Resumo

O propósito deste estudo é categorizar e avaliar o desempenho da agricultura familiar no estado do Rio Grande do Sul e suas conexões com práticas de Desenvolvimento Regional Sustentável - DRS, exibindo o impacto dessa atividade na produção de alimentos no estado.

A relevância desta pesquisa está na detecção e categorização de padrões da atividade agrícola familiar no estado e suas interações com o desempenho econômico, eficiência e sustentabilidade. Além disso, a metodologia utilizada apresenta inovação no que vem sendo produzido neste tema.

Os dados do Censo Agropecuário de 2017 são utilizados para desenvolver uma taxonomia geográfica dessa atividade. Adicionalmente, métodos de análise quantitativa univariada e multivariada (ANOVA e MANOVA), cluster hierárquico e k-means são empregados para classificar e avaliar o desempenho dos grupos identificados.

A mensuração dos desempenhos em relação às variáveis de emprego, renda, área, participação no mercado e sustentabilidade, evidenciou que o estado possui um pequeno grupo de municípios altamente produtivos, um alavancado via Pronaf, outro com produção sustentável e um maior incipiente.

Potencial contribuição para uma melhor compreensão de gaps de pesquisa relacionados a agricultura familiar como: impacto de políticas públicas na atividade, adoção de práticas sustentáveis e conexões entre agricultura familiar e sistemas alimentares sustentáveis, bem como vantagens competitivas para o segmento.

Foi possível apresentar modelo que oferece informações mais precisas sobre os resultados produtivos e práticas sustentáveis. Outrossim, as descobertas da pesquisa oferecem diversas contribuições para a compreensão do efeito das abordagens sustentáveis no desempenho, auxiliando na formulação de políticas públicas de desenvolvimento.

The study aims to categorize and assess family farming's performance in Rio Grande do Sul and its connections to Sustainable Regional Development (SRD), highlighting its impact on food production in the state.

The significance of this research lies in identifying and categorizing patterns in local family farming activities and how they interact with economic performance, efficiency, and sustainability in the region. Additionally, the applied methodology introduces innovation to the current discourse on this subject.

Data from the 2017 Agricultural Census are used to develop a geographic taxonomy of this activity. Additionally, univariate and multivariate quantitative analysis methods (ANOVA and MANOVA), hierarchical clustering and k-means are used to classify and evaluate the performance of the identified groups.

The measurement of performance regarding employment, income, area, market participation, and sustainability variables evidenced that the state has a small group of highly productive municipalities, one leveraged through Pronaf, another with sustainable production, and a larger incipient one.

Potential contribution to a better understanding of research gaps in family farming: impact of public policies, adoption of sustainable practices, connections to sustainable food systems, and competitive advantages for the segment.

It was possible to present a model that provides more accurate information about productive results and sustainable practices. Furthermore, the research findings offer various contributions to understanding the effect of sustainable approaches on performance, assisting in the formulation of public development policies.