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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL
FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO, CONTABILIDADE E ECONOMIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
MESTRADO EM ECONOMIA DO DESENVOLVIMENTO
ALICE CRISTINA SCHWADE
ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DA AGROPECUÁRIA DO ESTADO DO
RIO GRANDE DO SUL – 1995/96 e 2006
Porto Alegre – RS
2010
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ALICE CRISTINA SCHWADE
ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DA AGROPECUÁRIA DO ESTADO DO
RIO GRANDE DO SUL – 1995/96 e 2006
Dissertação apresentada como requisito para a
obtenção do grau de mestre em Economia,
apresentado ao Programa de Pós-Graduação da
Faculdade de Administração, Contabilidade e
Economia da Pontifícia Universidade Católica do
Rio Grande do Sul – PUCRS.
Orientador: Prof. Dr. Valter José Stülp
Porto Alegre – RS
2010
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Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
S398a Schwade, Alice Cristina
Análise da eficiência da agropecuária do estado do
Rio Grande do Sul – 1995/96 e 2006 / Alice Cristina
Schwade. Porto Alegre, 2010.
113f.
Dissertação (Mestrado) – Faculdade de
Administração, Contabilidade e Economia. Programa de
Pós-Graduação em Economia, PUCRS, 2010.
Orientador: Prof. Dr. Valter José Stülp.
1. Economia. 2. Data Envelopment Analysis. 3.
Eficiência. 4. Logit. 5. Produtividade. I. Stülp, Valter
José. II. Título.
CDD 330.98165
Bibliotecária Responsável
Isabel Merlo Crespo
CRB 10/1201
ALICE CRISTINA SCHWADE
Dedico
Aos meus pais. Graças a
vocês, consegui mais essa vitória.
Muito obrigada.
AGRADECIMENTOS
Começo meus agradecimentos a Deus, que sempre esteve comigo em minha fé.
Aos meus pais, José Albino e Maria Inês, por tudo que fizeram por mim, pelo amor
incondicional, pelo apoio, pelos valores e pelo caráter a mim transmitidos. Vocês são a base
de tudo, o porto seguro, segurança de ter um lar para recorrer nos momentos difíceis. Tudo o
que sou hoje devo a vocês. Amo muito vocês!
Ao meu orientador, Valter José Stülp, por todos os ensinamentos a mim transmitidos
durante a orientação e por suas aulas fantásticas. Um profissional ímpar, que admiro muito.
Aos professores membros da banca examinadora Dra. Cleide Fátima Moretto, Dr.
Paulo de Andrade Jacinto e Dr. Adalmir A. Marquetti pelo aceite e pelas contribuições a este
trabalho.
Às minhas irmãs, Vânia Denise e Márcia Juliane, pelo apoio e amor que sempre
tiveram por mim. Por todos os momentos que passamos juntas, por todo cuidado.
À Beatriz, Frederico e José Darci Streit, pela acolhida na chegada em Porto Alegre e
por toda a convivência durante o tempo que vivi com vocês. Por terem aberto a porta de suas
vidas para que eu pudesse entrar e fazer parte e pelo carinho que recebi. Vocês são minha
segunda família, que adoro.
Ao professor Augusto Mussi Alvim, pelos ensinamentos. Tenho muita admiração.
Também aos professores Adalmir A. Marquetti, Adelar Fochezatto, Carlos Eduardo L. Silva e
demais professores do PPGE – PUCRS.
Ao meu querido amigo Fernando Ferreira Pereira, agradecimento especial por todos os
momentos que passamos juntos, pela amizade incondicional, pelas festas, pela união para
superar as dificuldades do mestrado, pela confidencialidade.
À Fabrini A. Pinheiro e Pilar R. Azevedo, duas grandes amigas que o mestrado
proporcionou conhecer e que fazem parte do que sou hoje, que foram grandes companheiras.
Foram viagens e momentos descontraídos, encontros inesquecíveis. Adoro muito vocês!
Ao colega e amigo Henrique Cándano Peixoto, não tenho palavras pra expressar o
grande carinho que tenho por ti. Um homem fantástico, não existe tempo ruim ou dificuldades
que derrubem facilmente você. Admiro-te, querido amigo.
Aos colegas Guilherme G. da Silva, Cintia Sallet, Margarete L. Gonçalves, Jules
Oliveira, Gustavo F. Campolina Diniz, Luciane Sperotto, Eduardo Schneider, Ana Paula C.
Pedroso, Luis Davi Siqueira, agradeço a convivência e amizade.
Aos queridos amigos Márcio, Rose, Arthur e Rodrigo Bohn pelo carinho. É sempre
uma felicidade estar com vocês. Muita coisa boa vivida junta e muitas férias inesquecíveis.
À Capes pela concessão da bolsa para o curso do mestrado.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..............................................................................................................13
1.1 A importância da agropecuária........................................................................................13
1.2 O problema de pesquisa...................................................................................................17
1.3 Definição dos objetivos....................................................................................................18
1.3.1 Objetivo geral...................................................................................................................18
1.3.2 Objetivos específicos.......................................................................................................18
2 EFICIÊNCIA ECONÔMICA........................................................................................20
2.1 O desenvolvimento e a eficiência econômica...................................................................20
2.2 O conceito de eficiência....................................................................................................21
2.3 O conceito de equidade.....................................................................................................25
3 CARACTERIZAÇÃO DA PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA...................................28
3.1 As microrregiões do Rio Grande do Sul...........................................................................33
4 ASPECTOS METODOLÓGICOS E FONTE DE DADOS.........................................37
4.1 Análise Envoltória de Dados (DEA)..................................................................................37
4.2 Modelos de análise do método DEA.................................................................................38
4.2.1 O modelo com retornos constantes de escala (CCR-CRS)...........................................38
4.2.2 O modelo com retornos variáveis de escala (BCC-VRS).............................................42
4.2.3 Eficiência de escala no método DEA............................................................................44
4.2.4 Modelo de variável limitada (BND)..............................................................................46
4.3 O modelo Logit..................................................................................................................47
4.4 Fonte de dados para o estudo da eficiência........................................................................48
4.4.1 Agropecuária gaúcha.....................................................................................................49
5 RESULTADOS E ANÁLISE DOS DADOS.................................................................52
5.1 Eficiência técnica das microrregiões do Rio Grande do Sul (CCR): orientação
produto................................................................................................................................52
5.2 Eficiência técnica das microrregiões do Rio Grande do Sul (BND): orientação
produto...............................................................................................................................54
5.3 Participação do produto.....................................................................................................58
5.4 Determinantes da (in)eficiência.........................................................................................64
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS..........................................................................................69
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................71
ANEXOS............................................................................................................................74
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Eficiência técnica e alocativa....................................................................................22
Figura 2. Valor Adicionado Bruto a preço básico (R$ set. 2009), total e por setor de atividade
econômica, estado do Rio Grande do Sul - 1985-2001.............................................................32
Figura 3. Valor Adicionado Bruto a preço básico (R$ set. 2009), total e por setor de atividade
econômica, estado do Rio Grande do Sul - 2002-2006.............................................................32
Figura 4. Participação da agropecuária (em %) no total do Valor Adicionado Bruto, estado do
Rio Grande do Sul, 1985-2006.................................................................................................33
Figura 5. Mapa das microrregiões do Rio Grande do Sul – 2009.............................................34
Figura 6. Conjunto de possibilidade de produção.....................................................................42
Figura 7. Fronteira de produção................................................................................................43
Figura 8. Modelo BCC..............................................................................................................43
Figura 9. Retornos de escala generalizados..............................................................................45
Figura 10. Eficiência de Escala.................................................................................................46
Figura 11. Participação valor de produção de animais de grande porte, animais de pequeno
porte e valor de lavouras no valor total de produção, microrregiões do estado do Rio Grande
do Sul – 1995/96......................................................................................................................60
Figura 12. Participação valor de produção de animais de grande porte, animais de pequeno
porte e valor de lavouras no valor total de produção, microrregiões do estado do Rio Grande
do Sul – 2006............................................................................................................................62
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Valor Adicionado Bruto a preço básico (em valores constantes), por setor de
atividade econômica, do estado do Rio Grande do Sul – 1985-2001.......................................30
Tabela 2. Valor Adicionado Bruto a preço básico (em valores constantes), por setor de
atividade econômica, do estado do Rio Grande do Sul – 2002-2006.......................................30
Tabela 3. Microrregiões do Rio Grande do Sul – 2009............................................................49
Tabela 4. Equivalentes homens de categorias de trabalhadores classificados por sexo e
idade..........................................................................................................................................51
Tabela 5. Resultados do modelo DEA-CCR, orientação ao produto, para os períodos 1995/96
e 2006........................................................................................................................................53
Tabela 6. Resultados do modelo DEA-BND-O-C, para os períodos 1995/96 e 2006..............56
Tabela 7. Participação percentual dos valores de produção de animais de grande porte,
animais de pequeno e médio porte e de lavoura no total da produção das microrregiões do
estado do Rio Grande do Sul – 1995/96...................................................................................59
Tabela 8. Participação percentual dos valores de produção de animais de grande porte,
animais de pequeno e médio porte e de lavoura no total da produção das microrregiões do
estado do Rio Grande do Sul – 2006.........................................................................................61
Tabela 9. Variação da participação (em pontos percentuais) do valor de produção de animais
de grande porte, animais de pequeno e médio porte e de lavouras das microrregiões do estado
do Rio Grande do Sul – de 1995/96 para 2006.........................................................................63
Tabela 10. Resultados da regressão estatística da variável P para o período de 1995/96.........64
Tabela 11. Probabilidade de as microrregiões se tornarem eficientes em 1995/96..................65
Tabela 12. Variação percentual da produtividade terra, produtividade da mão de obra e
produtividade dos tratores das microrregiões do estado do Rio Grande do Sul – de 1995/96
para 2006...................................................................................................................................66
Tabela 13. Resultados da regressão estatística da variável P para o período de 2006..............67
Tabela 14. Probabilidade de as microrregiões se tornarem eficientes em 2006.......................67
LISTA DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS
BCC Banker, Charnes e Cooper
BND Bounded Variable Model
CCR Charnes, Cooper e Rhodes
CRS Constant Returns to Scale
DEA Data Envelopment Analysis
DMU Decision Making Unit
FEE Fundação de Economia e Estatística
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
VRS Variable Returns to Scale
RESUMO
Este estudo teve como objetivo analisar a eficiência técnica das microrregiões do Rio Grande
do Sul. Também foi objetivo identificar as microrregiões ineficientes em sua produção,
identificando os fatores pelas quais ocorre tal ineficiência. Através do método Data
Envelopment Analysis (DEA) pressupondo retornos constantes de escala com orientação ao
produto e também analisando variáveis limitadas, o estudo determinou a eficiência técnica,
projeções para outputs do modelo e a participação dos produtos no total. Através do método
Logit, o estudo determinou os fatores que influenciam na eficiência das microrregiões, tendo
por base a produtividade dos fatores. Os resultados evidenciam a importância dos fatores para
maximização do produto das microrregiões para maximização da produtividade e conseqüente
eficiência desejada.
Palavras-chave: Data Envelopment Analysis; Eficiência; Logit; Produtividade
ABSTRACT
The purpose of this study aimed to analyze the technical efficiency of the micro-regions of
Rio Grande do Sul. Another objective was to identify the inefficient micro-regions in its
production, identifying the factors by which this occurs inefficiency. Using the Data
Envelopment Analysis method (DEA) assuming constant returns to scale with the product
orientation and also some variables limited, the study determined the technical efficiency,
output projections for the model and the products participation in total. Through the Logit
method, the study determined the factors that influence the efficiency of micro-regions, based
on the productivity of factors. The results show the importance of factors for maximizing the
micro-regions product to maximize productivity and efficiency resulting desired.
Keywords: Data Envelopment Analysis; Efficiency; Logit; Productivity
13
1 INTRODUÇÃO
A agricultura é historicamente um setor de essencial importância para a economia
mundial. É da agricultura que adquirimos os alimentos para alimentar os homens e animais
em geral e também matérias-primas para uma série de setores agroindustriais existentes.
Também teve sua importância na geração de divisas na abertura do comércio internacional.
Inicialmente a expansão da fronteira agrícola era a principal causa do aumento de
produção, por exemplo, no Brasil. Com o passar do tempo e com a introdução de tecnologias
na agricultura pode-se observar o aumento de produtividade e conseqüentemente aumento de
eficiência do setor. Isto representa melhorias no todo da economia, tendo em vista que o
planejamento da produção com redução de perdas é cada vez mais importante para a
competitividade do setor. A eficiência é fundamental para que possamos visualizar
crescimento e competitividade.
A agropecuária é uma atividade econômica cada vez mais cobrada por aumento de
produtividade e qualidade dos seus produtos, buscando melhorar os produtos utilizando uma
gama muito diversificada de tecnologias de ponta existentes neste setor, e maximizar a
eficiência na produção para manter-se no mercado competitivo.
Aqui apresenta-se uma introdução ao tema a ser desenvolvido, com explanação sobre a
agropecuária, bem como o problema de pesquisa deste estudo e seus objetivos, como
apresentado a seguir.
1.1 A importância da agropecuária
No mundo globalizado em que vivemos a produtividade dos fatores de produção da
atividade econômica dita o crescimento e desenvolvimento dos países. Com isso, a
produtividade se torna indispensável para que haja eficiência no sistema econômico. A
agropecuária é uma atividade econômica de fundamental importância, sendo que no Brasil foi
a principal atividade por muitas décadas. A forma de organização da produção agropecuária
mudou ao longo do tempo, pela necessidade de maior contribuição nas exportações do país.
Segundo Souza (2007), o início do processo de desenvolvimento econômico é
caracterizado por uma população totalmente rural e onde o setor primário gera a maior parte
14
da riqueza nacional. Com o passar do tempo, a população se transfere para a cidade e cria
novas atividades e com elas há aumento de produtividade e nível de renda.
Segundo Costa e Soares (2007) a escassez de recursos disponíveis é a causa da busca
pela eficiência. Essa escassez é que instiga a redução do desperdício, sendo o desperdício
responsável pela ineficiência no uso dos recursos disponíveis dentro dos sistemas produtivos.
Com isso, incorre-se de custos que poderiam ser evitados. Sendo assim, é importante o
conhecimento da ineficiência para melhor utilizar os recursos em qualquer atividade
econômica.
Segundo Costa e Soares (2007), as dificuldades para atingir a eficiência de cada
unidade produtiva podem ser explicadas pelas limitações existentes ou por características
como estrutura de mercado ou condições macroeconômicas. Segundo os autores, nas
dificuldades internas, os ajustes de preços relativos são condicionados a fatores como solo,
clima e relevo, natureza das explorações (isto é, culturas temporárias ou permanentes), área de
plantio, sendo que o tamanho da propriedade determina a escala de produção.
Segundo Costa e Soares (2007) nas dificuldades externas estão sistema de preços em
mau funcionamento e mercados imperfeitos. Os preços prejudicam as decisões de cesta ideal
de bens a ser produzida e da combinação mais adequada de recursos. Já os mercados
imperfeitos reduzem o dinamismo econômico e as possibilidades de produção
Costa e Soares (2007) afirmam que pequenas propriedade incorrem de custos com
ociosidade das máquinas e tem baixo poder de negociação na compra de insumos e na
comercialização de sua produção, ou seja, vulneráveis as decisões do mercado. Já produtores
com maior chance de exporem-se ao risco são mais propensos ao uso de técnicas modernas de
cultivo, com isso gerando maior produtividade dos fatores. Agricultores avessos ao risco tem
menor taxa de investimento e podem ter maior ineficiência.
Segundo Costa e Soares (2007), devido às tecnologias agrícolas se tornarem cada vez
mais complexas, a capacitação dos usuários torna-se condição para o bom uso dos recursos.
Produtores e trabalhadores com pouca instrução têm limitações na execução de suas
atividades e na compreensão das orientações técnicas dos insumos modernos. Por isso se dá
grande importância para um sistema de assistência técnica que divulgue o uso correto das
técnicas de produção e informações cruciais para o processo alocativo.
Portanto, a produtividade da agricultura é influenciada diretamente pelos avanços
tecnológicos dessa atividade. De acordo com Guerreiro (1996), o processo de modernização é
uma forma de avaliar o crescimento e desenvolvimento econômico e, além disso, o bem-estar.
15
Com a modernização do setor pode-se ter aumento de produção que não seja somente da
expansão de área plantada.
Segundo Veiga (2001) o desenvolvimento econômico depende de aspectos
quantitativos, que se referem à eficiência, ou seja, deve haver eficiência na alocação de
recursos e na produção de bens e serviços, para que possamos aumentar produtividade dos
fatores e melhorar a produção, fazendo com que se tenha maior competitividade.
Souza (2007) descreveu um modelo chamado “modelo do impacto urbano-industrial”,
onde determina que a implantação de indústrias e criação de centros urbanos fazem com que
aumente o emprego, causando impactos sobre a agricultura no que se refere a elevação na
demanda de alimentos e matérias-primas, e com isso expandindo a oferta agrícola. Portanto, o
desenvolvimento agrícola nesse modelo depende do crescimento urbano-industrial.
Porém, essa visão mudou no final da década de sessenta. A partir daí, começou-se a
defender o equilíbrio entre setores agrícola e industrial, com ênfase em estímulos autônomos
da agricultura sobre o resto da economia. Com isso, as políticas econômicas começaram a
estimular o papel da agricultura no processo de desenvolvimento (SOUZA, 2007).
Souza (2007) afirma que há correlação positiva entre crescimento agrícola e dos
demais setores, pela grande participação da agricultura no produto total e também pela ligação
intersetorial. Com isso, temos um efeito multiplicador, onde o crescimento agrícola provoca
crescimento mais que proporcional no restante da economia e, portanto, ocorre uma mudança
estrutural, reduzindo a participação do produto agrícola no total no longo prazo.
Com essa mudança estrutural, a modernização industrial tem origem na contribuição
da agricultura. Esta relação da agricultura com o restante da economia deriva de cinco funções
básicas, caracterizadas por Johnston e Mellor (1961 apud SOUZA 2007, p. 201), relacionadas
abaixo:
1. Liberar mão de obra para ser empregada na indústria e evitar aumento de
salários, para não deprimir a taxa de lucro e assegurar acumulação contínua de
capital;
2. Fornecer alimentos e matérias-primas para o setor urbano-industrial;
3. Gerar divisas estrangeiras, por meio da exportação de produtos agrícolas;
4. Transferir poupanças para inversões na indústria e para implantação de infra-
estrutura econômica e social; e
5. Constituir mercados para bens industriais, complementando os mercados
urbanos.
16
Timmer (1992 apud SOUZA 2007, p. 202) cita algumas funções adicionais da
agricultura no processo de desenvolvimento, entre elas influir positivamente nas decisões de
investimento conjunto da economia, através da estabilidade de preços dos alimentos. Além
disso, aumentar a produtividade do capital e do trabalho do restante da economia; contribuir
com o efeito aprendizagem do governo no processo de desenvolvimento, investindo em infra-
estrutura; contribuir para reduzir a pobreza, através de reforma agrária e do aumento da
produtividade da terra e do trabalho e; proteger o meio ambiente.
O autor justifica as funções pelas suas contribuições extra-mercado, com necessidade
de mais intervenção do governo. A intervenção do governo na formação de preços é favorável
quando aumenta a eficiência da economia e melhora a distribuição de renda e o bem-estar da
população mais pobre. Essa intervenção deve ser feita com muita competência, para que
preços mínimos ou máximos não influenciem negativamente decisões de plantio, por
exemplo. Assim, políticas mais eficientes são as que aumentam a produtividade dos fatores de
produção (terra, capital e trabalho), causando aumento no produto e nível de vida do produtor.
Com isso, a eficiência se torna necessária para o desenvolvimento da agropecuária e
seu estudo visa mostrar os ganhos e as deficiências no setor para melhorar a competitividade
em relação a seus concorrentes. Souza (2007) afirma que o agricultor precisa produzir com
eficiência para elevar a renda média e gerar excedente. O aumento da produtividade agrícola
diminui as migrações rurais e melhora a distribuição de renda, e com isso cai a pobreza
relativa. O aumento da produção para exportação e abastecimento interno faz com que se
expanda a fronteira agrícola.
O estado do Rio Grande do Sul tem grande participação na agropecuária do país. O
estado gaúcho tem características que propiciam o desenvolvimento dessa atividade
econômica, entre eles solo e clima, que favorecem essa atividade. O estado é um grande
celeiro agrícola, que ganha o país através da migração de agricultores para outras regiões do
país, principalmente para as regiões Centro-Oeste e Norte.
17
1.2 O problema de pesquisa
Analisando o setor agropecuário do estado do Rio Grande do Sul, verifica-se que
existem diferenças no nível de desenvolvimento econômico entre as microrregiões, no sentido
de desenvolvimento das atividades e crescimento. Com o intuito de verificar essa disparidade
entre as microrregiões utiliza-se a eficiência técnica para visualização e para identificação das
causas pelas quais isso acontece, motivos para os quais algumas são eficientes, e porquê
algumas são ineficientes.
Num sistema cada vez mais competitivo, a análise da eficiência econômica da
agropecuária do Rio Grande do Sul se torna um instrumento importante para avaliar o sistema
produtivo presente e poder identificar falhas, e com isso poder apontar mudanças no processo
de produção, a fim de diminuir possíveis perdas decorrentes do mau uso dos recursos. Para a
implementação de políticas públicas é importante determinar as que colaboram para uma
maior eficiência econômica em nível de regiões ou municípios. Este projeto pode contribuir
para futuras mudanças no sistema produtivo da atividade agropecuária, com objetivo de maior
competitividade do setor e maior espaço no mercado mundial.
Portanto, encontrando valores se poderá mostrar qual o nível de eficiência de cada
microrregião do Rio Grande do Sul e avaliar causas da eficiência de algumas e da ineficiência
de outras e com isso modificar o sistema de produção ou aperfeiçoar o existente, para que a
agropecuária gaúcha seja exemplo de desenvolvimento. Portanto, a eficiência é meio para o
desenvolvimento da agropecuária. O estudo utiliza a análise envoltória de dados, permitindo
com isso determinar a eficiência técnica.
18
1.3 Definição dos objetivos
1.3.1 Objetivo geral
É objetivo geral deste estudo avaliar qual o grau de eficiência das microrregiões do
Rio Grande do Sul na atividade agropecuária, utilizando a metodologia não-paramétrica de
Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis). A partir deste estudo, espera-se
gerar informações de cada microrregião, os motivos pelo qual sejam eficientes em sua
produção agropecuária; e ainda as causas de ineficiência de outras.
1.3.2 Objetivos específicos
Em relação aos objetivos específicos, buscou-se responder aos três pontos a seguir:
1. Caracterizar as microrregiões quanto a sua produção agropecuária;
2. Avaliar o desempenho das microrregiões do Rio Grande do Sul em sua eficiência
técnica, a partir dos indicadores gerados pelo modelo Data Development Analysis
(DEA);
3. Analisar que variáveis explicam a eficiência de uma microrregião pelo modelo
Logit e;
4. Fazer uma comparação na evolução da eficiência das microrregiões de 1995/96 a
2006.
O estudo está organizado em seis capítulos. O presente capítulo visa contextualizar o
problema de pesquisa e apresentar os objetivos. O segundo capítulo apresenta os aspectos
teóricos de eficiência. No terceiro capítulo apresentam-se as características da agropecuária
19
gaúcha. No quarto capítulo é apresentada a metodologia DEA e fonte de dados utilizados para
desenvolver este trabalho. No quinto capítulo são apresentados os resultados da pesquisa com
utilização do DEA, a avaliação da eficiência para a agropecuária. E, por ultimo, no sexto
capítulo, estão dispostas as principais conclusões referentes a este estudo, bem como
sugestões de pesquisas futuras.
20
2 EFICIÊNCIA ECONÔMICA
Este capítulo trata da eficiência econômica, sua relação com o desenvolvimento
econômico. Também trata de sua definição e suas variações: eficiência técnica, eficiência de
escala, eficiência alocativa, os aspectos teóricos referentes ao objeto de estudo. A eficiência
econômica é a combinação entre eficiência técnica e eficiência alocativa, como observado na
revisão a seguir.
2.1 O desenvolvimento e a eficiência econômica
Segundo Albuquerque (1995), o desenvolvimento, em definição geral, envolve
múltiplas e complexas inter-relações entre o econômico, o social e o político, colocando em
pauta seus três objetivos: a eficiência, a eqüidade e a liberdade. O grau de alcance do objetivo
de eficiência, de natureza econômica, é dado pelo Produto Interno Bruto (PIB) per capita,
indicador de produtividade. O objetivo de eqüidade é mensurado através de índices de
desigualdade relativa da distribuição da renda, o mais conhecido é o Coeficiente de Gini. O
objetivo de liberdade tem sido avaliado a partir de indicadores relativos à participação
política, segurança pessoal, liberdade de expressão, eficácia da lei e ao exercício dos direitos e
deveres da cidadania.
