UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS DEPARTAMENTO DE ECONOMIA AGRÍCOLA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA RURAL
WINNIE MOREIRA ALBUQUERQUE
ANÁLISE DE CONVERGÊNCIA ESPACIAL DE PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA APLICADA À REGIÃO NORDESTE DO BRASIL E AOS MUNICÍPIOS DO
ESTADO DO CEARÁ
FORTALEZA 2020
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WINNIE MOREIRA ALBUQUERQUE
ANÁLISE DE CONVERGÊNCIA ESPACIAL DE PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA APLICADA À REGIÃO NORDESTE DO BRASIL E AOS MUNICÍPIOS DO ESTADO
DO CEARÁ
Dissertação de Mestrado submetida ao Programa de Pós-Graduação em Economia Rural da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de mestre em Economia Rural. Área de concentração: Políticas Públicas e Desenvolvimento Rural.
Orientador: Prof. Dr. Robério Telmo Campos Co-orientador: Prof. Dr. Vitor Hugo Miro Couto Silva
FORTALEZA 2020
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Dados Internacionais de Catalogação na Publicação Universidade Federal do Ceará
Biblioteca Universitária
Gerada automaticamente pelo módulo Catalog, mediante os dados fornecidos pelo(a) autor(a)
A314a Albuquerque, Winnie Moreira.
Análise de convergência espacial de produtividade agrícola aplicada à região Nordeste do Brasil e aos municípios do Estado do Ceará / Winnie Moreira Albuquerque. – 2020.
70 f. : il. color.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Economia Rural, Fortaleza, 2020.
Orientação: Prof. Dr. Robério Telmo Campos. Coorientação: Prof. Dr. Vitor Hugo Miro Couto Silva.
1. Produtividade agrícola. 2. B-convergência espacial. 3. Nordeste. 4. Ceará. I. Título.
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WINNIE MOREIRA ALBUQUERQUE
ANÁLISE DE CONVERGÊNCIA ESPACIAL DE PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA APLICADA À REGIÃO NORDESTE DO BRASIL E AOS MUNICÍPIOS DO ESTADO
DO CEARÁ
Dissertação de Mestrado submetida ao Programa de Pós-Graduação em Economia Rural do Departamento de Economia Agrícola da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de mestre em Economia Rural. Área de concentração: Políticas Públicas e Desenvolvimento Rural.
Aprovada em:_____/____/2020.
BANCA EXAMINADORA
________________________________________ Prof. Dr. Robério Telmo Campos (Orientador)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_________________________________________ Prof. Dr. Vitor Hugo Miro Couto Silva
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_________________________________________ Prof. Dr. Wescley de Freitas Barbosa Universidade Federal do Ceará (UFC)
_________________________________________ Prof. Dr. Alexsandre Lira Cavalcante
Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE)
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AGRADECIMENTOS
A Deus, pelas infinitas graças alcançadas, força e determinação para seguir acreditando na realização dos meus sonhos.
Aos meus pais, Clodoaldo e Lioneuda, e irmãos Rafael e Suiane, por servirem de base para a construção do meu caráter e da pessoa que sou hoje. Especialmente, à minha mãe, que mesmo à distância, sempre me incentivou a ser uma mulher independente e acreditar nos meus objetivos.
Ao meu noivo Yuri, com quem nos últimos cinco anos tenho compartilhado todas as minhas lutas e conquistas. Por acreditar e enaltecer sempre o meu potencial. E por acreditar que podemos crescer cada vez mais juntos.
À professora Dra. Kilvia Cardoso, por ainda na graduação me desafiar a sair da “zona de conforto” ao estudar econometria espacial, que além de se tornar uma paixão, me incentiva a aprender cada vez mais.
Ao Prof. Dr. Robério pelos conselhos, orientações e por acreditar no meu trabalho.
Ao Prof. Dr. Vitor Hugo Miro, por me estender a mão ao entrar no mestrado, mesmo me conhecendo pouco, acreditou na minha área de estudo e aceitou co-orientar.
Aos membros da Banca, Dr. Wescley de Freitas e Dr. Alexsandre Lira por me honrarem com a presença e pelas contribuições geradas.
A todos os professores e funcionários que fazem parte do Programa de Pós-Graduação em Economia Rural.
A todos os colegas de curso com quem compartilhei momentos de alegria e de ansiedade. Agradeço, especialmente, à Thyena Karen, que se tornou uma irmã, nós dividimos além do lar, momentos de alegria e crises de riso até momentos de angústia e ansiedade. Obrigada por tudo.
Por fim, agradeço à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pelo apoio financeiro concedido durante todo o curso.
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RESUMO
A presente pesquisa propõe uma análise da produtividade agrícola para as microrregiões geográficas do Nordeste brasileiro e os municípios do Estado do Ceará referente ao período de 1996 a 2017, tido como o de mais baixa produtividade agrícola da região. Para a obtenção das respostas em face das perguntas aqui apresentadas, são aplicados os métodos de análise espacial e econometria espacial. Por exemplo, por intermédio da aplicação dos métodos de econometria espacial, testa-se a hipótese de convergência para produtividade agrícola dos municípios cearenses. De particular relevância para a teoria do crescimento e desenvolvimento econômico, a hipótese de convergência caracteriza um processo segundo o qual, inicialmente, valores de certa variável são desiguais entre países, estados ou regiões, mas essa desigualdade se reduz ao longo do tempo. Tal análise identifica, por sua vez, se há evidências para a existência de β-convergência absoluta e condicional da produtividade agrícola, controlando-se explicitamente para efeitos espaciais por subperíodos. Para tanto, conduziu-se preliminarmente uma análise exploratória de dados espaciais, que detectou a presença de autocorrelação espacial para a produtividade agrícola total. Em etapa posterior, modelos econométricos espaciais foram aplicados para a análise da convergência. Os resultados empíricos indicaram a presença de β-convergência absoluta e de β-convergência condicional para o Nordeste e o Ceará.
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ABSTRACT
This research proposes an analysis of agricultural productivity for the geographical microregions of Northeastern Brazil and the municipalities of the State of Ceará for the period from 1996 to 2017, considered to be the lowest agricultural productivity in the region. To obtain the answers to the questions presented here, the methods of spatial analysis and spatial econometrics are applied. For example, through the application of spatial econometrics methods, the hypothesis of convergence for agricultural productivity in the municipalities of Ceará is tested. Of particular relevance to the theory of growth and economic development, the convergence hypothesis characterizes a process according to which, initially, values of a certain variable are unequal between countries, states or regions, but this inequality is reduced over time. Such analysis identifies, in turn, if there is evidence for the existence of absolute and conditional convergence of agricultural productivity, explicitly controlling for spatial effects by subperiods. To this end, an exploratory analysis of spatial data was preliminarily conducted, which detected the presence of spatial autocorrelation for total agricultural productivity. In a later step, spatial econometric models were applied for the analysis of convergence. The empirical results indicated the presence of absolute β-convergence and conditional β-convergence for the Northeast and Ceará.
Keywords: Agricultural productivity. Spatial β-convergence. Northeast. Ceará.
