Os limites da produtividade agrícola no Brasil entre 2010 e 2020¹

RESUMO

A produtividade tem sido considerada essencial para o desenvolvimento e a questão ambiental. Nessa perspectiva, o aumento da produtividade agrícola tem sido considerado uma estratégia adequada e suficiente para a recuperação e conservação da qualidade ambiental. O caso brasileiro é interessante porque, apesar dos ganhos de produtividade agrícola, estima-se que foram desmatados 85 milhões de hectares entre 1985 e 2021. Nesse contexto, o objetivo do trabalho é realizar uma avaliação exploratória da agricultura brasileira, na tentativa de aportar reflexões sobre os limites da produtividade em promover o aumento da produção e a melhoria da qualidade ambiental. O estudo utiliza dados do Projeto MapBiomas e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os resultados mostram que o aumento do rendimento médio da agricultura está associado à incorporação de terras, em especial no cultivo de soja e milho.

PALAVRAS-CHAVE:
PTF; Agronegócio; Economia agrícola; Inovação; Paradoxo de Jevons

ABSTRACT

Productivity has been considered essential for development and environmental issues. From this perspective, increasing agricultural productivity has been considered an adequate and sufficient strategy for the recovery and conservation of environmental quality. The Brazilian case is interesting because, despite gains in agricultural productivity, it is estimated that 85 million hectares were deforested between 1985 and 2021. In this context, the goal of this study is to conduct an exploratory assessment of Brazilian agriculture, to provide reflections on the limits of productivity in promoting increased production and improved environmental quality. The study uses data from the MapBiomas Project and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The results show that the increase in average agricultural yield is associated with land incorporation, especially in the cultivation of soybeans and corn.

KEYWORDS:
PTF; agribusiness; agricultural economics; innovation; Jevons paradox

Introdução

A produtividade é essencial para o desenvolvimento (leia-se crescimento econômico ou do Produto Interno Bruto - PIB), em particular, como solução para os problemas ambientais e socioeconômicos (Alvarenga Jr. et al., 2022; Krugman, 1997; Luke, 2014; Mills; Waite, 2009; Romer, 2012). Segundo Krugman (1997, p.11), “Produtividade não é tudo, mas, no longo prazo, é quase tudo”. A mitigação e a adaptação a mudanças climáticas, por exemplo, têm sido condicionadas ao crescimento “econômico” verde, cuja base técnico-econômica é o aumento da produtividade; inclusive para atenuar os conflitos distributivos e as desigualdades (Alvarenga Jr., et al., 2022; Luke, 2014). Segundo Gonçalves (2022, p.5):

A importância do aumento da produtividade para o crescimento da economia de forma sustentada, com elevação da renda per capita e redução das desigualdades sociais, é um dos raros pontos de consenso entre diferentes linhas de pensamento econômico. Apenas por meio do aumento da produtividade é possível que a produção cresça sem pressionar, no longo prazo, a oferta de fatores como trabalho, energia, insumos, matérias-primas e recursos naturais.

Nessa perspectiva, Assunção et al. (2016) e Marin et al. (2022) destacam que o aumento da produtividade agrícola parece ser a estratégia adequada e suficiente para a recuperação e conservação da qualidade ambiental. Contudo, os dados mostram que nem sempre os ganhos de produtividade têm contribuído para a melhoria da qualidade ambiental, ou mesmo como solução efetiva para problemas sociais e, lato sensu, para o desenvolvimento sustentável (Richardson et al., 2023; Steffen et al., 2015; Wilkinson; Pickett, 2011).

O caso brasileiro é interessante, porque apesar dos importantes ganhos de produtividade agrícola (Gasques et al., 2019), por exemplo, a partir dos dados do Projeto MapBiomas (2023), sobre as mudanças na cobertura e uso das terras no Brasil entre 1985 e 2021, estima-se que foram desmatados 85 milhões de hectares (Mha), distribuídos em 77,8 Mha da cobertura natural florestal e 6,9 Mha de formações naturais não-florestal, como no Bioma Pampa; além da emissão de mais de 15 bilhões de toneladas de CO₂e (Dióxido de Carbono Equivalente) pelo setor agropecuário e de quase 40 bilhões por mudanças de uso da terra e florestas entre 1990 e 2020 (Observatório do Clima, 2025). Os dados sugerem que talvez não esteja em curso a reversão das trajetórias de degradação ambiental, porque o país ainda registra taxas positivas de desmatamento, ocupação de terras e de emissões de GEE. Uma explicação para tal situação pode estar associada ao conhecido Paradoxo de Jevons (Alcott, 2005) além das limitações teórico-metodológicas das análises que buscam avaliar a produtividade, as quais estariam oferecendo resultados incompletos e distorcidos.

Nesse contexto, o objetivo do trabalho é realizar uma avaliação exploratória e crítica da agricultura brasileira, na tentativa de aportar reflexões sobre os limites da produtividade em promover a melhoria da qualidade ambiental, em particular em termos da ocupação de terra. O trabalho está organizado em três seções, além da introdução e das reflexões finais. A próxima apresenta a reflexão sobre os limites da produtividade. Na sequência são apresentados os materiais e métodos. Por fim, a análise dos resultados é apresentada.

