Ensaios sobre desenvolvimento rural e o preço da terra no Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tomé, Luiz Henrique Paloschi
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)
Texto Completo: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/7637
Resumo: Orientador: Prof. Dr. José Luiz Parré
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spelling Ensaios sobre desenvolvimento rural e o preço da terra no BrasilEconomia rural - BrasilDesenvolvimento rural - BrasilEconometria espacialAnálise fatorial338.13Ciências Sociais AplicadasEconomiaOrientador: Prof. Dr. José Luiz ParréTese (doutorado em Economia) - Universidade Estadual de Maringá, 2021.RESUMO: O objetivo desta pesquisa foi analisar o desenvolvimento rural multidimensional e os determinantes do preço da terra agrícola no Brasil de 2006 a 2017, além da relação entre o desenvolvimento rural e o preço da terra. No primeiro ensaio o objetivo foi mensurar e analisar o desenvolvimento rural nas microrregiões brasileiras em 2006 e 2017 a partir de definição multidimensional do desenvolvimento. No segundo ensaio o objetivo foi analisar a existência ou não de um processo de convergência do desenvolvimento rural nas microrregiões brasileiras entre 2006 e 2017, avaliando a dependência espacial nesse processo. No terceiro ensaio o objetivo foi analisar o comportamento e os determinantes do preço da terra agrícola no Brasil e sua dependência espacial por meio da mensuração de um modelo de dados em painel que incorporou o índice de desenvolvimento rural multidimensional (IDRM). De acordo com os resultados, a média do IDRM para 2006 foi de 0,2208 e para 2017 foi de 0,2644, demonstrando elevação no desenvolvimento rural brasileiro no período. A região Centro-Oeste foi a com maior IDRM tanto em 2006 como em 2017, seguida pelas regiões Sul, Sudeste, Norte e Nordeste, com a mesma composição no ranking nos dois anos. A região Norte foi a que teve maior crescimento percentual no índice, seguida pela região Sul. Tanto em 2006 como em 2017, as microrregiões com IDRM médio ou superior estão concentradas principalmente no Sudeste, Sul e Centro-Oeste, enquanto que as com desenvolvimento abaixo do nível médio possuem forte presença no Norte e Nordeste. O I de Moran global calculado sobre os dados do IDRM de 2006 e 2017 evidenciou a relação espacial positiva para o desenvolvimento rural. Verificou-se ainda a existência de um extenso cluster alto-alto nos estados do Sudeste, Sul e Centro-Oeste e um cluster baixo-baixo predominantemente localizado em todo o interior dos estados do Nordeste. Nos modelos de ß-convergência absoluta e condicional, o coeficiente associado ao nível inicial do IDRM foi negativo e significativo, comprovando a existência de um processo de convergência espacial do desenvolvimento rural nas microrregiões brasileiras de 2006 a 2017 e a tendência de redução das desigualdades, com meia vida de 12,73 anos no modelo de ß-convergência absoluta e 10,32 anos no modelo de ß-convergência condicional. Verificou-se autocorrelação espacial positiva dos efeitos não modelados e o transbordamento dos choques advindos dos vizinhos sobre o IDRM local. Observou-se ainda que microrregiões que tinham em seu entorno outras microrregiões com elevados níveis do IDRM em 2006 apresentaram, em média, taxas de crescimento do IDRM maiores. Além disso, a presença de agricultura familiar nas regiões vizinhas demonstrou influenciar positivamente o desenvolvimento rural. Quanto ao preço da terra, pôde-se observar maiores preços nos estados do Sul e Sudeste e menores nos do Centro-Oeste, Nordeste e Norte. O I de Moran global calculado sobre o preço da terra evidenciou a relação espacial positiva para a variável. Verificou-se a existência de um cluster alto-alto nos estados do Sul e São Paulo e de um cluster baixo-baixo em Roraima, além de clusters baixo-baixo em alguns estados do Nordeste. Quanto ao modelo econométrico, o ?? de Moran dos resíduos e os critérios de informação AIC e BIC, apontaram o modelo com defasagem espacial e erro autorregressivo espacial (SAC) como mais adequado. As variáveis valorização patrimonial, densidade demográfica, ITR, crédito rural e IDRM, demonstraram influenciar positivamente o preço da terra agrícola no Brasil. Observou-se que elevações nos preços das regiões vizinhas influenciam positivamente o preço da terra local, embora com um efeito pouco expressivo, além da existência de autocorrelação espacial negativa dos efeitos não modelados, que evidencia o transbordamento de choques