O desenvolvimento econômico implica mudanças de estruturas econômicas, sociais,
políticas e institucionais, com melhoria da produtividade e da renda média da população. O
método estruturalista destaca as interdependências entre os setores produtivos e a necessidade
de aperfeiçoar tais estruturas, assim como eliminar os pontos de estrangulamentos do
desenvolvimento (SOUZA, 2007, p.6). O mesmo autor ainda afirma que o desenvolvimento é
definido pela existência de crescimento econômico contínuo superior ao crescimento
demográfico, envolvendo mudanças estruturais e melhoria de indicadores econômicos, sociais
e ambientais. Isto implica no fortalecimento da economia nacional, a ampliação da economia
de mercado, a elevação geral da produtividade e do nível de bem-estar do conjunto da
população, com a preservação do meio ambiente.
Segundo Oliveira (2002) o desenvolvimento é resultado do crescimento econômico
com melhoria na qualidade de vida, ou seja, inclui alterações no produto e alocação de
recursos pelos setores da economia, melhorando os indicadores de bem-estar econômico e
21
social, sendo eles pobreza, desemprego, desigualdade, condições de saúde, alimentação,
educação e moradia.
Para Albuquerque (1994), há consenso quanto aos objetivos-fins do desenvolvimento.
Entretanto, não existe concordância sobre as estratégias a serem adotadas para que esses
objetivos possam ser alcançados pelos países subdesenvolvidos ou em desenvolvimento. O
autor ressalta que as opções estratégicas dependem do estágio de desenvolvimento atingido,
das ênfases dadas aos objetivos eficiência, eqüidade e liberdade, da divisão do trabalho entre
as esferas públicas e privadas da sociedade, da capacidade política de obter convergência dos
interesses sociais.
2.2 O conceito de eficiência
Segundo Cavalcanti (1998), eficiência econômica é critério importante para o
desenvolvimento, que dentro do sistema econômico é utilizado para decisão de alocação de
recursos. Refere-se a maximização de recursos escassos ou a minimização de custos de
produção. Uma condição necessária para garantir máxima eficiência é que os preços dos bens
e serviços sejam iguais aos custos marginais
1
, com algumas divergências de pensamento no
caso de que certo nível de perda de eficiência deve ser aceito de forma a atingir outro
objetivo, a equidade no acesso aos serviços públicos, discutidos no próximo tópico.
Segundo Reis et al. (2000), a eficiência econômica é uma medida de eficiência que
trabalha a relação entre o valor dos insumos e o valor dos produtos. A eficiência econômica
visa, no processo de produção, minimizar os custos, dados os preços dos fatores (eficiência
alocativa) e a produção na fronteira tecnológica (eficiência técnica). Assim, a eficiência
econômica é uma combinação entre eficiência técnica e alocativa.
A Figura 1 é uma representação gráfica desses dois tipos de eficiência: eficiência
técnica e alocativa. Se uma empresa usa uma quantidade de insumos definido pelo ponto P,
para produzir uma unidade de produto, a ineficiência técnica pode ser representada pela
distância QP, que, segundo Coelli (1996), é o montante que os insumos podem ser
proporcionalmente reduzidos, sem reduzir a produção. Isso é usualmente representado em
termos percentuais pela razão QP/0P, que representa a porcentagem que todos os insumos
podem ser reduzidos.
1
Custo de produção de uma unidade adicional de produto.
22
Segundo Coelli (1996), a eficiência técnica (TE) das firmas é mensurada pela razão
TE
I
= 0Q/0P,
que é igual a um menos QP/0P.
2
O valor está entre zero e um, e portanto, fornece um
indicador do grau de ineficiência técnica da empresa. O valor um indica que a empresa é
totalmente eficiente em técnica. Na Figura 1 está representado pelo ponto Q, que é
tecnicamente eficiente pelo fato de se encontrar na isoquanta eficiente.
Figura 1. Eficiência técnica e alocativa.
Fonte: Coelli (1996).
Segundo Coelli (1996) a relação de preços dos insumos representada por AA’ também
é conhecida, e pode-se calcular a eficiência alocativa. A eficiência alocativa (AE) da firma no
ponto P é definida por:
AE
I
= 0R/0Q
desde que a distância RQ represente a redução dos custos de produção, que ocorreria se a
produção fosse acontecer no ponto Q’ alocativa e tecnicamente eficiente, em vez do ponto Q
onde é tecnicamente eficiente, porém alocativamente ineficiente (COELLI, 1996).
A eficiência econômica (EE) é definida pela razão:
EE
I
= 0R/0P
onde a distância RP pode ser interpretado como termo de redução dos custos. O produto da
eficiência técnica e alocativa vêm da eficiência econômica global.
TE
I
x AE
I
= (0Q/0P) x (0R/0Q) = (0R/0P) = EE
I
2
O Subscrito I é usado na medida de TE para mostrar que é modelo insumo-orientado.
23
As três medidas de eficiência são delimitadas entre zero e um.
Para Pindyck e Rubinfeld (2002), a eficiência econômica se dá quando ocorre a
maximização dos excedentes do consumidor e do produtor em conjunto. Os mercados
competitivos são exemplo de mercado eficiente porque maximizam a soma dos excedentes
dos consumidores e produtores.
Segundo Silva (1980), eficiência técnica é o máximo de produção física obtida a partir
de um dado conjunto de recursos. Para maximizar a eficiência técnica na produção de bens
deve-se avaliar a tecnologia imputada. Diante do problema de alocar recursos escassos para
satisfazer as necessidades humanas, o economista avalia também os custos incorridos na
produção de bens da economia.
O grau de eficiência técnica é expresso em termos de produção física obtida por
unidade de fator fixo ou variável e pelo nível de tecnologia utilizada. Quanto maior o nível de
tecnologia utilizado ou a proporção da produção por unidade de fator, maior o grau de
eficiência técnica, segundo Silva (1980).
Eficiência técnica se refere a combinação ótima dos recursos para maximizar a
produção. A eficiência técnica relaciona insumos e produtos. Segundo Pindyck e Rubinfeld
(2002), a alocação de insumos para o processo produtivo é tecnicamente eficiente se a
produção de um produto está no seu máximo, ou seja, quando a empresa combinar insumos
para alcançar um dado nível de produto com o mínimo de recursos possível.
Ainda, em Pindyck e Rubinfeld (2002), para que uma economia seja eficiente, não
basta que se produza ao custo mínimo, mas também produzir combinações de produtos que
tenha mercado consumidor. Se todos os agentes negociarem no mercado e todas as trocas
forem mutuamente vantajosas, a alocação de mercadorias resultante será economicamente
eficiente, sem necessidade de controle governamental. Se as curvas de indiferença forem
tangentes, as taxas marginais de substituição dos consumidores serão iguais.
O termo eficiência técnica, segundo Cooper et al. (2006), surgiu para distinguir os
aspectos tecnológicos da produção dos outros aspectos, definido como eficiência econômica.
Reis et al. (2000) definem eficiência alocativa como uma medida de combinação
ótima dos insumos para produção, visando alcançar lucro máximo. Existe eficiência alocativa
quando os recursos são alocados na empresa conforme os preços de mercado.
Para Gonzaga de Souza (2004), a eficiência econômica, e até mesmo a eficiência
técnica, são aspectos importantes para a questão do desenvolvimento econômico, pelo fato de
que sem eficiência não se terá desenvolvimento econômico e social; pois, o crescimento
24
econômico é um aspecto importante e necessário para o desenvolvimento, contudo,
desenvolvimento não significa crescimento da economia.
O mesmo autor mostra que o significado real de eficiência econômica é de
fundamental importância partindo da definição de Hicks de progresso tecnológico. Segundo
Marquetti (2002), o progresso técnico de Hicks se refere ao aumento da produtividade total
dos fatores com efeito equitativo na produtividade do capital e do trabalho, ou seja,
igualmente poupador de capital e trabalho.
Ainda Gonzaga de Souza (2004), aponta a definição de eficiência de Pareto (1906), no
qual eficiência econômica acontece quando se obtém equilíbrio, onde se verifica que melhores
condições de um indivíduo correspondem a uma pior situação de outro, portanto, está-se em
equilíbrio ou posição de eficiência econômica.
O mesmo autor afirma que para atingir a eficiência de Pareto é necessário o
pressuposto da estrutura de mercado em que se opera. Afirma, ainda, que, para isso, o sistema
econômico deve ter a estrutura de mercado perfeitamente competitivo, isto é, o processo de
compra e venda é livre para todos, produtor e vendedor. Esse mercado, porém, é difícil de ser
alcançado. Este tipo de mercado não admite falhas, pois qualquer desajuste é suprido
imediatamente. Porém, o equilíbrio de mercados de competição perfeita jamais existiu.
Em termos microeconômicos, de análise de eficiência, a produção é eficiente se não
houver nenhuma outra forma de produzir mesma quantidade de produto utilizando menor
quantidade de fatores (OHIRA; SHIROTA, 2005).
De acordo com Ohira e Shirota (2005) e Reis et al. (2004), a eficiência técnica é dada
pela combinação ótima de recursos utilizados na produção, com objetivo de produto máximo.
A análise da eficiência torna-se um indicador para avaliar o grau ao qual insumos são
utilizados no processo de produção, tratando da relação entre produtos e insumos. Com isso,
para uma unidade de produção ser eficiente, ela utiliza seus recursos para alcançar a máxima
produção.
Através de uma combinação de insumos, em que uma unidade de produção pode
alcançar seu máximo produto dentro do processo produtivo, chega-se a fronteira de produção.
Essa fronteira de produção representa o limite máximo de produto obtido com certa
tecnologia. Com isso, podemos perceber que nem todas as empresas têm mesma eficiência no
seu processo produtivo, tornando-se assim algumas menos eficientes que outras (REIS et al.,
2004).
25
Para Gonzaga de Souza (2004), a busca pela eficiência demandou melhores
tecnologias e outros avanços nos últimos cem anos. Essa corrida pela eficiência tem acabado
com os princípios de competição perfeita, dando lugar à competição imperfeita (formação de
cartéis, conluio e outros) e concentração de capital, gerando economias de escala. O conceito
de eficiência, onde distribuição de bens entre certos indivíduos será eficiente quando não se
pode fazer redistribuição desses bens sem que a melhora de um provoque prejuízo a outro, é
objetiva de que eficiência econômica empurra para o crescimento que, bem administrado,
chega ao desenvolvimento econômico. O autor ainda afirma que a eficiência econômica traz
desenvolvimento econômico.
Ainda, para Gonzaga de Souza (2004), o desenvolvimento é a transformação das
estruturas econômicas da sociedade com objetivo de atingir um novo nível de capacidade
produtiva. Isto requer níveis sem precedentes de poupança e investimento. Envolve, no
entanto, aspectos quantitativos e qualitativos da economia, em que prevalece o nível de vida
da comunidade, e a eficiência em que ela está submetida.
O mesmo autor faz uma contextualização de eficiência econômica e desenvolvimento,
e diz que o objetivo principal do crescimento econômico deve estar acompanhado de
eficiência, que proporcione o bem-estar que a sociedade necessite para se ter um
desenvolvimento econômico e social para todos. Buscar eficiência é buscar o progresso ou
avanço tecnológico, pois a ineficiência é uma constante, pelo fato de que ganhos por
descobertas tecnológicas têm deixado a economia à procura de eficiência que tem trazido
crescimento industrial e agrícola sem desenvolvimento esperado, por causa da acumulação
nas mãos de poucos e a pobreza para muitos, dado a imperfeição do mercado.
Gonzaga de Souza (2004) afirma que a meta de eficiência que é em principio a
acumulação de capital, está acompanhada de concentração, que, dentro da competição
imperfeita, caracteriza uma economia concentrada e há exploração dos mais fortes. Portanto,
eficiência plena não é conseguida em mercados imperfeitos.
2.3 O conceito de equidade
Segundo Pindyck e Rubinfeld (2002), diferentes alocações de mercadorias podem ser
alcançadas em um mercado competitivo, porém ocorre a tendência de que algumas alocações
serem mais equilibradas que outras. A função de bem-estar social é frequentemente utilizada
26
para dar pesos específicos à utilidade de cada pessoa na determinação do que é socialmente
desejável. A função de bem-estar social utilitarista dá pesos iguais à utilidade de cada
indivíduo e propõe maximização da utilidade de todos os membros da sociedade. Porém, as
diferentes funções de bem-estar social podem ser associados a pontos de vista específicos
sobre o que seja equidade.
O autor ranqueia algumas visões de equidade, que são definidas a seguir, seguindo a
ordem da mais igualitária para a menos. A equidade igualitária é quando todos os membros da
sociedade recebem iguais quantidades de mercadorias. Já a equidade Rawlsiana é quando
maximiza a utilidade
3
da pessoa de menor posse. A equidade utilitária é aquela que maximiza
a utilidade total de todos os membros da sociedade, e por último, a equidade orientada pelo
mercado é um visão onde o resultado alcançado pelo mercado é considerado o mais
equitativo, e pode levar a uma substancial desigualdade na alocação de bens e serviços.
Segundo Albuquerque (1994), o objetivo da equidade é geralmente mensurado através
de índices de desigualdade relativa da distribuição de renda, sendo mais conhecido entre eles
o Coeficiente de Gini
4
.
Por último, de caráter político, tem-se o objetivo de liberdade. Segundo Albuquerque
(1994) este objetivo é de difícil quantificação, porém é avaliado a partir de indicadores
relativos a participação política, segurança pessoal, liberdade de expressão, eficácia da lei e,
principalmente, ao exercício dos direitos e deveres da cidadania. As pessoas para terem
satisfação tem necessidade de liberdade de ações. A liberdade de ir e vir; liberdade de escolha
de profissão.
Albuquerque (1994) destaca que, historicamente, o drama do desenvolvimento reside
na busca pela conciliação desses três objetivos. Esse anseio vem desde o Iluminismo, em
ideais políticos do Ocidente, porém, tornando-se concreto a partir de fins do século XVII, nas
nações-estados do noroeste da Europa. Importante destacar que a Revolução Industrial pode
ser vista como salto qualitativo na eficiência da produção, e a Revolução Francesa (na
ideologia de socialismo utópico e desdobramentos pragmáticos de universalização da
educação formal, pública e leiga) com transformações que resultam, com o passar do tempo,
em mais liberdade e mais equidade.
3
Utilidade: índice numérico que representa a satisfação obtida por um consumidor com uma dada cesta de
mercado. A função de utilidade se refere a uma relação matemática que associa níveis de utilidade a cestas de
mercado individuais.
4
Coeficiente de Gini: índice que expressa em que medida uma distribuição interpessoal de renda se aproxima da
igualdade absoluta (quando o índice é igual a zero) ou da desigualdade absoluta (Coeficiente igual a um).
27
Albuquerque (1994), ainda, relata que a modernidade dos países considerados
desenvolvidos, mesmo combinando eficiência, equidade e liberdade em graus diferenciados,
não foi obtida de forma equilibrada. Em alguns casos a equidade foi preterida pela eficiência
ou pela liberdade; em outros, a liberdade deu lugar a mais equidade ou eficiência; ou ainda,
em outros, a eficiência foi postergada em nome da equidade e da liberdade. Porém, os países
desenvolvidos, mesmo com alto grau de eficiência, estão melhor organizados para solucionar
problemas sociais e políticos. Já com países em desenvolvimento ocorre o oposto. Estes, não
conseguindo solucionar seus problemas com eficiência produtiva, enfrentam vários problemas
para solucionar desafios sociais e político-institucionais.
Portanto, dentro do sistema a que se está inserido, de alguma forma busca-se a
eficiência na produção, seja ela buscada em maior ou menor grau, mas sempre com
importância. A partir dos conceitos de eficiência, pode-se tratar das características da
agropecuária, como segue no próximo capítulo, a fim de constar dados e verificar a eficiência
deste setor.
28
3 CARACTERIZAÇÃO DA PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA
Segundo Souza (2007), a partir do momento em que as atividades urbano-industriais
se tornam complexas, a exportação causa um efeito multiplicador no mercado interno,
fazendo com que este setor demande mão-de-obra, matérias-primas e alimentos do setor
agrícola desta economia. Com isso, podemos perceber uma forte interdependência entre esses
setores, que aumenta com a diversificação de sua estrutura. Portanto, a industrialização não
acontece de modo independente da agricultura.
No Brasil, a industrialização por substituição das importações, baseada em produção
de bens duráveis, dependeu do fornecimento de matérias-primas e alimentos. Entre os anos de
1940 e 1970 a agricultura supriu bem o setor urbano com alimentos. Com a expansão da
fronteira agrícola para o oeste do Paraná e Mato Grosso, houve uma compensação das
adversidades de políticas para o setor (SOUZA, 2007).
Para o autor, ainda, a geração de excedente na indústria se dá através do fornecimento
de alimentos e matérias-primas a preços baixos pelo setor agrícola. Este setor também deve
gerar divisas para financiar as importações de máquinas e equipamentos industriais. Outro
aspecto se refere ao uso mais intensivo de insumos industriais no meio rural, importante no
processo de industrialização. O desenvolvimento dos transportes e das comunicações e a
eletrificação rural aumentam o consumo de bens industriais nessas áreas, e com isso ocorre a
dinamização do crescimento industrial e a acumulação de capital. Através da eletricidade,
agricultores passam a utilizar equipamentos elétricos, e com isso aumentam sua eficiência e
sua renda.
Em Souza (2007), pela visão da Cepal, o desenvolvimento da agricultura bate com a
concentração da terra e baixo valor dos produtos agrícolas no mercado internacional. O
crescimento agrícola acontecia pela expansão da fronteira agrícola, enquanto que a
produtividade permanecia baixa pela deficiência da pesquisa agropecuária e da
agroindustrialização.
O autor ainda ressalta que, com o crescimento industrial acelerado, o aumento no
consumo de importados e a necessidade de modernização da economia, com objetivos de
ganhos de produtividade, deve haver possibilidade de se manter a expansão importações. Para
isso, as exportações devem acompanhar esse crescimento.
29
Souza (2007) afirma que uma maior diversificação da produção agrícola para
exportação reduz a vulnerabilidade da agricultura às mudanças climáticas e de demanda
externa. O Brasil, com diversificação de solo e clima, possui vantagens comparativas na
produção de vários bens agrícolas. O uso de novas tecnologias também é importante para o
desenvolvimento do setor.
Na questão da utilização de novas tecnologias na agricultura, algumas tecnologias na
questão de novos produtos agropecuários são, por exemplo, os organismos geneticamente
modificados, ou também chamados transgênicos. Segundo Silveira (2003), a pesquisa com
manipulação genética e a aplicação de seus resultados mostraram que a agricultura passou
pela complexidade e interdependência. Desde 1980, institutos de pesquisa e universidades têm
feito pesquisas com manipulação genética, de aplicação da “tecnologia do DNA
recombinante”. Essa tecnologia, por sua vez, gerou alguns produtos como sementes
transgênicas de algumas espécies. Com isso, houve o início de um processo inovativo, de
melhoramento genético, introduzindo assim mudanças que passaram a necessitar de novos
arranjos institucionais.
Segundo Silveira (2003), fazem parte desses arranjos elementos como a pesquisa em
melhoramento genético com novas ferramentas como bioinformática, por exemplo. Outro
elemento indicado pelo autor é o aparato institucional de biossegurança, onde um transgênico
cria problemas como liberação em grande escala no ambiente e também que, por grande parte
dos produtos agrícolas serem utilizados na alimentação humana, alguns procedimentos da
manipulação genética poder criar problemas à saúde. Um terceiro elemento se refere à
redefinição das formas de produzir, registrar e distribuir insumos da agricultura, que, a partir
do final da década de 1960 se tornou uma atividade intensiva em ciência.
Silveira (2003) afirma que na década de 1960 houve a criação de um sistema de
certificação de sementes, a Embrapa formada por doutores e a existência de filiais de grandes
corporações mundiais no setor químico, farmacêutico e de produção de sementes no Brasil,
criando assim novos mercados. Houve também atualização na legislação referente a
propriedade intelectual e uso da biodiversidade. O consumidor passa a ter grande importância
no processo, pelo seu poder de escolha, através de rotulo.
No que se refere ao estado do Rio Grande do Sul, a agropecuária sempre teve uma
participação significativa no total da economia. Segundo dados de Moretto et al. (2008)
baseado em informações da Fundação de Economia e Estatística (FEE) (2009), podemos
observar o Valor Adicionado Bruto da agropecuária do estado do Rio Grande do Sul
30
apresenta valores significativos, sendo um importante medidor de crescimento da economia.
As Tabelas 1 e 2, abaixo, apresentam os valores do valor adicionado bruto do estado do Rio
Grande do Sul para o período de 1985 a 2006, ressaltando que ocorrem mudanças de
metodologia na apuração do valor a partir de 2002, impedindo que se faça uma análise linear
no período de dados disponíveis, motivo pelo qual as tabelas foram agrupadas apenas quando
referentes a mesma série histórica.
Tabela 1: Valor Adicionado Bruto a preço básico (em valores constantes), por setor de
atividade econômica, do estado do Rio Grande do Sul – 1985-2001
Setor de Atividade Econômica 1985 1986 1987 1988 1989
Agropecuária 17.974.939.870,88 34.342.973.353,98 21.500.239.276,28 15.393.266.646,47 13.631.359.086,50
Indústria 43.603.821.789,45 61.637.811.849,32 46.932.130.423,77 37.187.070.035,11 35.781.755.413,87
Serviços 44.724.075.228,50 63.994.839.974,95 42.793.009.632,52 32.603.637.707,30 34.296.596.291,65
Total 106.302.836.888,83 159.975.625.178,25 111.225.379.332,58 85.183.974.388,88 83.709.710.792,01
Setor de Atividade Econômica 1990 1991 1992 1993 1994
Agropecuária 11.478.931.650,50 9.630.708.718,93 9.111.071.068,44 8.061.784.214,22 16.167.165.872,41
Indústria 41.833.953.465,80 34.707.692.506,29 36.007.062.335,95 35.727.878.258,95 50.007.605.449,46
Serviços 41.744.536.732,26 41.093.057.255,23 39.266.417.968,05 33.747.131.354,85 46.346.967.463,02
Total 95.057.421.848,57 85.431.458.480,45 84.384.551.372,43 77.536.793.828,02 112.521.738.784,89
Setor de Atividade Econômica 1995 1996 1997 1998 1999
Agropecuária 23.396.784.809,00 24.492.761.218,35 22.234.218.415,90 24.647.656.531,78 21.612.125.410,66
Indústria 60.356.092.563,80 65.188.521.853,10 71.521.836.382,74 67.139.348.372,73 60.978.483.175,88
Serviços 80.734.235.928,23 88.425.203.165,48 86.967.267.190,80 91.362.147.483,12 80.028.115.545,48
Total 164.487.113.301,03 178.106.486.236,94 180.723.321.989,44 183.149.152.387,63 162.618.724.132,02
Setor de Atividade Econômica 2000 2001
Agropecuária 19.694.270.588,99 23.705.042.910,21
Indústria 67.531.003.763,24 65.501.781.667,57
Serviços 77.590.357.921,70 74.589.942.586,61
Total 164.815.632.273,94 163.796.767.164,39
Fonte: Moretto et al. (2008 [1985-2001]).
Nota: Valores atualizados para setembro de 2009.
Tabela 2: Valor Adicionado Bruto a preço básico (em valores constantes), por setor de
atividade econômica, do estado do Rio Grande do Sul – 2002-2006
Setor de Atividade Econômica 2002 2003 2004 2005 2006
Agropecuária
13.946.542.571,46 19.132.412.013,52 15.504.811.454,75 10.544.321.126,61 14.599.799.220,92
Indústria
38.850.663.172,60 42.009.777.726,53 46.082.827.040,74 45.078.359.733,40 44.376.151.065,38
Serviços
86.052.233.245,85 88.147.681.260,50 84.846.573.244,92 93.248.248.043,93 98.588.824.508,48
Total
138.849.438.989,91 149.289.871.000,56 146.434.211.740,41 148.870.928.903,94 157.564.774.794,79
Fonte: Moretto et al. (2008 [2002-2005]), FEE (2009 [2006]).
Nota: Valores atualizados para setembro de 2009.
Na Tabela 1, o Valor Adicionado Bruto em 1985 apresenta valores monetários o
equivalente a mais de 106 bilhões de reais, tendo um crescimento em 1986. Depois de 1986
houve uma diminuição no valor adicionado até 1993, chegando a marca de 77 bilhões de
31
reais. O estado apresenta uma tendência crescente no período de 1994 a 1998, com queda em
1999, seguida de crescimento em 2000 e pequena queda em 2001. No período de 2002 a
2006, no qual foi aplicada uma nova metodologia de cálculo, identifica-se um crescimento
positivo em 2003, seguido de queda no ano de 2004 e uma retomada de crescimento em 2005,
e 2006 caindo um pouco, chegando a mais de 157 bilhões de reais, em valores constantes
(atualizados monetariamente).
