Dinâmica econômica das flutuações na produção de cana-de-açúcar

Rev. Econ. Sociol. Rural

2020

Resumo O objetivo deste trabalho é o de mensurar as elasticidades do preço da cana-de-açúcar, do preço da carne bovina (ocorreu, principalmente, substituição de pastos por canavial no estado) e da variação da concessão de crédito rural sobre a produção canavieira, a área plantada e a produtividade no estado de São Paulo. Utilizou-se o modelo de dados em painel para os trinta Escritórios de Desenvolvimento Rural com maior participação na produção canavieira no estado, entre 1995 e 2012. Os resultados mostram que o preço da cana-de-açúcar em quatro defasagens impactou sobre a produção, a área plantada e a produtividade. O preço da carne bovina, em uma e duas defasagens, e a concessão de crédito, em quatro defasagens, impactaram na produção e na área plantada. Concluiu-se que as expectativas de preços para as decisões relacionadas a área plantada e compra de insumos para incrementar a produtividade consideram preços passados. A concessão de crédito rural impactou na área plantada e, consequentemente, na produção. O modelo de produção foi muito parecido com o modelo para área plantada com cana-de-açúcar no estado de São Paulo. A variação da produção foi mais influenciada pela variação de área do que de produtividade.

Section: Discussõesunclassified

Impactos dos preços e do crédito rural sobre a produção de cana-de-açúcar no estado de São Paulo

Rev. Econ. Sociol. Rural

2020

“…For rural producers, product price changes impact the investment decision to achieve higher productivity through the use of inputs used for production, crop protection techniques and land management efforts (Haile, Kalkuhl, & Von Braun, 2016) . Satolo and Bacchi (2009) and Oliveira (2017) evaluated the influence of the price on sugarcane productivity in the São Paulo state. Satolo and Bacchi (2009), using the Structural Self-Regression (VAR) methodology between 1976 and 2006, identified some impact of sugarcane price on sugarcane productivity in São Paulo state.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Economic and agrometeorological modeling of sugarcane productivity in São Paulo state, Brazil

Rolim

2020

Agronomy Journal

Sugarcane (Saccharum officinarum L.) productivity is dependent on climatic and economic conditions. The goal of this research is to combine economic and agrometeorological modeling on sugarcane productivity in the 18 important sugarcane production microregions of the São Paulo state in Brazil from 1995 to 2012. Cluster analysis was used to identify two groups of microregions with similar sugarcane actual productivity (PR) within each group. Group 1 presented higher values compared to group 2 in all years. However, the sugarcane attainable productivity (PA), estimated by the agrometeorological model, of group 2 was higher than group 1 in 17 of the 18 years analyzed. Finally, a statistical model was used to quantify the influence of sugarcane price, rural credit concession and PA on PR in all microregions and in the two groups. For all microregions, sugarcane price was the most important explanatory variable for PR, followed by PA and the rural credit concession in third. PR of Group 1 was mainly affected by sugarcane prices and PR of group 2 was mainly affected by PA. Therefore, the group 1 sugarcane producers were able to respond to price changes regardless of PA in this group. This can occur due to a better management, bigger investments or smaller metereological adversity of group 1. In conclusion, the agrometereological (PA) and the economic (sugarcane price and rural credit concession) variables affected the PR in the analyzed regions. However, crop pathogens, meteorological adversities or human management have led to this situation (limiting and reducing factors).

“…Shikida et al (2007), for example, evaluated the variation of sugar and alcohol supplies in the state of Paraná from 1980 to 2015 and found that the supply of sugar varied inversely with the price of alcohol; the quantity of sugar on the market decreased by 2% with a 1% increase in the average price of alcohol. Satolo & Bacchi (2009) evaluated the role of sudden changes in supply and demand in the recent evolution of sugarcane production for the state of São Paulo and concluded that the variation of the price of sugarcane had an impact of >40% on the productivity of the supply of sugarcane. A few studies, however, have boldly estimated coffee supply based on economic and climatic conditions.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Economic and climatic models for estimating coffee supply

Moraes-Oliveira

Aparecido

2017

Pesq. agropec. bras.

-The objective of this work was to estimate the coffee supply by calibrating statistical models with economic and climatic variables for the main producing regions of the state of São Paulo, Brazil. The regions were Batatais, Caconde, Cássia dos Coqueiros, Cristais Paulista, Espírito Santo do Pinhal, Marília, Mococa, and Osvaldo Cruz. Data on coffee supply, economic variables (rural credit, rural agricultural credit, and production value), and climatic variables (air temperature, rainfall, potential evapotranspiration, water deficit, and water surplus) for each region, during the period from 2000-2014, were used. The models were calibrated using multiple linear regression, and all possible combinations were tested for selecting the variables. Coffee supply was the dependent variable, and the other ones were considered independent. The accuracy and precision of the models were assessed by the mean absolute percentage error and the adjusted coefficient of determination, respectively. The variables that most affect coffee supply are production value and air temperature. Coffee supply can be estimated with multiple linear regressions using economic and climatic variables. The most accurate models are those calibrated to estimate coffee supply for the regions of Cássia dos Coqueiros and Osvaldo Cruz.Index terms: Coffea arabica, climate, econometrics, modelling, rural credit. Modelos econômicos e climáticos para estimativa da oferta cafeeiraResumo -O objetivo deste trabalho foi estimar a oferta cafeeira por meio da calibração de modelos estatísticos, com variáveis econômicas e climáticas, das principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. As regiões estudadas foram Batatais, Caconde, Cássia dos Coqueiros, Cristais Paulista, Espírito Santo do Pinhal, Marília, Mococa e Osvaldo Cruz. Foram utilizados dados de oferta cafeeira, variáveis econômicas (crédito rural, crédito rural na agricultura e valor da produção) e variáveis climáticas (temperatura do ar, precipitação pluvial, evapotranspiração potencial, deficiência e excedente hídrico) de cada região, para o período de 2000-2014. Os modelos foram calibrados com uso de técnicas de regressão linear múltipla, e todas as combinações possíveis foram testadas para a seleção das variáveis. A oferta cafeeira foi a variável dependente, e as demais, as independentes. A acurácia e a precisão dos modelos foram analisadas pelo erro percentual médio e pelo coeficiente de determinação ajustado, respectivamente. As variáveis que mais influenciam a oferta cafeeira são o valor de produção e a temperatura do ar. É possível estimar a oferta cafeeira com regressões lineares múltiplas por meio de variáveis econômicas e elementos climáticos. Os modelos mais acurados são os calibrados para estimar a oferta cafeeira das regiões de Cássia dos Coqueiros e Osvaldo Cruz.