Análise do Programa Agroamigo de crédito para a agricultura familiar: Evolução, aderência e incidência sobre agregados econômicos municipais na região Nordeste

Silva, Sandro Pereira; Ciríaco, Juliane da Silva; de Aquino, Joacir Rufino Working Paper Análise do Programa Agroamigo de crédito para a agricultura familiar: Evolução, aderência e incidência sobre agregados econômicos municipais na região Nordeste Texto para Discussão, No. 3131 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: Silva, Sandro Pereira; Ciríaco, Juliane da Silva; de Aquino, Joacir Rufino (2025) : Análise do Programa Agroamigo de crédito para a agricultura familiar: Evolução, aderência e incidência sobre agregados econômicos municipais na região Nordeste, Texto para Discussão, No. 3131, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td3131-port This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/322211 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/br/ 3131 ANÁLISE DO PROGRAMA AGROAMIGO DE CRÉDITO PARA A AGRICULTURA FAMILIAR: EVOLUÇÃO, ADERÊNCIA E INCIDÊNCIA SOBRE AGREGADOS ECONÔMICOS MUNICIPAIS NA REGIÃO NORDESTE SANDRO PEREIRA SILVASANDRO PEREIRA SILVA JULIANE DA SILVA CIRÍACOJULIANE DA SILVA CIRÍACO JOACIR RUFINO DE AQUINOJOACIR RUFINO DE AQUINO 3131 Rio de Janeiro, junho de 2025 ANÁLISE DO PROGRAMA AGROAMIGO DE CRÉDITO PARA A AGRICULTURA FAMILIAR: EVOLUÇÃO, ADERÊNCIA E INCIDÊNCIA SOBRE AGREGADOS ECONÔMICOS MUNICIPAIS NA REGIÃO NORDESTE SANDRO PEREIRA SILVA1 JULIANE DA SILVA CIRÍACO2 JOACIR RUFINO DE AQUINO3 1. Técnico de planejamento e pesquisa do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), atualmente ocupando o cargo de diretor de gestão de fundos na Secretaria de Proteção ao Trabalhador do Ministério do Trabalho e Emprego (SPT/MTE). E-mail: sandro.pereir[email protected].br. 2. Bolsista do Subprograma de Pesquisa para o Desenvolvimento Nacional (PNPD) na Diretoria de Estudos e Políticas Sociais (Disoc) do Ipea. E-mail: [email protected].br. 3. Professor da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN). E-mail: joacir[email protected]. Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2025 Silva, Sandro Pereira Análise do Programa Agroamigo de crédito para a agricultura familiar : evolução, aderência e incidência sobre agregados econômicos municipais na região Nordeste/ Sandro Pereira Silva, Juliane da Silva Ciríaco, Joacir Rufino de Aquino. – Rio de Janeiro Ipea, 2025. 49 p. : il., gráf. – (Texto para Discussão ; n. 3131). Inclui Bibliografia. ISSN 1415-4765 1. Agricultura Familiar. 2. Avaliação de Políticas Públicas. 3. Desenvolvimento Rural. 4. Inclusão Produtiva. 5. Microcrédito. I. Ciríaco, Juliane da Silva. II. Aquino, Joacir Rufino de. III. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. IV. Título. CDD 338.10981 Ficha catalográfica elaborada por Elizabeth Ferreira da Silva CRB-7/6844. Como citar: SILVA, Sandro Pereira; CIRÍACO, Juliane da Silva; AQUINO, Joacir Rufino de. Análise do Programa Agroamigo de crédito para a agricultura familiar: evolução, aderência e incidência sobre agregados econômicos municipais na região Nordeste. Rio de Janeiro: Ipea, junho 2025. 49 p.: il. (Texto para Discussão, n. 3131). DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3131-port JEL: J38; O18; Q18; R58. As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e EPUB (livros e periódicos). Acesse: https://repositorio.ipea.gov.br/. As opiniões emitidas nesta publicação são de exclusiva e inteira responsabilidade dos autores, não exprimindo, necessariamente, o ponto de vista do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada ou do Ministério do Planejamento e Orçamento. É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. Governo Federal Ministério do Planejamento e Orçamento Ministra Simone Nassar Tebet Fundação pública vinculada ao Ministério do Planejamento e Orçamento, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais – possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros – e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seus técnicos. Presidenta LUCIANA MENDES SANTOS SERVO Diretor de Desenvolvimento Institucional FERNANDO GAIGER SILVEIRA Diretora de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia LUSENI MARIA CORDEIRO DE AQUINO Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas CLÁUDIO ROBERTO AMITRANO Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais ARISTIDES MONTEIRO NETO Diretor de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura (substituto) PEDRO CARVALHO DE MIRANDA Diretora de Estudos e Políticas Sociais (substituta) JOANA SIMÕES DE MELO COSTA Diretora de Estudos Internacionais KEITI DA ROCHA GOMES Chefe de Gabinete ALEXANDRE DOS SANTOS CUNHA Coordenadora-Geral de Imprensa e Comunicação Social GISELE AMARAL DE SOUZA Ouvidoria: https://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: https://www.ipea.gov.br SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO ..........................................................................6 2 POLÍTICA DE CRÉDITO PARA A AGRICULTURA FAMILIAR NO BRASIL E A INOVAÇÃO DO AGROAMIGO ..........................8 2.1 O Pronaf e a agricultura familiar brasileira ................................8 2.2 Programa Agroamigo: características operacionais e público-alvo ............................................................................12 2.3 Evidências sobre o alcance e os impactos do microcrédito rural do Agroamigo .............................................15 3 METODOLOGIA .....................................................................17 3.1 Fontes de dados .......................................................................17 3.2 O modelo de dados em painel .................................................18 3.3 Abordagem de regressão quantílica .......................................20 3.4 Variáveis e modelos analíticos ................................................21 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ...............................................24 4.1 Evolução e aderência do programa Agroamigo na região Nordeste ...................................................................24 4.2 Análise dos efeitos das operações de microcrédito do Agroamigo............................................................................30 4.3 Análise da heterogeneidade dos efeitos dos créditos por porte dos municípios .........................................................35 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ...................................................38 REFERÊNCIAS ..........................................................................40 SINOPSE Este estudo visa contribuir com o esforço avaliativo sobre políticas públicas de desenvolvimento rural e apoio à agricultura familiar a partir do programa Agroamigo, desenvolvido desde 2005, voltado à parcela de agricultores de menor renda residente em municípios na área de atuação do Banco do Nordeste do Brasil (BNB). O objetivo do texto foi avaliar a evolução do Agroamigo e seus resultados a partir de duas dimensões agregadas: i) potencial de inclusão financeira (aderência), a partir de uma análise tabular de dados administrativos; e ii) dinâmica econômica municipal (incidência), com base em modelos econométricos com regressões de dados em painel e regressões quantílicas. O foco territorial escolhido refere-se a todos os municípios da região Nordeste, que congregam 47% dos estabelecimentos da agricultura familiar brasileira. Ao final, foi possível aceitar a hipótese adotada de que os valores anuais agregados desses financiamentos, cujo número de contratos e valores totais financiados vem crescendo ao longo dos anos, estão associados a efeitos positivos nos indicadores econômicos de municípios cobertos pelo programa. Palavras-chave: agricultura familiar; avaliação de políticas públicas; desenvolvimento rural; inclusão produtiva; microcrédito. ABSTRACT This study aims to contribute to the evaluation effort on public policies for rural development and support for family farming based on the Agroamigo Program, developed since 2005, aimed at the low-income group of farmers living in municipalities within the area of operation of the Banco do Nordeste do Brasil (BNB). The objective of the text was to evaluate the evolution of Agroamigo and its results based on two aggregated dimensions: i) on the potential for financial inclusion (adherence), based on a tabular analysis of administrative data; and ii) on the municipal economic dynamics (incidence), based on econometric models with panel data regressions and quantile regressions.The chosen territorial focus refers to all municipalities in the Northeast region, which bring together 47% of Brazilian family farming establishments. In the end, it was possible to accept the hypothesis adopted that the aggregate annual values of these financings, whose number of contracts and total financed values have been increasing over the years, are associated with positive effects on the economic indicators of municipalities covered by the program. Keywords: family farming; public policy evaluation; rural development; productive inclusion; microcredit. TEXTO para DISCUSSÃO 1 INTRODUÇÃO O Brasil possui quase três décadas de experiência com programas governamentais voltados a disponibilizar linhas de microcrédito em condições favoráveis para produtores rurais que compõem o universo da agricultura familiar. O marco desse trajeto foi o lançamento do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (Pronaf), em 1996, operacionalizado por bancos públicos em todo o território nacional.1 A agricultura familiar brasileira, cumpre-se mencionar, contempla grande diversidade cultural, social e econômica, que vai desde o campesinato de subsistência até a produção mecanizada e integrada a cadeias produtivas agropecuárias (Guilhoto et al., 2007). 