Autores: José Garcia Gasques; Rogério Edivaldo Freitas; Eliana Teles Bastos; Hélio
Doyle P. da Silva; Alan Ricardo da Silva.
José Garcia Gasques
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Rogério Edivaldo Freitas
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Eliana Teles Bastos
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Hélio Doyle P. da Silva
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Alan Ricardo da Silva
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Grupo de pesquisa: 7-Agricultura Familiar.
Forma de apresentação: apresentação com presidente da sessão e sem a presença de
debatedor.
Agricultura familiar – PRONAF: análise de alguns indicadores
Resumo
O trabalho teve dois objetivos. Em primeiro plano, identificar relações entre os recursos
disponibilizados pelo Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar
(PRONAF) e a dinâmica do crescimento populacional dos municípios usuários do
recurso. Além disso, pretendeu-se identificar padrões espaciais de distribuição dos
recursos dessa categoria de financiamento agropecuário em função dos diferentes
subespaços geográficos brasileiros. Trabalhos anteriores já haviam destacado a
importância do PRONAF para a agropecuária brasileira bem como identificado
dificuldades e estrangulamentos na operacionalização do Programa. Aqui, as três
principais conclusões obtidas foram: i) há uma tênue ligação entre crédito do PRONAF
e retenção da população nos municípios usuários do crédito, relação essa que é mais
definida para o estado de SC, ii) uma microrregião com grande absorção de crédito, de
regra, é secundada por microrregiões que também absorvem comparativamente grande
volume de recursos do Programa, mutatis mutandis para as regiões com pequena
absorção de financiamento; iii) os subespaços geográficos das regiões S, NO e NE
merecem avaliações específicas que podem melhorar o desempenho do Programa nos
respectivos municípios.
Palavras-chave: agricultura familiar, crédito agrícola, município.
Agricultura Familiar – PRONAF: Análise de alguns indicadores
1.
Introdução
Este texto busca apresentar os resultados iniciais de avaliação dos dados de
crédito rural concedido aos municípios brasileiros no âmbito do Programa Nacional de
Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF) 1 .
Segundo Ministério do Desenvolvimento Agrário-MDA (2005), o PRONAF
firmou entre 2000 e 2005, 5604 mil contratos, e recebeu um montante de 16,51 bilhões
de reais em recursos de crédito. De acordo com a Coordenação Geral das Operações de
Crédito do Tesouro Nacional – COPEC (2005), o Tesouro Nacional desembolsou em
2004, 2,572 bilhões de reais com Pronaf, sendo 609,21 milhões em equalização e
1963,10 milhões de reais em concessão de empréstimos.
Delgado (2005) caracteriza o PRONAF como um programa de crédito à
produção e ao investimento com foco na agricultura familiar e nos assentados da
reforma agrária, o que o definiria como um típico programa de fomento produtivo a
uma larga porção de agricultores que não encontraria mecanismos de mercado em iguais
condições de oportunidades.
O foco do programa na agricultura familiar alinha-se com a importância do
setor, bem como com suas peculiares características de necessidade de financiamento. O
trabalho da Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE) (2003) informa que a
agricultura familiar 2 respondeu por 10,1% do PIB brasileiro em 2003.
A tabela a seguir ilustra o tamanho e a proporção do PIB das cadeias produtivas
da agricultura familiar.
Tabela 1. PIB das cadeias produtivas da agricultura familiar por segmento.
Atividade Agropecuária Agricultura
Pecuária
10.510.346
4.916.776
5.593.570
Insumos
33.575.270
22.023.372
Agropecuária 55.598.642
35.476.778
26.761.582
8.715.196
Indústria
55.011.328
32.812.193
22.199.135
Distribuição
Total
156.597.094
98.065.821
58.531.273
Fonte: FIPE (2003) – R$ 1.000,00 de 2003.
Conforme esse mesmo estudo, o crescimento do PIB das cadeias produtivas da
agricultura familiar em 2003 foi de 9,37%, de muito superior ao crescimento do PIB
nacional (0,5%).
Ademais, segundo o INCRA (2000), 85,2% dos estabelecimentos agropecuários
no Brasil são familiares, o que se traduz em 76,85% do pessoal ocupado e 37,9% da
produção nacional da agropecuária.
Esses números evidenciam a importância do segmento contemplado pelo
PRONAF e, per si, já traduzem uma motivação para se conhecer melhor as
características de distribuição dos recursos no espaço geográfico brasileiro e seus
respectivos impactos.
Isto posto, o trabalho foi decomposto em tópicos que abordam diversos
elementos pertinentes à distribuição geográfica dos recursos, bem como a possível
ligação entre acesso ao crédito e retenção da população rural nos municípios assistidos
pelo programa.
1
As Resoluções nºs 002191 e 002205, ambas de 1995, tratam da criação do Pronaf.
Inclui os setores a jusante e a montante do produtor: indústria de insumos
agropecuários, agropecuária, indústria de base agrícola, e distribuição final.
2
As fontes dos dados foram a Secretaria de Agricultura Familiar, que forneceu as
informações sobre desembolsos do PRONAF por município, e o Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE), onde se obteve a informação sobre população. O
período abrangido foi 1996 a 2004. Exceto para o ano 2000, para o qual havia
informação do Censo Demográfico sobre a população rural dos municípios, nos demais
anos trabalhou-se com população total do município que é obtida por estimativa, pelo
IBGE. No ano de 1996 os dados de população rural foram extraídos da Contagem
Populacional do IBGE.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
O trabalho está dividido nas seguintes partes além desta introdução:
Algumas Avaliações do PRONAF;
Cobertura do programa;
Composição das fontes de financiamento e participação dos agentes financeiros;
Distribuição do crédito rural entre os estados e os municípios;
Crescimento do crédito e da população de 2000 a 2004;
Correlação entre crescimento populacional versus crédito absorvido;
Avaliação de um modelo espacial de distribuição do crédito rural;
Análise do crédito no contexto do modelo espacial.
