Índice de clima econômico para concessões florestais

Abstract

O principal objetivo desta tese foi a construção do Índice de Clima Econômico para Concessões Florestais (Iconf). O Iconf foi idealizado para ser uma ferramenta norteadora para governantes e propensos investidores, constituindo-se em um sintetizador de dados de variáveis conexas com o clima econômico para concessões florestais. A escolha dessas variáveis e a coleta de dados respeitaram critérios de confiabilidade de origem e facilidade e baixo custo de obtenção, entre outros, sendo as pesquisas, de fontes secundárias, realizadas em sítios eletrônicos de órgãos governamentais e não governamentais com credibilidade comprovada. As variáveis pré-escolhidas foram convalidadas pela submissão ao método adaptado de validação opinativa, no qual se considera a convergência de opiniões de avaliadores, denominada de consenso grupal, após o que os dados foram normalizados e tratados pela análise fatorial. A análise de fatores comuns, além de agrupar as variáveis que efetivamente ajudaram a explicar o fenômeno e também de estabelecer os pesos que cada qual contribuiu para esta explicação, proporcionou a identificação de cinco dimensões formadoras do Iconf: a) social; b) florestal; c) comando e controle; d) segurança organizacional e e) macroeconômica. A metodologia de elaboração do Iconf foi aferida com a estimativa da TIRM, do B(C)PE e PEMP de unidades padrões de manejo florestal estipuladas para cada estado, comprovando uma forte correlação entre as variações dos índices e as dos citados métodos de verificação de rentabilidade (r = 0,93; 0,90 e 0,90, respectivamente). Assim, pôde- se comprovar a importância do Iconf para auxiliar na eficiência do mercado de concessões florestais, orientando a destinação dos recursos públicos e privados para onde ocorram as maiores probabilidades de êxito dos investimentos. Paralelamente, os resultados do estudo permitiram avaliar que a renda passível de ser gerada com a massa salarial proveniente da concessão florestal, viabilizada com o auxílio de outras políticas públicas, tem forte potencial para diminuir a pobreza extrema da Amazônia Legal.

The main objective of this thesis was to build the Economic Climate Index for Forest Concessions (Iconf). The Iconf was designed to be a guiding tool for rulers and prone investors, thus becoming synthesizer data variables related to the economic climate for forest concessions. The choice of these variables and data collection criteria respected source reliability and ease and low cost of obtaining, among others, being the research of secondary sources, carried out in their websites of government agencies and non-governmental organizations with proven credibility. The pre-selected variables were co-validateds for submission to the method adapted from opinionated validation, in which one considers the convergence of views of evaluators, called group consensus, after which the data were normalized and processed by factor analysis. The analysis of common factors, in addition to grouping variables that effectively helped to explain the phenomenon and also to establish the weights that each contributed to this explanation, provided the identication of five dimensions forming the Iconf: a) social; b) forest; c) command and control; d) organizational security e e) macroeconomic. The methodology of preparing the Iconf was measured with an estimated MIRR, ANPV and EPST forest management standards set for each state units, demonstrating a strong correlation between changes in indexes and cited methods of verification of profitability (r = 0.93; 0.90 and 0.90, respectively). Thus, we could see the importance of Iconf to aid in the efficiency of forest concessions market, guiding the allocation of public and private resources to where the greatest probability of success of investments occur. In parallel, the results of the study allowed us to evaluate the likely income to be generated from the payroll from forest concession, made possible with the assistance of other public policies, has strong potential to reduce extreme poverty in the Legal Amazon.