Produtividade da castanha de caju no estado do Ceará: uma análise de convergência
DOI:
https://doi.org/10.5902/2318179626789Palavras-chave:
convergência de produtividade, econometria espacial, setor cajucultorResumo
O artigo analisa a convergência de produtividade da castanha de caju no Ceará. Para tanto, utilizam-se instrumentos da econometria espacial porque a hipótese de dados espacialmente dependentes não pode ser rejeitada. A partir dos resultados significativos do I de Moran e do LISA, destacam-se evidências de que municípios com alta produtividade estão geralmente localizados próximos de outros de alta produtividade. Por sua vez, municípios de baixa produtividade, geralmente situam-se na vizinhança de outros de baixa produtividade. Os dados também mostram que a hipótese de convergência não pode ser rejeitada em nenhum dos períodos analisados. Em tais condições, estimou-se as velocidades de convergência de 6,49%, 4,96% e 7,71% ao ano para os períodos 2000-2007, 2008-2015 e 2000-2015, respectivamente. Por fim, considerando o período 2000-2007, identificou-se que seriam necessários cerca de 13 anos para eliminar 50% da diferença de produtividade que separa esse setor de seu estado estacionário. No caso dos períodos 2008-2015 e 2000-2015, seriam necessários cerca de 16 e 14 anos, respectivamente.
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Referências
ALBUQUERQUE et al. A competitividade externa da amêndoa de castanha de caju brasileira no período de 1990 a 2007. In: Eveline Babosa Silva Carvalho, Nicolino Trompieri, Jimmy Oliveira, Cleyber Nascimento e Fátima Juvenal. (Org.). Economia do Ceará em Debate 2010. Fortaleza: Imprensa do Governo do Ceará, 2011, v. 1, p. 1-25.
ALMEIDA, E. Econometria espacial aplicada. Campinas, SP: Editora Alínea, 2012.
ALMEIDA. E. S.; PEROBELLI, F. S.; FERREIRA, P. G. C. Existe convergência espacial da produtividade agrícola no Brasil? RER, Rio de Janeiro, v. 46, n. 1, p. 31-52, 2008.
ANJOS JUNIOR et al. O rendimento da castanha de caju: uma análise espacial para o estado da Paraíba. Reflexões Econômicas, v. 2, n. 2, p. 37-54, 2017.
ANSELIN, L. The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association. In: Fisher, M, Scholten, H.J e Unwin, D W (eds). Spatial analytical perspectives in GIS. London: Taylor & Francis, 1996, p. 111-125.
______; BERA, A. Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics. In: Ullah A. and Giles D. E. (Ed.) Handbook of Applied Economic Statistics. New York: Marcel Dekker, 1998, p. 237-289.
______. Exploratory spatial data analysis and geographic information systems. In: PAINHO, M. (Ed.) New tools for spatial analysis: proceedings of the workshop. Luxemburgo: Euro Stat, 1994, p. 45-54.
______. Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Center for Spatially Integrated Social Science. 2005. Disponível em: <http://www.csiss.org/clearinghouse/GeoDa/>. Acesso em: ago. 2016.
______. Interactive techniques and exploratory spatial data analysis. In: Longley, P.; Goodchild, M.; Maguire, D.; Rhind, D. Geographical information systems: Principles, Techniques, Management and Application. 2. ed. New York: John Wiley & Sons, 1999.
______. Local indicator of spatial association – LISA. Geographical Analysis, v. 27, n. 2, p. 93-115, 1995. Disponível em: <http://isites.harvard.edu/fs/docs/icb.topic868440.files/Anselin1995%20LISA.pdf>. Acesso em: set. 2016.
______. Spatial externalities, spatial multipliers and spatial econometrics. International Regional Science Review, v. 26, n. 2, 2003. Disponível em: <http://web.pdx.edu/~crkl/SEAUG/papers/Anselin_IRSR_2003.pdf>. Acesso em: nov. 2016.
______. Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1988.
BARRETO, R. C. S.; ALMEIDA, E. A contribuição da pesquisa para convergência e crescimento da renda agropecuária no Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 47, n. 3, p. 719-737, 2009.