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Gráfico da produtividade agrícola média dos estados nordestinos (1996-2017) ... 32 Figura 2 Gráfico de Produtividade Agrícola Média do Ceará (1996 a
2017) ... 34 Figura 3 BiLISAs para a taxa de crescimento da produtividade total agrícola e a
produtividade agrícola total inicial das microrregiões do Nordeste por subperíodos ... 46 Figura 4 BiLISAs para a taxa de crescimento da produtividade total agrícola e as
variáveis explicativas do modelo nas microrregiões do Nordeste, período 1996-2017 ... 48 Figura 5 BiLISAs para a taxa de crescimento da produtividade total agrícola e a
produtividade agrícola total inicial dos municípios do Ceará por períodos.. 54 Figura 6 BiLISAs para a taxa de crescimento da produtividade total agrícola e as
variáveis explicativas do modelo nos municípios do Ceará, período 1996-2017 ... 56
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Valor Adicionado Bruto (VAB) da agropecuária (Mil Reais), por Unidade Geográfica, 2017 ... 17 Tabela 2 Produção por item agrícola e unidade geográfica, 2018 ... 20 Tabela 3 Número e Área dos Estabelecimentos Agropecuários, Brasil e Ceará 24 Tabela 4 Ranking dos 10 municípios cearenses com maior produtividade
agrícola total ... 24 Tabela 5 Estatística descritiva da produtividade agrícola média das
microrregiões por estado, 2017 ... 32 Tabela 6 Estatística Descritiva da Produtividade Agrícola dos municípios
cearenses ... 34 Tabela 7 Variáveis utilizadas no modelo de convergência condicional ... 35 Tabela 8 Índice de Moran da produtividade agrícola total das microrregiões
por subperíodos, Nordeste ... 45 Tabela 9 Resultados do teste dos multiplicadores de Lagrange para cada
subperíodo, Nordeste ... 49 Tabela 10 Resultados econométricos dos modelos SEM e SAR para
convergência absoluta em cada subperíodo, Nordeste ... 50 Tabela 11 Taxas de Convergências Absolutas para os subperíodos
estatisticamente significativos, Nordeste ... 51 Tabela 12 Resultados econométricos do modelo SEM para Convergência
Condicional em cada subperíodo, Nordeste ... 52 Tabela 13 Taxas de Convergências Condicionais para os subperíodos
estatisticamente significativos, Nordeste ... 53 Tabela 14 Índice de Moran da produtividade agrícola total cearense por
subperíodos, Ceará ... 53 Tabela 15 Resultados do teste dos Multiplicadores de Lagrange para cada
subperíodo, Ceará ... 57 Tabela 16 Resultados econométricos dos modelos SEM e SAR para
10
convergência absoluta em cada subperíodo, Ceará ... 58 Tabela 17 Taxas de Convergências Absolutas para os subperíodos
estatisticamente significativos, Ceará ... 59 Tabela 18 Resultados econométricos dos modelos SEM e SARMA para
Convergência Condicional em cada subperíodo, Ceará ... 60 Tabela 19 Taxa de Convergência Condicional para os subperíodos
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 13 1.1 Objetivos ... 15 1.1.1 Objetivo Geral ... 15 1.1.2 Objetivos Específicos ... 15 1.2 Organização da Dissertação ... 15 2 REFERENCIAL TEÓRICO ... 16 2.1 A Economia Nordestina ... 162.2 A Economia e a Agricultura Cearense ... 21
2.3 Fatores importantes para a análise de produtividade agrícola ... 25
2.4 Análises Espaciais e de Convergência da Agropecuária ... 27
3 METODOLOGIA ... 31
3.1 Base de Dados ... 31
3.2 Especificação do Modelo Espacial ... 35
3.2.1 Matrizes de Ponderação Espacial ... 35
3.2.2 Índice de Moran ... 36
3.2.3 Autocorrelação Espacial Local ... 37
3.3 Convergência Espacial... 39
3.3.1 Convergência Absoluta ... 39
3.3.2 Convergência Condicional ... 40
3.3.3 Dados em Painel ... 41
3.4 Modelos Espaciais ... 42
3.4.1 Modelo Autorregressivo Espacial (SAR) ... 42
3.4.2 Modelo de Erros Espaciais (SEM) ... 43
3.4.3 Modelo Autorregressivo Espacial e Média Móvel (SARMA) ... 43
3.5 Teste dos Multiplicadores de Lagrange ... 44
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 45
4.1 Nordeste ... 45
4.1.1 Análise do Índice de Moran ... 45
4.1.2 Análise de Autocorrelação Espacial ... 45
4.1.3 Análise dos Testes e Diagnósticos ... 49
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4.1.4.1Convergência Absoluta ... 50
4.1.4.2Convergência Condicional ... 51
4.2 Ceará ... 53
4.2.1 Análise do Índice de Moran ... 53
4.2.2 Análise de Autocorrelação Espacial ... 54
4.2.3 Análise dos Testes e Diagnósticos ... 57
4.2.4 Análise das Convergências ... 58
4.2.4.1Convergência Absoluta ... 58
4.2.4.2Convergência Condicional ... 60
5 CONCLUSÕES ... 62
REFERÊNCIAS ... 65
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1 INTRODUÇÃO
A agricultura é um dos pilares da economia brasileira, desde a colonização portuguesa até os dias atuais. Em décadas mais recentes, o setor passou por um processo de intensa modernização, com a mecanização de processos, o aprimoramento das práticas agrícolas e a diversificação da produção. Políticas públicas, investimentos públicos e privados e novas tecnologias permitiram a expansão de áreas agrícolas, da produção e da produtividade, que tornou possível ao Brasil, não apenas melhorar o abastecimento para a população e o agronegócio, mas se firmar como um dos grandes exportadores de produtos agrícolas do mundo. Deste modo, analisar o comportamento da agricultura é de suma importância para o País e suas regiões.
Em virtude da grande dimensão territorial, dos diferentes aspectos climáticos, culturais e socioeconômicos dos estados da região Nordeste do Brasil, torna-se eficaz a análise do progresso do seu setor agrícola como um todo e por microrregiões geográficas, como meio de contribuir positivamente para a literatura ainda escassa. Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), essa região é uma das cinco maiores do Brasil, possui 1.554.291,744 km² de área territorial total sendo composta por nove estados. Em função de suas diferentes características físicas, ela se fragmenta em 188 microrregiões (Anexo A), assim distribuídas: Alagoas (13), Bahia (32), Ceará (33), Maranhão (21), Paraíba (23), Piauí (15), Pernambuco (19), Rio Grande do Norte (19) e Sergipe (13).
De acordo com os dados das Contas Regionais do IBGE, o Nordeste foi uma das regiões que mais cresceu em termos de PIB (+3,3% a.a.), no período que compreende os anos de 2002 a 2015. Segundo Leão (2019), entre os estados nordestinos, no período antes aludido, os que mais despontaram em termos de crescimento médio do PIB foram Piauí (+4,8% a.a.), impulsionado pelo crescimento da indústria, Maranhão (+4,5% a.a.), dominado pelos setores da Agropecuária e da Indústria, acompanhado pelo desenvolvimento do cultivo de soja, Paraíba (+4,1% a.a.), em razão da forte indústria extrativa e Ceará (+3,5% a.a.), motivado pelo subsetor de produção de eletricidade e de gás.
O referido autor destaca a Bahia como o estado da Região que mais contribuiu para o PIB nacional em 2015 e relata que o avanço se deu, principalmente, pelo desempenho da agropecuária, construção e atividades financeiras, de seguros e serviços relacionados, seguido pelo Ceará que apresentou crescimento na participação no PIB brasileiro, passando de 1,9% em 2002 para 2,2% em 2015.
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A análise específica para o Estado do Ceará torna-se relevante, tendo em vista que o Estado é o que apresenta menor produtividade agrícola quando comparado aos outros da mesma região, sofre por adversidades climáticas, representadas pelas constantes secas, e carece de políticas estratégicas para o crescimento acelerado objetivando reduzir as desigualdades de desempenho do setor agrícola, comparativamente a de outros estados brasileiros.
De acordo com o IBGE, o Estado do Ceará possui uma área total de 148.886,3 km², equivalente a 9,58% da área da região Nordeste. Dos seus 184 municípios, 175 estão inseridos na área delimitada como de clima semiárido, o que corresponde a aproximadamente 93% do território cearense.
O semiárido cearense é caracterizado principalmente pelas irregularidades espacial e temporal das chuvas, resultando em escassez pluviométrica e deficiência hídrica, o que o torna grande parte do seu território vulnerável aos fenômenos da seca em determinados períodos do ano. Essa vulnerabilidade é ainda agravada por características como elevadas temperaturas ao longo do ano, a presença de solos rasos, rochas cristalinas e altas taxas de evaporação e evapotranspiração que afetam diretamente a produtividade da agricultura.
Em decorrência de alguns anos de estiagem, a participação do setor agropecuário apresentou uma queda de participação, passando de 5,14% em 2013, para 4,70% em 2016 no total do Valor Adicionado (VA) do Ceará. Dentre as atividades que compõem o referido setor, destaca-se a “agricultura, inclusive o apoio à agricultura e a pós-colheita” como sendo a mais importante, com participação em 2016 de 2,52% do VA total da economia cearense (CAVALCANTE et al., 2017).