Os limites da produtividade agrícola: reflexão teórica²

A produção agrícola é influenciada pela área plantada e a produtividade (Marin et al., 2022; USDA, 2023). Por sua vez, a produtividade é influenciada pelas práticas de manejo, insumos (sementes, agroquímicos etc.), recursos naturais (carbono, água e energia solar), mão de obra, máquinas e equipamentos, condições edafoclimáticas (estabilidade climática) etc. Na prática, a produtividade é resultado da complexa relação dos fatores de produção. Vale ressaltar que o produto é maior do que a soma dos fatores de produção. O crescimento da produção agrícola, portanto, pode ser resultado do aumento da área plantada, melhoria nos sistemas produtivos e/ou das relações entre os fatores de produção. Os determinantes da produção, segundo Wen (1993), são resumidos em: i) aumento da quantidade de insumos; ii) inovação institucional; iii) progresso tecnológico.

Em razão da restrição de área, recursos naturais e dos efeitos negativos ambientais associados as mudanças no uso e cobertura da terra, a produtividade tem sido considerada o principal vetor para a expansão da produção agropecuária e a proteção dos recursos naturais (Gasques et al., 2022; Marin et al., 2022). Nesse contexto, a produtividade é considerada variável-chave para avaliar o desempenho da agricultura brasileira e sua capacidade para reduzir o desmatamento e a perda de biodiversidade. Apesar da importância da produtividade para a expansão da produção, sua mensuração e avaliação não têm sido uma tarefa trivial (Ellery Jr., 2014; Grice; Martin; Newman, 2022). Como medir a produção? A produção física ou monetária? Como definir a quantidade e a qualidade dos fatores de produção? Em que medida é adequado avaliar a produtividade com base no valor monetário? Como considerar os bens e serviços ecossistêmicos?

Para além dessas questões, a definição de produtividade já releva desafios, porque não é um conceito objetivo. A produtividade pode ser entendida, em linhas gerais, como o produto por insumo ou por fator de produção, a produtividade parcial; pela razão entre o produto pelo total de fatores, a Produtividade Total dos Fatores (PTF) (Ellery Jr., 2014; Felema; Spolador, 2023; Gasques et al., 2022).

A produtividade tem sido avaliada com base no método da produtividade parcial, por exemplo, a produtividade do trabalho. Esse método se mostra insuficiente diante do aumento da complexidade dos sistemas. De acordo com Fabricant (1959, p.6), “a melhor medida de produtividade é a que compara o produto com o uso combinado de todos os recursos”. A insuficiência da produtividade parcial decorre do fato de que não captura o efeito conjunto dos fatores envolvidos na produção (Gasques; Conceição, 1997).

Nesse sentido, a análise baseada na Produtividade Total dos Fatores (PTF) pode ser mais adequada, uma vez que “tem a pretensão de indicar a eficiência com que a economia combina a totalidade de seus recursos para gerar produto” (Messa, 2014, p.87). A PTF representa a “relação entre o agregado de todos os produtos e o agregado de todos os insumos”, o que permitiria “verificar a eficiência da produção agrícola” (Gasques et al., 2008, p.436). Segundo Ellery Jr. (2014) e Gasques e Conceição (2000), a PTF é a parcela do produto que não é resultado do aumento no uso dos insumos, portanto, corresponde aos ganhos de produtividade. Por conseguinte, “o crescimento da PTF é um resultado que não depende do aumento da quantidade de insumos, mas sim do aperfeiçoamento do processo de produção que pode ocorrer por mudança tecnológica, da melhoria da qualidade dos insumos, do aperfeiçoamento da gestão e de outros fatores” (Gasques et al., 2012, p.85).

A PTF pode ser considerada a materialização do pressuposto de que a soma das partes é maior do que o todo (Daly; Farley, 2011; Georgescu-Roegen, 1971). O problema é quando fatores essenciais para a produção são ignorados, porque afeta a qualidade dos resultados. As análises baseadas na PTF não incluem os fatores ambientais, como precipitação, radiação solar, relativa estabilidade climática etc., o que poderia sobre-estimar os resultados em termos da parcela da produtividade não explicada pelo aumento dos fatores. Cabe ressaltar que a produtividade não é sinônimo de produto, mas um indicador que pode auxiliar na melhoria dos sistemas produtivos (Ellery Jr., 2014). Desse modo, a produtividade, independentemente da abordagem adotada, parcial ou pela PTF, pode ser considerada como uma medida do “grau de eficiência com que determinada economia utiliza seus recursos para produzir bens e serviços de consumo” (Messa, 2014, p.87).

A mensuração da produtividade parcial ou total depende da determinação do produto (Ellery Jr., 2014). Segundo Gasques e Conceição (2000), o cálculo da PTF depende da disponibilidade de preços e quantidades dos produtos e insumos. No caso da produtividade parcial, existe relativa flexibilidade, porque é possível utilizar as quantidades biofísicas. Entretanto, a prática na análise econômica tem sido o uso do valor monetário da produção (Ambrózio; Ferreira; Sousa, 2019; Ellery Jr., 2014; Felema; Spolador, 2023; Gasques et al., 2022; Messa, 2014; Negri; Cavalcante, 2014).

