A experênca recente do PRONAF em Pernambuco: uma análse por meo de propensty score André Matos Magalhães Raul Slvera Neto Fernando de Mendonça Das Alexandre Rands Barros Resumo O objetvo desse trabalho é avalar a experênca do PRONAF entre os agrcultores do Estado de Pernambuco. São utlzados dados sobre aproxmadamente 4.500 agrcultores famlares desse Estado, coletados em 2001, dvddos entre benefcáros do programa e um grupo de controle. Os resultados são apresentados para a amostra total, excluídos os assentados, e por grupo do PRONAF (B, C e D). As estmatvas são corrgdas para a exstênca de vés de partcpação com a utlzação do método de Propensty Score. Os resultados ndcam que o PRONAF mostrou-se pouco efcaz em Pernambuco até esse período. Quando as dferenças de característcas e probabldades de partcpação do programa são consderadas, os resultados ndcam que o programa não tem gerado um mpacto sgnfcatvo para o públco-alvo em Pernambuco. Palavras-chave: agrcultura famlar, PRONAF, propensty score. Abstract The man goal of the paper s to evaluate the experence of PRONAF on the farmers of the state of Pernambuco. The data used nclude nformaton on, approxmately, 4.500 farmers from ths State. The results are presented for the whole sample, excludng the assentados, and by groups (B, C e D). The estmates are corrected for the exstence of partcpaton bas through the use propensty score method. The effectveness of the program s also consdered n the analyss. When the dfferences of characterstcs and probabltes of partcpaton are factored n, the man fndngs pont that, although effectve, the program has not shown sgnfcant mpacts on the consdered state. Key Words: famly farm, PRONAF, propensty score. JEL classfcaton: Q12. Ph.D. em economa pela Unversdade de Illnos em Urbana-Champagn. Professor do PIMES-UFPE, pesqusador do CNPq e pesqusador assocado do Regonal Economcs Applcatons Laboratory (REAL). E-mal: magalhaes@decon.ufpe.br. Endereço para contato: Rua Padre Roma, 652, apt. 101. Parnamrn Recfe Pernambuco CEP: 52060-060. Doutor em economa pela USP. PIMES-UFPE e pesqusador do CNPq. E-mal: rau.slvera@uol.com.br. Doutor em Economa pelo PIMES-UFPE. Faculdade Boa Vagem. E-mal: fmd@datametrca.com.br. Ph.D. em economa pela Unversdade de Illnos em Urbana-Champagn. PIMES-UFPE. E-mal: Alexandre.rands@datametrca.com.br. Recebdo em agosto de 2004. Aceto em novembro de 2005.
58 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco 1 Introdução O Programa Naconal de Fortalecmento da Agrcultura Famlar (PRONAF) é uma das prncpas polítcas do País na área socal e na de agrcultura desde a segunda metade da década de 1990, tendo frmado, em um período de quatro anos (entre 1998 e 2001), 2,543 mlhões de contratos em todo o País e gasto mas de 6,9 blhões de reas. Os gastos do programa representaram 0,94% do Orçamento Federal em 2000, ou aproxmadamente 13,37% dos gastos socas do Governo Federal naquele ano. 1 O PRONAF tem como um de seus prncpas objetvos a redução da pobreza que atnge os agrcultores famlares no Brasl. O programa busca assegurar o acesso ao crédto barato a pequenos produtores, além de ntegrá-los a outras polítcas de desenvolvmento rural, como suporte ao desenvolvmento de nfra-estrutura e assstênca técnca. O objetvo deste trabalho é avalar a experênca do PRONAF no Estado de Pernambuco. Com um perfl dstnto do encontrado no Sul do País, onde, segundo Cardoso e Ortega (2000), verfcam-se efetos postvos para o PRONAF, os agrcultores famlares nesse Estado estão sujetos às mesmas regras para concessão de fnancamentos. A regão Sul concentrava, no fnal da década de 1990, a maor parcela dos fnancamentos, mas nesta regão os agrcultores famlares utlzavam os recursos em cadeas produtvas já exstentes, como no fumo, no mlho e na soja. Nas demas regões do País o nível de desenvolvmento da agrcultura famlar não é smlar, partcularmente no Norte e no Nordeste, onde esta é tpcamente uma agrcultura de subsstênca. Sendo o objetvo do PRONAF reduzr os níves de pobreza e desenvolvmento no campo, é em Estados como Pernambuco que ele devera buscar ser mas efetvo. Para proceder a esta análse serão utlzados dados sobre aproxmadamente 4.500 agrcultores famlares de Pernambuco em 2001, dvddos entre benefcáros e não-benefcáros do programa (grupo de controle). Será analsada a efetvdade do programa por meo dos seus mpactos sobre as varáves seleconadas. Os mpactos são consderados, separadamente, por grupos do PRONAF (B, C e D) e para o total da amostra. As estmatvas são corrgdas para a exstênca de vés de partcpação com a utlzação do método de Propensty Score. No que segue, apresenta-se, na seção 2, a experênca recente do PRONAF. Na seção 3 são descrtos os dados que serão utlzados nas análses. Na seção 4, é apresentada a metodologa aplcada neste estudo. Na seção 5, dscute-se a efcáca do programa a partr de uma análse econométrca. Na últma seção são apresentados os comentáros fnas. 2 A experênca recente do PRONAF O Programa Naconal de Fortalecmento da Agrcultura Famlar, mas conhecdo como PRONAF, tem como objetvo promover o desenvolvmento sustentável do segmento rural consttuído pelos agrcultores famlares, com vstas a propcar o aumento da capacdade produtva, a geração de empregos e a melhora de renda desses agrcultores. O PRONAF fo crado em 1996, tendo como fontes de recursos o Fundo de Amparo ao Trabalhador (FAT), os Fundos Consttuconas de Desenvolvmento (FNO, FNE e FCO) e a exgbldade bancára. O programa fo posterormente transferdo para a esfera de ações do Mnstéro de Polítca Fundára em 1999, a partr do qual o Conselho Naconal de Desenvolvmento Rural passou a ntegrar as atvdades do PRONAF e do 1 Esses números não ncluem os gastos com a Prevdênca Socal, pos esta tem fnancamento de fontes dretas. