IMPACTOS DA PESQUISA AGROPECUÁRIA SOBRE A … · IMPACTOS DA PESQUISA AGROPECUÁRIA SOBRE A PRODUTIVIDADE TOTAL DE FATORES: AVALIAÇÃO DE CULTIVARES DE AMENDOIM UTILIZANDO DEA E

IMPACTOS DA PESQUISA AGROPECUÁRIA SOBRE A PRODUTIVIDADE TOTAL DE FATORES: AVALIAÇÃO DE

CULTIVARES DE AMENDOIM UTILIZANDO DEA E ÍNDICES DE MALMQUIST

José R. Vicente Instituto de Economia Agrícola, Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (IEA-APTA)

Av. Miguel Stéfano, 3900 – CEP. 04301-903 – São Paulo, [email protected]

RESUMO

O objetivo deste estudo foi mensurar os impactos de três cultivares de amendoim IAC sobre a produtividade total de fatores dessa lavoura no Estado de São Paulo, Brasil. Foram utilizados análise envoltória de dados (DEA) e índices de produtividade de Malmquist. Os investimentos públicos efetuados na obtenção dos novos cultivares foram considerados entre os insumos. Os resultados mostraram que a produtividade total de fatores em lavouras de amendoim que utilizaram os cultivares IAC cresceu entre 32% e 80%, no período de 1999 a 2008. A produtividade total de fatores em lavouras de amendoim que utilizaram outros cultivares diminuiu 40% no mesmo período.

PALAVRAS-CHAVES. Análise Envoltória de Dados, índices de Malmquist, Produtividade Total de Fatores, Pesquisa Agropecuária, Avaliação de Impactos.

ABSTRACT

The objective of this paper was to measure the impacts of three IAC peanuts cultivars over that crop total factor productivity in the State of São Paulo, Brazil. Data envelopment analysis and Malmquist productivity index were utilized. The public effected investments in the new peanuts cultivars were considered as an input. The results showed that the total factor productivity in peanut farming that used IAC cultivars grew between 32% and 80%, in the period from 1999 to 2008. The total productivity of factors in peanut farming that used other cultivars diminished 40% in the same period.

KEY WORDS. Data Envelopment Analysis, Malmquist Index, Total Factor Productivity, Agricultural Research, Impact Evaluation.

XLI SBPO 2009 - Pesquisa Operacional na Gestão do Conhecimento Pág. 1629

1. IntroduçãoA avaliação de impactos dos investimentos públicos em pesquisa é necessária, basicamente,

para manter ou ampliar os orçamentos das instituições de pesquisa, aumentar a eficiência dessas organizações e relacioná-las aos formuladores de políticas públicas (ALVES, 2008).

Desde o artigo pioneiro de Ayer e Schuh (1974), que estimaram as taxas de retorno social do programa de pesquisa e desenvolvimento de cultivares de algodão do Instituto Agronômico (IAC-APTA), diversos autores vêm trabalhando com distintas metodologias, aplicadas a vários produtos, buscando avaliar os impactos econômicos da pesquisa pública paulista, como Fonseca (1976), Moricochi (1980), Santos (1984), Gonçalves et al. (1989), Santos, Carvalho e Silva (1991), Vicente et al. (2000), Silva (1986), Araújo et al. (2002) e Vicente e Martins (2005).

Todos esses estudos constataram retornos elevados aos investimentos em pesquisa, tanto em análises da relação benefício-custo, quanto nas taxas internas de retorno estimadas. Esses exemplos ressaltam a importância de se trabalhar o tema, aprimorando técnicas de avaliação de impactos das tecnologias, evidenciando as contribuições qualitativas e quantitativas proporcionadas por determinada tecnologia ou por um conjunto de inovações.

Em nível nacional, a EMBRAPA desenvolveu e consolidou metodologias de avaliação de impactos, que vêm sendo aplicadas a diversas tecnologias desenvolvidas pela instituição, conforme os sumários de resultados apresentados em Ávila et al. (2005) e em Magalhães et. al. (2006). Abordando no início apenas retornos econômicos, mais recentemente essas metodologias passaram a incorporar rotinas de avaliação de impactos sociais e ambientais.

Fundamentada no enfoque do excedente econômico, a avaliação dos impactos econômicos costuma cobrir um período de retornos já realizados, ou estimados para a vida útil da tecnologia em análise, calculando relações tipo benefício-custo ou taxas internas de retorno aos investimentos efetuados. As medidas de impactos sociais e ambientais, por sua vez, reduzem um conjunto de indicadores quantitativos e qualitativos a um índice, utilizando um corte seccional ou um período.

Esses métodos não trazem, portanto, informações sobre a evolução do indicador nos anos que constituem o período analisado. Da mesma forma, não fornecem indicações sobre a produtividade total dos fatores de produção (PTF) associados ao emprego da tecnologia exceto, em alguns casos, sobre a produtividade (parcial) da terra, em estudos focando novos cultivares.

A evolução da PTF pode ser obtida relacionando-se o produto aos insumos utilizados na produção, e representa deslocamentos na função de produção (progresso tecnológico) assumindo-se eficiência técnica, ou seja, a plena realização do potencial de determinada tecnologia. Se diferenças de capacidade no uso de novas tecnologias impedirem a eficiência técnica plena, alterações no nível de eficiência passam também a determinar a PTF. A existência de fatores que impeçam operações em escala ótima – restrições orçamentárias, competição imperfeita, etc. – influenciam também a PTF, através de efeitos de economia de escala.

