indice de competitividade do agronegócio 2014

2014

ÍNDICE DE COMPETITIVIDADE DO AGRONEGÓCIO

INSTITUTO CNAConselho de Administração

Presidente

Roberto Brant

Titulares

Muni Lourenço Silva Júnior (SENAR/AM)

Presidente da Federação da Agricultura e Pecuária do estado do Amazonas (AM)

Rui Carlos Ottoni Prado

Presidente da Federação da Agricultura e Pecuária do estado do Mato Grosso (FAMATO)

José Zeferino Pedrozo

Presidente do Conselho Administrativo do SENAR/SC

Og Arão Rubert

Secretário Executivo

Realização

Editora ICNA

Ficha técnica

Coordenação Técnica

Arno Jerke Jiúnior

Coordenador do Estudo

Marcelo de Ávila

Equipe Técnica

Marcelo de Ávila

Edson Ferreira

Revisão

Otília Maria Rieth Goulart

Projeto Gráfi co

Valéria Gedanken

Fotografi a

Banco de imagens públicoIgo Estrela

CONFEDERAÇÃO DA AGRICULTURA E PECUÁRIA DO BRASIL – CNADiretoria Executiva Triênio 2011-2014

Presidente

Senadora Kátia Abreu (TO)

1º VicePresidente

João Martins da Silva Júnior (BA)

Vice-Presidente Executivo

Fábio de Salles Meirelles Filho (MG)

Vice-Presidente de Secretaria

José Zeferino Pedroso (SC)

Vice-Presidente de Finanças

José Mário Schreiner (GO)

Vice-Presidente Diretor

Carlos Rivaci Sperotto (RS)


Eduardo Riedel (MS)


José Ramos Torres de Melo Filho (CE)


Júlio da Silva Rocha Júnior (ES)


Assuero Doca Veronez (AC)

Vice-Presidentes

Ágide Meneguette (PR)

Almir Morais Sá (RR)

Álvaro Arthur Lopes de Almeida (AL)

Carlos Augusto Melo Carneiro da Cunha (PI)

Carlos Fernandes Xavier (PA)

Eduardo Silveira Sobral (SE)

Fábio de Salles Meirelles (SP)

Flávio Viriato de Saboya Neto (CE)

Francisco Ferreira Cabral (RO)

José Hilton Coelho de Sousa (MA)

José Álvares Vieira (RN)

Luiz Iraçu Guimarães Colares (AP)

Mário Antônio Pereira Borba (PB)

Muni Lourenço Silva Júnior (AM)

Pio Guerra Júnior (PE)

Renato Simplício Lopes (DF)

Roberto Simões (MG)

Rodolfo Tavares (RJ)

Rui Carlos Ottoni Prado (MT)


5

SUMÁRIO

1. Sumário executivo ___________________________ 7

2. Fatores que afetam a competitividade _____________ 8

3. O Índice de Competitividade do Agronegócio ______ 8

4. Síntese dos resultados ______________________ 10

5. Infraestrutura _____________________________ 11

6. Educação ________________________________ 15

7. Saúde ___________________________________ 20

8. Inovação _________________________________ 24

9. Ambiente macroeconômico ___________________ 28

10. Mercado de trabalho ________________________ 32

7

Inst

ituto

CNA

1. Sumário executivoA competitividade do agronegócio brasileiro é bom exemplo para o mundo, principalmente

no campo da inovação. Não obstante a conjugação de falta de mão de obra qualifi cada e seu alto custo, a produtividade da agropecuária por trabalhador1 cresceu 142%, de 2001 a 2011, o que representa um crescimento anual médio de dois dígitos.

Apesar do aumento da produtividade por trabalhador, a agropecuária ainda enfrenta difi culdades para crescer de forma ainda mais rápida e contínua, uma vez que o setor esbarra em gargalos que vão desde a logística e infraestrutura inadequada até a falta de mão de obra qualifi cada.

Gargalos de infraestrutura, como defi ciência na qualidade das rodovias, falta de capilaridade da malha ferroviária e grande extensão territorial não litorânea, difi cultam o escoamento da produção, para as exportações.

Outros exemplos de barreiras para o aumento da competitividade estão na carga tributária, ambiente macroeconômico de baixo crescimento, baixa qualidade da educação e qualifi cação dos trabalhadores, falta de fl exibilização do mercado de trabalho e burocracia elevada.

Indicadores de competitividade não são novidade no terreno macroeconômico. O World Economic Forum, com sede em Genebra, na Suíça, desenvolveu o estudo The Global Competitiveness Report (Relatório Global de Competitividade), que compara a competitividade de uma lista de mais de 140 países.

Outras instituições, como The Economist Inteligence Unit, também fi zeram estudos no mesmo campo. Porém com uma diferença importante. O foco é a comparação entre os estados brasileiros e não entre países, como no World Economic Forum.

Até os dias de hoje, não existia um comparativo entre as 27 Unidades da Federação capaz de ser monitorado anualmente. Esse levantamento periódico é imprescindível para o acompanhamento detalhado da evolução de alguns fatores que afetam a competitividade no agronegócio. A identifi cação de alterações nesses fatores possibilitará o desenho de políticas públicas que impulsionem a competitividade dos estados.

Além dos demais estudos, o Instituto CNA preocupou-se em construir um indicador que se aproxime ao máximo da realidade do agronegócio brasileiro. Daí a criação do Índice de Competitividade do Agronegócio.

1 A produtividade por trabalhador foi calculada pela razão do Valor Bruto da Produção da agropecuária pelo total de trabalhadores do mesmo setor. Os dados foram coletados no IBGE.

8

Índice de Competitividade da Agropecuária | 2014

2. Fatores que afetam a competitividade

É complexa a tarefa de reunir todos os indicadores que afetam a competitividade, seja no agronegócio, na indústria ou em qualquer outro setor. Fatores imensuráveis, como o estado de felicidade ou problemas de família, podem alterar o foco do trabalhador na produção, aumentando ou reduzindo a sua produtividade.

Outros exemplos de fatores difíceis de medir, especialmente a nível estadual, vão desde corrupção e burocracia até questões de carga tributária e segurança no trabalho. Cidades consideradas mais violentas, por exemplo, podem resultar em aumento dos gastos das empresas com equipamentos que garantam a segurança de suas instalações, assim como a de seus funcionários. Isso aumenta os custos de produção.

Em contrapartida, existem indicadores com os quais é possível contar, publicados de forma periódica e disponibilizados por fontes ofi ciais. Essas duas características são de suma importância para garantir a veracidade das informações, assim como seu monitoramento contínuo.

Os fatores que afetam a competitividade das empresas podem ser classifi cados como diretos e indiretos. Exemplos de fatores que afetam diretamente a competitividade de uma empresa são disponibilidade, qualifi cação e custo da mão de obra, infraestrutura e logística, além da carga tributária. Ambiente micro e macroeconômico são exemplos de fatores que afetam indiretamente a competitividade das empresas.