BAUMOL, W. J. Productivity growth, convergency, and welfare: What the long-run show. American Economic Review, v. 76, n. 5, p. 107-285, 1986.
BRUNSDON, C.; FOTHERINGHAM, A. S.; CHARLTON, M. Geographically weighted summary statistics - a framework for localised exploratory data analysis. Computers, Environment and Urban Systems, v. 26, n. 6, p. 501-524, 2002.
CASTRO, L. S.; ALMEIDA E. S.; LIMA, J. E. A convergência espacial da produtividade de soja no Brasil: o caso das regiões Centro-Oeste e Sul. Espacios, v. 36, n. 21, 2015.
FLORAX, R. J. G. M.; FOLMER, H.; REY, S. J. Specification searches in spatial econometrics: The relevance of Hendry’s methodology. Regional Science and Urban Economics, v. 33, n. 5, p. 557-79, 2003.
FREITAS, M. V.; ALMEIDA, E. Existe realmente convergência de renda entre países? Estudos Econômicos (São Paulo), v. 45, n. 2, p. 287-316, 2015.
GEARY, R. C. The contiguity ratio and statistical mapping. The Incorporated Statitician, v. 5, n. 3, p. 115-145, 1954.
GETIS, A.; ORD, J. K. The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical analysis, v. 24, p. 189-206, 1992.
GUANZIROLI et al. Barreiras às novas formas de coordenação no agrossistema do caju na região nordeste, Brasil. Revista Gestão & Produção, São Carlos, v. 17, n. 2, p. 229-244, 2010.
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Produção Agrícola Municipal - 2015, Rio de Janeiro, 2016. Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br/tabela/106>. Acesso em: dez. 2016.
KELEJIAN, H. H.; PRUCHA, I. R. A generalized spatial two-stage least squares procedure for estimating a spatial autoregressive model with autoregressive disturbances. J. Real State Finance Econ., Dordrecht, v. 17, n. 1, p. 99-121, 1998.
______. Specification and Estimation of Spatial Autoregressive Models with Autoregressive and Heteroskedastic Disturbances. Journal of Econometrics, Amsterdam, v. 157, n. 1, p. 53-67, 2010.
______. HAC Estimation in a Spatial Framework. Journal of Econometrics, Amsterdam, v. 140, n. 1, p. 131-154, 2007.
______. A Generalized Moments Estimator for the Autoregressive Parameter in a Spatial Model. International Economic Review, v. 40, p. 509–533, 1999.
LESAGE, J. P.; PACE, R. K. Introduction to Spatial Econometrics. Chapman and Hall/CRC Press: Boca Raton, 2009.
LOPES, J. L. Avaliação do processo de convergência da produtividade da terra na agricultura brasileira no período de 1960 a 2001. Tese de Doutorado, ESALQ/USP, 2004. (mimeo).
MORAN, P. A. P. The interpretation of statistical maps. Journal of the Royal Statistical Society B, v. 10, p. 243-251, 1948.
MOURA, D.; MAGALHÃES, F. C. A castanha de caju no contexto do Programa de Aquisição de Alimentos (PAA). Revista de Política Agrícola, Brasília, DF. n. 1, jan./fev./mar. 2008. Acesso em: 6 dez. 2016.
PEDRÃO, F. C. Condições sócio estruturais da produção rural no Brasil. Extensão Rural, Santa Maria, v. 24, n. 2, p. 7-21, 2017. Disponível em: https://periodicos.ufsm.br/extensaorural/article/view/27375.
QUAH, D. T. Empirics for economic growth and convergence. European economic review, v. 40, n. 6, p. 1353-1375, 1996.
REY, J. S.; MONTOURI, B. D. US Regional income convergence: a spatial econometric perspective. Regional Studies, v. 33, n. 2, p. 143-156, 1999.
SILVA, S. P.; NAGEM, F. A. A dinâmica das políticas públicas de desenvolvimento rural e sua incidência territorial: uma análise do Pronaf no Território Vale do Murici/MG. Extensão Rural, Santa Maria, v. 22, n. 2, p. 60-78, 2015. Disponível em: https://periodicos.ufsm.br/extensaorural/article/view/13407.