A decomposição da PTF nesses componentes permite um melhor conhecimento sobre tecnologias de produção e, do ponto de vista de formulação de políticas, esse conhecimento é importante porque o emprego de tecnologias abaixo de seu potencial pleno pode tornar a introdução de novas técnicas pouco significativa (SPITZER, 1997).

Os métodos de decomposição das mudanças na PTF normalmente consistem na comparação de observações individuais com uma fronteira de produção, que pode ser construída por métodos paramétricos e não-paramétricos (COELLI, RAO e BATTESE, 1998); pontos sobre a fronteira de produção são considerados eficientes, e alterações na fronteira como mudança tecnológica. Técnicas paramétricas exigem a especificação de formas funcionais representativas da tecnologia, enquanto as não-paramétricas do tipo DEA (Data Envelopment Analysis – Análise Envoltória de Dados) apenas a pressuposição de um número mínimo de regularidades sobre a tecnologia.

Para testar as possibilidades de uso da decomposição da PTF na avaliação de impactos dos investimentos em pesquisa, escolheu-se analisar os cultivares de amendoim IAC, objeto de estudo em projeto recém-concluído financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), e desenvolvido no Instituto de Economia Agrícola (IEA-APTA) com a


colaboração do Instituto Agronômico (IAC-APTA), dois dos institutos de pesquisa ligados à Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (APTA).

O Estado de São Paulo produz 80% do amendoim brasileiro e responde por mais de 97% do volume total exportado de mercadorias originários do segmento de produção do amendoim. A produção paulista é realizada em duas safras: a safra das águas (outubro a março), que representou, no ano agrícola 2007/08, 84% da área total plantada e 88% da produção; e a safra da seca ou safrinha (fevereiro a julho), que correspondeu a 16% da área e 12% da produção.

No Brasil, um dos maiores produtores mundiais de óleo de amendoim até meados da década de 1970, a concorrência de outras atividades e o predomínio do óleo de soja no mercado interno, levaram a contínuas quedas na produção de amendoim até o final da década de 1980 (ROCHA e BARBOSA, 1990). A década de 1990 registra uma mudança no mercado de amendoim caracterizada pela expansão do consumo in natura e pelo declínio das aquisições por parte das esmagadoras (FREITAS e AMARAL, 2002). Dessa forma, o produtor de amendoim passa a direcionar a produção agrícola de acordo com os padrões de qualidade exigidos pela indústria confeiteira. Nessa fase, responder à demanda por cultivares que mais bem atendessem a essas exigências tornou-se o grande desafio, assim como a adoção de outras tecnologias que pudessem garantir a qualidade do amendoim, como novas técnicas de manejo, de colheita e pós-colheita.

No Instituto Agronômico (IAC-APTA), as pesquisas que deram origem aos cultivares IAC Caiapó, IAC Tatu-ST e IAC Runner 886, os mais plantados no Estado de São Paulo, foram conduzidas através de ensaios experimentais realizados no atual Centro de Grãos e Fibras do IAC-APTA, em Campinas, na Unidade de Pesquisa e Desenvolvimento (UPD) de Ribeirão Preto (APTA Regional Centro Leste), na UPD de Pindorama (APTA Regional Centro Norte) e na UPD de Adamantina (APTA Regional Alta Paulista). Posteriormente, foram realizados testes em escala de produção agrícola, através de parcerias com produtores, para comparação com os resultados experimentais.

Em 1996 foi lançado o cultivar IAC Caiapó, de porte rasteiro, ciclo longo (130-135 dias), resistente a doenças foliares, produtividade média de 5.110 kg/ha, película castanha, alta teor de óleo, peneira entre 22 e 28 (ZULLO, et al., 1993; GODOY, et al., 1999; MORAES et al., 1998).

O cultivar IAC Tatu-ST, de porte ereto, ciclo curto (90 a 110 dias), boa resistência a doenças, película vermelha, produtividade média de 3.271 kg/ha, foi oficialmente lançado em 2000. A sigla ST significa seleção por tamanho e refere-se ao tamanho de obtenção das sementes genéticas a fim de produzir grãos de maior granulometria, sem perder as demais características do cultivar Tatu Comum, melhorado mediante um trabalho de manutenção da pureza genética (GODOY, et al., 1996).

O IAC Runner 886, cultivar de porte rasteiro, ciclo longo (135 a 140 dias), película rosada, alta produtividade (5.510 kg/ha), e que proporciona grãos padrão tipo exportação, foi lançado em 2002.

Junto com a adoção de novos cultivares, outras tecnologias foram introduzidas, tanto na produção agrícola quanto no beneficiamento, respectivamente colheita mecanizada e a secagem artificial, contribuindo para incrementar a produtividade.

A relevância da cadeia de produção do amendoim no Estado de São Paulo justificou a decisão de realizar investimentos públicos em pesquisas - especialmente para o desenvolvimento de novos cultivares – visando recuperar a competitividade da exploração. Avaliar os impactos desses investimentos é necessário para prestar contas à sociedade, bem como para ressaltar a importância da pesquisa agropecuária para a modernização e o desenvolvimento da agricultura paulista.

O objetivo deste estudo é avaliar os impactos dos cultivares de amendoim desenvolvidos pelo Instituto Agronômico (IAC-APTA), mensurando a evolução da PTF dessa lavoura no Estado de São Paulo, por cultivar, no período 1999-2008, utilizando uma abordagem não-paramétrica.


