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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
MARCELINO ARMINDO MONTEIRO
A VULNERABILIDADE E SEGURANÇA ALIMENTAR DOS PAÍSES DA UNIÃO
ECONÔMICA E MONETÁRIA DA ÁFRICA OCIDENTAL (UEMOA)
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
MARCELINO ARMINDO MONTEIRO
A VULNERABILIDADE E SEGURANÇA ALIMENTAR DOS PAÍSES DA UNIÃO
ECONÔMICA E MONETÁRIA DA ÁFRICA OCIDENTAL (UEMOA)
COMISSAO EXAMINADORA
_______________________________________
Orientador: Prof. Dr. Moacir Piffer
Universidade Estadual do Oeste do Paraná
UNIOESTE
_______________________________________
Prof. Dr. Jandir Ferrera de Lima
Universidade Estadual do Oeste do Paraná
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
Universidade Estadual do Oeste do Paraná
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.
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, Banco Mundial 2018.
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
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0
10
20
30
40
50
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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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, Banco Mundial 2018.
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
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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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, Banco Mundial 2018.
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.
Fonte: resultados da pesquisa (2018).
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.
Fonte: resultados da pesquisa (2018).
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
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.
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.
Fonte: elaborado por autor com os dados de Relatório IDH-2018, 2018.
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.
Fonte: elaborado por autor com os dados de Relatório IDH-2018, 2018.
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.
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
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO CONSUMO INSTABILIDADE VAM
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.
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.
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO CONSUMO INSTABILIDADE VAM
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
Fonte: elaborado por autor com dados da pesquisa, 2018.
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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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
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.
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
Variância total explicada
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
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.
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
a. Rotação convergida em 7 iterações.
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
Variância total explicada
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
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.
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
a. Rotação convergida em 11 iterações.
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
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
b) A Análise e Mapeamento da Vulnerabilidade do Burkina Faso
BURKINA FASO
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE
VAM DISP. ACE. CONS. INS.
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
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE
VAM DISP. ACE. CONS. INS.
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
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE
VAM DISP. ACE. CONS. INS.
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
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE
VAM DISP. ACE. CONS. INS.
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
REGIÕES DISPONIBILIDADE ACESSO COSUMO INSTABILIDADE
VAM DISP. ACE. CONS. INS.
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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