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 59 INCRA. Atualmente, o PRONAF encontra-se subordnado ao Mnstéro do Desenvolvmento Agráro (MDA). A motvação ncal para a cração do PRONAF é dada pela dmensão que a agrcultura famlar ocupa na economa braslera e pela dfculdade, por parte dos agrcultores que ntegram essa categora, de obtenção de crédto para a produção. Esses agrcultores famlares são defndos, de acordo com as especfcações do programa, como aqueles que possuem até quatro módulos fscas, têm até dos empregados permanentes e obtêm pelo menos 80% da renda famlar da atvdade desenvolvda na propredade. De acordo com o MDA, 84% dos estabelecmentos agropecuáros são famlares, o que se traduz em 80% do emprego, 40% do valor da produção agropecuára e de um volume de almentos superor a 50% do total produzdo no País. 2 O programa combna, no seu funconamento, quatro nstrumentos báscos: () oferta de lnhas de crédto especas, a taxas de juros preferencas, e com menores exgêncas de garantas do que as que se encontram no mercado; () fnancamento, a fundo perddo, de nvestmentos em nfra-estrutura econômca de suporte aos pequenos produtores; () oferta de assstênca técnca aos benefcáros do programa; (v) oferta de oportundades de capactação profssonal. Com exceção dos crédtos de nfra-estrutura, que são repassados a muncípos seleconados 3 e devem ser empregados na melhora da nfra-estrutura para os agrcultores famlares, todos os demas recursos se destnam ao produtor (dretamente ou va cooperatvas) e para a assstênca técnca. 4 No período de 1996 a 2000, o número de contratos de crédto assnados cresceu a uma taxa de 27,2% ao ano, enquanto que o volume de recursos aplcados aumentou a uma razão de 34% ao ano. Em 2000, foram contraídos aproxmadamente R$ 1,8 blhão em empréstmos pelos agrcultores, volume anda nferor a 50% do orçamento do programa para esse ano. De fato, este problema perdurou até 2003, ano a partr do qual se regstrou um crescmento de 44% no número contratos e chegou-se à marca dos R$ 5,4 blhões em crédtos. Em termos operaconas, os agrcultores que são benefcáros de crédtos do PRONAF são dvddos em quatro grupos (A, B, C e D) que são classfcados, bascamente, segundo sua renda bruta anual e o montante fnancado, excetuando-se o grupo A, que é composto exclusvamente pelos assentados do Programa Naconal de Reforma Agrára ndependentemente de sua faxa de renda. Em relação aos benefcáros dos demas grupos, o PRONAF classfcava-os, para o período compreenddo entre 1998 e 2000 (anos para os quas os dados foram coletados), de acordo com os seguntes ntervalos de renda bruta anual: 5 até R$ 1.500,00 para os agrcultores do grupo B; de R$ 1.500,00 a R$ 8.000,00 para os agrcultores do grupo C; e de R$ 8.000,00 a R$ 27.500,00 para os agrcultores do grupo D. A análse realzada a segur levará em consderação esses grupos de renda. Apesar dos objetvos almejados e do grande esforço despenddo pelo MDA na elaboração das regras do PRONAF, as avalações recentes não têm sdo conclusvas no sentdo de se verfcar os efetos postvos de sua mplementação e, em certos casos, há mesmo evdêncas de efetos negatvos. De acordo com resultados encontrados no relatóro da FECAMP (2002), por exemplo, foram encontrados efetos sgnfcatvos e negatvos sobre a renda dos domcílos benefcados para os Estados de Alagoas, Baha, Ceará, Espírto Santo, Maranhão, Mnas Geras, Ro Grande do Sul e Santa 2 Dados atualmente dvulgados no ste do PRONAF e orundos do estudo da FAO/INCRA (2000), que é baseado nos dados do Censo Agropecuáro de 1996. 3 Os crtéros de seleção dos muncípos prvlegam os que possuem grande número de agrcultores famlares e apresentam condções econômcas precáras, tendendo assm a seleconar, em geral, os muncípos mas pobres em cada Estado. 4 O programa de crédto dreto ao produto representa 90% dos recursos totas. 5 A renda bruta é a renda total do domcílo excetuando-se aposentadoras e pensões. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
60 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco Catarna. Tal como este artgo, o relatóro da FECAMP baseou-se em uma pesqusa de campo com 1.994 domcílos nos oto Estados supractados. Utlzando dados secundáros e hpóteses heterodoxas sobre a dferencação entre PRONAF e controle, Fejó (2003) encontra resultados smlares em relação à produtvdade entre benefcáros e não-benefcáros no Brasl, embora este autor aponte alguma evdênca de crescmento no grupo PRONAF para períodos muto recentes. Utlzando dados prmáros para a Baha, em 2001, Couto Flho e Cerquera (2002) afrmam que não há evdêncas conclusvas acerca de dferencações na renda entre benefcáros e não-benefcáros do PRONAF que tenham as mesmas característcas e, corroborando o ndcado por Fejó (2003), encontram evdêncas de crescmento muto recente de produtvdade, prncpalmente devdo à natureza dos fnancamentos, que mutas vezes estão condconados à aqusção máqunas, equpamentos e outros nvestmentos. Para Couto Flho e Cerquera (2002), pratcamente não houve aplcação do PRONAF - crédto em atvdades agrícolas não-tradconas, ndo de encontro ao defenddo na concepção do própro programa. (p. 53). Este resultado contrasta com os encontrados por Cardoso e Ortega (2000), que comprovam a exstênca de efetos postvos do PRONAF na regão Sul do Brasl, onde os recursos se mostram altamente efcentes ao se ntegrarem às cadeas já exstentes no fumo, no mlho e na soja. 3 Os dados Uma forma de avalar o desempenho do PRONAF é comparar o desempenho dos agrcultores que receberam os benefícos em duas stuações dstntas: antes e depos do recebmento dos crédtos. Com essa nformação, e com a utlzação de um grupo de controle (agrcultores que não teram recebdo os benefícos) talvez fosse possível verfcar se o programa estara causando efeto sobre os agrcultores. 6 Como para este estudo não se dspõe de nformações sobre o desempenho dos agrcultores antes do recebmento dos crédtos do PRONAF, as comparações antes e depos do PRONAF não são possíves. Dspõe-se, todava, de nformações sobre agrcultores que receberam crédto durante os anos de 1998 a 2001 e dos seus desempenhos agrícolas no ano de 2001. De forma mas específca, os dados utlzados neste trabalho são provenentes de uma pesqusa de campo realzada pela FADE-UFPE, com agrcultores famlares de Pernambuco, durante os meses de agosto a novembro de 2001. Foram aqu utlzadas nformações sobre aproxmadamente 4.500 pequenos agrcultores, sendo dos terços da amostra consttuída por benefcáros do PRONAF e a restante formada por não-benefcáros, mas com perfl socoeconômco semelhante aos prmeros e resdndo na mesma regão dos benefcáros. Este segundo grupo fo utlzado como grupo de controle e servrá de base para comparações com os benefcáros. 7 A Tabela 1, a segur, apresenta as prncpas característcas destes dos grupos. 8 As entrevstas foram realzadas em mas de 60 muncípos localzados no Estado, o que permtu a nclusão de agrcultores das váras mcrorregões que produzem dversos produtos fnancados pelo programa. Destes 60 muncípos, 35 são receptores dos crédtos da lnha de nfra-estrutura do PRONAF. A dvsão entre muncípos receptores e não receptores é mportante porque permte utlzar o segundo grupo como base de comparação para a estmação dos mpactos da lnha de 6 A questão sobre a forma deal de análse será tratada com mas detalhes na seção 4. 