FATORES CONTEXTUAIS DE IMPORTÂNCIA NA MELHORIA DO DESEMPENHO NA AGRICULTURA BRASILEIRA: UMA ANÁLISE COM BASE EM MODELOS DEA

FATORES CONTEXTUAIS DE IMPORTÂNCIA NA MELHORIA DO DESEMPENHO NA AGRICULTURA BRASILEIRA: UMA ANÁLISE COM BASE EM MODELOS DEA Gerald da Silva e Suza Eliane Gnçalves Gmes Eliseu Rbert de Andrade Alves Empresa Brasileira de Pesquisa Agrpecuária (Embrapa) PqEB, Av. W3 Nrte final, 70770-901, Brasília, DF, Brasil {gerald.suza; eliane.gmes; eliseu.alves}@embrapa.br Resum: Utiliza-se uma frnteira de prduçã d tip nã paramétrica na avaliaçã da prduçã agrícla ds municípis brasileirs. Cm us de métds de regressã fracinária, caracteriza-se a intensidade da assciaçã entre eficiência técnica de prduçã e cnstruts cntextuais representand medidas que refletem direcinament da pesquisa da Embrapa, a assistência técnica a mei rural e itens típics de frmas de entrega de plíticas públicas. Cnclui-se que esses, na realidade, sã s únics estatisticamente significantes para a melhria da eficiência de prduçã n mei rural brasileir. Palavras-chave: DEA, Regressã fracinada, Cvariáveis, Agricultura. Abstract: We use a nn-parametric prductin frntier t evaluate the agricultural prductin f the Brazilian cunties. By means f fractinal regressin mdel, we characterize the intensity f the assciatin between technical efficiency and cntextual cnstructs representing measures that reflect the directin f Embrapa s research, rural technical assistance and typical features f public plicies. We cnclude that these, in fact, are the nly statistically significant effects fr the imprvement f prductin efficiency in the Brazilian cuntryside. Key-wrds: DEA, Fractinal regressin, Cvariates, Agriculture. 1

1. INTRODUÇÃO: Em estud recente sbre agricultura brasileira cm base ns Censs Agrpecuáris de 1995/96 e 2006, Suza et al. (2013) analisam a agricultura brasileira cm a utilizaçã de um mdel de frnteira de prduçã estcástica. Neste mdel fram cnsiderads cm efeits técnics afetand a cmpnente de eficiência a intensidade da pesquisa, a assistência técnica, efeits reginais e a prbabilidade de renda líquida negativa. A funçã de prduçã pstula a presença ds insums terra, trabalh e tecnlgia. Cnsiderand ambs s censs, a tecnlgia é fatr mais imprtante para cresciment da prduçã. De fat, para s dads de 2006, trabalh crrespndeu a 22,3%, tecnlgia a 68,1% e terra a 9,6%. Cm acentuam Alves et al. (2012), há um prblema séri de difusã de tecnlgia na agricultura brasileira. Cm efeit, pel Cens Agrpecuári de 2006, Institut Brasileir de Gegrafia e Estatística (IBGE) registru cerca de 4,4 milhões de estabeleciments que infrmaram prduçã e área explrada. Destes, 500 mil, 11,4% d ttal, prduziram 86,6% d valr da prduçã. N grup de 500 mil, há 27.306 estabeleciments que szinhs geraram 51,2% d valr da prduçã de 2006. Os restantes 3,9 milhões de estabeleciments, 88,6% d ttal, geraram smente 13,4% d valr da prduçã. Neste grup há 2,9 milhões de estabeleciments, 66,0% d ttal, que cntribuíram apenas cm 3,3% d valr da prduçã de 2006. Observações cm essas mtivam a necessidade de estuds que identifiquem regiões e áreas nde se deve rientar a pesquisa agrpecuária e a assistência técnica via prgramas de inclusã tecnlógica. É clar que tais ações nã estã dissciadas de plíticas públicas, ntadamente aquelas de impacts sciais