Apresentação e Análise dos Resultados

Para analisar o impacto do desenvolvimento da distribuição moderna no setor agropecuário em Portugal foram estimadas três regressões, com resultados estatisticamente significativos.

A primeira relaciona a margem dos produtores agrícolas com a margem dos retalhistas e com o IHH (no setor retalhista). Apresentam-se os resultados nas tabelas seguintes.

Tabela 16 - Margem dos Produtores Agrícolas em função da Margem dos Retalhistas e do IHH (Regressão 1)

74

Da análise da tabela 16, verifica-se que as variáveis explicativas são estatisticamente significativas (a um nível de significância de 5%).8 Efetivamente, considerando a hipótese nula H0: βi = 0, obtemos p-values inferiores a 5% para as duas variáveis na amostra, o que determina a rejeição de H0 para esse nível de significância. Observa-se um impacto positivo das margens dos retalhistas e do IHH na margem dos produtores agrícolas, porquanto os coeficientes são positivos. A magnitude do impacto do IHH é bastante mais reduzida que a da margem dos retalhistas.

Resta referir que o coeficiente de determinação apresenta um valor 0,51, o que significa que 51% da variação da margem dos produtores agrícolas é explicada por este ajustamento.

Para garantir que a inferência estatística é válida, é necessário assegurar que não são violadas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear, nomeadamente a presença de heteroscedasticidade e de autocorrelação no ajustamento efetuado.

Para detetar a presença de heteroscedasticidade, recorreu-se ao teste de White. A vantagem da utilização deste teste é a de não exigir uma definição prévia de uma hipótese sobre o comportamento da variância das perturbações, isto é, uma suspeição acerca do padrão de heteroscedasticidade do ajustamento (Mendes de Oliveira et al., 2011). A hipótese nula, que supondo a presença de homoscedasticidade, é dada por H0:

α2 = α3 = 0, pelo que se pretende rejeitar H0. Os resultados apresentam-se abaixo.

Tabela 17 - Resultado do Teste de White para deteção de Heteroscedasticidade na Regressão 1

A um nível de significância de 5%, não se rejeita a H0, pelo que não se conclui pela presença de heteroscedasticidade no modelo.9

8 _{Para um nível de significância de 10%, ambas as variáveis explicativas são estatisticamente} significativas. Pra um nível de significância de 1%, apenas a Margem dos Retalhistas tem significância estatística.

9 _{A um nível de significância de 1%, a conclusão é a mesma. A um grau de significância de 10%,} contudo, a decisão seria pela presença de heteroscedasticidade no modelo. Todavia, o problema poderá ser minimizado com recurso ao estimador consistente de White que, embora não removesse do modelo a

Estatística Qui-quadrado _{Prob > Chi}2

6,63 0,084

75

Para detetar a presença de autocorrelação recorreu-se ao teste de Breusch- Godfrey. Este teste, apesar de ter a vantagem de poder ser utilizado em casos em que a autocorrelação seja gerada por processos mais complexos ou em modelos autorregressivos, tem validade assimptótica. Como o modelo estimado tem nove observações, os resultados poderão estar condicionados. Alternativamente, poder-se-ia averiguar a existência de autocorrelação aplicando o teste de Durbin-Watson. No entanto, visto que o modelo não tem termo independente, a aplicação deste teste não é possível.

No teste de Breusch-Godfrey, a hipótese nula é dada por H0: φ2 = φ3 = 0, significando que não existe correlação entre as perturbações aleatórias, pelo que os seus coeficientes são nulos. Assim, não se pretende rejeitar H0.

Para a realização deste teste é necessária a escolha do parâmetro p, que corresponde à ordem do processo autorregressivo considerado para os termos de perturbação. De acordo com Mendes de Oliveira et al. (2011), em dados anuais, utilizam-se normalmente os parâmetros p = 1, 2 ou 3. Foram testados os vários parâmetros e obtiveram-se os resultados abaixo, que mostram que não se conclui pela presença de autocorrelação, para diferentes níveis de significância (1%, 5% ou 10%).