2. MetodologiaO cálculo do produto utilizado na mensuração da PTF – o valor da produção de amendoim

por cultivar – foi efetuado a partir dos dados levantados e divulgados regularmente pelo Instituto de Economia Agrícola (IEA-APTA), referentes às áreas cultivadas, produções obtidas, rendimentos e preços recebidos pelos produtores, para o Estado de São Paulo, período de 1999 a 2008.

As áreas plantadas com os diferentes cultivares - não disponíveis nas séries estatísticas do IEA-APTA - foram estimadas através dos percentuais de área total cultivados com cada um deles, levantados no decorrer do projeto FAPESP anteriormente citado.

As diferenças de rendimento foram obtidas a partir da proposta de Pardey et al. (2002) que consiste basicamente em transferir as proporções dos ganhos de rendimento obtidas em experimentos para as condições de campo. As proporções utilizadas - baseadas em médias do período 1990/91 a 2001/02 de experimentos realizados em várias regiões do Estado de São Paulo – foram 1 : 1,067 : 1,3609 : 1,4904, respectivamente, para os cultivares Tatu comum, IAC Tatu-ST, IAC Caiapó e IAC Runner 886. Observe-se que essas proporções são bastante conservadoras, uma vez que em experimentos mais recentes os rendimentos do IAC Caiapó e do IAC Runner 886 superaram os resultados-base do Tatu comum em mais de 103% e de 119%, respectivamente, sugerindo que as proporções para esses dois cultivares, em relação ao Tatu comum seriam de 1 : 2,0314 : 2,1934.

Informações obtidas junto aos agentes entrevistados indicaram que nos anos de 2006, 2007 e 2008, os preços dos amendoins de película vermelha (IAC Tatu ST e Tatu comum) foram superiores aos do IAC Caiapó e IAC Runner 886. Visando incorporar essas informações, o método proposto por Pardey et al. (2002), que não contempla diferenças de preços para o produto proveniente dos distintos cultivares novos, foi modificado. Foi calculado, ano a ano, um diferencial de rendimento - baseado nas proporções citadas anteriormente, e nos percentuais de áreas cultivadas com os cultivares – em relação ao cultivar Tatu comum (tecnologia base):

iti

b

ai

t YYD π∑

=

=4

1

. ,onde D é o diferencial de rendimento em relação à tecnologia-base (cultivar

Tatu comum), a razão Ya / Yb é a proporção dos ganhos de rendimento, em experimentos, entre o i-ésimo cultivar e a tecnologia-base (Tatu comum), π é a proporção de área plantada com o i-ésimo cultivar e t é o ano em questão.

Obtidos os diferenciais de rendimento para cada ano do período 1999 a 2008, os rendimentos da tecnologia-base (Tatu comum) foram calculados pela razão tt DY / , onde tY é o rendimento médio do amendoim no ano t, publicado pelo IEA-APTA. Os rendimentos dos demais cultivares (IAC Tatu-ST, IAC Caiapó e IAC Runner 886) foram obtidos multiplicando-se a proporção dos ganhos de rendimento, em experimentos (Ya / Yb), pelo rendimento da tecnologia-base, em cada ano do período analisado.

A quantidade produzida proveniente de cada cultivar foi estimada multiplicando-se os rendimentos acima pela área cultivada com cada um deles. Em seguida, o valor da produção foi calculado multiplicando-se os preços recebidos pelos produtores – no período 2005 a 2008, os dados levantados no projeto FAPESP, e para o período 1999 a 2004, os preços publicados pelo IEA-APTA - pela produção correspondente.

A soma das áreas e produções dos cultivares, reproduz o total do Estado de São Paulo levantado e divulgado pelo IEA-APTA; o mesmo ocorre com os rendimentos de cada cultivar ponderados pelas respectivas áreas cultivadas. Já a soma dos valores das produções dos diferentes cultivares, que foram calculadas com os preços levantados para os diferentes tipos de amendoins, são inferiores aos divulgados pelo IEA: -15,0% em 2005, -1,9% em 2006, -0,7% em 2007, e -8,9% em 2008. Essas estimativas, mais conservadoras, tendem a diminuir os retornos atribuídos aos novos cultivares.

Para completar o painel de dados utilizado no cálculo da PTF assumiu-se, para a variedade IAC Runner 886, o cultivo de área experimental de 1 hectare em 1999 e em 2000, estimando-se o


valor da produção correspondente. Os dados de valor da produção foram deflacionados para 2008, através do IPCA médio anual.

Os insumos considerados foram as áreas plantadas (por cultivar), os custos operacionais de produção e os investimentos efetuados durante o desenvolvimento dos cultivares IAC. Os custos operacionais totais, para cada cultivar, foram obtidos multiplicando-se os custos operacionais por hectare, levantados e divulgados pelo IEA-APTA, pelas áreas totais plantadas com cada cultivar. Os custos operacionais compreendem os gastos com mão-de-obra, máquinas e implementos nas operações de preparo do solo, plantio, tratos culturais e colheita, além dos insumos empregados (sementes, fertilizantes e defensivos). No caso dos cultivares IAC Caiapó e IAC Runner 886, de ciclo mais longo, os custos de produção publicados pelo IEA-APTA são mais elevados, devido à necessidade de aplicações adicionais de defensivos, principalmente fungicidas. Como exemplo, os valores dos custos operacionais totais, calculados para 2008, atingiram R$ 6,07 milhões para o cultivar IAC Caiapó, R$ 125,36 milhões para o cultivar IAC Runner 886, R$ 29,79 milhões para o cultivar IAC Tatu-ST, e R$ 39,72 milhões para os outros cultivares.

