Avaliação da Política de Agricultura Familiar: Uma abordagem de efeito-fixo

Transcrição

1 Avaliação da Política de Agricultura Familiar: Uma abordagem de efeo-fixo SEBASTIÃO EUSTÁQUIO PEREIRA ADELAIDE DOS SANTOS FIGUEIREDO PAULO R. A. LOUREIRO RESUMO: Este artigo avalia o efeo do acesso ao crédo, canal de comercialização e nível de educação na renda do agricultor familiar. A avaliação está focada na mensuração da relevância desses aspectos nos ganhos da atividade agrícola. O modelo, uma variação da equação padrão logarma de renda, foi estimada usando-se crédo, canal de distribuição e anos completados de educação são usados como regressores.a pesquisa utiliza dados anuais do Brasil de 1992 a 2002, organizados como pseudo panel data. Foi encontrado a educação posiva e significativamente relacionada com a renda; um ano adicional de estudo aumenta em 6% a renda média do agricultor familiar. As análises, com a utilização do estimador de efeo fixo, não encontrou evidência consistente de que o acesso ao crédo causou efeo posivo nos ganhos do agricultor, mas ressaltou a relevância do canal de comercialização. Palavras chaves: agricultura familiar, efeo fixo, renda 1. INTRODUÇÃO A renda dos trabalhadores rurais tem sido empiricamente constatada como inferior àquela obtida pelas pessoas ocupadas nas cidades. Um dos fatores apontados como responsáveis por essa discrepância seria, dentre outros, a remuneração do capal humano, a dificuldade de acesso ao crédo e ao mercado consumidor para venda de seus produtos. Para reduzir as desigualdades e melhorar o bem-estar do setor rural, estão sendo implementados pelo governo diversos mecanismos com o propóso de fomentar a produção, combater a fome, gerar emprego e a renda do agricultor familiar. O aspecto mais visível dessas ações é o Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar Pronaf, que também estimula o estabelecimento de parcerias dos agricultores e suas organizações com órgãos do governo e da iniciativa privada que atendam as suas necessidades. É impossível pensar um projeto nacional de crescimento sustentável sem considerar a relevância e o potencial socioeconômico da agricultura familiar. No Brasil, cerca de 40% da população vive em áreas rurais, quase 40% do valor bruto da produção agropecuária vêm da agricultura familiar, que produz 70% do feijão consumido no país, 84% da mandioca e cerca de metade da produção de suínos, bovinocultura de lee, de milho, aves e ovos. (MDA, 2002), Desde a implementação do Pronaf em 1996, foram implementados diversas linhas de ações, além do crédo foram propiciadas condições diferenciadas de atendimento para cada grupo de agricultores familiares. O Plano de Safra para agricultura familiar, divulgado pelo Ministério do Desenvolvimento Agrário, ressalta aumento da produtividade no campo, incremento da produção de 3,79% ao ano de 1989 a 1999, mesmo sob condições adversas em termos de preços relativos e de baixa cobertura do crédo rural, pois somente 23% dos estabelecimentos rurais familiares utilizaram crédo nos últimos três anos e poucos contam com assistência pública ou privada. Apesar do crescimento das atividades não agrícolas, do ponto de vista econômico, o que gera e mantém a grande maioria dos empregados na área rural é o desenvolvimento das cadeias produtivas agropecuárias, envolvendo a produção, a industrialização e a comercialização. Por isso, torna-se importante a análise desses aspectos para avaliação dos

2 impactos da implementação dos mecanismos que procuram elevar a renda da agricultura familiar. Essa linha de ação do governo com relação à agricultura familiar já acumula histórico considerável de tempo (7 anos) e de volume de recursos alocados (R$ 10,3 bilhões até 2001, somente através do Pronaf). O propóso do artigo é avaliar se o crédo, o nível de escolaridade e a forma de comercialização afetaram de maneira visível a evolução da renda do agricultor familiar e, portanto, busca identificar a existência ou não de estímulo (retorno) para que tais indivíduos invistam na sua formação, busquem alavancar a produção com a utilização de financiamentos e aperfeiçoarem o seu nível de articulação e relacionamento com o mercado. Nesse contexto, as hipóteses (1) de que a existência de política de crédo específica, incluindo disponibilização de recursos e faciladores de acesso ao crédo de fomento aumentam a produção; (2) o valor da produção é afetado pela forma de comercialização dos produtos no mercado; (3) que a escolaridade influencia posivamente a renda do indivíduo e, portanto, o remunera do tempo investido na educação; e (4) que as características das famílias exercem significativa influência sobre o tempo investido em educação surgem naturalmente. Feder et al. (1990) mostra que o crédo é necessário para viabilizar a produção uma vez que o agricultor possui um ciclo de renda sazonal e precisa de antecipação de recursos para compra de insumos e equipamentos necessários para produzir. A concentração da produção em uma mesma época é um fator crítico que, em geral, dificulta e compromete o preço de venda dos produtos agrícolas, tornando incerta a renda do agricultor e justificando a preocupação do governo em também criar mecanismos dêem maior poder de mercado ao segmento, no momento da comercialização. Estudos de educação apontam que as características familiares, primeiramente, influenciam o montante de educação do indivíduo e, as famílias com características que elevem a taxa de retorno da escolaridade possivelmente induzem os indivíduos a estudarem mais tempo. Para responder a essas questões, foram analisadas as diversas abordagens, como os modelos sugeridos por Feder et al. (1990), Khandker e Faruqee (2001), Carter (1988), Carter & Weibe (1990) e Sial & Carter (1996), para escolha das variáveis que relacionam crédo com renda na agricultura familiar. O trabalho utiliza dados extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios PNADs de 1992 e 2001, que não possuem informações sobre crédo e, portanto, não seria possível uma aplicação pura e simples desses modelos. Para superar essa limação, foi introduzida uma variável dummy, denominada crédo, que representa em cada período de tempo a ocorrência do evento de disponibilização de crédo para os agricultores familiares. Conforme Wooldridge (2000), freqüentemente variáveis dummy são usadas para isolar certos períodos que podem ser sistematicamente diferente de outros períodos cobertos por certo conjunto de dados. Uma variável dummy explicativa é ponto fundamental no chamado estudo de evento. Em um estudo de evento o objetivo é verificar se um particular evento influencia algum resultado (Wooldridge 2000). Estamos interessados em avaliar o efeo da política de fortalecimento da agricultura familiar implementada pelo governo com o propóso de melhorar a renda e o bem estar social desse segmento. Portanto, o objetivo deste artigo consiste identificar a influência de diversos fatores relacionados com a renda do agricultor familiar, que podem reforçar ou não a idéia básica contida na política de fortalecimento da agricultura familiar implementada pelo Governo desde A estimação da importância escolaridade, canal de venda e disponibilização de crédo é fea numa estrutura de panel data que perme explicar no modelo características regionais, minimizando assim o problema de variáveis omidas. Os resultados obtidos são comparados, procurando-se identificar o quanto das desigualdades regionais pode ser explicado pela existência de efeo fixo e quanto pode ser atribuído às características individuais dos agricultores e à política de fortalecimento do setor. 1