Por conseguinte, a produtividade tem sido estimada com base nos valores de troca dos bens, serviços e insumos, que representa apenas a disposição a pagar das pessoas que têm poder de compra (renda) (Le Gall-Ely, 2009). Por um lado, resolve o problema da agregação de bens, serviços e fatores de produção heterogêneos; por outro, o resultado pode sofrer distorções em razão das diferentes disposições a pagar, do poder de mercado e da variação do valor real da moeda, historicamente desfavorável para o setor agropecuário (Faostat, 2025). A crescente garantia da oferta de produtos agropecuários, resultado dos consistentes aumentos na produção tem contribuído para a queda real de preços, portanto, reduzindo a participação do valor do produto agregado no produto total das economias (Faostat, 2025; World Bank, 2025). Essa dinâmica foi tratada na discussão sobre a deterioração dos termos de trocas no comércio internacional (Mallorquín, 2005), mas vale para o mercado interno.

Uma alternativa é o uso de unidades biofísicas, ou seja, toneladas, hectares, número de máquinas e equipamentos e de trabalhadores ou das horas trabalhadas. Nesse caso, a análise baseada na produtividade parcial é mais adequada, porque permite o uso de unidades biofísicas. A análise da produção e da produtividade agrícola apresenta resultados mais adequados quando são utilizadas unidades biofísicas, em particular quando o objetivo é investigar as relações do setor agrícola com as mudanças no uso e cobertura da terra, desmatamento, emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) e recursos hídricos. A desvantagem do uso de unidades biofísicas é a dificuldade para realizar a agregação de bens, serviços e fatores de produção heterogêneos.

Não há dúvidas de que o aumento da produção está associado ao incremento dos fatores de produção, como terra, capital físico (máquinas e equipamentos), mão de obra (trabalho), sementes, agroquímicos (fertilizantes e defensivos) etc., com destaque para o desenvolvimento tecnológico. Contudo, historicamente o crescimento da produção tem sido dependente da incorporação de áreas. Esse processo ocorre pela ocupação de áreas e/ou pela substituição de atividades (Gráfico 1).

Os dados do IBGE (2025) e do Projeto MapBiomas (2023) revelam cenário distinto ao da literatura, que destaca que os ganhos de produtividade reduziriam a pressão sobre os recursos naturais (Arias et al., 2017; Assunção et al., 2016; Felema; Spolador, 2023; Gasques et al., 2021; Marin et al., 2022), particularmente sobre a ocupação de áreas. Essa dinâmica talvez indique a ocorrência do Efeito Rebote, conhecido como Paradoxo de Jevons (Alcott, 2005). O paradoxo recebe o nome do economista William Stanley Jevons, que no século XIX analisou o consumo de carvão na Inglaterra. O Paradoxo de Jevons ocorreria quando a adoção de uma tecnologia, por exemplo, que aumenta a eficiência energética, resulta no efeito oposto ao esperado, ou seja, não ocorre a redução da energia total consumida, mas um aumento. Esse efeito “inesperado” resultaria da queda nos preços da energia, com o aumento da demanda e da produção (Alcott, 2005). Esse feito pode ser resultado do crescimento da produção e do consumo induzido pela realocação da renda “poupada” (efeito renda e efeito substituição), resultante da redução dos preços dos bens e serviços.

Gráfico 1
Evolução da cobertura formação natural florestal e não-florestal (cerrado) e do uso agropecuário no Brasil de 1985 a 2020, em milhões de hectares.

Embora o Paradoxo de Jevons tenha sido observado originalmente no setor de energia, a sua ocorrência também é observada em outros setores (Ahmann; Banning; Lutz, 2022; Freire-González, 2021; Siami; Winter, 2021), inclusive no setor agropecuário (Berbel et al., 2015; Berbel; Mateos, 2014; García et al., 2020; Paul et al., 2019; Song et al., 2018). A ocorrência do Paradoxo de Jevons no setor agropecuário brasileiro estaria revelando parte dos limites da tecnologia para a expansão da produção com redução da pressão sobre o uso dos recursos naturais, com destaque para a incorporação de terra e o desmatamento. Essa situação coloca desafios para o aumento da produção e da produtividade agrícola com preservação ambiental, com efeitos significativos sobre o status quo dos investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D) no Brasil.

Materiais e métodos

O estudo é exploratório, baseado em dados e informações secundárias. A principal base de dados utilizada é a Pesquisa Agrícola Municipal (PAM), Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), cujo acesso foi realizado via Sistema IBGE de Recuperação Automática (Sidra). A análise dos dados foi realizada com o auxílio do Microsoft Excel e ArcGis 10.2.2. A avaliação foi realizada em duas etapas.

A primeira foi a preparação dos da PAM/IBGE, cujo objetivo foi selecionar as culturas e as áreas de análise. A seleção das culturas agrícolas utilizou a área plantada ou destinada a colheita no caso das lavouras permanentes. A base de dados utilizou as variáveis por município brasileiro para o período de 2010 a 2020: área plantada, quantidade produzida e rendimento retirados diretamente da PAM/IBGE.

Na segunda etapa foi realizada a análise dos dados. Essa etapa utilizou a distribuição de frequência absoluta e relativa; cálculo das taxas de variação percentual e absoluta; análise de correlação; preparação de mapas e gráficos. Os gráficos foram preparados no Microsoft Excel e os mapas no ArcGis 10.2.2. Nessa etapa foi realizada a seleção dos municípios que abrigam o Complexo Soja-Milho. Para isso, a identificação dos municípios foi baseada na presença de área plantada com soja no município em 2020, cujos resultados foram apresentados em mapas.