7 O grupo A, formado por assentados, não fo ncluído nas estmações econométrcas pela nexstênca de um grupo de controle para o mesmo. Assm sendo, as análses da seção 5 referem-se apenas aos grupos B, C e D. 8 A lsta completa das varáves utlzadas é apresentada na Tabela 3, anexa. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 61 nfra-estrutura. 9 Para cada entrevstado foram levantadas nformações sobre o domcílo (número de habtantes, renda etc.), a produção e destno da mesma, sobre tamanho, localzação e condções de acesso às propredades, além de nformações específcas sobre a partcpação no PRONAF. Uma lsta dessas varáves é apresentada na Tabela 3, anexa. Tabela 1 Característcas PRONAF x Controle Característcas Controle PRONAF Vínculo a sndcatos 31% 39% Idade méda (anos) 47,9 47,6 Resde em área urbana 7% 8% Adota controle de pragas 62% 75% Adota controle de erosão 10% 14% Área méda (ha) 10,91 18,14 Valor da produção (R$) 1.975,35 2.473,17 Renda bruta (R$) 3.521,96 4.014,43 Fonte: Dados da FADE/UFPE. Elaboração própra. Uma questão mportante e crucal para a análse é a escolha das varáves a serem utlzadas para avalar o mpacto do PRONAF. Pelo objetvo do programa, pode-se nferr que se este estver funconando a contento, a renda, a produtvdade e o emprego dos agrcultores benefcáros deveram ser maores do que a de um grupo de ndvíduos não-benefcados. Em vsta dsto, deve-se fazer uso de varáves que sejam capazes de refletr tas dmensões. Neste estudo, em partcular, o mpacto do PRONAF será avalado por meo de três varáves específcas, quas sejam: o valor da produção, o valor da produção por hectare e valor da produção por pessoa engajada na produção. Tas varáves foram escolhdas porque são representatvas de dos dos prncpas objetvos almejados: a) crescmento da renda, denotado pelo crescmento do valor da produção; b) crescmento na capactação do agrcultor famlar, representado pelo crescmento no valor da produção por hectare e por pessoa engajada na produção. Observe-se que, dentro de sua concepção, o PRONAF somente sera efcaz se afetasse postvamente todo este conjunto de varáves e não apenas o valor da produção. Vale notar que as varáves utlzadas para a análse representam a produção total da propredade, e não a renda monetára recebda pelo agrcultor. Ou seja, a varável do valor da produção contablza tudo o que fo produzdo em uma propredade específca, nclundo o que fo consumdo pela própra famíla. A justfcatva para tal escolha encontra-se exatamente no baxo nível de renda dos agrcultores famlares brasleros, em que pouco, ou muto pouco, do que é produzdo é efetvamente venddo para o mercado, sendo este fenômeno anda mas forte no Nordeste do que no restante do País. Desta forma, a elevação do valor da produção pode ser entendda como um ndcatvo de uma melhora na qualdade de vda desses agrcultores. Ao fazer uso de varáves do valor de produção, a análse passa a ser menos exgente com o programa do que o sera caso fossem levados em conta apenas os mpactos sobre a renda monetára. Neste sentdo, a análse dos mpactos sobre a renda monetára pode ser consderada caso sejam encontrados ndícos de efetos sgnfcatvos sobre o valor da produção. Entretanto, como será vsto adante, este não é o caso. O restante deste artgo é dedcado à análse dos dados levantados sobre o programa no Estado de Pernambuco. 9 Essa comparação, entretanto, não é realzada no presente trabalho, dado que o foco prncpal aqu é a lnha de crédto dreto. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
62 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco 4 Avalando a efcáca do programa A análse de efcáca busca verfcar se a polítca públca fo capaz de gerar os resultados que se esperava. O objetvo deste trabalho é, portanto, proceder à análse da efcáca do PRONAF, tomando como parâmetro as varáves de produção apresentadas na seção 3. Antes de realzar as análses faz-se necessáro, entretanto, levar em consderação os problemas técncos que estão envolvdos nessa tarefa. As técncas de avalação de mpacto de polítcas em grupos específcos têm sdo desenvolvdas para a solução do segunte problema: como avalar o mpacto do programa em pessoas que devem encontrar-se em stuações dferentes, ou seja, ser ou não benefcado pelo programa, mas nunca nas duas smultaneamente. Ou seja, as técncas tentam resolver o problema de avalação com nsufcênca de nformações a respeto dos benefcados. Mas precsamente, consdere-se uma pessoa, uma varável de avalação de mpacto Y (renda, por exemplo) e os dos estados possíves, 1 para a stuação de ter sdo benefcado e 0 para a stuação de não ter sdo benefcado. Com D = 1 ndcando o prmero estado e D = 0, o estado alternatvo, o resultado observado para a varável Y da pessoa sera: ( 1 ) Y = DY + D Y, (1) 1 0 e o ganho com o programa para o ndvíduo e o ganho médo do programa poderam ser representados, respectvamente, por = Y1 Y0 e = E( D = 1) E( Y0 D = 0), onde E( D = 1) refere- se ao valor esperado condconado à partcpação no programa. Como não é possível observar os ndvíduos nas duas stuações, utlza-se, nas avalações, um grupo de ndvíduos que não partcpou do programa, sto é, o grupo de controle, obtendose uma medda aproxmada do mpacto do programa sobre a varável consderada: E( Y D = 1) E( Y D = 0) = E( Y D = 1) E( Y D = 1) + E( Y D = 1) E( Y D = 0) (2) 1 0 1 0 0 0 = + E( Y D = 1) E( Y D = 0) 0 0 A últma dferença do lado dreto da equação, dferença entre os valores esperados da varável quando da não partcpação no programa condconado aos dos estados, corresponde a uma medda do erro ao se utlzar o grupo de controle. Isto derva do fato de que a renda, por exemplo, dos ndvíduos do grupo de controle não corresponde àquela dos benefcados caso estes não tvessem partcpado do programa. Tal medda fornece, assm, um ndcador do vés de seleção ou partcpação do programa, alado ao fato de que a própra partcpação no programa serve, em s, para dferencar os ndvíduos (mas motvados versus menos motvados, por exemplo, já condconando os resultados do programa). A precsão e o grau de dentfcação do mpacto do programa,, dependem, evdentemente, do tamanho do vés de seleção envolvdo na avalação. Tal magntude, por sua vez, está vnculada ao mecansmo de seleção do grupo de controle e às técncas de avalação utlzadas nesta tarefa. Tas condconantes e as técncas utlzadas neste trabalho são dscutdas a segur. