Los sistemas agrícolas son heterogéneos a través de escalas temporales y espaciales. Aunque se ha investigado mucho sobre el tamaño de las explotaciones y la producción económica, las sinergias y compensaciones entre diversas variables agrícolas y socioeconómicas no están claras. Este estudio aplica un enfoque basado en SIG a los datos censales oficiales brasileños (Censos Agrícolas de 1995, 2006 y 2017) y encuestas a nivel municipal para (i) evaluar los cambios en el tamaño promedio de las explotaciones de soja en todo el país y (ii) comparar los resultados agrícolas y socioeconómicos (es decir, rendimiento de soja, valor de producción agrícola, diversidad de producción de cultivos y empleo rural) en relación con el tamaño promedio de las explotaciones de soja. Se utilizaron pruebas estadísticas (por ejemplo, pruebas de Kruskal-Wallis y correlación de Spearman) para analizar los resultados de las variables en diferentes clases de tamaños de explotaciones y los respectivos Censos Agrícolas. Encontramos que los resultados agrícolas y socioeconómicos están correlacionados espacialmente con la clase de tamaño de las explotaciones de soja. Por lo tanto, basándonos en los conceptos de compensaciones y sinergias, mostramos que los municipios con grandes tamaños de explotaciones de soja tenían mayores compensaciones (por ejemplo, un mayor tamaño de explotación se asociaba con menor diversidad de cultivos), mientras que los pequeños y medianos manifestaban mayores sinergias. Estos patrones son particularmente fuertes para el análisis utilizando el Censo Agrícola de 2017. El análisis de compensación/sinergia a través del espacio y el tiempo es clave para apoyar estrategias a largo plazo que busquen aliviar el desempleo y proporcionar una producción de alimentos sostenible, esencial para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.