2 Seus elementos identificadores estão associados ao perfil territorial no qual se insere, cujos traços comuns são: produção condicionada às capacidades e necessidades do núcleo familiar; tamanho limitado da propriedade rural; e maior intercâmbio ecológico com a natureza (Bastian et al., 2022; Mendonça, 2008; Silva, 2015; Valadares, 2021).3 Dada a relevância do Pronaf em termos de cobertura social e recursos utilizados, há uma extensa literatura que investiga seus impactos sobre a geração de renda e a capacidade produtiva do público beneficiário (Aquino, Gazolla e Schneider, 2018; Capobiango et al., 2013; Castro, Resende e Pires, 2014; Dias, Silva e Costa, 2023; Grisa, Wesz Junior e Buchweitz, 2014; Marioni et al., 2016; Rodrigues, 2019; Silva, 2012; 2014; Silva e Ciríaco, 2022). De maneira geral, embora tenha caráter nacional, o Pronaf demonstra resultados distintos entre os recortes espaciais do país (Alves et al., 2022a; Fossá, Matte e Matte, 2022; Fossá, Villwock e Matte, 2024), isto é, seus diferentes “territórios de incidência” (Silva, 2014). Este estudo visa contribuir com os esforços avaliativos sobre o Pronaf a partir de uma estratégia operacional voltada a um recorte espacial específico. Trata-se do programa Agroamigo, desenvolvido pelo Banco do Nordeste do Brasil (BNB) em 2005 para executar inicialmente a linha do Pronaf B – que atende à parcela de menor renda entre os agricultores familiares – em toda sua área de atuação (municípios da região 1. Decreto Presidencial no 1.946, de 28 de junho de 1996. 2. Cadeias produtivas agropecuárias compreendem a interação sistêmica entre produção primária, unidades de beneficiamento, modelos organizacionais, ambiente institucional e acesso a mercados (Nunes et al., 2015). 3. Boa parte dessas características foram incorporadas posteriormente à Lei n o 11.326/2006, conhecida como Lei da Agricultura Familiar (atualizada pelo Decreto no 9.064/2017), que estabeleceu parâmetros oficiais de caracterização desse público para fins de favorecimento mediante políticas públicas. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 7 3131 Nordeste e da porção norte dos estados de Minas Gerais e Espírito Santo).4 Esse programa enfrenta um desafio adicional por incidir basicamente sobre um território extenso como o semiárido brasileiro,5 caracterizado pelo bioma Caatinga, marcado por fortes restrições estruturais e por instabilidade na oferta hídrica e energética, bem como por estar suscetível a vários desafios em virtude das mudanças climáticas em curso, os quais exigem cuidados específicos para a atuação do poder público (Aguiar, Del Grossi e Fronazier, 2024; Castro, 2025; Jean et al., 2024; Piedra-Bonilla, 2024; Razera et al., 2024). Por serem recursos importantes para o desempenho da atividade agropecuária, a modelagem dos instrumentos de crédito rural precisa estar estrategicamente adequada tanto para garantir a aderência por parte do público potencial quanto para alcançar os impactos socioeconômicos pretendidos.6 O objetivo aqui proposto foi avaliar a evolução e os efeitos do programa Agroamigo a partir de duas dimensões agregadas: o potencial de inclusão financeira (cobertura social) e os indicadores econômicos municipais. Isto é, com base nos dados tabulados desde seu início em 2005, buscou-se identificar: i) aderência – a trajetória de cobertura sobre o público beneficiário; e ii) incidência – o potencial de fomentar, por meio do volume de recursos financiados anualmente, dinâmicas econômicas endógenas mate - rializadas nos seguintes indicadores: produto interno bruto (PIB) per capita; produção agropecuária; volume formal de empregos; e arrecadação tributária. Adotou-se a hipótese de que os créditos anuais dos financiamentos viabilizados pelo Agroamigo, além de favorecerem o atendimento de seu público beneficiário, causam efeitos positivos nos municípios atendidos, sobretudo aqueles com baixa dinamicidade econômica, na medida em que se configuram como importante injeção monetária nos territórios. Ou seja, admite-se que há uma conjunção de fatores mobilizados a partir de áreas rurais (centradas em unidades familiares de produção), entre os quais os recursos provenientes de políticas públicas, que possuem potencial de auxiliar as atividades econômicas locais sob uma ótica intersetorial (Favareto e Abramovay, 2009; 4. O BNB foi criado pela Lei Federal no 1.649/1952, para atuar na prestação de assistência financeira às populações no chamado Polígono das Secas, designação dada ao perímetro do território brasileiro atingido periodicamente por prolongados períodos de estiagem. Atualmente, o banco possui cobertura em 2.074 municípios que se situam na área de atuação da Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste (Sudene), conforme Resolução Sudene no 156/2022 (Machado, Barbosa e Silva, 2023). 5. O semiárido cobre uma extensão geográfica que representa 15,7% do território nacional, passando por 1.447 municípios e onze estados. Segundo o Censo Demográfico de 2022, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), sua população total é de 31,1 milhões de habitantes, o que corresponde a 15,3% da população brasileira (Razera et al., 2024). 6. Os recursos de funding utilizados pelo programa são subvencionados e oriundos do Fundo Constitucional de Financiamento do Nordeste (FNE). TEXTO para DISCUSSÃO 8 3131 Silva, 2014; 2015; Tupy e Toyoshima, 2016). Dessa forma, este estudo contribui com a discussão sobre políticas públicas de desenvolvimento rural baseadas na concessão de crédito, cuja função finalística é a geração de renda e de melhor qualidade de vida para famílias de baixa renda que se enquadram na categoria de agricultura familiar. Para atingir os objetivos propostos, o texto está organizado em cinco seções, inclusa esta introdução. Na seção 2, há uma apresentação geral da experiência brasileira de crédito subsidiado para a agricultura familiar e são discutidas as principais caracte - rísticas do Agroamigo, no tocante ao contexto institucional e à estratégia operacional desenvolvida pelo BNB. Ainda nessa parte, são indicadas evidências da literatura sobre microcrédito em geral e sobre o Agroamigo em particular que balizaram as análises efetuadas. Na seção 3, segue a descrição das fontes de dados e das abordagens metodológicas para o exercício empírico proposto. Na seção 4 estão expostos os principais resultados auferidos, divididos em três subseções: a evolução do programa quanto à operacionalização e cobertura territorial; os efeitos estimados do crédito a partir de regressões estatísticas de dados em painel sobre os quatro agregados econômicos municipais selecionados na região Nordeste; e os efeitos do crédito ao longo de diferentes pontos da distribuição condicional desses agregados econômicos com base em regressões quantílicas. Por fim, são tecidas algumas considerações conclusivas e recomendações para a continuação de uma agenda avaliativa de pesquisa. 