A queda do Valor Adicionado Bruto no período abrangente entre 1986 e 1993 se deve
ao fato de ser um período hiperinflacionário, que tende a diminuir o nível de produção da
economia. Segundo Fochezatto e Stülp (2006) neste período a economia brasileira passou por
grandes mudanças macroeconômicas, principalmente a abertura comercial, onde a tarifa de
importação do país cai significativamente. Em 1994 foi lançado o Plano Real, com
característica de controle cambial e apreciação da moeda doméstica.
As Figuras 2 e 3 apresentam a evolução do valor adicionado bruto do estado do Rio
Grande do Sul no período de 1985-2001 e de 2002-2006, respectivamente. Nesse período
houve um aumento significativo em 1986, passando de pouco mais de 100 bilhões para quase
160 bilhões de reais. Esse aumento foi seguido de um período de queda até 1989, depois um
aumento em 1990, seguido de nova queda ao patamar de 77 bilhões de reais em 1993. A partir
de 1994 houve um ciclo de crescimento até 1998, seguido de diminuições e aumentos nos
anos subseqüentes, chegando a mais de 157 bilhões de reais em 2006. Em geral, houve uma
sintonia de comportamento do valor adicionado bruto da agropecuária com o total do valor
adicionado bruto total, isto é, quando o valor total apresentava aumento a agropecuária
também aumentava, e vice-versa, salvo alguns períodos.
32
Figura 2. Valor Adicionado Bruto a preço básico (R$ set. 2009), total e por setor de atividade
econômica, estado do Rio Grande do Sul - 1985-2001
Fonte: Moretto et al. (2008).
Figura 3. Valor Adicionado Bruto a preço básico (R$ set. 2009), total e por setor de atividade
econômica, estado do Rio Grande do Sul - 2002-2006
Fonte: Moretto et al. (2008 [2002-2005]), FEE (2009 [2006]).
Os dados da Figura 4, por sua vez, apresentam a variação percentual da participação
da agropecuária no valor total do Valor Adicionado Bruto do Rio Grande do Sul, durante o
período de 1985-2006, percebendo-se uma tendência decrescente ao longo do tempo. No
período de 1986 a 1993 houve uma queda da participação da agropecuária no valor
adicionado bruto total do estado, passando de 21,5% em 1986 a 10,4% em 1993. Já no ano de
1994 houve um crescimento da participação, chegando a marca de 10,4%, seguido de uma
33
queda na participação até 1997, com variações nos seguintes anos, chegando a participação de
9,3% em 2006.
Figura 4. Participação da agropecuária (em %) no total do Valor Adicionado Bruto, estado do
Rio Grande do Sul, 1985-2006
Fonte: cálculos do autor.
Esta queda da participação da agropecuária no total do Valor Adicionado Bruto,
visualizada na Figura 4, demonstra que o restante dos setores da economia tem alcançado um
aumento superior do valor adicionado na sua produção, ou seja, a agropecuária não tem
crescimento no valor adicionado valor da produção, ou seja, tem adicionado cada vez menos
valor a produção.
3.1 As microrregiões do estado do Rio Grande do Sul
O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) divide as Unidades da
Federação em microrregiões, formadas por municípios, de acordo com critérios apresentados
a seguir. A relevância da existência de meso e microrregiões geográficas se dão pelo fato de
ser um referencial geográfico para subsidiar a ação política e também ser base territorial para
elaboração de planos e programas para o desenvolvimento regional.
Segundo IBGE (2008), as microrregiões são definidas como zonas geográficas ou
fisiográficas, no qual, essa delimitação das zonas fisiográficas se refere pelo quadro natural,
complementado por características econômicas e sociais. As microrregiões são regiões
34
homogêneas, onde espaço homogêneo se define como forma de organização em torno da
produção, expresso por combinações de fatos físicos, sociais e econômicos, permitindo a
individualização de áreas.
As dimensões utilizadas para delimitação das microrregiões homogêneas são: quadro
natural, potencial humano, produção agrícola, produção industrial, infraestrutura dos
transportes e atividades terciárias não polarizadas.
Uma microrregião é parte de uma mesorregião
5
que apresenta especificidades quanto à
organização do espaço. Essas especificidades se referem à estrutura de produção
agropecuária, industrial, extrativismo mineral ou pesca. A Figura 5 apresenta o mapa das
microrregiões do Rio Grande do Sul.
Figura 5. Mapa das microrregiões do Rio Grande do Sul – 2009
Fonte: IBGE (2010).
IBGE (2008), afirma que a dimensão estrutura da produção primária para identificação
da microrregião refere-se ao uso da terra, orientação da agricultura, estrutura dimensional dos
5
Mesorregião: área individualizada em uma Unidade da Federação, que apresenta formas de organização do
espaço geográfico definidas pelas seguintes dimensões: processo social (como determinante), quadro natural
(como condicionante) e rede de comunicação e de lugares (como elemento da articulação espacial).
35
estabelecimentos, relações de produção, nível tecnológico e emprego de capital e grau de
diversificação da produção agropecuária. Já a dimensão estrutura da produção industrial
refere-se ao valor da transformação industrial e ao pessoal ocupado. Por fim, a dimensão
interação espacial é a área de influência dos centros subregionais e centros de zona.
De acordo com o Ministério da Integração Nacional, a Política Nacional de
Desenvolvimento Regional (PNDR) tem por objetivo reduzir as desigualdades regionais e
ativar os potenciais de desenvolvimento das regiões do país. Os principais instrumentos da
política são os Planos regionais, os Programas governamentais e os Fundos de
desenvolvimento regional. A tipologia da PNDR tem o propósito de estabelecer um quadro
referencial das desigualdades regionais e usa a escala microrregional da divisão do IBGE.
Segundo o Decreto n° 6047, de 22 de fevereiro de 2007, que institui o PNDR, o Artigo
Primeiro define como objetivo do PNDR a redução das desigualdades de nível de vida entre
as regiões brasileiras e a promoção da equidade no acesso a oportunidades de
desenvolvimento, e deve orientar os programas e ações federais do Território Nacional. O
Artigo Segundo mostra as estratégias para redução da desigualdade regional como sendo
estimular e apoiar processos e oportunidades de desenvolvimento regional, em múltiplas
escalas e ainda articular ações que promovam melhor distribuição da ação pública e
investimentos no Território Nacional. Essas estratégias são realizadas na escala
macrorregional e sub-regional.
As microrregiões do Rio Grande do Sul possuem características distintas umas das
outras. Em relação ao rebanho das microrregiões, a Campanha Ocidental e Campanha Central
tem um significativo rebanho de bovinos do estado, seguido pela Campanha Meridional,
Serras do Sudeste, Santiago e Santa Maria. Essas seis microrregiões representam quase 50%
do rebanho bovino total de mais de 13 milhões de cabeças no estado em 1995/96. Para o
período de 2006 o rebanho bovino teve uma queda, chegando a pouco mais de 11 milhões de
cabeças no estado.
O rebanho suíno do estado é mais expressivo em Erechim, Lajeado-Estrela e Frederico
Westphalen em 1995/96. Aumentou de quase 4 milhões de cabeças para 5,6 milhões de
cabeças em 2006. A criação de aves é atividade econômica mais concentrada nas
microrregiões de Caxias do Sul, Lajeado-Estrela, Guaporé, Passo Fundo e Montenegro. Essas
microrregiões totalizam em 1995/96 um total de 69% do que foi produzido no Rio Grande do
Sul (100 milhões de cabeças). Em 2006 houve um aumento na criação de aves, atingindo a
marca de 141 milhões de cabeças.
36
A produção de milho no estado em 1995/96 foi de 2,8 milhões de toneladas produzida,
sendo mais expressiva nas microrregiões de Erechim, Passo Fundo, Cruz Alta, Guaporé,
Carazinho e Frederico Westphalen. Em 2006 a produção aumentou para 5,2 milhões de
toneladas no estado. A produção de milho foi maior em Frederico Westphalen, Erechim,
Passo Fundo, Carazinho, Guaporé e Três Passos, totalizando 46% de produto.
A produção de soja em 1995/96 foi de 4,2 milhões de toneladas no estado, sendo que
foi maior em Cruz Alta, Ijuí, Passo Fundo, Carazinho e Santo Ângelo. Para o período de 2006
foi maior em Cruz Alta (13%), Passo Fundo, Ijuí, Santiago, Santo Ângelo e Carazinho,
representando juntos 57% do total de 7,4 milhões de toneladas produzidas no estado.
A produção de trigo do estado é mais concentrada em Santo Ângelo, Ijuí, Santa Rosa,
Cruz Alta, Três Passos e Carazinho em 1995/96 com total de 457 mil toneladas produzidas no
estado. Já para o período de 2006 a produção mais significativa de trigo deu-se em Passo
Fundo, Cruz Alta, Vacaria, Santo Ângelo, Carazinho e Erechim, representando 57% dos mais
de 1 milhão de toneladas colhidas.
A produção de arroz é maior na Campanha Ocidental, com 29% do total de 4,6
milhões de toneladas que foram produzidas no estado em 1995/96. Para o período de 2006 a
Campanha Ocidental reteve 31% do total produzido de mais de 5 milhões de toneladas.
37
4 ASPECTOS METODOLÓGICOS E FONTE DE DADOS
O estudo da eficiência da agropecuária das microrregiões do estado foi baseado na
construção da fronteira de eficiência técnica utilizando a metodologia de Análise Envoltória
de Dados, ou seja, Data Envelopment Analysis (DEA), para retornos constantes de escala
(DEA-CCR) e também para restrições de variáveis (DEA-BND). Através disso foi possível
mensurar valores de eficiência técnica da agropecuária para as microrregiões do estado do Rio
Grande do Sul. Em seguida, para alcançar os objetivos propostos ainda foi utilizado um
modelo econométrico Logit para identificar os fatores que determinam a (in)eficiência.
Para medir a eficiência técnica podem-se utilizar duas abordagens diferentes, ou seja,
com orientação ao insumo (input) e com orientação ao produto (output). Neste estudo
utilizou-se a orientação ao produto do modelo DEA-CCR.
A seguir será apresentada a metodologia Data Envelopment Analysis (DEA), a
metodologia Logit do E-views e a base de dados utilizada no estudo para análise da eficiência,
medida obtida pela mensuração da distância que a firma se encontra da fronteira de
possibilidades de produção.
4.1 Análise Envoltória de Dados (DEA)
Segundo Cooper et al. (2006), o DEA fez surgir a possibilidade de utilizar um modelo
para os casos onde há resistência a outros métodos, porque é uma metodologia complexa nas
relações de múltiplos insumos e múltiplos produtos envolvidos nessas atividades. A
metodologia usada é baseada na álgebra linear (incluindo matrizes e vetores).
Para Callegari-Jacques (2003), os testes estatísticos são divididos em paramétricos e
não-paramétricos. Nos testes paramétricos os valores da variável estudada devem ter
distribuição normal ou aproximação normal. Já nos testes não-paramétricos, chamados testes
de distribuição livre, não há exigências quanto ao conhecimento da distribuição da variável na
população.
38
Segundo Hackbarth Neto e Stein (2003), a estatística não-paramétrica se refere a um
conjunto de ferramentas para uso em pesquisas onde não se tem um conhecimento da
distribuição da população. Esse desconhecimento justifica a importância de análise de
pesquisas através de testes não-paramétricos.
A técnica DEA foi iniciada por Farrell
6
em 1957. Segundo Cooper et al. (2006), os
autores Charnes, Cooper e Rhodes propuseram, em 1978, um modelo com orientação ao
insumo e retornos constantes de escala, denominado CCR
7
, podendo também ser chamado de
Constant Returns to Scale (CRS). Mais tarde, em 1984, Banker, Charnes e Cooper
propuseram um modelo com retornos variáveis de escala, chamado BCC ou também Variable
Returns to Scale (VRS), pelo fato da ocorrência de retornos de escala variáveis.
Para Coelli (1996), o método DEA é uma programação matemática não-paramétrica
que aproxima a estimação da fronteira de eficiência. Segundo Lamera et al. (2008), o sucesso
desta técnica DEA se refere ao fato de existirem poucas hipóteses, permitindo assim sua
aplicação em pesquisas resistentes a outros métodos, devido à complexidade e ao
desconhecimento das relações entre múltiplos inputs e outputs envolvidos no processo.
4.2 Modelos de análise do método DEA
A análise do método DEA se dá através de dois modelos distintos. O primeiro modelo,
proposto por Charnes, Cooper e Rhodes (1978), denominado Constant Returns to Scale
(CRS) ou CCR, apresenta retornos constantes de escala. O segundo modelo, proposto por
Banker, Charnes e Cooper (1984), denominado Variable Returns to Scale (VRS) ou BCC,
possui retornos variáveis de escala. Abaixo, será feita uma explanação de cada modelo.
4.2.1 O Modelo com retornos constantes de escala (CCR/CRS)
Segundo Cooper et al. (2006), o modelo CCR possui retornos constantes de escala.
Este modelo tem orientação ao insumo e usa um programa linear para determinar o peso para
maximizar a razão entre produto e insumo, ou seja, output/input. O peso ótimo pode variar de
6
FARRELL, M. J. The Measurement of Productive Efficiency. Jounal of the Royal Statistical Society, Series
A, 120, part 3, p.253-281. 1957.
7
A sigla CCR é devido às iniciais dos nomes Charnes, Cooper e Rhodes.
39
uma Unidade de Tomada de Decisão (DMU)
8
para outra DMU. Assim, os pesos no DEA
provém de dados em vez de ser fixados antecipadamente.
Para Cooper et al. (2006), a definição de DMU é um tanto livre para permitir a
flexibilidade em seu uso em uma ampla gama de possíveis aplicações. Genericamente DMU é
definido como a entidade responsável por converter insumo em produto e cujas performances
são avaliadas. Em aplicações gerenciais, as DMUs podem incluir bancos, supermercados,
hospitais, escolas, entre outros. Supondo ter n DMUs. Muitos inputs e outputs comuns para
cada um desses j = 1,...,n DMUs são selecionados como segue:
1. Dado numérico é avaliável para cada input e output, com o dado assumido ser positivo
para todos os DMUs;
2. Os itens (inputs, outputs e escolha de DMUs) devem refletir o interesse de analista ou
gerente nos componentes que são relativos a avaliações de eficiência das DMUs;
3. Montantes menores de entrada são preferíveis e maiores montantes de produto são
preferíveis de modo que os valores de eficiência devem refletir esses princípios;
4. As unidades de medida de diferentes inputs e outputs não precisam ser congruentes.
Algumas podem envolver número de pessoas, ou áreas de espaço, dinheiro gasto, etc.
(COOPER et al., 2006).
Segundo Lamera et al. (2008), o pressuposto fundamental do modelo é que, se uma
DMU é eficiente utilizando determinada quantidade de inputs para atingir determinada
quantidade de outputs, é esperado que qualquer outra DMU também atinja o mesmo resultado
se for eficiente. O objetivo da técnica utilizada é encontrar o melhor DMU virtual para cada
DMU real. Cada DMU virtual é uma combinação convexa de outras unidades reais capaz de
mostrar para a DMU ineficiente como otimizar seus resultados dentro do processo produtivo.
Segundo Cooper et al. (2006), supondo k artigos input e m output selecionados com
propriedades notadas em 1 e 2. Os dados da DMU
j
input são (x
1j
, x
2j
, ..., x
kj
) e os dados da
DMU output são (y
1j
, y
2j
, ..., y
mj
). A matriz de dados X para input (insumo) e a matriz de
dados Y para output (produto) podem ser distribuídas como segue abaixo, onde X é uma
matriz (k x n) e Y uma matriz (m x n), correspondendo a todos os dados das DMUs:
8
Decision Making Unit.
40
Segundo Cooper et al. (2006), para mensurar a eficiência de cada DMU uma vez
precisa-se de n otimizações, uma para cada DMU
j
que é avaliada. Depois de avaliada é
designada como DMU
o
, onde o vai de 1, 2, ..., n. Resolve-se a seguinte programação
fracionária para obter os pesos de input (v
i
, onde i= 1,...k) e de output (u
r
, onde r= 1, ...,m)
como variáveis.
A função de produção fracionária maximiza a razão entre o produto virtual e o insumo
virtual, não ultrapassando 1 para todos os DMUs. O objetivo é obter pesos (v
i
) e (u
r
) que
maximize a razão do DMU
o
, o DMU que está sendo avaliado. Pelos condicionantes virtuais,
o objetivo de valor ótimo
* no máximo 1. Cooper et al. (2006) define as restrições como ter
a necessidade de serem valores positivos (maiores ou iguais a zero) para insumos e produtos.
Uma DMU é CCR-eficiente se
* for igual a um (
*=1) e existe pelo menos um ótimo (v*
,
u*), com v* > 0 e u* > 0; caso contrário, o DMU será CCR-ineficiente.
De acordo com Cooper et al. (2006), o modelo CCR permite avaliar a eficiência
produtiva de um vetor produto/insumo de uma unidade Q relativo a outros vetores de um
conjunto de S unidades, resolvendo-se um problema de programação fracionária. Este
problema tem a finalidade de maximizar o quociente entre a função linear das quantidades
produzidas e uma função linear das quantidades de insumo utilizadas pela unidade Q, sujeito a
restrições. As restrições se referem a que o mesmo quociente para cada uma das outras
unidades seja igual ou menor que um. Assim, a medida de eficiência é resultado da razão da
soma ponderada de produtos pela soma ponderada de insumos, conforme se segue.
Onde: S é o número de microrregiões a serem avaliados;
I é o número de produtos;
41
J é o número de insumos;
y
is
é a quantidade do produto i gerado pela microrregião s;
x
js
é a quantidade de insumo j usado pela microrregião s;
wi é o peso associado com o produto i;
v
j
é o peso associado com o insumo j;
ε é um número pequeno e positivo.
Cooper et al. (2006) definem como pressuposto do modelo CCR o conjunto de dados
ser positivo. Porém, assume-se que os dados são semi-positivos, ou seja, alguns (mas não
todos) inputs e outputs são positivos. Isto permite lidar com aplicações que envolvem zero
dados em inputs e/ou outputs. O conjunto de possibilidades de produção composto destes
dados de inputs e outputs (X, Y) são igualmente introduzidos. Os autores afirmam que o
problema dual do modelo CCR é construído para mostrar que o problema dual avalia a
eficiência com base em um problema de programação linear aplicado ao conjunto de dados
(X, Y). A eficiência CCR é redefinida, levando em conta os excessos de input e deficiências de
output.
As observações que compõem o conjunto de possibilidades de produção são
fundamentais na medida em que tornam possível avaliar o modelo CCR a partir de um ponto
de vista mais amplo para estender este modelo para outros modelos. (COOPER et al., 2006).
Os autores ainda afirmam existir dois tipos de modelo CCR. Uma das versões do
modelo CCR visa minimizar inputs que satisfaçam determinados níveis de output. Este é
chamado de modelo input-oriented (orientado-insumo). A outra versão do modelo é chamada
de modelo output-oriented que tenta maximizar os outputs sem exigir mais de qualquer dos
valores observados de inputs.
Segundo Cooper et al. (2006), no conjunto de possibilidades de produção existem
pares de vetores positivos de input e output (x
j
, y
j
) (j = 1,..., n) dos n DMUs. Todos os dados
são assumidos como não negativos, mas pelo menos um componente de cada vetor input e
output é positivo. Pode-se referir a isso como semi-positivo, com caracterização matemática
dada por x
j
≥ 0, x
j
≠ 0 e y
j
≥ 0, y
j
≠ 0 para j = 1,..., n. Portanto, cada DMU tem pelo menos um
valor positivo de input e output. O conjunto de atividades viáveis é chamado de conjunto de
possibilidade de produção e é denotado por P. A Figura 6 mostra o conjunto de possibilidades
de produção para o modelo CCR, onde mostra o ponto B está na fronteira de eficiência e é o
ponto eficiente deste mercado.
42
Figura 6. Conjunto de possibilidades de produção.
Fonte: Cooper et al. (2006).
4.2.2 O modelo com retornos variáveis de escala (BCC/VRS)
Segundo Coelli (1996), o modelo CCR de retornos constantes de escala é adequado
quando as DMUs operam no seu ponto ótimo. Porém, em mercado de competição imperfeita,
nem todas as DMUs operam em escala ótima. Assim, foi proposto o modelo de retornos
variáveis, pois, caso utilize o primeiro modelo e as DMUs não estejam operando em escala
ótima, pode-se confundir eficiência técnica com eficiência de escala. Já no modelo de retornos
variáveis não acontece esse efeito de escala.
Em Cooper et al. (2006) está descrito que o modelo BCC tem fronteira de produção
medida por limite convexo dos DMUs existentes. A fronteira tem por partes características
lineares e outra côncava. Os retornos variáveis de escala são caracterizados na fronteira de
eficiência por aumento dos retornos de escala no primeiro segmento da linha, retornos
decrescentes de escala no segundo segmento e retornos constantes de escala acontecem no
ponto onde é feita a transição do primeiro para o segundo segmento, como podemos visualizar
na Figura 7.
43
Figura 7. Fronteira de produção.
Fonte: Cooper et al. (2006).
Segundo Cooper et al. (2006), a fronteira de eficiência do modelo CCR é uma linha
que passa no ponto B da origem, conforme Figura 8. A fronteira do modelo BCC consiste
pela linha entre os pontos A, B e C. O conjunto de possibilidades de produção é a área na
fronteira junto com atividades observadas ou possíveis com um excesso de input e/ou déficit
de output comparado com as fronteiras. Os pontos A, B e C estão sobre a fronteira e são
CCR-eficientes. Porém, somente o ponto B é BCC-eficiente.
Figura 8. Modelo BCC.
Fonte: Cooper et al. (2006).
Na Figura 8 podemos observar que o ponto D tem maior eficiência no modelo BCC,
por ser calculado por: PR/PD. Já no modelo CCR a eficiência do ponto D é menor, dada por
44
PQ/PD. Geralmente a eficiência do modelo CCR não excede a eficiência do modelo BCC, ou
seja, o valor da eficiência neste modelo será sempre menor.
Porém, este modelo de retornos variáveis não se aplica bem ao nível de regiões pelo
fato de não se analisar retornos variáveis de escala para regiões. Portanto, análise de escala,
aumento e redução não será feito para as microrregiões.
4.2.3 Eficiência de escala no método DEA
Através do método matemático Data Envelopment Analysis (DEA) pode-se avaliar
dois tipos de eficiência econômica dos dados: a eficiência técnica e a eficiência de escala. A
eficiência técnica mostra se a região está na fronteira de possibilidades de produção. Já a
eficiência de escala mostra a possibilidade de aumentar a produção por unidade de fator
variando a escala de produção (COOPER et al., 2006).
A eficiência pode ser medida através da função de produção, calculando a proporção
entre fatores e produto. Estima-se o grau de eficiência técnica da agropecuária das
microrregiões do estado, através da metodologia não-paramétrica, DEA (Data Envelopment
Analysis), para obter a fronteira de eficiência.
A análise envoltória de dados (procedimento estatístico não paramétrico) possibilitará
a elaboração do indicador de eficiência produtiva. Segundo Cooper et al. (2006), para a
construção do indicador é considerado como produto o valor total da produção agropecuária e
como insumos os fatores utilizados para produção.
A eficiência de escala, segundo Cooper et al. (2006), no modelo de retornos de escala
generalizados, mostrados na Figura 9, é possível usar valores para controlar a faixa aceitável
permitida para retornos de escala. Isso mostra que possibilidade de produção deste modelo é o
caso de um insumo e um produto.
45
Figura 9. Retornos de escala generalizados
Fonte: Cooper et al. (2006).
Segundo Cooper et al. (2006), para a decomposição da eficiência técnica é interessante
investigar a fonte da ineficiência que a unidade de tomada de decisão (DMU) pode ter.
Comparações entre modelos CCR orientados pelo insumo merecem consideração. O modelo
CCR (Charnes-Cooper-Rhodes) assume possibilidade de produção com retornos constantes de
escala, onde o raio de expansão e redução de todas as observações e combinações é possível,
com eficiência técnica global. Já o modelo BCC (Banker-Charnes-Cooper) assume que
combinações convexas das observações DMUs de possibilidade de produção e sua média é
eficiência técnica puramente local.
