Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

Contribuição da Embrapa para o desenvolvimento da agricultura no Brasil

2ª edição

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Geraldo da Silva e Souza

Eliane Gonçalves Gomes

Editores Técnicos

Embrapa

Brasília, DF

2013

Embrapa Informação Tecnológica

Parque Estação Biológica (PqEB), Av. W3 Norte (final)

CEP 70770-901 Brasília, DF

Fone: (61) 3448-4236 | Fax: (61) 3448-2494

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Coordenação editorial: Selma Lúcia Lira Beltrão, Lucilene Maria de Andrade, Nilda Maria da Cunha Sette

Supervisão editorial: Wyviane Carlos Lima Vidal

Revisão de texto: Corina Barra Soares

Conversão e editoração do e-book: Leandro Sousa Fazio

Normalização bibliográfica: Iara Del Fiaco Rocha

Capa: Carlos Eduardo Felice Barbeiro

1ª edição

1ª impressão (2013): 1.000 exemplares

2ª edição

E-book (2013)

Todos os direitos reservados

Para uso exclusivo de AI/SEDE. A reprodução não autorizada desta publicação, no todo ou em parte, constitui violação dos direitos autorais (Lei no 9.610).

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP).

Embrapa Informação Tecnológica

Contribuição da Embrapa para o desenvolvimento da agricultura no Brasil / Eliseu Roberto de Andrade Alves, Geraldo da Silva e Souza, Eliane Gonçalves Gomes, editores técnicos. – 2. ed. – Brasília, DF : Embrapa, 2013.

il. color.

E-book no formato ePub editado originalmente como livro impresso.

ISBN 978-85-7035-175-3

1. Agricultura. 2. Desenvolvimento agrícola. 3. Pesquisa agrícola. 4. Pesquisa pecuária. I. Alves, Eliseu Roberto de Andrade. II. Souza, Geraldo da Silva e. III. Gomes, Eliane Gonçalves. IV. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.

CDD 630

© Embrapa 2013

Autores

Adriana Carvalho Pinto Vieira

Advogada, doutora em Desenvolvimento Econômico, professora-doutora, pesquisadora e coordenadora do Núcleo de Gestão da Inovação e Transferência de Tecnologia (Nugitt), da Universidade Extremo Sul Catarinense (Unesc), Criciúma, SC
dricpvieira@unesc.net

Antonio Flavio Dias Avila

Engenheiro-agrônomo, doutor em Economia Rural, pesquisador da Embrapa Sede, Brasília, DF
flavio.avila@embrapa.br

Claudio Costa Cardoso

Estatístico, analista da Embrapa Sede, Brasília, DF
claudio.costa@embrapa.br

Constanza Valdes

Economista agrícola, Ph. D. em Economia, técnica do Serviço de Pesquisa Econômica (Economic Research Service – ERS) do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (United States Department of Agriculture – Usda), Washington, DC, Estados Unidos
cvaldes@ers.usda.gov

Daniela de Paula Rocha

Economista, mestre em Economia Aplicada, pesquisadora da Fundação Getúlio Vargas (FGV-RJ/Ibre), Rio de Janeiro, RJ
daniela.rocha@fgv.br

Eduardo Magalhães

Economista, mestre em Economia, presidente da Datalyze Consulting Corporation, Ottawa, Ontário, Canadá
emagalhaes@gmail.com

Eliana Teles Bastos

Economista, assistente técnica na Assessoria de Gestão Estratégica do Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento, Brasília, DF
eliana.bastos@agricultura.gov.br

Eliane Gonçalves Gomes

Engenheira-química, Ph. D. em Pesquisa Operacional, pesquisadora da Embrapa Sede, Brasília, DF
eliane.gomes@embrapa.br

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Engenheiro-agrônomo, Ph. D. em Economia Agrícola, assessor do presidente da Embrapa, Brasília, DF
eliseu.alves@embrapa.br

Fernando Luis Garagorry

Estatístico e matemático, Ph.D. em Pesquisa Operacional, pesquisador da Embrapa Sede, Brasília, DF
fernando.garagorry@embrapa.br

Geraldo da Silva e Souza

Economista e matemático, Ph.D. em Estatística, pesquisador da Embrapa Sede, Brasília, DF
geraldo.souza@embrapa.br

José Eustáquio Ribeiro Vieira Filho

Economista, doutor em Teoria Econômica, pesquisador do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) e professor da Universidade de Brasília (UnB), Brasília, DF
jose.vieira@ipea.gov.br

José Garcia Gasques

Engenheiro-agrônomo, doutor em Economia, técnico de Planejamento e Pesquisa do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) e coordenador de Planejamento Estratégico do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, Brasília, DF
jose.gasques@agricultura.gov.br

Mirian Rumenos Piedade Bacchi

Economista doméstica, doutora em Economia Aplicada, professora livre-docente da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq/USP) e pesquisadora do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea/Esalq/USP), Piracicaba, SP
mrpbacch@esalq.usp.br

Renato Cruz Silva

Jornalista, mestre em Comunicação Técnica, supervisor de análises do Departamento de Transferência de Tecnologia da Embrapa, Brasília, DF
renato.silva@embrapa.br

Renner Marra

Economista, analista da Embrapa Sede, Brasília, DF
renner.marra@embrapa.br

Xinshen Diao

Economista, Ph.D. em Economia, vice-diretora da Divisão de Estratégias de Desenvolvimento e Governança (DSGD) do International Food Policy Research Institute (IFPRI), Washington, DC, Estados Unidos
x.diao@cgiar.org

Apresentação

Os dados do Censo Agropecuário 2006 revelaram forte concentração da produção agropecuária, que é medida pela renda bruta obtida pelo produtor, nela incluídos o autoconsumo e a indústria caseira. Constatou-se que apenas 27 mil, entre 4,4 milhões de estabelecimentos de produção rural, geraram 51,2% da renda bruta, enquanto 500 mil produziram o equivalente a 87% dessa renda. Assim, 3,9 milhões deles contribuíram somente com 13% do valor da produção, e nesse grupo 2,9 milhões geraram tão somente 3,3% da renda bruta total. Evidencia-se, portanto, uma enorme concentração da renda bruta.

A coletânea dos artigos que compõem o livro Contribuição da Embrapa para o desenvolvimento da agricultura no Brasil esmera-se em explicar as causas dessa concentração de renda. A hipótese que fundamenta os modelos econométricos e a argumentação é que a tecnologia é o principal fator a responder pelo fato de tão poucos estabelecimentos terem contribuído para a maior parte da produção colhida em 2006.

Especulou-se também o papel que os outros fatores de produção teriam exercido na produção, como área dos estabelecimentos (terra) e trabalho. Com base nos dados dos censos agropecuários de 1995–1996 e de 2006, concluiu-se que, embora a contribuição da terra tenha se mostrado estatisticamente significante nos dois censos, ela caiu de 18,1% para 9,6%, de um censo para outro. Quanto ao trabalho, constatou-se que a agricultura mecanizou-se de tal forma que a contribuição do trabalho sofreu uma redução considerável. A tecnologia assumiu o papel principal na explicação do crescimento da produção – já era muito importante em 1995–1996, quando contribuiu com 50,6% do crescimento, e se salientou ainda mais em 2006, quando explicou 68,1% do crescimento da produção.

Quando se trata da terra tão somente, é possível analisar a evolução da área colhida, da produtividade da terra e da produção. Estudos do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento mostram ser a produtividade da terra – portanto, novamente a tecnologia – dominante na explicação do crescimento da produção.

Neste trabalho, a desigualdade da renda bruta foi medida pelo índice de Gini. Se todos os estabelecimentos tivessem apresentado a mesma renda bruta, esse índice valeria zero. Se um deles tivesse se apropriado de toda a renda bruta, o índice de Gini valeria 1. Assim, quanto mais próximo de 1 for o índice de Gini, maior será a desigualdade da renda bruta. Mediu-se o índice de Gini para o grupo de estabelecimentos de 100 ha ou menos, e para os de mais de 100 ha, e praticamente não se observou diferença. Respectivamente, o índice de Gini igualou-se a 0,85 e a 0,87. A desigualdade é, assim, a mesma nas duas classes, e muito alta, o que sugere, mais uma vez, ser a tecnologia a responsável principal pela desigualdade da renda bruta.

A tecnologia foi o principal motor a impulsionar o agronegócio. Ela teve papel preponderante na administração da dívida externa e na acumulação de um montante expressivo de reservas. Contribuiu, ademais, para o abastecimento do mercado interno e impulsionou as exportações.

Outra importante vantagem conferida pela tecnologia foi a grande redução do custo da cesta básica, cujo maior beneficiário foram os mais pobres, que gastam a maior parte do salário na compra de alimentos. Com efeito, no período de fevereiro de 1976 a julho de 2012, o custo da cesta básica teve uma queda anual de 2,18%, tendo acumulado no período a impressionante redução de 79,42%. Essa redução garantiu o sucesso dos programas de transferência de renda para os mais pobres, os quais se fundamentaram na aquisição de alimentos. No fundo, a modernização da agricultura significou importante redistribuição de renda.

O que teve a Embrapa a ver com tudo isso? A produtividade da agricultura não cresce sem tecnologia. É reconhecido o esforço da Embrapa, dos institutos de pesquisa e das universidades para isso. A contribuição da Embrapa foi estimada via fronteira estocástica de produção. Estimou-se a eficiência técnica e sua associação com as ações da Embrapa, a qual se mostrou significante estatisticamente.

Em outros artigos da coletânea de artigos, foram analisados alguns problemas relativos a cultivares e à participação de empresas especializadas no mercado, além de detectar implicações de leis recentes para o desenvolvimento da pesquisa pública.

A tecnologia explica o sucesso do agronegócio, tanto para o produtor quanto para a agroindústria, os transportes, as exportações e os arranjos para financiar a safra, com grande participação da iniciativa particular, brasileira e estrangeira. Tudo isso são sinais da dinâmica da difusão de conhecimento na sociedade brasileira. Ou seja, depois de criados os conhecimentos, sua difusão explica o sucesso da modernização da agricultura. Nesse sentido, a difusão de conhecimentos na agricultura brasileira tem sido muito bem-sucedida. O sucesso aplica-se, porém, a 500 mil estabelecimentos, de um total de 4,4 milhões.

Faz-se mister o entendimento do que não funcionou propriamente com os 3,9 milhões de estabelecimentos restantes. A grande maioria deles concentra-se no Nordeste e ficou à margem do progresso. A difusão de conhecimentos não ocorreu para esta população. A Embrapa está firmemente empenhada em ajudar a encontrar a solução e a propor ação, e o faz sob a liderança do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento e da Presidência da República.

Este trabalho apresenta a dinâmica da agricultura brasileira e suas lacunas. Faz isso com evidências e ferramentas modernas de análise – tanto estatísticas quanto econométricas e de raciocínio lógico – e a análise tem como suporte os princípios do método científico.

Maurício Antônio Lopes

Presidente da Embrapa

Capítulo 1

Fatos marcantes da agricultura brasileira

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Geraldo da Silva e Souza

Daniela de Paula Rocha

Renner Marra

Introdução

Sete fatos são considerados marcantes na evolução da agricultura brasileira: o sucesso do agronegócio, a concentração da renda bruta, a dominância da tecnologia, o esvaziamento dos campos, a inexpressividade recente do êxodo rural, a não remuneração dos fatores de produção e os milhões de produtores sem acesso à tecnologia.

Apesar de os fatos parecerem díspares, tecnologia é o fator determinante de cada um deles. Ou seja, é a modernização da agricultura que os unifica. A modernização da agricultura foi buscada pela política agrícola do pós-guerra. Do ponto de vista de aumento da produção, ela foi um sucesso. Do ponto de vista de inclusão dos pequenos agricultores, deixou muito a desejar. Essa inclusão é o grande desafio que a política agrícola terá de enfrentar. E inclusão hoje significa dar acesso à tecnologia aos excluídos da modernização. Acesso à terra, por si só, não solucionará o problema de pobreza e de concentração da renda nos campos.

As seções seguintes exploram os sete fatos acima descritos.

Sucesso do agronegócio

Espera-se que o agronegócio contribua em três frentes, a saber: gerar excedentes exportáveis, alimentar bem o povo brasileiro e gerar empregos.

Excedente exportável

O agronegócio gerou grande excedente exportável, que ajudou a pagar a maior parte da nossa dívida externa, trazendo-a para níveis baixos. Isso colocou o Brasil num nível muito seguro nas finanças internacionais.

A Tabela 1 examina, no período de 1989 a 2011, o saldo da balança comercial, qual seja, o resultado de exportações menos importações, para o agronegócio e para o Brasil. Nesse conceito, o saldo do agronegócio pode ser maior que o do Brasil, em vista das importações de cada parte. Isso ocorreu tipicamente de modo expressivo no período de 1994 a 2011, com exceção dos anos 2005 e 2006.

Tabela 1. Saldo da balança comercial, do Brasil e do agronegócio, no período de 1989 a 2011, em bilhões de dólares.

Ano

Saldo da balança comercial (em US$ bilhões)

Brasil

Agronegócio

1989

16.119,00

10.840,00

1990

10.752,00

9.806,00

1991

10.580,00

8.761,00

1992

15.239,00

11.492,00

1993

13.299,00

11.783,00

1994

10.466,00

13.427,00

1995

-3.466,00

12.258,00

1996

-5.599,00

12.206,00

1997

-6.765,00

15.173,00

1998

-6.624,00

13.505,00

1999

-1.289,00

14.800,00

2000

-0.732,00

14.838,00

2001

2.685,00

19.056,00

2002

13.196,00

20.391,00

2003

24.878,00

25.899,00

2004

33.842,00

34.198,00

2005

44.929,00

38.507,00

2006

46.457,00

42.769,00

2007

40.032,00

49.701,00

2008

24.957,00

59.987,00

2009

25.273,00

54.886,00

2010

20.147,00

63.051,00

2011

29.802,00

77.471,00

Fonte: Brasil (2012).

Além disso, o saldo do agronegócio foi sempre positivo, enquanto aquele do Brasil era negativo, no período de 1995 a 2000. Note-se ainda que, em comparação com o Brasil, o saldo do agronegócio tem-se tornado cada vez mais expressivo, como mostra a Tabela 1. E essa diferença vem-se ampliando desde 2007. Para realçar, em 2011, o saldo do agronegócio alcançou US$ 77.471,00 bilhões, contra US$ 29.802,00 bilhões do Brasil.

Comentários em artigos e entrevistas divulgadas na imprensa expressam preocupação com esses números, dando a entender que eles significam atraso, e não progresso, visto que somente em tecnologias rudimentares, baseadas em terra e trabalho pouco qualificado, cristalizam-se as exportações do agronegócio. Ora, terra e trabalho representam menos de 40% dos dispêndios por unidade de produto exportado. O restante são insumos da indústria. Ainda há o fato de que a produção de exportáveis implica o uso de insumos que cristalizam investimentos enormes em ciência e tecnologia, tanto em sementes quanto em máquinas e equipamentos, nos solos, em irrigação, etc. Note-se que os solos da agricultura são resultados de investimentos vultosos em calcário, fertilizantes e práticas conservacionistas.

A Figura 1 ilustra, de forma convincente, o fato de que cada vez mais o agronegócio é um importante gerador do saldo da balança comercial brasileira. Note-se que as duas curvas têm movimentos similares e, a partir de 2003, a do agronegócio separa-se da que representa o Brasil.

Figura 1. Saldo da balança comercial: total e do agronegócio (em US$ bilhões).

Fonte: Brasil (2012).

Cesta básica

Como dito, o papel fundamental do agronegócio é alimentar bem o povo brasileiro. Como a cesta básica reflete as necessidades de consumo dos mais necessitados, ela será analisada.

Os preços da cesta básica da cidade de São Paulo foram detalhadamente estudados por Alves et al. (2010). A técnica estatística implicou ajustar pedaços de curva aos dados da série, por procedimento não linear. Recentemente, um novo modelo foi ajustado à série de dados que se acumularam para as capitais do Brasil, mês a mês. Para cada mês, somaram-se as observações disponíveis e obteve-se a média aritmética. No início da série, havia apenas informações sobre São Paulo. No final da série, em julho de 2012, havia dados mensais para 17 capitais. O modelo aderiu bem aos dados, como mostrado na Figura 21, para o período de janeiro de 1970 a julho de 2011.

Figura 2. Curva gerada pelo modelo (linha sólida) e pelas observações (linha azul). Período: de janeiro de 1970 a julho de 2012.

Fonte: dados de Dieese (2012b).

Deu-se um passo à frente para tentar explicar o movimento dos preços em comparação com o orçamento da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Técnicas modernas de série temporal foram utilizadas. Encontrou-se uma defasagem de 3 anos2. Com essa defasagem, o coeficiente de correlação entre o logaritmo do orçamento da Embrapa e o logaritmo dos preços médios da cesta básica igualou-se a 0,96. Encontrou-se a elasticidade de longo prazo de -0,283. Assim, 10% de incremento do orçamento da Embrapa implica a queda de 2,83% no preço da cesta básica. Pela primeira vez mostrou-se, de forma direta, a importância da pesquisa na redução do preço da cesta básica.

Como os mais pobres consomem a maior parte da renda na compra de alimentos, a queda do preço da cesta básica é um fato auspicioso, que implica transferência de renda para os mais necessitados. O aumento de seu preço tem efeito contrário. Gera forte pressão por aumento de salários, agitação nas cidades, pressão inflacionária, greves e outros fatos, que demonstram a revolta da população contra os governantes. A Tabela 23 consolida, nas taxas de evolução do preço da cesta básica, o principal resultado da análise econométrica. Há três subperíodos principais: a) de janeiro de 1970 a janeiro de 1976, que corresponde a 72 meses, registrou-se uma taxa elevada de crescimento do preço da cesta básica; b) de fevereiro de 1976 a agosto de 2006, que corresponde a 367 meses, registrou-se queda da cesta básica; e c) um período que abrangeu vários eventos, como crise do petróleo, seca em regiões produtoras, produção de etanol de milho e forte demanda da Ásia, especialmente da China, fatos que desembocaram no período mais recente, de incremento do preço da cesta básica, com tendência a arrefecimento (Figura 2). O período de fevereiro de 1976 a julho de 2012 reúne o período de persistente queda com aquele de aumento, ao final da série. A queda dominou fortemente o aumento, a ponto de ter-se uma queda anual de 2,18% em todo o período. Analisam-se, a seguir, os três períodos principais.

Tabela 2. Taxas de variação do preço da cesta básica mensal, anual, e do período todo. No período de janeiro de 1970 a julho de 2012 e nos subperíodos.

Subperíodos/Período

Número de meses

Taxas de variação do preço
da cesta básica

Mensal

(%)

Anual

(%)

Período

(%)

De janeiro 1970
a janeiro de 1976

72

0,5435

6,5200

39,13

De fevereiro de 1976
a agosto de 2006

367

-0,2604

-3,1248

-95,58

De setembro de 2006
a julho de 2012

71

0,2276

2,7312

16,16

De fevereiro de 1976
a julho de 2012

438

-0,1813

-2,1756

-79,42

De janeiro de 1970
a julho de 2012

511

-0,0790

-0,9480

-40,29

Fonte: dados de Dieese (2012b).

De janeiro de 1970 a janeiro de 1976

No período de 1950 a 1970, a agricultura foi fortemente discriminada. Imaginava-se que havia muita terra ociosa no Brasil. Sendo assim, a melhor opção era deixar a agricultura crescer por meio da incorporação de terra; concomitantemente, atingia-se outro objetivo, o de ocupar o território nacional. Nesse quadro, a agricultura não incomodava a política de industrialização na competição pela poupança nacional e pelos empréstimos internacionais.

Houve iniciativas exógenas, como a de Nelson Rockfeller, de implantar o modelo de extensão rural no Brasil, baseando-se na hipótese de que havia amplo estoque de tecnologias, armazenado nas gavetas dos pesquisadores. Portanto, o Brasil carecia de amplo e eficiente serviço de extensão. Essa hipótese fundamentou o desenvolvimento impressionante da extensão rural, inspirado no modelo americano. Para a conquista do território pela agricultura, os investimentos em estradas foram cruciais. Alguns estados, como São Paulo e Rio Grande do Sul, desenvolveram importantes ações para aumentar a produtividade da terra, sem impacto nacional.

Elevados preços internacionais de alimentos e rápida urbanização geraram forte pressão de demanda, que não foi respondida pela discriminada agricultura. Assim, os preços internos de alimentos subiram a taxas explosivas. No período de janeiro de 1970 a janeiro de 1976, o preço da cesta básica cresceu a uma taxa anual de 6,52% e, no subperíodo, de 39,13%. A agitação urbana mostrou sua presença. Filas para comprar alimentos tornaram-se frequentes nas principais cidades. Caracterizava-se, assim, na compreensão popular, um processo de desabastecimento.

Tudo isso ameaçou a estabilidade do governo militar. A resposta inicial do governo foi investir mais em extensão rural e em estradas, e ampliar o crédito rural, agora destinado à compra de insumos modernos e à de bens de capital, conectado com a expansão da agricultura e também com o aumento de sua produtividade.

Em 1971, criou-se um grupo de trabalho, liderado por José Pastore, professor da Universidade de São Paulo (USP), para investigar os motivos pelos quais a produtividade da agricultura não crescia, a despeito dos investimentos em extensão e crédito rural. A resposta do grupo, depois de 2 anos de pesquisa, indicou ser falsa a hipótese da existência de estoque de tecnologia nas gavetas dos pesquisadores. Na segunda metade de 1972, os resultados do trabalho do grupo foram comunicados ao ministro da Agricultura, Cirne Lima; e fazia-se a proposta de uma drástica reforma da pesquisa por parte do Departamento Nacional de Pesquisa Agropecuária (DNPEA), ligado ao Ministério da Agricultura. A proposta, que contou com forte apoio do ministro Delfim Netto, foi aceita. Assim, nasceu a Embrapa, produto da crise de abastecimento do começo da década de 1970.

De fevereiro de 1976 a agosto de 2006

Nesse subperíodo, reforçou-se a política de investimentos em extensão e crédito rural; e a de estoque regulador foi ampliada, bem como os investimentos em estradas. Mas a estrela da modernização da agricultura foi a pesquisa agropecuária, que sempre teve recursos abundantes para desenvolver seus programas, principalmente o de formação de recursos humanos e o de expansão, que ocupam hoje praticamente todo o território nacional. Também as universidades federais, e nelas a área de ciências agrárias, foram fortemente incentivadas, com destaque para o Estado de São Paulo. Os agricultores responderam aos incentivos. Em consequência, montou-se um poderoso complexo de apoio à agricultura, que respondeu pelo sucesso do agronegócio, o qual, por sua vez, venceu os desafios das exportações e do abastecimento de alimentos aos brasileiros.

O subperíodo corresponde a 367 meses. Nele, a queda anual do preço da cesta básica equivaleu ao impressionante valor de 3,12% (-3,12%). No subperíodo, houve 95,58% de queda (-95,58%). Os grandes beneficiados foram os consumidores mais pobres. Sem essa queda, os programas de transferência de renda não teriam sido bem-sucedidos.

De setembro de 2006 a julho de 2012

Principais fatos do subperíodo:

A demanda por alimentos, proveniente da Ásia, cresceu fortemente.

Os Estados Unidos, com a implantação do programa de álcool derivado de milho, reduziram a produção de commodities agrícolas, principalmente a de milho, com forte impacto sobre a oferta mundial. A Europa, em menor escala, seguiu o mesmo caminho, com seu programa de bioenergia.

A resposta brasileira aos elevados preços internacionais foi aumentar a produção e as exportações, mas não a ponto de fazer baixar os preços internacionais.

Esses fatos induziram o incremento dos preços internacionais de alimentos, com reflexos diretos no Brasil. A oferta brasileira respondeu, e o Brasil tem tirado proveito dos preços elevados, aumentando substancialmente as exportações (Tabela 1 e Figura 1).

O governo optou pela política correta, não apondo restrições às exportações. Se a opção fosse restringir as exportações, quebrar-se-ia o vínculo entre os preços externos e os internos, com enorme custo para o Brasil. A título de exemplo, recorde-se o que tem acontecido com nossos vizinhos e o que ocorreu com o Brasil no passado, quando, então, o comércio externo não era livre.

Como não foi cortado corretamente o vínculo dos preços externos de alimentos com os internos, os preços internos subiram no período e refletiram-se na cesta básica. O preço da cesta básica, nos 71 meses do período, cresceu a uma taxa anual de 2,73%, sendo que o subperíodo correspondeu a 16,16%. Como já se afirmou, o final da curva mostra sinais de estabilização. Contribuíram para isso a crise que assola a Europa, que reduz a demanda por alimentos, e a resposta a preços da agricultura brasileira.

A agricultura brasileira construiu uma grande capacidade de resposta. Sem empecilhos, tem condições de responder aos desafios da demanda. Os dados recentes da cesta básica são um alerta para as autoridades brasileiras, no sentido de que a agricultura moderna é muito sensível a preços e à estabilidade macroeconômica. Conhecimentos e tecnologia lastreiam-na de ponta a ponta. É importante, portanto, conhecer os fatores que restringem a resposta da agricultura a preços – e destacam-se os preços de fertilizantes e aqueles administrados pelo governo, como energia. A sociedade acordou para a inclusão social. O incremento do preço da cesta básica pode pôr a perder tudo o que se conseguiu, final trágico, que ninguém deseja. Numa quadra dessas, o correto é incentivar a agricultura, tirar proveito de sua imensa base tecnológica para ampliar as exportações, acumular divisas e estabilizar os preços internos. E nunca esquecer que ciência e tecnologia fundamentam a agricultura.

Emprego do agronegócio

Em nível de porteira, o emprego cresceu de 1970 a 1985, quando atingiu o máximo; depois desse período, caiu acentuadamente, conforme apresentado na Figura 3. Percebe-se que a agricultura emprega menos em 2006 do que em 1970: 16,6 milhões em 2006, contra 17,6 milhões em 1970.

Figura 3. Pessoal ocupado pela agricultura brasileira.

Fonte: Estatísticas... (2007).

Conforme será mostrado, a população rural cresceu até 1970, quando atingiu o máximo; daí em diante, caiu persistentemente. Quanto ao pessoal ocupado na população rural, houve dois períodos. No primeiro deles, de 1970 a 1985, a população rural decresceu, quando a agricultura persistia em ocupar mais gente. No segundo período, de 1985 a 2006, houve quebra de paradigma. A partir de 1985, caem simultaneamente o nível de ocupação e a população rural. A interpretação aponta para o fato de que, no primeiro período, a população urbana contribuiu para a oferta de emprego no meio rural, mantendo o nível e seu crescimento. Com a expansão da demanda de trabalho no meio urbano e com a perda do hábito do trabalho rural, e até mesmo em virtude da falta de treinamento, os habitantes do campo optaram pelas cidades, e, assim, a ocupação rural caiu de forma intensa (Figura 3). Dessa forma, o País caminhou para uma agricultura que muito pouco emprega em nível de porteira do estabelecimento.

Há, porém, um campo vastíssimo de trabalho ligado diretamente à agricultura, tanto antes da porteira quanto dentro dela e depois dela. Computando o espectro todo, segundo Abreu (2012), o agronegócio foi responsável, em 2011, por 36% dos empregos.

Dominância da tecnologia

Quando se indaga que elemento explica o crescimento da agricultura – se seria a terra ou a tecnologia –, a resposta é que tecnologia passou a ter um efeito dominante. Há três caminhos para evidenciar esse fato, a seguir discutidos.

Fronteira de produção

Com base nos dados dos censos agropecuários de 1995–1996 e de 2006, estimou-se a fronteira de produção que se ajustou bem aos dados: o coeficiente de correlação entre os valores preditos e os observados igualou-se a 93,6%. A renda bruta foi variável endógena. Como variáveis exógenas, usaram-se a terra, o trabalho e insumos tecnológicos. Ademais, os sinais dos coeficientes das variáveis exógenas conformaram-se àqueles esperados e foram estatisticamente significantes. Detalhes estão no Capítulo 2. Na Tabela 34, verifica-se como a terra, o trabalho e a tecnologia explicam o crescimento da produção.

Tabela 3. Como o trabalho, a terra e a tecnologia explicam o crescimento da produção.

Variável

Participação no crescimento da produção

1995–1996

2006

Coeficiente

%

Coeficiente

%

Trabalho

0,26

31,3

0,21

22,3

Terra

0,15

18,1

0,09

9,6

Tecnologia

0,42

50,6

0,64

68,1

Total

0,83

100,0

0,94

100,0

Pela análise da tabela, ressaltam-se os seguintes fatos:

De 100% de aumento da renda bruta, em 1995–1996, o trabalho respondeu por 31,3%. Em 2006, por 22,3%. Assim, a agricultura tornou-se mais mecanizada, empregando menos por unidade de produção.

Da mesma forma, em 1995–1996, coube à terra a fatia de 18,1%. E, em 2006, 9,6%. A terra, que já era pouco importante em 1995–1996, ficou mais irrelevante em 2006.

Nas variáveis tecnológicas, estão agregados os insumos que poupam terra e trabalho. Nesse contexto, em 1995–1996, coube à tecnologia a fatia de 50,6%, já muito elevada. Esse valor cresceu mais ainda em 2006, alcançando 68,1%. A lição derivada dessa constatação é simples: o melhor caminho para aumentar a produção é dar acesso aos agricultores ao conhecimento e à tecnologia. O acesso à terra sem o acesso à tecnologia vai levar a muita frustração. Os programas do governo que dão acesso à terra precisam reforçar a intensidade e a qualidade da assistência técnica.

Crescimento da produção, da área e do rendimento

Com o objetivo de estimar a produtividade total de fatores, Gasques et al. (2012) construíram, rigorosamente, a série de dados que cobrem o período de 1975 a 2011 (essa série de dados foi revista por esses autores em outubro de 2012). Baseando-se nessa série, construiu-se a Figura 4. Observe-se que o índice terra não apresentou crescimento, permanecendo estacionário. O índice de produto teve crescimento expressivo, seguido de perto pelo rendimento. Por esses dados, a terra não explicou o crescimento da produção, e sim os rendimentos. Portanto, a tecnologia fundamenta o crescimento da agricultura. Os autores mostraram expressivo crescimento da produtividade total dos fatores, que representa o quanto o crescimento dos produtos excedeu o crescimento dos insumos. Considerando-se os fatores terra, trabalho e capital, somente o capital teve crescimento mais destacado. A produtividade total dos fatores representa a parcela dos novos conhecimentos não cristalizada nos insumos. Assim, o crescimento da agricultura brasileira caracteriza-se por poupar recursos naturais e também por poupar trabalho, confirmando a ideia de que a agricultura nacional mecaniza-se.

Figura 4. Evolução dos índices de produto, terra e rendimento.

Fonte: Gasques et al. (2012).

Índice de Gini de desigualdade da renda bruta

Dado que a tecnologia é dominante em relação ao trabalho para explicar o crescimento da renda bruta, seriam esperados índices de desigualdade de renda semelhantes nos grupos de estabelecimentos com mais de 100 ha e com 100 ha ou menos. De fato, isso ocorreu. Para a classe de 100 ha ou menos, o índice de Gini igualou-se a 0,85; e para aquela de mais de 100 ha, esse índice equivaleu a 0,87. O máximo do índice de Gini é 1 para a maior desigualdade, e o mínimo é 0, a menor. Assim, a desigualdade da renda bruta é muito elevada para ambas as classes (Tabela 4).

Tabela 4. Distribuição dos estabelecimentos do censo agropecuário 2006 em duas classes de área, em hectares, e respectivos índices de Gini, estimados com base nos dados dos estabelecimentos para a renda bruta.

Classes de área

Frequência

%

Índice de Gini

≤ 100 ha

4.014.477

91,2

0,85

Com mais de 100 ha

386.050

8,8

0,87

Total

4.400.527

100,0

-

Fonte: Alves et al. (2011).

A terra, considerando-se as duas classes de área, não explicou a desigualdade da renda bruta, como se esperava. Como o elemento que faz a renda bruta crescer é a tecnologia, ela tem a ver com os índices elevados de Gini para as duas classes.

Concentração da renda bruta

Os dados são do censo agropecuário de 20065. Referem-se aos estabelecimentos que declararam renda bruta, além de informarem a área explorada (ALVES et al., 2012). Os estabelecimentos foram agrupados em quatro classes de renda bruta, em termos de salário mínimo mensal de 2006 (R$ 300,00), a saber: (0,2], (2,10], (10,200] e mais de 200 salários mínimos mensais (> 200).

Analisando os dados da Tabela 5, destacam-se as duas classes extremas: (0,2] salário mínimo mensal e mais de 200 salários mínimos mensais. Na classe de mais de 200 salários mínimos, os 27.306 estabelecimentos, que representam apenas 0,62% do número total, geraram 51,19% da renda bruta. Ou seja, 53.343 estabelecimentos iguais a esses teriam gerado toda a renda bruta reportada pelo censo (ALVES et al., 2012). Assim, poucos estabelecimentos produziram cerca da metade de toda a produção. Enorme é a concentração da renda bruta! Cada estabelecimento dessa classe alcançou uma renda bruta de 861,91 salários mínimos mensais. Considerando-se uma média de três adultos por estabelecimento, a renda bruta mensal por pessoa igualou-se a 287,30 salários mínimos mensais.

No extremo de renda bruta mais baixa, classe de (0,2] salário mínimo mensal, estão 2.904.769 estabelecimentos, 66,01% do total, que somente geraram 3,27% da renda bruta reportada no censo agropecuário de 2006. E isso correspondeu, por mês, a 0,52 salário mínimo. Ou seja, uma média de 0,17 salário mínimo por mês, por habitante adulto (Tabela 5). Em resumo, a grande maioria dos estabelecimentos dessa classe muito pouco produziu, e a renda bruta deles, sem nenhum desconto de custo, é bastante insatisfatória. Pertencem ao nível de pobreza absoluta. Para sobreviverem, seus habitantes precisam trabalhar fora e obter complemento via transferência de renda. A agricultura, por si só, não pode criar condições de resolver o problema de pobreza. A população que habita esse grupo de estabelecimentos é forte candidata ao êxodo rural.

A classe (10,200] contém 472.702 estabelecimentos, 10,74% do total, e foi responsável por 35,46% da renda bruta total. Por mês, cada estabelecimento gerou uma média de 34,49 salários mínimos mensais de renda bruta e, por pessoa adulta, 11,5 salários mínimos mensais. No conceito de renda bruta, tem-se aí a classe média (Tabela 5).

Tabela 5. Classes de renda bruta, número de estabelecimentos (est) e renda bruta (rb) por estabelecimento, em salário mínimo mensal (slm).

Classes de renda bruta por salário mínimo mensal

Número de
estabelecimentos

%

Distribuição da renda bruta

(%)

Renda bruta mensal por estabelecimento (em slm)

(0 a 2]

2.904.769

66,01

3,27

0,52

(2 a 10]

995.750

22,63

10,08

4,66

(10 a 200]

472.702

10,74

35,46

34,49

> 200

27.306

0,62

51,19

861,91

Total

4.400.527

100,00

100,00

10,45

Valor do salário mínimo mensal = R$ 300,00.

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Com mais de 10 salários mínimos mensais, há, portanto, 500.008 estabelecimentos, 11,36% do total, os quais geraram 86,65% da renda bruta. Eles são o fundamento do agronegócio. Têm condições de andar por conta própria e em igualdade de competição com o mundo desenvolvido. E são capazes de internalizar, nos seus negócios, os conhecimentos gerados pela ciência, no Brasil e no exterior, com a ajuda da assistência técnica, particular ou pública.

Na classe de (2,10] salários mínimos mensais, há 995.750 estabelecimentos, 22,63% do total. Geraram 10,08% da renda bruta de 2006. Por mês, cada estabelecimento alcançou uma renda bruta média de 4,66 salários mínimos mensais e, assim, cada adulto contribuiu, em média, com 1,55 salário mínimo mensal de renda bruta, sem qualquer desconto de custo de produção. O grupo escapa à pobreza absoluta, mas é pobre. A agricultura, desde que bem assistida, pode resolver o problema da pobreza.

Em resumo, constatou-se enorme concentração da renda bruta, já que apenas 11,34% dos estabelecimentos geraram 86,65% da renda bruta. E 88,66% deles, a imensa maioria, contribuíram apenas com 13,35%. Na classe de (0,2] salário mínimo mensal, há 2,9 milhões de estabelecimentos (66,01% de todos os estabelecimentos), os quais geraram apenas 3,27% da renda bruta. Além disso, cada estabelecimento produziu, por mês, em salário mínimo, 0,52. Por pessoa adulta, 0,17. Pobreza absoluta. Estimam-se três habitantes por estabelecimento. Se assim for, há 17,4 milhões de pessoas nessa condição de pobreza. São fortes candidatos ao êxodo rural. Pela agricultura, tão somente, há poucas esperanças de se resolver o seu problema de pobreza. Não há como fugir de políticas de transferência de renda, e é preciso facilitar o emprego fora do estabelecimento e o crescimento da agricultura.

É importante indagar: onde vive esse grupo de baixa renda? Basicamente no Nordeste: 57,2% dos estabelecimentos da classe (0,2] (Tabela 6). Assim, a pobreza rural, em nível de estabelecimento, é nordestina, o que complica a solução do problema pelo meio rural. É que lá as restrições climáticas são mais severas.

Tabela 6. Distribuição dos estabelecimentos da classe (0,2] em salário mínimo mensal, por região, em %.

Região

Distribuição dos estabelecimentos

(%)

Norte

9,4

Nordeste

57,2

Centro-Oeste

5,7

Sudeste

15,1

Sul

12,6

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Esvaziamento dos campos

Localização da população rural

Pelo censo demográfico de 2010, dos 191 milhões de brasileiros, somente 30 milhões moravam no meio rural, ou seja, 15,7%. As regiões tiveram comportamento semelhante quanto à perda de população rural, com a exceção do Norte e do Nordeste, sendo que a região Norte sempre teve um meio rural despovoado. Em 2010, 47,8% da população rural brasileira residia no Nordeste. E, nessa época, a população rural nordestina equivalia a 2,5 vezes à do Sudeste, a segunda região mais rural. Além do mais, ela é muito pobre, quando comparada com a população de outras regiões (Tabela 7).

Tabela 7. Distribuição da população rural pelas regiões e renda anual bruta por estabelecimento.

Região

Distribuição da população rural(1)

Renda anual bruta por estabelecimento(2)

Número

%

Norte

4.202.494

14,1

20.199,13

Nordeste

14.261.242

47,8

12.367,08

Centro-Oeste

1.570.468

5,2

91.177,27

Sudeste

5.691.847

19,1

58.033,84

Sul

4.126.935

13,8

43.991,28

Brasil

29.852.986

100,0

32.199,13

Fonte: (1)Censo Demográfico 2010 e (2)Censo Agropecuário 2006 (IBGE, 2012a).

O êxodo rural nordestino não foi capaz de esvaziar o seu meio rural, como ocorreu nas demais regiões. Como a renda rural comparada com a urbana e o tamanho da população rural determinam a intensidade e o montante do êxodo rural, o Nordeste rural terá papel importante na migração brasileira na direção das cidades. Nas políticas que têm por objetivo manter a população rural nos campos e combater a pobreza absoluta, aquela região merece consideração especial, pelo tamanho da população rural e pela insuficiente renda bruta por estabelecimento. Nesse aspecto, as demais regiões não causam maiores preocupações.

Embora muito pobre e numerosa, a população rural nordestina migrou muito menos que a do Sul, a do Sudeste e a do Centro-Oeste. O mercado urbano que cerca o seu meio rural oferece menos oportunidades de trabalho, quando comparado com o das três regiões citadas; e a migração de longa distância, além de oferecer muitas dificuldades, exige recursos para financiá-la, o que a população rural de lá não tem. Por isso, o êxodo rural não teve a dimensão necessária para esvaziar os campos nordestinos como fez no resto do Brasil. Contudo, como será mostrado, ele ganha intensidade.

Dimensões do êxodo rural

O êxodo rural é uma demonstração cabal de que o meio rural não consegue competir com as cidades em termos de oferecer condições de bem-estar equivalentes para sua população. Pode ocorrer que a população que se urbanizou continue ofertando trabalho ao meio rural. Nesse caso, a pressão sobre salários rurais é amenizada. A população urbanizada pode, porém, deixar de considerar o meio rural como opção de trabalho, como ocorre atualmente. Sendo assim, haverá pressão por salários mais elevados. A razão disso é o pequeno tamanho da população rural, quando comparado com a pujança da agricultura. E isso é mais crítico no Centro-Oeste, que tem pequena população rural e agricultura próspera, conforme se vê pela Tabela 7.

De 1940 a 1970, a população rural cresceu de 28,4 milhões para 41,6 milhões, valor máximo do período 1940–2010. De 1970 em diante, decresceu acentuadamente, e, em 2010, alcançou o valor de 29,8 milhões. No período de queda da população rural, de 1970 a 2010, o emprego rural, medido pelo número de pessoas ocupadas, cresceu até 1985 para, acentuadamente, decrescer até 2006, último ano para o qual há dados (Figura 4). Observa-se, na Figura 5, que retrata a evolução da população rural, que a população rural em 2010 está praticamente no mesmo nível da população rural de 1940.

Figura 5. População rural, em milhões de habitantes, conforme os censos do IBGE, de 1940 a 2010.

Fonte: IBGE (2012b).

Nas condições vigentes no Brasil, o meio rural tem de pagar salários mais elevados que o meio urbano, para atrair trabalhadores. A alternativa a isso é intensificar a mecanização, o que leva tempo para provocar impacto sobre os salários.

Nível mínimo e máximo(1)

Uma das condições para libertar o meio rural do atraso secular é a mão de obra passar a ter custo de oportunidade claramente percebido por quem emprega e por quem demanda trabalho. Como já se chegou a essa encruzilhada, rompeu-se a barreira do ponto de virada de Lewis (Lewis turning point). Sendo assim, a eficiência passa a ser o critério de administração de todos os fatores de produção; e a tecnologia, a saída para combater pressões sobre o custo de produção e vencer a competição (LEWIS, 1954).

Mediu-se o volume do êxodo e a sua intensidade. O volume é estimado pela Equação 1, em que

M é o número de migrantes do período, em geral, por década, exceto a de 1980–1991, de 11 anos; e de 1991–2000, de 9 anos.

A0 é a população rural do início do período.

As taxas instantâneas de crescimento da população rural e da população total são dadas por a e b.

r é o número de anos do período.

(1)

Os resultados da aplicação da fórmula estão na Tabela 8, em milhões de migrantes. Foi também estimada a intensidade do êxodo rural, que é o número de migrantes do período dividido pela população rural do ano-base. Assim, no período 1950–1960, dividiu-se 5,4 pela população rural de 1950. Os dados estão em porcentagem. Evidentemente, a região pode ganhar e perder população. Quando ganhou população, o número está entre parêntesis, conforme Tabela 9. Quando perdeu população para as cidades, não há parêntesis.

Tabela 8. Êxodo rural, em milhões de pessoas, por período, e número de migrantes em relação à população do ano-base do período (intensidade), em %, Brasil.

Período

Êxodo rural

Número de pessoas

(em milhões)

Intensidade (%)

1950–1960

5,4

16,3

1960–1970

8,9

22,8

1970–1980

12,5

30,0

1990–1991

10,3

26,4

1991–2000

9,1

25,2

2000–2010

5,6

17,6

Fonte: adaptada de Alves et al. (2011).

Tabela 9. Intensidade do êxodo rural: número de migrantes do período em relação à população do ano-base, em %.

Período

Intensidade do êxodo rural (%)

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

1950–1960

4,8

21,5

(21,5)

21,1

19,0

1960–1970

5,1

17,3

(1,6)

43,2

7,4

1970–1980

(10,6)

20,8

33,2

40,4

43,9

1990–1991

(6,5)

23,1

32,0

34,4

38,0

1991–2000

23,7

25,2

26,0

22,4

29,6

2000–2010

4,2

15,0

10,0

27,8

24,6

Nota: quando o meio rural ganhou população, o número está entre parêntesis; quando perdeu população para as cidades, não há parêntesis.

Fonte: adaptada de Alves et al. (2011).

Êxodo rural no Brasil em geral

O êxodo rural seguiu o mesmo caminho da industrialização. Ou seja, respondeu à demanda das cidades que prosperaram com a indústria. Em 1970–1980, 30% da população rural de 1970 migrou para as cidades, o que correspondeu a 12,5 milhões de pessoas – o tamanho de uma megalópole. Já em 1950–1960, a migração rural foi bem expressiva, comparada com a população rural de 1950 – 16,3%. Intensificou-se nos períodos seguintes e atingiu o pico em 1970–1980. O êxodo permaneceu elevado nos dois períodos seguintes – 1980–1991 e 1991–2000 –, ainda na vigência das políticas de industrialização. Em volume, desacelerou em 2000–2010, quando 5,6 milhões de pessoas migraram da roça para a cidade. Mas a intensidade ainda equivaleu à da década de 1950 – 17,6% – em comparação com 17,3%. Elevada, portanto. (ALVES, 2006)

Êxodo nas regiões brasileiras

Quando se fala de região, o método de cálculo é menos preciso porque pode haver migração do meio rural de uma região para o de outra região, o que ocorreu com as regiões Norte e Centro-Oeste, que receberam grande influxo de população no seu meio rural nas décadas de 1970 e 1980. Assim, nesses casos, quando o meio rural daquelas regiões ganhou população, isso não significou retorno da cidade para a roça. Por essa razão, observa-se um padrão errático na região Norte, objeto de política econômica contraditória do governo federal, para favorecer o povoamento de seu meio rural: ora a favor, ora contra. Também o Centro-Oeste recebeu a mesma atenção nos dois períodos (décadas de 1970 e 1980), com a construção de Brasília.

Cabem aqui as seguintes observações:

Como a industrialização foi fortemente influenciada por São Paulo, atraída inicialmente pela capital desse estado, o êxodo rural ganhou velocidade inicialmente no Sudeste, e depois estendeu pelo Sul, pelo Sudeste e pelo Centro-Oeste. O Norte e o Nordeste são duas regiões retardatárias. O Norte, de padrão errático, e o Nordeste, de intensidade bem mais baixa que o Sul e o Sudeste.

Há dois padrões de êxodo rural. No primeiro deles, estão o Norte e o Nordeste, que apresentam renda bruta por estabelecimento muito pequena (Tabela 7). As pessoas deixam, portanto, o meio rural porque a agricultura não satisfaz as condições básicas de vida. Pela Tabela 6, verifica-se que em torno de 57,2% dos estabelecimentos de renda bruta mensal da classe (0,2] estão no Nordeste, e cada estabelecimento produziu 0,5 salário mínimo de renda bruta mensal. O Norte é um pouco melhor, mas, mesmo assim, insatisfatório. Embora os dados sejam de 2006, a pobreza rural perdurou nas regiões Norte e Nordeste durante muitos anos, especialmente a partir da década de 1950, como mostra o início da série da Tabela 9. A pobreza rural determina o padrão migratório. É um caso de expulsão decorrente do padrão de vida insatisfatório.

O segundo padrão está no Sudeste e no Sul, regiões que têm renda por estabelecimento muito mais elevada que as duas regiões mencionadas, e muito menor parcela dos estabelecimentos da classe (0,2] (Tabelas 6 e 7). Essas regiões têm um meio urbano rico e dinâmico, capaz de atrair a população rural, mesmo na presença de pequena população rural. Isso explica a elevada intensidade de seus êxodos rurais, inclusive no último período, 2000–2010. Assim, é a atração das cidades que explica a migração do campo para a cidade nessas duas regiões.

O Centro-Oeste seguiu o padrão de êxodo rural do Sudeste e do Sul nos períodos de 1970–1980, 1980–1991 e 1991–2000. Naqueles períodos, a intensidade do êxodo rural foi muito elevada, esvaziando o seu meio rural, mesmo tendo sido ele pouco povoado em relação a sua extensão territorial. Em 2010, a população rural equivaleu a 1,6 milhão de habitantes. Com uma agricultura de elevada renda bruta por estabelecimento (Tabela 7), uma pequena presença dos estabelecimentos da classe (0,2] (Tabela 6) e um crescimento acelerado da produção, o período 2000–2010 viu o êxodo rural desacelerar-se, caindo sua intensidade para 10%. Ou seja, a atração da cidade ficou muito mais fraca, mas ainda dominou a dos campos.

Inexpressividade recente do êxodo rural

Como foi estimada a contribuição do êxodo para o crescimento da população urbana para cada período? Suponha-se que seja o período 1950–1960. Considerou-se a população urbana de 1950 e a taxa de crescimento da população total. Deixou-se a população urbana crescer a essa taxa, acumulando-se, ano a ano, até 1959, inclusive. Ao total obtido, acresceu-se o êxodo estimado, M, do período – designe-se esse total por U50. Então, dividiu-se o número de migrantes do período por esse total (U50). Como foi obtido o erro de previsão? Usou-se a equação 2, cujos resultados estão na Tabela 10.

(2)

Tabela 10. Contribuição do êxodo para o crescimento da população urbana no Brasil, e erro de previsão de urbanização em relação à observada.

Período

Contribuição do êxodo (%)

Erro de previsão (%)

1950–1960

17,4

2,86

1960–1970

17,2

2,62

1970–1980

15,6

2,08

1980–1991

9,4

0,97

1991–2000

6,6

0,51

2000–2010

3,5

0,22

Fonte: Alves et al. (2011).

No período 1950–1980, a contribuição do êxodo rural foi muito expressiva. Para os dois primeiros períodos, em torno de 17%. E, para 1970–1980, em torno de 16%. Depois desses períodos, começou a cair, pela seguinte razão: a população urbana ficou muito grande, enquanto a rural, pequena. O valor mínimo ocorreu no período 2000–2010, quando o êxodo rural somente explicou 3,5% do crescimento da população urbana. Assim, a menos que haja fatores que exacerbem o êxodo rural, ele deixou de ser importante para o crescimento das cidades. E os fatores de exacerbação precisam ocorrer no Nordeste, que é a região que tem estoque de população rural capaz de impactar a migração na direção das cidades. Observe-se serem pequenos os erros de previsão, o que demonstra o acerto da fórmula que calculou M.

Não remuneração dos fatores de produção

Para sobreviver, os estabelecimentos precisam remunerar todos os fatores de produção. No curso de um ano, é natural que alguns falhem, mas nunca a maioria. Alves et al. (2012) estudaram, detalhadamente, os dados do censo agropecuário de 2006. Em primeiro lugar, classificaram os estabelecimentos em classes de salário mínimo de 2006: (0,2], (0,10], (10,200] e mais de 200 salários mínimos, conforme se vê na Tabela 5. Para cada classe, se o estabelecimento pagou todos os custos, ele foi classificado como renda líquida não negativa, rl ≥ 0 ; caso contrário, rl < 0, conforme Tabela 11.

Tabela 11. Classes de renda bruta em salário mínimo (slm) e de renda líquida (rl) por classe de renda bruta, e número de estabelecimentos por classe.

Classes de renda por
salário mínimo mensal

rl ≥ 0

rl < 0

Total

Nº de estabelecimentos

%

Nº de estabelecimentos

%

(0,2]

1.010.785

34,80

1.893.984

65,20

2.904.769

(2,10]

586.792

58,93

408.958

41,07

995.750

(10,200]

332.069

70,25

140.633

29,75

472.702

Mais de 200

22.239

81,44

5.067

18,56

27.306

Total

1.951.885

44,36

2.448.642

55,64

4.400.527

Fonte: adaptada de Alves et al. (2012).