Por sua vez, Cavalcante et al. (2017), ao analisar a evolução do estoque de empregos formais por setores da economia cearense entre 2013 e 2017, apontaram que “agropecuária, extração vegetal, caça e pesca” foi um dos ramos de atividades que registraram as maiores perdas, cerca de -2.590 vínculos empregatícios, o que representa uma queda de 10,0% no estoque de empregos formais cearenses entre os dois anos analisados.
Efetuando-se a comparação da área média dos estabelecimentos agropecuários cearenses, com base nos censos agropecuários de 1996 e 2017, percebe-se que a área média está cada vez menor, apresentando queda de 33% no período, podendo influenciar diretamente na diminuição da produção agrícola total.
Considerando estes aspectos, e com o intuito de contribuir para melhor entender a estrutura espacial e a trajetória do setor agrícola das microrregiões nordestinas e dos municípios cearenses, a presente pesquisa se propõe a analisar a estrutura espacial da
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produtividade da agricultura no período 1996 a 2017, mensurada por meio da razão entre quantidade produzida (em toneladas) e área plantada (em hectares). Uma forma interessante para avaliar o desempenho agrícola é analisar a trajetória de produtividade desse setor ao longo do tempo, o padrão espacial entre regiões e municípios, e por meio dessa mensuração indagar se a sua evolução apresenta algum tipo de convergência.
Nesse sentido, o estudo aqui proposto também testará a hipótese de convergência da produtividade agrícola no Nordeste e no Ceará. Com base nos resultados, pode-se fornecer informações que subsidiem a formulações de políticas públicas mais efetivas orientadas para o setor, considerando os mecanismos que possam dinamizar a agricultura e que se constituam em estratégias sustentáveis para aperfeiçoá-la.
1.1 Objetivos
1.1.1 Objetivo Geral
Verificar a estrutura espacial e a trajetória do setor agrícola das microrregiões nordestinas e dos municípios cearenses, por meio da produtividade agrícola no período 1996 a 2017.
1.1.2 Objetivos Específicos
Identificar o padrão espacial e verificar se há dependência espacial na agricultura entre as microrregiões nordestinas e os municípios do Ceará;
Identificar se a produtividade agrícola apresenta algum tipo de convergência espacial absoluta entre as microrregiões nordestinas e os municípios do Ceará;
Identificar se a produtividade agrícola apresenta algum tipo de convergência espacial condicional entre as microrregiões nordestinas e os municípios do Ceará.
1.2 Organização da Dissertação
O trabalho é constituído por essa introdução e mais cinco seções. Na seção 2, apresenta-se uma breve discussão sobre a economia nordestina e a cearense, discute-se sobre os fatores importantes para a análise de produtividade agrícola e uma breve revisão da literatura com foco nos principais trabalhos que tratam de análises espaciais e de convergência agropecuária. Na seção 3, expõe-se a metodologia utilizada e detalhes a respeito da base de dados e variáveis empregadas na análise empírica. Na seção 4, são apresentados os resultados obtidos e, por fim, na parte 5, são feitas as conclusões do trabalho.
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2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 A Economia Nordestina
O Nordeste brasileiro é composto por nove estados: Alagoas (AL), Bahia (BA), Ceará (CE), Maranhão (MA), Paraíba (PB), Pernambuco (PE), Piauí (PI), Rio Grande do Norte (RN) e Sergipe (SE), e seu território compreende 1.793 municípios, 42 mesorregiões e 188 microrregiões em uma área de 1.554,3 mil km², correspondentes a 18,3% do território brasileiro, segundo o IBGE. Sua heterogeneidade deriva da imersão de diversas culturas que ao longo dos anos foram se difundindo.
Araújo (1997) destaca como possível agregar o território nordestino em subconjuntos socioeconômicos derivados do processo de ocupação humana e econômica: do Rio Grande do Norte até Alagoas, onde a economia açucareira e a pecuária geravam poderosas oligarquias; do Ceará que era destaque pelo complexo gado-algodão-agricultura de subsistência; do Sergipe à Bahia em que a cana, o cacau e as zonas de combinações agrícolas eram destaques; e do Piauí ao Maranhão que até o final dos anos 1950 era visto como área aberta à expansão da fronteira agrícola regional (SUDENE, 1967).
Historicamente, rotulado como “problemático”, mudanças importantes nas últimas décadas modificaram a realidade da região nordestina. A atual e crescente complexidade da realidade econômica regional permite desvendar uma das mais marcantes características do Nordeste atual: a grande diversidade e a crescente heterogeneidade de suas estruturas econômicas (ARAÚJO, 1997).
O autor dá destaque e atribui como principais fatores as modificações nas últimas décadas da região, como o surgimento do complexo petroquímico de Camaçari (BA), o polo têxtil de Fortaleza (CE), o complexo mineiro-metalúrgico de Carajás (que apesar de se localizar no estado do Pará possui grande influência sobre áreas do Maranhão), o polo agroindustrial de Petrolina-Juazeiro (BA), as áreas de moderna agricultura e grãos do cerrado baiano até o sul de Maranhão e Piauí, o moderno polo de fruticultura com agricultura irrigada no Vale do Açu (RN) e os diversos polos turísticos que se estendem pelo litoral nordestino.
A partir do início do século XIX, com a crise do algodão, proveniente da proliferação do bicudo e das alterações de demanda exterior do produto, a vida da população do semiárido nordestino tornou-se ainda mais difícil, no qual o algodão era representativamente a maior fonte de renda dos pequenos produtores. Diante disso, os produtores se obrigaram a levar ao mercado o escasso excedente da agricultura de sequeiro, em sua maioria, produtora de milho, feijão e mandioca. Araújo (1997) acrescenta que a
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estratégia brasileira das últimas décadas foi concentrar a expansão da agropecuária em áreas novas (especialmente no Centro-Oeste) e que no Nordeste se assistiu também o grande dinamismo agropecuário e agroindustrial do oeste baiano, do sul do Maranhão e do Piauí.
Os novos polos agrícolas como o oeste baiano, sul do Maranhão e do Piauí, destinados principalmente à produção de soja para atender à demanda externa, têm estabelecidos importantes relações extras regionais, tal qual a produção agroindustrial associada à irrigação no Vale do São Francisco (BA e PE) e no Vale do Açu (RN).
Lima (2012), ao utilizar os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e do Banco do Nordeste do Brasil (BNB), relata que em 2009 o Produto Interno Bruto (PIB) do Nordeste representava 14,4% do PIB do Brasil, concentrando-se em Bahia (29,4%), Pernambuco (16,8%) e Ceará (14,1%), sendo responsáveis, juntos, por 60,3% do total. Já o Valor Adicionado Bruto (VAB) da Agropecuária ou PIB do setor agropecuário, no mesmo período e região representava 21,1% de toda a produção agropecuária nacional, com destaque para a Bahia (28,2%) e Maranhão (18%), cujos resultados devem-se à consolidação da área do Cerrado como a grande fronteira agrícola da Região.
Os dados mais recentes do IBGE mostram que em 2017 o VAB do Nordeste representou 18,29% da produção agropecuária nacional. A Tabela 1 mostra o Valor Adicionado Bruto da Agropecuária nordestina, em 2017, por estado. Percebe-se que, assim como em 2009, a Bahia se destaca com o maior VAB da região, seguida por Alagoas.
Tabela 1 – Valor Adicionado Bruto (VAB) da agropecuária (Mil Reais), por Unidade Geográfica, 2017
Unidade Geográfica VAB Agropecuária
(R$ mil) (%)
Nordeste 55.427.281 100
Maranhão 7.508.658 13,55
Piauí 3.791.625 6,84
Ceará 7.487.618 13,51
Rio Grande do Norte 2.160.568 3,90
Paraíba 2.156.214 3,89
Pernambuco 6.036.386 10,89
Alagoas 8.493.021 15,32
Sergipe 1.966.337 3,55
Bahia 15.826.853 28,55
Fonte: IBGE - Produção Agrícola Municipal (2017).
Na Tabela 2 encontra-se a produção por estados dos principais itens agrícolas nordestinos de 2018, com base na Produção Agrícola Municipal (PAM) realizada pelo IBGE.
