Trabalho:

ESTUDO DO MERCADO DA BANANA NO ESTADO DO CEARÁ NO PERÍODO DE 1974 A

1995

Autor: Frank Wagner Alves de Carvalho (sócio SOBER)

CPF:. 327.131.853 – 00

E – mail: wagrotec@hotmail.com

Endereço: Rua Júlio Cavalcante, 1709

Bairro: Bugi

Iguatu Ceará

63.500 – 000

Tel: (088) 5812885 / 582 1000 – Ramal 213 / 9957 8799

GRUPO: ADMINISTRAÇÃO RURAL E GESTÃO DO AGRONEGÓCIO

FORMA DE APRESENTAÇÃO: PÔSTER

Resumo

O presente trabalho busca estudar a situação da bananicultura na Região Centro-Sul do Estado do Ceará, de forma específica no município de Iguatu.

A bananicultura está entre as principais atividades da agricultura brasileira, sendo fundamental fonte de emprego e renda para os produtores do Estado do Ceará e do Município de Iguatu – (área de concentração do presente trabalho). A determinação de formas de condução que maximizem os aspectos fitotécnicos (manejos culturais), e econômicos (parte dos custos dos fatores e comercialização), pode elevar os ganhos destas populações que dependem quase que exclusivamente desta fonte de renda.

A elasticidade – preço da demanda de banana no Estado do Ceará foi de 0.9615, classificada como inelástica, no que se refere a elasticidade – cruzada da demanda em relação à laranja, está dentro do esperado, e indicou a substitutibilidade dos produtos.

No que se refere à elasticidade – preço da oferta, constatou-se que ela é inelástica, ou seja, uma variação de 1% no preço da banana ocasionará uma redução de 0,9% nas quantidades ofertadas da mesma.

Pelos resultados obtidos, pode-se concluir que a demanda por banana é relativamente insensível à variação nos preços. Este fato pode ser um estímulo ao produtor, pois um aumento no preço gera uma diminuição menos que proporcional às quantidades demandadas.

Os resultados sugerem ainda que a banana é um bem inferior, pois aumentos na renda implicarão diminuições nas quantidades demandadas. Isto não deve constituir-se em motivo de preocupação por parte dos produtores, uma vez que a banana ocupa lugar de destaque na alimentação da população de baixa renda, que caracteriza a maior parte da população. Palavras-Chave: Mercados, Banana, Ceará.

ESTUDO DO MERCADO DA BANANA NO ESTADO DO

CEARÁ NO PERÍODO DE 1974 A 1995

Frank Wagner Alves de Carvalho

Março - 2005

1. Introdução

1.1. O problema e sua importância

Vários autores apontam a Bananeira como originária do sudeste asiático, baseados na

antiguidade do cultivo e na sua dispersão em quase todas as áreas daquela região, sendo a

Índia, Malásia e Filipinas, os prováveis centros de origem. As espécies mais cultivadas são a

M. sapientum, a M. cavendishi e a M. paradisíaca. Essa cultura se estende a praticamente

todas as regiões tropicais e subtropicais no norte e sul do Equador, estando seu cultivo mais

difundido nas latitudes onde as médias mensais de temperatura situam-se em torno de

26o.C. Amplitudes térmicas de grande significância lhe são desfavoráveis. É uma cultura

difundida em todos os continentes, sendo os maiores povoamentos encontrados na América

do Sul, seguindo-lhe a Ásia, a América Central e a África, com razoável produção. Uma

pequena parcela dessa produção está na Europa e Oceania. Segundo alguns historiadores,

a introdução da cultura da bananeira no Brasil data de 1534, pela comitiva de Martin Afonso

de Souza, encontrando-se hoje espalhada por todo o território brasileiro. Possuindo grande

valor econômico e alimentício, apresenta o fruto como o principal produto. A morfologia da

planta apresenta um pseudo-caule, formado pelas bainhas do pedúnculo (pés das folhas)

superpostas. A bananeira é uma planta herbácea, com o caule denominado rizoma. Este

órgão de reserva constitui-se de várias gemas que originam os rebentos ou filhos. As raízes

surgem do ponto de intersecção entre o cilindro central e a casca; de comprimento razoável,

estendendo-se até 5,0 cm no sentido horizontal e cerca de 2,0 cm no sentido vertical. Com

relação a colheita, a época mais indicada para o plantio é o final do período seco e início das

chuvas. A colheita se processa então 12 meses após a semeadura, sendo as mudas

classificadas como: tipo rizoma, pedaços do rizoma, chifre e chifrinho. A banana não pode

ser colhida madura, por não resistir ao transporte nesse estágio. O amadurecimento se

processa portanto, de forma natural ou induzida. É comum, portanto, que a banana

apresente problemas de pós-colheita, devido a facilidade com que estes aparecem em

cultivo não controlados tecnologicamente. Mesmo sendo pobre em proteínas, seus frutos

contém Cálcio (Ca) Fósforo (P) e Vitamina C, constituindo-se em importante componente na

alimentação, encontrando aceitação em diversas camadas da população, sendo, inclusive,

alimento componente da cesta básica brasileira. De acordo com SAEED & MERA, citados

por CARMO (1980), por possuir preço relativamente baixo em comparação com quase todos

os produtos alimentícios, a banana ocupa lugar de destaque na alimentação da população

brasileira, em particular, daquela que detém o menor poder aquisitivo.