3 2 Dessa forma, o trabalho está assim estruturado: a seção seguinte apresenta revisão da leratura; a seção três, apresenta o modelo teórico e a abordagem econométrica. A quarta seção descreve os dados. Na quarta seção são apresentados os resultados e em seguida, as conclusões. 2. REVISÃO DE LITERATURA A correlação posiva entre educação e renda provêm dos trabalhos de Becker(1962), Schultz(1964) e Mincer(1974). Esses autores introduziram a noção de capal humano, argumentando que a existência na sociedade de trabalhadores educados, treinados e saudáveis determinava como produtivamente os fatores poderiam ser utilizados. Essa visão complementa o ponto de vista dos economistas clássicos que identificaram a terra, o trabalho e o capal físico (recursos que geram renda) como os três fatores básicos que conformam o crescimento econômico. A relação entre educação e agricultura foi enfatizada nos trabalhos de Schultz(1964). Em seus trabalhos empíricos esse autor enfatizou que a educação desses trabalhadores seria um elemento crucial para melhorar a capacidade de uso eficiente dos recursos disponíveis e, portanto, de aumentar a renda desses trabalhadores. Ressaltou ainda que vários economistas da época foram ingenious na avaliação do efeo econômico da educação dos agricultores. Embora concorde que o valor da escolaridade na agricultura depende das oportunidades disponíveis para os agricultores modernizarem seus processos produtivos. Neste sentido, a existência de retorno econômico posivo da escolaridade no desenvolvimento da atividade agropecuária é uma premissa para o crescimento econômico e justificativa para investimentos em programas rurais de educação. No entanto, o agricultor familiar pode melhorar o retorno da escolaridade através do abandono de uma atividade por exemplo, agricultura tradicional, no qual o retorno da educação é menor em favor de uma nova atividade, na qual o incentivo para estudar é maior. Alternativamente, pode continuar produzindo de forma tradicional e ao mesmo tempo diversificar suas fontes de rendas através da agregação de novas culturas, com retornos de escolaridade mais elevados. Essa questão coloca em evidência o caráter relativamente endógeno da educação e de maneira similar o do crédo. Esse é um assunto bastante investigado nos trabalhos de mensuração de retorno e que por sua relevância possui diversos trabalhos específicos, mas não será foco desse trabalho. Cabe porém car, como exemplo, que a existência de endogeneidade na educação foi avaliada em diversos estudos Griliches(1977), Garen (1984), Loureiro e Carneiro(2002), Sachsida, Loureiro e Mendonça(2002), o que viesa o retorno calculado reflexo dos aspectos que indiretamente influenciam o rendimento. A questão da endogeneidade do crédo foi abordada nos trabalhos de Kandker e Faruqee (2001). Com relação à influência do crédo na formação da renda do agricultor, Feder et al. (1990) definiu um modelo econométrico utilizado para análise empírica do efeo do crédo na produtividade do setor agrícola da China, onde se o produtor encontra-se frente a uma infina oferta de liquidez (recursos disponíveis para empréstimos), a uma dada taxa de juros, então a sua decisão de investimento será independente da de consumo.

4 3 Na opinião dos cados autores, entretanto, a assimetria de informações e seleção adversa são característica sempre presentes no mercado de crédo, dando origem ao racionamento de crédo [apub Stiglz & Weiss (1981)] como um procedimento de otimização. Além disso, o intervenção do Governo na fixação de taxa de juros e concessão de subsídios para o setor agrícola é comum em muos países, requerendo racionamento. Baseado nas estimativas realizadas, Feder et al. (1990) concluíram que, para as famílias com restrição de crédo, 1% de aumento na liquidez(crédo) desses trabalhadores representavam um aumento de 0,04% na sua produção. Carter (1988) e Carter e Weibe (1990) também fazem parte dos estudiosos que conseguiram estimarem os benefícios das políticas de crédo. A avaliação da efetividade dessas políticas não é trivial, envolve dois aspectos muo importantes custos e benefícios e, especialmente, mensurar os benefícios é freqüentemente problemático porque os recursos são fungíveis 1 e porque não é claro se a parcela de crédo tomada reflete a restrição de crédo ou características não observadas do tomador. Um dos problemas enfrentados por Sial & Carter (1996) foi que os dados disponíveis para o estudo não continham a informação sobre crédo e, portanto, não seria possível separar os agricultores que recebiam dos que não recebiam crédo na região. Para resolver esse problema partiram do modelo utilizado por Carter (1989) para análise de programa de crédo. A hipótese básica do trabalho de Sial & Carter (1996) é de que o mercado de crédo é ineficiente, por causa da presença de assimetria e informação e ocorrência de seleção adversa. Caso essa hipótese fosse rejeada, então o impacto esperado do programa de empréstimos é insignificante na equação de rendimento (output supply). Para Khandker e Faruqee (2001), tanto as fontes informais (de familiares, por exemplo) quanto o crédo formal são importantes na agricultura. Tendo em vista que os planos de financiamentos agrícolas são subsidiados, os formuladores de políticas devem conhecer se tais planos são merecedores dessa ajuda, quem recebe subsídio e se efetivamente esse plano efetivamente ajuda os seus beneficiários. O crédo é considerado importante porque capaliza os agricultores e empreendedores a realizarem novos investimentos ou adotarem novas tecnologias. Isto facila o consumo através do viabilização de capal de giro e reduz a necessidade de recursos pessoais do processo. Usando dados de pesquisa com famílias rurais do Paquistão, estimaram a efetividade do Agricultural Development Bank of Pakistan (ADBP) como sistema de distribuição de crédo. Os resultados mostraram que o ADBP contribui para prosperidade das famílias e que o impacto é maior para os pequenos proprietários, mas os grandes proprietários no entanto é que recebiam a maior parte dos recursos. No Brasil, Conceição et al. (1998) avaliou a relação entre o crescimento do PIB agrícola e o crédo rural no Brasil utilizando o teste de causalidade de Granger para o período de 1971 a O resultado desse estudo constatou a existência de causalidade, no sentido de Granger, entre a variável crédo agrícola e o PIB. O estudo sugere não ser prudente negligenciar o papel do crédo na alavancagem do setor agrícola. Atribuir o bom desempenho da agricultura somente aos ganhos de produtividade é esquecer que este ganho de produtividade talvez tenha sido possível, em grande medida, em função da disponibilidade de financiamento que possibilou a modernização através da compra de máquinas e outros insumos modernos. 1 Substuíveis por outros da mesma espécie, qualidade e quantidade.