A distribuição de frequência foi utilizada para descrever a quantidade de municípios conforme a presença de área plantada com soja no ano de 2020. Foram calculadas:

• Frequência Absoluta (Fi) = ni

Onde:

Fi = número absoluto de municípios na classe i

ni = número de observações na classe i

• Frequência Relativa $(fr\text{\%i})=\left(\frac{ni}{N}\right)\times 100$

Onde:

fr% = frequência relativa em porcentagem da classe i

N = número total de municípios analisados.

As taxas de variação foram calculadas para medir as mudanças ocorridas nas variáveis de interesse (área plantada e rendimento médio) no período de 2010 a 2020.

• Variação Absoluta $(VA){=}^{V}final{-}^{V}inicial$

Onde:

VA = variação absoluta

Vfinal ​ = valor da variável no ano final (2020)

Vinicial = valor da variável no ano inicial (2010)

Variação Percentual $(VP\%)=\left(\frac{V_{final}-V_{inicial}}{V_{inicial}}\right)\times 100$

Para avaliar a relação entre o rendimento médio (kg/ha) e a área plantada (hectares) das culturas de soja e milho no Brasil e por município, no período de 2010 a 2020, foi aplicado o coeficiente de correlação de Pearson.

• Coeficiente de Correlação de Pearson (r) = $\frac{{\sum }_{i=1}^n\left(X_i-\stackrel{\_}{X}\right)\left(Y_i-\stackrel{\_}{Y}\right)}{\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{\left(X_i-\stackrel{\_}{X}\right)}^2{\sum }_{i=1}^n{\left(Y_i-\stackrel{\_}{Y}\right)}^3}}$

Onde:

r = coeficiente de correlação

Xi ​ = valor da área plantada no período i

Yi ​ = valor do rendimento médio no período i

$\overline{X}$ = média dos valores de X

$\overline{\Upsilon }$ = média dos valores de Y

n = número de anos analisados (n=11, para o período de 2010 a 2020)

O coeficiente de Correlação de Pearson varia de -1 a 1, indicando a direção e a intensidade da relação entre as variáveis.

A identificação dos municípios integrantes do Complexo Soja-Milho baseou-se na presença de área plantada com soja no ano de 2020. O critério de inclusão considerou qualquer valor positivo de área plantada. Esses municípios foram georreferenciados e apresentados em mapas temáticos.

Por fim, os gráficos foram preparados no Microsoft Excel, possibilitando a visualização temporal das variações das variáveis analisadas (área plantada e rendimento médio) no período de 2010 a 2020.

Produtividade agrícola no Brasil: 2010-2020

Em 2020, a produção agrícola brasileira alcançou 1,1 bilhões de toneladas,⁴ aumento de 16% em relação a 2010 (947 milhões de toneladas) (IBGE, 2025); ocupando 83,4 Mha, 28% maior em relação a 2010. O aumento da área plantada foi superior ao da quantidade, portanto, sinaliza que o vetor de crescimento da produção foi a incorporação de terras. Essa situação reforça a hipótese da presença do efeito rebote e dos limites da tecnologia na expansão da produção agrícola no Brasil com preservação ambiental - entendida como contenção da incorporação de terras.

As lavouras temporárias responderam por 95,7% da quantidade produzida, ocupando 78 Mha (93% da área plantada), portanto, as lavouras permanentes ocuparam 7% da área - 5,4 Mha -, e responderam por 4,3% do volume produzido. As lavouras temporárias incorporaram quase 19 Mha, ou seja, aumento de 32%, enquanto as lavouras permanentes queda de 884 mil hectares, redução de 14% em relação a 2010 (IBGE, 2025). É importante observar que apenas 10 culturas ocuparam 93% da área plantada total: algodão herbáceo, arroz, café arábica, cana-de-açúcar, feijão, mandioca, milho, soja, sorgo e trigo.

As 10 principais lavouras registraram expansão de 35% na área plantada e de 16% na quantidade entre 2010 e 2020. A soja registrou a maior expansão absoluta no período, incorporando 14 Mha (aumento de 59%), seguida pelo milho, que incorporou 5,4 Mha (crescimento de 42%). A área plantada com soja alcançou 37 Mha e do milho 18 Mha em 2020, ou seja, totalizando 55 Mha. Essas duas culturas responderam por 71% da área plantada com lavouras temporárias no Brasil (IBGE, 2025). Isso significa que parte importante da dinâmica da agricultura brasileira depende do Complexo Soja-Milho. O aumento da produção de soja foi de 77% e do milho 88%; em 2020 a produção de soja alcançou 121,8 milhões de toneladas e do milho 104 milhões, refletindo, portanto, os ganhos de produtividade (IBGE, 2025). A dinâmica de uso e cobertura das terras sinaliza tendência de concentração da produção agrícola em lavouras extensivas em áreas (monocultivos) e intensivas em tecnologia e capital, como soja, milho, cana de açúcar, trigo, algodão, arroz, café, entre outras.

O milho é uma cultura tradicional da agricultura brasileira, base da alimentação humana e animal, portanto, cultivada em todo o território nacional, situação diferente da soja, destinada a agroindústria de óleo, biodiesel, ração animal e outros usos. Ao todo, 5.109 municípios registraram área plantada com milho em 2020, enquanto 2.389 municípios com soja; entre 2010 e 2020 589 novos munícipios passaram a cultivar a soja, incorporando 1,1 Mha (IBGE, 2025). Essa análise revela que os municípios com soja em 2010 responderam por 92% do aumento na área, incorporando 13,9 Mha. Essa informação é importante para avaliar o avanço futuro da área plantada com soja no Brasil, porque indica que a entrada da cultura sinaliza que ocorrerá expansão da área nos próximos anos.

