Análise do comportamento dos preços de terras agrícolas no Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Harbs, Ricardo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-08012021-101637/
Resumo: Os estudos feitos sobre os preços de terras agrícolas no Brasil focam, principalmente, suas tendências e ciclos, mas não abordam possíveis associações espaciais desses preços que afetam seus diferenciais, evolução e determinantes. Esta tese, organizada na forma de três capítulos-artigos, utiliza diferentes instrumentais analíticos, estatísticos e econométricos tanto da Economia Regional convencional quanto da chamada Nova Geografia Econômica, combinados com os da economia agrícola, para avaliar a evolução das tendências, das diferenças e dos determinantes dos preços das terras agrícolas no Brasil, desagregando a análise em nível de estados e de suas microrregiões. Procura-se, através da análise interpretativa, estatística e econométrica dos dados, evidenciar se há ou não convergência dos preços de terras agrícolas no Brasil e explicar suas possíveis diferenças regionais. Após a introdução, no capítulo-artigo intitulado \"Análise da distribuição dos preços de terras agrícolas entre e dentro dos estados brasileiros\", são elaborados índices de preços de terras agrícolas que permitem inferir sobre a posição de um estado ou de uma microrregião em relação à média de sua categoria de modo a sugerir, ou não, a ocorrência do processo de convergência supracitado. Os resultados analíticos do capítulo sugerem, mas não provam econometricamente, que houve convergência dos preços de terras agrícolas entre os estados brasileiros nos anos de 1989 a 1999, bem como entre as microrregiões do Brasil no subperíodo de 2003 a 2017. No terceiro capítulo-artigo, intitulado \"Modelo teórico de convergência do preço da terra agrícola e sua estimativa para o Brasil\", desenvolve-se um modelo teórico para justificar a possível convergência do preço da terra agrícola entre regiões. Em seguida, as hipóteses de convergência β e σ são testadas econometricamente para os preços de terras de duas categorias (para lavouras e para pastagens) considerando dados por estados brasileiros, entre os anos de 1979 e 2005, e em seguida considerando dados por microrregiões brasileiras no subperíodo de 2003 a 2017. Na análise referente aos dados agregados por estados, a hipótese de convergência-β absoluta de preços, de ambas as categorias de terra, não foi rejeitada no período completo em análise (de 1979 a 2005), bem como no subperíodo de 1989 a 1999. No caso da análise de convergência-&#963, contudo, tal hipótese somente não foi rejeitada para o subperíodo de 1989 a 1999. No referido subperíodo de 1989 a 1999, o processo de convergência foi condicionado por fatores como valorização da taxa de câmbio, abertura comercial e desregulamentação de atividades amparadas pelo governo, a exemplo da cafeicultura e da triticultura. No caso da análise dos preços de terras agregados por microrregiões (de 2003 a 2017), de modo semelhante, a hipótese de convergência β e &#963 dos preços de terras não foi rejeitada. No quarto capítulo-artigo da tese, intitulado \"Determinantes dos preços de terras para lavouras no Brasil\", foram estimados, usando modelos da econometria espacial, os determinantes dos preços de terras para lavouras agregados por microrregiões brasileiras no período de 2003 a 2017. Foram consideradas as seguintes variáveis explicativas: valor bruto da produção agropecuária; valorização patrimonial; volume de crédito rural; densidade demográfica; precipitação pluviométrica; efetivo do rebanho de bovinos; e percentual de áreas colhidas com as culturas de soja, milho 2ª safra e cana-de-açúcar. As estimativas foram realizadas por meio de dois modelos espaciais, para o Brasil e para as suas grandes regiões. Os resultados econométricos indicaram impactos diferentes dessas variáveis sobre o preço da terra para lavoura segundo o modo de agregação dos dados (para todo o Brasil ou por regiões). Além disso, o modelo espacial regional permitiu que fossem estimados os efeitos diretos e indiretos das variáveis supracitadas sobre os preços de terras para lavouras nas grandes regiões do Brasil.
