Universidade federal do rio grande do norte departamento de ecologia



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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE

DEPARTAMENTO DE ECOLOGIA

RACHEL ANGÉLICA DE LIMA COSTA

INTERAÇÃO DA PESCA DE PEQUENA ESCALA E DESENVOLVIMENTO TURÍSTICO: UMA ANÁLISE SOCIOECONÔMICA

Orientadora: Adriana Rosa Carvalho

Co-orientadora: Ana Helena Bevilacqua

Natal, RN.

2015

Resumo

A dependência da pesca de pequena escala foi estimada em oito comunidades com diferentes graus de desenvolvimento da atividade turística no litoral do Rio Grande do Norte. Para isso, utilizou-se indicadores de produção, como capturas e esforço; indicadores econômicos, como renda, receita e lucro e também indicadores de turismo, como a quantificação de passeios turísticos, hotéis e pousadas. Foram entrevistados 528 pescadores nas 8 comunidades no período de agosto de 2014 a março de 2015 e a partir dos questionários foi possível identificar as variáveis que melhor explicam a dependência da pesca, estas foram: o fator turismo, a experiência dos pescadores e a biomassa de espécies de 1º categoria econômica. Fontes alternativas de rendimentos são fundamentais para garantir a sustentabilidade das comunidades a longo prazo, uma vez que, de acordo com a literatura, os estoques pesqueiros encontram-se sobreexplorados e os pescadores são altamente vulneráveis a oscilações de seus rendimentos e lucros devido a diminuição das capturas.



Palavras chave: Pesca de pequena escala, dependência da pesca, fontes alternativas, atividade turística, Rio Grande do Norte.

  1. Introdução

A pesca de pequena escala ocorre em todo o mundo (Berkes et al., 2001), mas é predominante em países tropicais em desenvolvimento. Pode ser definida como uma atividade de baixo custo, realizada em pequenas embarcações com pouca tecnologia e de envolvimento familiar (FAO, 2014). Essas pescarias contribuem economicamente tanto em esfera local e regional, como também em escala internacional (Béné et al., 2007). Além de cooperar de forma significativa para a sobrevivência, bem-estar, segurança alimentar e consequentemente com a redução da pobreza em comunidades costeiras (Teh et al., 2011).

No Brasil, a pesca artesanal é realizada ao longo de todo o litoral, praticada por pescadores autônomos, que exercem a atividade individualmente ou em parcerias, utilizando apetrechos relativamente simples e comercializando o produto através de intermediários (Diegues 1983, 1988). Para Haimovici (2009) a pesca artesanal é consideravelmente uma atividade expressiva em relação ao volume de captura e número de pessoas envolvidas. No período de 2000 a 2007 essa atividade contribuiu com cerca de 65% da produção pesqueira total do Brasil, em destaque para as Regiões Norte e Nordeste (IBAMA, 2009).

No Rio Grande do Norte, a pesca de pequena escala é uma das principais atividades econômicas do estado (IBAMA, 2008) e representa cerca de 80% da produção pesqueira total do estado (Silva et al., 2009). Tal atividade tem empregado cerca de 10 mil pessoas diretamente no setor, sendo de grande importância socioeconômica para muitos municípios litorâneos. A atividade é praticada por meio de pescadores nativos que exploram a zona costeira, onde se encontra grande diversidade de espécies (Silva et al., 2010).

Nesse contexto, em termos mundiais, muitas pescarias sofrem com a sobreexploração colocando em perigo a sustentabilidade a longo prazo (FAO, 2009; Worm et al., 2009). Os países em desenvolvimento são particularmente difíceis de lidar com o excesso de esforço pesqueiro em pequena escala, devido à falta de controle de acesso (Pauly, 2006; Salayoet al., 2008), opções restritas de oportunidades de renda alternativa combinadas à falta de habilidade pessoal em exercer uma nova função (Olale e Henson, 2013). Desta maneira, os meios de subsistência dos pescadores tornam-se cada vez mais vulneráveis (Cheung et al., 2009), colocando em risco tanto a geração de renda como o acesso a fontes proteicas.