O rendimento médio da soja no Brasil alcançou 3.275 kg/ha. em 2020, aumento de 11% em relação a 2010, mas acompanhado pela expansão da área plantada (Gráfico 2). Vale destacar dois aspectos sobre o rendimento da soja: i) existe importante heterogeneidade, porque o menor valor registrado foi 108 kg/ha. e o maior 5.400 kg/ha., desvio-padrão 750; ii) o aumento do rendimento está associado à incorporação de área, em que a correlação é de 0,63 entre 2010 e 2020. A análise revelou que 83% (1.975) dos municípios produtores de soja (2.389) registraram coeficiente de correlação positivo; para 1.067 municípios a correlação foi superior a 0,50 (mapa 1).

Gráfico 2
Evolução do rendimento médio (kg/ha.) e área plantada (milhões de hectares) com soja (em grão) no Brasil: 2010-2020.

Mapa 1
Coeficiente de correlação entre o rendimento médio e área plantada por município produtor de soja entre 2010 e 2020.

A análise correlação mostra que 413 municípios registraram coeficiente negativo (Mapa 1), indicando que a queda no rendimento médio foi acompanhada pela redução da área plantada; 1.152 municípios registraram rendimento médio da soja acima da média nacional, localizados nas regiões Centro-Sul (ocupação consolidada) e Centro-Oeste e em áreas de fronteira agrícola, como Matopiba (Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia) (Garcia; Filho, 2018) e o Bioma Amazônico (Mapa 2).

Os resultados indicam que a variação na área plantada está associada a variação no rendimento médio da soja; que a terra, com suas qualificações físicas, químicas e biológicas, continua tendo importante papel na determinação da produção de soja. Em razão da elevada participação da soja na área plantada e na produção total, acaba tendo influência na dinâmica da agricultura brasileira entre 2010 e 2020. Esses resultados reforçam que as tradicionais análises de produtividade talvez estejam subestimando a contribuição da terra nos ganhos de produtividade no Brasil.

Mapa 2
Rendimento médio da soja por município (kg/ha.), Brasil: 2020.

O milho apresenta dinâmica similar à da soja. Os municípios que produzem soja e milho, 2.389 municípios, a área plantada com milho passaram de 10 Mha para 16,3 Mha, aumento de 63%. A correlação entre a área plantada com milho e soja é de 0,93. Nesse grupo de municípios, a produção de milho saltou de 49,7 milhões de toneladas para 94,8 milhões, aumento de 91%, e de apenas 17% para o rendimento, passou de 4.973 kg/ha. para 5.820. Para os municípios produtores de soja e milho, o coeficiente de correlação entre a área plantada e o rendimento médio com milho foi de 0,63.

Para 43% dos municípios produtores de soja e milho (1.027), o coeficiente de correlação foi positivo; para 324 municípios foi superior a 0,50. Os resultados mostram que 1.361 municípios registraram coeficiente negativo, ou seja, a queda no rendimento estaria associada a redução da área plantada. Desse modo, essa informação reforça que a terra continua tendo importante papel na determinação da produção agrícola brasileira.

Em relação as demais culturas, entre 2010 e 2020 a cana-de-açúcar apresentou relativa estagnação no rendimento e na área plantada (Gráfico 3). Os dados mostram que entre 2010 e 2014 ocorreu aumento da área plantada e queda do rendimento médio. O trigo também mostra situação similar, com relativa estagnação do rendimento e da área plantada (Gráfico 3). O arroz e o feijão apresentam dinâmica distinta, com aumento do rendimento médio e queda da área plantada no período analisado (Gráfico 3). No caso do arroz e feijão o efeito dos ganhos de produtividade é mais evidente, portanto, aportando importantes contribuições para o desenvolvimento de uma agricultura mais sustentável. O problema é que a área plantada com arroz e feijão representa apenas 5% da área plantada no Brasil. Isso significa que o efeito sobre as mudanças no uso e cobertura das terras é pequena, inclusive na liberação de área.

Gráfico 3
Evolução do rendimento médio (kg/ha.) e área plantada (milhões de hectares) para lavouras selecionadas, Brasil: 2010-2020.

O Complexo Soja-Milho tem sido um importante vetor das mudanças no uso e cobertura da terra no Brasil, especialmente com a ocupação de novas áreas. Essa questão é pertinente, uma vez que a incorporação de áreas pode amplificar (distorcer) os efeitos da tecnologia sobre os ganhos de produtividade. Se a agricultura não tivesse ocupado essas áreas, os ganhos de produtividade ainda seriam os mesmos? Até que ponto o efeito escala, proporcionado pela incorporação de áreas e mudanças no uso das terras, têm contribuído para garantir os ganhos de produtividade na agricultura brasileira?