Assim, a competitividade de uma empresa ou de um estado é composta por vasta gama de variáveis. Medir e monitorar todas essas variáveis são tarefas, até agora, consideradas impossíveis. Entretanto, pode-se monitorar um número menor de variáveis que, apesar de não traduzirem de forma fi dedigna o quadro da competitividade dos diversos estados, são capazes de apontar um perfi l confi ável de cada um quanto ao seu poder competitivo.

3. O Índice de Competitividade do Agronegócio

O Instituto CNA construiu um ranking de competitividade estadual para possibilitar o ordenamento dos estados brasileiros segundo seu poder competitivo no mercado. O indicador varia de zero (pouco competitivo) a um (muito competitivo).

Apesar de proporcionar esse ordenamento segundo as características competitivas de cada Unidade da Federação, não é aconselhável a comparação direta entre um estado e outro. Ou seja, não é possível dizer que um estado é 20% ou 30% mais competitivo do que outro, mas que há diferenças consideráveis na competitividade desses estados. Em outras palavras, o índice de competitividade é um indicador ordinal, que possibilita a ordenação das Unidades da Federação segundo seu poder competitivo, e não cardinal, pois não é um indicador quantitativo.

9

Inst

ituto

CNA

O Índice de Competitividade do Agronegócio é o resultado da agregação de seis indicadores base:

1. Infraestrutura;

2. Educação;

3. Saúde;

4. Ambiente macroeconômico;

5. Inovação;

6. Mercado de trabalho.

Esses seis indicadores, por sua vez, são formados por 21 variáveis, todas baseadas no mesmo ano de referência (2011), para produzir “uma fotografi a verdadeira” sobre o quadro da competitividade nos estados brasileiros para aquele ano.

Seguem as sínteses dos resultados e explicações detalhadas sobre a construção de cada um dos seis indicadores base que formam o Índice de Competitividade do Agronegócio.


Expectativa de vida ao

nascer

Dimensão do mercado interno na

agropecuária

Número de patentes

registradas no estado per

capita

Disponibilidade de mão de obra

rural

Média de anos de

estudo da PEA

Taxa de desemprego na área rural

Produtividade da

agropecuária por pessoa

ocupada

Investimentos em bolsas de

estudo per capita

Investimentos em pesquisas

per capita

Valor das exportações

na agropecuária sobre o total

do PIB

Crescimento do PIB na

agropecuária

Arrecadação de ICMS do

estado sobre PIB total

Número de internações hospitalares

Taxa de mortalidade

infantil

INFRAESTRUTURA

Índice de qualidade de

rodovias

Movimentação portuária por PIB

Densidade ferroviária

(Km/área Km2)

Taxa de analfabetismo

rural

Taxa de distorção

idade-série rural

Taxa de aprovação

rural

Taxa de abandono

rural

EDUCAÇÃO SAÚDE AMBIENTE MACRO INOVAÇÃO MERCADO DE

TRABALHO

10


4. Síntese dos resultadosSão Paulo é o estado com o maior Índice de Competitividade do Agronegócio no Brasil. Seu

índice fi cou em 0,752, lembrando que o indicador varia de zero a um. Entre os seis indicadores base, o estado alcançou a primeira posição em dois: infraestrutura e ambiente macroeconômico. Nesses dois indicadores, as respectivas pontuações fi caram bem acima dos indicadores dos demais estados. Por isso, São Paulo se destaca na competitividade.

Daí para frente, o posicionamento dos estados no ranking do Índice de Competitividade do Agronegócio se dá em blocos. Isso ocorre porque os estados de cada bloco registraram índices de competitividade muito próximos uns dos outros. Como são muitas variáveis que compõem o Índice de Competitividade do Agronegócio, é razoável considerar estados com índices muito próximos como similares em termos de competitividade.

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RANKING DO ÍNDICE DE COMPETITIVIDADE DO AGRONEGÓCIO

SPSCDFPRRS

MGESGORJ

MTMSRRROTOCEBARNPBPEACAM

PIPA

MAALSEAP

0,7520,6110,6080,607

0,5980,492

0,4910,465

0,4530,450

0,4250,358

0,3540,3420,340

0,2910,2800,2780,275

0,2620,255

0,2490,237

0,2290,229

0,2250,207

FONTE: ICNA

11

Inst

ituto

CNA

Esse é o caso do bloco com quatro estados classifi cados na segunda colocação do ranking de competitividade. Analisados os diferentes aspectos de cada um, Santa Catarina (0,611), Distrito Federal (0,609), Paraná (0,608) e Rio Grande do Sul (0,598) compõem um bloco de estados que registraram índices de competitividade do agronegócio muito similares.

O terceiro bloco é formado por Minas Gerais (0,492) e Espírito Santo (0,491), praticamente com o mesmo indicador. No quarto bloco, estão Goiás (0,465), Rio de Janeiro (0,453), Mato Grosso (0,450) e Mato Grosso do Sul (0,425), enquanto Roraima (0,358), Rondônia (0,354), Tocantins (0,342) e Ceará (0,340) fi caram no quinto bloco. A partir do quinto bloco, há um conjunto de estados com uma ordenação mais clara do Índice de Competitividade do Agronegócio.

Os 12 estados restantes não apresentam tanta similaridade nos indicadores, como ocorre nos blocos onde há maior competitividade entre os estados. Bahia (0,291), Rio Grande do Norte (0,280), Paraíba (0,278), Pernambuco (0,275), Acre (0,262), Amazonas (0,255), Piauí (0,249), Pará (0,237), Maranhão (0,229) Sergipe (0,225) e Amapá (0,207) integram esse grupo.

É importante ressaltar a diferença entre o primeiro (São Paulo, com indicador de 0,752) e o último colocado (Amapá, com 0,207) no ranking de competitividade estadual. O fato de o indicador de São Paulo ser mais de três vezes superior ao do Amapá não signifi ca que o primeiro estado é mais de três vezes competitivo do que o outro, mas sim que há uma grande diferença de competitividade entre esses dois estados.

5. InfraestruturaO indicador de infraestrutura é formado por três variáveis:

1. Índice de qualidade de rodovias;

2. Movimentação portuária;

3. Densidade ferroviária.

O índice de qualidade de rodovias é derivado da Pesquisa CNT de Rodovias, da Confederação Nacional dos Transportes (CNT). Esse indicador foi medido pela classifi cação geral das rodovias de cada estado, em termos de pavimentação, sinalização e outras condições das pistas. Tem peso de 36% no indicador de infraestrutura.

O índice de movimentação portuária foi calculado com base nos dados da Agência Nacional de Transportes Aquaviários (ANTAQ) e do Instituto Brasileiro de Geografi a e Estatística (IBGE). Foi calculado com base no número de contêineres, dividido pelo Produto Interno Bruto (PIB) do estado. Quando o estado não possui um porto marítimo, é considerado valor zero para o indicador. Tem peso de 33% na construção do indicador de infraestrutura.