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 63 4.1 Expermento socal O que é conhecdo na lteratura de avalação de mpactos de polítcas de programa sobre grupos 10 como Expermento Socal corresponde à stuação em que a escolha dos ndvíduos a serem benefcados e aqueles a pertencerem ao grupo de controle é feta aleatoramente a partr de um grupo maor de canddatos ao programa. Em outras palavras, a dstrbução dos ndvíduos entre os estados (1,0) é feta por meo de sorteo aleatóro. Tal procedmento elmnara qualquer vés de partcpação, permtndo a dentfcação exata do mpacto do programa sobre os benefcados ( ). Formalmente, na ausênca de vés de partcpação ou seleção, ter-se-a E( Y0 D = 1) E( Y0 D = 0) = 0. Ou seja, em méda, não exstram dferenças entre a renda potencal dos não-benefcados e daqueles que o foram, caso não tvessem recebdo o programa. 4.2 Grupo de controle não aleatóro A alternatva à nexstênca de seleção aleatóra entre benefcados e não-benefcados mplca a utlzação de grupo de controle escolhdo de forma não aleatóra, tal como no caso da amostra utlzada no presente artgo. De forma geral, os ndvíduos deste grupo de controle são escolhdos segundo algumas característcas prevamente elegíves, predetermnadas, tdas como fundamentas para a dnâmca da varável-fm do programa (ser produtor famlar, ter menos de dos empregados permanentes etc.). Adconalmente, são empregados dferentes estmadores na mensuração do mpacto dos programas dos benefcados, e que dependem do conjunto de nformações dsponíves, da varável em análse e das hpóteses assumdas sobre a partcpação no programa. As subseções a segur apresentam as prncpas característcas dos estmadores utlzados neste trabalho. 4.2.1 Dferença das médas sem controle A estmatva do mpacto do programa sobre os benefcados feta por meo da dferença das médas da varável-fm ou de nteresse assume, arbtraramente, que não exstem dferenças expressvas entre benefcados e grupo de controle no que dz respeto às característcas essencas para a explcação do comportamento da varável de nteresse. O mpacto do programa sobre os benefcados é estmado calculando-se a dferença entre as médas desta varável para os benefcados e o grupo de controle, observando-se, então, a sua sgnfcânca estatístca (teste de dferenças de médas). Mas especfcamente, o mpacto do programa ( ) é aproxmado por: E( Y1 D = 1) E( Y0 D = 0) = E( Yb ) E( Yc ), (3) onde agora se refere a ndvíduos de cada grupo e Y Y b, c dzem respeto, respectvamente, aos valores da varável para ndvíduos dos grupos de benefcados e controle. Note-se (equação (2)) que tal assunção (fortíssma) equvale, em verdade, a uma tentatva de replcar o expermento socal por meo de característcas semelhantes dos ndvíduos. Mesmo sob a suposção, extremamente otmsta, de que característcas mportantes dos ndvíduos para a varável de nteresse consttuam aproxmações entre os dos grupos, a própra partc- 10 Para um survey acerca dessa lteratura, ver, por exemplo, Fredlander, Greenberg e Robns (1997). Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
64 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco pação no programa já pode snalzar dferencações mportantes entre os ndvíduos dos dos grupos e dfclmente tal estmatva fornece um valor confável para o mpacto da polítca. 4.2.2 Dferenças das médas com controle De forma mas realsta, é possível estmar o mpacto do programa por meo de dferenças das médas da varável de nteresse entre os dos grupos de ndvíduos, reconhecendo-se, entretanto, que exstem dferenças entre os ndvíduos em termos de característcas observáves e possvelmente não-observáves. Como tas característcas tendem a afetar tanto dretamente (operando mesmo com nexstênca de programa) quanto ndretamente (motvando ou não a partcpação) as varáves de nteresse, um controle para tas dferenças exge, em geral, uma teora ou hpóteses de determnação da varável de nteresse e de partcpação no programa. O modelo econométrco abaxo, bastante geral, fornece uma representação para estmar o mpacto do programa no qual as dferentes característcas dos grupos são consderadas, juntamente com a determnação do comportamento da varável e da partcpação no programa. Y t = a 0 + Xb + a 1 D 0 + e t, t > 0 (4) D 0 = Z g 0 + u 0 (5) D 0 = 1,0. (6) A prmera equação descreve a determnação da varável de nteresse do programa do ndvíduo no período t, Y t. Nela, o vetor X é composto por varáves que supostamente explcam tal comportamento, conjuntamente com uma varável bnára (dummy) que representa a partcpação (D 0 =1) ou não no programa (D 0 = 0), decsão esta tomada no tempo 0. A segunda equação descreve a decsão de partcpar ou não do programa em função das varáves explcatvas Z. Os termos e t e u 0 correspondem às partes não determnístcas dos modelos e, supostamente, são bem comportados (méda zero e varânca constante). As demas letras correspondem a coefcentes a serem estmados. Neste contexto, a estmatva do mpacto do programa é dada por estmação pelo método de Mínmos Quadrados Ordnáros (MQO) do coefcente a 1, obtdo depos de se levar conta (controlar) as dferenças entre os ndvíduos nas varáves (X), de determnação da varável de nteresse, e nas varáves (Z), determnantes da partcpação. Um valor postvo e estatstcamente sgnfcante deste coefcente ndcara, por exemplo, que o programa tem um efeto postvo sobre a varável Y. Na prátca, dado o desconhecmento precso do processo de determnação de Y e D, nem sempre é possível obter estmatvas não-vesadas ou não tendencosas do coefcente a 1. Isto é, a omssão de mportantes determnantes destas varáves ou mesmo a natureza não mensurável de outros (como é possvelmente o caso de algumas dmensões da partcpação) pode mpedr a obtenção de estmatvas que refltam, em méda, o verdadero valor do coefcente procurado. O texto a segur dscute dferentes stuações e possíves soluções para a estmação. 