Disparidades regionais e estrutura produtiva da agricultura brasileira: Uma análise espacial e setorial 2013-2017 e 2018-2022

da Silva Filho, Luís Abel; Cruz, Bruno de Oliveira; de Melo, Juliana Aguiar; Ribeiro, Luiz Carlos de Santana Working Paper Disparidades regionais e estrutura produtiva da agricultura brasileira: Uma análise espacial e setorial 2013-2017 e 2018-2022 Texto para Discussão, No. 3056 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: da Silva Filho, Luís Abel; Cruz, Bruno de Oliveira; de Melo, Juliana Aguiar; Ribeiro, Luiz Carlos de Santana (2025) : Disparidades regionais e estrutura produtiva da agricultura brasileira: Uma análise espacial e setorial 2013-2017 e 2018-2022, Texto para Discussão, No. 3056, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td3056-port This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/311648 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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Este trabalho faz parte da Dispensa de Termo de Execução Descentralizada (TED) celebrado entre o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) e o Ministério da Integração e Desenvolvimento Regional (MIDR). Gostaríamos de agradecer comentários e sugestões de Adriana Melo Alves, Aristides Monteiro Neto, Vicente Correia Lima Neto e Carlos Henrique Rosa; obviamente, eventuais erros e omissões são de responsabilidade dos autores. 2. Professor do Departamento de Economia da Universidade Regional do Cariri (URCA); e pesquisador visitante do Ipea. E-mail: [email protected]. 3. Técnico de planejamento e pesquisa do Ipea. E-mail: [email protected]v.br. 4. Pesquisadora visitante do Ipea. E-mail: [email protected]. 5. Pesquisador visitante do Ipea. E-mail: ribeir[email protected]. 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 Diretora de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura FERNANDA DE NEGRI Diretor de Estudos e Políticas Sociais RAFAEL GUERREIRO OSÓRIO 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 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 Disparidades regionais e estrutura produtiva da agricultura brasileira : uma análise espacial e setorial 2013-2017 e 2018-2022 / Luís Abel da Silva Filho ... [et al.]. – Brasília, DF: Ipea, 2025. 35 p.: il., gráfs., mapas. – (Texto para Discussão ; n. 3056). Inclui Bibliografia. ISSN 1415-4765 1. Análise Espacial. 2. Agricultura Brasileira. 3. Lavoura Permanente. 4. Lavoura Temporária. 5. Insumo-produto. I. Silva Filho, Luís Abel da. II. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. CDD 338.10981 Ficha catalográfica elaborada por Elizabeth Ferreira da Silva CRB-7/6844. Como citar: SILVA FILHO, Luís Abel da et al. Disparidades regionais e estrutura produtiva da agricultura brasileira: uma análise espacial e setorial 20132017 e 2018-2022. Brasília, DF: Ipea, jan. 2025. 35 p. : il. (Texto para Discussão, n. 3056). DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3056-port JEL: C67; Q10; R15. DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3056-port As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e ePUB (livros e periódicos). 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SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO .......................................................................... 6 2 MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................8 3 METODOLOGIA ....................................................................10 3.1 AEDE ......................................................................................... 10 3.2 Análise de impacto em um modelo inter-regional de insumo-produto .................................................................... 11 3.3 Base de dados e análise descritiva ......................................... 12 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO .............................................17 4.1 Análise espacial ....................................................................... 17 4.2 Características estruturais da agricultura e análise de impacto ................................................................................ 