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Ao ser analisada, pode-se perceber que todos os estados são produtores de arroz, em que mais de dois terços da produção regional provêm do oeste de seu território, particularmente da região de cerrados, sendo o Maranhão (46,05%) e o Piauí (24,33%) os dois principais estados produtores. Tal como o arroz, a cana de açúcar também é produzida em todos os estados, mas grande parte da produção regional concentra-se na Bahia (44,48%) e na Zona da Mata, próximo ao litoral, particularmente nos Estados de Alagoas (20,40%) e Pernambuco (15,89%).
A soja está provocando uma verdadeira transformação econômica nos três estados com áreas de cerrado: Bahia (54,72%), Maranhão (23,85%) e Piauí (21,41%). A quantidade produzida deste grão passou de 225 mil toneladas em 1990, para 5,3 milhões de toneladas em 2010 e 11,5 milhões de toneladas em 2018, de acordo com a Pesquisa Agrícola Municipal de 2018.
O Ceará é líder na produção de castanha de caju. A quantidade produzida no Estado passou de 39.596 toneladas, em 2010, para 83.036 toneladas, em 2018, correspondendo atualmente a 57,58% do total colhido em toda a Região. O Piauí é o segundo colocado em produção, chegando a 24.885 toneladas, o que representa 17,26% do total. O Rio Grande do Norte ficou em terceiro, com uma produção de 17.986 toneladas equivalentes a 12,47% do total (PAM, 2018).
Os cerrados nordestinos, particularmente os localizados na Bahia, detêm a quase totalidade da produção de algodão herbáceo do Nordeste. A Bahia é responsável por 91,26% da produção, seguida pelo Maranhão, com 6,70%, e pelo Piauí, com 1,82%. (LIMA, 2012). O bom desempenho do Estado da Bahia deve-se, em grande parte, à colheita realizada no Município de São Desidério, considerada a maior produção de algodão herbáceo do País.
A mandioca que é cultivada em todos os estados da Região, cumpre um papel destacado na alimentação humana e animal, bem como em seu uso como matéria-prima em inúmeros produtos industriais. Porém sua produção apresenta declínio nos últimos anos, passando de 8 milhões de toneladas em 2010 para 4,4 milhões de toneladas em 2018. Os principais produtores são os estados da Bahia (34,34%), Maranhão (15,28%) e Ceará (13,96%), que juntos correspondem a mais de 60% do total produzido na Região.
O feijão é um dos integrantes da alimentação básica da maioria da população brasileira, logo, sua produção é comum em todos os estados, porém com forte concentração de produção na Bahia (33,11%), Ceará (24,01%) e Piauí (16,35%). Outro componente também muito importante na Região e que serve de base para a produção de outros produtos é
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o milho, em que concentra quase 90% da produção nordestina na Bahia (40,70%), no Piauí (25,14%) e no Maranhão (21,88%) (PAM, 2018).
A produção de coco da Baía concentra-se nos estados da Bahia (48,89%), Ceará (16,88%), Sergipe (11,58%) e Pernambuco (9,27%). Nessa cultura, esses quatro estados participam juntos, com quase 90% da produção na Região (PAM, 2018).
Banana (2,8 mi), Laranja (1,6 mi) e Manga (1,5 mi) foram as frutas mais produzidas na Região Nordeste em 2018, segundo os dados da PAM/IBGE no período. A Bahia é o estado com maior produção das mesmas, responsável por 67,5% das laranjas, 59% das mangas e 49% das bananas de todo o nordeste. Pernambuco também é destaque nas produções de Banana (15,24%) e Manga (32,40%), assim como Sergipe pela laranja (21,22%) e Ceará pela banana (14,51%) (PAM, 2018).
Tabela 2– Produção por item agrícola e unidade geográfica, 2018
Unidade Geográfica Algodão Herbáceo (t) Arroz (t) Banana (t) Cana-de-Açúcar (t) Castanha de caju (t) Coco da Baía (t)
Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%)
Região Nordeste 1.367.282 100 449.506 100 2.816.395 100 79.200.420 100 144.210 100 1.505.687 100 Alagoas 51 0 19.841 4,41 104.910 3,72 16.153.801 20,40 697 0,48 77.448 5,14 Bahia 1.247.732 91,26 55.527 12,35 1.382.529 49,09 35.225.136 44,48 6.726 4,66 736.110 48,89 Ceará 1.272 0,09 17.840 3,97 408.573 14,51 512.620 0,65 83.036 57,58 254.161 16,88 Maranhão 91.654 6,70 206.977 46,05 76.345 2,71 2.427.984 3,07 5.998 4,16 8.032 0,53 Paraíba 581 0,04 1.852 0,41 133.200 4,73 5.684.199 7,18 864 0,60 34.594 2,30 Pernambuco 40 0 3.314 0,74 429.338 15,24 12.586.990 15,89 4.018 2,79 139.516 9,27 Piauí 24.943 1,82 109.373 24,33 41.788 1,48 839.534 1,06 24.885 17,26 11.115 0,74
Rio Grande do Norte 1.009 0,07 3.045 0,68 216.853 7,70 3.855.065 4,87 17.986 12,47 70.347 4,67
Sergipe 0 0 31.737 7,06 22.859 0,81 1.915.091 2,42 0 0 174.364 11,58
Unidade Geográfica Feijão (t) Laranja (t) Mandioca (t) Manga (t) Milho (t) Soja (t)
Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%) Produção (%)
Região Nordeste 57.4479 100 1.672.558 100 4.456.607 100 1.533.585 100 6.037.563 100 11.536.601 100 Alagoas 8.237 1,43 166.744 9,97 394.073 8,84 11.201 0,73 25.050 0,41 2.475 0,02 Bahia 190.182 33,11 1.128.788 67,49 1.530.402 34,34 905.367 59,04 2.457.403 40,70 6.313.080 54,72 Ceará 137.953 24,01 8.266 0,49 622.236 13,96 42.253 2,76 470.149 7,79 190 0 Maranhão 35.534 6,19 3.420 0,20 681.018 15,28 446 0,03 1.320.971 21,88 2.751.206 23,85 Paraíba 33.878 5,90 4.398 0,26 139.069 3,12 9.024 0,59 54.748 0,91 0 0 Pernambuco 50.601 8,81 3.061 0,18 372.360 8,36 496.937 32,40 60.400 1,00 0 0 Piauí 93.926 16,35 1.992 0,12 331.546 7,44 5.424 0,35 1.518.094 25,14 2.469.650 21,41
Rio Grande do Norte 22.241 3,87 929 0,06 232.569 5,22 44.066 2,87 23.934 0,40 0 0
Sergipe 1.927 0,34 354.960 21,22 153.334 3,44 18.867 1,23 106.814 1,77 0 0
2.2 A Economia e a Agricultura Cearense
A economia cearense, desde o início, esteve fortemente vinculada ao setor agropecuário, visto que a criação de gado foi responsável pela ocupação do território cearense. A sua expansão e, por conseguinte, a de sua economia, tem seu princípio a partir da segunda metade do século XVIII, com o surgimento das charqueadas1.
Mas, as constantes estiagens e a concorrência com a carne de charque do Sul do Brasil contribuíram para a decadência da atividade.
De acordo com Chaves (2016), as mudanças ocorridas no mercado europeu proporcionaram a retomada de investimentos marcante na agricultura. Desse modo, o algodão ganhou preferência europeia, como matéria-prima têxtil, pois com o advento da Revolução Industrial, rompe-se o exclusivismo pastoril no Ceará (GIRÃO, 1995).
Para Silva (2007), a emergência do processo de produção do algodão cearense, em conjunto com a interiorização das fazendas de gado e a produção de cana de açúcar, em meados do século XIX, contribuíram para o desenvolvimento das cidades que ficavam próximas a foz dos rios e que faziam ligação com litoral, pois serviam como locais de passagem e desenvolvimento do comércio agropecuário.
No início do século XIX, quando o Ceará se tornou uma capitania independente, antes vinculado à capitania de Pernambuco (até 1799), iniciaram-se as atividades de exportação. Em 1826, Fortaleza atingiu a categoria de cidade e posteriormente os centros comerciais interioranos de Sobral (1841), Icó e Aracati (1842), Crato (1843), Quixeramobim (1856) e Baturité (1858) foram estabelecidos (CHAVES, 2016).
