Deforestation in the Amazon: an analysis of special autocorrelation using remote sensing information and primary data

Este estudo analisa a questão do desmatamento ocorrido em áreas de colonização na Amazônia. A discussão aqui estabelecida apresenta a ideia de que as relações entre os fatores sociodemográficos, institucionais e de mercado com o desmatamento podem ser mais complexas do que se imagina. Esta pesquisa busca ainda preencher um espaço ainda pouco explorado na literatura que é o uso de modelos que combinam informações de sensoriamento remoto com dados primários. Além disso, considerando o tipo de dados utilizados, faz-se uma analise de autocorrelação espacial. Os dados primários foram obtidos por meio de entrevistas diretas com pequenos produtores. Os questionários aplicados forneceram as informações sobre a estrutura e composição da família, uso da terra, fatores institucionais, etc. Em adição, utilizou-se imagens de satélite LandSat (TM) para o ano de 1997 com o intuito de se estimar a magnitude do desmatamento em cada propriedade. O estudo mostra que fatores institucionais e de mercado são apenas uma parte do complexo mecanismo que explicam o processo de desmatamento. Os resultados do modelo empírico utilizado indicam que variáveis sociodemográficas que refletem estágios do ciclo de vida da família também afetam significamente a decisão de uso de terra. Esses resultados permitem concluir ainda que, apesar de não serem ainda muito populares entre os cientistas sociais brasileiros, os dados obtidos através das imagens de satélite podem ser muito úteis neste tipo de estudo. Além disso, a presente pesquisa apresenta forte indicação de que os modelos de desmatamento que omitem dados de mercado e sociodemográficos da família, e que não incorporem análise espacial, podem estar mal-especificadosThis study analyses the deforestation in settlement areas of the Brazilian Amazon. We discuss that the relationships among social, demographic, institutional and market factors upon the deforestation process might be more complex than previously predicted. This research aims to fill in a gap that has not been weIl explored in the literature which is the use of models that combine remote sensing information with primary data. Moreover, considering the kind of data used, an analysis of spatial autocorrelation was carried out. The primary data were obtained through the interview of small settlers. The questionnaires used provided information about household structure and composition, land use, institutional factors, etc. In addition, LandSat (TM) satellite images for the year of 1997 were used in order to estimate the deforestation magnitude in each property. This study shows that the institutional and market factors are only part of the complex mechanism that explain the deforestation process. The results from the empirical modeI indicate that social and demographic variables that reflect household life cycle stages also significantly affect land use decision. Although the remotely sensed data are not yet very popular among the Brazilian social scientists, these results confirm that they can be very useful for this kind of study. Furthermore, this research strongly indicates that family social and demographic data as well as market data may result in misspecification problems. The same applies for models that do no incorporate spatial analysi