualmente, importa fazer outra análise observando o Índice de Gini da desigualdade de

renda dos países da UEMOA. Pelos dados da PNUD (2018), os países da União apresentam um

comportamento similar entre os valores do índice do Gini, que oscila entre 0.300 e 0.500. Nesta

faixa, o Mali foi o que apresentou o menor valor, de 0,330, indicando ser o menos desigual,

seguido do Níger (0.343); de Burkina Faso (0.353). Noutra faixa estão os países com índice

acima de 0.400 pontos, sendo o Senegal com 0.403; a Costa do Marfim com 0.415; Togo 0.431;

Benin (0.478) e por fim Guiné-Bissau (0.507), sendo este o mais desigual de todos. Se

comparado com o Brasil que tem 0.513, só a Guiné-Bissau está próxima e quase igualou-se ao

Brasil, ou seja, em termos de desigualdade de renda, os países da UEMOA são menos desiguais

do que países com maior IDH e maior PIB per capita.

Posto isso, percebe-se que os países da UEMOA apresentam proporcionalmente os

números maiores de população no meio rural que a urbana, pois emprega-se mais na agricultura

que outros setores da economia, e são países de baixo desenvolvimento humano, com PIB per

capita anual inferior a USD $2.000 e também possuem baixa desigualdade de renda. Isso

permite uma outra constatação que o setor primário é muito importante para estes países na

ocupação de pessoas e na geração de riquezas, de forma que importa analisar em como está a

situação produtiva agrícola, produtividade, tecnologias etc., na região da UEMOA e como ela

se comportou nos últimos anos.

5.2 CARACTERÍSTICAS DAS ATIVIDADES AGRÍCOLAS DA UEMOA

As atividades produtivas avaliadas nesta seção por meio de Valor Bruto da Produção

das atividades agrícolas (VBP), a partir de 1991, 2001, 2010 e 2016, apresentam diferentes

134

dinamismos de acordo com a atividade agrícola determinante de cada país membro da União.

O Gráfico 08 destaca este dinamismo nos quatro anos de análise.

Gráfico 08 - Distribuição (%) de Valor Bruto da Produção na região da UEMOA, 1991/2001

/2010/2016.

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, FAOSTAT 2018. Nota: As demais atividades são aquelas atividades entre 50 produtos produzidos na região, mas que não foram

incluídas entre as 15 selecionadas para esta análise.

O Gráfico 08 apresenta a distribuição percentual das 15 atividades produtivas

selecionadas para este estudo. A distribuição percentual de VBP de Inhame foi a que apresentou

maior percentagem (6,84% em 1991; 6,97% em 2001; 6,47% em 2010; e 5,62% em 2016). De

certa forma, a distribuição percentual da atividade de produção de Inhame está presente no

consumo geral em todos os países da UEMOA, mas esta percentagem tem oscilado um pouco

ao longo dos anos, de acordo com a situação do mercado e de produção. Isto explica a razão de

declínio de 6,97% em 1991 para 5,62% em 2016.

Talvez isso se deve ao aumento da produção dos produtos de exportação. É o caso de

Ervilhas secas, Castanha de caju com casca (maior crescimento) e Milho. No caso das Ervilhas

secas, este produto mostrava o dinamismo na distribuição percentagem de 1,30% em 1991;

1,33% em 2001; 2,46% em 2010 e 2,54% em 2016. Esta dinâmica é vista também na

distribuição percentual de Castanha de Caju com casca de 0,18% em 1991; 0,78% em 2001;

1,61% em 2010 e 2,51% em 2016. Tal como as Ervilhas e Caju, o Milho também foi um dos

produtos que apresentou a distribuição percentual crescente de VBP, nestes quatro anos em

135

análise, iniciando com 1,45% em 1991; 1,58% em 2001; 2,01% em 2010 e por fim, 2,35% em

2016.

No entanto, o caso de produção de arroz foi diferente das outras atividades, considerado

elemento indispensável na dieta dos habitantes de África Ocidental. Esta condição, junto com

as dificuldades na sua produção local, leva os países desta região (UEMOA) à condição de

importarem mais do que é produzido localmente. Talvez isso seja a razão da sua distribuição

percentual crescente com 2,42% em 1991; 2,36% em 2001; 3,09% em 2010 e 4,26% em 2016.

É um dos poucos produtos com este dinamismo, outras atividades que serão apresentados no

parágrafo que se segue não tiveram esta condição, pelo contrário, a sua distribuição percentual

vem caindo ao longo dos anos de análise.

Neste caso, podem-se encontrar atividades como grãos de cacau, carne de gado, painço

e amendoim com casca. A produção de Grãos de cacau, vista em maior parte nesta região, na

Costa do Marfim, é também produto de exportação, mas diferente dos outros, esta atividade

apresentou VBP de 4,42% em 1991; 4,96% em 2001; 4,15% em 2010 e 3,74% em 2016. A

redução da produção não ocorreu neste país, mas sim no Togo, que, de certa forma, não

conseguiu ainda tornar eficiente a sua capacidade produtiva como a da Costa do Marfim, que

aumentou a distribuição percentual da VBP em 2010 e 2016.

O caso de Carne de gado, também como o dos Grãos de cacau, apresentou a oscilação

de 4,73% em 1991; para 3,60% em 2001; e 4,44% em 2010 e por fim o declínio para 3,34% em

2016. Este declínio talvez se explique pelo foco na produção de produtos de exportação. O

Painço também é outra atividade que apresentou o ritmo acelerado de declínio no período

analisado, de 4,39% em 1991, 3,45% em 2001, 3,78% em 2010, e por fim 3,25% em 2016. Na

mesma direção segue o Amendoim com casca, a queda de 3,06% em 1991 para 2,94% em 2001,

uma pequena recuperação de 3,44% em 2010, e uma nova queda para 2,85% em 2016.

No entanto, os países da UEMOA apresentaram, no geral, um amplo mapa de oscilação

de VBP das suas atividades produtivas, mas algumas atividades chamam atenção, caso de

Arrozal e Castanha de caju com casca. Vale um olhar para estas duas atividades, pelo fato destes

se destacarem em determinados períodos da análise diferente das outras atividades. Assim, no

caso do Arrozal, pode-se admitir que o crescimento da sua distribuição percentual, pode de

certa forma, vir dos incentivos dos governos e da própria UEMOA nos projetos de combate à

fome e à insegurança alimentar.

De outro lado, com a Castanha de caju com casca, não se viu, pelas pesquisas e debates

no assunto, um apelo ou apoio dos países ou da UEMOA no incentivo e fomento financeiro na

produção de caju, como é no caso da produção de arroz. Mas a sua estrutura e amplitude da

136

produção tem crescido ao longo dos anos, isso também se deve a fatores externos, à demanda

internacional no produto, que levou à valorização do seu preço ao longo dos anos no mercado

da União.

Há também uma absorção que propositalmente não se comentou até aqui, as demais

atividades. As demais atividades indicam grupos dos produtos listados com baixo VBP se

comparados com os 15 selecionados para esta análise e é uma lista longa de atividades, não é

por acaso que no Gráfico 08 apresenta-se a distribuição percentual entre 50 e 60 por cento.

Na seção anterior, 5.1, foi analisada a localização populacional entre rural e urbana, e

as áreas que concentram maior número das ocupações entre os três setores: primárias,

secundárias e terciárias. No entanto, importa aqui mencionar que entre os setores analisados o

setor primário é o que mais concentra as ocupações das pessoas maiores de 15 anos de idade,

exceto Benin, Burkina Faso e Togo. Também é o setor em que as atividades analisadas estão

relacionadas, as atividades agrícolas e secundárias do meio rural.

A dinâmica apresentada pela maioria dos produtos também se enquadra neste grupo das

demais atividades. Assim, segue-se com a análise do Quociente Locacional das atividades

produtivas, aqui utilizando-se o Valor Bruto da Produção das 15 atividades principais

selecionadas.

5.2.1 Quociente Locacional de Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas

De acordo com a Tabela 01, os países da União apresentaram número relevante dos QLs

acima de 1, e o número mínimo por cada país e em cada período analisado foi quatro (4) e o

máximo nove (9), nas 15 atividades de estudo e pesquisa. No caso do menor número de QLs>1,

vale citar a Guiné-Bissau, foi o que apresentou menor número de QLs>1, em cada período nos

quatros anos de análise (4 em 1991, 2001, 2010 e; 5 QLs>1 em 2016), totalizando 16 índeces

nos períodos.

Já o melhor foi Mali que apresentou números de QLs>1 (8 em 1991, 2001 e 2016, e 9

em 2010). E é seguido por Burkina Faso (com 7 QLs>1, em 1991, e 8 em 2001, 2010 e 2016),

totalizando 37 indicadores em todo período analisado. Togo por sua vez apresentou 7 QLs>1

em 2016 e, nos outros períodos de análises foram 8 QLs>1 em cada ano (1991, 2001 e 2010).

Em terceiro e empatados estão Benin, Burquina Faso e Níger com 24 indicadores acima/maior

do que 1, cada. Como apresenta a Tabela 01.

Tabela 01 - Quociente Locacional de Valor Bruto da Produção das 15 principais atividades agropecuárias, na UEMOA, 1991/2001/2010/2016.

Atividades

BENIN BURKINA FASO COSTA DO MARFIM GUINÉ-BISSAU MALI NÍGER SENEGAL TOGO

1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016 1991 2001 2010 2016

Amendoim com

casca 0,62 0,66 0,54 0,45 0,70 1,52 1,02 1,16 0,15 0,13 0,12 0,14 0,73 0,73 0,75 1,01 0,84 0,53 0,71 0,71 0,33 0,38 0,90 1,08 6,50 6,92 5,84 4,35 0,39 0,47 0,38 3,92

Arrozal 0,07 0,22 0,30 0,38 0,21 0,43 0,56 0,49 1,22 0,87 1,07 0,95 4,74 2,29 2,99 1,73 1,61 2,73 2,02 2,20 0,43 0,27 0,11 0,03 1,19 1,24 1,88 2,22 0,56 0,59 0,62 0,34

Carne de gado 0,47 0,36 0,42 0,50 1,90 1,86 1,77 1,37 0,18 0,12 0,17 0,21 0,69 0,61 0,61 0,77 1,74 1,38 1,63 1,74 1,82 2,68 1,84 1,88 1,48 1,40 0,97 1,07 0,27 0,26 0,35 0,07

Carne suína 1,29 0,48 0,53 0,43 1,59 3,01 3,09 2,89 0,65 0,31 0,30 0,24 11,65 10,06 9,37 8,74 0,23 0,23 0,19 0,13 0,26 0,17 0,11 0,09 0,75 1,93 1,60 1,79 2,94 2,08 2,66 5,94

Castanha de caju 1,09 1,59 1,47 0,91 0,46 0,26 0,26 0,60 0,58 1,15 2,03 1,73 33,11 21,88 10,43 7,63 0,03 0,05 0,11 0,69 0,00 0,00 0,00 0,00 0,87 0,23 0,11 0,09 0,21 0,02 0,17 1,13

Ervilhas secas 0,00 0,00 0,00 0,00 3,10 3,11 1,94 1,75 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,41 0,61 0,30 0,23 4,88 3,89 4,10 3,95 0,26 0,41 0,23 0,31 0,00 0,00 0,00 2,49

Feijão seco 1,73 1,81 2,71 1,70 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,17 0,31 0,26 0,00 0,00 0,00 0,00 4,31 3,76 2,28 1,74 0,05 0,17 0,21 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 1,13 2,38 4,53 7,72

Fiapos de

algodão 1,76 1,76 1,04 1,09 1,37 1,37 3,54 2,96 0,77 0,52 0,66 0,55 0,13 0,13 0,19 0,11 1,46 2,16 1,14 1,43 0,02 0,06 0,02 0,03 0,51 0,28 0,28 0,21 2,05 1,76 0,81 1,92

Grãos de cacau 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,90 2,95 3,21 3,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,17 1,58 0,41

Inhame 2,49 2,12 2,73 2,88 0,06 0,08 0,09 0,04 1,95 1,95 2,10 2,22 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,03 0,06 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,69 1,80 1,74 0,08

Leite fresco 0,91 0,71 0,54 0,64 0,76 0,66 0,61 0,76 0,07 0,08 0,06 0,07 8,08 6,62 4,53 5,76 1,43 1,39 2,06 0,98 2,04 2,31 1,70 2,13 1,29 1,39 1,11 1,27 1,37 1,51 1,01 2,49

Mandioca 3,38 4,09 4,53 4,34 0,01 0,01 0,00 0,01 1,34 1,08 1,13 1,27 0,22 0,34 0,54 0,36 0,00 0,02 0,03 0,07 0,35 0,14 0,10 0,11 0,08 0,31 0,31 0,78 3,50 2,42 2,81 0,95

Milho 2,40 2,09 1,89 1,73 1,48 1,78 1,82 2,09 0,78 0,61 0,45 0,34 0,42 0,57 0,14 0,04 0,77 0,67 1,65 2,04 0,01 0,01 0,01 0,03 0,61 0,49 0,45 0,73 2,74 3,87 2,80 0,36

Painço 0,06 0,06 0,03 0,03 1,68 1,74 1,26 1,30 0,02 0,02 0,02 0,02 0,39 0,34 0,11 0,11 1,14 1,03 1,14 1,22 3,73 3,75 3,13 3,26 1,69 1,49 1,35 1,31 0,25 0,20 0,15 0,00

Sorgo 0,44 0,47 0,30 0,21 3,97 3,74 3,07 2,93 0,03 0,03 0,03 0,03 0,30 0,29 0,19 0,19 1,59 1,06 1,46 1,29 1,05 1,67 1,50 2,08 0,32 0,63 0,38 0,47 1,15 1,09 1,03 0,49

Demais

atividades 0,95 0,93 0,95 0,96 0,97 0,96 0,96 0,97 1,03 1,02 1,01 0,99 0,96 0,95 0,93 0,93 1,04 1,07 1,09 1,03 1,00 1,01 1,00 1,04 0,93 0,96 0,98 1,03 0,96 0,93 0,93 0,93

Fonte: resultados da pesquisa (2018).

Como todos os países da UEMOA apresentados até aqui, muitos tiverem QLs>1, como

mostra a Tabela 01, superiores a seis em um dos períodos analisados. Portanto, em um a análise

individualizada dos quatro períodos: no Benin haviam 7 QLs>1, em 1991; em 2001 e 2010, o

número reduziu-se para 6; por fim, em 2016, só foram 5 QLs>1. No entanto, as atividades com

maiores destaques eram a produção de Mandioca, de Milho e de Inhame.

Em Burkina Faso, em 1991, haviam 7 QLs>1, sendo que em 2001, 2010 e 2016, foram

8 QLs>1 em cada período, com destaque na produção de Sorgo, das ervilhas secas, de Carne

Suína, de fiapos de algodão e milho.

A análise da Costa do Marfim segue a mesma direção, no entanto com menos números

de QLs>1 comparados aos da Burkina Faso. Em 1991 e 2001, foram 5 QLs>1, por período e,

em 2010, eram 6 QLs e o número caiu para 4 QLs>1 em 2016, com destaque nas atividades da

produção de Grãos de Cacau, Inhame, Mandioca, Arroz e Castanha de Caju.

Como já mencionado anteriormente, o país com menor números de QLs>1 foi a Guiné-

Bissau, mas também foi o único com um dos QLs acima de 33, em 1991. Este país apresentou

4 QLs>1 que também foram o mesmo número em 2001 e 2010, aumentaram para 5 em 2016,

com maior destaque na produção da Castanha de Caju, Carne Suína, Leite fresca, Arroz e

amendoim.

Como outro país com QLs>1, o Mali destaca suas diversidades nas atividades produtivas

da agropecuária. Em 1991, haviam 8 QLs>1; em 2001, foram 3; em 2010, apareceram 9; e, em

2016, foram 8 os QLs>1. No entanto, as atividades com o maior destaque eram a produção de

Feijão Seca, Arroz, Fiapos de Algodão, Carne de Gado, Leite fresca, Sorgo, Painço, por fim as

demais atividades.

O Níger é um país que ao longo destes quatro períodos analisados tem apresentado o

aumento de números de QLs>l, sendo o maior número 7, obtido no último ano de 2016. Em

1991, Níger apresentava 5 QLs>1; em 2001 e 2010, foram 6 em cada período. Em 2016,

apresentou seu maior número de QLs>1 (7) e as atividades com máximo desempenho foram

Ervilhas secas, Painço, Leite fresca, Carne de Gado e Sorgo.

O Senegal apresentou QLs>1, nestes quatro períodos analisados: 5 em 1991; 6 em 2001;

5 em 2010 e 7 em 2016. Analisando as atividades, estão as seguintes produções com os QLs>1,

a produção de Amendoim com casca, de Carne Suína, Painço, Carne de Gado, Leite fresco e

Arroz.

O último no grupo dos países da UEMOA nesta análise foi Togo, de certa forma,

constituiu-se como o segundo país com o maior número de QLs>1 e apresentou nestes quatro

períodos números de QLs maiores e iguais a 7 em cada um dos anos em análise. Em 1991 e

139

2001 e 2010, foram 8 em cada período, e 7 QLs>1 em 2016. Neste grupo, havia atividades com

maiores destaques, a produção de amendoim, Mandioca, Carne suína e de gado, Milho, Fiapos

de Algodão, Inhame, Leite fresco, Sorgo e de Feijão seca.

Em um trabalho realizado por Blein (2008), considera-se que em termos de produção a

tendência é ligeiramente diferente de acordo com as zonas. Para o autor, os países da zona seca

são caracterizadas por um aumento de 6% na produção de cereais, sendo que este crescimento

é de apenas 5% nas zonas tropicais.

De acordo com Floquet (2007), na questão de capital, entende-se que na agricultura

muito capital tem uma dupla função de produção e poupança para os agricultores. No caso de

uma crise, a função de poupança não monetária é decisiva para a sobrevivência do indivíduo e

de sua família ou para preservar a maior parte do capital produtivo.

Para o Ramamonjisoa et al. (2007), Franco da Comunidade Financeira da África

(FCFA), nos países da África que utilizam esta moeda, essa beneficiou particularmente as

grandes explorações experientes e permitiu-lhes desenvolver o uso de herbicidas e estrume,

adubo orgânico, o que os pequenos produtores e inexperientes não conseguiram fazer. Se, por

outro lado, além da desvalorização de franco CFA, e das causas da saturação dos solos

melhores, esses produtores fossem direcionados a cultivar ou expandir em terras secas, seus

resultados sofreriam, sua renda diminuiria e a emigração aumentaria ainda mais pela

vulnerabilidade econômica.

Para driblar alguns destes problemas, Jamin et al. (2007) ressaltam a heterogeneidade

das explorações agrícolas dos agricultores, considerada, no início da década de 1960, um

obstáculo à rápida modernização da agricultura. Enquanto que hoje a consideração da

diversificação da produção é reconhecida pelas organizações de desenvolvimento como um pré-

requisito para a agricultura, e a melhoria da eficácia das suas intervenções com os agricultores.

Conforme Jamin et al. (2007), há um desafio para os agricultores produtores de arroz,

algodão e leite, pois identificaram que as situações dos agricultores são muito diferentes. Essa

diversidade pode ser caracterizada pelo uso de tipologias. Visto por outro lado que a situação

destas propriedades não é estática. Fazendas evoluem, dentro de um tipo e para outro, para

novos tipos, é o caso de uma área rural de Burkina Faso e de outra em Madagascar, como a

diversidade de produção nas propriedades rurais em diferentes contextos é importante para

aliviar o produtor nos momentos das crises.

Hathie et al. (2015) também reforçam as características do mercado de trabalho rural,

neste caso, classificados em termos de oferta (demografia, nível educacional, acesso a terra) e

demanda (sistema de produção, volumes de investimento e acesso ao mercado). Para eles, do

140

lado da demanda, a maior parte da força de trabalho está concentrada no setor agrícola,

particularmente em unidades de produção agrícola (UPA) e no setor não agrícola.

O mercado de trabalho rural, portanto, ainda permanece dominado pela agricultura

familiar para o autossustento, autoconsumo e venda do excedente, que consolida o "primeiro

emprego" dos jovens e configura-se como a principal fonte de renda familiar. Ainda com a

importância da agricultura de subsistência e sobrevivência na economia rural e sua contribuição

como a maior geradora do emprego e renda, as áreas rurais esvaziam seus jovens e mulheres

em busca de um trabalho mais remunerado, nos centros urbanos (HATHIE et al., 2015).

Posto isso, vale seguir nesta análise com a Coeficiente de Localização, para apresentar

a distribuição porcentual das ocupações nos países ou se o Valor Bruto da Produção de um dos

países é semelhante à distribuição percentual da região.

5.2.2 Coeficiente de Localização do Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas

Para a análise deste indicador, vale adotar tal critério, conforme a literatura, seus valores

são melhores compreendidos quando colocados em três faixas distintas. Assim, será entre a

faixa Alta, Média e Baixa. Neste caso, aplica-se a convenção de que os valores de CL até 0,200

são da faixa Baixa; os da CL igual 0,201 até 0,400 são da faixa Média e os da CLs> 0,400 são

consideradas da faixa Alta.

Segundo a literatura, a faixa com baixo CL demonstra a dispersão das atividades

geograficamente. Isso é assim intendida como setores com orientação para o mercado e são

localizados em regiões que procuram diversificar o seu parque produtivo. Na faixa com CL

médio, são consideradas as atividades produtivas dominadas e praticadas por todos os países da

União, mas que são na maior parte deles destinadas para o consumo local, sendo poucas delas

com fins de exportação. Por fim, na faixa com CL Alto, a pesquisa mostra que tem a tendência

de serem produtos de consumo próprio e ou destinadas para exportação (Ex. Grãos de cacau,

Castanha de caju com casca, Feijão seco, Inhame, Mandioca, Milho, Painço, Sorgo e Carne

suína).

Pelos dados da pesquisa, a faixa baixa que vem de 0,00 a 0,200 e não se configura

nenhuma atividade entre os quinze maiores produtos com VBP selecionadas para esta análise,

exceto o grupo das Demais Atividades, ou seja, para todos os demais existe algum padrão de

concentração de médio para alto. No primeiro ano de análise, 1991, sete atividades

apresentaram valores que se situam na faixa média e oito atividades na faixa alta.

141

No segundo ano de análise de, 2001, esta tendência continuou, ainda com maior

vantagem, das atividades com os valores atingindo a faixa alta (9). As atividades com valores

relativos à faixa média diminuíram para seis (6), só uma como no ano anterior ficou na faixa

baixa (as demais atividades). No terceiro ano de análise, 2010, aumentou-se o número das

atividades na faixa alta, que passou para 10 e da faixa média diminui para 5 atividades. Por fim,

no ano de 2016, as atividades da faixa média recuperaram a posição para seis e a faixa alta caiu

para 9 atividades, como se confirma no Gráfico 09.

Gráfico 09 - Coeficiente de localização das 15 principais atividades agropecuárias, na UEMOA,

1991/2016.


Como já mencionado, o Coeficiente de Localização, segundo a literatura, permite

identificar grau de dispersão relativa das atividades econômicas e aproveitar aquele que, de

certa forma, admite menor inclinação à concentração espacial. Assim, em 1991, os valores de

CL em análise mostraram que todas as quinze atividades selecionadas para esta análise

apresentaram valores longe da faixa baixa, ou seja, não houve atividades com valores abaixo

de 0,200.

Esta situação, por si só, permite considerar que as atividades apresentaram valores que

os induziram à ação de concentração, como mostra a teoria. Neste período, só tinham atividades

com valores médios altos, como padronizado para pesquisa. Assim, as atividades com valores

médios em 1991 foram: Carne suína 0,3611; Milho 0,2706; Fiapos de algodão 0,2468; Leite

fresca 0,3544; Carne de gado 0,3722 e Arroz 0,2658. Assim, olhando a planilha de QLs,

constata-se que as atividades nesta faixa tiveram QLs>1, em 4 países, considerado 50% dos

países da União.

142

Neste caso, a faixa alta contou com nove atividades, entre as quais destacam-se Grãos

de cacau que demonstra uma tendência a concentração com valor de 0,6517; Ervilhas secas

com 0,6659; Inhame com 0,5037; Feijão seco com 0,6716 só para citar alguns. As atividades

nesta faixa foram as que tiveram os QLs>1 e alguns em um (1) país, como Grãos de cacau, e

Ervilhas secas em dois (2). Há também neste grupo atividades nestas condições até em três

países (Inhame, Feijão seco, Mandioca e Castanha de caju), que constituem a maioria deles.

No ano seguinte de análise em 2001, os valores CL das atividades também ficaram

acima da faixa baixa, só tendo nesta linha as demais atividades com 0,0195. Assim como em

1991, no ano de 2001 foram cinco atividades com valores na faixa média (Milho 0,3585; Fiapos

de Algodão 0,3523; Leite fresco 0,3817; Carne de gado 0,4110; o Arroz 0,3152).

Nesse ano, a maioria das atividades (10) tiveram valores correspondentes da faixa alta:

Grãos de cacau 0,6449; Ervilhas secas 0,6242; Amendoim com casca 0,5165; Carne suína

0,5183; Feijão seca 0,5990; Inhame 0,4856; Mandioca 0, 4490; Painço 0,4854; Sorgo 0,4256 e

a Castanha de caju com casca 0,4754. Já em 2010, não há atividades na faixa baixa, as únicas

atividades que constam nesta faixa são as demais atividades com 0,0168.

As atividades na faixa média continuam as mesmas, a produção de Milho 0,363; Fiapos

de algodão 0,3444; Leite fresco 0,3676; Carne de gado 0,319 e Arroz 0,2975. São valores que

indicam a possibilidades de concentração. Em 2016, como os anos anteriores, entre as quinze

atividades não há valores na faixa inicial (baixa), além das Demais atividades com 0,0145. Da

mesma forma, na faixa média são seis atividades: Amendoim com casca 0,3701; Fiapos de

algodão 0,3515; Leite fresco 0,3451; Carne de gado 0,3332; Castanha de caju com casca 0,3325

e Arroz 0,3265). A novidade é que a Castanha de caju com casca que em 1991, 2001 e 2010

apresentou valores da faixa alta, em 2016, caiu para faixa média.

Portanto, segue-se com o maior número das atividades na faixa alta. Sendo que neste

grupo três atividades apresentaram a maior concentração: Grãos de cacau 0,6890; Ervilhas

secas 0,6201 e Carne suína 0,6067 e seguidas pelas atividades como Inhame (0,5718) e Feijão

seco (0,5283) respetivamente. O caso de Grãos de cacau e Inhame aponta que são atividades

com QLs>1 em todos os períodos analisados em Costa do Martim. Sendo que a produção de

Grãos de cacau é dominada só por este país na União, com a tentativa do Togo, mas que é

insignificante.

No caso das Ervilhas secas, só foi apresentada a produção com QLs>1, por Burkina

Faso e Níger em todos os períodos analisados, mas não é a única atividade relevante nestes

países. A Carne suína é uma das atividades com QLs>1, praticada em 3 países (Burkina Faso,

Guiné-Bissau e Senegal) em todos os períodos analisados. A produção de feijão seco também

143

é uma das atividades nesta faixa e com QLs>1 em três países (Benin, Mali e Togo). As outras

produções nesta faixa, tal como a mandioca, tiveram 0,4639; Painço 0,4564; Sorgo 0,4427 e de

Milho 0,4107 respetivamente.

Como indica o conceito de Coeficiente de Localização, quanto mais o indicador de uma

atividade for próximo de zero, mais esta atividade estará sendo distribuída regionalmente. No

caso da Castanha de caju, a produção na década de noventa estava concentrada na Guiné-

Bissau, mesmo sendo ínfima, pelo fato desse país ter a ligação histórica e cultural dos países

que na década de 1970 (o Brasil) e na década e 1980 (Moçambique) dominavam a produção

desta atividade no mundo. A ligação permitiu que adquirissem a experiência da produção desta

atividade e tornar-se líder na região da UEMOA.

Assim, a expansão desta atividade nesta região foi rapidamente transferida para os

países como: Costa de Marfim, Togo e Senegal, permitindo com que no último ano da análise

(2016), esta atividade deixa-se de se enquadrar na faixa alta (de maior concentração) para a

faixa média, indicando a sua dispersão regional. Outras atividades que apresentaram a

concentração em todos os períodos analisados foram: o Grãos de cacau, concentrada a sua

produção na Costa de Marfim e um pouco em Togo; as Ervilhas secas também tem sua produção

por Burkina Faso e pouco no Níger; Feijão seco com maior concentração produtiva em Burkina

Faso e pouco no Níger e em Togo.

A dispersão destas atividades pela região ainda levará um tempo, devido às questões

culturais e do clima que favorecem a sua produção nestes países e pouco nos outros devido à

falta de domínio das novas tecnologias, que poderiam permitir a sua rápida expansão. No ponto

seguinte, 5.2.3, analisa-se o Coeficiente de Redistribuição para ajudar a mostrar a existência de

padrão de concentração ou dispersão espacial na região da UEMOA.

5.2.3 Coeficiente de Redistribuição do Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas

O Coeficiente de Redistribuição (CR) permite saber se a distribuição espacial do Valor

Bruto da Produção (VBP) do setor i se alterou no período de análise Ano 1 e 2. Objetiva-se

examinar setores, verificar a existência de um padrão de concentração ou dispersão espacial ao

longo do tempo (ano 1 para ano 2) na região da UEMOA.

Também vale lembrar o critério de análise deste indicador, para confirmar se há padrão

de concentração ou de dispersão, o valor obtido depois, o cálculo de CR deve ser próximo a 1

(indica a mudança, a dispersão de período para outro) e, se for próximo a zero, não ocorreu a

144

mudança, indica a concentração. O Gráfico 10 apresenta a dinâmica do CR nos três períodos

agrupados.

Gráfico 10 - Coeficiente de Redistribuição (CR) das 15 principais atividades agropecuárias na

UEMOA, 1991/2001- 2001/2010 - 2010/2016.


O Gráfico 10 imprime a tendência de mudança em certos períodos, tanto para dispersão,

como também aquelas atividades que se retraíram para concentração.

Assim, a Castanha de caju com casca e a Carne suína foram as atividades que

apresentaram as maiores mudanças nos anos 1991/2001. Igualmente, torna-se evidente o que

se viu na análise de CL no ponto 5.2.2, que coincidem com o início da produção de caju nesta

região e a sua expansão dentro de território da UEMOA. Neste instante, a fotografia que fica

na análise de CR indica as rápidas mudanças desta atividade nesta região, assinalado por valor

de CR (0,27) a dispersão de cultivo deste produto neste intervalo.

A Carne de porco também ficou evidente neste período com valor de CR (0,25), que

indica a dispersão e consumo deste produto na região, chama a atenção e confirma que neste

período ainda havia muitos cidadãos destes países que não professavam a religião islâmica. Esta

afirmação talvez seja confirmada nas análises dos períodos que se seguem. Além destas duas

atividades, também havia neste período mais oito atividades com valores de CR acima de 0,1.

Sendo a produção de Arroz (0,19); Feijão seca (0,18); Mandioca (0,16); Carne de gado (0,15);

Amendoim com casca e de Sorgo (0,13); Fiapos de algodão (0,12) e por fim a produção de

Milho (0,11). Assim, todos com a tendência de mudança de um período para outro.

