Impactos do Crédito Rural na produtividade da terra e do trabalho nas Regiões Brasileiras
DOI:
https://doi.org/10.18542/cepec.v1i7-12.6775Keywords:
Restrição de Crédito, Propensity Score Matching, Produtores Agrícolas, MicroeconometriaAbstract
O objetivo deste trabalho é mensurar os impactos do crédito rural sobre a produtividade da terra e do trabalho nas grandes regiões brasileiras. A abordagem metodológica é baseada em modelo de restrição de crédito e no método do propensity score. Os microdados do Censo Agropecuário de 2006 foram utilizados. Os resultados mostram que o crédito não foi efetivo para aumentar a produtividade dos fatores no setor agrícola, exceto para a região nordeste do Brasil. Os resultados apontam para a necessidade de melhorias na política de crédito rural no Brasil.References
ARAÚJO, U. M. Assimetria de informação no crédito rural: aspectos teóricos e um modelo para classificação do risco dos créditos concedidos a cooperativas agropecuárias. 1996. 81 (Doutorado). Economia Aplicada, ESALQ/USP, Piracicaba (SP).
ASSUNÇÃO, J.; CHEIN, F. Condições de crédito no Brasil rural. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 45, n. 2, p. 367-407, 2007.
ASSUNÇÃO, J. J.; ALVES, L. S. Restrições de crédito e decisões intra-familiares. RBE, v. 61, n. 2, p. 201–229, 2007.
BECKER, S. O.; ICHINO, A. Estimation of average treatment effects based on propensity scores. Stata Journal, v. 2, n. 4, p. 358-377, 2002.
BLANCARD, S. et al. Short- and Long-Run Credit Constraints in French Agriculture: A Directional Distance Function Framework Using Expenditure-Constrained Profit Functions. American Journal of Agricultural Economics, v. 88, n. 2, p. 351-364, 2006.
BRIGGEMAN, B. C.; TOWE, C. A.; MOREHART, M. J. Credit Constraints: Their Existence, Determinants, and Implications for US Farm and Nonfarm Sole Proprietorships. American Journal of Agricultural Economics, v. 91, n. 1, p. 275-289, 2009.
CHAVES, R. A. et al. Financial markets, credit constraint, and investiment in rural Romania. Washington: The World Bank, 2001.
CIAIAN, P.; FAŁKOWSKI, J.; KANCS, D. A. Access to Credit, Factor Allocation and Farm Productivity: Evidence From the CEE Transition Economies. In: 114th Seminar of European Association of Agricultural Economists, 2010. Berlin. EAAE, April 15-16. Disponível em, Acesso em:
CNA. Relatório de atividades 2006. 2007. Brasília. CNA. Disponível em: http://www.cna.org.br/cna/publicacao/down_anexo.wsp?tmp.arquivo=E22_16854relatorio2006.pdf, Acesso em: 22/11/2009.
COMIN, A. A.; MULLER, G. Crédito, modernização e atraso. São Paulo: CEBRAP, 1986.
DEHEJIA, R. H.; WAHBA, S. Propensity score-matching methods for nonexperimental causal studies. The Review of Economics and Statistics, v. 84, n. 1, p. 151-161, 2002.
DIAMOND, D. W. Reputation Acquisition in Debt Markets The Journal of Political Economy, v. 97, n. 4, p. 828-862 1989.
GUIRKINGER, C.; BOUCHER, S. R. Credit constraints and productivity in Peruvian agriculture. Agricultural Economics, v. 39, n. 3, p. 295-308, 2008.
HOFF, K.; STIGLITZ, J. E. Introduction: Imperfect information and rural credit markets: puzzles and policy perspectives. World Bank Econ. Rev., v. 4, n. 3, p. 235-250, 1993.
JAPPELLI, T. Who is Credit Constrained in the U. S. Economy? The Quarterly Journal of Economics, v. 105, n. 1, p. 219-234, 1990.
JAPPELLI, T.; PISCHKE, J. S.; SOULELES, N. S. Testing for liquidity constraints in euler equations with complementary data sources. Review of Economics and Statistics, v. 80, n. 2, p. 251-262, 1998.
KAGEYAMA, A. Produtividade e renda na agricultura familiar: efeitos do PRONAF-crédito. Agricultura em São Paulo, v. 50, n. 2, p. 1-13, 2003.
LEITE, S. P. Análise do financiamento da política de crédito rural no Brasil (1980-1996). Estudos Sociedade e Agricultura, v. 16, p. 129-163, 2001.
MAGALHÃES, A. M.; FILIZZOLA, M. The family farm program in Brazil: the case of Parana. In: XVIII Congresso da SOBER, 2005. Ribeirão Preto (SP). SOBER. Disponível em, Acesso em:
MAGALHÃES, A. M. et al. A experiência recente do PRONAF em Pernambuco: uma análise por meio de propensity score. Economia Aplicada, v. 10, n. 1, p. 57-74, 2006.
PARSONS, L. S. Reducing Bias in a Propensity Score Matched-Pair Sample Using Greedy Matching Techniques. In: Proceedings of the Twenty-Sixth Annual SAS Users Group, 2001. Paper 214-26. Disponível em: http://www2.sas.com/proceedings/sugi26/p214-226.pdf, Acesso em: 24/11/2009.
PETRICK, M. A microeconometric analysis of credit rationing in the Polish farm sector. European Review of Agricultural Economics, v. 31, n. 1, p. 77-101, 2004.
PHIMISTER, E. Farm consumption behavior in the pesence of uncertainty and restrictions on credit. American Journal of Agricultural Economics, v. 77, n. 4, p. 952-959, 1995.
SCHULTZ, T. W. A transformação da agricultura tradicional. Rio de Janeiro: Zahar, 1965. 206 p.
SHESKIN, D. Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures. 3th. CRC Press, 2004.
SILVA, A. M. A.; RESENDE, G. M.; SILVEIRA NETO, R. M. Eficácia do gasto público: uma avaliação do FNE, FNO e FCO. Estudos Econômicos, v. 39, n. 1, p. 89-125, 2009.
SILVA, J. G.; KAGEYAMA, A. Emprego e relações de trabalho na agricultura Brasileira: Uma análise dos dados censitários de 1960, 1970, 1975. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 13, n. 1, p. 235-266, 1983.
SINGH, I.; SQUIRE, L.; STRAUSS, J. Agricultural household models: extensions, applications, and policy. Baltimore: Johns Hopkins University Press, 1986.
SOUZA FILHO, H. M. et al. Agricultura Familiar e Tecnologia no Brasil: características, desafios e obstáculos. In: XLII Congresso da SOBER, 2004. Cuiabá (MT). SOBER. Disponível em, Acesso em:
STADLER, I. M.; CASTRILLO, D. P. An introduction to the economics of information: incentives and contracts. 2 nd. New York: Oxford Universit Press, 2001.
STIGLITZ, J. E.; WEISS, A. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information. The American Economic Review, v. 71, n. 3, p. 393-410, 1981.