A série de investimentos em pesquisas foi confeccionada a partir de informações coletadas junto ao IAC-APTA e outras fontes oficiais do governo, considerando o período de 1990 a 2002 que compreende os anos de experimentação tanto em ensaios quanto em escala de produção, sendo os valores deflacionados pelo IPCA médio de 2008 e ponderados por cultivar, na proporção de 50% para o IAC Caiapó, 25% para o IAC Tatu-ST e 25% para o IAC Runner 886, conforme descrito com detalhes em Martins (2006). Entre 1990 e 2002, os investimentos calculados atingiram R$ 2,63 milhões, em valores de 2008. No painel de dados utilizado no cálculo da PTF assumiu-se, para as outras variedades, investimentos acumulados de R$ 1 mil, durante o período 1999-2008.

2.1 Índices de produtividade de MalmquistAs mudanças na PTF foram calculadas como médias geométricas de dois índices de

Malmquist, cujo uso na mensuração de mudanças de produtividade baseia-se na existência de uma tecnologia de produção capaz de transformar um vetor multidimensional de insumos em um vetor de produtos. Os axiomas que a tecnologia de produção deve respeitar encontram-se em Rao e Coelli (1999). Conforme Caves, Christensen e Diewert (1982), o índice de produtividade de Malmquist (orientação-produto) é definido como a razão de duas funções de distância-produto. Esse índice permite medir a evolução da produtividade entre períodos com base no cálculo da distância que separa cada observação da tecnologia de referência em cada período, utilizando funções de distância.

Para uma dada tecnologia de produção ( ){ }, :t t t t tS x y x produzindo y= , uma função de

distância-produto pode ser definida, para o período t, como (Färe et al., 1994):

( ) ( ) ( ){ } 1

0 , inf : , / sup : ,t t t t t t t t tD x y x y S x y Sθ θ θ θ−

= ∈ = ∈ (1)

Portanto, a função de distância é definida como o inverso do incremento proporcional máximo do vetor de produção yt dado o vetor de insumos xt

.No caso especial de um único

produto, a função de distância-produto pode ser representada por )(/),(0ttttt xFyyxD = , onde

F(xt) é uma função de produção descrita como ( ) ( ){ }max : ,t t t t tF x y x y S= ∈Se a produção é tecnicamente eficiente, ou seja, se (xt,yt) estão na fronteira tecnológica, então

1),(0 =ttt yxD . Se 1),(0 <ttt yxD , a produção no instante t está no interior da fronteira tecnológica e (xt,yt) não é tecnologicamente eficiente. A função de distância mede o grau de ineficiência técnica. A função de distância-produto para o período t+1 pode ser obtida a partir de (1), substituindo-se t por t+1.

Conforme Färe et al. (1994), a definição de Caves, Christensen e Diewert (1982) do índice de produtividade de Malmquist pode ser representada pela seguinte média geométrica de dois quocientes de funções de distância-produto:


( ) ( )( )

( )( )

t t+1 t+1 t+1 t+1 t+1D x , y D x , yo ot+1 t+1 t tM x , y , x , y =o t t t t+1 t tD x , y D x , yo o(2)

Esse índice emprega, portanto, funções de distância de dois diferentes períodos ou tecnologias, (.,.)0

tD e (.,.)10

+tD , dois pares de vetores insumo-produto, (xt,yt) e (xt+1,yt+1) e pode ser decomposto em dois componentes:

( ) ( )( )

( )( )

( )( ) ( )

t+1 t+1 t+1 t t+1 t+1 t t tD x , y D x , y D x , yo o ot+1 t+1 t t

M x , y , x , y =o t t t t+1 t+1 t+1 t+1 t tD x , y D x , y D x , yo o o

3

O quociente fora da raiz em (3) [E(xt+1,yt+1, xt,yt)] é um índice de mudança na eficiência relativa (eficiência técnica) sob retornos constantes à escala (ou seja, a mudança na distância de determinada produção observada em relação à produção potencial máxima) entre os períodos t e t+1. A média geométrica em (3) [T(xt+1,yt+1, xt,yt)] é um índice de mudança técnica (progresso tecnológico), que representa o deslocamento da fronteira tecnológica entre os dois períodos de tempo avaliado sob os vetores de insumos xt e xt+1. A decomposição do índice de Malmquist permite identificar as contribuições de mudanças de eficiência e de inovações tecnológicas para a PTF. Índices de Malmquist maiores do que 1 indicam crescimento de produtividade, iguais a 1 significam estagnação, e valores menores do que 1 apontam para declínio de produtividade.

2.2 Análise envoltória de dados (DEA)A DEA é uma alternativa de construção de fronteiras de melhor prática, sem necessidade de

especificação da tecnologia de produção, proposta por Charnes, Cooper e Rhodes (1978). A eficiência de uma determinada "unidade tomadora de decisões" é medida em relação a todas as outras unidades, com a restrição simples de que todas elas se encontram abaixo da fronteira eficiente ou, no máximo, sobre ela (SEIFORD e THRALL, 1990).

Pelo esquema proposto por Färe et al. (1994), a DEA pode ser utilizada para construir fronteiras de melhor prática, em cada período, para as diferentes tecnologias. Comparando-se cada observação à fronteira, obtém-se uma medida dos desvios da eficiência e dos deslocamentos da própria fronteira (inovação ou tecnologia). As mudanças na PTF, de acordo com os índices de Malmquist, são obtidas pelo produto desses dois componentes.