Neste mesmo período 1991/2001, havia também a análise das atividades que

apresentaram forte concentração, sem sinal de nenhuma mudança. Este é o caso dos Grãos de

cacau com valor de CR (0,00), confirmando o que foi analisado quando se tratou de CL no

ponto 5.2.2, a sua concentração em um só país da região, sem a capacidade de espalhar-se para

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

Amendoim,com casca

Castanha decaju com

casca

Fiapos dealgodão

Carne deporco

Feijão seco Ervilhassecas

Arrozal Milho Carne degado

Leite fresca Sorgo Mandioca Painço Grãos decacau

Inhame Demaisatividades

CRi 1991/2001 CRi 2001/2010 CRi 2010/2016

145

outros pontos do território da UEMOA. Neste grupo estão: Ervilhas secas com CR (0,04);

Inhame (0,02); Leite fresco (0,08); Painço (0,08) e as demais atividades (0,04).

Neste biênio de 2001/2010, a Castanha de caju continua apresentando grandes

mudanças com o valor de CR de 0,22, uma pequena redução em relação ao biênio de 1991,

2001. Com a Castanha de caju, também haviam outras atividades como Fiapos de algodão e

Feijão seco, a primeira foi o que neste período apresentava o maior CR (0,30) e depois o Feijão

que teve o mesmo valor da Castanha de caju (0,22).

Na mesma dimensão, já com valores um pouco abaixo destas três atividades

apresentados neste biênio, estão mais quatro atividades: Amendoim com casca (0,14); Arroz e

Leite fresco (0,12) e, por fim, a produção de Milho (0,18). Assim, a maioria das atividades

tiveram os valores de CR próximo de zero (0), indicando com isso a inexistência das mudanças

no período e a concentração destas atividades em um ponto determinado da região.

Atividades como a produção de Carne de porco tinham CR (0,05). Conforme

mencionado nos parágrafos anteriores, ressalta-se a possibilidade de ter havido poucos cidadãos

da região da UEMOA convertidos para a religião muçulmana. Ficou claro que reduziu-se a

dispersão espacial com o CR (0,05) no período seguinte (2001/2010) em relação ao período

anterior (1991/2001), que havia o CR (0,25) indicado imediatamente a diminuição desta

atividade da região. As atividades como a produção de Carne de gado tiveram o CR (0,07); de

Grãos de cacau, de Inhame e de Painço (0,06); de Mandioca (0,04) e das demais atividades

(0,06).

Por fim, no biênio 2010/2016, uma atividade chamou atenção, a produção de Amendoim

com casca, único com CR (0,21). A dispersão da produção de Amendoim tem a ver com o que

nos parágrafos anteriores se falava das mudanças tidas na região com a produção de Caju. Sendo

um produto de base de exportação, a atividade da produção de Amendoim tende a dispersar

espacialmente na região, ainda que pelo aumento da demanda, mas também pela sua praticidade

no cultivo e pelo clima proporcional que a região oferece, entre outros.

Além do desempenho do Amendoim, havia outras dez atividades que apresentaram

alterações neste período, diferente do biênio anterior que só havia seis. Em 2010/2016, sintetiza-

se tal período como o biênio de mudança, com a maioria das atividades apresentando a

dispersão espacial como a produção de Caju com CR (0,19); Fiapos de algodão e de Leite fresca

(0,16); Milho (0,15); Carne de suína e de Feijão seco (0,14); Arroz (0,12); Ervilhas secas (0,11);

Carne de gado e de Sorgo (0,10).

Por fim, as atividades que neste biênio não apresentaram nenhuma alteração indicam

que o CR está com mais concentração por indicar valores próximo de zero (0,00). Assim,

146

estiveram neste grupo as atividades como Grãos de cacau com CR (0,05); Painço (0,06); Inhame

(0,08); Mandioca (0,09) e por fim as demais atividades com CR (0,03). A outra conclusão que

se pode tirar é que estas atividades foram constantes, pois não apresentaram o comportamento

sem mudanças nos três biénios analisados.

Por outro lado, para confirmar o comportamento destas e de outras atividades, será

analisado no ponto a seguir (5.2.4) o Coeficiente de Especialização para comparar a estrutura

produtiva dos países com a da região de referência da UEMOA.

5.2.4 Coeficiente de Especialização (CE) do Valor Bruto da Produção das atividades

agrícolas

Nos dois pontos anteriores, analisaram-se o Coeficiente de Localização e o Coeficiente

Redistribuição, a primeira CL demonstra como estão distribuídas as atividades produtivas nos

diferentes países da União (dispersão das atividades geograficamente) e a segunda CR

considera as ocorrências de mudanças nas atividades produtivas na região em um determinado

período para outro.

No entanto, as atividades produtivas praticadas na região da UEMOA são na maioria

deles distribuídas nas regiões, dos países. No entanto, algumas ainda são fortemente

concentrados em um só país, caso de Grãos de cacau na Costa do Marfim. Além do mais, a

produção da Castanha de caju com casca, de Carne suína e de Arroz são atividades que

demonstraram a maior dispersão geograficamente na região. E neste ponto a análise de CE

demonstrou a existência da similaridade das estruturas produtivas dos países da região em

relação a macrorregião.

A análise de CE tem como exigência verificar se a estrutura produtiva de uma dada

região é similar a sua macrorregião de referência, ou seja, se os países apresentam composição

setorial próxima à da UEMOA. A principal indagação é: se as estruturas produtivas dos países

são similares à estrutura produtiva da região de referência? Para responder esta questão, vale

a pena seguir com ajuda da CE apresentado uma representação cartográfica na Figura 16.

147

Figura 16 - Coeficiente de Especialização das 15 principais atividades agropecuárias, na

UEMOA, 1991/2001/2010/2016. CE 1991 CE 2001

CE 2010 CE 2016

Fonte: resultados da pesquisa (2018). Nota: BEM - Benin, BFA - Burkina Faso, CIV - Costa do Marfim, GNB - Guiné-Bissau, MLI - Mali, NER - Níger,

SEN - Senegal e TGO - Togo.

Como assinalado, o CE compara se há semelhança na estrutura produtiva de um país

com a estrutura produtiva da região de referência, neste caso, a região da UEMOA. Nestes

quatro anos, constata-se, em 1991, que a estrutura produtiva da Guiné-Bissau estava com o

valor da CE (0,278) com maior destaque; seguido por Senegal (0,229); Níger (0,223) e Benin

(0,202), sendo estes os países com maiores valores. A Guiné-Bissau neste período tinha como

atividades mais importantes a produção de Arroz (11,45%), Leite fresco (9,87%) e Castanha de

caju com casca (6,08%) e a UEMOA trazia a produção de Arroz 2,4%, Leite fresco 1,22%, a

produção de Castanha de caju com casca 0,18%.

Além disso, na UEMOA, em 1991, as atividades como a produção Inhame era 6,87%,

Painço 4,39%, Grãos de cacau 4,42%, Carne indígena de gado 4,73% enquanto que na Guiné-

Bissau a produção de Inhame era 0,00%, Painço 1,71%, Grãos de cacau 0,00% e a produção de

Carne indígena de gado 3,25%. Assim, indicando a tendência de se diferenciar da região de

referência e se especializar em certas atividades. Por outro lado, havia países com CE mais

148

baixo, como: Mali (0,151); Costa do Marfim (0,790); Togo (0,172) e Burkina Faso (0,190).

Neste último grupo, mesmo com valores próximos ao primeiro grupo, podem ser considerados

como os que possuem a composição setorial próxima à da região de referência.

No entanto, em 2001, como em 1991, continuavam os valores de CE próximos, até

semelhantes nestes dois períodos. Do mesmo modo, tanto os que indicam que a estrutura

produtiva dos países (com destaque do Guiné-Bissau) e depois seguido (do Níger, Senegal e

Benin), diferenciam-se da região de referência, assim como os valores de CE dos países

(Burkina Faso, Togo, Costa do Marfim e Mali) que se aproximam ou são iguais aos da região

da UEMOA, pois apresentam valores próximos.

Outrossim, em 2010, a situação continua a mesma, o CE apresentado por Guiné-Bissau

continua maior (0,296), com maior destaque na Figura 16. A UEMOA tinha em destaque as

atividades produtivas neste período, como Inhame 6,47%, Carne de gado 4,44%, Grãos de

cacau 4,15%, enquanto que na Guiné-Bissau a produção de Inhame era 0,00%, Carne de gado

2,72%, Grãos de cacau 0,00%. Mas atividades mais importantes para Guiné-Bissau neste

período eram Castanha de caju com casca 16,93%, Arrozal 9,24%, Leite fresco 6,84% e na

UEMOA a produção de Castanha de caju com casca eram 1,61%, de Arroz 3,09%, de Leite

fresco 1,51%.

A Guiné-Bissau neste período é seguida por Benin (0,223), Níger (0,217) e Senegal

(0,211), sugerindo assim a especialização com atividades ligadas a alguns setores produtivos.

Por outro lado, acompanhados do grupo dos países de CE com valores baixos, como: Burkina

Faso, Costa do Marfim, Mali e Togo.

Em 2016, foi o único período em que o resultado de CE foi distinto dos outros três anos

entre os países analisados. Na região, os países que apresentavam menores valores entre (1991,

2001 e 2010) passaram a ser os que possuíram maiores valores em 2016. Mas sem generalizar,

a Guiné-Bissau apresentou o maior CE (0,282); seguido de Níger (0,239); e do Togo (0,237), o

único neste grupo em todos os períodos; e por fim Benin (0,203). No entanto, a Guiné-Bissau

continua com as mesmas atividades em destaque (Castanha de caju com casca 19,17%; Arroz

7,38% e Leite fresco 6,67%) e na região como um todo, estas atividades eram (2,51%; 4,265 e

1,16%).

A região da UEMOA tinha em 2016 como atividades com maior destaque as produções

de Inhame 5,62%, Arroz 4,26%, Grãos de cacau 3,74%, Carne indígena de gado 3,34% e o

Painço 3,25%, enquanto que na Guiné-Bissau estas atividades tinham 0,00%; 7,38%; 0,00%;

2,58%; 0,36%. Noutro grupo com valores de CE que indicam a estrutura produtiva semelhante

à estrutura da região de referência ficaram: Mali (0,149); Burkina Faso (0,172); Costa do

149

Marfim (0,181); e, Senegal (0,185), também o único neste grupo em todos os períodos de

análises.

Para confirmar esta segmentação de algumas atividades permitirem que alguns países

apresentassem a estruturas produtivas mais diversificadas, estarem próximas ou serem iguais à

da região de referência, decidiu-se também analisar o Coeficiente de Reestruturação (CReest.),

no ponto 5.2.5, para verificar se houve algumas alterações nas estruturas produtivas entre

grupos dos biênios analisados.

5.2.5 Coeficiente de Reestruturação (CReest.) do Valor Bruto da Produção das atividades

agrícolas

Neste ponto, faz-se a análise do Coeficiente de Reestruturação (CReest.), com o intuito

de poder avaliar o grau de mudança na especialização da região, ou seja, se houve alguma

mudança na estrutura da atividade produtiva em um determinado país da UEMOA nos dois

períodos de estudo. A Figura 17 apresenta o desempenho dos três biênios para mostrar as

transformações na composição setorial de cada país.

Estas modificações serão de certa forma o modo de confirmar o desempenho de cada

setor e o papel deste na dinâmica de especialização produtiva na economia regional. O país com

maior CReest. em 1991/2001 foi Guiné-Bissau (0,116), o que sinalizou ter em havido as

mudanças na sua estrutura produtiva. Em 2001/2010, Guiné-Bissau apresentou o maior valor

(0,0862), indicando ter havido pequenas mudanças e, por fim, em 2010/2016, Togo apresentou

(0,2836) de CReest., também indicando as pequenas alterações de um período para outro. De

certa forma, isso pode ser melhor observado no Figura 17.

Figura 17 - Coeficiente de Reestruturação (CReest.) das 15 principais atividades agropecuárias,

na UEMOA – 1991/2001-2001/2010-2010/2016. CReest. 1991/2001 CReest. 2001/2010

150

CReest. 2010/2016


Nota: BEM - Benin, BFA - Burkina Faso, CIV - Costa do Marfim, GNB - Guiné-Bissau, MLI - Mali, NER - Níger,

SEN - Senegal e TGO - Togo.

Pelo que está apresentado no Figura 17, no primeiro biênio analisado, 1991/2001, foi

um período marcado por uma divisão, neste caso, por dois grupos e um outlier. O valor de

CReest. considerado como outlier aqui foi o da Guiné-Bissau, com o CReest. 0,116; neste caso

indicando a mudança na sua composição setorial da estrutura produtiva do país. Seguido por

mais outros três países: Mali com o CReest. (0,076); Benin (0,056) e de Níger (0,054). Por fim,

havia outro conjunto de quatro países com CReest. considerado de valor baixo, sugerindo não

haver nenhuma alteração na atividade produtiva nestes lugares, como na Costa do Marfim

(0,030); Senegal (0,036); Todo (0,046) e, por fim em Burkina Faso (0,050).

No biênio seguinte de análise em 2001/2010, não teve um valor que se pode dizer que é

outlier como no período anterior, com o valor tido pela Guiné-Bissau. Mas simplesmente

consegue-se identificar dois grupos, uma liderado por Mali (com 0,0862); seguido do Togo

(0,0831); do Níger (0,0724) e do Benin (0,0551) respetivamente, indicando a ocorrência das

pequenas mudanças na estrutura produtiva destes países. E o outro grupo dos países com

CReest. menor visto como lugares em que não haviam ocorridos mudanças, foram Burkina

Faso (0,0347); Costa do Marfim (0,0392); e Senegal (0,0354).

No último biênio, em 2010/2016, o país com valor maior, isso em relação a CReest.

desse período, foi Togo, com 0,284 indicado ter havido as possíveis mudanças setoriais no país.

Seguido dos outros três, países com pequenas alterações sem muita capacidade de fazer grandes

mudanças no setor produtivo. Estes países foram Senegal (0,0945); Mali (0,0826); e Burkina

Faso (0,0583). Depois deste grupo havia outros quatro países com valores menores que aqui se

considera, sem o potencial de fazer mudanças na sua estrutura produtiva, sendo Benin (0,0328);

Costa do Marfim (0,0258); Guiné-Bissau (0,0284); e, por fim, o Níger (0,0357). Os valores de

CReest., segundo a literatura, indicam que não houve mudanças na estrutura produtiva do país.

151

5.3. CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO

O objetivo deste capítulo foi de caracterizar a dinâmica de desenvolvimento, a

concentração e a especialização produtiva nas regiões dos oito países da UEMOA. Assim, a

análise da dinâmica de desenvolvimento e a caraterização da distribuição produtiva nos países

da região foi assim iniciada, pela análise da distribuição percentual da população da região da

UEMOA, nos períodos de 1991, 2001, 2010 e 2016. No trabalho, com uma visão geral, deixa

evidente a concentração da população nas áreas rurais. No entanto, há um dos países, a Costa

do Marfim como pouco dos países da UEMOA com a distribuição percentual da população

rural e a urbana bem próximo uma da outra. Também neste grupo, com a menor dimensão vem

a Guiné-Bissau, Senegal e Togo. E um grupo dos países ainda com grande contingente

populacional na área rural, liderado por Burkina Faso, Mali e o Níger.

Por outro lado, com o efeito este contingente populacional do meio rural para centros

urbanos, mesmo ainda sendo lento, pressiona as ocupações urbanas nos países da UEMOA,

mas que ainda permanece a sua maior concentração no meio rural.

No entanto, quanto às ocupações, no Benin o total das pessoas empregadas maiores de

15 anos de idade foram 41,32% dos empregos na agricultura, 18,15% na indústria e 40,53% no

setor de serviços em 2016. Em Burkina Faso no mesmo período, o setor de serviços lidera o

contingente dos empregados com 39,17%, sendo 31, 90% na indústria e 28,92% dos empregos

no setor agrícola. Já Costa do Marfim no setor agrícola emprega mais que os outros setores,

com 48,88% das pessoas ocupados, 6,30% na indústria e 44,81% no setor de serviços.

Outrossim, havia também na Guiné-Bissau em 2016, os empregados do setor agrícola

de 83,60% das pessoas ocupadas, 7,02% na indústria e 9,38% no setor de serviços. Em Mali

havia 61,64% no setor agrícola, 8,34% na indústria e 30,02% no setor de serviços.

Por último, Senegal e Togo seguem o padrão de boa parcela da ocupação no setor

agrícola como nos outros países. No Senegal, em 2016, haviam no setor agrícola 53,60%, na

indústria 20,08% e por fim, no serviço 26,31% das pessoas empregadas. No Togo, tinha 38,96%

das pessoas empregados no setor agrícola, 17,27% na indústria e 43,77% no, serviços.

Esta força ocupacional tem a contribuição espelhada no maior PIB per capita (PPC),

fortemente apresentado por Costa do Marfim. E por outro lado, Níger apresentou o menor valor

do PIB per capita (PPC) de USD $917 em 2016. Este fenômeno exige uma reflexão sobre o

Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas (VBP), a partir de 1991, 2001, 2010 e 2016.

Assim, cada país reflete diferentes dinamismos, de acordo com o potencial de cada uma das

152

atividades, as opções de cultivos, as caraterísticas do solo, a pressão climática e outros. Com

estes indicadores se analisou o Quociente Locacional deste grupo dos países.

Neste quesito, os países da União apresentaram o número relevante dos QLs acima de

1, e, o número mínimo assim apresentado por cada atividade, em cada período avaliado foram

quatro (4) QLs>1 e o máximo nove (9), nas 15 atividades analisados. No caso de menor número

de QLs>1, vale citar a Guiné-Bissau, o que apresentou o menor número de QLs>1, nos quatros

anos de análise (4 em 1991, 2001, 2010 e; 5 QLs>1 em 2016).

O país com maior CReest. em 1991/2001, Guiné-Bissau (0,116), que sinalizou ter

havido as mudanças na sua estrutura produtiva; em 2001/2010 Guiné-Bissau apresentou o

maior valor (0,0862), indicando ter havido as pequenas mudanças; e, por fim, em 2010/2016,

Togo apresentou maior valor CReest. (0,2836), também indicando as pequenas alterações de

um período para outro.

No entanto, com as incidências populacionais maiores no meio rural na região da

UEMOA, as ocupações dominadas pelo setor agrícola e alguns países se especializando em

atividade agrícola e também os mesmos países vêm mostrando as alterações nas atividades

produtivas de um período a outro, superando a região da referência, no ponto seguinte 6.0, será

estudada a vulnerabilidade e a insegurança alimentar nos países da UEMOA.

6. A VULNERABILIDADE E A INSEGURANÇA ALIMENTAR NA UEMOA

Antes de se iniciar a análise da Vulnerabilidade, vale antes apresentar uma visão geral

dos países membros da UEMOA, destacando a geografia, a demografia, a economia, as

principais culturas, o Índice de Desenvolvimento Humano, a Renda Nacional Bruta,

Investimentos dos países na Saúde Pública e, por fim, a análise de vulnerabilidade de cada

região dos países da UEMOA.

6.1. UMA VISÃO GERAL SOBRE AS CARATERÍSTICAS DOS PAÍSES DA UEMOA

O continente africano, em especial a África Subsaariana, tem apresentado regular

crescimento de seu PIB per capita nas últimas duas décadas, mas este crescimento não levou o

continente, em especial a parte subsaariana, a uma redução efetiva da pobreza, com 43% da

população abaixo da linha da pobreza entre 1980-2013 (AFDBa, 2018).

O maior entrave da redução da pobreza pode ser entendido, como este rápido

crescimento foi provocado. Em muitos países, o crescimento foi provocado pelos setores

modernos de capital intensivo (a telecomunicação, produção do petróleo etc.) e não nos setores

tradicionais de produção (a agricultura e agroindústrias de transformação, pequenas fábricas e

setores informais), que poderiam elevar a renda da maioria da população e, com isso, reduzir a

pobreza (AFDBb, 2018).

O rápido crescimento econômico em alguns países da UEMOA refletiu em um fraco

desempenho na criação e manutenção de emprego, como analisado no ponto 5.1, em 2016, 52%

das ocupações estavam ligadas ao setor da agricultura, 33% no setor de serviço e 14,5% no

setor industrial. A maior peso do emprego na agricultura sinaliza o baixo desenvolvimento e

também a mão de obra não qualificada para dinamizar outros setores da economia. De outro

lado, a cifra da desigualdade de renda permanece ou aumenta em alguns casos. A respeito da

renda, o Índice de Gini da África Ocidental no PNUD (2018) gira em torna de 0,300 a 0,500,

conforme já ressaltado no capítulo anterior.

Assim, a região da UEMOA, na África Ocidental, também apresenta sua tendência de

crescente desigualdade de renda, ou seja, início de uma desigualdade hora inexistente, pelo fato

da maioria da população viver abaixo da linha da pobreza.

A desigualdade de renda ainda é menor entre os africanos, mas se comparar a África

Subsaariana com outros continentes a diferença é elevada. Em um exemplo comparativo dos

indicadores (expetativa de vida; ano esperado de escolaridade; média de ano escolar; e renda

154

nacional) de relatório de IDH-2018, sobre desigualdade entre desenvolvimento humano no

mundo: o Qatar apresenta 176 vezes mais a Renda Nacional per capita que a República Centro

Africano; a Alemanha proporcionava 9,4 vezes mais a média de idade escolar do que a Burkina

Faso; a Austrália apresentava-se 4,7 vezes maior os anos esperados de escolaridade do que

Sudão do Sul e Hong Kong oferecia 1,6 vezes mais a expectativa de vida ao nascer do que Serra

Leoa (PNUD, 2018).

Assim, a desigualdade de renda dos países expõe a tendência contínua de concentração

rumo a 1% da população do mundo. O Gráfico 11 apresenta a situação por meio de Índice de

Gini.

Gráfico 11 - Índice de Gini dos países da UEMOA de 1992 a 2015.

Fonte: elaborado por autor com dados estimados do Banco Mundial 2018.

No Gráfico 11, são expostos os índices de Gini nos períodos selecionados entre 1992

até 2015, comparando o Brasil com os oito países da UEMOA. Dois países do Sul da África (a

África do Sul e Zâmbia) e dois países do Norte da África (o Egito e a Mauritânia) apresentam

maiores diferenças de desigualdade de renda.

Vale ressaltar que os dados apresentados no Gráfico 11 deixaram expressos a situação

de falta de dados de todos os países em cada ano de comparação. Em 1992, havia informações

de três países Brasil (0,532); Costa do Marfim (0,394) e o Níger (0,361) com a situação maior

de desigualdade no Brasil.

No ano seguinte, em 1993, havia cinco países, Brasil já com (0,601); África do Sul

(0,593); a Zâmbia (0,526); Mauritânia (0,501) a Guiné-Bissau (0,436), sendo as quatro na

situação de empate, referente a situação de desigualdade de renda e a menos desigual na altura

foi a Guiné-Bissau. Por outro lado, em 1994, já sem a presença do Brasil, Mali (0,504) foi a

mais desigual.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

África do Sul Brasil Zâmbia Guiné-Bissau Costa doMarfim

Níger Burkina Faso Mali Senegal Egito Mauritânia Benin Togo

1993 1995 2002 2005 2006 2008 2010 2011 2014 2015

155

De 1995 até 2003, o Brasil seguiu sendo o mais desigual com índice acima de 0,500.

Em 2005, a África do Sul com 0,648 passou a ser o mais desigual, seguido do Brasil (0,563) e

os outros três países ficaram com índice abaixo de 0,400. Igualmente, em 2006, o Brasil

apresenta valores iguais aos da Zâmbia (0,576 e 0,546) e, em 2007, permaneceu o domínio do

Brasil (0,563) sendo o Níger com 0,373. Em 2008, o Brasil perde novamente para África do

Sul (0,630 e 0,540).

Por fim, nos últimos quatro anos recai o domínio do Brasil, em 2010, com sua ausência,

domina a África do Sul com 0,634, seguida da Zâmbia (0556) e da Guiné-Bissau (0,507).

Assim, no ano seguinte, em 2011, aparece novamente o Brasil (0,529) já sem a presença da

África do Sul e da Zâmbia, mas logo em 2014 volta a África do Sul com (0,630) e o Brasil com

0,515 seguido de outros três países com valores abaixo de 0300. Igualmente, em 2015, continua

o domínio dos países do Sul da África, desta vez da Zâmbia (0,571) seguida do Brasil (0,513),

os outros quatro países (Togo, Benin, Egito e Costa do Marfim) tiveram o índice menor do que

0,400.

Em suma, nos períodos analisado, os países da UEMOA apresentaram o índice da

desigualdade de renda (Gini) menor do que o Brasil, que a África do Sul e a Zâmbia. No entanto,

os dois países do Norte da África (Egito e a Mauritânia) todos tiveram valores próximos aos

dos países da UEMOA, as vezes menores, no caso se comparados com a Guiné-Bissau.

Por outro lado, quando se analisam as quatros categorias que ranqueiam o Índice de

Desenvolvimento Humano – IDH, a) muito alto desenvolvimento humano, b) alto

desenvolvimento humano, c) médio desenvolvimento humano, d) baixo desenvolvimento

humano), os países da UEMOA se concentram na última posição de desenvolvimento humano.

Com a mais alta posição de 161 no ranking de todos os países do mundo em 2017, se encontram

o Benin com IDH de 0,515, seguido do Senegal (0,505), Togo (0,503), Costa do Marfim

(0,492), Guiné-Bissau (0,455), Burkina Faso (0, 427), e Níger (0,354), como pode ser

observado na Tabela 02.

Tabela 02 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 1990 a 2017.

Países 1990 2000 2010 2012 2014 2015 2016 2017

Benin 0,348 0,398 0,473 0,489 0,505 0,508 0,512 0,515

Senegal 0,367 0,380 0,456 0,476 0,486 0,492 0,499 0,505

Togo 0,405 0,425 0,456 0,466 0,481 0,495 0,500 0,503

Costa do Marfim 0,388 0,394 0,442 0,454 0,465 0,478 0,486 0,492

Guiné-Bissau 0,426 0,437 0,445 0,449 0,453 0,457

Mali 0,231 0,308 0,403 0,408 0,414 0,432 0,432 0,435

156

Burkina Faso 0,286 0,375 0,394 0,405 0,412 0,420 0,427

Níger 0,210 0,252 0,318 0,336 0,345 0,347 0,351 0,354

Fonte: elaborado por autor com os dados de Relatório IDH-2018, 2018.

Na Tabela 02, estão as informações do Índice de Desenvolvimento Humano dos países

da UEMOA, nos períodos de 1990 a 2017. Todos os países estão classificados no nível de baixo

desenvolvimento humano, de até 0,599.

No caso de Benin, nos anos de 1990 a 2000, o IDH foi de 0,348 em 2010, em 2012

chegou a 0,398, a partir de então, atingiu a faixa dos 0,500 de 2014 até 2017. O Senegal

atravessou um percurso semelhante de Benin, mas conseguiu chegar a faixa de 0,500 somente

em 2017. O Togo como também o terceiro país da União com maior IDH, oscilou na faixa de

0,400 até 2016 quando chegou na faixa de 0,500.

A República da Costa do Marfim e a Guiné-Bissau são os que ao longo de período de

análise não conseguiram chegar a faixa de 0,500. Mali e Burkina Faso também seguiram o

mesmo percurso com IDH abaixo de 0,500. O Níger foi o único com os valores fora da faixa

de 0,400, iniciou com 0,210 em 1990 e chegou a 0,350 em 2017, sendo o mais crítico.

Por tanto, esta trajetória de Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA

pode ser melhor observada no Gráfico 12 e também neste ponto em que se fez a análise mais

aprofundada do IDH.

Gráfico 12 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 1990/2017.


O Gráfico12 apresenta os dados de IDH dos países da UEMOA publicado em 2018,

com as informações iniciadas em 1990 até 2017. A primeira leitura que se pode obter da Gráfico

157

12 ou da Tabela 03 é que, mesmo apresentando melhoras nos índices, nenhum dos países da

comunidade conseguiu sair da faixa de baixo desenvolvimento humano ao longo deste período

de 27 anos, mesmo tendo apresentado melhoras no decorrer do período. E também a maioria

destes países não consegue se posicionar nas pontuações mais altas desta faixa (0,599), que

permitiria uma transição para a faixa de desenvolvimento humano médio.

No entanto, todos os oito países da União apresentaram uma progressão crescente ao

longo deste período e o país com a maior pontuação foi Benin, que iniciou com 0,348 em 1990,

atingiu 0,515 em 2017, aproximando-se assim da faixa de desenvolvimento humano médio que

inicia com a pontuação de 0,599. O Benin é seguido por Senegal, que começou com 0,367

em1990 e chegou em 2017 com 0,505 do IDH. Também seguido por Togo, que teve 0,405 em

1990, apresentou crescimento, mas sem uma performance que permita sair desta faixa, chegou

a 0,503 de IDH 2017.

No entanto, depois deste grupo, segue outro de quatro países, liderado por Costa do

Marfim, que iniciou com 0,388 de IDH em 1990 e chegou a 0,492 em 2017. Assim, seguido da

Guiné-Bissau, este país apresentou uma particularidade, sem informações em 1990 e 2000, só

apresentou as primeiras informações apresentadas pelo relatório de IDH-2018 em 2010, neste

período apresentou valor de 0,426 e em 2017, teve 0,457. Diferente da Guiné-Bissau, Mali que

o segue, apresentou as informações em todos os períodos de análise, em 1990, este país

apresentou o IDH de 0,231 e em 2017, teve um moderado crescimento de 0,435.

O último país neste grupo foi a Burkina Faso, que também teve falta de informações no

ano de 1990, apresentou os seus dados em 2000, neste caso o valor de IDH de 0,286, melhorou

a sua performance, mas nada que o levasse a um patamar superior a 0,427 em 2017. Por fim,

isolado em uma ponta ficou Níger, este país ao longo deste período de análise não conseguiu

passar da faixa de 0,350. No início da análise, em 1990, apresentou seu IDH de 0,210, e

terminou, em 2017, com o IDH de 0,354, sendo o país da UEMOA com menor valor de IDH.

Um resumo do IDH de 2017 é apresentado pela Figura 18.

158

Figura 18 - Índice de Desenvolvimento Humano dos países da UEMOA, 2017.


No caso do Níger, país com o menor IDH em 2017, é um país cercado por deserto, em

mais de 75% do seu território. Entre os seus 1,27 milhões de km² de terra, 11% é arável, 0,01%

é usado para culturas permanentes e apenas 730 km² são irrigados. O mesmo ocorre com Mali,

com aproximadamente 65% da área desértica ou semidesértica. Somente cerca de 4% das terras

são possíveis a prática agrícola, em que 0,03% sob cultivo permanente (MALI, 2016).

Entretanto, essa característica não é explicativa para o baixo IDH, visto que existem

países, tais como a Argélia, em que o deserto de Saara ocupa quase 80% do território, mas o

país apresenta alto desenvolvimento humano (0,754) de IDH (PNUD, 2018). Sem considerar

outros países da região, como a Líbia, Marrocos etc., em que a aposta destes países é diversificar

as atividades produtivas e aproveitar as receitas dos recursos naturais para o desenvolvimento

nacional (MALI, 2016).

No entanto, isso é fato raro, no caso do Níger, em que o setor agrícola compreende 39%

do PIB, mas emprega 90% da força de trabalho. No Mali, da mesma forma, 80% da força de

trabalho está de alguma forma ligada à agricultura ou pesca e este grupo representa 45% do

PIB. A diversificação produtiva passa a ser indispensável, o foco na transformação dos recursos

disponíveis e incentivar a transformação da sua produção para gerar valor adicionado,

159

impulsionar empregos e gerar encadeamentos, como o defendido por Hirschman (1958) e

Myrdal (1957). No Mali, há os depósitos de bauxita, ferro, manganês, estanho e cobre, mas a

maioria ainda não foram explorados (MALI, 2017). Assim como o Níger, o país assenta sua

economia em culturas de subsistência, produção de gado, mas é dotado de alguns dos maiores

depósitos de urânio do mundo (NÍGER, 2018).