5 4 Em 2002, a Fundação de Economia de Campinas (FECAMP) elaborou estudo com o objetivo geral de avaliar a existência de possíveis associações entre a presença do PRONAF e variáveis econômicas, tais como renda, produtividade e tecnologia (FECAMP 2002). O trabalho apoiou-se em pesquisa de campo realizada em diversos estados, foram utilizadas 27 variáveis, qualativas e quantativas, a amostra contemplou domicílios de produtores rurais divididos em dois grupos: os que receberam crédo do PRONAF (996 domicílios) e os que o receberam (998 domicílios). O relatório final desse trabalho aponta que o PRONAF mostrou efeo negativo e significativo, de 20% a menos, na renda per capa, principal foco do estudo, apontando que esse efeo pode ser decorrente do fato de serem os agricultores mais pobres os que recorrem aos financiamentos do programa. O estudo não é conclusivo pelo fato da análise ser de apenas um ano, sugere o acompanhamento da amostra estudada, sob a forma de painel, para proporcionar conclusões mais robusta sobre os impactos do programa. Gasques & Spolador (2003) avaliaram os efeos da taxa de juros e das políticas de apoio interna de apoio à agricultura. O seu estudo mostrou efeo posivo da estabilidade econômica, principalmente, por conta da redução da taxa de juros e a maior disponibilização de recursos. A média de recursos aplicados por ano, no período de 1990 a 1997, foi de R$ 8 bilhões, no período de 1996 a 2001, atingiu R$ 15 bilhões. Mas apesar desse aumento da quantidade de recursos para agricultura por meio do Sistema Nacional de Crédo Rural, o financiamento continua de acesso restro e sendo um forte fator limativo do desenvolvimento da agricultura no que se refere ao aumento da produção e às possibilidade de investimentos. Na opinião de Gasques & Bastos (2003) o crédo de investimento contribui para o aumento do produto e da produtividade da agricultura. Os autores ressaltaram que a retomada da importância do crédo de investimento é um fato recente da política de crédo rural do país. Observaram aumento do percentual de agricultores com ginásio completo e superior completo. Os agricultores valorizam a assistência técnica e tratam seus empreendimentos como empresas. Apontam ainda que o crescimento da agricultura e as mudanças de seu padrão de produtividade estão diretamente relacionados à dinâmica da agroindústria e de setores formais da agropecuária. Os efeos do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF) foram analisados de forma preliminar por Feijó (2003) utilizando-se do índice Tornqvist-Theil de multifator para avaliar os efeos de mudanças na produtividade dos pequenos agricultores que pudessem serem atribuídas ao acesso à linha de crédo. A sua principal conclusão foi de ausência de impacto produtivo significativo do programa, a produtividade das culturas beneficiadas não foi muo diferente das não beneficiadas. 3. A CONCEPÇAO DO MODELO DE ESTIMAÇÃO O modelo de consumo, produção e investimento para agricultura familiar de Feder et al. (1990) pressupõe que as famílias alocam os recursos colados à sua disposição no início do período para os seguintes usos: (a) consumo, (b) investimento, (c) compra de insumos para produção (incluindo mão de obra e fertilizantes). A otimização ocorre em dois cenários (i) a oferta de crédo é maior ou igual à demanda e (ii) a oferta de crédo é menor que a hipotética demanda (isto é crédo racionado). O modelo econométrico definido foi