Em um caso geral com k=1,..., K observações, produzindo m=1,... M produtos ( ,tk my ),

utilizando n=1,..., N insumos ( ,tk mx ), em cada período de tempo t=1,... T, e considerando-se

retornos constantes à escala, a tecnologia de referência em cada instante do tempo pode ser representada pelo seguinte modelo DEA:

( )[ ]

01 ,

1 ,:,

≥

∑=

≤

∑=

≤=

tkz

K

ktnxt

nkxtkz

K

kt

mkytkzt

mytytxtG

)4(

onde tkz representa o peso de cada observação seccional específica. A assunção de retornos

constantes à escala (RCE) pode ser relaxada impondo-se uma nova restrição para permitir retornos variáveis (RVE: BANKER, 1984; BANKER, CHARNES e COOPER, 1984):

∑=

=K

kRVEt

kz1

)(1 )5(


O componente mudança de eficiência (ou eficiência técnica, EFTCH) calculado em relação à tecnologia com RCE pode, então, ser decomposto em um componente de mudança de eficiência pura (EPCH, calculado em relação à tecnologia com RVE) e, em um componente de mudança de eficiência de escala (EECH), que representa as alterações nos desvios entre as tecnologias de RCE e RVE.

Para obter o índice de produtividade de Malmquist para a k-ésima observação, entre os períodos t e t+1, emprega-se o DEA para calcular quatro funções de distância: ( )0 ,t t tD x y ,

( )10 ,t t tD x y+ , ( )1 1

0 ,t t tD x y+ + e ( )1 1 10 ,t t tD x y+ + + .

O modelo de programação linear empregado no cálculo das medidas de eficiência técnica para cada observação k´=1,... K, pode ser expresso como:

)6(´1´,´0

kmáxtkyt

kxtD λ=−

, sujeito às restrições

01

)(1

1 ´,,

1 ,´,´

≥

∑=

=

∑=

≤

∑=

≤

tkz

K

kRVEt

kz

K

kt

nkxtnkxt

kz

K

kt

mkytkzt

mkyk

)7(

λ

O cálculo para ( )1 1 10 ,t t tD x y+ + + é similar a (6) e (7), substituindo-se t por t+1. Para obter

o índice de Malmquist é necessário também o cálculo de duas funções de distância cruzadas, calculadas comprando-se as observações de cada período com a fronteira de melhor prática do outro. Nesse caso, as inversas das funções de distância cruzadas para ( )1 1

0 ,t t tD x y+ + , referentes a cada observação k´, é obtida de:

)8(´11´,1

´0kmáxt

kytkxtD λ=

−

++ , sujeito às restrições

01

)(1

11

´,,

1 ,1

´,´

≥

∑=

=

∑=

+≤

∑=

≤+

tkz

K

kRVEt

kz

K

kt

nkxtnkxt

kz

K

kt

mkytkzt

mkyk

)9(

λ

O cálculo para ( )10 ,t t tD x y+ é similar a (8) e (9), substituindo-se t por t+1 e vice-versa.

Observe-se que, para mensurar as mudanças de escala, as inversas das funções de distância-produto de tecnologia sob RVE foram calculadas impondo (5) às restrições em (7) e (9). O índice de mudança técnica (TECH) é obtido em relação à tecnologia sob RCE. O índice de mudança de eficiência de escala (EECH) em cada período de tempo é a razão da função de distância sob RCE pela função de distância sob RVE, enquanto que o índice de mudança de eficiência pura (EPCH, que mede as mudanças de eficiência técnica sob a suposição de uma tecnologia de RVE), para cada período, é a razão das funções de distância do próprio período,


sob RVE. Com essas duas funções de distância com respeito à tecnologia sob RVE, a decomposição em (3) torna-se:

( ) ( ) ( )10

t+1 t+1 t t t+1 t+1 t t t+1 t+1 t tM x , y , x , y = T x , y , x , y E x , y , x , yo

TECHxEFCH

TECHxEPCHxEECH

==

( )

Conforme explicitado anteriormente, nos modelos DEA o produto (output) foi representado pelo valor anual da produção (por cultivar), e os insumos considerados (inputs) – tomados também por cultivar - foram as áreas totais plantadas anualmente, os custos operacionais anuais totais e os investimentos acumulados em pesquisa de melhoramento genético.

3. Resultados e DiscussãoNo período analisado, as variações anuais do índice de PTF (PTFCH) refletiram,

principalmente, as variações no índice de mudança técnica, ou progresso tecnológico (TECH). Mudanças de eficiência técnica (EFTCH) – relacionadas predominantemente à eficiência de escala, EECH - foram observadas apenas para os cultivares IAC Caiapó (no início do período) e IAC Tatu-ST (tabela 1). No caso do IAC Caiapó, é provável que reflitam a adaptação dos produtores a amendoins do grupo Runner. Esse cultivar passou de 2,3 mil hectares cultivados em 1999 para, aproximadamente, 13 mil hectares em 2001 e 2002; desse ano em diante, apresenta contínuos decréscimos de área, ocupando 2,4 mil ha em 2008. O IAC Tatu-ST passou de 6,1 mil ha em 1999 para 37,8 mil ha em 2002, caindo até 2005 (12,5 mil ha), aumentando em 2006 (23,2 mil ha) e voltando a cair até 2008 (11,8 mil ha); esse comportamento errático deve estar impactando os índices de eficiência, especialmente os relacionados à escala.