Outra variável que reforça o baixo IDH é a análise da Renda Nacional Bruta (RNB), dos

países da UEMOA. Na realidade, a intenção aqui é tentar ver como estão estes países em termo

da renda nacional, que de certa forma, permite-os garantir a demanda de produtos de consumo

interno, equipamentos e serviços de mão de obra mais qualificada interna ou externa.

O Gráfico 13 apresenta este indicador entre os países da UEMOA e outros países

selecionados, como o Brasil, a África do Sul, a Zâmbia, a Argélia e a Mauritânia, para fins

comparativos.

Gráfico 13 - Renda Nacional Bruto per capita (2011 PPP USD$) dos países da UEMOA e

outros de 2016/2017.

Fonte: elaborado por autor com os dados de Banco Mundial 2018.

O que o Gráfico 13 expõe e deixa evidente a situação dos países da UEMOA em termos

da sua Renda Nacional Bruta per capita em relação aos outros cinco países selecionados e

comparados. A comparação inicial com os países da África do Norte (Argélia e Mauritânia)

denotam que os dois países possuem economias diferentes entre si, mesmo sendo da mesma

região, aliás a Mauritânia até um certo período na década de 1990 fazia parte da UEMOA, mas

decidiu se retirar. A sua situação é semelhante à dos países da UEMOA, até apresenta a maior

RNB per capita da maioria dos países, mas a Costa de Marfim apresenta uma RNB per capita

próximo (entre $ 3.481 da Costa de Marfim e $3.592 da Mauritânia em 2017).

13.809 13.730

11.948

3.520 3.522 3.323

2.2972.010 1.901

1.600 1.540 1.407898

13.802 13.755

11.923

3.592 3.5573.481

2.384 2.061 1.9531.650 1.552 1.453

906

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

Algeria Brazil África do Sul Mauritânia Zâmbia Costa doMarfim

Senegal Benin Mali Burkina Faso Guinea-Bissau Togo Niger

2016 2017

UEMOA

OUTROS

160

Por outro lado, a mesma comparação feita entre os países da UEMOA e a Argélia,

mostra uma situação bem distinta. Em 2017, a maior RNB per capita de um país da UEMOA

(Costa do Marfim) foi $3.481, enquanto que a RNB per capita da Argélia foi $13.802.

Igualmente, é um país considerado de desenvolvimento humano alto, com o IDH de 0,754. A

maioria destes países vivem com a RNB per capita menos de $2.000, exceto a Costa do Marfim

com valores acima de $3.000, e Benin e Senegal com valores acima de $2.000.

Neste caso, para uma outra forma de ilustrar melhor a situação da RNB dos países da

UEMOA, vale colocar em “apoio” ao Gráfico 13, a Tabela 03, que mostra de 2000 até 2017 as

oscilações da RNB dos países da União em um a comparação com os cinco países selecionados,

Brasil, a África do Sul, a Zâmbia, a Argélia e a Mauritânia, como já mencionado anteriormente.

Tabela 03 - A Renda Nacional Bruta per capita (2011 PPP $) dos países da UEMOA e outros de 2000-2017.

Países 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Benin 1.659 1.694 1.713 1.718 1.743 1.730 1.743 1.791 1.838 1.823 1.805 1.817 1.840 1.919 1.988 1.980 2.010 2.061

Burkina Faso 1.069 1.109 1.127 1.180 1.197 1.266 1.310 1.340 1.395 1.393 1.389 1.418 1.494 1.532 1.518 1.527 1.600 1.650

Costa do Marfim 2.783 2.742 2.649 2.588 2.584 2.580 2.567 2.560 2.576 2.596 2.589 2.414 2.626 2.757 2.977 3.142 3.323 3.481

Guiné-Bissau 1.320 1.310 1.296 1.274 1.286 1.312 1.325 1.343 1.338 1.355 1.394 1.484 1.420 1.394 1.448 1.485 1.540 1.552

Mali 1.454 1.568 1.548 1.684 1.658 1.712 1.723 1.744 1.775 1.795 1.801 1.808 1.731 1.741 1.810 1.865 1.901 1.953

Níger 727 755 764 763 734 761 778 773 813 775 808 795 846 853 888 889 898 906

Senegal 1.871 1.915 1.873 1.958 2.024 2.084 2.086 2.131 2.156 2.127 2.157 2.116 2.142 2.149 2.164 2.227 2.297 2.384

Togo 1.220 1.166 1.133 1.160 1.151 1.136 1.151 1.151 1.023 1.050 1.052 1.050 1.033 1.060 1.135 1.374 1.407 1.453

Argélia 9.637 10.070 10.388 11.006 11.244 11.537 11.684 12.358 12.577 12.547 12.876 12.853 12.874 12.921 13.150 13.338 13.809 13.802

Brasil 11.197 11.103 11.244 11.259 11.816 12.041 12.356 12.956 13.390 13.252 14.112 14.583 14.797 15.244 15.067 14.350 13.730 13.755

Mauritânia 2.785 2.656 2.960 2.877 2.954 3.111 3.393 3.418 3.407 3.350 3.289 3.271 3.338 3.472 3.590 3.505 3.520 3.592

África do Sul 9.340 9.391 9.658 9.791 10.182 10.590 11.058 11.367 11.629 11.423 11.639 11.809 11.886 12.020 12.064 12.073 11.948 11.923

Zâmbia 2.012 2.068 2.113 2.216 2.226 2.294 2.368 2.447 2.657 2.976 3.059 3.196 3.464 3.430 3.563 3.568 3.522 3.557

Fonte: elaborado por autor com dados de Banco Mundial de 2018.

Os países da África Subsaariana, especificamente do Sul da África, a África do Sul e a

Zâmbia também possuem situações semelhantes às da análise anterior. No caso da Zâmbia, é

um caso análogo ao da Mauritânia, com valores acima de $3.000, bem próximos aos da Costa

do Marfim, o país que apresentou maior RNB da União. Assim, os valores apresentados por

estes país são quase iguais aos da Costa do Marfim ($3.481), enquanto que a Zâmbia apresentou

$3.557 em 2017. A África do Sul vive também a situação similar com a da Argélia, com valores

um pouco menores de $11.923 dólares em 2017. A África do Sul é um país de desenvolvimento

humano médio, o IDH é de 0.699 em 2017 como mostra o relatório PNUD (2018).

Entre uma observação dos países da UEMOA, a Costa do Marfim e Senegal, foram os

únicos que de 2000 até 2017, tiveram valores de RNB per capita acentuados (mais de $2.000)

nos países da União. Por outro lado, exceto Benin nos dois últimos anos, aos outros cinco países,

nenhum conseguiu chegar a uma RNB per capita de $2.000. Mas, diferente do IDH em que

Benin (0.515), Senegal (0.505) e Togo (0.503) tiveram valores maiores que a Casta do Marfim

(0.492), no caso da RNB per capita ficaram com valores menores que a Costa do Marfim

($3.481), como mostrado na Tabela 03.

Voltando na comparação do grupo dos outros países, agora comparando os países da

UEMOA com o Brasil, este país da América do Sul lidera os valores da RNB per capita em

todos os períodos em análise, iniciou com valores acima de USD $11.000 em 2000 e terminou

o ano de 2017 com USD $13.7557, valor que entre 2010 até 2015 oscilava de USD $14.000 a

USD $15.000. Assim, observando por outro lado, no norte da África, a Argélia apresentou a

situação similar à da África do Sul, iniciaram em USD $2000, com valores acima de USD

$9.000 e, fecharam em 2017, com USD $11.923 para África do Sul e USD $13.802 da Argélia.

Outro indicador importante na composição do IDH é a mensuração dos dados

educacionais de um país. O indicador educacional é utilizado como um sub-índice do IDH é

apresentado no Gráfico 14. Pelas informações de Banco Mundial (2018) e do relatório de IDH

de PNUD (2018) o índice de escolaridade (Educação) é uma média de anos médios de

escolaridade (de adultos) e dos anos de escolaridade esperados (de crianças), ambos expressos

como um índice obtido pela escala com os máximos correspondentes.

163

Gráfico 14 - Índice de Educação dos países da UEMOA e outros, 2016 e 2017.

Fonte: elaborado por autor com dados de Banco Mundial de 2018.

Conforme pode ser observado no Gráfico 14, os índices da Educação estão apresentados

em dois grupos: no lado esquerdo está o grupo da União com valores entre 0,214 do Níger até

0,506 do Togo. No lado direito do Gráfico 14, estão os países selecionados, que variam entre

0,389 da Mauritânia e 0,707 da África do Sul.

Neste sentido, o índice de escolaridade do grupo dos países da UEMOA apresenta

valores menores se comparados com outros países selecionados. Isto sinaliza que são menos

pessoas adultas com uma média de anos de escolaridade, ou seja, a maioria não frequentou a

escola. Os anos de escolaridade esperados de crianças também apresentaram valores menores,

o que indica que são poucas as crianças com acesso às escolas.

No entanto, o país da União com menor valor do índice da educação é o Níger (0,212 e

0,214 nos dois períodos) e os dois países com maiores valores estão próximos: Benin (0,471

nos dois períodos) e Togo (0,506 nos dois períodos) o maior de todos. Por outro lado, Costa do

Marfim (0,421 e 0,424); Guiné-Bissau (0,392 nos dois períodos); e Senegal (0,361 e 0,368)

apresentam valores próximos entre eles. Por fim, vê-se Burkina Faso, o segundo com menores

valores do índice da educação (0,285 e 0,286).

Outrossim, considera-se que a capacidade de um país e seu poder de compra dependem

da sua produção interna e na transformação desta produção em riqueza nacional. Esta riqueza

lhe permite adquirir produtos e serviços os quais não se tem a capacidade de produzir. Os países

da União, como a maioria do continente africano importa, de grosso modo, acima de 70% dos

produtos e serviços para o consumo nacional. O Gráfico 15 demonstra os valores das

importações e exportações de bens e serviços dos países da UEMOA NOS ANOS DE 2016.

2017.

0,663

0,506

0,58

0,471

0,4210,392 0,385

0,361

0,287 0,285

0,212

0,664

0,506

0,58

0,471

0,4240,392 0,389

0,368

0,293 0,286

0,214

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Algeria Togo Zambia Benin Côte d'Ivoire Guinea-Bissau Mauritania Senegal Mali Burkina Faso Niger

0,663 0,664

164

Gráfico 15 - Importações e Exportações de Bens e Serviços dos países da UEMOA, 2016 -

2017.

Fonte: elaborado por autor com dados de Banco Mundial, 2018.

De acordo com Gráfico15, o país com os maiores valores de importações de bens e

serviços nestes dois anos analisados foi a Costa do Marfim e o com o menor valor foi a Guiné-

Bissau. O caso da Costa do Marfim, em 2016, mostra que as Exportações e Importações tiveram

valores iguais ou próximos de USD $ 12,5 bilhões e em 2017 as Exportações foram maiores

que importações em USD $ 14,8 e USD $ 13,5 bilhões de dólares.

Na Guiné-Bissau, os valores das Exportações oscilavam em torno de USD $100,9

milhões, em 2016, foram pouco acima de USD $ 210,9 milhões e em 2017 caía para USD

$192.8 milhões de dólares. E as importações estavam em torno de USD $384,16 milhões e em

2017 passaram para USD $435,05 milhões de dólares.

O segundo maior país nas Exportações de bens e serviços foi o Senegal, apresentando

em 2016 os valores de USD$ 5,2 bilhões de dólares e, em 2017, USD$ 5,6 bilhões, mas as suas

importações em 2016 foram USD $9,3 bilhões e USD $6,3 bilhões em 2017 ficaram menores

se comparados com a do Mali.

No caso de Mali, as suas atividades de Exportações rodavam acima de USD $3,2

bilhões, em 2017. Enquanto que as importações foram USD $11,3 bilhões e, em 2017, foram

USD $11,3 bilhões de dólares, quase que três vezes mais do que em 2016, superando as

importações do Senegal e perdendo só da Costa do Marfim.

Igualmente, Benin e Burkina Faso, ambos com valores bem próximos, mas com as

importações superando as Exportações, o mesmo aconteceu com a Guiné-Bissau, o Níger e o

Togo.

0

2.000.000.000

4.000.000.000

6.000.000.000

8.000.000.000

10.000.000.000

12.000.000.000

14.000.000.000

16.000.000.000

2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017 2008 2009 2012 2013 2016 2017

Costa do Marfim Senegal Mali Burkina Faso Togo Níger Benin Guiné-Bissau

Exportações Importações

165

O Caso do Togo vale a pena reproduzir, em 2016, o país havia exportado USD $2,6

bilhões e em 2017 USD $2,6 bilhões de dólares. Mas as suas importações foram quase três

vezes maior do que as exportações em ambos os períodos, de USD $6,3 bilhões e em 2017 6,5

bilhões de dólares.

As importações de bens e serviços nestes países sinalizam a tendência de aumento, na

medida em que a produção local ainda é insuficiente para suprir o mercado interno. Assim,

como as exportações continuam estáveis, em alguns casos estagnados nos dois períodos, mas

ainda inferiores que as importações. Por outro lado, a maioria dos países importam mais do que

exportam, exceto a Costa do Marfim que exportou mais nos dois períodos.

A estrutura produtiva dos países da UEMOA, em alguns casos, menos diversificada (no

sentido de que os países focam mais os esforço em um produto de exportação) o que se permite

afirmar que o mesmo pressiona de tal forma os países a importarem mais que exportam. No

entanto, interessa destacar os principais produtos exportados e importados por Costa do

Marfim, sendo o país da União com maiores valores em ambos os casos, nos períodos

analisados. Assim, a Costa do Marfim, segundo AICEP Portugal Global (2017), exporta os

seguintes produtos para os seus parceiros: Cacau e seus derivados; Combustíveis e óleos

minerais; Frutas; Borracha e seus derivados; Pérolas, pedras e metais preciosos etc.

Por conseguinte, este país importa dos seus parceiros internacionais, Combustíveis e

óleos minerais; Máquinas e equipamentos mecânicos; Cereais; Máquinas e equipamentos

elétricos e Veículos automóveis, materiais de transporte etc. Neste fato, vale sinalizar que os

outros países seguem o mesmo caminho de importação, com produtos próximos ou os mesmos,

em casos de máquinas e equipamentos, veículos, medicamentos e similares etc.

Os países da UEMOA, como as indústrias e outras atividades produtivas no processo de

aperfeiçoamento, as importações são, em todos casos, a opção mais viável para minimizar a

vulnerabilidade populacional que pesa sobre as pessoas da região. Por outro lado, as

exportações dos produtos agrícolas servem como catalizador do processo de desenvolvimento.

Como afirma North (1955), na sua teoria da base de exportação, a formação de encadeamento

para traz e para frente dos produtos agrícolas de exportações permite com isso o surgimento das

novas atividades produtivas ligadas ou não à agricultura.

166

6.2. A ANÁLISE E O MAPEAMENTO DA VULNERABIDADE (VAM) NOS PAÍSES DA

UEMOA

Para o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD, 2018), o

desenvolvimento humano está relacionado com as liberdades humanas. Trata-se, de certa

forma, de construir capacidades humanas, e, esta capacidade a ser edificado não é apenas para

poucos, nem mesmo para a maioria, mas para todos. A pobreza africana é mais vista pela

imagem global da pobreza que o continente apresenta, principalmente pelo seu sistema

econômico subdesenvolvido. Segundo Alkire e Jahan (2018), a história principal do lançamento

de IDH 2010, constata-se que há mais pessoas pobres nos oito estados mais pobres da Índia do

que nos 26 países mais pobres da África Subsaariana, portados internacionalmente.

Mas isso não passa da tentativa dos autores de apresentar quão difícil é trabalhar com

as formas de medidas da pobreza. A construção das medidas de pobreza internacionalmente

comparáveis é uma tarefa complexa e de difícil mensuração. Embora em um a pequena

dimensão, a tentativa de medir a vulnerabilidade das regiões dos oito países integrantes da

UEMOA, não deixa de ser tarefa complexa, isto por várias razões. Assim, considerando tal

complexidade os próximos tópicos são apresentados os resultados sobre a Análise de

Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM), iniciando com os países da UEMOA como um todo e

depois detalhando-os individualmente.

6.2.1 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade na UEMOA

A África Subsaariana continua sendo uma região com elevados números de pessoas

pobres. Segundo Addison et all. (2017), dois em cada três africanos vivem com menos de US

$ 3 por dia, deixando claro por que a redução da pobreza deve continuar sendo um importante

objetivo para a política e a ação de desenvolvimento. Por outro lado, os países da África

Subsaariana têm apresentado um ritmo de crescimento econômico de moderado para bom, mas

isso ainda é afetado também pela pobreza extrema e baixa renda que atinge a região.

Ao mesmo tempo, Bendandi e Venier (2017) analisaram a vulnerabilidade e resiliência

na África Ocidental, casos como a degradação de terra, falta da água e salinização da água. Para

os autores, em certos casos, a degradação da terra afeta apenas os meios de subsistência de uma

parcela da população, mas outras vezes podem causar consequências sistêmicas irreversíveis,

aumentando assim a vulnerabilidade de comunidade inteira.

167

No caso da degradação de terras a maiorias dos países da UEMOA, tem experimentado

esta situação, cada um em um nível diferente da outra, o caso do Níger, Burkina Faso, Mali,

Senegal vivem situações quase que similares, mas com pressão distinta. De certa forma, cada

um destes países tem uma ou mais regiões do seu território afetado pelo deserto de Saara,

conforme foi descrito anteriormente (MALI, 2016). Isso envolve além da degradação do solo

também a falta da água, que aos poucos reduz a capacidade produtiva dos agricultores e os

obrigam a sair do território ou adaptar-se a uma nova forma de produção.

A Guiné-Bissau, neste caso, tem sofrido com a redução da chuva, mas também com

problemas de salinização. Esta situação afeta o sistema de produção de arroz nas várzeas

(Bolanha como é conhecido neste país) e de maneira indireta obrigou os produtores a

diversificarem o modo e o sistema de produção adaptando diques nas áreas salinizadas. Esta

técnica desenvolvida por grupo étnico Balanta e alguns da etnia Pepel, permitiu o

aproveitamento das áreas alagadas com a água salgada para a produção de arroz.

Como enfatiza Van der Ploeg, Ye e Schneider (2015), enfatizam que as novas

iniciativas dos agricultores são por meio de novos modos sócio-técnicos para a organização da

produção e comercialização dos produtos nos mercados. Assim, para Ellis (1998), a

diversificação de meios de vida é um processo pelo qual as famílias rurais constroem um

portfólio diversificado de atividades e capacidades de apoio social para sobreviverem a

vulnerabilidade e melhorarem os seus padrões de vida.

As novas formas de produção, além de ajudarem o grupo a diversificar a sua atividade

produtiva, por conseguinte a renda, também permite que estas pessoas a se manterem na região

e, com isso, minimizarem a sua vulnerabilidade. Como assinala North (1977), Delgado e

Godinho (2011) e por fim Alves (2016), no conceito, o QL>1 indica a especialização da

atividade, na Guiné-Bissau a produção de arroz apresenta QL>1 em todos os períodos

mostrando que se especializou nesta atividade. Na análise de CReest. na Guiné-Bissau sinalizou

terem havido as mudanças na sua estrutura produtiva em 2001/2010, como visto na análise dos

coeficientes de especialização.

A Tabela 04 reúne os resultados da Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade das

regiões dos países da UEMOA. Antes de iniciar a interpretação dos valores, vale repor as

informações, isto é, as condições de classificação que norteiam as regras da análise de

Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM). Assim, as regras são definidas por níveis (Fases) de

vulnerabilidade que cada região apresenta, e é caraterizado de acordo com o valor (pontos) de

VAM que esta região apresentar.

168

As fases são: a Fase 1, o Mínimo, que inicia com valores de 0,00 até 0,233, a

vulnerabilidade é muito baixo, ou inexistente; a Fase 2, de Estres, que inicia com valores de

0,234 até 0,483, a vulnerabilidade baixa; a Fase 3, da Crise, que começa com valores de 0,484

até 0,650, a vulnerabilidade média; a Fase 4, da Emergência, tem seu inicio com valores de

0,651 até 0,780, a vulnerabilidade alta; e, por fim, a Fase 5, da Fome, Calamidade ou Catástrofe,

inicia com valores de 0,781 até 1,00, a vulnerabilidade muito alto.Este resumo da Tabela 04

permite visualizar os diferentes valores de cada uma das 71 regiões analisadas.

Tabela 04 - A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade das Regiões dos Países da UEMOA

2013/2018

PAÍS REGIÕES VAM PAÍS REGIÕES VAM PAÍS REGIÕES VAM

BE

NIN

Alibori 0,774 BF Sud-Ouest 0,439

NÍGER

Tahoua 0,616

Atacora 0,683 G

UIN

É-B

ISS

AU

Bissau 0,322 Tillaberi 0,738

Atlantique 0,662 Bafata 0,592 Zinder 0,710

Borgou 0,819 Biombo 0,785

SE

NE

GA

L

Dakar 0,615

Collines 0,651 Bolama 0,583 Diourbel 0,570

Couffo 0,898 Cacheu 0,750 Fatick 0,486

Dongo 0,609 Gabú 0,743 Kaffrine 0,458

Littoral 0,644 Oio 0,667 Kaolack 0,510

Mono 0,762 Quinara 0,594 Kedougou 0,459

Oueme 0,931 Tombali 0,531 Kolda 0,492

Plateau 0,868

MA

LI

Bamako 0,453 Louga 0,436

Zou 0,858 Gao 0,744 Matam 0,393

BU

RK

INA

FA

SO

Boucle du Mouhoun 0,567 Kayes 0,667 Saint-Louis 0,502

Cascades 0,348 Koulikoro 0,685 Sedhiou 0,523

Centre 0,433 Mopti 0,825 Tambacounda 0,496

Centre-Est 0,411 Ségou 0,776 Thies 0,423

Centre-Nord 0,541 Sikasso 0,700 Ziguinchor 0,478

Centre-Ouest 0,500 Kidal 0,410

TO

GO

Lomé 0,672

Centre-Sud 0,436 Tombouctou 0,906 Centrale 0,809

Est 0,581

NÍG

ER

Agades 0,459 Kara 0,883

Hauts-Bassins 0,506 Diffa 0,542 Maritime 0,812

Nord 0,427 Dosso 0,817 Plateaux 1,043

Plateau-Central 0,350 Maradi 0,698 Savanes 0,999

Sahel 0,468 Niamey 0,429

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018. Notas: Fase 1 – (cor verde claro), Fase 2 – (cor amarelo), Fase 3 – (cor laranja), Fase 4 – (cor vermelho), Fase 5

– (cor vermelho escuro).

169

A Tabela 04 apresenta 71 regiões dos sete países da UEMOA, 74,65% das regiões estão

nos três níveis mais preocupantes (médio, alto e muito alto), considerado da Fase 3 (F3) da

crise, F4 da emergência e F5 da fome. E, 61,97% das regiões estão nos níveis intermediários

(médio e alto), F3 da crise e F4 da emergência. E somente 23,94% das regiões estão no nível

baixo F2 de estresse. De modo geral, não há regiões no nível mínimo F1, considerada a

vulnerabilidade muito baixa e 29,58% das regiões (oito de Burkina Faso, uma em Guiné-Bissau,

Mali e Níger e cinco no Senegal) apresentam a vulnerabilidade média, F3 da crise.

O caso do Togo é preocupante, todas as cinco regiões do país apresentam níveis de

vulnerabilidade alta e muito alta, sendo que o capital Lomé tem o nível alto e as outras cinco

regiões estão no nível muito alto. As ilustrações podem ser vistas no mapa da Análise do

Mapeamento da Vulnerabilidade das 71 regiões dos sete países da UEMOA selecionadas para

esta análise, na Figura 19.

Figura 19 - Mapeamento da Vulnerabilidade das Regiões dos Países da UEMOA, 2013/2018.

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa 2018.

A Figura 19 expõe um resumo espacial da situação da VAM dos países da UEMOA já

apresentado na Tabela 04. Fica claro que os países com as regiões mais vulneráveis, ou seja,

com nível de VAM nas fases (F4 e F5), foram Togo, Benin, Mali e a Guiné-Bissau.

170

O Togo, como já mencionado na análise econômica, apresenta Renda Nacional Bruta

de $1.453, Benin também teve valores maiores de $2.061, Mali com$1.953. São valores baixos

que talvez indicam a situação da pobreza, mas o maior peso neste caso especial do Togo vem

da dimensão de instabilidade (Choque do preço e inundação). No Caso do Benin, a pressão

maior veio das dimensões da disponibilidade e em alguns casos aceso e a instabilidade.

Em todo caso, o Mali também recebeu maiores pesos nas dimensões de acesso, alguns

de consumo e poucos na disponibilidade, pressões essas que tiveram maiores ações para

alcançar as fases mais altas da vulnerabilidade. Em alguns casos, como na análise de IDH, o

Togo teve valor maior que muitos países da UMEMOA, sendo de 0,505 em 2017, Benin

também, seu IDH era 0,515, enquanto que a Guiné-Bissau e a Burkina Faso tiveram 0,457 e

0,4527 neste período.

Observando até a este ponto, os países como Benin, Burkina Faso e Senegal foram os

que mostraram um processo de transição no seu modelo de desenvolvimento. Neste caso, vale

observar algumas evidências, na estrutura de emprego destes países, como fica claro no Gráfico

05, o Benin apresentou crescimento na sua estrutura industrial (de 10,5% para 18,%), Burkina

Faso (11,4 para 31,9%) e Senegal (19,6% para 20,1%), permitiu que a performance da UEMOA

no setor da indústria chega-se (10,8% para 14,5%). Deferente destes três, o Mali e o Togo,

desindustrializaram-se.

Outro indicador que também mostra o dinamismo destes países foi a Renda Nacional

Bruto, destaca-se Benin, Burkina Faso e Senegal. Observando o indicador de Análises e

Mapeamento da Vulnerabilidade entre os três países o Benin foi a que apresentou o desempenho

igual ao de outros países da UEMOA, Burkina Faso e Senegal foram os que lograram melhores

desempenho. Neste caso, entende-se que, para que a região melhore cada vez mais o seu

desempenho, importa que os dirigentes dos países da UEMOA prestem mais atenção no modelo

ou projeto de desenvolvimento destes três países.

Desde o início da década de 1990, o Benim iniciou reformas econômicas de longo prazo,

a liberalização da economia e a privatização das empresas públicas foram os primeiros projetos

implementados. O processo de privatização de empresas estatais está hoje experimentando uma

variedade de recursos financeiros. Isto permitiu a recuperação, em especial com o foco no

sistema tributário, com a automatização de dispositivo aduaneiro, o reforço da luta contra a

fraude nas fronteiras e uma gestão mais rigorosa dos sistemas tributários (BAFD e OCDE,

2006).

Ao contrário de outros países da UEMOA, o Benim não recorre à emissão de obrigações

do Tesouro para financiar o seu déficit público. A estratégia do país é recorrer a financiamento

171

externo, esse dispositivo continua sendo o principal meio de financiar déficits públicos para o

Benim. Por outro lado, o desempenho econômico do Benim entre 2016 e 2017, deve-se

principalmente às reformas realizadas no âmbito do Programa de Ação do Governo (PAG)

2016-2021, intitulado "Benin revelação", adotado em dezembro de 2016 e estruturado em torno

de 45 projetos emblemáticos. O PAG 2016-21 é o único quadro de referência para a política

estatal do Benin (BAFD e OCDE, 2006).

O objetivo é promover o desenvolvimento econômico e social do Benin de forma

sustentável e, mais especificamente, aumentar os investimentos em infraestrutura, agricultura,

turismo ou serviços básicos. O programa permitiu ao país chegar a bons resultados, explicados

pelo aumento considerável da produção agrícola e pelo aumento da capacidade de produção de

eletricidade (BAYE, 2018).

Em sua independência, em 1960, Burkina Faso herdou uma economia baseada

principalmente na agricultura de exportação e dependente da Metrópole para a maioria dos bens

manufaturados. O setor industrial era muito limitado e a infraestrutura básica (transporte,

eletricidade, sistema educacional) era pouco desenvolvida. De 1960 até o início dos anos 90,

Burkina Faso adotou um modelo econômico focado no desenvolvimento de empresas públicas

em muitas atividades comerciais, deixando relativamente pouco espaço para a iniciativa privada

(NATIONS UNIES, 2009).

O governo de Burkina Faso iniciou nos anos 90 uma reforma profunda de suas políticas

econômicas por meio de um programa de ajustamento estrutural, que representou o fim do

intervencionismo econômico e a liberalização da economia. O programa levou à privatização

de parte das empresas estatais, à liberalização da maioria dos setores comerciais, à reforma do

sistema bancário, a um controle mais rigoroso dos gastos públicos, a um programa de aumento

das receitas tributárias e a iniciativas incentivar o desenvolvimento do setor privado (NATIONS

UNIES, 2009).

Hoje, o principal objetivo de Burkina Faso é alcançar um crescimento sustentável que

leve à redução da pobreza. A Estratégia para o Crescimento Acelerado e o Desenvolvimento

Sustentável (SCADD 2011-2015) é a estrutura de referência para intervenções de

desenvolvimento em Burkina Faso. É também a ferramenta de orientação estratégica para o

desenvolvimento baseado em resultados (PNUD; BURKINA FASO, 2015).

O planejamento do desenvolvimento é baseado nos objetivos definidos no SCADD.

Com base em um quadro macroeconómico, é elaborada uma nota técnica anual sobre as

tendências económicas e perspectivas do Burkina Faso, que serve de base para: i) orientar a

economia; elaboração da circular orçamentária; ii) preparar o Quadro de Orçamento de Médio

172

Prazo; e iii) preparar o Programa de Investimento Público (PIP); os dois últimos, sendo

instrumentos para implementar o SCADD (PNUD; BURKINA FASO, 2015).

Após a independência, o Estado do Senegal elaborou dois planos quadrienais para

promover o desenvolvimento socioeconômico do país. Estes dois planos, concebidos para os

períodos 1961-1965 e 1965-1969, concentraram-se na reforma do setor agrícola, a base da

economia senegalesa, mas fortemente dominada pela monocultura do amendoim. O primeiro

plano permitiu a criação de um sistema de supervisão das populações rurais através da criação

de Centros de Desenvolvimento Rural (CDR) e Centros Regionais de Assistência ao

Desenvolvimento (CRAD) no interior do país (GAYE et al., 2015).

Nos períodos seguinte, Senegal experimento momentos de crise e o Estado adotou

programas de ajuste estrutural que visam restaurar os principais saldos, controlar a inflação e

sanear as finanças públicas, e contam com três a fases: de estabilização (1979-1984); o

programa de ajustamento a médio e longo prazo (1985-1991) e o programa pós-desvalorização

(1994-2000). Assim, a Nova Política Industrial (NPI) e a Política Agrícola (NPA), a retirada do

Estado das operações comerciais e as novas abordagens ao investimento, fizeram parte dessa

dinâmica (GAYE et al., 2015).

Para fornecer uma resposta estrutural à pobreza, o Estado do Senegal desenvolveu o

primeiro Documento de Estratégia de Redução da Pobreza (DERP 1) para o período 2003-2005.

O DERP é o quadro de referência único para todas as intervenções em termos de planos de

desenvolvimento e programas de investimento. Para corrigir as deficiências observadas no

PERP I, o Estado elaborou um segundo Documento Estratégico para Crescimento e Redução

da Pobreza (DERP II) para o período 2006-2010, a fim de alcançar os Objetivos de

Desenvolvimento do Milênio (GAYE et al., 2015).