1.2 A Fruticultura no Brasil

O Brasil, de acordo com OLIVEIRA (1999), vem nos últimos anos, importando mais frutas do

que exporta. Os números de 1997 indicam que o Brasil exportou aproximadamente 104

milhões de dólares e importou cerca de 400 milhões de dólares, de um comércio total de 20

bilhões de dólares. Ë realmente incrível que um país de dimensões continentais como o

Brasil, detentor de 12% das reservas de água doce do mundo, apresente estes dados.

Começa a haver, no entanto, um redirecionamento de interesses para a fruticultura

comercial, sendo o nordeste hoje um grande produtor de uvas de mesa, mangas e bananas,

destinadas ao consumo interno e exportação.

1.3 A Fruticultura no Nordeste

A fruticultura nordestina está espalhada por toda região, dividindo-se continuamente, com

um dos principais pólos localizados no Vale do São Francisco. Os perímetros irrigados de

Bebedouro, Senador Nilo Coelho, Ponta Sul e Icó – Lima Campos, são alguns que podem

ser citados como exemplo de experiências públicas de irrigação. Podemos citar como

exemplo o perímetro irrigado de Bebedouro, com uma área irrigável de 2.418 ha (sulcos de

infiltração e aspersão) produzindo uva, côco, goiaba, acerola, manga e outros, gerando

2.418 empregos diretos e aproximadamente 4.836 empregos indiretos. Como um desses

exemplos, pode-se citar a Valexport (associação que cuida dos interesses dos produtores e

exportadores de frutas do Vale do São Francisco), criada em 1988 comercializa

aproximadamente 45.000 toneladas de frutas (94/95), contra 500 toneladas (89/90).

1.4 O Estado do Ceará

O estado do Ceará apresenta alguns problemas em relação ao desenvolvimento de sua

agropecuária, com seu território localizado no Semi-árido nordestino (baixa precipitação

pluviométrica, altas temperaturas, solos pobres na maior parte do Estado). Estas condições

conferem a produção de alimentos uma importância preponderante para a melhoria da

qualidade de vida da população, inserindo-se aí a produção de banana como cultura de

importância vital para a atividade econômica do setor agrícola cearense. Segundo

CARVALHO (1999), no Estado do Ceará, a produção de banana está concentrada

principalmente nas microrregiões do Centro Sul (Iguatu), e ainda, Uruburetama, Baturité,

Palmácia, Guaramiranga, Mulungu e Pacoti, sendo que nestas regiões o cultivo é

classificado como puramente extensivo, fazendo com que o nível tecnológico seja baixo,

provocando vários problemas, principalmente de pós colheita. De acordo com MAYORGA

(1997), embora a maior parte dos hortifrutigranjeiros comercializados em Fortaleza seja

proveniente de outros estados, no caso da banana, 100% do total comercializado é

proveniente do próprio Estado, sendo consumida quase totalmente in natura. A sua

industrialização limita-se apenas a feitura de doces, sendo necessário, um aproveitamento

mais sofisticado do produto. As variedades cultivadas no Ceará são: prata (maior destaque),

pacova, maçã, nanica e nanicão. A produção de banana do Ceará apresentou, no período

de 1960 a 1972, uma tendência crescente, passando de 22.684 mil cachos, para 140.893

mil cachos. A partir de então começou a decrescer. Tal fato se justifica, uma vez que se trata

conforme cita-se anteriormente, de cultura permanente e sem modernização, sendo que a

linha de tendência apresenta-se decrescente em relação ao rendimento médio por hectare.

O censo agropecuário de 1975 evidenciou produtividade de apenas 900 cachos por hectare,

o que apresenta-se como contrário aos valores altos de 1971/72 (4.056 e 4.827 cachos por

hectare respectivamente). A partir de 1974 as informações foram corrigidas para o valor

obtido no censo agrícola, e a produção estadual cai para valores bem inferiores, cerca de

31.000 a 32.000 mil cachos, apesar do aumento na área verificada. Ainda de acordo com

CARVALHO (1999), para a área cultivada no período 1960/68, a linha de tendência reflete

grande interesse pelo produto, começando a oscilar a partir daí e estabilizando-se entre

1974 e 1979.