O cultivar IAC Runner 886, que apresenta contínuos aumentos de área cultivada, 7,7 mil ha em 2001 para 48,6 mil ha em 2008 – caindo apenas em 2006 –, além dessa regularidade de comportamento, pode ter se beneficiado pela adaptação inicial dos produtores ao tipo Runner, propiciada pelo cultivo do IAC Caiapó nos primeiros anos do período analisado. Dessa forma, não apresentou variações de eficiência. Esse também foi o caso das Outras variedades, assumidas como Tatu comum, embora exista alguma quantidade de cultivo de outros cultivares do tipo Runner, de sementes de produtores de origem indeterminada. O cultivar Tatu comum é plantado há mais tempo e com menores níveis de adoção de tecnologias mais recentes, não apresentando, por isso, mudanças de eficiência no período (tabela 1).

Os índices de mudança técnica (progresso tecnológico, TECH) encontrados foram superiores a um em sete dos nove anos, para o cultivar IAC Runner 886, e em dois terços dos anos para os cultivares IAC Caiapó e IAC Tatu-ST; por outro lado, em mais de metade desses pontos, os Outros cultivares mostraram índices inferiores a um, indicadores de involução tecnológica (tabela 1).

Consonante à adoção de novos cultivares, outras tecnologias foram introduzidas, tanto na produção agrícola quanto no beneficiamento, respectivamente colheita mecanizada - e aqui se destacam os cultivares IAC Caiapó e IAC Runner 886, de porte rasteiro que são vegetativamente mais adequados para a colheita totalmente mecanizada - e a secagem artificial, contribuindo para incrementar produtividade. Investimentos em novas formas de armazenamento como os big bags, e em testes de detecção para controle da aflatoxina, foram elementos que buscaram garantir a qualidade do grão e sua inserção no mercado externo (MARTINS e VICENTE, 2007), com reflexos nos preços recebidos pelos produtores.

Os resultados das variações anuais da mudança técnica comprovam a maior adequação dos cultivares IAC Runner 886, IAC Caiapó e IAC Tatu-ST, ao processo de modernização que a produção do amendoim vem experimentando no Estado de São Paulo.

Para identificar os níveis de PTF ao final do período, bem como acompanhá-los nos anos contemplados pela análise, os índices das variações anuais foram encadeados, uma vez que as medidas de produtividade de Malmquist – e seus componentes – são multiplicativas (FÄRE et


al., 1994; MAO e KOO, 1996). Índices calculados ano a ano e, em seguida, encadeados, são conceitualmente mais adequados para representar as variações entre períodos, do que os calculados apenas com os dados do primeiro e do último ano da série analisada (SILVA e CARMO, 1986).

Tabela 1. Variações Anuais dos Componentes do Índice de Produtividade Total de Fatores, Cultivares de Amendoim, Estado de São Paulo, 2000 a 2008(1)Ano/Cultivar IAC Caiapó IAC Runner 886

EFTCH TECH EPCH EECH PTFCH EFTCH TECH EPCH EECH PTFCH2000 1,00 1,20 1,00 1,00 1,20 1,00 1,10 1,00 1,00 1,102001 0,91 0,74 1,00 0,91 0,67 1,00 0,71 1,00 1,00 0,712002 1,00 1,39 0,98 1,02 1,39 1,00 1,51 1,00 1,00 1,512003 1,00 1,36 1,02 0,98 1,36 1,00 1,42 1,00 1,00 1,422004 1,00 0,92 1,00 1,00 0,92 1,00 1,01 1,00 1,00 1,012005 1,00 0,60 1,00 1,00 0,60 1,00 0,63 1,00 1,00 0,632006 1,00 1,13 1,00 1,00 1,13 1,00 1,08 1,00 1,00 1,082007 1,00 1,21 1,00 1,00 1,21 1,00 1,22 1,00 1,00 1,222008 1,00 1,26 1,00 1,00 1,26 1,00 1,27 1,00 1,00 1,27Ano/Cultivar IAC Tatu-ST Outros

EFTCH TECH EPCH EECH PTFCH EFTCH TECH EPCH EECH PTFCH2000 1,00 1,14 1,00 1,00 1,14 1,00 1,03 1,00 1,00 1,032001 0,96 0,68 1,00 0,96 0,66 1,00 0,51 1,00 1,00 0,512002 0,97 1,49 1,00 0,97 1,45 1,00 0,59 1,00 1,00 0,592003 0,91 1,42 0,96 0,95 1,29 1,00 1,91 1,00 1,00 1,912004 0,97 0,94 0,98 0,99 0,91 1,00 0,96 1,00 1,00 0,962005 1,00 0,60 1,00 1,00 0,60 1,00 0,54 1,00 1,00 0,542006 1,16 1,13 1,05 1,11 1,30 1,00 1,65 1,00 1,00 1,652007 0,96 1,23 1,00 0,96 1,18 1,00 0,98 1,00 1,00 0,982008 0,85 1,32 0,96 0,89 1,12 1,00 1,20 1,00 1,00 1,20(1) Índices de Malmquist; ano base=1999. Fonte: Elaborada a partir de dados básicos do Instituto de Economia Agrícola (IEA-APTA).

Os índices de PTF do cultivar IAC Runner 886, a partir de 2002, situaram-se em patamar acima do dos cultivares IAC Caiapó e IAC Tatu-ST. Em 2008, o índice de PTF do cultivar IAC Runner 886 atingiu o máximo da série (177,9). Para os cultivares IAC Caiapó e IAC Tatu-ST, os máximos índices de PTF situaram-se em 2003 (respectivamente, 152,0 e 140,1), embora a tendência de crescimento observada a partir de 2006 tenha resultado, em 2008, em níveis próximos dos máximos: 144,7 para o IAC Caiapó e 132,0 para o IAC Tatu-ST (figura 1).