23 5 CONCLUSÕES ......................................................................28 REFERÊNCIAS ..........................................................................30 APÊNDICE A .............................................................................35 SINOPSE A agricultura brasileira, apesar de ter apresentado um crescimento notável nos últimos anos e de ter sido responsável por parcela significativa de superávits comerciais, apresenta forte heterogeneidade espacial. Este texto para discussão analisa, espacial e estruturalmente, a agricultura brasileira, diferenciando-se as lavouras permanentes e temporárias. Recorre-se à análise exploratória de dados espaciais para se identificar a associação espacial entre o crédito, a área, o valor da produção e a mão de obra ocupada. Essa análise exploratória auxilia, em um segundo momento, uma análise estrutural para as macrorregiões brasileiras, com o objetivo de identificar como cada região responde a choques de investimento em termos de impacto no produto interno bruto (PIB), vazamentos e efeitos sobre a desigualdade regional. Os principais resultados mostram que há associação espacial entre as variáveis analisadas, sendo as associações maiores entre área, crédito e valor bruto da produção (VBP) para as culturas de lavoura temporária, comparativamente às de lavoura permanente. Ademais, há diferenças nas repostas a choques de cada região. O investimento na agricultura das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste contribuiria para a redução das desigualdades regionais, ao passo que, no Sul e no Sudeste, implicaria aumento desses desequilíbrios. Palavras-chave: análise espacial; agricultura brasileira; lavoura permanente; lavoura temporária; insumo-produto. ABSTRACT Brazilian agriculture, despite notable growth in recent years and having been responsible for a significant portion of trade surpluses, presents strong spatial heterogeneity. This paper analyzes Brazilian agriculture spatially and structurally, differentiating between permanent and temporary crops Local Indicators of Spatial Association is used to identify the spatial association between credit, area, production value and labor force. This exploratory analysis then assists in a structural analysis for Brazilian macroregions, with the objective of identifying how each region responds to investment shocks in terms of impact on GDP, spillovers and effects on regional inequality. The main results show that there is a spatial association between the variables analyzed, with a greater association between area, credit and output for temporary crops, compared to permanent crops. Furthermore, there are differences in the responses to shocks in each region. Investment in agriculture in the North, Northeast and Mid-West regions would contribute to reducing regional inequalities, while in the South and Southeast, it would increase. Keywords: spatial analysis; Brazilian agriculture; permanent farming; temporary farming; input-output. TEXTO para DISCUSSÃO 6 3056 1 INTRODUÇÃO Transformações na produção agrícola brasileira remontam à década de 1960, com mudanças nos padrões de produção e ocupação de regiões antes inexploradas (Bragagnolo e Barros, 2015; Navarro, 2023). Tanto o avanço da fronteira agrícola nacional quanto as transformações nos modelos de produção elevaram o Brasil a uma posição de destaque na atividade agrícola em todos os tipos de culturas (Ferro e Castro, 2013). A produção de commodities para o comércio internacional impulsionou a agricultura nos aspectos operacionais e estruturais (Santos et al., 2021; Ribeiro e Silva Filho, 2024). A expansão da fronteira agrícola brasileira incorporou novas áreas e alterou dinâmicas territoriais no país. Houve mudança nos tipos de culturas, em que as lavouras permanentes, baseadas na produção de frutícolas, e as temporárias, fundamentadas, sobretudo, na produção de grãos, se destacam em todas as regiões do território brasileiro (Freitas, 2022; Costa e Ogino, 2024). O uso da terra na produção agrícola nacional, em maior ou menor escala, pode ser constatada em todas as Unidades da Federação (UFs), com as mais diversas culturas, tendo o país se tornado um importante produtor mundial no agronegócio (Elias, 2011; Alves, 1993). Essa alteração no uso do solo apresentou também efeitos na composição regional das atividades econômicas. Um exemplo dessa recomposição regional e estrutural da economia, devido à mudança no uso da terra, pôde ser observada nas áreas de cerrado, em especial no Centro-Oeste. Houve um aumento significativo na participação desta região no produto interno bruto (PIB) brasileiro: ela aumenta de 2%, em 1939, para perto de 10,8% em 2020. Ainda que parte desse crescimento se deva à construção de Brasília, mesmo com sua exclusão, as demais UFs do Centro-Oeste representaram 7,1% do PIB nacional em 2020. Ou seja, em quase oitenta anos, a região, excluindo-se o Distrito Federal, aumentou em mais de três vezes sua participação na economia nacional (Sudeco, 2023). Dada essa nova dinâmica territorial, impulsionada pela agropecuária nacional, as atividades da agricultura adentraram as regiões do Cerrado