EFICIÊNCIA NA PRODUÇÃO AGRÍCOLA DO VALE DO SÃO FRANCISCO: ESTIMATIVA DE ESCORES E SEUS DETERMINANTES

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1 1 EFICIÊNCIA NA PRODUÇÃO AGRÍCOLA DO VALE DO SÃO FRANCISCO: ESTIMATIVA DE ESCORES E SEUS DETERMINANTES ÁREA TEMÁTICA: Polítcas Públcas AUTORES: 1. Emanoel de Souza Barros >> PPGECON/UFPE 2. Leonardo Ferraz Xaver >> PIMES/UFPE 3. Henrque Veras de Pava Fonseca >> PIMES/UFPE 4. Eco de Faras Costa >> PIMES/UFPE RESUMO: O presente artgo vsa analsar os dferencas de efcênca técnca entre os produtores do Vale do São Francsco e dentfcar os fatores que explcam as varações nesses escores. Para tanto, foram estmados os escores de efcênca através do método DEA com retorno varável de escala (DEA- V). Após a estmação dos escores de efcênca, fo calculado um modelo Tobt consderando esses resultados como varável dependente. Verfcou-se que característcas como porte do produtor e experênca do mesmo, além de tecnologa e acesso a assstênca técnca tendem a elevar os níves de efcênca, enquanto dade e dversfcação produtva devem reduzr tas escores. Palavras-chave: Agrcultura Efcênca DEA-V Tobt. ABSTRACT: Ths paper ams to analyze the dfferences n techncal effcency between these producers and to dentfy factors that explan the varatons n these scores. For ths, estmated the effcency scores by DEA under varable returns to scale (DEA-V). After estmatng the effcency scores, a Tobt model was constructed consderng these results as the dependent varable. As a result, t was found that characterstcs such as sze and experence of the producer, technology and access to techncal assstance of that tend to rase levels of effcency, whle age and productve dversfcaton should reduce these scores. Key words: Agrculture Effcency DEA-V Tobt.

2 2 EFICIÊNCIA NA PRODUÇÃO AGRÍCOLA DO VALE DO SÃO FRANCISCO: ESTIMATIVA DE ESCORES E SEUS DETERMINANTES 1. INTRODUÇÃO A frutcultura rrgada explorada no sem-árdo nordestno, especalmente no Vale do São Francsco, tem sdo exemplo de alternatva extosa quanto aos benefícos gerados sobre a economa regonal. A atvdade consttu mportante nstrumento de geração de renda e emprego, traduzndose em relevante fonte geradora de dnamsmo socal e econômco. O Polo Petrolna-Juazero, em vrtude dos mpactos gerados pelos nvestmentos em rrgação realzados ao longo de décadas, tem se destacado no contexto da frutcultura naconal através de uma crescente partcpação na produção e exportação de produtos, com um leque consderável de opções de frutas e hortalças. A atvdade agrícola na regão, até o níco da década de 1970, baseava-se predomnantemente em culturas de cclos curtos e de sequero, cujas produtvdades eram bastante ncpentes e de baxo valor agregado. Com o objetvo de aumentar a renda da regão, gerando novos empregos e, consequentemente, melhorando as condções de vda da população rural do Nordeste braslero, o Governo Federal, através de nvestmentos realzados pela Companha de Desenvolvmento do Vale do São Francsco (CODEVASF) em grandes projetos de rrgação, modfcou por completo as característcas da agrcultura na regão. Segundo Lma e Mranda (2001), a área de exploração na regão aumentou cerca de 286% entre os anos 1970 e 1990, com a mplantação dos projetos de rrgação. Atvdades com maor valor agregado, as quas requerem a utlzação de nsumos modernos e maor capactação da mão-de-obra para a adoção de prátcas de rrgação adequadas e raconas no processo produtvo, passaram a ser desenvolvdas vsando atender à demanda dos grandes centros urbanos e também à demanda nternaconal. Os produtos que obtveram maor destaque neste cenáro, prncpalmente após a década de 1990, foram uva e manga, cujas qualdades são reconhecdas mundalmente. De acordo com dados da CODEVASF (Brasl, 2012), o Polo Petrolna-Juazero possu cerca de 120 ml hectares destnados à atvdade agrícola. A produção de frutas destaca-se como a predomnante dentre as culturas na regão. Uva e manga são as explorações mas mportantes, com cerca de 65% do valor total da produção agrícola local, segundo dados da nsttução. Anda de acordo com a nsttução, cerca de um mlhão de toneladas de frutas são produzdas por ano na regão, destnadas bascamente ao mercado nterno, mas especfcamente à regão centro-sul do país. Entretanto, aproxmadamente 30% da produção local destnam-se ao mercado externo, representando quase metade do total das exportações brasleras de frutas. Os produtores da regão possuem, atualmente, nível tecnológco capaz de competr naconal e nternaconalmente, garantndo maor valor agregado ao processo produtvo. Neste contexto, a presente pesqusa busca nvestgar o nível de efcênca técnca assocado aos produtores da regão, com o objetvo de ndcar se os mesmos têm se caracterzado como efcentes na utlzação do nível tecnológco vgente na regão e explcar possíves veses de nefcênca, ou seja, se estes estão lgados a fatores socoeconômcos dos própros produtores. O objetvo prncpal deste artgo é, portanto, estmar os níves de efcênca relatva dos produtores nserdos no Polo Petrolna-Juazero, através do método DEA com retorno varável de escala. Por seu turno, pretende-se avalar os resultados de um modelo Tobt utlzando os escores de efcênca como varável dependente e, como varáves explanatóras, fatores como porte do produtor, tecnologa, educação, experênca, dade, dversfcação produtva, assstênca técnca, trenamento, assocação e pesqusa. A nvestgação tem por base as nformações de levantamento prmáro realzado na regão no período de outubro a novembro de Vsto que referda pesqusa descreve dados referentes ao ano agrícola de 2008/2009, objetva-se avalar, complementarmente, os mpactos da crse econômca mundal deflagrada em meados de 2008 sobre os produtores da

