Agropecuária brasileira : desempenho regional e determinantes de produtividade nos anos censitários de 1995/96 e 2006

O objetivo do estudo foi analisar a evolução da produtividade líquida do trabalho e da terra na agropecuária brasileira e suas regiões nos anos censitários de 1995/96 e 2006, mensurando os índices de produtividade, identificando as diferenças entre regiões e verificando as influências das variáveis estabelecidas no modelo, tendo como base os dados o Censo Agropecuário de 1995/96 e 2006 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Os procedimentos adotados são descritos no modelo de regressão linear múltipla, para visualizar a influência das variáveis no valor bruto de produção e na produtividade do trabalho e da terra. Com os resultados obtidos, confirmou-se a hipótese do aumento das disparidades regionais e inter-regionais das produtividades da terra e do trabalho na agropecuária brasileira entre os períodos censitários, que também podem ser caracterizados como heterogeneidade estrutural. Observou-se que os melhores índices quanto à produtividade da terra estão localizados principalmente nas regiões Sul e Sudeste e na produtividade do trabalho o Sul, Sudeste e Centro-Oeste, havendo concentração dos mais altos valores em apenas alguns municípios do país. As diferenças na disposição de fatores e infraestrutura produtiva, que estão melhores alocados no Sul, Sudeste e Centro-Oeste, contribuem para os bons resultados alcançados nestas regiões. Verificou-se que, as variáveis tecnológicas definidas no modelo econométrico exercem influência e explicam alterações sobre a produção e as produtividades. A análise dos resultados permitiu concluir que as características de cada região se relacionam aos fatores de produção e as condições climáticas exercem influência sobre o comportamento da produção. Constatou-se que as produtividades do trabalho e da terra na agropecuária brasileira cresceram entre os períodos censitários bem como as disparidades em termos de produtividade entre as regiões por conta da qualidade do solo, relevo e aptidão agrícola, infraestrutura produtiva, uso de insumos e tecnologia, entre outros.The objective of the study was to analyze the evolution of net productivity of labor and land in Brazilian agriculture and their regions during the census of 1995/96 and 2006, measuring the productivity rates, identifying the differences between regions and verifying the influence of established variables on the model, based on data from the Census of Agriculture 1995/96 and 2006 of Brazilian Institute of Geography and Statistics. The adopted procedures are described in the multiple linear regression model to visualize the influence of the variables on the gross value of production and the productivity of labor and land. With the obtained results, has confirmed the hypothesis of increased regional and interregional disparities of productivity of land and labor in Brazilian agriculture between censuses periods, which can also be characterized as structural heterogeneity. It was observed that the best indices for the productivity of the land are located mainly in the South and Southeast regions, and for labor productivity in the South, Southeast and Midwest, with the highest concentration values in just a few counties in the country. The diferences in the disposition of factors and productive infraestructure, which are best allocated in the South, Southeast and Midwest, contributes to the good results achieved in these regions. It was found that the technological variables defined in the econometric model exercises influence and explain changes on production and productivities. The results analysis allowed concluding that the characteristics of each region relate to the production factors and climatic conditions have influence over the behavior of production. It was found that the productivity of labor and land in the Brazilian agricultural sector grew between censuses periods as well as disparities in terms of productivity between regions because of the soil quality, topography and land suitability, productive infrastructure, input use and technology , among others