4.2.3 Inexstênca de vés de seleção no programa A stuação menos problemátca para a estmação do coefcente a 1 corresponde àquela em que, além dos modelos das equações (4)-(6) apreenderem bem o comportamento das varáves Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 65 dependentes, as varáves mportantes para a determnação de Y e da partcpação foram todas explctamente consderadas na regressão. Em partcular, não há varável que afete smultaneamente partcpação e Y que não esteja ncluída na regressão, o que também exclu a possbldade de exstênca de característcas não-observáves. Nesta stuação, tem-se que E(D 0 e t ) = 0, não sendo relevante consderar a equação para a explcação na partcpação no programa. O modelo acma pode ser reduzdo, então, às equações (4) e (6): Y t = a 0 + Xb + a 1 D 0 + e t, t > 0 D 0 = 1,0. Assm, para os benefcados e os ndvíduos do grupo de controle os valores da varável dependente são dados, respectvamente, por: Y t = a 0 + Xb + a 1 D 0 + e t e Y t = a 0 + Xb + e t. O mpacto do programa sobre a varável Y pode ser então aproxmado por meo da dferença entre os valores esperados da varável para os dos grupos. Tal dferença pode ser obtda medante as estmatvas de MQO dos coefcentes, uma vez que neste caso e para tal estmador 11 Y X, D = 1 = E Y X, D = 0 = a 0 + Xb, tendo-se, pos: E ( ) a 0 + Xb + a 1 e ( ) E( Y X, D = 1) E( Y X, D = 0) = E( a + X b + a + e ) E( a + X b + e ) = a 1 0 0 1 t 0 t 1 A estmação da equação (4) permte obter então um valor para a 1 e testar sua sgnfcânca estatístca. 4.2.4 Exstênca de vés de seleção em varáves observáves Quando os partcpantes do programa são seleconados com base em característcas observáves (agrcultores etc.), estratéga comum em programas que têm públco-alvo defndo, há a possbldade de que as estmatvas de MQO vstas acma não forneçam resultados confáves, uma vez que estes podem não refletr, em méda, o verdadero valor do parâmetro desejado (estmação vesada ou tendencosa). Tal possbldade de vés ocorre se o sstema de equações (4)-(6) não consderar todas as varáves mportantes na determnação da partcpação que afetam também a varável de nteresse. Neste caso, E( D 0et ) 0 em vrtude de que E( Zet ) 0, onde a varável Z corresponde a um determnante da partcpação, omtdo da equação (5), que também nfluenca o comportamento da renda. 12 Há pelo menos três soluções comumente utlzadas para soluconar tal problema, consderadas abaxo. 11 Para o estmador de MQO, β, dos coefcentes β, dada a ausênca de dependênca entre o termo estocástco e as varáves explcatvas, E(β ) = β. 12 Para uma lustração rápda, suponha que as mulheres sejam o públco-alvo. Neste caso, a condção, por exemplo, de recém-descasada deve afetar tanto a partcpação quanto o comportamento da renda. A não nclusão desta condção no sstema de equações (4)-(6) pode envesar o estmador de MQO de α 1. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
66 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco 4.2.4.1 Inclusão das varáves omtdas como regressores na equação Neste caso, a forma estmável da equação (4), já com a nclusão da varável antes omtda, sera representada por: Y = a + X b + a D + Z a + e (4) t 0 1 0 2 t A estmação por MQO de (4) permtra, então, obter: E( Y X, Z, D = 1) E( Y X, Z, D = 0) = a, 1 0 1 e novamente testar a sgnfcânca estatístca deste coefcente. A dfculdade, aqu, resde na mensuração destas varáves omtdas e no conhecmento da forma funconal exata da relação entre elas e a varável de nteresse, possvelmente não-lnear. 4.2.4.2 Matchng em característcas observáves Uma alternatva às dfculdades acma apontadas é a utlzação de um estmador de matchng que, ao assumr que a seleção para o programa se dá apenas a partr de característcas observáves, de modo que pessoas com tas característcas dêntcas tenham a mesma probabldade de partcpação, obtém o efeto do programa consderando subgrupos de ndvíduos. 13 Uma vez que as pessoas com característcas observáves dêntcas ( Z ) tenham a mesma probabldade de serem escolhdas para os grupos de programa e de controle, o valor da varável de nteresse (Y), dadas as nformações em Z, passa, para este grupo de pessoas, a ser estatstcamente ndependente do estado D. Mas formalmente, nesta stuação ter-se-a ( Y 1, Y0 D ) Z, e assm, da equação (2), E( Y Z, D = 1) E( Y Z, D = 0) = 0, 0 0 onde o símbolo ndca ndependênca. Desta forma, o mpacto do programa ( ) podera ser ncalmente calculado para as pessoas com característcas observáves dêntcas, sto é, de acordo com a equação (2), é obtdo: = E( Y Z, D = 1) E( Y Z, D = 0), (7) z 1 0 onde z, dado pela dferença entre as médas da varável de nteresse para benefcados e controles com as mesmas característcas, corresponde ao mpacto médo do programa nas pessoas com característcas Z (dêntcas). O resultado médo do programa podera, então, ser obtdo por meo de uma méda ponderada dos resultados para os dversos grupos, o que é feto tomando-se o valor esperado da equação (7) condconado à stuação em que D = 1: { 1 0 } = E E( Y Z, D = 1) E( Y Z, D = 0) D = 1 = E( z D = 1). (8) 13 Para uma dscussão detalhada deste estmador, ver Angrst e Krueger (1999). Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 67 Para o caso de varáves observáves (Z) dscretas, o mpacto do programa pode ser representado pela soma ponderada das dferenças para cada grupo, onde os pesos são dados pela probabldade de um ndvíduo do grupo de programa possur as característcas Z. Precsamente: = Pr( Z = Z D = 1) (9) z z Em suma, o mpacto do programa sobre a varável de nteresse (Y) é dado pela soma ponderada das dferenças entre o valor médo desta varável para benefcados e controles para cada grupo com característcas dêntcas, onde os pesos de cada dferença são dados pela dstrbução dos benefcados entre os grupos. Note-se, retornando à equação (2), que dadas as hpóteses aqu assumdas (grupos com característcas dêntcas), ao menos para cada grupo é possível obter uma estmatva para lvre do vés de seleção em característcas observáves. A dfculdade deste estmador resde, porém, na sua mplementação para um número muto grande de varáves Z ou quando estas são contínuas. 