Neste contexto, a chegada da ferrovia também contribuiu para o fortalecimento da economia cearense voltada para a produção primário-exportadora2.
Frente às exigências de produção mais flexível, em meados do século XX, todo o território brasileiro sofreu modificações, advindas do princípio do processo de globalização. A partir desse período, segundo Elias e Pequeno (2013), o dinamismo econômico e a construção do território cearense já eram evidentes que se manifestavam pela modernização da produção agrícola, por meio da implantação de novas obras de engenharia, a exemplo dos perímetros irrigados (ELIAS, 2002) e dos novos sistemas de gestão dos recursos hídricos (ELIAS, 1999).
1 Visando ao melhor aproveitamento da carne, o gado ao invés de ser levado vivo, passou a ser abatido e
conservado por meio de um processo de salga, para depois ser transportado para os mercados consumidores.
2 Produção e exportação de algumas commodities agrícolas, cujas características centravam-se na produção de
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Essas ações favoreceram a difusão do agronegócio, em especial o de frutas tropicais, visando à exportação; houve a implantação de indústrias, especialmente vindas de outras partes do país, fruto da guerra fiscal, com amplos benefícios proporcionados pelo governo estadual; a construção de infraestruturas associadas ao transporte, à comunicação, ao saneamento básico, aos recursos hídricos; o desenvolvimento de novas fontes de energia; pela expansão de comércios e serviços especializados; o crescimento das atividades turísticas, especialmente ligadas ao litoral, entre outras.
Para Elias e Pequeno (2013), nos últimos trinta anos, o Estado passou por um processo de reestruturação econômica e territorial, em que a chegada de investidores de diversos setores econômicos, motivados pela realização de obras locais como implantação de vias que interligaram a capital ao interior, fez estabelecer o que os autores denominaram de macrovetores de crescimento, sendo destacadas três atividades primordiais para a atual conjuntura econômica cearense: o agronegócio de frutas tropicais, a indústria, vinda de outros Estados induzida pela política estadual de incentivos fiscais, e o turismo, principalmente de praia.
O avanço dos meios de transporte, a ampliação de rodovias, o maior acesso às tecnologias apropriadas e à comunicação, possibilitaram a dispersão espacial da produção em geral, incluindo a agrícola, que passou a incluir áreas que até então se mostravam pouco prováveis de gerar lucratividade também no semiárido e cerrado nordestinos (SANTOS, 1994).
Magalhães (2014) afirma que, em 2012, estatisticamente, o setor agropecuário cearense representava apenas 4,7% do Valor Adicionado Bruto (VAB) da economia do Estado do Ceará. Entretanto, diz que há limitações na percepção se o foco for apenas tal quantitativo, pois se deve considerar que o setor é a base para diversos outros setores, ou seja, se houver melhoras no setor agropecuário a agregação de valor final será maior.
O autor ainda atribui à baixa produtividade agrícola/agropecuária a dois fatores importantes: a vulnerabilidade em relação às chuvas e as questões culturais, com a priorização de métodos tradicionais de produção, principalmente no perfil de pequenos produtores.
O primeiro fator vem sendo amenizado ao longo dos últimos anos por meio do aprimoramento da agricultura irrigada, de acordo com informações da Agência de Desenvolvimento do Estado do Ceará (ADECE).
Já o segundo, que pode estar ligado ao primeiro, pelas dificuldades de acesso à tecnologia, é ainda mais complexo, pois se deve pensar primeiramente na utilização dos preceitos mais básicos, que incluem conservação e correção do solo, plantio direto, não
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utilização de queimadas, dentre outras ações disponíveis, para depois adotar a tecnologia (MAGALHÃES, 2014). Portanto, subentende-se que se trata de uma questão que depende, a
priori, bastante do enriquecimento de capital humano e de capital físico.
Nas últimas duas décadas houve diversas mudanças na formulação de políticas de abordagem de questões agrícolas no Brasil, o que pode explicar muito da mudança de trajetória de sua produtividade. Os anos 1990 foram marcados pela adoção do Plano Real, que foi implantado em 1994, com os principais intuitos de amenizar a inflação e garantir a estabilidade da moeda. Foi criado também o Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF) em 1996, com o intuito de gerar renda para os agricultores assentados de reforma agrária, por meio de financiamento de projetos individuais ou coletivos.
Em início dos anos 2000, já no governo Lula, caracterizado por políticas assistencialistas e de transferências de renda, contou-se com o plano de Reforma Agrária (2003) e a criação de programas como: O Programa de Aquisição de Alimentos (2003), o Seguro da Agricultura Familiar (2004), o Programa Garantia-Safra que foi aperfeiçoado a partir de 2003. Nesse período, o PRONAF foi ampliado e passou a ser o principal programa de desenvolvimento rural (FAGNANI, 2011).
Em 2008, uma grande crise internacional acabou reduzindo as exportações brasileiras, pelo aumento generalizado no preço dos alimentos em nível mundial. Ainda neste cenário houve adoção do programa Territórios da Cidadania, voltado para a superação da pobreza rural, na qual priorizava áreas com baixos Índices de Desenvolvimento Humano (IDHs) e baixos indicadores de dinamismo econômico (FAGNANI, 2011). A partir de 2012, alguns acontecimentos também foram importantes para os atuais resultados de redução da produtividade agrícola, como o forte período de seca e da intensa e prolongada recessão para a economia brasileira a partir de 2015.
Visto que a agricultura do Ceará passou por diversas mudanças e adaptações nas últimas décadas, principalmente como consequências do processo de globalização, das condições climáticas próprias do território e dos cenários socioeconômicos gerados, torna-se interessante verificar e mensurar a maneira segundo a qual os fatores se modificaram até chegar sua atual estrutura.
A Tabela 3 traz um comparativo entre o número e as áreas total e média (por hectare) dos estabelecimentos agropecuários do Brasil e do Ceará, tomando por base os censos agropecuários de 1996, 2006 e 2017. Pode-se perceber que a área média dos estabelecimentos agropecuários brasileiros praticamente manteve-se constante, comparando o
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ano inicial ao final, enquanto os estabelecimentos cearenses estão cada vez menores, cerca de 35 pontos percentuais menores no último período, comparado ao inicial.
O número de municípios cearenses com área média dos estabelecimentos acima da brasileira decresceu absurdamente, passando de 52, em 1996, para 1, em 2017, é o caso de Jaguaretama, localizado na microrregião do Médio Jaguaribe, que possui estabelecimentos com área média de 69,08 hectares, de acordo com os dados disponibilizados pelo IBGE (2017).
Tabela 3– Número e Área dos Estabelecimentos Agropecuários, Brasil e Ceará 1996
Descrição Número de
Estabelecimentos
Área Total dos Estabelecimentos (ha)
Área Média dos Estabelecimentos (ha) Brasil 5.101.383 353.611.246 69,32 Ceará 168.464 8.963.842 53,21 2006 Descrição Número de Estabelecimentos
Área Total dos Estabelecimentos (ha)
Área Média dos Estabelecimentos (ha) Brasil 5.175.636 333.680.037 64,47 Ceará 381.017 7.948.068 20,86 2017 Descrição Número de Estabelecimentos
Área Total dos Estabelecimentos (ha)
Área Média dos Estabelecimentos (ha)
Brasil 5.072.152 350.253.329 69,05
Ceará 394.317 6.895.413 17,49
Fonte: IBGE- Censos Agropecuários de 1996, 2006 e 2017.
A Tabela 4 mostra o ranking dos 10 municípios cearenses com maior produtividade agrícola total nos anos de 1996, 2006 e 2017. Vale notar que o cenário dos dois primeiros períodos é bastante semelhante, tanto pelo grau de produtividade como dos municípios ranqueados, diferentemente dos resultados encontrados em 2017, cuja baixa produtividade entra em cena e outros municípios aparecem no topo.
Em todos os períodos, o que há em comum nestes municípios é a forte produção de Cana-de-açúcar, ponto que provavelmente mais influenciou no resultado.