3 regão, o que pode ser alcançado ncorporando-se essa nformação ao conjunto de varáves explanatóras descrtas anterormente. Com vstas a um dreconamento objetvo aos resultados e conclusões do artgo, o mesmo fo organzado em ses seções, nclundo a presente ntrodução. Na seção Referencal Teórco, são apresentados exemplos de estudos na lteratura relaconada à dentfcação de determnantes da efcênca, nclusve com respeto específco ao caso da efcênca na produção agrícola. Na Seção 3, Metodologa, apresentam-se as descrções sumáras do método DEA e do modelo Tobt, enquanto que na seção Estudo de caso são descrtos aspectos relaconados à base de dados utlzada e às varáves consderadas nos modelos empírcos (DEA e Tobt). A seção Resultados, por sua vez, é dvdda em três tópcos, o prmero relaconado às estmatvas de escores de efcênca dos produtores da amostra; o segundo com a análse descrtva dos resultados de efcênca frente às característcas dos produtores ctadas anterormente; e o últmo apresentando a análse do modelo Tobt estmado. Por fm, consderações fnas são expostas na seção Conclusões REFERENCIAL TEÓRICO Para a avalação dos determnantes dos níves de efcênca, dversos estudos têm utlzado como nstrumento os escores resultantes da aplcação do método DEA em conjunto com modelos de regressão Tobt. Outros métodos também são observados na lteratura para a dentfcação dos determnantes da efcênca produtva. Em geral, os métodos alternatvos mas utlzados são o de Produtvdade Total dos Fatores (PTF) e estmações de alguma função de produção parametrzada 1. Tas estmações requerem, a pror, índces de preços multlateras 2 para nputs e outputs. A falta de meddas adequadas, nesse sentdo, dfculta a operaconalzação de referdas estmações. O método DEA, por sua vez, não possu tal restrção, de forma a facltar a análse da medda de efcênca produtva. Em város trabalhos sobre efcênca produtva, a abordagem mas comum, conhecda como aplcação DEA em dos estágos, trata da mensuração da efcênca relatva no prmero estágo, enquanto que, no segundo estágo, os escores de efcênca técnca são explcados por varáves relevantes, as quas não são dretamente ncluídas na análse DEA. O modelo Tobt (Tobn, 1958) é sugerdo como modelo estatístco multvarado aproprado para a estmação do segundo estágo ao consderar as característcas da dstrbução das meddas de efcênca (Grosskopf, 1996). Por exemplo, Luoma et all (1996) conduzram ambas as análses (DEA / Regressão Tobt) em aplcações para o setor de saúde, a fm de estmar a nefcênca e seus determnantes. Em análse sobre o mesmo campo, Chlngeran (1995) estudou a efcênca e o desempenho médco, conclundo que uma expressva quantdade de dnhero podera ser poupada caso todos os médcos efetuassem suas prátcas de forma tão efcente quanto o mas competente médco da amostra. Como exemplos de outros estudos que utlzaram a metodologa DEA/Tobt, deve ser referencado o trabalho realzado por Bjurek et all (1992), o qual nvestgou a efcênca de creches públcas na Suéca e estmou os determnantes da nefcênca destas, utlzando dados de aproxmadamente 200 creches. Dentre outros, Oum e Yue (1994) procuraram determnar a efcênca produtva do sstema ferrováro em dezenove países da OCDE. Krjavenen e Lokkanen (1998), por sua vez, utlzam a metodologa DEA assocada à regressão Tobt a fm de estudar a dferença de efcênca entre escolas secundáras na Fnlânda. Marnho (2003) também se utlzou 1 Em tas estudos é comum a utlzação de funções de produção neoclásscas para estmar a efcênca produtva, como os trabalhos desenvolvdos por Caves, Chrstensen e Swanson (1981), Gllen, Oum e Tretheway (1990), Oum, Tretheway e Zhang (1991), dentre outros. 2 Índces de preços multlateras são aqueles cujo nível de preço pode ser comparado não apenas através do tempo dentro de uma determnada frma, como também entre as frmas. A construção de tas índces pode ser uma tarefa bastante dfícl, ou até mesmo mpossível, devdo à falta de dados adequados para a sua mensuração. Para detalhes acerca da construção de índces multlatera, ver Caves, Chrstensen e Dewert (1982).

4 da metodologa para estmar a efcênca da prestação de servços de saúde em muncípos do estado do Ro de Janero, utlzando como nputs varáves como valor médo de nternações, total de letos contratados per capta e capacdade ambulatoral nstalada; e como outputs o total de nternações em hosptas e procedmentos ambulatoras per capta. Scheraga (2004), utlzando uma amostra de 38 empresas aéreas, dervaram escores de efcênca para empresas aéreas em nível ndvdual, encontrando resultados semelhantes aos obtdos pela lteratura tradconal acerca do tema. Turner et all (2004) verfcaram os possíves determnantes da efcênca de termnas de contêneres nos Estados Undos para os anos de 1984 a Por sua vez, em trabalho recente, Wanke e Affonso (2011) utlzaram-se da abordagem DEA/Tobt para estmar a efcênca dos operadores logístcos brasleros e conclur que processos de coordenação têm papel fundamental no desempenho daqueles. Especfcamente sobre a avalação dos determnantes da efcênca de produtores agrícolas, Krasachat (2004) estmou a efcênca técnca do cultvo de arroz na Talânda, utlzando-se da abordagem DEA para modelar de forma não-paramétrca a efcênca das fazendas em questão e, em seguda, utlzando o modelo Tobt para explcar a probabldade de mudanças na nefcênca devdo a fatores específcos relaconados ao processo produtvo de arroz. Varáves como área plantada, representando o mpacto do tamanho das culturas sobre a nefcênca, bem como dummes representando o efeto da nfraestrutura de rrgação e o mpacto da localzação do cultvo (dummes para cada provínca da amostra), foram utlzadas para explcar a nefcênca técnca. Os resultados encontrados pelo autor sugerem que não exste comprovação empírca de que o tamanho da área e a técnca de rrgação utlzada exerçam nfluênca sobre a efcênca técnca. Além dsso, possíves dferenças entre as províncas (como clma, recursos naturas, etc.) nterferem de forma sgnfcatva a escala de efcênca relatva dos produtores. Vcente (2004), por sua vez, estudou a efcênca relatva das culturas agrícolas brasleras para o ano de Utlzando-se da abordagem de estmação em dos estágos através do método DEA e regressão Tobt, o autor sugere a presença de moderada nefcênca técnca e forte nefcênca alocatva por parte dos produtores brasleros. Ademas, condções de solo e clma desfavoráves, assm como o uso nadequado de técncas de rrgação, explcam os baxos níves de efcênca técnca, além do baxo nível educaconal em áreas ruras. Santos et all (2009) mensuraram a efcênca técnca de 228 talhões de café das regões Cerrado e Sul de Mnas Geras, bem como dentfcaram seus prncpas determnantes, consderando na análse culturas rrgadas e não-rrgadas. Os autores utlzam como determnantes da nefcênca técnca varáves como produtvdade da mão-de-obra, produtvdade da terra, captal e produtvdade do custo operaconal efetvo. Os resultados encontrados pelos autores sugerem a exstênca de margem para redução na utlzação dos nputs sem que haja o comprometmento do nível de produção na maora dos perímetros analsados. Além dsso, sugere que produtvdades da mão-de-obra e da terra afetam postvamente a efcênca dos talhões não-rrgados; enquanto as produtvdades do captal, da mão-de-obra e dos custos operaconas, afetam sgnfcatvamente e de forma dreta a efcênca dos talhões rrgados. Marano e Pnhero (2009) dentfcam as fontes de nefcênca técnca da agrcultura famlar no Projeto de Irrgação do Baxo Açu (RN), utlzando-se da metodologa DEA/Tobt. Para tanto, utlzaram como varáves explcatvas à nefcênca técnca a dade do produtor, grau de escolardade, tempo no lote (em anos), experênca na agrcultura (em anos), trenamento em sstemas de rrgação, assstênca técnca e nformações sobre o acesso a crédto. O estudo sugere que fatores como dade, escolardade, tempo no lote, trenamento e crédto afetam negatvamente a nefcênca técnca, enquanto que as varáves de experênca e assstênca técnca mpactam de forma postva. De acordo com os resultados obtdos, os autores sugerem a adoção de polítcas de estímulo à permanênca dos agrcultores em seus respectvos lotes, evtando a alta rotatvdade, bem como a amplação de trenamento adequado aos produtores e a maor partcpação destes no acesso ao crédto rural, a fm de aumentar a efcênca produtva na regão. Ayaz et all (2010), por sua vez, nvestgaram os determnantes da efcênca produtva do setor agrícola, como um todo, no Paqustão. Área operaconal, experênca agrícola, nível de 4

