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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.12.2020.tde-23092020-153903
Document
Author
Full name
Paulo Yun Cha
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2020
Supervisor
Committee
Mello, Adriana Marotti de (President)
Giannetti, Biagio Fernando
Ribeiro, Daielly Melina Nassif Mantovani
Ugaya, Cássia Maria Lie
Title in English
An integrated quantitative framework propose for sustainability assessment in geographical indication production systems
Keywords in English
Canastra cheese
Data envelopment
Evolutionary algorithm
Multi-objective
Sustainability
Abstract in English
This research aims to propose a comprehensive sustainability quantitative evaluation method capable of dealing within a vast range of dimensions at the same time in geographical indication(GI) production systems. While past studies taken account sociological or environmental aspects, setting aside economic dimension, the present study takes account production efficiency and profitability, an elementary condition for regional development. The previous corpus of work struggled even, by turning such evaluations into actionable information in a micro and macro context of production units, and to tackle the difficult tasks of disseminating findings outside the scientific community. In order to contribute to the resolution of these problems, four papers were written aimed at bringing different viewpoints into the discipline. The first study categorized emergy as a solid conceptual framework for sustainability assessment and because of its technical robustness, it developed studies for determining sustainability in several sectors abroad. Some scholars, however, point out that it is difficult to disseminate findings outside the scientific community and convert such analyses into actionable information from the micro and macro viewpoint of the producers and decision makers. The second study major finding was that technology adoption is an important driving factor to elevate GI producers competitiveness. The best ranked producers among the studied set were surprisingly the highest technified and the lowest technified producer, where the the second one is highly leveraged out in intangible assets such as public awareness of his roots, tradition and society contribution. Everything materialized in large revenue by per kilo. However, when taking off social variables of the assessment model, this producer ranks in the lowest rank by considering only economic and environmental efficiency and not taking account social variable such as tradition and owner's age, crucial for a long term sustainability development of Gi's. The investigation of the third study has shown that the clustering process indicated a high homogeneity of the farms within the three clusters. The main differences between the clusters were the tradition, whey produced, total cheese output, gross revenue and paid tax. These variables have a strong impact in the design of farm level strategies, affecting directly the choice of the farms inputs in terms of an integrated and broad concept of long term sustainability. The investigation of the third study has shown a macro perspective of sustainability assessment through clustering process of the production units. The results indicated a high homogeneity of the farms within the three clusters. Different farm types in each formed cluster can be benefited by adequate strategies of development and assessment. Lastly, the fourth study through multi-objective genetic algorithm optimization expose a high potential and feasible interval for improvement. In general, the average output of environment discharge is kept lower than the average of the region. Information asymmetry reduction through digital channels communication, production efficiency increment and addition of value by service disposition are emerged general strategies provided by the genetic algorithm model. Finally, the study certainly adds to our understanding of the sustainability assessment in GI's by providing a robust quantitative framework for assessment, classification and communication of the results much abroad to the academy space, leading to easy communication for managers to achieve better sustainability by changing impactful leverages such as technification, maintenance of clusters proportions or following competitive strategies for each farm.
Title in Portuguese
Uma proposição de estrutura quantitativa integrada para mensuração da sustentabilidade em sistemas produtivos localizados em indicações geográficas
Keywords in Portuguese
Algoritmo evolucionário
Análise de envelopamento
Multi-critério
Queijo canastra
Sustentabilidade
Abstract in Portuguese
A pesquisa presente propõe um método de avaliação quantitativo de sustentabilidade capaz de lidar com diversas dimensões simultâneas em sistemas produtivos localizados em indicações geográficas(IG). Enquanto que estudos passados contabilizam aspectos sociais ou ambientais, deixando de lado dimensão econômica, o presente trabalho consideram eficiência produtiva e lucratividade, consideração elementar para desenvolvimento regional. Trabalhos anteriores apresentavam dificuldade em transformar as avaliações em informações acionários nos contextos micro e macro produtivos , e em desvencilhar as dificuldades em disseminar os achados foram da comunidade científica. Para contribuir na resolução destes problemas, quatro artigos foram escritos com o objetivo de trazer diferentes pontos de vista para a disciplina. O primeiro estudo categorizou o emergy como uma sólida estrutura conceitual para avaliação da sustentabilidade e, por sua robustez técnica, foram desenvolvidos diversos estudos para determinar a sustentabilidade em várias indústrias. Alguns estudiosos, no entanto, apontam dificuldade em disseminar os achados além da comunidade científica e converter essas análises em informações acionáveis do ponto de vista micro e macro para produtores e tomadores de decisão. A principal descoberta do segundo estudo foi que a adoção de tecnologia é um importante fator determinante para elevar a competitividade dos produtores de IG. Os produtores mais bem classificados entre o conjunto estudado foram o produtor mais e menos tecnificado respectivamente, onde o segundo produtor é altamente alavancado em ativos intangíveis, tais como a atribuição de suas raízes no produto, tradição e contribuição perante a sociedade. Estes aspectos se materializam em maior receita por quilo. No entanto, ao retirar variáveis sociais do modelo de avaliação, esse produtor ocupa a posição mais baixa, considerando apenas a eficiência econômica e ambiental e não levando em consideração variáveis sociais como tradição e idade do proprietário, cruciais para o desenvolvimento sustentável de Gi a longo prazo. O terceiro estudo mostrou que o processo de agrupamento indicou uma alta homogeneidade das fazendas dentro dos três grupos formados. A investigação do terceiro estudo mostrou uma macro perspectiva de avaliação da sustentabilidade por meio do processo de agrupamento das unidades de produção. Diferentes tipos de fazendas em cada cluster formado podem ser beneficiados por estratégias adequadas de desenvolvimento e avaliação. Por fim, o quarto estudo, através da otimização de algoritmos genéticos multiobjetivos, expõe um alto potencial de melhoria viável para as unidades produtivas. Em geral, a produção média de descarga ambiental é mantida abaixo da média da região. A redução da assimetria de informação através da comunicação de canais digitais, incremento da eficiência da produção e agregação de valor pela disposição do serviço são as estratégias gerais que surgiram no modelo de algoritmo genético. Por fim, o estudo contribui para o nosso entendimento da avaliação de sustentabilidade nas IGs, fornecendo uma estrutura quantitativa robusta para avaliação, classificação, demos~comunicação dos resultados muito no exterior para o espaço da academia, levando a uma comunicação fácil para os administradores alcançarem uma melhor taxa de sustentabilidade, ao alterar os impactos alavancas como tecnificação, manutenção de proporções de clusters ou seguir estratégias competitivas para cada fazenda.
 
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Publishing Date
2020-10-07
 
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