Tabela 4 – Ranking dos 10 municípios cearenses com maior produtividade agrícola total 1996
Município Quantidade Produzida (t) Área Plantada (ha) Produtividade Agrícola (t/ha)
Maracanaú 794 26.242,14 33,05 Paraipaba 3.976 90.947,88 22,87 Pindoretama 1.695 35.754,46 21,09 Barbalha 6.907 13.5591,2 19,63 Ibiapina 7.802 151.549,44 19,42 Aquiraz 4.531 71.841,68 15,86
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Paracuru 6.829 100.192,9 14,67
Acarape 1.306 17021 13,03
Missão Velha 14.466 163.618,6 11,31
Tabela 4 – Ranking dos 10 municípios cearenses com maior produtividade agrícola total (continua)
Tianguá 10.209 93.976,93 9,21
2006
Município Quantidade Produzida (t) Área Plantada (ha) Produtividade Agrícola (t/ha)
Paraipaba 12.417 373.893 30,11 Maracanaú 692 17.890 25,85 Barbalha 4.313 91.305 21,17 Pindoretama 2.654 49.865 18,79 Paracuru 11.786 215.597 18,29 Quixeré 6.574 104.530 15,90 Aquiraz 6.209 92.434 14,89 Ibiapina 8.785 113.019 12,86 São Benedito 12.080 151.378 12,53 Acarape 2.653 30.086 11,34 2017
Município Quantidade Produzida (t) Área Plantada (ha) Produtividade Agrícola (t/ha)
São Benedito 7.977 133.859 16,78 Aquiraz 4.281 57.366 13,40 Guaraciaba do Norte 9.996 120.180 12,02 Tianguá 10.545 115.935 10,99 Ibiapina 6.826 68.119 9,98 Barbalha 2.097 20.504 9,78 Pindoretama 2.223 20.599 9,27 Quixeré 4.563 42.251 9,26 Limoeiro do Norte 8.592 77.447 9,01 Jaguaruana 7.027 62.838 8,94
Fonte: Elaboração própria com base na Pesquisa Agrícola Municipal (PAM).
Em que: Produtividade Agrícola (t/ha) = [Quantidade Produzida (t)/Área Plantada (ha)] 2.3 Fatores importantes para a análise de produtividade agrícola
A importância de analisar a produtividade da agricultura e as mudanças que esta vem passando, justifica-se por ser um aspecto essencial para se entender o crescimento de longo prazo da agricultura (GASQUES et al., 2004). Com base nos Censos Agropecuários de 1970 a 2006, os autores atribuíram o aumento da produtividade agrícola brasileira a alguns pilares como a qualificação da mão de obra ocupada na agricultura, o aumento do número de máquinas e equipamentos, o aumento dos gastos em pesquisa, o crescimento dos subsídios ao crédito rural e a adoção da tecnologia em escala cada vez maior. Evidenciaram que houve crescimento de 243% do produto da agricultura em contraponto ao avanço de 53% no uso de
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insumos, mostrando que o crescimento da agricultura brasileira foi resultado da evolução da produtividade.
Gasques et al. (2004), ao analisarem os condicionantes da produtividade da agropecuária brasileira, no período de 1975 a 2002, utilizaram os fatores terra, pessoal ocupado, máquinas agrícolas automotrizes e uso de fertilizantes e defensivos agrícolas para estimar um índice agregado de insumos. Os resultados apontaram que o crescimento anual médio do índice de produto está associado a acréscimos da Produtividade Total dos Fatores (PTF), em que a terra é pontada como principal responsável para tal. Para os autores, o desempenho da PTF, que mede a relação entre o produto total e o insumo total, é reflexo das elevadas taxas de crescimento da produtividade de mão-de-obra, terra e capital.
Outro ponto importante dos resultados de Gasques et al. (2004) diz respeito aos impactos positivos causados com gastos em pesquisa e crédito rural sobre a PTF, em que a variação de 1% nos gastos e em crédito rural causou impactos imediatos da ordem de 0,17% e 0,06% na Produtividade Total dos Fatores, respectivamente. No entendimento de Rezende (2006), com o subsídio do capital, a tecnologia tomou o poder de intensificar a mecanização e facilitar a ocupação de novas áreas como o Cerrado, enquanto a legislação trabalhista e agrária elevou os custos com mão de obra. Desta forma, observou que a produtividade agrícola cresceu cada vez mais à luz do capital e da terra e cada vez menos pela ocupação de mão de obra.
No que respeita ao Estado do Ceará, Gasques et al. (2010) apontam que o crescimento do produto agrícola cresceu 255%, enquanto o uso de insumos retraiu em 9%. Concluíram que a produtividade agrícola cearense avançou mais que a média brasileira no período de 1970 a 2006.
Gasques et al. (2018) mostram que o produto agropecuário brasileiro quadruplicou no período de 1975 a 2016 e que esse relevante aumento foi resultante de muitas transformações ocorridas durante as últimas quatro décadas, tais como a abertura econômica brasileira, na década de 1980, a criação da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), maior utilização de fertilizantes, que têm amenizado as perdas de produto, mudanças na forma de o governo atuar no crédito rural e outras políticas públicas voltadas para o setor.
No tocante ao uso de insumos, Gasques et al. (2018) relatam que no período de 1970 a 1980 a terra foi o principal fator de crescimento do produto agropecuário e que, a partir dos anos 1980, até a atualidade, o capital passou a ser o principal fator de crescimento da agricultura brasileira.
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Para Bragagnolo e Barros (2015), aumentos da Produtividade Total dos Fatores causaram leve redução do trabalho agrícola, isto porque as inovações tecnológicas empregadas na agricultura por meio de instrumentos como máquinas e tratores, colaboraram para o não crescimento do quantitativo de mão de obra na agricultura brasileira. Por sua vez, as elevações na PTF causaram aumento na área plantada e no emprego de capital. Logo, sugeriram que a modernização da agricultura nas últimas décadas exerceu influência na fronteira agrícola e permitiu a exploração de novas áreas (BRAGAGNOLO; BARROS, 2015).
2.4 Análises Espaciais e de Convergência da Agropecuária
De acordo com Anselin (1996), a econometria convencional não apresenta ferramentas teóricas suficientes para explicar problemas que ocorrem no espaço, como os efeitos espaciais de especificação, na estimação e no teste de hipótese e previsão de modelos que utilizam dados cross-section ou com painel de dados. Para superar tal limitação, a econometria espacial lida com os efeitos provocados pela autocorrelação espacial e, também, pela heterogeneidade espacial, ou estrutura espacial para esses tipos de dados.
A existência ou não desses efeitos pode ser detectada por meio da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), fundamentada no Índice de Moran que identifica a coincidência de valores similares em regiões vizinhas em termos globais, e o indicador local de associação espacial (local indicator of spatial association – Lisa), que detecta a dependência espacial em nível local (ANSELIN, 1996).
Portanto, a AEDE mostra-se aderente à tomada de decisão quanto à alocação de recursos nas atividades produtivas e, ainda, fornece suporte analítico para construção de políticas, planos e projetos de desenvolvimento para regiões. Associada a isso, está a relevância em caracterizar a trajetória comportamental dessas atividades e detectar características e/ou varáveis que as fazem entrar em um processo de convergência.
Solow (1956) iniciou seus estudos sobre convergência propondo um modelo que indicava se as taxas de crescimento da renda per capita de diferentes regiões/países tendiam ao equilíbrio em longo prazo, denominado pelo autor de estado estacionário e, em se confirmando a hipótese, as regiões mais pobres deveriam crescer em taxas maiores que as mais ricas.
Nesse contexto, Lopes (2004) afirma que a convergência é um processo em que uma mesma variável apresenta diferentes valores para diferentes regiões (municípios, estados, países) e que, ao longo dos anos, essa diferença se reduz por motivos variados, como a
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difusão de tecnologia e a retirada de obstáculos ao crescimento da produção, destacados pela autora. Estudos mostram, por exemplo, que a convergência de renda pode ser entendida como a tendência para uma redução das diferenças de rendimentos em nível mundial (FAGERBERG; GODINHO, 2003).