5 escolardade, acesso a crédto rural, tamanho da famíla, além do número de culturas pratcadas foram alguns dos fatores dentfcados como explcatvos do nível de efcênca dos agrcultores locas. Os resultados obtdos sugerem uma relação negatva entre a efcênca técnca e as seguntes varáves: experênca, escolardade, acesso ao crédto e número de culturas pratcadas. Por outro lado, fatores como área operaconal e tamanho da famíla relaconam-se postvamente. Koc et all (2011) analsam a efcênca técnca em culturas de mlho na regão medterrânea da Turqua. A estmação dos determnantes da efcênca, obtda pela metodologa DEA/Tobt, sugere que os fatores de nfluênca negatva são: número de pestcdas utlzados, número de processos de rrgação e nível de escolardade. Por outro lado, área plantada, dade do produtor e renda não provenente da atvdade afetam o escore de efcênca de forma postva. Observa-se que a lteratura acerca do tema não é tão recente, anda que se verfque uma ntensfcação de estudos realzados nos últmos anos. Partcularmente quanto à nvestgação de determnantes da efcênca na produção agrícola, não está claro quas fatores a afetam de forma postva ou negatva. Em certos estudos empírcos, por exemplo, o nível de escolardade é tdo como fator de elevação da efcênca, enquanto em outros essa varável se relacona nversamente. O mesmo ocorre com fatores como experênca, crédto, assstênca técnca e área produzda. Ademas, não há padrão quanto às varáves testadas emprcamente, observando-se trabalhos em que são ncluídas varáves explcatvas como renda extra-rural, tamanho da famíla, dversfcação produtva e tecnologas de produção varadas METODOLOGIA Do ponto de vsta metodológco, o enfoque do presente estudo concentra-se na estmação dos níves de efcênca e na explcação das varações desses escores. Para tanto, serão expostas, a segur, as descrções sumáras do método DEA e do modelo Tobt. O método DEA fo proposto ncalmente por Charnes et all (1978) e Färe et all (1985) como um aperfeçoamento do método proposto por Farrel (1957). A análse de fronteras de produção proposta por Farrel (1957) utlzou técncas de programação lnear para encontrar a efcênca econômca. Seu trabalho era smples e se baseava na medda de uma soquanta efcaz de modo a estabelecer uma combnação de nsumos e tecnologa capaz de gerar uma frontera máxma de produção. Nenhuma forma funconal fo utlzada. Charnes et all (1978) então desenvolveram a técnca de Análse Envoltóra de Dados (DEA), onde é possível construr fronteras de produção cujas lmtações mpostas são de uma tecnologa convexa (perfeta dvsbldade) e lvre dsponbldade de nsumos e produtos. Anos mas tarde, Färe et all (1985) mostraram que a regra de Farrel (1957) é equvalente ao cálculo das funções dstânca-nsumo de Sherpard (1970). A prncpal motvação para se utlzar o método DEA está no fato de que, para avalar a efcênca das frmas, não é necessáro supor uma forma funconal para a tecnologa. Além do mas, esse método é bastante útl quando se pretende analsar múltplos nsumos e múltplos produtos, e a varável preço não pode ser quantfcada, como nos servços prestados por unversdades, hosptas, dentre outros. A suposção fundamental do modelo DEA está no fato de que é possível construr uma frontera com segmentos lneares, uma frontera de melhor prátca, utlzando as frmas reas nos seus pontos extremos e frmas vrtuas ou compostas, cradas a partr de combnações convexas das frmas reas. As frmas efcentes stuam-se sobre frontera, enquanto aquelas não efcentes em baxo dela. O modelo DEA com rendmento varável de escala (DEA-V) fo ntroduzdo por Banker et all (1984) como uma extensão do modelo DEA-C, de Charnes et all (1978). A novdade, na época, dz respeto à ncorporação da hpótese de rendmento varável de escala à análse. Para sto, Banker et all (1984) ntroduzram a dea de que a soma dos pesos de cada produtor no processo de

6 produção ( λ j ) sera gual à undade, representada pela notação matrcal n T e j j= 1 6 λ = 1, em que e T j representa o vetor transposto dos níves de efcênca do j-ésmo produtor. Consderando que exstam n DMUs representadas por j J = { j j = 1,2,, n}, dado um T T vetor de nsumos X j = ( x1 j, x2 j,..., xmj ) > 0 e um vetor de produtos Y j = ( y1 j, y2 j,..., ysj ) > 0, o problema de maxmzação, supondo dstânca produto, será dado por: Maxθ θ,λ n T 0 ; θy0 Yλ 0 ; θ lvre ; e j j = 1 j= 1 s. a : Xλ X λ Portanto, o escore de efcênca relaconado a cada observação ( e j ), será dado pela nversa da solução do problema de maxmzação ( 1 ). θ j Por sua vez, para a dentfcação dos determnantes dos níves de efcênca, como aplcado nos estudos ctados na seção Referencal teórco, será utlzado o modelo de regressão Tobt. Vsto que os escores de efcênca produzdos no método DEA resultam em valores entre zero e um, torna-se problemátca a aplcação de Mínmos Quadrados Ordnáros para regredr tal varável dependente. Nesse sentdo, é recomendada a utlzação do modelo Tobt, o qual assume dstrbução normal truncada ou censurada, sendo empregado o método de estmação por máxma verossmlhança (Greene, 1997). Referdo modelo fo desenvolvdo por Tobn (1958), sendo chamado ncalmente de Modelo de Varáves Lmtadas Dependentes. Ademas, segundo Maddala (1983), dada a semelhança frente ao modelo Probt, popularzou-se referencar tal modelo smplesmente como Tobt. Conforme Greene (1997), o mesmo pode ser defndo como a segur, com y * representando a varável dependente a ser estmada, β como o vetor de parâmetros a serem estmados, x representando as varáves explanatóras e ε como o termo de erro da equação: y * = β ' + ε x A varável y, a qual se refere aos escores de efcênca observados (calculados através do método DEA-V), é, portanto, defnda da segunte manera: y = y * ; y* < y y = y ; y * y c c Assm, y representa o valor da censura e, conforme os propóstos da presente pesqusa, seu valor corresponde a 1. O valor esperado de y, dado o vetor de varáves explanatóras x, é encontrado através da segunte equação: E y x ) = Pr( y = 1) E( y y = 1) + Pr( y < 1) E( y y < 1) = ( c c β x ' β x = x ' β Φ + φ σ σ Nesta, σ refere-se ao desvo-padrão dos termos de erro, Φ dz respeto à função dstrbução cumulatva normal avalada em β x '/ σ, enquanto φ trata-se da função densdade normal avalada em β x '/ σ. Nesse sentdo, o efeto margnal referente às varações de x pode ser encontrado calculando a segunte dferencação: ' j