Alves et al. (2012, p. 52) chegaram às seguintes conclusões:

Observe-se que 55,64% dos estabelecimentos da pesquisa tiveram renda líquida negativa, pressionados pela classe (0 a 2]. Obviamente, 44,36% obtiveram renda líquida maior ou igual a zero.

Em números absolutos e não obstante o desempenho ruim da classe, é muito expressivo o número de estabelecimentos com renda líquida não negativa na classe (0 a 2] – 1.012.785 estabelecimentos, ou seja, 34,8% do total de seus estabelecimentos. Por esses dados, os estabelecimentos dessa classe pagaram todos os fatores de produção.

Há estabelecimentos de renda líquida negativa em todas as quatro classes de renda bruta, inclusive naquela que comporta os estabelecimentos de renda bruta maior que 200 salários mínimos, 5.067, ou seja, 18,56% do total de estabelecimentos da classe.

Sendo muito numerosos os estabelecimentos bem-sucedidos – 1.951.885 estabelecimentos –, seu sucesso não resulta de um capricho do acaso. Os malsucedidos, por sua vez, estão enfrentando problemas sérios de administração, sendo os dispêndios muito elevados em relação à produção (exploram maior área, o patrimônio por hectare é maior e muito menor a produtividade). Fixada a tecnologia entre os malsucedidos, conclui-se que sua operação deixou muito a desejar ou que sua escolha foi errada, o que levou a erros de operação.

A porcentagem dos bem-sucedidos cresce monotonicamente da classe de (0 a 2], quando se iguala a 34,80, até atingir 81,44%, na classe maior que 200 salários mínimos mensais. Se a capacidade de administrar o estabelecimento fosse a mesma e houvesse simetria quanto às restrições, isso não deveria ter ocorrido. Como ocorreu, cabe investigar as causas. Pela experiência de tentativa e erro aprende-se a administrar corretamente o estabelecimento, num ambiente de pequenas mudanças tecnológicas. É, portanto, importante documentar a variação de tecnologia. Se ela for pequena, o peso maior da explicação recairá sobre as restrições intrínsecas ou de mercado.

Cabe ressaltar mais uma vez que os estabelecimentos que deixaram de remunerar todos os fatores de produção têm mais terra; além disso, têm maior patrimônio e muito menor produtividade da terra e de todos os fatores de produção. Assim, não souberam administrar nem o patrimônio que comandam, nem a tecnologia.

Milhões de produtores sem acesso à tecnologia

Ressalte-se que a tecnologia domina a expansão da produção agrícola. Ela está na base do sucesso dos 500 mil estabelecimentos que responderam pelos 87% do valor da produção de 2006. Sem a tecnificação da agricultura dos excluídos da modernização tecnológica, não existe esperança de solução do problema de pobreza pela agricultura. Distribuir terra sem ter as condições necessárias para a adoção de tecnologia somente agravará o problema de pobreza nos campos, que é avassaladora, conforme indica a Tabela 5. Ressalte-se a parcela significante do grupo mais pobre, que exige políticas de transferência de renda, além daquela que visa tecnificar sua agricultura, se um dos objetivos das políticas públicas for retê-la no meio rural.

Pela Tabela 5, percebe-se que há 4,4 milhões de estabelecimentos que declararam renda bruta, ou seja, que produziram alguma coisa com a venda da produção, o autoconsumo ou a indústria caseira. Desses, 500 mil produziram 86,7% de toda a renda bruta do censo agropecuário de 2006. Por estabelecimento e por mês, em salários mínimos de 2006, isso é equivalente a 79,68. Considerando-se três adultos por estabelecimento, tem-se 26,56 salários mínimos por adulto e por mês. Em suma, requerem política agrícola semelhante à dos países avançados. São capazes de caminhar por conta própria e em de condições competitivas com o mercado externo.

O restante dos estabelecimentos corresponde a 3,9 milhões. Produziram apenas 13,3% da renda bruta de 2006. Por estabelecimento e por mês, e medida a renda bruta em salário mínimo de 2006, tem-se 1,58. Ou seja, 0,53 salário mínimo por adulto. Note-se que se trata de renda bruta; portanto, sem nenhum desconto de custo de produção. Nesse grupo (0,10] estão 2,9 milhões de estabelecimentos, com a produção de 3,3% da renda bruta de 2006. Cada estabelecimento recebeu por mês 0,52 salário mínimo, o que corresponde a 0,17 salário mínimo por adulto – pobreza absoluta, portanto.

Mesmo nessa condição de pobreza, no grupo (0,10] há 1,6 milhão de estabelecimentos que pagaram todos os custos de produção, sendo que 1 milhão está no grupo mais pobre das duas classes de salário mínimo, o grupo (0 2]. Sendo assim, essa parcela do grupo (0,10] tem condições de resolver seu problema de pobreza pelo exercício da agricultura. Restam, portanto, 2,3 milhões de estabelecimentos. Eles são o grande desafio para as políticas públicas, ainda mais que a maioria deles é nordestina, e, por isso, eles podem enfrentar restrições climáticas mais severas, além daquelas com origem nos mercados e na tecnologia. Políticas de transferência de renda terão de ser usadas para retê-los na área rural e lhes dar um padrão de vida tolerável. É importante investigar, nesse grupo (0,2], quando a solução agrícola poderá complementar as políticas de transferência de renda.

Em resumo:

Quinhentos mil estabelecimentos, que produziram 87% da renda bruta e são o sustentáculo do agronegócio, têm condições de andar por conta própria. Rivalizam com seus pares dos países avançados e reclamam, do governo, o mesmo tipo de política agrícola praticada naqueles países. A tecnologia explica o seu sucesso, e eles são um exemplo bem-sucedido de difusão de tecnologia.

Há 1,6 milhão de estabelecimentos do grupo pobre, que remuneraram todos os fatores de produção e, portanto, têm condições de avançar muito mais, se apropriadamente assistidos pelas políticas públicas.

Para completar os 3,9 milhões, restaram 2,3 milhões de estabelecimentos. Esses carecem de políticas de transferência de renda, sem as quais vão, necessariamente, migrar para as cidades, em condições de muito pobres. É preciso um diagnóstico mais apurado para tentar encontrar uma solução agrícola para o seu problema de pobreza.

Considerações finais

A tecnologia impulsionou o agronegócio, sendo o principal elemento responsável pelo seu sucesso. Ela teve um forte impacto sobre o abastecimento do mercado doméstico e as exportações. Pagou grande parte da dívida externa brasileira.

A queda dos preços da cesta básica beneficiou todos os consumidores, especialmente os mais pobres. A partir de 2000, esses preços começaram a subir. Há sinais de perda de ímpeto e indicação de estabilização. No entanto, a política econômica precisa remover as restrições ao crescimento da oferta agrícola. O crescimento dos preços dos fertilizantes é a restrição mais notória.

Tecnologia explica o crescimento da produção. Como 500 mil estabelecimentos produziram 87% da produção de 2006, e considerando que 3,9 milhões deles tiveram insignificante participação, segue-se que pequena parcela dos agricultores foi capaz de se beneficiar da modernização da agricultura, enquanto a grande maioria ficou à margem. Confirma-se, assim, que é a tecnologia que explica a concentração da produção.

A solução agrícola para o problema de pobreza da agricultura requer que a tecnologia seja também o carro-chefe da modernização da agricultura pobre e da agricultura familiar. Aí está o problema de difusão de tecnologia no Brasil. No caso dos 500 mil produtores, a difusão de tecnologia foi um sucesso. Esse grupo tem condições de transformar conhecimentos em sistemas de produção lucrativos, de financiar a compra de insumos e de bens de capital, e de vender bem a produção nos mercados interno e externo. É, portanto, imperativo dar condições semelhantes àqueles que estão à margem do progresso. Aí está o grande desafio da nossa política agrícola, do tamanho de 3,9 milhões de estabelecimentos!

Referências

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LEWIS, A. Economic development with unlimited supplies of labor. The Manchester School, Manchester, v. 22, n. 2, p. 139-191, 1954.

Capítulo 2

Um modelo de produção para a agricultura brasileira e a importância da pesquisa da Embrapa1

Geraldo da Silva e Souza

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Eliane Gonçalves Gomes

Eduardo Magalhães

Daniela de Paula Rocha

Introdução

O objetivo deste capítulo foi a construção de um modelo de produção para a agricultura brasileira, utilizando os dados do censo agropecuário2. Uma característica inovadora desse modelo foi a inclusão de uma covariável, que representa o esforço de pesquisa da Embrapa e, entre outros fatores, a assistência técnica e as diferenças regionais.

A abordagem escolhida para a avaliação da produção e, em consequência, do efeito da pesquisa da Embrapa, entre outros, sobre a renda foi a identificação do efeito das tecnologias geradas pela empresa em medidas de eficiência técnica, definidas por meio de fronteiras estocásticas (COELLI et al., 2005). A fronteira de produção foi especificada globalmente e por tipos distintos de agricultura – lavoura, pecuária e mista –, sujeitos a efeitos de classes de renda distintas.

O efeito das tecnologias da Embrapa foi quantificado por meio da percepção das Unidades da Embrapa quanto à extensão geográfica da influência de cada tecnologia e de seus impactos sobre a renda de produtores. A consideração de modelos de fronteira de produção estocásticos nesse contexto permitiu estimar modelos de produção para o censo agropecuário de 2006 e fazer comparações com o censo agropecuário de 1995–1996. Desse modo, foi possível avaliar também a evolução temporal da importância da pesquisa. O uso de fronteiras estocásticas no contexto da análise aqui levada a efeito é original.

O ajuste de observações de produção a modelos de fronteiras de produção, na presença de variáveis contextuais que afetam a componente de ineficiência, demanda uma forte interação do investigador com o objeto da análise estatística, uma vez que técnicas de otimização, nem sempre convergentes, devem ser utilizadas. Desse modo, optou-se por uma análise que tem por base uma amostra aleatória estratificada (COCHRAN, 1977). As populações dos censos agropecuários de 1995–1996 e de 2006 foram estratificadas por região e classe de renda, definidas com base na renda anual dos estabelecimentos agropecuários (ALVES et al., 2001, 2006, 2012). Em cada região, três classes de renda anual foram consideradas, com base nos rendimentos mensais, em unidades de salário mínimo: (0, 2], (2, 10] e (10, 200]. Um grupo adicional, definido pela população de estabelecimentos com renda superior a 200 salários mínimos de média mensal, foi também incluído na amostra.

Na próxima seção, apresenta-se o modelo amostral utilizado. Na seção Fronteiras de produção, discute-se a abordagem de fronteira estocástica e os modelos econométricos utilizados na análise. A seção O efeito Embrapa discorre sobre a construção da variável percepção do efeito Embrapa. A seção Resultados estatísticos inicia com uma motivação sobre a especificação utilizada para a fronteira de produção e, logo depois, são apresentados os resultados estatísticos. A última seção apresenta um resumo dos resultados obtidos e as considerações finais.

Plano amostral

Tomou-se uma amostra aleatória estratificada da população de 4.614.030 estabelecimentos rurais no censo agropecuário de 2006 e de 4.722.101 estabelecimentos no censo agropecuário de 1995–1996. A amostra foi obtida assumindo-se alocação proporcional (COCHRAN, 1977) e compreendeu 258.684 estabelecimentos para o censo de 2006 e 284.923 estabelecimentos para o censo de 1995–1996. A escolha da alocação proporcional força a representatividade de todas as classes de renda na amostra. O critério levou em conta um nível de precisão de R$ 50,00 na estimativa da renda média bruta, no censo de 1995–1996, e de R$ 150,00 no censo de 2006, com probabilidade 95%. O salário mínimo utilizado para 2006 foi de R$ 300,00 para 2006, e de R$ 100,00 para 1995–1996.

As classes de renda consideradas em cada região (Norte, Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste) com base na renda bruta anual em 2006 foram: A – renda bruta anual no intervalo (0, R$ 7.200,00]; B – renda bruta anual no intervalo (R$ 7.200,00; R$ 36.000,00]; C – (R$ 36.000,00; R$ 720.000,00]. Um terceiro grupo foi considerado com renda bruta superior a R$ 720.000,00 e observado populacionalmente (sem amostragem). As classes correspondentes para 1995–1996 são exatamente as que se obtêm dividindo-se os limites acima por três.

A Tabela 1 mostra a alocação das amostras para os censos de 2006 e 1995–1996.

Tabela 1. Alocação da amostra – censo agropecuário de 2006 e de 1995–1996.

Estratos

2006

1995–1996

População

Pesos

Alocação

População

Pesos

Alocação

Ano

271.417

0,05882

15.217

190.205

0,04028

11.477

Bno

105.082

0,02277

5.891

213.051

0,04512

12.855

Cno

35.340

0,00766

1.981

35.553

0,00753

2.145

Ane

1.905.803

0,41305

106.848

1.818.626

0,38513

109.733

Bne

236.400

0,05124

13.254

387.212

0,08200

23.364

Cne

81.424

0,01765

4.565

73.067

0,01547

4.409

Ase

426.899

0,09252

23.934

277.838

0,05884

16.764

Bse

230.379

0,04993

12.916

311.635

0,06599

18.803

Cse

131.985

0,02861

7.400

208.638

0,04418

12.589

Asul

392.730

0,08512

22.018

249.812

0,05290

15.073

Bsul

362.070

0,07847

20.299

488.711

0,10349

29.488

Csul

177.182

0,03840

9.934

240.002

0,05083

14.481

Ace

128.956

0,02795

7.230

68.955

0,01460

4.161

Bce

78.107

0,01693

4.379

96.206

0,02037

5.805

Cce

50.256

0,01089

2.818

62.590

0,01325

3.777

Total

4.614.030

1,00000

258.684

4.722.101

1,00000

284.924

A – renda bruta anual no intervalo (0, R$ 7.200,00]; B – renda bruta anual no intervalo (R$ 7.200,00; R$ 36.000,00]; C – (R$ 36.000,00; R$ 720.000,00]. no – região Norte; ne – região Nordeste; se – região Sudeste; sul – região Sul; ce – região Centro-Oeste.

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

O interesse principal associado ao programa amostral está relacionado ao ajuste de fronteiras de produção estocásticas para os estabelecimentos rurais, levando em conta regiões e classes de renda. A consideração da classe de renda superior a 200 salários mínimos mensais eleva o total de estabelecimentos investigados nos censos. Essa população é de particular interesse para o censo de 2006, no qual se observam 27.434 estabelecimentos nessa categoria.

O ajuste de fronteiras de produção depende da existência de observações válidas de renda bruta, de efeitos técnicos e da utilização de insumos (terra, mão de obra e outros insumos). Estabelecimentos sem informações sobre os efeitos técnicos de interesse ou apresentando valores nulos com gastos de insumos ou renda foram eliminados da análise.

A comparação entre o censo agropecuário de 1995–1996 e o de 2006 demanda, também, compatibilidade entre as variáveis observadas em cada um dos censos. Nesse contexto, as amostras efetivamente utilizadas no exercício estatístico foram reduzidas para 74.149 estabelecimentos para o ajuste econométrico correspondente ao censo agropecuário de 2006, e para 89.626 na base comparativa dos dois censos.

Uma classificação adicional por tipo ou dominância de agricultura foi considerada e tratada como um domínio de estudo no programa amostral (COCHRAN, 1977). A dominância foi definida como de lavoura, de pastagem e mista, com base na utilização da área do estabelecimento, como segue:

Área de lavoura/área total > 0,5 – lavoura.

Área de pastagem/área total > 0,5 – pastagem.

Ambas menores ou iguais a 0,5 – mista.

Fronteiras de produção

Referências básicas para a discussão nesta seção são Coelli et al. (2005), Greene (2011), Khumbhakar e Lovell (2000) e Stata (2011). Os modelos de fronteira de produção apareceram primeiramente, na literatura, no artigo de Aigner et al. (1977).

As ideias básicas envolvidas na análise econométrica de fronteiras de produção estocásticas passam inicialmente pela especificação de uma função de produção real f(x, z, θ) dependente do vetor de insumos x de dimensão k, do vetor de efeitos contextuais z de dimensão g e de um vetor paramétrico de dimensão finita d. Sem erros aleatórios e ineficiência, o máximo de produção yj que pode ser obtido pelo estabelecimento j com o uso de xj , na presença das covariáveis zj, é dado por yj = f(xj, zj, θ).

A possibilidade de ineficiência no processo de produção pressupõe a existência de uma componente estocástica etaj está em (0,1), tal que a produção na realidade vem dada por yj = f(xj, zj, θ)etaj. Se etaj se aproxima de 1, isso significa que a produção do estabelecimento está próxima do ótimo definido pela função de produção f(x, z, θ). Quando etaj < 1, o estabelecimento não está produzindo o máximo possível em face da tecnologia disponível para o conjunto de produtores, e incorporada na função de produção f(x, z, θ).

Tipicamente, as observações de produção também estão sujeitas a variações aleatórias, resultantes de efeitos de per si desprezáveis, mas que apresentam deslocamentos na produção. Desse modo, é comum postular também a presença de choques estocásticos na função de produção e presumir a existência de variáveis aleatórias reais vj, tais que yj = f(xj, zj, θ) etajexp(vj).

A especificação acima é equivalente ao modelo estatístico ln yj = ln f(xj, zj, θ) + vj - uj, em que uj é uma variável aleatória não negativa, representando a componente de ineficiência do modelo, i. e., uj = -ln(etaj).

Uma função de produção de uso corrente em Teoria de Produção vem dada pela especificação Cobb-Douglas

Nessa representação, θ = (β, w), sendo βv > 0 a elasticidade do insumo xv. Portanto, tipicamente, tomando logs, obtém-se a representação

Especificações estocásticas distintas para as componentes de erro levam a modelos de fronteira alternativos. Tipicamente, supõe-se que os vj são distribuídos independentemente da componente de ineficiência uj. Representam uma amostra aleatória da distribuição normal com média zero e variância σ2. Para uj, supõem-se observações independentes, provenientes da distribuição exponencial com variância σ2u, da distribuição meia normal, proveniente do truncamento positivo da normal com média zero e variância σ2u, ou da distribuição normal truncada, resultante do truncamento positivo da distribuição normal com média μ e variância δ2. Ineficiências esperadas são dadas por σ2u para a distribuição exponencial, para a distribuição meia normal, e μ + θλ com λ = θ(μ/δ)/Φ(μ/δ) para a distribuição normal truncada, em que ϕ(•) e Φ(•) são as funções densidade de probabilidades e de distribuição de probabilidades da normal padrão.

O vetor de parâmetros θ do modelo é estimado para n observações ou estabelecimentos pelo método de máxima verossimilhança. O processo de inferência estatística é válido assintoticamente. As seguintes funções são otimizadas na obtenção da estimativa teta do vetor θ (STATA, 2011):

Modelo normal – exponencial:

Modelo normal – meia normal:

Modelo normal – normal truncada:

Nas expressões acima, εj = vj - uj representa a diferença ln yj - ln f(xj, zj, θ) entre a variável resposta e a parte determinística do modelo, σ2s = σ2 + σ2u, ρ = σu/σ e γ = σ2u / σ2s. O parâmetro θ* inclui θ e a parametrização adicional usada na componente de ineficiência.

Efeitos associados a variáveis contextuais que afetam a eficiência técnica são modelados por meio dos parâmetros envolvidos nas especificações das distribuições associadas à ineficiência. Nos casos exponencial e meia normal, postula-se que σ2u = exp(m’b), em que m é um vetor de covariáveis, e b é o vetor de efeitos correspondentes. Para a distribuição normal truncada, postula-se μ = m’b. O valor esperado da ineficiência em qualquer caso é uma função monótona do construto linear m’b. Heteroscedasticidade na componente v é obtida impondo um tipo análogo de especificação para σ2. Tal opção é tipicamente utilizada nas especificações exponencial e meia normal, e não está disponível em Stata (2011) para a normal truncada.

Em nossas aplicações, o modelo de escolha (os demais não convergiram) foi o definido pela especificação normal – meia normal, com a consideração de variáveis contextuais nas duas componentes de erro e na função de produção. Nesse contexto, a medida de eficiência técnica tej é estimada por (STATA, 2011):

onde

O efeito Embrapa

O levantamento de dados relativos à influência da pesquisa da Embrapa na melhoria da renda dos produtores rurais teve caráter subjetivo e representa uma proxy da percepção das Unidades da Embrapa sobre a área de influência das tecnologias geradas por Unidade. Solicitou-se de cada Unidade de pesquisa uma breve descrição das melhorias introduzidas nos sistemas de produção, que justificassem impactos (melhorias) sobre a renda dos produtores, segundo a percepção da Unidade, levando-se em conta, notadamente, a época do censo agropecuário.

Nesse contexto, foi proposta, a cada Unidade, uma colaboração focada nas regiões mais próximas, e tendo como referência os produtos que fossem associados com sua missão de pesquisa. A importância de cada tecnologia na melhoria da renda foi classificada como baixa, média e alta, e transformada para a escala 1 a 3. Valores médios foram determinados para cada mesorregião brasileira, seguindo classificação do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As médias referem-se às respostas de 13 Unidades de pesquisa e 54 tecnologias, não necessariamente presentes em todas as mesorregiões. Os dados do escore de importância constantes das Tabelas 2 a 6 foram, então, associados aos de produção dos estabelecimentos de cada mesorregião, e tratados como variável contextual com valores contínuos no intervalo (1, 3), nas análises de regressão.

Tabela 2. Percepção da intensidade de importância da pesquisa da Embrapa – região Norte.

Estado

Código do Estado

Mesorregião

Código da mesorregião

Escore

Rondônia

11

Madeira-Guaporé

1101

1,143

Leste rondoniense

1102

2,308

Acre

12

Vale do Juruá

1201

1,000

Vale do Acre

1202

1,000

Amazonas

13

Norte amazonense

1301

2,000

Sudoeste amazonense

1302

2,000

Centro amazonense

1303

2,000

Sul amazonense

1304

2,000

Roraima

14

Norte de Roraima

1401

1,000

Sul de Roraima

1402

1,500

Pará

15

Baixo Amazonas

1501

1,500

Marajó

1502

1,000

Metropolitana de Belém

1503

1,000

Nordeste paraense

1504

1,000

Sudoeste paraense

1505

1,000

Sudeste paraense

1506

1,500

Amapá

16

Norte do Amapá

1601

1,000

Sul do Amapá

1602

1,000

Tocantins

17

Ocidental do Tocantins

1701

1,500

Oriental do Tocantins

1702

2,000

Tabela 3. Percepção da intensidade de importância da pesquisa da Embrapa – região Nordeste.

Estado

Código do Estado

Mesorregião

Código da mesorregião

Escore

Maranhão

21

Norte maranhense

2101

2,286

Oeste maranhense

2102

2,333

Centro maranhense

2103

2,286

Leste maranhense

2104

2,200

Sul maranhense

2104

2,429

Piauí

22

Norte piauiense

2201

3,000

Centro-Norte piauiense

2202

2,667

Sudoeste piauiense

2203

3,000

Sudeste piauiense

2204

2,857

Ceará

23

Noroeste cearense

2301

2,667

Norte cearense

2302

3,000

Metropolitana de Fortaleza

2303

3,000

Sertões cearenses

2304

3,000

Jaguaribe

2305

2,833

Centro-Sul cearense

2306

2,571

Sul cearense

2307

2,714

Rio Grande do Norte

24

Oeste potiguar

2401

2,667

Central potiguar

2402

3,000

Agreste potiguar

2403

3,000

Leste potiguar

2404

3,000

Paraíba

25

Sertão paraibano

2501

2,833

Borborema

2502

3,000

Agreste paraibano

2503

2,667

Mata paraibana

2504

2,800

Pernambuco

26

Sertão pernambucano

2601

3,000

São Francisco pernambucano

2602

3,000

Agreste pernambucano

2603

2,444

Mata pernambucana

2604

3,000

Metropolitana de Recife

2605

3,000

Alagoas

27

Sertão alagoano

2701

2,667

Agreste alagoano

2702

2,667

Leste alagoano

2703

3,000

Sergipe

28

Sertão sergipano

2801

3,000

Agreste sergipano

2802

2,833

Leste sergipano

2803

3,000

Bahia

29

Extremo Oeste baiano

2901

3,000

Vale São-Franciscano da Bahia

2902

3,000

Centro-Norte baiano

2903

2,417

Nordeste baiano

2904

3,000

Metropolitana de Salvador

2905

3,000

Centro-Sul baiano

2906

2,625

Sul baiano

2907

3,000

Tabela 4. Percepção da intensidade de importância da pesquisa da Embrapa – região Sudeste.

Estado

Código do Estado

Mesorregião

Código da mesorregião

Escore

Minas Gerais

31

Noroeste de Minas

3101

3,000

Norte de Minas

3102

2,750

Jequitinhonha

3103

2,571

Vale do Mucuri

3104

2,333

Triângulo Mineiro/
Alto Paranaíba

3105

1,833

Central mineira

3106

1,500

Metropolitana de Belo Horizonte

3107

1,700

Vale do Rio Doce

3108

1,500

Oeste de Minas

3109

1,571

Sul/Sudoeste de Minas

31010

1,833

Campo das Vertentes

31011

1,500

Zona da Mata

31012

1,700

Espírito Santo

32

Noroeste
espírito-santense

3201

0,000

Litoral Norte
espírito-santense

3202

0,000

Central
espírito-santense

3203

1,500

Sul espírito-santense

3204

1,333

Rio de Janeiro

33

Noroeste fluminense

3301

0,000

Norte fluminense

3302

0,000

Centro fluminense

3303

0,000

Baixadas

3304

0,000

Sul fluminense

3305

0,000

Metropolitana do
Rio de Janeiro

3306

0,000

São Paulo

35

São José do Rio Preto

3501

1,833

Ribeirão Preto

3502

2,167

Araçatuba

3503

2,000

Bauru

3504

1,833

Araraquara

3505

2,000

Piracicaba

3506

2,000

Campinas

3507

1,714

Presidente Prudente

3508

2,000

Marília

3509

3,000

Assis

35010

3,000

Itapetininga

35011

2,143

Macro Metropolitana paulista

35012

2,000

Vale do
Paraíba paulista

35013

3,000

Litoral Sul paulista

35014

3,000

Metropolitana de
São Paulo

35015

3,000

Tabela 5. Percepção da intensidade de importância da pesquisa da Embrapa – região Sul.

Estado

Código do Estado

Mesorregião

Código da mesorregião

Escore

Paraná

41

Noroeste paranaense

4101

2,000

Centro-Ocidental paranaense

4102

2,000

Norte-Central paranaense

4103

2,000

Norte Pioneiro paranaense

4104

2,143

Centro-Oriental paranaense

4105

1,889

Oeste paranaense

4106

1,889

Sudoeste paranaense

4107

1,900

Centro-Sul paranaense

4108

1,875

Sudeste paranaense

4109

1,857

Metropolitana de Curitiba

41010

1,667

Santa Catarina

42

Oeste catarinense

4201

1,733

Norte catarinense

4202

1,692

Serrana

4203

2,333

Vale do Itajaí

4204

1,500

Grande Florianópolis

4205

1,750

Sul catarinense

4206

1,636

Rio Grande do Sul

43

Noroeste rio-grandense

4301

2,000

Nordeste rio-grandense

4302

2,071

Centro-Ocidental
rio-grandense

4303

1,800

Centro-Oriental
rio-grandense

4304

2,000

Metropolitana de Porto Alegre

4305

1,778

Sudoeste rio-grandense

4306

2,200

Sudeste rio-grandense

4307

2,000

Tabela 6. Percepção da intensidade de importância da pesquisa da Embrapa – região Centro-Oeste.

Estado

Código do Estado

Mesorregião

Código da mesorregião

Escore

Mato Grosso do Sul

50

Pantanal sul-mato-
grossense

5001

1,500

Centro-Norte de
Mato Grosso do Sul

5002

2,100

Leste de
Mato Grosso do Sul

5003

2,333

Sudoeste de
Mato Grosso do Sul

5004

2,125

Mato Grosso

51

Norte mato-grossense

5101

2,214

Nordeste mato-grossense

5102

2,400

Sudoeste mato-grossense

5103

2,500

Centro-Sul
mato-grossense

5104

2,800

Sudeste mato-grossense

5105

2,300

Goiás

52

Noroeste goiano

5201

2,250

Norte goiano

5202

2,500

Centro goiano

5203

2,111

Leste goiano

5204

2,750

Sul goiano

5205

2,167

Distrito Federal

53

Distrito Federal

5301

1,857

Resultados estatísticos

Aspectos descritivos

A discussão começa com uma introdução motivadora sobre a abordagem aqui utilizada, que abrange o ajuste de fronteiras estocásticas, tal como descrito na seção Fronteiras de produção.

Existe uma fronteira de produção que estabelece o produto máximo para cada cesta de insumo. Suponha-se que o máximo seja 100 para dada cesta de insumos. Foram produzidas 60. Então, a eficiência técnica vale 0,6, e a ineficiência é de 0,4. Note-se que o máximo de eficiência é 1. É óbvio que existem muitas complicações para se estimar a fronteira de produção e dela derivarem-se as medidas de eficiência, e relacioná-las com o desempenho da Embrapa e outros fatores. A ideia principal, contudo, é simples.

Na cesta de insumos, tem-se terra, trabalho e um agregado de insumos que cristalizam a nova tecnologia, como fertilizantes, agrotóxicos, rações, calcário, sementes, medicamentos, etc. Não cristalizados nos insumos e produtos estão os novos conhecimentos, como espaçamento de plantas, conhecimentos de natureza econômica, de solos, de clima, restrições legais, etc. Novos conhecimentos, insumos e produtos deslocam a fronteira de produção de modo que a mesma cesta de insumos produza mais.

Num primeiro passo, a pesquisa cria a nova fronteira de produção. Sendo lucrativa, considerando-se a expectativa de preços, ela difunde-se entre os agricultores. Mas a difusão não é instantânea. Alguns grupos de agricultores adiantam-se a outros e, em consequência, pode ocorrer que quem era eficiente em relação à fronteira antiga torne-se ineficiente em relação à nova. Assim, num ambiente dinâmico de inovação tecnológica, é natural haver muitos agricultores que não alcancem a eficiência técnica máxima. Desse modo, dados dois períodos, sendo o mais antigo de estagnação, e o atual de muitas mudanças, a hipótese é que a eficiência técnica média caia.

Os dados utilizados são do censo agropecuário de 2006. Esses dados refletem agricultores que adotaram tecnologias desenvolvidas pela pesquisa, ou seja, referem-se a várias fronteiras tecnológicas. Tendo-se um escore que expresse como a pesquisa deu oportunidades aos agricultores de produzirem mais, para a mesma cesta de insumos, a hipótese é de que maiores escores signifiquem maiores índices de eficiência técnica. Espera-se que os produtores maiores enfrentem menores restrições para adotar uma nova tecnologia. Por isso, devem ter maiores índices de eficiência. Particularmente no contexto do efeito Embrapa, como descrito na seção O efeito Embrapa, a cada Unidade de pesquisa da Embrapa e para cada mesorregião, segundo o IBGE, foi perguntado se a tecnologia gerada teve impacto sobre ela e, em caso positivo, em que intensidade, numa escala de 1 a 3. Como as unidades desconheciam as classes de renda, a hipótese é de que não existe associação entre a renda e o escore mencionado.

A fronteira estocástica relaciona a renda bruta com os insumos terra, trabalho, insumos tecnológicos e variáveis contextuais. Dada a cesta de insumos, o ponto correspondente da fronteira de produção representa o máximo que aquela cesta pode produzir. É claro que se admite existir uma fronteira de produção para os dados do censo agropecuário de 2006 que se enquadraram nos critérios da pesquisa. A fronteira foi estimada baseando-se numa amostra probabilística estratificada, que abrangeu 74.296 estabelecimentos, sendo os estratos as regiões e, dentro delas, as classes de renda bruta, como descrito na seção Plano amostral.

As regiões serão descritas com algum detalhe para fundamentar a escolha de variáveis contextuais que representam sua variabilidade. A questão que se apresenta é se é possível, por algum critério, agregar as cinco regiões em único grupo de regiões. Considerando-se os critérios explicados abaixo, a resposta a essa questão é negativa, ou seja, cada uma delas deve ser tratada individualmente.

O critério dominante escolhido é a renda líquida, que é um critério de eficiência, medido em termos da porcentagem dos estabelecimentos com renda líquida não negativa, ou vice-versa. Por esse critério de renda líquida, três regiões estão muito próximas em termos percentuais: Norte, com 51,43; Nordeste, com 51,59; e Sul, com 55,70. No entanto, o rendimento por hectare é muito maior no Sul, com R$ 1.143,74. No Nordeste, é de R$ 445,91, e no Norte, de R$ 194,14. Pelo critério de rendimento por hectare, essas três regiões separam-se. É possível alegar que o Norte e o Nordeste têm rendimentos por hectare baixos e, assim, não se separam. Mas, pela área média, pela mediana e pelo índice de Gini, elas são bem diferentes entre si, como também pelo patrimônio e pelo dispêndio por hectare. Note-se que o índice de Gini mede a concentração da renda bruta. O Centro-Oeste e o Sudeste separam-se entre si pelo critério da renda líquida e, pelo mesmo critério, separam-se das outras três regiões. Por esse critério, o pior desempenho é o do Centro-Oeste, seguido pelo Sudeste. Relativo ao total de estabelecimentos, essas duas regiões tiveram as duas maiores porcentagens de estabelecimentos com renda líquida negativa (Tabela 7).

Tabela 7. Algumas características de cada uma das cinco regiões geográficas brasileiras.

Característica

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

Renda líquida ≥ 0

(% estabelecimentos)

48,57

48,41

25,70

36,51

44,30

Rendimento (R$/ha)

194,14

445,91

309,59

1.096,49

1.143,74

Área média (ha)

124,78

32,60

357,83

62,39

41,87

Área mediana (ha)

37,38

5,63

126,01

20,86

17,31

Patrimônio (R$/ha)

1.653,34

1.847,29

2.940,24

6.917,53

8.015,47

Dispêndio (R$/ha)

180,88

324,34

386,10

1.020,23

946,71

Índice de Gini

0,84

0,91

0,91

0,90

0,81

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Em síntese, as cinco regiões são muito diferentes. Assim, em modelos de regressão, o efeito região não deve ser ignorado. A Tabela 7 ainda permite salientar os seguintes pontos: a) as três regiões de menores rendimentos por hectare são Norte, Centro-Oeste e Nordeste, nessa ordem; b) o menor rendimento é o da região Norte; e, à região Norte, seguem-se o Centro-Oeste e o Nordeste. Como os rendimentos dependem dos dispêndios por hectare, é natural que os valores dos dispêndios por hectare sigam a mesma ordem, o que aconteceu. Considerando que o rendimento por hectare reflete a modernização da agricultura, essas três regiões atrasaram-se muito em comparação com o Sul e o Sudeste.

Os dados do Centro-Oeste indicam baixos rendimentos, dispêndios e patrimônios por hectare, principalmente na comparação com o Sudeste e o Sul. Não refletem, assim, a imagem que se tem da região, no que tange à modernidade. Ressalte-se que essa imagem é construída em torno da produção de grãos em grandes áreas. Não se levam em consideração outras explorações, e sequer a produção em pequenas áreas.

Sul e Sudeste têm os maiores rendimentos por hectare. Por essa dimensão, são as regiões mais modernas. Substancia essa proposição o fato de elas terem tido os maiores dispêndios e patrimônio por hectare, distanciando-se da agricultura tradicional. No Sudeste, o número de agricultores em relação ao total que não foram capazes de remunerar todos os fatores de produção só foi suplantado pelo Centro-Oeste. Sob esse aspecto, a região Sul está bem: seus estabelecimentos têm melhores condições de sobrevivência, porque foram muitos os que pagaram todos os custos.

Em relação ao critério renda líquida, os estabelecimentos foram classificados em dois grupos, a saber: os de renda líquida negativa e os de renda líquida não negativa. Os dois grupos comportam-se muito diferentemente em todas as regiões em relação a rendimento por hectare, a produtividade total dos fatores (PTF), a área média, a área mediana, a dispêndio e a patrimônio por hectare. O grupo de renda líquida negativa tem maiores área média, mediana, dispêndio e patrimônio por hectare. Ademais, têm bem menores rendimentos por hectare e PTF, obviamente. Administraram muito mal o patrimônio e a tecnologia. Sendo assim, é importante considerar essas duas classes de renda líquida em um modelo de regressão. Usa-se uma transformação conveniente para transformar as duas classes de renda líquida em variável contínua. Essa variável mede a probabilidade de se obter renda líquida positiva.

Os estabelecimentos foram agrupados em quatro classes de renda bruta: (0, 2], sendo a renda bruta medida em salário mínimo mensal, (2, 10], (10, 200] e > 200. Em cada região, o rendimento por hectare cresce dos estabelecimentos de menores rendas brutas para os de maiores; o mesmo ocorre com PTF, área, patrimônio, dispêndio por hectare e porcentagem de estabelecimentos de renda líquida não negativa. Por isso, os modelos de regressão devem incluir efeitos específicos de classes de renda bruta para levar em conta a variabilidade distinta de cada grupo. Resumidamente, por região e por classe de renda bruta, relata-se, a seguir, a distribuição das variáveis, como rendimento por hectare, PTF, área, patrimônio e dispêndio por hectare.

O rendimento por hectare representa o quanto cada hectare produziu de renda bruta no ano de 2006, conforme Tabela 8. Mede a produtividade da terra. Três regiões destacaram-se com os menores rendimentos por hectare em cada uma das quatro classes de renda bruta e por classe de renda líquida: Norte, Nordeste e Centro-Oeste. Sudeste e Sul tiveram as maiores produtividades da terra. Por essa perspectiva, a modernização da agricultura atrasou-se muito naquelas regiões em comparação com o Sul e o Sudeste.

Tabela 8. Distribuição dos rendimentos, por hectare (R$/ha), das cinco regiões, por classe de renda bruta, em salários mínimos mensais, e de renda líquida.

Renda bruta

Renda líquida

Distribuição dos rendimentos (R$/ha)

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

(0, 2]

≥ 0

143,16

268,63

248,02

436,83

440,96

< 0

20,78

40,75

18,28

71,03

120,15

(2, 10]

≥ 0

318,56

508,23

482,40

917,02

1.254,82

< 0

67,98

80,62

73,59

212,26

378,10

(10, 200]

≥ 0

720,28

1.308,13

572,12

1.852,13

2.264,18

< 0

84,46

144,83

117,77

408,04

545,83

> 200

≥ 0

1.014,91

3.563,32

1.167,23

4.431,53

3.483,05

< 0

144,27

642,76

287,71

1.175,05

974,20

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

O rendimento por hectare é bem menor para a classe de renda líquida negativa.

O rendimento por hectare da classe de renda líquida não negativa cresce firmemente, da menor para a maior classe de renda bruta. O mesmo ocorre na classe de renda líquida negativa, porém mais lentamente. Isso significa que os menores produtores enfrentam maiores restrições de crédito, de assistência técnica e de habilidade para aprender a administrar a tecnologia.

Os que tiveram renda bruta maior que 200 salários mínimos também alcançaram os maiores rendimentos por hectare, em ambas as classes de renda líquida.

A produtividade total dos fatores (PTF) é o resultado da divisão da renda bruta pelo dispêndio total. Ou seja, representa o que R$ 1,00 de dispêndio produz de renda bruta. É, portanto, uma medida de desempenho. É fácil ver que PTF = 1 se e somente se a renda líquida for nula. A quantidade PTF-1 é uma taxa de retorno que indica quanto cada real de dispêndio traz de renda líquida. Ou seja, PTF = 1,25 significa que cada real de dispêndio gerou 0,25 de renda líquida. Observe-se que PTF-1 coincide com o quociente renda líquida/dispêndio. Portanto, se PTF for inferior a 1, a taxa de retorno será negativa.

Não faz sentido analisar os casos em que PTF < 1, porque a renda líquida é negativa. Concentrar-se-á nos estabelecimentos de renda líquida não negativa, conforme dados da Tabela 9. A PTF cresce em todas as regiões da classe de (0, 2] até a classe de > 200, quando atinge os maiores valores, o que é uma clara indicação de que os estabelecimentos de menor produção enfrentam mais restrições. Espera-se comportamento similar para eficiência técnica, embora não se tenham dados separados para as duas classes de renda líquida. A forte associação esperada é entre eficiência preço e eficiência técnica. Não foi, porém, estimada a eficiência preço. Supõe-se que, em todas as regiões, os recursos que os estabelecimentos comandam estejam positivamente associados com o rendimento por hectare e com a PTF. Quando isso não ocorre para dada região, a explicação é que a região pratica uma agricultura mais moderna e que consome menos recursos.

Tabela 9. Distribuição da produtividade total dos fatores das cinco regiões, por classe de renda bruta, em salários mínimos mensais, e de renda líquida.

Renda bruta

Renda líquida

Distribuição da produtividade total

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

(0, 2]

≥ 0

2,58

2,08

1,49

1,62

1,50

< 0

0,17

0,27

0,07

0,15

0,22

(2, 10]

≥ 0

2,62

2,96

1,62

1,78

1,65

< 0

0,32

0,35

0,29

0,34

0,48

(10, 200]

≥ 0

4,43

5,07

1,80

2,16

2,26

< 0

0,36

0,36

0,39

0,38

0,47

> 200

≥ 0

5,44

5,68

2,44

4,06

3,73

< 0

0,34

0,23

0,36

0,27

0,44

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

A área mediana dos estabelecimentos cresce da classe de menor produção para a de maior produção, o que ocorre nas duas categorias de renda líquida, conforme pode ser visto na Tabela 10. A categoria de renda líquida negativa, em todas as regiões e em todas as classes de renda bruta, tem estabelecimentos de maior porte em termos da área mediana. Como a PTF e o rendimento por hectare daqueles estabelecimentos de renda líquida negativa são muito menores do que os de renda líquida não negativa, isso significa que eles são mal administrados, tanto em relação à tecnologia quanto no que tange à área que comandam. Assim, na explicação da variabilidade da eficiência técnica, a probabilidade de se obter renda líquida positiva necessita ser incluída como variável.

Tabela 10. Distribuição da área mediana, por hectare, dos estabelecimentos das cinco regiões, por classe de renda bruta, em salários mínimos mensais, e de renda líquida.

Renda bruta

Renda líquida

Distribuição da área mediana (ha)

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

(0, 2]

≥0

4,84

2,00

8,00

3,00

3,66

<0

36,30

4,50

25,41

8,48

7,50

(2, 10]

≥0

25,00

10,00

24,20

9,69

11,90

<0

96,80

72,00

75,00

33,88

20,00

(10, 200]

≥0

50,00

17,70

116,16

30,26

24,20

<0

522,72

300,00

500,00

120,00

72,60

>200

≥0

1.486,42

76,00

1.370,00

272,00

315,50

<0

5.808,00

2.174,00

2.993,56

869,60

968,00

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

O Sudeste e o Sul exemplificam duas regiões que têm áreas medianas menores que as demais e rendimentos por hectare e PTFs elevados. Dessa forma, infere-se que os proprietários rurais localizados nessas regiões souberam administrar mais competentemente seu recurso terra e a tecnologia escolhida.

É conveniente analisar o patrimônio em conjunção com a terra. Numa agricultura mais moderna, o valor da terra perde expressão em relação ao capital. Ou seja, o patrimônio vale mais, não obstante ser menor a área do estabelecimento. As regiões Sul e Sudeste têm medianas menores para área, e maiores valores para patrimônio. Com o avanço da tecnologia, isso ocorre normalmente. Como se viu, também têm os maiores rendimentos por hectare. As outras três regiões ficaram para trás. A Tabela 11 traz os valores de patrimônio por hectare por região, segundo as classes de renda bruta e líquida.

Tabela 11. Distribuição do patrimônio, por hectare, dos estabelecimentos das cinco regiões por classes de renda bruta, em salários mínimos mensais, e de renda líquida.

Renda bruta

Renda líquida

Distribuição do patrimônio (R$/ha)

Norte

Nordeste

Centro-Oeste

Sudeste

Sul

(0, 2]

≥0

650,13

1.183,92

2.032,91

3.139,51

3.467,18

<0

1.394,51

1.499,86

2.415,34

5.547,05

7.072,94

(2, 10]

≥0

1.199,58

1.419,05

3.020,53

5.220,47

7.425,93

<0

1.815,89

1.772,48

2.933,58

6.292,26

8.223,13

(10, 200]

≥0

1.344,33

1.837,48

2.731,18

7.027,10

8.226,96

<0

2.230,09

2.742,22

2.995,58

7.831,16

8.749,23

>200

≥0

1.362,96

2.804,05

2.942,47

7.549,21

6.386,51

<0

2.500,11

3.979,69

3.472,65

9.647,76

12.452,06

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

O dispêndio por hectare, em relação à modernidade, é uma medida mais adequada para análises do que o patrimônio. É possível ter parte ou mesmo todo o patrimônio alugado. Desse modo, pode aparecer um valor pequeno para o patrimônio, mas grande para o dispêndio. Não ocorreu esse fato. Patrimônio e dispêndios por hectare seguiram a mesma direção (Tabelas 11 e 12).

Tabela 12. Distribuição do dispêndio, por hectare, dos estabelecimentos das cinco regiões, por classe de renda bruta, em salários mínimos mensais, e de renda líquida.

Renda bruta

Renda líquida

Distribuição do dispêndio (R$/ha)

Norte

Nordeste

Centro-oeste

Sudeste

Sul

(0, 2]

≥0

55,17

128,93

165,98

270,34

294,11

<0

122,42

150,52

254,02

467,18

547,30

(2, 10]

≥0

121,58

171,69

296,95

516,32

761,08

<0

211,71

232,99

249,60

621,36

789,44

(10, 200]

≥0

162,45

257,89

316,99

856,32

1.001,72

<0

233,94

403,60

299,34

1.068,32

1.161,78

>200

≥0

186,72

627,61

479,02

1.090,54

932,61

<0

420,91

2.769,19

797,06

4.337,91

2.190,18

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Menores dispêndios por hectare explicam menores valores da produção e atraso em relação à modernização. Numa economia competitiva, não se devem esperar tão grandes diferenças de dispêndios por hectare entre as quatro classes de renda bruta. Essas grandes diferenças, desfavoráveis à pequena produção, significam que ela está sendo discriminada pelo mercado. Os agricultores com renda líquida negativa, em todas as regiões e classes de renda bruta, gastaram mais e tiveram menores rendimentos por hectare e PTF. Isso significa que são carentes de tecnologia de administração rural porque fracassaram, em comparação com outro grupo, na administração dos recursos e da tecnologia que comandam.

Fronteiras de produção

Passa-se agora à análise da fronteira de produção estocástica ajustada aos dados da agricultura brasileira. Consideram-se aqui cinco modelos: um para a agricultura global do censo agropecuário de 2006, três para agriculturas do tipo lavoura, pecuária e mista, individualmente, e um modelo que utiliza as observações do censo agropecuário de 1995–1996. Além de explicar as tecnologias envolvidas nas diferentes instâncias e sua evolução no período entre os censos, pretendeu-se, nesse exercício, caracterizar propriamente os grupos mais beneficiados no contexto da percepção de importância da pesquisa da Embrapa.

Inicia-se com o modelo global para o censo agropecuário de 2006. A função de produção é definida seguindo a especificação da seção Fronteiras de produção e tem a forma ln(yj) = β0 + β1 ln(xtrabj) + β2 ln(xterraj) + β3 ln(xtecj) + β4D1j + β5D2j + β6D3j + β7D4j + vj - uj

Nessa expressão, ln representa o log neperiano, y representa renda bruta, xtrab são gastos com mão de obra, xterra gastos com terra e xtec são gastos com insumos tecnológicos. As variáveis D são indicadoras regionais, com a eliminação de uma das regiões (Centro-Oeste) para evitar singularidade. As componentes vj e uj são as componentes de erro aleatório e de ineficiência do modelo. A representação normal – meia normal foi escolhida, entre as demais, por ser a única convergente.

O erro aleatório representado pela componente vj tem distribuição normal, com média zero e com variância dependente das classes de renda. A dependência na classe de renda leva em conta a heteroscedasticidade herdada do plano amostral. Desse modo, controla-se a variabilidade regional na função de produção, e a das classes de renda na variância do erro.

O erro uj é a componente de ineficiência técnica com distribuição meia normal, com variância dependente dos efeitos técnicos contextuais – probabilidade de renda líquida negativa (p), ação da pesquisa agropecuária (escore), assistência técnica (assitec) e dummies de regiões. A probabilidade de renda líquida negativa (positiva) foi estimada externamente, por meio de uma regressão com variável dependente binária, em que se supõe que p = Φ(l’c), em que c é um vetor de parâmetros e l é definido com o uso de um grande conjunto de variáveis instrumentais, não mostrado aqui. A função Φ(•), como na seção Fronteiras de produção, é a função de distribuição de probabilidades da normal padrão. A análise é condicional em p. Os desvios-padrão dos estimadores foram calculados por intermédio da técnica bootstrap, disponível no Stata 11 (STATA, 2011), com base em mil repetições.

A parte sistemática do modelo representa, portanto, uma função de produção na família Cobb-Douglas. O modelo foi ajustado a uma amostra aleatória de 74.296 produtores rurais com observações válidas (não nulas das variáveis envolvidas nos cálculos dos logaritmos), pelo método de máxima verossimilhança. Como representatividade do ajuste econométrico, considerou-se a correlação entre valores observados e preditos. O valor obtido para essa medida foi 93,5%. O modelo aderiu bem aos dados. Todos os efeitos técnicos de interesse da medida de ineficiência são significantes e apresentam sinais negativos, indicando variação inversa com a componente de ineficiência técnica. Estimou-se, simultaneamente com a função de produção, a eficiência técnica, como função do escore que mede o efeito Embrapa e da assistência técnica.

A Tabela 13 apresenta os resultados obtidos na estimação com a utilização do software Stata 11. Os estratos de renda são representados por est1-est15 (consecutivamente: Ano, Bno, Cno, Ane, Bne, Cne, Ase, Bse, Cse, Asul, Bsul, Csul, Ace, Bce, Cce) e tomam por base a classe de estabelecimentos com renda bruta média mensal superior a 200 salários mínimos. As variáveis indicadoras regionais são representadas por reg_1-reg_4 e representam as regiões Norte, Nordeste, Sul e Sudeste, respectivamente. Os coeficientes representam, portanto, diferenças de intercepto relativamente à região Centro-Oeste. Variáveis logaritimizadas são representadas com um l inicial.

Tabela 13. Resultados da estimação do modelo geral – censo agropecuário de 2006.