advindos das regiões vizinhas sobre o preço da terra agrícola local.ABSTRACT: The objective of this research was to analyze the multidimensional rural development and the determinants of the price of agricultural land in Brazil from 2006 to 2017, in addition to the relationship between rural development and land prices. In the first essay, the objective was tomeasure and analyze rural development in Brazilian micro-regions in 2006 and 2017 from a multidimensional definition of development. In the second essay, the objective was to analyze the existence or not of a convergence process of rural development in Brazilian micro-regions between 2006 and 2017, evaluating the spatial dependence in this process. In the third essay, the objective was to analyze the behavior and determinants of agricultural land prices in Brazil and their spatial dependence by measuring a panel data model that incorporated the multidimensional rural development index (IDRM). According to the results, the average IDRM for 2006 was 0.2208 and for 2017 it was 0.2644, showing an increase in Brazilian rural development in the period. The Midwest region was the one with the highest IDRM in both 2006 and 2017, followed by the South, Southeast, North and Northeast regions, with the same composition in the ranking in both years. The North region had the highest percentage growth in the index, followed by the South region. In both 2006 and 2017, the micro-regions with medium or higher IDRM are concentrated mainly in the Southeast, South and Midwest, while those with development below the medium level have a strong presence in the North and Northeast. The global Moran's I calculated on the 2006 and 2017 IDRM data showed the positive spatial relationship for rural development. There was also the existence of an extensive high-high cluster in the states of the Southeast, South and Midwest and a low-low cluster predominantly located throughout the interior of the states of the Northeast. In the models of absolute and conditional B-convergence, the coefficient associated with the initial level of IDRM was negative and significant, proving the existence of a process of spatial convergence of rural development in Brazilian micro-regions from 2006 to 2017 and the tendency to reduce inequalities, with a half-life of 12.73 years in the absolute B-convergence model and 10.32 yearsin the conditional B-convergence model. There was positive spatial autocorrelation of the non-modeled effects and the overflow of shocks from neighbors on the local IDRM. It was also observed that micro-regions that had other micro-regions with high levels of IDRM in their surroundings in 2006 showed, on average, higher rates of growth of IDRM. In addition, the presence of family farming in neighboring regions has been shown to positively influence rural development. As for the price of land, it was possible to observe higher prices in the states of the South and Southeast and lower prices in those of the Midwest, Northeast and North. The global Moran's I calculated on the land price showed the positive spatial relationship for the variable. There was a high-high cluster in the southern states and São Paulo and a low-low cluster in Roraima, in addition to low-low clusters in some states in the Northeast. As for the econometric model, Moran's I of the residues and the AIC and BIC information criteria, indicated the spatial autoregressive combined model (SAC) as the most appropriate. The variables asset valuation, demographic density, Rural Territorial Property Tax (ITR), rural credit and IDRM, have shown to positively influence the price of agricultural land in Brazil. It was observed that increases in the prices of neighboring regions positively influence the price of local land, although with little effect, in addition to the existence of negative spatial autocorrelation of the non-modeled effects, which highlights the overflow of shocks from neighboring regions on the price of local agricultural land.175 f. : figs., tabs.Universidade Estadual de MaringáPrograma de Pós-Graduação em Ciências EconômicasMaringá, PRCentro de Ciências Sociais AplicadasParré, José LuizAlves, Alexandre FlorindoMichellon, Ednaldo, 1961-Melo, Cármem Ozana deStege, Alysson LuizTomé, Luiz Henrique Paloschi2024-07-11T18:10:26Z2024-07-11T18:10:26Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfTOMÉ, Luiz Henrique Paloschi. Ensaios sobre desenvolvimento rural e o preço da terra no Brasil. 2021. 175 f. 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