O Plano de Emergente do Senegal (ESP, sigla em francês) é um plano-diretor ambicioso

para o desenvolvimento econômico e social de longo prazo durante um período de vinte anos.

Foi lançado para cumprir a promessa de eleição do presidente para melhorar as condições de

vida das pessoas. O objetivo do ESP é permitir Senegal para se tornar uma economia emergente

em 2035. A ESP é baseada em duas estratégias, incluindo a estratégia anterior de redução da

pobreza e estratégia nacional de desenvolvimento económico e social; mantém os mesmos

pilares que são: (i) crescimento e transformação estrutural da economia; (ii) promoção do

capital humano, proteção social e desenvolvimento sustentável e (iii) boa governança,

instituições, paz e segurança (SENEGAL, 2014).

Além destes três exemplos dos países da União que os outros países da mesma

comunidade podem replicar para melhorarem a sua situação, também cabe-nos trazer o exemplo

173

dos Estados Unidos relatado por Doglas North no seu trabalho de 1955 e replicado em 1977.

Segundo North (1955, 1977), muitas regiões pioneiras dos Estados Unidos desenvolveram-se,

a princípio, em torno de um ou dois produtos exportáveis e so diversificaram sua base de

exportação depois que ocorreu a redução dos custos de transportes.

O que naturalmente todos os países da UEMOA deve fazer, mas não de maneira como

é desenvolvido nestes últimos dez anos. Segundo North (1955), a história da indústria

madeireira reflete uma preocupação dos produtores em direcionar seus produtos para os

mercados localizados fora da região. Para o autor o primeiro embarque de madeira partiu para

a California em 1847 e, durante a corrida do ouro, as exportações de madeira cresceu

rapidamente. A custo deste crescimento a indústria começou a disputar os mercados do Meio-

Oeste com a região sulina que também produz pinho, isso provocou, a multiplicação da

dimensao industrial.

Para North (1977), entre 1860 e 1920, a participação da extracaro da madeira e da

moagem do trigo no produto industrial da região manteve-se entre 40 e 60 por centro. A taxa

de crescimento da região esteve diretamente relacionada a essas exportações básicas. Ainda

segundo o autor, o sucesso de uma atividade na produção de artigos de exportação pode ser

compreendido pelos princípios da teoria da localização. A orientação destas teorias pode ajudar

os países da UEMOA aproveitar a mais-valia que a base da exportação da região pode trazer

para o amadurecimento da indústria local.

O desenvolvimento de um artigo de exportação refletia uma vantagem comparativa nos

custos relativos da produção, incluindo custos de transferência (NORTH, 1977). A aposta no

fortalecimento da base de exportação em países como o da União, no sentido de implantar

projeto rigoroso que trabalha com produtos de exportação e com passar de tempo criar-se a base

de exportação da região, deve com isso formar uma pedra angular para a industrialização

efetiva.

Iniciada efetivamente com a base de exportação dos produtos agrícolas, aproveitando o

potencial agrícola, a sua aproximação com o mercado da União Europeia e do Médio Oriente e

também a força da sua massa juvenil, pode rapidamente garantir o capital para reformular a

nova indústria da região da UEMOA. Mas, para investir na produção agropecuária avançada

com alta tecnologia, também há o preço alto que os países podem pagar, relativa a questão

social. Este assunto é conhecido do José Graziano da Silva, no seu trabalho Modernização

Dolorosa.

Segundo o Graziano da Silva (1982), a industrialização e à modernização da agricultura

originada da Revolução Verde, permitiu as mudanças nos espaços rurais, as quais foram

174

trazidas pelo processo de urbanização do país e que pesaram na mudança das relações do rural

com o urbano. A alocação da mão de obra em ambas as partes, tanto no meio rural quanto no

urbano foi relevantemente alterada com a modernização ocorrida na agricultura brasileira.

O desenvolvimento técnico expulsou, de certa forma, algumas atividades dos complexos

rurais8, como ocorreu com o uso de insumos orgânicos e da força de tração animal, que foram

substituídos por insumos químicos e pela força mecânica de base energética. Estes eram gerados

em uma indústria que passou a fazer parte do processo produtivo da agricultura, originando

assim os “complexos agroindustriais”, que ligam a agricultura uma extensa rede de industrias

existentes antes e depois da porteira da fazenda (GRAZIANO DA SILVA, 1982).

O preço a pagar no caso dos países da UEMOA é o mesmo que o Brasil pagou a aderir

a Revolução Verde, a fuga de grande número das pessoas do campo para a cidade a procura de

emprego nas indústrias e serviços. Esta fuga pode fortalecer o crescimento do setor industrial e

de serviço, desde que encadeadas com a força provocada da base de exportação. Para os países

da UEMOA será o modelo para remodelar o sistema industrial atual e também fortalecer de

alguma forma o setor de serviços.

Mas, a maior constrangimento e o grande número das pessoas que ficaram

desamparadas fora do sistema produtivo, visto que a maior parte da população da região vive

no meio rural, como apresentado nos Gráficos 1, 2 e 4 no Capítulo 5, e também são indivíduos

com baixo nível de instrução, como apresentado no Gráfico 14, do índice da educação destes

países. O importante nesta altura é como estes países com as informações já apontada nos

pontos anteriores podem ser aproveitadas para o desenvolvimento da região nos próximos anos.

Para isso, aqui vale ressaltar ainda que o processo de financiamento para o

desenvolvimento em todos estes países da década de 1980 até hoje, depois da reforma de

reajustamento estrutural, segundo GAYE et al. (2015), passaram a priorizar o apoio externo e

Investimento Estrangeiro Direto (IED), da política industrial, comercial e tecnológica (ICT) de

laissez-faire e de comércio livre, chamado por Chang (2004) de “políticas boas” recomendadas

por países desenvolvido para serem aplicados nos países em desenvolvimento.

Assim, a política industrial, comércio e tecnologia intervencionista (ICT), tornou-se

conflitante e não recomendados pelos países atualmente desenvolvido por países em

desenvolvimento incluindo os da UEMOA.

8 Conceitualmente, para Graziano da Silva, “complexo rural” é a unidade de producao (fazenda) que “possuiu”

certa autonomia tanto de consumo quanto de producao. Assim, “complexos rurais” representam o conjunto dessas

unidades de produção suficientes a si mesmas e à economia local em nível micro, dentro de uma fazenda.

175

Com um olhar atento, é razoável afirmar que o que a maioria dos países africanos em

especial os países da UEMOA deveriam priorizar é desenvolver o mecanismo de incentivo da

popança interna. Este mecanismo pode ajudar a reduzir a dependência dos IED e alavancar os

investimentos com a sua própria poupança. Neste particular, pode-se aplicar a formula indicado

paro Sicsú9 (2009), a administração fiscal que favorece o investimento e a industrialização mais

sofisticada é aquela que busca manter a economia em estado de semi-boom permanente, através

de uma política de gastos rumo ao pleno emprego.

O modelo atual nestes países indica o pacote Neulibaral de Estado mínimo em que tudo

é passado para iniciativa privada, o que torna mais vulnerável o Estado e implica apostar em

maior desigualdade social. Para Chang (2004), esta recomendação se contradiz, na medida em

que muitos deles protegeram suas indústrias com muito mais vigor do que países em

desenvolvimento. Portanto, o setor público forte, iniciativa privada forte e as universidades com

capacidade de implementar pesquisa importantes permitirão o desenvolvimento dos países da

UEMOA.

As três principais políticas devem ser adaptadas nos países da UEMOA com um olhar

especial para permitir o desenvolvimento sólido: alto nível de poupança interno; sistema

tributário bem estruturada e forte participação de setor público na economia e aposta na

qualificação das pessoas.

Feito isso, nos próximos tópicos são apresentados a análise da VAM para cada país da

União, iniciando com a situação de Benin, como está exposto no ponto 6.2.1 que se segue.

6.2.2 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Benin

O país Benim é espacialmente apresentado como uma faixa estreita de 110.620 km² de

área de terra entre o Togo e o Níger, dos quais cerca de 24% são terras aráveis. Na agricultura,

o país apresenta pouco mais de 27% de uso da terra com as culturas permanentes. A área de

terra irrigada no país foi de 120 km2 em 2014 e os recursos hídricos renováveis totalizaram,

aproximadamente 26 quilômetros cúbicos (km3) em 2014. A população total é de 11,5 milhões

9 Busca: i) manter a economia em estado de semi-boom permanente, através de uma política de gastos rumo ao

pleno emprego; ii) promover justiça social ao estabelecer um sistema tributário progressivo, onde a renda e o

patrimônio sejam a base da arrecadação – e o consumo, a produção e o investimento sejam desonerados; iii)

equilibrar o orçamento para que o governo tenha nas suas mãos uma política de gastos que possa ser utilizada na

sua plenitude, sem restrições orçamentárias importantes; iv) desenvolver mecanismos democráticos de decisão de

gastos, assim como desburocratizar os processos de gastos do governo para que o gasto público possa ser feito

com melhor qualidade, sem desperdício e com preços menores; e v) desenvolver mecanismos mais simples de

arrecadação e fiscalização da arrecadação.

176

de pessoas, com uma taxa de crescimento de 2,7% ao ano entre 2016 e 2017 (PNUD, 2017;

BENIN, 2015).

Por outro lado, a sua densidade populacional é 100,17 habitantes por km², com a

esperança de vida de 63,84 anos, a taxa de natalidade do país gira em torno de 36,40%, a

mortalidade 8,50%, a taxa de alfabetização foi de 52,55% em 2015. No entanto, na África do

Sul, a densidade populacional é de 45,83 habitantes por km², a esperança de vida 64,20 anos, a

taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35 em 2015 (BENIN, 2015; ÁFRICA

DO SUL 2017).

Entre os seus recursos naturais, pode-se destacar os pequenos depósitos de petróleo,

calcário, mármore e madeira. E seus principais produtos agrícolas (com QLs>1) incluem fiapos

de algodão, milho, mandioca, inhame, feijão seco e castanha de caju com casca. As suas

principais indústrias são de têxteis, de alimentos processados, de materiais de construção e do

cimento (FAO, 2010).

O setor agrícola representa em torno de 41,32%, a indústria por 18,15% e os serviços

40,53%. O crescimento do PIB gira próximo de 6% nos últimos sete anos. Benim é um país

subdesenvolvido com dependência da agricultura de subsistência, a produção de algodão e do

comércio regional.

As suas maiores commodities de exportação incluem algodão, castanha de caju,

manteiga de karité, têxteis, produtos de palmito e frutos do mar. Como todos os países da região,

as importações incluem alimentos, bens de capital e produtos petrolíferos. Segue a Tabela 05,

que analisa a situação da vulnerabilidade da República de Benin.

Tabela 05 - Análise e mapeamento da vulnerabilidade da República do Benin - 2013/2017.

REGIÕES DISPONI-

BILIDADE ACESSO CONSUMO

INSTABI-

LIDADE VAM

Alibori 0,322 0,229 0,114 0,110 0,774

Atacora 0,275 0,230 0,121 0,057 0,683

Atlantique 0,363 0,103 0,126 0,070 0,662

Borgou 0,291 0,181 0,120 0,227 0,819

Collines 0,341 0,139 0,131 0,040 0,651

Couffo 0,365 0,181 0,136 0,216 0,898

Dongo 0,313 0,166 0,114 0,015 0,609

Littoral 0,205 0,057 0,123 0,258 0,644

Mono 0,344 0,152 0,138 0,127 0,762

Oueme 0,315 0,082 0,116 0,417 0,931

Plateau 0,377 0,149 0,113 0,230 0,868

Zou 0,371 0,159 0,126 0,203 0,858

Fonte: elaborado pelo autor com dados da pesquisa, 2018.

177

A Tabela 05 apresenta o resultado dos valores dos quatro (4) indicadores que compõem

a estrutura do VAM: a Disponibilidade; o Acesso; o Consumo; e a Instabilidade.

Inicialmente, pode-se considerar que as doze (12) regiões apresentaram uma situação

preocupante, pelo fato de que todas elas expõem valores que estão fora das Fases 1 e 2. Assim,

as regiões com valores “menores” da VAM, mas que preocupam, foram as regiões de Dongo

(0,609) e Littoral (0,644), valores próximos da Fase 4, alta, mas que ainda os deixa na Fase 3,

a média que representa a situação de crise. Por outro lado, as outras dez (10) regiões estão entre

a Fase 4, a alta, e a Fase 5, a da fome, com valores entre 0,651 a 0, 931.

Entre eles estão cinco (5) regiões que apresentaram os valores maiores do que se

enquadram na Fase 5, Borgou (0,819), Zou (0,858), Platou (0,868), Couffo (0,898) e por fim

Oueme (0,931). Essa situação mostra que cinco regiões da República do Benin estão vivendo

uma situação de vulnerabilidade grave, que exige uma atenção especial e prioridade do governo

do país.

Se analisados separadamente, os indicadores permitem-nos afirmar que a maioria

apresenta uma situação razoável. Ao se analisar a Disponibilidade, no caso do Benin, cerca de

nove (9) regiões estão na situação de estresse, como mostra a Tabela 06, são valores que

pesaram muito na elevação do VAM.

De modo diferente, o indicador de Acesso apresenta todas as regiões com os valores

baixos nas variáveis como no caso de Atacora, a pobreza extrema (PETX- 0,378) e

multidimensional (PMD- 0,537); habitação com piso de terra (HPTER-0,474); estradas

pavimentados (ESPV-0,142). Assim, todas as regiões apresentaram neste indicador valores

abaixo de 0,234.

O terceiro indicador, o Consumo, está com as variáveis de maior pressão: agregados

familiares que cozinham com lenha (AGFCLEN-0,748); acesso a saneamento básico (ASANT-

0,526); eliminação de lixo pela natureza (ELDSEVG-0,476); crianças de 5 anos com baixo peso

(CR5ABP-0,415); adultos com baixo peso (ACBP-0,414); associação nas aldeias (ASCOM-

0,470) também apresentam os resultados razoáveis que levaram o indicador consumo a

apresentar valor de 0,121.

O quarto indicador, a Instabilidade, ligado à questão climática e do mercado, no caso da

Inundação (INU) e de Choques de preços (CHPR), também apresentam a situação menos

preocupante, exceto a região de Oueme, com 0,417. Essas duas variáveis que deram

significância para a análise, nesta região, tiveram INU- 0,574 e na CHPR – 0,260, cuja situação

178

fez com que a região tivesse valor alto neste indicador, somado às outras três, chegando a F5

da vulnerabilidade (VAM- 0,931).

Assim, a situação do Benin exposto aqui mostra que aproximadamente 40% das regiões

do país estão em uma situação de vulnerabilidade muito alta e as outras 40% também seguem

um patamar também preocupante da vulnerabilidade alta, por fim, outros 20% estão em um

estágio médio da vulnerabilidade. Dito isto, vale observar um outro país com a situação

relativamente boa, diferente do Benin, a República de Burkina Faso será objeto da apresentação

no ponto 6.2.2 que se segue.

6.2.3 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República de Burkina Faso

Em Burkina Faso como outros países da África Ocidental tem enfrentado também

problemas de diversas ordens econômicos e sociais, mas o que mais preocupa os dirigentes do

país é o fenômeno das alterações climáticas. Este fato que se manifesta grotescamente pela

tendência descendente do volume e qualidade das chuvas, restringindo o desempenho das

espécies vegetais e animais, colocando em causa os métodos e técnicas tradicionais de produção

(BURKINA FASOa, 2017).

É um país sem litoral e tem 273.800 km² de área total, entre os quais 18% são terras

aráveis e 0,22% são destinados para o cultivo permanente. O mesmo conta com 250 km² das

áreas irrigadas e uma quantidade de recursos hídricos renováveis totais de 17,5 km². Também

é estimado que cerca de 28,92% da população são agricultores, dos 19,6 milhões de habitantes

em 2016. E esta atividade representa acerca de 30% do PIB, a indústria respondendo por 19%

e os serviços com 51%. Aproximadamente 46% da população está abaixo da linha da pobreza

(FAO, 2010; BURKINA FASO, 2014).

Uma das suas maiores commodities é o algodão, a principal cultura comercial, mas que

convive com difíceis padrões climáticos do país, como a seca, o que torna dramática a situação

dos agricultores. A taxa de crescimento do PIB é de 6,7%, em 2016, bem abaixo da média de

10% em 10 anos. Isso pode ser atribuído, principalmente aos custos mais elevados de energia,

alimentos importados e baixos preços do algodão. Entre a produção do algodão, também

Burkina Faso produz produtos agrícolas que incluem amendoim, nozes de carité, gergelim,

sorgo, milheto, milho, arroz e gado (BURKINA FASOa, 2017).

As indústrias, normalmente de pequena proporção, incluem a produção de algodão em

pluma, bebidas, sabão, cigarros, têxteis e ouro. A China figura como o seu maior parceiro

comercial, respondendo por 41% das exportações. As importações concentram a sua maior cifra

179

principalmente na Costa do Marfim (26%), França (23%) e do Togo (7%). A sua produção de

eletricidade depende do petróleo importado e para com isso suprir a grande parte das suas

necessidades (BURKINA FASOb, 2017).

Por outro lado, a taxa de alfabetização dos adultos maiores de15 anos de idade, está em

28,3%, a densidade populacional 51,8 habitante por km², e com a taxa bruta de natalidade de

46%, por fim as expetativas de vida ao nascer são de 60,8 anos. Por outro lado, se comparado

com a África do Sul, a densidade populacional é 45,83 habitantes por km², a esperança de vida

64, 20 anos, a taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35 em 2015

(BURKINA FASOb, 2017; ÁFRICA DO SUL 2017).

A proximidade com o deserto do Saara agrava a situação do clima no Burkina Faso, e

acentua a vulnerabilidade da população rural. Na Tabela 06, são apresentadas as informações

sobre a Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do país.

Tabela 06 - A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República da Burkina Faso

2013/2015.

REGIÕES DISPONIBILID. ACESSO CONSUMO INSTABILIDADE VAM

Boucle du Mouhoun 0,132 0,252 0,114 0,070 0,567

Cascades 0,039 0,166 0,118 0,025 0,348

Centre 0,021 0,108 0,095 0,209 0,433

Centre-Est 0,081 0,164 0,123 0,045 0,411

Centre-Nord 0,034 0,218 0,116 0,174 0,541

Centre-Ouest 0,053 0,201 0,124 0,122 0,500

Centre-Sud 0,099 0,194 0,125 0,018 0,436

Est 0,082 0,276 0,126 0,097 0,581

Hauts-Bassins 0,162 0,188 0,109 0,046 0,506

Nord 0,025 0,220 0,113 0,070 0,427

Plateau-Central 0,031 0,188 0,112 0,019 0,350

Sahel 0,038 0,119 0,124 0,186 0,468

Sud-Ouest 0,037 0,251 0,127 0,025 0,439

Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.

Na Tabela 06 apresentando-se a situação da vulnerabilidade das regiões do Burkina

Faso, que em um a análise geral se comparado com as regiões de outros países, pode-se

considerar que estão relativamente bem. No entanto, na região de Boucle du Mouhoun existe a

disponibilidade razoável dos produtos, também o Acesso e o Consumo. A instabilidade que

neste caso é mais voltada as questões climáticas e do mercado, os dados apresentados

individualmente não são tão elevados. Mas de qualquer forma, quando somados levam a região

180

em um a situação preocupante de vulnerabilidade com o VAM, no valor de 0,567 que indica a

situação de crise.

Assim, a maior pressão está entre a disponibilidade (0,132), neste caso pressionado por

algumas variáveis, como: a Áreas plantada na região (0,248); Produção de peixe (0,144). No

caso de Acesso (0,252), também pressionado pelas variáveis, como: Pobreza Multidimensional

(PMD-0,494); a Habitação com piso de terra (HPTER-0,540) e a Estradas pavimentado (ESPV

-0,272). E por fim, o Indicador de Consumo (0,114), com variáveis de maior pressão: Agregado

familiar da cozinha com lenha (AGFCLEN-0,878); Eliminação de lixo na natureza (ELDSEVG

-0,633) e Adulto com baixo peso (ACBP -0,674).

A região Est apresenta o valor da VAM de 0,581 classificado na Fase 3 da Crise, do nível

médio da vulnerabilidade, a pressão maior do Indicador Acesso 0,276 e as variáveis que fizeram

chegar a este ponto foram: Pobreza Multidimensional (PMD-0,415); Habitação com piso de

terra (HPTER-0,544); Família beneficiado com crédito (FBCR-0,454) e por fim o Indicador

Consumo 0,126, também com a maior pressão das duas variáveis: Acesso a saneamento na

natureza (ASANT-0,508) e Eliminação de lixo na natureza (ELDSEVG -0,437); e de Adultos

com baixo peso (ACBP-0,616).

Do mesmo modo, a região de Hauts-Bassins teve VAM (0,506), classificado na mesma

Fase da região Est, da Crise, com a pressão do Indicador da disponibilidade (0,162) e Acesso

(0,188) com a necessidade de apoio; a região Nord (0,427), classificado na Fase 2, com a

situação de estres, sem a necessidade de apoio do governo central.

Igualmente, o Plateau-Central apresentou VAM (0,350), está também se enquadra na

Fase 2, baixa vulnerabilidade, mas com algum estres que pode ser resolvido pela própria região.

Assim, a região da Sahel com valor de VAM (0,427), um pouco maior que a de Plateau-Central,

mas ainda a permite na permanência na Fase 2, de estres. E por fim a Sud-Ouest, também

apresenta VAM (0,439), da Fase 2, caraterizado como nível baixo de vulnerabilidade.

Outrossim, a classificação da VAM da região de Centre-Est é 0,411, relativamente baixa

da Fase 2, com um estres que pode ser controlado pela própria região sem a necessidade de

solicitar a intervenção externa do governo central na região de Centre-Est, também os seus

quatro Indicadores tiveram valoras relativamente baixo, como o da Disponibilidade (0,081), de

Acesso (0,164), do Consumo (0,123), e da Instabilidade (0,045).

O caso de Centre-Nord, o valor da VAM é de 0,541, que é naturalmente da Fase 3, do

nível médio, que sinaliza a necessidade de apoio do governo central, mas sem muito dispêndio

para dominar a crise. Os valores dos Indicadores da Disponibilidade (0,034), de Acesso (0,218),

181

e este último foi pressionada pelas variáveis: Pobreza multidimensional (PMD-0,389);

Habitação com piso de terra (HPTER-0,554); e Estradas asfaltadas (ESPV-0,289).

E no caso do Consumo (0,116) a pressão maior vem das variáveis: Agregados familiares

que cozinham com lenha (AGFCLEN-0,926); Acesso a saneamento na natureza (ASANT-

0,433) e o Adulto com baixo peso (ACBP-0,694). Da parte da Instabilidade com valor (0,174),

a maior pressão vem da variável Inundação (INU - 0,273).

No computo geral, a análise da VAM da Burkina Faso mostra a situação do país, no seu

enquadramento segundo o grau da vulnerabilidade. Mas na situação total é um país com baixa

vulnerabilidade, exceto algumas regiões que tiveram valores na Fase 3, da Crise, mas nada que

indica problemas que o próprio país não tenha a capacidade de resolver sozinho. Assim,

continua análise com os países, no parágrafo que se segue no ponto 6.2.3 será com a República

da Guiné-Bissau, que apresenta em algumas regiões situações preocupantes.

6.2.4 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade em Guiné-Bissau

A República da Guiné-Bissau é um país com uma área total de 36.120 km² e faz fronteira

com o Senegal ao Norte, pelo Sul com a Guiné (Guiné-Conakry) e pelo Oeste com o Oceano

Atlântico. Colonizado por Portugal é o único integrante lusófona da UEMOA, independente de

Portugal em 1974. A população do país atinge 1,7 milhões de habitante, a densidade

populacional é 54,74 habitantes por km². A taxa de natalidade gira em torno de 38% por mil,

esperança de vida ao nascer é de 65,2 anos, e a taxa de alfabetização é de 48,9%. Diferente da

África do Sul, a densidade populacional é de 45,83 habitantes por km², a esperança de vida 64,

20 anos, a taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35% em 2015 (GUINÉ-

BISSAU, 2015; ÁFRICA DO SUL 2017).

É rica em peixes, madeira, fosfatos, bauxita, argila, granito, calcário e depósitos

inexplorados de petróleo. O país produz deferentes cereais como: arroz, milho e feijão. Também

é produtor de mandioca, castanha de caju, amendoim, sementes de palma e algodão. As terras

aráveis do país representam 8,3% do total das terras, 6,9% é dedicado a culturas permanentes

(GUINÉ-BISSAU, 2015).

A agricultura como maior atividade representa 62% do PIB, e emprega 83,60% da

população. A taxa de crescimento do PIB foi de 5,9% em 2017, Exporta peixe e marisco,

castanha de caju com casca, juntamente com pequenas quantidades de amendoim, sementes de

palma e madeira. As importações incluem alimentos, máquinas, equipamentos de transporte e

produtos petrolíferos (UNECA, 2017).

182

Devido aos altos custos, as estruturas de planejamento e as infraestruturas deficitárias

dificultam o desenvolvimento e a prospecção de petróleo, fosfato e outros recursos minerais

não sendo, dessa forma, uma perspectiva para um futuro próximo. A produção de eletricidade

ainda é incapaz de atender às necessidades de consumo interno. Isso prejudica muito a

ampliação da capacidade de transformação dor produtos agrícolas. A produção agrícola do país

se beneficia de condições adequadas com relação à precipitação de 1.200 a 2.600 mm a mais

por ano, isso se comparados com os outros países membros da UEMOA (GUINÉ-BISSAU,

2015).

O caju tem sido a cultura agrícola mais proeminente na Guiné-Bissau, permitindo o país

a geração de mais de US $ 60 milhões da receita de exportação por ano. A produção anual total

é considerada em 600.000 toneladas, sendo que apenas 30% são transformadas em suco para a

produção de vinho e bebidas destiladas (MONTEIRO et al, 2017).

Na análise da vulnerabilidade da Guiné-Bissau, no geral expõe a situação diferente que

a da Burkina Faso analisado no ponto 6.2.2, na sessão anterior. No entanto, o país apresenta

algumas caraterísticas interessantes, como o mais baixo valor da VAM é da Capital do país.

Todavia, indica a questão de acesso centralizado no ponto central e a concentração das

atividades produtivas no mesmo ponto, a capital Bissau.

O progresso do desenvolvimento humano, o IDH medido pelo PNUD, já apresentado

em um dos pontos deste trabalho, a Guiné-Bissau vem proporcionando progresso. Visto que,

em 2010 o IDH era 0,396 em 2015 (0,426), em 2016 (0,449) e em 2017 chegou a (0,455), desta

forma pode já ser utilmente comparado a outros países da África Ocidental. Mas esta evolução

para os próprios analistas e técnicos do relatório de IDH, quando descontado o valor da

desigualdade, o IDH cai para 0,276, uma perda de 39,4% (PNUD, 2018).

Em seguida a Tabela 07, demonstra o grau da vulnerabilidade das oito regiões do país.

Tabela 07- A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade da República da Guiné-Bissau -

2013/2014/2015

REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO CONSUMO INSTABILIDADE VAM

Bissau 0,057 0,134 0,120 0,242 0,553

Bafata 0,120 0,254 0,093 0,125 0,592

Biombo 0,070 0,235 0,110 0,371 0,785

Bolama 0,020 0,217 0,110 0,236 0,583

Cacheu 0,121 0,273 0,123 0,232 0,750

Gabú 0,158 0,286 0,112 0,187 0,743

Oio 0,136 0,282 0,105 0,144 0,667

Quinara 0,036 0,268 0,091 0,200 0,594

183

Tombali 0,069 0,278 0,109 0,075 0,531


Na análise do VAM da Tabela 07, as regiões da Guiné-Bissau, no entanto, estão em um

a situação visto no âmbito geral de alerta vermelho. O Setor Autônomo de Bissau, apresenta

um valor de VAM (0,553); de Tombali (0,532); a região de Bolama (0,583); de Báfata (0,592);

de Quinara (0,594); de Oio (0,667) e, de Cacheu (0,750) de VAM, Gabú (0,743) e Biombo

(0,785). Assim, há necessidade urgente do país se organizar para evitar os problemas de

vulnerabilidade mais acentuadas nas regiões. Embora o que aparece da maior cidade do país

possa iludir os formadores da opinião e os executores das políticas públicas.

A região autônoma de Bissau, apresenta um valor de VAM de 0,553. É considerado de

vulnerabilidade média, da Fase 3, em que a situação não é olhada como preocupante, a região

teria um pouco a dificuldade de resolver e necessita de apoio externo. Mas, como a capital

apresenta os valores dos quatro Indicadores e entre eles, com mais peso do Consumo (0,120),

pressionado pelas variáveis: Mulheres de 15-45 anos de idade com o primário incompleto

(M15PINC-0,591); Agregado familiar que cozinha com carvão (AGFCARV-0,863); Adultos

com baixo peso (ACBP-0,699) e Acesso a instalações de saneamento foça (AISAF-0,312). O

Indicador de Acesso (0,134) e por fim a Instabilidade (0,242). Nesta fase três (3) estão também

as outras quatro regiões: Tombali (0,532 de VAM), com a maior pressão centrado no Indicador

de Acesso (0,278) e do Consumo (0,109). No caso de Acesso em Tombali, a maior pressão veio

das variáveis: Pobreza multidimensional (PMD-0,650) e a Habitação com piso de terra

(HPTER-0,601).

A região de Bolama com 0,583 de VAM, registra a com a maior pressão proveniente do

Indicador Acesso (0,217), o maior peso da variável, Habitação com piso de terra (HPTER-

0,653). O Indicador Instabilidade (0,236), com o maior peso da variável Choque de preço

(0,455). Por outro lado, a região de Báfata com 0,592 de VAM, a maior pressão vindo de Acesso

(0,254), sendo as variáveis de maior peso a Pobreza multidimensional (PMD-0,625) e a

Habitação com piso de terra (HPTER-0,592).

Igualmente a região de Quinara com 0,594 de VAM, da fase 3, a maior pressão oriundo

do indicador Acesso (0,268), com as três variáveis de peso: A pobreza extrema (PEXT-0,348)

e a Pobreza multidimensional (PMD-0,585), por fim, a Instabilidade (0,200), pressionado pela

variável choque de preços (CHPR-0,252). A fase 3 é considerada de vulnerabilidade média,

naturalmente a sensação da crise é notada nas comunidades e exige maior esforço dos dirigentes

184

locais. Mas, a maior preocupação é que neste caso exige sim a necessidade de solicitação do

apoio do governo central.

Por fim, apresentar duas regiões com maior valor da VAM (Gabu e Biombu). Na região

de Gabú (0,743), de igual modo pressionado por Indicador Acesso (0,286), com maior peso das

variáveis: Pobreza multidimensional (PMD - 0,691) e Habitação com piso de terra (HPTER -

0,633). A região é assim classificada no nível da vulnerabilidade alta, da Fase 4, considerado

de emergência. Neste ponto, as famílias precisam apostar no que Ellis (1998) e Van der Ploeg,

Ye e Schneider (2015), apontam como saída, a diversificação de meios de vida, ou seja, pensar

nas alternativas produtivas para reduzir a vulnerabilidade das famílias rurais. E Novaes e

Teixeira (2017), apontam o papel do Estado com as políticas públicas para a produção

(programas como PAA e PRONAF) e outros são de extrema importância para a dinamização

das regiões rurais e no combate a fome.