7 E ( y x ) β x = β Φ x σ Portanto, conhecdos os efetos margnas das varáves explanatóras, bem como a sgnfcânca de seus coefcentes, é possível dar apontamentos acerca dos determnantes da varação dos níves de efcênca dos produtores estudados na presente pesqusa. ' 7 4. ESTUDO DE CASO As nformações relatvas à conjuntura dos produtores no Vale do São Francsco consttuem-se de dados prmáros obtdos através de uma pesqusa de campo fnancada pelo CNPq, através do Edtal Unversal MCT/CNPq 14/2008, aplcada junto a 173 produtores do Polo Petrolna-Juazero, durante os meses de outubro e novembro do ano de A pesqusa descreve dados de corte transversal para o ano agrícola de 2008/2009, com relação aos perímetros de rrgação Senador Nlo Coelho, Mara Tereza e Bebedouro. Vale destacar que o Perímetro Nlo Coelho é o maor projeto de rrgação do Polo Petrolna- Juazero. Em 2005, segundo a CODEVASF (Brasl, 2011), este perímetro responda por 38% do total de áreas rrgadas, 27% do total de empresas ruras e 52% dos colonos que atuam nos muncípos de Petrolna e Juazero. Por sua vez, os Perímetros Bebedouro e Mara Tereza também somam mportânca para o Polo: respectvamente, 6% e 12% das áreas rrgadas, 4% e 9% do número de empresas ruras, e 8% e 16% do número de colonos. Outros perímetros mportantes podem ser destacados na regão, como Tourão, Mançoba, Curaçá e Mandacaru, todos apresentando característcas semelhantes aos perímetros vstados durante o levantamento amostral. Do total de entrevstados, 149 possuíam área rrgada nferor a 10 ha, 15 produtores rrgavam entre 10 e 100 ha, e nove rrgavam acma de 100 ha. A concentração das entrevstas em agrcultores de pequeno porte vale-se da forte partcpação destes quando se consdera o número de produtores que atuam no Polo. Nesse sentdo, enfatza-se que a amostra deve representar satsfatoramente as característcas da regão e podem sntetzar conclusões a respeto dos determnantes do nível de efcênca entre seus produtores. Para efeto da estmação das fronteras de produção, necessára à nvestgação dos escores de efcênca, fo efetuada com a agregação de todos os produtos, contemplando o total de 173 produtores especalzados prncpalmente na produção de uva, manga, goaba, acerola, banana e coco. A varável dependente tratada no método DEA (modelo empírco) refere-se ao valor da produção [VP = ƒ(a, L, K, Ins)], ou seja, à soma das recetas obtdas com todos os cultvos explorados na propredade. As varáves explcatvas, por sua vez, referem-se à área produzda (A), à mão-de-obra (L), ao captal (K) e aos nsumos (Ins). Quanto à área produzda (A), consderou-se a área plantada, em hectares, com todos os cultvos explorados na propredade. Com relação à mão-de-obra (L), foram consderadas as despesas totas realzadas pelo negóco com a contratação de trabalhadores e a estmatva de custo de oportundade da utlzação de mão-de-obra famlar. Por sua vez, para o fator captal (K), consderou-se a soma de alugués e deprecação de máqunas e equpamentos utlzados na propredade. Por fm, quanto aos nsumos (Ins), foram consderadas as despesas totas realzados pelo negóco com a aqusção de adubos, defensvos, materas de pós-produção e outros nsumos ctados espontaneamente pelo entrevstado. Todas essas questões foram levantadas dreta ou ndretamente através da pesqusa de campo 3. 3 Cabe destacar, contudo, que a nformação referente às despesas com mão-de-obra consderou uma estmatva através do número de funconáros na propredade, tomando-se como referênca o saláro mínmo do ano de 2009 (R$ 465,00) e encargos socas de 80%. Para todos os entrevstados, consderou-se anda a nclusão de um ndvíduo nos custos de mão-de-obra, como forma de produzr uma estmatva para o custo de oportundade da utlzação de mão-de-obra famlar.

8 Através dessas nformações ncas e da aplcação do método DEA-V, fo possível extrar a varável dependente tratada na estmação do modelo Tobt para dentfcação dos determnantes das varações da efcênca produtva. Assm, fo possível regredr, através do método de máxma verossmlhança, os escores de efcênca como função das seguntes varáves: porte do produtor, tecnologa, educação, experênca, dade, dversfcação produtva, assstênca técnca, trenamento, assocação e pesqusa. Adconalmente, vsto que a pesqusa descreve dados referentes ao ano agrícola de 2008/2009, ncorporou-se uma varável relaconada aos efetos da crse econômca mundal deflagrada em meados de 2008, com o ntuto de avalar os mpactos desse acontecmento sobre a nefcênca produtva. Alguns apontamentos acerca das varáves explanatóras devem ser fetos. Prmeramente, as seguntes varáves foram observadas através de perguntas dretas aos produtores: ) porte, tendo como proxy a área total da propredade; ) educação, tratada como os anos de estudo do produtor; ) experênca, tratada como os anos de experênca do produtor na propredade; v) dade, que se refere aos anos de dade do propretáro; v) assstênca técnca, dummy tratada como a satsfação dos produtores quanto à obtenção de assstênca técnca públca 4 ; v) trenamento, dummy tratada como a partcpação do propretáro e/ou de funconáros em trenamentos; v) assocação, dummy tratada como a satsfação dos produtores quanto à partcpação em assocações; v) pesqusa, dummy tratada como a satsfação dos produtores quanto à relação com nsttuções de pesqusa; e x) crse, dummy tratada como a ocorrênca de recetas abaxo do esperado no período referente à crse econômca mundal. As duas varáves restantes, tecnologa e dversfcação produtva, foram obtdas ndretamente, com suas descrções apresentadas de forma pormenorzada no Apêndce RESULTADOS A presente seção é dvdda em três partes: a prmera apresenta os resultados da estmação dos níves de efcênca dos produtores componentes da amostra; em seguda, faz-se uma análse descrtva das relações entre característcas do produtor e seus resultados de efcênca; e, por fm, são apresentados os resultados da estmação de um modelo Tobt para dentfcação dos determnantes da efcênca produtva. 5.1 Níves de efcênca estmados pelo método DEA-V Os resultados dos níves de efcênca estmados pelo método DEA-V encontram-se na Tabela 1. Foram consderados, para efeto de comparação, os cnco produtores mas efcentes e os cnco menos efcentes. Aqueles que obtveram escores gual a 1 foram excluídos dessa amostra, a fm de evtar problemas lgados a outlers. Como o método DEA-V fo estmado supondo retornos varáves de escala, os produtores podem apresentar retornos constantes, crescentes ou decrescentes de escala. Na Tabela 1, entre parênteses, encontram-se os valores que seram necessáros obter (no caso do valor da produção) e utlzar (no caso dos fatores de produção) para que os produtores se tornassem efcentes, ou seja, para que os mesmos estvessem sobre a frontera de produção. Em negrto, destacam-se as varáves que precsaram sofrer tas alterações, segundo cada produtor aqu tratado. pelo método DEA-V. Dentre os cnco produtores mas efcentes, o segundo, o tercero e o qunto apresentam retornos crescentes de escala. Nesse sentdo, o fator espaço anda é bastante preponderante para defnr a rentabldade dos mesmos. Isso é observado quando o DEA-V aponta que o fator área produzda precsa ser reduzdo em torno de 20% a 50% para esses produtores, de modo que os 4 Vsto que 93,6% dos entrevstados são assstdos, caracterzando nvarabldade amostral, preferu-se desconsderar qualquer relação nsatsfatóra ou qualquer obtenção de assstênca técnca através de consultores externos ou funconáros da propredade. Ademas, entende-se que a satsfação na relação com a assstênca técnca ndca a seleção amostral mas relevante.