2 POLÍTICA DE CRÉDITO PARA A AGRICULTURA FAMILIAR NO BRASIL E A INOVAÇÃO DO AGROAMIGO 2.1 O Pronaf e a agricultura familiar brasileira A atividade produtiva agropecuária tem importância marcante para a economia brasileira em geral, e a nordestina em particular, uma vez que emprega um contingente expressivo de pessoas em idade laboral e contribui tanto para o abastecimento interno de alimentos quanto para a pauta de exportações. Contudo, a agropecuária se desenvolve de forma bastante heterogênea pelo território nacional, com extensas propriedades monocultoras mecanizadas coexistindo com enorme quantidade de pequenas propriedades, baseadas na força de trabalho familiar. Alguns autores destacam, inclusive, o fato de o Brasil possuir um dos maiores índices de desigualdade fundiária rural do mundo, com implicações severas para as condições de vida nas diferentes regiões do país (Hoffmann, 2020; Oxfam Brasil, 2016). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 3131 Todo esse esforço operacional se justifica pela grande demanda existente para o programa, além do imperativo de se fortalecer a capacidade adaptativa das comunidades agrícolas para lidar com processos em curso de mudança climática e seus possíveis desdobramentos, em especial no semiárido brasileiro. Ademais, essas e outras questões têm servido de base para a realização de diferentes estudos sobre a trajetória institucional e os possíveis impactos do programa. 2.3 Evidências sobre o alcance e os impactos do microcrédito rural do Agroamigo A ideia motivadora para a execução de programas de microcrédito é disponibilizar linhas de financiamento facilitadas, voltadas a atividades produtivas, para pessoas ou grupos com baixa capacidade de apresentar garantias reais, o que os torna excluídos dos canais formais de crédito. Além da oferta de empréstimos em valores menores, adequados ao fluxo de renda domiciliar dos tomadores, esses programas tendem a desenvolver metodologias próprias tanto para a prospecção de seu público (circunscrito a comunidades ou localidades específicas) quanto para a realização dos empréstimos. Por isso, a ação de microcrédito comporta dupla intencionalidade: econômica e social (Osmani e Mahmud, 2015; Santiago, 2014; Schreiner, 2001; Silva, 2020; Tonedo Júnior e Gremaud, 2002).14 O reconhecimento dessas experiências fez com que surgisse uma extensa literatura de avaliação de programas de microcrédito pelo mundo, com análises diversas sobre seus resultados no aumento e na estabilidade do consumo, em indicadores de saúde e educação, ou mesmo na capacidade produtiva das famílias tomadoras (Agbola, Acupan e Mahmood, 2017; Akwaa-Sekyi, 2013; Ashaolu et al., 2011; Goldberg, 2005; Hossain, 1988; Lowder, Skoet e Singh, 2014; Nuhu et al., 2014; Quiriba, 2012; Shah et al., 2015; Sharmeen e Chowdhury, 2013). A participação das mulheres também é um fator recorrentemente destacado nas análises sobre esses programas (Ahmed e Siwar, 2014; Moreira, 2016). Contudo, a partir do final da década de 1990, surgiram também estudos com distintas abordagens críticas sobre tais resultados (Armendáriz e Morduch, 2005; 14. Existem diversas experiências na história recente que seguem tais diretrizes operativas, mas é consenso que elas ganharam impulso a partir da popularização da atividade promovida pelo Banco Grameen, criado nos anos 1970 em Bangladesh. Ela partiu da concepção de que um arranjo local de microcrédito teria o potencial de mudar aquela realidade social, ao permitir aos mais pobres exercerem suas habilidades e capacidades de produzir, com um olhar especial para a participação das mulheres (Yunus, 2006). TEXTO para DISCUSSÃO 16 3131 Banerjee, Karlan e Zinman, 2015; Banerjee et al., 2015; Bateman e Chang, 2012; Coleman, 2006; Guirkinger e Boucher, 2007; Hulme e Mosley, 1996; Magdalon e Funchal, 2016; Morduch, 1998). Nesse sentido, não há consenso sobre os efeitos dos programas de microcrédito, pois eles representam enorme gama de arranjos institucionais e modelos operacionais possíveis. No caso específico dos estudos sobre o Agroamigo, grosso modo, eles enfocam dois conjuntos de objetivos: um referente às características dos beneficiários tomadores de crédito; e outro sobre os impactos do programa. No tocante às características dos beneficiários, os estudos ressaltam distintos fatores estruturais, como o tamanho reduzido das propriedades, o que limita a expansão do potencial produtivo dessas famílias, além de limitar as alternativas em relação às atividades agropecuárias. Também há menções ao fato de estarem localizadas, em sua maioria, em regiões sujeitas à escassez hídrica e à vulnerabilidade climática, o que afeta a produtividade e exige novos modelos socioprodutivos em convivência com a seca, com base no uso e no manejo sustentável dos recursos naturais.15 Outras questões relevantes estão associadas ao acesso a transporte, tecnologia, informação e centros consumidores. Por tais fatores, as atividades agropecuárias dessas propriedades estão sujeitas a uma série de incertezas, o que compromete a própria efetividade do programa (Duarte et al., 2018; Maia e Pinto, 2015; Oliveira, Almeida e Taques, 2015). Quanto aos estudos de impacto, as análises empíricas buscam averiguar os resultados em decorrência da disponibilização de linhas de financiamento para as atividades agropecuárias. Embora partam de contextos territoriais e métodos estatísticos diferentes, as evidências indicam que o Agroamigo tem obtido relativo sucesso na promoção do crédito rural, com melhorias no bem-estar das famílias atendidas decorrentes, sobretudo, da elevação nos níveis de produção, que resulta em aumento da renda monetária e da produção para o autoconsumo (Abramovay et al., 2013; Duarte et al., 2018; Guedes, Almeida e Siqueira, 2021; Maciel et al., 2009; Neri, 2012; Nunes et al., 2015). Abramovay et al. (2013) também identificaram que famílias beneficiárias inseridas há mais tempo no programa têm obtido efeitos mais positivos sobre os níveis de produção, o que pode indicar algum efeito de aprendizado ou de acúmulo de potencial produtivo na propriedade, ainda que seja difícil descartar qualquer possibilidade de viés de seleção entre os beneficiários. 15. Santos et al. (2023) apresentam os principais paradigmas de combate à seca e de convivência com a seca, enfatizando suas implicações para a formalização de políticas públicas para a região semiárida. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 3131 Gomes e Carvalho (2023) investigaram a relação sinérgica entre o Agroamigo e as metas previstas nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), da Organização das Nações Unidas (ONU), ratificadas pelo Brasil. Os autores identificaram uma associação positiva do programa de microfinanças rural com as referidas metas, sobretudo aquelas relacionadas aos ODS 1, 2, 5 e 8 – isto é, eliminação da pobreza; erradicação da fome; busca pela igualdade de gênero; e promoção do crescimento econômico e trabalho decente à população. Apesar das evidências positivas na literatura, alguns pontos críticos valem ser mencionados. Um deles refere-se à concentração dos contratos e, consequentemente, dos recursos financiados em algumas localidades (Almeida e Oliveira, 2015; Oliveira, Almeida e Taques, 2015). Vital e Melo (2015), analisando os dados para o estado de Pernambuco, identificaram que os municípios onde estão instaladas as agências do BNB concentram a maior parte dos contratos, gerando certa desvantagem locacional aos agricultores dos demais municípios. Outros autores ressaltaram a tendência de financiamento de atividades agropecuárias tradicionais, além da pouca participação dos contratos de custeio no total financiado (Aquino e Bastos, 2015; Aquino, Nunes e Silva, 2023; Silva e Ciríaco, 2023). Com isso, além dos efeitos reduzidos na estruturação das unidades produtivas e na diversificação de suas fontes de renda, o programa limita o espaço para negócios inovadores, o que pode afetar os resultados quanto à segurança alimentar, estabilidade de renda e conservação ambiental (Alves et al., 2022a; Baumgartner e Quaas, 2010; Lin, 2011). Portanto, dada a multiplicidade de abordagens possíveis que o Agroamigo contempla, este estudo buscou avaliar sua trajetória de incidência territorial no que tange à cobertura social e aos valores financiados, bem como apreciar os efeitos correlacionais dos créditos disponibilizados sobre indicadores econômicos municipais na região Nordeste. Os resultados aqui encontrados visam contribuir com o esforço de avaliação do programa. 