Em Cooper et al. (2006) pode-se observar como se decompõe as ineficiências em seus
componentes. Baseado na média de CCR e BCC temos a definição de eficiência de escala. A
eficiência de escala (SE) é definida como a média de CCR e BCC de um DMU ser *
CCR
e
*
BCC
, respectivamente. Assim, SE = *
CCR
/ *
BCC
. Com decomposição de eficiência temos
*
CCR
= *
BCC
x SE, ou seja, Eficiência Técnica (TE) = Eficiência Técnica Pura (PTE) x
Eficiência de Escala (SE).
Na Figura 10 temos a representação da eficiência de escala, em que a eficiência de
escala é dada por SE(A) = *
CCR
(A) = LM/LA < 1.
46
Figura 10. Eficiência de Escala
Fonte: Cooper et al. (2006).
A DMU A está operando em eficiência local (PTE = 1), e sua ineficiência global é
causada pelo fracasso de alcançar a ineficiência de escala. As DMUs B e C têm eficiência de
escala igual a um, ou seja, possuem a melhor escala de produtividade. A eficiência técnica
nestes DMUs também é um e ambos são escala e tecnicamente eficientes para os modelos
CCR e BCC. Em relação ao DMU E, a ineficiência global é causada por operação ineficiente
de técnica e ao mesmo tempo por desvantagens de condições de escala. A eficiência técnica
(TE) na DMU E é dada por PQ/PR. Já a eficiência técnica pura (PTE) é dada por PR/PE. A
eficiência de escala (SE) da DMU E é mensurada por PQ/PR. Assim, PQ/PE = PR/PE x
PQ/PR = PQ/PE. Assim tem-se * CCR = * BCC x SE. A DMU D é tecnicamente eficiente,
porém não tem eficiência de escala.
4.2.4 Modelo de variável limitada (BND)
Segundo Cooper et al. (2006), há vários modelos do DEA correspondentes a
diferentes conjuntos de possibilidade de produção, de acordo com aspectos técnicos das
atividades organizacionais. Com isso, reduz-se a necessidade de um conhecimento anterior ou
de se recorrer aos pressupostos que estão fora dos dados. Existem situações onde informações
adicionais estão disponíveis ou quando se quer fazer suposições de outras condições sobre os
vetores v e u.
O modelo de variável limitada (Bounded Variable Model – BND) é um modelo com
limite inferior/superior de restrição. Quando se avalia a eficiência de determinado grupo de
47
dados onde não se pode exceder o máximo de espaço, por exemplo, temos que definir um
limite superior para cada DMU. A fim de lidar com essas situações de limites, relaciona-se
vínculos não-controláveis em vínculos com limites superior/inferior, como segue:
l
Nx
o
≤ X
N
≤ u
Nx
o
l
Ny
o
≤ Y
N
≤ u
Ny
o
Onde (l
Nx
o
, u
Nx
o
) e (l
Ny
o
, u
Ny
o
) são vetores de limite inferior e limite superior para os
inputs e outputs não-discricionários da DMU
o
, respectivamente. O x
N
o
e y
N
o
não são
explicitamente incluídos nas fórmulas, porque presume-se que se encontrem entre os limites.
Modelo de variável limitada com orientação ao insumo:
Modelo de variável limitada com orientação ao produto:
O modelo de variável limitada DEA-BND é usado para restringir a área explorada das
microrregiões em análise. A explicação disto é motivada pelo fato de não haver possibilidade
de aumentar área explorada de lavouras e pastagens para uma microrregião, sendo esta uma
variável restrita de espaço. Assim, temos as variáveis área de lavoura e área de pastagem com
restrição de espaço, sendo restringido a 2 (dois) hectares para cima e para baixo da área
apresentada.
4.3 O modelo Logit
Para análise estatística dos dados das microrregiões utilizamos um modelo de escolha
qualitativa. Segundo Gujarati (2006) em modelos de escolha qualitativa a variável explicada
só pode assumir dois valores, 1 se for eficiente e 0 se for ineficiente, neste caso. Assim sendo,
a variável de resposta é uma variável binária. Existem três abordagens para formular um
48
modelo probabilístico para uma variável de escolha binária: o modelo de probabilidade linear,
o modelo logit e o modelo probit. Neste estudo será usado o modelo logit para análise.
A função de distribuição logística, segundo Gujarati (2006) é dada por
A variável P indica, na expressão acima, a probabilidade de a microrregião ser
eficiente. A probabilidade é considerada (1) se a microrregião é eficiente e (0) se a
microrregião é ineficiente. Nesta expressão o Z
i
corresponde a
onde X
k
são as variáveis explicativas da probabilidade de a microrregião ser eficiente,
sendo k = 1, 2,..., n.
O modelo pode escrito na forma de logaritmo natural, onde Pi / (1 – Pi) é a razão de
chances a favor da eficiência da microrregião.
No modelo L é o logaritmo da razão de chances linear em X e linear nos parâmetros. L
é denominado o logit, sendo assim o modelo denominado modelo logit. A interpretação do
modelo logit é que
k
, o coeficiente angular, mede a variação de L em resposta a uma unidade
de variação em X, isto é, mostra o quanto o logaritmo das chances favoráveis à eficiência das
microrregiões variam em resposta a mudanças de uma unidade na produtividade da terra. O
intercepto
0
é o valor do logaritmo das chances favoráveis à eficiência das microrregiões
quando a produtividade da terra, por exemplo, é igual a zero.
4.4 Fonte de dados para o estudo da eficiência
A seguir serão apresentados os dados utilizados para a análise da eficiência técnica na
agropecuária do estado do Rio Grande do Sul referente às microrregiões, variáveis com
influência na eficiência técnica da agropecuária.
49
4.4.1 Agropecuária gaúcha
Este estudo utiliza dados agropecuários do estado do Rio Grande do Sul dos censos de
1995/96 e 2006. Os dados se referem ao total das trinta e cinco (35) microrregiões do estado
do Rio Grande do Sul, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
conforme Tabela 3. Utilizou-se dados referentes à agropecuária.
O estado do Rio Grande do Sul, segundo dados do IBGE, tem uma área de mais de
281 mil km² de extensão, com uma população estimada em 2009 de 10.914.128 habitantes. O
estado está dividido em 496 municípios, que estão distribuídos em sete Mesorregiões
9
. As
Mesorregiões são subdivididas em Microrregiões, totalizando no estado 35 Microrregiões. Na
Tabela 3 estão dispostas as microrregião do estado do Rio Grande do Sul e o Anexo A
apresenta-se os municípios distribuídos em sua Microrregião correspondente.
Tabela 3: Microrregiões do estado do Rio Grande do Sul – 2009
Microrregião
Microrregião
1
Santa Rosa
19
Restinga Seca
2
Três Passos
20
Santa Cruz do Sul
3
Frederico Westphalen
21
Lajeado-Estrela
4
Erechim
22
Cachoeira do Sul
5
Sananduva
23
Montenegro
6
Cerro Largo
24
Gramado-Canela
7
Santo Ângelo
25
São Jerônimo
8
Ijuí
26
Porto Alegre
9
Carazinho
27
Osório
10
Passo Fundo
28
Camaquã
11
Cruz Alta
29
Campanha Ocidental
12
Não-Me-Toque
30
Campanha Central
13
Soledade
31
Campanha Meridional
14
Guaporé
32
Serras do Sudeste
15
Vacaria
33
Pelotas
16
Caxias do Sul
34
Jaguarão
17
Santiago
35
Litoral Lagunar
18
Santa Maria
Fonte: IBGE (2010).
9
Centro Ocidental Rio-grandense, Centro Oriental Rio-grandense, Metropolitana de Porto Alegre, Nordeste Rio-
grandense, Noroeste Rio-grandense, Sudeste Rio-grandense e Sudoeste Rio-grandense (IBGE, 2010).
50
Para calcular a eficiência das microrregiões pelo modelo DEA considera-se o valor
agregado total da produção. O valor agregado da produção (VA) é a diferença entre o valor
bruto da produção agropecuária (VBP) e a soma dos valores do consumo intermediário (CI).
O valor bruto da produção agropecuária é a produção das lavouras permanentes, das lavouras
temporárias e da produção animal. A produção animal se refere aos valores de venda e abate
dos animais e da produção de derivados (leite, ovos, entre outros).
Segundo Guerreiro (1996), são elementos de consumo intermediário despesas com
adubos e corretivos, sementes e mudas, defensivos agrícolas, medicamentos para animais,
rações para animais, sal para animais, combustíveis, energia elétrica e outras despesas.
Elementos que não são considerados no consumo intermediário são os gastos com
salário, a quota-parte da produção entregue aos parceiros, o arrendamento e a parceria de
terras, serviços de empreitada, juros e despesas bancárias.
Para área explorada (AE) se considera o somatório de áreas de lavouras permanentes e
temporárias e as áreas das pastagens naturais e plantadas.
As variáveis analisadas, com possível efeito sobre o valor agregado num determinado
período de tempo, bem como sobre a evolução do valor agregado, são:
Área total de lavoura. A área de lavoura se refere ao somatório de área de lavoura
temporária e área de lavoura permanente. Expressa em hectares (ha);
Área total de pastagem. Expressa em (ha);
Mão de obra: se refere ao somatório de mão de obra empregada e familiar e é
expressa em equivalente-homem (EH). No censo agropecuário existem categorias de pessoal
ocupado pelos estabelecimentos agropecuários, tais como: responsável e membros não
remunerados da família (RF); empregados permanentes (EP); empregados temporários (ET);
parceiros (PA); e outra condição (OC). Cada categoria se divide em número de homens,
mulheres e pessoas de 14 anos e mais de idade. O pessoal de outra condição não tem
classificação por idade. No entanto, obtém-se o número fazendo a diferença entre o total e a
soma das outras categorias. Para uniformizar a informação do pessoal ocupado das diversas
categorias, o número de pessoas é transformado em equivalentes homens. O equivalente
homem refere-se a 300 dias de trabalho de um homem adulto. É utilizada a tabela de
Guerreiro (1996).
51
Tabela 4: Equivalentes homens de categorias de trabalhadores classificados por sexo e idade
Categoria
Homem
Mulher
14 anos e mais
RF
1
0,6
0,4
EP e ET
1
1
0,5
PA e OC
1
0,66
0,5
Fonte: Guerreiro (1996).
Número de tratores: no que se refere à potência dos tratores, utiliza-se dados de
número de tratores de menos de 100 CV e mais de 100 CV. Para os dados do censo
demográfico de 1995/96, para chegar ao valor de número de tratores de menos de 100 CV faz-
se um somatório do número de tratores de menos de 10 CV, de 10 CV a menos de 50 CV e de
50 CV a menos de 100 CV ou HP
10
;
Gastos: são incluídas nos gastos as despesas com adubos e corretivos, despesas
com sementes e mudas, despesas com defensivos agrícolas, medicamentos para animais, sal e
rações para animais, combustíveis, energia elétrica e outras despesas.
Para os dados de valores da produção são utilizados para análise da eficiência das
microrregiões nos modelos propostos, divididos em:
Valor da produção animal de grande porte: refere-se ao valor dos estabelecimentos
na produção de animais de grande porte. Expresso em R$ mil;
Valor da produção animal pequeno e médio porte: é o valor de produção dos
estabelecimentos em animais de médio porte, aves e animais de pequeno porte. Expresso em
R$ mil;
Valor da produção das lavouras: refere-se ao valor da produção de todos os
produtos produzidos nas lavouras temporárias e permanentes de cada microrregião. É
expresso em R$ mil.
10
A nomenclatura HP (Horse-Power) é uma medida adotada no sistema inglês. O CV (Cavalo-Vapor) é unidade
de potência utilizada nacionalmente. No entanto, 1 HP corresponde a 0,986 CV, ou seja, 1 CV é o mesmo que
1,014 HP (BRAIN, 2009). Porém, neste estudo será considerado igual.
52
5 RESULTADOS E ANÁLISE DOS DADOS
Este capítulo apresenta os resultados obtidos com o modelo DEA-CCR com
orientação produto para os períodos de 1995/96 e 2006, com o modelo DEA-BND-O-C para
os dois períodos, e por último, os resultados obtidos do modelo Logit para os dados
analisados do Censo Agropecuário do estado do Rio Grande do Sul.
5.1 Eficiência técnica das microrregiões do Rio Grande do Sul (CCR): orientação
produto
Utilizou-se o modelo de programação linear do modelo Data Envelopment Analysis
(DEA) com retornos constantes a escala e orientação ao produto (CCR-O), para obter a
eficiência técnica para as microrregiões do Estado para 1995/96 e 2006. Os vetores insumos
utilizados no modelo estão dispostos a seguir:
x
1
= área de lavoura (ha);
x
2
= área de pastagens (ha);
x
3
= mão de obra (EH);
x
4
= tratores com menos de 100 CV;
x
5
= tratores com mais de 100 CV; e,
x
6
= gastos (R$ mil).
Por sua vez, os vetores produto são:
y
1
= valor da produção animal de grande porte (R$ mil);
y
2
= valor da produção animal de pequeno e médio porte (R$ mil); e,
y
3
= valor das lavouras (R$ mil).
As medidas de eficiência do modelo DEA-CCR, segundo Tabela 5 apresentou 25
microrregiões eficientes no período 1995/96, ou seja, que apresentaram índice igual a 1. Isto
representa 71% do total de microrregiões do Estado. As microrregiões que tiveram eficiência
igual a um são: Jaguarão, Santa Rosa, Três Passos, Frederico Westphalen, Serras do Sudeste,
Campanha Meridional, Cerro Largo, Campanha Central, Ijuí, Carazinho, Passo Fundo, Cruz
Alta, Não-Me-Toque, Soledade, Guaporé, Vacaria, Caxias do Sul, Campanha Ocidental,
Camaquã, Restinga Seca, Santa Cruz do Sul, Lajeado-Estrela, Porto Alegre, Montenegro e
Gramado-Canela. Na mesma tabela podemos observar que 10 microrregiões mostraram-se
53
ineficientes, ou seja, não estão situadas na fronteira de eficiência, sendo elas: Litoral Lagunar,
Santa Maria, Santiago, Cachoeira do Sul, Pelotas, Osório, Erechim, Santo Ângelo, São
Jerônimo e Sananduva. Esta última com o índice menor, alcançando 0,79 para o período.
Tabela 5: Resultados do modelo DEA-CCR, orientação ao produto, para os períodos 1995/96
e 2006
No.
DMU
Score - 1995/96
Score - 2006
Diferença
1
Santa Rosa
1
0,980321359
-0,019678641
2
Três Passos
1
1
0
3
Frederico Westphalen
1
1
0
4
Erechim
0,924911833
0,925698053
0,00078622
5
Sananduva
0,795421318
0,880441193
0,085019875
6
Cerro Largo
1
1
0
7
Santo Ângelo
0,887669294
0,77689569
-0,110773604
8
Ijuí
1
1
0
9
Carazinho
1
1
0
10
Passo Fundo
1
1
0
11
Cruz Alta
1
1
0
12
Não-Me-Toque
1
1
0
13
Soledade
1
0,827725912
-0,172274088
14
Guaporé
1
1
0
15
Vacaria
1
1
0
16
Caxias do Sul
1
1
0
17
Santiago
0,972072503
1
0,027927497
18
Santa Maria
0,974677739
0,829840475
-0,144837263
19
Restinga Seca
1
0,953939607
-0,046060393
20
Santa Cruz do Sul
1
1
0
21
Lajeado-Estrela
1
1
0
22
Cachoeira do Sul
0,966956812
0,762766822
-0,20418999
23
Montenegro
1
1
0
24
Gramado-Canela
1
0,970030702
-0,029969298
25
São Jerônimo
0,806756697
0,696289487
-0,11046721
26
Porto Alegre
1
0,596798776
-0,403201224
27
Osório
0,937238493
0,890215718
-0,047022775
28
Camaquã
1
1
0
29
Campanha Ocidental
1
1
0
30
Campanha Central
1
0,838673212
-0,161326788
31
Campanha Meridional
1
1
0
32
Serras de Sudeste
1
0,567562558
-0,432437442
33
Pelotas
0,940651003
0,924700427
-0,015950575
34
Jaguarão
1
1
0
35
Litoral Lagunar
0,989506224
0,9731736
-0,016332624
Fonte: resultados da pesquisa.
54
Praticamente todas as microrregiões ineficientes apresentaram excesso de área de
lavoura e tratores com mais de 100 CV, entre outras particularidades de cada uma, segundo
dados apresentados pelo DEA e mostrados em anexo. E foi observado também em projeção
do modelo a necessidade de aumento do valor de produção de todos os dados em análise. Isto
está representado em anexo. Destaques para Santiago, São Jerônimo, Osório e Litoral
Lagunar, que apresentaram uma projeção de aumento de valor da produção de animais de
pequeno e médio porte elevadas, 237%, 102%, 200% e 715%, respectivamente.
Já os resultados do modelo DEA-CCR, com orientação ao produto, para o período de
2006, teve uma piora em número de microrregiões eficientes, chegando a 19 do total de
microrregiões do Estado, representando pouco mais de 50% do total. Entre as microrregiões
eficientes estão: Jaguarão, Campanha Meridional, Três Passos, Frederico Westphalen,
Campanha Ocidental, Camaquã, Cerro Largo, Montenegro, Ijuí, Carazinho, Passo Fundo,
Cruz Alta, Não-Me-Toque, Lajeado-Estrela, Guaporé, Vacaria, Caxias do Sul, Santiago e
Santa Cruz do Sul. O restante das microrregiões foram ineficientes em 2006, sendo elas Santa
Rosa, Litoral Lagunar, Gramado-Canela, Restinga Seca, Erechim, Pelotas, Osório,
Sananduva, Campanha Central, Santa Maria, Soledade, Santo Ângelo, Cachoeira do Sul, São
Jerônimo, Porto Alegre e Serras do Sudeste.
Os resultados do modelo apresentaram projeções de que Santo Ângelo, Santa Maria,
Restinga Seca, Cachoeira do Sul, São Jerônimo, Porto Alegre, Osório, Serras do Sudeste,
Pelotas e Litoral Lagunar devem aumentar significativamente o valor da produção de animais
de pequeno e médio porte.
Relacionando resultados dos dois períodos analisados, podemos observar que as
microrregiões Santa Rosa, Soledade, Restinga Seca, Canela-Gramado, Porto Alegre,
Campanha Central e Serras do Sudeste apresentaram eficiência igual a um em 1995/96 e
tornaram-se ineficientes em 2006. Destaque para Serras do Sudeste e Porto Alegre que
obtiveram uma queda expressiva no Coeficiente, chegando em 2006 ao valor de eficiência de
0,56 e 0,59, respectivamente.
As microrregiões Erechim, Sananduva e Santiago apresentaram uma melhora na
situação de eficiência de 2006, em relação a 1995/96, sendo que Santiago tornou-se eficiente.
As microrregiões Erechim e Sananduva tiveram uma pequena melhora, mas não o suficiente
para tornarem-se eficientes.
55
5.2 Eficiência técnica das microrregiões do Rio Grande do Sul (BND): orientação
produto
As medidas de eficiência técnica obtidas através do modelo DEA-BND, mostrados na
Tabela 6 apresentam algumas análises. Os vetores insumo e produto são os mesmos utilizados
para o modelo DEA-CCR, porém neste modelo BND as variáveis área de lavoura e área de
pastagem foram restringidas, com variação máxima permitida de dois hectares, tanto para
mais como para menos. O modelo DEA-BND-O-C analisou as variáveis apresentando
algumas microrregiões eficientes, ou seja, com índice igual a 1, e outras ineficientes, no qual
o índice é inferior a um (1). Considerando-se este fator, vinte (20) microrregiões fazem parte
do grupo de microrregiões eficientes para o período de 1995/96, representando
aproximadamente 57% do total. As microrregiões eficientes são: Jaguarão, Santa Rosa, Serras
do Sudeste, Frederico Westphalen, Campanha Meridional, Campanha Central, Cerro Largo,
Campanha Ocidental, Camaquã, Gramado-Canela, Montenegro, Lajeado-Estrela, Não-Me-
Toque, Soledade, Guaporé, Vacaria, Caxias do Sul, Santa Cruz do Sul, Restinga Seca e Porto
Alegre. No grupo de microrregiões ineficientes existem quinze (15) microrregiões,
equivalendo a pouco mais de 42% do total. Porém, dessas, nove microrregiões contém um
índice equivalente a 1 (0,99999), como podemos observar na Tabela 6. Correspondem a esse
grupo de quase eficientes as seguintes microrregiões: Cruz Alta, Três Passos, Passo Fundo,
Carazinho, Santa Maria, Ijuí, Erechim, Santiago e Santo Ângelo. As microrregiões
ineficientes são: Litoral Lagunar, Cachoeira do Sul, Pelotas, Osório, Sananduva e São
Jerônimo.
Nas microrregiões analisadas, a ineficiência ocorre por motivos de excesso de tratores
de mais de 100 CV para Sananduva e Osório. Ocorre excesso de tratores de menos de 100 CV
em Cachoeira do Sul. Pelotas tem excesso de mão de obra. A microrregião Litoral Lagunar
possui excesso de tratores no geral. Já São Jerônimo precisa diminuir mão de obra, tratores de
mais e menos de 100 Cavalo-Vapor de potência. Para todas as seis microrregiões ineficientes
há necessidade de aumentar o valor da produção de todos os produtos (animais de grande
porte, animais de pequeno e médio porte e lavouras). A microrregião Litoral Lagunar requer
um pequeno aumento no valor da produção de animais de grande porte também.
No que podemos analisar as projeções do modelo DEA para tornar uma microrregião
eficiente, destaque para São Jerônimo, Osório e Litoral Lagunar para aumento no valor da
56
produção de animais de pequeno e médio porte em aproximadamente 102%, 200% e 715%,
respectivamente.
Tabela 6: Resultados do modelo DEA-BND-O-C, para os períodos de 1995/96 e 2006
No.
DMU
Score - 1995/96
Score - 2006
Diferença
1
Santa Rosa
1
0,992882035
-0,007118
2
Três Passos
0,99999914
1
0,000001
3
Frederico Westphalen
1
1
0
4
Erechim
0,999997843
0,939958313
-0,060040
5
Sananduva
0,839319654
0,951667966
0,112348
6
Cerro Largo
1
1
0
7
Santo Ângelo
0,999997334
0,7891383
-0,210859
8
Ijuí
0,99999832
0,999999075
0,000001
9
Carazinho
0,999998474
1
0,000002
10
Passo Fundo
0,999998707
1
0,000001
11
Cruz Alta
0,99999946
1
0,000001
12
Não-Me-Toque
1
1
0
13
Soledade
1
0,999985267
-0,000015
14
Guaporé
1
1
0
15
Vacaria
1
1
0
16
Caxias do Sul
1
1
0
17
Santiago
0,999997704
1
0,000002
18
Santa Maria
0,999998483
0,999995101
-0,000003
19
Restinga Seca
1
0,999993531
-0,000006
20
Santa Cruz do Sul
1
1
0
21
Lajeado-Estrela
1
1
0
22
Cachoeira do Sul
0,966951854
0,762764564
-0,204187
23
Montenegro
1
1
0
24
Gramado-Canela
1
0,999996422
-0,000004
25
São Jerônimo
0,806742912
0,857202784
0,050460
26
Porto Alegre
0,999999693
0,597550323
-0,402449
27
Osório
0,937232607
0,894888745
-0,042344
28
Camaquã
1
0,999999987
0
29
Campanha Ocidental
1
1
0
30
Campanha Central
1
0,999999171
-0,000001
31
Campanha Meridional
1
1
0
32
Serras de Sudeste
1
0,99999783
-0,000002
33
Pelotas
0,959067478
0,999998803
0,040931
34
Jaguarão
1
1
0
35
Litoral Lagunar
0,989488153
0,999997329
0,010509
Fonte: resultados da pesquisa.
57
Para os dados de 2006, com os mesmos critérios e dados analisados, podemos
observar, para o modelo DEA-BND que as microrregiões eficientes em técnica são apenas 18
do total, diminuindo para 51% do total, listadas a seguir: Jaguarão, Campanha Meridional,
Três Passos, Frederico Westphalen, Campanha Ocidental, Montenegro, Cerro Largo, Lajeado-
Estrela, Santa Cruz do Sul, Carazinho, Passo Fundo, Cruz Alta, Não-Me-Toque, Santiago,
Guaporé, Vacaria, Caxias do Sul e Camaquã. As outras microrregiões foram ineficientes neste
período para o modelo DEA-BND-O-C, sendo que Campanha Central, Ijuí, Pelotas, Serras do
Sudeste, Litoral Lagunar, Gramado-Canela, Santa Maria, Restinga Seca e Soledade
apresentaram índice de eficiência praticamente 1 (0,99999). O restante são ineficientes Santa
Rosa, Sananduva, Erechim, Osório, São Jerônimo, Santo Ângelo, Cachoeira do Sul e Porto
Alegre.