Os resultados associados aos outros cultivares, por outro lado, com tendência decrescente até 2002, situaram-se nos últimos anos em nível ao redor de 50% a 60%, tomando-se o ano de 1999 como base (igual a 100). Essas quedas de PTF mostram a dificuldade desses cultivares em responder aos avanços tecnológicos incorporados à cultura do amendoim, bem como a migração dos produtores mais bem qualificados em direção aos cultivares IAC.

A partir de 2002, as médias dos quocientes dos índices de crescimento da PTF dos cultivares IAC pelos índices dos outros cultivares variaram de 2,0 a 3,6. Em 2008, o crescimento do índice de PTF do cultivar IAC Runner 886 – em relação ao ano base (1999) - era 3 vezes maior do que o desses outros cultivares; o do IAC Caiapó, 2,4 vezes maior;e, o do IAC Tatu – ST, 2,2 vezes maior (figura 2).


Figura 1. Evolução da Produtividade Total de Fatores, Cultivares de Amendoim, Estado de São Paulo, 1999-2008 (1)

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

180

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008(1) Índices de Malmquist calculados ano a ano e, em seguida, encadeados. A sigla IAC indica que os cultivares foram desenvolvidos no Instituto Agronômico de Campinas.Fonte: Elaborada a partir de dados básicos do Instituto de Economia Agrícola (IEA-APTA).

Índi

ce (b

ase:

199

9=10

0)

IAC-CaiapóIAC Runner 886IAC Tatu-STOutras

Figura 2. Diferenças na Evolução da Produtividade Total de Fatores, Cultivares de Amendoim IAC em Relação aos Outros, Estado de São Paulo, 2000-2008 (base: 1999=1)(1)

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008(1) A sigla IAC indica que os cultivares foram desenvolvidos no Instituto Agronômico de

Campinas.Fonte: Elaborada a partir de dados básicos do Instituto de Economia Agrícola (IEA-APTA).

Índi

ce d

e Pr

odut

ivid

ade

do C

ultiv

ar IA

C /

Índi

ce d

e Pr

odut

ivid

ade

de O

utro

s C

ultiv

ares

IAC-CaiapóIAC Runner 886IAC Tatu-ST

4. Considerações FinaisNo período de 1999 a 2008, no Estado de São Paulo, o índice de Malmquist de produtividade

total de fatores do cultivar de amendoim IAC Runner 886, cresceu 77,9%. O do cultivar IAC Caiapó aumentou 44,7% no mesmo período, e o do cultivar IAC Tatu-ST 32,0%. Os outros cultivares utilizados em São Paulo sofreram queda de produtividade total de fatores da ordem de 40% no período estudado.

A decomposição dos índices de Malmquist mostrou que esses resultados estiveram fortemente associados ao progresso tecnológico (mudança técnica) ocorrido no período.


No caso dos cultivares de amendoim IAC, os resultados demonstraram que os investimentos realizados nas pesquisas de melhoramento genético propiciaram substanciais ganhos nos índices de produtividade total de fatores, viabilizando a modernização e os ganhos de competitividade que essa lavoura vem experimentando no Estado de São Paulo.

As possibilidades que se abrem na área de gestão estratégica dos institutos de pesquisa, com o uso desse instrumental são amplas: os pesquisadores envolvidos nas atividades de melhoramento genético poderão comparar a evolução da produtividade dos diferentes cultivares, e priorizar a manutenção e aperfeiçoamento das características presentes nos que se revelaram mais produtivos, durante as pesquisas para obtenção dos novos cultivares. Os dirigentes dessas instituições poderão comparar a evolução da produtividade total de fatores dos investimentos realizado em diferentes produtos ou linhas de pesquisa, utilizando essas informações para subsidiar a alocação mais eficiente de recursos.

5. Agradecimentos

O autor agradece a colaboração dos pesquisadores científicos Ignácio José de Godoy (IAC-APTA) e Renata Martins (IEA-APTA), e à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo apoio financeiro.

ReferênciasAlves, E. Research Impact Assessment – why is it important ? In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON METHODOLOGICAL INNOVATIONS IN IMPACT ASSESSMENT OF AGRICULTURAL RESEARCH. Brasília: EMBRAPA, 2008.Araújo, P. F. C. et al. O Crescimento da Agricultura Paulista e as Instituições de Ensino, Pesquisa e Extensão numa Perspectiva de Longo Prazo. São Paulo: FAPESP, dez. 2002.Ávila, A. F. D. et al. Impactos econômicos, sociais e ambientais dos investimentos na EMBRAPA. Revista de Política Agrícola, v. 14, n. 4, p. 86-101, out./dez. 2005.Ayer, H. W. e Schuh, G. E. Taxas de retorno social e outros aspectos da pesquisa agrícola: o caso da pesquisa do algodão em São Paulo. Agricultura em São Paulo, v. 21, t. 1, p. 1-29, 1974.Banker, R. D. Estimating most productive scale size using data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, v. 17, n. 1, p. 35-44, jul. 1984.Banker, R. D.; Charnes, A. e Cooper, W. W. Some models for estimating technical scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, v. 30, n. 9, p. 1078-1092, sep. 1984.Caves, D. W.; Christensen, L. e Diewert, W. E. The economic theory of index numbers and the measurement of input, output and productivity. Econometrica, v. 50, n. 6, p. 1393-1414, nov. 1982.Charnes, A.; Cooper, W. e Rhodes, E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, v. 2, n. 6, p. 429-444, 1978.Coelli, T.; Rao, D. S. P. e Battese, G. E. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998. Färe, R. et al. Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. American Economic Review, v. 84, n. 1, p. 66-83, mar.1994.Fonseca, M. A. S. Retorno social aos investimentos em pesquisa na cultura do café. Piracicaba: ESALQ, 1976. (Dissertação de Mestrado)Freitas, S. M. e Amaral, A. M. P. Alterações nas variações sazonais dos preços de amendoim nos mercados primários e atacadista, 1990-2001. Informações Econômicas, v.32, n. 5, p. 45-54, 2002.Godoy, I. J. et al. Efeito do tamanho e origem das sementes de amendoim, cultivar Tatu, na produtividade e características das sementes produzidas. Revista Brasileira de Sementes, v.18, n.1, 1996.Godoy, I. J. et al. Produtividade, estabilidade e adaptabilidade de cultivares de amendoim em três níveis de controle de doenças foliares. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 34, n.7, 1999.


