Fronteira de produção e eficiência econômica da cafeicultura mineira

Abstract

O presente trabalho pesquisou os níveis de eficiência econômica dos recursos produtivos da cafeicultura mineira, identificando variações na geração de resultados apurados por meio das metodologias paramétrica e não-paramétrica. Os dados utilizados foram: a) inventário de terra, benfeitorias, máquinas, equipamentos, veículos, valor de implantação das lavouras de café e demais itens da infraestrutura das propriedades; b) índices técnicos como produção e produtividade; c) levantamento dos componentes de custos fixos e variáveis: despesas com insumos e serviços. Os dados são referentes aos anos agrícolas 2007/2008 e 2008/2009, que foram ajustados para a safra 2008/2009 por indicadores de preços agrícolas e pelo IGP-DI da FGV. Para a análise da gestão dos recursos produtivos, os indicadores de interesse são as eficiências técnica, alocativa e econômica. Como modelo analítico, utilizou-se a Análise Envoltória de Dados (DEA) – que consiste em encontrar a melhor empresa virtual a partir de um conjunto de empresas de uma amostra – e a Fronteira Estocástica – que consiste na estimação de funções matemáticas, de acordo com a realidade da série de dados, impondo uma forma funcional para explicar os níveis de eficiência das empresas. Como resultado, pode-se afirmar que as metodologias DEA e Fronteira Estocástica não apontaram resultados diferentes ao separar os produtores de café por suas eficiências econômicas.

This study has investigated the levels of economic efficiency of the productive resources of Minas Gerais coffee, identifying variations in the generation of obtained results through parametric and nonparametric methods. The data employed were the following: a) inventory of land, improvements, machinery, equipment, vehicles, implementation value of coffee plantations and further items of infrastructure of properties; b) technical indexes such as production and productivity; c) survey of components of fixed and variable costs: input and service costs. The data refer to agricultural years 2007/2008 and 2008/2009 which were adjusted for 2008/2009 season through agricultural price indicators and FGV IGP-DI. To analyze the management of productive resources, indicators of interest are technical allocative and economic efficiencies. As an analytical model we have used the Data Envelopment Analysis (DEA) - which is to find the best virtual company from a group of companies of a sample - and Stochastic Frontier - which is the assessment of mathematical functions according to reality series data, imposing a functional form to explain the levels of business efficiency. As a result it can be stated that DEA and stochastic frontier methodologies did not suggest different results to separate the coffee farmers for their economic efficiencies.