Para 2006, a microrregião ineficiente Santa Rosa apresentou excesso de input tratores
de menos de 100 CV, segundo resultados do modelo. Santo Ângelo apresentou excesso de
tratores de menos e de mais de 100 CV. Cachoeira do Sul, Porto Alegre e Osório devem
diminuir tratores de mais de 100 CV e gastos. São Jerônimo deve diminuir mão de obra e
tratores de menos de 100 CV. As microrregiões, sem excessão, segundo resultados do
modelo, devem aumentar o valor de produção dos produtos (valor de produção animais de
grande, pequeno e médio porte e lavouras) para se tornarem eficientes. Santo Ângelo,
Cachoeira do Sul, Porto Alegre e Osório tem maior ineficiência no valor de produção de
animais de pequeno e médio porte, com projeção de 125, 170, 521 e 129%, respectivamente.
Esse dados podem ser observados em anexo.
Em relação aos dados de 1995/96, algumas microrregiões em 2006 melhoraram e
outras pioraram. Comparando os períodos, podemos observar que as microrregiões Santa
Rosa, Erechim, Santo Ângelo, Cachoeira do Sul, Porto Alegre e Osório tiveram diminuição
do índice de eficiência em 2006. As microrregiões Sananduva, São Jerônimo, Pelotas, Litoral
Lagunar obtiveram melhora no índice em 2006. As microrregiões Cachoeira do Sul, Osório,
Sananduva e São Jerônimo permaneceram ineficientes nos dois períodos analisados.
58
5.3 Participação do produto
Analisando o percentual de participação do valor de produção de cada produto para o
período 1995/96, segundo a Tabela 7, podemos observar que a maior participação no valor
total de produção se deve ao valor da produção das lavouras, incluindo temporárias e
permanentes. O valor da produção das lavouras em Carazinho, Restinga Seca, Santa Cruz do
Sul, Osório e Camaquã é superior a 80% do total do valor de produção, sendo que a média de
participação é de 61,8%. Lajeado-Estrela foi onde o valor da produção das lavouras teve
menor participação no valor total da produção, com 25,5%.
As microrregiões Guaporé, Caxias do Sul, Lajeado-Estrela e Montenegro tem
participação mais significativa do valor da produção de animais de pequeno e médio porte,
superando 50% do total, sendo maior para Lajeado-Estrela, com 61,9% do total do valor de
produção. A média de participação no valor total da produção das microrregiões é de 18,1%.
A microrregião Litoral Lagunar tem a menor participação do valor da produção para animais
de pequeno e médio porte, com apenas 1,8%.
Fazendo-se uma análise da participação da produção de animais de grande porte no
total de produção das microrregiões, podemos observar na Tabela 7 que é mais significativo
em Serras do Sudeste, Campanha Meriodional, Campanha Central e Santiago, com 51,4%,
46%, 39,6% e 35,7%, respectivamente. A média ficou em 20,1% de participação do valor da
produção de animais de grande porte no valor total de produção das microrregiões do Rio
Grande do Sul. A menor participação foi em Caxias do Sul com 8,5% e Santa Cruz do Sul
com 8,8% do total.
59
Tabela 7: Participação percentual dos valores de produção de animais de grande porte,
animais de pequeno e médio porte e de lavoura no valor total da produção (em mil reais, ao
nível de preços de 2006) das microrregiões do estado do Rio Grande do Sul – 1995/96
Valor total Participação prod. Participação prod. Participação prod.
produção (R$ mil) animais gr. porte
animais pequ. e médio porte
lavouras
Santa Rosa 483.252 17,8 15,6 66,6
Três Passos 434.172 18,4 15,6 65,9
Fred. Westphalen 493.502 13,9 18,4 67,7
Erechim 644.032 12,3 33,7 54,0
Sananduva 277.568 14,1 31,7 54,2
Cerro Largo 222.053 21,0 21,9 57,1
Santo Ângelo 552.509 21,8 6,5 71,7
Ijuí 507.259 15,1 8,0 76,9
Carazinho 456.636 10,3 9,3 80,4
Passo Fundo 860.968 11,6 34,2 54,2
Cruz Alta 627.997 16,2 5,4 78,4
Não-Me-Toque 188.523 16,3 16,7 67,0
Soledade 163.456 23,6 17,4 59,0
Guaporé 581.542 12,9 55,5 31,7
Vacaria 524.276 24,9 10,7 64,4
Caxias do Sul 870.008 8,5 52,4 39,0
Santiago 352.923 35,7 4,7 59,6
Santa Maria 427.165 29,3 5,1 65,6
Restinga Seca 227.219 12,2 6,0 81,8
Santa Cruz do Sul 659.769 8,8 9,3 81,9
Lajeado-Estrela 945.803 12,7 61,9 25,5
Cachoeira do Sul 398.559 19,9 4,9 75,2
Montenegro 343.704 11,8 54,8 33,4
Gramado-Canela 160.514 20,9 39,8 39,3
São Jerônimo 143.544 21,1 5,4 73,5
Porto Alegre 311.585 19,2 39,0 41,8
Osório 324.865 15,8 3,1 81,1
Camaquã 369.732 10,6 3,3 86,1
Camp. Ocidental 1.140.141 24,0 3,7 72,3
Camp. Central 443.005 39,6 5,5 54,9
Camp. Meridional 375.417 46,0 4,5 49,5
Serras de Sudeste 228.932 51,4 10,1 38,5
Pelotas 477.288 25,5 10,9 63,6
Jaguarão 293.263 20,6 7,0 72,4
Litoral Lagunar 279.571 18,3 1,8 79,9
Média 20,1 18,1 61,8
1995/96
Microrregião
Fonte: cálculos do autor.
Nota: os valores para valor total da produção foram reajustados para 2006, pelo IGP-DI, com para o índice igual
a 2,676595
60
Figura 11. Participação valor de produção de animais de grande porte, animais de pequeno
porte e valor de lavouras no valor total de produção, microrregiões do Rio Grande do Sul –
1995/96.
Fonte: cálculos do autor.
A Figura 11 representa graficamente a participação do valor de produção de cada
produto analisado no total do valor de produção de cada microrregião do estado do Rio
Grande do Sul, para o período de 1995/96. Como podemos observar, graficamente, a
participação do valor de produção das lavouras se sobressai sobre o valor de produção de
animais no estado.
Para o período de 2006, segundo a Tabela 8, o valor total da produção do Estado
(expresso em mil reais) teve uma pequena queda em relação ao período anterior analisado.
Em 1995/96 o valor total da produção foi de mais de 15 trilhões de reais, reajustados os
valores para reais mil de 2006, passando para marca de, em 2006, mais de 14 trilhões de reais.
A participação do valor da produção de lavouras no total da produção das
microrregiões teve média de 73,6% em 2006, aumentando em 11,8% na participação do total.
As microrregiões onde teve mais participação do valor da produção das lavouras no total foi
Camaquã com 95,1%, seguido de Litoral Lagunar com 92%, Osório com 91,5%, Campanha
Ocidental com 91,4% e Cachoeira do Sul com 90,8%. A menor participação foi em Lajeado-
Estrela com 28,3% do total do que é produzido.
A participação do valor da produção de animais de pequeno e médio porte no valor
total da produção agropecuária do Estado teve média de 15,2%, uma pequena queda com
61
relação ao período anterior analisado. As microrregiões onde foi maior o valor de produção
em 2006 são Guaporé, Lajeado-Estrela, Montenegro e Gramado-Canela. Montenegro foi de
63,1% do total. Litoral Lagunar teve o menor percentual, com 1,7%.
Tabela 8: Participação percentual dos valores de produção de animais de grande porte,
animais de pequeno e médio porte e de lavoura no total da produção das microrregiões do
estado do Rio Grande do Sul – 2006
Valor total Participação prod. Participação prod. Participação prod.
produção (R$ mil) animais gr. porte
animais pequ. e médio porte
lavouras
Santa Rosa 385.666 21,4 22,7 55,9
Três Passos 501.543 18,1 17,2 64,7
Fred. Westphalen 588.191 15,1 17,1 67,8
Erechim 647.447 14,0 30,6 55,3
Sananduva 270.729 17,8 18,5 63,6
Cerro Largo 279.384 20,5 19,6 59,9
Santo Ângelo 502.357 12,8 6,8 80,4
Ijuí 545.059 11,6 11,8 76,6
Carazinho 524.448 8,9 11,4 79,7
Passo Fundo 841.559 12,9 19,5 67,6
Cruz Alta 699.196 10,1 5,3 84,6
Não-Me-Toque 230.327 10,8 22,7 66,5
Soledade 167.714 10,5 13,3 76,2
Guaporé 567.537 14,0 40,0 46,0
Vacaria 571.394 6,4 3,7 89,8
Caxias do Sul 707.162 6,5 30,3 63,2
Santiago 432.514 8,7 2,8 88,5
Santa Maria 393.820 9,9 4,1 86,0
Restinga Seca 248.593 7,9 3,4 88,7
Santa Cruz do Sul 721.381 6,1 4,7 89,2
Lajeado-Estrela 747.742 14,9 56,8 28,3
Cachoeira do Sul 373.716 6,2 3,0 90,8
Montenegro 433.814 5,4 63,1 31,5
Gramado-Canela 111.847 15,5 42,5 42,1
São Jerônimo 118.739 7,0 4,0 89,0
Porto Alegre 170.296 14,2 9,8 76,1
Osório 302.072 6,1 2,3 91,5
Camaquã 331.158 2,9 2,1 95,1
Camp. Ocidental 897.268 4,4 4,2 91,4
Camp. Central 282.118 9,8 7,9 82,3
Camp. Meridional 235.738 16,8 5,7 77,5
Serras de Sudeste 148.883 20,6 13,3 66,1
Pelotas 507.062 11,7 5,2 83,1
Jaguarão 139.898 6,4 4,5 89,1
Litoral Lagunar 209.595 6,3 1,7 92,0
Média 11,2 15,2 73,6
2006
Microrregião
Fonte: cálculos do autor.
62
Analisando a participação do valor de produção de animais de grande porte no valor
total de produção observamos uma queda na média das microrregiões, chegando a 11,2% do
total. As maiores participações foram em Serras do Sudeste, com 20,6% e em Cerro Largo,
com 20,5%. Na microrregião Camaquã esta atividade não tem adicionado muito ao valor de
produção, apenas 2,9% de tudo que é produzido.
A Figura 12 apresenta graficamente a participação do valor da produção de animais de
grande porte, pequeno e médio porte e valor da produção de lavouras no valor total de
produção das microrregiões em 2006. Neste período a participação das lavouras é ainda maior
em quase todas as microrregiões.
Figura 12. Participação valor de produção de animais de grande porte, animais de pequeno
porte e valor de lavouras no valor total de produção, microrregiões do estado do Rio Grande
do Sul – 2006.
Fonte: cálculos do autor.
Analisando a variação na participação, esta em pontos percentuais, do valor de
produção das lavouras no total do valor de produção agropecuário dos dois períodos podemos
observar que teve um aumento em praticamente todas as microrregiões do Rio Grande do Sul,
com exceção de Santa Rosa, Três Passos, Ijuí, Carazinho, Não-Me-Toque e Montenegro.
Segundo a Tabela 9, a participação do valor da produção de animais de pequeno e
médio porte aumentou apenas em Santa Rosa, Três Passos, Santo Ângelo, Ijuí, Carazinho,
63
Não-Me-Toque, Montenegro, Gramado-Canela, Campanha Ocidental, Campanha Central,
Campanha Meridional e Serras do Sudeste. As demais tiveram queda na participação.
Entretanto, a participação do valor de produção de animais de grande porte no total
apresentou queda significativa em quase todas as microrregiões. Porém, algumas
microrregiões obtiveram pequeno incremento de participação, sendo elas: Santa Rosa,
Frederico Westphalen, Erechim, Sananduva, Passo Fundo, Guaporé e Lajeado-Estrela.
Tabela 9: Variação da participação (em pontos percentuais) do valor de produção de animais
de grande porte, animais de pequeno e médio porte e de lavouras das microrregiões do estado
do Rio Grande do Sul – de 1995/96 para 2006
Microrregião
Variação da participação no valor de produção
Animal GP
Anim. P e MP
Lavouras
Santa Rosa
3,58
7,15
-10,72
Três Passos
-0,33
1,56
-1,23
Frederico Westphalen
1,17
-1,34
0,16
Erechim
1,72
-3,04
1,32
Sananduva
3,74
-13,21
9,48
Cerro Largo
-0,51
-2,37
2,87
Santo Ângelo
-9,02
0,31
8,71
Ijuí
-3,49
3,80
-0,32
Carazinho
-1,46
2,13
-0,67
Passo Fundo
1,37
-14,70
13,33
Cruz Alta
-6,08
-0,05
6,13
Não-Me-Toque
-5,54
6,05
-0,51
Soledade
-13,08
-4,09
17,18
Guaporé
1,17
-15,49
14,32
Vacaria
-18,40
-7,01
25,42
Caxias do Sul
-1,98
-22,16
24,14
Santiago
-27,00
-1,84
28,85
Santa Maria
-19,33
-1,02
20,36
Restinga Seca
-4,27
-2,60
6,87
Santa Cruz do Sul
-2,70
-4,58
7,28
Lajeado-Estrela
2,25
-5,07
2,82
Cachoeira do Sul
-13,68
-1,92
15,60
Montenegro
-6,36
8,34
-1,98
Gramado-Canela
-5,44
2,64
2,80
São Jerônimo
-14,05
-1,46
15,51
Porto Alegre
-5,04
-29,20
34,24
Osório
-9,70
-0,76
10,46
Camaquã
-7,72
-1,27
9,00
Campanha Ocidental
-19,65
0,50
19,15
Campanha Central
-29,84
2,41
27,43
Campanha Meridional
-29,24
1,24
28,00
Serras de Sudeste
-30,76
3,17
27,58
Pelotas
-13,82
-5,71
19,53
Jaguarão
-14,17
-2,48
16,65
Litoral Lagunar
-12,05
-0,06
12,11
Fonte: cálculos a partir das tabelas 7 e 8.
64
5.4 Determinantes da (in)eficiência
Calculados os escores de eficiência pelo método DEA, utilizou-se o modelo
econométrico Logit para investigar as variáveis que determinam a eficiência das
microrregiões. A variável dependente para o modelo foram os escores de eficiência obtidos no
modelo CCR-O, como variável Dummy no modelo.
Neste modelo a variável dependente é uma Dummy do escore de eficiência técnica,
com valor 1 (um) atribuído a região eficiente e 0 (zero) a região ineficiente. A variável
produtividade da terra (Pterra) se refere a razão entre valor da produção e a área explorada
(em hectares). A variável produtividade da mão de obra (Pmo) se refere a razão entre valor da
produção e valor atribuído a mão de obra (em equivalente-homem). A variável produtividade
dos tratores (Ptrat) se refere a razão entre valor da produção e tratores (somatório de tratores
com menos de 100 e mais de 100 CV).
A tabela 10 apresenta a regressão estimada para avaliação de eficiência das
microrregiões do Rio Grande do Sul para o período 1995/96. Apesar de os coeficientes
estimados terem influência na variável dependente, como podemos observar, apenas a
variável produtividade da terra (Pterra) foi significativa ao modelo.
Tabela 10: Resultados da regressão estatística da variável P para o período de 1995/96
Variáveis
Coeficiente
Nível de Significância
C
-3,568223
0,1277
Pmo
0,115183
0,1277
Pterra
1,772167
0,0488
Ptrat
0,007409
0,6344
Fonte: cálculos do autor.
Nota: os valores das variáveis da produtividade foram reajustados pelo IGP-DI para 2006.
Com base nos resultados da Tabela 9, foi estimada a seguinte regressão:
Ln(P/1-P) = 1,772167 Pterra
A variável P indica a probabilidade de a microrregião se tornar eficiente sobre as
variáveis explicativas. Com esta regressão, foi rodado o modelo e pode-se observar a
probabilidade de a região se tornar eficiente. Os cálculos da regressão utilizou as
microrregiões com Dummy igual a 0, ou seja, ineficientes em 1995/96, com base nos índices
de eficiência do modelo CCR-O.
65
Tabela 11: Probabilidade de as microrregiões se tornarem eficientes – 1995/96
Microrregião
Pterra
Probabilidade
Erechim
1,80
96%
Sananduva
1,36
92%
Santo Ângelo
0,66
76%
Santiago
0,41
67%
Santa Maria
0,49
71%
Cachoeira do Sul
0,79
80%
São Jerônimo
0,71
78%
Osório
0,99
85%
Pelotas
0,79
80%
Litoral Lagunar
0,67
77%
Fonte: cálculos do autor.
Nota: os valores da produtividade da terra (Pterra) foram reajustados para 2006, pelo IGP-DI.
Os resultados da Tabela 11 mostram as probabilidades de as microrregiões do estado
do Rio Grande do Sul, ineficientes em 1995/96, se tornarem eficientes. Podemos perceber que
a probabilidade de Erechim se tornar eficiente é de 96%, seguido de Sananduva com 92%.
Osório tem probabilidade de 85% de se tornar eficiente, Cachoeira do Sul e Pelotas obtiveram
80% de chances em 1995/96. Com a menor probabilidade está Santiago com 67% de chances.
Por outro lado, a tabela 12, abaixo, apresenta a variação percentual da produtividade
da terra, produtividade da mão de obra e produtividade dos tratores de 1995/96 para 2006.
Nesta tabela podemos observar que a maioria das microrregiões obtiveram piora na
produtividade dos fatores. Analisando a produtividade da terra, que foi significativa para
aumento da eficiência em 1995/96 a microrregião Santiago foi a única microrregião
ineficiente que apresentou variação positiva da produtividade da terra, com percentual de 14%
(ver tabela 12), mesmo sendo àquela que apresentou menor probabilidade de se tornar
eficiente (67% - ver tabela 11). Para tanto, foi a única que teve resultado igual a 1 no índice de
eficiência em 2006, daquele grupo de ineficientes em 1995/96.
As demais microrregiões apresentaram variação da produtividade da terra negativa e,
portanto, continuaram em ineficiência técnica em 2006.
66
Tabela 12: Variação percentual da produtividade da terra, produtividade da mão de obra e
produtividade dos tratores das microrregiões do estado do Rio Grande do Sul – de 1995/96
para 2006
Microrregião Dummy Pterra Pmo Ptrat Dummy Pterra Pmo Ptrat Pterra Pmo Ptrat
Santa Rosa 1 1,99 10,73 86,39 0 1,33 10,53 74,27 -49% -2% -16%
Três Passos 1 1,71 8,19 90,96 1 1,71 11,62 116,80 0% 30% 22%
Frederico Westphalen 1 1,57 7,67 138,35 1 1,57 10,61 153,53 0% 28% 10%
Erechim 0 1,80 11,98 131,60 0 1,47 14,76 118,21 -22% 19% -11%
Sananduva 0 1,36 11,20 102,46 0 1,09 12,58 88,50 -25% 11% -16%
Cerro Largo 1 1,39 8,18 79,39 1 1,50 12,29 110,60 7% 33% 28%
Santo Ângelo 0 0,66 13,23 69,80 0 0,58 13,17 73,97 -13% -1% 6%
Ijuí 1 1,30 14,72 61,65 1 1,28 18,39 77,60 -1% 20% 21%
Carazinho 1 1,28 14,60 32,58 1 1,28 19,05 122,51 0% 23% 73%
Passo Fundo 1 1,88 18,29 100,02 1 1,54 21,28 94,18 -22% 14% -6%
Cruz Alta 1 0,98 23,02 81,06 1 1,00 26,57 93,40 2% 13% 13%
Não-Me-Toque 1 1,75 20,63 61,07 1 1,82 27,77 85,46 4% 26% 29%
Soledade 1 0,72 7,82 158,54 0 0,65 7,64 113,70 -10% -2% -39%
Guaporé 1 3,20 17,48 204,98 1 2,35 18,90 119,46 -36% 8% -72%
Vacaria 1 0,49 15,81 121,78 1 0,54 19,12 109,80 9% 17% -11%
Caxias do Sul 1 4,32 18,69 93,15 1 4,87 14,27 58,94 11% -31% -58%
Santiago 0 0,41 17,76 110,46 1 0,47 21,59 117,34 14% 18% 6%
Santa Maria 0 0,49 14,23 85,83 0 0,42 12,21 68,34 -17% -17% -26%
Restinga Seca 1 1,27 11,92 60,48 0 1,07 11,90 56,04 -20% 0% -8%
Santa Cruz do Sul 1 2,58 9,82 151,46 1 1,79 10,80 130,59 -45% 9% -16%
Lajeado-Estrela 1 5,31 17,30 297,24 1 2,99 15,78 170,02 -78% -10% -75%
Cachoeira do Sul 0 0,79 15,29 95,42 0 0,66 12,81 74,14 -19% -19% -29%
Montenegro 1 4,73 14,19 96,82 1 5,15 19,12 105,96 8% 26% 9%
Gramado-Canela 1 2,46 9,60 105,32 0 1,21 7,91 70,57 -104% -21% -49%
São Jerônimo 0 0,71 9,04 95,13 0 0,47 7,83 51,47 -51% -15% -85%
Porto Alegre 1 1,64 18,53 108,30 0 0,69 8,16 46,87 -138% -127% -131%
Osório 0 0,99 12,03 98,59 0 0,78 10,81 90,25 -26% -11% -9%
Camaquã 1 1,21 15,96 104,06 1 0,87 14,22 63,03 -39% -12% -65%
Campanha Ocidental 1 0,48 35,17 127,96 1 0,38 33,07 121,45 -25% -6% -5%
Campanha Central 1 0,31 24,29 125,85 0 0,20 17,15 88,47 -55% -42% -42%
Campanha Meridional 1 0,36 24,86 116,88 1 0,23 17,15 70,41 -58% -45% -66%
Serras de Sudeste 1 0,24 7,42 103,92 0 0,14 4,89 47,78 -79% -52% -117%
Pelotas 0 0,79 9,06 89,06 0 0,69 9,53 57,42 -14% 5% -55%
Jaguarão 1 0,58 34,09 159,04 1 0,32 21,96 108,53 -80% -55% -47%
Litoral Lagunar 0 0,67 21,49 106,54 0 0,43 16,67 97,17 -57% -29% -10%
1995/96 - Produtividade
2006 - Produtividade
Variação produtivididade
Fonte: cálculos do autor.
Obs.: Pterra = produtividade da terra; Pmo = produtividade da mão de obra; Ptrat = produtividade dos tratores.
Os valores de 1995/96 foram reajustados para valores de 2006, utilizando o IGP-DI (Índice Geral de Preços-
Disponibilidade Interna) da Fundação Getúlio Vargas (FGV). Índice do período é igual a 2,676595.
O próximo passo foi estimar a regressão Logit para dados de 2006. O objetivo de rodar
a regressão é buscar conhecer que variáveis influenciam positiva ou negativamente na
eficiência das microrregiões. A Tabela 13 apresenta a regressão estimada do modelo Logit.
Através dos resultados adquiridos podemos observar que a variável produtividade da mão de
obra (Pmo) e a constante foram significativas ao modelo. Ou seja, a produtividade da mão de
obra afeta positivamente a eficiência da microrregião.
Portanto, estima-se o modelo
67
Ln (P/1-P) = -14,45452 + 0,68539 Pmo
Tabela 13: Resultados da regressão estatística da variável P para o período de 2006
Variáveis
Coeficiente
Nível de Significância
C
-14,454520
0,0156
Pmo
0,685390
0,0532
Pterra
3,686676
0,1114
Ptrat
0,012849
0,6625
Fonte: cálculos do autor.
Depois do conhecimento das variáveis significativas ao modelo, calcula-se a
probabilidade de cada microrregião ineficiente tornar-se eficiente. A Tabela 14 apresenta essa
probabilidade de as microrregiões do estado do Rio Grande do Sul se tornarem eficientes em
2006. Podemos observar que foram obtidos valores baixos de probabilidade. Isso significa
que a produtividade da mão de obra não é suficientemente elevada, a ponto de poder-se ter
grandes chances de chegar ao nível eficiente de produção, objetivo importante para
competitividade do setor. A probabilidade maior se dá na Campanha Central e no Litoral
Lagunar, com 6,29 e 4,60%, respectivamente. Serras do Sudeste apresenta probabilidade nula
de se tornar eficiente, de acordo com a produtividade da mão de obra da microrregião.
Tabela 14: Probabilidade de as microrregiões se tornarem eficientes em 2006
Microrregião
Pmo
Probabilidade
Santa Rosa
10,53
0,07%
Erechim
14,76
1,29%
Sananduva
12,58
0,29%
Santo Ângelo
13,17
0,44%
Soledade
7,64
0,01%
Santa Maria
12,21
0,23%
Restinga Seca
11,90
0,18%
Cachoeira do Sul
12,81
0,34%
Gramado-Canela
7,91
0,01%
São Jerônimo
7,83
0,01%
Porto Alegre
8,16
0,01%
Osório
10,81
0,09%
Campanha Central
17,15
6,29%
Serras de Sudeste
4,89
0,00%
Pelotas
9,53
0,04%
Litoral Lagunar
16,67
4,60%
Fonte: resultados da pesquisa.