A referida autora, ao analisar a produtividade da terra, aponta três razões que podem explicar a convergência da produtividade agrícola: a) ocorrência de mudanças estruturais no processo de produção (relacionadas a inovações tecnológicas e ações de políticas públicas); b) influência do mecanismo de difusão tecnológica de novas sementes e de novos sistemas de plantio; c) eliminação de obstáculos ao crescimento da produção (restrições ambientais, falta de logística adequada e carência de financiamento).
Trabalhos como o de Lusigi, Piesse e Thirtle (1998) e o de Suhariyanto e Thirtle (2001) discorreram a respeito da convergência de produtividade da terra. O primeiro encontrou convergência de renda per capita e da Produtividade Total dos Fatores (PTF) na agricultura em um conjunto de 32 países africanos no período de 1970 a 1991. Por sua vez, o segundo, que buscou mensurar a PTF na Ásia, não encontrou evidências de convergência da produtividade agrícola.
Barro e Sala-i-Martin (1990), seguindo uma função de produção que incorpora inovação tecnológica, a partir do modelo de Solow (1956), desenvolveram uma expressão algébrica para medir vários tipos de convergência (𝛼, 𝛽), procurando destacar diferenças e similaridades, que até então haviam sido ilustradas apenas graficamente. Segundo os autores, a β-convergência caracteriza uma correlação negativa entre crescimento da renda per capita e o logaritmo da renda per capita inicial, indicando convergência absoluta e/ou condicional entre as economias. Já a 𝛼-convergência analisa a redução da dispersão da renda per capita das regiões no período de estudo.
Baumol (1986) empregou a Equação (1), a seguir, para analisar um suposto processo de convergência de renda para 16 países industrializados no período de 1870 a 1979:
1 𝑇[𝑙𝑛 ( 𝑦 𝑛)𝑖,𝑡 − 𝑙𝑛 (𝑦 𝑛)𝑖,𝑡−1 ] = 𝛼 + 𝛽𝑙𝑛 (𝑦 𝑛)𝑖,𝑡−1 + 𝜀𝑖 (1)
Em que 𝑡 é o tempo, 𝑙𝑛(𝑦/𝑛) é o logaritmo da renda per capita, 𝜀 é o termo de erro e 𝑖 é o termo indexador para os países. Se existir convergência absoluta, o 𝛽 deverá ser estatisticamente significante e apresentar sinal negativo. A convergência de renda tem implicações relevantes sobre o processo de crescimento e desenvolvimento de diferentes
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regiões e a relação econômica entre elas, bem como sobre a atuação das políticas públicas nesse processo (FREITAS; ALMEIDA, 2015).
Os estudos sobre convergência passaram a incorporar o método da análise espacial com o objetivo de se tornarem cada vez mais próximos da realidade. De acordo com Magalhães et al. (2005), a análise econômica está cada vez mais focada em questões relacionadas à dimensão espacial dos problemas, sendo uma característica importante quando a atenção é direcionada à convergência da produtividade regional.
Sob essa perspectiva, Dall'erba (2005) identificou as disparidades de produtividade do trabalho na Espanha, em um conjunto de 48 regiões no período de 1980 a 1996. O autor utilizou os modelos de β-convergência e σ-convergência, e, como metodologia para tal, a mensuração por meio de econometria espacial. Os resultados obtidos destacaram a importância de se levar em consideração o impacto da produtividade das localidades vizinhas.
Baumont et al. (2003) estudaram o processo de crescimento regional europeu de 1980 a 1995, por meio de clubes de convergência, e utilizaram a econometria espacial. O estudo apontou que a taxa de convergência entre as regiões europeias se deu de maneira mais lenta e que as distinções do PIB prevaleceram, apesar de verificar que houve processo de integração econômica europeia e taxas de crescimento mais elevadas experimentadas por alguns países.
A fim de testar a hipótese de convergência da produtividade do trabalho da agropecuária nos estados brasileiros, Fochezatto e Stülp (2008) utilizaram a técnica de cadeias de Markov para comparar o setor agropecuário com os demais setores, bem como avaliar seu comportamento ao longo da década de noventa. Os resultados rejeitaram a existência de convergência da produtividade do trabalho na agropecuária, apontando que os estados evoluem para um nível superior de produtividade enquanto outros para um nível inferior.
Almeida, Perobelli e Ferreira (2008) ao investigarem sobre a convergência espacial da produtividade agrícola nas microrregiões brasileiras, entre os anos de 1991 e 2003, utilizaram a análise econométrica com a incorporação dos chamados efeitos espaciais, inferiram sobre a importância da agricultura para o crescimento econômico, que tende a ser desigual para as diferentes regiões do país, e chegaram à conclusão de que existem evidências em favor da convergência da produtividade.
Ao analisar dados de produção agrícola, Almeida (2012) concluiu que a autocorrelação ou dependência espacial pode ser ocasionada pelo processo de difusão de práticas/tecnologias agrícolas, cujos efeitos podem ser notados nos locais vizinhos de uma unidade espacial analisada. Em estudos que tratam da convergência da produtividade agrícola,
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é relevante conhecer a dependência espacial, ou seja, de que maneira e em que nível um local é dependente dos resultados de locais vizinhos.
Com o objetivo de analisar a evolução da produtividade da agropecuária nas microrregiões do Sul do Brasil, Raiher et al. (2016) confirmaram a hipótese segundo a qual a distribuição espacial da produtividade da terra não é aleatória e, portanto, estimaram um modelo de convergência utilizando técnicas da econometria espacial. Os resultados obtidos apontaram para hipótese de convergência absoluta e condicional da produtividade da agropecuária.
Diante dos estudos expostos realizados, o trabalho que se desenha busca trazer contribuições para o debate sobre a convergência da produtividade agrícola no Nordeste brasileiro e no Estado do Ceará. A relevância prende-se ao fato de, principalmente, se poder focar a análise desta variável para cada microrregião nordestina e cada município do Estado, até então não realizada, e em razão da técnica de econometria espacial possibilitar incluir na análise as características espaciais dos municípios.
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3 METODOLOGIA
A análise empírica realizada neste trabalho adota um conjunto de métodos de análise estatística espacial, com o objetivo de compreender os padrões de associação entre variáveis estudadas. Inicialmente, aplica-se o conjunto de técnicas estatísticas conhecido como Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) para identificar padrões espaciais tais como aglomerações/clusters. Após a aplicação da AEDE, o presente estudo propõe-se analisar as convergências absoluta e condicional das produtividades agrícolas médias, controlando-se os seus efeitos espaciais. O objetivo é verificar a evolução da produtividade agrícola em perspectiva regional.
3.1 Base de Dados
Diante do objetivo de se analisar espacialmente a produtividade agrícola das microrregiões geográficas do Nordeste brasileiro e dos municípios cearenses, faz-se necessário a utilização da técnica chamada de econometria espacial. Para a aplicação deste tipo de análise, é imprescindível o levantamento de dados para todas as microrregiões e municípios, pois a ausência dos mesmos pode ocasionar graves problemas. O mesmo processo foi realizado para as microrregiões geográficas nordestinas.
Por conseguinte, o primeiro passo foi verificar a disponibilidade das variáveis: produção agrícola total e a área plantada total de todos os municípios e de todas as microrregiões durante todo o período a ser observado (1996 a 2017). Após constatar a disponibilidade da Produção Agrícola Municipal (PAM), por meio do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA), a variável produtividade foi criada por intermédio da seguinte razão:
𝑃 =𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑎𝑔𝑟í𝑐𝑜𝑙𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
á𝑟𝑒𝑎 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑡𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (2)
A Figura 1 mostra a evolução nas últimas duas décadas da produtividade agrícola média das microrregiões3 geográficas nordestinas (Anexo A) e da Região como um todo. É possível notar que apenas três estados se mantiveram bastante acima da média nordestina, sendo eles Alagoas, Pernambuco e Sergipe. Os estados da Bahia, Paraíba e Rio Grande do Norte são os estados que mais se assemelham à trajetória média da Região. Os que obtiveram resultados mais abaixo da média foram Maranhão, Ceará e Piauí. Já a Tabela 5 traz algumas
3 A Microrregião de Fernando de Noronha, que pertence à Pernambuco (PE), foi excluída por apresentar
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medidas de dispersão da produtividade agrícola de 2017 com respeito às microrregiões por Estado.