e ecnômics. Neste cntext, cm acentuam Alves e Suza (2014), é precis ressaltar papel d entrn a estabeleciment na adçã de tecnlgia. O entrn define a lucratividade da tecnlgia, e sem esta lucratividade nã há adçã. O entrn favrável dá igualdade de prtunidades à pequena e à grande prduçã. Quand existe esta igualdade de prtunidade, a extensã rural tem cndições de ser bem sucedida cm a agricultura familiar. Num ambiente de sucess, a extensã rural tem incentivs para ser ainda melhr. Quand este inexiste pr um lng temp, fc em difusã de tecnlgia é mudad e pessimism dmina. Há, assim, frte interaçã entre entrn e a qualidade da extensã rural. Num entrn desfavrável, se a extensã limitar sua açã a estabeleciment, certamente nã será bem sucedida. Outra frma de se referir a mesm assunt é tratar das imperfeições de mercad (Alves e Silva, 2013). Neste artig prcura-se caracterizar a intensidade ds efeits pesquisa, extensã e de indicadres diretamente relacinads às cndições de entrn na eficiência técnica de prduçã agrícla municipal, agregada em nível de mesrregiã. A expsiçã prssegue cm segue. Na Seçã 2 descreve-se a base de dads utilizada n estud. Na Seçã 3 descreve-se mdel de prduçã utilizad e a abrdagem estatística prpsta para a avaliaçã ds fatres cntextuais. Na Seçã 4 apresentam-se s resultads d estud. Finalmente, a Seçã 5 apresenta um resum e as cnclusões d estud. 2. VARIÁVEIS DE PRODUÇÃO, FATORES CONTEXTUAIS E DADOS Os dads de prduçã utilizads neste trabalh fram btids ds micrdads d Cens Agrpecuári de 2006. Fram agregads em nível municipal. Cnsideru-se a renda bruta média d estabeleciment cm variável respsta d mdel de prduçã e s gasts médis cm terra, trabalh e insums tecnlógics, pr municípi, cm fatres de prduçã. A Tabela 1 descreve em detalhes as cmpnentes de valr dessas variáveis. Têm-se dads válids para 5474 municípis, que representam 98,4% d ttal de municípis brasileirs. As variáveis cntextuais cnsideradas n estud sã variáveis indicadras reginais Centr-Oeste, Nrte, Nrdeste, Sul e Sudeste, prprçã de estabeleciments que receberam assistência técnica, impact da pesquisa da Embrapa e um indicadr de cndições sciais d municípi. 2

O impact da pesquisa da Embrapa fi medid n nível de mesrregiã. Representa uma prxy da percepçã ds pesquisadres da Embrapa sbre a área e nível de influência das tecnlgias geradas pela empresa na melhria da renda ds prdutres rurais à épca d Cens Agrpecuári de 2006. A percepçã quant à influência da pesquisa fi classificada cm baixa, média e alta. Tmu-se cm cvariável a prprçã de percepções cnsideradas média e alta. A intensidade da assistência técnica é utilizada cm prxy para extensã rural. Os dads sã riunds d Cens Agrpecuári de 2006. Tabela 1: Descriçã das Variáveis. Variável Cmpnentes Unidade Cmentári Y (prduçã) Renda bruta d estabeleciment Reais Valr ttal da prduçã agrpecuária d estabeleciment Terra 4% d valr da terra Reais Valr de aluguel da Trabalh Capital (insums tecnlógics) Saláris u utras frmas de cmpensaçã pags à família e as trabalhadres cntratads Maquinári, melhrias n estabeleciment, aluguéis de equipaments, valr de culturas permanentes, valr ds animais, valr das matas plantadas, valr de sementes, valr de sal e frragens, valr de medicaments, adubaçã e pesticidas, despesas cm cmbustíveis, eletricidade, armazenagem, matérias