Impacto das variáveis econômicas da produção canavieira em Araraquara, Jaboticabal, Piracicaba, Ribeirão Preto e São Carlos, no período entre 2001 a 2016

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Data

2021-12-15

Orientador

Figueira, Sérgio Rangel Fernandes

Coorientador

Pós-graduação

Administração - FCAV

Curso de graduação

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Dissertação de mestrado

Direito de acesso

Acesso abertoAcesso Aberto

Resumo

Resumo (português)

RESUMO Objetivo O objetivo geral do trabalho foi o de analisar como o preço da cana-de-açúcar, o preço dos produtos substitutos na oferta e o preço dos insumos de produção impactaram na área de produção de cana-de-açúcar e na produtividade nas microrregiões de Araraquara, Jaboticabal, Piracicaba, Ribeirão Preto e São Carlos, entre os anos de 2001 a 2016. Os objetivos específicos do trabalho foram: 1) Apresentação das séries históricas no período de 2001 a 2016 para as variáveis: área colhida (hectares), quantidade produzida (toneladas), rendimento médio da produção (toneladas por hectare), valor da produção em reais, preço do adubo, preço do inseticida e herbicida, óleo diesel e salário mínimo; 2). Estatísticas descritivas das variáveis: média, mediana, desvio padrão, mínimo e máximo das séries históricas; 3) Aplicação do modelo de dados em painel para mensurar o impacto das variáveis preço da cana-de-açúcar, herbicidas, fertilizantes, óleo diesel e salário mínimo sobre a variável dependente produtividade; 4) Aplicação do modelo de dados em painel para mensurar o impacto das variáveis preço da cana-de-açúcar, e dos produtos substitutos: preço da soja, carne bovina, sobre a variável dependente área de produção de cana-de-açúcar. Metodologia / Procedimentos de Pesquisa As variáveis explicativas área colhida, quantidade produzida, rendimento médio da produção, valor da produção, preço do adubo, inseticida, herbicida, óleo diesel, e salário mínimo foram analisadas com estatísticas descritivas utilizando os valores de média, mediana, desvio padrão, mínimo e máximo das séries históricas. Realizou-se ainda análise através do modelo econométrico de dados em painel para efeitos fixos utilizando-se do software Gretl. Resultados e Discussões A microrregião de Ribeirão Preto foi a que apresentou as maiores produções para máximo, média e mediana, e a microrregião de São Carlos contou com o menor volume entre as microrregiões selecionadas. A microrregião com maior produtividade média no período estudado foi Jaboticabal e a menor foi Piracicaba. No modelo econométrico, a adubação na segunda defasagem, o óleo diesel na primeira defasagem e o salário mínimo na segunda defasagem impactaram na produtividade canavieira. A variável preço da cana-de-açúcar obteve impacto positivo na área de produção canavieira. Implicações Gerenciais O modelo permitiu avaliar o impacto do preço da cana-de-açúcar e dos preços dos insumos na produção de cana-de-açúcar no próximo período, auxiliando órgãos públicos e empresas privadas na criação de indicadores parciais de produtividade agrícola, que contribuirão para previsão da geração de trabalho e renda. Além disso, fornece subsídios para que as empresas avaliem o impacto do preço da cana-de-açúcar e aprimorem os critérios de contratação com os fornecedores, com intuito de incrementar o suprimento da cana-de-açúcar. Conclusões e Limitações da Pesquisa Os resultados do modelo econométrico corroboram com a teoria econômica, com os preços dos insumos (como fertilizantes, herbicidas, salário mínimo e óleo diesel) influenciando negativamente na produtividade canavieira. Constatou-se ainda influência positiva do preço da cana-de-açúcar sobre a área plantada. Como limitações da pesquisa, pode-se destacar o período relativamente curto, 2001 até 2016, e a abrangência geográfica, cinco microrregiões, como limitações para se estender estas conclusões para outros períodos e regiões geográficas. Originalidade Os estudos existentes voltados para avaliação do impacto de variáveis econômicas na produção canavieira contemplam modelos genéricos com menos variáveis explicativas. O presente estudo pode auxiliar na obtenção de novas metodologias para avaliação da flutuação da produção de cana-de-açúcar, além de contribuir com dados que possibilitarão a realização de novas pesquisas na área. Além disso, o modelo serve de referência para construção de sistemas capazes de aferir, de forma comparativa, o desempenho da produção de produtores e de usinas de cana-de-açúcar em relação as microrregiões estudadas.

Resumo (inglês)

ABSTRACT Purpose The general objective of the work was to analyze how the price of sugarcane, the price of substitute products on offer and the price of production inputs impacted the sugarcane production area and productivity in the microregions of Araraquara, Jaboticabal, Piracicaba, Ribeirão Preto and São Carlos, from 2001 to 2016. The specific objectives of the work were: i) Presentation of historical series for the period 2001 to 2016 for the variables: harvested area (hectares), quantity produced (tonnes), average production yield (tons per hectare), production value in reais, fertilizer price, insecticide and herbicide price, diesel oil and minimum wage; ii. Descriptive statistics of variables: mean, median, standard deviation, minimum and maximum of the historical series; iii) Application of the panel data model to measure the impact of the variables sugarcane price, herbicides, fertilizers, diesel oil and minimum wage on the dependent variable productivity; IV. Application of the panel data model to measure the impact of the sugarcane price and substitute products variables: soybean price, beef, on the dependent variable sugarcane production area. Design/methodology The explanatory variables harvested area, quantity produced, average production yield, production value, fertilizer price, insecticide, herbicide, diesel oil, and minimum wage were analyzed with descriptive statistics using the mean, median, standard deviation, minimum and maximum of the historical series. An analysis was also performed using the econometric model of panel data for fixed effects using the Gretl software. Findings and Discussions The model allowed evaluating the impact of sugarcane price and input prices on sugarcane production in the next period, helping public agencies and private companies in the creation of partial agricultural productivity indicators, which will contribute to forecasting of job and income generation. In addition, it provides subsidies for companies to assess the impact of the sugarcane price and improve the criteria for contracting with suppliers, in order to increase the supply of sugarcane. Management Implication The model allowed evaluating the impact of sugarcane price and input prices on sugarcane production in the next period, helping public agencies and private companies in the creation of partial agricultural productivity indicators, which will contribute to forecasting of job and income generation. In addition, it provides subsidies for companies to assess the impact of the sugarcane price and improve the criteria for contracting with suppliers, in order to increase the supply of sugarcane. Conclusion and Research limitations The results of the econometric model corroborate the economic theory, with the prices of inputs (such as fertilizers, herbicides, minimum wage and diesel) negatively influencing sugarcane productivity.. . There was also a positive influence of the sugarcane price on the planted area. As limitations of the research, the relatively short period, 2001 to 2016, and the geographic coverage, five microregions, can be highlighted as limitations to extend these conclusions to other periods and geographic regions. Originality The results of the econometric model corroborate the economic theory, with the prices of inputs (such as fertilizers, herbicides, minimum wage and diesel) negatively influencing sugarcane productivity. There was also a positive influence of the sugarcane price on the planted area. As limitations of the research, the relatively short period, 2001 to 2016, and the geographic coverage, five microregions, can be highlighted as limitations to extend these conclusions to other periods and geographic regions.

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