O Impacto da Produção Agricola no Crescimento Económico de Angola Como Estratégia de Diversificação. Uma Análise Ao Período de 2015 a 2020

A agricultura é a actividade de cultivo de plantas e criação de animais para a produção de alimentos, fibras e produtos agrícolas. O seu contributo no crescimento económico é amplo e sustentável desde a geração de novos postos de trabalho, emprego, fornecimento de alimentos para a população. Este trabalho tem como obectivo estimar o impacto da produção agrícola no bem como analisar os seus resultados no crescimento económico do país. A partir deste objetivo elaboramos a seguinte pergunta de pesquisa: qual é o impacto da produção agrícola no crescimento económico? Para Pinhel (2011), afirma que nos dias de hoje, a agricultura destaca-se na agenda internacional para o desenvolvimento. Sobretudo no decorrente da crise alimentar e energética, o seu papel tem sido predominantemente reconhecido no alívio da pobreza, bem como no crescimento económico e em atingir os objetivos preconizados no Milénio. Em angola, agricultura desempenha um papel importante na economia, contribuindo com pouco menos de 10% no PIB do país, para além de ser uma fonte significativa de emprego e substância para a população rural (INE, 2018). Ainda o mesmo relatório diz que, apesar dos progressos registados nos últimos tempos, com a paz e principalmente com a decisão sobre a diversificação da economia, ancorados nos programas de combate à pobreza, descentralização administrativa, extensão rural, crédito agrícola e comércio rural, a agricultura angolana continua a padecer de enfermidades que impedem uma maior participação no PIB e a sua sustentabilidade. Concluiu-se através do modelo utilizado que existe uma relação positiva entre a produção agrícola e o crescimento económico, pois o coeficiente da variável Produção Agrícola apresentou um sinal positivo, contribuindo com mais de 5% na economia angolana. Ainda se verificou que o nosso coeficiente de determinação é de 0,9819(98,19%), facto que nos levou a concluir que o modelo é robusto e estatisticamente significativo.