primas e utrs gasts terra Reais - Reais Tds s valres de estques fram depreciads à taxa de 6% a an num períd determinad que varia cm tip d estque (máquinas 15 ans; matas plantadas 20 ans; culturas permanentes 15 ans; benfeitrias 50 ans; animais 5 ans) O indicadr de cndições sciais agrega um cnjunt de variáveis que retratam nível de bem estar scial. Leva em cnta s fatres: taxa de alfabetizaçã de pessas cm 10 u mais ans de idade; nível de pbreza absluta; rendiment médi mensal per capita ds dmicílis rurais; cmplementar da prprçã de crianças até 5 ans de idade residentes em dmicílis particulares permanentes rurais cm respnsável u cônjuge analfabet e saneament inadequad; prprçã de dmicílis rurais dtads de energia elétrica n municípi; índice de desenvlviment da educaçã básica IDEB-2009; prprçã de dmicílis rurais n municípi cm abasteciment de água através de pçs, nascentes u ligads à rede geral; índice de desempenh d SUS IDSUS-2011. As infrmações utilizadas para a cnstruçã d indicadr scial prvêm d Cens Demgráfic de 2010, Cens Agrpecuári de 2006, Ministéri da Saúde e Institut Nacinal de Estuds e Pesquisas Educacinais INEP. As variáveis cmpnentes d indicadr scial fram transfrmads em grandezas adimensinais cm us de rdenações (ranks), nrmalizadas pel máxim, e agregadas pr técnica multivariada cm sugerida pr Mreira et al. (2004). O indicadr, na realidade, é uma média pnderada das variáveis transfrmadas cm a pnderaçã da i-ésima 2 2 2 cmpnente igual a Ri / R j j, send R i ceficiente de crrelaçã múltipla btid da regressã da i-ésima cmpnente nas demais. Um cnjunt similar de variáveis está em 3

cnsideraçã pel Institut CNA (Cnfederaçã Nacinal da Agricultura, 2013) visand à cnstruçã de um indicadr glbal de desenvlviment rural. 3. ABORDAGEM METODOLÓGICA 3.1 MODELO DE PRODUÇÃO Cnsidere-se um prcess de prduçã cmpst pr 5474 firmas (municípis). Cada municípi faz us d vetr de insums ( x1, x2, x 3) terra, trabalh e tecnlgia para prduzir nível de prdut y. Seja Y = ( y1, y2,..., y5474 ) vetr prdut d prcess. Seja X a matriz 3 5474 de us ds insums. A r-ésima cluna de X é vetr de insums utilizads pel municípi r. A medida de eficiência técnica de prduçã φ * ( x, y ), mais geralmente de perfrmance, para municípi, cm vetr de prduçã ( x, y ), derivada da abrdagem de Análise de Envltória de Dads DEA, rientada a prdut e cm retrns variáveis à escala, é dada pr: * φ ( x, y ) = max sujeit a φ, λ i) Yλ φ y, ii) X λ x e iii) λ 0, λ1 = 1, φ livre φ Faz-se mister bservar aqui que as variáveis de prduçã (prdut e insums) fram cnsideradas cm médias pr municípi, transfrmadas pr ranks e nrmalizadas pel máxim n cálcul da medida DEA de perfrmance. A transfrmaçã em ranks é cmpatível cm as transfrmações utilizadas nas variáveis cntextuais e define uma abrdagem nã paramétrica que permite a estimativa da eficiência sem a influência de valres extrems n espaç das variáveis de prduçã. É também uma transfrmaçã usual em Estatística Nã Paramétrica na presença de nã nrmalidade, bservações atípicas e heterscedasticidade (Cnnver, 1999). 