brasileiro (Gazzoni, 2023), consolidando-se em cultivos de soja, milho, algodão, trigo, feijão, entre outras, para o consumo doméstico e para atender à demanda mundial. Este mercado produtor também é substancialmente atendido pelo mercado creditício – havendo políticas específicas e programas com juros subsidiados para atender à demanda do crédito destinado à produção agrícola nacional –, sendo ele um importante indutor do agronegócio brasileiro (Eusébio, Maia e Silveira, 2020; Rocha e Ozaki, 2020; Cruz et al., 2021; Nogueira et al., 2021; Dias, Silva e Costa, 2023; Paschoalino e Parré, 2023). Em especial, é importante destacar que parcela expressiva de instrumentos de política regional, como os fundos constitucionais, é alocada para o setor primário. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 7 3056 Neste texto, a abordagem espacial ocorre em nível municipal, a partir de informações sobre área colhida, valor bruto da produção (VBP) nas lavouras permanente e temporária, crédito concedido à agricultura pelo Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) e pelos fundos constitucionais, além de se destacar a mão de obra ocupada em cada um dos tipos de lavoura. Buscam-se, com isso, padrões de correlação espacial bivariada entre estas variáveis, e discutem-se as principais questões relacionadas à produção agrícola brasileira. De modo complementar, em um segundo momento, consideram-se as macrorregiões brasileiras para realizar simulações no setor agrícola, com o objetivo de identificar como cada região responde a choques de investimentos em termos de impacto no PIB, vazamento e efeitos sobre a desigualdade regional. Este trabalho, portanto, realiza uma análise exploratória espacial da agricultura e dos instrumentos da política regional, fornecendo também uma visão do papel estrutural deste setor nas macrorregiões brasileiras. O período de análise espacial se inicia em 2013, de forma a ser compatível com o ano-base da matriz de insumo-produto inter-regional desenvolvida por Oliveira (2020). Assim, a análise espacial inicia-se no ano de 2013, mesmo ano da matriz inter-regional, e é composta de dois períodos de quatro anos (2013-2017 e 2018-2022), sendo o último o mais recente disponível para o conjunto de dados utilizados. Portanto, o texto não somente analisa a distribuição das atividades agrícolas, mas também estuda a correlação entre os atuais instrumentos de política regional, em especial os fundos constitucionais. Sobre essa política, ressalte-se que ela foi estabelecida com o intuito de promover o desenvolvimento econômico do Nordeste, Norte e Centro-Oeste, historicamente menos desenvolvidas em relação às demais regiões do Brasil. Esses fundos são operados por instituições financeiras federais, que, por meio de programas de crédito e financiamento, buscam fomentar a produção e geração de renda, alinhando-se às diretrizes da Política Nacional de Desenvolvimento Regional (PNDR). Cada fundo é gerido por um banco específico: o Banco do Nordeste do Brasil (BNB) administra o Fundo Constitucional de Financiamento do Nordeste (FNE); o Banco da Amazônia (BASA) é responsável pelo Fundo Constitucional de Financiamento do Norte (FNO); e o Banco do Brasil (BB) gerencia o Fundo Constitucional de Financiamento do Centro-Oeste (FCO). Esses fundos se destacam por priorizar atividades produtivas em setores de menor envergadura econômica e com maior dependência financeira, como micro e pequenos produtores rurais, microempresas e empresas de pequeno porte. Ao promoverem o desenvolvimento sustentável e a inclusão produtiva, os fundos constitucionais também incentivam o uso de matéria-prima e força de trabalho local, bem como estimulam o cooperativismo e o associativismo. Além disso, a legislação que rege esses fundos determina que metade dos recursos destinados ao Nordeste seja aplicada no semiárido, reforçando o compromisso com o combate às desigualdades socioeconômicas internas das regiões beneficiadas. TEXTO para DISCUSSÃO 8 3056 Os recursos dos fundos constitucionais provêm de um percentual da arrecadação de impostos federais, como o Imposto de Renda (IR) e o Imposto sobre Produtos Industrializados (IPI). Esses valores são distribuídos de acordo com critérios estabelecidos na legislação, sendo 1,8% destinados ao FNE, 0,6% ao FNO e 0,6% ao FCO. Além disso, os recursos são direcionados a beneficiários que atendam a requisitos específicos, como produtores rurais, empresas de diferentes setores produtivos e estudantes de cursos superiores e técnicos. A aplicação eficiente desses recursos visa não apenas reduzir as disparidades regionais, mas também impulsionar o desenvolvimento