Assim, fontes alternativas de subsistência são fundamentais para garantir a sustentabilidade das comunidades em regiões pesqueiras sobreexploradas, aumentar a capacidade dos pescadores de se adaptar à mudanças e a vulnerabilidades no setor pesqueiro (Daw et al, 2012), como também amenizar a pressão sobre os recursos naturais, beneficiando as comunidades pesqueiras ao longo do tempo (Olale e Henson, 2013).

Como fonte alternativa, o turismo é considerado uma atividade econômica que traz desenvolvimento e benefícios significativos para comunidades locais (Eagles et al., 2002). Esta atividade tem gerado empregos diretos, como em agências de viagens, pousadas, restaurantes e hotéis, e também indiretos, através da ampliação de atividades e oportunidades diversificadas. Dessa forma, a diversificação da renda tem impacto positivo nas comunidades locais (Olale e Henson, 2013) e é uma estratégia que vem expandindo oportunidades de emprego, contribuindo para geração e/ou alternativa de renda ou aumento de lucros dos pescadores (Vasconcelos et al., 2008).

Nessa perspectiva, esse estudo tem como principal objetivo analisar a dependência da renda da pesca de pequena escala em oito comunidades costeiras com diferentes graus de desenvolvimento turístico no estado do Rio Grande do Norte, utilizando indicadores socioeconômicos e de produtividade pesqueira.


  1. Descrição da área de estudo

O estudo foi realizado no litoral do estado do Rio Grande do Norte, que possui aproximadamente 400 km de extensão. Devido a sua posição geográfica, o estado possui características intrínsecas quanto à climatologia, geomorfologia e fitogeografia (AB’SÁBER, 2005), e com isso seu litoral pode ser subdividido em área setentrional, central e oriental. Na região litorânea há 93 comunidades costeiras que possuem a pesca de pequena escala como atividade econômica e de subsistência. Nessas comunidades há um padrão quanto produção pesqueira, espécie alvo, apetrechos utilizados, tamanho de frota, número de tripulantes, motores e estrutura familiar, mas difere em grau de exposição a atividade turística (Silva, 2010).

Foram selecionadas oito comunidades pesqueiras distribuídas ao longo das três sub-regiões do estado: Areia Branca, Porto do Mangue e Galinhos, localizados no litoral setentrional; Touros, Rio do Fogo e São Miguel do Gostoso, no litoral central; Baía Formosa e Tibau do Sul no litoral oriental (Figura 1).



Figura 1. Mapa do estado do Rio Grande do Norte mostrando comunidades do litoral utilizadas neste estudo. Fonte: IBGE adaptado.



  1. Coleta de Dados

Foram realizadas entrevistas individuais com os pescadores das oito comunidades no período de agosto de 2014 a março de 2015. O instrumento de coleta utilizado foi um questionário contendo questões abertas e fechadas para obter informações pessoais tais como o nome, idade, experiência de pesca (em anos), e idade que começou a pescar. Além destas informações, foram registrados ainda dados relacionadas com a produção pesqueira e informações econômicas desta atividade.

3.1 Informações econômicas sobre a pesca e sobre a produção pesqueira

As informações sobre a produção pesqueira registradas incluíram o esforço (dias de pesca), apetrecho usado e a captura das espécies nas diferentes categorias de pescado. Estas categorias definem grupos de espécies de peixe agrupadas segundo a qualidade da carne e preferências do mercado consumidor. Tipicamente, cada categoria de pescado possui uma faixa de preço associada que é maior na 1a categoria de pescado e diminui para as categorias subsequentes. O preço de primeira revenda do peixe foi obtido através das entrevistas, considerando diferentes temporadas do ano. Na região costeira amostrada aqui, existem tipicamente 4 categorias de pescado.

Durante as entrevistas os pescadores forneceram informações econômicas relacionadas à pesca como: custos variáveis e fixos da atividade, o preço de primeira revenda das espécies por categoria de pescado e a porcentagem da renda total familiar vinda da pesca. Adicionalmente, os pescadores informaram se praticavam outras atividades de geração de renda anteriormente ao seu ingresso na pesca, bem como se estas atividades estão relacionadas à atividade pesqueira ou não.

Os pescadores ainda informaram a duração média de uma saída de pesca no verão e no inverno para em seguida informar sobre a melhor captura (CPUEmax) e a pior captura (CPUEmin) em uma saída de pesca típica de verão e de inverno para as quatro categorias de pescado. Cada pescador informou ainda a duração média do verão, em meses. Estas informações foram usadas para estimar a média de captura total e por categoria de pescado em uma viagem de verão e inverno e também a média anual baseada no esforço pesqueiro.

