DAS EXPLORAÇÕES DA ILHA DO FAIAL: O MÉTODO DE FRONTEIRA ESTOCÁSTICA

Apresentação em tema: "DAS EXPLORAÇÕES DA ILHA DO FAIAL: O MÉTODO DE FRONTEIRA ESTOCÁSTICA"— Transcrição da apresentação:

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

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

3 Materiais e Métodos: 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 1999. Efectuaram-se gráficos das estruturas dos encargos e dos produtos Recurso aos programas informáticos SPSS e FRONTIER

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

5 Metodologias – Análise Cluster
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 Variáveis Utilizadas na Análise Cluster
Carne Subsídios Leite Exploração Agropecuária SAU Bovinos Custos Variáveis Custos Fixos

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

8 Metodologias - SFA 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 clusters Selecção das variáveis de ineficiência FRONTIER – Software

9 Metodologias - 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)

10 Variáveis Utilizadas no Modelo de Eficiência - Modelo I
Output RECEITAS – Somatório: venda de leite, venda de carne e subsídios recebidos Input SAU – Superfície Agrícola Útil em hectares PECUARIA/HA – Somatório: alimentos concentrados comprados, sementes e plantas, fertilizantes e correctivos 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

11 TESTES DE HIPÓTESES - LR
I. MODELO DE EFICIÊNCIA Forma Funcional: H0: βij=0 vs. H1: βij≠0 Cobb-Douglas vs. Translog Variação Tempo: H0: η=0 vs. H1: η ≠0: Distribuição Erro: H0: μ=0 vs. H1: μ ≠0 Time-Invariant vs. Time-Variant Semi-normal vs. Normal Truncada Fronteira Estocástica: H0: γ=0 vs. H1: γ ≠0 OLS vs. Modelo Estocástico Adequação: H0:γ= δ 0= δ i=0 vs. H1:γ= δ 0= δ i ≠0 II. MODELO DE INEFICIÊNCIA Variáveis Ineficiência: H0: δ i =0 vs. H1: δ i ≠0 Adequado vs. Não Adequado Adequadas vs. Não Adequadas

12 TESTES DE HIPÓTESES - LR
Cluster A Parâmetro LR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I H0: βij=0, i≤j=1,2,..,10 71,38 18,31 Rejeitar H0 H0 : η=0 3,32 3,84 Aceitar H0 H0 : μ=0 0,00 H0 : γ=0 13,82 7,05 Modelo II H0 : γ=δ0=δi=0, i=1,…,8 2271,58 16,27 H0 : δ1=…=δ8=0 13,76 15,51

13 TESTES DE HIPÓTESES - LR
Cluster B Parâmetro LR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I H0: βij=0, i≤j=1,2,..,10 60,14 18,31 Rejeitar H0 H0 : η=0 -1,78 3,84 Aceitar H0 H0 : μ=0 -0,58 H0 : γ=0 22,16 7,05 Modelo II H0 : γ=δ0=δi=0, i=1,…,8 2.039,80 16,27 H0 : δ1=…=δ8=0 24,10 15,51

14 TESTES DE HIPÓTESES - LR
Cluster C Parâmetro LR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I H0: βij=0, i≤j=1,2,..,10 16,66 18,31 Aceitar H0 H0 : η=0 0,24 3,84 H0 : μ=0 2,24 H0 : γ=0 44,88 7,05 Rejeitar H0 Modelo II H0 : γ=δ0=δi=0, i=1,…,8 996,82 16,27 H0 : δ1=…=δ8=0 15,72 15,51

15 TESTES DE HIPÓTESES - LR
Painel Total Parâmetro LR Valor Crítico 5% Decisão Modelo I H0: βij=0, i≤j=1,2,..,10 1,40 18,31 Aceitar H0 H0 : η=0 5,08 3,84 Rejeitar H0 H0 : μ=0 7,96 H0 : γ=0 15,72 7,05 Modelo II H0 : γ=δ0=δi=0, i=1,…,8 6.100,46 16,27 H0 : δ1=…=δ8=0 35,94 15,51

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

17 TESTES DE HIPÓTESES - RESULTADOS
MODELO I Parâmetro Cluster A Cluster B Cluster C Painel Total 2= 2u+ 2ν 0,091*** 0,016*** 0.043* 0.066*** γ= 2u / 2 0,766*** 0,479** 0.892*** 0.391*** μ 0.321*** η 0.076*** ***Parâmetro estatisticamente significativo a 1%; **Parâmetro estatisticamente significativo a 5%; * Parâmetro estatisticamente significativo a 10 %

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

23 Variável de Ineficiência
RESULTADOS Modelo II Variável de Ineficiência Cluster A Cluster B Cluster C Painel Total δo - Constante δ1 - Tempo (-)*** δ2 - CABHA (-)** δ3 - SUBS (+)*** δ4 - VENDANIM (-)* δ5 - AMORTIZ (+)** δ6 - FORMEXP δ7 - UDE δ8 - ANTEXPL 2= 2u+ 2ν 0,032*** 0,008*** 0,014*** 0,048*** γ= 2u / 2 0,216 0,999*** 0,038 ***Parâmetro estatisticamente significativo a 1%; **Parâmetro estatisticamente significativo a 5%; * Parâmetro estatisticamente significativo a 10 %

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 Conclusões: 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

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 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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