O índice de densidade ferroviária foi calculado pela extensão ferroviária (em Km), dividido pelo território de cada estado (em Km2). Esses dados foram obtidos junto à Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) e IBGE. Tem peso de 31% no indicador de infraestrutura. Todos os três indicadores foram normalizados para variar entre zero e um.

12


RANKING DO ÍNDICE DE INFRAESTRUTURASPRJSCPRESDFPBRSRNPE

MGSEALRRCEBA

MSGOPI

APMAROTOMTAMPAAC

FONTE: ICNA

0,8940,668

0,4930,426

0,3020,298

0,2940,294

0,2830,272

0,2530,2410,232

0,2260,224

0,2100,197

0,1670,1640,157

0,1460,140

0,1050,1050,099

0,0320,019

Quatro estados se destacaram no indicador de infraestrutura: São Paulo (0,894), Rio de Janeiro (0,668), Santa Catarina (0,493) e Paraná (0,426). São os que registraram as maiores movimentações portuárias do País, por isso, e os quatro primeiros colocados no ranking de movimentação portuária. Receberam, também, as quatro melhores avaliações no quesito qualidade de rodovias. Estão, ainda, entre as cinco primeiras colocações na variável densidade ferroviária.

Na ponta oposta, três estados registraram as piores condições de infraestrutura: Acre (0,019), Pará (0,032) e Amazonas (0,099) — todos com indicadores de infraestrutura inferiores a 0,100. Esses estados foram colocados nas três últimas posições no ranking da variável qualidade de rodovias. Não há movimentação portuária, em número de contêineres, no Acre. Pará apresentou indicador muito baixo de movimentação portuária, de apenas 0,021, enquanto o Amazonas fi cou com um indicador de 0,156, o que representa a sexta colocação no ranking dessa variável, posição bem mais vantajosa em relação aos demais.

Já na variável densidade ferroviária, Amazonas e Pará receberam nota perto de zero, de 0,004 e 0,007, respectivamente, enquanto o Acre fi cou na 20ª posição com 0,060.

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Inst

ituto

CNA

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Variá

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SP RJ PR SC DF AL RS ES RN PB MG

MS BA AP GO PI SE RO PE CE MA TO MT RR AM PA AC

1,00

00,

806

0,74

20,

677

0,64

50,

645

0,62

90,

532

0,51

60,

500

0,46

80,

468

0,43

50,

435

0,41

90,

403

0,38

70,

387

0,37

10,

339

0,30

60,

290

0,29

00,

242

0,12

90,

065

0,00

0 FONT

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660

0,44

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367

0,36

50,

329

0,30

60,

293

0,28

00,

274

0,25

10,

243

0,21

20,

115

0,09

30,

086

0,06

00,

060

0,05

20,

007

0,00

40,

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0,14

40,

098

0,08

20,

081

0,02

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GE

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Inst

ituto

CNA

ÍNDICE DE COMPETITIVIDADE DA AGROPECUÁRIA

6. EducaçãoO indicador de educação é formado por quatro variáveis:

1. Taxa de aprovação rural;

2. Taxa de abandono rural;

3. Taxa de analfabetismo rural;

4. Taxa de distorção idade-série rural.

A taxa de aprovação rural foi retirada do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), do Ministério da Educação. Esse indicador mede a porcentagem de alunos das escolas rurais dos ensinos fundamental e médio que passaram no ano que estavam cursando em 2011. Quanto maior, melhor será esse indicador, o qual também foi padronizado para variar entre zero e um. Tem peso de 24% no cálculo do indicador de educação.

A taxa de abandono rural também foi coletada na base de dados do INEP, do Ministério da Educação. Esse indicador mede a porcentagem de alunos que abandonaram o ano letivo que estavam cursando em escolas rurais no ano de 2011. Nesse caso, quanto menor o indicador, melhor é a avaliação sobre a taxa de abandono. Por isso, o processo de normalização foi feito na ordem inversa, para que esse indicador passe a ser igual aos demais: quanto maior, melhor. Tem peso de 28% no cálculo do indicador de educação.

A taxa de analfabetismo foi calculada com base nos microdados da Pesquisa Nacional Por Amostra de Domicílios (PNAD), do IBGE, para o ano de 2011. Esse indicador é o resultado da divisão do número de pessoas que não eram alfabetizadas nas áreas rurais, em 2011, pelo total da população rural. Também passou pela padronização inversa, uma vez que, quanto menor for a taxa de analfabetismo, melhor será para a educação da população. Varia de zero a um: quanto mais próximo de um, menor é a taxa de analfabetismo. Tem peso de 21% no indicador de educação.

A taxa de distorção idade-série do ensino fundamental e médio também é disponibilizada pelo INEP, do Ministério da Educação, de forma que não foi preciso fazer qualquer cálculo para encontrar esse indicador. No caso brasileiro, considera-se a idade de sete anos como a faixa etária adequada ao ingresso no ensino fundamental, cuja duração, normalmente, é de oito anos. Com base nesses números, o indicador de distorção idade-série identifi ca o percentual de alunos, em cada série, com idade superior à idade recomendada, com base nos números acima mencionados. Também passou pelo mesmo processo de padronização inversa, de forma a variar de zero a um. Quanto mais próximo de um, menor é a taxa de distorção idade-série. Tem peso de 27% no cálculo do indicador de educação.

16


RANKING DO ÍNDICE DE EDUCAÇÃOSCSPPRES

MGGODFRSTOROMTCERJ

MSRRAPPEACBAAMRNMAPBPISEALPA

0,9760,930

0,8490,805

0,7410,740

0,7060,703

0,5670,551

0,5380,499

0,4920,478

0,4710,3450,337

0,3190,304

0,2800,278

0,2670,234

0,2130,176

0,1510,142

FONTE: ICNA

Os três estados com os maiores indicadores de educação foram Santa Catarina (0,976), São Paulo (0,930) e Paraná (0,849).

Em Santa Catarina, 94,2% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio, em 2011, o que representa a maior taxa de aprovação rural do Brasil. Esse resultado posicionou o estado em primeiro lugar no ranking do indicador de aprovação rural, com 1,000 ponto. Importante mencionar que o fato de Santa Catarina registrar indicador igual a 1,000 não signifi ca que todos os alunos foram aprovados, mas que é o estado com o maior índice de aprovação em comparação aos demais.

Santa Catarina registrou a segunda menor taxa de abandono rural (2,3%), o que colocou o estado na segunda colocação no ranking desse indicador, com 0,967. Do total de alunos dos ensinos fundamental e médio, 15,4% estavam com idade acima da recomendada para a série que cursavam, resultando no indicador de 0,948, a segunda maior colocação no ranking. O estado também apresentou a segunda menor taxa de analfabetismo rural (8,4%), fi cando na segunda posição no ranking, com 0,994.