3 METODOLOGIA 3.1 Fontes de dados Para a concretização dos objetivos propostos, recorreu-se a indicadores selecionados e disponibilizados pelo Escritório Técnico de Estudos Econômicos do Nordeste (Etene/BNB), com informações referentes a número de contratos, valores financiados, distribuição territorial dos recursos, atividades econômicas contempladas e gênero dos contratantes. Embora o Agroamigo também atue em parte dos estados Espírito Santo e Minas Gerais, este estudo se restringiu à região Nordeste por esta concentrar TEXTO para DISCUSSÃO 18 3131 a maior parte dos municípios atendidos e por ter todo o território coberto pela atuação do BNB. Ademais, o Nordeste apresenta características socioeconômicas específicas, como maior dependência de atividades agrícolas, maior concentração de unidades familiares de produção e níveis mais altos de vulnerabilidade econômica, o que torna a investigação sobre os impactos do crédito rural especialmente relevante para avaliar os efeitos do Agroamigo no desenvolvimento regional. Além das informações cedidas pelo Etene/BNB, foram tabulados outros conjuntos de dados para a construção de um painel anual de municípios, entre os quais estão: dados de PIB per capita e produção agropecuária municipal, do IBGE; dados populacionais e do Censo Agropecuário do IBGE de 2006 e 2017; dados de emprego formal da Relação Anual de Informações Sociais (Rais), sob a responsabilidade do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE); e dados de precipitação pluvial e temperatura, do Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet). O horizonte temporal de análise do programa é de 2005 a 2022. Para o exercício econométrico, o período considerado foi de 2008 a 2019, em função da disponibilidade de dados para as variáveis dependentes escolhidas dos municípios tratados. As subseções seguintes trazem detalhamentos dos instrumentais econométricos designados. 3.2 O modelo de dados em painel Os modelos econométricos de regressão com dados em painel permitem a combinação analítica de séries temporais e dados de corte transversal (cross-section). Sua modelagem leva em conta dois tipos de efeitos para captar a dinâmica intertemporal e a individualidade das variáveis analisadas: efeitos fixos (EFs) e efeitos aleatórios (EAs). Para a formulação de modelos com EFs, supõe-se que as diferenças entre as unidades de corte transversal podem ser capturadas por meio do termo de intercepto, considerando tais diferenças como constantes ao longo do tempo em estudo. Essa diferenciação do intercepto se dá por meio da introdução de variáveis dummies no modelo a ser estimado (Greene, 2002). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 3131 O modelo com EFs parte da pressuposição de que cov(xₜᵢ, αᵢ) ≠ 0 O termo αᵢ é tratado como um parâmetro desconhecido a ser estimado pela seguinte equação: yₜ = Xᵢβ + αᵢ + εᵢ (1) em que i é um vetor coluna de uns, T×1; yᵢ e Xᵢ são as T observações em cada uma das i seções cruzadas; e εᵢ é o vetor de erros. Por sua vez, o modelo com EAs, também conhecido como modelo de componentes de erros, difere do padrão de efeitos fixos por considerar cada αᵢt como uma variável aleatória representativa de uma população maior. Ou seja, em vez de tratar αᵢt como fixo, supõe-se que ele é uma variável aleatória que apresenta um valor médio α1t, assim descrito: δ₁ₜ = δ₁ + αᵢ (2) em que δ₁ representa a média da heterogeneidade não observada e αᵢ é o termo de heterogeneidade aleatória específica para cada seção cruzada e constante no tempo. Assim, o termo αᵢ passa a ser uma variável gerada por um processo aleatório. Os componentes de erros individuais não estão correlacionados entre si nem estão correlacionados entre as unidades de corte transversal e as de séries temporais. O modelo com EAs pode ser estimado de duas maneiras: i) quando a estrutura da variância for conhecida, é adequado usar o modelo de mínimos quadrados generalizados (MQGs); e, ii) caso contrário, é propício o uso do modelo de mínimos quadrados generalizados factíveis (MQGFs) (Greene, 2002). Uma das ferramentas mais utilizadas para indicar qual modelo adotar é o teste de Hausman, proposto em 1978. Para realizá-lo, é necessário primeiramente encontrar os estimadores desejados tanto pelo modelo de EFs como o de EAs. A estatística do teste é obtida a partir da equação a seguir: H = (βEA − βEF)′ [Var(βEF) − Var(βEA)]⁻¹ (βEA − βEF) (3) em que βEA denota o vetor de coeficientes estimados pelos EAs e βEF o vetor de coeficientes estimados. TEXTO para DISCUSSÃO 20 3131 A hipótese nula do teste é que os estimadores de EAs e EFs não são substancialmente diferentes. Se a hipótese nula for rejeitada, conclui-se que o modelo preferível é o de EFs. Do contrário, o modelo mais adequado é o de EAs. Como algumas unidades de observação não dispunham de informações para todos os anos, utilizou-se o modelo de painel desbalanceado, no intuito de captar melhor as variações ao longo do tempo e entre os municípios tratados pelo programa, operado pelo BNB. 3.3 Abordagem de regressão quantílica Este estudo também utiliza, de forma complementar, o modelo de regressão quantílica para dados em painel (quantile regression for panel data – QRPD), proposto por Powell (2014), com o objetivo de investigar o impacto dos créditos do programa Agroamigo ao longo de diferentes pontos da distribuição condicional desses indicadores econômicos municipais na região Nordeste. Mais precisamente, a abordagem quantílica em painel permite investigar como os efeitos do crédito variam conforme a conjuntura local quanto à variável dependente da regressão, destacando a heterogeneidade dos efeitos que podem ser perdidos em análises tradicionais que consideram apenas valores médios da amostra. Essa característica é crucial, pois possibilita uma compreensão robusta e mais detalhada dos impactos entre diferentes segmentos das unidades de observação, refletindo a desigualdade nas variáveis utilizadas (Marioni et al., 2016). Um dos diferenciais do modelo QRPD refere-se à sua natureza não aditiva, o que oferece mais flexibilidade em relação aos modelos aditivos tradicionais. Isto é, enquanto os modelos aditivos costumam fornecer estimativas da distribuição de ( yit− αit ) xit o QRPD se concentra na distribuição condicional de yit |xit , permitindo que os efeitos fixos sejam incorporados de forma a manter a integridade da análise. Tal procedimento fornece melhor captura das variações e das características individuais dos municípios, essenciais para se compreenderem os efeitos heterogêneos do crédito em diferentes partes da distribuição dos indicadores econômicos abordados nesta pesquisa, como o valor adicionado bruto (VAB) da agropecuária, o PIB per capita, o emprego formal e a arrecadação tributária. Com base nessas premissas, o modelo para o quantil τ é formalizado como: Q(yit |xit )(τ) = xit'β(τ) + εit ,τ (4) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 3131 Em que Q(y it |xit ) representa o τ-ésimo quantil da distribuição condicional da variável yit , correspondente à variável dependente (agregado econômico) para o município i no tempo t, dado xit', o vetor de variáveis explicativas (montante de crédito e suas respectivas defasagens) e ε it ,τ o termo de erro. O vetor β(τ) captura os coeficientes associados ao quantil τ os quais variam conforme o ponto da distribuição analisada e a composição do painel. Para estimar o parâmetro β(τ) aplica-se a técnica de minimização da soma ponderada dos desvios absolutos, demonstrado pela equação (5), a seguir: (5) Essa métrica permite que o modelo se ajuste de forma diferenciada para os valores de y it acima e abaixo da previsão x it 'β , refletindo a assimetria inerente às relações econômicas locais e setoriais. A equação busca minimizar a soma ponderada dos desvios absolutos entre os valores observados da variável dependente e as previsões, considerando o tempo e diferentes municípios considerados na avaliação. O indicador I(.) assume o valor 1 quando o valor observado é maior ou igual à previsão, e 0 caso contrário, de modo que o modelo trate os desvios acima e abaixo da previsão de forma diferenciada para capturar as variações no impacto do crédito conforme as características econômicas dos municípios selecionadas para este estudo. O parâmetro τ pode variar entre 0 e 1, permitindo ao avaliador considerar diferentes quantis, ou partes, da distribuição.16 Para este texto em particular, foram considerados três quantis intermediários, com: τ = 0,25; τ = 0,50; e τ = 0,75. 3.4 Variáveis e modelos analíticos Buscou-se verificar a existência de parâmetros significativos que evidenciem efeitos do volume total de créditos do Pronaf, operacionalizados via programa Agroamigo, nos municípios cobertos pela área de atuação do BNB na região Nordeste brasileira, em cada uma das variáveis escolhidas. Também foi verificado se os sinais desses parâmetros estão de acordo com o que se espera tanto em relação aos objetivos do programa quanto aos resultados presentes na literatura sobre avaliação de programas de microcrédito rural. 