1.5 A Fruticultura em Iguatu, Estado do Ceará

O município de Iguatu, localizado entre os paralelos 6o. 15’ e 6o. 30’, e os meridianos 39o.

15’e 39o. 30’ a oeste de Greenwich é pólo da microrregião do Centro Sul cearense,

possuindo, de acordo com OLIVEIRA (1999), uma área cadastrada de 95.554 ha,

constituída de aproximadamente 2.669 imóveis rurais. Destaca-se no que diz respeito a

bananicultura com 190 ha plantados, com receita de R$ 838.000,00 de acordo com o

ANUÁRIO ESTATÍSTICO DO CEARÁ (1996). Iguatu é banhado pelos principais afluentes

do Rio Jaguaribe, aparecendo como principais Iguatu e Trussu, e ainda riachos e lagoas que

ajudam a formar o microclima do município. As precipitações (série histórica de 30 anos)

mostram médias anuais de 792,8 mm, sendo que 70% do valor está entre janeiro e maio do

ano, de forma que a evapotranspiração, medida em Tanque Classe A possui média anual de

2.502,81 mm, ficando as médias mensais mais altas durante os meses de menos

pluviosidade. A área rural cadastrada do município é de 95.554 há, constituída de cerca de

2.669 imóveis, sendo que desta possui uma área aproveitável, não explorada, com uma

dimensão de 30.859 há, equivalente a aproximadamente 32% de sua área rural cadastrada

com 1.984 imóveis, ou seja, aproximadamente 74% imóveis rurais. Do exposto, pode-se

concluir que a bananicultura está entre as principais atividades da agricultura brasileira, nos

seus aspectos macro e micro (Nordeste, ceará e Iguatu – área de concentração do presente

estudo), constituindo-se em importante fonte de empregos e divisas para o agricultor, e que

a busca de um cultivo bem conduzido nos seus aspectos fitotecnicos (manejos culturais), e

econômicos (parte dos custos dos fatores e comercialização), pode elevar os ganhos destas

populações que dependem quase que exclusivamente desta fonte de renda.

2.0 Área de Estudo

A área a ser estudada compreende o Estado do Ceará, com superfície de 148.016Km2,

situada no norte da Região Nordeste do Brasil, ocupando 9,25% da supracitada área. O

Estado do Ceará limita-se ao sul com o Estado de Pernambuco, ao Norte com o oceano

Atlântico, a Oeste com o Estado do Piauí, e a leste com os Estados do Rio Grande do Norte

e Paraíba. De acordo com o ANUÁRIO ESTATÍSTICO BRASILEIRO, sua população no ano

de 1995 era aproximadamente 6.714.200 habitantes.

3.0 Natureza e Fonte dos Dados:

Os dados utilizados neste trabalho são de natureza secundária, oriundos de séries

temporais, compreendendo o período de 1974 a 1995, sendo que os mesmos estão

padronizados para o ano de 1995; tendo sidas utilizadas as seguintes fontes:

a) Fundação Instituto de Planejamento do Estado do Ceará – IPLANCE;

b) Empresa de Pesquisa Agropecuária do Estado do Ceará – EPACE;

c) Central de Abastecimento Sociedade Anônima – CEASA;

d) Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos - FUNCEME

4.0 Metodologia

Numa economia orientada pelo mercado, a alocação de recursos se faz através dos preços,

os quais são estabelecidos pela interação entre a demanda e a oferta, no próprio mercado.

Entende-se mercado como um contexto onde ocorrem trocas voluntárias entre compradores

e vendedores e não um locus específico. O termo demanda de mercado descreve a relação

entre as quantidades de um bem econômico que seriam adquiridas por todos os

consumidores num determinado mercado e os valores de diversas variáveis independentes

que afetam a compra desse bem. Assim, a quantidade de um bem, num dado período,

depende de muitos fatores: o preço desse bem, preços de seus substitutos e

complementares, estoques disponíveis do bem já em poder dos consumidores, riqueza e

sua distribuição, volume da renda, gosto dos consumidores, expectativa de preços futuros,

marketing, tempo, etc.

A variação do preço de uma mercadoria afeta sua quantidade procurada. Este mecanismo

de mercado é chamado de efeito total e consiste na soma de dois efeitos distintos, o efeito

substituição e o efeito renda. Uma redução no preço do bem x, por exemplo, torna x mais

atraente do que o bem y. Isso faz com que o consumidor substitua y, que agora é

relativamente mais caro, por x, que passou a ser menos caro. O efeito substituição refere-se

a uma mudança na quantidade de x devida à variação do preço de y, mantendo-se

constante a renda real do consumidor. Outra maneira de redução no preço de x afeta a

quantidade procurada: é o aumento da renda real do consumidor. O efeito renda é essa

variação da quantidade de x comprada via variação da renda real, causada por uma

variação no preço de x.