2. Algumas avaliações do PRONAF
Um dos primeiros trabalhos de avaliação do PRONAF foi o de Abramovay e
Veiga (1998) A principal conclusão foi que apesar de seus problemas de implantação,
principalmente quanto à seleção dos municípios, o PRONAF desencadeou um inédito e
frutífero processo de discussão local sobre os rumos do desenvolvimento rural que
poderiam engendrar o fortalecimento da agricultura familiar. Este tema é retomado
algum tempo depois por Silva (1999) que mostra outras evidências sobre as ações do
programa.
Um estudo da Fundação de Economia de Campinas (FECAMP) (2002) com
pesquisa de campo em 21 municípios e oito estados brasileiros mostrou que a extensão
da pobreza nas localidades estudadas está associada principalmente à sua localização
geográfica e não às variáveis relativas à pluriatividade ou ao crédito do PRONAF.
Porém, o crédito do PRONAF mostrou-se fortemente associado ao nível tecnológico e à
produtividade agrícola.Um resumo do trabalho da FECAMP foi publicado por
Kageyama (2003).
Outra avaliação do PRONAF, realizada pelo IPEA, identificou problemas e
avanços do Programa, sugerindo mudanças específicas nos grupos de agricultores
beneficiados (FERREIRA e GARCIA, 2002).
3. Cobertura do programa
Os valores aferidos através da distribuição do crédito rural do PRONAF no
período 2000 a 2004 mostram ter havido um aumento da cobertura geográfica do
programa.
Nesse ponto é preciso referir que os dados de crédito do PRONAF foram
analisados na sua forma agregada e contemplam um montante representado por linhas
de crédito especiais, financiamento de infra-estrutura econômica de suporte aos
pequenos produtores, recursos para subseqüente assistência técnica, e recursos para o
fomento de capacitação profissional.
Observem-se os dados da Tabela 2 que mostra os municípios que não receberam
crédito. Em 2000, havia 16,87% dos municípios brasileiros (938 municípios) que não
recebiam crédito do PRONAF. Em 2004 esse percentual caiu para 10,79%, indicando
que 600 municípios ficaram sem crédito, notando-se que para esse ano todo o trabalho
aproveitou-se de dados de janeiro a setembro apenas.
Tabela 2 – PRONAF - Municípios que não receberam crédito, 2000 a 2004.
Ano
Freqüência %
Sem Crédito em 2000
938
16,87
Sem Crédito em 2001
931
16,74
Sem Crédito em 2002
730
13,13
Sem Crédito em 2003
478
8,6
Sem Crédito em 2004
600
10,79
Sem Crédito em 00-01
653
11,74
Sem Crédito em 00-02
518
9,31
Sem Crédito em 00-03
337
6,06
Sem Crédito em 00-04
339
6,1
Sem Crédito em 01-02
583
10,48
Sem Crédito em 01-03
357
6,42
Sem Crédito em 01-04
340
6,11
Sem Crédito em 02-03
354
6,37
Sem Crédito em 02-04
332
5,97
Sem Crédito em 03-04
271
4,87
Sem Crédito em 00-01-02
477
8,58
Sem Crédito em 00-01-03
297
5,34
Sem Crédito em 00-01-04
295
5,3
Sem Crédito em 00-02-03
288
5,18
Sem Crédito em 00-02-04
276
4,96
Sem Crédito em 00-03-04
223
4,01
Sem Crédito em 01-02-03
312
5,61
Sem Crédito em 01-02-04
294
5,29
Sem Crédito em 01-03-04
235
4,23
Sem Crédito em 02-03-04
233
4,19
Sem Crédito em 00-01-02-03
272
4,89
Sem Crédito em 00-01-02-04
263
4,73
Sem Crédito em 00 a 04
198
3,56
Fonte: Resultados da pesquisa. Notas: 1. Os anos representam os exercícios em que os
municípios não receberam crédito. Por exemplo, na expressão “00-01-04”,
contabilizam-se os municípios que não receberam crédito nem em 2000, nem em 2001 e
nem em 2004. 2. Percentual sobre o total de municípios do país (5560).
Da tabela acima, destacam-se três argumentos principais relativos ao período
2000 a 2004:
• Em média, tomando-se os anos 2 a 2, vê-se que 408 municípios ficaram
de fora do crédito em exatos dois anos quaisquer;
• Em média, tomando-se os anos 3 a 3, vê-se que 293 municípios ficaram
de fora do crédito em exatos 3 anos quaisquer;
• Em média, tomando-se os anos 4 a 4, 268 municípios ficaram de fora do
crédito em exatos 4 anos;
• Finalmente, 198 municípios não experimentaram crédito do PRONAF
em qualquer dos anos analisados.