6 5 Y 1i = β 1 X 1i + U 1i se γz i + U i 0 Y 2i = β 2 X 2i + U 2i se γz i + U i > 0 onde X 1i, X 2i e Z i são vetores de variáveis exógenas ou predeterminadas; β 1, β 2 e γ são os correspondentes coeficientes dos parâmetros; U 1i, U 2i e U i representam os erros aleatórios. Y 1i e Y 2i os dois resultados possíveis. A forma reduzida da equação de produção para agricultores familiares com restrição de crédo, estimada com double-log especificação envolve as seguintes variáveis (em parêntesis o efeo esperado no resultado da equação): (a) total de crédo (+); (b) número de adultos (+); (c) número de dependentes (+-); (d) terra (+); (e) capal (+); (f) educação (+); experiência do agricultor (+). Baseado nas estimativas realizadas, Feder et al. (1990) concluíram que, para as famílias com restrição de crédo, 1% de aumento na liquidez(crédo) desses trabalhadores representavam um aumento de 0,04% na sua produção. Para tornar possível a aplicação desse modelo aos dados disponíveis na PNAD, em virtude de e dados sobre os fatores determinantes da oferta e demanda de crédo da agricultura familiar, o vetor Z (que envolve desse tais variáveis) foi substuído para uma variável dummy, que assume valor 1 a partir de 1997 e zero para o período anterior, quando era incipiente o acesso ao crédo da agricultura familiar. E equação portanto a ser estimada passou a ser Y = x β + pronaf tδ + υ, (1) onde Pronaf t representa a variável dummy que controla o período de vigência da política de crédo específica; δ é o coeficiente que mede o efeo da política de crédo. A hipótese sustentada é que as características individuais e do empreendimento, a escolaridade, a política de crédo e o canal de venda utilizado pelo agricultor possuem influência sobre a formação de rendimento Y ti. O modelo linear básico é expresso pela função: lw = x β + s γ + pronaf δ + canal µ + υ t, (2) onde, lw i é o logarmo do rendimento real por mês, S i é o número de anos completos de escolaridade, x i representa o vetor de variáveis explicativas estocásticas, por exemplo, sexo e experiência; pronaf capta o acesso ao crédo; canal mostra qual a forma de colocação da produção no mercado; e ν o termo de erro aleatório. A construção desse modelo básico(2) é uma tentativa de controle dos diversos fatores relacionados com a renda do agricultor familiar. Um dos problemas enfrentados é que fatores não relacionados no modelo podem alterar o dimensionamento do impacto individual de cada variável explicativa e, por sua vez, distorcer a estimativa de retorno, por estar correlacionada com o erro da equação em virtude de omissão de variável, erro de mensuração, ou ambos. Tais aspectos incluem a qualidade da educação, gênero e características das famílias, aspectos regionais, culturais e variáveis não observáveis tais como habilidade, qualificação, técnica dentre outras. Endogeneidade é o termo usado para descrever este tipo de suação, que pode tornar duvidoso o resultado obtido pela equação original, caso seja desconsiderado esse aspecto. O padrão de renda do agricultor familiar, medido pela sua renda média mensal, em geral, depende de vários fatores como patrimônio (riqueza), rendimento atual, expectativa de ganhos futuros, capacidade de acesso a recursos físicos e financeiros e grau de relacionamento com o mercado. Cada um desses fatores poderão depender de uma variedade de fatores, que podem ser características do agricultor ou não, observáveis e não observáveis. A técnica proposta neste artigo para lidar com o problema da endogeneidade é estimar os retornos da educação e do impacto do crédo usando estimador de efeo fixo.

7 6 Dado que os dados a serem utilizados são na forma de panel data, uma sucessão de cross-sections, essa técnica de estimação mostra-se apropriada pois trata o problema da endogeneidade, porém introduz dois novos problemas que devem ser resolvidos para obtenção de estimadores eficientes: attrion bias porque alguns agricultores que participam da primeira amostra poderão não estarem presentes nas próximas pesquisas; unobserved factors é possível que existam outros fatores não presentes no modelo, que variam com o tempo e que estejam relacionados com a decisão de tomar crédo, por exemplo, a demanda por crédo pode mudar em função de não observáveis condições de mercado local, induzindo os agricultores a tomarem ou não mais empréstimos. Por isso, a análise econométrica do panel data não pode pressupor que as observações sejam independentemente distribuídas no tempo, resultando em que o erro υii seja composto de dois efeos: u = α i + ε, onde o termo constante α é o efeo não observado e fixo, isto é erro relacionado com as características não observados dos indivíduos e que permaneceram constantes ao longo do período; o termo ε representa o termo de erro aleatório, identicamente distribuído e com variância constante. Assim o modelo torna-se lw = x β + s γ + pronaf δ + canal µ + α + ε t Nesta formulação, verificou-se explicamente como o erro é formado, pois o erro foi decomposto em duas partes: α que varia com as unidades, mas é constante no tempo, e que pode ou não estar correlacionada com as variáveis explicativas. A segunda parte ε, erro homocedástico e não-autocorrelacionado, varia não sistematicamente ao longo do tempo e dos indivíduos. Uma condição essencial para que análise de panel data, através do estimador de efeo fixo seja não viesada é a suposição de estra exogeneidade das variáveis explicativas: grosseiramente, o erro idiosyncrático ε, deve ser não correlacionado com cada uma das variáveis ao longo do tempo, Wooldridge (2000). Neste sentido, uma preocupação é a forma que o termo de erro composto esteja correlacionado com as variáveis de controle do modelo original. Ou seja, características não observáveis dos indivíduos contidas em α (p. ex: habilidade, determinação, criatividade dentre outras) captadas por ν podem estar determinando a escolha do trabalhador entre estudar ou não, tomar crédo ou não, e entre vender diretamente ou através de empresas e cooperativas; ou ainda, determinando o nível de renda que obtém na atividade. Para solucionar o problema de heterogeneidade de respostas de diferentes indivíduos a determinados acontecimentos, em diferentes momentos, na estrutura de dados em painel é assumir que o efeo fixo não observado α é um parâmetro a ser estimada para cada indivíduo i (família, cidade, região p. ex.). Isto é feo com a inclusão de variável dummy para cada crosssection juntamente com as variáveis explicativas e também variáveis dummies para cada período de tempo. A inclusão de tais dummies na equação (3) serve para expurgar os efeos de coorte (fixo) e de tempo do erro ν, caso contrario, a correlação entre os regressores e o erro composto continuará existindo. Por isso, o estimador de efeo fixo é também conhecido como Least Square Dummy Variable (LSDV) e é uma generalização de um modelo OLS para dados de painel. Sua estimação é, na verdade, a própria estimação de um modelo de regressão múltipla com variáveis binárias para cada uma das i unidades de análise, tal que o intercepto da regressão seja diferente para cada uma destas variáveis faz com que o intercepto da regressão seja diferente para cada uma destas unidade e capte as heterogeneidades existentes entre elas. O estimador de mínimos quadrados ordinários (OLS) será um estimador consistente e eficiente do modelo e é chamado de LSDV. A especificação do modelo para agricultura familiar fica portanto em (4) lw = x β + s γ + pronaf δ + canal µ + year λ + region α + ε t i t i (3) i i