Pode-se concluir que, tanto o efeito renda como o efeito substituição se referem às

variações de quantidade procurada de um bem, causada por uma variação de preço.

Já o termo oferta de mercado descreve as relações entre quantidades ofertadas (Qs) de um

bem econômico por todos os vendedores num mercado e as variações que afetam estas

quantidades. Como os preços mais altos oferecidos por um bem provavelmente (os estudos

para o Brasil ainda não são conclusivos) induzirão os produtores a oferecer maiores

quantidades, supões-se que uma curva de oferta guarda uma relação direta entre preços e

quantidades e portanto supões-se um coeficiente angular positivo.

A quantidade ofertada de um bem num dado período de tempo depende de muitos fatores,

entre os quais pode-se citar: preço do bem, preço dos fatores de produção, tecnologia,

preço de outros produtos oferecidos, transporte, tempo, etc.

O equilíbrio de mercado ocorre quando a quantidade procurada (Qd) é igual a quantidade

ofertada (Qs). Isto é determinado na interação da curva de oferta e de demanda, existindo

um único ponto de equilíbrio, supondo-se que os preços são determinados livremente no

mercado, sem ação do governo ou monopólio. Então, neste ponto E (p,q) os planos dos

vendedores são consistentes com os planos dos compradores. Caso haja desigualdade

entre essas quantidades, haverá falta ou excedente do bem no mercado ao preço vigente.

As mudanças no ponto de equilíbrio do mercado ocorrem em função dos deslocamentos das

curvas de oferta e demanda desse mercado. Se uma situação de equilíbrio for modificada

por um aumento da oferta ou da demanda, a nova posição de equilíbrio vai depender da

curva de demanda e de oferta respectivamente. Podemos ter, por exemplo, algumas

situações como um grande aumento nas quantidades e uma pequena variação de preço,

assim como uma grande variação de preço tendo como reflexo uma pequena variação nas

quantidades. Para medir a sensibilidade de tais mudanças, utilizou-se a elasticidade (ε), que

é uma razão pura, independente das unidades em que as variáveis estejam expressas. Em

termos gerais, sempre que se compara uma variação percentual de uma variável y com a

variação percentual de uma variável x, mantendo-se constantes todas as demais variáveis,

temos um coeficiente de elasticidade. Nesse estudo, as duas funções básicas a serem

estimadas correspondem às curvas de demanda e oferta da banana no Estado do Ceará.

Como se trata de um modelo de equilíbrio, as variáveis endógenas são as quantidades e

preços de cada período. As variáveis exógenas para cada uma das equações supracitadas

devem incluir considerações teóricas e empíricas sobre os verdadeiros fatores que explicam

a dinâmica da produção e consumo do produto.

5.0 – O Modelo Econométrico

Historicamente, pode-se afirmar que o modelo econométrico é o resultado de uma evolução

metodológica ocorrida dentro da economia desde Smith até os dias atuais. Essa orientação

metodológica utiliza como arsenal analítico instrumentos matemáticos, estatísticos e

econômicos que consiste em mensuração com teoria ou teoria com mensuração e surgiu da

necessidade de alargar o poder de predição dos modelos existentes, após constatação da

inadequação das medidas anteriores. O apogeu do método ocorreu em 1950, com a

duplicação pela Cowles Commission, do trabalho Statistical Inference in Dinamic Economic

Models, cuja hipótese básica é a de que os dados econômicos são gerados por sistemas de

relações em geral estocásticos, dinâmicos e simultâneos. Desse modo, a mensuração com

teoria tem como ponto de partida a existência de um modelo conceptual ou de uma teoria

explicativa racionalmente elaborada, para o mecanismo a que os dados se referem, ou seja:

considerar os dados estatísticos que se pretende analisar; considerar uma teoria (conjunto

de hipóteses) que se proponha explicar o mecanismo responsável pelos dados estatísticos

adequados a diferença entre o comportamento apresentado pelos dados observados e o

comportamento que estes mesmos dados deveriam apresentar se a teoria fosse adequada

para descreve-los. A essa orientação mensurativa com teoria dá-se o nome de método

econ6omico, que é um método de análise quantitativa da economia, capaz de permitir uma

relação entre conhecimento teórico e comportamento da realidade, objetivando: efetuar

medidas de variáveis e agregados econômicos; estimar parâmetros pertencentes às

relações constituídas pela teoria econômica; formular hipóteses a respeito do

comportamento da realidade; submeter à prova, com base na realidade, teorias fornecidas

pela economia; e finalmente, construir novas teorias.