9 mesmos venham a obter maor rentabldade. Na verdade, uma nterpretação para esse resultado está no fato de que, com as mesmas quantdades de fatores como mão-de-obra, captal e nsumos, eles poderam se tornar efcentes apenas aprovetando melhor o espaço dsponível para realzar a atvdade produtva. O prmero e o quarto produtores mas efcentes, por sua vez, apresentam retornos decrescentes de escala. Tal resultado pode estar assocado ao fato de os mesmos se encontrarem há mas de qunze anos no negóco, vndo a utlzar o espaço de forma ntensva. Dessa manera, os mesmos precsaram alocar os demas recursos de produção para aumentar a rentabldade e, consequentemente, elevar sua efcênca relatva. Tabela 1: Comparação dos cnco mas efcentes com os cnco menos efcentes estmados. Rankng Escore VP (R$) A (ha) L (R$) K (R$) Ins (R$) Retorno 1º 0, ,00 8, , ,26 ( ,79) (5,20) (11.991,36) (18.921,63) 6.700,00 Decresc. 2º 0, ,00 6, , ,00 (76.375,05) (4,33) (15.720,63) 2.900,00 Cresc. 3º 0, ,00 5,50 ( ,10) (4,23) , , ,62 Cresc. 4º 0, ,44 6, , ,96 (47.381,45) (3,31) (10.110,48) (11.790,16) 1.700,00 Decresc. 5º 0, ,00 4,50 (86.549,62) (3,14) , , ,00 Cresc. 169º 0, ,00 6,60 ( ,50) (4,66) , , ,95 Cresc. 170º 0, ,00 12,50 (62.905,69) (2,59) 8.487, , ,85 Cresc. 171º 0, ,00 7,00 ( ,15) (3,95) , , ,39 Cresc. 172º 0, ,79 5,60 (78.274,05) (2,88) 7.925, , ,52 Cresc. 173º 0, ,00 8,00 ( ,22) (4,43) , , ,01 Cresc. VP = valor da produção; A = área plantada; L, K e L = dspêndo com mão-de-obra, captal e nsumos, respectvamente. Fonte: elaborado pelos autores. Outro fator mportante a ser consderado é que quanto mas dstante for o nível de efcênca da undade, maor será a desvo do valor da produção do seu nível potencal. Isso pode ser observado para os cnco últmos produtores no rankng de efcênca, verfcando-se seu valor de produção potencal. Os que estão na 171ª a 173ª posção poderam aumentar em até cnco vezes seus respectvos valores de produção para estar sobre a frontera de produção. Os cnco últmos produtores no rankng de efcênca apresentaram, todos, retornos crescentes de escala. Seus baxos escores são coerentes com a dea de que os mesmos estaram anda organzando suas capacdades produtvas em termos de espaço objetvando uma melhor utlzação de suas áreas (as áreas produzdas poderam ser reduzdas e anda assm seram compatíves com seus gastos com os demas fatores de produção). A efcênca méda da amostra dos 173 produtores entrevstados fo de 48,3%. Nesse sentdo, ndca-se que a maor parte dos produtores anda não veo a assmlar a capacdade tecnológca dsponível pelo savor fare da agrcultura rrgada. Do total de produtores entrevstados, 71,10% anda apresentam retornos crescentes de escala, 20,23% apresentam retornos decrescentes de escala e 8,67% exbem retornos constantes de escala. 5.2 Análse descrtva 9

10 Para um conhecmento dos possíves fatores que nfluencaram as varações de efcênca entre os produtores avalados na amostra, faz-se aqu uma préva análse descrtva relaconando característcas do produtor ao escore de efcênca por este apresentado. Para tanto, as relações são fetas consderando estratos de efcênca, tomando como produtores efcentes aqueles com escore maor que 2/3 (31 observações); médos com escore entre 1/3 e 2/3 (80 observações); e nefcentes com escore nferor a 1/3 (62 observações). As característcas aqu analsadas referemse àquelas tratadas na seção Estudo de caso. 10

11 Fgura 1: Relação entre estratos de efcênca e característcas do produtor. Fonte: elaborado pelos autores. Incalmente, com respeto ao porte do produtor, avalado sob a ótca da área total da propredade, verfca-se que não há uma relação clara entre esta varável e a ocorrênca do produtor nos estratos de efcênca consderados. Vsto que a amostra apresenta ampla dspersão quanto à área da propredade, a Fgura 1 (prmero lnha de quadros, à esquerda) traz as medanas obtdas em cada estrato de efcênca, observando-se que, dentre os produtores nefcentes, a medana da área total stua-se em torno de 7,3; cando esse valor para 6,8 entre os produtores do estrato medano; e elevando-se para 8,0 entre os efcentes. No total da amostra, a medana da área total da propredade stua-se em 7,0 ha. Anda que se observe uma relação postva entre o porte do produtor e sua efcênca, a correlação lnear entre as varáves é consderavelmente reduzda, de apenas 8,91%. De fato, na amostra, são observados casos de produtores de maor porte, com áreas totas superores a 100 hectares, caracterzados nos estratos nefcente (quatro produtores, dos destes com áreas superores a 500 ha) e medano (quatro produtores, três destes com áreas superores a 500 ha). Quanto ao índce de tecnologa descrto no Apêndce A1, verfca-se relação postva entre esta varável e a ocorrênca do produtor nos estratos de efcênca, ou seja, produtores que utlzam técncas de produção mas avançadas tenderam a ser mas efcentes. Conforme apresentado na Fgura 1 (prmero lnha de quadros, à dreta), dentre os produtores nefcentes, a méda do índce gra em torno de 0,26; elevando-se para 0,29 entre os produtores do estrato medano; e para 0,35 entre os efcentes. No total da amostra, o índce de tecnologa apresenta méda equvalente a 0,29. Contudo, anda que se observe a relação postva entre tas varáves, a correlação lnear entre as mesmas é reduzda, de apenas 16,72%. Tal resultado parece estar relaconado àquele descrto quanto ao porte do produtor: apesar de não haver forte correlação entre o porte do mesmo e a tecnologa empregada na propredade (coefcente equvalente a 51,76%), a presença de grandes produtores nos estratos menos efcentes, mesmo utlzando técncas mas avançadas, levam a uma expressva redução da correlação lnear entre o índce de tecnologa e os escores de efcênca. Por sua vez, a relação entre os níves de efcênca e a escolardade do produtor apresenta fracas evdêncas. Conforme apresentado na Fgura 1 (segunda lnha de quadros, à esquerda), dentre os produtores nefcentes, a méda de anos de estudo equvale a 6,1; elevando-se para 7,4 entre os produtores do estrato medano; passando para 7,3 entre os efcentes. No total da amostra, a méda de anos de estudo equvale a 6,9. O coefcente de correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca mostra-se postvo; contudo, seu valor é demasado reduzdo, grando em torno de 10,5%. 11