16. Por exemplo: quando τ = 0,5, o objetivo é minimizar a soma dos desvios absolutos, o que corresponde a estimar a mediana condicional da variável dependente. TEXTO para DISCUSSÃO 22 3131 Para tanto, foram realizadas algumas regressões lineares em que as variáveis econômicas são definidas como dependentes e o volume de créditos – em nível (isto é, no mesmo ano da variável dependente), com um e dois anos de defasagem e acrescido de outras variáveis de controle – como variável explicativa. O uso de defasagens na principal variável explicativa se justifica por uma série fatores, tais como: as características sazonais da renda no setor agropecuário, os prazos exigidos para a maturação dos investimentos, o cronograma de desembolsos dos valores de crédito contratados e os possíveis efeitos multiplicadores intertemporais desses recursos. Supõe-se que os agregados econômicos municipais analisados estão relacionados a variáveis de demanda, que nesse caso são influenciadas pelo volume de créditos financiados pelo Agroamigo durante o período de referência. No quadro 3, são listadas as descrições de todas as variáveis utilizadas. Tanto as variáveis explicativas quanto as dependentes são expressas na forma logarítmica. Assim, os coeficientes relacionados às variáveis explicativas representam a elasticidade da variável dependente em relação a elas, isto é, medem a variação percentual de cada uma das variáveis dependentes (indicadores econômicos municipais) em relação à variação de 1% no montante de créditos do Agroamigo (em nível e com defasagem temporal). As regressões foram estimadas pelo método de MQGs, para o qual se utilizou o software R Studio. 17 O quadro 4 traz a descrição de cada um dos modelos de regressão linear utilizados. 17. Para se obterem erros-padrão robustos e corrigir os problemas de heterocedasticidade e autocorrelação, utilizou-se o método de covariância do coeficiente (coef covariance method) White Cross-Section. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 3131 QUADRO 3 Descrição das variáveis utilizados no modelo estatístico Tipo de variáveis Variáveis Descrição Fonte Explicativa Valor_Credito_AF1 Montante anual de crédito do Agroamigo ponderado pelo número de estabelecimentos da agricultura familiar por município. BNB Dependente VAB_Agrop VAB anual dos setores agrícola e pecuário por município. IBGE PIB_PC Valor total da produção agregada municipal dividido pela população total, o que dá o valor do PIB por habitante (per capita). IBGE Emprego Saldo de empregos formais por município no dia 31 de dezembro de cada ano. Rais/MTE Arrecad Montante anual de arrecadação tributária por município. IBGE De controle Desp_agric Despesas municipais com atividades agropecuárias. IBGE Temperatura Volume médio anual da temperatura registrado no ano (em ºC) Inmet Precipitação Volume médio anual de precipitação de chuvas registrado no ano (em milímetros) Inmet Ano_2012 Variável binária (dummy) que indica 1 se o ano for igual ou maior a 2012, e 0 caso contrário BNB De ponderação População População do município medido pelo Censo Demográfico de 2010 IBGE Estabelecimentos_de_AF Total de estabelecimentos agropecuários medido pelo Censo Agropecuário de 2017 IBGE Elaboração dos autores. Nota: 1 Foram incluídas defasagens de um e dois anos da variável Valor_Credito_AF. QUADRO 4 Descrição dos quatro modelos de regressão calculados Variáveis de impacto Modelo de regressão log(PIB_PC)it αi + β1 log(Valor_Credito_AF) +εi [1] log(VAB_Agrop)it αi + β1 log(Valor_Credito_AF) + β2 log(Valor_Credito_AF) (-1)) + εi [2] log(Emprego)it αi + β1 log(Valor_Credito_AF) + β2 log(Valor_Credito_AF) (-1)) + β3 log(Valor_Credito_AF) (-2))εi [3] log(Arrecad)it αi + β1 log(Valor_Credito_AF) + β2 log(Valor_Credito_AF) (-1)) + β3 log(Valor_Credito_AF) (-2)) + β4 log(Desp_agric) + β5 log(Temperatura) + β6 log(Precipitação) + β7 log(Ano_2012) + εi [4] Elaboração dos autores. TEXTO para DISCUSSÃO 24 3131 Para o caso das estimações das regressões quantílicas, também foram utilizados quatro modelos, buscando identificar efeitos distintos ao longo da distribuição das mesmas variáveis dependentes por município listadas na subseção anterior, com os logaritmos do: VAB da agropecuária (log(VAB_Agro)); do PIB per capita (log(PIB_PC)); do número de empregos formais (log(Emprego)); e da arrecadação tributária (log(Arrecad)). Em cada um deles, tomou-se como variável explicativa o logaritmo do montante de crédito recebido pelo município via Agroamigo (log(Valor_Crédito_AF)), em nível, com uma e duas defasagens (t - 1 e t - 2). A transformação logarítmica possibilita interpretar os coeficientes das regressões como elasticidades, proporcionando uma compreensão mais profunda sobre como variações percentuais nas variáveis independentes afetam as variáveis dependentes em diferentes quantis da distribuição. Optou-se por não utilizar as demais variáveis de controle, uma vez que o objetivo dessa etapa foi verificar diferenças de impactos do programa ao longo da distribuição das unidades de análises (municípios) de acordo com o porte em relação à variável dependente. 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 4.1 Evolução e aderência do programa Agroamigo na região Nordeste O programa Agroamigo, em quase duas décadas de vigência (2005 a 2022), em 1.990 municípios de onze estados diferentes, alcançou números consideráveis. O total de contratos chegou próximo a 7 milhões, com um volume de recursos financiados de R$ 37 bilhões, em valores atualizados. Desses números, os estados da região Nordeste responderam por pouco mais de 90% tanto do total de contratos quanto do montante financiado – 6,3 milhões e R$ 33,5 bilhões, respectivamente –, para compensar parte da exclusão creditícia em que essa região está sujeita no sistema financeiro tradicional (Silva e Ciríaco, 2022). A tabela 2 sintetiza a evolução desses dados. Como se pode observar, a execução desses financiamentos vem demonstrando crescimento ano após ano. Em 2022, último ano da série analisada, o programa alcançou a maior quantidade de contratos, com 593,6 mil operações de microcrédito, que também resultaram no maior volume anual de créditos, com R$ 3,8 bilhões. Tal magnitude faz do Agroamigo o maior programa de microcrédito rural da América Latina, quiçá um dos maiores do mundo, embora ainda exista demanda potencial para seu crescimento (Almeida e Oliveira, 2015; Aquino e Bastos, 2015; BNB, 2025). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 3131 os sinais dos coeficientes estão de acordo com a hipótese adotada, evidenciando uma relação positiva entre volume de créditos financiados pelo Agroamigo e todas as variáveis dependentes municipais. No primeiro teste, que mede os impactos do Agroamigo no PIB per capita, o valor do coeficiente do montante de créditos em nível (mesmo ano das demais variáveis) indica que uma variação de 1% em seu valor total está associada à variação percentual no mesmo sentido entre 0,15% e 0,29% no valor do PIB per capita dos municípios, considerando-se todas as regressões realizadas. Resultados semelhantes foram observados nos parâmetros relativos às variáveis explicativas com defasagens, o que indica influência intertemporal do crédito sobre a atividade econômica dos municípios analisados, ainda que em parâmetros decrescentes com o passar dos anos. Ou seja, o crédito proporcionado, ao injetar liquidez na economia local, favorece, para além do ano de celebração dos contratos, a movimentação no setor comercial e a procura por serviços relacionados à produção agropecuária e ao consumo das famílias rurais.21 No que tange especificamente à relação entre créditos do Agroamigo e VAB da atividade agropecuária municipal, também foram observados impactos positivos e estatisticamente significativos para todos os parâmetros estimados. No caso da variável dependente em nível, esse impacto variou entre 0,14% e 0,24% para cada 1% de aumento no valor total de financiamento, enquanto nas variáveis com defasagens os parâmetros também foram positivos e significativos, embora com valores mais baixos. Tais efeitos podem ser interpretados como um impulso virtuoso a esse setor de atividade econômica, por meio do fornecimento de crédito, bem como um estímulo a outros serviços que estão associados ao aumento do Pronaf nos territórios de atuação do Agroamigo, como a assistência técnica e as compras públicas de alimentos, entre outros. Ao comparar a magnitude do coeficiente com o referente ao PIB per capita (modelo 1), nota-se que aquele apresenta elasticidade maior, o que pode ser um indicativo de efeitos multissetoriais do programa. O Agroamigo também apresentou efeitos positivos sobre o volume de