econômico sustentável nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste. Assim, a análise estrutural do setor permite averiguar como as diferentes regiões no país são afetadas por choques ou estímulos de política. Também permite analisar quais são os efeitos encadeados do setor agrícola nas diferentes regiões do Brasil. Há que se ressaltar que ainda hoje um dos principais instrumentos da PNDR são os fundos constitucionais, que têm como delimitação a macrorregião, com exceção do Nordeste, que tem a área de atuação da Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste (Sudene), incluindo o norte de Minas Gerais e o Espírito Santo. Ainda que a PNDR seja multiescalar, as macrorregiões ainda possuem relevância na discussão territorial brasileira. O refinamento da análise espacial permite elucidar o comportamento agregado a respostas estruturais em nível de região da análise, com uma matriz inter-regional de insumo-produto. Ainda que as duas análises utilizem unidades espaciais distintas, é extremamente relevante para os fundos constitucionais, que atuam por macrorregião, ter estimativas que calculem respostas agregadas de choques no setor; ao mesmo tempo, a análise exploratória de dados espaciais (AEDE) auxilia a entender a distribuição do crédito na produção e no emprego regional de forma complementar à análise estrutural. Este estudo está dividido em mais quatro seções, além desta introdução. A segunda seção apresenta os procedimentos metodológicos adotados; a terceira seção traz uma abordagem do desempenho da agricultura brasileira nos anos 2013-2022, com suporte da literatura especializada nacional; a quarta seção apresenta os resultados; a quinta seção inclui as considerações finais e aponta as perspectivas de novas abordagens. 2 MATERIAIS E MÉTODOS Dadas a importância da agricultura como atividade econômica no Brasil e a dinâmica regional recente do país, este texto visa analisar espacial e estruturalmente a agricultura brasileira, desagregando a análise entre tipos de lavouras – permanente e temporária –, com o fito de compreender a dinâmica de cada uma delas, bem como sua resposta ao crédito agrícola, analisada por meio de autocorrelação espacial em nível municipal. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 3056 a fruticultura irrigada, nos vales do São Franciso (Barbosa, Lima e Ferreira, 2020) e do Açu, bem como o cacau no sul da Bahia (Sousa Filho et al., 2021). No que diz respeito à mão de obra formal ocupada na lavoura permanente, a maior participação relativa estava no Sudeste, nos recortes temporais analisados. Essa região era detentora de 47,8% nos postos formais de trabalho na lavoura permanente, no primeiro recorte (2013-2017), participação que se reduziu para 46,7% no segundo (2018-2022). O Nordeste ficou na segunda posição no ranking, com 19,1% no primeiro recorte e 20,7% no segundo, seguido bem de perto pela região Norte (18,8% e 19,1%, em 2013-2017 e 2018-2022, respectivamente). As regiões Centro-Oeste e Sul registraram as menores participações percentuais no trabalho formal em lavoura permanente no Brasil, já que nestas duas regiões é predominante o cultivo de lavouras temporárias. No que diz respeito ao crédito concedido à agricultura, sobressaem-se as regiões Sul e Centro-Oeste, sobretudo esta última, que registra a maior participação percentual. No primeiro recorte, o Centro-Oeste obteve, em média, 44,2% de todo o crédito concedido pelo BNDES e pelos fundos constitucionais à agricultura nacional. Por seu turno, a região Sul responde por 26,0%, ficando a região Nordeste com a menor participação relativa, detendo somente 7,4%, seguida da região Sudeste, com 9,4%, e do Norte, com 13,0%. O segundo recorte reduz relativamente a participação da região Centro-Oeste, que passa a deter 34,3%, e a região Norte assume a segunda posição, com 27,1% de todo o crédito para a agricultura. A região Sul registra 24,0%, e o Nordeste, 8,2%, seguindo-se o Sudeste, com 6,4%, sendo esta a região de menor participação relativa na aquisição de crédito público na agricultura brasileira nos anos analisados. É importante mencionar que os fundos constitucionais são o principal instrumento da PNDR. De acordo com Cruz et al. (2024), os recursos disponibilizados por esses fundos eram modestos, mas, ao longo do tempo, a acumulação dos fluxos anuais resultou em montantes cada vez mais significativos. O período entre 2015 e 2021 foi marcado por uma significativa queda na oferta de crédito pelos fundos constitucionais e pelo BNDES. Em 2022, a oferta aumentou, e o patrimônio líquido total dos fundos alcançou R$ 210,2 bilhões, distribuídos da seguinte forma: R$ 43,8 