Em São Paulo, 90,5% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio, em 2011, colocando o estado na segunda posição no ranking de aprovação rural (0,809). O estado teve a menor taxa de abandono nos ensinos fundamental e médio rural (2,0%) — primeiro lugar no ranking. São Paulo tinha 13,0% dos alunos com idade acima da recomendada para cursar a série

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17

Inst

ituto

CNA

em que estavam matriculados, em 2011, obtendo o primeiro lugar no ranking, enquanto 11,2% da população rural era analfabeta, o que colocou o estado na quinta posição no ranking de taxa de analfabetismo rural, com 0,882.

No Paraná, 89,4% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio das escolas rurais, em 2011, o que deixou o estado na quarta posição no ranking do índice de aprovação rural, com 0,755. O Paraná tinha taxa de abandono rural de 3,2%, o que o posicionou na 3ª colocação no ranking, com 0,880. Do total dos alunos dos ensinos fundamental e médio das áreas rurais, 19,6% estavam com idade acima da recomendada, o que colocou o estado na terceira posição do ranking do indicador de distorção idade-série, com 0,858. No Paraná, 10,7% da população rural era analfabeta, em 2011, o que o deixou na 4ª posição no ranking do indicador, com 0,903.

Na outra ponta, os estados com as três piores colocações no indicador de educação, em 2011, foram Pará (0,142), Alagoas (0,151) e Sergipe (0,176).

No Pará, 76,9% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio das escolas rurais, o equivalente a 25ª posição no ranking do indicador de taxa de aprovação, com 0,108. O estado teve a maior taxa de abandono escolar (12,4%), o que o colocou no último lugar no ranking desse indicador, enquanto 57,0% tinham idade acima da recomendada para cursar a série em que estavam matriculados, posicionando-o no 26º lugar no ranking, com 0,057. No estado, 21,4% da população rural era analfabeta, em 2011, o que o deixou na 15ª posição no ranking desse indicador, com 0,477.

Em Alagoas, 74,8% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio rural, o que o deixou na última colocação no ranking do indicador, enquanto 11,2% dos alunos abandonaram o ano letivo, o que equivale à 26ª posição no ranking do indicador, com 0,115. Em 2011, 42,1% dos alunos estavam com idade acima da recomendada para cursar o ano letivo em que estavam matriculados, o que posicionou o estado na 19ª colocação no ranking, com 0,376. No mesmo ano, 31,2% da população rural de Alagoas era analfabeta, o que representa o 25º lugar no ranking do indicador, com 0,085.

Em Sergipe, 76,2% dos alunos foram aprovados nos ensinos fundamental e médio, em 2011, o que posicionou o estado na 26ª colocação no ranking do indicador, com 0,072. Do total de alunos matriculados nas escolas rurais, 9,0% abandonaram os estudos, o que deixou o estado na 19ª posição do ranking, com 0,325; enquanto 47,9% estavam com idade acima da recomendada para cursar as séries em que estavam matriculados. Sergipe fi cou na 23ª colocação, com 0,251. De toda a população rural do estado, 33,4% eram analfabetos em 2011, última colocação do ranking.

18


Variáveis que formam o índice de educação

TAXA DE APROVAÇÃO RURAL

SCSP

MGPRGOESTOCEMTACRRROAMMADFRSPEAPBAPIRJ

MSPBRNPASEAL

1,0000,809

0,7910,755

0,6880,678

0,6420,595

0,5520,5130,503

0,4460,4070,402

0,3870,379

0,3560,340

0,2630,260

0,2400,2370,224

0,2060,108

0,0720,000

FONTE: ICNA com base nos dados do Ministério da Educação

TAXA DE ABANDONO RURALSPSCPRESDF

MGGORSTORJROCEMTPE

MSACRRBASE

AMMA

PIRNAPPBALPA

1,0000,967

0,8800,876

0,8610,804

0,7700,761

0,7180,593

0,5600,526

0,5120,488

0,4550,407

0,3880,359

0,3250,297

0,2300,225

0,1630,158

0,1200,115

0,000


19

Inst

ituto

CNA

TAXA DE ANALFABETISMO RURALRSSCDFPRSPGOES

MSRJ

MGAPROMTRRPA

AMTORNBACEPBPI

ACMAALPESE

1,0000,994

0,9600,903

0,8820,8730,868

0,8410,780

0,6750,674

0,6650,651

0,5000,4770,4740,471

0,3470,285

0,2460,208

0,1860,133

0,1150,085

0,0510,000

FONTE: ICNA com base nos dados da PNAD do IBGE

TAXA DE DISTORÇÃO IDADE-SÉRIE RURALSPSCPRESRS

MGGODFCERORRMTMSTORNPERJPBAL

MABAAPSEACPI

PAAM

1,0000,948

0,8580,797

0,7000,685

0,6490,632

0,5800,548

0,5090,464

0,4360,418

0,4100,3870,3860,3800,376

0,3030,298

0,2890,251

0,2020,180

0,0570,000


20


7. SaúdeO indicador de saúde é formado por três variáveis:

1. Expectativa de vida ao nascer;2. Número de internações hospitalares;3. Taxa de mortalidade infantil.

A primeira variável – expectativa de vida ao nascer – foi coletada na Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais do IBGE, para o ano de 2011. Quanto maior a expectativa de vida de uma pessoa ao nascer, mais tempo ela terá para trabalhar. Esse indicador foi padronizado para variar de zero a um, de forma que quanto mais próximo de um, maior será a expectativa de vida ao nascer. Esse indicador tem peso de 32% no cálculo do indicador de saúde.

A segunda variável – número de internações hospitalares – foi coletada no Portal da Saúde, do Ministério da Saúde, para o ano de 2011. Quanto maior o número de internações, menos pessoas estarão disponíveis para trabalhar. Esse indicador foi padronizado de forma inversa, para que, quanto menor o número de internações, maior será o indicador, que varia de zero a um. Nessa variável, estão incluídas as internações hospitalares de 21 categorias. Devido às diferenças dos tipos de internação das diversas causas, foi feita uma média ponderada pela frequência de cada uma das causas. Esse indicador tem peso de 33% no cálculo do indicador de saúde.

A seguir, as 21 causas de internações hospitalares utilizadas nesse indicador:

1. Doenças infecciosas e parasitárias;2. Neoplasias (tumores);3. Doenças do sangue e dos órgãos hematopoéticos e transtornos imunitários;4. Doenças endócrinas nutricionais e metabólicas;5. Transtornos mentais e comportamentais;6. Doenças do sistema nervoso;7. Doenças do olho e anexos;8. Doenças do ouvido e da apófi se mastoide;9. Doenças do aparelho circulatório;10. Doenças do aparelho respiratório;11. Doenças do aparelho digestivo;12. Doenças da pele e do tecido subcutâneo;13. Doenças sistema osteomuscular e do tecido conjuntivo;14. Doenças do aparelho geniturinário;15. Gravidez, parto e puerpério;16. Algumas afecções originadas no período perinatal;17. Malformações congênitas, deformidade e anomalias cromossômicas;18. Sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório, não

classifi cados em outra causa;

21

Inst

ituto

CNA

19. Lesões envenenamento e outras consequências por causas externas;20. Causas externas de morbidade e mortalidade; 21. Fatores que infl uenciam o estado de saúde e contatos com os serviços de saúde.