emprego formal nos municípios. Os parâmetros estimados indicam um coeficiente superior a 0,7% no emprego para uma variação percentual de 1% no montante de créditos em todos os modelos. Nos modelos com defasagens e com a inclusão das variáveis de controle (fatores passíveis de afetar as variáveis explicadas), identificou-se resultado positivo e com significância estatística apenas para o crédito com defasagem de um 21. Impactos semelhantes em relação ao PIB municipal, considerando-se especificamente a modalidade Agroamigo Crescer (Pronaf B) entre 2012 e 2017, foram alcançados por Alves et al. (2022c). TEXTO para DISCUSSÃO 32 3131 ano (modelos 3 e 4). Contudo, os parâmetros estimados foram bastante baixos, bem como o quociente de determinação (R2) da regressão.22 Por fim, no que se refere à arrecadação tributária municipal,23 verificou-se que o aumento de 1% no valor dos financiamentos do Agroamigo está associado à elevação de até 0,3% na arrecadação municipal, considerando-se inclusive os devidos controles. Isso sugere a existência de impactos positivos do programa na arrecadação de impostos desses municípios, em função do estímulo à própria dinâmica econômica que esses valores exercem sobre as atividades locais. Além de reduzir ao menos em parte a dependência dos municípios por transferências governamentais, tal efeito pode, até mesmo, ser fortalecido com outros programas locais de apoio à agricultura familiar, visando potencializar a ação do crédito no território. TABELA 5 Efeitos estimados do crédito do Agroamigo sobre os indicadores municipais Variáveis1, 2 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Variável dependente: PIB per capita log(Valor_Credito_AF)it 0,291*** 0,255*** 0,233*** 0,157*** (0,002) (0,002) (0,002) (0,003) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,159*** 0,153*** 0,088*** (0,002) (0,002) (0,003) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,014* 0,009** (0,002) (0,002) Precipitação 0,103*** (0,006) Temperatura -0,003 (0,103) (Continua) 22. O coeficiente de determinação (R²) é uma medida de ajuste (entre 0 e 1) de um modelo estatístico linear aos valores observados de uma variável aleatória. Ele expressa a quantidade da variância dos dados que é explicada, de modo que, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, o que confere um melhor ajuste à amostra. 23. Para a elaboração deste estudo, a legislação tributária brasileira vigente considera os seguintes impostos atribuídos aos municípios: Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU); Imposto sobre Serviços (ISS); e Imposto sobre Transmissão de Bens Imóveis (ITBI). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 33 3131 (Continuação) Variáveis1, 2 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Variável dependente: PIB per capita Ano_2012 0,399*** (0,006) Desp_agric 0,021*** (0,002) R² 0,46 0,49 0,48 0,65 Variável dependente: VAB da agropecuária log(Valor_Credito_AF)it 0,237*** 0,180*** 0,143*** 0,190*** (0,002) (0,003) (0,003) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,044*** 0,012*** 0,029** (0,003) (0,003) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,024*** 0,018*** (0,003) (0,003) Precipitação 0,146*** (0,009) Temperatura -1,019*** (0,16) Ano_2012 0,203*** (0,009) Desp_agric 0,017*** (0,003) R² 0,34 0,35 0,36 0,41 Variável dependente: emprego formal log(Valor_Credito_AF)it 0,093*** 0,080*** 0,073*** 0,078*** (0,003) (0,003) (0,003) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0 0,010*** 0,010** (0,003) (0,004) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) -0,024 -0,033 (0,003) (0,003) Precipitação 0,023*** (0,009) Temperatura -0,787*** (0,158) Ano_2012 0,067*** (0,009) (Continua) TEXTO para DISCUSSÃO 34 3131 (Continuação) Variáveis1, 2 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Variável dependente: emprego formal Desp_agric 0,015*** (0,003) R² 0,14 0,13 0,09 0,09 Variável dependente: arrecadação tributária log(Valor_Credito_AF)it 0,393*** 0,298*** 0,278*** 0,278*** (0,003) (0,003) (0,003) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,097*** 0,069*** 0,094*** (0,003) (0,003) (0,004) log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,009*** 0,004*** (0,003) (0,003) Precipitação 0,071*** (0,009) Temperatura (0,236) (0,159) Ano_2012 0,476*** (0,009) Desp_agric 0,027*** (0,002) R² 0,38 0,44 0,39 0,53 Elaboração dos autores. Notas: 1 Todas as variáveis foram transformadas usando ln(1 + x). 2 Níveis de significância são representados por *** p < 0,01; ** p < 0,05; e * p < 0,10. Erros-padrão entre parênteses. Vale salientar que, entre as variáveis de controle utilizadas no modelo (4) de cada uma das regressões, testou-se, via a introdução de uma variável dummy, se houve diferença nos efeitos estimados para o período da série a partir de 2012. Esse teste se justifica, pois, conforme descrito anteriormente, o volume de créditos e o grau de cobertura do Agroamigo elevaram-se consideravelmente em todos os estados em função da ampliação do público beneficiário. Por envolver agricultores familiares com renda superior ao grupo do Pronaf B, esses novos tomadores dispõem de linhas com maior valor de financiamento (quadro 1), elevando os montantes anuais de crédito financiado em cada município. Os resultados dos parâmetros calculados nas quatro regressões indicam que houve variação positiva e estatisticamente significativa a partir de 2012, o que demonstra certo efeito escala dos valores sobre os indicadores econômicos TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 3131 municipais avaliados. Contudo, seria relevante verificar, por exemplo, se essa elevação de cobertura do Agroamigo causou alguma descaracterização na sua execução, como a preterição do público mais pobre em relação àqueles agricultores com faixas de renda superiores e com maior capacidade de endividamento. Quanto às demais variáveis de controle, tanto o sinal dos parâmetros quanto a significância estatística se apresentaram conforme o esperado. No caso da precipitação e da temperatura média anual, os resultados indicaram a relevância de fatores climáticos sobre o impacto dos créditos do Agroamigo nos municípios, dada a característica inerente à atividade agropecuária, com sua sensibilidade ao ciclo hidrológico e à incidência de calor ao longo do ano. No que diz respeito à despesa municipal com o setor agropecuário, os resultados indicam que investimentos das prefeituras para atender às demandas do setor e da população residente em áreas rurais elevam os impactos dos créditos, o que, por sua vez, se reverte em maior dinamicidade econômica e arrecadação tributária em suas respectivas jurisdições. 4.3 Análise da heterogeneidade dos efeitos dos créditos por porte dos municípios Identificados os impactos médios do Agroamigo em agregados econômicos selecionados para os municípios da região Nordeste, buscou-se investigar se há diferenças desses resultados entre os municípios. Para isso, foi empregada a técnica de regressão quantílica em painel. Como já descrito anteriormente, essa técnica é particularmente vantajosa por permitir capturar as dinâmicas de mudança temporal, bem como as variações entre os municípios, oferecendo uma análise mais rica e abrangente das disparidades intrarregionais de acordo com o porte de cada município quanto à variável dependente em questão. Na tabela 6, são apresentados os resultados empíricos das regressões realizadas com o objetivo de identificar a relação entre indicadores econômicos nordestinos – PIB per capita, emprego, arrecadação municipal e VAB agropecuário – e o montante de crédito nos municípios atendidos pelo programa Agroamigo, tendo em conta os quantis 0,25, 0,50 e 0,75 (escala ascendente do valor de cada variável dependente). TEXTO para DISCUSSÃO 36 3131 TABELA 6 Resultados das regressões quantílicas em painel Variáveis1, 2 Modelo 1: log(PIB_PC)it 0,25 0,50 0,75 Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão log(Valor_Credito_AF)it 0,290*** 0,005 0,201*** 0,004 0,216*** 0,006 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,138*** 0,005 0,104*** 0,004 0,023*** 0,006 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,081*** 0,004 0,041*** 0,003 0,008*** 0,006 Variáveis1, 2 Modelo 2: log(VAB_Agrop)it 0,25 0,50 0,75 Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão log(Valor_Credito_AF)it 0,143*** 0,019 0,105*** 0,019 0,068*** 0,024 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,103*** 0,016 0,082** 0,011 0,087*** 0,026 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,034*** 0,010 0,032** 0,011 0,023 0,019 Variáveis1, 2 Modelo 3: log(Emprego)it 0,25 0,50 0,75 Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão log(Valor_Credito_AF)it 0,139** 0,023 0,100*** 0,013 0,077*** 0,020 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,085** 0,020 0,084*** 0,011 0,080*** 0,019 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,042** 0,014 0,048*** 0,01 0,059*** 0,012 Variáveis1, 2 Modelo 4: log(Arrecad)it 0,25 0,50 0,75 Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão Coeficiente Erro-padrão log(Valor_Credito_AF)it 0,178*** 0,023 0,209*** 0,021 0,288*** 0,026 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 1) 0,165*** 0,018 0,227*** 0,019 0,221*** 0,029 log(Valor_Credito_AF) (i, t - 2) 0,055*** 0,013 0,069*** 0,011 0,072*** 0,020 Elaboração dos autores. Notas: ¹ Todas as variáveis foram transformadas usando ln(1 + x). ² Níveis de significância são representados por *** p < 0,01; ** p < 0,05; e * p < 0,10. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 37 3131 No modelo 1, referente ao PIB per capita, um aumento de 1% no valor do crédito resulta em efeitos positivos e significativos em todos os quantis, conforme o esperado diante do que foi apresentado na subseção anterior. Em praticamente todas os parâmetros estimados das variáveis explicativas (volume de créditos em nível e com defasagem), os impactos são maiores entre os municípios do quantil mais baixo da distribuição municipal (quantil 0,25), e diminuem à medida que se passa para os quantis mais altos. A exceção parcial é quanto ao crédito em nível, em que o parâmetro para o quantil mais alto (quantil 0,75) é levemente superior ao do quantil intermediário (quantil 0,50). Com isso, pode-se inferir que os impactos do Agroamigo sobre o PIB per capita nos municípios do Nordeste são relativamente superiores na faixa de municípios mais pobres. Tal resultado pode ser justificado pelo fato de esses municípios possuírem dinâmicas econômicas mais limitadas, de modo que os valores injetados diretamente em seus territórios auxiliam na circulação monetária e de mercadorias entre empresas e famílias, ampliando a geração de renda local. Relação similar a essa é demonstrada no modelo 2, tendo o VAB da agropecuária como variável dependente. Com isso, o resultado desses dois modelos evidencia que não apenas a atividade agropecuária – em especial nos estabelecimentos de agricultura familiar dos municípios de menor porte econômico – tem sido afetada positivamente pelo programa, mas sim a atividade econômica desses municípios como um todo. Isto corrobora a existência de transbordamentos intersetoriais (e intertemporais) impulsionados pela entrada de recursos mediante o financiamento de crédito do Agroamigo para os demais setores das economias locais. Quanto ao emprego formal, no modelo 3, a relação entre as variáveis e sua incidência por porte dos municípios também é similar aos modelos 1 e 2, uma vez que a geração de empregos é uma consequência da demanda estimulada pela maior circulação monetária no território. Porém, da mesma forma que foi apresentado para essa variável dependente na subseção anterior, o valor dos parâmetros estimados indica uma baixa capacidade de efeito do crédito na geração de emprego formal (ainda que positiva e estatisticamente significativa) independentemente do porte econômico do município. No modelo 4, referente à arrecadação tributária, ainda que todos os parâmetros estimados tenham sido positivos e estatisticamente significativos, houve uma diferenciação quanto aos modelos anteriores. A magnitude dos parâmetros estimados se eleva à medida que se passa para quantis maiores da distribuição. Ou seja, os impactos do Agroamigo em termos de arrecadação tributária são relativamente maiores nos municípios de maior porte, considerando o conjunto daqueles atendidos pelo programa. TEXTO para DISCUSSÃO 38 3131 Entre as possíveis explicações, é provável que nesses municípios estejam situadas empresas fornecedoras de insumos para agricultores familiares de municípios menores, de modo que o registro fiscal de parte das aquisições desses produtores ocorra em localidades diferentes daquela em que residem. A presença de agência financeira do BNB também pode influenciar que os tomadores de crédito gastem parte dos valores financiados nesses municípios no ato da elaboração ou renovação dos contratos de empréstimos. Os dados discutidos nesta subseção, portanto, ratificam não apenas os resultados apresentados na subseção anterior, mas também a heterogeneidade dos efeitos do Agroamigo quando se leva em conta o porte relativo dos municípios no tocante a cada variável analisada. Ou seja, o efeito dos créditos sobre o valor do produto econômico (PIB per capita e VAB da agropecuária) é de maior magnitude em municípios de menor porte econômico. O mesmo ocorre com a geração de empregos, embora os coeficientes tenham sido de valor muito baixo. Em termos de arrecadação tributária, ocorre o inverso: os efeitos estimados foram maiores em municípios de maior porte relativo. Dessa maneira, a utilização da regressão quantílica de painel com efeito fixo se mostrou bastante oportuna, ao permitir uma análise detalhada do impacto do crédito do programa Agroamigo sobre os agregados econômicos municipais. Essa metodologia não apenas enriquece o esforço avaliativo, ao aprofundar a compreensão das disparidades regionais e dos efeitos heterogêneos do crédito, mas também fornece inspirações relevantes para políticas públicas direcionadas ao desenvolvimento regional nordestino. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Neste estudo, foi possível identificar a relevância do programa de microcrédito rural Agroamigo entre 2005 e 2022 para o desenvolvimento socioeconômico regional no Nordeste brasileiro. Trata-se de um arranjo inovador de política pública que visa reduzir riscos de assimetria de informação (seleção adversa e risco moral) e custos de transação para a oferta de microcrédito ao público da agricultura familiar na área de atuação do BNB. A agricultura familiar na região conforma um segmento que apresenta múltiplas carências sociais e produtivas, o que justifica a adoção por parte do governo federal de uma série de medidas de apoio nos últimos anos, entre elas o Pronaf, criado em 1996. O processo analítico se organizou em três dimensões de avaliação. Na primeira, verificou-se a aderência ao programa, isto é, o potencial de inclusão financeira a partir da evolução de seus principais indicadores de execução. Observou-se que tanto o TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 39 3131 número de contratos quanto o volume real de créditos financiados têm se mostrado ascendentes, o que permitiu reverter a tendência que havia de queda na cobertura do Pronaf B, em função das altas taxas de inadimplência, razão pela qual o Agroamigo foi criado em 2005. Ademais, os dados demonstram a participação expressiva de mulheres como tomadoras dos contratos, o que indica a preocupação operacional com a igualdade de gênero. Na segunda dimensão avaliativa, foram calculados parâmetros com base no instrumental econométrico de dados em painel sobre a incidência desses créditos na região nordestina. As evidências indicaram que o volume de crédito financiado implica efeitos correlacionais positivos e estatisticamente significativos sobre os agregados econômicos dos municípios – PIB per capita, VAB da agropecuária, saldo anual de empregos formais e arrecadação tributária municipal. Também foi encontrada significância estatística para a maior parte dos parâmetros referentes à variável explicativa com defasagem de um e dois anos, o que evidencia a ocorrência de efeitos multiplicadores intertemporais e intersetoriais desses recursos. Logo, conclui-se que os recursos do Pronaf, nos moldes operacionais do Agroamigo, representam uma injeção monetária relevante para a economia desses municípios, sobretudo quando se consideram as características do território contemplado, marcado por baixa dinamicidade produtiva. Na terceira dimensão de análise, verificou-se que os efeitos dos créditos se mostram diferentes a depender do porte dos municípios, com o uso da abordagem de regressão quantílica. As estimações indicaram que, para os três primeiros modelos testados (PIB per capita, valor adicionado da agropecuária e empregos formais), os efeitos foram mais substantivos em municípios de menor porte, e decaíam (ainda que permanecessem positivos e significativos estatisticamente) à medida que se ascendia na distribuição dos municípios por porte em relação à respectiva variável dependente. Ou seja, os créditos possuem efeitos mais robustos sobre a atividade econômica dos municípios