4. Composição das fontes de financiamento e participação dos agentes financeiros.
Do ponto de vista da origem do recurso absorvido no contexto do programa são
dominantes os recursos originários do FAT - Fundo de Amparo ao Trabalhador, do
OGU – Orçamento Geral da União e dos Fundos Constitucionais, FCO – Fundo
Constitucional do Centro-Oeste, FNE - Fundo Constitucional do Nordeste e FNO Fundo Constitucional do Norte. Em 2004, essas fontes representaram 82,89% dos
recursos do crédito do PRONAF. Entretanto, essas fontes vêm passando pelas seguintes
mudanças:
•
•
•
•
Vem caindo a importância do FAT. Em 2000, o FAT representava
64,42% do crédito fornecido, enquanto que em 2004 caiu para 33,24%;
Aumenta a importância do OGU, de 9,66% em 2000 para 25,45% em
2004. Isso explica o aumento dos recursos à disposição do PRONAF,
viabilizado pelo mecanismo da equalização da taxa de juros feita com
recursos do OGU.
Aumenta a participação dos recursos dos Fundos Constitucionais, de
11,59% em 2000 para 24,20% em 2004;
Do ponto de vista da abrangência das fontes de recursos, o FAT é, sem
dúvida, a que atende ao maior número de municípios, 4145 em 2003,
seguido pelo OGU, 3805 municípios.
Em relação aos agentes financeiros, responsáveis pela captação dos recursos do
programa, é dominante o papel do Banco do Brasil: 59,4% dos recursos aplicados em
2004. Porém, essa participação é decrescente no volume de crédito do PRONAF,
embora a instituição se mantenha como principal agente financeiro. Além disso, cresce
a importância relativa dos bancos regionais, Banco da Amazônia (BASA) e Banco do
Nordeste do Brasil (BNB), de 20,5% dos recursos do crédito em 2000 para 32,51% em
2004.
Já a capilaridade dos agentes financiadores ilustra uma distribuição nítida dos
agentes financeiros destacando o lado regional, coberto predominantemente e de forma
crescente pelos bancos regionais, BASA e BNB, e uma capilaridade ampla do Banco do
Brasil atingindo 4.089 municípios em 2004.
Ademais, do cruzamento das informações de financiamento (fonte e agente
intermediário) notou-se que há municípios de participação recorrentemente elevada nos
recursos disponibilizados pelo programa. Esses municípios talvez merecessem estudos
pontuais e usaram, sobretudo, os seguintes agentes intermediários e fontes:
•
•
•
•
Na BA: Banco do Nordeste (FNE, OGU e FAT);
No RS: Banco Central, BANSICREDI (BNDES, RPE), BNDES;
Em SC: BANCOOB (MCR 3 6.2, RPE), BB (BNDES, MCR 6.2, MCR
6.2E);
No PR: BNDES (FAT), BB (BNDES, FAT, MCR’s), BANSICREDI
(RPE, BNDES).
Outro ponto importante é que os valores médios do crédito por alguns
municípios, localizados predominantemente em Tocantins, Roraima, Pará, Amapá são
anormalmente elevados. Por exemplo, em 2004, o município de Rio do Sono (TO),
3
Exigibilidades bancárias.
obteve um valor médio do contrato de R$ 722.146,00, Itaubal (PA), R$ 613.548,00,
Chaves (PA), R$ 566.792,00 e assim para muitos outros municípios.
5. Distribuição do crédito rural entre os estados e os municípios
Um aspecto essencial de um programa diz respeito à regularidade dos recursos
disponibilizados ao longo do tempo. Se esse ponto for observado a partir de uma
medida de dispersão dos montantes de crédito por município, como o coeficiente de
variação, vê-se que esse coeficiente é de 58,27% para o Brasil no período de 2000 a
2004. Quanto maior for esse indicador maior é a variabilidade dos recursos de crédito.
Deste modo, a menor variabilidade do crédito ocorre nos municípios da região Sul, em
parte dos municípios do Sudeste e em poucos municípios do Norte e Nordeste. Isso
pode ser visto na Tabela 3.
Tabela 3 - Variabilidade do crédito rural do PRONAF no período 2000 a
2004
Região
Médias (R$) Desvio padrão (R$)
Coeficiente de variação (%)
1.253.643,34
940.886,07
75,05
Norte
822.673,00
330.848,36
40,22
1.754.506,76
1.137.792,18
64,85
1.348.325,18
1.267.441,90
94,00
576.953,74
546.546,52
94,73
590.421,29
392.551,01
66,49
Nordeste
504.941,32
344.752,06
68,28
450.194,07
330.044,83
73,31
317.972,64
252.460,38
79,40
453.971,63
371.265,35
81,78
710.873,93
364.559,40
51,28
1.040.234,07
433.661,94
41,69
Sudeste
379.595,33
247.439,28
65,19
424.046,05
219.168,53
51,69
251.226,86
148.726,35
59,20
389.647,39
307.309,82
78,87
Centro - Oeste
816.213,90
653.092,16
80,01
969.258,51
493.563,75
50,92
Sul
1.277.993,33
562.853,32
44,04
661.236,46
385.314,48
58,27
Brasil
Fonte: Resultados da pesquisa.
É grande a variabilidade do crédito em todo o Centro-Oeste e em grandes
extensões do Norte e Nordeste. Assim, é necessário que os executores do programa
observem se tal variabilidade não está comprometendo o planejamento dos produtores
ao longo do tempo.
Observando-se o crédito recebido por município no período analisado e
separando em cada ano os 1000 municípios que mais receberam crédito, notam-se
pontos adicionais importantes no PRONAF. Esse resultado está na tabela 4.