As informações econômicas e de produção pesqueira registradas foram usadas como indicadores de produção e indicadores econômicos para explicar a dependência dos pescadores com a atividade pesqueira nas comunidades amostradas.

3.2 Dependência da atividade pesqueira e os indicadores usados

A dependência da atividade pesqueira foi definida como um conjunto de informações para definir a importância da atividade na renda total familiar. Para estimar tal dependência foram utilizadas informações pessoais como: experiência de pesca; idade em que começou a pescar; a prática de outras atividades remuneradas anteriores a pesca, relacionadas ou não a atividade pesqueira, além da porcentagem da renda total familiar proveniente da pesca (Marshall et al., 2010; Barnes-Mauthe et al., 2013).

Como indicadores econômicos da atividade pesqueira nestas comunidades foram usadas a renda, a receita e a lucratividade (Teh et al., 2011; Barnes-Mauthe et al., 2013) (Tabela1).

A receita anual da pesca de cada categoria de pescado (RCP) foi estimada pela fórmula RCP= TDCP× PCP em que TDP indica o total de desembarques anuais para cada categoria de pescado e PCP é o preço de primeira revenda de cada categoria (Barnes-Mauthe et al., 2013).

A lucratividade (LD) foi definida como a relação entre o lucro e a receita anual de pesca (LD = NI/TR) de forma que NI (net income) é o lucro líquido por ano e TR é a receita total de pesca por ano. O parâmetro NI é a diferença entre TR e o TC (NI= TR-TC). O TC representa o custo total da pesca, considerando os custos variáveis (comida, óleo e gelo) e fixos (conservação da embarcação e do apetrecho de pesca). Este parâmetro não inclui o preço da embarcação, pois quase todas as embarcações nas comunidades amostradas foram adquiridas com o auxílio de subsídios governamentais e possuem em média mais de 10 anos de uso.

Como indicadores de turismo foram usados informações sobre o número de hotéis e pousadas e passeios turísticos existentes em cada comunidade (Tabela 1). A estimativa do número de hotéis e pousadas foi feita usando as informações disponíveis em cinco websites de busca de acomodações e guias de viagens (tripadvisor.com, booking.com, apontador.com, guiamais.com e maispousadas.com.br). O número total de passeios turísticos ofertados por agências receptivas foi quantificado pessoalmente em visita as comunidades e em consulta via telefone a cinco agências locais que operam nas comunidades (Luck Receptivo, Lizandro Turismo Receptivo, Mar Azul, Potiguar Agência de Viagens e Turismo e Whel Tour). Foi amostrado cerca de 25% do total de agências presentes no estado.



  1. Análise dos Dados

Para definir quais comunidades são mais similares quanto à prática do turismo foi feita uma Análise de Cluster (CA) entre as comunidades utilizando os indicadores de presença e ausência do turismo. Nesta análise foi usada a distância Euclidiana como uma medida de similaridade e o método de Ward como algoritmo de agrupamento. A Análise de Cluster calcula o P valor, que tem como nível de significância 95% (p < 0,05) e calcula como porcentagem que varia de 0 a 1%.

Para verificar a dependência da pesca em comunidades turísticas e não turísticas foi ajustado um Modelo Linear Generalizado (GLM). Este modelo foi feito com uma distribuição quasibinomial, que é específica para fazer modelos com proporção, uma vez que a dependência da pesca é dada nesta unidade. Como as variáveis pessoais sobre o pescador não estão correlacionadas entre si, todas foram incluídas na análise. Com exceção da experiência da pesca e idade que começou a pescar que foram incluídas como variáveis contínuas, todas as demais variáveis explicativas (comunidade com turismo; ter ocupação prévia a atividade pesqueira e trabalho anterior relacionado ou não com a pesca) foram incluídas como variáveis binárias (1 = sim e 0 = não).

Os indicadores de produção e econômicos foram muito correlacionados entre si (correlação de Pearson > 0.7), requerendo uma Análise de Componentes principais (PCA) antes de sua inclusão no modelo. Essa análise cria novos componentes não correlacionados, em que posteriormente, são selecionados como indicadores de produção e econômicos para serem utilizados como variáveis explicativas para modelar a dependência da pesca.