68
Com base em Gujarati (2000) pode-se observar que,
Em geral, se você pegar o antilog do j-ésimo coeficiente de inclinação,
dele subtrair 1 e multiplicar o resultado por 100, você terá a variação
percentual na chance devido ao aumento de uma unidade do j-ésimo
regressor (GUJARATI, 2000, p.565).
Com essa afirmação pode-se calcular o antilog deste coeficiente e ver os resultados.
Para o ano de 1995/96 o coeficiente produtividade da terra obteve valor de 1,772167.
Fazendo-se o antilog desse valor chegamos ao valor de 5,8836. Subtraindo uma unidade e
multiplicando por 100 o resultado é de 488%. Isso significa que se aumentar a produtividade
da terra em 1 unidade, a chance de aumentar a eficiência é de 488%.
Fazendo-se este mesmo cálculo para o período de 2006, com o valor do coeficiente
produtividade da mão de obra, significativo para o período, chega-se ao antilog do coeficiente
0,68539. O valor obtido foi de 1,984545. Subtraindo 1 unidade e multiplicando por 100
chega-se ao valor de 98,45%. A conclusão desta análise mostra que se aumentar a
produtividade da mão de obra em 1 unidade, a chance de aumento é de 98,45%.
Conclui-se com esses cálculos que a produtividade dos fatores influencia muito para a
eficiência das microrregiões gaúchas, e com isso podemos dizer que a busca pela
produtividade do setor deve ser cada vez mais intensificada.
69
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A agropecuária gaúcha sempre teve seu papel importante na economia do estado. A
investigação da eficiência técnica torna-se importante para contribuir no aumento de
produtividade do setor, sendo capaz de melhorar seu método e maximizar a produção.
Este estudo, conforme se caracterizou anteriormente, analisou a eficiência técnica das
35 microrregiões do estado do Rio Grande do Sul e os fatores que influenciam a variação dos
escores de (in)eficiência para os períodos de 1995/96 e 2006.
Para isso, utilizou-se a metodologia não-paramétrica de Análise Envoltória de Dados
(DEA) para avaliar as microrregiões. As contribuições da metodologia DEA foram identificar
as microrregiões eficientes e ineficientes. Depois disso, utilizou-se a metodologia estatística
com modelo de escolha qualitativa (Logit). Este método possibilitou a visualização dos fatores
que influenciam a variação da eficiência das microrregiões gaúchas.
Os principais resultados evidenciaram que há predomínio de microrregiões com
eficiência técnica, na qual o escore de eficiência é igual a 1. Dentre as 35 microrregiões do
estado, no modelo DEA-CCR obteve-se 25 delas eficientes em 1995/96 e 19 eficientes em
2006. No modelo DEA-BND, com restrição de área explorada, podemos observar que 20
microrregiões foram eficientes em técnica em 1995/96 (se for levar em conta índice de 0,9999
como aproximadamente 1, pode-se dizer que foram 29 microrregiões eficientes) e 18 foram
eficientes em 2006, com a aproximação do índice a 1 seria um total de 27 microrregiões
eficientes. Assim, pode-se dizer que o modelo com restrições de variável DEA-BND teve
melhores resultados de eficiência técnica para os períodos analisados.
Outra questão analisada diz respeito a participação de cada produto no total do valor
de produção. Podemos concluir que a agricultura é a atividade mais importante do setor. A
agricultura tem cada vez maior espaço no estado, tirando lugar principalmente da produção de
animais de grande porte. Isso pôde ser visivelmente observado nos últimos anos, com o boom
da agricultura no estado, com a migração de agricultores para regiões antes exclusivamente de
criação de animais, produção de bovinos na campanha, por exemplo. A produção de animais
de pequeno e médio porte tem maior destaque em regiões de serra, porém atualmente possui
menos participação na produção.
70
O estudo indica que os principais fatores que contribuíram para a eficiência das
microrregiões são: produtividade da terra em 1995/96 e a produtividade da mão de obra em
2006. Podemos observar a importância de a microrregião aumentar cada vez mais a
produtividade dos fatores para que a probabilidade de eficiência real seja de fato concretizada.
Para o período de 2006 as chances de eficiência das microrregiões não foram significativas,
mostrando que a produtividade da mão de obra deve aumentar ainda mais para resultar em
eficiência.
Com os resultados dos modelos analisados, pode-se perceber que a eficiência diminuiu
com o passar do tempo, fazendo com que o setor perdesse espaço na economia do estado.
Pode-se concluir que há necessidade de se implantar estratégias que mudem o quadro
instalado, pensando em aumento de produtividade do setor, uma vez que o mundo está cada
vez mais competitivo.
Pode-se concluir, sob ponto de vista estratégico, que devem ser trabalhados pontos
específicos de ineficiência de cada microrregião, e as políticas voltadas ao setor levarem em
conta resultados para poderem melhor destinar recursos do setor, fazendo com que se tenha
uma agropecuária cada vez mais forte no estado e com participação maior no país, voltando a
ter a importância na economia nacional do passado, colocando o Rio Grande do Sul no eixo
de desenvolvimento e destaque no Brasil.
Com base no estudo de Souza e Viana (2007) podemos concluir que provavelmente
parte da explicação do aumento da ineficiência nas microrregiões em 2006 se deve ao fato de
se observar uma redução nos preços médios reais dos produtos da agricultura do Rio Grande
do Sul
11
. Assim, pode-se concluir que, além de possível falta de tecnologia na produção, a
redução dos preços na situação criada pelo mercado influencia na explicação da ineficiência
das microrregiões, visível para análise para 2006, tanto no aumento de microrregiões
ineficientes, como também na piora do índice de eficiência das microrregiões.
Este estudo abre caminho para novos estudos e pesquisas para visualizar outras
análises da eficiência técnica da agropecuária, podendo ser feita análise também com
discriminação por produtos produzidos dentro de cada segmento.
11
Ver tabelas do estudo de Souza e Viana (2007)
71
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05 jul 2008.
74
ANEXOS
Anexo A
Tabelas
75
Anexo 1: Microrregiões do Rio Grande do Sul e municípios correspondentes, segundo
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) – 2006.
Microrregião
Municípios
Cachoeira do
Sul
Cachoeira do Sul, Cerro Branco, Novo Cabrais, Pantano Grande, Paraíso do Sul,
Passo do Sobrado, Rio Pardo
Camaquã
Arambaré, Barra do Ribeiro, Camaquã, Cerro Grande do Sul, Chuvisca, Dom
Feliciano, Sentinela do Sul, Tapes
Campanha
Central
Rosário do Sul, Santa Margarida do Sul, Santana do Livramento, São Gabriel
Campanha
Meridional
Aceguá, Bagé, Dom Pedrito, Hulha Negra, Lavras do Sul
Campanha
Ocidental
Alegrete, Barra do Quaraí, Garruchos, Itaqui, Maçambara, Manoel Viana,
Quaraí, São Borja, São Francisco de Assis, Uruguaiana
Carazinho
Almirante Tamandaré do Sul, Barra Funda, Boa Vista das Missões, Carazinho,
Cerro Grande, Chapada, Coqueiros do Sul, Jaboticaba, Lajeado do Bugre, Nova
Boa Vista, Novo Barreiro, Palmeira das Missões, Pinhal, Sagrada Família, Santo
Antônio do Planalto, São José das Missões, São Pedro das Missões, Sarandi
Caxias do Sul
Antônio Prado, Bento Gonçalves, Boa Vista do Sul, Carlos Barbosa, Caxias do
Sul, Coronel Pilar, Cotiporã, Fagundes Varela, Farroupilha, Flores da Cunha,
Garibaldi, Monte Belo do Sul, Nova Pádua, Nova Roma do Sul, Santa Tereza,
São Marcos, Veranópolis, Vila Flores
Cerro Largo
Caibaté, Campina das Missões, Cerro Largo, Guarani das Missões, Mato
Queimado, Porto Xavier, Roque Gonzales, Salvador das Missões, São Paulo das
Missões, São Pedro das Missões, Sete de Setembro
Cruz Alta
Alto Alegre, Boa Vista do Cadeado, Boa Vista do Incra, Campos Borges, Cruz
Alta, Espumoso, Fortaleza dos Valos, Ibirubá, Jacuizinho, Jóia, Quinze de
Novembro, Saldanha Marinho, Salto do Jacuí, Santa Bárbara do Sul
Erechim
Aratiba, Áurea, Barão do Cotegipe, Barra do Rio Azul, Benjamin Constant do
Sul, Campinas do Sul, Carlos Gomes, Centenário, Cruzaltense, Entre Rios do
Sul, Erebango, Erechim, Erval Grande, Estação, Faxinalzinho, Floriano Peixoto,
Gaurama, Getúlio Vargas, Ipiranga do Sul, Itatiba do Sul, Jacutinga, Marcelino
Ramos, Mariano Moro, Paulo Bento, Ponte Preta, Quatro Irmãos, São Valentim,
Severiano de Almeida, Três Arroios, Viadutos
Frederico
Westphalen
Alpestre, Ametista do Sul, Caiçara, Constantina, Cristal do Sul, Dois Irmãos das
Missões, Engenho Velho, Erval Seco, Frederico Westphalen, Gramado dos
Loureiros, Iraí, Liberato Salzano, Nonoai, Novo Tiradentes, Novo Xingu,
Palmitinho, Pinheirinho do Vale, Planalto, Rio dos Índios, Planalto, Rio dos
Índios, Rodeio Bonito, Rondinha, Seberi, Taquaruçu do Sul, Três Palmeiras,
Trindade do Sul, Vicente Dutra, Vista Alegre
Gramado-
Canela
Canela, Dois Irmãos, Gramado, Igrejinha, Ivoti, Lindolfo Collor, Morro Reuter,
Nova Petrópolis, Picada Café, Presidente Lucena, Riozinho, Rolante, Santa
Maria do Herval, Taquara, Três Coroas
Guaporé
André da Rocha, Anta Gorda, Arvorezinha, Dois Lajeados, Guabiju, Guaporé,
Ilópolis, Itapuca, Montauri, Nova Alvorada, Nova Araçá, Nova Bassano, Nova
Prata, Paraí, Protásio Alves, Putinga, São Jorge, São Valentim do Sul, Serafina
Corrêa, União da Serra, Vista Alegre do Prata
76
Ijuí
Ajuricaba, Alegria, Augusto Pestana, Bozano, Chiapetta, Condor, Coronel
Barros, Coronel Bicaco, Ijuí, Inhacorá, Nova Ramada, Panambi, Pejuçara, Santo
Augusto, São Valério do Sul
Jaguarão
Arroio Grande, Herval, Jaguarão
Lajeado-
Estrela
Arroio do Meio, Bom Retiro do Sul, Boqueirão do Leão, Canudos do Vale,
Capitão, Colinas, Coqueiro Baixo, Cruzeiro do Sul, Doutor Ricardo, Encantado,
Estrela, Fazenda Vilanova, Forquetinha, Imigrante, Lajeado, Marques de Souza,
Muçum, Nova Bréscia, Paverama, Pouso Novo, Progresso, Relvado, Roca Sales,
Santa Clara do Sul, Sério, Tabaí, Taquari, Teutônia, Travesseiro, Vespasiano
Correa, Westfalia
Litoral
Lagunar
Chuí, Rio Grande, Santa Vitória do Palmar, São José do Norte
Montenegro
Alto Feliz, Barão, Bom Princípio, Brochier, Capela de Santana, Feliz, Harmonia,
Linha Nova, Maratá, Montenegro, Pareci Novo, Poço das Antas, Portão,
Salvador do Sul, São José do Hortêncio, São José do Sul, São Pedro da Serra,
São Sebastião do Caí, São Vendelino, Tupandi, Vale Real
Não-Me-
Toque
Colorado, Lagoa dos Três Cantos, Não-Me-Toque, Selbach, Tapera, Tio Hugo,
Victor Graeff
Osório
Arroio do Sal, Balenário Pinhal, Capão da Canoa, Capivari do Sul, Caraá,
Cidreira, Dom Pedro de Alcântara, Imbé, Itati, Mampituba, Maquiné, Morrinhos
do Sul, Mostardas, Osório, Palmares do Sul, Santo Antônio da Patrulha, Tavares,
Terra de Areia, Torres, Tramandaí, Três Cachoeiras, Três Forquilhas, Xangri-lá
Passo Fundo
Água Santa, Camargo, Casca, Caseiros, Charrua, Ciríaco, Coxilha, David
Canabarro, Ernestina, Gentil, Ibiraiaras, Marau, Mato Castelhano, Muliterno,
Nicolau Vergueiro, Passo Fundo, Pontão, Ronda Alta, Santa Cecília do Sul,
Santo Antônio do Palma, São Domingos do Sul, Sertão, Tapejara, Vanini, Vila
Lângaro, Vila Maria
Pelotas
Arroio do Padre, Canguçu, Capão do Leão, Cerrito, Cristal, Morro Redondo,
Pedro Osório, Pelotas, São Lourenço do Sul, Turuçu
Porto Alegre
Alvorada, Araricá, Cachoeirinha, Campo Bom, Canoas, Eldorado do Sul,
Estância Velha, Esteio, Glorinha, Gravataí, Guaíba, Mariana Pimentel, Nova
Hartz, Nova Santa Rita, Novo Hamburgo, Parobé, Porto Alegre, São Leopoldo,
Sapiranga, Sapucaia do Sul, Sertão Santana, Viamão
Restinga Seca
Agudo, Dona Francisca, Faxinal do Soturno, Formigueiro, Ivorá, Nova Palma,
Restinga Seca, São João do Polêsine, Silveira Martins
Sananduva
Barracão, Cacique Doble, Ibiaçá, Machadinho, Maximiliano de Almeida, Paim
Filho, Sananduva, Santo Expedito do Sul, São João da Urtiga, São José do Ouro,
Tupanci do Sul
Santa Cruz do
Sul
Arroio do Tigre, Candelária, Estrela Velha, Gramado Xavier, Herveiras,
Ibarama, Lagoa Bonita do Sul, Mato Leitão, Passa Sete, Santa Cruz do Sul,
Segredo Sinimbu, Sobradinho, Vale do Sol, Venâncio Aires, Vera Cruz
Santa Maria
Cacequi, Dilermando de Aguiar, Itaara, Jaguari, Mata, Nova Esperança do Sul,
Santa Maria, São Martinho da Serra, São Pedro do Sul, São Sepé, São Vicente
do Sul, Toropi, Vila Nova do Sul
Santa Rosa
Alecrim, Cândido Godói, Independência, Novo Machado, Porto Lucena, Porto
Mauá, Porto Vera Cruz, Santa Rosa, Santo Cristo, São José do Inhacorá, Três de
Maio, Tucunduva, Tuparendi
Santiago
Capão do Cipó, Itacurubi, Jari, Júlio de Castilhos, Pinhal Grande, Quevedos,
Santiago, Tupanciretã, Unistalda
77
Santo Ângelo
Bossoroca, Catuípe, Dezesseis de Novembro, Entre-Ijuís, Eugênio de Castro,
Giruá, Pirapó, Rolador, Santo Ângelo, Santo Antônio das Missões, São Luiz
Gonzaga, São Miguel das Missões, São Nicolau, Senador Salgado Filho,
Ubiretama, Vitória das Missões
São Jerônimo
Arroio dos Ratos, Barão do Triunfo, Butiá, Charqueadas, General Câmara,
Minas do Leão, São Jerônimo, Triunfo, Vale Verde
Serras do
Sudeste
Amaral Ferrador, Caçapava do Sul, Candiota, Encruzilhada do Sul, Pedras Altas,
Pinheiro Machado, Piratini, Santana da Boa Vista
Soledade
Barros Cassal, Fontoura Xavier, Ibirapuitã, Lagoão, Mormaço, São José do
Herval, Soledade, Tunas
Três Passos
Barra do Guarita, Boa Vista do Buricá, Bom Progresso, Braga, Campo Novo,
Crissiumal, Derrubadas, Doutor Maurício Cardoso, Esperança do Sul,
Horizontina, Humaitá, Miraguaí, Nova Candelária, Redentora, São Martinho,
Sede Nova, Tenente Portela, Tiradentes do Sul, Três Passos, Vista Gaúcha
Vacaria
Bom Jesus, Cambará do Sul, Campestre da Serra, Capão Bonito do Sul,
Esmeralda, Ipê, Jaquirana, Lagoa Vermelha, Monte Alegre dos Campos, Muitos
Capões, Pinhal da Serra, São Francisco de Paula, São José dos Ausentes, Vacaria
Fonte: IBGE, 2006.
78
Anexo 2: Valores observados e projetados para cada input e output obtidos pelo modelo
DEA-CCR-O das microrregiões do Rio Grande do Sul, orientação ao produto, 1995/96
No.
DMU
1/Score
I/O
Data
Projection
Difference
%
1
Santa Rosa
1
Área lavoura
192092,4
192092,4
0
0,00%
Área pastagem
50170,7
50170,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
45050
45050
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
5205
5205
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
389
389
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
45087,28
45087,28
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
32109,78
32109,78
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
28136,82
28136,82
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
120300,9
120300,9
0
0,00%
2
Três Passos
1
Área lavoura
216850,6
216850,6
0
0,00%
Área pastagem
37187,3
37187,3
0
0,00%
Mão de obra (EH)
53035,21
53035,21
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4448
4448
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
325
325
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
42497,18
42497,18
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29914,63
29914,63
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
25334
25334
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
106961,8
106961,8
0
0,00%
3
Frederico Westphalen
1
Área lavoura
246656,3
246656,3
0
0,00%
Área pastagem
68356,07
68356,07
0
0,00%
Mão de obra (EH)
64319,38
64319,38
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3243
3243
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
324
324
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
45912,59
45912,59
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
25685,85
25685,85
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
33923,94
33923,94
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
124766,9
124766,9
0
0,00%
4
Erechim
1,081184
Área lavoura
260620,4
158637,4
-101983
-39,13%
Área pastagem
97757,13
97757,13
0
0,00%
Mão de obra (EH)
53756,28
53756,28
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4512
4512
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
382
244,8041
-137,196
-35,92%
Gastos (R$ mil)
87011,41
87011,41
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29642,59
32049,1
2406,508
8,12%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
81047,29
87627,04
6579,754
8,12%
Valor lavouras (R$ mil)
129926,2
140474,2
10547,95
8,12%
79
Cont.
5
Sananduva
1,257195
Área lavoura
125745,6
94838,12
-30907,5
-24,58%
Área pastagem
78376,07
78376,07
0
0,00%
Mão de obra (EH)
24782,83
24782,83
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2414
2414
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
295
225,1558
-69,8442
-23,68%
Gastos (R$ mil)
43587,26
43587,26
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14635,16
18399,25
3764,095
25,72%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
32904,65
41367,58
8462,924
25,72%
Valor lavouras (R$ mil)
56161,92
70606,5
14444,59
25,72%
6
Cerro Largo
1
Área lavoura
107880,4
107880,4
0
0,00%
Área pastagem
52249,74
52249,74
0
0,00%
Mão de obra (EH)
27136,06
27136,06
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2697
2697
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
100
100
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
22822,25
22822,25
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17418,54
17418,54
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
18204,15
18204,15
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
47338,37
47338,37
0
0,00%
7
Santo Ângelo
1,126546
Área lavoura
403531,9
270678,4
-132854
-32,92%
Área pastagem
436850,9
436850,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
41749,14
41749,14
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
6593
5676,331
-916,669
-13,90%
Tratores (mais de 100 CV)
1323
1044,199
-278,801
-21,07%
Gastos (R$ mil)
67207,33
67207,33
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44972,91
50664,03
5691,127
12,65%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
13364,51
25650,13
12285,62
91,93%
Valor lavouras (R$ mil)
148085,1
166824,6
18739,53
12,65%
8
Ijuí
1
Área lavoura
338115,7
338115,7
0
0,00%
Área pastagem
51183,7
51183,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
34468,85
34468,85
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
7205
7205
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1023
1023
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
67805,82
67805,82
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
28589,07
28589,07
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15148,84
15148,84
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
145778,7
145778,7
0
0,00%
80
Cont.
9
Carazinho
1
Área lavoura
309089,7
309089,7
0
0,00%
Área pastagem
47380,53
47380,53
0
0,00%
Mão de obra (EH)
31280,58
31280,58
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
13221
13221
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
796
796
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
61296,19
61296,19
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17601,23
17601,23
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15812,38
15812,38
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
137189,7
137189,7
0
0,00%
10
Passo Fundo
1
Área lavoura
352760,8
352760,8
0
0,00%
Área pastagem
106244,1
106244,1
0
0,00%
Mão de obra (EH)
47080,58
47080,58
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
7572
7572
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1036
1036
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
142459
142459
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
37210,56
37210,56
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
109981,2
109981,2
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
174473,7
174473,7
0
0,00%
11
Cruz Alta
1
Área lavoura
442614,5
442614,5
0
0,00%
Área pastagem
196854,7
196854,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
27286,04
27286,04
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
6033
6033
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1714
1714
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
90484,81
90484,81
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
38027,19
38027,19
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
12609,98
12609,98
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
183988,2
183988,2
0
0,00%
12
Não-Me-Toque
1
Área lavoura
97608,79
97608,79
0
0,00%
Área pastagem
10118,31
10118,31
0
0,00%
Mão de obra (EH)
9137,133
9137,133
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2886
2886
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
201
201
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
29785
29785
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
11494,54
11494,54
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
11757,52
11757,52
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
47181,76
47181,76
0
0,00%
81
Cont.
13
Soledade
1
Área lavoura
63090,21
63090,21
0
0,00%
Área pastagem
164418,7
164418,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
20900,51
20900,51
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
890
890
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
141
141
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
17515,72
17515,72
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14405,74
14405,74
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
10634,19
10634,19
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
36028,55
36028,55
0
0,00%
14
Guaporé
1
Área lavoura
97706,27
97706,27
0
0,00%
Área pastagem
84108,6
84108,6
0
0,00%
Mão de obra (EH)
33265,51
33265,51
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2749
2749
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
88
88
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
91533,3
91533,3
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27919,32
27919,32
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
120576,5
120576,5
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
68773,44
68773,44
0
0,00%
15
Vacaria
1
Área lavoura
108889,9
108889,9
0
0,00%
Área pastagem
969511,2
969511,2
0
0,00%
Mão de obra (EH)
33165,36
33165,36
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3826
3826
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
479
479
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
59678,08
59678,08
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
48679,28
48679,28
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
21021,4
21021,4
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
126173,6
126173,6
0
0,00%
16
Caxias do Sul
1
Área lavoura
78607,21
78607,21
0
0,00%
Área pastagem
122913,8
122913,8
0
0,00%
Mão de obra (EH)
46558,55
46558,55
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
9221
9221
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
119
119
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
134805,9
134805,9
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27710,25
27710,25
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
170427,1
170427,1
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
126905,5
126905,5
0
0,00%
82
Cont.
17
Santiago
1,02873
Área lavoura
206956,9
93781,28
-113176
-54,69%
Área pastagem
664269,3
664269,3
0
0,00%
Mão de obra (EH)
19869,83
19869,83
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2393
2393
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
802
602,4534
-199,547
-24,88%
Gastos (R$ mil)
41751,67
41751,67
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
47097,78
48450,9
1353,112
2,87%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6149,645
20761,76
14612,12
237,61%
Valor lavouras (R$ mil)
78607,89
80866,28
2258,393
2,87%
18
Santa Maria
1,02598
Área lavoura
152070,1
112954,4
-39115,8
-25,72%
Área pastagem
713413,2
652497,7
-60915,5
-8,54%
Mão de obra (EH)
30008,13
28320,35
-1687,78
-5,62%
Tratores (menos de 100 CV)
4113
4113
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
864
681,0841
-182,916
-21,17%
Gastos (R$ mil)
39029,34
39029,34
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46691,18
47904,22
1213,043
2,60%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8214,619
9427,708
1213,089
14,77%
Valor lavouras (R$ mil)
104686,8
107406,6
2719,778
2,60%
19
Restinga Seca
1
Área lavoura
72048,49
72048,49
0
0,00%
Área pastagem
106253,6
106253,6
0
0,00%
Mão de obra (EH)
19063,41
19063,41
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3397
3397
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
360
360
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
20017,98
20017,98
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
10365,54
10365,54
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
5072,46
5072,46
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
69453,15
69453,15
0
0,00%
20
Santa Cruz do Sul
1
Área lavoura
152465,3
152465,3
0
0,00%
Área pastagem
103025,9
103025,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
67200,26
67200,26
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4086
4086
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
270
270
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
58821,74
58821,74
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
21769,09
21769,09
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22863,13
22863,13
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
201863,3
201863,3
0
0,00%
83
Cont.