•
Em 2000, os 1.000 municípios que mais recebiam crédito absorviam
76,07% do total de crédito; os demais municípios absorviam 23,93%;
•
Em 2004, os 1.000 municípios que mais recebiam crédito receberam
69,23% dos recursos do crédito, ao passo que os demais municípios
receberam 30,77%.
Constata-se que houve uma desconcentração do crédito entre os municípios
brasileiros. Um aspecto positivo disso é que não houve redução do valor médio dos
contratos por municípios. Ao contrário, houve um aumento desse valor. Ver tabela 5.
Tabela 4 - PRONAF - total de credito (custeio + investimento)
Ano 1.000 primeiros municípios
Demais municípios
Total
Valores
%
Valores
%
1.664,95
76,07
523,69
23,93 2.188,64
2000
1.686,00
78,30
467,35
21,70 2.153,35
2001
1.814,23
75,44
590,62
24,56 2.404,85
2002
2.651,82
69,66
1.155,08
30,34 3.806,90
2003
1.383,56
69,23
614,94
30,77 1.998,50
2004
Fonte: Resultados da pesquisa.
Tabela 5 - PRONAF - valores nominais médios dos contratos por município
Anos 1000 Maiores Demais Municípios
7.183,40
2.431,40
4.564
2000
7.107,20
2.338,40
4.566
2001
8.450,60
2.361,30
4.790
2002
10.544,10 3.004,00
5.064
2003
23.018,00 3.489,60
4.942
2004
Fonte: Resultados da pesquisa.
6. Crescimento do crédito e da população de 2000 a 2004.
Aqui, apresentam-se dados de crescimento da população e de crescimento do
crédito do PRONAF, sempre de um ano para o seguinte, entre 2000 e 2004. Os
municípios foram avaliados por essas duas variáveis comparativamente às taxas de
crescimento da população e do crédito nos respectivos estados.
As taxas de crescimento da população foram mais altas e instáveis (maior
dispersão dos municípios em torno dos respectivos valores estaduais) em 2004 (base:
2003) e, sobretudo, em 2001 (base: 2000).
Em particular o resultado de 2001 (base: 2000) deve ser tomado com cuidado
por conta de que os dados de população dos municípios de 2000 foram extraídos do
Censo Demográfico enquanto os dados de 2001 a 2004 são as estimativas populacionais
do próprio IBGE, sempre se reportando à população total.
Não obstante, cabem alguns apontamentos adicionais sobre o comportamento da
variável, entre os estados:
- Os municípios da região Sul contemplam notável concentração de dados em torno do
comportamento do estado a que pertencem, tratando-se de região aparentemente menos
díspar em termos dos municípios que compõem cada um dos três estados considerados;
- Em nível de taxa de crescimento da população entre os anos avaliados, o
comportamento dos municípios paulistas está bastante alinhado com o de SP. Idem em
MG e na BA;
- Em alguns estados, como MT, CE, RO e GO, o crescimento das populações
municipais em 2004 tem-se desviado bastante da média do estado. Tem havido uma
dispersão relativamente acentuada da população. Isto pode indicar dinâmicas diferentes
para as atividades econômicas nesses estados. As figuras 1 e 2 ilustram essas
observações.
Figura 1. Taxa de crescimento da população dos municípios de MT, 2000 a 2004.
Fontes: Resultados da pesquisa.
Figura 2. Taxa de crescimento da população dos municípios de GO, 2000 a 2004.
Fontes: Resultados da pesquisa.
Já no caso da taxa de crescimento do crédito entre os anos de 2000 a 2004,
podem-se alinhavar dois comentários válidos para todas as regiões geográficas:
• O crescimento do crédito de 2000 para 2001 foi, como no caso do
crescimento populacional, maior e mais desigual comparativamente aos
períodos subseqüentes. As causas da heterogeneidade entre os
municípios do ponto de vista da taxa de crescimento do crédito entre
2000 e 2001 demandariam um conhecimento mais amplo da série de
dados (desde o começo do programa, em 1996) e, muito provavelmente,
maiores detalhes acerca de eventuais mudanças nas regras de acesso ao
credito ao longo do tempo;
• Há uma concentração ou estabilização do crescimento do crédito dos
municípios em torno das médias estaduais a partir do ano base 2001;
Regionalmente, há detalhes que merecem apontamento, isto é:
I- Sul e Sudeste:
• Embora os estados de MG, RS, SC, PR e SP atraíam grande volume de
recursos do programa em função mesmo de possuírem grande número
de municípios, a taxa de crescimento (ano contra o ano anterior) parece
estar se estabilizando em um valor ligeiramente positivo e pequeno em
torno da média dos municípios, desde o ano base 2001. Ademais,
observando o crédito por município, nota-se que no ano de 2003,
comparativamente a 2002, tiveram redução de crédito 1.174
municípios, sendo que a maioria destes está localizado nesses estados.
Todos esses estados exibiram comportamentos similares no nível de
crescimento e na homogeneidade entre as taxas experimentadas pelos
respectivos municípios;
II- Nordeste:
• Exceção feita à BA e ao CE, nota-se certa estabilidade das taxas de
crescimento do crédito entre 2002 (base: 2001) e 2004, inclusive neste
último;
III-. Norte:
• A própria evolução urbana da região condiciona o fato de que RO e PA
são os dois estados com maior número de municípios usuários do
programa;
IV- Centro-Oeste:
• Desde 2002 (base: 2001) o crédito do PRONAF absorvido por esses
estados praticamente não tem crescido, na média dos municípios;
7. Correlação crescimento populacional versus crédito absorvido.
7.1. Crédito e População, 2000 a 2004.
Nesse ponto analisou-se, a correlação entre crédito e taxa de crescimento da
população (rural + urbana), nos municípios, entre 2000 e 2004. Num segundo estágio,
avaliou-se a correlação entre crédito e população absoluta rural, nos municípios em
2000.