8 7 O principal objetivo da estimação dos efeos fixos é controlar as características que são específicas dos indivíduos, mas que não variam durante o tempo da série, além de elementos que são capturados através de outras variáveis independentes, isto é, o procedimento dos efeos fixos reduzi o viés de variáveis omidas. Os interceptos α i variam somente de indivíduo para indivíduo, consegue capturar todas as diferentes características entre indivíduos ao longo do tempo. Adme-se que existem vários fatores não observáveis que influenciam os ganhos eou perdas dos indivíduos, tais como: inteligência, motivação, dedicação que são difíceis de medir e não existem substutos próximos. Uma maneira de decidir se usa o modelo de efeos fixos ou modelo de efeos aleatórios é empregar o teste de Hausman. Hipótese nula: [E(α i x ) = 0: não são correlacionados]. Isto é α 1 = α 2 = α 3.. = α n Hipótese alternativa: [E(α i x ) 0: são correlacionados]. Ou seja α 1 α 2 α 3.. α n Foi rejeada a hipótese nula, de que o modelo de efeos aleatórios é apropriado para estimar a renda dos agricultores, isto é, o estimador de efeo fixo mostrou-se mais apropriado para medição da influência da educação, do crédo e do canal de venda no fortalecimento da renda do agricultor. Finalmente, pode-se dizer que através da equação (4) é possível controlar os agricultores das diversas regiões, por heterogeneidade não observada(α i ) e por efeos específicos de tempo (λ t ), pode ser estimada seus efeos sobre a renda dos agricultores familiares usando o modelo de efeo fixo. Tais fatores são esperados serem fixos para os indivíduos durante certo intervalo de tempo. 4. ESTRUTURAÇÃO DOS DADOS PARA ESTIMAÇÃO Os dados usados para análise empírica do modelo foram extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios PNADs de 1992 a A área rural da região norte ainda não é abrangida pela pesquisa por isso a região foi excluída da amostra utilizada neste estudo. As Pnad(s) investigam diversas características socioeconômicas da população brasileira, tais como: rendimentos das famílias, educação, atividade, idade do empreendedor e outros temas. Os dados foram empilhados na forma de dados de painel(pseudo panel data). Segundo Wooldridge (2000, p426), Panel data sets are very useful for policy analysis and, in particular, program evaluation. Portanto, os dados utilizados no trabalho caracterizam-se como uma agregação de microdados. Foram encontrados cerca de indivíduos ocupados na agricultura. A subamostra correspondente à agricultura familiar, empreendimentos agrícolas com até dois empregados permanentes e área menor que 2 ha, ficou com observações, distribuídos nas diversas regiões conforme tabela 1. Nesse segmento, predominam os empreendimentos geridos por pessoas do sexo masculino e apresentaram a peculiaridade de ter todos o elementos com idade acima de 11 anos, idade máxima de 97 anos e média de 46 anos. Tabela 1 Distribuição dos agricultores nas regiões Região n Freq. Percent Acumulado Centro % 5.2% Nordeste % 63.5% Norte (*) % 63.5% Sudeste % 78.8% Sul % 100.0% Total Fonte: PNAD 1992 a 2002 Stata - StatisticsData Analysis 7.0 (*) Excluída

9 8 Foi considerado o rendimento em dinheiro e em mercadoria, a renda média encontrada ficou em R$ 234 em 2002, em 1997 suava-se em R$ 246 e R$ 329 em Foi utilizado, para cálculo do salário real, o IPC-A base A base de dados da PNAD não fornece diretamente informações sobre a importância e necessidade de crédo dos indivíduos, relacionamento com bancos, liquidez ou custo de produção de seus empreendimentos, dentre outras características familiares sugeridas na leratura como indicadores da demanda por crédo ou de condições de acesso ao crédo dos agricultores. Para superar as limações decorrentes da ausência de informações, adotou-se a técnica de estimador de efeo fixo para minimizar o possível viés de variáveis omidas e de variáveis imutáveis no decorrer do período que mantivessem certa importância na decisão do indivíduo em utilizar ou não as facilidades de acesso ao crédo disponibilizadas pelo governo. Os dados constantes da amostra utilizada neste trabalho referem-se às características de agricultores familiares. Os principais aspectos da amostra foram resumidos na tabela 2 e ma característica dessa atividade é que muos indivíduos trabalham por conta própria obtendo renda através da venda da sua produção. Outros produzem simplesmente para subsistência. Além disso, muos desses indivíduos que trabalham por conta própria escolhem não ingressarem no mercado de trabalho. Tabela 2 Estatística descriva da amostra Variable Mean Std. Dev Min Max wreal_ ,124.5 educ nfam empgd empperm idtrab nh_mes land - m 2 52, , ,999.0 Fonte: PNAD 1992 a Stata - StatisticsData Analysis 7.0 O perfil educacional dos agricultores familiares é de predominância de indivíduos com menos de oo anos de escola, equivalentes ao primeiro grau completo, conforme tabela 3, cerca de 95% dos entrevistados enquadram-se neste grupo. Observa-se inexpressiva participação de pessoas com níveis superiores de educação e 78% dos indivíduos com menos de 4 anos de estudo, ou seja, apenas com ensino primário e alta concentração de pessoas com menos de um ano de escolaridade (44%). Tabela 3 Escolaridade dos agricultores

10 9 Anos de estudo Freqüência % % acumulado 1 19, , , , , , , Total 43, Fonte: PNAD 1992 a 2002, Stata - StatisticsData Analysis 7.0 Como apontado no trabalho coordenado por Guanziroli(1997), a agricultura familiar pode ser definida a partir de três características centrais: a) a gestão da unidade produtiva e dos investimentos nela realizados é fea por indivíduos que mantêm entre si laços de sangue ou de casamento; b) a maior parte do trabalho é igualmente fornecida pelos membros da família; c) a propriedade dos meios de produção (embora nem sempre da terra) pertence à família e é em seu interior que se realiza sua transmissão em caso de falecimento ou de aposentadoria dos responsáveis pela unidade produtiva. Neste trabalho adme-se a utilização de até dois empregados permanentes. 5. RESULTADOS DA ESTIMAÇÃO Para estimação adequada da influência do crédo na formação da renda da agricultura familiar foram estimados os coeficientes através do modelo de regressão de efeos fixos. Considere a suação na qual observa-se um coorte das N (quatro) regiões, observadas em T momentos diferentes, de 1992 a 2002, para medir, especialmente, os efeos do crédo, da educação e do canal de venda da produção sobre a renda do segmento. A vantagem desse modelo é possibilar a observação do comportamento das variáveis explicativas levando-se em conta a variância de variáveis que mantêm-se constantes ao longo do período (como sexo, raça, religião dentre outras) e outras variáveis não observáveis que podem influenciar a relação entre a renda e as variáveis explicativas. Na tabela 4, estimou-se, por mínimos quadrados ordinários (OLS), a equação rendimento mensal do agricultor familiar, ignorando ambos o viés de seleção e a questão da endogeneidade da educação e do crédo. A equação é da forma convencional pois inclui somente os regressores usuais, como educação, experiência, sexo, canal de distribuição e atividade rural. Estimou-se o modelo (4), com diferentes métodos para escolha do crérios de efeo fixo ou efeo aleatório, sendo que os resultados de efeos fixos foram estimados por Mínimos Quadrados Variável-Dummy LSDV. O teste de Hausmam rejeou a hipótese nula de que o