21
Lajeado-Estrela
1
Área lavoura
102997,3
102997,3
0
0,00%
Área pastagem
75116,7
75116,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
54664,12
54664,12
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3072
3072
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
110
110
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
163906,8
163906,8
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44783,18
44783,18
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
218557,3
218557,3
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
90019,87
90019,87
0
0,00%
22
Cachoeira do Sul
1,034172
Área lavoura
118931,3
118931,3
0
0,00%
Área pastagem
384337
384337
0
0,00%
Mão de obra (EH)
26062,13
26062,13
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3541
3291,208
-249,792
-7,05%
Tratores (mais de 100 CV)
636
636
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
42924,25
42924,25
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29667,58
30681,4
1013,811
3,42%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
7320,94
10349,93
3028,99
41,37%
Valor lavouras (R$ mil)
111916,6
115741,1
3824,453
3,42%
23
Montenegro
1
Área lavoura
41199,63
41199,63
0
0,00%
Área pastagem
31447,94
31447,94
0
0,00%
Mão de obra (EH)
24217,14
24217,14
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3479
3479
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
71
71
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
50756,85
50756,85
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
15111,2
15111,2
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
70348,19
70348,19
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
42951,46
42951,46
0
0,00%
24
Gramado-Canela
1
Área lavoura
26542,99
26542,99
0
0,00%
Área pastagem
38747,88
38747,88
0
0,00%
Mão de obra (EH)
16717,44
16717,44
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1485
1485
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
39
39
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
21164,62
21164,62
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
12526,67
12526,67
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
23877,31
23877,31
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
23565,48
23565,48
0
0,00%
84
Cont.
25
São Jerônimo
1,239531
Área lavoura
42489,2
42489,2
0
0,00%
Área pastagem
159578
159578
0
0,00%
Mão de obra (EH)
15886,67
15328,49
-558,185
-3,51%
Tratores (menos de 100 CV)
1342
1193,509
-148,491
-11,06%
Tratores (mais de 100 CV)
167
156,1685
-10,8315
-6,49%
Gastos (R$ mil)
16546,94
16546,94
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
11294,87
14000,34
2705,471
23,95%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
2914,468
5890,412
2975,944
102,11%
Valor lavouras (R$ mil)
39419,88
48862,17
9442,286
23,95%
26
Porto Alegre
1
Área lavoura
48843,29
48843,29
0
0,00%
Área pastagem
141229,6
141229,6
0
0,00%
Mão de obra (EH)
16815,43
16815,43
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2479
2479
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
398
398
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
41985,6
41985,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
22351,1
22351,1
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
45361,08
45361,08
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
48698,68
48698,68
0
0,00%
27
Osório
1,066964
Área lavoura
96639,22
96639,22
0
0,00%
Área pastagem
232473,1
232473,1
0
0,00%
Mão de obra (EH)
27015,51
27015,51
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2532
2532
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
763
436,3785
-326,621
-42,81%
Gastos (R$ mil)
35370,96
35370,96
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19224,42
20511,77
1287,35
6,70%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
3732,759
11233,68
7500,923
200,95%
Valor lavouras (R$ mil)
98415,26
105005,6
6590,308
6,70%
28
Camaquã
1
Área lavoura
111990
111990
0
0,00%
Área pastagem
193082,4
193082,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
23159,22
23159,22
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2930
2930
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
623
623
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
39100,51
39100,51
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14630,57
14630,57
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
4599,916
4599,916
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
118904,8
118904,8
0
0,00%
85
Cont.
29
Campanha Ocidental
1
Área lavoura
388317,7
388317,7
0
0,00%
Área pastagem
1982401
1982401
0
0,00%
Mão de obra (EH)
32419,75
32419,75
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
5503
5503
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
3407
3407
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
155024,7
155024,7
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
102272,7
102272,7
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15799,38
15799,38
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
307894,8
307894,8
0
0,00%
30
Campanha Central
1
Área lavoura
113031,2
113031,2
0
0,00%
Área pastagem
1297937
1297937
0
0,00%
Mão de obra (EH)
18239,61
18239,61
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2433
2433
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1087
1087
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
46624,14
46624,14
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
65568,13
65568,13
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
9123,75
9123,75
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
90818,63
90818,63
0
0,00%
31
Campanha Meridional
1
Área lavoura
84430,31
84430,31
0
0,00%
Área pastagem
949315,7
949315,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
15099,99
15099,99
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2512
2512
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
700
700
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
33255,91
33255,91
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
64531,26
64531,26
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6285,167
6285,167
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
69442,68
69442,68
0
0,00%
32
Serras de Sudeste
1
Área lavoura
79563,31
79563,31
0
0,00%
Área pastagem
861423,1
861423,1
0
0,00%
Mão de obra (EH)
30832,9
30832,9
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1923
1923
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
280
280
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
18768,53
18768,53
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
43956,06
43956,06
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8641,127
8641,127
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
32933,81
32933,81
0
0,00%
86
Cont.
33
Pelotas
1,063094
Área lavoura
200599
174082,4
-26516,6
-13,22%
Área pastagem
405932,9
405932,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
52660,35
40578,26
-12082,1
-22,94%
Tratores (menos de 100 CV)
4794
4794
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
565
554,1227
-10,8773
-1,93%
Gastos (R$ mil)
47149,49
47149,49
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
45445,97
48313,32
2867,347
6,31%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
19441,53
23176,6
3735,071
19,21%
Valor lavouras (R$ mil)
113431,5
120588,3
7156,797
6,31%
34
Jaguarão
1
Área lavoura
76297,68
76297,68
0
0,00%
Área pastagem
426492,8
426492,8
0
0,00%
Mão de obra (EH)
8601,583
8601,583
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1200
1200
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
644
644
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
27092,03
27092,03
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
22541,57
22541,57
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
7687,24
7687,24
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
79336,79
79336,79
0
0,00%
35
Litoral Lagunar
1,010605
Área lavoura
78088,31
78088,31
0
0,00%
Área pastagem
340169
340169
0
0,00%
Mão de obra (EH)
13011,37
13011,37
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1866
1843,791
-22,2091
-1,19%
Tratores (mais de 100 CV)
758
566,7464
-191,254
-25,23%
Gastos (R$ mil)
33055,39
33055,39
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19130,11
19965,86
835,7438
4,37%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
1841,804
15026,84
13185,04
715,88%
Valor lavouras (R$ mil)
83478,47
84363,76
885,2945
1,06%
Fonte: resultados da pesquisa.
87
Anexo 3: Valores observados e projetados para cada input e output obtidos pelo modelo
DEA-CCR-O das microrregiões do Rio Grande do Sul, orientação ao produto, 2006
No.
DMU
1/Score
I/O
Data
Projection
Difference
%
1
Santa Rosa
1,020074
Área lavoura
186913,1
163562,3
-23350,8
-12,49%
Área pastagem
102063,7
102063,7
0
0,00%
Mão de obra (EH)
36626,04
36626,04
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4508
3692,822
-815,178
-18,08%
Tratores (mais de 100 CV)
685
611,0732
-73,9268
-10,79%
Gastos (R$ mil)
163577,6
163577,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
82383,64
84037,39
1653,742
2,01%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
87669,06
133808,2
46139,17
52,63%
Valor lavouras (R$ mil)
215613,7
287461
71847,31
33,32%
2
Três Passos
1
Área lavoura
190671,4
190671,4
0
0,00%
Área pastagem
101925,2
101925,2
0
0,00%
Mão de obra (EH)
43176,6
43176,6
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3583
3583
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
711
711
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
169193,7
169193,7
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
90831,4
90831,4
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
86174,12
86174,12
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
324537,9
324537,9
0
0,00%
3
Frederico Westphalen
1
Área lavoura
256007
256007
0
0,00%
Área pastagem
119288,9
119288,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
55420,62
55420,62
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3116
3116
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
715
715
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
202663,4
202663,4
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
88844,42
88844,42
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
100369,6
100369,6
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
398976,8
398976,8
0
0,00%
4
Erechim
1,080266
Área lavoura
294486,7
285137,4
-9349,33
-3,17%
Área pastagem
146172,9
146172,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
43854,9
43854,9
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4432
4432
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1045
1045
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
278335,9
278335,9
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
90924,47
98222,6
7298,13
8,03%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
198403,3
214328,3
15925,01
8,03%
Valor lavouras (R$ mil)
358119,7
386864,5
28744,79
8,03%
88
Cont.
5
Sananduva
1,135794
Área lavoura
169503,9
136588,3
-32915,6
-19,42%
Área pastagem
78608,76
78608,76
0
0,00%
Mão de obra (EH)
21513,54
21513,54
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2432
2432
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
627
481,1403
-145,86
-23,26%
Gastos (R$ mil)
126605,6
121265,9
-5339,61
-4,22%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
48323,02
54885,01
6561,986
13,58%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
50132,34
59548,02
9415,681
18,78%
Valor lavouras (R$ mil)
172273,8
195667,6
23393,79
13,58%
6
Cerro Largo
1
Área lavoura
99476,5
99476,5
0
0,00%
Área pastagem
87235,2
87235,2
0
0,00%
Mão de obra (EH)
22727,68
22727,68
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2250
2250
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
276
276
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
97462,4
97462,4
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
57238,86
57238,86
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
54695,44
54695,44
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
167449,7
167449,7
0
0,00%
7
Santo Ângelo
1,287174
Área lavoura
535024,8
481211
-53813,7
-10,06%
Área pastagem
329106,5
329106,5
0
0,00%
Mão de obra (EH)
38157,86
38157,86
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4866
4866
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1925
1907,965
-17,0353
-0,88%
Gastos (R$ mil)
272507,1
272507,1
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
64137,64
82556,3
18418,67
28,72%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
34077,44
97376,77
63299,33
185,75%
Valor lavouras (R$ mil)
404142,2
520201,3
116059,2
28,72%
8
Ijuí
1
Área lavoura
366506,5
366506,5
0
0,00%
Área pastagem
57769,4
57769,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
29637,78
29637,78
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
5551
5551
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1473
1473
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
230922,4
230922,4
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
63226,08
63226,08
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
64307,34
64307,34
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
417525,9
417525,9
0
0,00%
89
Cont.
9
Carazinho
1
Área lavoura
358264,7
358264,7
0
0,00%
Área pastagem
51988,16
51988,16
0
0,00%
Mão de obra (EH)
27536,5
27536,5
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3171
3171
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1110
1110
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
246419,6
246419,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46464,77
46464,77
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
59772,77
59772,77
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
418210,6
418210,6
0
0,00%
10
Passo Fundo
1
Área lavoura
446671,9
446671,9
0
0,00%
Área pastagem
101434,3
101434,3
0
0,00%
Mão de obra (EH)
39549,96
39549,96
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
6886
6886
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
2050
2050
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
331350,6
331350,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
108896
108896
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
164014,6
164014,6
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
568648,9
568648,9
0
0,00%
11
Cruz Alta
1
Área lavoura
599734,3
599734,3
0
0,00%
Área pastagem
97265,32
97265,32
0
0,00%
Mão de obra (EH)
26318,8
26318,8
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4962
4962
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
2524
2524
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
424581,3
424581,3
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
70805,45
70805,45
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
37208,45
37208,45
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
591182,2
591182,2
0
0,00%
12
Não-Me-Toque
1
Área lavoura
109847,3
109847,3
0
0,00%
Área pastagem
16615,9
16615,9
0
0,00%
Mão de obra (EH)
8293,62
8293,62
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2244
2244
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
451
451
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
108525,1
108525,1
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
24827,92
24827,92
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
52375,09
52375,09
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
153123,7
153123,7
0
0,00%
90
Cont.
13
Soledade
1,208129
Área lavoura
160282,1
121142,1
-39140
-24,42%
Área pastagem
96311,74
96311,74
0
0,00%
Mão de obra (EH)
21961,22
15822,54
-6138,68
-27,95%
Tratores (menos de 100 CV)
1067
1067
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
408
395,1679
-12,8321
-3,15%
Gastos (R$ mil)
73855,08
73855,08
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17618,3
21934,39
4316,097
24,50%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22343,52
26993,86
4650,343
20,81%
Valor lavouras (R$ mil)
127752
154341
26588,95
20,81%
14
Guaporé
1
Área lavoura
137998,1
137998,1
0
0,00%
Área pastagem
103263,4
103263,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
30025,6
30025,6
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4201
4201
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
550
550
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
171056,3
171056,3
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
79567,27
79567,27
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
227029,8
227029,8
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
260940,4
260940,4
0
0,00%
15
Vacaria
1
Área lavoura
392619,5
392619,5
0
0,00%
Área pastagem
673685,5
673685,5
0
0,00%
Mão de obra (EH)
29880,74
29880,74
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3829
3829
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1375
1375
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
235066,2
235066,2
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
36843,92
36843,92
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
21250,85
21250,85
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
513298,9
513298,9
0
0,00%
16
Caxias do Sul
1
Área lavoura
60597,16
60597,16
0
0,00%
Área pastagem
84579,87
84579,87
0
0,00%
Mão de obra (EH)
49540,32
49540,32
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
11433
11433
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
564
564
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
225078,3
225078,3
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46284,95
46284,95
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
214061,5
214061,5
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
446815,2
446815,2
0
0,00%
91
Cont.
17
Santiago
1
Área lavoura
537531,6
537531,6
0
0,00%
Área pastagem
379975,4
379975,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
20032,96
20032,96
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2099
2099
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1587
1587
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
200423,6
200423,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
37692,46
37692,46
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
12192,98
12192,98
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
382628,3
382628,3
0
0,00%
18
Santa Maria
1,205051
Área lavoura
513495,4
354464,6
-159031
-30,97%
Área pastagem
417519,4
417519,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
32251,22
32251,22
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3980
3068,034
-911,966
-22,91%
Tratores (mais de 100 CV)
1783
1463,521
-319,479
-17,92%
Gastos (R$ mil)
177850,8
177850,8
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39083,72
47097,87
8014,15
20,51%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
16237,04
48060,32
31823,28
195,99%
Valor lavouras (R$ mil)
338499,6
407909,2
69409,63
20,51%
19
Restinga Seca
1,048284
Área lavoura
182082,9
150716,7
-31366,2
-17,23%
Área pastagem
51326,4
51326,4
0
0,00%
Mão de obra (EH)
20893,86
20893,86
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3598
2132,656
-1465,34
-40,73%
Tratores (mais de 100 CV)
838
495,5042
-342,496
-40,87%
Gastos (R$ mil)
96667,75
96667,75
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19732,72
20685,5
952,7824
4,83%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8400,72
22797,55
14396,83
171,38%
Valor lavouras (R$ mil)
220459,4
231104,1
10644,75
4,83%
20
Santa Cruz do Sul
1
Área lavoura
336952
336952
0
0,00%
Área pastagem
67175,47
67175,47
0
0,00%
Mão de obra (EH)
66799,74
66799,74
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4757
4757
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
767
767
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
234990,1
234990,1
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44234,24
44234,24
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
33869,42
33869,42
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
643277,4
643277,4
0
0,00%
92
Cont.
21
Lajeado-Estrela
1
Área lavoura
108294,4
108294,4
0
0,00%
Área pastagem
142139,3
142139,3
0
0,00%
Mão de obra (EH)
47397,16
47397,16
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3853
3853
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
545
545
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
301750,6
301750,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
111613,7
111613,7
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
424549,4
424549,4
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
211578,6
211578,6
0
0,00%
22
Cachoeira do Sul
1,311017
Área lavoura
350991,8
350991,8
0
0,00%
Área pastagem
212665,6
212665,6
0
0,00%
Mão de obra (EH)
29178,62
29178,62
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3630
3630
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1411
1279,564
-131,436
-9,32%
Gastos (R$ mil)
250014,8
241575,6
-8439,22
-3,38%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
23327,32
41671,13
18343,81
78,64%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
11186,75
30277,09
19090,35
170,65%
Valor lavouras (R$ mil)
339202,2
444699,7
105497,5
31,10%
23
Montenegro
1
Área lavoura
34004,83
34004,83
0
0,00%
Área pastagem
50198,06
50198,06
0
0,00%
Mão de obra (EH)
22690,72
22690,72
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3562
3562
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
532
532
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
89032,23
89032,23
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
23457,07
23457,07
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
273858,9
273858,9
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
136498,3
136498,3
0
0,00%
24
Gramado-Canela
1,030895
Área lavoura
46271,08
30101,42
-16169,7
-34,95%
Área pastagem
46337,99
28985,09
-17352,9
-37,45%
Mão de obra (EH)
14142,38
8772,312
-5370,07
-37,97%
Tratores (menos de 100 CV)
1391
1035,525
-355,475
-25,56%
Tratores (mais de 100 CV)
194
139,0967
-54,9033
-28,30%
Gastos (R$ mil)
36567,57
36567,57
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17280,59
17814,47
533,8873
3,09%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
47487,79
48954,94
1467,145
3,09%
Valor lavouras (R$ mil)
47078,19
60735,3
13657,1
29,01%
93
Cont.
25
São Jerônimo
1,436184
Área lavoura
137759,4
90531,29
-47228,1
-34,28%
Área pastagem
114108,4
49358,59
-64749,8
-56,74%
Mão de obra (EH)
15172,52
15172,52
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1881
1107,114
-773,886
-41,14%
Tratores (mais de 100 CV)
426
255,1912
-170,809
-40,10%
Gastos (R$ mil)
57061,44
57061,44
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
8321,776
11951,6
3629,828
43,62%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
4718,354
9445,46
4727,106
100,19%
Valor lavouras (R$ mil)
105699,1
151803,3
46104,26
43,62%
26
Porto Alegre
1,675607
Área lavoura
122383,5
122383,5
0
0,00%
Área pastagem
124505,2
71030,4
-53474,8
-42,95%
Mão de obra (EH)
20868
20868
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
2852
2852
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
781
437,5701
-343,43
-43,97%
Gastos (R$ mil)
122076,9
122076,9
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
24107,49
40394,67
16287,18
67,56%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
16634,13
100719,8
84085,7
505,50%
Valor lavouras (R$ mil)
129554
217081,5
87527,53
67,56%
27
Osório
1,123323
Área lavoura
212069,5
212069,5
0
0,00%
Área pastagem
173235,8
145174,1
-28061,8
-16,20%
Mão de obra (EH)
27936,24
27884,23
-52,0116
-0,19%
Tratores (menos de 100 CV)
2087
2087
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1260
635,4069
-624,593
-49,57%
Gastos (R$ mil)
121264,6
121264,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
18550,35
20838,04
2287,689
12,33%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6989,717
16623,42
9633,707
137,83%
Valor lavouras (R$ mil)
276532,4
310635,3
34102,87
12,33%
28
Camaquã
1
Área lavoura
271759,1
271759,1
0
0,00%
Área pastagem
108108,5
108108,5
0
0,00%
Mão de obra (EH)
23288,06
23288,06
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
4253
4253
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1001
1001
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
126087,9
126087,9
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
9495,699
9495,699
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6808,774
6808,774
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
314853,8
314853,8
0
0,00%
94
Cont.
29
Campanha Ocidental
1
Área lavoura
1028177
1028177
0
0,00%
Área pastagem
1307738
1307738
0
0,00%
Mão de obra (EH)
27135,1
27135,1
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
3392
3392
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
3996
3996
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
409278,7
409278,7
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39084,48
39084,48
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
37777,14
37777,14
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
820406,3
820406,3
0
0,00%
30
Campanha Central
1,19236
Área lavoura
370895,1
344837,8
-26057,3
-7,03%
Área pastagem
1020262
551921,8
-468341
-45,90%
Mão de obra (EH)
16451,84
16451,84
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1684
1684
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1505
1505
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
337541,8
148066,4
-189475
-56,13%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27583,86
32889,88
5306,019
19,24%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22354,75
26654,89
4300,149
19,24%
Valor lavouras (R$ mil)
232179
276840,8
44661,84
19,24%
31
Campanha Meridional
1
Área lavoura
271425,8
271425,8
0
0,00%
Área pastagem
756784
756784
0
0,00%
Mão de obra (EH)
13747,52
13747,52
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1692
1692
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
1656
1656
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
108124,5
108124,5
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39529,45
39529,45
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
13497,54
13497,54
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
182711,2
182711,2
0
0,00%
32
Serras de Sudeste
1,76192
Área lavoura
251821,1
102446,6
-149374
-59,32%
Área pastagem
840935
73177,13
-767758
-91,30%
Mão de obra (EH)
30469,96
23307,57
-7162,39
-23,51%
Tratores (menos de 100 CV)
2252
2130,935
-121,065
-5,38%
Tratores (mais de 100 CV)
864
330,6882
-533,312
-61,73%
Gastos (R$ mil)
95875,74
95875,74
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
30721,4
54128,66
23407,26
76,19%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
19767,7
51564,89
31797,2
160,85%
Valor lavouras (R$ mil)
98394,2
173362,7
74968,54
76,19%
95
Cont.
33
Pelotas
1,081431
Área lavoura
432289,8
248644,3
-183646
-42,48%
Área pastagem
300952,7
80009,99
-220943
-73,41%
Mão de obra (EH)
53206,3
51853,69
-1352,61
-2,54%
Tratores (menos de 100 CV)
7546
3934,724
-3611,28
-47,86%
Tratores (mais de 100 CV)
1285
697,9023
-587,098
-45,69%
Gastos (R$ mil)
190654,7
190654,7
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
59162,64
63980,33
4817,692
8,14%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
26339,07
56907,18
30568,11
116,06%
Valor lavouras (R$ mil)
421559,9
455888
34328,17
8,14%
34
Jaguarão
1
Área lavoura
152739,4
152739,4
0
0,00%
Área pastagem
278174,2
278174,2
0
0,00%
Mão de obra (EH)
6369,72
6369,72
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
584
584
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
705
705
0
0,00%
Gastos (R$ mil)
49848,6
49848,6
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
8957,04
8957,04
0
0,00%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6350,197
6350,197
0
0,00%
Valor lavouras (R$ mil)
124591,2
124591,2
0
0,00%
35
Litoral Lagunar
1,027566
Área lavoura
247427,7
195467,8
-51959,9
-21,00%
Área pastagem
244054,6
244054,6
0
0,00%
Mão de obra (EH)
12575,56
12575,56
0
0,00%
Tratores (menos de 100 CV)
1177
1177
0
0,00%
Tratores (mais de 100 CV)
980
767,1934
-212,807
-21,71%
Gastos (R$ mil)
84844,83
84844,83
0
0,00%
Valor produção animal grande porte (R$ mil)
13129,09
13491
361,9151
2,76%
Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
3567,489
11972,14
8404,649
235,59%
Valor lavouras (R$ mil)
192898,9
198216,3
5317,431
2,76%
Fonte: resultados da pesquisa.
96
Anexo 4: Valores observados e projetados para cada input e output obtidos pelo modelo
DEA-BND-O-C das microrregiões do Rio Grande do Sul, orientação ao produto, 1995/96
No.
DMU
1/Score
I/O
Data
Projection
Difference
%
1
Santa Rosa
1
(IB)Área lavoura
192092,4
192092,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
50170,7
50170,7
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
45050
45050
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
5205
5205
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
389
389
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
45087,28
45087,28
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
32109,78
32109,78
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
28136,82
28136,82
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
120300,9
120300,9
0
0,00%
2
Três Passos
1,000001
(IB)Área lavoura
216850,6
216850
0
0,00%
(IB)Área pastagem
37187,3
37189,3
2
0,01%
(I)Mão de obra (EH)
53035,21
53035,11
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4448
4448
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
325
325
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
42497,18
42497,18
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29914,63
29914,66
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
25334
25334,02
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
106961,8
106961,8
0
0,00%
3
Frederico Westphalen
1
(IB)Área lavoura
246656,3
246656,3
0
0,00%
(IB)Área pastagem
68356,07
68356,07
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
64319,38
64319,38
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3243
3243
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
324
324
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
45912,59
45912,59
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
25685,85
25685,85
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
33923,94
33923,94
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
124766,9
124766,9
0
0,00%
4
Erechim
1,000002
(IB)Área lavoura
260620,4
260618,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
97757,13
97759,13
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
53756,28
53756,28
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4512
4512
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
382
382
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
87011,41
87011,41
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29642,59
29642,8
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
81047,29
81047,46
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
129926,2
129926,5
0
0,00%
97
Cont.