4.2.4.3 Propensty score Os métodos de Propensty Score procuram sntetzar as nformações, contdas nas varáves Z, que afetam a partcpação no programa, por meo da estmação, condconada nestas varáves, da probabldade de pertencer ao grupo de benefcados pelo programa (estmatva de propensty score). A déa é utlzar, na equação (8), não as varáves Z dretamente, mas as probabldades de partcpação de cada grupo delas dervadas. Tal procedmento resumra as nformações contdas em Z, fornecendo um crtéro únco de dstrbução dos ndvíduos entre os grupos. Para a aplcação do método é necessáro, porém, que as propredades estatístcas dos resultados para a varável de nteresse (Y) em relação a D e Z, acma assumdas, sejam váldas também quando, ao nvés de Z, consdera-se Pr(Z ), probabldade de partcpação determnada pelas varáves Z. Neste sentdo, Rosenbaum e Rubn (1983) mostram que se: ( Y 1, Y0 D ) Z, então ( 1, Y0 D ) Pr( Z ) O que permte reescrever a equação (8) como: Y, onde Pr( Z ) = Pr( D = 1 Z ). { ( Pr ( ), 1 1 ) ( Pr 0 ( ), 0 ) 1 } = E E Y Z D = E Y Z D = D =. (10) A obtenção de uma estmatva do mpacto do programa va equação (10) é, assm, feta em dos estágos. O prmero procura estmar as probabldades de partcpações, sto é, o propensty score, para os ndvíduos. Em seguda, estes são agrupados de acordo com estas probabldades. O resultado fnal representa uma soma ponderada das dferenças das médas das varáves de nteresse (Y) para cada grupo, com os pesos dados pela partcpação dos benefcados em cada grupo. O expedente utlzado neste artgo seguu aquele presente em Deheja e Wahba (1998). Na prmera etapa, o propensty score fo estmado por meo de um modelo logt. Em seguda, a partr das probabldades estmadas, os ndvíduos da amostra foram dstrbuídos em cnco partes guas. Para cada um destes grupos foram obtdas dferenças das médas da varável de nteresse entre Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
68 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco benefcados e controles, sendo o mpacto fnal do programa obtdo por meo da méda ponderada destas dferenças, com os pesos dados pela partcpação dos benefcados em cada grupo. 14 A próxma seção apresenta esses resultados. 5 Resultados empírcos Na Tabela 2, a segur, são apresentadas as estmatvas do mpacto do programa sobre o valor da produção, o valor da produção por hectare e sobre o valor da produção por pessoa da propredade rural para o total e para os três grupos consderados no PRONAF (grupos B, C e D) a partr dos três estmadores utlzados neste trabalho: 15 a dferença das médas sem controle, a dferença das médas a partr das regressões de Mínmos Quadrados e o estmador de Propensty Score. 16 Tabela 2 Impacto do PRONAF sobre varáves seleconadas dferenças das médas Valor da Produção (R$/ano) Todo o Unverso# Grupo B Grupo C Grupo D Sem Controle Valor da Produção por hectare (R$/ano) Valor da Produção por pessoa (R$/ano) MQO Valor da Produção (R$/ano) 500,99** (123,55) -393,83** (134,08) 296,06** (76,70) 191,72* (97,50) 118,59** (23,69) -121,84** (22,22) 42,67** (16,21) 79,19** (26,47) 519,79** (82,28) -484,48* (210,48) 314,90** (55,10) 206,94* (87,73) -2146,34* (1023,26) -1578,30* (682,97) -839,62 (726,95) -663,22 (976,74) Valor da Produção por hectare (R$/ano) -58,26** (19,98) -26,52* (12,60) -55,00* (23,69) 103,11 (236,95) Valor da Produção por pessoa (R$/ano) 194,16** (60,52) 23,28 (15,15) 187,03** (48,40) -208,48 (744,78) Propensty Score Valor da Produção (R$/ano) 47,33 (149,04) 54,60 (27,69) 131,58 (98,85) -458,97 (1068,05) Valor da Produção por hectare (R$/ano) -344,68* (122,49) -80,01** (18,42) -422,57 (234,79) -2379,67 (2015,90) Valor da Produção por pessoa (R$/ano) 108,83 (88,66) 3,00 (19,91) 143,99* (67,81) 37,17 (799,29) Obs.: Desvo padrão entre parênteses. * e * * ndcam níves de sgnfcânca, respectvamente, de 5% e 1%. # A amostra não nclu os assentados. Como dscutdo anterormente, os valores obtdos para as dferenças das médas sem controle são estmatvas ncas e mas grosseras, na medda em que não consderam as dferentes característcas e composção dos benefcados e não-benefcados, e muto menos consderam a exstênca de vés de partcpação no programa, elementos que podem explcar os resultados. Já as estmatvas 14 Para uma outra aplcação acerca deste método para um programa de trenamento braslero, ver Fernandes, Menezes-Flho e Zylberstajn (2000) e Slvera Neto (2002). 15 Como já observado, os assentados não são ncluídos no estudo por falta de um grupo de controle para os mesmos. 16 A Tabela 2 apresenta apenas os resultados em termos das varáves de nteresse. As Tabelas 4 a 6, anexas, apresentam as equações estmadas completas para o MQO e para a equação de partcpação. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 69 realzadas por meo de mínmos quadrados consderam as dferenças de característcas e a composção entre os dos grupos, mas gnoram, em certa medda, o fato de que os resultados podem ser explcados pelas dferenças de ncentvo à partcpação do programa entre benefcados e nãobenefcados. Por fm, o estmador de Propensty Score consdera explctamente tas dferenças de ncentvo ao cotejar agentes com probabldades de partcpação semelhantes. As evdêncas obtdas permtem destacar uma sére de mportantes resultados. Consderem-se, prmeramente, as estmatvas para o valor da produção. Os valores obtdos da comparação sem nenhum controle (característca e partcpação) ndcam resultado postvo do programa (benefcado, em méda, com valor da produção R$ 500,99 acma do valor da produção dos não-benefcados), mas note-se que tal resultado, para todos os grupos e para o unverso, é totalmente explcado pelas dferentes característcas dos agentes e pelas dferentes probabldades de partcpação: as dferenças dmnuem quando é consderado o estmador de Mínmos Quadrados e desaparecem quando se consdera o estmador de Propensty Score. Desta forma, as evdêncas ndcam que o programa não fo efcaz quanto aos seus efetos sobre o valor da produção, nem para todo o unverso, nem para qualquer dos grupos consderados para o período nvestgado. Para estmatvas do mpacto do programa sobre o valor da produção por hectare, as evdêncas apontam, quando todo o unverso é consderado, um efeto negatvo do programa, presente nas evdêncas geradas por todos os três estmadores (para o estmador de Propensty Score o dferencal negatvo fca em torno de R$ 345,00). Quando se consderam as evdêncas por grupos, apenas as propredades ruras do grupo D (com maores valores de renda domclar), nas suas estmatvas com controles, não apresentam o resultado negatvo obtdo na agregação. Tal resultado sugere que o programa tem ncentvado uma ocupação mas extensva da propredade sem, contudo, ter havdo elevações no mesmo rtmo para a produção, evdencando, assm, perda de produtvdade. Por fm, os resultados obtdos para o valor da produção por pessoa, de forma geral, seguem o padrão obtdo para aqueles do valor da produção: embora postvos, dmnuem de valor à medda que mas controles são ntroduzdos nas estmatvas. A consderação das estmatvas por grupos de benefcados permte, todava, perceber algumas mportantes dferenças. Para o grupo B (propredades de menor valor da produção), as evdêncas seguem o comportamento já observado para todo o unverso consderado, ou seja, o mpacto postvo observado do programa dmnu, dexando de ser sgnfcante já a partr das estmações com mínmos quadrados. Já para