Autor: Ibraimo Hassane Mussagy, João Mosca,Mélica Chandamela, Natasha Ribeiro
Em Moçambique a área florestal actual é de cerca 34 milhões de hectares. Nos últimos anos, assiste-se a um acelerado desmatamento das áreas florestais. Estima-se que a média de desmatamento entre 2003 e 2013 foi de 269,000 hectares por ano. Neste período, o desmatamento chegou a estar num nível alarmante de 0,79% por ano. Este texto destaca as evidências empíricas dos determinantes do desmatamento em Moçambique no período entre 2000 e 2016. Os determinantes do desmatamento examinados foram os seguintes: a população rural, as áreas de cultivo, a exportação de produtos madeireiros e o produto interno bruto.
A abordagem econométrica para analisar estes determinantes foi o modelo Autoregressive Distributed Lag (ARDL) onde se verificou que as séries de dados secundários usadas foram estacionárias em I(0) e I(1), condição necessária para que a análise de curto e de longo prazo fosse feita.
Os resultados sugerem que, no longo prazo, o aumento da população, das áreas de cultivo e da exportação de produtos madeireiros, fizeram aumentar o nível de desmatamento. As áreas de cultivo tiveram maior impacto nos determinantes de desmatamento no longo prazo. Finalmente, o produto interno bruto possui um impacto menor no desmatamento à medida que este aumenta. Os resultados indicam que estes determinantes de desmatamento no curto prazo existem e, por vezes, os seus impactos são maiores. As áreas de cultivo têm um efeito maior no curto prazo chegando a atingir 85% do desmatamento em Moçambique. O modelo demonstrou ainda, que a exportação de madeira registou uma contração no curto prazo, significando que nem sempre esta determina o desmatamento. Portanto, torna-se imperativo considerar o impacto futuro do desmatamento quando se desenharem planos de aumento da produção agrícola, por via do aumento da produtividade, o reforçar do controle/fiscalização do corte e do tráfico de madeira, reforçar os períodos de defeso e proibição temporária de corte das espécies ricas em extinção. Segue-se a bibliografia utilizada e os apêndices com os resultados do modelo utilizado.
Data: Maio de 2021