12 A experênca do produtor também apresenta fraca relação com os níves de efcênca, vsto que, conforme apresentado na Fgura 1 (segunda lnha de quadros, à dreta), a méda de anos na propredade é de 18,6 entre os nefcentes; 16,4 entre os medanos; e 18,4 entre os efcentes. O coefcente de correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca chega a apenas 3,56%. Contudo, a relação entre a dade do produtor e os estratos de efcênca consderados parece ser mas evdente, vsto que, como apresentado na Fgura 1 (tercera lnha de quadros, à esquerda), a méda de dade dos produtores nefcentes equvale a 52,7; reduzndo para 48,3 entre os produtores do estrato medano; e para 47,8 entre os produtores efcentes. Assm, aqueles mas jovens tenderam a se caracterzar por maor efcênca produtva. No total da amostra, a méda de dade dos produtores equvale a 49,8. Contudo, o coefcente de correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca também se apresenta reduzdo, da ordem de 13,19%. Quanto ao índce de dversfcação descrto Apêndce A2, verfca-se uma fraca relação negatva entre esta varável e a ocorrênca do produtor nos estratos de efcênca, ou seja, produtores que concentram a atvdade em menos cultvos tenderam a se caracterzar por maor efcênca produtva. Conforme apresentado na Fgura 1 (tercera lnha de quadros, à dreta), dentre os produtores nefcentes, a méda do índce gra em torno de 0,32; reduzndo-se para 0,25 entre os produtores do estrato medano; e para 0,27 entre os efcentes. No total da amostra, o índce de dversfcação apresenta méda equvalente a 0,28. Ademas, a correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca chega a somente 4,84%. Quanto ao acesso à assstênca técnca, consderou-se, para a apresentação da Fgura 1 (penúltma lnha de quadros, à esquerda), a relação entre os estratos de efcênca e a satsfação dos produtores quanto à obtenção de assstênca técnca públca, desconsderando, portanto, qualquer relação nsatsfatóra ou qualquer obtenção de assstênca técnca através de consultores externos ou funconáros da propredade. Assm, verfca-se uma fraca relação negatva entre as varáves, vsto que 67,7% dos produtores caracterzados como nefcentes têm acesso satsfatóro à assstênca técnca públca; reduzndo esse percentual para 51,9% dentre os produtores medanos; passando para 56,7% dentre os efcentes. No total da amostra, 58,5% mostram-se satsfetos com a assstênca recebda. Como em outros casos analsados, a correlação entre esta varável e os escores de efcênca mostra-se reduzda, gual a 10,45%. Tal resultado pode ndcar falhas na assstênca técnca públca ofertada frente aos resultados de efcênca dos produtores assstdos. A relação entre os escores de efcênca e a partcpação dos produtores (ou funconáros da propredade) em trenamentos também traz poucas evdêncas. Conforme apresentado na Fgura 1 (penúltma lnha de quadros, à dreta), dentre os produtores nefcentes, 75,4% partcparam de trenamentos; enquanto esse percentual equvale a 72,5% entre os produtores do estrato medano; passando para 77,4% entre os efcentes. No total da amostra, 74,4% dos produtores partcparam de algum tpo de trenamento. O coefcente de correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca mostra-se postvo; contudo, seu valor é demasado reduzdo, de apenas 2,2%. De forma smlar, é fraca a relação entre a efcênca e o assocatvsmo. Para tal análse, consderou-se a satsfação dos produtores em partcpar de assocações, descartando, assm, relações nsatsfatóras. Conforme apresentado na Fgura 1 (últma lnha de quadros, à esquerda), dentre os produtores nefcentes, 37,1% partcpam de assocações de forma satsfatóra; enquanto que esse percentual é de 27,5% entre os produtores do estrato medano; passando para 32,3% entre os efcentes. Em toda a amostra, 31,8% dos produtores partcpam de assocações e sentem-se satsfetos com esta relação. O coefcente de correlação lnear frente aos escores de efcênca mostra-se negatvo, com valor equvalente a 7,8%. Com respeto à relação dos produtores com nsttuções de pesqusa, consderou-se a satsfação dos produtores em tal nteração, descartando, assm, relações nsatsfatóras. A Fgura 1 (últma lnha de quadros, à dreta) ndca, nesse sentdo, uma fraca relação entre esta varável e os estratos de efcênca, vsto que, dentre os produtores nefcentes, 49,2% têm relação satsfatóra com nsttuções de pesqusa; enquanto que esse percentual equvale a 43,4% entre os produtores do estrato medano; passando para 51,7% entre os efcentes. No total da amostra, 47,0% dos produtores demonstraram ter relação satsfatóra com nsttuções de pesqusa. Mas uma vez, o 12

13 coefcente de correlação lnear frente aos escores de efcênca mostra-se demasadamente reduzdo, gual a 0,7%. Uma últma análse fo feta com o ntuto de verfcar as mplcações da crse econômca mundal de 2008, vsto que a pesqusa fo a campo no período subsequente à mesma. Para tanto, consderou-se, sobre cada estrato de efcênca, o percentual de produtores que obtveram receta aquém do esperado no período. Dessa manera, como apresentado na Fgura 2, 73,3% dos produtores nefcentes tveram suas recetas abaxo do que esperavam; enquanto que esse percentual equvale a 62,8% entre os produtores do estrato medano; e a 37,9% entre os efcentes. No total da amostra, 62,3% dos produtores ctaram ter obtdo recetas abaxo do esperado no período da crse. O coefcente de correlação lnear entre esta varável e os escores de efcênca apresenta valor equvalente a 26,8%. Tal resultado pode ndcar que a crse mundal tera explcado parte da nefcênca dos produtores no período. 13 Fgura 2: Relação entre estratos de efcênca e crse econômca. Fonte: elaborado pelos autores. 5.3 Determnantes da varação de efcênca Como observado na subseção anteror, a análse descrtva não evdenca causaldades, nem mesmo esclarece, de forma confável, os fatores que afetam postva e negatvamente o nível de efcênca dos produtores. Com o ntuto de testar estatstcamente as relações de causaldade e os efetos das varáves apresentadas, apresenta-se a estmação de um modelo Tobt, conforme descrto na Tabela 2. Tas resultados foram obtdos com correção de erros robusta à heterocedastcdade, anda que seus erros-padrão estejam bastante próxmos da estmação sem correção. Tabela 2: Modelo Tobt estmado por máxma verossmlhança, com correção de erros robusta à heterocedastcdade (varável dependente: escore de efcênca). Dscrmnação Coefcente estmado Erro-padrão Constante 0,696865*** 0, Porte do produtor 0, , Tecnologa 0,317826** 0, Educação 0, NS 0, Experênca 0,005528* 0, Idade 0,003476* 0, Dversfcação produtva 0,276114*** 0, Assstênca técnca 0, , Trenamento 0, NS 0, Assocação 0, NS 0, Pesqusa 0, NS 0, Crse 0,150706*** 0, Sgma 0, Pseudo-R 2 0,7293