Para os dados avaliados, não ficou clara a existência de uma relação
estatisticamente significativa entre absorção de recursos do PRONAF pelos municípios
e taxa de crescimento da população dos mesmos.
Observando-se a tabela abaixo, quando houve um coeficiente positivo (em azul)
entre crédito e taxa de crescimento da população, esse coeficiente, de regra, não foi
estatisticamente significante (valores sublinhados). Por exemplo, no caso da correlação
entre crédito em 2000 e taxa de crescimento da população de 2002, sempre para os
municípios, há uma probabilidade de 19,49% de o coeficiente estimado ser, de fato,
igual a "0", isto é, não haver relação entre as duas variáveis de interesse.
Tabela 6 - Correlação entre crédito do PRONAF e taxa de crescimento da
população nos municípios brasileiros (2000-2004).
Tx.2001 Tx.2002 Tx.2003 Tx.2004
-0.01115 0.01907 0.01144 0.02167
Cred2000
0.4483 0.1949 0.4367 0.1408
-0.03830 -0.01007 -0.01871 -0.02387
Cred2001
0.0092 0.4934 0.2030 0.1044
-0.02586 -0.02411 -0.02922 -0.02521
Cred2002
0.0723 0.0939 0.0423 0.0798
-0.03397 -0.01044 -0.01422 -0.00357
Cred2003
0.0154 0.4569 0.3110 0.7989
0.00960 0.01969 0.03248 0.04660
Cred2004
0.4991 0.1656 0.0222 0.0010
Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: Os dados de população municipal de 2000 são
censitários e os de 2001 a 2004 estimativas. Em ambos os casos dados do IBGE.
7.2. Crédito e População Total e Rural, 1996 e 2000.
Nesta parte calcularam-se os coeficientes de correlação crédito x população,
incorporando-se a informação de população (rural, e total) dos municípios em 1996 e
2000, segundo levantamento do IBGE.
Cumpre deixar registrados três esclarecimentos, quais sejam:
- Contemplaram-se 2.160 municípios brasileiros para os quais os dados estavam
disponíveis tanto em 1996 como em 2000;
- A taxa de crescimento calculada refere-se à variação percentual entre os dados
pontuais de 1996 e 2000, não considerados os anos intermediários, vez que
não houve Censo Demográfico para os anos entre 1997 e 1999;
- O valor real do crédito do PRONAF corresponde ao valor nominal devidamente
ajustado pelo IGP-DI do período.
Os resultados obtidos constam da tabela a seguir.
Tabela 7. Correlação entre a taxa de crescimento do crédito (PRONAF) e taxa de
crescimento da população (total, urbana) no total dos municípios brasileiros, 1996
e 2000.
Tx.
Tx. População
Tx. População
População
Urbana
Rural
0,02598
0,05249
-0,00861
Tx. Valor
0,2275
0,0147
0,6892
Nominal
0,02598
0,05249
-0,00861
Tx. Valor Real
0,2275
0,0147
0,6892
Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: Coeficiente estimado e probabilidade de rejeição
do coeficiente estimado.
Os resultados obtidos não permitem dizer que há uma relação estatisticamente
significativa entre taxa de crescimento do crédito e taxa de crescimento da população
total, nos respectivos municípios avaliados.
Tanto para a taxa de crescimento do crédito nominal como para a taxa de
crescimento do crédito real há uma correlação de cerca de 2,6% entre taxa de
crescimento do crédito e taxa de crescimento da população total. Todavia, há 22,75% de
probabilidade de que esses 2,6% de fato sejam iguais a 0,0%4 , ou seja, inexistência de
relação entre taxa de crescimento do crédito e taxa de crescimento da população total.
Já os quadrantes que se reportam às correlações entre a taxa de crescimento do
crédito (nominal e real) e a taxa de crescimento da população rural para os municípios
são ainda menos promissores. Eles também não permitem afirmar que há uma
correlação estatisticamente significativa entre taxa de crescimento do crédito e taxa de
crescimento da população rural, nos respectivos municípios avaliados 5 .
Em relação aos quadrantes com fundo azul, há uma relação negativa entre taxa
de crescimento do crédito e taxa de crescimento da população rural; porém, ela não é
estatisticamente significativa porque há 69% de probabilidade de que a correlação seja
de fato 0,0%.
Não obstante, é premente lembrar que esses números são valores médios para o
conjunto dos municípios brasileiros avaliados (2.160 para os quais havia dados
disponíveis). Isso acarreta dois comentários qualificadores.
Em primeiro lugar, não foram incluídos muitos municípios que também recebem
créditos do PRONAF e para os quais pode haver uma relação significativa (e positiva)
entre taxa de crescimento do crédito e taxa de crescimento da população (total, rural).
Como segundo ponto, o cálculo do coeficiente por regiões, estados ou
microrregiões do país pode trazer resultados totalmente diferentes dos acima
apresentados. Vale dizer, em subespaços geográficos do Brasil o PRONAF pode
representar impactos diferenciados sobre a dinâmica populacional dos respectivos
municípios usuários do crédito.
