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EFICIÊNCIA TÉCNICA DAS EXPLORAÇÕES DA ILHA DO FAIAL: O MÉTODO DE FRONTEIRA ESTOCÁSTICA Fátima Venâncio 2003 UNIVERSIDADE DOS AÇORES DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS.

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1 EFICIÊNCIA TÉCNICA DAS EXPLORAÇÕES DA ILHA DO FAIAL: O MÉTODO DE FRONTEIRA ESTOCÁSTICA Fátima Venâncio 2003 UNIVERSIDADE DOS AÇORES DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS

2 OBJECTIVOS: Calcular a eficiência das explorações Calcular a eficiência das explorações Encontrar possíveis variáveis causadoras de ineficiência Encontrar possíveis variáveis causadoras de ineficiência Comparar os resultados entre grupos homogéneos de explorações (clusters) e o total das explorações (painel total) Comparar os resultados entre grupos homogéneos de explorações (clusters) e o total das explorações (painel total)

3 Utilizou-se os dados contabilísticos de 47 explorações agropecuárias da Ilha do Faial, que integraram uma amostra da Rede de Investigação de Contabilidade Agrícola dos Açores (RICA-A) no período de 1996 a Utilizou-se os dados contabilísticos de 47 explorações agropecuárias da Ilha do Faial, que integraram uma amostra da Rede de Investigação de Contabilidade Agrícola dos Açores (RICA-A) no período de 1996 a Materiais e Métodos: Efectuaram-se gráficos das estruturas dos encargos e dos produtos Efectuaram-se gráficos das estruturas dos encargos e dos produtos Recurso aos programas informáticos SPSS e FRONTIER Recurso aos programas informáticos SPSS e FRONTIER

4 Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3 Etapa 4 Cluster A Cluster B Cluster C Painel total Testes LR - Modelo de Eficiência - Modelo de Ineficiência - Modelo de Eficiência - Modelo de Ineficiência - Variáveis consideradas - Eficiência técnica - Variáveis consideradas - Eficiência técnica - Variáveis consideradas - Causas de Ineficiência - Variáveis consideradas - Causas de Ineficiência -Análise de resultados -Conclusões -Análise de resultados -Conclusões Modelo de Eficiência Modelo de Ineficiência Considerações Finais Metodologias – Estrutura do Trabalho APLICAÇÃO DOS MODELOS

5 Metodologias – Análise Cluster A Análise Cluster - formar grupos homogéneos de explorações Com base na estrutura das receitas e custos e Superfície Agrícola Útil (SAU) da amostra RICA-A SPSS – Software

6 ExploraçãoAgropecuária Leite SAUBovinos Subsídios CustosVariáveis Carne CustosFixos Variáveis Utilizadas na Análise ClusterVariáveis Utilizadas na Análise Cluster

7 Dos resultados da classificação de grupos hierárquicos pelo método Ward, foram considerados 3 grupos : - Cluster A - 20 explorações - Cluster A - 20 explorações - Cluster B - 18 explorações - Cluster B - 18 explorações - Cluster C - 9 explorações. - Cluster C - 9 explorações. Metodologias – Formação dos Clusters

8 Metodologias - SFA Análise paramétrica da eficiência através do método de fronteira estocástica (SFA - Stochastic Frontier Aproach) Análise paramétrica da eficiência através do método de fronteira estocástica (SFA - Stochastic Frontier Aproach) Selecção das variáveis de eficiência de acordo com a representatividade das mesmas na estrutura das receitas e custos dos clustersSelecção das variáveis de eficiência de acordo com a representatividade das mesmas na estrutura das receitas e custos dos clusters Selecção das variáveis de ineficiência Selecção das variáveis de ineficiência FRONTIER – Software FRONTIER – Software

9 O método paramétrico SFA : O método paramétrico SFA : -Definição de variáveis de input (entradas) e variáveis de output (saídas) -Definição de uma forma funcional à priori -Recurso a testes estatísticos – Teste de Razão de Máxima Verosimilhança (LR) Metodologias - SFA