3.2 ANÁLISE ESTATÍSTICA DA INFLUÊNCIA DAS COVARIÁVEIS NA MEDIDA DE PERFORMANCE Preliminarmente as variáveis cntextuais fram ajustadas para bservações pr mesrregiã, cm bjetiv de trná-las cmpatíveis cm as infrmações de percepçã da pesquisa. Esse ajuste fi btid pr mei d cálcul de médias. A medida de perfrmance fi ajustada calculand-se para cada mesrregiã a prprçã de municípis cm medida de perfrmance superir à mediana nacinal (0,517). O efeit na perfrmance é estudad pr mei desta variável respsta. Têm-se 129 bservações válidas. O mdel estatístic utilizad baseia-se na prpsta de Ramalh et al. (2010) cm us de regressã fracinária. Seja θ ˆτ a respsta da mesrregiã τ relacinada à variável E( ˆ θ w ) = G w δ, send dependente, e w τ vetr de variáveis cntextuais. Pstula-se que ( ) τ τ τ G(.) uma funçã de distribuiçã de prbabilidades. O parâmetr descnhecid δ é estimad pr mínims quadrads nã lineares, prcurand-se pel mínim de ( ˆ θ G( w )) 2 τ τ τδ. Esclhas cmpetitivas para G sã as funções de distribuiçã lgística, nrmal padrã e a u u G u = e + e inversa da distribuiçã d valr extrem. Sã dadas respectivamente pr ( ) (1 ), u ( ) = Φ ( u), e G( u) 1 e e. G u = A funçã Φ ( u) é a nrmal padrã. A crrelaçã entre as mesrregiões induzida pel cálcul da medida DEA exige uma medida rbusta na estimaçã da matriz de variância-cvariância d estimadr ˆ δ. Cm este 4

prpósit fazems us aqui d btstrap nã paramétric (StataCrp, 2013) cm 5000 repetições. 4. RESULTADOS ESTATÍSTICOS A Figura 1 apresenta desenh esquemátic das bservações de intensidade das ações de pesquisa. As percepções mais intensas caem na regiã Nrte, seguida das regiões Sul e Sudeste. Algumas bservações atípicas discrdantes encntram-se na regiã Nrdeste. Na Figura 2 apresenta-se a distribuiçã, pr regiã, d indicadr de assistência técnica. As regiões Sul, Nrdeste e Sudeste dminam, seguidas das regiões Centr-este e Nrte, sugerind variaçã linear inversa cm indicadr da percepçã riunda da pesquisa. A Figura 3 apresenta uma visã d indicadr scial pr regiã, sugerind ações mais intensas nas regiões Nrdeste, Sul e Sudeste, seguidas das regiões Centr-este e Nrte. A mair variabilidade é da regiã Nrdeste. A Figura 4 ilustra a variaçã cnjunta da medida de eficiência cnsiderada cm as cvariáveis utilizadas na regressã fracinária. Cm exceçã da regiã Sudeste, s cnstruts scial e de assistência técnica variam na mesma direçã da respsta. Figura 1: Desenh esquemátic pr regiã (1= Centr-este; 2 = Nrte; 3 = Nrdeste; 4 = Sul; 5 = Sudeste) da prprçã de cncentraçã de pesquisa cm impact médi e alt ( bem'). 5

Figura 2: Desenh esquemátic pr regiã (1= Centr-este; 2 = Nrte; 3 = Nrdeste; 4 = Sul; 5 = Sudeste) d indicadr de assistência técnica ( assitec ). Figura 3: Desenh esquemátic pr regiã (1= Centr-este; 2 = Nrte; 3 = Nrdeste; 4 = Sul; 5 = Sudeste) d indicadr scial ( sc ). 6

Figura 4: Desenhs esquemátics da variável dependente e das variáveis cntextuais, pr regiã (1= Centr-este; 2 = Nrte; 3 = Nrdeste; 4 = Sul; 5 = Sudeste). A Tabela 2 apresenta s resultads btids cm a utilizaçã de mínims quadrads nã lineares na regressã fracinária. Os desvis-padrã reprtads baseiam-se na estimativa da matriz de variância-cvariância pel métd btstrap. A frma funcinal esclhida fi a inversa da distribuiçã d valr extrem, que apresentu menr err médi quadrátic (Tabela 3). Ressalte-se, cntud, que as três frmas funcinais aqui cnsideradas prduzem resultads análgs d pnt de vista da significância ds parâmetrs. Tabela 2: Regressã nã linear da prprçã de medidas DEA superires a 0,517 na variáveis cntextuais regiões, percepçã da imprtância da