Coeficiente

Desvio-padrão

P>|z|

ly

lxtrab

0,2102

0,0037

0,000

lxterra

0,0901

0,0029

0,000

lxtec

0,6399

0,0055

0,000

reg_1

0,0959

0,0792

0,222

reg_2

-0,1064

0,0442

0,017

reg_3

0,0335

0,0253

0,172

reg_4

-0,0581

0,0317

0,072

_cons

2,2497

0,0466

0,000

lnsig2v

est1

-1,1407

0,1186

0,000

est2

-1,6203

0,0958

0,000

est3

-0,7374

0,1061

0,000

est4

-0,8819

0,0458

0,000

est5

-1,3773

0,0481

0,000

est6

0,0951

0,0434

0,028

est7

-1,2383

0,1752

0,000

est8

-2,4837

0,1033

0,000

est9

-1,6268

0,0570

0,000

est10

-1,9556

0,2095

0,000

est11

-2,8076

0,0975

0,000

est12

-1,7319

0,0486

0,000

est13

-1,6244

12,0834

0,902

est14

-2,4917

0,4411

0,000

est15

-1,9668

0,0937

0,000

_cons

1,0639

0,0217

0,000

lnsig2u

p

7,5244

0,1891

0,000

escore

-0,0594

0,0851

0,483

assitec

-0,1165

0,0330

0,000

reg_1

0,2133

61,5350

0,997

reg_2

0,1156

0,2064

0,537

reg_3

-0,0317

0,2346

0,935

reg_4

0,0364

0,2847

0,864

_cons

-5,2017

0,3230

0,000

Vê-se que, de um modo geral, a influência dos insumos tecnológicos sobre o aumento da renda bruta é maior que a da terra (em sete vezes). Esse resultado tem forte implicação para a difusão de tecnologia, qual seja, quem não tiver condições de usar os insumos tecnológicos ficará condenado às pequenas produções. Claro está: usar seguindo as regras apropriadas (Tabela 14).

Tabela 14. Elasticidades dos insumos.

Insumo

Elasticidade

Intervalo de confiança a 95%

Proporção(1)

Trabalho

0,210

(0,204; 0,216)

22,34

Terra

0,090

(0,085; 0,095)

09,57

Tecnológicos

0,640

(0,631; 0,649)

68,09

Soma coeficientes

0,940

(0,920; 0,960)

100,00

(1) Em relação à soma das elasticidades.

Percebe-se, portanto, pela Tabela 13, a significância dos efeitos de assistência técnica e probabilidade de renda líquida negativa; a significância do efeito da importância da Embrapa encontra-se na Tabela 19. O modelo ajustado na Tabela 13 produz a classificação gerada pela Tabela 15, com base nas estimativas de 1-pj das eficiências tej e dos efeitos pesquisa escorej. Por meio dos modelos de análise de variância, é possível levar a efeito uma análise adicional dos construtos envolvidos. Nesse contexto, as respostas são médias por estabelecimento.

Tabela 15. Valores médios do escore Embrapa (escore), da eficiência técnica (te) e da probabilidade de renda líquida positiva (p), por região e classe de renda.

Região

Renda

te

escore

p

Norte

(0, 2]

0,326

1,51

0,192

(2, 10]

0,571

1,586

0,441

(10, 200]

0,671

1,608

0,534

Nordeste

(0, 2]

0,519

2,770

0,340

(2, 10]

0,734

2,776

0,608

(10, 200]

0,846

2,768

0,780

Sudeste

(0, 2]

0,236

1,877

0,084

(2, 10]

0,438

1,747

0,259

(10, 200]

0,699

1,821

0,526

Sul

(0, 2]

0,282

1,931

0,108

(2, 10]

0,617

1,923

0,464

(10, 200]

0,770

1,926

0,620

Centro-Oeste

(0, 2]

0,157

2,244

0,037

(2, 10]

0,377

2,258

0,204

(10, 200]

0,593

2,220

0,378

-

>200

0,864

2,137

0,786

Os valores médios do escore obtidos para as classes de renda são: 2,066 – (0, 2]; 2,058 – (2, 10]; 2,069 – (10, 200]; e 2,137 – > 200. Observa-se uma dominância suave para as classes de renda superior. Para as regiões, existem diferenças significantes. Os valores médios obtidos são: 1,568 – Norte; 2,771 – Nordeste; 1,815 – Sudeste; 1,927 – Sul; e 2,241 – Centro-Oeste. Há uma dominância clara das regiões Nordeste e Centro-Oeste.

A distribuição de médias da medida de eficiência técnica é dada por 0,304 – (0, 2]; 0,547 – (2, 10]; 0,716 – (10, 200]; e 0,864 – >200. A dominância das classes de renda superior é notória. Quanto à distribuição regional, obtêm-se: 0,523 – Norte; 0,700 – Nordeste; 0,458 – Sudeste; 0,556 – Sul; e 0,376 – Centro-Oeste, corroborando a impressão tida quando da análise descritiva das regiões. O desempenho da região Centro-Oeste é o mais tímido. O mesmo gradiente é observado para as probabilidades de renda líquida positiva.

A correlação de posições entre as medidas de eficiência técnica e o escore de percepção Embrapa, embora positiva, não é substancial: 17%.

A presença do efeito Embrapa na direção correta leva a conjecturar sobre a importância da variável quanto à distribuição de renda dentro das regiões e por tipo de agricultura. O modelo de produção não converge por estrato, mas é possível ajustar modelos por tipo de agricultura. As Tabelas 16, 17 e 18 mostram os resultados obtidos com esse exercício. O mesmo modelo geral foi ajustado para os tipos lavoura, pastagem e misto.

Tabela 16. Resultados da estimação do modelo de produção para lavoura – censo agropecuário de 2006.

Coeficiente

Desvio-padrão

P>|z|

ly

lxtrab

0,2345

0,0065

0,000

lxterra

0,1380

0,0055

0,000

lxtec

0,5856

0,0080

0,000

reg_1

0,5585

0,1226

0,000

reg_2

0,0577

0,0855

0,459

reg_3

0,1304

0,0541

0,012

reg_4

-0,2527

0,0441

0,000

_cons

2,4985

0,0798

0,000

lnsig2v

est1

-0,8359

0,5777

0,147

est2

-1,0483

0,1886

0,000

est3

0,1085

0,2294

0,634

est4

-0,7738

0,0695

0,000

est5

-0,8926

0,0703

0,000

est6

0,6007

0,0552

0,000

est7

-0,6557

0,3165

0,039

est8

-2,1078

0,2007

0,000

est9

-1,3806

0,1000

0,000

est10

-1,6446

0,2268

0,000

est11

-2,6631

0,1096

0,000

est12

-1,6003

0,0697

0,000

est13

-0,5879

16,4775

0,978

est14

-1,3088

14,2345

0,927

est15

-1,5402

0,2166

0,000

_cons

0,8779

0,0314

0,000

lnsig2u

P

5,8072

0,2516

0,000

escore

-0,1218

0,1147

0,286

assitec

-0,2427

0,0502

0,000

reg_1

1,3244

4,4339

0,760

reg_2

1,3377

0,4411

0,002

reg_3

0,7388

0,8607

0,367

reg_4

0,3510

0,1752

0,026

_cons

-3,8314

0,3492

0,000

Tabela 17. Resultados da estimação do modelo de produção para pecuária – censo agropecuário de 2006.

Coeficiente

Desvio-padrão

P>|z|

ly

lxtrab

0,1332

0,0059

0,000

lxterra

0,0642

0,0037

0,000

lxtec

0,7126

0,0083

0,000

reg_1

-0,0942

0,0334

0,005

reg_2

-0,1145

0,0289

0,000

reg_3

0,0114

0,0271

0,675

reg_4

-0,0440

0,0295

0,135

_cons

2,0541

0,0643

0,000

lnsig2v

est1

-1,1922

0,1803

0,000

est2

-2,2108

0,1576

0,000

est3

-1,4519

0,1618

0,000

est4

-0,9928

0,0672

0,000

est5

-1,8395

0,0780

0,000

est6

-0,3851

0,0761

0,000

est7

-1,5812

0,2351

0,000

est8

-2,7770

0,1100

0,000

est9

-1,7948

0,0791

0,000

est10

-2,7099

0,3100

0,000

est11

-2,6766

0,0976

0,000

est12

-1,7839

0,0829

0,000

est13

-1,7399

3,0225

0,565

est14

-3,0890

0,1748

0,000

est15

-1,9391

0,1083

0,000

_cons

1,0395

0,0385

0,000

lnsig2u

P

10,9839

0,2413

0,000

escore

-0,0441

0,0301

0,143

assitec

0,0070

0,0454

0,877

reg_1

-0,0034

0,0766

0,965

reg_2

-0,0732

0,0727

0,314

reg_3

-0,1362

0,0696

0,050

reg_4

-0,0622

0,0728

0,393

_cons

-8,8069

0,2505

0,000

Tabela 18. Resultados da estimação do modelo de produção para agricultura mista – censo agropecuário de 2006.

Coeficiente

Desvio-padrão

P>|z|

ly

lxtrab

0,2035

0,0067

0,000

lxterra

0,0742

0,0048

0,000

lxtec

0,6727

0,0092

0,000

reg_1

0,2966

0,0756

0,000

reg_2

-0,1461

0,0700

0,038

reg_3

0,0974

0,0694

0,159

reg_4

0,0766

0,0657

0,241

_cons

2,0404

0,1046

0,000

lnsig2v

est1

-1,6584

0,1603

0,000

est2

-1,8217

0,1050

0,000

est3

-0,6512

0,1395

0,000

est4

-1,2989

0,0715

0,000

est5

-1,7447

0,0688

0,000

est6

-0,2400

0,0798

0,003

est7

-1,8300

0,2137

0,000

est8

-2,4073

0,1365

0,000

est9

-1,5810

0,1189

0,000

est10

-3,2403

0,4069

0,000

est11

-3,1327

0,1015

0,000

est12

-1,8571

0,0857

0,000

est13

-3,4488

7,3275

0,653

est14

-3,0790

0,3218

0,000

est15

-2,3471

0,1833

0,000

_cons

1,3509

0,0373

0,000

lnsig2u

P

7,2470

0,1781

0,000

escore

-0,0700

0,0800

0,385

assitec

-0,1339

0,0658

0,042

reg_1

0,2032

0,1803

0,281

reg_2

-0,3268

0,2846

0,238

reg_3

-0,1644

0,3027

0,565

reg_4

-0,0779

0,2225

0,693

_cons

-4,6294

0,2634

0,00

Observa-se, nas Tabelas 16, 17 e 18, que, para todos os tipos de agricultura (lavoura, pecuária e mista), há um efeito positivo da variável percepção da Embrapa na redução da ineficiência, embora não estatisticamente significativo. A componente de assistência técnica deixa de ser significante para o grupo pecuária. A estimativa de elasticidades segue o gradiente observado no modelo geral com dominância dos insumos tecnológicos.

A inclusão dos dados do censo agropecuário de 1995–1996 na análise conduz aos resultados apresentados na Tabela 19. A consideração conjunta dos dois censos demandou a correção dos valores monetários e a correção própria dos estratos de classe de renda. Utilizou-se o fator três nessa correção. Ao modelo original adicionaram-se efeitos de tempo e interações na estimativa das elasticidades. A variável escore foi tomada como constante no período. As novas variáveis introduzidas foram a variável indicadora y2006, com valor unitário em 2006, e as interações a = y2006*lxtrab, b = y2006*lxterra, c = y2006*lxtec, escoreint = y2006*escore. O ajuste apresenta resultados interessantes. O intercepto da função de produção é negativo, indicando amenização da componente técnica no período. O valor relativo da elasticidade dos insumos tecnológicos é significativamente maior em 2006, o que indica maior importância do uso dos insumos tecnológicos para o aumento da produção. As variáveis escore (Embrapa), assistência técnica (assitec) e probabilidade de renda líquida positiva (p) são estatisticamente significantes e atuam no sentido de redução da ineficiência técnica. A interação positiva da variável escore com y2006, contudo, indica um aumento da ineficiência técnica no período entre os censos.

Tabela 19. Resultados da estimação do modelo de produção combinado – censo agropecuário de 2006 e de 1995–1996.

Coeficiente

Desvio-padrão

P>|z|

ly

lxtrab

0,2627

0,0057

0,000

lxterra

0,1550

0,0054

0,000

lxtec

0,4229

0,0059

0,000

A

-0,0447

0,0068

0,000

B

-0,0624

0,0058

0,000

C

0,2164

0,0072

0,000

reg_1

0,1181

0,0287

0,000

reg_2

-0,0735

0,0229

0,001

reg_3

0,0189

0,0207

0,360

reg_4

-0,0604

0,0185

0,001

y2006

-1,4494

0,0333

0,000

_cons

3,6817

0,0334

0,000

lnsig2v

est1

-0,9847

0,0861

0,000

est2

-1,4275

0,0728

0,000

est3

-0,5940

0,0890

0,000

est4

-0,8870

0,0341

0,000

est5

-1,2048

0,0383

0,000

est6

0,1790

0,0391

0,000

est7

-1,1598

0,1558

0,000

est8

-2,2724

0,0729

0,000

est9

-1,5183

0,0517

0,000

est10

-1,8140

0,1182

0,000

est11

-2,5359

0,0484

0,000

est12

-1,7360

0,0421

0,000

est13

-1,4228

0,2374

0,000

est14

-2,3128

0,3376

0,000

est15

-1,8397

0,0801

0,000

_cons

0,8732

0,0204

0,000

lnsig2u

P

7,0524

0,0709

0,000

escore

-0,2733

0,0691

0,000

escoreint

0,2252

0,0702

0,001

assitec

-0,1617

0,0250

0,000

reg_1

0,2517

0,0561

0,000

reg_2

0,2311

0,0505

0,000

reg_3

-0,0179

0,0460

0,698

reg_4

0,0739

0,0442

0,094

y2006

-2,4390

0,1739

0,000

_cons

-2,3154

0,1694

0,000

Comparação entre o censo de 1995–1996 e o de 2006

A Tabela 19 permite a construção da Tabela 20, que facilita a comparação dos dois censos analisados. Note-se que a coluna identificada por “%” indica o impacto relativo de cada insumo sobre a variação total da renda bruta resultante de aumentos relativos unitários em cada insumo.

Tabela 20. Determinantes do crescimento da produção.

Variável

1995–1996

2006

Coeficiente

%

Coeficiente

%

Trabalho

0,263

31,3

0,210

22,3

Terra

0,155

18,4

0,090

9,6

Tecnologia

0,423

50,3

0,640

68,1

Total

0,841

100,0

0,95

100,0

Valem as seguintes observações: na explicação do aumento da produção, trabalho fica menos importante, porque houve queda significativa na sua elasticidade, dada pelo coeficiente de A na Tabela 19. Isso significa que a agricultura ficou mais mecanizada em 2006; da mesma forma, terra, que era pouco importante já em 1995–1996, perde ainda mais a capacidade para explicar o incremento da produção. No caso, é o coeficiente B (Tabela 19). O coeficiente C evidencia expressiva importância aos insumos tecnológicos. Os coeficientes A, B e C foram adicionados, respectivamente, a lxtrab, lxterra e lxtec na Tabela 19, para se construir a Tabela 20.

Considerações finais

Resumo da análise estatística

Os modelos de fronteira de produção estocástica ajustados apresentaram boa concordância entre valores preditos e observados, e estimam as elasticidades das funções de produção com o sinal correto. A correlação observada para o modelo geral ajustado para o censo agropecuário de 2006 é de 93,5%. A inclusão de observações do censo agropecuário de 1995–1996 na análise produz o valor 94,3% para a mesma quantidade.

O tamanho relativo das elasticidades estimadas indica a dominância dos insumos tecnológicos na melhora da produção. Esse fato é acentuado no ajuste conjunto dos dois censos.

Detectou-se um efeito positivo da componente de assistência técnica sobre a redução da ineficiência. O mesmo se observa em relação à variável percepção da importância da pesquisa da Embrapa segundo suas Unidades de pesquisa. O efeito é estatisticamente significante quando modelado aos dados conjuntos de ambos os censos.

A probabilidade de renda líquida positiva é uma componente que causa eficiência, e é de suma importância na caracterização da eficiência técnica da produção agrícola para qualquer tipo de agricultura. Estabelecimentos com renda líquida positiva são mais eficientes.

A presença da assistência técnica só não é importante para o grupo pecuária. Houve aumento de ineficiência técnica no período entre os censos analisados, o que é consistente com a hipótese de se ter vivido, entre os dois censos, um período de grande intensidade de mudanças tecnológicas – a Tabela 20 sustenta essa pressuposição. A análise de variância do escore de importância Embrapa indica valores semelhantes para os três principais grupos de classe de renda. Observa-se, porém, uma pequena dominância nas médias para a classe com renda bruta média mensal superior a 200 salários mínimos. Nesse atributo, observou-se uma dominância das regiões Nordeste e Centro-Oeste.

Quanto à eficiência técnica, observa-se gradiente de crescimento significante da classe com renda menor para a maior. Quanto às regiões, nota-se um desempenho sofrível da região Centro-Oeste.

Implicações para a Embrapa

Os censos 1995–1996 e 2006 mostram que terra e trabalho perdem poder para explicar o crescimento da agricultura e avulta a influência da tecnologia. Há grande concentração da produção, no sentido de que poucos estabelecimentos, em 2006, produziram 51% de toda a renda bruta daquele ano. Como a agricultura tem crescido muito, e por influência da produtividade – tecnologia –, conclui-se que essa, em vista de falhas nos mecanismos de difusão, deixou à margem da modernização milhões de estabelecimentos, o que é um grande desafio para a empresa.

Tecnologia é conhecimento criado pela pesquisa e desenvolvido pelos produtores em sistema de produção. Assim sendo, poucos estabelecimentos foram capazes de fazer essa organização, seja porque contaram com assistência técnica especializada, seja porque seus administradores eram competentes nessa especialização. Ora, não ocorreu o mesmo com milhões de estabelecimentos. À pesquisa, no caso da agricultura familiar, em conjunto com a assistência técnica e a extensão rural, cabe organizar os sistemas de produção, tendo como critério de organização a compreensão dos agricultores e a lucratividade.

Os dados indicam que todas as classes de renda bruta apresentaram um número expressivo de produtores que pagaram todas as contas e com produtividades elevadas. Esses dados são consistentes com o resultado, que não mostrou associação entre o escore da Embrapa e a eficiência técnica para as três primeiras classes de renda bruta, e um pequeno incremento para os de renda bruta maior do que 200 salários mínimos mensais3. Sob esse aspecto, os resultados de pesquisa foram neutros em relação às classes de renda. Por isso, a marginalização de milhões de produtores não é consequência dos resultados de pesquisa, mas está relacionada aos obstáculos apresentados a sua difusão.

Houve incremento da ineficiência técnica nos dois períodos. Ora, em 2006, a tecnologia teve maior capacidade de explicar o crescimento do que em 1995–1996. Assim, o período compreendido entre 1995–1996 e 2006 assistiu a uma intensa modernização da agricultura. Nessas condições, os agricultores não têm a capacidade de efetuar os ajustes necessários, e seria esperado que aumentasse a ineficiência técnica. Por isso, a pesquisa e a extensão rural precisam ficar muito atentas às classes que enfrentam maiores restrições de mercado à adoção de tecnologia em períodos de rápidas transformações.

A extensão rural teve influência positiva no índice de eficiência técnica. A probabilidade de obter renda líquida negativa é fortemente associada à ineficiência técnica. Como aquela probabilidade dependeu dos conhecimentos dos agricultores, o efeito positivo da extensão rural é contrabalanceado pela falta de conhecimentos dos agricultores para bem administrarem seus negócios. Assim, a tecnologia é ensinada, nos seus aspectos físicos, pela extensão rural, mas essa deixou de ensinar administração rural, que é o que conta quando se trata de ganhar dinheiro.

Referências

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GREENE, W. H. Econometric analysis. 7th ed. New York: Prentice Hall, 2011. 1232 p.

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STATA. Stata 12 base reference manual set: Frontier: Stochastic frontier models. College Station: Stata Press, 2011. v. 1, 586 p.

Capítulo 3

Produção e produtividade da agricultura brasileira: taxas de crescimento, comparações regionais e seus determinantes

Antonio Flavio Dias Avila

Fernando Luis Garagorry

Claudio Costa Cardoso

Introdução

A evolução da produtividade agrícola no Brasil tem sido analisada de várias maneiras, tanto por meio de índices parciais de produtividade (rendimento por hectare de um determinado produto, por exemplo), quanto por índices mais completos, em que se busca calcular a produtividade incluindo todos ou a maioria dos insumos e dos produtos agrícolas.

A produtividade total tem sido medida pelo chamado índice de produtividade total dos fatores (PTF) (AVILA; EVENSON, 1995; AVILA et al., 2009; GASQUES; CONCEIÇÃO, 2001; GASQUES et al., 2004, 2010), geralmente baseado no índice Tornqvist-Theil, ou, então, pelos modelos de fronteira estocástica, no qual a produtividade é medida pelo índice de Malmquist (PEREIRA et al., 2002; RADA; VALDES, 2012).

Neste estudo, a produtividade da agricultura brasileira é analisada com base na evolução do PTF, por meio do índice de Tornqvist-Theil, calculado com base em dados dos censos agropecuários de 1975, 1985, 1995–1996 e 2006, obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Neste estudo, tais dados foram analisados por microrregião, e agregados sob as mais diversas formas – Brasil, regiões, ecossistemas, macrozonas agroecológicas e zonas agroecológicas. No caso dos ecossistemas, das zonas e das macrozonas, usou-se, para agregação, a classificação desenvolvida pela Embrapa Solos.

A motivação para a realização desse novo estudo deve-se ao fato de que, nos últimos anos, têm sido publicados vários trabalhos sobre o tema no Brasil (GASQUES et al., 2010; PEREIRA et al., 2002; RADA; VALDES, 2012), sem, entretanto, cobrirem os níveis de agregação que foram tratados em estudos anteriores, desenvolvidos em parceria com o prof. Robert Evenson, da Universidade de Yale (AVILA; EVENSON, 1995; AVILA et al., 2009). Nesse caso, refere-se aqui às análises dos índices de produtividade total por zona agroecológica, ecossistema e bioma, análises que são extremamente relevantes nos dias atuais, dado o avanço da agricultura brasileira para o Centro-Oeste e o Norte do País.

Considerando o contexto em que se insere a agricultura brasileira no âmbito internacional, sobretudo suas relações de intercâmbio comercial e de cooperação com países da América Latina, foi preciso comparar os índices de produtividade parcial e total obtidos com aqueles estimados na região.

No trabalho, é também feita uma análise dos principais determinantes do crescimento dos índices de produtividade total, na busca de uma melhor qualificação do papel da pesquisa agropecuária em tal processo, tanto da Embrapa quanto das organizações estaduais de pesquisa agropecuária. Espera-se, com isso, sejam obtidos resultados que permitam oferecer melhores subsídios para orientar a política de pesquisa agropecuária para os próximos anos, sobretudo nos contextos regional e estadual.

Evolução recente da produção agrícola

Ante de tratar especificamente das questões relativas ao índice de produtividade total, cabe apresentar alguns indicadores para mostrar os últimos avanços na produção agrícola brasileira, tanto em relação a outros países da América Latina e Caribe, quanto internamente, por região fisiográfica. Também é necessário destacar alguns indicadores relativos sobre o uso dos principais insumos agrícolas. Nesse contexto, são apresentados, a seguir, uma série de índices parciais de produtividades e de uso de insumos, relacionados ao tema.

Nas últimas décadas, houve um crescimento substancial da produção agrícola nacional, sobretudo a partir da incorporação do Cerrado. Como mostrado na Figura 1, tal incremento de produção no período 1976–2012 foi devido, basicamente, ao crescimento da produtividade. Os dados abaixo se referem ao total dos principais grãos e fibras produzidos no Brasil: algodão, amendoim, arroz, aveia, canola, centeio, cevada, feijão, girassol, mamona, milho, soja, sorgo, trigo e triticale.

Figura 1. Evolução da produção, da área e da produtividade da agricultura brasileira. Período 1976–2012.

Fonte: Conab (2013).

O crescimento da produção agrícola no período ocorreu em todas as regiões e estados do Brasil, mas com destaque para os estados da região Centro-Oeste, mais o Estado de Rondônia, na agricultura, dada a incorporação do Cerrado. Já no caso da pecuária, destacaram-se os estados da região Norte (Rondônia, Pará e Acre), do Centro-Oeste (Mato Grosso e Distrito Federal) e o Estado de Santa Catarina.

A agricultura brasileira no contexto latino-americano

Antes de dar início a uma ánalise do crescimento da produção em comparação com o crescimento no uso de insumos, internamente, há de se comparar essas taxas de crescimento com aquelas obtidas por outros países.

Nesse contexto, cabe uma comparação desse crescimento com o de países da América Latina, agrupados segundo as suas sub-regiões: Cone Sul, Região Andina e América Central, o que é mostrado abaixo.

Verifica-se que as taxas obtidas pelo Brasil foram bem superiores às da América Latina e às de suas sub-regiões, em especial aquelas do Cone Sul, onde se localiza o País. A região do Caribe não foi incluída na análise por ser uma região atípica para a agricultura, e, portanto, conhecida por seus baixos índices de crescimento na área agrícola, apresentando, inclusive, resultados negativos em determinados períodos.

A Figura 2 apresenta as taxas de crescimento do Brasil de 1976 a 2010, desagregando para os dois setores principais – agricultura e pecuária –, segundo dados da FAO (2012)1.

Figura 2. Taxas de crescimento da produção agrícola no Brasil e na América Latina, no período 1976–2010.

Fonte: FAO (2012).

O bom desempenho do Brasil reflete-se também na comparação com os países de sua sub-região, o Cone Sul da América Latina, nos últimos 20 anos, mostrando um crescimento alto e estável do País, relativamente aos demais países (Tabela 1).

Tabela 1. Evolução dos índices de produção agrícola (agregada) dos países do Cone Sul da América Latina.

País

Evolução dos índices de produção agrícola (%)

1991–1995

1996–2000

2001–2005

2006–2010

Média

Argentina

2,95

3,63

4,37

0,40

2,84

Brasil

4,38

3,91

5,29

3,76

4,33

Chile

5,52

1,07

2,61

0,37

2,39

Paraguai

1,68

1,86

2,96

5,25

2,94

Uruguai

3,96

0,52

8,88

2,05

3,85

Média

3,70

2,20

4,82

2,36

3,27

Fonte: FAO (2012).

Cabe remarcar as excelentes taxa de crescimento da produção agrícola agregada no Uruguai e no Paraguai, na última década, embora apresentem comportamento bastante irregular ao longo de todo o período de análise. No Uruguai, esse crescimento no período 2001–2005 foi devido, em grande parte, ao aumento da produção animal, enquanto, no Paraguai, o bom desempenho nos últimos 5 anos deveu-se à agricultura.

Em resumo, os dados mostrados evidenciam, mais uma vez, o grande salto da agricultura brasileira nas últimas décadas, inclusive os relativos às diversas regiões da América Latina e, em particular, os referentes aos seus vizinhos.

O trabalho, a seguir, analisa esse crescimento sob a ótica do índice de produtividade total, no mesmo período, e também sob vários ângulos: agregado, por setor (agricultura e pecuária), por região fisiográfica e unidades da Federação, e por ecossistemas e zonas agroecológicas. Essa análise, mais completa do que a anterior, baseada em índices parciais, abrangerá, também, uma comparação dos índices totais de produtividade agrícola do Brasil com os índices dos demais países e sub-regiões da América Latina.

Metodologia

Índice de produtividade total

Para estimar e analisar a evolução da produtividade da agricultura brasileira, foi usado o índice de produtividade total dos fatores (PTF). Para calcular tal índice, foi usado o conceito de contabilidade de custos, o qual permite a definição de uma mudança no PTF, do período t-1 para o período t. Portanto, mudanças de período para período serão utilizadas para derivar um índice encadeado para medir o crescimento da produtividade durante um período mais longo.

Se não existirem lucros extraordinários e os retornos a todos os fatores forem devidamente medidos, o valor total dos produtos será igual ao valor total dos insumos utilizados na produção, conforme Equação 1:

(1)

em que Pi e Qi representam os preços de saída e a quantidade de matérias-primas i = 1, 2, ..., n; e Rj e Ij representam os preços dos insumos e a quantidade de insumos j = 1, 2, ..., m, respectivamente.

A Equação 1 não impõe estrita eficiência para todos os agricultores. Ela baseia-se numa condição de contabilidade que existe num setor competitivo.

Diferenciando a Equação 1 com respeito ao tempo, obtém-se a Equação 2.

(2)

Para pequenas mudanças, a Equação 2 expressa a relação entre mudanças nos preços e quantidade de produtos e preços e quantidade de insumos. Como demonstrado por Avila e Evenson (1995), com base na Equação 2, é possível derivar a “Tornqvist-Theil”, índice de produtos e índice de insumos, e o índice de produtividade total (PTF) para vários períodos (Equação 3):

(3)

em que S e C representam as participações percentuais no valor total da produção e dos custos, respectivamente, e as taxas de crescimento no PTF; e Q e I são expressos como o logaritmo da relação entre a quantidade de produtos e a de insumos entre os períodos analisados.

Foram construídos índices PTF com base em dados dos censos agropecuários de 1975, 1985, 1995 e 2006. Portanto, o índice Tornqvist-Theil foi calculado para três períodos intercensitários: 1985–1975, 1995–1985 e 2006–1995. Esses foram, posteriormente, normalizados para um índice = 100, usando-se a média do período 1975–1985.

Os produtos e os insumos do PTF

A seguir, são especificados os produtos usados na construção dos índices de produtos, bem como são descritos os insumos usados na montagem dos índices de insumos, para os três períodos intercensitários.

Índice de produto

O índice de produção incluiu 184 produtos: 36 culturas temporárias, 38 culturas permanentes, 42 hortaliças, 25 produtos florestais, 21 produtos agroindustriais rurais e 21 produtos animais.

Abaixo, estão relacionados todos os produtos usados segundo os grupos acima referidos.

Culturas temporárias

Abacaxi, abóbora, cana-de-açúcar, alho, arroz, aveia, algodão herbáceo, amendoim, batata-inglesa, cana forrageira, cebola, cevada, fava, feijão em grão, feijão-verde, fumo, girassol, juta, mamona, melancia, melão, mandioca, milho em grão, milho-verde, milho forrageiro, malva, mudas, soja, sorgo em grão, sorgo forrageiro, sementes, tomate e trigo.

Culturas permanentes

Abacate, agave, sisal, açaí, ameixa, amora, algodão arbóreo, banana, borracha coagulada, borracha líquida, café, cacau, fruto do caju, castanha-de-caju, caqui, chá-da-índia, coco, cravo-da-índia, dendê, erva-mate, figo, goiaba, uva, guaraná, jaca, laranja, lima, limão, mamão, manga, maracujá, maçã, mudas, nêspera, pimenta-do-reino, pêssego, tangerina e urucum.

Hortaliças

Abobrinha-verde, acelga, agrião, alcachofra, alface, alho-poró, almeirão, aspargo, batata-doce, berinjela, beterraba, bertalha, brócolis, cebolinha, cenoura, chicória, chuchu, coentro, cogumelos, couve, couve-flor, erva-doce, espinafre, gengibre, hortelã, inhame, jiló, maxixe, morango, mostarda, mudas, nabo, pepino, pimenta, pimentão, quiabo, rabanete, repolho, rúcula, salsa, sementes e vagem.

Extrativismo e silvicultura

Açaí, babaçu, borracha coagulada, borracha líquida, cera de carnaúba, carnaúba em pó, castanha-do-pará, carvão vegetal, cupuaçu, erva-mate, lenha, madeira, papel, palmito, piaçava, pinhão, casca de acácia, lenha, madeira, papel e mudas.

Produtos agroindustriais

Aguardente de cana, arroz beneficiado, carne beneficiada, café beneficiado, couros e peles, creme de leite, geleias, embutidos, farinha de mandioca, fubá, fumo em rolo, goma de taioca, licores, manteiga, melado, polpa de frutas, queijos e requeijão, rapadura, sucos, vinho e óleos vegetais.

Produtos animais

Bovinos, suínos, frangos, pintos, equinos, muares, bubalinos, suínos, ovinos, caprinos, mel, cera de abelha, bicho-da-seda, leite de vaca, leite de cabra, leite de búfala, ovos de galinha, ovos de outras aves e lã.

Índice de insumos

O índice de insumos foi construído utilizando os seguintes fatores de produção agrícola: a) para as culturas – área cultivada, mão de obra (familiar, permanente e temporária), máquinas, fertilizantes, produtos químicos, sementes, energia elétrica e combustíveis; e b) para a pecuária – pastagens natural e artificial, mão de obra (familiar, permanente e temporária), tratores, fertilizantes, produtos químicos, medicamentos e alimentação animal. Em ambos os casos, os preços utilizados foram baseados nas despesas coletadas em cada censo agropecuário, ou, então, nos preços de fontes secundárias (Fundação Getúlio Vargas, em especial).

Foram também estimados os índices de produtividade total para a agricultura e para a produção animal. Na montagem do índice de produção para a agricultura, foram consideradas as culturas temporárias e as permanentes, as hortaliças e os produtos florestais (extrativismo e silvicultura), além dos produtos agroindustriais rurais, originários de produtos vegetais. Já para o índice de produção animal, foram considerados os produtos animais e os produtos da agroindústria rural, oriundos de produtos animais.

Do ponto de vista dos insumos, a divisão em agricultura e pecuária foi feita com base na distribuição de tais insumos por atividade econômica, de acordo com a classificação do IBGE de atividade econômica, e observando o descrito abaixo para cada um dos insumos.

O índice de insumos foi calculado com base nos dados dos censos agropecuários do Brasil de 4 anos, com intervalos de 10 anos (1975, 1985, 1995–1996 e 2006) e agrupados por microrregião. Além disso, foram usados dados de fontes secundárias, em especial a Fundação Getúlio Vargas (FGV), em âmbito de estado. Na ausência de preços estaduais de algum insumo, usou-se o preço do estado vizinho.

O índice de insumos foi calculado para o agregado e para os dois grandes grupos de atividade econômica – agricultura e pecuária. Como, no índice de produção, não foram incluídas as atividades de pesca e piscicultura, no índice de insumos foram descontados os gastos usados em tais atividades. Tal metodologia de cálculo é a mesma adotada por Avila e Evenson (1995) e repetida em Avila et al. (2010), quando foram estimados os índices de produtividade total da agricultura brasileira, usando dados dos censos agropecuários de 1970 a 1995.

A cobertura dos censos agropecuários mudou ao longo do tempo, assim como as definições e as unidades de medida dos itens coletados. Em geral, a quantidade de informação fornecida sobre os insumos usados nos estabelecimentos agrícolas tem aumentado a cada censo agropecuário, especialmente no período compreendido entre 1995–1996 e 2006.

Em termos de confiança na precisão dos dados dos censos para fins de cálculo dos índices de insumos, a maior preocupação centrou-se no valor das despesas. Quando tomados em conjunto com as quantidades consumidas, os preços imputados variaram enormemente. Em consequência disso, foi evitada, tanto quanto possível, a utilização dos valores dos censos e dos dados de despesas. Em seu lugar, para calcular os gastos com insumos, foram utilizados, para os estados, os preços recolhidos pela FGV.

No caso de sementes, rações, medicamentos, fertilizantes, defensivos, combustíveis e eletricidade, os dados de despesa dos censos foram usados em conjunto com os dados de preços de tais insumos, para calcular a quantidade de insumos. Em virtude da natureza incompleta dos dados, somada a outros problemas descritos acima, foram usadas algumas opções para gerar proxies, baseadas em dados disponíveis nos censos e em outras fontes, conforme já usado por Avila e Evenson (1995).

A seguir, é explicado como foi calculado cada um dos insumos usados na formação do índice de insumos.

Mão de obra

Os censos agropecuários do IBGE informam o número de trabalhadores familiares, de trabalhadores permanentes e de trabalhadores temporários em cada microrregião. No caso dos trabalhadores familiares, adotou-se o mesmo critério usado por Avila e Evenson (1995), em que se admitiu que apenas 2/3 desses trabalhadores familiares atuam em atividades agrícolas e pecuárias, sobretudo por questão de idade. Para os trabalhadores temporários, usou-se a mesma relação de 2/3, supondo, porém, que eles trabalham cerca de 4 meses por ano.

Para o cálculo das despesas com cada classe, usou-se a quantidade de trabalhadores permanentes, familiares e temporários informada pelo censo, com os ajustes acima explicados, multiplicados pelo valor mensal dos salários de trabalhadores agrícolas, por estado, segundo dados da FGV (2012).

Quanto à porcentagem de cada uma das classes de trabalhadores envolvidos com as duas grandes atividades – agricultura e pecuária –, usou-se, como base, a distribuição da mão de obra em tais atividades, disponível no âmbito estadual, também obtida nos censos agropecuários do IBGE. Admitiu-se que a distribuição por estado repete-se em todas as microrregiões.

Tratores

Os tratores aparecem no censo em categorias diversas de potência (HP), sendo que, em 2006, tais tratores foram classificados em mais de 110 e em menos de 110 cavalos de potência (HP). No estudo, foi usado o total de tratores, sem a ponderação por classes, conforme já usado por Gasques et al. (2010).

Os gastos com tratores foram calculados multiplicando-se a quantidade de tratores por 1/3 do valor médio de tratores de 75-85HP. Usou-se 1/3 do valor de tais tratores como uma proxy para representar os gastos com custos operacionais e depreciação de tratores, máquinas e implementos agrícolas usados nos estabelecimentos. Tal procedimento foi baseado em cálculo similar, empregado por Avila e Evenson (1995), que usaram o valor integral de tratores para representar tais gastos. Neste estudo, adaptou-se o mesmo procedimento, mas usando-se 1/3 do valor médio de tratores, em virtude de que novos insumos foram acrescentrados na construção do índice de insumos (como eletricidade, combustíveis e sementes), além de melhorias no cálculo dos demais insumos, em comparação com o estudo anterior.

Os preços médios de tratores de 75 HP para cada estado foram estimados com base nos preços de São Paulo, segundo dados do Instituto de Economia Agrícola (2012), e adotando-se a mesma variação entre estados, quanto aos preços de fertilizantes, critério já adotado por Avila e Evenson (1995).

A porcentagem de tratores usados em agricultura e pecuária foi baseada na distribuição de uso de tais tratores por estado, segundo os próprios censos agropecuários, por grupo de atividade econômica.

Terra

O insumo terra foi usado no estudo como a soma de hectares de terra em uso nos estabelecimentos, ou seja, as áreas com culturas permanentes, temporárias e produtivas não utilizadas, as áreas com pastagens naturais e plantadas, e as áreas com florestas naturais e plantadas. A distribuição entre produção agrícola e produção animal foi feita tomando-se, para a produção animal, as áreas com pastagens e as demais áreas alocadas para agricultura, incluindo a produção florestal.

As despesas foram calculadas com base no valor do arrendamento por hectare, de lavouras e de campo, obtido da FGV para cada unidade da Federação, multiplicado pelo número de hectare em cada categoria, por microrrregião. No caso de florestas, adaptou-se o procedimento adotado por Gasques et al. (2010), que, na falta de dados para arrendamento de matas, usaram como proxy o preço do arrendamento de campos da FGV. No caso, usou-se, para florestas, não o total do preço por hectare do arrendamento de campos da FGV, utilizado por tais autores, mas 50% de tal preço, por tal percentual ser considerado mais compatível com a realidade.

Fertilizantes

A quantidade de fertilizantes aplicada em cada estabelecimento e, por consequência, por microrregião, não é dada nos censos agropecuários, mas apenas os gastos com fertilizantes. Assim, para obter a quantidade usada, usou-se o preço médio dos fertilizantes mais usados por estado; no caso, superofosfato simples e sulfato de amônia, segundo dados da FGV.

Já a distribuição da quantidade consumida entre a produção agrícola e a produção animal, essa foi feita com base na distribuição percentual das despesas com fertilizantes por estado, para cada censo agropecuário, por atividade econômica.

Defensivos

A quantidade de herbicidas, pesticidas, etc., usada nos estabelecimentos agrícolas também não é dada nos censos agropecuários; neles, são registradas apenas as despesas com produtos químicos para cada microrregião. Para estimar a quantidade, usou-se, então, o mesmo procedimento utilizado para os fertilizantes, ou seja, dividindo-se as despesas pelo preço de um dos defensivos de uso mais comum (mancozebe, no caso), como proxy e disponível para os anos em que foram realizados os quatro censos.

A distribuição das quantidades usadas de defensivos entre a produção agrícola e a pecuária foi feita com base na distribuição percentual das despesas com tal insumo, por estado, para cada censo agropecuário, por atividade econômica.

Os preços dos defensivos para cada estado foram estimados com base nos preços de São Paulo, segundo dados do Instituto de Economia Agrícola (2012), e pressupondo a mesma variação entre estados, dos preços de fertilizantes, procedimento já adotado por Avila e Evenon (1995).

Rações

A quantidade de alimentos dada aos animais também não é dada nos censos, mas apenas as despesas com alimentação para cada microrregião. Então, para calcular a quantidade, usou-se, como proxy, o preço médio das rações de crescimento para frangos e para suínos, para cada estado.

A quantidade e os gastos com ração foram usados apenas no cálculo do índice de insumos para a produção animal.

Os preços de ração para cada estado foram estimados com base nos preços de São Paulo, segundo dados do Instituto de Economia Agrícola (2012), e pressupondo a mesma variação, entre estados, dos preços de fertilizantes (AVILA; EVENSON, 1995).

Vacinas

A quantidade de vacinas usada na produção animal também não é fornecida nos censos agropecuários, mas apenas os gastos com medicamentos. Assim, a quantidade foi calculada usando-se, como proxy, uma vacina de uso comum na criação de bovinos, no caso, a vacina contra a febre aftosa.

Os preços de vacinas para cada estado foram estimados com base nos preços de São Paulo, segundo dados do Instituto de Economia Agrícola (2012), e pressupondo-se a mesma variação, entre estados, dos preços de fertilizantes, conforme usada por Avila e Evenson (1995).

Eletricidade

A quantidade consumida e as despesas com eletricidade são dadas nos censos agropecuários, exceto no primeiro dos censos agropecuários usados neste estudo, ou seja, o de 1975. Usaram-se tais dados na construção do índice de insumos.

A distribuição da quantidade usada de energia elétrica entre a produção agrícola e a produção animal foi feita com base na distribuição percentual das despesas com tal insumo, por estado, para cada censo agropecuário, por atividade econômica.

Combustíveis

A quantidade e as despesas com combustíveis (óleo diesel, gasolina, álcool e carvão) são dadas nos censos agropecuários. Tais dados foram usados na construção do índice de insumos.

A distribuição da quantidade usada de combustíveis entre a produção agrícola e a produção animal foi feita com base na distribuição percentual das despesas com tal insumo, por estado, por atividade econômica, para cada censo agropecuário.

Sementes

A quantidade de sementes usada nos estabelecimentos agrícolas também não é fornecida nos censos, mas apenas os gastos com tal insumo. Assim, a quantidade foi calculada usando-se o preço médio das sementes de soja, milho, feijão, arroz e algodão.

Os preços de sementes para cada estado foram estimados com base nos preços de São Paulo, segundo dados do Instituto de Economia Agrícola (2012), e pressupondo a mesma variação entre estados, dos preços de fertilizantes (AVILA; EVENSON, 1995).

Evolução dos índices de produtividade total

Índices agregado e regionais

A taxa anual de crescimento do PTF agricultura brasileira no período 1975–2006 foi de 2,16% ao ano, no nível agregado, enquanto, para a agricultura, a taxa foi de 2,03%, e, para a pecuária, de 2,25%, conforme mostrado na Tabela 2. Nessa tabela são também apresentados os índices estimados para cada uma das cinco regiões brasileiras – Norte, Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste.

Tabela 2. Índices de produtividade total da agricultura brasileira no período 1975–2006.

Região

Setor

Índice de produtividade total

1975

2006

Taxa de crescimento anual

(%)

Norte

Agricultura

107,87

131,20

0,63

Pecuária

81,78

296,05

4,24

Agregado

102,10

149,05

1,23

Nordeste

Agricultura

85,29

182,52

2,48

Pecuária

100,73

164,16

1,59

Agregado

89,89

176,34

2,20

Sudeste

Agricultura

78,19

170,20

2,54

Pecuária

95,95

172,30

1,91

Agregado

81,60

184,51

2,67

Sul

Agricultura

88,82

145,20

1,60

Pecuária

98,31

226,91

2,74

Agregado

90,28

174,11

2,14

Centro-Oeste

Agricultura

76,59

142,80

2,03

Pecuária

90,82

208,90

2,72

Agregado

81,86

192,75

2,80

Brasil

Agricultura

85,18

158,69

2,03

Pecuária

95,84

191,20

2,25

Agregado

88,22

171,09

2,16

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Os resultados por região mostraram que o Centro-Oeste registrou o maior ritmo de crescimento do PTF agrícola. Essa é precisamente a região onde a área com pastagens foi incorporada à produção nas duas últimas décadas. Nessa região, o estado com a melhor taxa de crescimento do PTF agrícola foi Mato Grosso (9,8%), o que já era esperado, seguido do Distrito Federal e do Espírito Santo2.

Na Tabela 2, observa-se também que as regiões Nordeste, Centro-Oeste e Sudeste apresentaram um bom desempenho em termos de produtividade na agricultura. Isso foi devido tanto à expansão da fronteira agrícola para Goiás e Mato Grosso, no Centro-Oeste, e para o Maranhão, o Piauí e a Bahia, quanto aos avanços tecnológicos das culturas dos estados da região Sudeste, principalmente em Minas Gerais e no Espírito Santo, onde o índice do PTF para as culturas cresceu anualmente 3,1% e 5,3%, respectivamente, nos últimos 30 anos.

Da mesma forma, na região, a taxa de crescimento da produtividade agrícola foi a mais baixa (0,63%), resultado também esperado, já que não é uma região apropriada para agricultura, exceto em certas zonas bem delimitadas. Em tal região, apenas o Estado de Rondônia apresentou uma alta taxa de crescimento da produtividade da produção agrícola; os estados do Amazonas e do Amapá ficaram com taxas próximas de zero ou mesmo negativas.

Para a produção animal, o melhor desempenho foi apresentado pela região Norte, o que confirma a expansão dessa atividade na Região Amazônica, com base na pecuária extensiva (4,41% ao ano). Os estados do Pará, de Rondônia e do Amazonas apresentaram taxas de crescimento médio da produtividade total em pecuária, no período 1975–2006, da ordem de 3% ao ano (Anexo 1).

Outras duas regiões brasileiras, o Sul e o Centro-Oeste, também apresentaram significativos incrementos na produtividade na pecuária (2,7%), o que é consistente com a elevada taxa de crescimento da produção de aves e suínos no Sul, e da criação de gado no Centro-Oeste, observada nas últimas décadas.

Os ganhos de produtividade mostrados, inclusive as diferenças regionais evidenciadas, para o período 1975–2006 condizem com aqueles que têm sido mostrados tanto no balanço social da Embrapa quanto nos seus relatórios anuais. Isso é mais uma sinalização de que os ganhos recentes de produtividade estão associados a uma maior adoção de inovações tecnológicas, seja da Embrapa, seja de seus parceiros.

Para uma melhor visualização desses resultados, na Figura 3 são mostradas as taxas regionais de crescimento do índice de produtividade total da agricultura e da pecuária no período 1975–2006.

Figura 3. Taxas regionais de crescimento do índice de produtividade total.

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Índices por macrozonas agroecológicas

As taxas de crescimento do setor agrícola também foram estimadas usando as macrozonas agroecológicas estabelecidas pela Embrapa Solos, em 1993, com base na vegetação, no relevo, na drenagem, na textura e na fertilidade do solo de cada município brasileiro (Figura 4).

Figura 4. Macrozonas agroecológicas do Brasil.

Fonte: Embrapa (1993).

Essas zonas agroecológicas representam, grosso modo, as quatro regiões principais onde se distribuem espacialmente a agricultura e a pecuária no território brasileiro, especialmente durante os anos 1970 e 1980 – culturas temporárias e permanentes (amarelo), extrativismo (marrom), pecuária (vermelho) e preservação (verde) (Figura 4). Os resultados das estimativas dos PTFs para cada uma dessas macrozonas confirmam a grande expansão e o forte deslocamento da produção agrícola e pecuária para tais áreas, antes praticamente inexploradas ou, então, subexploradas, como era o caso da região Centro-Oeste do Brasil, predominantemente amarela, onde se localiza grande parte da chamada região do Cerrado.

Durante o período 1985–2006, as taxas de crescimento do PTF da agricultura cresceram 2,74% e 3,15% nas macrozonas de extrativismo e de pecuária, respectivamente, enquanto a TFP para a produção animal cresceu a 4,66% e 2,75% ao ano nas zonas macroagroecológicas classificadas como de extrativismo e preservação.

Essa expansão recente da agricultura brasileira para as zonas de preservação e extrativismo (amarela e marrom, respectivamente) tem causado problemas ambientais em determinadas áreas, como erosão, compactação e degradação de pastagens.

Nos últimos anos, esse processo vem sendo minimizado pelos agricultores graças ao uso de inovações tecnológicas introduzidas por organismos de pesquisa agrícola, como plantio direto/cultivo mínimo, manejo integrado de pragas, variedades tropicais, fixação biológica de nitrogênio, zoneamento agroclimático, integração lavoura-pecuária-floresta, entre outras. Associado a isso, os agricultores, especialmente os localizados nas regiões do Cerrado e da Amazônia, têm buscado melhorar a gestão dos recursos naturais em seus estabelecimentos (água e resíduos, por exemplo).

O governo também está atuando para minimizar os problemas ambientais causados pela agricultura comercial e pela pecuária, sobretudo naquelas regiões em que tais atividades entraram sem um devido zoneamento. Um típico exemplo desse caso são as pastagens degradadas que cobrem hoje uma extensa área da Amazônia, resultantes da entrada indiscriminada da pecuária em solos impróprios para tal uso.

Índices por ecossistema florestal

A outra análise do PTF envolveu os ecossistemas brasileiros, e teve por base as zonas agroecológicas estabelecidas pela Embrapa Solos em 1993. Em tal análise, foram estimados os índices de produtividade para sete ecossistemas: Floresta Equatorial, Cerrado, Caatinga, Floresta Tropical, Pantanal, Campo e Pampa. A Figura 5 apresenta as taxas de crescimento do PTF agregadas para esses ecossistemas brasileiros, durante o período 1975–2006.

Figura 5. Taxas de crescimento do índice de produtividade total por ecossistema e por atividade econômica, no período 1975–2006.

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

A análise dessas taxas de crescimento do PTF por ecossistema brasileiro também mostra resultados consistentes. Como esperado, as estimativas do PTF para o ecossistema do Cerrado registraram a melhor taxa de crescimento das culturas (3,99% a.a.); essa região apresenta, porém, um mau desempenho da produtividade animal (0,08% a.a.). É sabido que a expansão da fronteira agrícola brasileira para a região do Cerrado ocorreu pela substituição de áreas de pastagem, utilizadas pela pecuária extensiva, por áreas de cultivo de soja, algodão, milho e outros grãos.

Também apresentam boas taxas de crescimento da produtividade agrícola as regiões do Pantanal e o Pampa (3,51% e 3,84%, respectivamente). Nas últimas décadas, em tais regiões, houve uma expansão da agricultura, em especial da soja no Pantanal e do arroz irrigado no Pampa, em detrimento da pecuária extensiva.