bilhões para o FCO; R$ 124,3 bilhões para o FNE; e R$ 42,1 bilhões para o FNO. Essa evolução reflete a intenção de alteração das estruturas produtivas regionais. Entretanto, a destinação dos recursos de crédito tem se concentrado nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, em detrimento dos valores destinados ao Norte e ao Nordeste, evidenciando uma desigualdade regional que não é suficientemente corrigida pelos instrumentos de política regional disponíveis (Cruz et al., 2024). O Relatório de TEXTO para DISCUSSÃO 16 3056 monitoramento da PNDR para o ano de 2023 apresenta, além da distribuição dos fundos constitucionais, sua alocação por setores de atividade econômica, e demonstra que há um padrão significativo de concentração no setor rural, que se destacou como o principal beneficiário dos financiamentos, sendo no FNO de aproximadamente 73,8%; no FNE, de 40,7%; e no FCO, de 62,9% dos recursos. Este resultado demonstra que existem desafios a serem enfrentados, principalmente em relação à diversificação produtiva e à agregação de valor à produção. No que concerne à lavoura temporária, a tabela 1 mostra que a região Centro- -Oeste representou a maior participação relativa de área colhida, tanto no primeiro recorte (2013-2017) quanto no segundo (2018-2022). No primeiro, 59,7% de toda a área colhida com lavoura temporária estavam localizados na região Centro-Oeste. A região Sul ocupava a segunda posição no ranking, com 19,4%; seguida do Sudeste, com 8,1%; do Norte, com 7,2%; e do Nordeste, com 5,6%. Esses resultados mostram que a lavoura temporária é sobremaneira desenvolvida no Centro-Oeste e no Sul do país. No segundo recorte, os dados mostram dinâmica semelhante, mantendo-se as regiões na mesma posição e alterando-se apenas os percentuais. O Centro-Oeste ficou com 62,0% de toda a área colhida com lavoura temporária; o Sul, com 17,3%; o Sudeste, com 7,3%; o Norte elevou sua participação para 8,4%; e o Nordeste a reduziu para 4,9%. No que tange ao VBP, os dados mostram que há alteração na posição regional, sendo que o Centro-Oeste assume a posição de liderança, com 54,0% do VBP total da lavoura temporária; seguido da região Sul, com 21,7%; e da região Sudeste, com 11,2%. O Norte ficou com 8,5% e o Nordeste com 4,6% da participação no VBP da lavoura temporária, na média do recorte de 2013-2017. No segundo recorte, o Centro-Oeste eleva sua participação relativa no VBP para 61,5%; o Sul fica com 16,8%; o Sudeste, com 8,9%; o Norte mantém 8,4%; e o Nordeste a reduz para 4,4%. Esses resultados evidenciam, sobretudo, a maior participação relativa no VBP das regiões que produzem commodities agrícolas destinadas ao comércio internacional, a exemplo de soja, milho e algodão. No que diz respeito à participação da mão de obra ocupada na lavoura temporária, há maior concentração na região Centro-Oeste nos dois recortes analisados. No primeiro recorte, de toda a mão de obra ocupada na lavoura temporária, 49,8% estavam na região Centro-Oeste. No segundo recorte, sua participação se eleva para 55,4%. A região Sudeste detinha a segunda posição no ranking, ocupando 18,3% na média dos anos de 2013-2017, e reduzindo a participação para 14,5% na média dos anos de 2018-2022. A região Sul detinha 15,6% no primeiro recorte, e reduziu para 13,3% no segundo. O Nordeste reduziu sua participação de 11,2% para 10,1%, e o Norte aumentou de 5,1% para 6,6%. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 3056 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO Esta seção está dividida em duas subseções. A primeira apresenta e discute os resultados dos índices de Moran global e o LISA para as variáveis tratadas neste estudo. Os índices bivariados são utilizados com o objetivo de analisar o efeito de correlação entre duas variáveis nos municípios brasileiros. A segunda subseção desenvolve uma análise estrutural da agricultura, a partir da matriz insumo-produto inter-regional. São discutidos indicadores de ligação, destinação dos produtos do setor, bem como origem dos insumos. Além disso, é realizada uma análise sobre o impacto de choque no setor agrícola sobre a produção, renda, emprego e desigualdade regional. 