Reflexões finais

Os desafios ambientais e sociais do século XXI, com destaque para as mudanças climáticas e a perda de biodiversidade, a recuperação e/ou preservação da cobertura natural florestal e não-florestal, têm colocado em evidência o papel dos ganhos de produtividade na produção agropecuária. A produtividade tem sido considerada importante elemento para os sistemas agrícolas, central para o desempenho econômico, aumento da rentabilidade e para a redução da degradação ambiental. Nessa perspectiva, o rendimento tem sido considerado o principal indicador do desempenho econômico do setor agropecuário. A partir da adoção de inovações e tecnologias é possível aumentar o produto e a produtividade agrícola sem mudanças na base (quantidade biofísica) de fatores de produção. Contudo, a mensuração da produtividade não tem sido tarefa trivial, porque existem importantes desafios teórico-metodológicos, os quais fragilizam os resultados e as conclusões, comprometendo a identificação dos desafios, a tomada de decisão e a formulação de políticas.

Os dados mostram que o aumento da produtividade agropecuária brasileira depende da incorporação de terras e do uso crescente de recursos naturais não-renováveis. Entre 2010 e 2020, por exemplo, a área plantada com lavouras temporárias e permanentes aumentou em 18 milhões de hectares, com destaque para soja e milho, que conjuntamente incorporaram mais de 19 milhões de hectares; além das emissões de CO₂e, que totalizaram 6 bilhões de toneladas associadas ao setor agropecuário (média anual de 552 milhões de toneladas) - aumento de 8% entre 2010 e 2020 - e 8,8 bilhões associadas as mudanças de uso da terra e das florestas (média anual de 797 milhões de toneladas) - aumento de 47%.

Esse panorama no uso de recursos naturais e das emissões coloca enormes desafios para uma agricultura mais sustentável no Brasil, sinalizando os limites da produtividade e, talvez, a presença do Paradoxo Jevons. O aumento da área plantada e no uso de recursos naturais não-renováveis, por exemplo, reforça uma situação paradoxal na agricultura brasileira, uma vez que o setor tem registrado ganhos de produtividade, os quais são considerados um dos principais vetores do crescimento da produção com proteção ambiental, mas os resultados desse estudo mostram situação distinta. Apesar dos históricos ganhos de produtividade, ainda persiste a incorporação de áreas, contribuindo para a interiorização da atividade agropecuária para as áreas com vegetação nativa, como nos biomas Cerrado, Amazônia e Pampa.

Embora a literatura, citada nesse estudo, indique que o investimento em tecnologia e inovação explicaria importante parcela do desempenho da agropecuária brasileira, os resultados indicam que o papel da terra e de outros recursos naturais esteja sendo subestimado nas análises de produtividade. A modernização da agropecuária tem contribuído para o crescimento da PTF, com reflexos sobre a produtividade parcial do trabalho, capital e terra, mas, como destacado nessa reflexão, essa dinâmica tem sido baseada na incorporação de terras, além das suas limitações teórico-metodológicos.

No Brasil, diferentemente de outros países, se consolidou o cultivo de milho em sucessão à soja, ou seja, a possibilidade de duas safras em um mesmo ano agrícola. Esse sistema não é novo na agricultura, uma vez que vários cultivos já realizavam várias safras, como os cultivos de legumes, verduras etc. Os dados mostram, inclusive que a segunda safra de milho se tornou a primeira em volume de produção e de área plantada. Contudo, a vantagem brasileira talvez precise ser avaliada em estudos futuros, porque esse processo exige mais cuidados e o uso intensivo de recursos naturais, tecnologias e capital, além do aumento dos riscos climáticos e fitossanitários.

Os resultados sugerem que a análise da produtividade e da dinâmica agrícola, incluindo a tomada de decisão e a definição de estratégias para o investimento no setor devem incorporar critérios técnicos e ambientais; definir como diretriz básica o aumento da eficiência no uso dos recursos naturais e social, com ênfase na redução dos desperdícios nos sistemas de produção (incluindo a gestão dos estabelecimentos agropecuários) e de consumo, ou seja, ao longo das cadeias produtivas, desde o provimento de insumos até a comercialização no atacado e varejo e o consumo final; incentivar o desenvolvimento de metodologias e a definição de indicadores multidimensionais para avaliar a produção e a produtividade, talvez a adoção das abordagens baseadas no ciclo de vida possam ser um excelente ponto de partida, incluindo a avaliação das tecnologias; realizar o mapeamento da produtividade e da produção dos sistemas produtivos e dos estabelecimentos agropecuários; definir estratégias para a difusão de técnicas, tecnologias, práticas de manejo e gestão concentrada na melhoria da eficiência produtiva e ecológica dos sistemas, particularmente naqueles estabelecimentos agropecuários menos eficientes e mais vulneráveis, independentemente do tamanho do estabelecimento em termos de área, além da adoção de estratégias de sensibilização de produtores e da sociedade para uma agricultura mais sustentável; incentivar que a produção seja realizada próxima aos mercados consumidores, além de reduzir a dependência externa de insumos dos sistemas produtivos, ou seja, o setor agropecuário precisa reduzir as distâncias de deslocamento de insumos, materiais e produtos, fonte de desperdícios e impactos ambientais; incentivar a digitalização dos processos e das cadeias como meio para obter ganhos reais de produtividade e eficiência, especialmente para a redução dos desperdícios; entre outros.⁵ Enfim, o aumento da produtividade agrícola deveria ser considerado a partir da redução de perdas e desperdícios dos processos produtivos, não apenas como resultado da tecnologia e do uso intensivo de recursos naturais, com impactos diretos, portanto, nas estratégias de investimento do setor agropecuário brasileiro.