Igualmente, cabe apresentar o caso da região de Biombu, com o valor de 0,785 da VAM,

considerado muito alto, na Fase 5 da vulnerabilidade. Portanto, a pressão maior centrou-se nos

três indicadores: Instabilidade (0,375) Acesso (0,235) e Consumo (0,110). A instabilidade é

puxada pela variável choque de preço (CHPR-0,455), que se justifica pela sua proximidade com

a capital Bissau. No caso de Indicador Acesso a pressão se assenta nas variáveis Pobreza

multidimensional (PMD-0,542) e Habitação com piso de terra (HPTER-0,611) e, por fim, o

Consumo pressionado pelas variáveis Mulher 15-45 anos com o primário incompleto

(M15PRINC - 0,386) e com Agregados familiares que cozinham com lenha (AGFCLEN-

0,825).

Em todo caso, a maioria das regiões se deparam com problemas da dimensão de Acesso

e Consumo, e são fortemente pressionados pelas variáveis ligadas a pobreza, habitação precária

na parte de Acesso e, as famílias que cozinham com lenha, e ou com carvão e acesso a

saneamento básico. Logo, a Guiné-Bissau tem regiões no nível de alta vulnerabilidade. Por

outro lado, a República do Mali que será apresentado no ponto 6.2.4 também acumula as suas

dificuldades, estas peripécias levou o país a adicionar entre três a quatro regiões nos níveis mais

altas da vulnerabilidade.

6.2.5 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade no Mali

A República do Mali está situada na Costa Ocidental da África, com 1,240 milhões de

km² de terra, o sétimo maior país do continente africano, tem limites na fronteira a Norte com

Argélia, a leste pelo Níger, a Oeste pela Mauritânia e Senegal e ao Sul pela Costa do Marfim,

185

Guiné-Conakry e Burkina Faso. Isso porque aproximadamente 65% da área terrestre do país é

desértica ou semidesértica. Somente cerca de 4% das terras são possíveis a prática agrícola, em

que 0,03% sob cultivo permanente. As áreas irrigadas, neste caso, cobrem mais de 2.360 km² e

o total de recursos hídricos renováveis é de 100 km3 (RIAN et al, 2009; MALI, 2016).

A sua população é de 19,3 milhões de habitantes, a densidade populacional é 15,53

habitantes por km², a taxa de crescimento é de 2,7% e 36% da população vive abaixo da linha

de pobreza. O país se tornou independe da França em 1960. Os principais problemas ambientais

incluem desmatamento, erosão do solo, desertificação, fornecimento inadequado de água

potável e caça furtiva. A esperança de vida ao nascer é de 68,5 anos, com a taxa de mortalidade

de 13,7% por mil nascidos vivos (MALI, 2016).

No país em 2016, 61,64% da força de trabalho estão de alguma forma ligado a

agricultura ou a pesca, e este grupo representa 45% do PIB em 2016. A atividade industrial está

mais concentrada no processamento de commodities agrícolas e emprega aproximadamente

14%. Diferente da África do Sul, a densidade populacional é 45,83 habitantes por km², a

esperança de vida 64, 20 anos, a taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35%

em 2015 ((MALI, 2016; ÁFRICA DO SUL 2017).

O país porta de valiosos recursos minerais, como ouro, fosfatos, caulim, sal, calcário,

urânio, gesso e granito. Há também os depósitos de bauxita, ferro, manganês, estanho e cobre,

mas a maioria ainda não foram explorados. A sua principal exportação é algodão e ouro, o país

é vulnerável a flutuações nos preços mundiais destes produtos (MALI, 2016).

A vulnerabilidade nos países africanos é uma tarefa complexa, no caso do Mali, a

erradicação da pobreza extrema e da fome é um dos primeiros compromissos assumidos pelo

governo deste país, sobre os oito Objetivos de Desenvolvimento do Milênio no anos 2000. No

entanto, por trás desses termos de objetivos de desenvolvimento, o que se vê na prática é outra,

que confirma a realidade de uma nação pobre e com fome ainda nos diferentes pontos do seu

território.

O Mali nunca experimentou uma grande crise alimentar desde os anos 1980. Embora

enfrentando uma situação de insegurança alimentar crônica e de vulnerabilidade generalizada,

reconhece-se que nos últimos anos houve melhoras na situação alimentar do país. Em todo caso,

esta situação de crise foi espelhada na Análise de Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM) do

país, que apresenta situação geral preocupante sobre a vulnerabilidade na maioria das regiões

com os valores situados na Fase 4, como mostra a Tabela 08.

186

Tabela 08 - A Análise do Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Mali - 2015/2017


Bamako 0,412 0,120 0,190 0,015 0,453

Gao 0,068 0,499 0,129 0,048 0,744

Kayes 0,080 0,404 0,168 0,016 0,667

Koulikoro 0,107 0,362 0,180 0,037 0,685

Mopti 0,105 0,491 0,160 0,069 0,825

Ségou 0,191 0,371 0,171 0,045 0,776

Sikasso 0,119 0,362 0,167 0,052 0,700

Kidal 0,054 0,223 0,069 0,063 0,410

Tombouctou 0,144 0,559 0,147 0,056 0,906


Com a análise da Tabela 08, as regiões da República do Mali, como já mencionado estão

em um a situação preocupante, visto que à maioria se enquadra na classificação da Fase 4,

considerado da vulnerabilidade do nível alta. Em todo caso, há duas regiões, a de Kidal que se

destaca, com o valor de VAM de 0,410, a região de Bamako com 0,453 da Fase 2, no nível da

vulnerabilidade baixa (do Estres). Nesta fase, a região já é capaz de resolver a sua situação sem

envolver o governo central.

Portanto, as regiões com valor de VAM na Fase 4, de Kayes (0,667); a do Koulikoro

(0,685); do Sikasso com VAM (0,700), a região de Gao (0,744); a de Ségou (0,776), ambas

classificados no nível da vulnerabilidade alta. Na última fase, a Fase 5, se encontra as outras

duas regiões, a região de Mopti com o valor da VAM de 0,825, e a região de Tombouctou com

0,906 de VAM.

Portanto, analisando separadamente cada as regiões, há um grupo com valores de VAM

na Fase 4, as regiões de Kays (0,667) e a região do Koulikoro (0,685), ambas classificadas no

nível da vulnerabilidade alta. Assim, no caso de Kays o Indicador com maior pressão foi o

Acesso (0,404), neste fato, as variáveis com maior peso foram: Pobreza multidimensional

(PMD-0,547); Habitação com piso de terra (HPTER-0,544); Habitações iluminados por energia

solar (HILES-0,520) e Estradas pavimentadas (ESPV-0,567). O Indicador de Consumo (0,168),

a pressão maior decorre das variáveis: Agregado familiar que cozinha com lenha (AGFCLEN-

0,895); acesso a instalação de saneamento foça (AISAF-0,726).

Por outro lado, a região de Bamako (0,453 de VAM), se enquadra na Fase 2, no nível da

vulnerabilidade baixa. Logo, a região de Gao teve 0,744 de VAM, com a maior pressão do

Indicador Acesso (0,499), proveniente das variáveis: Pobreza multidimensional (PMD-0,586);

187

Habitação com piso de terra (HPTER-0,800) e Habitação iluminado com a energia solar

(HILES-0,66).

Na última fase, a Fase 5, se encontram as outras duas regiões, a região de Mopti com o

valor da VAM de 0,825, pressionado com maior peso por Indicador de Acesso (0,491). E a região

de Tombouctou com 0,906 de VAM, pressionado também com peso significativo pelo Indicador

de Acesso (0,559). Nesta dimensão observa-se variáveis com os pesos maiores tais como: a

Pobreza multidimensional (PMD-0,708); a Habitação com piso de terra (HPTER-0,789); a

Habitação iluminado com energia solar (HILES-0,713) e por fim, as Famílias beneficiados com

crédito (FBCR-0,583).

O caso de Tombouctou apresentou valores que indicam a vulnerabilidade muito alto.

Por outro lado, significa que a situação da região é preocupante, e também há necessidade de

apoio tanto do governo central como das organizações internacionais.

O Mali, como os outros países já analisados enfrenta estas dificuldades, em todo caso,

é um fenômeno que estes países terão que aprender a lidar e aos poucos conseguir resolver

internamente com o apoio dos programas da UEMOA. Igualmente a sua situação de se vizinhar

ao deserto do Saara, também tem o seu peso, de certa forma, na conjuntura do país. Assim como

o Mali também é o mesmo o caso de Níger, que será analisado no ponto 6.2.5 que se segue.

6.2.6 A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Níger

A República do Níger é um dos países da África Ocidental afetado pelo deserto de Saara,

ao Norte faz fronteira com a Argélia e a Líbia, ao Leste com o Chade, e ao Sul com a Nigéria e

Benin, a Oeste com Burkina Faso. Foi uma das colônias francesas e se tornou independe em

1960. O país é cercado principalmente pelo deserto, representando mais de 75% do seu

território. Entre os seus 1,27 milhões de km² de terra, 11% é arável, 0,01% é usado para culturas

permanentes e apenas 730 km² são irrigados (NÍGER, 2018).

A população do país atualmente são 20,7 milhões de habitantes, densidade populacional

de 16,3 habitantes por km². A esperança de vida ao nascer 60,4 anos, taxa de crescimento

populacional ronda em torno de 3,8% e a taxa bruta de natalidade foram 32,9%. A taxa de

alfabetização das pessoas com mais de 15 anos do país foram 28,4 em 2017. Se comparado com

a África do Sul, que apresenta sua densidade populacional de 45,83 habitantes por km², a

esperança de vida 64, 20 anos, a taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35%

em 2015 ((NÍGER, 2018; ÁFRICA DO SUL 2017).

188

O Níger é dotado dos recursos hídricos renováveis de 33,7 km3. Assim, configura entre

os principais desafios da população as questões ambientais, a erosão do solo, o desmatamento,

a desertificação e a perda de populações por animais selvagens. O país assenta sua economia

em culturas de subsistência, alguns com QLs>1, como a produção de gado, de ervilhas secas e

painço, por outro lado possui alguns dos maiores depósitos de urânio do mundo. O setor

agrícola compreende 39% do PIB, mas emprega 75,80% da força de trabalho em 2016. A sua

cesta de produção agrícola inclui feijão-frade, algodão, amendoim, milheto, sorgo, mandioca,

arroz, gado, ovelhas, cabras, camelos, burros, cavalos e aves (WORLD BANK. 2017).

As crises e a situação de vulnerabilidade parecem serem mais acentuadas nas regiões do

Níger, mas de certa forma não fogem do padrão da vulnerabilidade dos países desta região

banhadas por deserto do Saara. A crise na região, e mais particularmente no Níger, destacou

uma série de causas estruturais que afetaram a acessibilidade e o uso de recursos alimentares.

Assim, entre os dois terços da área total do Níger são desertos e apenas 11% da terra é adequada

para a agricultura.

A água da chuva é a principal fonte de abastecimento para população. A maior parte do

escoamento vem do rio Níger para as regiões da margem de seu afluente. Assim, no resto do

país, as chuvas são muito fracas e extremamente incertas de um ano para o outro. O país é

marcado por um grande número de lagoas permanentes ou temporárias pontuando todo

território nacional nigerino. Estas piscinas são fontes de água explorável para a produção

hortícolas, para o gado beber, para irrigação de pequena escala e piscicultura (WORLD BANK.

2017).

Na Tabela 09, a situação da vulnerabilidade do Níger é apresentada por meio da Análise

e Mapeamento da Vulnerabilidade, feita para compreender a situação geral da vulnerabilidade

do país.

Tabela 09 - Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Níger - 2016/2018.

REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE VAM

Agades 0,050 0,161 0,156 0,091 0,459

Diffa 0,053 0,284 0,149 0,057 0,542

Dosso 0,156 0,336 0,145 0,180 0,817

Maradi 0,136 0,359 0,141 0,061 0,698

Niamey 0,047 0,141 0,180 0,060 0,429

Tahoua 0,129 0,285 0,154 0,048 0,616

Tillaberi 0,194 0,312 0,135 0,097 0,738

Zinder 0,133 0,318 0,150 0,110 0,710


189

Para iniciar a Análise do Mapeamento da Vulnerabilidade nas regiões nigerinas é bom

levar em conta a situação do país, como já mencionado o seu desfavorecimento em termos

climático, por se localizar junto ao deserto de Saara. Posto isto, considera-se a análise dos quatro

indicadores cujos valores transitam relativamente em um a situação em que somados leva a um

VAM baixo, médio e alto.

Mas a soma destes indicadores permite que a região de Agades tenha valor de VAM

(0,459), a região de Niamey (0,429), situado ambas na Fase 2 do nível de vulnerabilidade. Nesta

Fase o estado é considerado de estres, sem muita preocupação pelas autoridades, que de algum

modo, conseguem reverter a condição.

Depois da região de Agades e de Niamey, as regiões de Diffa alcançou o valor da VAM

de (0,542) e a região de Tahoua (0,616), considerados do nível médio e as duas regiões estão

na Fase 3, da crise. A situação de Diffa foi pressionado pela dimensão Consumo vindo das três

variáveis, a Agregado familiar que cozinha com lenha (AGFCLEN-0,877) e Acesso a

saneamento na natureza (ASANT-0,400) e a Eliminação de lixo na natureza (0,474). A situação

de Tahoua também foi pressionado pela força de Consumo e pelas mesmas variáveis

(AGFCLEN-0,900) e Acesso a saneamento na natureza (ASANT-0,486) e a Eliminação de lixo

na natureza (0,505).

Esta fase é tida como a que exige a necessidade de suporte do governo central do país,

visto que já não seria fácil os dirigentes e organizações locais resolverem a privação. Por outro

lado, na Fase 4, se encontram as outras três regiões, a de Maradi (0,698); Zinder (0,710), e a de

Tillaberi (0,738), maior pressão de Acesso (0,318; 0,312 e 0,359). E por fim a região de Dosso

com a VAM (0,817).

Por fim, a região de Dosso, já apresentada, com a VAM (0,817) considerada na Fase 5,

da vulnerabilidade alta, viabilizada com a pressão do Indicador Acesso (0,336), com as

variáveis do peso, como a Habitação iluminado com energia solar (HILES-0,800); a Habitação

com piso de terra (HPTER-0,767) e a Pobreza multidimensional (PMD-0,491), avaliada com

nível da vulnerabilidade muito alto.

Em suma, nas regiões do Mali, 12%, ou seja, uma região (Dosso) que está na Fase 5, as

outras 3 regiões (Maradi, Zinder e Tilaber) representam 37,5% estão na F4; na F3 estão duas

regiões (Difa e Taboua) com 25%; e por fim na F2, estão Agades e Niamey com 25%. Em todo

caso, cerca de 50% estão nas faixas que podem ser considerados de média de vulnerabilidade,

a F3 e F4. Está como Mali e a República de Senegal também apresenta seus problemas, que de

certa forma são da natureza comum entre os países da UEMOA.

190

6.2.7 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Senegal

A República do Senegal com 192.000 km² de terra faz fronteira pelo Oeste com o

Oceano Atlântico, ao Norte com a Mauritânia, a Leste com o Mali e com a Guiné-Bissau ao

Sul. A República do Gambia é quase que um enclave no Senegal, penetrando mais de 300km

para o interior do país. O Senegal foi colônia francesa e se tornou independente em 1960.

Senegal apresenta como seus principais recursos naturais peixe, fosfato e minério de

ferro. Assim, pouco mais de 12% da sua terra é arável e 1,200 km² são irrigados, com 0,24%

das terras direcionadas a culturas permanentes. Atualmente, a sua população são 15 milhões de

habitantes, a densidade populacional de 84,00 habitantes por km², a taxa bruta de natalidade

37,2%, e a taxa bruta de mortalidade são 7,7%, a esperança de vida ao nascer é 64,8 anos. E

por fim a taxa de alfabetização 58%. Para deixar mais próximo, vale uma comparação com a

África do Sul, que apresenta sua densidade populacional de 45,83 habitantes por km², a

esperança de vida 64,20 anos, a taxa de natalidade 20,86%, a taxa de alfabetização é de 94,35%

em 2015 (FAO, 2017; ÁFRICA DO SUL, 2017).

Os produtos agrícolas do país incluem amendoim, painço, milho, sorgo, arroz, algodão,

vegetais verdes e a produção animal: gado, aves, suínos e uma indústria de pescado de médio

porte. O Senegal fez reformas que resultaram em um crescimento real do PIB de mais de 5%

ao ano entre os períodos de 1995 a 2007 (SANEGAL, 2016).

Na sua cesta de exportações há peixes, amendoim, derivados de petróleo, fosfatos e

algodão e nas importações incluem alimentos e bebidas, bens de capital e combustíveis. A

República do Senegal é um país do Sahel, como os outros países da região afetado uma parte

do território, pela pressão do deserto do Saara. A situação de vulnerabilidade e

consequentemente da pobreza extrema continua a sendo um desafio para os dirigentes do país.

Dito isto, a redução da pobreza, como em todos os países da UEMOA é um pano de fundo nos

programas e projetos implementados no país (FAO, 2017).

O fenômeno da pobreza tem imprimido a sua marca e tem sido objeto de debate na

sociedade senegalesa, especialmente nas últimas décadas, ligado, de alguma forma, pelas

orientações de política econômica definidas da independência até hoje. O estado de insegurança

alimentar no país é observado de acordo com o sexo do Chefe do Agregado Familiar e da região

de residência. De fato, a taxa de insegurança alimentar é de 40,4% para as famílias chefiadas

por mulheres contra 29,4% para aquelas cujo o chefe de agregado familiar é de homens

(LOMA-OSSORIO, LAHOZ, PORTILLO, 2014).

191

Neste contexto, os agregados familiares para lidarem com as dificuldades de

insegurança alimentar ou de acesso a outros serviços desenvolvem as estratégias de

sobrevivência. E estas estratégias podem ser desde deixar de consumir alimentos preferidos,

diversificar a produção, tomar emprestado alimento do vizinho, procurar atividades extras, até

reduzir a quantia consumida por adultos para beneficiar as crianças (SANEGAL, 2016).

As despesas alimentares representam em alguns casos 81% da parte do orçamento

familiar. Em todas as regiões, os agregados familiares gastam acima de 60% das suas despesas

com a alimentação. Esta pressão é reflexo da vulnerabilidade presente nas regiões do país como

pode ser visualizado na Tabela 10.

Tabela 10 - A Análise e o mapeamento da Vulnerabilidade da República do Senegal,

2015/2017.

REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE

VAM

Dakar 0,132 0,070 0,100 0,312 0,615

Diourbel 0,065 0,083 0,132 0,290 0,570

Fatick 0,084 0,136 0,125 0,141 0,486

Kaffrine 0,058 0,169 0,111 0,121 0,458

Kaolack 0,059 0,144 0,111 0,197 0,510

Kedougou 0,021 0,177 0,109 0,152 0,459

Kolda 0,038 0,179 0,093 0,183 0,492

Louga 0,117 0,079 0,125 0,115 0,436

Matam 0,024 0,113 0,121 0,134 0,393

Saint-Louis 0,091 0,096 0,123 0,192 0,502

Sedhiou 0,120 0,168 0,094 0,141 0,523

Tambacounda 0,042 0,178 0,105 0,171 0,496

Thies 0,034 0,092 0,118 0,180 0,423

Ziguinchor 0,036 0,153 0,111 0,178 0,478


Na Tabela 10, são apresentados os valores da Análise e do Mapeamento da

Vulnerabilidade (VAM) nas regiões do Senegal, um fato que expõe a região de Dakar (em que

se localiza a capital senegalesa), apresentar a maior taxa de Vulnerabilidade, de 0,615. Tudo

isso pela força da pressão Instabilidade (0,312), por meio da variável Choque de preço

(CHPER-0,581). De fato, este valor deixa claro que esta região vive com o nível da

vulnerabilidade média, a Fase 3, que indica a iminência da Crise.

Além do Dakar com maior valor de VAM, uma outra região com a situação oposta foi

Matam com 0,393, indicando o nível de vulnerabilidade baixa, na Fase 2 de estresse. Que

192

igualmente, não indica uma situação preocupante para as autoridades regionais. Além de

Matam, existem outras regiões com a taxa de vulnerabilidade baixa, tais como Thies (0,423);

Louga (0,436); Kedougou (0,459) e Ziguinchor (0,478). Assim, seguidos das regiões de Fatick

(0,486); de Kolda (0,492); de Tambacounda (0,496); regiões Saint-Louis (0,502); Sedhiou

(0,523) e Diourbel (0,570) da VAM.

Portanto, observando separadamente, a região de Thies sofre da maior pressão dos dois

indicadores, o Consumo (0,118) e a Instabilidade (0,180). No caso do Indicador Consumo, entre

as variáveis com maior pressão estão os Agregados familiares que cozinham com lenha

(AGFCLEN - 0,538) e os Adultos com baixo peso (ACBP - 0,585). O Indicador Instabilidade

teve a maior pressão da variável Choque de preço (CHPR - 0,315). Em termos geográficos, a

região de Thies trm fronteiras com Dakar, esta situação de proximidade lhe permite aproveitar

a força centrífuga e da contiguidade permitido pelas ações do maior polo senegalesa, a capital,

como assinala Ferrera de Lima (2016) que salienta a importância desses aspectos sobre o espaço

e a difusão de desenvolvimento econômico regional.

A região de Louga, tem Disponibilidade (0,117), Consumo (0,125) e Instabilidade

(0,115). Com a pressão de Indicador Disponibilidade, a variável com maior peso foi a Produção

de sorgo (0,512) e no Indicador Consumo as variáveis com maior pressão foram Agregado

familiar que cozinha com lenha (0,782) e o Adulto com baixo peso (ACBP - 0,654). E, por fim,

o Indicador de Instabilidade teve a maior pressão pela variável Choque de preço (CHPR - 0,213)

respectivamente.

No caso de Kedougou, a pressão maior veio dos Indicadores Acesso (0,177), Consumo

(0,109) e Instabilidade (0,152). Nestes indicadores, com a pressão maior, partiram das variáveis,

Pobreza multidimensional (PMD - 0,590), os Agregados familiares que cozinham com lenha

(AGFCLEN - 0,827) e Choques de preços (CHPR - 0,250). E no caso de Ziguincher os mesmos

indicadores com valores também estão próximos da região do Louga.

A situação das duas regiões pode ser explicada por outros motivos, ambas são regiões

sulistas do país e com as condições climáticas distintas do Norte. Isso permite-lhes diversificar

a produção agrícola e minimizar a vulnerabilidade. Além disso, também são regiões de fronteira

com a Guiné-Bissau ou com a Guiné Conakry. Esta oportunidade permite em alguns casos

recorrerem às cidades de fronteiras de outros países para resolver alguns imprevistos que teriam

dificuldade de resolver internamente (LOMA-OSSORIO, LAHOZ, PORTILLO, 2014).

Na Fase 3 da vulnerabilidade média estão as regiões de Fatick (0,486); Kolda (0,492) e

Tambacounda (0,496), esta fase é graduada como a situação da crise. Em todo caso, são

situações que as próprias autoridades locais conseguem resolver sem solicitar apoio do governo

193

central. No mesmo nível estão as regiões Saint-Louis (0,502); Sedhiou (0,523) e Diourbel

(0,570), os três últimos estão localizados geograficamente relativamente distante do capital

Dakar.

A região de Saint-Louis se localiza ao norte do país considerado a zona mais árida e tem

como seus limites de fronteira a República Islâmica da Mauritânia, junto a deserto do Saara. A

região de Sedhiou se localiza no sul do país, tem fronteira com a Guiné Bissau e a Gâmbia, é a

terceira com maior pressão demográfica das quatro regiões do sul e conta com menores

infraestruturas. Diourbel é na realidade um enclave entre Thies, Fatick e Louga, sem saída para

o mar, tem pequena superfície territorial e é considerado o segundo maior do país depois da

capital Dakar em número de habitantes por quilômetros quadrados (311 hab/km²).

Esta situação deixa a região com maior pressão e inúmeras dificuldades para atender

rapidamente as necessidades dos moradores. Mas, em todo caso, Senegal é um país com a

situação de VAM relativamente boa, visto que a maior fase que atingiu 64,23% (9 regiões) estão

na F3, as outras 35,7% (5 regiões) estão na F2. Esta situação o diferencia da maioria dos países

da União.

Assim, a situação do Senegal é distante da do Togo, que será analisado a seguir no

próximo subtópico, e é o país em que as regiões foram mais afetadas com a vulnerabilidade, na

medida em que a maioria deles apresentam valores da Fase 4 ou 5.

6.2.8 A Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade no Togo

A República do Togo é vista como uma faixa estreita que corre do continente em direção

ao Oceano Atlântico, de 54.385 km² de terra entre Gana e Benin, rica em recursos naturais. Tem

nos seus limites de fronteiras três países, ao Norte por Burkina Faso, a Leste pelo Benin, a Oeste

por Gana e ao Sul pelo Oceano Atlântico. Também o país tem uma quantidade considerável de

terra arável (44%), com 2% dessa terra destinada a culturas permanentes (WORLD BANK,

2016).

As áreas direcionadas para irrigação estendem-se por mais de 70 km² e os recursos

hídricos renováveis totais são 14,7 km². O Togo tem uma população total de mais de 7,5

milhões, uma taxa de crescimento anual de 2,7%. E tem 32% da população abaixo da linha da

pobreza. O Togo é fortemente dependente da agricultura comercial e de subsistência, que

fornece emprego para 38,39% da força de trabalho e compreende a maior parte do PIB, em

40%, em 2016. A indústria, por sua vez, representa 25% do PIB e 17,27% da força de trabalho

194

do país, os serviços tem a sua parcela de 35% do PIB e concentra 43,77% da força de trabalho

em 2016 (WORLD BANK, 2016; EYRAM et al., 2017)

Os produtos agrícolas incluem as indústrias de café, cacau, algodão, inhame, mandioca,

milho, feijão, arroz, painço, sorgo, gado e peixe. Cacau, café e algodão geram cerca de 40% das

receitas de exportação, sendo o algodão a cultura comercial mais importante. O país é o quarto

maior produtor mundial de fosfato. As exportações incluem algodão, fosfatos, café e cacau. Por

outro lado, as importações incluem máquinas e equipamentos, alimentos e derivados de

petróleo, como maioria dos países da África Ocidental (EYRAM et al., 2017).

Dito isso, vale lembrar que a economia ainda é frágil e vulnerável a riscos climáticos e

choques exógenos (volatilidade dos preços das matérias-primas etc.). A taxa de pobreza ainda

é alta como já mencionado anteriormente, com outros índices que continuam baixo, o IDH do

país em 2017 foi 0,503, o que sinaliza um desafio e que requer esforço contínuo por parte do

governo, mas ainda assim, é um dos melhores da UEMOA (PNUD, 2018).

Estima-se que no Togo, como muitos países da UEMOA, só 16,7% das estradas estejam

em boas condições. A população enfrenta sérias dificuldades em fazer seus produtos chegarem

nos grandes mercados da capital e, mais ainda fazer integrar-se à economia nacional. Assim,

para apoiar o crescimento integrado do país, ainda há muito a ser feito para melhorar as estradas

rurais e agrícolas. Por outro lado, o crescimento de qualquer país deve ter um impacto

perceptível sobre populações vulneráveis e pobres, as infraestruturas ajudam a impulsionar o

processo da integração e facilitar o acesso de bens e serviços da população vulnerável.

Igualmente, o Togo, continua a ser um dos países mais pobres do mundo, continua a

enfrentar desafios econômicos e sociais significativos. O crescimento não inclusivo continua a

contribuir negativamente na redução da pobreza e a gerar desigualdades na população, com

Índice de Gini (0,432) não tão alto, mas que segue o padrão regional de desigualdade (BANCO

MUNDIAL, 2018). A Tabela 11 demonstra a Análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade das

regiões do Togo, o que permitirá uma visão mais global da situação da vulnerabilidade do país.

Tabela 11 - A análise e o Mapeamento da Vulnerabilidade da República do Togo, 2014/2016.


Lomé 0,052 0,161 0,128 0,330 0,672

Centrale 0,158 0,210 0,135 0,306 0,809

Kara 0,132 0,214 0,145 0,392 0,883

Maritime 0,143 0,197 0,151 0,321 0,812

Plateaux 0,269 0,251 0,148 0,375 1,043

Savanes 0,264 0,222 0,137 0,376 0,999


195

Os problemas que assolam as regiões da República do Togo são acentuados

especificamente no indicador da Instabilidade, diferente de todas as outras regiões dos países

da UEMOA. Neste sentido, vale analisar os valores de VAM nas cinco regiões e capital do Togo.

Além da regiao “central”, a capital Lomé e todos as outras regiões apresentam os valores de

VAM com a vulnerabilidade no nível muito alto, caracterizado na Fase 5.

Neste sentido, a região do Lomé teve 0,672 o valor da VAM, com a maior pressão do

Indicador da Instabilidade (0,330) e Acesso (0,161), a junção destes fatores leva a uma VAM da

Fase 4. As regiões Centrale (0,809) tiveram a sua maior pressão dos Indicadores Acesso (0,210)

e a Instabilidade (0,306); a região de Maritime (0,812) foi pressionada por indicadores de

Acesso (0,197), Consumo (0,151) e Instabilidade (0,321) e a região de Kara (0,883) teve a

maior pressão pelos Indicadores de Acesso (0,2214) e da Instabilidade (0,392); estas três

regiões tiveram valores considerados da Fase 5. Por fim, a Savanes (0,999) e Plateaux (1,043)

foram os que apresentaram maiores valores da VAM, também da Fase 5, classificado no nível

da vulnerabilidade muito alto.

Neste sentido, a região do Lomé teve 0,672 o valor da VAM, como já mencionado, com

a maior pressão do Indicador da Instabilidade, vindo da variável Inundação (INU-0,656); e a

variável Agregado familiar que cozinha com carvão (AGFCARV-0,777) do Indicador

Consumo. Assim, a junção destes fatores leva a uma VAM da Fase 4, que ainda indica a

emergência e sinaliza a necessidade de apoio tanto do governo central como das organizações

internacionais.

Depois do Lomé, há um grupo de regiões com valores de VAM considerados muito alto,

tais como: as regiões Centrale (0,809); de Maritime (0,812) e de Kara (0,883), estas três regiões

tiveram valores considerados da Fase 5, o nível da vulnerabilidade elevado, da vulnerabilidade.

No caso de Centrale, essa teve a maior pressão da variável Pobreza multidimensional (PMD-

0,662) do Indicador de Acesso; as variáveis os Agregados familiares que cozinham com lenha

(AGFCLEN-0,695), Posto de saúde (POSAUD-0,586), ambas do Indicador Consumo e por fim

a variável Choque de preço (CHPER-0,353) do Indicador da Instabilidade.

No entanto, as outras duas regiões do mesmo nível, mas com valores da VAM ainda mais

altos, são Savanes (0,999) e Plateaux (1,043). Savanes também teve a sua maior pressão das

variáveis a Pobreza extrema (PXT-0,453) e da multidimensional (PMD-0,753) do Indicador

Acesso; as variáveis, o Agregado familiar que cozinha com lenha (AGFCLEN-0,778) e Posto

de saúde (POSAUD-0,511) as duas são do Indicador Consumo; e as variável Choque de preço

(CHPR-0,451) do Indicador Instabilidade. Estes valores sinalizam a situação preocupante que

196

merecem atenção e apoio tanto do governo central como das organizações não governamentais

internacionais.

O trabalho de Ametoglo e Guo (2016) demonstra que a nível regional os diferentes

índices de desigualdade revelam que a desigualdade aumentou em todas as regiões entre os

anos de 2011 e 2015. A Savanes ainda apresenta índice de pobreza muito alto apesar de diminuir

em 2011. Assim, entre os 18% das habitações no Lomé com instalação internamente da água,

só 2,5% das habitações tem esta condição em Savanes.