4.1 Análise espacial No que diz respeito ao índice de Moran global bivariado, para a área colhida em hectares com lavoura permanente e o crédito concedido à agricultura pelos fundos constitucionais e pelo BNDES, com as informações médias dos períodos de 2013-2017 e 20182022, registrou-se que há baixa autocorrelação entre crédito e área colhida, sendo que, no primeiro recorte, o valor assumido pelo índice foi de 0,10, e no segundo, de 0,098. Esses valores podem evidenciar que o financiamento de lavouras permanentes pode ser maior em investimento do que em custeio e comercialização, já que a vida útil das plantações é maior, em média, que nas lavouras temporárias. Em relação à lavoura temporária, o índice de Moran bivariado para a área colhida e o crédito concedido à agricultura, pelos fundos constitucionais e pelo BNDES, foram tratados na média dos anos, conforme os dois recortes temporais definidos. Os resultados do índice de Moran bivariado revelam que a autocorrelação espacial entre área colhida e crédito à agricultura, tratando-se da lavoura temporária, é de 0,360 no primeiro recorte, e de 0,385 no segundo. A lavoura temporária é predominante no país, sobretudo para atender à demanda interna e às exportações. A partir da autocorrelação global discutida, a figura 1 apresenta o índice LISA para o crédito e a área colhida com lavoura permanente e o crédito concedido (figuras 1A e 1C), bem como a área colhida com lavoura temporária e o crédito (figuras 1B e 1D), em média, entre os anos de 2013-2017 e 2018-2022. A clusterização bivariada pelo índice LISA, para a lavoura permanente (figuras 1A e 1C), apresenta apenas 888 municípios no primeiro recorte temporal e 727 municípios no segundo, que compõem o grupo alto-alto. Ou seja, um município com elevada área plantada com lavoura permanente está próximo de um município que recebeu quantidade elevada de crédito para a agricultura. TEXTO para DISCUSSÃO 18 3056 Conforme o LISA para a lavoura temporária (figuras 1B e 1D), a distribuição da formação de clusters alto-alto – ou seja, municípios com alta área colhida próximos de municípios com alta quantidade de crédito para a agricultura – estão no corredor do agronegócio nacional, sobretudo a produção de grãos, nos principais estados produtores brasileiros. Ressalta-se a importância da regão conhecida por Matopiba – a qual inclui os estados do Maranhão, de Tocantins, do Piauí e da Bahia –, que apresenta destaque para a soja em grão, que, em 2017, representou 68,4% do valor da produção de suas lavouras temporárias, seguida pelo milho, com 15,9%. Essas culturas, juntamente com arroz e algodão, contribuíram com 90,8% do valor total da produção das lavouras temporárias do Matopiba (Cerqueira et al., 2022). Freitas e Mendonça (2016) também destacam a concentração da produção agrícola nacional na rota Centro-Noroeste do Brasil, incluindo as projeções na direção dos trechos ocidental e sul da região Norte. Especificamente, registra-se expansão da área agrícola envolvendo as mesorregiões do Nordeste Mato-Grossense, Norte Mato-Grossense, Sul Amazonense e Vale do Juruá. No Centro-Oeste predominam as culturas especializadas de lavoura temporária, tais como soja, cana-de-açúcar, algodão herbáceo e milho. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 3056 FIGURA 1 Índice LISA bivariado para a área plantada com lavoura permanente e lavoura temporária e o crédito concedido à agricultura: média em 2013-2017 e 2018-2022 1A – Crédito e área colhida com lavoura permanente (2013-2017) 1B – Crédito e área colhida com lavoura temporária (2013-2017) 1C – Crédito e área colhida com lavoura permanente (2018-2022) 1D – Crédito e área colhida com lavoura temporária (2018-2022) Fontes: PAM/IBGE; MIDR; e BNDES. O cluster alto-alto aglomerou 1.523 municípios no primeiro recorte e 1.367 no segundo, sendo este o cluster com o maior número de municípios. A região Sul do Brasil, de acordo com Barchet e Lima (2015), concentra grande parte da produção da lavoura temporária nacional, sendo que 65,3% da produção de arroz do país provém do estado do Rio Grande do Sul, e parcela substancial do fumo e da cebola são produzidos em Santa Catarina, o que pode fazer com que os municípios dessa região pertençam ao cluster alto-alto, na sua quase totalidade. O estado do Paraná é destaque na produção agrícola de feijão, mandioca, milho, soja e trigo, também produtos da lavoura temporária (Silva, Lima e Lima, 2017). O cluster baixo-baixo – ou seja, municípios com baixa área TEXTO para DISCUSSÃO 20 3056 plantada com lavoura temporária e próximos de municípios com baixo crédito para a agricultura – aglomerou 610 municípios no primeiro recorte e 537 no segundo. O índice de Moran global bivariado para o VBP e o crédito concedido à agricultura, em média, entre os anos de 2013-2017 e de 2018-2022, mostrou que há uma maior autocorrelação entre o VBP e o crédito agrícola do que entre a área colhida e o crédito. Para o VBP e o crédito, a autocorrelação foi de 0,208, no primeiro período, e de 0,142 no segundo. Por sua vez, os índices de Moran bivariados nos períodos de 2013-2017 e 2018-2022, para o VBP da lavoura temporária