Referências

• AHMANN, L.; BANNING, M.; LUTZ, C. Modeling rebound effects and counteracting policies for German industries. Ecological Economics, v.197, July/2022.
• ALCOTT, B. Jevons’ paradox. Ecological Economics, v.54, n.1, p.9-21, 2005.
• ALVARENGA JUNIOR, M.; COSTA, L. de A. N. da; YOUNG, C. E. F. Um Green New Deal para o Brasil. Caminhos para a Sustentabilidade, v.21, n.1, p.27-34, 2022.
• AMBRÓZIO, A. M. H.; FERREIRA, S. G.; SOUSA, F. L. de. Determinantes da produtividade: uma resenha da literatura com algumas reflexões para a economia brasileira. Texto para Discussão do BNDES, n.135, março de 2019.
• ARIAS, D. et al. Agriculture productivity growth in Brazil: recent trends and future prospects. Working Paper World Bank, n.123948, 2017.
• ASSUNÇÃO, J. et al. Agricultural productivity and deforestation in Brazil. Working Paper Climate Policy Initiative, December 2016.
• BARBIER, E. B. Economic growth and environmental degradation: the environmental Kuznets curve and sustainable development. Ecological Economics, v.24, n.7, p.1-20, 1996.
• BARROS, G. S. de C.; NAVARRO, Z. O Brasil rural contemporâneo: interpretações São Paulo: Editora Baraúna, 2022.
• BERBEL, J. et al. Literature review on rebound effect of water saving measures and analysis of a Spanish case study. Water Resources Management, v.29, n.3, p.663-78, 2015.
• BERBEL, J.; MATEOS, L. Does investment in irrigation technology necessarily generate rebound effects? A simulation analysis based on an agro-economic model. Agricultural Systems, v.128, p.25-34, 2014.
• CONAB. A produtividade da soja: análise e perspectivas. Compêndio de Estudos Conab, v.10, 2016.
• DALY, H. E.; FARLEY, J. C. Ecological economics: principles and applications. Washington: Island Press, 2011.
• ELLERY JUNIOR, R. Desafios para o cálculo da produtividade total dos fatores. In: DE NEGRI, F.; CAVALCANTE, L. R. (Org.) Produtividade no Brasil: desempenho e determinantes. Brasília: ABDI; Ipea, 2014. p.53-86.
• FABRICANT, S. Basic facts on productivity change. Occasional Paper NBER, January 1959.
• FAOSTAT. Food and agriculture data Disponível em: <https://www.fao.org/faostat/en/>. Acesso em: 16 mar. 2025.
  » https://www.fao.org/faostat/en
• FELEMA, J.; SPOLADOR, H. F. S. Decomposição espacial do crescimento da produtividade total dos fatores (PTF) da agropecuária brasileira. Revista de Economia e Sociologia Rural, v.61, n.3, p.1-19, 2023.
• FREIRE-GONZÁLEZ, J. Governing Jevons’ paradox: policies and systemic alternatives to avoid the rebound effect. Energy Research & Social Science, v.72, p.101893, 2021.
• GARCIA, J. R.; FILHO, J. E. R. V. O papel da dimensão ambiental na ocupação do Matopiba Confins, n.35, 2018.
• GARCÍA, V. R. et al. Agricultural intensification and land use change: assessing country-level induced intensification, land sparing and rebound effect. Environmental Research Letters, v.15, n.8, 2020.
• GASQUES, J. G. et al. Produtividade e fontes do crescimento da agricultura brasileira. In: NEGRI, J. A. de; KUBOTA, L. C. (Org.). Políticas de incentivo à inovação tecnológica Brasília: Ipea, 2008.
• GASQUES, J. G. et al. Produtividade da agricultura brasileira e os efeitos de algumas políticas. Revista de Política Agrícola, v.21, n.3, p.83-92, 2012.
• GASQUES, J. G. et al. Nota: produtividade da agricultura brasileira - algumas atualizações Brasília: Ipea, 2019.
• GASQUES, J. G. et al. PTF e impactos de políticas públicas. Revista de Política Agrícola, v.30, n.3, p.72-7, 2021.
• GASQUES, J. G. et al. Produtividade total dos fatores na agricultura: Brasil e países selecionados. Texto para Discussão do Ipea, n.2764, maio/2022.
• GASQUES, J. G.; CONCEIÇÃO, J. C. P. R. da. Crescimento e produtividade da agricultura brasileira. Texto para Discussão do Ipea, n.502, julho/1997.
• _______. Transformações estruturais da agricultura e produtividade total dos fatores. Texto para Discussão do Ipea, n.768, nov./2000.
• GEORGESCU-ROEGEN, N. The entropy law and the economic process Cambridge: Harvard University Press, 1971.
• GONÇALVES, J. E. A hora e vez da produtividade. Boletim do IEDI - Instituto de Estudos para o Desenvolvimento Industrial, nov./2022.
• GRICE, J.; MARTIN, J.; NEWMAN, S. Productivity. In: ATHOW, J.; GRICE, J. Measuring the economy Office for National Statistics, 2022.
• IBGE. Sistema IBGE de Recuperação Automática - SIDRA Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br>. Acesso em: 9 jun. 2025.
  » https://sidra.ibge.gov.br
• KRUGMAN, P. The age of diminished expectations: U.S. economic policy in the 1990s 2.ed. Cambridge: MIT Press, 1997.
• LE GALL-ELY, M. Definition, measurement and determinants of the consumer’s willingness to pay: a critical synthesis and avenues for further research. Recherche et Applications en Marketing, v.24, n.2, 2009.
• LUKE, T. W. A green new deal: why green, how new and what is the deal? In: HODSON, M; MARVIN, S. After sustainable cities? London: Routledge, 2014.
• MALLORQUÍN, C. Raúl Prebisch y el deterioro de la tesis de los términos de intercambio. Revista Mexicana de Sociología, v.67, n.2, p.379-426, 2005.
• MARIN, F. R. et al. Protecting the Amazon forest and reducing global warming via agricultural intensification. Nature Sustainability, v.5, n.12, p.1018-26, 2022.
• MESSA, A. Metodologias de cálculo da produtividade total dos fatores e da produtividade da mão de obra. In: NEGRI, F. de; CAVALCANTE, L. R. (Org.) Produtividade no Brasil: desempenho e determinantes. Brasília: Ipea; ABDI, 2014. p.87-109.
• MILLS, J. H.; WAITE, T. A. Economic prosperity, biodiversity conservation, and the environmental Kuznets curve. Ecological Economics, v.68, n.7, p.2087-95, 2009.
• NEGRI, F. de; CAVALCANTE, L. R. Produtividade no Brasil: desempenho e determinantes. Brasília: Ipea; ABDI, 2014.
• OBSERVATÓRIO DO CLIMA. Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa (SEEG) Disponível em: <https://seeg.eco.br/>. Acesso em: 9 jun. 2025.
  » https://seeg.eco.br
• PARRON, L. et al. Avaliação de serviços ecossistêmicos em sistemas agrossilvipastoris. Revista Iberoamericana de Economia Ecológica, v.30, n.1, 2019.
• PAUL, C. et al. Rebound effects in agricultural land and soil management: review and analytical framework. Journal of Cleaner Production, v.227, p.1054-67, 2019.
• PROJETO MAPBIOMAS. Coleção 7.1 da Série Anual de Mapas de Uso e Cobertura da Terra do Brasil Disponível em: <https://mapbiomas.org/>. Acesso em: 7 abr. 2023.
  » https://mapbiomas.org
• RICHARDSON, K. et al. Earth beyond six of nine planetary boundaries. Science Advances, v.9, n.37, 2023.
• ROMER, D. Advanced macroeconomics 4.ed. New York: McGraw-Hill, 2012.
• SIAMI, N.; WINTER, R. A. Jevons’ paradox revisited: implications for climate change. Economics Letters, v.206, p.109955, 2021.
• SONG, J. et al. The agricultural water rebound effect in China. Ecological Economics, v.146, p.497-506, 2018.
• STEFFEN, W. et al. The trajectory of the Anthropocene: the great acceleration. Anthropocene Review, 2015.
• STERN, D. I. The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Development, v.32, n.8, p.1419-39, 2004.
• UNEP. Global Green New Deal: policy brief March/2009.
• USDA. International agricultural productivity Disponível em: <https://www.ers.usda.gov/data-products/international-agricultural-productivity/>. Acesso em: 15 jan. 2023.
  » https://www.ers.usda.gov/data-products/international-agricultural-productivity
• VARIAN, H. R. Microeconomia: uma abordagem moderna. Rio Branco: Elsevier, 2016.
• WEN, G. J. Total factor productivity change in China’s farming sector: 1952-1989. Economic Development and Cultural Change, v.42, n.1, p.1-41, 1993.
• WILHELM, C.; SELMAR, D. Energy dissipation is an essential mechanism to sustain the viability of plants: the physiological limits of improved photosynthesis. Journal of Plant Physiology, 2011.
• WILKINSON, R.; PICKETT, K. E. The spirit level: why equality is better for everyone London: Penguin Books, 2011.
• WORLD BANK. World Bank Open Data Disponível em: <http://data.worldbank.org/>. Acesso em: 3 abr. 2025.
  » http://data.worldbank.org
• WORLD COMMISSION ON ENVIRONMENT AND DEVELOPMENT. Our common future New York: Oxford University Press, 1987.

