O impacto de variáveis climáticas sobre o valor da produção agrícola - análise para alguns estados brasileiros

• Main Author: Nicole Rennó Castro
• Other Authors: Humberto Francisco Silva Spolador
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2015
• Subjects: Agricultura; Dados em painel; Mudança climática; Agriculture; Climate change; Panel data model
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-22042015-151044/

A influência do clima sobre a agricultura tem sido constantemente discutida na literatura econômica, e os resultados sugerem que este setor deve ser o mais afetado conforme as projeções atuais sobre o clima. No caso do Brasil, a temática tem sua importância destacada, uma vez que o setor agrícola e suas atividades vinculadas representam parte expressiva do PIB nacional, de modo que o desempenho econômico se apresenta vinculado aos resultados do setor. Ademais, a agricultura brasileira apresenta significativa participação no mercado internacional, sendo o país um importante player no que diz respeito à oferta global de commodities. Portanto, estudos e pesquisas que auxiliem na redução dos potenciais impactos do clima na agricultura brasileira ganham relevância, dados os efeitos sobre o mercado internacional de commodities e sobre a economia nacional. Neste contexto, o presente estudo avaliou empiricamente o impacto potencial do clima na produção agrícola dos principais estados produtores do país, por meio da estimação das elasticidades entre as variáveis temperatura e precipitação e o valor real de produção nestes estados. A fim de atingir o objetivo proposto, foi utilizado um modelo de efeitos fixos, aplicado a uma base de dados em painel, com dez estados entre 1990 e 2012. Os resultados encontrados sugerem impactos significativos do clima na agricultura, sendo aqueles relacionados à temperatura de magnitude expressivamente superior aos de precipitação. Quanto à temperatura, as relações estimadas foram predominantemente negativas, e para a precipitação ocorreu o inverso. Além disso, observaram-se respostas bastante divergentes entre os estados, sendo que o Rio Grande do Sul e o Espírito Santo se mostraram os mais vulneráveis às variações climáticas. Apenas em Goiás a agricultura respondeu positivamente a aumentos de temperatura, e na Bahia e no Mato Grosso não foram encontradas relações estatisticamente significativas. === The influence of climate on agriculture has been constantly discussed in the economic literature, and the results suggest that this should be the sector most affected according the current climate projections. In the Brazilian case, the issue is particular relevant, since the agricultural sector and its related activities represent a significant part of the national GDP, then, the country\'s economic performance is linked to the sector\'s result. Moreover, Brazilian agriculture has a significant share on the international market, and the country is an important player on the global commodities supply. Therefore, studies and researches might generate results to mitigate the potential climate impacts on Brazilian agriculture. In this context, this research evaluated the potential impact of climate variables on agricultural production at the states level, through the elasticities estimation among the climate variables, temperature and precipitation, and the state\'s agricultural production real values. It was estimated a fixed effects panel model, considering ten states from 1990 to 2012. The results suggest significant impacts of climate on agriculture, especially those related to temperature, which were significantly greater than the precipitation effects. For temperature, the results estimated were predominantly negative, and for precipitation, the opposite happened. In addition, there were widely divergent responses among states; the Rio Grande do Sul and the Espírito Santo were the most vulnerable states to climate variations. Only in Goiás the agriculture responded positively to increases in temperature, and in Bahia and Mato Grosso there was no statistically significant relationships between temperature and agricultural production.