pesquisa, assistência técnica/extensã rural e indicadr scial. Ceficiente Desvi padrã Interval de z P> z btstrap cnfiança a 95% Cnstante -1,5108 0,469-3,22 0,001-2,430-0,592 Centr-este -0,876 0,360-2,43 0,015-1,581-0,170 Nrte -0,852 0,322-2,64 0,008-1,483-0,220 Nrdeste -0,895 0,276-3,25 0,001-1,436-0,355 Sul -0,979 0,210-4,66 0,000-1,391-0,568 Pesquisa -0,287 0,431-0,67 0,505-1,133 0,558 Extensã rural 1,243 0,754 1,65 0,099-0,235 2,7207 Indicadr scial 2,875 0,981 2,93 0,003 0,953 4,798 Tabela 3: Err Médi Quadrátic Distribuições Nrmal, Lgística e Inversa d valr extrem. Distribuiçã Err Médi Quadrátic Nrmal 0,03168 Lgístic 0,03178 Inversa d Valr Extrem 0,03076 7

É ntóri gradiente de imprtância na magnitude ds efeits. A assistência técnica tem significância psitiva marginal e a pesquisa é nã significativa estatisticamente. Tal resultad, d pnt de vista estatístic, segue d cntext já evidenciad ns desenhs esquemátics, ns quais se bserva variaçã inversa entre a percepçã de impact da pesquisa cm a respsta e cm as ações de assistência técnica. O impact diret na prduçã agrpecuária vem da extensã rural, e sua açã tem a mesma tempralidade da prduçã. A pesquisa cria insums para a extensã; lg, antecede a extensã. Pr ist, nã se espera ser ela estatisticamente significante. Fi mantida n mdel para testar esta hipótese. É altamente significante efeit psitiv d indicadr scial, evidenciand a necessidade de plíticas públicas na efetividade da implementaçã de ações de extensã e de transferência de tecnlgia. Tais resultads dã suprte quantitativ às bservações de Alves e Suza (2014) e salientam a necessidade de plíticas públicas especificamente vltadas para a melhria das cndições d entrn: Tant na Eurpa cm ns Estads Unids, as cndições de vida n mei rural e em suas cmunidades sã bas, quant à qualidade de vida. Aqui n Brasil, há muitas deficiências nas estradas rurais, em eletricidade, acess à televisã, telefnia e qualidade da infraestrutura de saúde e educaçã das pequenas cidades. Estas cisas fazem parte d entrn, e sem elas fica difícil para a pequena prduçã deixar a pbreza para traz, além de ser muit grande incentiv para migrar. É de justiça que se esfrce para slucinar estas deficiências.. A Figura 5 ilustra ajuste btid cm a especificaçã da funçã inversa da distribuiçã d valr extrem. A crrelaçã entre valres bservads e predits é 0,863. Figura 5: Valres bservads ( resp ) e ajustads ( Fitted values ) Regressã nã linear. Inversa da distribuiçã d valr extrem. O efeit marginal d indicadr scial é dad pela expressã 2,875exp( w ˆ exp( ˆ τδ wτ δ )), dependente d nível das variáveis cntextuais e, prtant, das mesrregiões. A Tabela 4 apresenta s valres d efeit scial esperad pr regiã, calculad ns respectivs valres médis de w ˆ τ δ. As diferenças reginais nã suficientemente marcantes para garantir diferenças significantes estatisticamente, pis s intervals de cnfiança se interceptam. Cnfrme desenh esquemátic da Figura 6, s maires efeits pssíveis crrem nas regiões Sul, Nrdeste e Sudeste, seguids das regiões Centr-este e Nrte. 8

