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Abstract
O censo agropecuário 1995-96 é utilizado para estudar os fatores
responsáveis pelas diferenças na pobreza entre os estabelecimentos agrícolas no
Brasil. As diferenças entre as regiões e as seguintes dicotomias são analisadas:
proprietários/não proprietários; familiares/não familiares; intensivos em
insumos/não intensivos; com/sem máquinas. O artigo utiliza uma metodologia
semiparamétrica. Primeiro, uma função fronteira estocástica de lucro é estimada.
Em seguida, simulações não paramétricas contrafactuais são utilizadas para
identificar os fatores que explicam as diferenças em pobreza. Os fatores incluem
o tamanho da propriedade, o trabalho familiar, a lucratividade e as variáveis
utilizadas para explicar a lucratividade no modelo de fronteira estocástica.
O artigo conclui que a falta de terra e os baixos níveis de produtividade são
importantes motivos para a pobreza entre produtores agrícolas. É improvável
que qualquer um deles isoladamente possa solucionar o problema da pobreza.
As diferenças em “eficiência” – capturadas pelo termo de erro na função fronteira
de lucro – são importantes para explicar as diferenças entre os pobres e os não
pobres, mas não para as demais dicotomias estudadas. Isto sugere que os fatores não observáveis – como restrições ou falhas de mercado – são importantes para
explicar a pobreza entre produtores agrícolas no Brasil. ....The 1995-96 agricultural census is used to explore factors that account for
differences in poverty among agricultural establishments in Brazil. Differences across
regions and the following dichotomies are analyzed: owners/non-owners, family/non-family, input intensive/non-intensive, with machines/without machines. The paper uses
a semi-parametric methodology. First, a stochastic frontier profit function is estimated.
Then, non-parametric counterfactual simulations are used to identify factors which explain
differences in poverty. Factors include farm size, family labor, profitability and the variables
used to explain profitability in the stochastic frontier model. The paper concludes that
lack of land and low levels of productivity are both important reasons for poverty among
agricultural producers. It is unlikely that either one alone could solve the poverty problem.
Differences in “efficiency” – captured by the error term in the frontier profit function – are
important to explain differences between the poor and non-poor, but not for any of the
other dichotomies studied. This suggests that unobservable factors – such as restrictions or
market failures – are important to explain poverty among agricultural producers in Brazil.