A terceira variável – taxa de mortalidade infantil – foi coletada no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), gerido pelo Departamento de Análise de Situação de Saúde, da Secretaria de Vigilância em Saúde, em conjunto com as secretarias estaduais e municipais de Saúde. Esse indicador foi calculado pela razão de óbitos de crianças ao nascer pelo número de nascimento de crianças vivas. Quanto maior a taxa de mortalidade infantil, menos pessoas estarão disponíveis para trabalhar no futuro. Assim, esse indicador foi padronizado de maneira inversa, para que, quanto menor for a taxa de mortalidade infantil, maior será o indicador padronizado, que varia entre zero e um. Tem peso de 35% no indicador de saúde.

RANKING DO ÍNDICE DE SAÚDEDFRSPRSCSPES

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MSGOMTROCERNRRTOPEBAACPBSEPAPI

AMMAALAP

0,9010,889

0,8520,8510,844

0,7750,773

0,6880,684

0,6740,6040,602

0,5440,541

0,5280,496

0,4810,4630,462

0,4490,404

0,3980,3640,357

0,3000,254

0,131

FONTE: ICNA

As Unidades da Federação com os maiores indicadores de saúde são Distrito Federal (0,901), Rio Grande do Sul (0,889) e Paraná (0,852).

123456789

101112131415161718192021222324252627

22


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23

Inst

ituto

CNA

O Distrito Federal fi cou em primeiro lugar no ranking do indicador de expectativa de vida, como no de taxa de mortalidade. A expectativa de vida ao nascer, no Distrito Federal, em 2011, era de 76,2 anos e 499 crianças morreram ao nascer. Isso representa a morte de 8,9 crianças em cada mil nascimentos. No Distrito Federal, foram registradas 183 mil internações hospitalares, em 2011. Após a ponderação por causa de internação, chegou-se ao valor de 19,5 mil internações. Esse resultado deixou o DF na 11ª colocação no ranking desse indicador, com 0,699.

No Rio Grande do Sul, a expectativa de vida ao nascer era de 76 anos, em 2011, posicionando o estado na terceira colocação desse indicador, com 0,974. Em relação à taxa de mortalidade infantil, o estado fi cou na 2a posição no ranking, com 0,745. Os dados indicam, ainda, que 1,6 mil crianças morreram ao nascer, face ao número de 138 mil crianças que nasceram vivas. Ou seja, 11,5 crianças a cada mil nasceram mortas nesse estado. Foram 700 mil internações hospitalares no Rio Grande do Sul, em 2011, o que, pela média ponderada por causa de internação, chegou-se ao valor de 67,5 mil, o que coloca o estado no 3o lugar no ranking do indicador de internações hospitalares, com 0,959.

Paraná registrou expectativa de vida ao nascer de 75,2 anos, em 2011, fi cando na sexta posição no ranking desse indicador, com 0,872. No mesmo ano, 1,8 mil crianças morreram ao nascer, enquanto 153 mil continuaram vivas. Essa relação é de 11,7 crianças que morreram ao nascer em cada mil nascimentos, o que coloca o Paraná em 4o lugar no ranking, com 0,727. Foram 763 mil internações hospitalares, de forma a resultar em uma média ponderada de 73,3 mil, que posicionou o estado na 2a colocação no ranking, com 0,967.

Os estados com as piores colocações no ranking do indicador de saúde foram Amapá (0,131), Alagoas (0,254) e Maranhão (0,300).

No Amapá, a expectativa de vida ao nascer era de 71,6 anos, em 2011, o que coloca o estado na 21ª posição no ranking, com 0,410. 304 crianças morreram ao nascer, enquanto 16,1 mil continuaram vivas. Com 18,9 crianças que morreram ao nascer em cada mil nascimentos, o estado fi cou na última posição do ranking de mortalidade infantil. Foram 37 mil internações hospitalares, no mesmo período, resultando na média ponderada de 5 mil internações, o que coloca o Amapá também na última posição no ranking de internações hospitalares.

Em Alagoas, a expectativa de vida ao nascer era de 68,4 anos, em 2011, último lugar no ranking desse indicador. No mesmo período, 852 crianças morreram ao nascer frente ao número de 53 mil que continuaram vivas, resultando em um relação de 16 crianças que nasceram mortas a cada mil nascimentos — 22ª colocação no ranking, com 0,286. Foram registradas 179 mil internações hospitalares, o que resulta na média ponderada de 20,8 mil internações, o que representa o no 23º lugar no ranking, com 0,466.

No Maranhão, a expectativa de vida ao nascer era de 69,2 anos, em 2011, posicionando o estado na 26ª posição nesse ranking, com 0,103. No mesmo ano, morreram 1,9 mil crianças ao nascer, enquanto 119 mil continuaram vivas. Essa relação resulta em 16,4 crianças que nasceram mortas a cada mil nascimentos, o que coloca o Maranhão na 24ª colocação nesse ranking, com 0,253.

24


8. InovaçãoO indicador de inovação é composto por três variáveis:

1. Investimentos em bolsas de estudo per capita;

2. Investimento em pesquisa per capita;

3. Número de patentes per capita.

A primeira variável — investimento em bolsas de estudo per capita — foi calculada a partir da razão do total dos investimentos realizados em bolsas de estudo, disponibilizado pelo Centro Nacional de Desenvolvimento Científi co e Tecnológico (CNPq), pelo total da população de cada estado, segundo o IBGE. Esse indicador foi padronizado para que varie entre zero e um, de forma que, quanto mais próximo de um, maior será o total de investimentos em bolsas de estudo per capita. O peso desse indicador é de 42% para o cálculo do indicador de inovação.

A segunda variável – investimento em pesquisa per capita – foi calculada a partir da razão do total de investimentos realizados no fomento à pesquisa pelo Centro Nacional de Desenvolvimento Científi co e Tecnológico (CNPq) pelo total da população de cada estado, conforme dados do IBGE. Esse indicador foi padronizado para que varie entre zero e um, de forma que, quanto mais próximo de um, maior será o total de investimentos no fomento à pesquisa per capita. Tem peso de 38% para o cálculo do indicador de inovação.

A terceira variável — número de patentes per capita — foi calculada com base na razão do total de registro de patentes pelo total da população de cada estado. O número de patentes foi disponibilizado pelo Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI), enquanto o número de habitantes de cada estado é da base de dados do IBGE. Esse indicador foi padronizado para que varie entre zero e um, de forma que, quanto mais próximo de um, maior será o número de patentes per capita. Tem peso de 20% para o cálculo do indicador de inovação.