Para determinar quantos componentes da PCA serão utilizados no modelo, foi usada uma análise gráfica Screen plot, que indica quantos componentes da PCA são necessários para utilizar na análise. Todas as variáveis do pescador e os principais componentes identificados na PCA, como indicadores de produção e econômicos, foram utilizados no modelo GLM.

Como os dados não têm distribuição normal (avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov) o teste de Wilcoxon foi usado para determinar se há diferença entre comunidades com e sem turismo. Para identificar se há relação entre a experiência de pesca e a idade do pescador utilizamos uma correlação de Spearman. A comparação do preço de primeira revenda de cada tipo de pescado nas três categorias de preço, foi feita através de um teste t de Student. Todas as análises foram rodadas no software livre R Studio, versão 0.99.451.

Tabela 1. Resumo das variáveis referentes ao grupo de pescador, produção, econômico e de turismo utilizadas na realização das análises.



Grupo

Variável

Descrição

Pescador

Experiência de pesca

(anos)


Quantos anos cada pescador permanece desempenhando a pesca como atividade econômica

Idade que começou a pescar

(anos)


Idade ao iniciar a pesca como atividade econômica

Número de ocupações antes de ser pescador

Outras atividades econômicas desempenhadas pelo pescador, anteriores à pesca, subdivididas em: relacionados à pesca, carteira assinada, negócio próprio ou freelancer

Produção

CPUE

Estimativa de captura para cada pescador, baseado nas informações das entrevistas, calculado em duas sazonalidades diferentes e extrapolado para um ano

Econômico

Preço de primeira revenda (USD)

Valor relatado pelo pescador para cada quilo de pescado vendido ao primeiro atravessador

Renda vinda da pesca (%)

Proporção de renda familiar proveniente da pesca

Receita (USD)

Cada quilo capturado multiplicado ao valor de primeira revenda

Lucro (USD)

Valor de captura deduzido dos custos, variável de acordo com a porcentagem de divisão de lucros, de acordo com a política interna de cada embarcação

Lucratividade (USD)

Relação entre lucro e receita anual

Custos (USD)

Soma dos custos fixos (manutenção da embarcação e apetrechos) e custos variáveis (alimento, gelo e combustível), relatado por cada pescador

Turismo

Passeios turísticos

Informação coletada nas principais agências turísticas locais

Hotéis e pousadas

Informação coletada nos principais websites de busca por acomodação e informações turísticas



  1. Resultados

De um total de 528 pescadores entrevistados, 441 entrevistas foram utilizadas por conter todos os dados necessários. Em média os pescadores têm em torno de 40 anos de idade, embora os pescadores sejam mais velhos em Tibau do Sul e mais jovens em Rio do Fogo (Tabela 2). Em Galinhos e em Porto do Mangue os pescadores iniciaram mais cedo a atividade pesqueira. A experiência de pesca e a idade dos pescadores mostrou uma correlação positiva (p = 0,83) (Figura 2).

As comunidades que há maior número de pescadores que tiveram ocupações anteriores à pesca foram Areia Branca, Baía Formosa e Galinhos. As principais ocupações citadas foram negócio próprio e freelancer (Figura 3).

Tabela 2. Informações sobre total estimado de pescadores por comunidade1, número amostral (porcentagem de entrevistados em cada comunidade perante ao total de entrevistas), idade e idade ao iniciar a pesca como atividade econômica.


Comunidades

Total de pescadores1

N amostral

(%)


Idade atual

Idade ao iniciar a pesca

Média

Moda

Média

Moda

Areia Branca

431

55 (12,5)

49

53

19,9

14

Baía Formosa

199

85 (19,3)

43

35 e 43

15,8

10

Galinhos

107

53 (12)

43

24

13,9

12

Porto do Mangue

267

67 (15,2)

45,8

47

13,9

12

Rio do Fogo

366

43 (9,7)

38,9

37

14,4

12

São Miguel do Gostoso

171

70 (15,9)

50,3

43

17,1

12

Tibau do Sul

283

21 (4,8)

57,5

49 e 58

21,3

14

Touros

599

47 (10,6)

47,8

43

14

12 e 15

1Brasil (2006)

Figura 2. Número de pescadores separados por blocos de idade e nas linhas a experiência de pesca em comunidades com e sem turismo (correlação de Spearman p = 0,83).