10 Output Output RECEITAS – Somatório: venda de leite, venda de carne e subsídios recebidos Input Input SAU – Superfície Agrícola Útil em hectares PECUARIA/HA – Somatório: alimentos concentrados comprados, sementes e plantas, fertilizantes e correctivos MAQUINAS/HA – MAQUINAS/HA – Somatório: conservação e reparação de equipamentos, carburantes e lubrificantes, máquinas alugadas OUTGASTOS/HA - Somatório: outros custos específicos da pecuária, gastos gerais, outros custos Variáveis Utilizadas noVariáveis Utilizadas no Modelo de Eficiência - Modelo I Modelo de Eficiência - Modelo I

11 Forma Funcional: H 0 : β ij =0 vs. H 1 : β ij 0 Variação Tempo: H 0 : η =0 vs. H 1 : η 0: Fronteira Estocástica: H 0 : γ =0 vs. H 1 : γ 0 Cobb-Douglas vs. Translog Time-Invariant vs. Time-Variant II. MODELO DE INEFICIÊNCIA Distribuição Erro: H 0 : μ =0 vs. H 1 : μ 0 Semi-normal vs. Normal Truncada OLS vs. Modelo Estocástico Adequação: H 0 : γ= δ 0 = δ i =0 vs. H 1 :γ= δ 0 = δ i 0 Adequado vs. Não Adequado Variáveis Ineficiência: H 0 : δ i =0 vs. H 1 : δ i 0 Adequadas vs. Não Adequadas I. MODELO DE EFICIÊNCIA TESTES DE HIPÓTESES - LR

12 ParâmetroLR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I Modelo I H 0 : βij=0, ij=1,2,..,10 71,3818,31 Rejeitar H 0 H 0 : η=0 3,323,84 Aceitar H 0 H 0 : μ=0 0,003,84 Aceitar H 0 H 0 : γ=0 13,827,05 Rejeitar H 0 Modelo II H 0 : γ= δ 0 = δ i =0, i=1,…,8 2271,5816,27 Rejeitar H 0 H 0 : δ 1 =…= δ 8 =0 13,7615,51 Aceitar H 0 TESTES DE HIPÓTESES - LR Cluster A

13 ParâmetroLR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I Modelo I H 0 : βij=0, ij=1,2,..,10 60,1418,31 Rejeitar H 0 H 0 : η=0 -1,783,84 Aceitar H 0 H 0 : μ=0 -0,583,84 Aceitar H 0 H 0 : γ=0 22,167,05 Rejeitar H 0 Modelo II H 0 : γ= δ 0 = δ i =0, i=1,…, ,8016,27 Rejeitar H 0 H 0 : δ 1 =…= δ 8 =0 24,1015,51 Rejeitar H 0 TESTES DE HIPÓTESES - LR Cluster B

14 ParâmetroLR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I Modelo I H 0 : βij=0, ij=1,2,..,10 16,6618,31 Aceitar H 0 H 0 : η=0 0,243,84 Aceitar H 0 H 0 : μ=0 2,243,84 Aceitar H 0 H 0 : γ=0 44,887,05 Rejeitar H 0 Modelo II H 0 : γ= δ 0 = δ i =0, i=1,…,8 996,8216,27 Rejeitar H 0 H 0 : δ 1 =…= δ 8 =0 15,7215,51 Rejeitar H 0 TESTES DE HIPÓTESES - LR Cluster C

15 ParâmetroLR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I Modelo I H 0 : βij=0, ij=1,2,..,10 1,4018,31 Aceitar H 0 H 0 : η=0 5,083,84 Rejeitar H 0 H 0 : μ=0 7,963,84 Rejeitar H 0 H 0 : γ=0 15,727,05 Rejeitar H 0 Modelo II H 0 : γ= δ 0 = δ i =0, i=1,…, ,4616,27 Rejeitar H 0 H 0 : δ 1 =…= δ 8 =0 35,9415,51 Rejeitar H 0 TESTES DE HIPÓTESES - LR Painel Total

16 Forma Funcional: Variação Tempo: Efeitos Estocásticos: Translog II. MODELO DE INEFICIÊNCIA Distribuição Erro: Semi- normal Cobb-Douglas Time- Invariant Time-Variant Normal Truncada Fronteira Estocástica Variáveis de Ineficiência: Adequação do Modelo: Não Adequadas CLUSTER ACLUSTER BCLUSTER C PAINEL TOTAL Cobb-DouglasTranslog I. MODELO DE EFICIÊNCIA Adequadas Adequado Fronteira Estocástica Time- Invariant Semi- normal Semi- normal TESTES DE HIPÓTESES - RESULTADOS