As Unidades da Federação com os maiores indicadores de inovação foram Distrito Federal (0,912), Rio Grande do Sul (0,422) e São Paulo (0,355). O destaque ao Distrito Federal, com um indicador de inovação bem acima dos demais, é consequência do número relativamente menor da população em relação aos demais estados, quando comparado ao montante de investimentos em bolsas de estudo e no fomento à pesquisa, assim como do número de patentes.

No Distrito Federal, foram investidos R$ 51,6 milhões em bolsas de estudos, em 2011, valor que dividido por sua população residente gerou o indicador de 19,2. Esse indicador, padronizado para variar entre zero e um, atingiu a nota máxima, ocupando a 1ª posição no ranking de investimento em bolsas de estudo per capita. O investimento no fomento à pesquisa foi de R$ 28,9 milhões, valor que dividido por sua população residente chega ao indicador de 10,8. Esse indicador também atingiu a nota máxima depois da padronização. Em relação às patentes, foram registradas 140, em 2011, número que após ser dividido pela população residente atingiu o valor de 5,22. Padronizado para variar de zero a um, esse indicador atingiu a 5a posição no ranking de patentes per capita.

No Rio Grande do Sul, foram investidos R$ 103,7 milhões em bolsas de estudo, em 2011, valor que dividido por sua população residente resulta no indicador de 9,6. Padronizado para variar de zero a um, o Rio Grande do Sul fi cou na 3a colocação no ranking, com 0,484. O investimento em fomento à pesquisa no estado foi de R$ 30,8 milhões, no mesmo ano, o que signifi ca um indicador

25

Inst

ituto

CNA

per capita de 2,9. Após a padronização, o estado fi cou na 3a posição no ranking desse indicador, com 0,251. Foram registradas 792 patentes, em 2011, cuja divisão pela população residente do Rio Grande do Sul, resulta no valor de 7,33. Dessa forma, o estado ocupou a 3a colocação no ranking de patentes per capita, com 0,796.

RANKING DO ÍNDICE DE INOVAÇÃO

DFRSSPRJSCAMPR

MGPERNPBGOMSSECEESMTBAPAROTOALRRPI

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MA

0,9120,422

0,3550,353

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0,0820,0760,0740,0680,0680,060

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FONTE: ICNA

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101112131415161718192021222324252627

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Inst

ituto

CNA

Em São Paulo, os investimentos em bolsas de estudo totalizaram R$ 322,7 milhões, valor que dividido pela população residente do estado chegou a 7,7, o que prepresenta a 4a posição no ranking depois da padronização, com 0,380. O investimento no fomento à pesquisa no estado foi de R$ 78,7 milhões, no mesmo período, que ao ser dividido pelo total de residentes no estado resultou no valor de 1,9 depois da padronização (7ª sétima posição no ranking do indicador, com 0,157). Foram registradas 3.296 patentes, em 2011, número que dividido pela população do estado chegou ao valor de 7,82. São Paulo fi cou no 2o lugar nesse ranking, com 0,849.

Na ponta oposta, os três estados com os piores indicadores de inovação foram Maranhão (0,005), Amapá (0,016) e Acre (0,046).

Em Maranhão, foram investidos R$ 3,7 milhões em bolsas de estudo, em 2011. Esse indicador per capita é de 0,55. Depois de padronizado para variar entre zero e um, passou a ser zero, o que resulta na última colocação no ranking de investimento em bolsas de estudo. O investimento no fomento à pesquisa no estado foi de R$ 1,4 milhão, no mesmo ano. Indicador per capita de 0,2, depois de padronizado passou a ter valor igual a zero, também último colocado no ranking dessa variável. No mesmo ano, foram registradas apenas 24 patentes, de forma que o número de patentes per capita fi cou em 0,35. Depois de padronizado, esse valor passou a ser de 0,024, o equivalente à 26ª posição no ranking de patentes per capita.

No Amapá foram investidos R$ 672 mil em bolsas de estudo, em 2011. O indicador per capita padronizado fi cou em 0,021, na 25ª colocação no ranking. O montante investido no fomento à pesquisa foi de R$ 285 mil, no estado, no mesmo ano. Esse indicador padronizado fi cou em 0,019, colocando o Amapá na 25ª posição no ranking de investimento em pesquisa per capita. No estado, foi registrada apenas uma patente, em 2011, colocando o indicador per capita padronizado em zero, a última colocação no ranking.

No Acre, os gastos com bolsas de estudos foram de R$ 1,2 milhão. O indicador per capita padronizado fi cou em 0,052, na 22ª posição do ranking. O investimento em fomento à pesquisa no estado somou R$ 516 mil. O indicador per capita padronizado fi cou em 0,044, o que signifi ca a 24ª colocação no ranking. Foram registradas quatro patentes, no estado, em 2011. O indicador per capita padronizado fi cou em 0,042, o que deixou o estado no 23º lugar no ranking de patentes per capita.

28


9. Ambiente macroeconômicoO indicador de ambiente macroeconômico é formado por quatro variáveis:

1. Dimensão do mercado interno para a agropecuária;

2. Alcance do mercado externo da agropecuária;

3. Variação do PIB agropecuário;

4. Arrecadação de ICMS.

A primeira variável – dimensão do mercado interno para a agropecuária – foi calculada pela soma do Valor Bruto da Produção (VBP) agropecuária com as importações do mesmo setor e subtraídos das exportações também da agropecuária. Dessa forma, é possível medir o consumo de bens agropecuários do mercado doméstico de cada estado brasileiro. O VBP foi coletado no IBGE e as importações e exportações do setor no Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC). Esse indicador foi padronizado para variar de zero a um, de modo que, quanto mais próximo de um, maior será considerada a dimensão do mercado interno de cada estado. O peso desse indicador na agregação do índice de ambiente macroeconômico é de 31%.

A segunda variável – alcance do mercado externo – foi calculada pela razão entre as exportações e o Valor Bruto da Produção agropecuária. Esse indicador mede o quanto o setor agropecuário de cada estado exportou em proporção da produção total (VBP). Padronizado para variar de zero a um, quanto mais próximo de um, maior será considerada a dimensão do mercado interno de cada estado. O peso desse indicador na agregação do índice de ambiente macroeconômico é de 31%.

A terceira variável – variação do PIB agropecuário – mede o quanto o Produto Interno Bruto cresceu ou recuou (em percentual) em 2011, frente ao ano anterior. Os dados foram coletados no IBGE. Padronizado para variar de zero a um, quanto mais próximo de um, maior será o crescimento do PIB agropecuário naquele estado. O peso desse indicador na agregação do índice de ambiente macroeconômico é de 19%.