O estudo também apresenta resultados consistentes no que diz respeito ao setor pecuário, mostrando altas taxas de crescimento do PTF nos ecossistemas caracterizados como Floresta Tropical, Pantanal e Equatorial (3% a.a., 16% a.a e 3,10% a.a., respectivamente).

O deslocamento da pecuária para a Amazônia e o Pantanal, em grande parte associado à expansão da agricultura na região do Cerrado, vem recebendo, na última década, uma atenção especial por parte do governo brasileiro, e em todos os níveis (nacional, estadual e municipal), em resposta à forte oposição da sociedade brasileira, sobretudo do segmento do setor ambiental, em razão do intenso desmatamento decorrente da implantação da pecuária.

O fraco resultado obtido para o ecossistema do Pampa (0,32%) também era esperado, em virtude da estagnação da pecuária na região, durante as últimas duas décadas, evidenciada indiretamente nos resultados do PTF para o Rio Grande do Sul, onde se situa o Pampa. Já no caso do ecossistema Caatinga, os bons resultados da agricultura são consistentes com aqueles obtidos para vários estados nordestinos, onde tal ecossistema predomina.

Índices por bioma

Outra análise realizada, e muito similar à anterior, foi a estimativa dos índices de produtividade por bioma, usando a classificação do IBGE. Foi feita tal análise para mostrar que, embora aparentemente similares, as classificações adotadas pela Embrapa Solos e pelo IBGE apresentam alguns resultados divergentes. Isso deve ser decorrente, em grande parte, do fato de que o IBGE adota uma classificação mais agregada, em que usa áreas contínuas, enquanto, na da Embrapa, os municípios e as microrregiões são caracterizados segundo o ecossistema, o que significa que são áreas descontínuas.

Na Tabela 3, são apresentadas as taxas de crescimento da produtividade total da agricultura, da pecuária e do agregado, para cada um dos seis biomas brasileiros.

Tabela 3. Índices de produtividade total por bioma, no período 1975–2006.

Bioma

Índice de produtividade total

Agricultura

(% a.a.)

Pecuária

(% a.a.)

Agregado

(% a.a.)

Amazônia

2,52

2,29

2,68

Caatinga

2,03

1,83

2,08

Cerrado

2,83

-0,63

1,38

Mata Atlântica

1,68

2,41

1,97

Pampa

2,46

0,54

2,19

Pantanal

2,37

2,56

1,29

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

A análise das taxas de crescimento do PTF por bioma mostra taxas menores, mas consistentes com o estudo por ecossistema, nos casos do Cerrado e do Pampa, onde a pecuária também apresentou as mais baixas taxas. Mas não os mesmos para a Caatinga. Já para a agricultura, os resultados são, em geral, consistentes, mas também com valores bem menores – em torno de 2%, em vez dos 3% ou mais, no caso dos ecossistemas.

Cabe ressaltar que a Mata Atlântica apresentou os melhores índices de produtividade, tanto para agricultura quanto para pecuária, o que pode ser explicado, grosso modo, pelo fato de que esse bioma representa uma agregação dos ecossistemas floresta tropical e litoral, na classificação da Embrapa Solos.

Em resumo, os resultados estimados dos índices de produtividade total da agricultura nos principais biomas brasileiros, tanto para a produção agrícola quanto para a produção animal, são consistentes, confirmando a expansão da agricultura no Cerrado e no Pampa, bem como da pecuária na Amazônia e no Pantanal.

Tais resultados confirmam dados divulgados pela Embrapa, no seu balanço social, que mostram crescentes taxas de adoção de inovações tecnológicas em tais ecossistemas e biomas brasileiros, como, por exemplo, o uso de pastagens desenvolvidas pela Empresa (EMBRAPA, 2012).

Índices de produtividade: comparação entre vários estudos

Em razão da relevância e da abrangência dos resultados obtidos, e do contexto geopolítico em que se insere o Brasil, foi preciso compará-los com os de outros estudos sobre a produtividade total da agricultura, desenvolvidos no Brasil e, sobretudo, na América Latina.

Resultados no contexto nacional

Os principais estudos desenvolvidos no Brasil usando a mesma metodologia, ou seja, calculando as taxas por meio do índice Tornqvist-Theil, foram feitos por Avila e Evenson (1995), Avila et al. (2009), Gasques e Conceição (2001) e Gasques et al. (2004, 2010).

Avila e Evenson (1995) estimaram os índices Tornqvist-Theil PTF para o setor agrícola brasileiro e por subsetor – agricultura e pecuária –, para o período 1970–1985, também utilizando dados dos censos agrícolas: de 1970, 1975, 1980 e 1985. Os resultados obtidos por Avila e Evenson (1995) mostraram um maior crescimento do PTF no Sudeste e no Centro-Oeste (3,1% a.a. e 3,8% a.a., respectivamente). A taxa anual de crescimento para o setor brasileiro de toda a agricultura foi de 2,45%. O crescimento da produtividade foi maior em culturas (3,63% a.a.) do que em pecuária (2,12% a.a.).

Essas estimativas foram atualizadas por Avila et al. (2010), incluindo o censo 1995–1996, e usando o mesmo modelo. O crescimento total do PTF foi de 3,45%, devendo-se tal crescimento, em grande parte, à agricultura. Nesse período, concentrou-se na expansão da agricultura brasileira para a região do Cerrado, o que é confirmado pela análise regional, em que os autores encontraram taxas elevadas de crescimento do PTF para a região Centro-Oeste (4,32%) – exatamente a região onde novas e permanentes pastagens foram incorporadas ao sistema de produção, nas últimas duas décadas.

É importante notar que essas estimativas de produtividade total feitas por Avila e Evenson (1995), para o período1970–1985, e as de Avila et al. (2009), para o período 1970–1995, envolveram apenas os 25 principais produtos agrícolas brasileiros, e não a totalidade deles, como é o caso deste estudo e também das estimativas de Gasques et al. (2004, 2010). Essa diferença quanto aos dados explica algumas das diferenças entre os índices do PTF encontrados em tais estudos, em comparação com outros estudos de autores brasileiros, sobretudo neste trabalho. No caso do estudo de Gasques e Conceição (2001), a produtividade total dos fatores (PTF) da agricultura brasileira foi estimada também com base em dados de censos agrícolas e na fórmula Tornqvist-Theil. Os autores estimaram índices PTF para todo o País e por unidade da Federação, mas apenas para o setor agrícola como um todo (agregado). A taxa anual de crescimento agregado estimada para o período 1970–1995 foi de 2,33%.

As maiores taxas de crescimento do PTF encontradas por Gasques e Conceição (2001) foram nos casos dos estados localizados no Centro e no Sul do País, o que é consistente com os resultados obtidos neste trabalho. O pior desempenho foi verificado com os estados localizados na Região Amazônica, uma região não tradicional para a produção agrícola e a pecuária, e não diretamente afetados pelo recente boom tecnológico do setor agrícola no Sul e no Centro-Oeste do Brasil. Como o estudo de Gasques e Conceição (2001) não desagrega os PTFs em agricultura e pecuária, não foi possível fazer uma comparação entres esses dois setores.

Em outro estudo desenvolvido por Gasques et al. (2004), foi utilizado o mesmo índice de Tornqvist, mas foi construído com base em dados anuais, em vez de censos agropecuários. Nesse estudo, os autores estimaram os índices PTF para o período 1974–2002 e subperíodos, e obtiveram taxas médias de crescimento do PTF mais elevadas que aquelas obtidas por outros autores brasileiros, para os últimos anos. As taxas variaram de 4,88%, de 1990 a 1999, a 6,04%, no período 2000–2002. As taxas mais elevadas e pouco consistentes com outros estudos podem ser explicadas pelo uso de séries temporais, uma opção pouco usada em virtude das dificuldades de obtenção de dados de insumos por microrregião e até mesmo por unidade da Federação.

Finalmente, é importante destacar as estimativas recentes publicadas por Gasques et al. (2010), incluindo os dados do censo agropecuário de 2006, mas mantendo basicamente o mesmo modelo de seu estudo em 2001 (GASQUES; CONCEIÇÃO, 2001). Os resultados obtidos, incluindo o ano de 2006, são inferiores aos do seu estudo anterior, baseado em séries temporais, mas são consistentes com os resultados apresentados no presente documento. Os autores encontraram uma taxa de crescimento do agregado PTF de 2,20% para 1975–2006, período que é muito semelhante ao deste estudo (2,14%), para o mesmo período.

Entre os estudos do PTF feitos no Brasil, cabe destacar o de Araújo et al. (2002), no qual foram estimadas as taxas de crescimento do PTF do setor agrícola no Estado de São Paulo, que é o mais mais desenvolvido do Brasil e o que apresenta a agricultura de mais alto nível tecnológico. As taxas do PTF estimadas pelos autores, com dados anuais para o período 1960–1999, mostraram uma taxa de crescimento médio anual de 1,71%.

Durante a primeira década (1960–1970), a taxa anual do PTF agrícola estimada foi muito baixa, mas, para o período 1970–1999, os autores encontraram uma taxa anual superior a 2% ao ano, o que está consistente com os outros estudos desenvolvidos.

As estimativas do PTF agrícola feitas por Araújo et al. (2002), Avila e Evenson (1995), Avila et al. (2009), Gasques e Conceição (2001), Gasques et al. (2004, 2010) mostram altas taxas anuais de crescimento da produtividade agrícola no Brasil.

Cabe ressaltar que, na literatura, existem outros estudos desenvolvidos no Brasil que estimaram as taxas de crescimento da produtividade total da agricultura brasileira usando o índice de Malmquist (PEREIRA et al., 2002; RADA; VALDES, 2012). Tal índice é derivado da Análise de Envoltória de Dados (modelos DEA) e, apesar de apresentar resultados similares, não foi comentado de forma conjunta, em razão da grande diferença apresentada na estimação entre os dois métodos3.

De qualquer maneira, os usuários de tal modelo constataram o mesmo que neste trabalho: que a produtividade da agricultura nas últimas décadas cresceu a altas taxas anuais.

Enfim, ao longo deste trabalho, foram mostradas as mais diversas evidências de que houve ganhos de produtividade na agricultura brasileira, no período 1975–2010. Isso significa dizer que o crescimentio da produção agrícola, mostrado na seção inicial deste trabalho, não resultou somente de um aumento do uso de insumos, já que esse aumento de insumos de um censo para outro é considerado na construção do índice PTF.

Resultados no contexto latino-americano

No contexto da América Latina, cabe, inicialmente, citar os estudos agregados desenvolvidos por Avila et al. (2009) e Fuglie (2010), que estimaram as taxas de crescimento da produtividade total da agricultura usando a mesma metodologia e a mesma fonte de dados (FAO, 2012).

No caso do estudo de Avila e Evenson (2005), foram estimadas as taxas de crescimento da produtividade da agricultura, não só da América Latina como também de todos os países em desenvolvimento. Para a América Latina, os autores estimaram uma taxa média anual de crescimento de 2,24% para o período 1981–2000, sendo o Brasil o país que apresentou a taxa de crescimento mais elevada (3,22% a.a.). Argentina, Bolívia e Equador destacaram-se também, mas suas taxas foram bem menores – em torno de 2,4% a.a. –, enquanto o Chile apresentou uma taxa anual de 2,05%, e o Peru, 1,98%.

Já no estudo de Fuglie (2010), que não desagregou as taxas por país, as taxas anuais do PTF obtidas variaram de 2,54%, no período 1990–2000, a 2,60%, no período 2000–2007. Numa das sub-regiões do grupo latinoamericano e caribenho (LAC), do qual consta o Brasil, segundo o autor, a taxa média anual de crescimento no período 1980–2007 foi de 3,72%. Todos os resultados de Fuglie (2010) são compatíveis com os de Avila e Evenson (2005), e até mesmo as altas taxas para o Brasil.

Quando, porém, são comparadas com outros estudos nacionais, as taxas obtidas no Brasil são superiores. A título de exemplo, pode-se citar o estudo de Lema e Parellada (2001) sobre o setor agrícola argentino. Os resultados demonstraram que as taxas de crescimento do PTF agrícola nesse país foram positivas em todos os períodos de análise. O PTF estimado para todo o período de análise (1970–1997) foi de 1,55% a.a. O melhor desempenho foi considerado o do período 1970–1980, com 2,21% a.a., e o pior, durante o período 1980–1990, quando o crescimento foi de apenas 0,34% a.a.

Da mesma forma, as taxas brasileiras foram melhores do que aquelas obtidas por Arias e Rodríguez (2002) em seu estudo sobre a evolução e o desempenho do setor agrícola na Costa Rica, em que foi estimada a produtividade total dos fatores para o período 1977–2000. A taxa de crescimento da Costa Rica no setor agrícola foi fortemente positiva no início do período de análise, e relativamente modesta no resto do período. A taxa estimada de crescimento do PTF para todo o período foi de 0,45% a.a.

Outro exemplo que pode ser citado é o da Colômbia, em que estudos usando o PTF, desenvolvidos por Romano (1987, 2003) e atualizados por Avila et al. (2010), apresentaram resultados mais baixos que os encontrados para o Brasil. Durante os períodos 1961–1980 e 1981–2001, a contribuição do PTF foi menor do que a contribuição de entradas para o crescimento do produto. Além disso, durante o período 1990–2001, o PTF diminuiu a uma taxa de 1,18% por ano. A produção também diminuiu ao longo desse período – de 0,23% a.a. A taxa de crescimento dos insumos foi positiva, mas não o suficiente para compensar o declínio no PTF. Esses últimos resultados são consistentes com outros estudos feitos por Romano (1987, 2003).

Finalmente, pode-se dizer que as taxas de crescimento da produtividade total da agricultura no Brasil são comparáveis com as dos países desenvolvidos, conforme as estimativas feitas por Fuglie et al. (2007), que encontraram, para os Estados Unidos, uma taxa de crescimento anual da produtividade da agricultura de 2,4%, para o período 1981–2004.

Enfim, o desempenho recente da agricultura brasileira tem sido excelente, apresentando taxas anuais de crescimento até mesmo superiores às taxas de seus vizinhos na América Latina e comparáveis àquelas obtidas por países desenvolvidos. Esse desempenho tem muito a ver com as inovações geradas pela pesquisa agropecuária brasileira, como mostram algumas evidências apresentadas a seguir.

Crescimento do PTF e seus determinantes

Os estudos que estimam as taxas anuais de crescimento da produtividade total da agricultura são, em geral, complementados por uma análise chamada de decomposição, em que se busca identificar os fatores que influenciaram as variações nas taxas de crescimento. Em outras palavras, busca-se identificar fatores exógenos ao sistema de produção – como infraestrutura, pesquisa agropecuária, extensão rural, educação, etc. –, e, portanto, não incluídos na construção do índice.

Neste estudo, não foi feita a análise de decomposição dos índices estimados, uma vez que estudos de decomposição dos índices PTFs desenvolvidos recentemente já apresentam suficientes evidências sobre quais os fatores que estão afetando tais índices no Brasil. Os estudos aqui referidos são os de Avila e Evenson (1995) e de Avila e Evenson (2005), os quais também estão associados ao uso do índice de Tornqvist-Theil e a dados dos censos agropecuários.

No estudo de 1995, Avila e Evenson (1995) usaram um modelo econométrico em que o PTF foi analisado em relação a investimentos em pesquisa agropecuária na Embrapa (programas nacionais e ecorregionais) e nos estados (Oepas), a contatos com extensão rural, a investimentos em pesquisa industrial/privada (patentes), à infraestrutura em rodovias e à densidade populacional. Tanto na análise agregada quanto na por setor (agricultura e pecuária), as variáveis pesquisa da Embrapa e dos estados foram estatisticamente significantes na explicação das variações nos PTFs. Os autores concluíram que os investimentos realizados pelo setor público (Embrapa e estados) tiveram uma alta taxa de retorno (variou de 19% a 56%).

Um estudo mais recente, desenvolvido por Avila et al. (2010), usando um modelo econométrico proposto em Evenson e Avila (2004), no qual o Brasil foi analisado junto com todos os outros países em desenvolvimento, os resultados também atestaram a importância da pesquisa agropecuária para o crescimento das taxas do PTF. Os índices de crescimento dos PTFs foram relacionados com o uso de variedades melhoradas, com a escolaridade rural e com o índice nutricional, e, nesse modelo, também os resultados foram positivos. A variável adoção de novas variedades, usada como proxy dos investimentos em pesquisa agropecuária, foi significativa, assim como as demais.

No contexto brasileiro, e usando outras formas de avaliar o papel da pesquisa agropecuária no aumento da produtividade e na geração de excedentes econômicos na agricultura brasileira, há uma série de outras evidências de que a pesquisa provocou impacto. Em outras palavras, os ganhos de produtividade total estão associados a muitos fatores, mas o que teve papel mais destacado foi a adoção de inovações tecnológicas – como novas variedades de plantas (cultivos e pastos), melhores práticas de manejo, uso mais adequado do solo, entre outros.

Os estudos que mostram tais evidências foram desenvolvidos tanto por técnicos da Embrapa (AVILA; SOUZA, 2002; AVILA et al., 2005, 2009; CRUZ et al., 1982; EVENSON, 1982) quanto por outros pesquisadores, como Ayer e Schuh (1972), Bonelli e Pessôa (1998), Cançado Júnior et al. (2000), Gonçalves et al. (1989) e Pardey et al. (2004).

Essas evidências ficaram ainda mais explícitas desde que a Embrapa começou a monitorar a adoção e os impactos de cerca de 115 tecnologias e de mais de 150 variedades melhoradas de arroz, feijão, milho, algodão, trigo, sorgo e soja, geradas pelas suas Unidades de pesquisa (EMBRAPA, 2012). Tal monitoramento, que vem desde 1997, tem permitido à Empresa apresentar à sociedade, anualmente, dados atualizados sobre os excedentes econômicos (adicionais líquidos), bem como sobre os impactos ambientais e sociais das inovações por ela geradas, junto com seus parceiros.

Estimativas feitas com base nos dados de 15 anos de benefícios e custos indicam que a taxa média de retorno dos investimentos em pesquisa na Embrapa é de 45%, uma taxa considerada alta, tanto em relação aos investimentos em outras áreas da economia, quanto em relação a inversões em P&D no setor agrícola, por outras instituições no Brasil (AVILA et al., 2008) e no exterior (ALSTON et al., 2000; RAITZER, 2003).

Enfim, são inúmeras as evidências de que os ganhos recentes de produtividade no Brasil, mostrados neste trabalho e nos de outros autores, estão diretamente vinculados à pesquisa agropecuária, tanto no âmbito federal quanto no estadual. Com certeza, nesse processo, colaboraram os agentes de assistência técnica e extensão rural, que levaram as inovações tecnológicas aos produtores comerciais e de base familiar.

Nesse contexto, é justo reconhecer que parte desses ganhos de produtividade da agricultura brasileira é devida à pesquisa desenvolvida pela iniciativa privada (sementes, fertilizantes, máquinas e equipamentos, etc.), bem como à rede de transferência de tecnologia e de assistência técnica a ela vinculada.

Considerações finais

Os resultados deste estudo mostram que a produtividade da agricultura brasileira vem apresentando altas taxas de crescimento nas últimas décadas, com marcadas diferenças entre as regiões, os estados e os ecossistemas. Tais resultados são consistentes com aqueles obtidos por outros autores, no Brasil.

A análise das estimativas de taxas de crescimento da agricultura do Brasil, em comparação com outras regiões e países latino-americanos, mostrou que o País apresentou um desempenho superior ao de seus vizinhos. Da mesma forma, os índices de produtividade total obtidos estão em um patamar superior àqueles estimados por outros países e regiões da América Latina.

Do ponto de vista da pesquisa agropecuária, uma vez mais ficou claramente evidenciado que as inovações tecnológicas por ela geradas foram determinantes para que fossem obtidos ganhos de produtividade no período em análise. Portanto, os investimentos feitos pela sociedade brasileira em pesquisa agropecuária têm sido recompensados.

Nesse contexto, grande parte do êxito alcançado nas últimas décadas pode ser atribuída à Embrapa – principalmente à liderança que exerce a sua rede de Unidades de pesquisa na geração de tecnologias que resultem na obtenção dos ganhos de produtividade, na trajetória recente da agricultura brasileira.

Referências

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Anexo

Taxas de crescimento anual (%) – Período 1975–2006.

Unidades da Federação

Taxas de crescimento anual (%)

Agricultura

Pecuária

Agregado

Rondônia

4,24

3,13

3,59

Acre

1,13

0,88

0,76

Amazonas

-0,97

1,67

-0,71

Roraima

1,15

0,90

1,43

Pará

0,97

2,90

0,87

Amapá

-0,69

0,98

-0,17

Tocantins

0,80

3,38

2,61

Maranhão

3,72

1,18

2,94

Piauí

4,10

1,23

3,32

Ceará

3,28

1,32

2,72

Rio Grande do Norte

2,28

2,55

2,39

Paraíba

1,59

1,91

1,75

Pernambuco

1,87

2,36

2,11

Alagoas

3,33

1,92

3,01

Sergipe

1,99

2,05

2,07

Bahia

1,62

1,05

1,51

Minas Gerais

3,34

1,74

3,13

Espírito Santo

5,54

2,26

5,33

Rio de Janeiro

1,52

1,35

1,41

São Paulo

1,58

2,05

1,95

Paraná

1,02

2,54

1,42

Santa Catarina

2,57

3,71

3,36

Rio Grande do Sul

1,73

2,33

2,21

Mato Grosso do Sul

2,38

3,77

3,33

Mato Grosso

9,85

3,49

8,36

Goiás

2,30

2,09

2,44

Distrito Federal

7,04

6,77

6,68

Fonte: microdados fornecidos pelo IBGE em 2012.

Capítulo 4

Produtividade e crescimento: algumas comparações

José Garcia Gasques

Eliana Teles Bastos

Constanza Valdes

Mirian Rumenos Piedade Bacchi

Introdução

Um estudo organizado por técnicos do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos mostra que, num período de 48 anos – de 1961 a 2009 –, o uso de insumos foi responsável por cerca de 60,0% do crescimento do produto agrícola mundial, e a produtividade total dos fatores respondeu por 40,0% do crescimento do produto agropecuário (FUGLIE et al., 2012). Nesse estudo, verificou-se que a contribuição da produtividade para o crescimento do produto crescera ao longo dos anos, e, em período mais recente (de 2001 a 2009), a produtividade total dos fatores (PTF) tinha sido responsável por 74,0% do crescimento global do produto agropecuário.

O trabalho organizado por Fuglie et al. (2012) analisa o crescimento da produtividade agrícola em 156 países, aí incluído o Brasil. Sem dúvida, o trabalho representa uma das mais importantes contribuições para o estudo da agricultura mundial. Utilizando os dados da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), Fuglie et al. (2012) calcularam as produtividades por país, por região e para o mundo em geral, no período de 1961 a 2009. Além da participação dos autores originais, o estudo recebeu a contribuição de autores convidados, que apresentaram trabalhos específicos, realizados em vários países.

A análise do crescimento do produto e da produtividade por região (Tabelas 1 e 2) e por década mostra que os países em desenvolvimento apresentaram um crescimento médio do produto de 3,34% a.a. na década de 2001–2009, e de 2,21% de aumento da produtividade total dos fatores. Nos países desenvolvidos, durante a década de 2000, houve um crescimento anual do produto de 0,58% e de 2,44% da produtividade. No mundo, o crescimento do produto agropecuário foi de 2,49% a.a., e a produtividade total dos fatores cresceu 1,84% a.a. Note-se, portanto, que os países em desenvolvimento têm puxado o crescimento da agricultura mundial, embora a produtividade tenha crescido menos que nos países desenvolvidos.

Tabela 1. Crescimento do produto agropecuário por grupo de países, no período 1961–2009.

Grupo de países

Crescimento do produto agropecuário (% a.a.)

1961–1970

1971–1980

1981–1990

1991–2000

2001–2009

Todos os países em desenvolvimento

3,15

2,97

3,43

3,64

3,34

Todos os países desenvolvidos

2,05

1,93

0,72

1,37

0,58

Mundo

2,74

2,3

2,12

2,21

2,49

Fonte: Fuglie et al. (2012).

Tabela 2. Crescimento da produtividade total dos fatores (PTF) por grupo de países, no período 1961–2009.

Grupo de países

Crescimento da produtividade total dos fatores
(% a.a.)

1961–1970

1971–1980

1981–1990

1991–2000

2001–2009

Todos os países em desenvolvimento

0,69

0,93

1,12

2,22

2,21

Todos os países desenvolvidos

0,99

1,64

1,36

2,23

2,44

Mundo

0,18

0,6

0,62

1,65

1,84

Fonte: Fuglie et al. (2012).

O crescimento do produto estimado para o Brasil na década 2001–2009 foi de 4,45% a.a., e, para a produtividade total dos fatores, de 4,04% a.a. Essas taxas de crescimento são superiores às taxas apresentadas pelos grupos de países mostrados nas Tabelas 1 e 2, e também superiores à taxa mundial. Fuglie e Wang (2012) concluem que Brasil e China são os dois países de grande dimensão territorial que mais têm crescido, e têm puxado o crescimento do produto mundial e da produtividade. Esses países também apresentaram um crescimento excepcional da produtividade total dos fatores. Esse fato é atribuído aos pesados investimentos em pesquisa e extensão feitos pelos dois países (FUGLIE; WANG, 2012).

Nos 156 países estudados, foram identificados países com baixíssimo crescimento da produtividade. O maior grupo de países nessa condição está situado na África Subsaariana; esses países apresentaram um crescimento anual da PTF abaixo de 1,0%. Também estão incluídos nesse grupo de baixo crescimento da produtividade vários países da América Latina (principalmente Bolívia, Panamá e Paraguai), diversos países do Caribe e de parte da Ásia da região do Pacífico. A Argentina também tem crescido a uma taxa bem menor do que a taxa média mundial (FUGLIE et al., 2012).

Produtividade total dos fatores (PTF) no Brasil e comparações de produtividade

Um primeiro ponto a observar é que, embora Fuglie et al. (2012) tenham usado dados da FAO para estimar as produtividades, os resultados são parecidos com os obtidos no trabalho apresentado abaixo, no qual foram usadas outras fontes de dados para o Brasil. Foram feitas verificações para alguns dos períodos usados por aqueles autores, e os resultados são muito semelhantes aos do trabalho que será exposto sobre a agricultura brasileira.

Vê-se, pelos resultados apresentados na Tabela 3, que, nos últimos 37 anos, o produto agrícola no Brasil cresceu a uma taxa média anual de 3,77%. A produtividade total dos fatores cresceu 3,56% a.a. nesse mesmo período, enquanto os insumos, 0,20% a.a. Logo, mais de 90% do crescimento da agricultura no País vem ocorrendo pelo aumento da produtividade, e menos de 10%, ao crescimento do uso de insumos.

Tabela 3. Produtividade total dos fatores no Brasil nos últimos 37 anos.

Ano

Taxa média de crescimento (% a.a.)

Produto agropecuário

Insumos totais

PTF

Produto por pessoa ocupada

Produto por hectare

Produtividade de grãos(1)

1975–1979

4,37

2,87

1,46

4,25

3,15

-6,9

1980–1989

3,38

2,2

1,16

2,13

2,91

2,42

1990–1999

3,01

0,36

2,64

3,52

3,25

4,28

2000–2011

4,85

-0,8

5,69

5,71

5,32

2,76

1975–2011

3,77

0,2

3,56

4,29

3,77

2,96

(1) Produtividade de grãos refere-se a arroz, feijão, milho, soja e trigo.

Fonte: Gasques et al. (2012).

A tendência marcante de redução no uso de insumos na agricultura à medida que ocorre o crescimento também é bem visível no Brasil. Na última década, 2000–2011, houve uma taxa de crescimento negativa para o uso de insumos (-0,8%).

Por que a taxa de crescimento do uso de insumos é baixa no Brasil? A principal explicação para esse fato é a redução das áreas de pastagem e de mão de obra.

A área de pastagens apresentou grande redução no Brasil nos últimos anos. Em 1975, ano inicial para o cálculo da produtividade total dos fatores, a área de pastagens naturais e plantadas era de 165,6 milhões de hectares. Em 2011, esse valor caiu para 150,8 milhões (estimativa). Representou, portanto, uma redução de 9,0% entre os 2 anos considerados. Ao mesmo tempo, o efetivo de bovinos mais que dobrou entre 1975 e 2011, passando de 102,5 milhões de cabeças para 210,4 milhões (Figura 1). Como a atividade pecuária tem um peso expressivo no produto bruto da agricultura, o aumento da produção de carnes afeta os níveis de produtividade (MARTHA et al., 2012; RADA; BUCCOLA, 2012).

Figura 1. Evolução das áreas de pastagens e de lavouras no Brasil, no período 1975–2011.

Fonte: IBGE (2012a, 2013).

No período de 1975 a 2011, houve forte redução da mão de obra ocupada na agricultura. Os dados da pesquisa nacional por amostra de domicílios (Pnad) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2012b) mostram uma redução de 16,7% do emprego agrícola nesse período. Essa tendência de queda ficou menos acentuada nos últimos 10 anos, e observa-se até mesmo uma estabilização do número de pessoas ocupadas no campo.

A Figura 2 representa bem o padrão de crescimento da agricultura no Brasil nos últimos anos, considerando os índices de mão de obra, terra e capital. Nota-se que o índice que mais cresce é o capital, representado por fertilizantes, defensivos e máquinas agrícolas automotrizes. A tendência de modernização, embora não de uma forma generalizada, também foi observada empiricamente no estudo de Fuglie et al. (2012).

Figura 2. Padrão de crescimento da agricultura no Brasil, considerando os índices de mão de obra, terra e capital, no período 1975–2011.

Fonte: Gasques et al. (2012).

O produto por hectare que expressa a produtividade da terra apresenta taxa de crescimento de 3,77% a.a. durante o período 1975–2011. Essa taxa é considerada elevada em comparação com o desempenho internacional. As taxas encontradas por Fuglie et al. (2012) não chegam a esse percentual. Embora os dados internacionais mostrem uma tendência de redução da produtividade de grãos, os dados para o Brasil não são conclusivos. O Brasil apresentou um aumento da produtividade de grãos (arroz, feijão, milho, trigo e soja) entre as décadas de 1980 e 1990, e uma taxa mais baixa de crescimento de 2000 a 2011. A média para todo o período analisado (1975–2011) ficou em 2,96% a.a. Essa taxa também é considerada alta quando comparada às de outros países.

A redução do número de pessoas ocupadas vem ocorrendo mediante um elevado aumento da produtividade do trabalho. O aumento da produtividade tem crescido mais velozmente do que em outros países, como mostra o trabalho de Fuglie et al. (2012). Nesse trabalho, a maior média mundial foi observada na última década (2001–2009) e foi de 2,8% a.a. No Brasil, em período próximo desse, 2000–2011, a produtividade do trabalho cresceu 5,7% a.a., ou seja, quase o dobro da média mundial.

A maior parte dos aumentos de produtividade do trabalho e da terra observados deve-se a um uso mais intensivo de fertilizantes e defensivos, além do emprego de máquinas mais eficientes e da incorporação de novas áreas, como se deu no Centro-Oeste e, atualmente, no Centro-Nordeste do País (BRASIL, 2012).

Os resultados do crescimento da produtividade total dos fatores, como se referem a um índice abrangente, cujo cálculo envolve lavouras, pecuária e outras atividades da agricultura, permitem que se observe a relação entre a posição dos países na produção mundial de alimentos e os níveis de produtividade desses países. Foram selecionados, por meio dos dados do USDA (UNITED STATES, 2013), os principais países produtores de carnes e grãos no mundo, em 2013 (Tabela 4). Cada país foi representado pelo total de produção de cada produto considerado. A cada país, associou-se sua taxa de crescimento da produtividade média. Também foi registrada a taxa mundial, de 1,84%, ao ano, no período analisado por Fuglie et al. (2012).

Tabela 4. Principais países produtores de carnes e grãos, e suas produtividades totais dos fatores (PTF). Ano: 2013.

Principais países produtores

Produção

(em milhões de toneladas)

PTF

Carne de frango

China

14,10

2,83

Brasil

13,01

4,04

União Europeia-27

9,58

2,59

Estados Unidos

16,34

2,26

Mundo

83,54

1,84

Carne bovina

Brasil

9,38

4,04

União Europeia-27

7,70

2,59

China

5,58

2,83

Índia

4,17

2,08

Estados Unidos

11,27

2,26

Mundo

57,53

1,84

Carne suína

China

52,00

2,83

União Europeia-27

22,63

2,59

Estados Unidos

10,44

2,26

Mundo

104,71

1,84

Soja

Brasil

82,50

4,04

Estados Unidos

82,06

2,26

Argentina

54,00

1,22

Mundo

269,41

1,84

Arroz

Bangladesh

33,80

3,31

China

143,00

2,83

Índia

99,00

2,08

Indonésia

36,90

3,68

Filipinas

10,99

2,70

Tailândia

20,50

2,37

Vietnã

22,71

2,44

Mundo

465,55

1,84

Milho

Argentina

28,00

1,22

Brasil

71,00

4,04

Canadá

13,06

2,14

China

208,00

2,83

União Europeia-27

54,67

2,59

Índia

20,00

2,08

México

20,70

2,59

Ucrânia

20,50

2,08

Estados Unidos

273,83

2,26

Mundo

852,30

1,84

Fonte: Fuglie et al. (2012) e United States (2013).

Foram tomados os principais produtores mundiais de carne de porco, de carne bovina e de carne de frango. Para grãos, foram considerados os principais países produtores de arroz, milho e soja. Conclui-se que os grandes produtores mundiais também são aqueles que apresentam as maiores taxas de crescimento da produtividade total dos fatores. A produtividade é um fator ligado à importância do país na produção mundial. Observa-se que os grandes países produtores de soja, com exceção da Argentina, apresentam maiores taxas de crescimento da produtividade total dos fatores do que a taxa mundial.

Alguns fatores determinantes do crescimento da produtividade no Brasil

Fuglie et al. (2012) verificaram, nos diversos estudos de caso apresentados no livro por eles organizado, que uma fonte importante do crescimento da produtividade são as reformas institucionais e econômicas feitas nos países e os investimentos realizados em pesquisa e desenvolvimento. Num período examinado de 40 anos, a produtividade total dos fatores do Brasil e da China cresceu a uma média anual de 3,29%, que é a maior média entre todos os países estudados. O que explica esse crescimento é que tanto o Brasil quanto a China fizeram pesados investimentos em pesquisa e extensão ao longo do período analisado.

Mendes et al. (2009), analisando os efeitos dos investimentos em infraestrutura sobre a produtividade total dos fatores, concluíram que o investimento em rodovia teve o maior efeito positivo sobre a PTF, seguido, em ordem decrescente, pelos investimentos em pesquisa, telecomunicações, irrigação e energia elétrica.

Os impactos da pesquisa sobre a produtividade total dos fatores foi mais forte que a política de crédito e as exportações do agronegócio. O aumento de 1% nos gastos com pesquisa traz um crescimento da PTF que pode atingir 0,35% em 10 anos; o aumento de 1% nos desembolsos do crédito rural (custeio, investimento e comercialização) pode ter um impacto de 0,25%; e o impacto das exportações sobre a PTF é de 0,14% (GASQUES et al., 2012).

A mudança da qualidade dos insumos em geral, tais como máquinas agrícolas, defensivos e fertilizantes, tem sido outra fonte de aumento da produtividade. Uma apresentação de um especialista em máquinas agrícolas mostrou que a evolução tecnológica das máquinas agrícolas no Brasil tem sido acelerada (MALFITANO, 2004). Atualmente, as operações são feitas com mais precisão e eficiência. Do mesmo modo, os aperfeiçoamentos introduzidos em sementes têm sido enormes, no propósito de tornar as sementes de grãos mais produtivas e mais resistentes a ataques de pragas e doenças, e também mais resistentes às mudanças climáticas.

A ocupação de novas áreas no Brasil tem sido outro fator de aumento da produtividade da agricultura. O deslocamento da produção de lavouras e da pecuária para novas regiões do Norte, do Centro-Oeste e do centro do Nordeste tem sido outro fator responsável pelo aumento da produtividade. A expansão da produção de grãos nos últimos 37 anos decorreu de uma forte contribuição do Centro-Oeste, de cerca de 120%. Sem a participação dessa região, o aumento de produção teria sido de 163%; com ela, a produção elevou-se em 284%, de 1976 a 2013. Essas áreas de ocupação mais recente são dotadas de um conjunto de características propícias à produção agropecuária em grande escala, como: terras planas, disponibilidade de água, solos produtivos e intensidade de insolação elevada. Outro fator responsável pelo aumento da produtividade no Brasil é a faixa etária das pessoas ocupadas na agricultura: de 15 a 49 anos. Esses indivíduos representam 69,2% das pessoas ocupadas (IBGE, 2012b). A participação dessa população jovem é um fator importante na tomada de decisões e também na realização de tarefas muito complexas, que exigem treinamento especial.

Referências

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Brasil projeções do agronegócio: 2011/2012 a 2021/2022. Brasília, DF, 2012.

FUGLIE, K. O.; BALL, E.; WANG, S. L. (Ed.). Productivity growth in agriculture: An international perspective. Oxfordshire: CAB International, 2012. 392 p.

FUGLIE, O. K.; WANG, S. L. New evidence points to robust but uneven productivity growth in global agriculture. 2012. Disponível em: <http://www.ers.usda.gov/amber-waves/2012-september/global-agriculture.aspx#.UUMuUDd0ac8>. Acesso em: 12 dez. 2012.

GASQUES, J.; BASTOS, E. T.; VALDES, C.; BACCHI, M. Produtividade da agricultura brasileira e os efeitos de algumas políticas. Revista de Política Agrícola, Brasília, DF, ano XXI, n. 3, p. 83-92, 2012.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo agropecuário: Brasil: 1975 a 2006. Disponível em: <www.ibge.gov.br>. Acesso em: 8 dez. 2012a.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios: 2011. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/trabalhoerendimento/pnad2011/default.shtm>. Acesso em: 12 dez. 2012b.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Produção agrícola municipal: 1975 a 2012. Disponível em: <www.ibge.gov.br>. Acesso em: 7 jan. 2013.

MALFITANO, R. Evolução tecnológica das máquinas agrícolas no Brasil. Disponível em: <http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CC4QFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.ufrrj.br%2Finstitutos%2Fit%2Fdeng%2Fvarella%2FDownloads%2FIT154_motores_e_tratores%2Fapresenta%2Fevolucao%2520tecnologica%2520das%2520maquinas%2520agricolas.ppt&ei=xzJDUfegE4Sn0AGdxICAAQ&usg=AFQjCNHRriJpLUfdBs0H1bMcf8V2HsGweA&bvm=bv.43828540,d.dmQ&cad=rja>. Acesso em: 12 dez. 2012.

MARTHA, G.; ALVES, E.; CONTINI, E. Land saving approaches and beef production growth in Brazil. Agricultural Systems, v. 110, p. 173-177, 2012.

MENDES, S.; TEIXEIRA, E. C.; SALVATO,. Investimentos em infraestrutura e produtividade total dos fatores na agricultura brasileira: 1985 – 2004. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 63, n. 2, p. 91-102, 2009.

RADA, N.; BUCCOLA, S. Agricultural policy and productivity: Evidence from Brazilian censuses. Agricultural Economics, Amsterdam, NL, v. 43, n. 4, p. 353-365, 2012.

UNITED STATES. United States Department of Agriculture. Commodities. Disponível em: <http://www.fas.usda.gov/psdonline/psdHome.aspx>. Acesso em: 7 jan. 2013.

Anexo

Valores anuais (1975 a 2011) da produtividade total dos fatores (PTF) e dos índices de produto, insumo, mão de obra, terra e capital.

Ano

PTF

Índice
produto

Índice
insumo

Índice
mão de obra

Índice
terra

Índice
capital

1975

100,00

100,00

100,00

100,00

100,00

100,00

1976

94,58

99,04

104,71

100,00

101,79

102,86

1977

98,88

113,64

114,93

106,03

103,39

104,84

1978

100,72

111,42

110,63

100,88

103,91

105,54

1979

104,17

116,75

112,07

100,13

104,97

106,62

1980

126,03

125,22

99,36

86,82

106,11

107,86

1981

129,68

133,80

103,17

91,67

106,17

106,01

1982

120,51

133,09

110,44

97,84

107,45

105,05

1983

133,45

133,24

99,84

90,26

105,57

104,77

1984

116,53

139,77

119,95

104,15

107,61

107,03

1985

129,54

158,00

121,97

105,63

108,71

106,21

1986

118,04

142,77

120,95

99,93

109,36

110,69

1987

132,33

158,11

119,49

98,55

109,27

110,96

1988

136,93

164,45

120,10

99,23

110,04

109,99

1989

145,78

171,96

117,96

98,12

109,87

109,42

1990

142,20

165,06

116,08

99,02

107,70

108,84

1991

163,01

170,20

104,41

89,51

107,69

108,31

1992

152,34

180,53

118,50

101,72

107,65

108,22

1993

154,34

177,89

115,26

100,72

105,33

108,64

1994

168,01

191,88

114,21

96,91

107,87

109,25

1995

167,40

196,58

117,43

100,77

107,51

108,40

1996

178,09

193,40

108,60

93,25

105,34

110,55

1997

173,34

200,30

115,55

93,48

105,83

116,81

1998

184,38

206,94

112,23

90,74

105,37

117,38

1999

184,80

223,43

120,90

95,79

105,95

119,13

2000

204,14

232,74

114,01

87,60

106,17

122,58

2001

226,09

252,28

111,58

86,46

106,06

121,68

2002

225,99

262,83

116,30

88,64

106,91

122,73

2003

233,19

285,89

122,60

88,95

108,39

127,16

2004

228,92

303,54

132,60

94,13

109,74

128,37

2005

243,48

307,85

126,44

92,17

109,74

125,01

2006

282,09

324,30

114,96

88,77

103,96

124,56

2007

298,48

346,00

115,92

86,01

103,50

130,22

2008

329,44

367,60

111,58

82,74

103,95

129,74

2009

337,19

360,29

106,85

82,19

103,37

125,77

2010

353,38

384,42

108,78

82,19

102,85

128,69

2011

363,15

395,50

108,91

82,19

102,94

128,73

Fonte: Gasques et al. (2012).

Capítulo 5

Grupos de eficiência tecnológica e desigualdade produtiva na agricultura brasileira

José Eustáquio Ribeiro Vieira Filho

Introdução

A desigualdade produtiva da agricultura brasileira entre as regiões pode ser originária do processo de modernização agrícola, no qual uma parcela dos agentes é capaz de incorporar e absorver o conteúdo tecnológico, enquanto outra fica à margem, não somente do ambiente organizacional inovador, como também dos processos de aprendizado e de difusão das novas técnicas e conhecimentos produtivos.

A heterogeneidade pode ser evidenciada por meio da manutenção, a médio e a longo prazos, de diferenças produtivas que extrapolam a diversidade natural no modo de produção. Essa diversidade deve-se às distintas habilidades e competências dos agentes na alocação dos fatores de produção (terra, trabalho, capital, tecnologia e conhecimento).

É relevante diferenciar a heterogeneidade estrutural da heterogeneidade produtiva (CIMOLI, 2005). A heterogeneidade estrutural está ligada às disparidades estáticas, que não dependem apenas da melhor alocação de fatores em um mercado de livre concorrência. Citam-se, como exemplos, a disponibilidade de água para irrigação, a infraestrutura de escoamento da safra e as condições de acesso às tecnologias de produção, que não se ajustam à realidade dos vários produtores. Já a heterogeneidade produtiva é definida como a persistência de profundas diferenças dos resultados da atividade econômica dos estabelecimentos (nível de produção, valor adicionado e renda líquida). As questões estruturais condicionam a heterogeneidade produtiva; entretanto, nem sempre diferenças produtivas representam heterogeneidade estrutural.

Superados os aspectos estruturais, são relevantes os elementos dinâmicos, aqueles nos quais a alocação de fatores é uma escolha dos agentes, conforme suas capacidade e habilidade. Nesse caso, trata-se de identificar a diversidade entre os agentes econômicos, e não necessariamente a heterogeneidade. Assim, as diferenças nos indicadores de produção e renda referem-se ao desempenho dos agentes dentro de grupos comparáveis entre si, enquanto a heterogeneidade estrutural implica disparidades que se perpetuam no tempo.

Conforme Haddad (1999), os fatores dinâmicos, no desenvolvimento produtivo, relacionam-se com diferenças de produção e produtividade, havendo certo equilíbrio no acesso aos meios de produção. Há um padrão mínimo de igualdade de oportunidades. Nessa condição de estabilidade, os fatores dinâmicos geram diferenças entre os agentes, não promovendo a heterogeneidade, que é marcada pelas diferenças em um estado não aceitável dos padrões de oportunidades, por ser um elemento impeditivo de grande proporção.

Este estudo faz parte de uma ampla pesquisa organizada pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) e pela Comissão Econômica para América Latina e o Caribe (Cepal), que procura analisar a heterogeneidade estrutural da agricultura brasileira1. Procura-se analisar a heterogeneidade estrutural do setor agropecuário brasileiro (o que inclui a produção familiar e a comercial), buscando classificar os estabelecimentos agropecuários por grupo tecnológico. Entende-se aqui que a inovação tecnológica na agricultura, juntamente com as especificidades produtivas de cada região, contribui para o aumento das desigualdades produtivas, que, quando estruturais, inviabilizam a inclusão produtiva dos agricultores marginalizados da dinâmica tecnológica.

O estudo divide-se em quatro seções. A primeira é esta breve introdução. A segunda apresenta o método de análise, explicando a subdivisão dos grupos tecnológicos e as formas de mensuração da desigualdade produtiva. A terceira procede à análise empírica dos resultados. Por fim, na quarta, seguem-se as considerações finais.

Metodologia

O conceito de heterogeneidade estrutural foi introduzido na discussão teórica sobre desenvolvimento no começo dos anos 1950, pelos pesquisadores da Cepal. A discussão sobre heterogeneidade estrutural ocorre tanto dentro de um setor ou país quanto entre os setores ou países, especialmente entre os desenvolvidos e os subdesenvolvidos, havendo uma grande disparidade entre os grupos. No que tange à agricultura, Pinto (1970) descreve que as culturas inseridas no setor “moderno” teriam uma produtividade cerca de 14 vezes superior à que se prevalecia no setor “primitivo”, constatando, assim, a convivência do “moderno” com o “atrasado”.

De acordo com o documento da Cepal (COMISSÃO ECONÔMICA PARA A AMÉRICA LATINA E O CARIBE, 2010), o tema volta a ser debatido e procura mostrar que, enquanto as disparidades entre atividades e áreas “atrasadas” ou “marginalizadas” representam frações pequenas ou insignificantes na estrutura global dos países desenvolvidos, verifica-se o contrário no âmbito latino-americano e no subdesenvolvimento em geral.

A heterogeneidade estrutural é difícil de ser mensurada, pois há, entre os países desenvolvidos e os subdesenvolvidos, diferenças básicas entre o lado econômico, o social, o político, o tecnológico e o cultural. Nohlen e Sturm (1982) já consideravam de difícil transposição as barreiras estruturais impostas aos países sul-americanos, para alcançar um crescimento econômico por meio da superação da dependência das exportações primárias, em virtude da dificuldade de transferir benefícios para cadeias produtivas mais agregadoras de valor. Sunkel e Infante (2009) mostram que a agricultura na América Latina enfrenta dificuldades semelhantes para superar essas divergências e heterogeneidades, no sentido do desenvolvimento inclusivo por meio do mercado.

Para Sunkel e Infante (2009), são ineficazes as políticas de transferência de renda sem a combinação de elementos que promovam o acesso aos conhecimentos tecnológicos como forma de melhorar a distribuição de renda. Como apresentado por Esposti (2002) e Vieira Filho e Silveira (2011), as políticas públicas promovem a ampliação da capacidade de absorção tecnológica por parte dos produtores e facilitam a difusão de novos conhecimentos no ambiente. Assim, estudos sobre a heterogeneidade estrutural ajudam na elaboração de políticas públicas inclusivas.

A desigualdade produtiva pode se relacionar ao acesso tecnológico e à capacidade de o produtor entender e assimilar o uso do novo conhecimento. Conforme Vieira Filho et al. (2005) e Vieira Filho e Silveira (2011, 2012), o aprendizado e a difusão do conhecimento são fatores que também influenciam no crescimento. A absorção do conhecimento depende de um trabalho individual e coletivo no local. Na agricultura, mesmo que parte do conhecimento tecnológico seja embarcada nos insumos, a dinâmica de inovação é constituída mediante o mecanismo de aprendizado dos agricultores e a verticalização da produção, significando maior cooperação entre os vários agentes inseridos no processo produtivo e maior difusão da informação, o que reduziria a heterogeneidade estrutural. Para mensurar a heterogeneidade, busca-se construir um instrumental de análise, o qual se baseia na separação dos produtores por eficiência tecnológica e no cálculo da desigualdade produtiva (VIEIRA FILHO; SANTOS, 2011).

Taxonomia por grupos de eficiência tecnológica

A metodologia adotada procura criar grupos de estabelecimentos por eficiência tecnológica e por organização do ambiente institucional no qual a produção insere-se, bem como verificar como se dá a concentração da produção, por parte dos estabelecimentos, nessa classificação. Para tanto, serão trabalhados os dados do censo agropecuário brasileiro de 2006, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2006).

Para melhor entender a concentração da produção no setor agropecuário brasileiro, foi construída uma taxonomia de alta, média e baixa eficiência tecnológica e institucional, a qual buscou incorporar critérios econômicos, de um lado, e qualitativos, de outro. Os critérios econômicos dizem respeito à produtividade total dos fatores (PTF), enquanto os qualitativos referem-se ao grau de tecnologia e de organização institucional dos agentes – alto e baixo conteúdo tecnológico/institucional (AT e BT, respectivamente).

No que se refere ao critério econômico, conforme preconizam Alves et al. (2006), calcula-se a produtividade total dos fatores (PTF), que pode ser interpretada como o valor que cada unidade monetária de custo gera de renda bruta. Essa medida é influenciada tanto pela escolha da função de produção quanto pela combinação de insumos. Assim, a PTF é igual à renda bruta (RB) dividida pelo custo total de produção (CT), enquanto a renda líquida (RL) é a renda bruta menos o custo total. Dessa forma, PTF menor do que 1 implica que a renda bruta é menor do que os custos totais, apresentando, portanto, renda líquida negativa. A recíproca também é verdadeira: quando a PTF for maior do que 1, a renda líquida será positiva.

A análise da PTF não pode, porém, ser dissociada de uma análise temporal, já que flutuações anuais da produção podem se relacionar a choques exógenos (como mudanças climáticas, quebra de safra, surgimento de novas pragas, ou mesmo variação nos níveis internacionais de preços). Assim, como se analisa apenas o ano 2006, procurou-se acrescentar critérios qualitativos ao estudo.

Quanto aos critérios qualitativos, foram identificadas 22 perguntas dicotômicas2 sobre o uso de tecnologias diversas e acerca do grau de organização institucional dos agentes, como, por exemplo, se o estabelecimento faz uso de fertilizantes, corretivos, defensivos, tratores, orientação técnica, financiamento, cooperativismo, cadastro nacional da pessoa jurídica (CNPJ), controle de pragas, unidades armazenadoras, etc. Para dividir os estabelecimentos em alto e baixo conteúdo tecnológico/institucional, construiu-se o gráfico da porcentagem de estabelecimentos pela frequência de respostas “sim” às questões consideradas. Por exemplo: estabelecimentos que responderam apenas com um sim; estabelecimentos que responderam com até dois sim; e assim por diante, até a vigésima segunda pergunta. Valores acima da média da distribuição foram classificados como AT, enquanto valores abaixo da média foram classificados como BT.