Na estimação e identificação dos parâmetros da oferta e demanda de banana no Estado do

Ceará, utilizar-se-á a técnica de equações simultâneas, supondo um modelo de equilíbrio,

onde preço e quantidade são observados ao mesmo tempo. O modelo conceptual para o

presente trabalho é dado por:

5.1 Modelo Econômico de Demanda (Qd)

Qdt = f (Pt, X1, X2, X3)

5.2 Modelo Econômico de Oferta (Qs)

Qst = f (Pt, X4, X5, X6, X7, X8)

Onde:

Qdt = Quantidade demandada de banana no Estado do Ceará no ano t;

Qst = Quantidade ofertada de banana no Estado do Ceará no ano t;

Pt = Preço real anual da banana (R$ / unidade) no Estado do Ceará no ano t;

X1 = População anual do Estado do Ceará (hab) no ano t;

X2 = Preço real anual da laranja (R$ / unidade) no Estado do Ceará no ano t;

X3 = PIB per capita real do Estado do Ceará no ano t;

X4 = Área plantada de banana no Estado do Ceará no ano t;

X5 = Precipitação pluviométrica do Estado do Caará no ano t;

X6 = Preço real anual do mamão (R$ / unidade) no Estado do Ceará no ano t;

X7 = Tempo (ou tendência), expresso em anos;

X8 = Preço real anual da banana (R$ / unidade) no Estado do Ceará no ano t – 2.

Na equação de demanda, a variável X3 mostra a capacidade de compra dos demandantes

de banana produzida no estado do Ceará, enquanto a variável X2 é usada para estabelecer

as relações entre demanda de banana e de laranja no Estado do Ceará detectada pela

elasticidade preço cruzada entre esses dois produtos.

A variável X6 é incluída no modelo para fornecer um parâmetro para o cálculo da

elasticidade cruzada entre banana e mamão. A variável X5 no modelo visa estabelecer a

relação entre pluviosidade e a quantidade ofertada de banana no Estado do Ceará no

período de tempo t. A variável X7 tem o objetivo de captar efeitos de fatores que provocam

variações sistemáticas na oferta de banana ao longo dos anos, tais como mudanças nos

processos de produção e comercialização. X8, incluída na equação de oferta, visa

determinar se a oferta de banana no Estado do Ceará reage às mudanças de preço do

mercado em períodos de adaptação.

De acordo com MATOS (1995), a teoria econômica informa muito pouco sobre a forma

funcional mais adequada a ser usada na especificação de um modelo econométrico, mas

pela sua funcionalidade o modelo linear é o mais utilizado pelos pesquisadores hodiernos.

Para estimação de seus parâmetros, utilizar-se-á os modelos estatísticos mostrados abaixo:

Demanda:

Qdt = α1 + β11Pt + β12X1 + β13X2 + β14X3 + μ1

Oferta

Qst = α2 + β21Pt + β22X4 + β23X5 + β24X6 + β25X7 + β26X8 + μ2

Onde μ1 e μ2 são os termos dos erros estocásticos ou disturbâncias, supostos normalmente

distribuídos com média zero e variância constante. Os sinais esperados com base no

modelo conceptual são:

Demanda:

α1 ≠ 0; β11 < 0; β12 > 0; β13 > 0; β14 > 0

Oferta:

α2 ≠ 0; β21 > 0; β22 > 0; β23 > 0; β24 > 0; β25 > 0; β26 > 0

As equações acima descritas são estruturais e formam o sistema de equações simultâneas,

e considerando a condição de equilíbrio entre as quantidades demandadas e ofertadas de

banana no Estado do Ceará em cada período, tem-se:

Qdt = Qs

t = Qt

Os coeficientes αi e βi estimados nas equações supracitadas representam as derivadas

parciais de Xt em relação a cada variável explicativa, que serão utilizadas no cálculo das

elasticidades entre a variável dependente e cada uma das variáveis explicativas. α1 e β1 são

termos constantes, e especificamente indicam a ausência de alteração significativa da

variável dependente ao longo do tempo. Por fim, os termos μ1 e μ2 são a expressão de um

grande número de pequenas causas, que produzem um desvio em relação ao que a variável

dependente deveria ser, se a relação fosse determinística. Tal termo tem a finalidade, de

preencher a lacuna entre a teoria e os fatos (BARBANCHO, 1970: 33 – 39, citado por Matos,

1995).