relativamente menores nessa região. Contudo, para a variável de arrecadação tributária, o resultado foi o inverso, com os maiores efeitos sendo identificados nos municípios de maior porte. A adoção de tal metodologia lançou, portanto, mais luzes à heterogeneidade dos efeitos do programa, tanto em relação ao desenvolvimento socioeconômico quanto à desigualdade intrarregional. Apesar da avaliação positiva, os resultados não o eximem de alguns pontos críticos identificados na literatura. A despeito de sua estratégia operacional diferenciada, muitos autores apontam a necessidade de complementaridade entre atividades agropecuárias tradicionais e outras com potencial de inclusão produtiva no meio rural – entre elas, TEXTO para DISCUSSÃO 40 3131 destaque-se a agroindustrialização, o artesanato e a prestação de serviços em geral – como forma de ampliar o leque de possibilidades para as famílias atendidas. Essa diversificação garantiria também a participação da juventude, além de fortalecer a capacidade adaptativa das comunidades agrícolas em lidar com possíveis desdobramentos das mudanças climáticas. Da mesma forma, é necessário integrar cada vez mais o Agroamigo com outras políticas públicas não diretamente ligadas à temática de desenvolvimento rural, que perpassam pela qualificação profissional, infraestrutura domiciliar, inovação produtiva, autonomia hídrica e energética, entre outras. Isto seria uma forma de projetar estratégias para garantir cidadania aos agricultores familiares e proteger o patrimônio ambiental e cultural dos seus territórios, em especial na extensão do semiárido brasileiro. Também seguem nessa linha ações de apoio à organização coletiva dos agricultores familiares em cooperativas e outras iniciativas de economia solidária, visando à sua inserção em mercados públicos e privados. Tal integração precisa ser projetada tanto no plano horizontal, em termos de arranjos institucionais e programáticos, como vertical, entre as diferentes esferas de poder federativo, no intuito de potencializar e gerar comple - mentaridades entre as ações. Por fim, é importante salientar que, embora o público do Agroamigo possua características internas semelhantes, há bastante diversidade em termos sociodemográficos e de capacidades produtivas entre o conjunto da agricultura familiar. Por isso, ressalta-se a necessidade de processos contínuos de avaliação sobre os aspectos operacionais e estratégicos relacionados à sua execução e aos resultados diferenciados no território, muitos dos quais evidenciados ao longo deste texto. A continuidade desse esforço avaliativo poderá auxiliar bastante no debate sobre a qualificação de instrumentos de políticas de desenvolvimento rural no Nordeste e no país como um todo. REFERÊNCIAS ABRAMOVAY, R. Laços financeiros na luta contra a pobreza. São Paulo: Anablume, 2004. ______. Alcances e limite das finanças de proximidade no combate à inadimplência: o caso do Agroamigo. São Paulo: Fipe, 2008. (Texto para Discussão, n. 10). ABRAMOVAY, R. et al. Cinco anos de Agroamigo: retrato do público e efeitos do programa. 2. ed. Fortaleza: Banco do Nordeste do Brasil, 2013. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 47 3131 OSMANI, S. R.; MAHMUD, W. How does microcredit work? A review of the theories of microcredit. Daca: Institute of Microfinance, 2015. (Working Paper, n. 35). OXFAM BRASIL. Terrenos da desigualdade: terra, agricultura e desigualdades no Brasil rural. São Paulo: Oxfam Brasil, nov. 2016. 32 p. (Informe). Disponível em: https://www. oxfam.org.br/wp-content/uploads/2019/08/relatorio-terrenos_desigualdade-brasil.pdf. PEIXOTO, E. C. Elementos para o fortalecimento e a expansão da agricultura familiar no Nordeste. São Paulo: Outras Expressões, 2022. PEREIRA NETO, A. BNB-Agroamigo: uma bem-sucedida política pública de combate à pobreza no meio rural do Nordeste do Brasil. In: BARBOSA, C. G.; TEIXEIRA, M. A.; DAMASCENO, W. S. (Org.). A experiência dos programas de microfinanças do Banco do Nordeste. Fortaleza: BNB, 2012. PIEDRA-BONILLA, E. Semiáridos de América Latina: agricultura familiar y cambio climático. Viçosa, MG: Editora UFV, 2024. POWELL, D. Did the economic stimulus payments of 2008 reduce labor supply? Evidence from quantile panel data estimation. Santa Monica: Rand Corporation, 2014. (Working Paper, n. 710-3). QUIRIBA, M. G. Microcredit and poverty alleviation: can microcredit close the deal? Helsinque: UNU-Wider, 2012. (Working Paper, n. 78). RAZERA, A. et al (Org.). Superação da pobreza rural no semiárido brasileiro: a trajetória do Projeto Dom Helder Câmara. Viçosa, MG: Editora UFV, 2024. RODRIGUES, G. M. O Pronaf na Zona da Mata Mineira: efeitos nos PIBs total e setorial dos municípios. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 57, n. 1, p. 29-48, 2019. SANTIAGO, E. G. Microcrédito, emancipação empreendedora e combate à pobreza: controvérsias e outros caminhos. In: MATOS, F.; MACAMBIRA, J.; CACCIAMALI, M. C. (Org.). A atividade e a política de microcrédito no Brasil. Fortaleza: IDT, 2014. SANTOS, K. A. Políticas públicas no semiárido brasileiro: do combate à convivência com a seca. Revista Geo UERJ, n. 42, 2023. SCHREINER, M. Informal finance and the design of microfinance. Development in Practice, v. 11, n. 5, p. 637-640, 2001. SHAH, T. et al. Impact of microcredit on agricultural development in district Mastung Balochistan. Journal of Poverty, v. 9, p. 21-36, 2015. TEXTO para DISCUSSÃO 48 3131 SHARMEEN, K.; CHOWDHURY, S. Agricultural growth and agricultural credit in the context of Bangladesh. Bangladesh Research Publications Journal, v. 8, n. 2, p. 174-179, 2013. SILVA, S. P. Políticas públicas, agricultura familiar e desenvolvimento territorial: uma análise dos impactos socioeconômicos do Pronaf no território Médio Jequitinhonha-MG. Brasília: Ipea, 2012. (Texto para Discussão, n. 1693). ______. Mediação social e incidência territorial de políticas públicas de desenvolvimento rural no Médio Jequitinhonha/MG. Cadernos Gestão Pública e Cidadania, v. 19, n. 65, p. 164-185, 2014. ______. A agricultura familiar e suas múltiplas interações com o território: uma análise de suas características multifuncionais e pluriativas. Brasília: Ipea, abr. 2015. (Texto para Discussão, n. 2076). ______. A inclusão produtiva como eixo de política de proteção social: contexto latino-americano e questões para a realidade brasileira. Brasília: Ipea, 2020. (Texto para Discussão, n. 2605). ______. Finanças solidárias no Brasil: caracterização, tipos organizacionais e suas dimensões estruturais. In: SILVA, S. P. (Org.). Dinâmicas da economia solidária no Brasil: organizações econômicas, representações sociais e políticas públicas. Brasília: Ipea, 2022. SILVA, S. P.; CIRÍACO, J. S. Análise do efeito do Pronaf sobre a renda de agricultores familiares no meio rural nordestino. Brasília: Ipea, 2022. (Texto para Discussão, n. 2827). ______. O programa Agroamigo em municípios de Minas Gerais: incidência territorial e efeitos sobre agregados econômicos. Revista Econômica do Nordeste, v. 54, suplemento especial, p. 253-273, 2023. SIWALE, J. Microfinance and loan officers’ work experiences: perspectives from Zambia. Journal of Development Studies, v. 52, p. 1289-1305, 2016. SPANEVELLO, R. M.; MATTE, A. E.; BOSCARDIN, M. Crédito rural na perspectiva das mulheres trabalhadoras rurais da agricultura familiar: uma análise do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (Pronaf). Polis: Revista Latinoamericana, v. 15, n. 44, p. 393-414, 2016. TONEDO JÚNIOR, R.; GREMAUD, A. P. Microcrédito e financiamento rural: recomendações de desenho e gestão a partir da experiência mundial. Revista Planejamento e Políticas Públicas, n. 25, p. 89-104, 2002. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 49 3131 TUPY, I. S.; TOYOSHIMA, S. H. Impactos dos programas governamentais de transferência de renda sobre a economia do Vale do Jequitinhonha. Revista Econômica do Nordeste, v. 44, n. 3, p. 671-692, 2016. VALADARES, A. O Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (Pronaf): uma revisão bibliográfica (2009-2019). Rio de Janeiro: Ipea, nov. 2021. (Texto para Discussão, n. 2706). VALADARES, A. A. et al. Da regra aos fatos: condicionantes da aquisição de produtos da agricultura familiar para a alimentação escolar em municípios brasileiros. Brasília: Ipea, 2022. (Texto para Discussão, n. 2728). VITAL, T.; MELO, A. O Agroamigo em Pernambuco: alguns resultados. Revista Econômica do Nordeste, v. 46, suplemento especial, p. 123-138, 2015. YUNUS, M. O banqueiro dos pobres. São Paulo: Ática, 2006. 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