4
Estatisticamente, uma probabilidade de erro de 22,75% é muito elevada. Desde os
textos introdutórios de estatística, recomenda-se uma probabilidade aceitável de erro de
até 5%.
5
Em linha com esses argumentos “Apesar dos objetivos almejados e do grande esforço
despendido pelo Ministério do Desenvolvimento Agrário na elaboração das regras do
PRONAF, as avaliações recentes não têm sido conclusivas em se verificar efeitos
positivos de sua implementação, e em certos casos há evidências mesmo de efeitos
negativos”. (Dias et al., 2004. pp.3).
Essas duas últimas considerações apontam na direção de avaliações
desagregadas por região, estado e/ou microrregião bem como para a observação dos
microdados do programa, sendo razoável averiguar também se o impacto do crédito não
ocorre de forma distinta de acordo com o tipo de produtor/produção agrícola dominante
em cada subespaço geográfico.
8. Avaliação de um modelo espacial de distribuição do crédito rural
Complementarmente aos itens precedentes, elaborou-se uma estratégia
metodológica de aferição da espacialidade na absorção dos recursos do PRONAF 6 . Dois
modelos foram propostos nessa linha. São os seguintes:
i) ynx1= ρ.Wnxn.y nx1 + bnxk.x kx1 + enx1, e é o termo de erro com as hipóteses clássicas.
Esse modelo de interpretação da realidade sugere que a distribuição do crédito é
condicionada por dois fatores. De um lado, as microrregiões 7 usuárias do programa
teriam na vizinhança uma microrregião (ou várias) igualmente usuária(s) dos recursos
do PRONAF (representados pela matriz de adjacências W). Além disso, o crédito (y) de
um ano também seria dependente da população total da microrregião no ano anterior
(x). O modelo foi testado com dados populacionais de 2003 e dados de crédito de 2004.
Os resultados obtidos foram os abaixo:
Tabela 8 - Modelo espacial misto (dados de 2003 e 2004).
Fonte: Resultados da pesquisa.
Os resultados acima informaram que a população total da microrregião em 2003
não foi estatisticamente significante para explicar a alocação de crédito do PRONAF
para as microrregiões em 2004. Todavia, a presença de uma microrregião vizinha
usuária do programa foi significativa para dizer se uma microrregião de interesse
utilizou-se ou não do programa em 2004.
Esse mesmo modelo foi aplicado aos dados população (especificamente) rural de
2000 e de crédito do PRONAF no mesmo ano 8 , resultando os números a seguir.
6
Os modelos aqui empregados basearam-se em LeSage (1999).
Os modelos foram gerados para microrregiões (550 no Brasil) pois não havia recurso
computacional para o trabalho em nível de municípios (5.560 em todo o País).
8
Dentre os anos analisados apenas 2000 dispunha de informações desagregadas sobre
população rural.
7
Tabela 9. Modelo espacial misto (dados de 2000).
Fonte: Resultados da pesquisa.
De fato, o ajuste foi superior ao empregarem-se os dados de 2000, tanto em
termos da significância estatística dos coeficientes estimados como da capacidade
explicativa do modelo. O modelo da tabela 9 apresentou um coeficiente de explicação
de 56%, contra 47% no caso dos dados da tabela 8.
Constatou-se, também, que o poder explicativo do modelo espacial ao analisar
crédito e população rural em 2000 é superior ao modelo de regresssão por Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO), onde não se incorpora o conceito de espaço. A análise de
regressão entre crédito e população em 2000 resultou num coeficiente de determinação
(R2) de 16% %, contra os 56% já referidos para o modelo espacial.
ii) y nx1 = ρ.Wnxn.ynx1 + enx1, e é o termo de erro com as hipóteses clássicas.
Testando-se o modelo apenas com W (matriz de adjacências), a presença de uma
microrregião vizinha utilizando os recursos do PRONAF explica 47% 9 dos casos em
que uma microrregião de interesse também usufrui o programa. A tabela seguinte
resume os resultados desse modelo.
Tabela 10. Modelo espacial autoregressivo de 1ª ordem.
Fonte: Resultados da pesquisa.
Por se tratar de uma análise espacial, o Índice de Moran 10 é a estatística mais
adequada para avaliar o impacto da presença de uma microrregião que absorve o crédito
sobre sua vizinha. Segundo tal indicador, a presença de uma microrregião vizinha
usuária dos recursos do PRONAF explica 55% dos casos em que uma microrregião
avaliada também usa o programa. Vide a tabela 11.
9
Para detalhes ver BUSSAB, W. O. Análise de variância e de regressão. São Paulo:
Atlas. 1988. 148p.
10
O presente trabalho aproveitou-se da especificação padrão do índice. Monteiro e
Ávila (2004) apresentam e discutem as vantagens dos modelos espaciais que
incorporam correção de erros e defasagens distribuídas. Aqui, como o objetivo era
apenas detectar uma (cor)relação estatística no espaço, optou-se por um procedimento
de maior parcimônia.
Tabela 11. Índice de Moran (modelo autoregressivo de 1ª ordem).
Fonte: Resultados da pesquisa.
Isso indica uma concentração de recursos do programa em torno de certas
microrregiões, ao mesmo tempo em que há grandes vazios geográficos na absorção dos
montantes do programa 11 . Os gráficos 1 a 3 ilustram esse argumento.
Gráfico 1. Crédito (R$ milhões) em 2004 (janeiro a setembro) por microrregião.
Fonte: Resultados da pesquisa.
