EFFECTS OF RURAL CREDIT FOR THE STATE OF RIO GRANDE DO SUL IN THE PERIOD FROM 2013 TO 2019
DOI:
https://doi.org/10.25112/rgd.v19i2.2939Keywords:
Agricultural credit, PRONAF, PRONAP, PVAR, PCSEAbstract
This work aims to analyze the relationships between the demand for rural credit, the area produced, employment and profitability of agriculture, for this develops the application of two methodologies, the first is the Panel Corrected Standard Errors (PCSE) and the second, the Panel Vector Autoregression (PVAR) model for the municipalities of Rio Grande do Sul, from 2013 to 2019. The results indicate that rural credit has a low effect on the increase in agricultural productivity, the justification for such a result is the underutilization of resources from these rural credit programmes, as well as the use largely only for crop costing, on the other hand, it is verified that a higher demand for credit is an effect of the expansion of the planted area, as a justification for the increased demand for resources. Another result is that the expansion of the cultivated area momentarily reduces the profitability of agriculture, related to the expansion of production occur to less productive areas.
References
AGROSTAT. Estatísticas de Comércio Exterior do Agronegócio Brasileiro. Indicadores Gerais Agrostat, 2020. Disponivel em: http://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm. Acesso em: 27 mar. 2021.
ANDREWS, D. W.; LU, B. Consistent model and moment selection procedures for GMM estimation with application to dynamic panel data models. Journal of econometrics, v. 101, n. 1, p. 123-164, 2001.
ARAÚJO, P. F. C. O crédito rural e sua distribuição no Brasil. Estudos Econômicos, São Paulo, v. 13, n. 2, p. 323-348, 1983.
ATLAS SOCIOENÔMICO DO RIO GRANDE DO SUL. Economia 2022. Disponível em: https://atlassocioeconomico.rs.gov.br. Acesso em: 19 fev. 2022.
BACEN. Banco Central do Brasil. Manual do crédito rural, 2021. Disponível em: https://www3.bcb.gov.br/mcr. Acesso em: 20 mar. 2021.
BECK, N.; Katz J. What to Do (and not to do) With Time-Series Cross-Section Data. American Political Science Review, n. 89, 1996.
BREUSCH, Trevor S.; PAGAN, Adrian R. A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica: Journal of the econometric society, p. 1287-1294, 1979.
CAPOBIANGO, R. P.; BRAGA, M. J.; SILVEIRA, S. F. R.; COSTA, C. C. M. Análise do Impactoeconômico do crédito rural na microrregião de Piraropora. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 50, n. 4, p. 631-644, 2012.
EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA. O Futuro da Agricultura Brasileira. Brasília: Secretaria de Inteligência e Relações Estratégicas, 2018.
FARIA, R. B.; SANTOS, D. F. L. O crédito rural no Brasil: o perfil das pesquisas acadêmicas. Revista Gestão e Desenvolvimento, v. 11, n. 2, 2014.
FAVARETTO, L.; FAVARETTO, J.; FILHO, R. B.; CORONEL, D. A.; PAULI, R. I. P. Distribuição Espacial do Índice Regional de Crédito Rural para as Microrregiões do Rio Grande do Sul (2000-2015). Desenvolvimento em Debate, v. 8, p. 40-61, 2020.
GRESELE, W. D.; BRUN, J. R.; WALTER, S. A. IMPACTO DO PRONAF NO CRESCIMENTO ECONÔMICO DOS MUNICÍPIOS PARANAENSES NO PERÍODO DE 2012 A 2016. Revista Gestão e Desenvolvimento, v. 18, n. 3, p. 212-236, 2021.
HALL, P. The bootstrap and Edgeworth expansion. New York: Springer, 1992.
HOLTZ-EAKIN, D.; NEWEY, W.; ROSEN, H. S. Estimating vector autoregressions with panel data. Econometrica: Journal of the econometric society, p. 1371-1395, 1988.
IM, K. S.; PESARAN, M. H.; SHIN, Y. Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, v. 115, n. 1, p. 53-74, 2003.
KAO, Chihwa. Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of econometrics, v. 90, n. 1, p. 1-44, 1999.
LEVIN, A.; LIN, C. F.; CHU, C. S. J. Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, v. 108, n. 1, p. 1-24, 2002.
MINISTÉRIO DA AGRICULTURA, P. E. A. Estatísticas de Comércio Exterior do Agronegócio Brasileiro. Indicadores Gerais Agrostat, 2021. Disponivel em: http://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm. Acesso em: 27 mar. 2021.
MINISTÉRIO DA AGRICULTURA, PECUARIA E ABASTECIMENTO. crédito rural, 2020. Disponivel em: https://www.gov.br/agricultura/pt-br/assuntos/politica-agricola/credito-rural. Acesso em: 21 mar. 2021.
Olalde, A. R.; Haas, J. M. Estrutura agrária e desenvolvimento humano: uma análise comparativa das mesorregiões Sudoeste e Noroeste do Rio Grande do Sul. Ensaios FEE, v. 37, n. 4, p. 975-1004, 2017.
SANTOS, R. B. N.; BRAGA, M. J. Impactos do crédito rural na produtividade da terra e do trabalho nas regiões brasileiras. Economia Aplicada, v. 17, n. 3, p. 299-324, 2013.
SILVA, J. P. R.; ARRUDA, E. F. Impactos do crédito rural no mercado de trabalho da agropecuária dos estados brasileiros. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, v. 13, n. 3, p. 340-356, 2019.
VIANA, J. G. A.; FAGUNDES, T. T.; TROIAN, A.; FLECK, C. F. Evolução do crédito rural no Rio Grande do Sul: análise por atividade e finalidade dos recursos de 2006 a 2018. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, v. 14, n. 2, p. 291-303, 2021.
WOOLDRIDGE, J. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge: MIT Press, 2002.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Ronaldo Torres, Reisoli Bender Filho, Mateus Machado de Pereira
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
• Os autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação com o trabalho licenciado sob a Licença Creative Commons - Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
• Os autores são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), pois isso pode aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