17 Parâmetro Cluster A Cluster B Cluster C Painel Total 2 = 2 u+ 2 ν 0,091***0,016***0.043*0.066*** γ= 2 u / 2 0,766***0,479**0.892***0.391*** μ *** η *** ***Parâmetro estatisticamente significativo a 1%; **Parâmetro estatisticamente significativo a 5%; * Parâmetro estatisticamente significativo a 10 % MODELO I TESTES DE HIPÓTESES - RESULTADOS

18 RESULTADOS MODELO I Eficiência Média: 82,0%

19 RESULTADOS MODELO I Eficiência Média: 93,2%

20 RESULTADOS MODELO I Eficiência Média: 85,1%

21 RESULTADOS MODELO I Eficiência Média: 69,4%

22 Modelo de Ineficiência - Modelo II - Variáveis Utilizadas Ineficiência Encabeçamento por hectare Subsídios / Receitas Tempo Venda de Carne / Receitas Amortizações Forma de Exploração Idade da Exploração Dimensão da Exploração - UDE UDE- Unidades de Dimensão Económica

23 Variável de Ineficiência Variável de Ineficiência Cluster A Cluster B Cluster C Painel Total δ o - Constante δ 1 - Tempo (-)*** δ 2 - CABHA (-)** δ 3 - SUBS (+)*** δ 4 - VENDANIM (-)*(-)*** δ 5 - AMORTIZ (+)**(+)*** δ 6 - FORMEXP (-)***(-)** δ 7 - UDE (-)*(-)*** δ 8 - ANTEXPL 2 = 2 u+ 2 ν 0,032***0,008***0,014***0,048*** γ= 2 u / 2 0,2160,999*** 0,038 ***Parâmetro estatisticamente significativo a 1%; **Parâmetro estatisticamente significativo a 5%; * Parâmetro estatisticamente significativo a 10 % RESULTADOS Modelo II

24 Comparação com outros estudos: A eficiência média para os Açores no painel total foi 69,4%. Hallam e Machado (1996) obteve no Norte de Portugal níveis de eficiência entre 60% e 80%) As explorações de maior dimensão obtiveram níveis de eficiência superiores (resultados idênticos a Hallam e Machado, 1996) As explorações mistas mostraram ser mais eficientes que as explorações especializadas. (A venda de carne revelou-se estar positivamente relacionada com a eficiência). Resultados idênticos obtiveram Hallam e Machado (1996) Os níveis de eficiência nas explorações do Faial foram idênticos aos obtidos por Marote (2002)

25 Conclusões: As explorações apresentaram níveis elevados de eficiência, constantes e contínuos ao longo do tempo As variáveis que contribuíram significativamente para a ineficiência das explorações foram: - os subsídios - os elevados custos com amortizações As variáveis associadas às explorações mais eficientes foram: - os baixos custos com terrenos arrendados - a venda de animais - a dimensão das explorações - as explorações de maior dimensão revelaram-se mais eficientes

26 As explorações Açorianas: Apesar de estarem inseridas num meio geográfico restrito, sob a influência dos mesmos condicionalismos económicos e governamentais, apresentam grande variabilidade de produção e de aplicação dos recursos disponíveis Dada a sua heterogeneidade, a realização de estudos de eficiência baseados numa análise cluster prévia é importante, para não se confundir heterogeneidade com ineficiência Conclusões:

27 Perspectivas Futuras: - Comparar os níveis de eficiência apresentados com os níveis de eficiência obtidos através da aplicação de outro método. O mais adequado a este tipo de análise seria o - Comparar os níveis de eficiência apresentados com os níveis de eficiência obtidos através da aplicação de outro método. O mais adequado a este tipo de análise seria o método não paramétrico DEA. - Continuar o presente estudo, envolvendo no modelo de ineficiência outras variáveis que possam explicar o nível de eficiência verificado. -Fazer a comparação entre o comportamento da fronteira tal como foi realizado nesta análise e uma nova fronteira quando todos os custos (fixos e variáveis) são incluídos, inicialmente, no modelo de eficiência.

28 FIM !!! Obrigado pela vossa atenção!

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