O Plateaux é uma das maiores regiões do Togo em extensão, assim, é a única com valor

de 1,043 de VAM, indicando alta vulnerabilidade. Tem 22,30% da população do país, entre os

quais 55,30 são alfabetizados. No entanto, é uma da terceira região mais pobre e o país é o

maior produtor de caju do país (45%); o segundo maior produtor de arroz (17%); do sorgo

(26,39%), e maior produtor do milho (45,63%) (TOGO, 2014, 2015).

Sobre as questões de acesso, 50,7% da população da região de Plateaux vive na pobreza

extrema e 22% da habitação da região tem acesso à eletricidade, 58% usa o saneamento na

natureza e 57,7% das mulheres não tem nível de instrução, como assinala Togo (2015). Para

Ametoglo e Guo (2016) a região de Plateaux e junto com a Savanes que reduziram o índice da

pobreza até 2011, mas isso ainda não se reflete na redução da vulnerabilidade da população da

região. Não diferente dos outros países, a República do Togo merece uma análise mais atenciosa

e particular para entender este fenômeno que o faz apresentar as informações mais preocupantes

na análise de VAM dos países da UEMOA.

6.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO

Neste capítulo, o objetivo foi analisar a situação da vulnerabilidade em que vivem os

países da UEMOA e esse diagnóstico foi apresentado por meio de instrumento da Análise e

Mapeamento da Vulnerabilidade (VAM) de cada uma das regiões dos sete países com dados em

condições para a análise. Dito isto, pelo fato de que a República da Costa do Marfim é um dos

países membros, que comporia o conjunto dos países para análise, não se conseguiu dados

suficientes para integrá-lo no grupo de análise.

A primeira leitura antes de iniciar a análise da VAM: optou-se por conhecer a situação

destes países nos trabalhos dos pesquisadores locais e internacionais. Nesta linha de

pensamento, o caminho foi observar o relatório de Desenvolvimento Humano de PNUD - 2018.

197

E as conclusões iniciais foram que nenhum dos países da comunidade conseguiu sair da faixa

de baixo Desenvolvimento Humano ao longo dos períodos analisados.

Posto isso, o outro indicador visto neste capítulo foi a Renda Nacional Bruta dos oito

países da UEMOA. Neste sentido, foi analisado este indicador no período de 2016 e 2017,

apresentado no Gráfico 13 e outra análise de 2000 até 2017, desta vez apresentada na Tabela

04. Para deixar mais clara a situação dos países da União, foram escolhidos cinco países para

uma comparação da RNB. A comparação inicial com os países da África do Norte (Argélia e

Mauritânia) os dois apresentam a economia diferente entre si, aliás a Mauritânia até um certo

período na década de noventa fazia parte da UEMOA, mas decidiu se retirar.

Se seguiu na comparação de RNB com os países da África Subsaariana, do Sul da África

(a África do Sul e a Zâmbia), os dois tiveram uma situação distinta, a Zâmbia apresentou a RNB

bem próxima à da Costa do Marfim. Já a África do Sul apresentou valores maiores, $11.923

dólares em 2017, três vezes mais do que apresentou a Costa do Marfim, o melhor posicionado

da UEMOA.

Por outro lado, concernentes às ocupações, em Benim, como todos estes países, o setor

agrícola representava a maior parcela, em torno de 41,32%, a indústria 18% e os serviços

40,53% em 2016. Assim, como a Burkina Faso, a agricultura emprega acerca de 28,9%, a

indústria responde por 31,9% e os serviços 39,1% dos empregos. No Senegal os sucessivos

governos apostaram nas reformas que resultaram em um crescimento real do PIB de mais de

5% ao ano entre os períodos de 1995 a 2007.

Os países da UEMOA estão, em todo caso, entre a F3 e a F4, exceto alguns que se

configuram na F5. Assim, a conjuntura do Benin mostra que 40% das regiões do país estão em

um a situação da vulnerabilidade muito alta e as outras 40% também seguem em um patamar

da vulnerabilidade alta, por fim outros 20% estão em um estágio médio da vulnerabilidade.

Diferente da Burkina Faso, um país com baixa vulnerabilidade, exceto algumas regiões que

tiveram valores na Fase 3, da Crise, mas nada que indica problemas que o próprio país não

tenha a capacidade de resolver sozinho.

Igualmente, há a República do Senegal, este país apresenta a situação de VAM

relativamente boa, visto que a maior parte dos 64,23% (9) regiões estão na F3, as outras 35,7%

(5) regiões estão na F2. Diferente do Senegal, as regiões da República do Togo são as mais

acentuadas de todos os países da UEMOA, foram as que se apresentaram na F4 e F5, isso deixa

difícil uma interpretação, visto que o país tem nível de IDH entre os três melhores da UEMOA.

198

Mas, o peso maior que prejudicou a classificação das regiões do Togo foi a situação de Choque

dos preços e a inundação, isso pesou enormemente no nível da VAM das regiões togolesas.

7. CONCLUSÃO

O objetivo deste trabalho foi analisar a vulnerabilidade populacional nas regiões dos

países da União Econômica e Monetária da África Ocidental.

Parte-se do princípio de que o crescimento e o desenvolvimento de uma região estão

vinculados, principalmente, ao sucesso da sua base de exportação. Ou seja, a base de exportação

desempenha um papel crucial no processo desenvolvimento do país ou da região, melhorando

as questões econômicas e sociais, distribuindo melhor renda, dinamizando a produção local e o

fluxo de população, conforme defendido por Douglas North. Porém, para que isso ocorra, faz-

se necessário ocorrer uma série de fluxos regionais, de encadeamentos produtivos, que irão

consolidar as cadeias produtivas regionais, ou seja, a relação do setor produtivo com os

fornecedores de matérias-primas e os consumidores intermediário e final, ligando regiões e

estimulando a criação de infraestruturas adequadas para que todo esse processo ocorra,

conforme preconizado por Hirschmann. Esse processo tem o poder de criar um círculo vicioso

da riqueza, do desenvolvimento (a la Myrdal), estimular a criação de uma rede hierárquica de

cidades que ofertem serviços diversificados com abrangência regional e nacional (Perroux).

Antes de se apresentar os principais resultados desta pesquisa de forma a responder os

objetivos específicos, é preciso ressaltar que o desenvolvimento no contexto africano é um

processo entendido em duas fases, a do período pós-colonial e a dos períodos perturbados dos

anos de conflitos civis. Depois desta fase de idas e vindas de conflitos, foi apresentada a visão

e a aposta africana das vendas das terras, a opção viável para a saída das crises nesta altura e da

vulnerabilidade vivida no período pós-colonial. E por fim, há apresentações das inovações

tecnológicas na agricultura nos sete países da África.

Na caracterização da dinâmica de desenvolvimento, da concentração e da especialização

produtiva nas regiões dos oito países da UEMOA, em uma visão geral, deixa-se evidente a

concentração da população nas áreas rurais. No entanto, a Costa do Marfim apresentou a

distribuição percentual da população rural e urbana bem próxima uma da outra. Também neste

grupo, com a relativa dimensão da distribuição percentual populacional no meio rural, vem

Guiné-Bissau, Senegal e Togo. E este grupo foi seguido por um conjunto de países ainda com

grande contingente populacional na área rural liderado por Burkina Faso, Mali e o Níger.

No entanto, quanto às ocupações, fica evidente que a maior parte da população com

mais de 15 anos de idade nos países da UEMOA está ligada a trabalhos da agricultura. Esta

concentração está mais acentuada na Guiné-Bissau (83,60%), um país com maior proporção da

ocupação populacional no meio rural em 2016.

200

Isto mostra também que as outras áreas, o setor secundário e terciário, ainda estão em

processo de desenvolvimento, falta muito para se consolidarem. Isto se deve à estrutura de

urbanização ainda incipiente e à base industrial também desmantelada depois da abertura de

mercado. Mas, uma forma que os gestores podem seguir é adotar políticas públicas de

desenvolvimento local, como já apresentado pelos extensos e variados estudos feitos que estão

associados à disponibilidade e à facilidade de acesso aos diferentes capitais (Financeiro, Físico,

Cultural, Natural, Social, e por fim, Humano), bem como às possíveis estratégias de reprodução

agrícola para a redução da vulnerabilidade, conforme Schneider, como, por exemplo, a

diversificação da atividade agrícola, realizando atividades não agrícolas e garantindo maior

renda para a população rural.

A força destes capitais depende das estratégias dos governos na alocação dos recursos,

que estão associadas à realidade dos recursos disponíveis e à sua manipulação ou à exploração,

que dependerá da articulação e da participação regional ou nacional. Isso leva à forma como os

países alocam a sua força de trabalho, bem como a sua inteligência nacional na exploração dos

recursos, que, por fim, proporcionará o desenvolvimento dos setores secundário e terciário, pela

força que ocupa produtivamente do território.

Esta força ocupacional tem a contribuição espelhada no maior PIB per capita (PPC),

fortemente apresentado por Costa do Marfim. Por outro lado, vê-se o Níger que apresentou o

menor valor do PIB per capita (PPC) em 2016. Desta forma, este fenômeno atraiu outra busca

para desvendar os problemas da vulnerabilidade na região. Os primeiros resultados levantados

e apresentados analisaram o Valor Bruto da Produção das atividades agrícolas (VBP), a partir

de 1991, 2001, 2010 e 2016.

Cada país apresentou diferentes dinamismos de acordo com o potencial de cada uma

das atividades, as opções de cultivos, as caraterísticas do solo e a pressão climática a que é

sujeito. Os resultados mostraram, a partir do Quociente Locacional, que os países da União

apresentaram o número relevante de QLs acima de 1, sendo a Guiné-Bissau o que apresentou

uma menor diversificação do seu VBP, enquanto que Mali, Burkina Faso e Togo foram os mais

diversificados.

Dentre as 15 atividades analisadas no VBP, o inhame apresentou um dos valores mais

altos, ou seja, apresentou uma concentração espacial maior em relação às demais atividades,

neste caso em Benin, Consta do Marfim e Togo. Também estão nessa situação o arroz e os

grãos de cacau, tendo este último, a sua concentração da produção na Costa do Marfim e um

pouco em Togo.

201

Posto isto, seguiu-se com o mapeamento de vulnerabilidade, o segundo objetivo

específico, de diagnosticar e analisar a situação da vulnerabilidade em que vivem os países da

UEMOA. Antes disso, é preciso ressaltar que os trabalhos dos pesquisadores locais e

internacionais já mostravam que nenhum dos países da comunidade conseguiu sair da faixa de

baixo Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), mesmo tendo apresentado melhoria do IDH

ao longo do período analisado.

Uma situação ruim também foi visualizada quando se analisou a Renda Nacional Bruta

(RNB) dos oito países da UEMOA. Todos apresentam a RNB per capita baixa. Por exemplo,

da Argélia, do Brasil e da África do Sul estão com valores acima de USD $10.000,00, enquanto

os países da UEMOA estão com valores da RNB per capita abaixo de USD $4.000,00.

Com a Renda Nacional Bruta per capita menor e o índice da Educação inferior ao dos

países comparados no estudo, a situação seguinte foi verificar quanto os países da União

exportam e importam dos países parceiros. Em todos os oito países da UEMOA, as importações

foram maiores do que as exportações. Isso contribui para uma maior vulnerabilidade dos países,

na medida em que parcela da renda criada internamente é transferida para os países de que se

importam produtos e serviços em geral. Por outro lado, isso proporciona a criação de emprego

no país de origem dos produtos em vez de os criar no país comprador. Também, quanto mais

se importa, menos condições são criadas para o desenvolvimento da capacidade produtiva

regional da UEMOA, entre os quais as pesquisas, a estruturação da engenharia local e, por

conseguinte, a baixa capacidade tecnológica, entre os outros.

Assim, para inverter esta situação, os países da UEMOA devem proporcionar uma

melhoria da capacidade produtiva local para a transformação e agregação de valor dos produtos

agrícolas, melhorar o sistema de serviços e das suas pequenas indústrias locais. Importa

recomendar o olhar atento no que vem ocorrendo em Benin, Burkina Faso e Senegal, pelo fato

de que nos períodos analisado são países que melhorou a RNB per capita, atividade produtiva

indo para fase de transição e a VAM na fase média. Com isso, terão condições de gerar e garantir

mais empregos, diversificar a renda e, por fim, assegurar uma balança comercial superavitária,

evitar choques de preços que afetam negativamente a vulnerabilidade e outros.

Nesta mesma ansiedade de procurar entender a situação da vulnerabilidade dos países

da UEMOA, seguiu-se com a análise de VAM, e os resultados mostraram que os países da

UEMOA estão em todo caso entre a Fase três (F3) e a F4, exceto algumas que se configuram

na F5, ainda mais preocupante. Um exemplo é Burkina Faso, um país com baixa

vulnerabilidade, exceto algumas regiões que tiveram valores na Fase 3, da Crise, mas nada que

indica problemas que o próprio país não tenha a capacidade de resolver sozinho.

202

Igualmente, a República do Senegal apresentou a situação de VAM relativamente boa,

visto que a maior parte dos 64,23% (9) das regiões estão na F3, as outras 35,7% (5) regiões

estão na F2. Já as regiões da República do Togo são as mais acentuadas de todos os países da

UEMOA, foram as que se apresentaram na F4 e F5. O maior peso que prejudicou a classificação

das regiões do Togo foi a situação de Choque dos preços e a inundação, isso pesou enormemente

no nível da VAM das regiões togolesas.

Posto isto, em um olhar global da situação dos países da UEMOA, eles tiveram cada

país o seu agravante. No caso do Benin, teve a pressão maior do Indicador da Disponibilidade.

Por outro lado, os outros seis países sofreram maiores pesos o Acesso a alimentos e bens e

serviços e a Instabilidade dos preços e inundações e nenhum deles apresentou como maior

pressão o Consumo. Isso recomenda a disponibilidade real do que se tem para consumir, ou

seja, com menos pressão deste indicador, o qual indica a falta de alimentos e bens e serviços

necessários para uma vida melhor.

Neste momento, já se tem condições de responder o que foi indagado na hipótese do

trabalho, de que os Indicadores de Disponibilidade e Acesso dos alimentos e outros serviços

não foram os fatores principais para a vulnerabilidade populacional nas regiões dos oito países

da União Econômica e Monetária da África Ocidental.

As análises apontaram uma situação de que a Disponibilidade é um dos elementos

principais na pressão para a maior vulnerabilidade dos países da UEMOA, mas em somente um

país. Entretanto, o Acesso, juntamente com a Instabilidade, são dois fatores principais para

pressionar de forma negativa a situação da vulnerabilidade nos países da UEMOA, afetando

quase todos os países. Em última instância, pode-se levar em consideração o Indicador

Consumo. Com isso, pode-se refutar parcialmente a hipótese de que a Disponibilidade e o

Acesso não são fatores principais na vulnerabilidade populacional dos países da UEMOA.

O baixo consumo pode ser relacionado a menor RNB per capita destes países. São

valores menores que USD $4.000,00 por pessoa em um ano, não permite o indivíduo adquirir

bens e outros serviços de qualidade durante o ano. Esta situação pode ser bem observada quando

se olha no PIB per capita, comparando, por exemplo, com o do Brasil em 2016. A Costa do

Marfim foi a que apresentou maior valor em todos os países da UEMOA.

Por outro lado, a questão da baixa renda pode ser observada no ponto de vista das

ocupações dos países da UEMOA. A maioria da força de trabalho em 2016 estava alocada no

setor agrícola (52,5%), seguido de serviços (33%) e, por fim, a indústria (14,5%). Isto pesa

quando se pensa no crescimento da renda e na disponibilidade de alguns serviços, que em todo

caso, são quase que inexistentes. Sendo assim, isso acaba refletindo no acesso, visto que com a

203

RNB baixa dificulta os países em disponibilizar alguns artigos, o que afetará diretamente no

acesso e consumo.

O crescimento da produção na África Subsaariana não conseguiu acompanhar a

demanda decorrente do crescimento da população e da renda, resultando no aumento das

importações de produtos alimentares, como o trigo, arroz e aves. Neste caminho, deixam-se os

países mais vulneráveis a choque dos preços do mercado, que dependem das atuações do

mercado internacional.

O caminho para minimizar esta vulnerabilidade, também foi indicado por diferentes

organizações, ou seja, o estabelecimento de sistemas estratégicos de reservas alimentares para

apoiar a segurança alimentar e minimizar a vulnerabilidade. Isso até foi uma resolução dentro

da declaração de Maputo sobre a agricultura e segurança alimentar. A estrutura produtiva entre

os países em relação ao União ainda é concentrada no local com a tendência a diversificar-se,

e são países que a educação ainda atinge grande número menor da população.

De acordo com os clássicos da teoria da localização produtiva, ao abordarem o padrão

da localização da agricultura, consideram que deve haver boa qualidade da infraestrutura para

atrair indústrias (indústrias motrizes), que por sua vez são seguidas por outras indústrias

auxiliares, para criar uma rede de encadeamento. A partir dos resultados apresentados pode-se

afirmar que na região da UEMOA a localização regional das atividades agrícolas é praticada

com infraestruturas precárias que prejudicam as regiões no escoamento dos produtos (bens e

serviços) para o mercado local, regional e internacional, com isso não conseguem colocar

indústrias de qualidade para atrair, dinamizar e diversificar a sua produção e com valor

agregado.

Dessa forma, ficam comprometidos os efeitos de difusão e a formação de novas bases

econômicas nesses países, assim como os seus efeitos de encadeamento e de aglomeração. Ou

seja, o que existe, no geral, é um círculo vicioso da pobreza/miséria, a la Myrdal, com poucos

países ou regiões apresentando uma diversificação tímida ou deprimida, ainda pouco expressiva

para dinamizar a economia de forma a transformar-se em um círculo virtuoso, de difusão de

novas atividades econômicas e sociais, implicando em uma melhor qualidade de vida e bem

estar de sua população.

As regiões dos países da UEMOA precisam incorporar tecnologias nas suas atividades

agrícolas de maior especialização e conhecimento agrícola moderno, para aumentar a

produtividade da terra, além de levar em conta os problemas de desastres naturais, como a

inundação em alguns países de crescentes secas, ou questões dos que vivem nas zonas de

deserto do Saara.

204

Ao mesmo tempo, a economia urbana da UEMOA ainda está em formação. É preciso

investir em infraestruturas de base que permitam instalações de indústrias para reduzir as

importações em massa, pelo menos para os produtos primários em um primeiro momento. Isso

contribuiria, inclusive, para a consolidação de uma hierarquia de cidades e regiões mais

complexa, com oferta de produtos e serviços mais diversificados com espaço de abrangência

também maiores.

Com centros urbanos menores, as regiões dos países da UEMOA sofrem com a falta da

capacidade de dinamização da sua estrutura produtiva e de consumo mais intensificado. Ainda

há menores forças de difusão centrífuga na dinâmica de desenvolvimento das atividades

produtivas nas regiões destes países, em parte limitada pela baixa qualidade das infraestruturas,

bem como de sua mão de obra e especialização.

Os centros maiores, no caso de outros países, conseguem abranger bem mais pontos que

necessitam de seu fluxo dinamizador de emprego, da melhoria de renda e da capacidade de

consumo da população, entre outros. Este fluxo de difusão da força centrífuga dos polos poderia

então levar os países para a economia de aglomeração e com maior capacidade para induzir o

agrupamento das empresas com foco na produção de bens e serviços para diferentes mercados

regionais. Isso é o que Perroux chama de efeitos da aglomeração, economia de escala, efeitos

de encadeamento (backward linkages e forward linkages), a relação com as empresas

fornecedores da matéria-prima e outros.

O que se pode perceber com os resultados desta pesquisa é que este fluxo ainda é

unidimensional, na medida em que as exportações de matérias primas, principalmente

agrícolas, não conseguem criar a força de encadeamento para trás. Assim, a distribuição das

riquezas e do desenvolvimento dos outros setores ligados à agricultura ainda é reduzida. Então,

este encadeamento defendido por Hirshmann e Perroux ainda não se confirmou na prática

nestes países.

Não se pode generalizar, porque em alguns casos, como em Burkina Faso, na Costa do

Marfim e no Senegal, a distribuição e encadeamento tem apresentado um fluxo ou eixos de

desenvolvimento entre os polos em pontos diferentes do mesmo território. Ao contrário da

Guiné-Bissau, de Níger e de Mali, em que o fluxo da população rural em direção ao urbano está

crescente, mas ainda continua com maior emprego na agricultura. Isso mostra que o

encadeamento para trás e a diversificação das atividades produtivas entre os três setores

(primário, secundário e terciário) ainda é frágil.

As poucas capacidades dos governos locais em apresentar soluções criativas, levou à

escolha do que se chama de laissez-faire do mercado, que permite a criação dos dois pontos

205

antagônicos: a) quanto mais desenvolvida for a região ou país, mais capaz será o seu

aproveitamento do processo e seu crescimento; e b) quanto mais pobre é a região ou país, mais

incapaz será seu aproveitamento dos mecanismos de desenvolvimento e permanecerá

excessivamente pobre. Os países são e estão encurralados no avanço do crescimento dos centros

polarizadores de poderes estabelecidos dentro das regiões/países, que tendem a causar

repercussões econômicas que acabam por empobrecer a população, e que afetam a qualidade

de vida e a renda das populações, principalmente nas periferias (a lá Hirchmann).

Pode-se explicar parcialmente o baixo desenvolvimento destes países a partir da relação

entre os países da UEMOA e seus colonizadores. O sistema capitalista permite que parte do

colonizador se desenvolva à custa da outra parte; o subdesenvolvimento das colônias é uma

estrutura organizacional pensada para os colonizadores capitalistas. Para o potencial econômico

das colônias falta a capacidade estrutural para a autonomia e o crescimento sustentável.

Por outro lado, na África, a agricultura e a infraestrutura rural foram menosprezadas,

são poucos os apoios para a proteção aos produtores rurais, então a população desta região

segue o enfrentamento com volatilidade do preço do arroz, que tem sido muito maior do que a

experiência histórica mostra.

Os países da UEMOA importam arroz e outros bens e precisam, urgentemente, enfrentar

seus problemas de vulnerabilidade e segurança alimentar. Isto seria melhor se aplicassem um

sistema de apoio governamental, como feito na bacia hidrográfica no norte do Afeganistão, a

gestão e o planejamento da água motivada pela necessidade das áreas vulneráveis. Por outro

lado, os gestores públicos regionais devem estimular atividades não agrícolas, agregação de

valores de produtos agrícolas, integração agroindustriais e a diversificação produtivas.

Além disso, sendo países de desenvolvimento humano baixo, também convivem com

alguns desafios postos pela natureza, que, beneficiou boa parte destes países com vastos

recursos fósseis, minérios e urânios. Mas também a natureza colocou alguns deles junto ao

deserto de Saara, lugar em que a prática agrícola é vista como improvável. São o caso do

Senegal, de Mali e do Níger em que algumas regiões destes países são parte do deserto, cuja

situação contribui diretamente para a instabilidade e o aumento da vulnerabilidade

populacional.

Além dos problemas da instabilidade oriundos da natureza, os países da região depois

da independência entraram em uma espiral das guerras civis, caso da Guiné-Bissau e da Costa

do Marfim. Outros países como Mali, Níger e Burkina Faso enfrentam atualmente a situação

de terrorismo local. Estes fatores ultrapassam o escopo deste trabalho, mas são fatores que direta

ou indiretamente contribuem para o aumento da vulnerabilidade da região.

206

A comissão da UEMOA, em 2000, formalizou a Política Agrícola da União (PAU), na

qual o Banco Oeste Africano de Desenvolvimento (BOAD) direcionou financiamentos para o

setor produtivo para promover a agricultura e outras atividades nos países membros, bem como

apoiar e fortalecer a infraestrutura de transporte.

E, para além destes acordos de financiamento, foram prestados outros serviços

semelhantes aos Estados-Membros com objetivos de melhorar a situação destes países e reduzir

a vulnerabilidade em todos os sentidos. Foram iniciativas que precisam continuar para que o

futuro dessa região possa ser de maior desenvolvimento humano e de maior diversificação

produtiva. O desenvolvimento da UEMOA deve priorizar as aptidões locais de cada uma de

suas regiões e incentivar suas especializações produtivas, aumentar a poupança local para

financiar o desenvolvimento, aumentar a participação do Estado na economia e reduzir o

Investimento Estrangeiro Direto, reforçar investimento na educação, ao mesmo tempo em que

deve fortalecer e intensificar o papel de suas instituições locais.

Dessa forma, uma primeira sugestão de pesquisa para complementar o que aqui se

iniciou é para que, de alguma forma, possam coletar informações que cubram as questões dos

conflitos, a instabilidade política de cada região dos países desta comunidade e ampliarem o

estudo sobre a vulnerabilidade da UEMOA. Também, é possível desenvolver um estudo que

concatena a vulnerabilidade populacional e a insegurança alimentar, comportando mais

variáveis que permitam ampla explicação das razões da vulnerabilidade e da insegurança

alimentar. Ou ainda um trabalho que relacione o financiamento público com a vulnerabilidade

populacional e a insegurança alimentar, de forma a explicar o impacto dos investimentos

públicos na redução da vulnerabilidade e da insegurança alimentar ao longo do tempo.

Finalizando, sugere-se também que é preciso explorar cada vez mais a capacidade de

formular políticas públicas que impulsionam novos mercados sob a influência das modernas

tecnologias, inovações, que possibilitem aos atores e gestores a implantação de um novo

modelo de desenvolvimento que utilize as potencialidades locais e regionais, que permita o

fomento, a difusão, a geração de renda, o emprego, os investimentos, os encadeamentos

produtivos e as novas bases econômicas, agropecuária, industriais e de serviços, entre outros.

A disponibilidade de poupanças geradas pelo setor agrário, mesmo que sejam de forma

pouco expressiva, com a intervenção das instituições regionais/nacionais, pode motivar a

geração de vários fluxos de renda, emprego e de capitais que possibilitem um efeito de círculo

virtuoso, bem como os seus efeitos encadeadores pela grande diversidade da base econômica,

resultando em melhor qualidade de vida para toda a população, seja rural ou urbana.

207

Recomenda-se a gestão público-privada, institucional e que lideranças procedam ações

para reverter o quadro de uma forma geral crítica, via políticas públicas e programas de

governo, como as políticas sociais feitas no Brasil, PRONAF, PAA, PNAE, Minha Casa, Minha

Vida e até Bolsa Família.

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231

ANEXOS

232

ANEXO I – Planilha de dados aplicado na Análise Fatorial das regiões de sete países da

UEMOA

233

Dados aplicado na Análise Fatorial das regiões de sete países da UEMOA

PAÍS_REGIÓES APLR_DIS PSOR-DIS PARO_DIS PMIL_DIS PCCAO_DIS PPEX_DIS PEXT_ACE PMD_ACE HPTER_ACE HILES_ACE ESPV_ACE FBCR ESASF_ACEM15PRINC_CONSAGFCLEN AGFCARV POPR_CONS MCFA_CONSTOAEL_CONS AISAF_CONSASANT_CONS ELDSEVG CR5ABP ACBP ASCOM POSAUD INU_INS CHPR_INS

Alibori 0,620 0,017 0,010 0,770 0,258 0,560 0,265 0,726 0,531 0,060 0,183 0,065 0,111 0,210 0,767 0,101 0,077 0,054 0,040 0,032 0,784 0,848 0,431 0,290 0,100 0,037 0,240 0,012

Atacora 0,570 0,017 0,180 0,820 0,075 0,250 0,446 0,649 0,571 0,003 0,179 0,031 0,067 0,116 0,739 0,144 0,081 0,109 0,035 0,027 0,844 0,860 0,428 0,420 0,500 0,028 0,110 0,020

Atlantique 0,790 0,017 0,092 0,810 0,048 0,770 0,166 0,286 0,207 0,003 0,060 0,057 0,099 0,210 0,450 0,386 0,118 0,131 0,227 0,262 0,401 0,737 0,363 0,450 0,300 0,183 0,140 0,020

Borgou 0,390 0,017 0,092 0,940 0,258 0,330 0,221 0,533 0,395 0,004 0,183 0,100 0,111 0,149 0,597 0,293 0,107 0,048 0,119 0,120 0,648 0,812 0,347 0,420 0,300 0,098 0,480 0,039

Collines 0,670 0,017 0,150 0,960 0,073 0,500 0,183 0,339 0,273 0,003 0,149 0,177 0,075 0,280 0,681 0,227 0,079 0,170 0,078 0,091 0,780 0,876 0,372 0,320 0,100 0,070 0,080 0,012

Couffo 0,980 0,017 0,010 0,980 0,025 0,470 0,345 0,499 0,530 0,002 0,041 0,078 0,035 0,160 0,776 0,089 0,078 0,355 0,072 0,078 0,736 0,843 0,426 0,360 0,100 0,065 0,240 0,240

Dongo 0,760 0,017 0,060 0,910 0,075 0,320 0,236 0,498 0,379 0,002 0,179 0,057 0,067 0,170 0,671 0,221 0,052 0,026 0,059 0,048 0,765 0,875 0,361 0,210 0,200 0,023 0,030 0,003

Littoral 0,209 0,017 0,092 0,215 0,048 0,920 0,199 0,052 0,034 0,002 0,061 0,044 0,099 0,230 0,024 0,661 0,098 0,034 0,461 0,529 0,095 0,330 0,228 0,410 0,300 0,143 0,370 0,210

Mono 0,970 0,017 0,092 0,850 0,025 0,400 0,357 0,351 0,443 0,003 0,041 0,058 0,035 0,157 0,718 0,172 0,053 0,251 0,228 0,127 0,665 0,796 0,359 0,380 0,200 0,040 0,270 0,020

Oueme 0,920 0,017 0,092 0,270 0,021 0,900 0,194 0,245 0,145 0,001 0,038 0,042 0,034 0,243 0,422 0,392 0,108 0,076 0,236 0,163 0,449 0,648 0,295 0,470 0,110 0,158 0,660 0,280

Plateau 0,790 0,017 0,092 0,950 0,021 0,740 0,294 0,460 0,417 0,001 0,038 0,011 0,034 0,180 0,712 0,147 0,060 0,074 0,139 0,056 0,612 0,772 0,414 0,760 0,120 0,069 0,390 0,130

Zou 0,790 0,017 0,092 0,910 0,073 0,690 0,259 0,403 0,407 0,002 0,149 0,057 0,075 0,198 0,683 0,214 0,089 0,196 0,149 0,083 0,579 0,857 0,371 0,340 0,130 0,088 0,200 0,250

Boucle du Mouhoun 0,272 0,158 0,129 0,159 0,103 0,180 0,154 0,597 0,651 0,124 0,342 0,104 0,175 0,097 0,900 0,084 0,098 0,092 0,088 0,004 0,518 0,633 0,097 0,684 0,088 0,114 0,064 0,090

Cascades 0,047 0,014 0,078 0,098 0,027 0,026 0,044 0,226 0,378 0,221 0,422 0,027 0,092 0,115 0,862 0,098 0,040 0,030 0,153 0,222 0,398 0,613 0,108 0,562 0,066 0,047 0,025 0,030

Centre 0,008 0,017 0,030 0,018 0,057 0,037 0,020 0,096 0,081 0,010 0,212 0,030 0,510 0,195 0,425 0,138 0,139 0,182 0,492 0,071 0,059 0,269 0,115 0,729 0,161 0,055 0,225 0,240

Centre-Est 0,059 0,097 0,216 0,076 0,141 0,064 0,106 0,361 0,212 0,016 0,123 0,360 0,259 0,060 0,925 0,024 0,079 0,112 0,158 0,001 0,665 0,619 0,099 0,752 0,070 0,073 0,103 0,000