11 10 efeos fixo e as variáveis explicativas não são correlacionadas. Por isso, o modelo de efeo fixo foi escolhido, por ser considerado um estimador mais eficiente que o efeo aleatório (que negligencia a correlação que pode existir entre α i e x, os resultados comparativos das diversas estimativas constam da tabela 2. Tabela 4 Resultados estimados para as regiões no período de 1992 a 2002, comparativo efeo fixo OLS Fixed-effects (whin) regression Randomeffect OLS lnw _ibge Coef. P> t Coef. P> z Coef. P> t educ educ_sq nfam empgd empperm idtrab rpatr rural vem presa vcoop vintermd vc direta voutros consumo nh_mes land - m pronafd _cons sigma_u sigma_e rho F(17,43861) Wald chi2(17) F( 17, 43864) Prob > F Prob > chi Prob > F Number of obs: R-squared Fonte: PNAD 1992 a 2002, resultados obtidos através do STATA - StatisticsData Analysis 7.0 O coeficiente de educação indica retorno de 6% por ano de educação, que é uma medida abaixo da encontrada em estudos sobre retorno do setor rural para o Brasil. Os resultados obtidos para as demais variáveis explicativas estão de acordo com os usualmente encontrados na leratura. Homens ganham mais que as mulheres, salários do setor rural são menores que o do setor urbano e a experiência tem impacto posivo decrescente sobre a renda. As regiões mais ricas remuneram melhor o investimento em educação. A existência de endogeneidade na educação foi avaliada em diversos estudos Griliches(1977), Garen (1984), Loureiro e Carneiro(2002), Sachsida, Loureiro e Mendonça(2002), o que viesa o retorno calculado reflexo dos aspectos que indiretamente influenciam o rendimento. A questão da endogeneidade do crédo foi abordada nos trabalhos de Kandker e Faruqee (2001). Na tabela 3, foram estimados os parâmetros da equação de renda do agricultor familiar através do estimador de efeos fixos com o propóso de explicar os efeos de variáveis que permanecem constantes ao longo do período e outras nãos observadas que estejam influenciando a relação entre a renda e o conjunto de variáveis de interesse, tais como: educação, crédo e canal de venda.

12 O modelo de efeo fixo assume que a influência de perturbações refletem o comportamento de variáveis fixas que foram estimadas antes ou durante o primeiro ponto de observação. Entretanto, a utilização o uso de variáveis fixas pode não representar todos os aspectos do erro pois existe a possibilidade de que dinâmica do fator tempo esteja também concorrendo simultaneamente para a distorção dos resultados. Desse modo, o modelo de efeo fixo foi estendido para também captar o observado variância da dinâmica do fator tempo. O modelo, portanto, controla todos os efeos fixos (observáveis e não observáveis) e os efeos da variância da dinâmica do fator tempo. Em que pese algumas diferenças regionais, os coeficientes obtidos confirmam os resultados esperados. O tamanho da terra, a idade que começou a trabalhar e o recebimento de renda de patrimônio afetam posivamente o processo de acumulação de capal humano (escolaridade) do indivíduo. De maneira inversa age o fato do indivíduo pertencer a uma família numerosa. Na tabela 4, são mostrados os resultados da estimação do rendimento dos trabalhadores da agricultura familiar, com a utilização do estimador de efeo fixo, conforme equação de rendimento (4). 11

13 12 Tabela 5 Resultados para as regiões no período de 1992 a 2002 Regressão linear por OLS lnw_ibge Coef. Std. Err. t P> t educ educ_sq nfam empgd empperm idtrab rpatr rural vempresa vcoop vintermd vcdireta voutros consumo nh_mes land pronafd region region region region year year year year year year F( 27, 43855) R-squared Prob > F Adj R-squared Number of obs: F onte: P NA D 1992 a 2002, resultados obtidos através do STA TA - StatisticsData A nalysis 7.0 Observa-se que a educação continua a afetar posivamente a renda do agricultor (6,4%). Embora esperado teoricamente, de certa maneira essa constatação é surpreendente, contrariando a crença popular de que o grau de escolaridade no campo não seja relevante. De fato, o resultado mostrada na tabela 4, evidencia que o conjunto de variáveis de interesse apresenta resultados consistentes estatisticamente, porém, o resultado da influência do crédo foi divergente dos encontrados na leratura usada como referencial. Pode-se questionar a razão desse comportamento pela falta de informações no modelo a respeo do mercado de crédo e das condições econômico-financeira do agricultor, o que nos leva a sugestão de ampliação desse modelo em trabalhos futuros com a inclusão de informações sobre a demanda de crédo e condições desse mercado para análise de sua influência na formação da renda da agricultura familiar. Por outro lado, observa-se com mua clareza nos resultados a importância da escolha do canal de distribuição como fator de agregação de valor à produção do agricultor. A negociação através de empresas e cooperativas e apresentaram-se como as melhores formas de relacionamento com o mercado consumidor. O consumo de parte da produção obviamente reduz a renda disponível e o tamanho da terra possui pouca influência na composição da renda total, indicando que o produtividade deve ser um aspecto importante para a atividade, o que é coerente com o recente processo de modernização e de mecanização da agricultura brasileira. E o governo

