Epidemiologically inspired approaches to land-use policy evaluation: the influence of the rural environmental registry (CAR) on deforestation in the brazilian amazon

Abstract

A avaliação da política ambiental é crucial para determinar se os objetivos da política foram alcançados. Na maioria dos casos, alguns dos resultados podem ser medidos, mas uma análise estatística adequada é difícil de alcançar, uma vez que o os dados podem não representar uma amostra aleatória (ou seja, os dados são tendenciosos), não são representativos da população ou não podem ser comparados a um grupo de controle. Este trabalho adapta métodos estatísticos quase-experimentais amplamente usado em estudos epidemiológicos que poderiam ser aplicados na avaliação de políticas de uso da terra em situações de dados relativos pobres. Para testar e desenvolver este conjunto de métodos, avaliamos o efeito de uma política de uso da terra conhecido como Cadastro Ambiental Rural (CAR) sobre a redução das taxas de desmatamento na floresta amazônica. A variável aleatória de interesse é o número de hectares desmatados em determinado propriedades e a estatística de interesse é a diferença da taxa anual de desmatamento entre propriedades antes e depois da intervenção política. Como nenhuma distribuição estatística formal se ajusta adequadamente para a obtenção dos dados, foram utilizadas abordagens não paramétricas como simulações de Monte Carlo e Bootstrap. Dados dos estados brasileiros de Mato Grosso e Pará foram utilizados, com diferentes períodos de tempo e três classes de tamanho de propriedade rural. Os resultados mostram que as propriedades inscritas no Cadastro Ambiental Rural reduziram suas taxas de desmatamento em algumas classes de propriedade e períodos de tempo, mas esse efeito não foi sistemático ao longo do tempo e do espaço, indicando que a política é apenas parcialmente eficaz. Concluímos que os métodos estatísticos propostos podem ser úteis na avaliação de políticas ambientais em diferentes contextos devido às baixas exigências em termos de disponibilidade de dados e pressupostos de distribuição estatística.