Figura 1– Gráfico da produtividade agrícola média dos estados nordestinos (1996-2017)
Fonte: Elaboração própria segundo a Pesquisa Agrícola Municipal (PAM).
Tabela 5 – Estatística descritiva da produtividade agrícola média das microrregiões por estado, 2017
Unidade Geográfica Média Máximo Mínimo Desvio Padrão
Nordeste 8,71 51,98 0,13 13,57
Maranhão 5,38 25,46 2,71 4,78
Piauí 2,99 17,81 0,14 4,25
Ceará 2,04 9,80 0,25 2,00
Rio Grande do Norte 8,53 51,98 0,34 12,50
Paraíba 9,61 46,67 0,13 16,74
Pernambuco 19,08 48,65 0,36 20,19
Alagoas 21,68 50,67 0,27 21,73
Sergipe 17,29 40,07 4,64 14,00
Bahia 5,35 39,08 0,48 7,61
Fonte: Elaboração própria segundo a Pesquisa Agrícola Municipal (PAM).
O Maranhão apresentou baixo desvio padrão, pois apenas uma microrregião, Coelho Neto, obteve produtividade (25,46) muito superior à média, devido à grande produção de cana de açúcar e de soja. O mesmo acontece com Piauí, apenas a microrregião de Teresina (17,81) ficou muito acima da média, devido à grande produção de cana de açúcar. E também no Ceará, que mostrou a menor produtividade média e o menor desvio padrão, apenas a região
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de Ibiapaba (9,80) se destacou, principalmente pela produção de cana de açúcar, tomate e maracujá.
No Rio Grande do Norte, quatro regiões mostraram produtividades muito acima da média: Litoral Sul (51,98), pela altíssima produção de cana de açúcar; Litoral Nordeste (22,85), pela grande produção de cana de açúcar e de banana; Macaíba (20,79) por produzir também muita cana de açúcar; e Vale do Açu (15,68) por produzir muita banana. Assim como na Paraíba, em que também quatro microrregiões obtiveram as maiores produtividades: Litoral Sul (46,67), Sapé (44,77), João Pessoa (44,06) e Litoral Norte (42,99), resultado da enorme produção de cana de açúcar em ambos e da grande produção de abacaxi na última.
Alagoas, Pernambuco e Sergipe foram os estados com maiores produtividades agrícolas resultantes do maior número de microrregiões com produções muito acima da média graças à produção de cana de açúcar. Em Alagoas os destaques foram: Maceió (50,67), Mata Alagoana (45,84), Serrana dos Quilombos (45,13), Penedo (43,82), São Miguel dos Campos (43,78) e Litoral Norte Alagoano (33,16). Por sua vez, em Pernambuco, os maiores produtores foram: Mata Setentrional Pernambucana (48,65), Recife (47,11), Itamaracá (45,71), Suape (44,94), Vitória de Santo Antão (43,40) e Mata Meridional Pernambucana (39,11). Já em Sergipe foram: Baixo Cotinguiba (40,07), Aracaju (40,01), Cotinguiba (39,25) e Japaratuba (26,37).
A Bahia, apontado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) como o estado nordestino com maior contribuição sob o Valor Adicionado Bruto (VAB) da Agropecuária nordestina, mostrou a soberania de duas microrregiões produtoras: Juazeiro (39,07) resultante da grande produção de cana de açúcar e de manga; e Porto Seguro (23,94) devido à enorme produção de cana de açúcar e mamão.
Por meio da Tabela 6 caracteriza-se a produtividade dos municípios do Ceará, apresentando-se as médias, desvios padrões, valores mínimos e máximos para o período de 1996 a 2017. Por meio da Figura 2 é possível notar a trajetória decrescente da produtividade média do Estado do Ceará nos últimos períodos, confirmando as expectativas apontadas na seção anterior.
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Tabela 6 – Estatística Descritiva da Produtividade Agrícola dos municípios cearenses Ano Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Ano Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
1996 2,62 4,48 0,31 33,05 2007 3,01 5,21 0,14 31,21 1997 2,59 4,76 0,07 32,95 2008 3,46 5,19 0,34 30,94 1998 2,77 4,79 0,01 26,28 2009 2,98 4,73 0,16 29,41 1999 2,67 4,17 0,20 22,39 2010 2,97 5,09 0,04 31,23 2000 2,91 4,31 0,41 24,85 2011 3,13 4,16 0,38 27,43 2001 2,69 4,53 0,12 27,10 2012 2,40 4,29 0,02 29,29 2002 2,90 4,25 0,37 25,16 2013 2,56 4,35 0,07 28,19 2003 3,05 4,40 0,29 25,47 2014 2,80 4,04 0,05 25,65 2004 2,89 4,59 0,15 31,18 2015 2,01 3,24 0,03 17,20 2005 3,07 4,72 0,21 26,76 2016 1,89 3,18 0,06 18,70 2006 3,23 4,45 0,48 30,11 2017 2,26 2,80 0,04 16,78
Fonte: Elaboração própria com base na Pesquisa Agrícola Municipal (PAM).
Figura 2 – Gráfico de Produtividade Agrícola Média do Ceará (1996 a 2017)
Fonte: Elaboração própria com base na Pesquisa Agrícola Municipal (PAM).
Tomando-se como base a seção 2.3, em que se discutem os fatores importantes para a análise de produtividade agrícola, e considerando a escassez de informações atualizadas para a aplicação do modelo de convergência condicional, definiram-se algumas variáveis de controle (Tabela 7) como representantes dos fatores de produção a partir dos censos agropecuários de 1996, 2006 e 2017. Assume-se que tais fatores possam representar
1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9 3.1 3.3 3.5 P rod u ti vi d ade M éd ia Períodos
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capital humano e capital físico no modelo, tomando-se por base a Teoria de Crescimento Endógeno.
Tabela 7 – Variáveis utilizadas no modelo de convergência condicional
Identificador Definição
Variável Dependente
Produtividade agrícola P 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑧𝑖𝑑𝑎 (𝑡)
á𝑟𝑒𝑎 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑡𝑎𝑑𝑎 (ℎ𝑎)
Variáveis Explicativas
Assistência técnica Assistec
𝑛º 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙𝑒𝑐𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑚 𝑎𝑠𝑠𝑖𝑠𝑡ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑡é𝑐𝑛𝑖𝑐𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑢𝑙𝑎𝑟
á𝑟𝑒𝑎 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑟𝑎𝑑𝑎 (ℎ𝑎)
Área explorada Area área explorada (ha)
Mão de obra por MDO 𝑛º 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎𝑠 𝑜𝑐𝑢𝑝𝑎𝑑𝑎𝑠
á𝑟𝑒𝑎 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑟𝑎 (ℎ𝑎) Número de tratores por
hectares Tratores
𝑛º 𝑑𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 á𝑟𝑒𝑎 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑟𝑎𝑑𝑎 (ℎ𝑎) Fonte: Elaboração própria.
Em razão da escassez de informações complementares que pudessem explicar a trajetória de convergência condicional, os períodos verificados foram menores (3) e mais longos (1996-2006, 2006-2017 e 1996-2017), pois os censos agropecuários são realizados a cada 10 anos no País. Para a verificação de convergência absoluta, optou-se em aumentar o número de subperíodos observados (2002, 2003-2007, 2008-2012, 2013-2017 e 1996-2017) contemplando menos observações em cada período, para se averiguar com mais especificidade o comportamento de sua trajetória, pois se torna possível pela disponibilidade anual dos dados por meio da Pesquisa Agropecuária Municipal (PAM).
3.2 Especificação do Modelo Espacial
3.2.1 Matrizes de Ponderação Espacial
Inicialmente, define-se uma matriz de ponderação espacial (𝑊), quadrada de dimensão n por n, para refletir as interações do arranjo espacial do fenômeno a ser estudado. Cada conexão entre duas regiões é representada por uma célula dessa matriz, sendo denominada de peso espacial. Os pesos espaciais 𝑤𝑖𝑗 representam o grau de conexão entre as regiões segundo algum critério de proximidade, mostrando a influência da região 𝑗 sobre a