14 13 através de seus instutos de pesquisa e apoio tem procurado disponibilizar tecnologias acessíveis adequadas para a agricultura familiar. A renda do agricultor depende da região onde está localizado seu empreendimento. As regiões centro-oeste (region1) e sudeste (region4) é onde são obtidos os melhores resultados iniciais, no nordeste (region2) a pior suação inicial. Observa-se ainda o ano de 1999 como o melhor ano para a atividade, a tendência temporal vinha melhorando até esse ano, porém em 2001 ocorre uma reversão da tendência, que voltou a ser um fator negativo para a formação da renda do agricultor. Porém em 2002 o crédo volta a confirmar seu efeo posivo sobre a renda, coerente com os resultados esperados. Finalmente, pode-se dizer que os resultados alcançados por este trabalho permem endossar as conclusões de Sial e Carter (1996), em seu estudo sobre o impacto do crédo na agricultura do Paquistão. Para aqueles autores, por causa da ineficiência do mercado de crédo agrícola, uma política de crédo que procura aumentar o nível de acesso ao crédo de pequenos agricultores parecem ter racionalidade econômica, porém os resultados obtidos não permem responder cabalmente a questão fundamental: Uma política de crédo destinada a favorecer o pequeno produtor é uma boa política? Uma das dificuldades para responder a essa pergunta advém da limação e qualidade dos dados disponíveis na PNAD, que não possibilam a separação do resultado decorrente do acesso ao crédo e também a proporção do resultado que decorre de outras características que sistematicamente diferem entre tomadores e não tomadores de empréstimos. Assim, uma boa sugestão para trabalhos futuros e incluir no modelo variáveis que captem tais efeos e características, notadamente através de pesquisa de campo. CONCLUSÃO O esforço do governo e de toda a sociedade para ampliar as oportunidades de acesso da agricultura familiar ao crédo ainda não produziu resultados visíveis na formação da renda do segmento. Os resultados não permem confirmar a hipótese (1) de que a existência de política específica aumentem a produção e, conseqüentemente, a renda do agricultor familiar. Mesmo em regiões onde a cobertura de crédo foi ampla, como a região sul, o efeo do crédo é negativo ou residual, as causas dessa baixa influência deve ser investigada pois a ênfase do crédo na fortalecimento da agricultura é um dos componentes importantes dessa política de governo. E, conforme, Khandker e Faruqee (2001), por tratar-se de uma política pública a relação custo-benefício do subsídio deve ser avaliado constantemente, para justificar a sua existência. A hipótese (2) de que o valor da produção é afetado pela escolha do canal de comercialização foi confirmada e os resultados apontam que o negociação através de empresas e cooperativas agregam maior valor. Esse comportamento é particularmente importante porque indica a importância da existência de crédo para a comercialização, como uma alternativa para melhorar a renda do agricultor familiar que de certo modo produz mas usualmente possui baixo poder de articulação com o mercado. Existem suficientes evidências para validar a hipótese (3) de que a escolaridade afeta posivamente a renda dos agricultores familiares. Os resultados obtidos confirmam que a escolaridade do trabalhador, sua idade e experiência são fatores relevantes na formação de sua renda. Cada ano adicional de educação incrementa em média 6% a renda do trabalhador na atividade. Verificou-se que os retornos podem ser diferenciados dependendo da região. Os maiores retornos foram é alcançados nas regiões centro-oeste, sul e sudeste; os menores no norte e nordeste. Também a hipótese (4) que as características familiares de riqueza estariam correlacionadas com o nível de acumulação de capal humano (escolaridade) também foi

15 confirmada, esse resultado é a principal contribuição desse estudo, ao apresentar alternativas de instrumentos disponíveis na PNAD. O propóso desse estudo foi fornecer evidências econométricas do impacto da política de fortalecimento da agricultura familiar, através da escolha de aspectos considerados relevantes como acesso ao crédo, facilidade de comercialização e educação que contribuem para melhoria da renda e, portanto, do bem estar dos diversos produtores distribuídos nas diversas regiões do Brasil de 1992 a Empréstimos normalmente são utilizados para investimentos e custeio da produção. Os dados do pronaf, principal linha de crédo voltada para o segmento, destina recursos principalmente aos produtores para custeio e investimento e atividades não agropecuárias desenvolvidas na propriedade como artesanato, turismo rural tais atividades consomem a maior parcela dos recursos. Esses empréstimos para produção também são usados para geração de renda, que pode ser desviada para o consumo, gerando efeo indireto sobre o consumo, que não é percebido quando se toma a renda como medida do impacto do crédo. Por isso, antes da análise definiva do impacto desses variáveis na formação da renda algumas questões relacionadas precisam ser analisadas. Primeiro, uma questão que pode ser levantada após a caracterização da amostra da agricultura familiar é se também a medida de renda, também não apresenta problema de mensuração. Os dados fornecem evidências de que parcela da produção é consumida pelo próprio produtor (cerca de 90% declaram isso) e esse aspecto não vem sendo explorado adequadamente nos estudos de retorno da agricultura. Essa distorção pode ser uma das possíveis explicações para a discrepância observada entre as remunerações dos setores urbano e rural, especialmente, em regiões onde predominam atividades de agricultura tradicional. Segundo, os produtores mais pobres freqüentemente obtêm pequenos retornos na suas atividades devido à sua incapacidade de adquirem insumos tais como adubos, fertilizantes e sementes selecionadas, por sua limada capacidade de acesso ao mercado de crédo. Algumas vezes esses produtores também são forçados a venderem toda a sua produção em condições desfavoráveis por pressões de dívidas e necessidades de consumo. Evidências apontadas neste estudo indica que os efeos posivos do crédo fossem mais visíveis se a ênfase da política de concessão de crédo da política de fortalecimento do pequeno produtor fosse mais direcionada no financiamento das atividades de comercialização, beneficiamento ou industrialização pois permiriam que os produtores colocassem no mercado produtos de maior valor agregado e com maior poder de articulação. Pode-se, portanto, sugerir que a construção de alternativas que conferem e mantém, de forma sustentável, a eficiência e competividade da agricultura familiar deve incluir recursos que apoiem e desenvolvam a capacidade de comercialização e logística do segmento, bem como permir um aprendizado contínuo para incorporar novas tecnologias para atender ao mercado. 14