Assim, ao cruzar o critério econômico com o qualitativo, é possível construir a taxonomia referente à eficiência tecnológica dos estabelecimentos produtivos. Essa taxonomia é apresentada na Tabela 1. É bom salientar que a taxonomia serve apenas para fazer um recorte entre grupos de estabelecimentos, e que será necessário calcular algumas variáveis derivadas para comparar os vários grupos. Como variáveis derivadas3, tem-se a mensuração da renda bruta, do custo total, dos investimentos (capital, trabalho e tecnologias), do valor do patrimônio, da renda líquida, bem como da produtividade da terra, do capital e do trabalho.

Tabela 1. Taxonomia por grupos de eficiência tecnológica.

Critério econômico – eficiência econômica

PTF > 1

PTF < 1

Critério qualitativo – conteúdo tecnológico/institucional

AT

BT

AT

BT

Grupos tecnológicos

1º grupo

2º grupo

3º grupo

4º grupo

Taxonomia por grupos de eficiência tecnológica

Alta

Média

Baixa

PTF – produtividade total dos fatores; AT – alta tecnologia; BT – baixa tecnologia.

Índice de desigualdade produtiva

Especificamente no que tange à produtividade do trabalho, aquela que será referência para a comparação do comportamento dos vários setores na economia, foi calculada por meio da fração entre o valor adicionado pelo montante da população ocupada em cada estabelecimento produtivo. Quanto maior a dispersão da produtividade do trabalho, maior será a heterogeneidade produtiva e, provavelmente, as desigualdades estruturais.

No intuito de visualizar as desigualdades produtivas do sistema, especificou-se o salário mínimo equivalente (SME) como sendo o valor bruto da produção (VBP) mensal divido pelo salário mínimo mensal. Assim, procurou-se separar a renda bruta (valor da produção, incluído o autoconsumo) em quatro estratos de renda, definidos por SME:4

(0,2] salários mínimos equivalentes

(2,10] salários mínimos equivalentes

(10,200] salários mínimos equivalentes

>200 salários mínimos equivalentes

Essa estratificação da renda permite visualizar as desigualdades produtivas do sistema. Ademais, busca-se calcular o índice de Gini5 da renda bruta para cada grupo de estabelecimentos agropecuários de eficiência tecnológica, bem como comparar, entre si, as regiões brasileiras de produção agropecuária. No caso específico deste estudo, como se calcula a desigualdade de produção entre os estabelecimentos agropecuários, convencionou-se chamar o Gini de índice de desigualdade produtiva (IDP).

Por fim, faz-se a comparação do IDP com a produtividade do trabalho (valor adicionado por população ocupada – VA/PO), ambos os indicadores padronizados (subtraindo-se pela média e dividindo-se pelo desvio-padrão). Essa comparação, como apresentada na Figura 1, identifica quatro quadrantes: 1) baixa desigualdade com elevada produtividade (o melhor dos mundos, ou a homogeneização da riqueza); 2) baixa desigualdade e reduzida produtividade (o pior dos mundos, ou a socialização da pobreza); 3) alta desigualdade e reduzida produtividade (heterogeneidade na pobreza); e 4) alta desigualdade e elevada produtividade (heterogeneidade na riqueza).

Figura 1. Desigualdade produtiva versus produtividade do trabalho.

Análise dos resultados

Procurou-se adotar um conjunto de indicadores de produção, os quais pudessem dimensionar parte da heterogeneidade produtiva na agropecuária, notadamente medidas de produtividade total dos fatores e de produtividade do trabalho. Cabe observar, antes de qualquer análise mais aprofundada, que existe um padrão produtivo bem definido, que se expressa por elevada especialização produtiva, com forte viés de concentração regional (VIEIRA FILHO; SANTOS, 2011).

No que tange à desigualdade de renda, de acordo com a Tabela 2, os estabelecimentos agropecuários podem ser subdivididos em quatro estratos de renda: extrema pobreza, baixa, média e alta renda. Na cauda superior da população, representada pelos grupos de média e alta renda, os resultados mostraram que menos de 10% dos estabelecimentos agropecuários foram responsáveis por 85% do valor bruto da produção. No limite inferior, apenas o grupo de extrema pobreza, 63% dos estabelecimentos participaram com menos de 4% do valor bruto da produção.

Tabela 2. Estratificação de renda da agricultura brasileira por número de estabelecimentos e por produção (2006).

Grupos de renda por SME

Salário mínimo equivalente (SME)(1)

Número de estabelecimentos

%

VBP anual

(em bilhões de reais)(2)

%

Não declarados

534 mil

10,3

–

–

Extrema pobreza

(0 a 2]

3,2 milhões

62,6

6,5

3,9

Baixa renda

(2 a 10]

960 mil

18,5

18,5

11,1

Média renda

(10 a 200]

416 mil

8,0

59,9

35,9

Alta renda

> 200

23 mil

0,4

81,7

49,0

Total – Brasil

5,2 milhões

100,0

166,7

100,0

VBP – valor bruto da produção.

(1) Salário mínimo equivalente (SME) = VBP mensal/salário mínimo mensal.

(2) Valores monetários expressos em reais de 2006.

Fonte: IBGE (2006).

O grupo de extrema pobreza, que engloba cerca de 3,2 milhões de estabelecimentos, está à margem da produção agropecuária, bem como se mostra excluído de qualquer setor de atividade econômica, pois carece de estruturas eficientes de organização produtiva (internas e de mercado). A região Nordeste concentra 60% da extrema pobreza brasileira, e a solução dessa distorção é bastante complexa, porque requer políticas estruturantes de amplo alcance, como reforma profunda da educação, melhoria da área de saúde e dotação de infraestrutura básica de mercado. Conforme Alves e Rocha (2010), é o contingente da população ocupada no campo aquele que tem maior tendência a migrar para os grandes centros urbanos. Assim, mesmo com a elaboração de políticas estruturais de longo prazo, requerem-se medidas de curto prazo, como a elaboração de políticas afirmativas e de transferência de renda.

O grupo de baixa renda deve ser assistido pelo governo com políticas de fomento e dinamização da pequena produção, normalmente de base familiar. São produtores com reduzida capacidade de absorção de conhecimento externo e com baixo conteúdo tecnológico, o que resulta em deficiência no âmbito gerencial e no microeconômico. É preciso melhorar seu acesso ao crédito e estimular o uso de novas tecnologias. Cabe ao governo desenvolver assistência técnica que tenha capilaridade e pesquisa de domínio público, quando não ofertada pelo mercado. Esse grupo é composto por 960 mil estabelecimentos agropecuários, estando sua maioria localizada na região Sul (próximos de 37%). Em seguida, as regiões Sudeste e Nordeste aparecem, com 23% e 22%, respectivamente, dos estabelecimentos que geram baixa renda.

Por fim, a riqueza agrícola envolve os grupos de renda média e alta. A região Sul é aquela que possui o maior número absoluto de estabelecimentos de média renda – algo em torno de 152 mil estabelecimentos –, o que representa 37% do total nacional. Já o Centro-Oeste, mesmo que não possua o maior número absoluto em termos nacionais, é a região que detém o maior percentual de estabelecimentos no grupo de alta renda, sendo 5,8 mil estabelecimentos, ou seja, 2,2% do total regional (acima da média nacional, de 0,4%). Para esse grupo, a capacidade de absorção tecnológica é um problema secundário. Porém, um ambiente macroeconômico favorável ao crescimento das vendas é essencial. As políticas públicas pautam-se pelas questões que extrapolam o lado microeconômico produtivo, ou seja, centram-se no estímulo à competitividade de mercado, na promoção das exportações, na criação de seguro agrícola e na melhoria da distribuição logística dos produtos, com consequente redução de custos.

De acordo com a Figura 2, em uma tentativa de separar os estabelecimentos pelo critério econômico, dos 5,2 milhões de estabelecimentos, cerca de 40% apresentaram renda bruta superior aos custos totais, o que mostrou uma PTF maior do que 1. É de se perceber que a maioria dos estabelecimentos (60%) enfrentavam dificuldades econômicas, apresentando PTF menor do que 1 ou renda líquida negativa. Pela Figura 3, mostra-se a divisão dos estabelecimentos segundo o critério qualitativo. Como já explicado anteriormente, valores acima da média da distribuição foram classificados como de alta intensidade tecnológica (AT), enquanto valores abaixo da média foram classificados como de baixa intensidade tecnológica (BT). A média do número de respostas afirmativas em relação ao uso tecnológico e à organização institucional ficou em 8,7.

Figura 2. Divisão dos estabelecimentos agropecuários (milhões e percentuais) pelo critério econômico de produtividade total dos fatores (PTF).

Fonte: IBGE (2006).

Figura 3. Divisão dos estabelecimentos agropecuários em baixo e alto conteúdo tecnológico, pelo critério qualitativo.

Fonte: IBGE (2006).

A Figura 4 apresenta alguns indicadores em uma análise comparativa entre a agricultura comercial e a familiar, conforme especificação da Lei nº 11.326/2006 (BRASIL, 2006). De acordo com as porcentagens apresentadas, é possível perceber que 16% dos estabelecimentos são considerados comerciais, e são esses empreendimentos os que mais investem em capital, trabalho e tecnologias (poupa-terra e poupa-trabalho). Esse maior investimento faz que os estabelecimentos comerciais gerem 66% da renda bruta, utilizando 76% da terra disponível. No outro extremo, 84% dos estabelecimentos são classificados como familiares, e geram 34% da renda bruta, o que pode ser explicado pelo baixo dispêndio com recursos tecnológicos e, essencialmente, porque o valor bruto da produção, como já identificado, concentra-se em um número restrito de propriedades e cultivos (de soja, milho, cana-de-açúcar e algodão, por exemplo). Pela perspectiva da produtividade do trabalho, verifica-se que 74% da população ocupada na agricultura pertence a estabelecimentos familiares, que são capazes de produzir apenas 34% da renda bruta. Embora os estabelecimentos familiares tenham uma produção intensiva em trabalho, eles apresentam baixa produtividade do fator trabalho, que pode se vincular a um problema de heterogeneidade estrutural6.

Figura 4. Participação da agricultura comercial e familiar por indicadores selecionados.

Fonte: IBGE (2006).

Para compreender a classificação conjunta dos critérios econômico e qualitativo, tem-se a Tabela 3, que resume o setor agropecuário subdividido em grupos tecnológicos, por agricultura comercial e familiar, e por indicadores econômicos selecionados. No que se refere à renda bruta, a agricultura comercial de PTF menor do que 1 e de baixo conteúdo tecnológico possui valor da produção menor do que a média nacional. No que tange à agricultura familiar, apenas os estabelecimentos de PTF acima de 1 e de alto conteúdo tecnológico possuem renda bruta superior à média do Brasil. Em termos de área média por estabelecimento, a agricultura comercial possui áreas superiores à média brasileira e, consequentemente, à da agricultura familiar.

Tabela 3. Comparação entre a agricultura comercial e a familiar por grupos de intensidade tecnológica e por indicadores econômicos selecionados.

Critérios econômicos e qualitativos

Comercial

Total

comercial

Familiar

Total

familiar

Brasil

PTF > 1

PTF < 1

PTF > 1

PTF < 1

AT

BT

AT

BT

AT

BT

AT

BT

Taxonomia – intensidade tecnológica

Alta

Média

Baixa

Alta

Média

Baixa

Indicadores por estabelecimento

R$
mil

Renda bruta (RB)

481,3

100,6

88,4

21,2

136,6

39,7

13,6

6,6

1,7

12,8

32,2

Custo total (CT)

182,9

35,8

298,1

86,9

162,9

11,8

2,5

14,9

5,7

8,3

32,5

Gasto com capital (GC)

10,5

1,3

12,2

2,9

6,9

1,0

0,1

1,2

0,2

0,6

1,6

Gasto com trabalho (GTrab)

28,2

3,7

56,7

9,0

26,6

0,6

0,1

0,9

0,3

0,5

4,5

Gasto com tecnologia poupa-terra

62,3

4,6

108,8

12,0

50,2

3,8

0,3

4,3

0,5

2,0

9,5

Gasto com tecnologia poupa- trabalho

8,4

0,7

9,4

1,6

5,2

0,6

0,0

0,8

0,1

0,4

1,1

Valor do patrimônio (VP)

1.186,5

352,5

1.523,7

1.015,0

1.110,4

99,0

24,0

132,9

65,8

78,3

239,7

Renda líquida (RL)

298,4

64,8

-209,8

-65,6

-26,2

27,9

11,1

-8,3

-4,0

4,5

-0,3

n°

População ocupada (PO)

7,8

3,6

6,6

3,5

5,2

3,2

2,9

2,9

2,5

2,8

3,2

ha

Área (ha)

252,4

185,3

284,9

417,9

313,3

15,5

12,6

19,1

23,1

18,3

64,5

Variáveis
derivadas

PTF

2,6

2,8

0,3

0,2

0,8

3,4

5,5

0,4

0,3

1,5

1

Produtividade da terra
(RB/ha) [R$]

1.907,4

542,7

310,3

50,8

436,1

2.571,7

1.077

343,1

73,4

699,8

499,4

Produtividade do capital (RB/GC)

45,7

79,7

7,2

7,4

19,7

39,5

130,2

5,4

6,9

21,9

20,4

Produtividade do trabalho (RB/Gtrab)

17

27,3

1,6

2,4

5,1

63,9

107,4

7,6

5,6

28,1

7,1

Participação das tecnologias poupa-terra e poupa-trabalho no custo total [%]

39

15

40

16

34

37

14

34

11

28

33

Relação capital/trabalho

0,4

0,3

0,2

0,3

0,3

1,6

0,8

1,4

0,8

1,3

0,3

Taxa de retorno do patrimônio (RL/VP)

0,3

0,2

-0,1

-0,1

0

0,3

0,5

-0,1

-0,1

0,1

0

Produtividade do trabalho (VA/PO) [R$ mil]

42,2

18,9

-19,3

-12,9

2,6

8,9

3,9

-2,3

-1,0

2,0

2,1

Estabelecimentos [em milhares]

146

115

253

295

809

837

993

1.022

1.515

4.366

5.176

Participação dos
estabelecimentos [%]

3

2

5

6

16

16

19

20

29

84

100

Valores monetários expressos em reais de 2006.

Fonte: IBGE (2006).

Quanto às tecnologias (poupa-terra e poupa-trabalho), os estabelecimentos comerciais de PTF maior do que 1 e de baixo conteúdo tecnológico possuem gastos inferiores à média do País. Com baixos custos e produtividade elevada, esse grupo de 2% dos estabelecimentos beneficia-se de uma renda líquida positiva. No geral, os estabelecimentos comerciais investem mais em tecnologia do que os familiares, e geram maior valor agregado por população ocupada. Porém, a agricultura familiar de renda líquida positiva é extremamente eficiente do ponto de vista da PTF, representando 35% dos estabelecimentos totais. Os agricultores familiares lucrativos e de baixo conteúdo tecnológico apresentam o maior cálculo de PTF, em virtude da alta produtividade relativa da terra com o baixo custo tecnológico.

No que tange à taxonomia, os grupos de baixa eficiência tecnológica (comercial e familiar) são constituídos por estabelecimentos improdutivos ou especulativos. No lado comercial, o baixo dinamismo do estrato inferior explica em parte o maior uso de terras no agregado (74%), associado a uma menor proporção de renda bruta (66%). As ações públicas deveriam se concentrar, de um lado, em políticas de promoção tecnológica, o que estimularia o uso eficiente dos recursos, e, de outro, com foco nos estabelecimentos de fraco desempenho produtivo, políticas de aumento tributário escalonado no tempo seriam mais adequadas para expulsar os agricultores improdutivos, privilegiando, assim, os agentes com maior potencial de integração dinâmica no mercado. A desapropriação e a redistribuição de terras não se descartam, mas devem ser o recurso final para eliminar os indivíduos improdutivos. No lado familiar, o baixo dinamismo associa-se à carência de capacidade de absorção tecnológica e, em alguma medida, à pobreza rural. Esse grupo deveria ser assistido fundamentalmente por políticas estruturantes (melhoria na educação, na saúde e na infraestrutura, assim como ações afirmativas e de transferência de renda), e dificilmente haveria uma solução imediata para resolver o problema.

De acordo com a Figura 5, para comparar a produtividade do trabalho com os outros setores de atividade da economia, nota-se que, pelos dados agregados das contas nacionais, a agricultura brasileira é menos produtiva, quando comparada aos setores industrial e de serviços. Entretanto, ao se utilizar a estratificação tecnológica (apenas para os estabelecimentos com PTF maior do que 1 da Tabela 4), percebe-se grande variabilidade da produtividade do trabalho entre estabelecimentos. Essa variabilidade pode ser explicada pela especificidade da trajetória tecnológica da agricultura. Os agentes produtivos, como vistos por Vieira Filho (2012), possuem distintas capacidades de absorção de conhecimento tecnológico. Os agricultores mais produtivos chegam a ter uma produtividade do trabalho quase 10 vezes maior do que a média nacional, ultrapassando, em alguns casos, os setores industrial e de serviços.

Figura 5. Produtividade do trabalho – valor adicionado por população ocupada, no período 2000–2007 (em R$ mil).

Fonte: IBGE (2006, 2011).

Tabela 4. Comparação entre a agricultura comercial e a familiar por grupos de intensidade tecnológica, estratos de renda e índice de desigualdade produtiva (IDP), em 2006.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Região Norte

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

1,0

1,1

1,2

0,3

3,5

28,1

30,8

33,2

7,8

0,84

VBP

4,1

19,8

267,9

1.042,9

1.334,6

0,3

1,5

20,1

78,1

PTF > 1

BT

Média

Número

5,6

2,9

3,8

0,3

12,6

44,5

23,0

30,2

2,3

0,79

VBP

16,3

58,8

655,7

573,1

1.303,9

1,3

4,5

50,3

44,0

PTF < 1

AT

Número

4,4

1,3

1,5

0,1

7,3

60,4

17,4

20,7

1,5

0,84

VBP

12,1

24,0

272,8

211,3

520,2

2,3

4,6

52,4

40,6

PTF < 1

BT

Baixa

Número

17,8

9,3

4,9

0,1

32,1

55,6

29,1

15,2

0,2

0,76

VBP

45,5

185,8

587,1

86,2

904,5

5,0

20,5

64,9

9,5

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

11,2

12,2

3,1

0,1

26,6

42,3

45,8

11,6

0,2

0,71

VBP

50,2

202,2

343,3

114,1

709,8

7,1

28,5

48,4

16,1

PTF > 1

BT

Média

Número

104,6

46,0

15,2

0,5

166,3

62,9

27,7

9,2

0,3

0,79

VBP

302,0

750,3

1.736,7

788,1

3.577,2

8,4

21,0

48,6

22,0

PTF < 1

AT

Número

28,1

2,8

0,2

0,0

31,1

90,4

9,0

0,6

0,0

0,40

VBP

71,9

38,8

16,0

0,0

126,7

56,7

30,6

12,6

0,0

PTF < 1

BT

Baixa

Número

113,7

19,4

0,9

0,0

133,9

84,9

14,5

0,7

0,0

0,48

VBP

293,6

306,3

53,5

1,8

655,3

44,8

46,8

8,2

0,3

Total regional

Número

286,4

95,0

30,7

1,3

413,4

69,3

23,0

7,4

0,3

0,83

VBP

795,6

1.586,1

3.933,0

2.817,4

9.132,1

8,7

17,4

43,1

30,9

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Região Nordeste

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

20,2

10,0

8,6

1,5

40,2

50,2

24,8

21,3

3,8

0,91

VBP

55,8

200,3

1.581,4

7.754,5

9.592,0

0,6

2,1

16,5

80,8

PTF > 1

BT

Média

Número

50,1

8,8

8,2

0,3

67,4

74,3

13,1

12,2

0,5

0,90

VBP

70,6

187,0

1.116,4

1.318,5

2.692,5

2,6

6,9

41,5

49,0

PTF < 1

AT

Número

39,2

10,5

3,8

0,4

53,9

72,7

19,5

7,1

0,7

0,92

VBP

95,5

187,6

618,9

1.670,6

2.572,6

3,7

7,3

24,1

64,9

PTF < 1

BT

Baixa

Número

63,9

16,9

4,9

0,0

85,8

74,5

19,7

5,7

0,0

0,76

VBP

111,8

323,9

462,3

40,2

938,3

11,9

34,5

49,3

4,3

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

207,5

69,2

19,6

0,7

297,0

69,9

23,3

6,6

0,2

0,82

VBP

628,5

1.170,2

2.166,1

2.445,7

6410,5

9,8

18,3

33,8

38,2

PTF > 1

BT

Média

Número

596,2

74,5

24,4

0,4

695,4

85,7

10,7

3,5

0,1

0,78

VBP

986,4

1.290,5

2.449,7

936,8

5.663,3

17,4

22,8

43,3

16,5

PTF < 1

AT

Número

306,7

11,5

0,4

0,0

318,6

96,3

3,6

0,1

0,0

0,29

VBP

453,4

159,6

35,3

0,0

648,4

69,9

24,6

5,4

0,0

PTF < 1

BT

Baixa

Número

657,5

11,1

0,4

0,0

669,0

98,3

1,7

0,1

0,0

0,27

VBP

490,9

163,7

23,8

0,9

679,2

72,3

24,1

3,5

0,1

Total regional

Número

1.941,2

212,6

70,3

3,3

2.227,4

87,2

9,5

3,2

0,1

0,87

VBP

2.892,9

3.682,8

8.453,8

14.167,2

29.196,8

9,9

12,6

29,0

48,5

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Região Sul

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

4,9

9,9

27,9

5,0

47,7

10,2

20,8

58,5

10,5

0,76

VBP

18,5

229,9

6.280,5

22.045,0

28.573,8

0,1

0,8

22,0

77,2

PTF > 1

BT

Média

Número

5,3

3,5

7,4

0,4

16,7

32,0

21,2

44,2

2,6

0,80

VBP

11,8

84,7

1.127,4

2.096,6

3.320,4

0,4

2,5

34,0

63,1

PTF < 1

AT

Número

31,3

26,0

24,3

1,1

82,7

37,9

31,4

29,3

1,4

0,79

VBP

99,1

545,6

3.717,2

3.565,6

7.927,5

1,3

6,9

46,9

45,0

PTF < 1

BT

Baixa

Número

23,0

19,9

8,2

0,0

51,1

44,9

39,0

16,1

0,1

0,68

VBP

55,1

413,5

763,8

47,6

1.279,9

4,3

32,3

59,7

3,7

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

42,8

78,1

34,4

0,7

156,0

27,5

50,1

22,0

0,4

0,72

VBP

189,2

1.548,9

3.811,3

2.319,1

7.868,5

2,4

19,7

48,4

29,5

PTF > 1

BT

Média

Número

42,0

20,2

7,5

0,1

69,9

60,1

28,9

10,8

0,2

0,79

VBP

113,8

378,1

771,1

366,3

1.629,1

7,0

23,2

47,3

22,5

PTF < 1

AT

Número

164,2

47,4

6,4

0,0

218,0

75,3

21,7

2,9

0,0

0,63

VBP

428,6

803,1

479,8

8,4

1.720,0

24,9

46,7

27,9

0,5

PTF < 1

BT

Baixa

Número

137,4

17,3

1,2

0,0

155,9

88,2

11,1

0,7

0,0

0,60

VBP

184,7

296,3

70,8

0,0

551,7

33,5

53,7

12,8

0,0

Total regional

Número

451,0

222,3

117,2

7,4

798,0

56,5

27,9

14,7

0,9

0,89

VBP

1.100,7

4.299,8

17.021,7

30.448,6

52.870,8

2,1

8,1

32,2

57,6

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Região Sudeste

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

6,7

10,0

23,9

3,2

43,8

15,3

22,8

54,6

7,4

0,72

VBP

28,2

210,3

5.544,7

9.436,4

15.219,6

0,2

1,4

36,4

62,0

PTF > 1

BT

Média

Número

4,1

1,4

3,4

0,2

9,2

44,9

15,2

37,6

2,3

0,78

VBP

9,3

31,4

615,4

667,4

1.323,5

0,7

2,4

46,5

50,4

PTF < 1

AT

Número

25,0

17,8

21,1

0,8

64,7

38,6

27,5

32,7

1,3

0,72

VBP

82,6

356,9

3.564,6

1.494,8

5.498,9

1,5

6,5

64,8

27,2

PTF < 1

BT

Baixa

Número

13,6

9,7

4,9

0,0

28,3

48,2

34,3

17,4

0,1

0,71

VBP

32,8

205,4

518,4

23,0

779,6

4,2

26,3

66,5

3,0

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

58,5

196,0

79,1

1,0

334,6

17,5

58,6

23,6

0,3

0,64

VBP

289,2

4.091,5

9.093,0

2.866,5

16.340,2

1,8

25,0

55,6

17,5

PTF > 1

BT

Média

Número

23,4

9,3

3,3

0,1

36,0

64,9

25,8

9,1

0,2

0,79

VBP

67,8

174,1

374,1

168,4

784,4

8,6

22,2

47,7

21,5

PTF < 1

AT

Número

211,5

105,1

16,1

0,0

332,8

63,6

31,6

4,8

0,0

0,63

VBP

660,2

1.879,5

1.185,5

15,9

3.741,0

17,6

50,2

31,7

0,4

PTF < 1

BT

Baixa

Número

82,3

6,7

0,3

0,0

89,2

92,2

7,5

0,3

0,0

0,50

VBP

109,6

104,8

22,4

0,0

236,9

46,3

44,2

9,5

0,0

Total regional

Número

425,1

355,9

152,2

5,3

938,5

45,3

37,9

16,2

0,6

0,80

VBP

1.279,8

7.053,8

20.918,1

14.672,4

43.924,1

2,9

16,1

47,6

33,4

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Região Centro-Oeste

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

0,6

1,3

6,0

3,3

11,1

5,4

11,4

53,5

29,7

0,63

VBP

2,9

26,6

1.970,0

12.565,8

14.565,4

0,0

0,2

13,5

86,3

PTF > 1

BT

Média

Número

1,0

1,4

6,4

0,7

9,4

10,4

14,3

68,2

7,0

0,57

VBP

3,2

33,8

1.410,6

1.341,2

2.788,9

0,1

1,2

50,6

48,1

PTF < 1

AT

Número

7,3

5,1

9,7

1,5

23,6

31,1

21,4

41,2

6,4

0,76

VBP

23,9

103,3

2.318,8

3.553,0

5.999,0

0,4

1,7

38,7

59,2

PTF < 1

BT

Baixa

Número

16,6

15,9

12,5

0,2

45,1

36,8

35,1

27,6

0,4

0,69

VBP

48,1

343,2

1.629,5

310,8

2.331,6

2,1

14,7

69,9

13,3

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

5,4

12,3

4,7

0,1

22,6

23,8

54,7

20,9

0,5

0,74

VBP

28,3

227,2

607,8

442,5

1.305,8

2,2

17,4

46,5

33,9

PTF > 1

BT

Média

Número

9,1

11,6

4,1

0,0

24,9

36,6

46,8

16,4

0,2

0,73

VBP

34,7

233,8

383,5

265,9

917,9

3,8

25,5

41,8

29,0

PTF < 1

AT

Número

37,7

9,5

1,5

0,0

48,7

77,5

19,5

3,1

0,0

0,65

VBP

109,5

150,2

139,5

17,9

417,2

26,3

36,0

33,4

4,3

PTF < 1

BT

Baixa

Número

60,3

17,2

1,1

0,0

78,7

76,7

21,9

1,4

0,0

0,59

VBP

132,0

292,6

68,9

0,0

493,4

26,7

59,3

14,0

0,0

Total regional

Número

138,0

74,2

46,0

5,8

264,1

52,3

28,1

17,4

2,2

0,89

VBP

382,7

1.410,7

8.528,6

18.497,2

28.819,2

1,3

4,9

29,6

64,2

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Tipo de agricultura

Taxonomia

Estabelecimentos (mil) e VBP (R$ milhões)

Estratos por salários mínimos equivalentes

Total

Percentuais

IDP

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

(0, 2]

(2, 10]

(10, 200]

>200

Brasil

Comercial

PTF > 1

AT

Alta

Número

33,3

32,2

67,4

13,3

146,3

22,8

22,0

46,1

9,1

0,80

VBP

109,5

686,8

15.644,4

52.844,7

69.285,4

0,2

1,0

22,6

76,3

PTF > 1

BT

Média

Número

66,1

18,0

29,3

1,9

115,3

57,3

15,6

25,4

1,7

0,85

VBP

111,3

395,6

4.925,5

5.996,7

11.429,1

1,0

3,5

43,1

52,5

PTF < 1

AT

Número

107,2

60,6

60,5

4,0

232,2

46,2

26,1

26,0

1,7

0,82

VBP

313,2

1.217,5

10.492,3

10.495,3

22.518,2

1,4

5,4

46,6

46,6

PTF < 1

BT

Baixa

Número

135,0

71,8

35,4

0,3

242,5

55,7

29,6

14,6

0,1

0,75

VBP

293,3

1.471,7

3.961,1

507,8

6.233,9

4,7

23,6

63,5

8,1

Familiar

PTF > 1

AT

Alta

Número

325,5

367,9

140,9

2,5

836,7

38,9

44,0

16,8

0,3

0,74

VBP

1.185,4

7.239,9

16.021,5

8.187,9

32.634,8

3,6

22,2

49,1

25,1

PTF > 1

BT

Média

Número

775,2

161,7

54,5

1,1

992,5

78,1

16,3

5,5

0,1

0,81

VBP

1.504,7

2.826,7

5.715,1

2.525,5

12.571,9

12,0

22,5

45,5

20,1

PTF < 1

AT

Número

748,3

176,2

24,7

0,0

949,2

78,8

18,6

2,6

0,0

0,64

VBP

1.723,6

3.031,3

1.856,1

42,2

6.653,2

25,9

45,6

27,9

0,6

PTF < 1

BT

Baixa

Número

1.051,1

71,7

3,8

0,0

1.126,6

93,3

6,4

0,3

0,0

0,51

VBP

1.210,7

1.163,7

239,4

2,7

2.616,5

46,3

44,5

9,1

0,1

Total Brasil

Número

3.241,8

960,1

416,4

23,2

4.641,5

69,8

20,7

9,0

0,5

0,89

VBP

6.451,8

18.033,1

58.855,3

80.602,8

163.943,1

3,9

11,0

35,9

49,2

Fonte: IBGE (2006).

De acordo com a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad) de 2009 (IBGE, 2010), e conforme Hoffmann (2011), verificou-se que, em comparação com o setor industrial e o de serviços, o setor agrícola tende em média a empregar pessoas mais velhas e com um baixo grau de escolaridade. Além disso, segundo o índice de Gini, a distribuição da renda é mais desigual em comparação com o setor industrial; é, porém, semelhante à do setor de serviços. Observou-se que o rendimento médio do setor agrícola equivalia a 53% do encontrado no setor de serviços. No que se refere às regiões, o rendimento médio no Centro-Oeste foi mais do que o triplo do observado no Nordeste, região que engloba quase a metade (43,2%) da população ocupada no setor agrícola e que apresenta o menor nível de escolaridade (quase a metade do verificado em São Paulo). A idade média em todas as regiões foi superior às encontradas nos setores industriais e de serviços. O Sul do País foi a região onde se encontrava o contingente populacional de maior idade média. Quanto à distribuição de renda, o Centro-Oeste e o Sul apresentaram maior desigualdade em comparação com o Norte, o Nordeste e o Sudeste, sendo São Paulo o estado com o menor índice de desigualdade.

De forma semelhante ao observado por Hoffmann (2011), foi feita, na Tabela 4, uma comparação regional entre a agricultura comercial e a familiar por grupos de intensidade tecnológica. Cumpre notar que há dois padrões distintos de comportamento: um no Norte e no Nordeste, e outro no Centro-Oeste, no Sudeste e no Sul. Ao focar as regiões Norte e Nordeste, observa-se que a agricultura comercial de alta intensidade tecnológica teve indicador mais desigual em relação ao total regional, o que mostra que, mesmo nos segmentos mais avançados, há heterogeneidade muito forte. Todavia, nas regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul, a mesma comparação mostra uma distribuição produtiva mais uniforme em comparação com o total regional.

Outra constatação é que, no Norte e no Nordeste, regiões mais atrasadas tecnologicamente falando, quanto maior o grau de intensidade tecnológica e institucional, maior foi o indicador de desigualdade produtiva. Nas demais regiões, naquelas em que se concentravam as produções mais dinâmicas e modernas, observa-se um padrão de convergência dual. Os grupos de alta e de baixa intensidade tecnológica apresentaram índices de desigualdade produtiva muito mais baixos do que os totais regionais, o que identifica padrões homogêneos nas extremidades da taxonomia. Pelo menos na região mais dinâmica, a taxonomia cumpre o papel de separar os agentes mais organizados e com um amplo grau de tecnologia daqueles com produção mais atrasada.

Vale observar que há uma homogeneização da riqueza, de um lado, e uma socialização da pobreza, de outro. O Centro-Oeste obteve o menor IDP no grupo de alta intensidade tecnológica em comparação com as demais regiões. Constata-se que, na agricultura comercial de alta intensidade tecnológica nessa região, mais de 50% dos estabelecimentos concentram-se no estrato de renda de 10 a 200 salários mínimos. Ademais, no estrato de mais de 200 salários mínimos, cerca de 30% dos estabelecimentos responderam por aproximadamente 86% da produção, o que mostra um padrão menos desigual do que o caso nacional. No Nordeste, a desigualdade produtiva medida pelo IDP na agricultura familiar de baixa intensidade tecnológica foi a mais reduzida no conjunto nacional; porém, observando-se o volume percentual de estabelecimentos nesse grupo tecnológico, percebe-se que 85% dos estabelecimentos encontram-se na faixa de zero a dois salários mínimos, o que comprova que muitos estabelecimentos são bastante pobres. O comparativo percentual de estabelecimentos com o valor bruto da produção sinaliza que, nas regiões mais modernas, há um maior número de produtores nos estratos de renda mais elevados; entretanto, no geral, nas regiões mais atrasadas, a concentração dos estabelecimentos está nos estratos de renda mais baixos.

Com base no instrumental de análise, procurou-se comparar o IDP com a produtividade do trabalho. Essa comparação, como apresentada na Figura 6, mostra que os dados da agricultura comercial são mais dispersos em comparação com a produtividade do trabalho, enquanto os da agricultura familiar são mais concentrados, apresentando um padrão mais estático. O quadrante que identifica baixa desigualdade produtiva com elevada produtividade (a homogeneização da riqueza) contém três observações, sendo duas comerciais e uma familiar.

Figura 6. Comparação por tipo de agricultura – comercial e familiar – entre o índice de desigualdade produtiva (IDP) e o valor adicionado por população ocupada (VA/PO) (indicadores padronizados).

Fonte: IBGE (2006).

Quando se analisa a Figura 7, nota-se que essas observações dizem respeito ao Centro-Oeste (agricultura comercial) e ao Sul (agricultura familiar). No contexto de baixa desigualdade produtiva e reduzida produtividade (socialização da pobreza), fica claro que esse é um espaço dominado pela agricultura familiar, independentemente da região. Quanto ao quadrante que expressa alta desigualdade com reduzida produtividade, há um predomínio de estabelecimentos comerciais. Quanto à heterogeneidade na riqueza (expressa pelo quadrante acima e à direita), tem-se uma alternância entre estabelecimentos comerciais e familiares, sendo estes últimos mais concentrados no interior da análise gráfica.

Figura 7. Comparação entre regiões brasileiras do índice de desigualdade produtiva (IDP) versus o valor adicionado por população ocupada (VA/PO) (indicadores padronizados).

Fonte: IBGE (2006).

De acordo com a Figura 8, no lado direito concentram-se os estabelecimentos agropecuários de alta e média intensidade tecnológica. Do lado esquerdo estão os estabelecimentos de baixa e de média intensidade tecnológica. No que tange às observações do primeiro quadrante, baixa desigualdade e alta produtividade, constatam-se dois estabelecimentos de alta intensidade tecnológica, inseridos em regiões tradicionais, sendo um familiar e outro comercial, o que deixa claro que um estabelecimento familiar pode ser de alta tecnologia e elevada produtividade do trabalho, mas de baixa concentração produtiva. O grupo de média intensidade tecnológica deve ser mais bem estudado nesse contexto, pois se mostra disperso, tanto na desigualdade produtiva quanto na produtividade do trabalho, não apresentando um padrão bem definido.

Figura 8. Comparação por grupos de eficiência tecnológica do índice de desigualdade produtiva (IDP) versus o valor adicionado por população ocupada (VA/PO) (indicadores padronizados).

Fonte: IBGE (2006).

Considerações finais

Espaços organizacionais dinâmicos e inovadores favorecem o crescimento produtivo, enquanto problemas estruturais ligados ao desenvolvimento tecnológico bloqueiam os ganhos produtivos das regiões menos favorecidas e estagnadas. Nas últimas décadas, a agropecuária brasileira passou por muitas transformações, com o avanço de um setor moderno, que possui forte incremento tecnológico e responde por altas produtividades; prevalecem, porém, produtores que utilizam pouca tecnologia e obtêm baixa produtividade. A distinção entre eles não se dá, entretanto, apenas entre os que adotam tecnologia com maior produtividade e os que incorporam menos tecnologia com reduzida produtividade. Há problemas estruturais decorrentes da ineficiência na gestão dos recursos tecnológicos ou dos fatores produtivos, o que resulta em uma menor produtividade.

Neste estudo, procurou-se identificar a heterogeneidade no setor agropecuário brasileiro. Em consonância com os resultados analisados, constatou-se que a heterogeneidade regional interna por grupos tecnológicos e entre os estados brasileiros é bastante significativa. Como possíveis recomendações de políticas públicas que minimizem a heterogeneidade estrutural, foram discriminados alguns pontos, listados a seguir:

Não é preciso distinguir a agricultura comercial da familiar, para a elaboração de políticas produtivas. De fato, o estudo atesta a existência de agricultores ineficientes nos dois segmentos, o que requer ações mais específicas de promoção produtiva e de realocação dos recursos. Alguns cultivos viabilizam-se em larga escala, enquanto outros, em pequena produção. Ademais, é pressuposto que as especificidades regionais são enormes, o que exige mais atenção ao planejamento e ao desenvolvimento regional.

No grupo de média intensidade tecnológica e PTF menor do que 1, é preciso pensar, mesmo que a curto prazo, em políticas que possam neutralizar a situação de renda líquida negativa, aumentando, assim, a eficiência produtiva. Pode-se atribuir parte desse resultado a flutuações sazonais. Porém, outra parte deve ser decorrente de ineficiência tecnológica.

No grupo de baixa intensidade tecnológica, supõe-se a existência de dois grupos: um improdutivo e outro especulativo. Nos estabelecimentos improdutivos, são necessárias políticas de aumento da capacidade de desenvolvimento e absorção tecnológica, e de acesso a serviços de extensão rural e educação. Nos estabelecimentos especulativos, o governo deve adotar políticas que desestimulem a especulação e promovam a redistribuição de terras aos produtores com competência de inserção produtiva de mercado. A desapropriação de terras deve ser o último recurso para estimular o mercado.

No grupo de alta intensidade tecnológica, embora haja maior produtividade da terra – em parte explicada pelos gastos em tecnologias poupa-terra –, a PTF não alcançou o seu maior valor, ou seja, esses estabelecimentos, exceto pelos problemas sazonais, podem melhorar a eficiência no uso de seus recursos, por meio do aumento da capacidade de absorção de conhecimento externo, a qual pode ser estimulada por políticas específicas de capacitação gerencial, dependendo dos cultivos em questão e da região.

Ao comparar a agricultura comercial com a familiar por grupos de intensidade tecnológica, foram notados dois padrões distintos de comportamento: um no Norte e no Nordeste, e outro no Centro-Oeste, no Sudeste e no Sul. Ao focar as regiões Norte e Nordeste, observa-se que a agricultura comercial de alta intensidade tecnológica teve indicador mais desigual em comparação com o total regional, o que mostra que, mesmo nos segmentos mais avançados, há heterogeneidade muito forte. Todavia, nas regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul, a mesma comparação mostra uma distribuição produtiva mais uniforme em comparação com o total regional.

Constatou-se que, no Norte e no Nordeste, regiões mais atrasadas, quanto maior o grau de intensidade tecnológica e institucional, maior foi o indicador de desigualdade produtiva. Nas demais regiões, ou seja, naquelas em que se concentram as produções mais dinâmicas e modernas, observou-se um padrão de convergência dual. Os grupos de alta e os de baixa intensidade tecnológica apresentaram índices de desigualdade produtiva muito mais baixos do que os totais regionais, o que identifica padrões homogêneos nas extremidades da taxonomia.

Um estudo mais abrangente que contemple análises regionais e por cultivo auxiliará a definir políticas públicas, levando em conta as especificidades regionais e produtivas. Entretanto, é fato que o País deve ter uma política específica de aumento da capacidade de absorção tecnológica, o que exige avanços na extensão e na educação rural.

O aprofundamento dos problemas de produção e os desafios no plano microrregional vão indicar alternativas para a formulação de políticas públicas com conteúdo local. Encontrar meios de ligar as políticas da União com a dos estados e a dos municípios, de modo que cheguem até o produtor, é o desafio central do planejamento e da política agrícola no Brasil.

Enfim, os resultados identificaram que a heterogeneidade no âmbito nacional é bastante significativa entre os grupos tecnológicos. As inovações tecnológicas guiadas por mudanças institucionais contribuem para ampliar o grau de heterogeneidade do sistema, beneficiando os agentes mais inovadores. Confirma-se, então, a ideia de que o acesso à tecnologia é fundamental para reduzir a heterogeneidade estrutural do sistema agropecuário brasileiro.

Referências

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ALVES, E.; SOUZA, G. S.; OLIVEIRA, C. A. V. Desempenho de estabelecimentos do Pronaf. In: ALVES, E. (Org.). Migração rural-urbana, agricultura familiar e novas tecnologias: coletânea de artigos revistos. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica, 2006. p. 151-175.

BRASIL. Lei nº 11.326, de 24 de julho de 2006. Estabelece as diretrizes para a formulação da Política Nacional da Agricultura Familiar e Empreendimentos Familiares Rurais. 2006. Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2004-2006/2006/lei/l11326.htm>. Acesso em: 8 fev. 2011.

CIMOLI, M. (Ed.). Heterogeneidad estructural asimetrías tecnológicas y crecimiento en América Latina. Santiago, CL: CEPAL, 2005. 162 p.

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Anexos

Tabela 1. Perguntas dicotômicas sobre o uso de tecnologias diversas acerca do grau de organização institucional dos agentes, conforme o censo agropecuário de 2006.

N°

Descrição da variável

Categoria

Variável

(código IBGE)

1

O produtor utiliza agrotóxico para controle de praga e doenças?

11

V031100

2

Faz aplicação de calcário e/ou corretivos de PH do solo no estabelecimento?

11

V030900

3

Faz adubação?

12

V031001

4

Obteve financiamento em 2006?

1

V390201

5

Recebe orientação técnica?

10

V030600

6

É associado a alguma cooperativa?

1

V020203

7

Faz controle de doenças ou parasitas nos animais?

1

V130500

8

Contrata serviço de terceiros?

1

V070101

9

Possui tratores?

1

V060001

10

Possui máquinas e implementos?

1

V060002

11

Pratica produção de vegetais integrada à indústria?

1

V300201

12

Pratica atividade integrada de criação de animais à indústria?

1

V130200

13

O estabelecimento possui CNPJ?

1

V030101

14

Utiliza energia elétrica?

1

V030201

15

Faz irrigação no estabelecimento?

1

V043700

16

Possui unidades armazenadoras (silos, depósitos, refrigeradores, não refrigeradores, tanques de resfriamento)?

1

V050000

17

O produtor utiliza-se ordenha mecânica?

64

V140200

18

Faz rastreamento de animais?

64

V140300

19

Faz confinamento dos animais?

64

V140501

20

Cria despesa ou receita com sementes e/ou embriões?

1

V140811

21

Adota suplementação alimentar?

64

V140600

22

Faz inseminação artificial?

64

V140831

23

Possui aviões ou aeronaves na atividade agrícola? Quantos?

Sem categoria

V061600

24

Faz transferência de embriões?

64

V140851

Categoria 1 = não e sim.

Categoria 10 = não, sim (ocasionalmente) e sim (regularmente).

Categoria 11 = não, sim e sim (não precisou utilizar em 2006).

Categoria 12 = não faz, faz, sim (utilizou adubação só do estabelecimento) e sim (não precisou utilizar em 2006).

Categoria 64 = não, sim e não se aplica.

Quando sem categoria, 0 = não e > do que 1 = sim.

Tabela 2. Indicadores econômicos e variáveis derivadas calculadas com base no censo agropecuário de 2006.

Indicadores econômicos

Variáveis derivadas

Renda bruta

RB=W460100 + W460700 + W461100 + W460200 + W460300 + W460400 + W460500 + W460800 + W460900 + W461200 + W461500 + W461600 + W461400 + W461700 + W461800 + W462000 + W462400 + W462500 + W462200 + W462300 + W462600 + W462100

Valor bruto da produção

VBP = W462704

Consumo intermediário

CI=(V040300*0,04) + ((1 + 0,06)*(V041300/15)) + ((1 + 0,06)*V042400/20) + ((1 + 0,06)*V130700/5) + V410700 + V410800 + V130503 + V030904 + V031015 + V031103 + ((1 + 0,06)*(V062300/15)) + V030508 + V070300 + ((1 + 0,06)*V042900/50) + W412200 + V030214 + V411100 + V410400 + V410300 + V410500 + V410600 + W224500

Valor adicionado 1

VA1 = VBP – CI

Valor adicionado 2

VA2 = RB - CI

Dispêndios com terra

DTerra=(V040300*0,04) + ((1 + 0,06)*(V041300/15)) + ((1 + 0,06)*V042400/20) + ((1 + 0,06)*V130700/5) + V410200

Dispêndios tecnologias poupa- terra

Dpoupa-Terra=V410700 + V410800 + V130503 + V030904 + V031015 + V031103

Dispêndios tecnologias poupa- trabalho

DPoupa-Trabalho = ((1 + 0,06)*(V062300/15)) + V030508

Dispêndios com trabalho

DTrabalho = V080402 + V080400 + V070300

Outros dispêndios

DOut=((1 + 0,06)*V042900/50) + W412200 + V030214 + V411100 + V410400 + V410300 + V410500 + V410600 + W224500

Dispêndio total

D = DTerra + DPoupa-Terra + DPoupa-Trabalho + DTrabalho + DOut

Renda líquida

RL = RB – D

Dispêndio de capital

DC = ((1 + 0,06)*(V062300/15)) + V030508 + ((1 + 0,06)*V042900/50) – não deve ser incluído no dispêndio total, pois DC contém o DPoupa-Trabalho + os gastos benfeitorias (incluído em DOut)

Área

A=W041100 + W041400 + W041500 + W041600 + W041700 + W041800 + W041900 + W042000 + W042100 + W042200 + W042500 + W042600 + W042700 + W043000 + W043100

Valor do patrimônio

VPat = V040300 + W130700 + V041300 + V062300 + V042900 + V042400

Total de pessoal ocupado

PO = W472700

Capítulo 6

Convergência da produtividade no Brasil: o caso da produção de grãos

Eduardo Magalhães

Xinshen Diao

Introdução

Ao longo das últimas décadas, o Brasil alcançou um crescimento agrícola significativo e tornou-se um dos protagonistas no mercado mundial de agricultura. Culturas de alto valor, como café, soja e cana-de-açúcar, atingiram níveis recordes de produção, o que transformou o Brasil em um dos maiores produtores dessas commodities. Ganhos em certas culturas alimentares, como milho, feijão, arroz e trigo, também foram significativos. Tais ganhos na produção são derivados de melhorias na produtividade, que, por sua vez, são o resultado de pesquisa e desenvolvimento (P&D) agrícola, que tem ocorrido no País ao longo de décadas. A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), criada no início de 1970, em conjunto com instituições de pesquisa locais e estaduais, ajudou a aumentar a produtividade das culturas no País e a expandir uma série de culturas para regiões antes consideradas inadequadas a sua produção. Grande parte da expansão e do aumento de produção de soja, por exemplo, está ligada diretamente aos resultados de pesquisas da Embrapa.

Os níveis nacionais de produtividade e crescimento da produção podem, no entanto, mascarar diferenças dramáticas na produtividade agrícola entre as cinco regiões brasileiras, dado o grande tamanho do País e as diferenças de condição de produção e de disponibilidade de recursos naturais de cada uma dessas regiões. Era de se esperar, porém, que as atividades de pesquisa intensiva e de longo prazo realizadas por instituições de pesquisa agrícola tivessem levado tecnologias e know-how – desenvolvidos inicialmente para as regiões mais avançadas – para as outras regiões, ao longo do tempo. De fato, existe uma vasta literatura sobre spillovers1 de tecnologia proveniente de P&D para os setores agrícola e não agrícola2. É de se esperar que esses spillovers de tecnologia reduzam a diferença de produtividade entre as regiões e ajudem as regiões mais atrasadas a alcançar o nível de produtividade das regiões mais avançadas. Além disso, as regiões mais atrasadas geralmente têm taxas de pobreza desproporcionalmente elevadas nas áreas rurais. Os efeitos do spillover tecnológico permitirão que institutos de pesquisa contribuam mais para a redução da pobreza nessas regiões, promovendo (e gerando) o aumento da produtividade agrícola.

O objetivo deste estudo é avaliar os padrões e a magnitude dos spillovers tecnológicos na área agrícola, nas regiões do Brasil. O foco deste estudo são três das principais culturas de grãos, pelo fato de serem amplamente cultivadas em todo o País, tanto pela agricultura comercial quanto pela agricultura de subsistência. O estudo concentra-se na dinâmica de produtividade da terra, do milho, do arroz e do trigo, tendo as microrregiões como as unidades principais de análise. Com a restrição imposta pela falta de informação sobre outros fatores (trabalho, capital e insumos adquiridos), em um nível espacial altamente desagregado, por um período relativamente longo, foi necessário ignorar as mudanças de produtividade causadas por outros fatores.

O Brasil tem 558 microrregiões, que abrangem cerca de 5.500 municípios. A vantagem de utilizar microrregiões reside no fato de seus limites geográficos serem relativamente estáveis ao longo do tempo e de elas não estarem sujeitas a mudanças de distritos, que muitas vezes levam a mudanças tanto de população quanto de fronteiras dos municípios. Também foram analisados os padrões de produtividade da terra nos âmbitos regional e estadual, agregando-se os dados das microrregiões (também conhecidas como MIR). Os dados3 utilizados na análise de produtividade são provenientes da Embrapa, que coleta e analisa sistematicamente os dados oriundos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

O restante deste trabalho está organizado da seguinte forma: a seção Uma visão geral do setor de grãos no Brasil contém duas partes. A primeira parte apresenta um breve panorama da importância do milho, do arroz e do trigo no Brasil, observando-se a produção e questões ligadas ao comércio, bem como políticas-chave. Também é feito um resumo dos principais elementos da história de P&D no País, no que se refere a essas culturas. A segunda parte desta seção começa com um panorama descritivo da produtividade da terra no Brasil. Tomando o nível nacional como ponto de partida, as tendências na produtividade da terra ao longo do tempo foram analisadas para essas culturas. Nesse processo, observou-se que a produtividade tem crescido consideravelmente para as três culturas; mas esse crescimento teria sido uniforme em todo o País?

