Razões para as diferenças de rendimento da produção de soja entre os produtores: o caso de SC

Abstract

Este trabalho tem entre seus objetivos identificar os níveis de rendimento da produção de soja no Estado de Santa Catarina e explorar as possíveis causas dos diferentes rendimentos entre os produtores agrícolas. Entender as diferenças de rendimento entre os produtores faz-se essencial para direcionar estratégias de produção otimizadas em um Estado que não conta com o benefício de possuir uma vasta área de plantio, se comparado a outras localidades do país. O Brasil é um dos principais produtores agrícolas do mundo e desempenha papel importante na redução da insegurança alimentar. Utilizando dados do Censo Agropecuário de 2017 obtidos por meio do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA), foi realizado uma caracterização da estrutura fundiária da agricultura catarinense. Em seguida, foi realizado uma análise a partir dos cálculos de rendimentos e das correlações entre fatores de produção selecionados e rendimento médio dos produtores de soja em grão no ano de 2017. Os resultados indicam correlação positiva entre as variáveis, a maior proporção do uso dos fatores de produção geralmente relaciona-se com maiores rendimentos.

This study aims to identify the yield levels of soybean production in the State of Santa Catarina and to explore the possible causes of yield differences among agricultural producers. Understanding the variations in yield among producers is essential for guiding optimized production strategies in a state that lacks the benefit of having extensive planting areas, especially when compared to other regions of the country. Brazil is one of the world's leading agricultural producers and plays a significant role in reducing food insecurity. Using data from the 2017 Agricultural Census, obtained through the IBGE Automatic Data Recovery System (SIDRA), a characterization of the land structure of agriculture in Santa Catarina was conducted. Subsequently, an analysis was performed based on yield calculations and the correlations between selected production factors and the average yield of soybean producers in 2017. The results indicate a positive correlation between the variables, with a higher proportion of production factor usage generally associated with higher yields.