O modelo proposto é simultâneo, pois existem duas equações que determinam

simultaneamente as duas variáveis endógenas Qt e Pt, determinadas, de acordo com a

teoria econômica, pelas forças de mercado. Já que a variável Pt está contida como variável

explicativa em cada equação, é violado o pressuposto básico referente à não correlação

entre erros e variáveis explicativas, isto é, a correlação entre a variável Pt e a disturbância,

levando à inconsistência dos estimadores dos mínimos quadrados ordinários dos

parâmetros estruturais. Contudo, esse problema pode ser controlado estimando-se uma

equação na forma reduzida, na qual a variável endógena Pt aparece como dependente de

todas as variáveis exógenas das perturbações do sistema. Desta forma, pode-se estimar os

coeficientes estruturais através do método dos mínimos quadrados ordinários (KMENTA,

1988). A equação reduzida terá a conformação abaixo:

Pt = γ0 + γ1X1 + γ2X2 + γ3X3 + γ4X4 + γ5X5 + γ6X6 + γ7X7 + γ8X8 + π

O teste de identificação do modelo, através da condição de ordem e da condição de Rank,

mostrou que tanto a equação de demanda quanto a equação de oferta são

superidentificadas, ou seja:

(H – h) > (g – 1)

(8 – 3) > (2 – 1)

5 > 1 (Superidentificadas)

O Método dos mínimos quadrados de 2 estágios (MQ2E), de acordo com KOUTSOYANNIS

(1977), é o mais apropriado para sistemas de equações simultâneas, sendo que este

método procura retirar da variável endógena de determinada equação o componente que

está correlacionando o termo perturbação.

A estimação compreende dois estágios. Em primeiro lugar, regride-se, utilizando MQO

(Mínimos Quadrados Ordinários) às equações reduzidas. No segundo estágio, utilizam-se os

valores estimados (em vez de observados) das variáveis endógenas, obtidos no primeiro

estágio, para estimar, mediante substituição no modelo original, as equações estruturais. No

segundo estágio, obtêm-se estimativas consistentes dos parâmetros estruturais mediante

aplicação de MQO às equações originais, onde os valores das variáveis endógenas são

substituídos pelos estimados no primeiro estágio.

Os valores estimados da variável dependente são calculados mediante a utilização dos

parâmetros estimados consistentes, obtidos no segundo estágio, e das variáveis explicativas

da equação estrutural. Desse modo, os parâmetros são substituídos por sua estimativa

consistente obtida no segundo estágio do método MQ2E. A partir dos valores estimados da

variável dependente, são calculados os resíduos que, corrigidos, são usados para o cálculo

da estatística de Durbin – Watson (teste de autocorrelação serial – MATOS, 1995:221). Uma

vantagem deste método, de acordo com MARTIN & PEREZ (1995:9), é a alta sensibilidade

dos recursos computacionais. No caso de estimações com MQ2E, alguns pressupostos

básicos devem ser considerados para obtenção de estimadores consistentes e eficientes.

Expressando o sistema de forma matricial, sendo T o número de observações, G o número

de variáveis endógenas e H o número de variáveis predeterminadas, temos:

YΦ + XT = U

Onde:

Y = Matriz (T x G) das observações das variáveis endógenas;

Φ = Matriz (G x G) dos parâmetros associados às variáveis endógenas;

X = Matriz (T x H) das observações das variáveis predeterminadas;

T = Matriz (H x G) dos parâmetros associados às variáveis predeterminadas;

U = Matriz (T x G) dos erros aleatórios.

Os pressupostos são:

a) O modelo é linear nos seus parâmetros;

b) A matriz Φ é não singular;

c) As variáveis X são predeterminadas e linearmente independentes;

d) Todas as equações estruturais são identificadas (exatamente identificadas ou super

identificadas);

e) Os erros aleatórios tem média zero e variância e covariância infinitas;

f) A distribuição dos erros é a mesma em todos os períodos de tempo;

g) Os erros de uma equação, em diferentes períodos de tempo, são independentes

entre si.

Proceder-se-á nos dados do trabalho, os testes de multicolinearidade (teste de R2 -

cancelado), heterocedasticidade (Pesaran & Pesaran (MATOS, 1995)) e autorregressão

(Durbin – Watson).

6.0 Resultados e Discussão

6.1 Equação Estrutural de Demanda

A Equação de Demanda estimada é:

Qdt = 326.449 - 1.102.418.Pt - 0,336.X1 + 67.016. X2 - 27,165. X3

Observa-se os sinais coerentes com a teoria econômica, exceto o relacionado com a

variável X1. O sinal pode estar trocado devido a presença de multicolinearidade já esperada

entre as variáveis população (X1) e PIB per capita (X3), o que é demonstrado pela matriz de

correlação (Tabela 11).

Os coeficientes das variáveis explicativas apresentaram-se significantes, pois seus valores

são superiores aos seus desvios-padrões. Apenas a variável X2 mostrou-se não significativa.

O teste de R2 – cancelado mostrou presença de multicolinearidade, sendo este fato mais

forte na variável X2 (Tabela 8). A estatística de Durbin – Watson não mostrou problemas de

autorregressão ao nível de 5%. O teste de Pesaran & Pesaran também não mostrou

problemas de heterocedasticidade.