as propredades ruras consderadas no grupo C, embora também os valores postvos apresentem trajetóra descendente, estes se mantêm sgnfcantes mesmo após serem consderadas as dferenças de característcas e probabldades de partcpações no programa. Tal resultado, em vsta da não sgnfcânca do mpacto do programa sobre o valor da produção, não sera medatamente esperado e requer maor aprofundamento da nvestgação. Algumas possbldades deverão ser exploradas em outros estudos. Uma delas é de que tal resultado possa estar refletndo um potencal efeto vznhança ou parentesco: ndvíduos ncalmente com resdêncas em propredades próxmas e que são benefcados pelo programa teram nformações e ncentvo para o cultvo em novas áreas própras, dexando as propredades de trabalho orgnas. Tal resultado também, ao menos parcal e potencalmente, pode ser explcado pela presença de vés de seleção, não controlado pelos estmadores utlzados, que faram os ndvíduos das propredades benefcadas, mas empreendedores e dnâmcos, reagrem de forma mas decdda em face do modesto resultado do programa em termos de valor da produção. Nesta perspectva, tas ndvíduos atuaram no sentdo de obter alternatvas de renda, dexando a propredade com menor número de pessoas engajadas na produção. Para o últmo grupo consderado (grupo D), as evdên- Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
70 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco cas ndcam que o programa fo nefcaz no sentdo de elevar o valor da produção por pessoa, o que parece confrmar os modestos resultados do programa para este grupo. 6 Conclusões A ntrodução do PRONAF em meados da década de 1990 representou um avanço sgnfcatvo em termos concepção dos programas de apoo ao pequeno agrcultor no Brasl. O prncpal elemento de ruptura com os programas de crédto anterores fo a ênfase no crescmento da capacdade produtva a partr do suporte à capactação tecnológca, assstênca técnca e nfra-estrutura. Tal ênfase ntroduzu elementos focas na análse de crédto até então nexstentes. Em lnhas geras, nos programas anterores ao PRONAF o agrcultor era vsto per se pelo agente fnancero, tendo a estrutura de concessão de crédto do PRONAF nsttuído, anda que de manera anda pouco efetva, a fgura da cadea produtva. Os resultados encontrados nesta avalação, baseados em dados prmáros obtdos em pesqusa ampla com os agentes recpentes, e utlzando técncas para controlar o vés de partcpação, sugerem que o mpacto do PRONAF para a renda e a produtvdade dos seus benefcáros fo bastante reduzdo e mesmo negatvo em alguns casos, consderando o período de análse. Neste sentdo, este resultado encontrado para o Estado de Pernambuco é condzente com aqueles encontrados em outros estudos sobre o programa, à exceção daqueles realzados para o Sul do Brasl. Tas resultados contradtóros sugerem que pode haver um conflto enfrentado por um programa voltado para agrcultores famlares que têm ou podem vr a ter partcpação nos mercados, mas que também objetva polítcas socas sobre todo o grupo de agrcultores famlares. O vés de seleção, os problemas de efetvdade e os efetos reduzdos na renda/produtvdade em Estados onde a agrcultura famlar não é ntegrada à agrondústra aqu verfcados, vstos à luz de outras avalações, sugerem que o programa pode estar obtendo êxto somente em localdades onde esta ntegração esteja já estabelecda, com resultados tímdos nas demas. Verfca-se, atualmente, que algumas modfcações, em termos dos crtéros de concessão de crédtos, avalação dos agrcultores, modaldades e tetos de fnancamento, foram postas em prátca a partr de 2003. Tas modfcações elevaram o número de contratos e permtram que, pela prmera vez, o orçamento fosse nteramente utlzado. No entanto, anda não é possível afrmar se tas modfcações levarão a que o programa se torne, de fato, efetvo. Referêncas Angrst, E. J.; Krueger, A. B. Emprcal strateges n labor economcs. In: Ashenfelter, O.; Card, D., Handbook of labor economcs, v. 3, 1999. Cardoso, A.; Ortega, A. Uma avalação do PRONAF à luz da experênca européa de desenvolvmento rural, o programa leader. Anas do XXXVIII Encontro da SOBER. 2000. Couto Flho, V.; Cerquera, P. Um olhar sobre o crédto do PRONAF na Baha. Baha Agrícola, v. 5, n. 2, novembro de 2002. Deheja, R. H.; Wahba, S. Causal effects n non-expermental studes: re-evaluatng the evaluaton of tranng programs. NBER Workng Paper 6586, 1998. FAO/INCRA. O novo retrato da agrcultura famlar: o Brasl redescoberto. Projeto de Cooperação Técnca INCRA/FAO. Em www.desenvolvmentoagraro.gov.br. 2000. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
André Matos Magalhães, Raul Slvera Neto, Fernando de Mendonça Das, Alexandre Rands Barros 71 FECAMP. Estudos-de-caso em campo para avalação dos mpactos do PRONAF. Convêno PCT/IICA-PRO- NAF e Fundação de Economa de Campnas FECAMP, 2002. Fejó, R. Uma avalação prelmnar do PRONAF na produtvdade da agrcultura famlar. Textos para dscussão Sére Economa. TD-E / 37 2003. Unversdade de São Paulo, Faculdade de Admnstração, Economa e Contabldade de Rberão Preto, 2003. Fernandes, R.; Menezes-Flho, N.; Zylberstajn, H. Uma avalação do mpacto do programa de trenamento do Sndcato dos Metalúrgcos de São Paulo, 2000. Mmeografado. Frendlander, D.; Greenberg, D. H.; Robns, P. K. Evaluatng government tranng programs for economcally dsadvantaged. Journal of Economc Perspectves, v. XXXV, December 1997. Rosenbaum, P. R.; Rubn, D. B. The Central role of the propensty score n observatonal studes for causal effects. Bometrka, v. 70, p. 41-55, 1983. Slvera-Neto, R. Efcáca e vés de seleção em programas de qualfcação em trabalhadores em stuação economcamente desvantajosa: evdêncas para o Estado de Pernambuco. Revsta Econômca do Nordeste, v. 4, n., p. 1-22, 2002. Anexos Tabela 3 Lsta de varáves utlzadas na determnação do mpacto do PRONAF Varáves sglas Categora Valor da produção nos últmos 12 meses vprod Produção Valor da produção por hectare nos últmos 12 meses Vpha Produção Valor da produção por pessoa engajada nos últmos 12 meses vppess Produção Dummy para ndvíduos ntegrados à agrondústra AGIND Propredade Dummy para ndvíduos que estão aflados a cooperatvas COOP Propredade Anos de experênca do chefe do domcílo EXPERI Domclar Anos de estudo do chefe do domcílo EST_CH Domclar Anos de estudo do cônjuge EST_CJ Domclar Área da propredade AREA Propredade Homens da de trabalho HODIA Produção Gastos com nsumo para a produção nos últmos 12 meses INSUMO Produção Porcentual da