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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Maristela de Mello Martins
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2019
Orientador
Banca examinadora
Spolador, Humberto Francisco Silva (Presidente)
Capitani, Daniel Henrique Dario
Almeida, Alexandre Nunes de
Zen, Sérgio De
Título em português
Análise da eficiência técnica da pecuária de corte para regiões brasileiras selecionadas - uma análise de fronteira estocástica
Palavras-chave em português
Eficiência
Fronteira estocástica
Pecuária de corte
Suplementação
Resumo em português
A pecuária de corte brasileira tem se destacado no cenário internacional. Apesar disso, a atividade é bastante heterogênea, refletindo em desempenho díspar entre os pecuaristas. O objetivo desta pesquisa foi mensurar a eficiência técnica dos produtores de gado de corte de regiões brasileiras selecionadas, ou seja, medir o quanto estão produzindo em relação ao máximo potencial e, de forma concomitante, analisar possíveis determinantes dessa eficiência. Para a realização deste objetivo, foi empregada a Análise de Fronteira Estocástica (SFA), e considerou-se que a produção (quantidade de arrobas produzidas) é explicada pelos insumos (terra, trabalho e capital), sistema de produção dos animais, genética e meio físico. Por sua vez, as variáveis explicativas para a eficiência técnica dos produtores relacionam-se à alimentação dos animais (suplementação mineral e proteica), às pastagens (adubação, rotação de pastagens e integração lavoura-pecuária) e à assistência técnica. A base de dados quanto à produção, insumos e manejo é do Cepea/CNA, instituições que por meio do projeto "Campo Futuro" definem fazendas típicas de regiões importantes para a pecuária de corte. As condições do meio físico foram incorporadas na análise de duas formas alternativas: variáveis edafoclimáticas (Modelo I) e índice de aptidão do meio físico (Modelo II), provenientes do levantamento GYGA-ED e do GeoLab, respectivamente. A amostra continha informações de 279 fazendas típicas e foram analisadas entre os anos de 2002 e 2017, empregando-se o método para dados cross-section. Os resultados indicaram que a produção de gado de corte no Brasil tem desempenho médio elevado: de 91,22% no primeiro modelo e de 90,87% no segundo. Em ambos os modelos, a área de pastagens é o insumo que mais impacta na quantidade produzida, dado que, nos atuais padrões de produção, a atividade majoritariamente demanda amplas extensões de terra. No entanto, os sistemas extensivos per se impactam negativamente a produção (efeito contrário àquele verificado para o confinamento). Constatou-se, ainda, que quanto melhor é a genética dos animais (representada pelo ganho de peso diário dos mesmos), mais próxima a fazenda típica está da fronteira de produção. Os coeficientes da fronteira de produção no Modelo I sinalizaram a estreita relação entre a quantidade produzida e as variáveis edafoclimáticas, ainda que o efeito dessas seja indireto majoritariamente. Quanto às variáveis explicativas para a ineficiência técnica, em ambos os modelos a assistência técnica mostrou-se como negativa para o desempenho dos produtores. De modo contrário, no Modelo II, os resultados para o número de piquetes (proxy para a rotação de pastagens) e a suplementação mineral sugeriram que estes reduzem a ineficiência técnica da pecuária.
Título em inglês
Analysis of the beef cattle efficiency for selected Brazilian regions - a stochastic frontier analysis
Palavras-chave em inglês
Beef cattle
Efficiency
Stochastic frontier
Supplementation
Resumo em inglês
Brazilian beef cattle is one of the most significant activities in the international agribusiness market. Despite that, the activity is quite heterogeneous, thus producers have disparate performance. The objective of this research is to measure the technical efficiency of beef cattle producers from selected Brazilian regions, by measuring how much they are producing in relation to their maximum potential and, at the same time, analyse potential determinants of efficiency. In order to achieve this objective, Stochastic Frontier Analysis (SFA) was used for the estimation, which considered that production (quantity produced of carcass) is explained by inputs (land, labor and capital), production system of animals, genetics and environment. In its turn, the explained variables for efficiency of producers are related to: animal feed (mineral and protein supplementation), pasture (fertilizing, rotation of pasture and crop-livestock integration) and technical assistance. For data on production, inputs and management the source are Cepea/CNA, institutions that through the "Campo Futuro" project define typical farms in relevant producer regions of Brazilian beef cattle. Environmental conditions were included in the analysis in two alternative ways: soil and climatic variables (1st Model) and agricultural aptitude index (2nd Model), from the GYGA-ED and GeoLab, respectively. There were information about 279 typical farms in the sample, which were analysed from 2002 to 2017. The data was pooled for estimation and, therefore, the method for cross-section data was used. The results indicated that beef cattle in Brazil has high average performance: 91.22% on the 1st Model and 90.87% on the 2nd Model. In both, among all inputs, the produced quantity is highly impacted by the pasture area since, currently, the activity demands large areas. However, low-intensity of pasture systems affects production negatively (confinement has a contrary effect). The production frontier is easier achieved when high genetic material of animals is present (represented by their daily weight gain). In the 1st Model, the coefficients indicated a close relationship among production and soil and climatic variables, however their effect is mostly indirect. Regarding the explanatory variables for technical inefficiency, in both models technical assistance reduced producer performance. On the other hand, in the 2nd Model, pasture rotation and mineral supplementation decreased in technical inefficiency of beef cattle.
 
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Data de Publicação
2019-09-10
 
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