14 14 F (11, 144) 3,68*** LR (11) 39,330*** Log lkelhood (modelo completo) 7,298 Nº de observações 155 (14 rght-censored) *** Sgnfcatvo a 1%; ** Sgnfcatvo a 5%; * Sgnfcatvo a 10%; NS Não sgnfcatvo. Fonte: elaborado pelos autores. Por meo do teste de Razão de Verossmlhança (LR), verfca-se que o modelo apresentado é globalmente váldo, com nível de sgnfcânca nferor a 1%, o que ndca que os coefcentes estmados apresentam, conjuntamente, ajustamento satsfatóro. A sgnfcânca da estatístca F (nferor a 1%), bem como o elevado Pseudo-R 2 (0,729), corroboram com a ndcação de bom ajustamento do modelo aos dados observados. Vale anda destacar que a análse de correlação entre as varáves explcatvas ndca nexstênca de colneardade, bem como é nexpressva a correlação entre as varáves utlzadas (explcada e explcatvas) e o termo de erro do modelo estmado. Ademas, o termo de erro segue dstrbução normal, conforme resultado da estatístca de Jarque- Bera (176,9361, sgnfcatvo a 1%). Com relação ao número de observações (155), demonstra-se que foram excluídas as nformações não responddas pelos produtores, que foram dentfcados como mssng values. Destaca-se que 14 destas observações encontram-se no lmte superor de efcênca (escore = 1,0). Quatro varáves consderadas no modelo não se mostraram estatstcamente sgnfcantes, não sendo, portanto, fatores mportantes para explcar a efcênca dos produtores estudados. Tratam-se das varáves assocadas ao nível de escolardade, à partcpação em trenamentos, ao assocatvsmo e à relação com nsttuções de pesqusa. Como apresentado na análse descrtva, essas foram as varáves que menos apresentaram relação comportada frente aos níves de efcênca. Outras duas varáves, anda que não tenham apresentado nível de sgnfcânca nferor a 10%, não serão tratadas aqu como rrelevantes para explcar a efcênca dos produtores, quas sejam o porte do produtor (sgnfcânca de 14,3%) e o acesso à assstênca técnca (14,5%). Os demas coefcentes estmados, por sua vez, mostraram-se todos estatstcamente sgnfcantes para explcar, ndvdualmente, as varações de efcênca entre os produtores componentes da amostra. Dessa manera, passa-se a analsar cada varável explcatva tratada no modelo, de acordo com a sequênca apresentada na Tabela 2. Com respeto à área total da propredade, varável proxy referente ao porte do produtor, verfcou-se que seu efeto margnal (equvalente ao coefcente estmado apresentado na Tabela 2) é bastante reduzdo, da ordem de 0,024%, com nível de sgnfcânca de 14,3%. Ou seja, a cada hectare acrescdo à área total da propredade, o escore de efcênca do produtor sera acrescdo em 0,024%. Assm, anda que se possa ndcar que produtores de maor porte tendem a ser mas efcentes, os escores de efcênca são fortemente nelástcos à área total da propredade 5. Com efeto, a própra análse descrtva não evdencou claramente que propredades maores tendem a se caracterzar por maor efcênca. Ao se consderar um produtor com área de 7,0 ha (equvalente à medana amostral da área total), anda que o mesmo passasse a ter um porte de 100 ha, tudo mas constante, seu nível de efcênca sera acrescdo em somente 2,3%. Se passasse a ha, por sua vez, a varação do escore sera de 27,3%. Assm, observa-se que o porte do produtor, por s, não é capaz de varar de forma contundente o nível de efcênca do mesmo. Por sua vez, a tecnologa tem consderável efeto sobre as varações de efcênca. Como proxy, utlzou-se um índce que vara entre zero (menor tecnologa) e um (maor tecnologa) 6. Nesse sentdo, seu efeto margnal fo estmado em 31,783%, com nível de sgnfcânca de 2,8%. Na verdade, esse efeto margnal calculado dz respeto ao acréscmo de uma undade nesta varável, 5 Mesmo para uma área de dos ml hectares, o acréscmo de 1% nesta varável explcatva levara ao ncremento do escore de efcênca em apenas 0,487%, caracterzando-se, portanto, pela nelastcdade. Somente para o máxmo de área observado, de quatro ml hectares, sua elastcdade chegara próxmo de ser untára, chegando a 0, Mas detalhes, ver Apêndce A1.

