| Summary: | Submitted by ADRIANO FERREIRA DE MORAES null (adriano_afmoraes@hotmail.com) on 2017-10-02T23:51:26Z
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Previous issue date: 2017-09-04 === Análises econômicas resultam em ferramentas importantes na definição de políticas e medidas estruturantes para qualquer setor de produção, particularmente no setor de produtos agrícolas. Esta pesquisa teve como objetivos a avaliação de fatores que afetam a oferta cafeeira da região Nordeste do estado de São Paulo, por meio de modelagem econométrica. As variáveis utilizadas na pesquisa foram a "produção do café" (em sacas de 60 kg), a "produtividade do café" (em sacas 60 kg por hectares), "área plantada de café" (em hectares), "preço do café" no mercado (em reais por saca de 60 kg) e preços (em reais) de produtos concorrentes, como do "kg de açúcar" e da "dúzia de laranjas". Os dados são anuais e foram obtidos junto ao Instituto de Economia Agrícola (IEA), no Centro de Estudos em Economia Aplicada, referentes a 16 municípios dessa região, no período de 1995 a 2015. As análises foram realizadas com o auxílio do software GRETL (Gnu, Regression, Econometrics and Time-Series Library), com modelos de regressão linear múltipla do tipo log-log, considerando como variável dependente a "produção de café" e seguindo metodologia descrita e Gujarati e Porter (2011). Os resultados obtidos mostraram que a área plantada, a produtividade e o preço do café foram as variáveis determinantes da oferta, apresentando impacto positivo, no período de 1995 a 2015. Os preços dos produtos concorrentes, açúcar e laranja, não tiveram impactos significativos na oferta de café na região pesquisada, no período de 1995 a 2015. === Economic analyzes result in important tools in the definition of policies and structural measures for any production sector, particularly in the agricultural products sector. The objective of this study was to evaluate factors affecting coffee supply in the Northeast region of the state of São Paulo, using econometric modeling based on a log-log multiple regression. The variables used were production (the dependent variable), productivity (sacks 60 kg per hectare), planted area (hectares), prices of coffee (sack 60 kg), sugar (kg) and orange (dozen) . The data cover the period from 1995 to 2015 and were withdrawn from the Institute of Agricultural Economics (IEA) at the Center for Applied Economics Studies. Multiple log-log linear regression models were developed using the software GRETL (Gnu, Regression, Econometrics and Time-Series Library), and the methodology proposed by Gujarati and Porter (2011). The results showed that the planted area, the productivity and the price of coffee were the determinants of supply, with a positive impact, from 1995 to 2015. The prices of competing products, sugar and orange, did not have a significant impact on supply in the region surveyed, from 1995 to 2015.
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