Para responder a essa questão, medidas de entropia generalizada (GE) foram utilizadas, para analisar os padrões de desigualdade espacial ou regional para cada cultura. A partir da análise do âmbito nacional, juntamente com os resultados da análise GE, partiu-se para a análise do âmbito regional e estadual, com o objetivo de identificar regiões menos produtivas. Para complementar e esclarecer os resultados da análise de entropia, foi feita uma análise das distâncias da produtividade (yield gaps), que segue uma metodologia semelhante ao indicador de linha de pobreza. A seção Análise da recuperação (catch-up) da produtividade usando métodos de convergência foca-se na medição de spillovers tecnológicos em todas as microrregiões, para os três tipos de grãos. A seção começa com uma visão geral e a fundamentação dos métodos utilizados neste trabalho. Foram utilizados dois modelos de convergência para medir a existência e a magnitude dos spillovers de produtividade de grãos, os quais foram descritos e testados na literatura de convergência. Ao final dessa seção, os resultados são descritos e discutidos. A última seção finaliza com uma conclusão.

Uma visão geral do setor de grãos no Brasil

Arroz, milho e trigo têm sido as culturas-chave no cenário agrícola brasileiro, tanto em termos de valor nutricional de consumo quanto de valor da produção. Números atuais dos níveis de produção refletem, em parte, a importância dessas culturas para a agricultura brasileira. Por exemplo, em 2007, o Brasil produziu 52 milhões, 11 milhões e 4 milhões de toneladas de milho, arroz e trigo, respectivamente.4 Esses três grãos juntos respondem por 97% da produção total de cereais, dos quais o milho é o mais importante, representando 75% da produção de cereais.

Para que se tenha uma perspectiva sobre o significado desses números, pode-se comparar o Brasil com outros países e regiões do mundo no que se refere à escala de produção dessas culturas. No caso do arroz, o Brasil é o maior produtor da América Latina, sendo responsável por 46% da produção da região, e é o nono maior produtor do mundo, perdendo apenas para os países asiáticos. O milho também se classifica no topo da lista em termos de produção, na América Latina e no mundo, o que corresponde a 47% e 7%, respectivamente. Na América Latina, o Brasil é o segundo maior produtor de trigo, responsável por 17% da produção da região.

Apesar de ser um grande produtor das três culturas de grãos, o Brasil não é um grande exportador. Na verdade, o Brasil é um importador líquido de arroz e de trigo, e tornou-se um exportador líquido de milho somente nos últimos anos (Figura 1). A maior parte do trigo consumido internamente vem do exterior, e as importações são, em geral, maiores do que a produção nacional. O Brasil foi um país exportador líquido de arroz nas décadas de 1960 e 1970, mas isso mudou durante e após a crise econômica da década de 1980. Mesmo tendo o Brasil continuado a exportar arroz nos últimos anos, a quantidade de arroz importada é muito maior do que a exportada. No entanto, em comparação com a produção nacional, a quantidade de arroz importada corresponde a uma parcela mínima do consumo interno. Nos últimos anos, a exportação de milho tem aumentado de forma significativa (Figura 1A) e, em alguns anos (e.g., 2003 e 2004), a exportação chegou a índices altos, de 7% a 12% da produção doméstica.

Figura 1. Valores de importação e exportação de arroz, trigo e milho no Brasil (A); valores de importação e exportação de café e soja no Brasil (B).

Fonte: FAO (2008).

Embora o Brasil não pareça ter uma vantagem comparativa no mercado mundial de grãos, ele é um dos maiores exportadores de soja e de café do mundo (Figura 1B). A diferença entre as duas figuras explica-se pelas diferenças significativas entre os sistemas de produção. Para as culturas de grãos mostrados na Figura 1, observam-se áreas de plantio relativamente pequenas, com a produção espalhada pelo País (apesar de o trigo fugir a esse padrão). As duas culturas de exportação na Figura 1B quase sempre requerem, no Brasil, produção comercial em larga escala, para que alcancem altos níveis de eficiência de mercado e de produção.5

As diferenças nos sistemas de produção ajudam a explicar as diferenças dramáticas no comércio exterior entre o arroz, o milho, o trigo, o café e a soja. Concomitantemente, políticas macroeconômicas têm desempenhado um papel importante na formação dos sistemas de produção. Até o começo da década de 1990, o Brasil passou por uma gama de políticas que tentaram proteger a economia local por meio de políticas de substituição de importação. Com o reestabelecimento da democracia da metade para o final da década de 1980, foram implementadas mais políticas orientadas à exportação, e isso tem se refletido no desempenho de commodities de alto valor de exportação, como a soja e o café6. É relevante para este estudo lembrar que as culturas de arroz e milho ocupam parcelas maiores de áreas nas regiões Norte e Nordeste do País, onde a pobreza no campo tende a se concentrar. No País como um todo, o arroz, o trigo e o milho ocupam, respectivamente, 6,2%, 3,7% e 18% do total da área colhida (dados de 2005). Dentro desses totais, quase um terço da área de arroz e um pouco mais de 40% da área de milho foram colhidas nas regiões Norte e Nordeste7. Esse fato justifica e enfatiza o propósito deste estudo, considerando que que essas culturas são altamente relevantes para os pobres. 

Os altos níveis de produção são, em parte, resultados de esforços consideráveis de pesquisa, tanto por parte das instituições de pesquisa locais e estaduais, quanto, particularmente, por parte da Embrapa, para algumas culturas. Pesquisas sobre essas três culturas foram iniciadas no século 19, quando a pesquisa agrícola começou oficialmente no Brasil (em 1887, com a criação de institutos de pesquisa, como o Instituto Agronômico de Campinas).8 Mesmo no início da pesquisa agrícola, essas culturas já representavam uma parte importante do portfólio de pesquisa.

Ao longo dos anos, o Brasil passou por uma série de crises econômicas, incluindo aí a crise mundial de 1930, as quais inevitavelmente afetaram a forma como a economia funcionava, e colocaram o Brasil no caminho da industrialização. Ainda assim, vários institutos especializados em uma ou mais dessas culturas foram criados antes e durante a crise, a exemplo do Instituto de Arroz Irrigado, no Sul do País.

Institutos de pesquisa estaduais surgiram inicialmente nos estados do Sul. A maior parte desses centros focou-se em culturas de exportação, como o algodão e a cana-de-açúcar. O fato de serem orientados à exportação e de estarem localizados no Sul traduziu-se, quase sempre, em um acesso desigual das regiões mais pobres do País, ou seja, o Norte e o Nordeste, às novas tecnologias. Além disso, em virtude da pouca integração entre os vários institutos criados e em decorrência da crise econômica, os esforços de pesquisa foram ineficientes e muitas vezes contraproducentes (BEINTEMA et al., 2001). 

No início dos anos 1970, o governo criou a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), com o objetivo de organizar e promover a pesquisa agrícola em todo o País, em uma tentativa de permitir que toda a nação se beneficiasse da pesquisa agrícola. Hoje, com 42 Unidades de pesquisa e 5 Unidades de serviço, e contando com um orçamento anual de mais de 1 bilhão de reais, a Embrapa está presente em quase todos os estados. Unidades de culturas específicas, como a Embrapa Arroz e Feijão, a Embrapa Milho e Sorgo e a Embrapa Trigo, foram as primeiras a ser criadas. Cada uma dessas Unidades concentra-se quase exclusivamente nessas culturas. Desde a sua criação, as Unidades de culturas específicas lançaram uma série de variedades, quer com rendimentos mais elevados, quer com a qualidade melhorada. As variedades desenvolvidas recentemente incorporam, ademais, as mudanças nas preferências dos consumidores (no caso de variedades de arroz). Dos US$ 1,4 bilhão (em dólares de 1999) gastos em pesquisa pública em 1996, a Embrapa foi responsável por 58% do total, e o restante foi dividido entre os estados, as organizações sem fins lucrativos e as agências de ensino superior (BEINTEMA et al., 2001).

Produtividade da terra: uma análise de entropia generalizada

Elevados níveis de produção podem ser o resultado da expansão da terra, já que o Brasil é uma economia abundante em terras no nível agregado. Abundância de terra, no entanto, nem sempre se traduz em expansão de terra para culturas específicas. Para ilustrar esse ponto, a Figura 2 mostra as tendências na alocação de terra nos últimos 50 anos, tais como: a) a participação das terras agrícolas no total de terras; b) a participação de terras de cultivo (tanto para culturas aráveis quanto para culturas permanentes) nas terras agrícolas; e c) a participação de algumas culturas individuais (soja e cana-de-açúcar) no total de terra cultivável. Alguns fatos marcantes podem ser observados na Figura 2:

Figura 2. Tipos de uso de terra no Brasil.

Fonte: FAO (2008).

A terra com fins agrícolas tem aumentado ao longo do tempo a uma taxa muito baixa – de 1,1% ao ano.

Enquanto a área cultivada aumentou em relação à terra agrícola total, sua participação no total de terras agrícolas permanece bem abaixo da participação dos outros usos da terra, tais como pastagens e prados (embora esses tenham diminuído). 

Em relação às terras destinadas a culturas, o maior aumento foi para aquelas culturas com economias de escala significativas, como a soja e a cana-de-açúcar.

A participação de cada uma dessas duas culturas nas terras agrícolas totais cresceu, respectivamente, 7,34% e 1,51% ao ano. 

A porcentagem de área cultivada atribuída aos três cereais estudados diminuiu, embora o nível absoluto de suas áreas tenha aumentado modestamente, ao longo do tempo.

Em algumas partes do Brasil (e.g., o Centro-Oeste), a produção de soja e cana-de-açúcar substituiu a produção de grãos, e a área de cereais diminuiu ao longo do tempo (SCHNEPF et al., 2001). Recentemente, a produção de soja começou a expandir para alguns estados do Norte, indicando que a expansão contínua da terra pode não ser uma opção permanente para a produção de grãos. Isso mostra ainda que o crescimento na produção de grãos tem se tornado mais dependente do crescimento da produtividade. Assim, torna-se cada vez mais importante entender o efeito da produtividade da terra sobre a produção de grãos, tanto em âmbito nacional quanto em regional.

Medidas de produtividade da terra levam em conta tanto as mudanças nos padrões do uso da terra quanto os aumentos na produção de cada cultura. No caso de um país com dimensões de um continente, como é o Brasil, é de se esperar que as variações significativas na produtividade da terra aconteçam por várias razões. O Brasil possui várias zonas agroecológicas, cada uma com padrões próprios de precipitação de chuva, de qualidade de solo, de temperatura e vários outros aspectos biofísicos. Concomitantemente, essas diferenças biofísicas são aumentadas por níveis significativos de desigualdade de renda regional, como evidenciado pelo elevado percentual de pobreza no Norte e no Nordeste, em comparação com outras regiões brasileiras. Para entender melhor como a desigualdade manifesta-se na produtividade da terra e suas mudanças ao longo do tempo, e, mais especificamente, para documentar e medir os níveis de desigualdade, é muitas vezes útil analisar as principais tendências da produtividade agrícola no Brasil, de acordo com os diferentes níveis geográficos, particularmente em âmbitos nacional, regional e estadual.

Os níveis nacionais de produtividade da terra na produção de grãos aumentaram consideravelmente desde 1980, com taxas de crescimento anual de 2,65%, 1,85% e 3,26% para o milho, o arroz e o trigo, respectivamente. As retas íngremes ascendentes na produção dessas três culturas mostradas na Figura 3 refletem esse fato. Estudos para outros países, bem como para o Brasil, mostraram, no entanto, que as taxas de crescimento, impressionantes nos níveis altamente agregados, raramente se traduzem em padrões de crescimento uniforme dentro dos países9. Na verdade, muitos estudos encontram níveis significativos de desigualdade no crescimento da produtividade dentro de regiões ou estados de um país (WAN, 2001; WAN; ZHOU, 2005).

Figura 3. Produtividades médias para o milho, o arroz e o trigo.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Para confirmar se esse é realmente o caso do setor de grãos do Brasil, aplicou-se uma medida de entropia generalizada (GE) para avaliar se os níveis de crescimento de produtividade têm variado entre as regiões do Brasil. Os métodos de GE têm a vantagem de utilizar decomposições aditivas, ou seja, é possível identificar, dentro da desigualdade total, várias fontes de desigualdade, provenientes da variação dentro de grupos e entre grupos (grupos que podem ser definidos de acordo com o propósito da análise). Na fórmula de entropia generalizada descrita no Anexo, nota-se que um determinado número de especificações pode ser obtido, dependendo da escolha do parâmetro c. Em particular, a escolha de c tem uma influência direta sobre a sensibilidade da medida de entropia às transferências entre os grupos. A sensibilidade às transferências ocorre quando c é igual a 1 ou 0. As equações derivadas da escolha de c = 1 ou c = 0 são as medidas de desigualdade popularizadas por Theil. Como o interesse deste trabalho está na captura de transferências que ocorrem entre os grupos, selecionou-se o uso do indicador de Theil (c = 1 e c = 0). O uso dos dois parâmetros distintos de c gerou resultados diferentes para as três culturas. Para o milho, a única diferença ocorreu na desigualdade dentro do grupo abaixo da média, no qual a inclinação com o c = 0 não foi significativa, enquanto a inclinação com o c = 1 foi significativa e positiva. As inclinações das curvas do arroz também foram diferentes para o grupo abaixo da média (positivas e significativas quando c = 1) e para as medidas entre grupos, que diminuíram para c = 1 e mantiveram-se insignificativas para c = 0. As medidas de desigualdade do trigo foram diferentes para a medida total (com uma inclinação positiva e significativa para c = 1, e uma inclinação não significativa para c = 0). Essas medidas também foram diferentes para a desigualdade dentro do grupo abaixo da média, para o qual a inclinação foi positiva quando c = 1 e não significativa para c = 0. A principal diferença entre as duas medidas de c parece estar nas inclinações das curvas dos grupos abaixo da média. Por essa discussão, pode-se ver que, quando c = 1, a desigualdade no grupo abaixo da média tende a ser maior do que quando c = 0. Curiosamente, esses índices mais elevados de desigualdade entre grupos afetaram somente a desigualdade entre grupos do arroz, levando a uma queda na diferença entre os grupos. Dada a similaridade de resultados da desigualdade entre grupos, que é a medida mais importante para os objetivos deste estudo, a discussão será aprofundada somente para os resultados para o caso mais conservador, ou seja, c = 0. A medida básica da GE (c = 0) é, essencialmente, uma diferença de médias em logaritmos entre a produtividade real e a produtividade de referência (normalmente, a média da amostra), ponderada pela participação da amostra na população total10. Nesse caso particular, a produtividade da terra para as três culturas em uma determinada microrregião foi ponderada pela área colhida por essa cultura na microrregião.

Como ponto de partida para a compreensão dos padrões de desigualdade no Brasil, os dados foram divididos em dois grupos: a) as microrregiões cuja produtividade da terra foi acima da média nacional; e b) as microrregiões cujas produtividades da terra foram abaixo da média nacional. A média nacional de produtividade para cada cultura é uma média para os anos compreendidos entre 1980 e 1985, o que evita possíveis aberrações no desempenho de um ano específico. No entanto, ao fazê-lo, algumas microrregiões obtiveram produtividades acima da média em alguns anos e abaixo da média em outros anos, durante o mesmo período inicial, o que tornou confusa a classificação. Para resolver esse problema, foram usadas produtividades médias dos primeiros 5 anos (1980–1985) para cada microrregião em que a classificação foi ambígua (ou seja, aquelas com médias abaixo e acima da média nacional para o período inicial) e compararam-se essas médias com a média de produtividade nacional. Isso, por sua vez, tornou possível classificar corretamente cada uma das microrregiões nos dois grupos predefinidos: acima e abaixo da média nacional. Entretanto, nesse processo, identificou-se um problema adicional: algumas microrregiões não produziram certas culturas durante o primeiro período e, como tal, não puderam ser classificadas de acordo com o procedimento acima. Nesses casos, a classificação foi feita baseada no primeiro período no qual a microrregião produziu cada uma das culturas em estudo. De posse de uma classificação adequada, foi possível calcular as desigualdades dentro e entre grupos, além da desigualdade total. A repartição geral de microrregiões por cultura foi a seguinte: no primeiro período, 261, 315 e 91 microrregiões ficaram abaixo da média nacional para o milho, o arroz e o trigo, respectivamente; e 290, 185 e 66 microrregiões ficaram acima da média nacional.

Os resultados da entropia são promissores e indicam uma tendência de diminuição da desigualdade espacial entre as regiões, ao longo do tempo (Tabela 1). O primeiro aspecto dos resultados da análise de entropia é que a desigualdade total não aumentou ao longo do tempo para nenhuma das três culturas, conforme indicado pela inclinação (slope) não significativa. Além disso, observou-se uma diminuição na desigualdade entre os grupos, para o milho e o trigo. Para o arroz, a desigualdade entre grupos permaneceu constante (isto é, a inclinação não foi significativa). A redução da desigualdade entre os grupos indica que as regiões menos produtivas obtiveram um crescimento de produtividade mais rápido do que as regiões mais produtivas (Tabela 2). Embora haja uma aproximação entre as produtividades das regiões pobres e ricas, a distância entre a produtividade desses dois tipos de região continua acentuada.

Tabela 1. Resultados da análise de entropia generalizada, utilizando-se a média do período 1980–1985 como referência.

Ano

Todos

<

>

Entre

Todos

<

>

Entre

c = 0

c = 1

Milho

1980

26,71

39,70

3,36

0,14

15,51

27,94

3,37

0,06

1981

29,59

43,70

3,04

0,17

16,44

36,76

3,03

0,06

1982

26,21

31,82

3,25

0,15

16,11

22,87

3,29

0,07

1983

25,45

57,35

3,13

0,12

13,50

45,11

3,20

0,03

1984

13,64

9,29

2,61

0,09

10,50

8,30

2,58

0,06

1985

17,51

14,18

2,82

0,12

12,75

12,47

2,79

0,07

1986

16,31

11,34

5,40

0,09

13,34

11,01

5,06

0,07

1987

32,55

46,17

3,25

0,19

17,63

42,76

3,11

0,05

1988

20,02

16,84

4,69

0,12

14,56

12,95

4,29

0,08

1989

23,00

18,81

3,98

0,15

16,15

17,51

3,74

0,08

1990

28,41

35,06

4,04

0,17

16,90

31,31

3,74

0,07

1991

19,00

16,48

8,75

0,08

15,89

18,63

8,03

0,05

1992

26,02

36,34

3,36

0,15

15,79

35,13

3,26

0,05

1993

19,12

53,15

3,14

0,07

11,12

46,48

3,01

0,01

1994

17,89

15,91

3,71

0,11

13,62

19,43

3,39

0,06

1995

21,18

22,85

3,69

0,12

14,72

24,83

3,35

0,06

1996

18,31

19,13

4,37

0,10

13,90

24,20

4,11

0,05

1997

20,21

30,11

3,85

0,10

13,97

33,30

3,60

0,03

1998

24,08

55,62

3,60

0,10

13,63

50,74

3,30

0,01

1999

17,54

28,61

4,16

0,08

12,58

31,23

3,92

0,03

2000

18,85

23,29

7,41

0,07

15,16

27,51

6,60

0,03

2001

24,43

49,16

3,97

0,11

14,27

46,10

3,55

0,02

2002

23,31

34,99

5,83

0,10

16,12

34,75

5,58

0,03

2003

20,84

29,64

3,70

0,11

13,78

29,63

3,35

0,04

2004

26,06

44,79

5,29

0,11

16,80

44,37

4,73

0,02

2005

25,94

37,47

9,11

0,09

18,87

39,07

7,90

0,02

Inclinação

++

---

++

++

---

Continua...

Tabela 1. Continuação.

Ano

Todos

<

>

Entre

Todos

<

>

Entre

c = 0

c = 1

Arroz

1980

12,48

3,72

8,42

0,08

13,43

2,71

8,15

0,09

1981

21,19

8,13

9,37

0,13

21,85

6,73

9,01

0,15

1982

13,84

2,48

10,07

0,09

15,85

1,96

9,52

0,12

1983

18,00

8,04

6,82

0,10

17,06

5,57

6,45

0,11

1984

17,71

2,91

10,07

0,13

19,60

2,56

9,20

0,15

1985

16,89

1,77

10,85

0,12

18,73

1,57

9,89

0,14

1986

13,22

2,13

9,48

0,09

14,72

2,11

8,40

0,11

1987

24,52

10,18

10,36

0,14

23,77

8,30

9,03

0,15

1988

15,84

2,36

11,96

0,11

17,64

2,25

10,17

0,13

1989

18,18

4,17

11,87

0,11

19,30

3,80

10,26

0,13

1990

31,37

11,28

11,90

0,20

29,47

10,24

10,07

0,19

1991

17,81

3,08

11,61

0,12

18,29

2,97

9,10

0,13

1992

35,15

17,10

11,43

0,20

30,64

13,55

9,44

0,19

1993

29,36

11,10

9,72

0,19

26,61

9,61

7,96

0,18

1994

14,03

2,94

7,31

0,09

14,32

3,19

6,11

0,10

1995

18,56

4,10

9,09

0,12

18,50

4,14

7,37

0,13

1996

19,04

4,04

10,24

0,12

18,70

4,45

8,06

0,13

1997

19,39

5,61

9,78

0,12

18,55

5,70

7,74

0,12

1998

23,18

14,55

7,63

0,12

19,66

13,07

6,34

0,10

1999

18,71

6,19

10,23

0,11

17,94

6,29

8,03

0,11

2000

15,79

5,96

9,47

0,08

15,00

5,90

7,25

0,09

2001

22,06

10,99

7,12

0,13

19,13

10,18

5,54

0,11

2002

23,57

14,29

6,88

0,13

19,51

12,36

5,46

0,10

2003

16,32

9,14

6,37

0,08

14,87

9,39

5,23

0,07

2004

18,51

9,39

6,87

0,10

16,50

8,70

5,27

0,09

2005

20,53

10,00

7,59

0,11

18,19

8,69

5,66

0,11

Inclinação

--

+++

---

--

Continua...

Tabela 1. Continuação.

Ano

Todos

<

>

Entre

Todos

<

>

Entre

c = 0

c = 1

Trigo

1980

2,05

0,59

0,39

0,02

2,04

0,59

0,39

0,02

1981

2,05

0,52

0,43

0,02

2,05

0,52

0,43

0,02

1982

4,22

3,81

0,41

0,02

3,40

2,75

0,41

0,02

1983

2,02

0,66

0,38

0,02

1,98

0,66

0,37

0,01

1984

2,01

0,62

0,52

0,01

1,98

0,61

0,53

0,01

1985

2,31

0,70

0,93

0,01

2,37

0,69

1,03

0,02

1986

2,08

2,09

1,39

0,00

1,95

1,87

1,40

0,00

1987

2,20

2,54

0,52

0,01

1,99

2,37

0,50

0,01

1988

2,64

2,04

1,36

0,01

2,54

1,88

1,40

0,01

1989

2,24

2,29

1,42

0,00

2,23

2,29

1,48

0,00

1990

2,17

1,28

2,91

0,00

2,20

1,27

2,90

0,00

1991

2,83

2,22

0,90

0,01

2,68

2,14

0,90

0,01

1992

4,39

5,43

3,57

0,00

4,35

5,07

3,78

0,00

1993

3,66

1,91

5,30

0,00

3,71

1,89

5,22

0,00

1994

2,22

1,24

2,52

0,00

2,30

1,36

2,45

0,00

1995

2,77

2,85

0,98

0,01

2,70

2,89

1,09

0,01

1996

3,83

2,29

5,04

0,00

3,68

2,21

4,71

0,00

1997

2,88

2,17

1,90

0,01

2,87

2,16

1,94

0,01

1998

3,46

2,65

2,11

0,01

3,46

2,73

2,18

0,01

1999

2,02

2,05

1,41

0,00

1,98

2,08

1,37

0,00

2000

4,50

1,83

7,92

0,00

4,35

1,82

7,52

0,00

2001

3,75

2,09

3,38

0,01

3,67

1,95

3,20

0,01

2002

3,18

3,50

2,71

0,00

3,37

3,63

2,98

0,00

2003

1,47

0,81

1,36

0,00

1,54

0,84

1,42

0,00

2004

2,56

2,59

1,55

0,00

2,64

2,69

1,71

0,00

2005

2,87

2,83

1,34

0,01

2,92

3,03

1,46

0,01

Inclinação

++

---

+

++

++

---

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Tabela 2. Produtividades médias para as microrregiões abaixo e acima da média nacional.

Ano

Produtividade média (t ha-1)

Milho

Arroz

Trigo

Abaixo

Acima

Abaixo

Acima

Abaixo

Acima

1980

0,56

1,93

1,09

2,05

0,76

1,12

1981

0,52

1,97

0,98

2,16

0,95

1,28

1982

0,62

1,99

1,08

2,13

0,67

1,09

1983

0,49

1,99

1,02

2,28

0,92

1,31

1984

0,65

1,96

1,07

2,21

0,88

1,35

1985

0,72

2,09

1,21

2,41

1,13

1,91

1986

0,76

1,97

1,30

2,40

1,23

1,74

1987

0,53

2,27

1,16

2,45

1,40

1,85

1988

0,76

2,25

1,34

2,50

1,39

1,98

1989

0,72

2,37

1,33

2,65

1,66

2,06

1990

0,60

2,11

1,11

2,47

1,19

1,65

1991

0,82

2,19

1,37

2,50

1,27

1,75

1992

0,68

2,48

1,24

2,63

1,50

1,90

1993

0,74

2,57

1,39

2,73

1,45

2,05

1994

0,90

2,59

1,56

2,70

1,52

2,04

1995

0,86

2,77

1,54

2,72

1,51

2,11

1996

0,87

2,63

1,40

2,57

1,74

2,10

1997

0,88

2,78

1,46

2,73

1,62

2,18

1998

0,81

2,85

1,39

2,71

1,60

2,28

1999

0,91

2,88

1,56

2,87

1,88

2,46

2000

1,09

2,92

1,63

2,87

1,62

1,90

2001

0,89

3,32

1,53

3,09

1,85

2,53

2002

1,01

3,33

1,65

3,13

1,63

2,15

2003

1,08

3,73

1,76

3,16

2,24

3,13

2004

1,04

3,62

1,74

3,29

2,09

2,80

2005

1,07

3,38

1,67

3,17

1,81

2,58

2006

1,13

3,53

1,78

3,28

1,94

2,37

1980–1985 média

1,34

1,50

1,08

Taxa de crescimento (%)

2,81

2,65

2,12

1,66

3,52

2,98

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Talvez uma forma mais intuitiva de entender os padrões de desigualdade, particularmente a desigualdade entre os grupos, no Brasil, seja analisar a evolução ao longo do tempo das distâncias11 entre as produtividades das regiões menos e mais produtivas. Para isso, construiu-se um índice de distância de produtividade, que segue a mesma lógica do hiato de pobreza, mas com aplicação à produtividade.12 O índice foi calculado considerando a média das distâncias entre as produtividades nas regiões Norte e Nordeste (a produtividade de referência) e das produtividades abaixo da produtividade de referência em outras regiões. Essas distâncias foram subsequentemente divididas pela produtividade de referência (média das regiões Norte e Nordeste), de modo a permitir a visualização do desempenho das outras regiões em relação às regiões mais pobres. As Figuras 4A e 4B apresentam os resultados. Como o trigo não é produzido no Norte e no Nordeste, os resultados serão apresentados para o milho e o arroz. Os resultados mostram distâncias decrescentes para o arroz e o milho, em quase todas as regiões. Nota-se, nas Figuras 4A e 4B, que o Centro-Oeste apresenta uma distância de quase zero para quase todo o período de análise. Esse fato provavelmente reflete a possibilidade de que nenhuma microrregião no Centro-Oeste ficou abaixo da produtividade de referência durante a maior parte do período de análise e, consequentemente, o intervalo não pôde ser medido. Para outras regiões (Sul e Sudeste), a diferença tem diminuído ao longo do tempo, como sugerido pelas inclinações negativas, indicando que houve uma recuperação das duas regiões mais pobres. O arroz apresentou distâncias decrescentes ao longo do tempo para a região Sul, e estacionárias (inclinação zero) para o Centro-Oeste e o Sudeste em relação às regiões Norte e Nordeste. Um resultado importante que emerge das Figuras 4A e 4B é que, ao longo do tempo, as distâncias medidas confirmam os resultados da análise de entropia entre os grupos. Para o milho, observa-se uma inclinação negativa para a maioria das regiões. Já para o arroz, não se observou uma inclinação significativa para a maioria das regiões. Vale ressaltar que a medida de entropia foi calculada de forma bem diferente da do cálculo da medida de distância.

Figura 4. Entropia e distância nos índices de produtividade (yield gap) para o milho (A) e o arroz (B).

Nota: na Figura A, para a região Centro-Oeste, a distância é zero para quase todos os períodos de análise, não havendo, portanto, uma linha contínua no gráfico.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

A análise de entropia discutida acima apresenta tendências estacionárias ou decrescentes nos níveis de desigualdade na produtividade das três culturas, embora a desigualdade dentro dos grupos tenha aumentado (Tabela 1 e Figuras 5, 6 e 7). Por exemplo, a desigualdade cresceu para o grupo acima da produtividade média nacional para o milho e o trigo, e aumentou para o grupo abaixo da produtividade média para o arroz. Esses resultados, embora otimistas, não implicam que a desigualdade espacial na produtividade tenha desaparecido depois de duas décadas; eles apenas indicam que ela diminuiu ou estabilizou-se ao longo do tempo. Para um país grande e diverso como é o Brasil, é natural que ainda haja uma variação considerável na produtividade, especialmente se for considerada a complexidade geográfica do País. Na próxima seção, será feita uma análise mais desagregada, focando, primeiramente, as tendências regionais da produtividade da terra e, em seguida, expandindo a análise das regiões mais pobres (e com os menores índices de produtividade) para o âmbito estadual.

Figura 5. Entropia generalizada para o milho.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Figura 6. Entropia generalizada para o arroz.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Figura 7. Entropia generalizada para o trigo.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Produtividade da terra em todas as regiões

As 558 microrregiões estão espalhadas em cinco regiões distintas: o Centro-Oeste, o Norte, o Nordeste, o Sul e o Sudeste, e em 26 estados e o Distrito Federal. Como ponto de partida para a compreensão de uma geografia tão ampla, a Tabela 3 apresenta informações descritivas sobre as cinco regiões do País. Mais especificamente, a tabela contém médias de 5 anos da produtividade da terra, o desvio-padrão e o coeficiente de variação. O primeiro aspecto a salientar é que, seguindo a tendência nacional, a produtividade das três culturas aumentou ao longo do tempo em todas as regiões. No entanto, as produtividades do arroz e do milho no Norte e no Nordeste foram sistematicamente mais baixas do que nas outras regiões, e também ficaram abaixo da média nacional. Além disso, como indicado pelo desvio-padrão (STD), o baixo nível de produtividade parece ser prevalente nas regiões Norte e Nordeste, no período inicial, uma vez que os valores dos desvios são bem menores nessas duas regiões do que em outras.

Tabela 3. Médias de 5 anos da produtividade de grãos e estatísticas descritivas selecionadas por região.

Período

Estatística

Produtividade de grãos (t ha-1)

Centro-Oeste

Norte

Nordeste

Sul

Sudeste

Nacional

Milho

1980–1985

Média

1,79

1,13

0,42

2,07

1,86

1,34

STD

0,44

0,43

0,29

0,62

0,63

0,85

CV

24,45

37,97

68,94

29,65

34,01

63,46

1986–1990

Média

2,24

1,23

0,49

2,17

2,06

1,48

STD

0,74

0,55

0,29

0,75

0,70

0,96

CV

32,82

44,34

59,96

34,29

34,04

64,83

1990–1995

Média

2,66

1,30

0,59

2,59

2,34

1,72

STD

0,85

0,54

0,51

0,87

0,76

1,12

CV

32,01

41,22

86,23

33,44

32,46

65,18

1996–2000

Média

2,97

1,34

0,69

2,90

2,64

1,91

STD

0,94

0,63

0,63

0,93

0,92

1,27

CV

31,61

47,36

91,52

31,99

35,01

66,56

2000–2006

Média

3,64

1,56

0,78

3,63

3,26

2,33

STD

1,13

0,68

0,73

1,45

1,27

1,66

CV

31,13

43,74

92,90

39,96

38,79

71,08

Continua...

Tabela 3. Continuação.

Período

Estatística

Produtividade de grãos (t ha-1)

Centro-Oeste

Norte

Nordeste

Sul

Sudeste

Nacional

Arroz

1980–1985

Média

1,18

1,24

1,21

2,14

1,54

1,50

STD

0,28

0,54

0,85

1,14

0,63

0,86

CV

23,50

43,59

70,75

53,33

40,96

57,28

1986–1990

Média

1,32

1,30

1,46

2,37

1,79

1,71

STD

0,38

0,56

1,05

1,34

0,77

1,01

CV

28,63

42,85

71,53

56,67

43,11

58,88

1990–1995

Média

1,55

1,43

1,56

2,70

1,90

1,88

STD

0,50

0,69

1,22

1,51

0,74

1,13

CV

32,01

47,90

78,28

56,10

38,89

60,07

1996–2000

Média

1,94

1,39

1,51

3,04

1,85

1,96

STD

0,74

0,62

1,07

1,64

0,72

1,19

CV

38,39

44,70

70,90

53,79

38,82

60,88

2000–2006

Média

2,36

1,69

1,63

3,36

2,13

2,23

STD

0,99

0,98

1,23

2,12

0,82

1,46

CV

41,75

58,23

75,85

63,25

38,65

65,39

Continua...

Tabela 3. Continuação.

Período

Estatística

Produtividade de grãos (t ha-1)

Centro-Oeste

Norte

Nordeste

Sul

Sudeste

Nacional

Trigo

1980–1985

Média

1,08

1,00

1,01

1,25

1,08

STD

0,66

0,38

0,50

0,46

CV

61,40

37,55

39,80

42,36

1986–1990

Média

1,46

0,90

1,48

1,83

1,58

STD

0,82

0,42

0,42

0,69

0,59

CV

56,41

47,14

28,66

37,62

37,56

1990–1995

Média

2,04

1,49

2,07

1,64

STD

1,39

0,37

1,04

0,74

CV

68,40

24,66

49,91

45,07

1996–2000

Média

2,45

1,66

2,54

1,88

STD

1,56

0,43

1,34

0,90

CV

63,54

26,05

52,59

47,87

2000–2006

Média

2,70

5,19

1,90

2,96

2,20

STD

1,60

0,34

0,54

1,30

1,04

CV

59,32

6,48

28,43

44,08

47,37

CV = coeficiente de variação. STD = Desvio-padrão.

Obs.: as células em branco indicam que não há dados para os períodos ou regiões em questão.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

A Tabela 3 mostra também que os valores dos STD e dos coeficientes de variação (CV) aumentaram com o tempo e tornaram-se os mais elevados nas regiões Norte e Nordeste, em períodos recentes. Esse resultado indica um aumento na volatilidade da produtividade nessas regiões e, consequentemente, no nível de desigualdades.

A realidade mostrada na Tabela 3 indica claras diferenças entre as regiões do Brasil. No primeiro período, a região Sul apresentou as maiores produtividades em todas as culturas. Para o arroz e o trigo, o Sul mantém-se líder na maioria dos períodos. A produção de milho, no entanto, mostra uma dinâmica diferente e destaca a importância crescente do Centro-Oeste, que, nos períodos restantes, torna-se a região com os níveis mais altos de produtividade. Para as três culturas, com exceção da região Nordeste, a produtividade do trigo parece ser a mais uniforme entre as regiões.

Baixas produtividades combinadas com maior volatilidade nas regiões Norte e Nordeste requerem uma análise mais detalhada para essas regiões. Essa análise visa obter uma visão mais precisa da dinâmica da produtividade dentro dessas regiões menos desenvolvidas. Para isso, foi analisado o comportamento da produtividade em âmbito estadual, dentro dessas regiões. Nota-se que o milho e o arroz apresentam uma dinâmica semelhante, e que os dados de trigo são irregulares nessas regiões. Embora ambas as regiões tenham ficado atrás das outras, o desempenho do Nordeste foi pior do que o do Norte no caso do milho (Figura 8). A baixa produtividade no Nordeste, em geral, está associada com as baixas produtividades em grande parte dos seus estados. Os estados de Alagoas, da Paraíba, de Pernambuco e do Rio Grande do Norte só atingiram a média de produtividade regional do período de 1980–1985, nos últimos anos, isto é, mais de 25 anos depois das outras regiões. Poucos estados, incluindo a Bahia, o Sergipe e, mais recentemente, o Maranhão, superaram, significativamente, a média regional de produtividade do período 1980–1985.

Figura 8. Produtividade média do milho nos estados do Nordeste em relação à média regional no período de 1980–1985.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

A região Norte, em geral, e muitos de seus estados apresentaram níveis mais altos de produtividade no período inicial do que a região Nordeste. A observação mais importante da Figura 9 é que o crescimento da produtividade nos estados do Norte é relativamente mais rápido do que os da região Nordeste, já que quase todos os estados do Norte conseguiram atingir a média regional inicial nos períodos seguintes, com exceção do Amapá. No entanto, é necessário observar que, apesar do progresso alcançado por alguns estados, em ambas as regiões a produtividade usada como referência para medir o avanço foi a média regional do período inicial, ou seja, a média de 25 anos atrás, para a região em geral, o que sugere que o progresso tem sido lento.

Figura 9. Produtividade média do milho nos estados do Norte, em relação à média regional no período de 1980–1985.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

A discussão acima descreveu a evolução da produtividade da terra para as culturas estudadas em três âmbitos: nacional, regional e estadual (dentro das regiões menos desenvolvidas). Observou-se que o crescimento da produtividade foi significativo em todos os níveis, embora grandes diferenças nos níveis de produtividade ainda existam entre e dentro das regiões. Tendo em vista essas diferenças, a questão sobre a existência de spillovers tecnológicos entre regiões e, consequentemente, convergência nos níveis de produtividade, precisa ser tratada com métodos mais rigorosos. Especificamente, apesar da existência de diferenças regionais e estaduais, é importante averiguar se a produtividade da terra para as três culturas nas regiões mais pobres alcançou ou aproximou-se (catch-up) da produtividade obtida em regiões mais ricas. Além disso, cumpre saber quais seriam os principais fatores que têm ajudado ou dificultado esse processo.

Análise da recuperação (catch-up) da produtividade usando métodos de convergência

Para responder às questões levantadas no final da seção anterior, é importante avaliar primeiramente a importância de a produtividade em regiões mais pobres ou menos produtivas aproximar-se daquela obtida em regiões mais ricas, ou alcançá-la. Catch-up na produtividade é muitas vezes o resultado de spillovers, conforme foi descrito brevemente na introdução. Spillovers, por sua vez, são frutos da pesquisa e desenvolvimento (P&D) na agricultura. O Brasil tem investido de forma bastante significativa em pesquisa agrícola ao longo das últimas décadas. Uma parte considerável desse investimento foi feita pela Embrapa, instituição que tem como mandato não só a promoção do crescimento da produtividade agrícola, mas também a redução da pobreza, por meio da melhoria do crescimento da produtividade em todo o País. Do efeito conjunto dos spillovers e dos esforços em pesquisa da Embrapa, espera-se que o nível de produtividade das culturas nas regiões mais pobres cresça mais rapidamente e, eventualmente, alcance o nível obtido em regiões mais ricas. 

É importante destacar que o processo de catch-up na produtividade também depende de muitos fatores que estão para além do alcance de uma instituição de pesquisa. Esses fatores consistem nas condições de infraestrutura nas regiões mais atrasadas, que se traduzem em maiores custos de produção, tais como custos de transporte, baixos níveis de qualidade da educação para os pobres e menor acesso a insumos e conhecimento. Combinados, esses fatores podem dificultar ou impedir os spillovers de alcançarem as áreas mais pobres ou menos desenvolvidas13. Embora cientes desses fatores estruturais, não se tentou, aqui, explicar as razões para a presença ou ausência de convergência na análise a seguir, em virtude da falta de dados referentes às variáveis de infraestrutura no âmbito microrregional.

Existem dois tipos de convergência. O primeiro ocorre quando as regiões menos produtivas atingem o mesmo nível de produtividade que o de regiões mais avançadas, o que significa que a desigualdade entre as regiões deixa de existir. O segundo tipo ocorre quando a diferença nos níveis de produtividade ainda existe entre as regiões avançadas e menos avançadas em um país, mas diminui ao longo do tempo. 

O primeiro tipo de convergência é chamado de convergência absoluta, enquanto o segundo é referido como convergência condicional, o que implica que a convergência vai ocorrer se alguns fatores forem controlados (como P&D e educação). Convergência condicional não implica necessariamente o fim da desigualdade, uma vez que as regiões não convergem para o mesmo nível de produtividade e, assim, é possível que algumas regiões ainda cresçam mais rapidamente do que outras, criando ou mantendo a desigualdade (LEI; YAO, 2008).

Métodos analíticos

Abordou-se a questão de convergência por meio de dois métodos econométricos. Os métodos escolhidos são apropriados para o escopo deste trabalho e visam descobrir se as produtividades em áreas mais pobres têm convergido ou alcançado as produtividades em áreas mais ricas. Esses dois métodos são conhecidos como métodos de convergência beta.14

O primeiro teste de convergência beta visa diagnosticar se a convergência existe, e, em caso positivo, se ela é condicional ou incondicional. Essa abordagem segue a metodologia desenvolvida por Bernard e Jones (1996) e utilizada por Lusigi et al. (1998) e outros. Esse método beneficia-se do fato de os dados serem de painel e tem como benefício adicional o poder de testar a presença de convergência sem a necessidade de se levar em conta (no caso de convergência condicional) outros fatores (estruturais). Apresenta, porém, uma desvantagem, que é não fornecer uma explicação dos fatores que levaram à convergência.

Usando um estimador-efeito fixo para dados em painel15, estimou-se a seguinte equação:16

ln Yldit = (δr - δi) + (1 - λ) ln Yldit-1 + εit

(1)

em que ln Yldit = ln Yldr - ln Yldi

A variável do lado esquerdo é uma medida da taxa de crescimento da produtividade, expressa como a diferença em logaritmos entre a produtividade de referência r no ano t menos a produtividade da microrregião i no ano t. O lado direito da equação contém um termo de tendência (δr - δi) e um termo defasado da variável dependente. O λ mostrado no coeficiente do termo defasado é uma estimativa da taxa de convergência. Para essa análise, foram utilizadas duas produtividades de referência. A primeira, que é uma ligeira adaptação de Bernard e Jones (1996), consiste em utilizar a produtividade da microrregião de crescimento mais rápido no ano t.17 A segunda medida, proposta por Lusigi et al. (1998), é simplesmente a produtividade média nacional para cada ano.

O modelo estimado na Equação 1 testa a hipótese de que as diferenças da produtividade em relação à produtividade de referência são geradas por um processo não estacionário, com um termo de tendência (δr - δi) diferente de zero. A não rejeição da hipótese implica que não há convergência. Convergência incondicional ocorre quando o coeficiente de (1 - λ) é significativo e o termo de tendência é igual a zero. Isso, por sua vez, indica que as regiões convergirão para o mesmo nível da região mais avançada. Um termo tendência diferente de zero acompanhado por um coeficiente significativo indica que a convergência ocorrerá somente se outros fatores forem considerados (convergência condicional), o que, por sua vez, sugere que as regiões convergem, mas não no mesmo nível de produtividade. A magnitude do termo de tendência vai influenciar a velocidade em que as regiões convergem.

A Equação 1 assemelha-se a uma equação de modelo dinâmico, no qual a variável dependente é utilizada como variável independente na regressão, com uma defasagem de 1 ano. Ao fazê-lo, é possível que se tenha introduzido um viés, causado pela falta de exogeneidade estrita, derivada da correlação entre a variável dependente e o termo defasado dela (WOOLDRIDGE, 2002). 

A escolha desse método deveu-se à ausência de variáveis contextuais que pudessem explicar a convergência, além do fato de que esse método, apresentado por Bernard e Jones (1996), permite testar a presença ou a ausência de convergência, assim como o seu tipo (condicional ou incondicional), sem a necessidade de recorrer a outras variáveis. No entanto, é necessário ter cautela na estimativa da matriz de variância-covariância dessas regressões, de modo a minimizar ou eliminar qualquer viés causado pela correlação descrita acima18. Para lidar com o viés, a Equação 1 foi estimada utilizando uma matriz de variância-covariância robusta, conforme sugerido por Wooldridge (2002). Foram também obtidos desvios-padrão derivados de uma estimativa na qual os identificadores de painel foram utilizados como clusters. Esse segundo método – que é equivalente ao estimador utilizado por Arellano (1987) – produz desvios-padrão corretos, mesmo na presença da heteroscedasticidade e da autocorrelação.

Além disso, também se estimou a Equação 1, supondo-se que os desvios são heteroscedásticos e seguem um processo de primeira ordem autorregressivo19. Embora a magnitude do termo convergência possa mudar (no caso da estimação com erros heteroscedásticos e de processo primeira ordem autorregressivo), as conclusões obtidas pela estimação da Equação 1 usando um modelo de efeitos fixos foram robustas nas diversas especificações de variância. Levando em conta que as novas estimações não alteraram os resultados, cabe apenas relatar e discutir os resultados da estimação de efeitos fixos. Os outros resultados podem ser fornecidos pelos autores.

O segundo teste de convergência utilizado foi adaptado de Baumol (1986) e assemelha-se mais de perto à abordagem seguida por Barro e outros, que, por sua vez, originaram-se dos modelos de crescimento originalmente propostos por Solow, e depois complementados por Mankiw et al. (1992) e outros economistas. Ao contrário do método Bernard e Jones (1996), esse método utiliza dados de corte transversal e é calculado pela regressão da taxa de crescimento da produtividade (logaritmo da produtividade no ano final – logaritmo da produtividade no primeiro ano) e o nível inicial de produtividade. Isso permite avaliar se a dispersão diminuiu ou não entre os anos finais e iniciais. Além disso, o modelo de Baumol também permite a inclusão de variáveis contexuais, que podem (ou não) influenciar a capacidade dos países ou regiões a convergir. Alguns autores, como, por exemplo, McCunn e Huffman (2000), afirmam que uma desvantagem desse método é que a escolha dos anos iniciais e finais pode influenciar o resultado, na eventualidade do ano inicial ou final ser atípico. Em muitos casos, alguns autores usam médias de alguns anos para resolver esse problema. Neste artigo, utilizou-se uma série de regressões para os vários subperíodos entre 1980 e 2006. 

Para aplicar o modelo de Baumol (1986), a Equação 2 foi estimada por meio de regressão de mínimos quadrados ordinários.

ln Yldic = α + β ln Yldi0 + ε

(2)

onde ln Yldic = ln Yldif - ln Yldi0, β = (1 - eλt)

em que λ representa a taxa de convergência.

O lado esquerdo da Equação 2 é simplesmente a diferença entre as produtividades em logaritmos no ano final f, microrregião i e produtividade no primeiro ano 0 de análise. O lado direito da equação contém o logaritmo natural da produtividade no ano 0, microrregião i, uma constante e um termo de erro. Para que ocorra convergência, o β deve ser negativo e diferente de zero. A obtenção de um coeficiente negativo e significativo para a produtividade inicial é uma indicação de convergência, mas não descarta a possibilidade de convergência condicional. Para assegurar a convergência incondicional, outros fatores contextuais relevantes (como educação, investimento, P&D e participação da agricultura na economia), se adicionados à Equação 2, não podem ter significância estatística. Ou seja, os fatores contextuais têm de ser simultaneamente igual a zero.

Até a publicação deste trabalho, dados sobre as variáveis contextuais não estavam disponíveis em âmbito microrregional. Portanto, não se tentou explicar melhor a convergência com as variáveis contextuais mencionadas no parágrafo acima. No entanto, observou-se, na seção anterior, que as regiões do Brasil diferem significativamente em termos de desempenho produtivo. Uma série de fatores podem ajudar a explicar essas diferenças, alguns dos quais estão listados no parágrafo anterior, enquanto outros são puramente biofísicos. No entanto, é possível que existam outros aspectos desconhecidos, mas específicos dessas regiões, que possam ajudar a explicar a heterogeneidade observada na seção anterior.20 Tentou-se capturar parte dessa heterogeneidade por meio das variáveis dummy adicionadas à Equação 2. Com isso, estimou-se a Equação 3, conforme sugerido em McCunn e Huffman (2000). Como os dados de trigo são esporádicos nas regiões mais pobres, a Equação 3 só foi estimada apenas para o milho e o arroz.

ln Yldic = α+ β ln Yldi0 + δDv + ε

(3)

A Equação 3 difere da Equação 2 apenas no termo δDv, que contém um vetor de variáveis dummy dicotômicas para quatro das cinco regiões do Brasil. A quinta variável dummy foi excluída para evitar multicolinearidade. Ao solucionar a questão de multicolinearidade, obteve-se, no entanto, uma ferramenta adicional para analisar os padrões de convergência no Brasil. No processo de se excluir uma região, pode-se escolher uma região para avaliar o desempenho relativo de outras regiões. A região Sul foi escolhida como região de referência porque teve um desempenho consideravelmente melhor do que as outras regiões durante os períodos iniciais (Tabela 3). Valores negativos e significativos de δ sugerem que uma determinada região está em uma trejetória de crescimento mais lento que a região Sul. Por sua vez, um valor positivo indica que a região ultrapassou a região sul. A magnitude de δ é uma indicação do progresso ou do atraso de uma determinada região em relação à região Sul.

Resultados e discussão

Considerados o grande número de microrregiões e os anos presentes na base de dados, o apêndice apresenta uma tabela descritiva que fornece algumas estatísticas básicas sobre a estrutura dos dados de painel definidos por cultura (Tabela 4). Apresentam-se a média e o desvio-padrão para as duas variáveis dependentes usadas no método Bernard e Jones (1996) (as taxas de crescimento da produtividade em relação à microrregião de crescimento mais rápido, e as taxas de crescimento em relação à produtividade média de todas as microrregiões de cada ano). Imediatamente chama a atenção a grande quantidade de observações para as três culturas, como indicado pelo N na Tabela 4. Além disso, especialmente no caso do milho e do arroz, quase todas as microrregiões foram incluídas como painéis (ver o n na Tabela 4). É importante notar a decomposição dos desvios-padrão dentro e entre os painéis. As três culturas exibem diferentes graus de variação entre e dentro dos painéis, com o milho apresentando a maior diferença entre as duas medidas (dentro e entre), enquanto o trigo mostra diferenças muito pequenas. A pequena diferença para o trigo (especialmente no caso da primeira medida da taxa de crescimento) indica que a variação nas taxas de crescimento entre microrregiões foi quase a mesma que a variação da taxa de crescimento dentro de uma microrregião ao longo do tempo. Em termos práticos, isso significa que a seleção aleatória de duas microrregiões daria uma variação semelhante, em termos de taxas de crescimento, à escolha de uma única microrregião em dois anos distintos. Isso equivale a uma variação muito menor nas taxas de crescimento de trigo em relação às outras duas culturas, o que provavelmente está refletido na qualidade do ajuste das regressões apresentadas na Tabela 3 (em que se regrediu o crescimento das taxas de crescimento da produtividade entre dois anos, com o nível inicial de produtividade).