• Disponibilidade de dados de pesquisa
  Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo.
• 1
  Este trabalho é resultado de pesquisa realizada para a Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (Cepal), projeto Produtividade, investimento e crescimento da produção agrícola no Brasil.
• 2
  O Projeto MapBiomas é resultado de um esforço técnico coletivo iniciado em 2015, cujo objetivo é realizar o mapeamento anual da cobertura e uso da terra no Brasil, tendo como ponto inicial o ano de 1985. As estimativas das mudanças na cobertura e uso das terras utilizadas no estudo foram realizadas pelo Projeto MapBiomas (2023).
• 3
  Em razão da indisponibilidade de dados sobre a produção pecuária (bovina) por município e em série histórica anual, o estudo analisa a produção agrícola brasileira.
• 4
  A estimativa considera os produtos das lavouras temporárias e permanentes. Para as lavouras temporárias, o abacaxi foi retirado, porque a quantidade produzida está em frutos; nas lavouras permanentes o coco-da-baía foi excluído pelo mesmo motivo.
• 5
  O estudo da Conab (2016) apresenta uma lista interessante de recomendações para a soja, as quais podem ser adaptadas para outros sistemas produtivos.

Editado por

• Editores
  Sérgio Adorno e Dario Luis Borelli

Disponibilidade de dados

Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  21 Set 2026
• Data do Fascículo
  May-Aug 2026

Histórico

• Recebido
  16 Jun 2025
• Aceito
  18 Jul 2025