Centre-Nord 0,015 0,068 0,028 0,005 0,095 0,064 0,109 0,470 0,667 0,027 0,363 0,050 0,180 0,043 0,950 0,007 0,083 0,055 0,056 0,006 0,695 0,485 0,099 0,705 0,048 0,078 0,314 0,080

Centre-Ouest 0,092 0,137 0,048 0,065 0,066 0,017 0,118 0,516 0,539 0,037 0,253 0,032 0,224 0,068 0,914 0,075 0,082 0,088 0,089 0,002 0,738 0,736 0,106 0,705 0,086 0,110 0,143 0,130

Centre-Sud 0,053 0,710 0,064 0,060 0,041 0,024 0,093 0,405 0,233 0,026 0,112 0,530 0,312 0,074 0,921 0,010 0,043 0,045 0,156 0,005 0,876 0,469 0,094 0,546 0,066 0,059 0,020 0,020

Est 0,087 0,119 0,132 0,068 0,111 0,135 0,117 0,501 0,655 0,028 0,285 0,610 0,220 0,048 0,970 0,007 0,088 0,044 0,123 0,001 0,815 0,837 0,089 0,625 0,066 0,077 0,095 0,120

Hauts-Bassins 0,199 0,075 0,164 0,367 0,108 0,278 0,073 0,344 0,335 0,083 0,283 0,077 0,434 0,147 0,715 0,188 0,107 0,100 0,331 0,024 0,224 0,454 0,102 0,611 0,038 0,100 0,052 0,050

Nord 0,016 0,077 0,030 0,006 0,068 0,015 0,189 0,704 0,616 0,025 0,209 0,022 0,102 0,071 0,936 0,018 0,081 0,095 0,125 0,004 0,513 0,398 0,092 0,783 0,061 0,102 0,032 0,120

Plateau-Central 0,030 0,057 0,039 0,018 0,043 0,063 0,109 0,452 0,544 0,030 0,056 0,048 0,376 0,061 0,965 0,008 0,048 0,046 0,257 0,003 0,410 0,381 0,081 0,580 0,070 0,075 0,013 0,030

Sahel 0,070 0,049 0,008 0,002 0,107 0,059 0,038 0,206 0,513 0,036 0,079 0,061 0,078 0,031 0,945 0,004 0,069 0,058 0,093 0,002 0,854 0,616 0,098 0,592 0,087 0,053 0,024 0,380

Sud-Ouest 0,046 0,063 0,034 0,068 0,034 0,039 0,101 0,415 0,659 0,037 0,340 0,363 0,266 0,066 0,901 0,075 0,043 0,055 0,089 0,120 0,738 0,878 0,102 0,567 0,093 0,057 0,014 0,040

Bissau 0,020 0,030 0,010 0,020 0,020 0,330 0,132 0,510 0,153 0,003 0,152 0,061 0,143 0,772 0,069 0,872 0,255 0,127 0,075 0,362 0,009 0,379 0,127 0,710 0,300 0,039 0,012 0,511

Bafata 0,132 0,316 0,131 0,173 0,191 0,038 0,334 0,755 0,713 0,001 0,152 0,061 0,143 0,302 0,892 0,109 0,138 0,065 0,038 0,024 0,076 0,507 0,239 0,143 0,300 0,136 0,061 0,212

Biombo 0,102 0,100 0,186 0,023 0,041 0,115 0,247 0,655 0,736 0,003 0,152 0,061 0,143 0,504 0,846 0,140 0,063 0,096 0,026 0,075 0,423 0,655 0,119 0,088 0,300 0,091 0,330 0,491

Bolama 0,020 0,017 0,026 0,007 0,033 0,053 0,230 0,472 0,787 0,005 0,152 0,061 0,143 0,621 0,923 0,058 0,023 0,096 0,118 0,032 0,435 0,669 0,104 0,097 0,300 0,089 0,019 0,491

Cacheu 0,197 0,039 0,171 0,220 0,169 0,098 0,428 0,805 0,723 0,007 0,152 0,061 0,143 0,556 0,874 0,122 0,126 0,217 0,288 0,018 0,248 0,539 0,161 0,104 0,300 0,109 0,122 0,386

Gabú 0,212 0,388 0,139 0,180 0,334 0,021 0,472 0,835 0,763 0,004 0,152 0,061 0,143 0,216 0,888 0,109 0,142 0,061 0,318 0,025 0,158 0,490 0,194 0,165 0,300 0,182 0,052 0,355

Oio 0,085 0,225 0,105 0,379 0,137 0,112 0,456 0,730 0,847 0,004 0,152 0,061 0,143 0,245 0,957 0,043 0,148 0,056 0,026 0,016 0,369 0,658 0,200 0,163 0,300 0,155 0,189 0,133

Quinara 0,044 0,026 0,047 0,017 0,039 0,101 0,411 0,707 0,798 0,001 0,152 0,061 0,143 0,290 0,931 0,065 0,042 0,105 0,013 0,010 0,133 0,777 0,157 0,094 0,300 0,118 0,171 0,271

Tombali 0,137 0,017 0,196 0,001 0,055 0,132 0,389 0,785 0,832 0,002 0,152 0,061 0,143 0,243 0,974 0,023 0,063 0,073 0,251 0,019 0,239 0,745 0,160 0,081 0,300 0,209 0,017 0,146

Bamako 0,096 0,017 0,092 0,215 0,330 0,190 0,088 0,229 0,121 0,099 0,152 0,206 0,143 0,672 0,247 0,685 0,123 0,104 0,561 0,856 0,412 0,076 0,156 0,200 0,300 0,090 0,015 0,019

Gao 0,006 0,017 0,039 0,215 0,028 0,190 0,325 0,708 0,964 0,731 0,393 0,649 0,487 0,185 0,816 0,092 0,038 0,043 0,126 0,641 0,139 0,712 0,349 0,823 0,207 0,030 0,017 0,088

Kayes 0,048 0,186 0,030 0,034 0,163 0,190 0,268 0,661 0,655 0,575 0,712 0,220 0,338 0,251 0,918 0,074 0,138 0,153 0,258 0,842 0,149 0,779 0,271 0,471 0,067 0,012 0,015 0,020

Koulikoro 0,096 0,310 0,035 0,142 0,097 0,190 0,382 0,670 0,584 0,239 0,370 0,270 0,593 0,385 0,848 0,137 0,167 0,106 0,233 0,888 0,412 0,494 0,281 0,300 0,084 0,149 0,015 0,066

Mopti 0,030 0,047 0,177 0,285 0,062 0,190 0,505 0,865 0,846 0,695 0,699 0,219 0,311 0,168 0,919 0,034 0,141 0,240 0,224 0,581 0,326 0,477 0,416 0,412 0,177 0,166 0,016 0,134

Ségou 0,121 0,196 0,476 0,355 0,165 0,190 0,420 0,772 0,729 0,331 0,235 0,166 0,498 0,268 0,947 0,048 0,162 0,168 0,253 0,935 0,046 0,430 0,326 0,252 0,077 0,170 0,011 0,086

Sikasso 0,158 0,251 0,124 0,128 0,099 0,190 0,430 0,658 0,707 0,129 0,537 0,248 0,400 0,347 0,945 0,039 0,183 0,105 0,250 0,929 0,063 0,544 0,295 0,156 0,037 0,244 0,026 0,087

Kidal 0,010 0,210 0,020 0,020 0,020 0,190 0,041 0,239 0,400 0,110 0,401 0,264 0,498 0,070 0,670 0,020 0,040 0,004 0,170 0,028 0,079 0,159 0,138 0,128 0,094 0,170 0,012 0,125

Tombouctou 0,031 0,910 0,120 0,056 0,057 0,190 0,379 0,855 0,950 0,788 0,626 0,782 0,390 0,159 0,923 0,065 0,047 0,073 0,187 0,705 0,190 0,729 0,443 0,412 0,020 0,345 0,012 0,109

Agades 0,000 0,020 0,092 0,001 0,096 0,190 0,011 0,097 0,577 0,480 0,033 0,094 0,039 0,127 0,755 0,069 0,028 0,163 0,634 0,404 0,432 0,691 0,129 0,019 0,048 0,062 0,084 0,118

Diffa 0,009 0,049 0,092 0,014 0,067 0,190 0,084 0,341 0,954 0,803 0,018 0,131 0,002 0,050 0,899 0,050 0,034 0,108 0,409 0,250 0,642 0,855 0,114 0,030 0,012 0,057 0,020 0,104

Dosso 0,139 0,086 0,407 0,209 0,084 0,291 0,161 0,593 0,924 0,884 0,025 0,091 0,087 0,124 0,960 0,006 0,119 0,090 0,229 0,164 0,794 0,945 0,074 0,012 0,037 0,151 0,320 0,089

Maradi 0,232 0,270 0,092 0,206 0,176 0,081 0,235 0,672 0,905 0,906 0,020 0,171 0,058 0,080 0,747 0,006 0,201 0,046 0,380 0,287 0,695 0,834 0,129 0,197 0,357 0,175 0,080 0,057

Niamey 0,004 0,260 0,092 0,005 0,083 0,005 0,010 0,063 0,189 0,257 0,004 0,565 0,143 0,235 0,742 0,125 0,059 0,137 0,951 0,748 0,053 0,302 0,082 0,090 2,700 0,018 0,020 0,111

Tahoua 0,181 0,182 0,092 0,185 0,162 0,185 0,065 0,287 0,939 0,869 0,032 0,067 0,078 0,063 0,923 0,009 0,193 0,119 0,327 0,190 0,780 0,911 0,077 0,203 30,240 0,171 0,070 0,038

Tillaberi 0,192 0,100 0,511 0,202 0,117 0,390 0,113 0,418 0,939 0,870 0,056 0,074 0,096 0,130 0,812 0,008 0,159 0,077 0,194 0,199 0,790 0,967 0,093 0,123 0,070 0,178 0,160 0,059

Zinder 0,242 0,354 0,081 0,179 0,155 0,048 0,160 0,530 0,894 0,864 0,038 0,063 0,064 0,064 0,891 0,007 0,209 0,077 0,288 0,274 0,719 0,914 0,117 0,158 0,012 0,188 0,210 0,040

Dakar 0,001 0,010 0,092 0,215 0,331 0,336 0,021 0,261 0,001 0,003 0,002 0,274 0,062 0,279 0,045 0,148 0,231 0,480 0,237 0,468 0,005 0,061 0,157 0,516 0,300 0,103 0,050 0,627

Diourbel 0,121 0,016 0,092 0,110 0,026 0,110 0,051 0,478 0,014 0,013 0,034 0,056 0,067 0,090 0,592 0,320 0,113 0,250 0,200 0,377 0,121 0,474 0,157 0,728 0,300 0,079 0,270 0,373

Fatick 0,155 0,044 0,062 0,190 0,046 0,110 0,095 0,678 0,127 0,076 0,046 0,053 0,079 0,165 0,853 0,042 0,053 0,260 0,151 0,256 0,278 0,712 0,157 0,668 0,300 0,084 0,110 0,201

Kaffrine 0,132 0,021 0,001 0,163 0,002 0,080 0,105 0,638 0,209 0,031 0,032 0,410 0,043 0,072 0,922 0,057 0,043 0,090 0,161 0,100 0,294 0,788 0,157 0,380 0,300 0,066 0,070 0,195

Kaolack 0,157 0,059 0,007 0,184 0,000 0,006 0,081 0,617 0,213 0,034 0,114 0,096 0,077 0,153 0,684 0,171 0,071 0,190 0,134 0,253 0,139 0,592 0,157 0,658 0,300 0,063 0,130 0,302

Kedougou 0,006 0,027 0,126 0,000 0,014 0,009 0,141 0,713 0,350 0,056 0,110 0,041 0,089 0,220 0,848 0,116 0,011 0,150 0,050 0,064 0,403 0,701 0,254 0,380 0,300 0,046 0,062 0,270

Kolda 0,063 0,010 0,192 0,028 0,005 0,008 0,208 0,766 0,213 0,024 0,139 0,056 0,116 0,175 0,840 0,134 0,049 0,110 0,038 0,063 0,081 0,734 0,237 0,524 0,300 0,077 0,079 0,320

Louga 0,029 0,918 0,092 0,039 0,046 0,034 0,021 0,268 0,028 0,039 0,112 0,093 0,125 0,121 0,802 0,069 0,064 0,180 0,271 0,282 0,251 0,597 0,130 0,664 0,300 0,065 0,020 0,230

Matam 0,029 0,007 0,092 0,021 0,026 0,016 0,064 0,452 0,242 0,041 0,078 0,044 0,041 0,137 0,942 0,012 0,043 0,170 0,268 0,134 0,280 0,698 0,215 0,579 0,300 0,045 0,021 0,270

Saint-Louis 0,059 0,010 0,092 0,010 0,036 0,482 0,049 0,395 0,105 0,023 0,069 0,089 0,097 0,203 0,641 0,152 0,066 0,330 0,200 0,307 0,166 0,577 0,179 0,608 0,300 0,089 0,110 0,310

Sedhiou 0,098 0,024 0,311 0,074 0,433 0,002 0,110 0,683 0,226 0,061 0,152 0,061 0,143 0,134 0,913 0,068 0,034 0,120 0,042 0,040 0,117 0,723 0,296 0,500 0,300 0,045 0,068 0,240

Tambacounda 0,099 0,028 0,054 0,107 0,001 0,014 0,099 0,625 0,227 0,042 0,312 0,078 0,146 0,126 0,804 0,160 0,051 0,140 0,105 0,106 0,172 0,715 0,249 0,652 0,300 0,057 0,084 0,290

Thies 0,026 0,038 0,092 0,075 0,033 0,001 0,043 0,413 0,013 0,016 0,034 0,155 0,123 0,177 0,552 0,088 0,131 0,280 0,245 0,431 0,087 0,416 0,110 0,594 0,300 0,124 0,051 0,340

Ziguinchor 0,026 0,030 0,250 0,008 0,002 0,001 0,135 0,668 0,181 0,028 0,060 0,169 0,067 0,223 0,563 0,322 0,041 0,320 0,111 0,193 0,049 0,498 0,129 0,436 0,300 0,056 0,079 0,310

Lomé 0,209 0,020 0,110 0,004 0,040 0,001 0,469 0,270 0,449 0,002 0,054 0,086 0,035 0,335 0,021 0,785 0,129 0,127 0,423 0,434 0,016 0,012 0,148 0,114 0,300 0,350 0,754 0,005

Centrale 0,169 0,180 0,137 0,171 0,082 0,477 0,507 0,800 0,117 0,002 0,070 0,101 0,194 0,441 0,713 0,269 0,101 0,120 0,109 0,162 0,675 0,681 0,287 0,082 0,138 0,860 0,297 0,381

Kara 0,169 0,240 0,134 0,070 0,179 0,262 0,531 0,680 0,107 0,002 0,249 0,054 0,201 0,397 0,709 0,263 0,126 0,178 0,176 0,086 0,818 0,718 0,321 0,010 0,305 0,860 0,415 0,457

Maritime 0,147 0,003 0,125 0,174 0,181 0,423 0,504 0,540 0,155 0,004 0,212 0,061 0,209 0,410 0,461 0,467 0,287 0,260 0,242 0,330 0,330 0,372 0,288 0,161 0,350 0,790 0,534 0,191

Plateaux 0,338 0,264 0,172 0,456 0,202 0,585 0,507 0,650 0,193 0,154 0,267 0,072 0,294 0,434 0,710 0,275 0,223 0,198 0,223 0,157 0,589 0,659 0,312 0,103 0,295 0,870 0,345 0,486

Savanes 0,177 0,317 0,433 0,129 0,355 0,693 0,535 0,910 0,117 0,001 0,204 0,012 0,102 0,312 0,798 0,180 0,135 0,092 0,085 0,140 0,786 0,671 0,337 0,069 0,121 0,750 0,346 0,487

234

ANEXO II – A Análises Fatorial de Cada Indicadores

235

1) Matriz de Correlação do indicador Disponibilidade

Matriz de correlações

APL

R_DI

S

FCTA_

DIS

PARO_

DIS

PSOR_

DIS

PMIL_DIS PCARBOV_

DIS

PCCAO_

DIS

PPEX_

DIS

TANSREG_

DIS

Correlação

APLR_DIS 1,000 -,179 -,122 -,165 ,806 ,413 ,090 ,594 -,345

FCTA_DIS -,179 1,000 ,300 ,259 ,019 -,048 ,080 -,246 -,059

PARO_DIS -,122 ,300 1,000 ,125 -,020 ,117 ,318 ,014 ,124

PSOR_DIS -,165 ,259 ,125 1,000 -,138 ,108 ,252 -,136 ,178

PMIL_DIS ,806 ,019 -,020 -,138 1,000 ,411 ,040 ,562 -,287

PCARBOV_DIS ,413 -,048 ,117 ,108 ,411 1,000 ,656 ,322 -,012

PCCAO_DIS ,090 ,080 ,318 ,252 ,040 ,656 1,000 ,072 ,138

PPEX_DIS ,594 -,246 ,014 -,136 ,562 ,322 ,072 1,000 -,204

TANSREG_DIS -,345 -,059 ,124 ,178 -,287 -,012 ,138 -,204 1,000

236

1.1) As estatísticas descritivas de indicador Disponibilidade

Estatísticas descritivas

Média Desvio padrão Análise N

APLR_DIS 20,777 27,3875 71

FCTA_DIS 72,689 23,4562 71

PARO_DIS 10,632 10,7742 71

PSOR_DIS 9,159 14,3579 71

PMIL_DIS 22,008 29,1676 71

PCARBOV_DIS 12,610 14,5248 71

PCCAO_DIS 9,889 9,4203 71

PPEX_DIS 20,009 23,8249 71

TANSREG_DIS 28,871 25,7023 71

237

1.2) Variância total explicada do indicador Disponibilidade

Variância total explicada

Componente Valores próprios iniciais Somas de extração de carregamentos ao quadrado Somas rotativas

de

carregamentos

ao quadradoa

Total % de variância % cumulativa Total % de variância % cumulativa Total

1 2,441 34,878 34,878 2,441 34,878 34,878 2,429

2 1,568 22,398 57,277 1,568 22,398 57,277 1,591

3 ,891 12,723 70,000

4 ,863 12,328 82,328

5 ,617 8,821 91,149

6 ,445 6,363 97,511

7 ,174 2,489 100,000

Método de extração: análise do componente principal.

a. Quando os componentes são correlacionados, as somas de carregamentos ao quadrado não podem ser adicionadas para se obter uma

variância total.

238

1.3) Gráfico de sedimentação do indicador Disponibilidade

239

1.4) Matriz padrão do indicador Disponibilidade

Matriz de padrãoa

Componente

1 2

APLR_DIS ,913

PMIL_DIS ,903

PPEX_DIS ,801

PCCAO_DIS ,791

PARO_DIS ,672

PSOR_DIS ,558

TANSREG_DIS

Método de extração: Análise do

Componente principal.

Método de rotação: Promax com

normalização de Kaiser.a

a. Rotação convergida em 3 iterações.

240

2) Matriz de Correlação do indicador Acesso

Matriz de correlações

PEXT_ACE PMD_ACE HPTER_ACE HTELM_ACE HBLTR_ACE HBLTI_ACE HSELTR HILES_ACE ESPV_ACE ESASF_ACE FSAI_ACE FBCR_ACE

Correlação

PEXT_ACE 1,000 ,639 ,234 ,151 ,168 -,028 -,366 -,057 ,200 ,087 -,195 ,020

PMD_ACE ,639 1,000 ,360 ,044 ,226 -,155 -,445 ,055 ,224 ,065 -,235 ,011

HPTER_ACE ,234 ,360 1,000 -,139 ,458 -,432 -,300 ,623 ,202 ,081 -,252 ,175

HTELM_ACE ,151 ,044 -,139 1,000 ,225 -,167 ,131 -,039 -,115 ,072 ,093 -,328

HBLTR_ACE ,168 ,226 ,458 ,225 1,000 -,717 -,063 ,118 -,169 -,141 -,245 -,373

HBLTI_ACE -,028 -,155 -,432 -,167 -,717 1,000 -,061 -,201 -,056 -,149 ,182 ,164

HSELTR -,366 -,445 -,300 ,131 -,063 -,061 1,000 -,233 ,223 ,346 ,231 ,083

HILES_ACE -,057 ,055 ,623 -,039 ,118 -,201 -,233 1,000 ,225 ,159 -,082 ,433

ESPV_ACE ,200 ,224 ,202 -,115 -,169 -,056 ,223 ,225 1,000 ,703 -,124 ,452

ESASF_ACE ,087 ,065 ,081 ,072 -,141 -,149 ,346 ,159 ,703 1,000 -,053 ,403

FSAI_ACE -,195 -,235 -,252 ,093 -,245 ,182 ,231 -,082 -,124 -,053 1,000 ,234

FBCR_ACE ,020 ,011 ,175 -,328 -,373 ,164 ,083 ,433 ,452 ,403 ,234 1,000

241

2.1) Variância total explicada do indicador Acesso


Component

e

Valores próprios iniciais Somas de extração de carregamentos ao

quadrado

Somas

rotativas de

carregament

os ao

quadradoa

Total % de

variância

%

cumulativa

Total % de

variância

% cumulativa Total

1 2,673 29,704 29,704 2,673 29,704 29,704 2,194

2 1,991 22,121 51,825 1,991 22,121 51,825 2,150

3 1,434 15,932 67,758 1,434 15,932 67,758 1,998

4 ,928 10,316 78,074

5 ,739 8,207 86,281

6 ,372 4,138 90,419

7 ,327 3,628 94,047

8 ,296 3,284 97,331

9 ,240 2,669 100,000


a. Quando os componentes são correlacionados, as somas de carregamentos ao quadrado não podem ser

adicionadas para se obter uma variância total.

242

2.2) Gráfico de sedimentação do indicador acesso

243

2.3) Matriz padrão do indicador Acesso

Matriz de padrãoa

Componente

1 2 3

ESPV_ACE ,796

ESASF_ACE ,771

FBCR_ACE ,745

HBLTR_ACE

PEXT_ACE ,847

PMD_ACE ,828

FSAI_ACE

HILES_ACE ,905

HPTER_ACE ,830

Método de extração: Análise do Componente

principal.

Método de rotação: Promax com normalização de

Kaiser.a


244

3) Matriz de Correlação dos indicadores Disponibilidade e Instabilidade

245

3.1) Estatística descritivas dos indicadores Consumo e Instabilidade

Estatísticas descritivas

Média Desvio padrão Análise N

INU_INS 14,515 16,1272 71

CHPR_INS 17,913 15,2685 71

M15PRINC_CONS 21,282 15,3343 71

AGFCLEN_CONS 75,068 23,3828 71

AGFCARV 15,346 18,0466 71

POPR_CONS 9,917 5,9375 71

MCFA_CONS 13,003 8,8092 71

ASANT_CONS 41,269 27,8698 71

CR5ABP_CONS 20,993 11,2387 71

ACBP_CONS 37,873 23,6950 71

ASCOM_CONS 5,990 9,0235 71

TXAAR_CONS 37,611 14,2204 71

MFSI_CONS 60,681 15,5646 71

FTA_CONS 24,158 18,9179 71

SEC_INS 9,376 15,1976 71

ACSA_CONS 23,920 28,3188 71

CFSNI_CONS 60,783 20,1317 71

TOAEL_CONS 20,213 15,7428 71

AISAF_CONS 22,344 25,7307 71

ELDSEVG_CONS 62,365 21,5819 71

POSAUD_CONS 15,193 19,6203 71

246

3.2) Variância explicada dos indicadores Consumo e Instabilidade


Componen

te

Valores próprios iniciais Somas de extração de carregamentos ao

quadrado

Somas

rotativas de

carregament

os ao

quadradoa

Total % de

variância

%

cumulativa

Total % de

variância

%

cumulativa

Total

1 4,619 25,663 25,663 4,619 25,663 25,663 3,984

2 2,584 14,356 40,020 2,584 14,356 40,020 2,649

3 2,106 11,700 51,720 2,106 11,700 51,720 2,996

4 1,596 8,864 60,585 1,596 8,864 60,585 2,352

5 1,434 7,966 68,550 1,434 7,966 68,550 2,697

6 1,234 6,854 75,404 1,234 6,854 75,404 1,826

7 ,944 5,247 80,651

8 ,710 3,942 84,593

9 ,605 3,362 87,955

10 ,502 2,788 90,743

11 ,389 2,159 92,902

12 ,325 1,804 94,706

13 ,288 1,602 96,309

14 ,267 1,486 97,794

15 ,148 ,820 98,614

16 ,139 ,775 99,389

17 ,064 ,357 99,746

18 ,046 ,254 100,000


a. Quando os componentes são correlacionados, as somas de carregamentos ao quadrado não podem ser

adicionadas para se obter uma variância total.

247

3.3) Matriz padrão dos indicadores Consumo e Instabilidade

Matriz de padrãoa

Componente

1 2 3 4 5 6

AGFCARV ,990

AGFCLEN_CONS -,957

INU_INS ,870

CFSNI_CONS

AISAF_CONS ,862

TOAEL_CONS ,704

ASANT_CONS -,623

ELDSEVG_CONS -,554

CHPR_INS ,927

MCFA_CONS ,851

TXAAR_CONS

ASCOM_CONS ,940

POSAUD_CONS ,681

POPR_CONS ,576

MFSI_CONS

ACBP_CONS -,985

M15PRINC_CONS ,766

CR5ABP_CONS ,970

Método de extração: Análise do Componente principal.

Método de rotação: Promax com normalização de Kaiser.a


248

ANEXO III – Cálculo de Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade das regiões de sete

países da UEMOA

249

1) Planilha de cálculo da Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade

% Area planta

na região -

APLR

% da produção

sorgo - PSOR

% da produção

de arroz -

PARO

% da produção

milho - PMIL

% da produção

de carne Cabra

e Ovelha -

PCCAO

% da produção

e consumo de

peixe - 2014-

PPEX

DISPONIBILI

DADE

% Pobreza

extrem (ine) –

PEXT

% Pobreza

Multidimencio

nal PMD

% Habitação

com piso térra -

HPTER

% Habitação

iluminada com

energia solar -

HILES

% de estradas

pavimentadas

em estradas

totais - ESPV

% de família

beneficiado

com crédito –

FBCR

% das estradas

asfaltadas na

região -

ESASF ACESSO

% Mulheres de

15-45 anos

com primario

incompleto

(censo) –

M15PRINC

% Os

agregados

familiares

cozinham com

lenha -

AGFCLEN

% Os

agregados

familiares

cozinham com

carvão (Censo

de População e

% População

da Região -

POPR

% das

mulheres

chefe da

família na

agricultura -

MCFA

% Acesso a

torneira de

água em outro

lugar - TAOL

% Acesso a

instalações de

saneamento

foça - AISANI

% Acesso a

saneamento na

natureza -

ASANT

% de

eliminação de

lixo por

depósito

selvagem/natur

eza -

% de crianças

5 anos baixo

peso –

CR5ABP

% de adultos

com baixo

peso - ACBP

% da

associação nas

aldeias -

ASCOM

% postos de

saúde -

POSAUD COSUMO

% Inundação

que atinge

região - INU

% choque de

preços -

CHPR

INSTABILID

ADE VAM

APLR PSOR PARO PMIL PCCAO PPEX DISP. PEXT PMD HPTER HILES ESPV FBCR ESASF ACE. M15PRINC AGFCLEN AGFCARV POPR MCFA TOAEL AISAF ASANT ELDSEVG CR5ABP ACBP ASCOM POSAUD CONS. INU CHPR INS.