5
Sananduva
1,191441
(IB)Área lavoura
125745,6
125743,6
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
78376,07
78378,07
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
24782,83
24782,83
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2414
2414
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
295
261,2785
-33,7215
-11,43%
(I)Gastos (R$ mil)
43587,26
43587,26
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14635,16
17436,93
2801,772
19,14%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
32904,65
39203,96
6299,306
19,14%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
56161,92
66913,62
10751,7
19,14%
6
Cerro Largo
1
(IB)Área lavoura
107880,4
107880,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
52249,74
52249,74
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27136,06
27136,06
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2697
2697
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
100
100
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
22822,25
22822,25
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17418,54
17418,54
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
18204,15
18204,15
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
47338,37
47338,37
0
0,00%
7
Santo Ângelo
1,000003
(IB)Área lavoura
403531,9
403529,9
0
0,00%
(IB)Área pastagem
436850,9
436852,9
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
41749,14
41749,14
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
6593
6592,984
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1323
1322,997
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
67207,33
67207,33
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44972,91
44973,03
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
13364,51
13364,69
0,179012
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
148085,1
148085,5
0
0,00%
8
Ijuí
1,000002
(IB)Área lavoura
338115,7
338114,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
51183,7
51185,7
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
34468,85
34468,85
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
7205
7204,97
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1023
1023
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
67805,82
67805,82
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
28589,07
28589,12
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15148,84
15148,87
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
145778,7
145778,9
0
0,00%
98
Cont.
9
Carazinho
1,000002
(IB)Área lavoura
309089,7
309088,2
0
0,00%
(IB)Área pastagem
47380,53
47382,53
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
31280,58
31280,58
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
13221
13220,9
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
796
796
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
61296,19
61296,19
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17601,23
17601,28
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15812,38
15812,4
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
137189,7
137189,9
0
0,00%
10
Passo Fundo
1,000001
(IB)Área lavoura
352760,8
352760,1
0
0,00%
(IB)Área pastagem
106244,1
106246,1
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
47080,58
47080,58
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
7572
7572
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1036
1036
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
142459
142459
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
37210,56
37211,07
0,511969
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
109981,2
109981,3
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
174473,7
174473,9
0
0,00%
11
Cruz Alta
1,000001
(IB)Área lavoura
442614,5
442614,1
0
0,00%
(IB)Área pastagem
196854,7
196856,7
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27286,04
27286,04
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
6033
6032,997
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1714
1714
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
90484,81
90484,8
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
38027,19
38027,24
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
12609,98
12610,01
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
183988,2
183988,3
0
0,00%
12
Não-Me-Toque
1
(IB)Área lavoura
97608,79
97608,79
0
0,00%
(IB)Área pastagem
10118,31
10118,31
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
9137,133
9137,133
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2886
2886
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
201
201
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
29785
29785
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
11494,54
11494,54
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
11757,52
11757,52
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
47181,76
47181,76
0
0,00%
99
Cont.
13
Soledade
1
(IB)Área lavoura
63090,21
63090,21
0
0,00%
(IB)Área pastagem
164418,7
164418,7
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
20900,51
20900,51
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
890
890
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
141
141
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
17515,72
17515,72
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14405,74
14405,74
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
10634,19
10634,19
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
36028,55
36028,55
0
0,00%
14
Guaporé
1
(IB)Área lavoura
97706,27
97706,27
0
0,00%
(IB)Área pastagem
84108,6
84108,6
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
33265,51
33265,51
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2749
2749
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
88
88
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
91533,3
91533,3
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27919,32
27919,32
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
120576,5
120576,5
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
68773,44
68773,44
0
0,00%
15
Vacaria
1
(IB)Área lavoura
108889,9
108889,9
0
0,00%
(IB)Área pastagem
969511,2
969511,2
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
33165,36
33165,36
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3826
3826
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
479
479
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
59678,08
59678,08
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
48679,28
48679,28
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
21021,4
21021,4
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
126173,6
126173,6
0
0,00%
16
Caxias do Sul
1
(IB)Área lavoura
78607,21
78607,21
0
0,00%
(IB)Área pastagem
122913,8
122913,8
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
46558,55
46558,55
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
9221
9221
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
119
119
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
134805,9
134805,9
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27710,25
27710,25
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
170427,1
170427,1
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
126905,5
126905,5
0
0,00%
100
Cont.
17
Santiago
1,000002
(IB)Área lavoura
206956,9
206954,9
0
0,00%
(IB)Área pastagem
664269,3
664271,3
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
19869,83
19869,83
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2393
2393
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
802
801,9984
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
41751,67
41751,67
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
47097,78
47097,89
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6149,645
6149,891
0,24588
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
78607,89
78608,07
0
0,00%
18
Santa Maria
1,000002
(IB)Área lavoura
152070,1
152068,1
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
713413,2
713415,2
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
30008,13
30008,13
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4113
4113
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
864
863,9918
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
39029,34
39029,34
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46691,18
46691,25
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8214,619
8214,778
0,158511
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
104686,8
104687
0
0,00%
19
Restinga Seca
1
(IB)Área lavoura
72048,49
72048,49
0
0,00%
(IB)Área pastagem
106253,6
106253,6
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
19063,41
19063,41
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3397
3397
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
360
360
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
20017,98
20017,98
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
10365,54
10365,54
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
5072,46
5072,46
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
69453,15
69453,15
0
0,00%
20
Santa Cruz do Sul
1
(IB)Área lavoura
152465,3
152465,3
0
0,00%
(IB)Área pastagem
103025,9
103025,9
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
67200,26
67200,26
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4086
4086
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
270
270
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
58821,74
58821,74
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
21769,09
21769,09
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22863,13
22863,13
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
201863,3
201863,3
0
0,00%
101
Cont.
21
Lajeado-Estrela
1
(IB)Área lavoura
102997,3
102997,3
0
0,00%
(IB)Área pastagem
75116,7
75116,7
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
54664,12
54664,12
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3072
3072
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
110
110
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
163906,8
163906,8
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44783,18
44783,18
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
218557,3
218557,3
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
90019,87
90019,87
0
0,00%
22
Cachoeira do Sul
1,034178
(IB)Área lavoura
118931,3
118933,3
2
0,00%
(IB)Área pastagem
384337
384339
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
26062,13
26062,13
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3541
3291,242
-249,758
-7,05%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
636
636
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
42924,25
42924,25
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
29667,58
30681,55
1013,968
3,42%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
7320,94
10349,26
3028,318
41,37%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
111916,6
115741,6
3825,047
3,42%
23
Montenegro
1
(IB)Área lavoura
41199,63
41199,63
0
0,00%
(IB)Área pastagem
31447,94
31447,94
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
24217,14
24217,14
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3479
3479
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
71
71
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
50756,85
50756,85
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
15111,2
15111,2
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
70348,19
70348,19
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
42951,46
42951,46
0
0,00%
24
Gramado-Canela
1
(IB)Área lavoura
26542,99
26542,99
0
0,00%
(IB)Área pastagem
38747,88
38747,88
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
16717,44
16717,44
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1485
1485
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
39
39
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
21164,62
21164,62
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
12526,67
12526,67
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
23877,31
23877,31
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
23565,48
23565,48
0
0,00%
102
Cont.
25
São Jerônimo
1,239552
(IB)Área lavoura
42489,2
42491,2
2
0,00%
(IB)Área pastagem
159578
159580
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
15886,67
15328,55
-558,122
-3,51%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1342
1193,541
-148,459
-11,06%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
167
156,1746
-10,8254
-6,48%
(I)Gastos (R$ mil)
16546,94
16546,94
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
11294,87
14000,58
2705,711
23,96%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
2914,468
5890,081
2975,613
102,10%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
39419,88
48863
9443,121
23,96%
26
Porto Alegre
1
(IB)Área lavoura
48843,29
48843,47
0
0,00%
(IB)Área pastagem
141229,6
141231,6
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
16815,43
16815,43
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2479
2478,989
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
398
397,9967
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
41985,6
41985,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
22351,1
22351,1
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
45361,08
45361,1
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
48698,68
48698,7
0
0,00%
27
Osório
1,066971
(IB)Área lavoura
96639,22
96641,22
2
0,00%
(IB)Área pastagem
232473,1
232475,1
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27015,51
27015,51
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2532
2532
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
763
436,3856
-326,614
-42,81%
(I)Gastos (R$ mil)
35370,96
35370,96
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19224,42
20511,9
1287,478
6,70%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
3732,759
11233,85
7501,086
200,95%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
98415,26
105006,2
6590,967
6,70%
28
Camaquã
1
(IB)Área lavoura
111990
111990
0
0,00%
(IB)Área pastagem
193082,4
193082,4
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
23159,22
23159,22
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2930
2930
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
623
623
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
39100,51
39100,51
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
14630,57
14630,57
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
4599,916
4599,916
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
118904,8
118904,8
0
0,00%
103
Cont.
29
Campanha Ocidental
1
(IB)Área lavoura
388317,7
388317,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
1982401
1982401
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
32419,75
32419,75
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
5503
5503
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
3407
3407
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
155024,7
155024,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
102272,7
102272,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
15799,38
15799,38
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
307894,8
307894,8
0
0,00%
30
Campanha Central
1
(IB)Área lavoura
113031,2
113031,2
0
0,00%
(IB)Área pastagem
1297937
1297937
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
18239,61
18239,61
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2433
2433
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1087
1087
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
46624,14
46624,14
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
65568,13
65568,13
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
9123,75
9123,75
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
90818,63
90818,63
0
0,00%
31
Campanha Meridional
1
(IB)Área lavoura
84430,31
84430,31
0
0,00%
(IB)Área pastagem
949315,7
949315,7
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
15099,99
15099,99
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2512
2512
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
700
700
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
33255,91
33255,91
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
64531,26
64531,26
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6285,167
6285,167
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
69442,68
69442,68
0
0,00%
32
Serras de Sudeste
1
(IB)Área lavoura
79563,31
79563,31
0
0,00%
(IB)Área pastagem
861423,1
861423,1
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
30832,9
30832,9
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1923
1923
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
280
280
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
18768,53
18768,53
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
43956,06
43956,06
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8641,127
8641,127
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
32933,81
32933,81
0
0,00%
104
Cont.
33
Pelotas
1,04268
(IB)Área lavoura
200599
200597
0
0,00%
(IB)Área pastagem
405932,9
405934,9
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
52660,35
47603,13
-5057,22
-9,60%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4794
4794
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
565
565
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
47149,49
47149,49
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
45445,97
47385,58
1939,611
4,27%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
19441,53
22466,55
3025,022
15,56%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
113431,5
118272,7
4841,202
4,27%
34
Jaguarão
1
(IB)Área lavoura
76297,68
76297,68
0
0,00%
(IB)Área pastagem
426492,8
426492,8
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
8601,583
8601,583
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1200
1200
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
644
644
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
27092,03
27092,03
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
22541,57
22541,57
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
7687,24
7687,24
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
79336,79
79336,79
0
0,00%
35
Litoral Lagunar
1,010624
(IB)Área lavoura
78088,31
78090,31
2
0,00%
(IB)Área pastagem
340169
340171
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
13011,37
13011,37
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1866
1843,807
-22,193
-1,19%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
758
566,7622
-191,238
-25,23%
(I)Gastos (R$ mil)
33055,39
33055,39
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19130,11
19965,87
835,7619
4,37%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
1841,804
15025,73
13183,93
715,82%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
83478,47
84365,31
886,8352
1,06%
Fonte: resultados da pesquisa.
105
Anexo 5: Valores observados e projetados para cada input e output obtidos pelo modelo
DEA-BND-O-C das microrregiões do Rio Grande do Sul, orientação ao produto, 2006.
No.
DMU
1/Score
I/O
Data
Projection
Difference
%
1
Santa Rosa
1,007169
(IB)Área lavoura
186913,1
186911,1
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
102063,7
102065,7
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
36626,04
36626,04
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4508
3572,808
-935,1919
-20,75%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
685
685
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
163577,6
163577,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
82383,64
82974,25
590,6078
0,72%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
87669,06
88297,56
628,49891
0,72%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
215613,7
298550,3
82936,516
38,47%
2
Três Passos
1
(IB)Área lavoura
190671,4
190671,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
101925,2
101925,2
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
43176,6
43176,6
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3583
3583
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
711
711
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
169193,7
169193,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
90831,4
90831,4
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
86174,12
86174,12
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
324537,9
324537,9
0
0,00%
3
Frederico Westphalen
1
(IB)Área lavoura
256007
256007
0
0,00%
(IB)Área pastagem
119288,9
119288,9
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
55420,62
55420,62
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3116
3116
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
715
715
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
202663,4
202663,4
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
88844,42
88844,42
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
100369,6
100369,6
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
398976,8
398976,8
0
0,00%
4
Erechim
1,063877
(IB)Área lavoura
294486,7
294484,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
146172,9
146174,9
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
43854,9
43854,9
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4432
4432
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1045
1045
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
278335,9
278335,9
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
90924,47
96732,45
5807,9793
6,39%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
198403,3
211076,7
12673,399
6,39%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
358119,7
394043,7
35923,967
10,03%
106
Cont.
5
Sananduva
1,050787
(IB)Área lavoura
169503,9
169501,9
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
78608,76
78610,76
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
21513,54
21513,54
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2432
2432
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
627
627
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
126605,6
126605,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
48323,02
50777,19
2454,1648
5,08%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
50132,34
53735,78
3603,4374
7,19%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
172273,8
221281,1
49007,293
28,45%
6
Cerro Largo
1
(IB)Área lavoura
99476,5
99476,5
0
0,00%
(IB)Área pastagem
87235,2
87235,2
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
22727,68
22727,68
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2250
2250
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
276
276
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
97462,4
97462,4
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
57238,86
57238,86
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
54695,44
54695,44
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
167449,7
167449,7
0
0,00%
7
Santo Ângelo
1,267205
(IB)Área lavoura
535024,8
535022,8
0
0,00%
(IB)Área pastagem
329106,5
329108,5
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
38157,86
38157,86
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4866
4440,927
-425,0727
-8,74%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1925
1844,24
-80,76034
-4,20%
(I)Gastos (R$ mil)
272507,1
272507,1
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
64137,64
81275,53
17137,897
26,72%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
34077,44
76972,74
42895,296
125,88%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
404142,2
512131
107988,81
26,72%
8
Ijuí
1,000001
(IB)Área lavoura
366506,5
366504,9
0
0,00%
(IB)Área pastagem
57769,4
57771,4
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
29637,78
29637,78
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
5551
5550,986
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1473
1473
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
230922,4
230922,4
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
63226,08
63226,14
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
64307,34
64309,24
1,9059571
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
417525,9
417526,3
0
0,00%
107
Cont.
9
Carazinho
1
(IB)Área lavoura
358264,7
358264,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
51988,16
51988,16
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27536,5
27536,5
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3171
3171
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1110
1110
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
246419,6
246419,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46464,77
46464,77
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
59772,77
59772,77
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
418210,6
418210,6
0
0,00%
10
Passo Fundo
1
(IB)Área lavoura
446671,9
446671,9
0
0,00%
(IB)Área pastagem
101434,3
101434,3
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
39549,96
39549,96
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
6886
6886
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
2050
2050
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
331350,6
331350,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
108896
108896
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
164014,6
164014,6
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
568648,9
568648,9
0
0,00%
11
Cruz Alta
1
(IB)Área lavoura
599734,3
599734,3
0
0,00%
(IB)Área pastagem
97265,32
97265,32
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
26318,8
26318,8
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4962
4962
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
2524
2524
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
424581,3
424581,3
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
70805,45
70805,45
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
37208,45
37208,45
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
591182,2
591182,2
0
0,00%
12
Não-Me-Toque
1
(IB)Área lavoura
109847,3
109847,3
0
0,00%
(IB)Área pastagem
16615,9
16615,9
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
8293,62
8293,62
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2244
2244
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
451
451
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
108525,1
108525,1
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
24827,92
24827,92
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
52375,09
52375,09
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
153123,7
153123,7
0
0,00%
108
Cont.
13
Soledade
1,000015
(IB)Área lavoura
160282,1
160280,1
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
96311,74
96310,59
-1,147473
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
21961,22
21960,53
-0,692056
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1067
1067
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
408
408
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
73855,08
73855,08
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17618,3
17618,71
0,4096797
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22343,52
22343,85
0,3291979
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
127752
127753,9
1,8822327
0,00%
14
Guaporé
1
(IB)Área lavoura
137998,1
137998,1
0
0,00%
(IB)Área pastagem
103263,4
103263,4
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
30025,6
30025,6
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4201
4201
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
550
550
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
171056,3
171056,3
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
79567,27
79567,27
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
227029,8
227029,8
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
260940,4
260940,4
0
0,00%
15
Vacaria
1
(IB)Área lavoura
392619,5
392619,5
0
0,00%
(IB)Área pastagem
673685,5
673685,5
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
29880,74
29880,74
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3829
3829
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1375
1375
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
235066,2
235066,2
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
36843,92
36843,92
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
21250,85
21250,85
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
513298,9
513298,9
0
0,00%
16
Caxias do Sul
1
(IB)Área lavoura
60597,16
60597,16
0
0,00%
(IB)Área pastagem
84579,87
84579,87
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
49540,32
49540,32
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
11433
11433
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
564
564
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
225078,3
225078,3
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
46284,95
46284,95
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
214061,5
214061,5
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
446815,2
446815,2
0
0,00%
109
Cont.
17
Santiago
1
(IB)Área lavoura
537531,6
537531,6
0
0,00%
(IB)Área pastagem
379975,4
379975,4
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
20032,96
20032,96
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2099
2099
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1587
1587
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
200423,6
200423,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
37692,46
37692,46
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
12192,98
12192,98
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
382628,3
382628,3
0
0,00%
18
Santa Maria
1,000005
(IB)Área lavoura
513495,4
513493,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
417519,4
417521,4
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
32251,22
32251,22
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3980
3979,977
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1783
1783
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
177850,8
177850,8
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39083,72
39083,91
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
16237,04
16237,43
0,3866402
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
338499,6
338501,2
0
0,00%
19
Restinga Seca
1,000006
(IB)Área lavoura
182082,9
182080,9
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
51326,4
51328,4
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
20893,86
20893,86
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3598
3597,853
-0,146683
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
838
837,9604
-3,96E-02
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
96667,75
96667,75
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
19732,72
19732,85
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
8400,72
8402,279
1,5590829
0,02%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
220459,4
220460,8
0
0,00%
20
Santa Cruz do Sul
1
(IB)Área lavoura
336952
336952
0
0,00%
(IB)Área pastagem
67175,47
67175,47
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
66799,74
66799,74
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4757
4757
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
767
767
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
234990,1
234990,1
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
44234,24
44234,24
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
33869,42
33869,42
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
643277,4
643277,4
0
0,00%
110
Cont.
21
Lajeado-Estrela
1
(IB)Área lavoura
108294,4
108294,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
142139,3
142139,3
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
47397,16
47397,16
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3853
3853
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
545
545
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
301750,6
301750,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
111613,7
111613,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
424549,4
424549,4
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
211578,6
211578,6
0
0,00%
22
Cachoeira do Sul
1,311021
(IB)Área lavoura
350991,8
350993,8
0
0,00%
(IB)Área pastagem
212665,6
212667,6
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
29178,62
29178,62
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3630
3630
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1411
1279,573
-131,4273
-9,31%
(I)Gastos (R$ mil)
250014,8
241576,5
-8438,262
-3,38%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
23327,32
41671,2
18343,875
78,64%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
11186,75
30276,68
19089,93
170,65%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
339202,2
444701
105498,84
31,10%
23
Montenegro
1
(IB)Área lavoura
34004,83
34004,83
0
0,00%
(IB)Área pastagem
50198,06
50198,06
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
22690,72
22690,72
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3562
3562
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
532
532
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
89032,23
89032,23
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
23457,07
23457,07
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
273858,9
273858,9
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
136498,3
136498,3
0
0,00%
24
Gramado-Canela
1,000004
(IB)Área lavoura
46271,08
46269,08
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
46337,99
46335,99
-2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
14142,38
14141,7
-0,675579
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1391
1390,955
-4,49E-02
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
194
193,9932
-6,79E-03
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
36567,57
36567,57
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
17280,59
17280,65
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
47487,79
47487,96
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
47078,19
47079,9
1,7070613
0,00%
111
Cont.
25
São Jerônimo
1,166585
(IB)Área lavoura
137759,4
137757,4
-2
0,00%
(IB)Área pastagem
114108,4
114106,4
-2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
15172,52
9494,627
-5677,893
-37,42%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1881
944,6165
-936,3835
-49,78%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
426
426
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
57061,44
57061,44
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
8321,776
11707,92
3386,1435
40,69%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
4718,354
5504,361
786,0075
16,66%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
105699,1
123306,9
17607,888
16,66%
26
Porto Alegre
1,673499
(IB)Área lavoura
122383,5
122385,5
2
0,00%
(IB)Área pastagem
124505,2
124503,2
-2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
20868
20868
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2852
2852
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
781
449,1693
-331,8307
-42,49%
(I)Gastos (R$ mil)
122076,9
118484
-3592,914
-2,94%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
24107,49
40343,87
16236,376
67,35%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
16634,13
103339,7
86705,585
521,25%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
129554
216808,5
87254,5
67,35%
27
Osório
1,117457
(IB)Área lavoura
212069,5
212071,5
0
0,00%
(IB)Área pastagem
173235,8
173233,8
-2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27936,24
27936,24
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2087
2087
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1260
670,4623
-589,5377
-46,79%
(I)Gastos (R$ mil)
121264,6
117396,6
-3867,956
-3,19%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
18550,35
21043,53
2493,1792
13,44%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6989,717
16025,31
9035,5973
129,27%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
276532,4
309013,2
32480,763
11,75%
28
Camaquã
1
(IB)Área lavoura
271759,1
271759,1
0
0,00%
(IB)Área pastagem
108108,5
108110,5
2
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
23288,06
23288,06
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
4253
4252,983
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1001
1001
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
126087,9
126087,9
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
9495,699
9495,797
9,84E-02
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6808,774
6808,842
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
314853,8
314853,8
0
0,00%
112
Cont.
29
Campanha Ocidental
1
(IB)Área lavoura
1028177
1028177
0
0,00%
(IB)Área pastagem
1307738
1307738
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
27135,1
27135,1
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
3392
3392
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
3996
3996
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
409278,7
409278,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39084,48
39084,48
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
37777,14
37777,14
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
820406,3
820406,3
0
0,00%
30
Campanha Central
1,000001
(IB)Área lavoura
370895,1
370895
0
0,00%
(IB)Área pastagem
1020262
1020260
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
16451,84
16451,84
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1684
1684
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1505
1505
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
337541,8
337541
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
27583,86
27583,89
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
22354,75
22354,76
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
232179
232179,2
0
0,00%
31
Campanha Meridional
1
(IB)Área lavoura
271425,8
271425,8
0
0,00%
(IB)Área pastagem
756784
756784
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
13747,52
13747,52
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1692
1692
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1656
1656
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
108124,5
108124,5
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
39529,45
39529,45
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
13497,54
13497,54
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
182711,2
182711,2
0
0,00%
32
Serras de Sudeste
1,000002
(IB)Área lavoura
251821,1
251820,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
840935
840933
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
30469,96
30469,93
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
2252
2251,999
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
864
863,999
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
95875,74
95875,74
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
30721,4
30721,47
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
19767,7
19767,78
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
98394,2
98394,41
0
0,00%
113
Cont.
33
Pelotas
1,000001
(IB)Área lavoura
432289,8
432287,8
0
0,00%
(IB)Área pastagem
300952,7
300954,1
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
53206,3
53206,09
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
7546
7545,914
-8,64E-02
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
1285
1285
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
190654,7
190654,7
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
59162,64
59162,71
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
26339,07
26339,67
0,6061021
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
421559,9
421560,4
0
0,00%
34
Jaguarão
1
(IB)Área lavoura
152739,4
152739,4
0
0,00%
(IB)Área pastagem
278174,2
278174,2
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
6369,72
6369,72
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
584
584
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
705
705
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
49848,6
49848,6
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
8957,04
8957,04
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
6350,197
6350,197
0
0,00%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
124591,2
124591,2
0
0,00%
35
Litoral Lagunar
1,000003
(IB)Área lavoura
247427,7
247425,7
0
0,00%
(IB)Área pastagem
244054,6
244056,6
0
0,00%
(I)Mão de obra (EH)
12575,56
12575,56
0
0,00%
(I)Tratores (menos de 100 CV)
1177
1177
0
0,00%
(I)Tratores (mais de 100 CV)
980
979,9915
0
0,00%
(I)Gastos (R$ mil)
84844,83
84844,83
0
0,00%
(O)Valor produção animal grande porte (R$ mil)
13129,09
13129,12
0
0,00%
(O)Valor produção animal pequeno e médio porte (R$ mil)
3567,489
3567,839
0,3502502
0,01%
(O)Valor lavouras (R$ mil)
192898,9
192899,4
0
0,00%
Fonte: resultados da pesquisa.
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