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Procura-se, através da análise interpretativa, estatística e econométrica dos dados, evidenciar se há ou não convergência dos preços de terras agrícolas no Brasil e explicar suas possíveis diferenças regionais. Após a introdução, no capítulo-artigo intitulado \"Análise da distribuição dos preços de terras agrícolas entre e dentro dos estados brasileiros\", são elaborados índices de preços de terras agrícolas que permitem inferir sobre a posição de um estado ou de uma microrregião em relação à média de sua categoria de modo a sugerir, ou não, a ocorrência do processo de convergência supracitado. Os resultados analíticos do capítulo sugerem, mas não provam econometricamente, que houve convergência dos preços de terras agrícolas entre os estados brasileiros nos anos de 1989 a 1999, bem como entre as microrregiões do Brasil no subperíodo de 2003 a 2017. 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Foram consideradas as seguintes variáveis explicativas: valor bruto da produção agropecuária; valorização patrimonial; volume de crédito rural; densidade demográfica; precipitação pluviométrica; efetivo do rebanho de bovinos; e percentual de áreas colhidas com as culturas de soja, milho 2ª safra e cana-de-açúcar. As estimativas foram realizadas por meio de dois modelos espaciais, para o Brasil e para as suas grandes regiões. Os resultados econométricos indicaram impactos diferentes dessas variáveis sobre o preço da terra para lavoura segundo o modo de agregação dos dados (para todo o Brasil ou por regiões). Além disso, o modelo espacial regional permitiu que fossem estimados os efeitos diretos e indiretos das variáveis supracitadas sobre os preços de terras para lavouras nas grandes regiões do Brasil.Studies concerning agricultural land prices in Brazil pay attention mainly on their trends and cycles, but do not address possible spatial associations affecting their differentials, evolution and determinants. This thesis, organized in three chapter-articles, uses different analytical, statistical and economic frameworks both from the conventional Regional Economy and the so-called New Economic Geography together with agriculture economics to assess the evolution of trends, differences and determinants of agricultural land prices in Brazil, splitting the analysis at the level of states and their microregions. Both interpretative, statistical and economic analysis of the data, allow to unveil if there is or there isn\'t convergence of agricultural land prices in Brazil and its possible regional differences. After introduction, in the chapter-article entitled \"Analysis of the agricultural land prices distribution among and within Brazilian states\", we calculated price indices that allow inferring about the agricultural land price position of a region in relation to its category average in order to suggest, or not, the occurrence of the convergence process. The analytical results of the chapter suggest, but do not econometrically prove, that there was convergence in the agricultural land prices among states from 1989 to 1999, as well as among microregions in the subperiod from 2003 to 2017. In the third chapter-article, entitled \"Theoretical model of agricultural land price convergence and its estimate for Brazil\", we developed a theoretical model for showing why the agricultural land price convergence can take place. Then, the convergence (β and σ) is tested for two categories of agricultural land prices (for crops and pastures) in Brazilian states, from 1979 to 2005, and among Brazilian microregions in the sub-period from 2003 to 2017. Regarding the state level analysis, the β-convergence hypothesis of both categories of land was not rejected in the full period (from 1979 to 2005), as well as in the subperiod from 1989 to 1999. In the case of the σ-convergence analysis, however, this hypothesis was not rejected only for the subperiod from 1989 to 1999. During this last subperiod, it was found that the convergence process was conditioned by factors such as the exchange rate appreciation, trade opening and the deregulation of government supported activities, such as coffee and wheat plantations. Regarding to the microregions analysis (from 2003 to 2017), similarly, the land price convergence (β and σ) was not rejected. In the fourth chapter-article, entitled \"Determinants of agricultural land prices in Brazil\", we estimate the cropland prices determinants in Brazilian microregions between 2003 and 2017. The following explanatory variables were considered: gross value of agricultural production; asset valuation; rural credit; demographic density; herd of cattle; rainfall; and the percentage of following crops harvested areas: soybeans, winter corn and sugar cane. Estimates were made, using two spatial models, for Brazil and its regions. Results indicated different impacts of the explanatory variables on cropland prices according the way that dataset was collected (at national or regional level). In addition, the regional spatial model allowed to estimate the direct and spillover effects of the agricultural land prices determinants on Brazilian regions.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBacha, Carlos Jose CaetanoHarbs, Ricardo2020-12-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-08012021-101637/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2021-01-11T21:11:02Zoai:teses.usp.br:tde-08012021-101637Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212021-01-11T21:11:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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