Alibori 0,566 0,009 0,007 0,695 0,204 0,449 0,322 0,224 0,601 0,441 0,054 0,145 0,048 0,085 0,229 0,161 0,748 0,100 0,044 0,046 0,028 0,028 0,488 0,470 0,418 0,286 0,094 0,025 0,114 0,209 0,011 0,110 0,774

Atacora 0,520 0,009 0,121 0,740 0,059 0,200 0,275 0,378 0,537 0,474 0,003 0,142 0,023 0,052 0,230 0,089 0,721 0,143 0,047 0,093 0,025 0,023 0,526 0,476 0,415 0,414 0,470 0,019 0,121 0,096 0,019 0,057 0,683

Atlantique 0,721 0,009 0,062 0,731 0,038 0,617 0,363 0,141 0,237 0,172 0,003 0,048 0,042 0,076 0,103 0,161 0,439 0,382 0,068 0,111 0,160 0,226 0,250 0,408 0,352 0,443 0,282 0,125 0,126 0,122 0,019 0,070 0,662

Borgou 0,356 0,009 0,062 0,849 0,204 0,264 0,291 0,187 0,441 0,328 0,004 0,145 0,075 0,085 0,181 0,114 0,582 0,290 0,062 0,041 0,084 0,103 0,404 0,450 0,337 0,414 0,282 0,067 0,120 0,418 0,036 0,227 0,819

Collines 0,612 0,009 0,101 0,867 0,058 0,401 0,341 0,155 0,281 0,227 0,003 0,119 0,132 0,058 0,139 0,214 0,664 0,225 0,046 0,145 0,055 0,078 0,486 0,485 0,361 0,315 0,094 0,048 0,131 0,070 0,011 0,040 0,651

Couffo 0,895 0,009 0,007 0,885 0,020 0,376 0,365 0,292 0,413 0,440 0,002 0,033 0,058 0,027 0,181 0,123 0,757 0,088 0,045 0,302 0,051 0,067 0,459 0,467 0,413 0,355 0,094 0,044 0,136 0,209 0,222 0,216 0,898

Dongo 0,694 0,009 0,040 0,822 0,059 0,256 0,313 0,200 0,412 0,315 0,002 0,142 0,042 0,052 0,166 0,130 0,654 0,219 0,030 0,022 0,042 0,041 0,477 0,485 0,350 0,207 0,188 0,016 0,114 0,026 0,003 0,015 0,609

Littoral 0,191 0,009 0,062 0,194 0,038 0,737 0,205 0,169 0,043 0,028 0,002 0,048 0,033 0,076 0,057 0,176 0,023 0,654 0,057 0,029 0,325 0,456 0,059 0,183 0,221 0,404 0,282 0,097 0,123 0,322 0,195 0,258 0,644

Mono 0,886 0,009 0,062 0,768 0,020 0,320 0,344 0,302 0,291 0,368 0,003 0,033 0,043 0,027 0,152 0,120 0,700 0,170 0,031 0,214 0,161 0,109 0,414 0,441 0,348 0,374 0,188 0,027 0,138 0,235 0,019 0,127 0,762

Oueme 0,840 0,009 0,062 0,244 0,017 0,721 0,315 0,164 0,203 0,120 0,001 0,030 0,031 0,026 0,082 0,186 0,411 0,388 0,062 0,065 0,166 0,141 0,280 0,359 0,286 0,463 0,103 0,108 0,116 0,574 0,260 0,417 0,931

Plateau 0,721 0,009 0,062 0,858 0,017 0,593 0,377 0,249 0,381 0,346 0,001 0,030 0,008 0,026 0,149 0,138 0,694 0,146 0,035 0,063 0,098 0,048 0,381 0,428 0,402 0,749 0,113 0,047 0,113 0,339 0,121 0,230 0,868

Zou 0,721 0,009 0,062 0,822 0,058 0,553 0,371 0,219 0,334 0,338 0,002 0,119 0,042 0,058 0,159 0,152 0,666 0,212 0,051 0,167 0,105 0,072 0,361 0,475 0,360 0,335 0,122 0,060 0,126 0,174 0,232 0,203 0,858

Boucle du Mouhoun 0,248 0,088 0,086 0,144 0,081 0,144 0,132 0,130 0,494 0,540 0,112 0,272 0,078 0,135 0,252 0,074 0,878 0,083 0,057 0,078 0,062 0,003 0,323 0,351 0,094 0,674 0,083 0,078 0,114 0,056 0,083 0,070 0,567

Cascades 0,043 0,008 0,053 0,088 0,021 0,021 0,039 0,037 0,187 0,314 0,200 0,336 0,020 0,071 0,166 0,088 0,840 0,097 0,023 0,026 0,108 0,191 0,248 0,340 0,105 0,554 0,062 0,032 0,118 0,022 0,028 0,025 0,348

Centre 0,008 0,009 0,020 0,016 0,045 0,030 0,021 0,017 0,079 0,067 0,009 0,169 0,022 0,393 0,108 0,149 0,414 0,137 0,080 0,155 0,346 0,061 0,037 0,149 0,112 0,718 0,151 0,038 0,095 0,196 0,222 0,209 0,433

Centre-Est 0,054 0,054 0,145 0,069 0,111 0,051 0,081 0,090 0,299 0,176 0,014 0,098 0,268 0,199 0,164 0,046 0,902 0,024 0,045 0,095 0,111 0,001 0,414 0,343 0,096 0,741 0,065 0,050 0,123 0,090 0,000 0,045 0,411

Centre-Nord 0,014 0,038 0,019 0,004 0,075 0,052 0,034 0,092 0,389 0,554 0,024 0,289 0,037 0,138 0,218 0,033 0,926 0,007 0,048 0,047 0,039 0,005 0,433 0,269 0,096 0,694 0,045 0,053 0,116 0,273 0,074 0,174 0,541

Centre-Ouest 0,084 0,077 0,032 0,058 0,052 0,013 0,053 0,100 0,427 0,447 0,033 0,202 0,024 0,172 0,201 0,052 0,891 0,074 0,047 0,075 0,063 0,002 0,460 0,408 0,103 0,694 0,081 0,075 0,124 0,124 0,121 0,122 0,500

Centre-Sud 0,048 0,396 0,043 0,054 0,033 0,019 0,099 0,079 0,335 0,193 0,024 0,089 0,395 0,240 0,194 0,057 0,898 0,010 0,025 0,039 0,110 0,004 0,546 0,260 0,091 0,538 0,062 0,040 0,125 0,018 0,019 0,018 0,436

Est 0,079 0,066 0,089 0,062 0,088 0,108 0,082 0,099 0,415 0,544 0,025 0,227 0,454 0,170 0,276 0,037 0,946 0,007 0,051 0,038 0,087 0,001 0,508 0,464 0,086 0,616 0,062 0,052 0,126 0,083 0,111 0,097 0,581

Hauts-Bassins 0,182 0,042 0,110 0,332 0,085 0,223 0,162 0,062 0,285 0,278 0,075 0,225 0,057 0,335 0,188 0,113 0,697 0,186 0,061 0,085 0,233 0,021 0,140 0,252 0,099 0,602 0,036 0,068 0,109 0,045 0,046 0,046 0,506

Nord 0,014 0,043 0,020 0,006 0,054 0,012 0,025 0,160 0,583 0,511 0,023 0,166 0,016 0,079 0,220 0,054 0,913 0,018 0,047 0,081 0,088 0,003 0,320 0,220 0,089 0,771 0,058 0,070 0,113 0,028 0,111 0,070 0,427

Plateau-Central 0,027 0,032 0,026 0,016 0,034 0,051 0,031 0,092 0,374 0,451 0,027 0,044 0,036 0,290 0,188 0,047 0,941 0,008 0,027 0,039 0,181 0,003 0,255 0,211 0,079 0,571 0,066 0,051 0,112 0,011 0,028 0,019 0,350

Sahel 0,064 0,027 0,006 0,002 0,085 0,047 0,038 0,032 0,171 0,426 0,033 0,063 0,045 0,060 0,119 0,024 0,921 0,004 0,040 0,049 0,065 0,002 0,532 0,341 0,095 0,583 0,081 0,036 0,124 0,021 0,352 0,186 0,468

Sud-Ouest 0,042 0,035 0,023 0,062 0,027 0,031 0,037 0,086 0,344 0,547 0,033 0,270 0,270 0,205 0,251 0,051 0,878 0,074 0,025 0,047 0,063 0,103 0,460 0,486 0,099 0,558 0,088 0,039 0,127 0,012 0,037 0,025 0,439

Bissau 0,018 0,017 0,007 0,018 0,016 0,264 0,057 0,112 0,422 0,127 0,003 0,121 0,045 0,110 0,134 0,591 0,067 0,863 0,147 0,108 0,053 0,312 0,006 0,210 0,123 0,699 0,282 0,027 0,120 0,011 0,474 0,242 0,553

Bafata 0,121 0,176 0,088 0,156 0,151 0,030 0,120 0,283 0,625 0,592 0,001 0,121 0,045 0,110 0,254 0,231 0,870 0,108 0,080 0,055 0,027 0,021 0,047 0,281 0,232 0,141 0,282 0,093 0,093 0,053 0,197 0,125 0,592

Biombo 0,093 0,056 0,125 0,021 0,033 0,092 0,070 0,209 0,542 0,611 0,003 0,121 0,045 0,110 0,235 0,386 0,825 0,139 0,037 0,081 0,018 0,065 0,264 0,363 0,115 0,087 0,282 0,062 0,110 0,287 0,455 0,371 0,785

Bolama 0,018 0,009 0,018 0,006 0,026 0,042 0,020 0,195 0,391 0,653 0,005 0,121 0,045 0,110 0,217 0,476 0,900 0,057 0,013 0,081 0,083 0,028 0,271 0,371 0,101 0,096 0,282 0,060 0,110 0,017 0,455 0,236 0,583

Cacheu 0,180 0,022 0,115 0,199 0,134 0,078 0,121 0,363 0,667 0,600 0,006 0,121 0,045 0,110 0,273 0,426 0,852 0,121 0,073 0,184 0,203 0,016 0,155 0,299 0,156 0,102 0,282 0,074 0,123 0,106 0,358 0,232 0,750

Gabú 0,193 0,216 0,093 0,163 0,264 0,017 0,158 0,400 0,691 0,633 0,004 0,121 0,045 0,110 0,286 0,165 0,866 0,108 0,082 0,052 0,224 0,022 0,098 0,271 0,188 0,163 0,282 0,124 0,112 0,045 0,329 0,187 0,743

Oio 0,078 0,125 0,070 0,342 0,109 0,090 0,136 0,386 0,604 0,703 0,004 0,121 0,045 0,110 0,282 0,188 0,933 0,043 0,085 0,048 0,018 0,014 0,230 0,365 0,194 0,161 0,282 0,105 0,105 0,164 0,123 0,144 0,667

Quinara 0,041 0,014 0,032 0,015 0,031 0,081 0,036 0,348 0,585 0,662 0,001 0,121 0,045 0,110 0,268 0,222 0,908 0,064 0,024 0,090 0,009 0,009 0,083 0,430 0,152 0,093 0,282 0,080 0,091 0,149 0,251 0,200 0,594

Tombali 0,125 0,009 0,132 0,001 0,044 0,106 0,069 0,329 0,650 0,691 0,002 0,121 0,045 0,110 0,278 0,186 0,950 0,023 0,036 0,062 0,177 0,016 0,149 0,413 0,155 0,080 0,282 0,142 0,109 0,015 0,135 0,075 0,531

Bamako 0,088 0,009 0,062 0,194 0,261 0,152 0,128 0,075 0,190 0,100 0,090 0,121 0,153 0,110 0,120 0,515 0,241 0,678 0,071 0,088 0,395 0,738 0,256 0,042 0,151 0,197 0,282 0,061 0,190 0,013 0,018 0,015 0,453

Gao 0,006 0,009 0,026 0,194 0,022 0,152 0,068 0,275 0,586 0,800 0,662 0,313 0,484 0,375 0,499 0,142 0,796 0,091 0,022 0,037 0,089 0,553 0,087 0,394 0,339 0,811 0,195 0,020 0,129 0,015 0,082 0,048 0,744

Kayes 0,044 0,104 0,020 0,030 0,129 0,152 0,080 0,227 0,547 0,544 0,520 0,567 0,164 0,261 0,404 0,192 0,895 0,073 0,079 0,130 0,182 0,726 0,093 0,432 0,263 0,464 0,063 0,008 0,168 0,013 0,019 0,016 0,667

Koulikoro 0,088 0,173 0,023 0,129 0,076 0,152 0,107 0,324 0,555 0,485 0,216 0,295 0,201 0,457 0,362 0,295 0,827 0,136 0,096 0,090 0,164 0,765 0,256 0,274 0,273 0,296 0,079 0,102 0,180 0,013 0,061 0,037 0,685

Mopti 0,027 0,026 0,119 0,257 0,049 0,152 0,105 0,428 0,716 0,702 0,629 0,556 0,163 0,240 0,491 0,129 0,896 0,034 0,081 0,204 0,158 0,501 0,203 0,264 0,404 0,406 0,167 0,113 0,160 0,014 0,124 0,069 0,825

Ségou 0,110 0,109 0,320 0,321 0,131 0,152 0,191 0,356 0,639 0,605 0,300 0,187 0,124 0,384 0,371 0,205 0,923 0,048 0,093 0,143 0,178 0,806 0,029 0,238 0,316 0,248 0,072 0,116 0,171 0,010 0,080 0,045 0,776

Sikasso 0,145 0,140 0,083 0,116 0,079 0,152 0,119 0,364 0,545 0,587 0,117 0,427 0,185 0,308 0,362 0,266 0,921 0,039 0,105 0,089 0,176 0,801 0,039 0,301 0,286 0,154 0,034 0,166 0,167 0,023 0,081 0,052 0,700

Kidal 0,009 0,117 0,013 0,018 0,016 0,152 0,054 0,035 0,198 0,332 0,100 0,319 0,197 0,384 0,223 0,054 0,653 0,020 0,023 0,003 0,120 0,024 0,049 0,088 0,134 0,126 0,088 0,116 0,069 0,010 0,116 0,063 0,410

Tombouctou 0,028 0,508 0,081 0,050 0,045 0,152 0,144 0,321 0,708 0,789 0,713 0,498 0,583 0,301 0,559 0,122 0,900 0,064 0,027 0,062 0,132 0,608 0,118 0,404 0,430 0,406 0,019 0,235 0,147 0,010 0,101 0,056 0,906

Agades 0,000 0,011 0,062 0,001 0,076 0,152 0,050 0,009 0,080 0,479 0,434 0,026 0,070 0,030 0,161 0,097 0,736 0,068 0,016 0,139 0,446 0,348 0,269 0,383 0,125 0,019 0,045 0,042 0,156 0,073 0,109 0,091 0,459

Diffa 0,008 0,027 0,062 0,013 0,053 0,152 0,053 0,071 0,282 0,792 0,727 0,014 0,098 0,001 0,284 0,038 0,877 0,050 0,019 0,092 0,288 0,216 0,400 0,474 0,111 0,029 0,011 0,039 0,149 0,017 0,096 0,057 0,542

Dosso 0,127 0,048 0,274 0,189 0,067 0,233 0,156 0,136 0,491 0,767 0,800 0,020 0,068 0,067 0,336 0,095 0,936 0,006 0,069 0,077 0,161 0,141 0,495 0,524 0,072 0,012 0,035 0,103 0,145 0,278 0,083 0,180 0,817

Maradi 0,211 0,151 0,062 0,186 0,139 0,065 0,136 0,199 0,556 0,751 0,820 0,016 0,127 0,045 0,359 0,061 0,728 0,006 0,116 0,039 0,268 0,247 0,433 0,462 0,125 0,194 0,336 0,119 0,141 0,070 0,053 0,061 0,698

Niamey 0,003 0,145 0,062 0,004 0,066 0,004 0,047 0,008 0,052 0,157 0,233 0,003 0,421 0,110 0,141 0,180 0,723 0,124 0,034 0,117 0,670 0,645 0,033 0,167 0,080 0,088 2,538 0,012 0,180 0,017 0,103 0,060 0,429

Tahoua 0,165 0,101 0,062 0,167 0,128 0,148 0,129 0,055 0,238 0,779 0,786 0,026 0,050 0,060 0,285 0,048 0,900 0,009 0,111 0,101 0,230 0,164 0,486 0,505 0,075 0,200 28,426 0,116 0,154 0,061 0,035 0,048 0,616

Tillaberi 0,175 0,056 0,344 0,182 0,093 0,312 0,194 0,096 0,346 0,779 0,787 0,045 0,055 0,074 0,312 0,100 0,792 0,008 0,092 0,066 0,137 0,172 0,492 0,536 0,090 0,122 0,066 0,121 0,135 0,139 0,055 0,097 0,738

Zinder 0,220 0,198 0,055 0,162 0,123 0,039 0,133 0,136 0,439 0,742 0,782 0,030 0,047 0,049 0,318 0,049 0,869 0,007 0,120 0,066 0,203 0,236 0,448 0,506 0,113 0,156 0,012 0,128 0,150 0,183 0,037 0,110 0,710

Dakar 0,001 0,006 0,062 0,194 0,262 0,269 0,132 0,018 0,216 0,001 0,003 0,001 0,204 0,048 0,070 0,214 0,044 0,147 0,133 0,408 0,167 0,403 0,003 0,034 0,152 0,508 0,282 0,070 0,100 0,044 0,581 0,312 0,615

Diourbel 0,110 0,009 0,062 0,099 0,021 0,088 0,065 0,043 0,396 0,012 0,012 0,027 0,042 0,052 0,083 0,069 0,577 0,317 0,065 0,213 0,141 0,325 0,075 0,263 0,152 0,717 0,282 0,054 0,132 0,235 0,346 0,290 0,570

Fatick 0,141 0,025 0,041 0,171 0,036 0,088 0,084 0,080 0,561 0,105 0,069 0,036 0,039 0,061 0,136 0,126 0,832 0,042 0,031 0,221 0,106 0,221 0,173 0,394 0,152 0,658 0,282 0,057 0,125 0,096 0,186 0,141 0,486

Kaffrine 0,120 0,012 0,001 0,147 0,001 0,064 0,058 0,089 0,528 0,173 0,028 0,025 0,305 0,033 0,169 0,055 0,899 0,056 0,025 0,077 0,113 0,086 0,183 0,437 0,152 0,374 0,282 0,045 0,111 0,061 0,181 0,121 0,458

Kaolack 0,144 0,033 0,004 0,166 0,000 0,005 0,059 0,069 0,511 0,177 0,031 0,091 0,072 0,059 0,144 0,117 0,667 0,169 0,041 0,162 0,094 0,218 0,087 0,328 0,152 0,648 0,282 0,043 0,111 0,113 0,280 0,197 0,510

Kedougou 0,006 0,015 0,085 0,000 0,011 0,007 0,021 0,119 0,590 0,291 0,051 0,088 0,031 0,069 0,177 0,169 0,827 0,115 0,006 0,128 0,035 0,055 0,251 0,388 0,246 0,374 0,282 0,031 0,109 0,054 0,250 0,152 0,459

Kolda 0,058 0,006 0,129 0,026 0,004 0,006 0,038 0,176 0,634 0,177 0,022 0,111 0,042 0,090 0,179 0,134 0,819 0,133 0,028 0,094 0,027 0,054 0,050 0,407 0,230 0,516 0,282 0,053 0,093 0,069 0,297 0,183 0,492

Louga 0,027 0,512 0,062 0,035 0,036 0,027 0,117 0,018 0,222 0,023 0,035 0,089 0,069 0,096 0,079 0,093 0,782 0,068 0,037 0,153 0,191 0,243 0,156 0,331 0,126 0,654 0,282 0,044 0,125 0,017 0,213 0,115 0,436

Matam 0,027 0,004 0,062 0,019 0,020 0,012 0,024 0,054 0,374 0,201 0,037 0,062 0,033 0,032 0,113 0,105 0,918 0,012 0,025 0,145 0,189 0,116 0,174 0,387 0,209 0,570 0,282 0,030 0,121 0,018 0,250 0,134 0,393

Saint-Louis 0,054 0,006 0,062 0,009 0,028 0,386 0,091 0,042 0,327 0,087 0,021 0,055 0,066 0,075 0,096 0,155 0,625 0,150 0,038 0,281 0,141 0,265 0,103 0,320 0,174 0,599 0,282 0,060 0,123 0,096 0,287 0,192 0,502

Sedhiou 0,090 0,013 0,209 0,067 0,343 0,002 0,120 0,093 0,566 0,188 0,055 0,121 0,045 0,110 0,168 0,103 0,890 0,067 0,020 0,102 0,030 0,034 0,073 0,401 0,287 0,493 0,282 0,031 0,094 0,059 0,222 0,141 0,523

Tambacounda 0,091 0,016 0,036 0,096 0,000 0,011 0,042 0,084 0,518 0,188 0,038 0,249 0,058 0,113 0,178 0,097 0,784 0,158 0,029 0,119 0,074 0,091 0,107 0,396 0,242 0,642 0,282 0,039 0,105 0,073 0,269 0,171 0,496

Thies 0,023 0,021 0,062 0,068 0,026 0,001 0,034 0,036 0,342 0,011 0,014 0,027 0,115 0,095 0,092 0,136 0,538 0,087 0,075 0,238 0,172 0,372 0,054 0,230 0,107 0,585 0,282 0,085 0,118 0,044 0,315 0,180 0,423

Ziguinchor 0,023 0,017 0,168 0,008 0,001 0,001 0,036 0,114 0,553 0,150 0,025 0,048 0,126 0,052 0,153 0,171 0,549 0,319 0,024 0,272 0,078 0,166 0,031 0,276 0,125 0,429 0,282 0,038 0,111 0,069 0,287 0,178 0,478

Lomé 0,191 0,011 0,074 0,004 0,032 0,001 0,052 0,397 0,224 0,373 0,002 0,043 0,064 0,027 0,161 0,257 0,020 0,777 0,074 0,108 0,298 0,374 0,010 0,007 0,144 0,112 0,282 0,238 0,128 0,656 0,005 0,330 0,672

Centrale 0,154 0,100 0,092 0,154 0,064 0,382 0,158 0,430 0,662 0,097 0,002 0,055 0,075 0,150 0,210 0,338 0,695 0,266 0,058 0,102 0,077 0,140 0,421 0,377 0,278 0,081 0,130 0,586 0,135 0,258 0,353 0,306 0,809

Kara 0,154 0,134 0,090 0,063 0,142 0,210 0,132 0,450 0,563 0,089 0,002 0,198 0,040 0,155 0,214 0,304 0,691 0,260 0,073 0,151 0,124 0,074 0,510 0,398 0,311 0,010 0,287 0,586 0,145 0,361 0,424 0,392 0,883

Maritime 0,134 0,002 0,084 0,157 0,143 0,339 0,143 0,427 0,447 0,129 0,004 0,168 0,045 0,161 0,197 0,314 0,449 0,462 0,165 0,221 0,170 0,284 0,206 0,206 0,279 0,159 0,329 0,538 0,151 0,465 0,177 0,321 0,812

Plateaux 0,309 0,147 0,115 0,412 0,160 0,469 0,269 0,429 0,538 0,160 0,139 0,212 0,054 0,227 0,251 0,332 0,692 0,272 0,128 0,169 0,157 0,135 0,367 0,365 0,303 0,101 0,277 0,592 0,148 0,300 0,451 0,375 1,043

Savanes 0,161 0,177 0,291 0,116 0,281 0,555 0,264 0,453 0,753 0,097 0,001 0,163 0,009 0,079 0,222 0,239 0,778 0,178 0,078 0,078 0,060 0,121 0,490 0,372 0,327 0,068 0,114 0,511 0,137 0,301 0,451 0,376 0,999

VARIAVEIS

REGIÕES

DISPONIBILIDADE (OFERTA) CONSUMO

VARIAVEIS VARIAVEIS

ACESSO

250

1.2) Planilha de dados de Cofatores das variáveis consistentes para cálculo da Análise Fatoriais

% Area planta

na região -

APLR

% da produção

de arroz -

PARO

% da produção

sorgo - PSOR

% da produção

milho - PMIL

% da produção

de carne Cabra

e Ovelha -

PCCAO

% da produção

e consumo de

peixe - 2014-

PPEX

% Pobreza

extrem (ine) –

PEXT

% Pobreza

Multidimencio

nal PMD

% Habitação

com piso

térra() -

HPTER

% Habitação

iluminada com

energia solar -

HILES

% de estradas

pavimentadas

em estradas

totais - ESPV

% das estradas

asfaltadas na

região -

ESASF

% de família

beneficiado

com de crédito

– FBCR

% Mulheres de

15-45 anos

com primario

incompleto

(censo) –

M15PRINC

% Os

agregados

familiares

cozinham com

lenha -

AGFCLEN

% Os

agregados

familiares

cozinham com

carvão (Censo

de População e

Habitação) -

AGFCARV

% População

da Região -

POPR

% das

mulheres

chefe da

família na

agricultura -

MCFA

% Acesso a

torneira de

água em outro

lugar - TAOL

% Acesso a

instalações de

saneamento

foça - AISANI

% Acesso a

saneamento na

natureza -

ASANT

% de

eliminação de

lixo por

depósito

selvagem/natur

eza -

ELDSEVG

% de crianças

5 anos baixo

peso –

CR5ABP

% de adultos

com baixo

peso - ACBP

% da

associação nas

aldeias -

ASCOM

% postos de

saúde -

POSAUD

% Inundação

que atinge

região - INU

% choque de

preços -

CHPR

APLR PARO PSOR PMIL PCCAO PPEX PEXT PMD HPTER HILES ESPV ESASF FBCR M15PRINC AGFCLEN AGFCARV POPR MCFA TOAEL AISAF ASANT ELDSEVG CR5ABP ACBP ASCOM POSAUD INU CHPR

0,913 0,672 0,558 0,903 0,791 0,801 0,847 0,828 0,83 0,905 0,796 0,771 0,745 0,766 0,975 0,99 0,576 0,851 0,704 0,862 0,623 0,554 0,97 0,985 0,94 0,681 0,87 0,927

ISTABILIDADECONSUMODISPONIBILIDADE (OFERTA) ACESSO

VARIAVEIS VARIAVEIS

1.3) Planilhas dos valores da VAM das regiões dos sete países da UEMOA

REGIÕES

DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO

INSTABILIDADE VAM

DISP. ACE. CONS. INS.

Alibori 0,322 0,229 0,114 0,110 0,774

Atacora 0,275 0,230 0,121 0,057 0,683

Atlantique 0,363 0,103 0,126 0,070 0,662

Borgou 0,291 0,181 0,120 0,227 0,819

Collines 0,341 0,139 0,131 0,040 0,651

Couffo 0,365 0,181 0,136 0,216 0,898

Dongo 0,313 0,166 0,114 0,015 0,609

Littoral 0,205 0,057 0,123 0,258 0,644

Mono 0,344 0,152 0,138 0,127 0,762

Oueme 0,315 0,082 0,116 0,417 0,931

Plateau 0,377 0,149 0,113 0,230 0,868

Zou 0,371 0,159 0,126 0,203 0,858

Boucle du Mouhoun

0,132 0,252 0,114 0,070 0,567

Cascades 0,039 0,166 0,118 0,025 0,348

Centre 0,021 0,108 0,095 0,209 0,433

Centre-Est 0,081 0,164 0,123 0,045 0,411

Centre-Nord 0,034 0,218 0,116 0,174 0,541

Centre-Ouest 0,053 0,201 0,124 0,122 0,500

Centre-Sud 0,099 0,194 0,125 0,018 0,436

Est 0,082 0,276 0,126 0,097 0,581

Hauts-Bassins 0,162 0,188 0,109 0,046 0,506

Nord 0,025 0,220 0,113 0,070 0,427

Plateau-Central 0,031 0,188 0,112 0,019 0,350

Sahel 0,038 0,119 0,124 0,186 0,468

Sud-Ouest 0,037 0,251 0,127 0,025 0,439

Bissau 0,057 0,134 0,120 0,242 0,553

Bafata 0,120 0,254 0,093 0,125 0,592

Biombo 0,070 0,235 0,249 0,371 0,925

Bolama 0,020 0,217 0,110 0,236 0,583

Cacheu 0,121 0,273 0,123 0,232 0,750

Gabú 0,158 0,286 0,112 0,187 0,743

Oio 0,136 0,282 0,105 0,144 0,667

Quinara 0,036 0,268 0,091 0,200 0,594

Tombali 0,069 0,278 0,109 0,075 0,531

Bamako 0,412 0,120 0,190 0,015 0,737

Gao 0,068 0,499 0,129 0,048 0,744

252

Kayes 0,080 0,404 0,168 0,016 0,667

Koulikoro 0,107 0,362 0,180 0,037 0,685

Mopti 0,105 0,491 0,160 0,069 0,825

Ségou 0,191 0,371 0,171 0,045 0,776

Sikasso 0,119 0,362 0,167 0,052 0,700

Kidal 0,054 0,223 0,069 0,063 0,410

Tombouctou 0,144 0,559 0,147 0,056 0,906

Agades 0,050 0,161 0,156 0,091 0,459

Diffa 0,053 0,284 0,149 0,057 0,542

Dosso 0,156 0,336 0,145 0,180 0,817

Maradi 0,136 0,359 0,141 0,061 0,698

Niamey 0,047 0,141 0,180 0,060 0,429

Tahoua 0,129 0,285 0,154 0,048 0,616

Tillaberi 0,194 0,312 0,135 0,097 0,738

Zinder 0,133 0,318 0,150 0,110 0,710

Dakar 0,132 0,070 0,100 0,312 0,615

Diourbel 0,065 0,083 0,132 0,290 0,570

Fatick 0,084 0,136 0,125 0,141 0,486

Kaffrine 0,058 0,169 0,111 0,121 0,458

Kaolack 0,059 0,144 0,111 0,197 0,510

Kedougou 0,021 0,177 0,109 0,152 0,459

Kolda 0,038 0,179 0,093 0,183 0,492

Louga 0,117 0,079 0,125 0,115 0,436

Matam 0,024 0,113 0,121 0,134 0,393

Saint-Louis 0,091 0,096 0,123 0,192 0,502

Sedhiou 0,120 0,168 0,094 0,141 0,523

Tambacounda 0,042 0,178 0,105 0,171 0,496

Thies 0,034 0,092 0,118 0,180 0,423

Ziguinchor 0,036 0,153 0,111 0,178 0,478

Lomé 0,052 0,161 0,128 0,330 0,672

Centrale 0,158 0,210 0,135 0,306 0,809

Kara 0,132 0,214 0,145 0,392 0,883

Maritime 0,143 0,197 0,151 0,321 0,812

Plateaux 0,269 0,251 0,148 0,375 1,043

Savanes 0,264 0,222 0,137 0,376 0,999

1.4) Planilhas da VAM de cada país separados da UEMOA

a) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Benin

253

BENIN


VAM DISP. ACE. CONS. INS.

Alibori 0,322 0,229 0,114 0,110 0,774

Atacora 0,275 0,230 0,121 0,057 0,683

Atlantique 0,363 0,103 0,126 0,070 0,662

Borgou 0,291 0,181 0,120 0,227 0,819

Collines 0,341 0,139 0,131 0,040 0,651

Couffo 0,365 0,181 0,136 0,216 0,898

Dongo 0,313 0,166 0,114 0,015 0,609

Littoral 0,205 0,057 0,123 0,258 0,644

Mono 0,344 0,152 0,138 0,127 0,762

Oueme 0,315 0,082 0,116 0,417 0,931

Plateau 0,377 0,149 0,113 0,230 0,868

Zou 0,371 0,159 0,126 0,203 0,858

b) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Burkina Faso

BURKINA FASO



Boucle du Mouhoun

0,132 0,252 0,114 0,070 0,567

Cascades 0,039 0,166 0,118 0,025 0,348

Centre 0,021 0,108 0,095 0,209 0,433

Centre-Est 0,081 0,164 0,123 0,045 0,411

Centre-Nord 0,034 0,218 0,116 0,174 0,541

Centre-Ouest 0,053 0,201 0,124 0,122 0,500

Centre-Sud 0,099 0,194 0,125 0,018 0,436

Est 0,082 0,276 0,126 0,097 0,581

Hauts-Bassins 0,162 0,188 0,109 0,046 0,506

Nord 0,025 0,220 0,113 0,070 0,427

Plateau-Central 0,031 0,188 0,112 0,019 0,350

Sahel 0,038 0,119 0,124 0,186 0,468

Sud-Ouest 0,037 0,251 0,127 0,025 0,439

c) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade da Guiné-Bissau

GUINÉ-BISSAU

REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE VAM

254

DISP. ACE. CONS. INS.

Bissau 0,057 0,134 0,120 0,242 0,553

Bafata 0,120 0,254 0,093 0,125 0,592

Biombo 0,070 0,235 0,249 0,371 0,925

Bolama 0,020 0,217 0,110 0,236 0,583

Cacheu 0,121 0,273 0,123 0,232 0,750

Gabú 0,158 0,286 0,112 0,187 0,743

Oio 0,136 0,282 0,105 0,144 0,667

Quinara 0,036 0,268 0,091 0,200 0,594

Tombali 0,069 0,278 0,109 0,075 0,531

d) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Mali

MALI



Bamako 0,412 0,120 0,190 0,015 0,737

Gao 0,068 0,499 0,129 0,048 0,744

Kayes 0,080 0,404 0,168 0,016 0,667

Koulikoro 0,107 0,362 0,180 0,037 0,685

Mopti 0,105 0,491 0,160 0,069 0,825

Ségou 0,191 0,371 0,171 0,045 0,776

Sikasso 0,119 0,362 0,167 0,052 0,700

Kidal 0,054 0,223 0,069 0,063 0,410

Tombouctou 0,144 0,559 0,147 0,056 0,906

e) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Níger

NÍGER



Agades 0,050 0,161 0,156 0,091 0,459

Diffa 0,053 0,284 0,149 0,057 0,542

Dosso 0,156 0,336 0,145 0,180 0,817

Maradi 0,136 0,359 0,141 0,061 0,698

Niamey 0,047 0,141 0,180 0,060 0,429

Tahoua 0,129 0,285 0,154 0,048 0,616

Tillaberi 0,194 0,312 0,135 0,097 0,738

Zinder 0,133 0,318 0,150 0,110 0,710

255

f) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Senegal

SENEGAL



Dakar 0,132 0,070 0,100 0,312 0,615

Diourbel 0,065 0,083 0,132 0,290 0,570

Fatick 0,084 0,136 0,125 0,141 0,486

Kaffrine 0,058 0,169 0,111 0,121 0,458

Kaolack 0,059 0,144 0,111 0,197 0,510

Kedougou 0,021 0,177 0,109 0,152 0,459

Kolda 0,038 0,179 0,093 0,183 0,492

Louga 0,117 0,079 0,125 0,115 0,436

Matam 0,024 0,113 0,121 0,134 0,393

Saint-Louis 0,091 0,096 0,123 0,192 0,502

Sedhiou 0,120 0,168 0,094 0,141 0,523

Tambacounda 0,042 0,178 0,105 0,171 0,496

Thies 0,034 0,092 0,118 0,180 0,423

Ziguinchor 0,036 0,153 0,111 0,178 0,478

g) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Togo

TOGO



Lomé 0,052 0,161 0,128 0,330 0,672

Centrale 0,158 0,210 0,135 0,306 0,809

Kara 0,132 0,214 0,145 0,392 0,883

Maritime 0,143 0,197 0,151 0,321 0,812

Plateaux 0,269 0,251 0,148 0,375 1,043

Savanes 0,264 0,222 0,137 0,376 0,999

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