A elasticidade – preço da demanda de banana no Estado do Ceará foi de 0.9615,

classificada como inelástica, uma vez que uma variação de 1% no preço da banana,

acarreta uma variação percentual, em sentido contrário, da quantidade demandada em

0,95%. A elasticidade – renda da demanda mostrou que uma variação de 1% no PIB

resultará em uma variação, em sentido contrário, de 0,12%. Isto significa que, um aumento

na renda ocasionará uma redução nas quantidades demandadas de banana. No que se

refere a elasticidade – cruzada da demanda (0,06%), está dentro do esperado, e indicou a

substitutibilidade dos produtos, pois um aumento de 1% no preço da laranja ocasiona um

aumento de 0,06% na quantidade consumida de banana. O coeficiente de determinação R2

sugere um bom ajustamento da equação.

6.2 A Equação Estrutural de Oferta

A Equação de Oferta estimada é:

Qst = 24.079 - 1.077.662. Pt + 2,368. X4 - 1,444. X5 + 20.559. X6 - 4.155,2. X7 +

619.092. X8

As características dos parâmetros da equação estão mostrados na Tabela 9. Observa-se, no

entanto que os sinais estão coerentes com a teoria econômica, exceção às variáveis Pt, X5 e

X6. este fato pode ser atribuído à multicolinearidade presente entre as variáveis. No que se

refere a elasticidade – preço da oferta, constatou-se que ela é inelástica, ou seja, uma

variação de 1% no preço da banana ocasionará uma redução de 0,9% nas quantidades

ofertadas da mesma. Isso pode ser resultado de baixa tecnologia nos cultivos, o que resulta

numa incapacidade de reagir positivamente a um aumento de preços em face do

tradicionalismo empregado na cultura do produto.

O sinal contrário ao esperado no parâmetro associado à precipitação pluviométrica pode ser

resultado da concentração de bananais cearenses nas microrregiões serranas de

Uruburetama, Baturité e aluviões de rios perenizados, onde a água é abundante

praticamente o ano inteiro, não sendo por isso afetada fortemente a produção pela

precipitação pluviométrica do Estado como um todo.

7.0 Conclusões e Sugestões

Pelos resultados apresentados, pode-se concluir que a demanda por banana é

relativamente insensível à variação nos preços. Este fato pode ser um estímulo ao produtor,

pois um aumento no preço gera uma diminuição menos que proporcional às quantidades

demandadas.

Os resultados comprovam, ainda, que a banana é um bem inferior, pois aumentos na renda

implicarão diminuições nas quantidades demandadas. Isto não deve constituir-se em motivo

de preocupação por parte dos produtores, uma vez que a banana ocupa lugar de destaque

na alimentação da população de baixa renda, que caracteriza a maior parte da população.

Observa-se também que laranja e banana não são substitutos perfeitos entre si. O sinal

negativo associado ao preço na equação de oferta indica que pode estar havendo uma

incapacidade de reação da produção aos preços. A precipitação pluviométrica e o preço de

bens substitutos na oferta exercem pouca influência nas quantidades ofertadas de banana,

ao contrário da área plantada, que se mostra muito relevante na determinação da produção

ao longo do tempo.

Finalmente, os resultados indicam que pode estar havendo uma tendência negativa na

oferta da banana, o que pode indicar que durante o período analisado a oferta da banana

seguiu tendência decrescente.

8.0 Bibliografia

1. CARVALHO, F.W.A. Modelos Estatísticos Para Análise da Banana no Estado do

Ceará de 1974 a 1995. Fortaleza, 1999(mimeo).

2. OLIVEIRA, V. A. Influência Econômica da Cultura da Banana no Município de

Iguatu. Crato, 1999 (mimeo).

3. ANUÁRIO ESTATÍSTICO DO ESTADO DO CEARÁ. Ceará, 1996 – 1997

4. CRUESS, W. V. Produtos industriais de frutas e hortaliças. São Paulo, Edgard

Blücher, 1973, 2v.

5. GUIA RURAL ABRIL, 250 Culturas de A a Z. ed. abril, 450 p.

6. CAMARGO, R. (et. al.) Tecnologia dos produtos agropecuários. São Paulo: SP,

Nobel, 1984.

7. RIEDEL, Guenther, Controle sanitário dos alimentos. São Paulo,Atheneu, 1992,

320 p.