Observa-se que há uma absorção proporcionalmente maior de recursos da parte
das seguintes regiões:
•
•
•
•
•
11
Estados da região Sul;
Sul e centro-oeste de MS;
Regiões de fronteira agrícola da região amazônica;
Centro-leste dos estados de GO e TO, avançando para a faixa oeste de
MG;
Centro-leste de MG e parte do sul baiano, além da maior parte do território
dos demais estados nordestinos.
Monteiro e Ávila (2004) empregaram metodologia similar para concluir pela
existência de autocorrelação espacial positiva nos valores do PIB entre os municípios
gaúchos no período 1939 a 2001.
Ocorrem, também, grandes áreas que absorvem os menores volumes de crédito
do programa, destacando-se:
•
•
•
Áreas ainda de intensa floresta na Amazônia;
Regiões pantaneiras do centro-oeste;
As áreas cobertas por regiões metropolitanas – tipicamente industriais – no
Sudeste.
Gráfico 2. Padrões de vizinhança da absorção do crédito por microrregião.
Fonte: Resultados da pesquisa.
Com base no gráfico 2, nota-se que a maior parte do território brasileiro é
preenchida por microrregiões do tipo High-High e Low-Low. Essa denominação se
refere aos aglomerados de microrregiões, sendo que o tipo High-High corresponde a
20,15% e o Low-Low, a 54,99%. O tipo High-High indica que, para uma microrregião
com alto valor do crédito, há na média um alto valor do crédito nas microrregiões
vizinhas; o tipo Low-Low indica baixa aglomeração do crédito em uma microrregião de
referência com baixa aglomeração do crédito, na média, das microrregiões vizinhas. Por
sua vez, as áreas em azul (High-Low) indicam alta aglomeração do crédito em
microrregiões tomadas como referência juntamente com baixa aglomeração do crédito,
na média, das microrregiões vizinhas. Finalmente, as áreas no mapa em cinza, LowHigh, indicam baixa aglomeração do crédito nas microrregiões tomadas como
referência juntamente com alta aglomeração do crédito, na média, das microrregiões
vizinhas.
As ilhas de concentração de crédito (High-Low e Low-High) localizam-se
sobretudo na fronteira agrícola sul da Amazônia, extremo sul do país, extremo oeste
paulista e norte paranaense, bem como nas regiões de fronteira paraguaia do MS.
Observa-se que as áreas correspondentes à região Sul e à fronteira agrícola entre
as regiões NO e NE contemplam microrregiões com distribuição uniforme do crédito
(High-High) bem como elevado nível de absorção de recursos em termos monetários.
Em relação à comparação citada acima ressalta-se que a região NE 12 mereceria
uma análise específica por reunir um verdadeiro mosaico de situações, tanto no que
tange ao crédito absorvido ($) como em relação à distribuição do mesmo entre os
municípios de uma dada microrregião.
Gráfico 3 – Aglomerações Consolidadas do Crédito.
Fonte: Resultados da pesquisa.
O gráfico 3 resume as microrregiões do país onde de fato existem aglomerações
consolidadas do crédito. O gráfico assinala as aglomerações do tipo High-High nos
estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Nestes estados, de fato, há
aglomerações consolidadas e com dependência espacial estatisticamente significativa.
Realizaram-se testes correlacionando a taxa de crescimento do valor real 13 do
crédito do PRONAF com a taxa de crescimento da população rural segundo as
microrregiões. Observou-se que os únicos resultados significativos foram obtidos na
classificação Low-Low, na qual detectou-se uma correlação positiva (15,21%) entre as
taxas de crescimento do crédito real e da população rural, com uma probabilidade de
88% de o coeficiente ser verdadeiro.
9. Análise do Crédito no Contexto de Modelo Espacial
Essa etapa do trabalho tem por objetivo aprofundar alguns pontos de avaliação
do PRONAF em termos de distribuição espacial dos recursos e da eventual relação
desses recursos com a dinâmica populacional dos municípios.
12
Dias et al. (2004) argumentam que o PRONAF mostrou-se pouco eficaz em
Pernambuco até este período. Todavia, esses autores alertam para o fato de que os
critérios de seleção dos municípios privilegiam os que possuem grande número de
agricultores familiares e/ou sob condições econômicas precárias; em geral, os
municípios mais pobres de cada estado.
13
Sob esse ponto, registre-se que os dados deflacionados desse texto empregaram o
IPA-DI_gêneros alimentícios, enquanto os 8 primeiros itens do trabalho empregaram o
IGP-DI como deflator. Ambos os índices da Fundação Getúlio Vargas.
Nesse sentido, calcularam-se os coeficientes de correlação para as microrregiões
características (High-High, High-Low, Low-High, Low-Low), observando-se dados
pontuais de 1996 e 2000 para a taxa de crescimento da população rural e para a taxa de
crescimento do crédito real.
Adicionalmente, também foram calculados coeficientes de correlação
observando-se dados pontuais de 1996 e 2000 para a taxa de crescimento da população
(total, rural) e para a taxa média de crescimento do crédito (nominal, real) entre 1996 e
2000, nos seguintes contextos:
- para os 1.000 municípios de maiores montantes de financiamento;
- para os municípios outros, além dos 1.000 do item precedente;
- dentre os 1.000 municípios de maiores montantes de financiamento, calcularam-se os
coeficientes para RS, SC e PR separadamente.
Maiores municípios em absorção do crédito (1.000 maiores) e demais municípios.