A quarta variável – arrecadação de ICMS – foi incluída para servir como proxy de carga tributária estadual, mesmo considerando que existem outros impostos fora dessa esfera. A arrecadação estadual de ICMS foi coletada no Banco Central do Brasil (BCB), enquanto o PIB estadual é do IBGE. Quanto menor esse indicador, menor será a arrecadação de ICMS em proporção ao PIB. Por esse motivo, o indicador foi padronizado de maneira inversa, para variar de zero a um e ser comparável aos demais indicadores. O peso desse indicador na agregação do índice de ambiente macroeconômico é de 19%.

São Paulo (0,810), Mato Grosso (0,669) e Paraná (0,652) foram os estados com os maiores indicadores de ambiente macroeconômico.

São Paulo fi cou na 1a posição nos rankings dos indicadores de dimensão do mercado interno e alcance do mercado externo — ambos com indicador igual a 1,000. Assim, considerando o PIB de São Paulo, o estado foi o que mais importou e exportou relativamente ao seu PIB, em 2011. Quanto aos indicadores de variação do PIB agropecuário e arrecadação de ICMS sobre o PIB, o estado fi cou na 5a colocação, com 0,562, e 14ª posição, com 0,437, respectivamente.

29

Inst

ituto

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RANKING DO ÍNDICE DE AMBIENTE MACROECONÔMICOSPMTPRRSDFAL

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0,1710,164

0,1420,135

FONTE: ICNA

Mato Grosso fi cou na 4a posição nos rankings dos indicadores de dimensão do mercado interno, com 0,728, e alcance do mercado externo, com 0,755. O estado teve o terceiro maior crescimento do PIB da agropecuária, em 2011, frente ao ano anterior, o que o posicionou no 3o lugar no ranking desse indicador, com 0,736. No indicador de arrecadação de ICMS em proporção ao PIB, Mato Grosso fi cou na 18ª posição no ranking, com 0,364.

Paraná fi cou com o terceiro maior mercado interno e o terceiro maior alcance ao mercado externo, quando padronizado pelo PIB. O estado fi cou na 3a posição no ranking de dimensão do mercado interno, com 0,731, e na 3a colocação no ranking de alcance do mercado externo, com 0,765. Em termos de variação do PIB da agropecuária, Paraná fi cou na 12ª posição no ranking (0,427). No ranking do indicador de arrecadação do ICMS em proporção do PIB, o estado situou-se na 7a posição (0,561).

Os estados com os menores indicadores de ambiente macroeconômico foram Pernambuco (0,135), Sergipe (0,142) e Acre (0,164).

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101112131415161718192021222324252627

30


DIMENSÃO DO MERCADO INTERNOSPRSPRMTMGGOBASCMSPAALES

MATOROCEPI

RNDF

AMSEAPACRRPEPBRJ

1,0000,740

0,7310,728

0,6310,3080,306

0,2890,239

0,1580,1360,131

0,0940,0920,0850,076

0,0720,0720,0680,0670,0650,0650,0640,0640,057

0,0490,000

FONTE: ICNA com base em dados do IBGE e MDIC

ALCANCE DO MERCADO EXTERNOSPALPRMTSCRS

MSESBAPAGOMGDFPECERNTOAPSERJPI

ROPB

MAAMRRAC

1,0000,934

0,7650,755

0,7230,614

0,5770,4860,479

0,3600,359

0,3280,275

0,2610,250

0,1800,175

0,1370,1210,120

0,0940,0770,0750,075

0,0400,035

0,000

FONTE: ICNA com base em dados do IBGE e MDIC

Variáveis que formam o índice de ambiente macroeconômico

31

Inst

ituto

CNA

VARIAÇÃO DO PIB DA AGROPECUÁRIADFPI

MTCESPAMMGRJPBMAESPRROAPRSBAALRRPA

MSGORNTOSCACSEPE

1,0000,760

0,7360,677

0,5620,5410,539

0,5310,518

0,5100,477

0,4270,4220,420

0,4000,3430,343

0,3290,321

0,2910,263

0,2360,228

0,2200,208

0,0120,000

FONTE: ICNA com base em dados do IBGE

ARRECADAÇÃO DE ICMS SOBRE PIBDFRJAPRRPA

MAPRACTOALRSSCMGSPSECEPBMTBAGOPIESRNAMROPE

MS

1,0000,709

0,6760,629

0,5760,5690,561

0,5530,505

0,4650,4600,458

0,4370,437

0,4320,417

0,3800,364

0,3560,332

0,3200,297

0,2800,233

0,2140,190

0,000

FONTE: ICNA com base em dados do IBGE e BCB

32


Pernambuco fi cou na 25ª colocação no indicador de dimensão do mercado interno, com 0,057. Quanto ao indicador de alcance do setor externo, o estado posicionou-se melhor, na 14ª posição, com 0,261. O PIB da agropecuária no estado teve o pior resultado entre os demais 25 estados e Distrito Federal, colocando-se no último lugar nesse ranking. Ficou, também, com a segunda maior arrecadação de ICMS em proporção do PIB, registrando a 26ª posição nesse ranking, com 0,190.

Sergipe consolidou a 21ª posição no ranking do indicador de dimensão do mercado interno, com 0,065. No indicador de alcance do mercado externo, o estado fi cou na 19ª colocação, com 0,121. Sergipe teve a segunda pior variação do PIB da agropecuária, em 2011, frente a 2010, o que colocou o estado no 26º lugar no ranking dessa variável (0,012). Quanto à arrecadação de ICMS em proporção do PIB, Sergipe fi cou em posição intermediária frente aos demais estados, ocupando a 15ª colocação (0,432).

Acre situou-se na 23ª posição no ranking de dimensão do mercado interno (0,064) e na última colocação no ranking do indicador de alcance do mercado externo. No indicador de variação do PIB da agropecuária, o estado fi cou na 25ª colocação, uma posição acima de Sergipe, mas mostrou um resultado bem melhor, de 0,208. No indicador de arrecadação de ICMS em proporção do PIB, Acre fi cou em 8o lugar, com 0,553, sendo consideravelmente melhor avaliado nesse quesito do que Sergipe e Pernambuco.

10. Mercado de trabalhoEsse indicador é formado por quatro variáveis:

1. Disponibilidade da mão de obra rural;

2. Taxa de desemprego rural;

3. Escolaridade média da força de trabalho;

4. Produtividade do trabalhador da agropecuária.

A primeira variável – disponibilidade da mão de obra – foi calculada pela divisão entre a População Economicamente Ativa (PEA) das áreas rurais e a População em Idade Ativa (PIA), também das áreas rurais. Os dados foram extraídos dos microdados da Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios (PNAD) do IBGE, referente ao ano de 2011. Esse indicador foi padronizado para variar entre zero e um, de forma que, quanto maior o indicador, maior será a proporção de pessoas que estão trabalhando e procurando uma ocupação em relação ao total da população acima de 15 anos de idade, ou seja, maior será a disponibilidade da mão de obra. Tem peso de 23% no cálculo do indicador de mercado de trabalho.

