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A relação inversa entre o tamanho das propriedades agrícolas e a produtividade no Brasil: uma análise não paramétrica usando regressões kernel

Ferreira, Alexandre Amorim Souza ; Almeida, Alexandre Nunes

Revista de Economia e Sociologia Rural, 2021, Vol.59 (3), p.1 [Periódico revisado por pares]

Brasilia: Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Edificio Brasilia Radio Center

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  • Título:
    A relação inversa entre o tamanho das propriedades agrícolas e a produtividade no Brasil: uma análise não paramétrica usando regressões kernel
  • Autor: Ferreira, Alexandre Amorim Souza ; Almeida, Alexandre Nunes
  • Assuntos: AGRICULTURAL ECONOMICS & POLICY ; Agricultural production ; Farmers ; Hypotheses ; Nonparametric statistics ; Productivity ; produtividade ; regressão kernel não paramétrica ; relação inversa ; SOCIOLOGY ; tamanho da propriedade
  • É parte de: Revista de Economia e Sociologia Rural, 2021, Vol.59 (3), p.1
  • Descrição: Resumo: O principal objetivo deste artigo é examinar a hipótese da relação inversa entre o tamanho das propriedades agrícolas e a produtividade no Brasil usando métodos de regressão kernel não paramétricos. Enquanto os estimadores paramétricos são considerados globais, as regressões kernels usam uma amostra de dados próximas a um ponto para ajustar a estimação, o que permite focar em peculiaridades locais da distribuição dos dados, permitindo que os dados “falem por si mesmos”. Ambos os métodos foram aplicados e comparados a partir de dados agregados do Censo Agropecuário de 2006. Entre os principais resultados, observou-se que a hipótese da relação inversa entre a área e a produtividade não é corroborada na análise paramétrica; no entanto, quando os diferentes estimadores não paramétricos são comparados, para a maioria das regiões do país, a relação inversa é observada nas menores propriedades, mas não nas médias e grandes. Abstract: The main objective of this work is to examine the hypothesis of the inverse relationship between farm size and productivity in Brazil using non-parametric kernel methods. While parametric estimators are considered global, kernel regressions use a sample of data close to a point to adjust the estimation, which allows focusing on local peculiarities of the data distribution, allowing the data “to speak for themselves”. Both methods are applied and compared using aggregated data from the 2006 Agricultural Census. Among the main results, it was observed that the hypothesis of the inverse relationship between area and productivity was not corroborated in the fully parametric analysis; however, when the different non-parametric estimators are compared, the inverse relationship hypothesis is observed for small farmers, but not for medium and large farmers in most regions of the country.
  • Editor: Brasilia: Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Edificio Brasilia Radio Center
  • Idioma: Português;Inglês
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