Para os 1.000 principais municípios destaca-se uma correlação positiva e
estatisticamente significativa entre a taxa de crescimento da população total e a taxa
média de crescimento do crédito (nominal, real), conforme ilustrado a seguir.
Tabela 12. Correlação entre crescimento do crédito e da população nos 1000
municípios de maiores montantes.
Tx.PopTot
TxPopRur
0,03257
0,06916
0,0301
0,3076
0,03181
0,06851
TxMedReal
0,0317
0,3191
Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: valores reais deflacionados pelo IPA_DI gêneros
alimentícios.
TxMedNom
Com relação à taxa de crescimento da população rural, embora exista uma
correlação positiva com a taxa média de crescimento do crédito (nominal, real), há uma
baixa probabilidade (69%, 68%) dessa relação ser verdadeira (dados em vermelho
acima).
Para os municípios outros (que não os 1.000 de maior absorção do crédito), os
resultados mostraram uma correlação negativa (-4,88%) entre a taxa de crescimento da
população rural (dados pontuais de 1996 e 2000) e a taxa média de crescimento do
crédito entre 1996 e 2000, com 89% de chance de ser verdadeira. Conforme a seguir.
Tabela 13. Correlação entre crescimento do crédito e da população nos demais
municípios.
TxPopTot
TxPopRur
-0,02383
-0,04898
TxMedNom
0,4387
0,1113
-0,02415
-0,04883
TxMedReal
0,4327
0,1125
Fonte: Resultados da pesquisa.
RS, SC e PR dentre os 1.000 maiores usuários do programa.
Na observação dos 1.000 municípios de maiores montantes nos estados
selecionados, os resultados mostraram que apenas para SC há uma correlação positiva
(23%) entre a taxa de crescimento da população total e a taxa média de crescimento do
crédito, com uma probabilidade de cerca de 99,78% de ocorrência.
Nessa linha de raciocínio, Dias et al. (2004) haviam encontrado reduzido
impacto do PRONAF para a renda e a produtividade dos agricultores beneficiários, à
exceção dos estados do Sul do País. Nesse trabalho, os autores sugerem que a ausência
de uma estrutura de integração com a agroindústria pode estar limitando efeitos
positivos do programa.
Vale referir que mesmo para o estado de Santa Catarina há estudos reportando a
necessidade de uma verticalização dos recursos por produtor. Ferrari et al. (2005), por
exemplo, sugerem a criação de um “programa nacional de produção de leite para os
agricultores familiares”.
Outro ponto a ressaltar é que os resultados variaram muito pouco ao se
considerar os valores reais (deflacionados) de crédito em lugar dos valores nominais.
10. Conclusões
Foram quatro as principais conclusões do trabalho, além de três argumentos
referentes à espacialidade na distribuição dos recursos do programa.
Em primeiro lugar, certas regiões parecem demandar estudos pontuais, dada a
heterogeneidade de situações municipais no que tange ao uso dos recursos do programa.
São os casos das regiões Sul, Norte e Nordeste. Esse argumento ganha força também em
função das condições pontuais identificadas para municípios específicos.
O crédito rural provavelmente terá papel importante na atração de população
para fora dos grandes centros quando analisado em conjunto com outros fatores que
certamente afetam a possibilidade objetiva de o agricultor permanecer na sua atividade
de origem. O próprio refino das condições de acesso e funcionamento do programa, em
linha com as especificidades regionais, pode funcionar de forma efetiva nesse sentido.
Como terceiro ponto, em linha com o comentário precedente, notou-se uma
tendência de concentração do crédito em (micro) regiões homogêneas entre si do ponto
de vista da absorção dos recursos do programa (High-High), com significância
estatística em particular na Região Sul.
Os valores aferidos através da distribuição do crédito rural do PRONAF no
período 2000 a 2004 mostram ter havido um aumento da cobertura geográfica do
programa.
Particularmente no que diz respeito à espacialidade na tomada dos recursos,
identificou-se que aumenta a chance de uma microrregião beneficiar-se do programa
quando suas vizinhas também o fazem. Quanto à distribuição espacial dos recursos
ainda levantam-se três pontos.
A menor variabilidade do crédito ocorre nos municípios da região Sul, em parte
dos municípios do Sudeste e em poucos municípios do Norte e Nordeste. É grande a
variabilidade do crédito em todo o Centro-Oeste e em grandes extensões do Norte e
Nordeste. Com esses resultados, é necessário que os executores do programa observem
se tal variabilidade não está comprometendo o planejamento dos agricultores atendidos
ao longo do tempo.
Os resultados obtidos não permitem dizer que há uma relação estatisticamente
significativa entre taxa de crescimento do crédito e taxa de crescimento da população
total, nos respectivos municípios avaliados.
Quanto à taxa de crescimento da população rural, embora exista uma correlação
positiva com a taxa média de crescimento do crédito entre 1996 e 2000, há uma baixa
probabilidade dessa relação ser verdadeira.
Para concluir esses comentários, vale lembrar que ao se tomar os anos de 1996 e
2000 nos testes relativos a crédito e população, muitos municípios desapareceram da
amostra devido à emancipação política ou fusão de municípios. Ademais, o ano de 1996
corresponde a um dos primeiros anos de funcionamento do PRONAF, de modo que as
condições de operação e acesso ao crédito são, por certo, distintas e menos favoráveis
que nos anos posteriores. Esse fato é corroborado também pelo crescimento do grau de
cobertura do programa em termos do conjunto dos municípios brasileiros, conforme
apontado no início do trabalho.
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