A segunda variável – taxa de desemprego rural – mede o número de desempregados da área rural em relação à PEA rural. Esse cálculo baseou-se na PNAD de 2011, do IBGE. Quanto menor for a taxa de desemprego, mais dinâmico se mostrará o mercado de trabalho da região. Por isso, foi feita a padronização inversa dessa variável, para que varie de zero a um e seja comparável com as demais variáveis envolvidas. Esse indicador tem peso de 27% no cálculo do indicador de mercado de trabalho.

33

Inst

ituto

CNA

A terceira variável – escolaridade média da força de trabalho – também foi calculada com base na PNAD, do IBGE, para o ano de 2011. Essa variável mede a qualifi cação da força de trabalho (PEA) rural pela média de anos de estudo dessa população. Padronizada para que varie de zero a um, quanto mais próxima de um, maior será a média de anos de estudos da PEA rural. Esse indicador tem peso de 26% no cálculo do indicador de mercado de trabalho.

A quarta e última variável – produtividade por trabalhador da agropecuária – foi calculada dividindo o Valor Bruto da Produção agropecuária pelo número de trabalhadores do setor. As informações foram coletadas no IBGE para o ano de 2011. Essa variável foi padronizada para que varie de zero a um, de forma que, quanto maior o indicador, maior será a produção da agropecuária por trabalhador. Tem peso de 23% no cálculo do indicador de mercado de trabalho.

Os estados com os maiores indicadores de mercado de trabalho foram Goiás (0,763), Mato Grosso do Sul (0,760) e Rio Grande do Sul (0,700).

Goiás fi cou na 9ª posição no ranking de disponibilidade de mão de obra rural (0,684) e tem a segunda menor taxa de desemprego rural. O indicador padronizado fi cou em 0,979, ocupando a 2a colocação no ranking desse indicador. Em termos de qualifi cação da mão de obra disponível rural, Goiás fi cou na 9a posição, com 0,605. O indicador de produtividade por trabalhador apontou Goiás como o estado em que seus trabalhadores oferecem a 2a posição no ranking de produtividade (0,770), perdendo apenas para Mato Grosso.

Mato Grosso não é destaque em termos de disponibilidade de mão de obra rural, pois ocupa a 16ª colocação no ranking dessa variável. A taxa de desemprego rural também não surpreende, uma vez que o indicador padronizado colocou Mato Grosso na 11ª posição (0,843). Da mesma forma, o estado registra indicador intermediário em termos de qualifi cação da mão de obra disponível. O indicador padronizado fi cou em 0,500, o equivalente ao 11º lugar no ranking. Mas a produtividade por trabalhador do Mato Grosso deve ser considerada um diferencial. O estado ocupou a 1a posição nesse ranking, com distância considerável do 2o colocado, que é Goiás, com indicador de 0,770.

Rio Grande do Sul ocupa a 4a posição no ranking de disponibilidade de mão de obra (0,859) e o 8o lugar no indicador padronizado da taxa de desemprego rural (0,908). O estado ocupa a 5a posição, com 0,645 no ranking do indicador de qualifi cação da mão de obra rural, e tem a 6a posição no ranking de produtividade por trabalhador da agropecuária (0,363).

Os estados com os piores indicadores no ranking de mercado de trabalho são Alagoas (0,182), Pernambuco (0,221) e Rio Grande do Norte (0,227).

Alagoas apareceu na 25ª posição no indicador de disponibilidade de mão de obra (0,081), na 23ª colocação no indicador padronizado de taxa de desemprego rural (0,594), na última posição em termos de qualifi cação da mão de obra rural e na 23ª colocação quanto à produtividade por trabalhador da agropecuária (0,010).

Pernambuco ocupou a penúltima posição quanto à disponibilidade de mão de obra rural (0,034). No entanto, registrou posição intermediária no indicador de taxa de desemprego rural padronizada, ocupando a 18ª colocação, com 0,757. Já no indicador de qualifi cação da mão de obra rural, Pernambuco fi cou na penúltima posição, com 0,015, ocupando a 22ª posição no indicador de produtividade por trabalhador da agropecuária, com 0,016.

Rio Grande do Norte registrou a 24ª posição no indicador de disponibilidade de mão de obra (0,090), na 25ª colocação no indicador de taxa de desemprego rural (0,441), mas fi cou em posição mais favorável quanto ao indicador de qualifi cação da mão de obra rural, ocupando a 17ª colocação nesse quesito. Em relação à produtividade por trabalhador da agropecuária, o Rio Grande do Norte voltou a ter avaliação negativa, fi cando na 24ª posição, com 0,009.

34


35

Inst

ituto

CNA

RANKING DO INDICADOR DE MERCADO DE TRABALHOGOMSRSMTSPRRPRESTOROSCACMG

PIPA

MAAMDFCEAPPBBASERJRNPEAL

0,7630,760

0,7000,698

0,6800,653

0,6410,636

0,5970,584

0,5610,559

0,4940,450

0,4420,401

0,3880,3530,353

0,3230,3180,313

0,2740,245

0,2270,221

0,182

FONTE: ICNA

0,763

123456789

101112131415161718192021222324252627

36


Variáveis que formam o índice de mercado de trabalho

DISPONIBILIDADE DA MÃO DE OBRA RURALRRACTORSPI

MSES

AMGOPRPA

MGSPROMAMTBAPBSCSECERJDFRNALPEAP

1,0000,920

0,8710,859

0,8450,7250,717

0,6870,684

0,6290,592

0,5260,506

0,4880,459

0,4460,408

0,3990,348

0,3180,298

0,2710,209

0,0900,081

0,0340,000

FONTE: ICNA com base em dados da PNAD do IBGE

TAXA DE DESEMPREGO RURALRRGOROMSESTOACRSPI

PRMTMACE

MGPAAPSCPEPBBASPSEAL

AMRNDFRJ

1,0000,979

0,9640,957

0,9230,9150,9110,9080,905

0,8600,843

0,8340,830

0,8050,787

0,7740,767

0,7570,7110,706

0,6530,646

0,5940,494

0,4410,192

0,000


37

Inst

ituto

CNA

QUALIFICAÇÃO DA MÃO DE OBRA RURALSPDFSCPRRSMSRJESGORRMTROAPTOPA

MGRNAMCEMAACPBSEBAPIPEAL

1,0000,8460,838

0,6650,6450,636

0,6150,6060,605

0,5070,5000,492

0,3670,343

0,3320,3310,319

0,2500,221

0,2160,184

0,1100,097

0,0630,034

0,0150,000


PRODUTIVIDADE POR TRABALHADOR NA AGROPECUÁRIAMTGOMSSPPRRSROMGESTOSCACDFAMRJRRAPMABAPAPBPEALRNCEPISE

1,0000,770

0,7050,523

0,3710,363

0,3410,285

0,2570,242

0,2200,218

0,1260,125

0,0840,0760,071

0,0520,044

0,0190,0180,0160,0100,0090,0030,0020,000

FONTE: ICNA com base em dados do IBGE

40


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