produção provenente da agrcultura nos últmos 12 meses AGRICULT Produção Número de vstas de técncos de assstênca técnca na últma safra nos últmos 12 meses AT_GER Domclar Horas freqüentadas em cursos agrícolas CP_GER Domclar Dummy para localzação da propredade (área urbana = 1) URBANA Propredade Número de resdentes no domcílo RESIDE Domclar Número de aposentados no domcílo APOSEN Domclar Dummy para uso de controles de praga (se utlza = 1) PRAGA Produção Porcentual da produção que recebe rrgação nos últmos 12 meses IRRIG Produção Dummy para uso de energa elétrca na propredade (se utlza = 1) ENERG Produção Dummy para recebmento de outros crédtos além dos recursos do PRONAF (se recebeu = 1) OUTCRE Crédto Dstânca em Km do centro de dstrbução dos produtos DST_CD Propredade Porcentual da dstânca que é asfaltada ASF_CD Propredade Dummy para recebmento de crédto do PRONAF (se recebeu = 1) PRONAF Crédto Renda muncpal em 2000 RENDA_MU Muncpal Pluvometra méda muncpal em 2000 CHUVA_LN Muncpal Varânca da pluvometra VAR_CHUV Muncpal Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006
72 A experênca recente do PRONAF em Pernambuco Tabela 4 Resultados das regressões por mínmos quadrados ordnáros VPROD VPHA VPRDPESS Varáves Total Grupo B Grupo C Grupo D Total Grupo B Grupo C Grupo D Total Grupo B Grupo C Grupo D C -6125,33** -989,43* -2753,97* -13446,87-1472,84** -344,06-1197,16** 1357,11-2869,27** -364,45-600,22-13072,92 (1460,91) (441,36) (1236,47) (15659,85) (316,46) (280,73) (319,25) (2586,67) (891,00) (272,73) (732,47) (8835,71) AGIND 935,91** 105,03 482,67* 2661,25 165,29* 28,13 105,46-444,22 268,93 48,31 233,29 860,02 (328,75) (111,01) (235,46) (2203,39) (69,33) (42,20) (73,83) (389,27) (186,04) (61,70) (124,54) (1145,53) COOP 987,50** 136,28 553,29** 584,42 164,15** 14,88 126,34** -480,30* 373,63* 51,54 16,69-478,28 (246,38) (74,86) (187,98) (1636,82) (46,75) (24,60) (51,16) (244,18) (159,94) (38,97) (99,67) (899,79) EXPERI 34,63** 3,41 0,99-173,96-1,86-0,04-3,82-12,09 5,98 0,46-14,75-90,59 (11,12) (4,26) (10,28) (195,16) (3,02) (2,10) (3,59) (33,89) (7,63) (2,14) (7,85) (122,48) (EXPERI)^2-0,28-0,03 0,13 2,38 0,02 0,00 0,05 0,27-0,05-0,02 0,19 1,00 (0,15) (0,05) (0,14) (2,62) (0,04) (0,03) (0,05) (0,44) (0,10) (0,03) (0,10) (1,56) EST_CH 47,72* 7,28 17,03 39,00-1,08-2,25-4,65-41,19 35,48* 1,17 14,81 61,49 (23,07) (7,63) (17,07) (149,98) (4,40) (4,07) (4,54) (33,31) (16,01) (4,18) (10,60) (131,45) EST_CJ 42,54* 11,08 3,78-290,04-1,24 1,58-1,72-32,25 39,15** 6,82 12,97-19,24 (19,30) (6,07) (14,11) (153,47) (3,47) (2,69) (3,74) (30,54) (13,14) (3,63) (9,00) (112,61) AREA 17,35** 1,10 11,15** 42,91** 9,01** 1,08 4,65** 25,45 (3,73) (0,85) (2,40) (13,96) (2,54) (0,67) (1,67) (15,93) HODIA -0,32** -0,05** -0,42** -8,73** 0,12** 0,09* 0,23** 1,71** (0,06) (0,01) (0,10) (3,04) (0,03) (0,04) (0,06) (0,23) INSUMO 0,25** 0,02 0,26** 1,07** 0,20** 0,08** 0,21** 4,66** 0,05 0,00 0,02 0,16 (0,07) (0,03) (0,10) (0,34) (0,05) (0,02) (0,07) (1,66) (0,05) (0,01) (0,04) (0,13) AGRICULT -11,05** -3,89** -7,82** 30,42-0,77** -1,07** -0,42 3,69-4,59** -1,92** -3,73** 10,11 (1,39) (0,44) (1,26) (17,97) (0,28) (0,25) (0,33) (2,57) (0,89) (0,27) (0,69) (10,84) AT_GER 1,65 2,78* -0,34-52,10 0,98* 0,73 0,60** -10,18 2,48 0,34 0,19-4,32 (1,90) (1,30) (0,88) (36,89) (0,43) (1,28) (0,23) (8,60) (1,93) (0,71) (0,67) (21,76) CP_GER 0,97-1,25 0,55 1,08 0,03-0,65 0,00-0,17 0,09-0,54 0,08-4,26 (0,58) (0,92) (0,53) (17,86) (0,17) (0,57) (0,17) (2,64) (0,27) (0,44) (0,17) (11,19) URBANA 405,68-68,93-114,23 696,91-1,44-23,59-23,33 292,85 369,53* -26,91 15,17 13,61 (235,94) (49,55) (160,51) (1598,11) (44,61) (22,46) (46,08) (248,52) (151,79) (26,00) (107,97) (1210,48) RESIDE -19,13 13,76* -29,32-346,29-6,49-5,13-10,00* -70,59-91,90** -12,29** -104,68** -642,63** (19,03) (6,22) (17,85) (232,85) (4,23) (3,12) (5,01) (53,74) (12,28) (3,61) (8,68) (138,89) APOSEN -72,24 32,04 45,02-908,54-38,14* -4,61-31,98-262,07-18,96 22,64 59,46-619,28 (74,54) (22,69) (68,69) (875,68) (17,05) (11,33) (19,83) (213,64) (48,27) (13,54) (39,24) (573,71) PRAGA 421,29** 95,54** 399,79** 323,18 14,13-2,41 25,58-58,53 319,60** 33,19* 233,88** 411,23 (94,49) (27,61) (92,76) (1372,57) (23,24) (15,59) (27,30) (319,66) (56,17) (15,13) (48,22) (911,17) IRRIG 20,20** 1,10 13,21** 15,56 6,81** 0,49 5,98** -0,04 12,14** 0,27 6,61** 8,95 (2,44) (0,87) (2,03) (16,35) (0,62) (0,42) (0,68) (3,52) (1,55) (0,40) (1,05) (9,74) ENERG 966,67** 121,56 513,80** -945,55 83,04 3,84 41,45-14,85 550,80** 63,79 174,84-1227,94 (228,28) (81,19) (169,20) (1098,30) (46,90) (33,28) (47,67) (268,91) (152,45) (43,94) (94,59) (824,73) OUTCRE 379,29 79,90 123,48 291,27 1,30 19,17-27,25-301,46 93,24 47,57-10,59 1143,68 (211,69) (60,28) (162,86) (1441,09) (37,91) (38,49) (42,20) (275,98) (129,36) (32,39) (86,43) (1079,67) DST_CD -5,25 0,48 1,08-67,86-2,52** -1,06* -1,79* -4,11-3,12-0,61 1,89-48,09 (4,40) (1,24) (3,83) (45,87) (0,80) (0,53) (0,82) (9,00) (2,77) (0,67) (2,06) (32,52) ASF_CD 2,28 0,99** 0,61 6,28 0,89** 0,38 0,63 2,08 1,01 0,29 0,57 8,50 (1,30) (0,39) (1,19) (14,27) (0,30) (0,20) (0,36) (3,14) (0,82) (0,22) (0,65) (10,80) PRONAF 191,72* 79,19** 206,94* -663,22-58,27** -26,52* -55,00* 103,11 194,16** 23,28 187,03** -208,48 (97,50) (26,47) (87,73) (976,75) (19,98) (12,60) (23,69) (236,95) (60,52) (15,15) (48,41) (744,78) RENDA_MU 163,35** 35,17* 48,38 1287,86** 41,73** 22,71** 16,43-68,97 111,61** 21,24** 20,32 749,79* (52,15) (14,65) (44,82) (477,40) (10,37) (7,20) (9,88) (102,22) (32,63) (7,90) (25,09) (339,77) CHUVA_LN 242,34-66,53-7,30-11351,40 610,62** 305,10** 620,89** -848,29-71,17-165,91* -412,06-8054,22* (545,82) (153,41) (519,13) (6007,80) (118,00) (84,29) (129,76) (1143,73) (344,53) (81,68) (283,56) (3772,55) VAR_CHUV 774,65 265,42 876,44 12621,06-293,61* -236,59* -262,96 1010,20 511,97 249,39* 806,20* 10240,79* (682,36) (198,87) (646,43) (8027,17) (145,41) (110,70) (159,34) (1440,48) (420,23) (111,70) (362,11) (4816,63) R 2 0,64 0,24 0,21 0,27 0,90 0,80 0,85 0,90 0,59 0,53 0,50 0,39 R 2 ajustado 0,63 0,21 0,20 0,18 0,90 0,79 0,85 0,89 0,58 0,50 0,49 0,31 Estatístca-F 70 10,06 14,34 3,07 320,34 70,61 153,14 76,51 82,42 16,40 31,37 4,84 Prob(F) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Observações 3132 831 2056 245 3132 831 2056 245 3127 830 2053 244 Obs.: Desvo padrão entre parênteses. * e * * ndcam níves de sgnfcânca, respectvamente, de 5% e 1%. Econ. Aplc., 10(1): 57-74, jan-mar 2006