8. www.fruticulturabrasileira.com.br

9. www.fruticulturanordestina.com.br

10. www.bananiculturabrasileira.com.br

ANEXOS DO TRABALHO

Tabela 01: Dados utilizados no trabalho(1):

Ano Qt Pt X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X81974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995

67500 65625 66375 67500 67500 67500 45750 30000 40906 27519 44990 42180 30731 36471 34493 33902 32160 33811 33356 22235 31494 31383

0,043 0.041 0.045 0.045 0.047 0.054 0.056 0.062 0.056 0.051 0.038 0.029 0.039 0.026 0.024 0.021 0.022 0.026 0.020 0.023 0.011 0.013

4969200 5111600 5257700 5409000 5565300 5726000 5389700 5487500 5587000 5687600 5788900 5890400 6005900 6122500 6239400 6356100 6471800 6376400 6464400 6549800 6633100 6714200

0.10 0.11 0.09 0.11 0.09 0.09 0.08 0.08 0.07 0.09 0.09 0.09 0.08 0.08 0.06 0.13 0.05 0.05 0.05 0.04 0.01 0.02

1033,68 1008,35 1171,56 1281,31 1428,57 1398,56 1450,15 1416,38 1605,86 1567,40 2202,42 2053,28 2107,69 2010,13 2095,49 2210,87 1940,72 2126,45 2074,86 2075,79 2054,95 2346,88

36000 35000 35400 36000 36000 36000 36000 30000 29750 29750 28722 29370 33216 35676 34330 35260 37092 40091 41145 37895 38682 42486

1579,0715,4793,2

1107,5853,7679,7788,0662,2706,9432,7

1118,61890,01317,8739,0

1161,11265,9627,0775,5693,7420,0

1166,61083,2

0,050,0880,06

0,0490,0610,088

0,10,090,07

0,0680,0520,11

0,0570,06

0,0280,16

0,0850,0480,0270,0430,0390,021

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

- -

0,043 0,041 0,045 0,045 0,047 0,054 0,056 0,062 0,056 0,051 0,038 0,029 0,039 0,026 0,024 0,021 0,022 0,026 0,020 0,023

Fonte: Qt, Pt, X2, X3, X4, X6 e X8 (IPLANCE – 1997);

X1 (IBGE – 1995);

X5 (FUNCEME – 1997).

(1) As variáveis estão definidas nos itens 6.1 e 6.2 deste trabalho.

Tabela 02: Equação Estrutural de Demanda

Variáveis

Explicativas

Coeficiente de

Regressão Desvio-Padrão Estatística – t Probabilidade – t

Média das

Variáveis

Pt

X1

X2

X3

1.102.418

- 0,03666

67.016

- 27,16532

473.314,3094

0,0182715

111.307,2809

12,55933679

- 2,239

- 1,843

0,602

- 2,163

0,0342

0,0852

0,5561

0,0471

0,0354

5.986.135

0,0725

1.830,966

Intercepto: 326.449

Coeficiente de Determinação Múltipla (R2): 0,6479

Estatística F: 6,902

Probabilidade F: 0,0023

Estatística Durbin-Watson (d): 1,809

Tabela 02: Equação Estrutural de Oferta

Variáveis

Explicativas

Coeficiente de

Regressão Desvio-Padrão Estatística – t Probabilidade – t

Média das

Variáveis

Pt

X4

X5

X6

X7

X8

- 1.077.762

2,36805

- 1,444808

20.559

- 4.155,20

619.092

614.089,66086

0,95485221

8,38814175

60.736,03793

846,5907124

523.121,30919

- 1,755

2,480

- 0,172

0,339

- 4,908

1,183

0,1028

0,0276

0,8659

0,7404

0,0003

0,2578

0,03540

35.1430

914,1150

0,0658

12,5000

0,0384

Intercepto: 24.079

Coeficiente de Determinação Múltipla (R2): 0,8865

Estatística F: 16,922

Probabilidade F: 0,0001

Teste Alternativo Para Autocorrelação Serial*: 0,47316592 (Estimativa do parâmetro associado ao erro

defasado)

Tabela 04: Matriz de Correlação Linear Simples – Equação Estrutural de Demanda

Qt Pt X1 X2 X3

Qt 1,0000

Pt 0,5268 1,0000

X1 - 0,6643 - 0,9454 1,0000

X2 0,4222 0,5714 - 0,6670 1,0000

X3 - 0,6882 - 0,8467 0,8518 - 04321 1,0000

Fonte: Dados da Pesquisa

Tabela 05: Equação Reduzida – Modelo Corrigido Para Multicolinearidade

Variável Eliminada R2 Original R2 Cancelado Diferença

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

0,9269

0,9269

0,9269

0,9269

0,9269

0,9269

0,9269

0,9269

0,9152

0,9218

0,9257

0,9249

0,8890

0,9111

0,9259

0,9127

0,0117

0,0051

0,0012

0,0020

0,0379

0,0158

0,0010

0,0142

Fonte: Dados da Pesquisa