e o crédito concedido à agricultura pelos fundos constitucionais e pelo BNDES, apresentam valores de 0,467, no primeiro recorte, e de 0,431 no segundo, mostrando uma média autocorrelação parcial entre as duas variáveis nos municípios brasileiros. Na figura 2, está o LISA para o VBP da lavoura permanente e o crédito concedido à agricultura (figuras 2A e 2C). No primeiro período, a formação de cluster alto-alto foi de 1.100 municípios, e no segundo, de 887. A quantidade de municípios nos cluster baixo-baixo foi de 633, no primeiro recorte temporal, e de 467 no segundo. Os resultados podem evidenciar a baixa participação das culturas de lavouras permanentes no país e sua interação com o uso da propriedade, cultivando-se, na maioria das vezes, lavouras temporárias, tendo em vista seus ciclos menores e sua interação com outras culturas. Ainda na figura 2 temos o LISA para o VBP e o crédito para a agricultura em lavouras temporárias, nos municípios brasileiros (figuras 2B e 2D). Os dados médios dos anos de 2013-2017 mostram que a formação de cluster alto-alto comportou 1.575 municípios. Ou seja, são municípios com alto VBP agrícola que estão próximos de municípios com alto crédito para a agricultura. Por seu turno, na média do período de 2018-2022, foram aglomerados 1.400 municípios no cluster alto-alto. Os municípios estão sobremaneira concentrados nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, Matopiba e sul do Pará, convergindo com estudos de Silva Filho e Balsadi (2013). Ademais, na região Sul, o Paraná apresenta grande representatividade na cultura de soja, com destaque para as mesorregiões Oeste Paranaense e Norte Central Paranaense, que são as maiores produtoras de soja do estado (Benevides e Staback, 2023). O índice de Moran bivariado para o VBP da lavoura permanente e a mão de obra formalmente ocupada, nos dois recortes em observação (média em 2013-2017 e 20182022), mostra que há autocorrelação de 0,391 no primeiro, e de 0,203 no segundo recorte analisado. A autocorrelação ente o VBP e a mão de obra, nesta cultura, pode evidenciar que há parcela substancial de cultura da lavoura permanente que é atendida pela colheita manual, sem um processo de mecanização considerável nesta área agrícola. Quanto ao resultado para o índice de Moran bivariado entre o VBP agrícola na lavoura TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 3056 temporária e a mão de obra ocupada na mesma lavoura, nos períodos de 2013-2017 e de 2018-2022, verifica-se autocorrelação de 0,418, para o primeiro recorte, e de 0,47 para o segundo, o que mostra média autocorrelação entre as duas variáveis. Mesmo com o processo de mecanização, é oportuno destacar que a lavoura temporária, ao longo do seu processo de preparo da terra, plantio e colheita, acaba ocupando parcela relevante do trabalho agrícola nacional. FIGURA 2 Índice LISA bivariado para VBP da lavoura permanente e lavoura temporária e o crédito concedido à agricultura: média em 2013-2017 e 2018-2022 2A – VBP e crédito à agricultura da lavoura permanente (2013-2017) 2B – Crédito e área colhida com lavoura temporária (2013-2017) 2C – VBP e crédito para a agricultura da lavoura permanente (2018-2022) 2D – Crédito e área colhida com lavoura temporária (2018-2022) Fontes: PAM/IBGE; MIDR; e BNDES. A formação de cluster baixo-baixo foi registrada essencialmente no Nordeste, fora do Matopiba, área que está na composição de cluster alto-alto em ambos os recortes. TEXTO para DISCUSSÃO 22 3056 Cabe esclarecer, ainda, que existem municípios em cluster baixo-baixo no estado do Rio de Janeiro, em São Paulo e no sul de Minas Gerais. O cluster baixo-baixo aglomerou 729 municípios no primeiro recorte temporal e 600 municípios no segundo. Na figura 3, o LISA bivariado mostra a autocorrelação entre o VBP e a mão de obra formal na lavoura permanente (figuras 3A e 3C). Em virtude de esta cultura ser acentuadamente desenvolvida por processos de colheita manual, a relação ente VBP e mão de obra significativa são relevantes em municípios predominantes neste tipo de lavoura. Nesta dimensão, destacam-se municípios produtores de frutícolas, café e laranja, nas diversas áreas de produção no Brasil, destacando-se Minas Gerais (café), São Paulo (laranja), sul da Bahia e norte do Espírito Santo (cacau), e a região do Vale do São Francisco, polo frutícola de grande envergadura (uva e manga, sobretudo). Ainda na figura 3, estão os clusters formados pelo índice LISA bivariado para o VBP e a mão de obra formal ocupada na lavoura temporária brasileira, entre os anos de 20132017 e de 2018-2022 (figuras 3B e 3D). Os resultados revelam que a formação de cluster alto-alto