Tabela 4. Estatísticas descritivas dos dados de painel.

Variável de referência

Média

STD

Mín.

Máx.

Observações

Milho

Taxas de crescimento utilizando a produtividade máxima

Total

1,48

0,94

0,00

7,21

N = 14,660

Entre

0,84

0,12

3,45

n = 558

Dentro

0,44

-0,82

6,31

T-bar = 26,27

Arroz

Total

1,41

0,60

0,00

5,64

N = 12,770

Entre

0,48

0,12

2,50

n = 519

Dentro

0,37

-0,39

4,78

T-bar = 24,61

Trigo

Total

0,99

0,42

0,00

4,24

N = 3,170

Entre

0,34

0,00

2,37

n = 182

Dentro

0,32

-0,32

3,60

T-bar = 17,42

Continua...

Tabela 4. Continuação.

Variável de referência

Média

STD

Mín.

Máx.

Observações

Milho

Taxas de crescimento utilizando a produtividade média

Total

0,32

0,94

-1,39

6,15

N = 14,660

Entre

0,84

-1,04

2,29

n = 558

Dentro

0,43

-1,98

5,17

T-bar = 26,27

Arroz

Total

0,16

0,59

-1,44

4,26

N = 12,770

Entre

0,48

-1,13

1,29

n = 519

Dentro

0,35

-1,82

3,39

T-bar = 24.61

Trigo

Total

0,08

0,40

-1,19

3,24

N = 3,170

Entre

0,33

-0,85

1,50

n = 182

Dentro

0,29

-1,14

2,56

T-bar = 17,42

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

As estimativas obtidas na Equação 1, com base no método descrito por Bernard e Jones (1996), são apresentadas na Tabela 5. Nota-se que a convergência condicional ocorreu para as três culturas, já que os coeficientes das produtividades defasadas, assim como o termo de tendência são diferentes de zero. Esses resultados indicam que as microrregiões individuais convergem para as respectivas trajetórias de crescimento (steady-states), que podem ser diferentes em todas as regiões. Em amostras grandes o suficiente, a convergência (nesse caso, condicional) ocorre independentemente da escolha do rendimento de referência (BERNARD; JONES, 1996). De fato, até mesmo as estimativas pontuais dos coeficientes defasados foram quase as mesmas para a produtividade das três culturas, com pontos de referência diferentes, o que reforça a afirmação feita por Bernard e Jones (1996). Essas descobertas sugerem que as regiões menos produtivas aproximam-se das regiões mais produtivas para todas as três culturas, desde que outros fatores contextuais sejam controlados.

Vale ressaltar o significado da convergência condicional. A teoria de convergência postula que, quando a convergência ocorre, a produtividade em regiões mais pobres cresce mais rápido do que a produtividade em regiões mais ricas. No entanto, a teoria também diz que as regiões mais pobres vão ter um crescimento inferior ao das regiões mais ricas, e que a distância entre ricos e pobres se manterá, embora possa diminuir ao longo do tempo. Para que se diminua a distância, outros fatores devem ser considerados. É importante fazer essa ressalva principalmente quando se comparam os resultados da análise econométrica com as informações descritivas apresentadas na seção anterior.

A velocidade da convergência (indicada pela lambda na Tabela 5) foi mais elevada no caso do milho ou do trigo (dependendo da escolha da produtividade de referência), e mais lenta no caso do arroz. Essas diferenças na velocidade de convergência são particularmente relevantes para o milho e o arroz, já que o trigo não é plantado nas regiões mais pobres do País (Norte e Nordeste). Para o milho e o arroz, nota-se que esses resultados são coerentes com os resultados obtidos nas diferenças de produtividade (yield gaps) e nas análises de entropia entre grupos, discutidas anteriormente. Observa-se que, para o milho, houve uma diminuição mais acentuada (em duas regiões, de três) na diferença de produtividade e uma diminuição estatisticamente significativa na desigualdade entre os grupos. Os resultados para o arroz não foram tão pronunciados ou estatisticamente significativos (apenas uma região mostrou uma inclinação negativa na análise da diferença de produtividade), conforme está refletido nas velocidades diferentes de convergência. 

Tabela 5. Teste de Bernard-Jones para a presença de convergência (derivado de um estimador de efeito fixo para dados de painel).

Variável

Milho

Arroz

Trigo

Milho

Arroz

Trigo

Produtividade de referência

Média simples de todas as microrregiões

Microrregião de crescimento mais rápido no ano t

Taxa de crescimento da produtividade

0,15***

0,24***

0,16 ***

0,16 ***

0,26 ***

0,15***

Constante

0,27***

0,12***

0,07***

1,24***

1,06***

0,86 ***

Lambda

0,85

0,76

0,84

0,84

0,74

0,85

N

13.990

12.123

2.845

13.990

12.123

2.845

Nota: * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Os resultados acima são corroborados pelos resultados das análises que utilizam o método de Baumol, ou seja, por meio da estimação da Equação 2 para diversos anos iniciais e finais, no período 1980–2006. Os resultados obtidos pela estimação da Equação 2, apresentados na Tabela 6, indicam que as três culturas convergiram durante o período entre 1980 e 2006. Com exceção do subperíodo de 2000–2006, também se observou convergência para todos os outros subperíodos. As produtividades de arroz e milho não convergiram no subperíodo de 2000–2006. A falta de significância para o último subperíodo é atribuída à baixa variabilidade nos rendimentos entre os anos iniciais e finais. Na maioria dos casos, a produtividade do trigo convergiu a uma taxa mais rápida do que o arroz e o milho, embora a qualidade do ajuste das regressões da produtividade do trigo tenha sido consideravelmente mais baixa, o que indica que apenas parte da variação na taxa de crescimento da produtividade pode ser explicada pelos níveis de produtividade inicial.

É encorajador, porém, saber que as produtividades em microrregiões menos avançadas têm mostrado sinais de recuperação em relação às microrregiões mais produtivas. Esses resultados não implicam necessariamente a ausência ou a diminuição das desigualdades regionais. Na verdade, como mostra a Tabela 5, há diferenças significativas na produtividade entre as regiões, especialmente para o arroz e o milho, que são culturas plantadas em todo o País. Para explicar essas diferenças de produtividade nas diversas regiões, estimou-se a Equação 3 para o arroz e o milho. Os resultados são apresentados na Tabela 6, painel b.

Tabela 6. Regressões para a produtividade da terra por períodos selecionados, por cultura e por painel.

Variável

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

Ano inicial–final

Ano inicial–final

Painel a, Equação 2

Painel b, Equação 3

Milho

Taxa de cresc.

-0,48***

-0,24***

-0,47***

-0,03

-0,77***

-0,61***

-0,84***

-0,19***

Dummy MW

na

na

na

na

0,13

-0,15*

0,08

0,05

Dummy N

na

na

na

na

-0,69***

-0,51***

-0,66***

-0,18***

Dummy NE

na

na

na

na

-0,93***

-1,21***

-0,97***

-0,39***

Dummy SE

na

na

na

na

-0,15**

-0,26***

0,020

-0,17***

Constante

0,68***

0,09***

0,50***

0,12***

1,05***

0,58***

0,88***

0,39***

λ

0,020

0,021

0,038

0,005

0,028

0,048

0,061

0,029

N

515

520

539

540

515

520

539

540

R quadrado

0,47

0,17

0,46

0,003

0,59

0,38

0,63

0,08

Continua...

Tabela 6. Continuação.

Variável

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

Ano inicial–final

Ano inicial–final

Painel a, Equação 2

Painel b, Equação 3

Arroz

Taxa de cresc.

-0,58***

-0,44***

-0,50***

-0,08

-0,63***

-0,58***

-0,52***

-0,08**

Dummy MW

na

na

na

na

0

-0,49***

0,09

0,03

Dummy N

na

na

na

na

-0,44***

-0,42***

-0,43***

0,03

Dummy NE

na

na

na

na

-0,18**

-0,48***

-0,12**

-0,03

Dummy SE

na

na

na

na

-0,18***

-0,25***

-0,26***

0,09*

Constante

0,58***

0,16***

0,47***

0,11***

0,74***

0,49***

0,63***

0,08

λ

0,023

0,037

0,041

0,013

0,025

0,045

0,042

0,012

N

429

455

459

439

429

455

459

439

R quadrado

0,35

0,22

0,43

0,01

0,39

0,29

0,53

0,03

Continua...

Tabela 6. Continuação.

Variável

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

1980–2006

1980–1990

1990–2000

2000–2006

Ano inicial–final

Ano inicial–final

Painel a, Equação 2

Painel b, Equação 3

Trigo

Taxa de cresc.

-0,96***

-0,74***

-0.55***

-0.28**

na

na

na

na

Constante

0,54***

0,24***

0.37***

0.21***

na

na

na

na

λ

0,034

0,055

0.044

0.041

na

na

na

na

N

97

103

96

97

na

na

na

na

R quadrado

0,03

0,06

0.04

0.06

na

na

na

na

Legenda: * p <0,1; ** p <0,05; *** p <0,01. MW = Centro-Oeste, N = Norte, NE = Nordeste, SE = Sudeste.

Nota: β = 1-e λt, em que λ = taxa de convergência inferida; na = não aplicável.

Obs.: note-se que, nessas estimativas, a produtividade de referência é a produtividade no primeiro ano do subperíodo.

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Como foi indicado na seção metodológica, um coeficiente negativo e significativo em uma dummy regional indica que essa região fica em uma trajetória de crescimento inferior (o que implica que a recuperação ocorrerá mais lentamente) à da região de referência – o Sul –, o que novamente reforça a noção de convergência condicional. Na Tabela 6 (painel b), nota-se que, para o milho, com exceção da região Centro-Oeste, as dummies apresentam sinais negativos e significativos para a maioria dos períodos (no Sudeste, houve um coeficiente igual a zero no período 1990–2000). Percebe-se também que o Nordeste tem os maiores coeficientes negativos, confirmando a análise descritiva na seção Uma visão geral do setor de grãos no Brasil, em que se mostrou que o Nordeste tem as produtividades mais baixas do País. Para o arroz, no entanto, as magnitudes dos coeficientes entre as diferentes regiões oscilou consideravelmente, tornando-se mais difícil de destacar o pior desempenho. O Centro-Oeste superou outras regiões, conforme indicado pelo fato de que as variáveis dummy não foram significativas para a maioria dos períodos. Com exceção do período 2000–2006 para o arroz, as variáveis dummy foram conjuntamente significativas e diferentes de zero, com um nível de confiança inferior a 1%, de acordo com os testes de Wald.

O uso de variáveis dummy regionais aumenta significativamente a magnitude dos λ, indicando que o controle de efeitos fixos regionais de fato ajuda a acelerar a convergência. Efeitos mais altos de λ indicam uma maior heterogeneidade, não observada, dos efeitos fixos. Para todo o período, a produtividade de milho cresceu a um ritmo de 2% ao ano na primeira estimativa (sem as dummies regionais) e a 2,8% na segunda estimativa (com as dummies regionais). Para subperíodos específicos, os ganhos foram ainda mais pronunciados, mais do que dobrando em 1980–1990 e quase duplicando entre 1990 e 2000. Para o arroz, também foram observadas melhoras, embora de menor magnitude, entre 2,2% e 2,5%. Para subperíodos específicos, os ganhos foram consideravelmente mais baixos do que para o milho.

Esses resultados sugerem que, embora alguma recuperação na produtividade tenha ocorrido, ainda há diferenças inter-regionais dramáticas, que atrasaram a eficácia dos spillovers nas regiões mais pobres. É difícil especular se os spillovers levaram a uma redução significativa das diferenças regionais. Tomando por base a análise das regiões mais atrasadas – Norte e Nordeste –, essa redução não parece ter ocorrido de forma substantiva, já que essas duas regiões têm progredido muito lentamente na recuperação da produtividade, em comparação com outras regiões e com o Brasil. No entanto, é necessário destacar que não se levou em conta, nas regressões acima, outros fatores relevantes que pudessem contribuir para o efeito de spillover. Esses fatores consistem na participação regional da agricultura no produto interno bruto, nos níveis de educação e numa série de outros fatores que podem não estar diretamente relacionados com a produtividade, mas que podem afetar os resultados obtidos. Tais fatores não foram incluídos na análise em virtude da falta de dados.

Considerações finais

Este documento oferece uma análise espacial abrangente das produtividades do milho, do trigo e do arroz ao longo do tempo, no Brasil. Neste trabalho, visava-se descobrir se os esforços em P&D e os efeitos de spillovers levaram regiões menos produtivas a recuperar ou a alcançar as regiões mais produtivas no que se refere à produtividade da terra. Em termos mais técnicos, pretendia-se descobrir se a desigualdade espacial na produtividade diminuiu e se ocorreu um processo de convergência no Brasil.

Para analisar a evolução dos padrões espaciais da produtividade de grãos, foi necessário, primeiramente, avaliar a evolução da produtividade da terra ao longo dos anos. Pelas tendências nacionais, observou-se que a produção de grãos cresceu intensamente, desde 1980. No entanto, a análise do crescimento em âmbito nacional pode mascarar as desigualdades regionais e estaduais. Para se ter uma visão mais clara a respeito das diferenças nos níveis de produtividade das três culturas entre as regiões, foi utilizada uma medida de entropia generalizada (GE) para calcular a desigualdade na produtividade, ao longo do tempo. A análise de GE mostra que a desigualdade total apresentou uma tendência de queda para o milho e o trigo, e não aumentou para o arroz. A decomposição da desigualdade global entre e dentro dos grupos (acima ou abaixo da média nacional) mostra que a desigualdade entre os grupos também diminuiu para o milho e o trigo, e manteve-se constante para o arroz. Por sua vez, uma inclinação (slope) positiva foi observada para a desigualdade dentro dos grupos. No caso do milho e do trigo, a desigualdade aumentou dentro do grupo com produtividades superiores à média nacional. O mesmo ocorreu para o arroz com o grupo que ficou abaixo da média nacional. Apesar da redução na desigualdade entre níveis de produtividade, as diferenças regionais e espaciais persistem. Tendo isso em vista, calculou-se uma medida de distância entre produtividades (yield gaps) semelhantes ao indicador de hiato de pobreza, que compara produtividades entre regiões que ficam abaixo da produtividade de referência (definida como o rendimento médio para o Norte e o Nordeste). Descobriu-se que as diferenças de produtividade têm diminuído (em relação à produtividade de referência) para quase todas as regiões, para o milho, e para uma região, para o arroz. 

Em seguida, dois modelos econométricos de convergência foram aplicados para avaliar se a produtividade em microrregiões menos produtivas alcançou ou se aproximou da produtividade em regiões mais produtivas. Ambos os modelos indicam que houve convergência condicional na produtividade da terra para as três culturas. O segundo teste, no entanto, apontou diferenças significativas na velocidade de convergência entre as regiões, e o Nordeste ficou atrás de outras regiões.

Embora os resultados desses testes tenham confirmado a existência de uma recuperação na produtividade, ainda há uma diferença entre regiões pobres e ricas, conforme estabelecido, pelo fato de que a convergência ocorre apenas na presença de outros fatores. Mesmo na presença de fatores contextuais, o nível de produtividade eventualmente alcançado pelas regiões mais pobres não será o mesmo daquele das regiões mais ricas, uma vez que as regiões mais pobres encontram-se numa trajetória de crescimento inferior à das mais ricas. Por causa da limitação de dados, não foi possível realizar uma análise quantitativa para explicar as razões (ou seja, os fatores contextuais) para a recuperação tecnológica, nem para a diferença de produtividade que ainda existe. Uma das explicações mais plausíveis para essas diferenças são as diferenças socioeconômicas consideráveis entre essas regiões, causadas, em parte, por políticas que geralmente tendem a beneficiar regiões fora do Nordeste e do Norte.

Outras realidades regionais – como condições climáticas menos favoráveis, condições agroecológicas desfavoráveis nas duas regiões mais atrasadas e atraso no acesso à P&D – podem explicar boa parte das diferenças entre as regiões. Esses fatores, juntamente com outros fora do setor agrícola (por exemplo, os níveis mais baixos de educação e o limitado acesso a oportunidades de trabalho não agrícolas), criaram barreiras para os spillovers de tecnologias e resultaram em uma concentração muito maior de pobreza nas regiões Norte e Nordeste. Obviamente, pesquisas com mais dados são necessárias para identificar corretamente como esses fatores socioeconômicos têm afetado a capacidade de aumentar a produtividade nas regiões menos desenvolvidas do Brasil.

Referências

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Anexos

Fórmula de entropia generalizada

[extraído de Kanbur e Zhang (1999)].

Na equação acima, yi é a produtividade ith das microrregiões expressos em kg ha-1, μ é a média da amostra, f(yi) é a proporção da amostra de yi na população total, e n é a população total.

Tabela 1. Produtividade máxima e número de microrregiões líderes por região.

Ano

Produtividade máxima (t ha-1)

Milho

Arroz

Trigo

CO

N

NE

S

SE

CO

S

SE

CO

NE

S

SE

1980

4,43

4,20

1,80

1981

4,19

4,49

2,49

1982

4,32

5,77

1,79

1983

3,93

5,94

2,44

1984

3,83

5,39

2,50

1985

4,56

4,99

3,96

1986

4,10

5,41

3,00

1987

4,57

5,48

3,66

1988

6,2

5,39

4,75

1989

4,91

6,44

4,26

1990

4,35

5,28

3,59

1991

5,12

5,95

3,21

1992

4,94

7,00

4.05

1993

5,11

8,00

4.93

Continua...

Tabela 1. Continuação.

Ano

Produtividade máxima (t ha-1)

Milho

Arroz

Trigo

CO

N

NE

S

SE

CO

S

SE

CO

NE

S

SE

1994

5,13

6,32

5.04

1995

5,57

6,24

5.35

1996

6,80

5,87

4,78

1997

5,59

6,00

5,00

1998

5,91

6,72

5,00

1999

6,10

7,47

5,23

2000

6,15

7,36

5,00

2001

6,96

8,16

5,40

2002

7,74

8,64

6,00

2003

7,82

8,96

5,40

2004

7,57

8,62

5,19

2005

7,93

8,18

5,58

2006

8,10

8,18

5,20

Contagem

4

2

1

19

1

10

16

1

14

1

1

12

Fonte: dados fornecidos pela Embrapa.

Capítulo 7

Pesquisa agropecuária e preços da alimentação básica: avaliação dos efeitos do investimento em pesquisa agropecuária sobre a pobreza no Brasil

Geraldo da Silva e Souza

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Eliane Gonçalves Gomes

Renner Marra

Introdução

Entre as questões de mais interesse para os administradores responsáveis pela aplicação de recursos públicos está a identificação dos efeitos desses investimentos sobre a área social – ver, por exemplo, Belik (2003) e Kageyama e Hoffmann (2006). De particular importância são os efeitos secundários da pesquisa agropecuária sobre a pobreza rural e urbana, mitigando-a. Nesse contexto, interessa investigar o comportamento dos preços da cesta básica.

A literatura é prolífica em artigos que estudam a evolução dos preços da cesta básica ao longo do tempo, os quais procuram mostrar o impacto positivo das taxas negativas de crescimento da série, em termos reais. A maioria desses estudos é pontual, ou seja, analisa a evolução da série de preços para períodos e/ou localidades específicos. Em alguns casos, analisam-se também efeitos tributários e de segurança alimentar. São exemplos típicos desse tipo de literatura: Alves et al. (2010), Andrade et al. (2011), Barros et al. (2002), Carvalho et al. (2006), Oliveira et al. (2010), Santos e Corazza (2006), Silva e Tavares (2008), Souza e Reis (2000) e Tomich et al. (1998).

Meneghetti Neto (1992) e Tomich et al. (1998) analisaram os efeitos tributários do imposto sobre a circulação de mercadorias e a prestação de serviços (ICMS). Souza e Reis (2000) estudaram o comportamento do custo da cesta básica na cidade de Fortaleza, entre 1985 e 1997, e mostraram que o comportamento dos preços é sazonal. Esses autores identificaram uma tendência crescente do poder de compra, especialmente para o consumidor de baixa renda. Barros et al. (2002) analisaram o comportamento dos preços de uma cesta básica específica entre julho de 1975 e junho de 2000, encontrando uma taxa média mensal de queda de 5%. O perfil sazonal para a série de custos da cesta básica do município de Lavras, MG, no período 1995–2004, foi analisado por Carvalho et al. (2006), utilizando o método X-12 Arima. Santos e Corazza (2006) analisaram o comportamento da inflação e do custo da cesta básica na região metropolitana de Porto Alegre, RS, no período 1994–2004. A relação entre os preços dos alimentos e a segurança alimentar foi objeto de estudo de Andrade et al. (2011) e Silva e Tavares (2008). Já Oliveira et al. (2010) estudaram a evolução dos preços da cesta básica no município de Passo Fundo, RS, entre 1995 e 2009, com o uso de índices de preços e modelos de regressão em séries temporais. A análise de Alves et al. (2010) para a cidade de São Paulo sugere que os grandes beneficiários da queda dos preços da cesta básica são os consumidores, principalmente os de baixa renda. Em sua exposição, sugerem também que o investimento em agricultura é fundamental para a redução da pobreza rural e urbana. E acrescentam dizendo que o aumento da produtividade depende de desenvolvimento tecnológico.

Neste artigo, a análise dos preços da cesta básica no Estado de São Paulo, de Alves et al. (2010), é estendida para o Brasil, e criam-se os mecanismos econométricos que permitem fundamentar, em bases quantitativas, a associação entre a redução dos preços da cesta básica e o nível de investimento na pesquisa agropecuária. Como proxy para investimento em pesquisa, tomou-se o orçamento anual da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).

Na próxima seção, estuda-se a evolução dos preços médios da cesta básica para o Brasil e ajusta-se um modelo não linear com a utilização de splines lineares e quadráticos. Na seção Casualidade de Granger, discute-se a associação entre investimento em pesquisa e preços da cesta básica, por meio do teste da causalidade de Granger. Na seção Considerações sobre cointegração, discute-se a existência de cointegração entre as séries. A seção Evolução da série de preços da cesta básica utiliza-se dos resultados precedentes no ajuste de um modelo linear com erros em séries de tempo, para explicar a evolução da série de preços da cesta básica em função do nível de investimento defasado na pesquisa agropecuária e a outras variáveis estruturais. Finalmente, na última seção, apresentam-se um resumo e as conclusões do estudo.

Evolução dos preços da cesta básica

A composição dos itens da cesta básica nas unidades especificadas está descrita na Tabela 1.

Tabela 1. Composição da cesta básica, em provisões mínimas.

Alimento

Composição da cesta básica

Região 1

Região 2

Região 3

Nacional

Carne (kg)

6,0

4,5

6,6

6,0

Leite (L)

7,5

6,0

7,5

15,0

Feijão (kg)

4,5

4,5

4,5

4,5

Arroz (kg)

3,0

3,6

3,0

3,0

Farinha (kg)

1,5

3,0

1,5

1,5

Batata (kg)

6,0

-

6,0

6,0

Legumes (tomate) (kg)

9,0

12,0

9,0

9,0

Pão francês (kg)

6,0

6,0

6,0

6,0

Café em pó (g)

600

300

600

600

Frutas (banana) (unidade)

90

90

90

90

Açúcar (kg)

3,0

3,0

3,0

3,0

Banha/Óleo (g)

750

750

900

1,5

Manteiga (g)

750

750

750

900

Região 1 – Estados de São Paulo, Minas Gerais, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Goiás e o Distrito Federal.

Região 2 – Estados de Pernambuco, Bahia, Ceará, Rio Grande do Norte, Alagoas, Sergipe, Amazonas, Pará, Piauí, Tocantins, Acre, Paraíba, Rondônia, Amapá, Roraima e Maranhão.

Região 3 – Estados do Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul.

Nacional – Cesta normal média para a massa trabalhadora em atividades diversas e para todo o território nacional.

Fonte: Dieese (1993).

A Figura 1 mostra a evolução dos preços médios da cesta básica, observados no Brasil, no período de janeiro de 1970 a julho de 2012, a preços de julho de 2012, em reais (DIEESE, 2012). Superpõe-se na figura uma curva de ajuste, a ser explicada adiante.

Figura 1. Evolução da série de preços médios da cesta básica para o Brasil, em reais de julho de 2012, em logs (base neperiana), de janeiro de 1970 a julho de 2012.

Fonte: dados de Dieese (2012).

O tamanho da amostra no cálculo da média varia por período, conforme as informações constantes da Tabela 2. Tal fato implica heteroscedasticidade potencial, que não foi detectada de modo significante na análise estatística da série de preços.

Tabela 2. Capitais componentes do cálculo do preço médio da cesta básica brasileira.

Período

Capitais

Jan. 1970 a dez. 1976

São Paulo

Jan. 1977 a ago. 1979

São Paulo, Porto Alegre

Set. 1979 a dez. 1982

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte

Jan. 1983 a mar. 1983

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro

Abr. 1983 a maio 1983

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador

Jun. 1983 a abr. 1985

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba

Maio 1985 a dez. 1985

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis

Jan. 1986 a ago. 1986

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília

Set. 1986 a jan. 1987

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza

Fev. 1987 a jul. 1987

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife

Fev. 1987 a jul. 1987

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife

Ago. 1987 a jun. 1988

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém

Jul. 1988 a set. 1988

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa

Out. 1988 a jan. 1991

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa, Vitória

Fev. 1991 a nov. 1994

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa, Vitória, Natal

Dez. 1994 a ago. 1995

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa, Vitória, Natal, Goiânia

Set. 1995 a ago. 2008

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa, Vitória, Natal, Goiânia, Aracaju

Set. 2008 a jul. 2012

São Paulo, Porto Alegre, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Salvador, Curitiba, Florianópolis, Brasília, Fortaleza, Recife, Belém, João Pessoa, Vitória, Natal, Goiânia, Aracaju, Manaus

Fonte: dados de Dieese (2012).

Na Figura 1, superpõe-se o modelo definido por polinômios segmentados, continuamente diferenciáveis nos pontos de ligação, que se utiliza no ajuste da evolução da série de preços. Na especificação e na análise estatística do modelo, segue-se Gallant (1987) e Souza (1998). Desse modo, seja:

Tk (z) = zk1[0,+∞)(z), z está em (-∞, +∞),

em que 1[0,+∞)(z) é a função indicadora do intervalo [0,+∞).

Postula-se que

yt = θ1 + θ2t + θ3T2(θ4 - t) + θ6T2( t - θ5) + εt ,

em que t representa tempo em meses (1–511), yt é o log neperiano do preço médio da cesta básica, θj’s são parâmetros desconhecidos, e εt é um componente de erro possivelmente autocorrelacionado.

Depois da investigação preliminar, com o uso de mínimos quadrados lineares sobre a natureza da série residual, ajustou-se um modelo de regressão não linear, via mínimos quadrados generalizados, supondo-se a estrutura AR(5) – modelo autorregressivo de ordem 5 – para a série εt. O resultado do exercício estatístico consta da Tabela 3.

Tabela 3. Ajuste do modelo estatístico não linear dos logs da série de preços médios da cesta básica. Listagem SAS v. 9.2. As quantidades t1 - t6 representam estimativas dos parâmetros θ1 - θ6 e lcbreal a resposta y.

Nonlinear OLS Summary of Residual Errors

Equation

DF model

DF error

SSE

MSE

Root MSE

R-Square

Adj R-Sq

Lcbreal

11

500

0,6607

0,00132

0,0364

0,9868

0,9865

Nonlinear OLS Parameter Estimates

Parameter

Estimate

Approx Std Err

t Value

Approx Pr > |t|

Label

t1

6,54875

0,0505

129,58

<0,0001

-

t2

-0,00268

0,000199

-13,47

<0,0001

-

t3

-0,00007

0,000026

-2,89

0,0040

-

t4

91,33429

16,6774

5,48

<0,0001

-

t5

378,4205

38,9327

9,72

<0,0001

-

t6

0,000022

0,000013

1,67

0,0959

-

lcbreal_l1

1,044594

0,0443

23,57

<0,0001

AR(lcbreal) lcbreal

lag1 parameter

lcbreal_l2

-0,23616

0,0643

-3,67

0,0003

AR(lcbreal) lcbreal

lag2 parameter

lcbreal_l3

0,022168

0,0652

0,34

0,7338

AR(lcbreal) lcbreal

lag3 parameter

lcbreal_l4

-0,08092

0,0643

-1,26

0,2089

AR(lcbreal) lcbreal

lag4 parameter

lcbreal_l5

0,138431

0,0444

3,12

0,0019

AR(lcbreal) lcbreal

lag5 parameter

Nonlinear OLS Estimates

Term

Estimate

Approx Std Err

t Value

Approx Pr > |t|

Label

Max

73,25387

10,0298

7,30

<0,0001

t4-t2/(2*t3)

Nonlinear OLS Estimates

Term

Estimate

Approx Std Err

t Value

Approx Pr > |t|

Label

Min

440,0681

10,8374

40,61

<0,0001

t5-t2/(2*t6)

Test Results

Test

Type

Statistic

Pr > ChiSq

Label

Test0

Wald

2,78

0,0953

t6=0

L. R.

13,12

0,0003

t6=0

L. M.

14,27

0,0002

t6=0

Fonte: observações da análise obtidas de Dieese (2012).

O modelo de regressão estimado implica a especificação E(p) = exp(f(t)), em que E representa o operador esperança matemática, p o preço da cesta básica em reais, e f(t) a função ajustada no modelo de regressão. Define-se a taxa média de variação de p no período [a, b] por meio da fórmula seguinte, herdada da teoria da medida (ASH; DOLÉANS-DADE, 1999):

É interessante fazer a análise da evolução da curva em termos das estimativas t1 - t6 dos parâmetros θ1 - θ6. Pontos identificados como importantes são os extremos das parábolas. Identificam-se, na Tabela 3, os meses 073 – jan. 1976 - f(073) = 6,3317, representando o máximo da primeira parábola, e 440 – ago. 2006 - f(440) = 5,3759, representando o mínimo da segunda parábola. Tais pontos servem ao propósito de estimar a taxa de queda média da curva, de 0,260% ao mês. A significância estatística da presença do termo quadrático da segunda parábola – parâmetro θ6 – só foi obtida com a utilização dos testes dos multiplicadores de Lagrange e da Razão de Verossimilhança (GALLANT, 1987; GREENE, 2011; SOUZA, 1998). Interpreta-se o menor valor da estatística de Student, observada no teste de Wald, como tendência à estabilização da série de preços em termos reais.

A Tabela 4 apresenta taxas de evolução dos preços da cesta para outros períodos de interesse. Há três subperíodos principais: janeiro de 1970 a janeiro de 1976, 72 meses, com taxa elevada de crescimento do preço da cesta básica; longo período de queda, de fevereiro de 1976 a agosto de 2006, 367 meses; crise do petróleo, seca em regiões produtoras e forte demanda por parte da Ásia, especialmente da China, desembocam no período mais recente de incremento do preço da cesta básica, com tendência ao arrefecimento, como ilustram a Figura 1 e o modelo. O período de fevereiro de 1976 a julho de 2012 reúne o período de persistente queda com aquele de aumento no final da série, que se interpreta como tendência à estacionaridade. A queda dominou fortemente o aumento, a ponto de alcançar uma queda anual de 2,18%, em todo o período. Analisam-se, a seguir, os três períodos principais.

Tabela 4. Taxas de variação do preço da cesta básica mensal, anual e do período todo, no período de janeiro de 1970 a julho de 2012, e nos subperíodos.

Período

Número de meses

Mensal

(%)

Anual

(%)

Período

(%)

Jan. de 1970 a jan. de 1976

72

0,5435

6,52

39,13

Fev. de 1976 a ago. de 2006

367

-0,2604

-3,1248

-95,58

Set. de 2006 a jul. de 2012

71

0,2276

2,7312

16,16

Fev. de 1976 a jul. de 2012

438

-0,1813

-2,1756

-79,42

Jan. de 1970 a jul. de 2012

511

-0,0790

-0,9480

-40,29

Fonte: dados de Dieese (2012).

No período de 1950 a 1970, a agricultura foi fortemente discriminada. Imaginava-se que havia muita terra ociosa no Brasil. Sendo assim, a melhor opção era deixar a agricultura crescer pela incorporação de terra. Ao mesmo tempo, atingia-se outro objetivo: o de ocupar o território nacional. Nesse quadro, a agricultura não incomodava a política de industrialização na competição pela poupança nacional e pelos empréstimos internacionais.

Houve iniciativas exógenas, como a de Nelson Rockfeller (PEIXOTO, 2008), de implantar um modelo de extensão rural no Brasil, baseando-se na hipótese de que havia amplo estoque de tecnologias à disposição. Portanto, o Brasil carecia de um amplo e eficiente serviço de extensão. Essa hipótese fundamentou o desenvolvimento impressionante da extensão rural, inspirado no modelo americano. Para conquistar o território pela agricultura, os investimentos em estradas foram cruciais. Alguns estados, como São Paulo e Rio Grande do Sul, desenvolveram importantes ações para aumentar a produtividade da terra, sem impacto nacional.

Os elevados preços internacionais de alimentos e a rápida urbanização geraram forte pressão de demanda, que não foi respondida pela agricultura. Assim, os preços internos de alimentos subiram a taxas explosivas. No período de janeiro de 1970 a janeiro de 1976, o preço da cesta básica cresceu à taxa anual de 6,52%, e no subperíodo, a 39,13%. A agitação urbana mostrou sua presença, e filas para comprar alimentos era uma realidade nas principais cidades brasileiras, caracterizando, na compreensão popular, uma forma de desabastecimento. Tudo isso ameaçou o governo militar. A resposta inicial foi investir mais em extensão rural e em estradas, e ampliar o crédito rural, agora destinado à compra de insumos modernos e à de bens de capital, conectados com a expansão da agricultura e também com o aumento de sua produtividade. Em 1971, criou-se um grupo de trabalho (PASTORE; ALVES, 1976) para responder à questão: por que a produtividade da agricultura não crescia, a despeito dos investimentos em extensão e crédito rural? A resposta do grupo, depois de 2 anos de trabalho, foi a de que era falsa a hipótese da existência de estoque de tecnologias. Na segunda metade de 1972, os resultados foram comunicados ao Ministério da Agricultura, e, concomitantemente, foi feita a proposta de uma drástica reforma da pesquisa no âmbito do Ministério da Agricultura, de responsabilidade do Departamento Nacional de Pesquisa Agropecuária (DNPEA). Assim nasceu a Embrapa (ARAÚJO, 1979), ou seja, fortemente influenciada pela crise de abastecimento do começo da década de 1970.

No período de fevereiro de 1976 a agosto de 2006, reforçou-se a política de investimento na extensão e no crédito rurais, e a política de estoque regulador foi ampliada, bem como os investimentos em estradas. Mas a pesquisa agropecuária passou a ser a estrela da modernização da agricultura. Teve, e tem tido, recursos abundantes para desenvolver seus programas, principalmente o de formação de recursos humanos, que ocupa praticamente todo o território nacional. As universidades federais e, nelas, a área de ciências agrárias também foram fortemente incentivadas. Os agricultores responderam aos incentivos. Em consequência, montou-se um poderoso complexo de apoio à agricultura, que responde pelo sucesso do agronegócio, que, por sua vez, venceu os desafios das exportações e do abastecimento do mercado brasileiro. O período corresponde a 367 meses. Nele, a queda anual do preço da cesta básica equivaleu ao impressionante valor de 3,12% (-3,12%). No período, a 95,58% de queda. Os grandes beneficiados foram os consumidores mais pobres. Sem essa queda, os programas de transferência de renda não teriam sido bem-sucedidos.

De setembro de 2006 a julho de 2012, apontam-se os seguintes e principais fatos:

A demanda de alimentos proveniente da Ásia cresceu fortemente.

Os Estados Unidos, com o programa de produção de álcool de milho, reduziram a produção de commodities agrícolas, provocando, assim, forte impacto sobre a oferta mundial. A Europa, em menor escala, seguiu o mesmo caminho, com seu programa de bioenergia.

O crescimento do preço do petróleo teve impacto direto sobre os preços de transporte e de fertilizantes, reduzindo a capacidade da agricultura mundial de responder à demanda.

A crise financeira na Europa abalou a economia mundial.

Os fatos listados acima para o período induziram o incremento dos preços internacionais de alimentos, com reflexos diretos sobre o Brasil. A nossa oferta respondeu, e o setor tem tirado proveito dos preços elevados, aumentando substancialmente as exportações. O governo optou pela política correta, não impondo restrições às exportações. Se a opção fosse restringir as exportações, quebrar-se-ia o vínculo entre os preços externos e os internos, com enorme custo para o Brasil. Tome-se como exemplo o que aconteceu com nossos vizinhos e com o Brasil no passado, quando o comércio externo não era livre. Como o governo brasileiro não cortou o vínculo entre os preços externos de alimentos e os internos, os preços internos subiram no período, refletindo-se na cesta básica. O preço da cesta básica nos 71 meses do período cresceu à taxa anual de 2,73%, tendo o período correspondido a 16,16%. Como já se afirmou, o final da curva mostra sinais de estabilização. Contribuiu para isso a resposta da agricultura brasileira aos aumentos de preços internacionais, por meio do aumento da oferta.

A agricultura brasileira construiu grande capacidade de resposta à demanda por alimentos. Sem empecilhos, tem condições de responder aos desafios atuais da demanda. Os dados recentes da cesta básica são um alerta para as nossas autoridades de que a agricultura moderna é muito sensível aos preços e à estabilidade macroeconômica. Conhecimentos e tecnologia são bases para um processo de decisão apropriado. É importante, portanto, conhecer os fatores que restringem a resposta da agricultura aos preços. Destacam-se os preços de fertilizantes e aqueles administrados pelo governo, como energia. A sociedade acordou para a inclusão social. O incremento do preço da cesta básica pode pôr a perder tudo o que se conseguiu, final trágico que ninguém deseja. Num quadro desses, o correto é incentivar a agricultura e tirar proveito de sua imensa base tecnológica para ampliar as exportações, acumular divisas e também estabilizar os preços internos.

Causalidade de Granger: investimento em pesquisa vs. preços da cesta básica

Passa-se agora ao estudo da associação entre o preço da cesta básica e o nível de investimentos na pesquisa agropecuária. Para tornar as séries compatíveis na análise, trabalha-se com as médias anuais dos preços e com o orçamento anual da Embrapa, como proxy para o investimento. A Tabela 5 mostra a evolução dessas variáveis a preços constantes de julho de 2012, em reais. A análise é levada a efeito em logs na base neperiana, representados aqui por LMMEDIA (log de preços) e LEMB (log do orçamento da Embrapa). A Figura 2 mostra o diagrama de dispersão dessas duas séries.

Tabela 5. Evolução dos preços médios da cesta básica e do orçamento anual da Embrapa.

Ano

Orçamento da Embrapa (103 R$)

Preços médios da cesta básica (R$)

1970

-

383,18

1971

-

407,11

1972

-

442,15

1973

-

555,13

1974

2,489E-11

580,04

1975

7,829E-11

567,61

1976

1,965E-10

585,79

1977

3,475E-10

500,28

1978

5,519E-10

495,56

1979

1,199E-09

544,23

1980

2,379E-09

544,72

1981

5,043E-09

496,74

1982

1,305E-08

453,38

1983

2,348E-08

467,66

1984

6,914E-08

450,75

1985

2,799E-07

432,25

1986

6,868E-07

454,12

1987

2,354E-06

416,70

1988

1,611E-05

334,19

1989

2,248E-04

376,60

1990

7,242E-03

336,45

Continua...

Tabela 5. Continuação.

Ano

Orçamento da Embrapa (103 R$)

Preços médios da cesta básica (R$)

1991

4,367E-02

310,38

1992

3,554E-01

306,18

1993

9,136

308,09

1994

217,808

332,28

1995

407,925

323,93

1996

565,787

305,99

1997

536,291

279,97

1998

537,599

298,72

1999

553,205

275,52

2000

607,798

258,11

2001

672,799

256,03

2002

701,621

254,30

2003

789,352

250,05

2004

932,433

234,53

2005

955,554

223,97

2006

1.060,967

218,27

2007

1.167,184

227,18

2008

1.372,356

251,85

2009

1.855,378

250,03

2010

1.906,124

249,50

2011

2.079,363

247,84

2012

-

251,26

Valores em reais de julho de 2012, corrigidos pelo IGP-DI.

Fonte: dados de Dieese (2012) e Embrapa (2012).

Figura 2. Diagrama de dispersão das séries LMMEDIA (log dos preços médios da cesta básica) e LEMB (log do orçamento da Embrapa).

Granger (1969) propôs o estudo de causalidade entre duas séries temporais xt e wt, por meio do estudo da significância dos parâmetros das regressões seguintes, que tomam como variáveis explicativas as defasagens nessas variáveis.

wt = α0 + α1wt-1 + ... + α1wt-1 + β1xt-1 + ... + β1xt-1 + εt

xt = α’0 + α’1xt-1 + ... + α’1xt-1 + β’1wt-1 + ... + β’1wt-1 + ε’t

O teste de β1 = β2 = ... = β1 = 0 na primeira regressão tem por hipótese nula “a série xt não causa wt”; e o teste de β’1 = β’2 = ... = β’1 = 0 tem por hipótese nula “a série wt não causa xt”.

O exercício estatístico correspondente à análise do teste da causalidade de Granger para as séries LMMEDIA e LEMB consta da Tabela 6. A escolha l = 3 é a menor possível, conduzindo a causalidade de Granger de pelo menos uma das direções envolvidas. Observa-se causalidade na direção de LMMEDIA para LEMB.

Tabela 6. Teste de causalidade de Granger – Listagem do Eviews 7.2.

Amostra: 1970-2012

Lags: 3

Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Prob.

LEMB does not Granger Cause LMMEDIA

35

0,61346

0,6120

LMMEDIA does not Granger Cause LEMB

3,21368

0,0380

Fonte: observações da análise obtidas de Dieese (2012).

Considerações sobre a cointegração entre os investimentos em pesquisa e os preços da cesta básica

A rigor, não se pode esperar cointegração entre as séries de orçamento em pesquisa e preços da cesta básica. Embora a hipótese de passeio aleatório não possa ser rejeitada no período para ambas as séries, existem quebras estruturais no período e tendência à estacionaridade na série de preços. Nesse contexto, a evolução das duas séries indica afastamento, pelo menos no futuro próximo. O gráfico da Figura 3 é ilustrativo dessa observação.

Figura 3. Evolução de preços da cesta básica (LMMEDIA) e investimento na pesquisa agropecuária (LEMB) a partir do plano real (logs).

Apesar dessas observações, levou-se a efeito a análise de cointegração, com a utilização da técnica de Johansen (1991, 1995), para o período 1974–20111. O resultado foi marginal no teste do autovalor máximo (7%) e significante no teste do traço (5%). A elasticidade de longo prazo estimada foi de -2,6%, com desvio-padrão de 0,002.

Evolução da série de preços da cesta básica como função do nível de investimento na pesquisa agropecuária

Com base nas discussões precedentes, conclui-se pela existência potencial de uma defasagem de três períodos entre os preços da cesta básica e o investimento na pesquisa agropecuária. Desse modo, para explicar a evolução passada da série de preços, levando em conta também os efeitos de políticas de impostos e das mudanças estruturais, postula-se a seguinte representação:

LMMEDIAt = c + γdt + βt + LEMBt-3 + ut

em que a componente de tendência t capta efeitos tributários e outros não explicitamente modelados, d é uma variável indicadora do plano real, e o erro ut é um processo de médias móveis de primeira ordem. A Tabela 7 mostra os resultados estatísticos obtidos para a representação acima.

Tabela 7. Relação de longo prazo entre preços da cesta básica e investimento em pesquisa. Listagem Eviews 7.2.

Dependent Variable: LMMEDIA

Method: Least Squares

Date: 09/17/12 Time: 07:57

Sample (adjusted): 1977 2012

Included observations: 36 after adjustments

Convergence achieved after 9 iterations

MA Backcast: 1976

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

5.778170

0.162492

35.55965

0.0000

DUMMY

0.184650

0.074067

2.493009

0.0182

@TREND

-0.008442

0.004923

-1.714852

0.0964

LEMB(-3)

-0.022573

0.005578

-4.046807

0.0003

MA(1)

0.538746

0.163667

3.291721

0.0025

R-squared

0.959990

Mean dependent var

5.785800

Adjusted R-squared

0.954827

S.D. dependent var

0.287287

S.E. of regression

0.061060

Akaike info criterion

-2.625682

Sum squared resid

0.115577

Schwarz criterion

-2.405749

Log likelihood

52.26228

Hannan-Quinn criter.

-2.548920

F-statistic

185.9507

Durbin-Watson stat

1.821185

Prob(F-statistic)

0.000000

Fonte: observações da análise obtidas de Dieese (2012).

A Figura 4 dá indicações sobre a qualidade do ajuste estatístico. Os resíduos passam nos testes de ruído branco e de normalidade. A elasticidade de longo prazo encontrada – 2,25% (0,005) – é compatível com os resultados obtidos na cointegração.

Figura 4. Valores observados, preditos e residuais. Listagem Eviews 7.2 da relação de longo prazo entre log(preços) da cesta básica – LMMEDIA – e valores defasados do investimento em pesquisa agropecuária – LEMB(-3).

Considerações finais

O papel fundamental do agronegócio é alimentar bem o povo brasileiro. A cesta básica reflete as necessidades de consumo dos mais necessitados. Como os mais pobres gastam a maior parte da sua renda com a compra de alimentos, a queda do preço da cesta básica é um fato auspicioso, que implica transferência de renda para os mais necessitados. O aumento de seu preço tem efeito contrário: gera forte pressão por aumento de salários, agitação nas cidades, pressão inflacionária, greves e outros fatos que demonstram a revolta da população contra os governantes. Por essa razão, para avaliar o efeito atenuante do investimento na pesquisa agropecuária sobre a pobreza rural e a urbana, optou-se pelo estudo da associação de longo prazo entre a série de preços da cesta básica e a série de investimentos na pesquisa agropecuária. Como proxy da segunda série, tomou-se o orçamento da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).

Os preços da cesta básica da cidade de São Paulo foram estudados em detalhes por Alves et al. (2010). A técnica estatística utilizada por esses autores foi estendida à série de dados que se acumularam para as capitais do Brasil, mês a mês. Para cada mês, somaram-se as observações disponíveis e obteve-se a média aritmética. No início da série, há apenas informações de São Paulo. No final da série, em julho de 2012, há dados mensais para 17 capitais. O modelo estatístico não linear obtido pela ligação diferençável de splines de primeira e segunda ordem aderiu bem aos dados, como o gráfico mostrado na Figura 1 sugere para o período de janeiro de 1970 a julho de 2012. No fim do período, nota-se uma tendência à estacionaridade. Tais considerações indicam sucesso, até o momento, nos esforços de contenção de preços, em benefício dos consumidores.

Procurou-se explicar o movimento dos preços em comparação com o orçamento da Embrapa. Técnicas de séries temporais foram utilizadas. Encontrou-se, por meio do teste da causalidade de Granger, uma defasagem de 3 anos em relação aos preços, para o investimento na pesquisa agropecuária. Com essa defasagem de 3 anos em mente, e levando em conta as mudanças conjunturais e outros efeitos capturados em uma componente de tendência, ajustou-se um modelo de regressão entre o logaritmo dos preços médios da cesta básica e o logaritmo do orçamento da Embrapa, com coeficiente de correlação não espúrio, da ordem de 96%. Encontrou-se a elasticidade de longo prazo de -0,0226, com um desvio-padrão de 0,006. Assim, a longo prazo, 10% de incremento do orçamento da Embrapa implicou a queda de 2,23% no preço da cesta básica. Pela primeira vez mostrou-se, de forma direta, a importância da pesquisa na redução do preço da cesta básica. Esse resultado é compatível com uma análise de cointegração entre as séries em nível.

Conclui-se da análise que o incentivo contínuo à agricultura, tirando proveito de sua imensa base tecnológica para ampliar as exportações e acumular divisas, é o mecanismo adequado para estabilizar os preços internos e mitigar, de modo significante, a pobreza no País.

Referências

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Capítulo 8

Propriedade intelectual na agricultura brasileira: da pesquisa à proteção de cultivares

José Eustáquio Ribeiro Vieira Filho

Adriana Carvalho Pinto Vieira

Introdução

A inovação tecnológica no Brasil consolidou-se, ao longo das últimas décadas, como um importante fator para garantir o crescimento econômico. Desde o final da década de 1980, o governo federal procurou definir políticas públicas com a oferta de incentivos fiscais que pudessem fomentar a inovação e o desenvolvimento tecnológico na economia.

O conhecimento transformou-se em variável estratégica do desenvolvimento tecnológico, deixando de ser apenas um atributo incorporado aos produtos. A articulação entre ciência e conhecimento foi considerada o principal ativo da economia global – denominada de “economia do conhecimento”. Ao mesmo tempo, a garantia da propriedade intelectual firmou-se como pilar institucional do desenvolvimento de novos conhecimentos (ÁVILA, 2008).

O marco regulatório brasileiro só foi definido na metade da década de 1990, logo após o governo brasileiro ter assinado, no âmbito da Organização Mundial do Comércio (OMC), o Acordo Trips (Acordo Relativo aos Aspectos do Direito da Propriedade Intelectual Relacionados com o Comércio), cujo nome em inglês é Trade Related Aspects of Intellectual Rights Including Trade in Counterfeit Goods (Trips). As resoluções aprovadas nesse acordo, que só entraram em vigor em 1995, têm o prazo de 11 anos para serem totalmente implementadas. Pela Lei nº 9.279/1996, Lei de Propriedade Intelectual (BRASIL, 1996), regularam-se os direitos e as obrigações relativos à propriedade intelectual no Brasil. Posteriormente, conforme a Lei nº 9.456/1997 (BRASIL, 1997), criou-se a Lei de Proteção de Cultivares (LPC), que introduziu uma política de proteção intelectual específica para a agricultura.

Em 1999, foram definidos os fundos setoriais, que são os instrumentos de financiamento de projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação. A criação dos fundos setoriais representou um novo mecanismo de financiamento e promoção da inovação, fortalecendo o sistema de ciência e tecnologia nacional e promovendo maior sinergia entre universidades, centros de pesquisa e setores produtivos.

A Lei nº 10.332/2001 (BRASIL, 2001) criou o fundo específico de fomento ao setor agropecuário (CT-Agronegócio), cujo objetivo é promover a capacitação científica e tecnológica nas áreas de agronomia, veterinária, biotecnologia, economia e sociologia agrícola. Além disso, buscou-se a atualização tecnológica do setor em geral, ampliando os investimentos na área de biotecnologia tropical e na difusão de novas tecnologias agrícolas.