Tabela 4: Efeit scial esperad pr regiã. Intervals de cnfiança cm base na distribuiçã nrmal e desvis padrã btstrap. Interval de Ceficiente Desvi padrã z P> z cnfiança a 95% Centr-Oeste 0,641 0,219 2,93 0,003 0,212 1,070 Nrte 0,487 0,166 2,93 0,003 0,161 0,812 Nrdeste 1,042 0,355 2,93 0,003 0,345 1,739 Sul 1,020 0,348 2,93 0,003 0,338 1,702 Sudeste 0,795 0,271 2,93 0,003 0,263 1,327 Figura 6: Desenh esquemátic d efeit d indicadr scial ( scial_effect ) na respsta, pr regiã (1= Centr-este; 2 = Nrte; 3 = Nrdeste; 4 = Sul; 5 = Sudeste). 5. RESUMO E CONCLUSÕES Estudaram-se s efeits de prxies para pesquisa, extensã e plíticas públicas na medida de perfrmance, tmand-se pr base a Análise de Envltória de Dads. Neste trabalh, n nível de mesrregiã, cnsideru-se cm respsta a prprçã das melhres perfrmances. A prxy de plíticas públicas utilizada é definida pr um indicadr scial, que inclui cmpnentes de educaçã, saúde, renda e infraestrutura (água, energia e saneament). O gradiente de imprtância ds efeits estimads indica a rdenaçã plíticas públicas, extensã e pesquisa. A extensã rural tem papel imprtante e a pesquisa, cm esperad, nã mstru significância estatística. O indicadr scial, que capta a influência de muitas variáveis que definem as cndições d entrn a qual estabeleciment pertence, é estatisticamente significante. Cnfirma ist a hipótese de que sem eliminar as imperfeições de mercad que estã entre prdutr e cnsumidr, dificilmente reslver-se-á, pela agricultura, a pbreza rural que prime milhões de agricultres. E, assim, ficar-se-á cada vez mais dependente de plíticas de transferência de renda para mitigar sfriment de milhões de agricultres, a mairia deles nrdestins. É imperativ que, a lad d investiment em extensã rural e pesquisa, eliminem-se as imperfeições de mercad. Cas cntrári, estes investiments nã renderã esperad para sciedade e até pdem decepciná-la, n que tange as excluíds da mdernizaçã da agricultura. 9

Mais especificamente, sugere-se a imprtância da melhria ds aspects sciais e de infraestrutura para trnar viáveis as ações de extensã rural (e indiretamente da pesquisa) que visem increment d desempenh na prduçã agrpecuária. Tdas as regiões seriam beneficiadas significativamente cm essa plítica. 6. REFERÊNCIAS [1] Alves, E.R.A.; Silva, R.C. Qual é prblema de transferência de tecnlgia d Brasil e da Embrapa? In: Alves, E.R.A.; Suza, G.S.; Gmes, E.G. (Org.). Cntribuiçã da Embrapa para desenvlviment da agricultura n Brasil, p. 182-191, 2013. [2] Alves, E.R.A.; Suza, G.S. Desafis da Agência de Extensã Rural, 2014. Dcument nã publicad. [3] Alves, E.R.A.; Suza, G.S.; Rcha, D.P. Lucratividade da Agricultura. Revista de Plítica Agrícla, an XXI, n. 2, p. 45-63, 2012. [4] Cnfederaçã Nacinal da Agricultura. Índice de Desenvlviment Rural CNA, 2013. Dcument nã publicad. [5] Cnver, M.J. Practical Nnparametric Statistics. 3rd ed. New Yrk: Wiley, 1999. [6] Mreira, T.B.; Pint, M.B.; Suza, G.S. Uma metdlgia alternativa para mensuraçã de pressã sbre mercad de câmbi. Estuds Ecnômics, v. 34, p. 73-99, 2004. [7] Ramalh, E.A.; Ramalh, J.J.S.; Henriques, P.D. Fractinal regressin mdels fr secnd stage DEA efficiency analyse. Jurnal f Prductivity Analysis, v. 34, p. 239-255, 2010. [8] Suza, G.S.; Alves, E.R.A.; Gmes, E.G.; Magalhães, E.; Rcha, D.P. Um mdel de prduçã para a agricultura brasileira e a imprtância da pesquisa da Embrapa. In: Alves, E.R.A.; Suza, G.S.; Gmes, E.G. (Org.), Cntribuiçã da Embrapa para desenvlviment da agricultura n Brasil, p. 49-86, 2013. [9] StataCrp. Base Reference Manual. Texas: Stata Press, 2013. 10