15 ou seja, a varação do escore de efcênca quando o índce de tecnologa passa de seu valor mínmo (zero) ao seu valor máxmo (um). Ao se consderar o mpacto de cada acréscmo de 0,01 undade no índce, verfca-se que o efeto sobre o nível de efcênca equvale a 0,276%, o que ndca que uma maor utlzação de técncas avançadas na propredade tende a elevar seu nível de efcênca. Contudo, verfca-se que as varações do escore são também fortemente nelástcas às varações no índce de tecnologa 7. Por exemplo, tomando-se um produtor com índce de tecnologa de 0,29 (equvalente à méda amostral deste índce), se o mesmo passasse a apresentar índce de tecnologa equvalente a 0,39, tudo mas constante, seu nível de efcênca sera acrescdo em somente 2,8%. Contudo, se o mesmo passasse a apresentar o valor máxmo, ou seja, um índce de tecnologa gual a 1, a varação do escore sera de 21,6%. Assm, observa-se que a elevação tecnológca, por s, também não é capaz de varar de forma contundente o nível de efcênca. A varável referente à educação, como explctado anterormente, mostrou-se estatstcamente nsgnfcante para explcar as varações da efcênca no caso analsado. Nesse sentdo, o fato de o produtor ter maor ou menor nível de nstrução não sera capaz de explcar as varações sobre sua efcênca, dante das demas varáves consderadas no modelo. O mesmo racocíno deve ser aplcado às varáves referentes a trenamento, assocação e pesqusa, resultado que pode ser relaconado a possíves falhas dessas nsttuções quanto ao alcance de melhoras na efcênca produtva. Sobre todas essas varáves nsgnfcatvas, seus resultados estatístcos são coerentes com o observado na análse descrtva, cujas relações frente aos níves de efcênca mostravam-se nconclusvas. Com respeto à experênca, tratada como os anos de experênca dos produtores na propredade, observou-se que a mesma tem reduzdo efeto margnal, da ordem de 0,553%, com nível de sgnfcânca de 7,6%. Portanto, anda que se possa ndcar que produtores mas experentes tendem a se caracterzar por maor efcênca, os escores são fortemente nelástcos às alterações nesta varável 8. Com efeto, a própra análse descrtva, assm como no caso da varável relaconada ao porte do produtor, não evdencou que ndvíduos mas experentes tendam a se caracterzar por maor efcênca. Ao se consderar um produtor com experênca de 17,55 anos (equvalente à méda amostral desta varável), anda que o mesmo ncremente sua experênca para 27,55 anos, tudo mas constante, seu nível de efcênca sera acrescdo em somente 5,7%. Se passasse para 42 anos (máxmo observado na amostra), por sua vez, a varação do escore sera de 14,4%. Assm, observa-se que a experênca do produtor, por s, não é capaz de varar de forma contundente o nível de efcênca do mesmo. De forma semelhante às demas varáves sgnfcatvas aqu destacadas, a dade do produtor também apresentou reduzdo efeto margnal, ndcando que o nível de efcênca sera nelástco às alterações desta varável 9. O efeto, calculado em 0,348%, com nível de sgnfcânca de 5,6%, ndca que produtores de mas dade tendem a se caracterzar por menor efcênca. Ao se consderar um produtor com dade de 49,77 anos (equvalente à méda amostral), anda que o mesmo fosse caracterzado por 59,77 anos de dade, tudo mas constante, seu nível de efcênca sera reduzdo em somente 3,4%. Se passasse para 78 anos (máxmo observado na amostra), por sua vez, a varação do escore sera de 9,4%. Assm, observa-se que a dade do produtor, por s, não é capaz de varar de forma contundente o nível de efcênca do mesmo. A dversfcação produtva também mostrou efeto margnal reduzdo, ndcando que o nível de efcênca sera nelástco às alterações desta varável. O efeto, calculado em 27,611%, com nível de sgnfcânca de 0,2%, ndca que produtores que apresentam maor índce de dversfcação 10 tendem a se caracterzar por menor efcênca. Como no caso descrto quanto ao 15 7 Mesmo para um índce de tecnologa equvalente a 0,99, o que ndca forte uso de técncas avançadas na atvdade, o acréscmo de 1% neste valor levara ao ncremento da efcênca em apenas 0,274%. 8 Mesmo para o máxmo de anos de experênca observado, equvalente a 42 anos, o acréscmo de 1% neste valor levara ao ncremento da efcênca em apenas 0,232%. 9 Mesmo para a dade máxma observada, equvalente a 78 anos, o acréscmo de 1% neste valor levara à redução da efcênca em apenas 0,271%. 10 Detalhes referentes ao Índce de Dversfcação de Smpson, ver Apêndce A2.

16 índce de tecnologa, o efeto margnal calculado dz respeto ao acréscmo de uma undade na varável de dversfcação, ou seja, a varação do escore de efcênca quando o índce de dversfcação passa de seu valor mínmo (zero) ao seu valor máxmo (um). Ao se consderar o mpacto de cada acréscmo de 0,01 undade no índce, verfca-se que o efeto sobre o nível de efcênca equvale, na verdade, a 0,323%. Nesse sentdo, a varação da efcênca é fortemente nelástca às alterações no índce de dversfcação 11. Assm, ao se consderar um produtor com índce de dversfcação equvalente a 0,28 (méda amostral), se o mesmo passasse a apresentar índce de 0,38, tudo mas constante, seu nível de efcênca sera reduzdo em somente 3,2%. Se passasse para um índce de 0,70 (máxmo observado na amostra), por sua vez, a varação do escore sera de 12,8%. Observa-se, portanto, que a dversfcação produtva, por s, também não é capaz de varar de forma contundente o nível de efcênca do mesmo. O acesso à assstênca técnca, tratada através da dummy de satsfação do produtor quanto à obtenção de assstênca técnca públca 12, tera efeto postvo sobre o nível de efcênca produtva. Nesse sentdo, o fato de o produtor se sentr satsfeto frente à assstênca recebda elevara seu escore de efcênca em 9,971%, com nível de sgnfcânca de 14,5%. Apesar de seu coefcente estmado não ser estatstcamente sgnfcante a 10%, esta varável não será aqu tratada como rrelevante para explcar a efcênca dos produtores, tendo em vsta justamente o mpacto acma descrto. Por fm, quanto à dummy relaconada à crse econômca mundal deflagrada em meados de 2008, percebeu-se que aqueles produtores que obtveram receta abaxo do esperado no período teram seu escore de efcênca reduzdo em 15,071%, com nível de sgnfcânca de 0,0%. Tal efeto corrobora com os resultados apresentados na análse descrtva, ou seja, de que a crse mundal tera explcado parte da nefcênca dos produtores no período CONCLUSÕES A análse dos escores de efcênca estmados pelo método DEA-V mostra que os produtores possuem anda boa capacdade de expansão de suas rentabldades, bastando para sso utlzarem de forma mas efcaz a área produzda, prncpal ponto de ntersecção entre os cnco mas efcentes e os cnco menos efcentes. A efcênca méda de 48,30%, alada ao fato de que 71,10% dos produtores exbrem anda retornos crescentes de escala, geram um cenáro capaz de ser, em hpótese, amplado e melhor gerencado. Nesse sentdo, a dentfcação dos fatores determnantes das varações de efcênca possblta dar apoo à formulação de polítcas públcas com vstas a reverter tal cenáro. De acordo com os resultados da presente pesqusa, característcas como porte do produtor, experênca e dade, além de fatores como tecnologa, dversfcação produtva e assstênca técnca, são sgnfcatvos para explcar os níves de efcênca dentre os produtores da amostra utlzada. Vale ressaltar que os efetos margnas calculados sobre estas varáves ndcam que as varações nos escores de efcênca são nelástcas a suas alterações. Assm, tende-se a afrmar que nenhuma das varáves aqu tratadas sera capaz, soznha, de varar de forma contundente o nível de efcênca dos produtores. Contudo, quando as varações se fazem conjuntamente, é possível alcançar resultados satsfatóros. Como verfcado, o porte e a experênca afetam postvamente, enquanto que a dade afeta negatvamente os resultados de efcênca. Estas varáves são característcas ntrínsecas ao produtor, não sendo, portanto, objeto de polítcas setoras. Por seu turno, observou-se que os produtores que menos dversfcam suas atvdades, tendem a obter melhores resultados de efcênca; contudo, sso também não deve ser objeto de polítca, no sentdo de promover a 11 Mesmo para um índce equvalente a 0,99, o que ndca forte dversfcação produtva, o acréscmo de 1% neste valor levara à redução da efcênca em apenas 0,319%. 12 Mas detalhes, ver seção Estudo de caso.