Figura 3. Proporção de pescadores que já possuíram (sim) ou não possuíram (não) trabalhos anteriores à pesca e a que este estava relacionado (pesca, carteira assinada, negócio próprio ou freelancer).

A análise de cluster usando indicadores de turismo resultou em dois grupos principais, o primeiro representado por três comunidades não turísticas (Porto do Mangue, Rio do Fogo e Areia Branca) e o segundo grupo composto por cinco comunidades turísticas (Tibau do Sul, Galinhos, Baia Formosa, São Miguel do Gostoso e Touros; Figura 4).

Figura 4. Agrupamento entre as comunidades pesqueiras segundo os indicadores de turismo. As siglas das comunidades indicam PM = Porto do Mangue; AB = Areia Branca; RF = Rio do Fogo; TS = Tibau do Sul; GA = Galinhos; BF = Baía Formosa; SM = São Miguel do Gostoso e TR = Touros. (Cluster aproximadamente imparcial; grupos principais significativos a 95%; p < 0,05).

Sete componentes principais foram selecionados pela PCA como indicadores de produção pesqueira (Tabela 1, apêndice). Todas as variáveis foram incluídas e as mais importantes no 1º componente foram: a captura em toneladas por pescador por ano e por esforço. E no segundo componente as variáveis mais importantes foram: captura de peixes de 1º e 2º categoria. Dentro de cada componente existem diversas variáveis e aquela que possui maior valor, explica mais da variabilidade desse componente. O Screen plot indicou que os dois primeiros componentes explicam 67% da variabilidade dos dados (Figura 1 e Tabela 2, apêndice).

Da mesma forma, foram selecionados sete componentes principais como indicadores econômicos pela PCA (Tabela 3, apêndice). A partir da análise gráfica do Screen plot, os dois primeiros componentes incluíram todas as variáveis e explicaram cerca de 58% da variabilidade dos dados (Figura 2 e Tabela 4, apêndice). As variáveis que melhor representam o indicador econômico são: receita por barco ao ano e por esforço, receita por pescador ao ano, lucro por barco ao ano e lucro por pescador por esforço.

As variáveis que melhor explicaram a dependência da pesca foram o fator turismo e a experiência dos pescadores e a captura de espécies de 1º categoria econômica, que foi selecionada como principal indicador de produção no segundo componente da PCA (Tabela 3). O coeficiente estimado dentre todas as variáveis utilizadas no GLM indicou que as comunidades sem atividade turística são mais dependentes da renda gerada pela pesca do que comunidades com a presença do turismo (Tabela 3). A experiência do pescador tem uma relação positiva com a variável resposta (dependência da pesca), indicando que pescadores mais experientes são aqueles das comunidades sem turismo (Tabela 3). A captura de espécies de 1º categoria possui uma relação inversa com a variável resposta, ou seja, pescadores que mais capturam espécies pertencentes à primeira categoria econômica são menos dependentes da pesca (Tabela 3).

Entre todos os indicadores econômicos e de produção pesqueira, apenas a porcentagem de renda vinda da pesca, a renda anual por pescador, o custo total/ano/barco e o lucro por barco foram significativamente diferentes entre os dois grupos de comunidades (Tabela 4).

O preço de primeira revenda para cada categoria de pescado apresentou pequena diferença não significativa entre as comunidades, indicando que comunidades com turismo têm maiores valores de revenda de cada quilo pescado quando comparado a comunidades sem turismo (Tabela 4).

Tabela 3. Variáveis selecionadas pela GLM para explicar a dependência da atividade pesqueira com a presença ou ausência do turismo (com base no desvio e significância das variáveis). SD= desvio padrão, Q_2,5 % primeiro quantile, Q_97,5 % terceira quantile e valores de p).



Variável Explicativa

Média estimada

Desvio Padrão

Q_2,5%

Q_97,5%

p

Comunidades sem turismo

4,21

0,62

3,17

5,67

0,00

Comunidades com turismo

2,05

0,22

1,67

2,53

0,00

Experiência do pescador

0,99

0,00

0,98

0,99

0,02

2o componente de produção da PCA

-0,24

0,07

-1,06

-0,02

0,00


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