ocorreu com o agrupamento de 1.108 municípios, no primeiro, e de 1.164 no segundo recorte. As regiões de predomínio da produção de grãos prevaleceram na formação de clusters desta natureza. Ou seja, são municípios com elevado VBP da lavoura temporária próximos de municípios com elevada mão de obra ocupada na mesma lavoura. FIGURA 3 Índice LISA para VBP da lavoura permanente e mão de obra formal na lavoura permanente e na lavoura temporária: média em 2013-2017 e 2018-2022 3A – VBP e mão de obra formal na lavoura permanente (2013-2017) 3B – VBP e mão de obra formal na lavoura temporária (2013-2017) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 3056 3C – VBP e mão de obra formal na lavoura permanente (2018-2022) 3D – VBP e mão de obra formal na lavoura temporária (2018-2022) Fontes: PAM/IBGE; MIDR; e BNDES. 4.2 Características estruturais da agricultura e análise de impacto Antes de apresentar os resultados das simulações de investimento, é interessante caracterizar estruturalmente o setor agrícola das regiões brasileiras. O gráfico 1 ilustra a composição do VBP pelo lado da oferta do referido setor, constituída pelos seguintes componentes: valor adicionado bruto a custo de fator (VAB), insumos com origem na própria região (insumos locais), insumos com origem em outras regiões brasileiras (insumos RB), insumos importados (importação) e impostos nacionais e importados líquidos de subsídios (impostos e subsídios). A soma desses componentes é igual ao VBP da agricultura para cada região. Em termos relativos, o VAB representa o maior componente da estrutura de custos da agricultura em todas as regiões brasileiras em 2013, ainda que com parcelas regionais heterogêneas. Este item considera o pagamento de salários e contribuições sociais, o rendimento misto bruto e o excedente operacional bruto, ou seja, reflete a remuneração dos fatores de produção no Sistema de Contas Nacionais. TEXTO para DISCUSSÃO 24 3056 GRÁFICO 1 Composição do VBP da agricultura pelo lado da oferta, por Grandes Regiões (2013) (Em %) 1A – Norte 1B – Nordeste 85 9 4201 69 18 8 4 1C – Sudeste 1D – Sul 54 34 6 332 66 18 9 5 1E – Centro-Oeste 50 17 25 62 Insumos locaisVAB Insumos RB Importação Impostos e subsídios Fonte: Oliveira (2020). Elaboração dos autores. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 3056 CRUZ, B. O. et al. (Org.). Economia regional e urbana: teorias e métodos com ênfase no Brasil. Brasília: Ipea, 2011. CRUZ, N. B. da. et al. Acesso da agricultura familiar ao crédito e à assistência técnica no Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 59, n. 3, e226850, 2021. CRUZ, B. et al. Acompanhamento e avaliação de políticas: subsídios para o núcleo de inteligência regional: relatório técnico. Brasília: Ipea, 2024. DIAS, T. K. M.; SILVA, V. H. M. C.; COSTA, E. M. Crédito rural e produção das lavouras temporárias nos distintos cenários do Nordeste brasileiro. 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TEXTO para DISCUSSÃO 34 3056 SUDECO – SUPERINTENDÊNCIA DO DESENVOLVIMENTO DO CENTRO-OESTE. Plano Regional de Desenvolvimento do Centro-Oeste. Memo, 2023. Disponível em: https:// www.gov.br/sudeco/pt-br/assuntos/o-que-e-o-prdco. Acesso em: 1o jul. 2024. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 3056 APÊNDICE A TESTE DE CONSISTÊNCIA A fim de testar a consistência do multiplicador do setor de agricultura para a matriz inter-regional de 2013, realizou-se a mesma simulação, isto é, um choque de R$ 1 bilhão no referido setor, na matriz de insumo-produto nacional, no ano-base 2021, estimada por Alves-Passoni e Freitas (2023). A tabela A.1 mostra os multiplicadores regionais, a participação de cada região no VBP, uma média ponderada por esta participação e o resultado para o setor agrícola nacional. TABELA A.1 Teste de consistência para a matriz inter-regional de 2013 em comparação com a matriz insumo-produto nacional de 2021 Regiões Multiplicador Share Norte 1,26 0,07 Nordeste 1,50 0,14 Sudeste 1,71 0,26 Sul 1,54 0,28 Centro-Oeste 1,84 0,25 Média ponderada (2013) 1,64 - Brasil (2021) 1,67 - Elaboração dos autores. A média dos multiplicadores regionais para o ano de 2013, ponderada pela participação no VBP, é de 1,64, muito próxima à do multiplicador nacional para o ano de 2021, de 1,67. Portanto, apesar da defasagem temporal da matriz inter-regional utilizada, os resultados parecem manter sua consistência. REFERÊNCIA ALVES-PASSONI, P.; FREITAS, F. Estimação de matrizes insumo-produto anuais para o brasil no Sistema de Contas Nacionais: referência 2010. Pesquisa e Planejamento Econômico (PPE), v. 53, n. 1, p. 117-165, 2023. 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