Anos mais tarde, foi criada a Lei de Inovação, Lei nº 10.973/2004 (BRASIL, 2004), que estabeleceu medidas de incentivo à inovação e à pesquisa científica e tecnológica no ambiente produtivo, buscando, assim, a autonomia tecnológica e o desenvolvimento industrial do País. No ano seguinte, a Lei nº 11.196/2005, também conhecida como Lei do Bem (BRASIL, 2005), veio a instituir regimes especiais de tributação e aquisição de bens de capital, bem como complementar a legislação vigente de incentivos fiscais.

Apesar dos vários esforços institucionais e jurídicos criados pelo Brasil, ao longo do tempo, para promover o desenvolvimento tecnológico, é preciso ainda diminuir o vácuo entre o conhecimento aqui gerado e a fronteira tecnológica de produção existente nos mercados mais avançados, considerando que ainda persiste uma forte desconexão entre ciência e mercado.

Isso é constatado pelo baixo número de artigos indexados publicados e pelo pequeno número de patentes depositadas no Brasil, bem inferiores aos de outros países. De acordo com Lotufo (2009), o dispêndio nacional em pesquisa e desenvolvimento (P&D) em relação ao produto interno bruto (PIB) foi de 1,16%, sendo a maior parcela referente a investimentos públicos. Fazendo uma comparação com os países da Organização de Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), constata-se que eles apresentaram um indicador em torno de 2,2% do PIB, tendo privilegiado o gasto privado em detrimento do público.

No setor industrial brasileiro, comparativamente a outros mercados, a taxa de inovação é considerada relativamente baixa. Porém, ao focar o setor agropecuário, o Brasil torna-se uma referência em inovação e tecnologia tropical. A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) é um caso de sucesso. Tal empresa promove a pesquisa, o desenvolvimento e a inovação em todas as suas fases, ampliando e difundindo os novos conhecimentos no mercado.

O ambiente tecnológico e institucional está influenciando a forma de fazer pesquisa e as relações que se estabelecem entre seus participantes. Se a inovação está cada vez mais presente nessas atividades, a propriedade intelectual passa a ser um tema estratégico na formação do arcabouço institucional do novo regime tecnológico e, por conseguinte, da dinâmica de inovação da agricultura. Nesse sentido, o marco regulatório que se constituiu é responsável pela incorporação de novas tecnologias, associadas a um padrão mais intensivo em ciência, o qual redefine o conjunto de investimentos para o setor.

Desde a promulgação da LPC, os mecanismos de proteção à propriedade intelectual tornaram-se fundamentais para a coordenação e a gestão da pesquisa agropecuária e para o fortalecimento do aspecto institucional da pesquisa pública. Este artigo tem por objetivo estudar o impacto da regulamentação do sistema de propriedade intelectual sobre a pesquisa do setor agropecuário e sobre o número de cultivares protegidas no mercado nacional. O trabalho está subdividido em quatro seções, incluindo, como primeira seção, esta breve introdução. A segunda seção aponta o cenário da inovação no agronegócio. A terceira faz uma análise do sistema de propriedade intelectual no setor. Por fim, na quarta, apresentam-se as considerações finais.

Cenário da inovação no agronegócio

A trajetória de uso intensivo de tecnologia e inovação na agricultura, favorecida pela revolução tecnológica que o agronegócio experimentou ao longo de gerações, ainda proporciona retornos visíveis na competitividade e no dinamismo do setor agropecuário. Contudo, segundo Fornazier e Vieira Filho (2012), o Brasil tem um longo caminho a percorrer até alcançar o patamar da fronteira tecnológica internacional de nações mais desenvolvidas. Há forte heterogeneidade estrutural e concentração produtiva, o que se relaciona ao acesso diferenciado dos agricultores à tecnologia e aos novos conhecimentos.

Os estudos sobre a inovação tecnológica na agricultura, especialmente os realizados no Brasil desde a década de 1960, mostraram as profundas mudanças ocorridas no setor: da estagnação aos elevados ganhos de produtividade. Especialistas preconizavam a melhoria da infraestrutura de importação de grãos para poder fazer frente ao grave problema de abastecimento que se delineava (MELO, 1983). O Brasil era importador líquido de alimentos. Com o crescimento da produtividade total dos fatores pela agricultura brasileira1, notadamente após a década de 1970, e com sua intensificação a partir dos anos 1990, a ameaça de desabastecimento felizmente desapareceu.

No que se refere à transformação agrícola dos anos 1960 e 1970, Schultz (1964) apontava para as vantagens da modernização da agricultura, o que Vieira Filho (2009) chamou de tecnologia embarcada, guiada pela indústria fornecedora de insumos modernos. Para o caso brasileiro, porém, era difícil aplicar e interpretar a abordagem da modernização, uma vez que o crescimento da produção era visto como dependente do conteúdo tecnológico cristalizado nos insumos, em grande parte importados do mercado externo.

Na década de 1970, o problema deslocou-se para a adequação da política tecnológica à dotação de fatores, assumindo importância a inovação induzida (HAYAMI; RUTTAN, 1988). Procurava-se compreender as condicionantes da adoção tecnológica, que, com o passar do tempo, intensificaram a preocupação com a forma como dirigir o processo de geração de inovações – momento em que surgiu a Embrapa. Acreditava-se que qualquer problema no processo de adoção e difusão de tecnologias agrícolas associava-se a gargalos no fornecimento de insumos modernos. Para corrigir a deficiência em produtividade, bastaria a realização de investimentos na cadeia fornecedora de tecnologia.

Não foi essa, porém, a conclusão a que chegaram os estudos de Vieira Filho e Silveira (2012), para quem o desempenho da agricultura (notadamente no Brasil) era resultado do processo de inovação. Nesse sentido, novas abordagens seriam necessárias para explicar o crescimento agrícola para além do modelo de insumos modernos2. Seria preciso compreender que a agricultura não é um setor residual da economia e que ela incorpora continuamente inovações tecnológicas e, por consequência, o progresso técnico, de forma endógena.

As fases da pesquisa agropecuária no Brasil podem ser resumidas em três momentos distintos, conforme visto na Figura 1. O primeiro momento vai até o início do século passado, sendo caracterizado por ausência de pesquisa e baixa competitividade. Entre 1900 e 1973, embora com baixo nível de investimento, tem início a pesquisa aplicada, que era, até então, realizada de forma isolada e pouco coordenada. Houve, no mercado internacional, ganhos moderados de competividade, os quais resultaram em uma pauta mais diversificada de produtos. Somente a partir de 1973, com a criação da Embrapa, o planejamento da pesquisa no setor agropecuário consolida-se, o que promove uma gestão de recursos humanos associada ao desenvolvimento de novos conhecimentos. Experimenta-se, então, elevada competitividade produtiva, com o avanço da transferência de tecnologia aos produtores.

Figura 1. Fases da pesquisa agropecuária no Brasil.

Fonte: Instituto Inovação (2006).

Embora dispersa regionalmente e pouco articulada a um projeto de planejamento nacional, a construção da infraestrutura institucional de fomento ao investimento em P&D do agronegócio brasileiro foi constituída antes da criação da Embrapa (Tabela 1). O Instituto Agronômico de Campinas (IAC), por exemplo, é uma instituição centenária, que foi de suma importância para a pesquisa de melhoramento genético do café, cultivo responsável pelo início do processo de industrialização da economia brasileira. A formação de corpo técnico na área agrícola não pode ser dissociada da criação de importantes escolas e universidades, destacando-se, entre elas: a Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq), em 1902; a Universidade Federal de Lavras (Ufla), em 1908; e a Universidade Federal de Viçosa (UFV), em 1927.

Tabela 1. Múltiplas instituições dedicadas à promoção do melhoramento genético no Brasil.

Instituição

Ano

Fundação do Instituto Agronômico de Campinas (IAC)

1887

Primeira escola de agricultura e medicina veterinária

1898

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq)

1901

Universidade Federal de Lavras (Ufla)

1908

Universidade Federal de Viçosa (UFV)

1927

Instituto Agronômico de Minas Gerais

1930

Criação da primeira empresa de sementes no Brasil (Agroceres)

1938

Criação do Serviço Nacional de Pesquisa Agropecuária (SNPA)

1940

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

1951

Criação da Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp)

1962

Início da Pós-Graduação na Esalq

1963

Criação da Associação Brasileira dos Produtores de Sementes (Abrasem)

1971

Criação da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)

1973

Entre a criação da primeira empresa de sementes (Agroceres), em 1938, e a constituição da Associação dos Produtores de Sementes (Abrasem), em 1971, o País edificou instituições relevantes no financiamento da pesquisa, tais como: o Serviço Nacional de Pesquisa Agropecuária (SNPA), o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). Não obstante, a Embrapa representou um esforço conjunto de coordenação nacional da pesquisa agropecuária, que foi muito bem-sucedido, com a tropicalização da soja nos anos 1980, e que passa, desde a década de 1990, por uma reestruturação para adaptar-se às mudanças do marco regulatório.

A criação da Embrapa teve como objetivo dar maior agilidade às ações necessárias ao desenvolvimento do setor agropecuário do Brasil. A empresa nasceu com quatro grandes propósitos: 1) garantir o abastecimento de alimentos nas cidades, onde se concentra a maioria dos pobres; 2) desenvolver o interior do País, gerando emprego, renda e bem-estar na área rural; 3) preservar a base de recursos naturais do território brasileiro; e 4) criar excedentes para a exportação.

Ao mesmo tempo em que se criou o arcabouço institucional de pesquisa agropecuária, aumentou-se a demanda por produtos agrícolas. Surgiu, então, o desafio de produzir mais alimentos, associado à inclusão tecnológica, à distribuição de renda e à sustentabilidade ambiental. A questão tecnológica torna-se um fator determinante nesse debate, uma vez que produzir mais e com menos recursos representa não somente elevar a produtividade, com a redução de custos, mas também alcançar uma produção mais eficiente e sustentável.

A modernização do setor agrícola exige crescente articulação entre os setores público e privado, no intuito de melhorar a competitividade e promover mudanças no marco institucional vigente. A agricultura destacou-se pelo dinamismo e pela expansão do mercado mundial, bem como pelo papel estratégico que o setor tem desempenhado na economia brasileira.

Com elevada diversificação produtiva, o agronegócio é cada vez mais importante para a economia do País, representando cerca de 30% do PIB e gerando superávits no comércio internacional, o que contribui para o equilíbrio das contas externas. A conquista de novos mercados e a busca contínua de ganhos de produtividade aumentaram a capacidade do setor agrícola de contribuir para a geração de emprego e renda. O controle das contas externas apresenta-se, assim, como elemento central das políticas econômicas que visam à estabilidade do crescimento econômico.

Apesar da retração do comércio mundial durante a crise financeira de 2008, a participação agrícola brasileira no comércio mundial tem sido ascendente, conforme demonstrado na Figura 2. Enquanto a participação das exportações totais da economia brasileira cresceu 0,4% entre 2001 e 2009, a porcentagem das exportações agrícolas brasileiras em relação às exportações agrícolas mundiais aumentou 2% para o mesmo período. Vale lembrar que, na última década, os preços internacionais das commodities agrícolas foram crescentes.

Figura 2. Participação das exportações da economia brasileira no mercado mundial (em %).

Fonte: dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (BRASIL, 2012a).

Castelo Branco e Vieira (2008), analisando o modelo da Embrapa, observaram que a Empresa promove parcerias para potencializar o processo de inovação relacionado com a pesquisa, por meio do uso autorizado de invenções de parceiros, quando necessário, e do licenciamento das tecnologias desenvolvidas conjunta ou individualmente.

Pode-se concluir que o respeito e o uso dos direitos de propriedade intelectual constituem um mecanismo que facilita a interação entre conhecimento, invenção e inovação. Essa interação circula entre os diversos agentes econômicos e atores – pesquisa pública, empresa privada nacional ou multinacional, organização de produtores rurais – que participam do processo de inovação, gerando riqueza, produzindo ganhos de competitividade e realimentando o processo inovador.

O sistema de propriedade intelectual no agronegócio

Os avanços tecnológicos revolucionaram a divisão e a especialização do trabalho, e também o processo de criação e produção de novos bens. Delimitaram-se claramente as fronteiras entre o trabalho intelectual e o trabalho manual. O mercado e a concorrência, por si sós, já não eram suficientes para assegurar a apropriação da riqueza gerada. As relações econômicas passaram a ser mediadas por contratos e instituições, cuja finalidade é proteger os direitos de vários agentes envolvidos, conciliar conflitos e diminuir os custos de transação em geral, mediante regras claras e mecanismos de enforcement (VIEIRA; BUAINAIN, 2004).

No decorrer da década de 1990, depois de o Brasil ter aderido ao acordo Trips, ocorreu uma mudança radical na institucionalidade do sistema de propriedade intelectual, com a criação de um mecanismo de enforcement dos princípios e das regras, até então ausentes. Com um novo marco regulatório de patentes e direitos de propriedade, a simples possibilidade de retaliação comercial ou de exclusão de negociações importantes em mercados internacionais levou muitos países em desenvolvimento a aprovar, no menor prazo possível, legislações sobre propriedade intelectual em todas as áreas, desde a propriedade intelectual até os direitos de melhoristas.3

No que se refere às plantas, o Brasil optou pela proteção de cultivares, seguindo o padrão da ata da International Union for the Protection of New Varieties of Plants de 1978 (Upov),4 que proibia a dupla proteção. No que se refere à proteção de cultivares, adotou-se um sistema sui generis, regulado pela LPC. De acordo com o artigo 2º dessa lei, transcrito abaixo, a proteção dos direitos relativos à propriedade intelectual referentes à cultivar dá-se por prazo determinado.

A proteção dos direitos relativos à propriedade intelectual referente a cultivar se efetua mediante a concessão de Certificado de Proteção de Cultivar, considerando bem móvel para todos os efeitos legais e única forma de proteção de cultivares e de direito que poderá obstar a livre utilização de plantas ou de suas partes de reprodução ou de multiplicação vegetativa, no País, por um determinado prazo de tempo (BRASIL, 1997, art. 2º).

Esse cenário pode ser verificado pela atuação da Embrapa nos últimos anos, confirmada no elevado número de certificados de proteção de cultivares – a Empresa detém o maior número de cultivares protegidas. O marco regulatório de propriedade intelectual, sob esse aspecto, foi benéfico para várias empresas, incluindo a Embrapa, por favorecer a proteção do conhecimento advindo dos investimentos de longo prazo.

Com a aprovação da LPC, viabilizou-se a apropriação de inovações, o que garantiu a propriedade intelectual sobre as cultivares, permitindo, por exemplo, cobrar, dos sementeiros nacionais, o pagamento de royalties pelo uso de sementes e de taxas tecnológicas. As regras jurídicas estimularam o crescimento dos investimentos privados no setor. Tais investimentos, de origem externa, foram direcionados prioritariamente ao desenvolvimento de novas cultivares, especialmente naqueles mercados nos quais o cultivo já estava estabelecido. A soja, por exemplo, mostrou-se o grande filão do mercado brasileiro de sementes, que priorizou o plantio de transgênicos. Ou seja, a entrada das transnacionais no mercado de variedades de soja deveu-se, em parte, à geração de novas biotecnologias, cujo principal vetor de aplicação é a semente.

A criação dessa norma promoveu, portanto, uma reordenação do mercado de sementes, com o ingresso de novos stakeholders, principalmente empresas transnacionais, bem como a redefinição dos players nacionais. Apesar da limitada capacidade de investimento do setor público – representado, no Brasil, pela Embrapa e por órgãos estaduais de pesquisa –, o respeito aos direitos de propriedade intelectual abriu espaço para parcerias entre instituições públicas e privadas, nacionais e multinacionais.

De acordo com Sá (2010), a partir da aprovação da LPC e da adesão do Brasil à Upov, introduziu-se no País uma política de proteção à propriedade intelectual específica para a agricultura. Tomando por base as normas gerais da Upov, foram delineadas as políticas de proteção de cultivares, como os sistemas de plant variety protection (PVP).

Para entender melhor o mercado de cultivares no Brasil, é preciso fazer uma breve retrospectiva. Procurou-se, no período 1998–2011, selecionar os principais cultivos, em termos de valor médio. Conforme descrito na Figura 3, esses foram selecionados por ordem de importância, em termos de valor médio. A soja despontou como o principal cultivo, por ter em média 23% do valor de todos os cultivos produzidos no Brasil, no período referenciado. A produção de cana-de-açúcar ocupou o segundo lugar, com 15% do valor médio, seguida do milho, com 12%. A soja, a cana-de-açúcar e o milho representaram, por si sós, 50% do mercado. Com participação também elevada, mencionam-se os cultivos de café e de algodão, que responderam por 8% e 3%, respectivamente.

Figura 3. Participação média, em percentual, do valor dos cultivos (1998–2012).

Fonte: dados do Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (2011).

Decorridos 15 anos da promulgação da LPC, o cenário da pesquisa científica, no Brasil, no desenvolvimento de variedades de plantas agrícolas mudou sensivelmente. De acordo com a Tabela 2, separando-se os cultivos de maior importância econômica, tem-se o número acumulado de cultivares protegidas pelo Serviço Nacional de Proteção de Cultivares (SNPC). De 1998 a 2012, nota-se um crescimento do número de cultivares protegidas no mercado brasileiro, que saltou, nesse intervalo de tempo, de 51 para 1.708. Tomando como exemplo apenas o mercado de soja, constata-se que, em 1998, eram 39 cultivares protegidas. Em 2012, somavam-se a essas mais 500 cultivares, totalizando 539. Dessas últimas, nesse mesmo ano, cerca de 30% eram de propriedade da Embrapa. Das 158 cultivares protegidas da Embrapa, 39 eram transgênicas.

Tabela 2. Número acumulado de cultivares protegidas no SNPC no Brasil, no período 1998– 2012.

Cultivar protegida

1998

2001

2004

2007

2010

2012

Participação percentual da Embrapa no total de cultivares em 2012 (b/a)

Total

(a)

Embrapa

(b)

Soja

39

94

179

302

442

539

158

29,3

Cana-de-
açúcar

6

32

51

71

90

110

0

0,0

Milho

0

17

28

32

49

51

44

86,3

Café

0

0

0

6

7

8

1

12,5

Algodão

1

11

30

48

56

60

28

46,7

Outros

5

55

169

352

673

940

342

36,4

Total

51

209

457

811

1.317

1.708

415

24,3

Fonte: dados do Mapa (BRASIL, 2012b).

Vale lembrar que, nos cultivos de soja, milho e algodão, foi inserido o mercado de transgênicos, que necessariamente precisará de maior proteção do conhecimento cristalizado na semente. Quando se observa o número acumulado de cultivares no ano de 2012, a soja, a cana-de-açúcar e o algodão despontam como os principais mercados de proteção do conhecimento. Com efeito, foram 539 cultivares protegidas em soja, 110 em cana-de-açúcar e 60 em algodão. O milho seria o quarto cultivo em número de cultivares, mas o cultivo com maior participação da Embrapa – cerca de 86%. A participação, também da Embrapa, no mercado de algodão é expressiva, ficando em torno de 47%. Na classificação “outros”, encontram-se hortaliças, flores, frutas e outros grãos de menor importância em termos de valor produtivo. Independentemente desses resultados, a Embrapa possui mais de um quarto (36%) da proteção em outras variedades.

Pela Figura 4, acompanha-se a participação da Embrapa, do setor público (exceto a Embrapa) e do setor privado no número de cultivares protegidas no SNPC. No conjunto, nota-se que há forte participação do setor público na proteção do conhecimento, o que enfraquece um pouco o mito de que a Embrapa é a única empresa do setor público que influencia, de forma decisiva, a pesquisa agropecuária nacional. Tanto a cana-de-açúcar quanto o café mostram que outras instituições públicas são essenciais para a geração de novos conhecimentos. Por exemplo, na soja, a participação pública é de 39% – incluindo a Embrapa; na cana-de-açúcar, de 41%; no algodão, de 43%; no milho, de 94%; e no café, de 100%. A participação privada concentra-se justamente nos mercados para os quais existem transgênicos.

Figura 4. Participação, em percentual, dos setores público (da Embrapa e de outras instituições públicas) e privado no número de cultivares protegidas no SNPC (1998–2012).

Fonte: dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (BRASIL, 2012b).

Pode-se perceber que a inovação no setor tem sido contínua. Os mecanismos de proteção da propriedade intelectual foram fundamentais para tal crescimento, visto que são essenciais na organização e na gestão do conhecimento e da inovação no agronegócio, fortalecendo a institucionalidade da pesquisa pública e privada. Houve um aumento considerável no número de cultivares registradas.

Pela análise dos registros de proteção das cultivares no SNPC, verificou-se que houve um expressivo aumento na proteção de cultivares por parte de empresas transnacionais, principalmente de cultivares de flores, hortaliças, batatas e frutas. Em relação à cultivar de soja, houve aumento de parcerias entre empresas, tanto entre as públicas e as privadas, quanto entre as nacionais e as multinacionais, bem como registrou-se a entrada de novos stakeholders no mercado de melhoramento genético de soja.

O número de empresas detentoras de cultivares protegidas tem aumentado com o passar do tempo. Esse fato pode ser comprovado com a cultivar de soja, cujo melhoramento genético, na década de 1980, era realizado pela Embrapa e por poucas empresas, com destaque para a FT Sementes. A partir do ano 2000, a indústria de sementes passou por significativa reestruturação. Em 2012, diversas empresas já disputavam o mercado e possuíam programas específicos de melhoramento. A Figura 5 indica as cinco maiores empresas atuantes na área de melhoramento genético – convencional e transgênico –, com dados analisados no SNPC.

Figura 5. Número de cultivares protegidas de soja – convencionais e transgênicas – pelas principais empresas detentoras (1998–2012).

Fonte: dados do Mapa (BRASIL, 2012b).

Conforme Castelo Branco e Vieira (2008), a liderança mundial por parte da Embrapa no desenvolvimento de tecnologias aplicadas à agricultura de clima tropical, adaptadas aos diversos ecossistemas do território nacional, demonstra a sua capacidade de tratamento do sistema de propriedade intelectual, permitindo a promoção e a disseminação do conhecimento e das inovações, de forma a preservar o investimento realizado.

Considerações finais

No setor industrial brasileiro, há ainda um grande espaço vazio separando a ciência do mercado. Mas esse não é o cenário do agronegócio. A Embrapa comprova isso. Ela é um modelo que gera pesquisa, desenvolvimento e inovação, promovendo parcerias, com o objetivo de potencializar o processo de inovação relacionado à pesquisa, mediante o uso autorizado de invenções dos parceiros, quando necessário, e do licenciamento das tecnologias desenvolvidas conjunta ou individualmente. Nesse cenário, é possível concluir que o respeito aos direitos de propriedade intelectual e o seu uso constituem um mecanismo que facilita a interação entre conhecimento, invenção e inovação.

Nos últimos anos, a propriedade intelectual passou a ser um recurso estratégico para a formação do arcabouço institucional do novo regime tecnológico e, por conseguinte, da dinâmica de inovação da agricultura. Nesse sentido, o marco regulatório constituído é responsável pela incorporação de novas tecnologias, associadas a um padrão mais intensivo em ciência, o qual redefine o conjunto de investimentos para o setor.

Desde a promulgação da LPC, os mecanismos de proteção à propriedade intelectual tornaram-se fundamentais para a coordenação e a gestão da pesquisa agropecuária, e também para o fortalecimento do aspecto institucional da pesquisa pública. Colaborou também para incentivar a formação de parcerias público-privadas, ou mesmo a parceria entre empresas nacionais e multinacionais.

Infere-se que são funções da propriedade intelectual:

Garantir o investimento de longo prazo em P&D.

Proteger o novo conhecimento e as inovações tecnológicas.

Ser fonte de informações estratégicas.

Atrair e potencializar investimentos em áreas estratégicas.

Manter a segurança jurídica no ambiente de negócios que envolvam ativos intangíveis.

Nesse sentido, o Instituto de Propriedade Intelectual (Inpi) preceitua que o País deve proteger e estimular cada vez mais as inovações, para manter a competitividade no setor, tanto agrícola quanto industrial.

O Brasil deve continuar a desenvolver pesquisas no setor agrícola, pois que tem competência adquirida ao longo de anos. Desfruta de posição geográfica privilegiada e de uma elevada diversidade ambiental, que lhe garantem vantagens comparativas dinâmicas em relação aos seus competidores diretos. Esse fator ganha relevância quando consideradas as novas janelas de oportunidades tecnológicas, como a transgenia e a nanotecnologia, as quais, associadas e com campos científicos tradicionais, abrem uma nova fronteira do conhecimento, e de grande potencial.

Referências

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Capítulo 9

Qual é o problema de transferência de tecnologia do Brasil e da Embrapa?

Eliseu Roberto de Andrade Alves

Renato Cruz Silva

Diagnóstico

Os fatos marcantes da agricultura brasileira, rigorosamente caracterizados pela coletânea de artigos que compõem o livro Contribuição da Embrapa para o desenvolvimento da agricultura no Brasil, são os seguintes:

Enorme concentração da produção em uma minoria de estabelecimentos. De fato, 500 mil estabelecimentos, em 4,4 milhões, produziram 87% de todo o valor da produção captada pelo censo agropecuário de 20061. E, nesse grupo, apenas 27.306 estabelecimentos contribuíram com 51,2% de toda essa produção. Os demais – 3,9 milhões – responderam por 13%. E, nesse grupo, 2,9 milhões geraram somente 3,3% da produção. Tem-se, assim, dois extremos: de um lado, uma minoria dos estabelecimentos contribuiu para a grande parcela da produção; e, de outro, a maioria ofereceu uma contribuição diminuta.

Dos 2,9 milhões de estabelecimentos, 57,2% estão no Nordeste, onde há um maior número de cidades e mercados bem menos dinâmicos do que aqueles encontrados no Sul ou no Sudeste, o que complica muito a ação das políticas públicas. É observação empírica assentada que a organização da produção, no interior das propriedades, e o nível de organização dos mercados, no que tange à oferta de insumos e serviços, no entorno das propriedades, provocam impacto sobre a implantação das políticas públicas, seu usufruto pelos produtores, sua eficiência e a realização dos resultados desejados.

Os estabelecimentos que geraram 51,2% da renda bruta tiveram renda bruta mensal de mais de 200 salários mínimos. Ou seja, a grande produção assim o é pela competência dos produtores em adotar tecnologias, e porque, por serem grandes, beneficiam-se das imperfeições de mercado, obtendo preços mais elevados pela safra e pagando menores preços pelos insumos.

Esses produtores negociam contratos de produção vantajosos, entre eles os de crédito, com prazos e montantes mais espaçosos e taxas de juros menores. Em resumo, obtêm valores mais elevados para a relação entre o preço recebido pelo produto e o preço pago pelo insumo. Por isso, muitas tecnologias tendem a ser mais lucrativas quando a produção ultrapassa certo volume, e deficitárias quando a produção é pequena.

Nesse ambiente, como crescerá a pequena produção? Ora, dois preços para o mesmo produto e para o mesmo insumo caracterizam uma imperfeição de mercado. Note-se que a taxa de juros é um preço, que varia do pequeno para o grande produtor. Essa imperfeição de mercado é uma pedra de tropeço no caminho que a pequena produção enfrenta para crescer, e é tão grande quanto, ou mesmo maior que a diferença de qualidade da assistência técnica e extensão rural que um e outro recebem. Assim como sucede no mercado de crédito (taxas de juros), tal imperfeição se verifica também nos mercados de insumos, de produtos, de terras e nos contratos. As políticas públicas precisam removê-las para dar igualdade de condições a pequenos e grandes. Ora, a remoção das imperfeições de mercado escapa do alcance das organizações de pesquisa e de assistência técnica e extensão rural. Cooperativas e associações de produtores são aliados eficientes na luta contra as imperfeições de mercado. Mas essas organizações são um marco das regiões prósperas e raramente sucedem onde imperam o atraso (pobreza e desorganização social e produtiva) e o analfabetismo.

Como a coletânea de artigos deste livro documenta, o uso de conhecimentos explicou grande parte do crescimento da produção e da concentração da renda bruta. A agricultura mecanizou-se. A terra perdeu grande parte de sua influência em explicar o crescimento da produção e da concentração da renda bruta. A consequência inevitável desse fato é que qualquer iniciativa no campo da reforma agrária precisa ser fortemente apoiada por políticas públicas que minimizem as imperfeições do mercado e fortaleçam a assistência técnica e extensão rural.

São os conhecimentos que explicam o sucesso do agronegócio nas suas diferentes especializações. Seus agentes, incluindo-se entre eles os agricultores, foram capazes de rearranjar os conhecimentos disponíveis em “modelos de negócio” – os sistemas de produção – ajustados ao nível de organização e às imperfeições dos mercados do seu entorno. Cada modelo de negócio tornou-se assim uma “tecnologia de produção”.

Os agentes que se inserem hoje na grande produção agrícola, com o apoio de assistência técnica e extensão rural frequente, continuada e de qualidade, foram também capazes de, gradativamente, ajustar essas “tecnologias de produção” à medida que a organização desses mercados alterava-se e crescia em complexidade, sempre visando fazer as imperfeições de mercado trabalhar a seu favor. Conseguiram, assim, agregar maior sustentabilidade econômica e social aos seus modelos de negócio, o que lhes propicia renda para suportar os recorrentes custos da inovação e, mais recentemente, dos resgates ambientais.

De maneira geral, a pequena produção não teve o mesmo acesso a essa assistência técnica e extensão rural de qualidade, frequente e continuada. Como se disse antes, isso caracteriza outra imperfeição do mercado: serviços ou bens de acesso restrito a poucos. De um lado, porque o produtor não teve, e ainda não tem, recursos para contratar esse serviço. De outro, porque o Estado não foi capaz de ofertá-lo em dimensão suficiente para atender a toda a demanda: ora tenta atender a todos e, consequentemente, o faz de forma esporádica, episódica; ora opta por concentrar os profissionais disponíveis em projetos especiais, em poucas propriedades, buscando um possível efeito demonstração para a maioria que ficou sem atendimento.

Assim, a pequena produção não consegue organizar os conhecimentos disponíveis em tecnologias de produção mais rentáveis, em modelos de negócios mais sustentáveis. Resta sem renda suficiente para manter um processo de inovação gradativo, crescer e ganhar escala. Sem escala apropriada, não otimiza o uso dos fatores de produção, paga mais caro pelos insumos e serviços, e recebe menos por seu produto. Em suma, não consegue fazer que as imperfeições do mercado atuem a seu favor. O resultado dessa conta é prejuízo; com frequência, é renda líquida2 negativa.

Estudos sobre renda líquida rural mostram bem os efeitos danosos das imperfeições do mercado. Com efeito, mais de 1,89 milhão de propriedades, com faturamento de 0 a 2 salários mínimos mensais, teve renda líquida negativa. Igual resultado obtiveram mais de 400 mil outras propriedades, com faturamento de 2 a 10 salários mínimos mensais.

Os dados do censo 2006 mostram, no entanto, que a renda líquida foi positiva em cerca de 1,6 milhão de propriedades da pequena produção. Indicam que, mesmo sem o apoio da assistência técnica e extensão rural, essa população foi capaz, com acesso a alguns conhecimentos, de organizar tecnologias de produção e modelos de negócios que a mantivessem ao abrigo dos piores efeitos das imperfeições do mercado. Revelam a existência, nessas propriedades, de talentos gerenciais, provavelmente capazes de fazê-las prosperar em cenários mais favoráveis.

O lado ruim dessa notícia é que, em pouco mais de 1 milhão dessas propriedades, o faturamento dos produtores não superou dois salários mínimos por mês. Permaneceram na pobreza. Esse dado revela que as imperfeições do mercado, pelas penalizações que impõem à falta de escala da pequena produção, impediram esses talentos gerenciais de usar outros conhecimentos para a construção de tecnologias de produção e modelos de negócios mais produtivos, mais rentáveis e de maior faturamento, que os libertaria do dilema da falta de escala. Manteve esses produtores prisioneiros de um ciclo vicioso, impedindo-os de migrar para um ciclo virtuoso.

Assim, imensa dualidade caracteriza a transferência de tecnologia na agricultura brasileira: de um lado, gerou um agronegócio pujante, mas, de outro, deixou milhões de brasileiros à margem do progresso. Sucesso e fracasso simultâneos! E essa dualidade é o dilema que as políticas públicas têm de enfrentar.

A solução do dilema

É possível agora responder à questão que o título deste capítulo propõe: qual é o problema da transferência de tecnologia agrícola no Brasil? A resposta é uma imposição dos fatos: reduzir as imperfeições de mercado e preparar a assistência técnica e extensão rural para ajudar a incorporar milhares de produtores à agricultura de elevada produção por hectare.

Num e noutro caso, há muitos obstáculos a vencer, sendo o maior deles a incompreensão dos homens, porque muitos interesses se locupletam na convivência com a pobreza. Não há tempo a perder. Se deixasse a questão entregue ao mercado e às suas imperfeições, o Brasil poderia caminhar para ter apenas 53 mil estabelecimentos produzindo 100% de sua safra agrícola, caso fosse replicada a experiência dos 27 mil estabelecimentos mais ricos. Não é um cenário desejável.

Reduzir imperfeições de mercado e preparar a assistência técnica e extensão rural para atender milhões de produtores não é tarefa simples. Pressupõe, de um lado, organizar a produção em todas as propriedades cujos donos decidirem profissionalizar a atividade. De outro, exige um esforço de organização da infraestrutura de produção no entorno das propriedades, com a participação sinérgica dos setores público e privado, para apoiar e dar consequência ao esforço de produção e de inovação dos produtores.

Os estudos realizados nos últimos anos pelas áreas de economia da produção e transferência de tecnologia da Embrapa, e confirmados pela prática das organizações de produtores, mostram que ambas as tarefas requerem equipes de transferência de tecnologia, residentes em todos os municípios, não só para o atendimento dos produtores, mas também para a articulação de redes de inovação, com a participação de entidades públicas e privadas, capazes de formular e implantar políticas públicas de apoio ao desenvolvimento desejado.

Veja-se que, até este momento, a tradição das organizações públicas de pesquisa, em termos de transferência de tecnologia, tem sido, principalmente, divulgar seus conhecimentos e deixar que cada agricultor estabeleça sua “linha de montagem” para transformar conhecimentos em tecnologias de produção. Ou seja, em sistemas de produção, em modelos de negócio. Isso foi possível e muito efetivo para os 500 mil produtores, que puderam contratar assistência técnica e extensão rural nesses moldes e, assim, puderam vencer a batalha da produção. Mas foi um fracasso para milhões de produtores que não contaram com esse apoio diferenciado na organização da sua produção e do seu entorno. Então, o assessoramento técnico e social é vital.

Dotar todos os municípios com equipes locais de transferência de tecnologia é uma empreitada enorme, factível de médio a longo prazo, e que enfrenta, de saída, dois grandes obstáculos.

O primeiro é que não existem, na quantidade requerida, profissionais preparados para a tarefa de assessorar os produtores na condução de um projeto de produção num processo de inovação gradativa e constante. Por exigência do mercado de trabalho, as universidades e as escolas técnicas de nível médio, em lugar de um ensino profissionalizante, oferecem aos jovens uma formação básica multidisciplinar, que lhes permite escolher um sem-número de ocupações, entre elas prosseguir nos estudos, ingressando na universidade ou na pós-graduação. Para que esses profissionais dediquem à assistência técnica e extensão rural, é necessário que se invista na complementação de sua formação, de maneira que possam, com sucesso, ajudar os produtores na administração contábil de suas propriedades, na gestão da evolução tecnológica de seus sistemas de produção e na organização do seu entorno produtivo e social.

O outro obstáculo é a dificuldade, demonstrada até agora, que o setor público tem, por conta de limitações fiscais, em prover tal assessoramento para todos que dele necessitam. É bem verdade que parte dessa dificuldade deriva do fato de que muitos no setor público não conseguem avaliar os benefícios de tal investimento, em termos de receita fiscal. Outra parte decorre do fato de que o tempo de maturação desses investimentos supera aquele de duração dos governos, o que inibe a iniciativa dos eventuais governantes, nessa direção.

O fato é que o Brasil conta hoje com um contingente de assistência técnica e extensão rural privado que está limitado em seu tamanho pela falta de renda dos produtores. Conta, também, com um contingente de assistência técnica e extensão rural pública cujo tamanho, por sua vez, é limitado pela realidade fiscal de municípios e estados, a qual os impede de alterar esse quadro.

Qualquer iniciativa para enfrentar essas limitações deve necessariamente se valer das possibilidades de sinergia que existem entre investimentos públicos e privados. É preciso que os investimentos públicos em assistência técnica e extensão rural sejam imaginados para, via crescimento da renda, aumentar o contingente daqueles produtores capazes de assumir os custos dessa assistência, liberando o Estado para cuidar dos que não são capazes de fazê-lo. É preciso, também, que o Estado tenha a disciplina de reinvestir parte da receita fiscal advinda do crescimento da produção na ampliação dessa sinergia.

Mudanças no modus operandi dos produtores e das organizações de pesquisa e de assistência técnica e extensão rural são imprescindíveis. A disseminação fragmentada de conhecimentos é ótima para o trabalho de geração do conhecimento, mas não contribui para organizar a pequena produção. Esta última precisa de um diálogo focado num “modelo de negócio” ajustado à sua realidade e da ação concertada de seus produtores para criar escala de produção.

As “linhas de montagem”, referidas antes, têm de reunir profissionais da pesquisa e da extensão pública e privada, num primeiro momento, na tarefa de definir modelos de negócio de referência para cada cultivo ou criação. Num segundo momento, têm de juntar as organizações de extensão pública e privada com os agricultores para particularizar a visão, ajustar os modelos de negócio ao nível da comunidade, levando em conta as dificuldades de grupos de agricultores, e avaliar sua resistência às variações dos preços relativos e aos riscos climáticos.

Ao contrário do que indica o senso comum, o pequeno produtor rural brasileiro, por sua trajetória de vida, tem, historicamente, mais “treino” de isolamento e competição individual do que de trabalho cooperativo. E, isolado, em geral não supera os problemas de escala, seja em termos de área cultivada, seja em volume de produção.

Isso dificulta o seu acesso a tecnologias que melhoram a produtividade do trabalho e da terra, como mecanização e irrigação, ou que agregam qualidade e valor ao seu produto, como pré-processamento e armazenagem. Isso reduz o seu poder de barganha, tanto na aquisição de insumos e serviços essenciais à produção, quanto na negociação do seu produto. O isolamento e a decorrente falta de escala impõem-lhe baixos valores na relação entre o preço do seu produto e o preço que paga pelos insumos e serviços. Permanece, assim, como presa fácil das imperfeições do mercado.

Isso requer que a ação de assessoramento a esse produtor não seja apenas de caráter técnico, como é próprio da administração contábil e da gestão tecnológica da propriedade, mas avance para o terreno político do desenvolvimento social, no que respeita à transformação de sua condição de capital humano em capital social, ou seja, em grupamento humano organizado em função de um propósito comum.

As evidências empíricas mostram que, ao contrário das expectativas, o produtor rural brasileiro, nessa faixa de renda, responde bem ao “treino” de ação cooperativa. Em Mimoso do Sul, ES, conforme documentou o programa jornalístico “Globo Rural”, uma comunidade de pequenos produtores de café (áreas de 5 ha, em média) mobilizou-se em torno de um abaixo-assinado para embargar um desmatamento que ameaçava as nascentes dos córregos. Dado o sucesso da empreitada, seus membros resolveram associar-se para resolver seus problemas de produção e de renda.

Como associação, conseguiram interessar o setor público num projeto de assistência técnica e extensão rural contínua e frequente: elevaram a produtividade e a produção, resolveram o problema da colheita com um mutirão em rodízio (cada dia em uma propriedade, até o final da safra) e aumentaram os preços recebidos pelas sacas de café, negociando em bloco e introduzindo, com o apoio de uma fundação pública, o pré-processamento mecânico (lavagem, classificação e secagem).

A renda cresceu. Reformaram as casas, adquiriram carros e eletrodomésticos, investiram em computadores para a melhoria da educação dos filhos e, com a ajuda de outra fundação pública, eliminaram outra disfunção que envergonhava a comunidade: instalaram fossas assépticas, acabando com a prática de despejar dejetos residenciais nos córregos da comunidade. Hoje, o único fator limitante é o tamanho das propriedades, o qual, com o crescimento da renda, deverá ser cuidado a seu tempo por aqueles que assim o desejarem.

Outro exemplo se deu em Quirinópolis, GO3. Um grupo de técnicos convenceu a cooperativa local a investir, por um período definido, num projeto de assistência técnica e extensão rural continuada para melhorar a produção de uma comunidade de pequenos produtores de leite (média de 20 ha; produção diária em torno de 20 L). O custo da cooperativa resumia-se ao salário dos técnicos de nível médio e superior e a pequenas despesas operacionais, custo a ser assumido pelos produtores a partir de um prazo determinado.

O projeto teve por focos educar os produtores para atuar de forma cooperada e organizar a produção nas propriedades segundo seus recursos e possibilidades, num processo de mudança tecnológica gradativa. A produção aumentou exponencialmente (propriedades atingiram 800 L/dia nos mesmos 20 ha) e, com ela, o nível de exigência dos produtores quanto aos serviços da cooperativa.

Produtores e gestores da cooperativa desentenderam-se quanto aos rumos do projeto. A cooperativa demitiu a equipe de assistência técnica e extensão rural antes do prazo combinado para que os produtores assumissem o custo do projeto. Cerca de 200 desses produtores formalizaram uma associação e recontrataram a equipe de assistência técnica e extensão rural. O projeto continuou, e eles ampliaram os planos para a criação de uma nova cooperativa, envolvendo também produtores de quatro municípios vizinhos a Quirinópolis.

Essas evidências empíricas, que se repetem em vários pontos do território nacional, mostram que, na formulação de iniciativas para a superação dos problemas de pobreza rural, não se deve subestimar a capacidade de empreendedorismo e de protagonismo dos produtores rurais, o que independe do tamanho da operação em que o produtor está envolvido. A distribuição de renda líquida positiva e negativa, observada nos dados do Censo 2006, sustenta essa assertiva.

Os casos aqui relatados confirmam a hipótese de que assistência técnica e extensão rural frequente e continuada e políticas públicas focadas no associativismo, como estratégia de superação dos problemas de escala, são eficientes para minimizar as imperfeições de mercado e libertar os produtores das amarras da pobreza, e poderem crescer segundo suas possibilidades.

Esses casos recomendam que se evite o planejamento centralizado, monocrático e pretensamente autossuficiente do Estado, em favor de formulações que otimizem as interações sinérgicas entre setor público e setor privado. Indicam o uso preferencial de estratégias que sejam capazes de viabilizar modelagens de negócios de inspiração local, sem abdicar do propósito de inclusão social e produtiva desses produtores nos mercados nacional e global.

Não se pretende encerrar este debate deixando a impressão de que, na busca pela erradicação da pobreza rural, não há lugar para o ativismo. Reconhece-se que o caminho não é exclusivamente técnico. Claro que há espaço para o ativismo político! Ele foi fundamental para a Embrapa convencer a sociedade brasileira dos rumos a serem tomados. Mas ele tem que ser concebido, planejado e executado profissionalmente, jamais perdendo de vista o propósito da causa!

Notas

Capítulos: 1 | 2 | 3 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9

Capítulo 1

1 Figura retirada do Capítulo 7.

2 Criados os conhecimentos pelos pesquisadores, toma-se um período até que sejam incorporados pelos produtores no processo de produção e reflitam-se na oferta, de modo a puxarem os preços para baixo. O modelo encontrou 3 anos para a série toda. A teoria não diz nada sobre esse número; é questão empírica. Assim, varia de série para série de dados.

3 Tabela retirada do Capítulo 7.

4 Tabela retirada do Capítulo 2.

5 Todas as informações censitárias neste capítulo, tomando por base estabelecimentos agropecuários como unidade amostral, foram obtidas dos microdados disponibilizados na sala de sigilo do IBGE, no Rio de Janeiro, por meio de acordo formal entre a Embrapa e o IBGE.

Capítulo 2

1 Uma versão preliminar deste artigo foi publicada na Revista de Política Agrícola, nº 4, de 2012.

2 Todas as informações censitárias utilizadas neste capítulo, tomando por base estabelecimentos agropecuários como unidade amostral, foram obtidas dos microdados disponibilizados na sala de sigilo do IBGE, no Rio de Janeiro, por meio de acordo formal entre a Embrapa e o IBGE.

3 Note-se que a pergunta feita às Unidades de pesquisa não fazia nenhuma referência às classes de renda bruta.

Capítulo 3

1 As taxas anuais de crescimento foram calculadas usando-se os índices de produção construídos pela FAO, com base na fórmula de Laspeyres, ano-base 2004–2006. Tais índices de produção estão disponíveis no site da Faostat (FAO, 2012).

2 Os índices de produtividade estimados para cada estado brasileiro são apresentados no Anexo 1.

3 Conforme mostrado por Hutchinson e Langham (1999), as diferenças entre os dois métodos são marcantes. O índice de Tornqvist-Theil estima as mudanças de produtividade em um país, num dado ano, em comparação com ele mesmo; já no índice Malmquist, calculam-se as mudanças de produtividade de um determinado país em comparação com o país que define a fronteira de produção naquele ano.

Capítulo 5

1 Ver Fornazier e Vieira Filho (2012), Radar... (2011) e Vieira Filho e Santos (2011).

2 Para ver quais foram as perguntas utilizadas, ver Tabela 1, do Anexo.

3 Para saber como foram calculados os indicadores econômicos e as variáveis derivadas do estudo, ver Tabela 2, do Anexo.

4 É importante lembrar que o salário mínimo para fazer a divisão dos estratos teve o valor de R$ 350,00, montante referenciado para dezembro de 2006.

5 Para uma abordagem metodológica do cálculo do índice de Gini, ver Hoffmann (1998).

6 Para um estudo aprofundado do Censo Agropecuário de 2006, ver Gasques et al. (2010).

Capítulo 6

1 Spillovers são transferências de tecnologia e conhecimento que ocorrem ao longo do tempo entre fronteiras geográficas, tais como entre estados, entre países e entre regiões. Essas transferências não são necessariamente oriundas de empenho das instituições de pesquisa.

2 Ver Alston (2002), para uma revisão da literatura de P&D na agricultura.

3 Os autores são gratos a Flavio Avila, Geraldo Souza e Fernando L. Garragory, pelo acesso aos dados e, especialmente, pelo empenho em ajudar-nos com a transferência de dados e o fornecimento de detalhes sobre a organização do banco de dados.

4 As estatísticas comparativas de produção e comércio foram originárias da Faostat (FAO, 2008).

5 Esse foi mais um motivo para que os autores deste artigo se concentrassem na análise da produção de grãos.

6 Durante os anos 1960 e 1970, o governo brasileiro iniciou um programa para aumentar a produção de soja. Um programa semelhante para o trigo também foi iniciado, mas, em razão do seu alto custo, foi logo cancelado. O trigo tem desempenhado um papel importante na expansão inicial da soja, como uma cultura de entressafra. Schnepf et al. (2001) apresentam uma excelente discussão sobre esse tema.

7 Dados originados do Ipeadata (2008).

8 Esta seção baseia-se fortemente em Beintema et al. (2001, 2006).

9 Ver You (2008), no caso do Brasil e da China.

10 Kanbur e Zhang (1999), para detalhes metodológicos, e Mishra et al. (2006), para uma aplicação do método.

11 Somos gratos ao revisor anônimo IFPRI por sugerir essa medida.

12 Para uma dada cultura, a fórmula da diferença de rendimento é dada pela equação Equação em que z é a produtividade de referência, y é o produtividade em outras regiões (que caem abaixo da referência) e q é o número de microrregiões em outras regiões que produzem a cultura e cujo rendimento era inferior à referência (UNDG).

13 Ver, por exemplo, Johnson e Evenson (2000).

14 Alguns autores, como Lei e Yao (2008), também apresentam uma medida adicional de convergência, que tem como objetivo avaliar se a desigualdade tem aumentado ou diminuído ao longo do tempo. Alguns utilizam o coeficiente de variação ou o logaritmo natural do desvio-padrão da variável de interesse para analisar as tendências da desigualdade. A queda na desigualdade ao longo do tempo indica a presença de convergência; já o aumento da desigualdade sugere que ocorreu divergência. Se, no processo de convergência, também se alcançar o fim da desigualdade, dar-se-á o nome de convergência sigma, a exemplo de Lei e Yao (2008). Já que foram utilizadas medidas de entropia generalizada para avaliar as tendências da desigualdade, não foi necessário recorrer a medidas adicionais de convergência sigma neste trabalho.

15 A decisão de usar efeitos fixos baseou-se nos resultados do teste de Hausman, que rejeitou fortemente a hipótese de que efeitos fixos não observados não serem correlacionados com as variáveis independentes.

16 Todas as estimativas foram realizadas utilizando Stata 10 MP.

17 Na construção das produtividades de referência para a microrregião que mais cresce, conseguiu-se identificar as microrregiões e as regiões nas quais estavam presentes as produtividades de maior crescimento. A Tabela 1 no Anexo mostra a produtividade máxima alcançada pelas regiões principais, assim como o número total de vezes em que as microrregiões dentro de cada região atingiram a produtividade máxima. Várias microrregiões com as produtividades mais altas para o arroz estavam localizadas no Nordeste.

18 Agradecemos ao nosso revisor anônimo, por enfatizar a necessidade de lidar com esse problema de forma mais explícita.

19 Ver Baltagi e Wu (1999).

20 Por exemplo, além das diferenças biofísicas (solo, clima e temperatura) entre regiões, políticas locais e até mesmo políticas provenientes do governo federal poderão afetar a agricultura (e, assim, a produtividade) se os esforços forem mais direcionados para algumas regiões, no lugar de outras. Em termos técnicos, dummies regionais controlam a presença de efeitos fixos não observados e, assim, fornecem resultados mais precisos de convergência, já que esses efeitos fixos não observados podem influenciar as estimativas de convergência.

Capítulo 7

1 Ver Greene (2011).

Capítulo 8

1 Ver Gasques et al. (2010).

2 Ver Vieira Filho et al. (2005) e Vieira Filho e Silveira (2011).

3 Para efeitos da Lei de Proteção de Cultivares (LPC), “melhorista” é a pessoa que obtiver cultivar e estabelecer descritores que a diferenciem das demais.

4 É uma organização intergovernamental que tem por missão fomentar um sistema de proteção de cultivares, com vista ao desenvolvimento de novas cultivares.

Capítulo 9

1 Para a Europa, há o censo agropecuário 2010. Para os Estados Unidos, o de 2007. Para gerarem 87% do valor da produção, foram necessários 10,13% do total de fazendas nos Estados Unidos e 13,86% na Europa. No Brasil, 11,37%. Lá e cá, a concentração é muito semelhante. Razões semelhantes?

2 O conceito de renda líquida está definido nos capítulos anteriores.

3 O projeto de Quirinópolis é de concepção do engenheiro agrônomo Joaquim Gomide, da Embrapa Arroz e Feijão. Na discussão das soluções para o problema de Transferência de Tecnologia, os autores se beneficiam da experiência de vários profissionais da Embrapa, onde também se destacam Otávio Valentim Balsadi, Lucio Brunale, Alexandre de Oliveira Barcellos, Zander Soares de Navarro e Ivan Freire de Souza.