16 15 REFERÊNCIAS BECKER, Gary. Investiment in human capal: a theoretical analysis. Journal of Polical Economy, 70, p-9-49, FUNDAÇÃO DE ECONOMIA DA CAMPINAS. Estudos de caso em campo para avaliação dos impactos do PRONAF. Convênio PCTIICA-PRONAF e Fundação de Economia de Campinas FECAMP. Campinas, outubro Disponível em: Acesso em: 26 nov FEIJÓ, Ricardo L.C. T. Avaliação preliminar do impacto do PRONAF na produtividade da agricultura familiar. FÓRUM BANCO DO NORDESTE DE DESENVOLVIMENTO VIII Encontro Regional de Economia Nordeste: Desafios da Transformação. Fortaleza (CE), 17 e 18 de julho de GASQUES, José G.; BASTOS, Eliana T. Crescimento da Agricultura. IPEA Nota Técnica Boletim de Conjuntura 60, Brasília, março GASQUES, José G., SPOLADOR, Humberto F. S. Taxa de juros e políticas de apoio interno à agricultura. IPEA Texto para Discussão 952, Brasília, GAREN, John. The returns to schooling: a selectivy bias approach wh a continuous choice variable. Econometrica, Vol. 52. no. 5 p , September, GRILICHES, Ziv. Estimating the return to schooling: some econometrics problems. Econometrica, Vol. 45. p. 1-22, January, GUANZIROLI, C. (coord.). Reforma e Perfil da Agricultura Familiar no Brasil. Projeto INCRAFAO. Brasília, KHANDKER, Shahidur R., FARUQEE, Rashidur R.. The impact of farm cred in Pakistan. Working Papers Agriculture, Land, Commody, Prices, Markets n World Bank, LOUREIRO, Paulo R. A., CARNEIRO, Francisco G. Discriminação no mercado de trabalho: uma análise dos setores rural e urbano no Brasil. Economia Aplicada Brazilian Journal os Applied Economics, vol. 5 n. 3, MINCER, Jacob. Progress in human capal analysis of the distribution of earnings. NBER Working Paper Series 53, August MINISTÉRIO DO DESENVOLVIMENTO AGRÁRIO. Balanço da Reforma Agrária e da Agricultura Familiar acesso em SIAL, Maqbool H.. CARTER, Michael R.. Financial market efficiency in an agrarian economy: microenometric analysis of the Pakistani Punjab. Journal of Development Studies, v. 32, n. 5, jun., p , SACHSIDA, A., LOUREIRO, Paulo R. A., MENDONÇA, Mário Jorge C. Os retornos para a escolaridade: uma abordagem do viés de seletividade com escolha de variável contínua para o Brasil. XXIV Encontro Brasileiro de Econometria SBE. Nova Friburgo, RJ, Dezembro 2002.

17 16 WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory Econometrics: a modern approach. South-Western College Publishing, USA, APÊNDICE 1 Modelo econométrico e discriminação das variáveis Na equação lw = x β + s γ + pronaf δ + canal µ + year λ + region α + ε t t i i i as variáveis são: Lw = logarmo neperiano da renda do indivíduo por mês de trabalho. Foi considerada tanto a renda em dinheiro como a recebida em mercadoria. O deflator utilizado foi o sugerido pelo IBGE para dados da PNAD, chamado INPCpnad educ = número de anos de estudo educ 2 = número de anos de estudo ao quadrado. O número de anos de escolaridade aumenta a oportunidade do indivíduo obter renda, seja através de emprego ou de empreendimento próprio. empd = quantidade de empregados permanentes empperm = 1 - dummy que identifica se o empregador tinha pelo menos um empregado permanente ( 1=sim ou 0=não) rural = 1 - dummy que qualifica os agricultores que residem fora de qualquer centro urbano. centro-oeste = 1 - dummy que designa a região do empreendimento agrícola region1 nordeste = 1 - dummy que designa a região do empreendimento agrícola region2 norte = 1 - dummy que designa a região do empreendimento agrícola region3 sudeste = 1 - dummy que designa a região do empreendimento agrícola region4 sul = 1 - dummy que designa a região do empreendimento agrícola region5 terra = 1 dummy indica a propriedade ou não da terra - utilizada como proxy 1 da riqueza da família. nfam = 1 número de integrantes da família - utilizada como proxy 2 da riqueza da família. As famílias mais numerosas tendem a disporem de menores recursos para educação. rpatrd = dummy indica o recebimento ou não de rendimento não oriundo de trabalho, tais como: aluguel, juros, dividendos e outros - utilizada como proxy 3 da riqueza da família. idtrab = 1 idade de ingresso no mercado de trabalho - utilizada como proxy 4 da riqueza da família. A idéia é que os descendentes de famílias mais ricas tenham possibilidade de investirem mais tempo em educação antes de começar a trabalhar. vempresa = 1 - dummy que identifica se foi uma empresa quem comprou o total ou a maior parte da produção principal que vendeu. vcoop = 1 - dummy que identifica se foi uma cooperativa quem comprou o total ou a maior parte da produção principal que vendeu. vgoverno = 1 - dummy que identifica se foi o governo quem comprou o total ou a maior parte da produção principal que vendeu. vintermd = 1 - dummy que identifica se foi um intermediário particular quem comprou o total ou a maior parte da produção principal que vendeu. voutros = 1 - dummy que identifica se a produção foi um consumidor não especificado quem comprou o total ou a maior parte da produção principal que vendeu. consumo = 1 - dummy que identifica se algum tipo de produção foi consumido como alimentação pelas pessoas da família. nh_mês = número de horas trabalhadas semanais convertidas para horas por mês (30dias7dias da semana=4.2857, portanto nh = v9058*4.2857). land = quantidade total da área do empreendimento em m 2. pronafd = 1 - dummy que identifica o período de consolidação dos faciladores de acesso ao crédo dos agricultores familiares, tais como linhas de crédo específico, fortalecimento dos bancos oficiais de crédo, maior volume de distribuição de terras, maior volume de recursos para assistência técnica dentre outras. Esse período foi fixado em 1997, assim essa variável assume valor zero de 92 a 96 e um de 1997 a 2002.