Tabela 18 - Resultado do Teste de Breusch-Godfrey para deteção de Autocorrelação na Regressão 1

Foram estimadas mais duas regressões, cuja variável dependente continua a ser a Margem dos Produtores Agrícolas, mas considerando como variáveis explicativas, para além da margem dos retalhistas, primeiro o índice de concentração CR2 e de seguida o índice CR2. Foram seguidos os passos acima descritos e os resultados apresentam-se abaixo.

heteroscedasticidade, viabilizaria a inferência estatística utilizada. Assim, as conclusões a retirar seriam as mesmas.

Estatística Qui-quadrado Prob > Chi2

p = 1 0,24 0,625

p = 2 2,79 0,248

p = 3 4,16 0,245

76

Tabela 19 - Margem dos Produtores Agrícolas em função da Margem dos Retalhistas e do CR2 (Regressão 2)

Constata-se, mais uma vez, a significância estatística das duas variáveis a um nível de significância de 5%.10

Também nesta regressão os impactos estimados sobre as margens dos produtores agrícolas são positivos, sendo o impacto da margem dos retalhistas de magnitude superior. Realça-se que o impacto estimado do CR2 na margem dos produtores agrícolas é consideravelmente superior ao do IHH, estimado na regressão anterior.

O valor do coeficiente de determinação aponta para 50% da variação da margem dos produtores agropecuários explicada por este ajustamento.

Tabela 20 - Resultado do Teste de White para deteção de Heteroscedasticidade na Regressão 2

10 _{A um grau de significância de 1%, apenas a Margem dos Retalhistas apresenta significância estatística} e a 10% as duas variáveis explicativas são estatisticamente significativas.

Variável Dependente: Margem dos Produtores Agrícolas Períodos Incluídos: 9 Método: OLS Margem dos Retalhistas CR2 Coeficiente 2,23155 0,0805 Desvio Padrão 0,62254 0,02993 t-statistic 3,72 2,69 p value 0,008 0,031 R2 = 0,50

Estatística Qui-quadrado

Prob > Chi

6,95 0,0735

77

Tabela 21 - Resultado do Teste de Breusch-Godfrey para deteção de Autocorrelação na Regressão 2

De acordo com os resultados do teste de White e de Breusch-Godfrey, não se conclui pela presença de heteroscedasticidade e de autocorrelação no modelo em análise, para um nível de significância de 5%.

Tabela 22 - Margem dos Produtores Agrícolas em função da Margem dos Retalhistas e do CR4 (Regressão 4)

Conclui-se pela significância estatística das duas variáveis a um nível de significância de 5%.11

Uma vez mais, os impactos estimados sobre as margens dos produtores agrícolas são positivos, sendo o impacto da margem dos retalhistas de magnitude superior. Realça-se que o impacto estimado do CR4 na margem dos produtores agrícolas é consideravelmente superior ao do IHH, mas inferior ao do CR2.

11_{A um grau de significância de 1%, as variáveis não são estatisticamente significativas e a 10% as duas} variáveis explicativas são estatisticamente significativas.

Estatística Qui-quadrado Prob > Chi2

p = 1 0,18 0,668

p = 2 1,94 0,379

p = 3 3,13 0,371

H0: Os resíduos não são autocorrelacionados

Variável Dependente: Margem dos Produtores Agrícolas Períodos Incluídos: 9 Método: OLS Margem dos Retalhistas CR2 Coeficiente 2,05008 0,06202 Desvio Padrão 0,64416 0,02069 t-statistic 3,18 3,00 p value 0,015 0,020

78

Por seu turno, o valor do coeficiente de determinação é o mais elevado e aponta que para cerca de 55% da variação da margem dos produtores agropecuários é explicada por este ajustamento.

Tabela 23 - Resultado do Teste de White para deteção de Heteroscedasticidade na Regressão 3

Tabela 24 - Resultado do Teste de Breusch-Godfrey para deteção de Autocorrelação na Regressão 3

De acordo com os resultados do teste de White e de Breusch-Godfrey, não se conclui pela presença de heteroscedasticidade e de autocorrelação no modelo em análise, para um nível de significância de 5%.

Para as restantes variáveis (Peso nas Vendas, Importações Espanha e Exportações Espanha) não foram encontrados resultados estatisticamente significativos, pelo que não são aqui apresentados.