Gonçalves, J. S. et al. Pesquisa e produção de alimentos: o caso do arroz em São Paulo. Agricultura em São Paulo, v. 36, n. 2, p. 171-199, 1989.Magalhães, M. C. et al. (Eds.) Avaliação dos Impactos da Pesquisa da EMBRAPA: uma amostra de 12 tecnologias. Brasília: EMBRAPA, dez. 2006. (Documentos, 13)Mao, W. e Koo, W. W. Productivity growth, technology progress, and efficiency change in Chinese agriculture production from 1984 to 1993. Fargo: North Dakota State University / Department of Agricultural Economics / Agricultural Experiment Station, sep. 1996. (Agricultural Economics Report no. 362)Martins, R. Cultivares de Amendoim: um estudo sobre as contribuições da pesquisa pública paulista. Informações Econômicas, v.36, n.5, p. 37- 49, mai. 2006.Martins, R. e Vicente, J. R. Tendências tecnológicas: uma análise diagnóstica da cadeia de produção do amendoim no estado de São Paulo, Brasil. In: XII SEMINÁRIO LATINO-IBEROAMERICANO DE GESTIÓN TECNOLÓGICA – ALTEC 2007. Anais. Buenos Aires: Secretaria de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, 2007.Moraes, S. A. et al. Desempenho dos cultivares de amendoim Tatu e IAC-Caiapó em diversos níveis de controle da mancha preta. Summa Phytopathologica, v. 24, n. 2, p. 125-130, 1998.Moricochi, L. Pesquisa e Assistência Técnica na Citricultura: custos e retornos sociais. Piracicaba: ESALQ, 1980. (Dissertação de Mestrado)Pardey, P. et al. Assessing and attributing the benefits from varietal improvement research: evidence from Embrapa, Brazil. Washington: IFPRI, aug. 2002.Rao, D. S. P. e Coelli, T. J. Economic Growth, Productivity Change and Inequalty: methodology for the assessment of economic performance of nations. Armidale: University of New England/Department of Econometrics/Centre for Efficiency and Productivity Analysis, aug. 1999. (Background paper for the Workshop at the Kanda Campus of Senshu University on 24th August, 1999)Rocha, M. B. e Barbosa, M. Z. Aspectos econômicos da cultura do amendoim. Agricultura em São Paulo, v. 37, n.2, p. 101-166, 1990Santos, Z. A. P. S. Adoção tecnológica na agricultura paulista. Agricultura em São Paulo, v.31, n. 1/2, p. 66-99, 1984.Santos, Z. A. P. S., Carvalho, M. A. e Silva, C. R. L. Algodão: pesquisa agrícola e produtividade no Estado de São Paulo. Agricultura em São Paulo, v. 38, n. 3, p 85-100, 1991.Seiford, L. M. e Thrall, R. M. Recent developments in DEA: the mathematical programming approach to frontier analysis. Journal of Econometrics, v. 46, n. 1/2, p. 7-38, oct./nov. 1990.Silva, G. L. S. P. Pesquisa, Tecnologia e Rendimento dos Principais Produtos da Agricultura Paulista. São Paulo: IEA, 1986. (Relatório de Pesquisa 12/86).Silva, G. L. S. P. e Carmo, H. C. E. Como medir a produtividade agrícola: conceitos, métodos e aplicações no caso de São Paulo. Agricultura em São Paulo, v. 33, n. 1/2, p. 139-170, 1986.Spitzer, M. Interregional Comparison of Agricultural Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in China's Agriculture: a nonparametric index approach. Laxenburg: IIASA, dec. 1997. (Interim Report IR-97-89) Vicente, J. R. et al. Impactos da geração de tecnologia pela pesquisa paulista: o caso do feijão carioca. Agricultura em São Paulo, v. 47, n. 2, p. 41-51, 2000.Vicente, J. R. e Martins, R. Impactos dos Investimentos em Pesquisa Agrícola no Estado de São Paulo, Brasil, 1960-2000. In: XI SEMINÁRIO DE GESTIÓN TECNOLÓGICA – ALTEC 2005. Anais. Salvador: ALTEC, 2005.Zullo, M. A. T. et al. Produtividade e qualidade do óleo de linhagens de amendoim. Bragantia, v. 52, n.2, p. 105-112, 1993.


Documents

IMPACTOS DA PESQUISA AGROPECUÁRIA SOBRE A … · IMPACTOS DA PESQUISA AGROPECUÁRIA SOBRE A PRODUTIVIDADE TOTAL DE FATORES: AVALIAÇÃO DE CULTIVARES DE AMENDOIM UTILIZANDO DEA E