Análise comparativa da eficiência na produção de café entre as principais regiões brasileiras

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Melo, Gustavo Alves de
• Orientador(a): Castro Júnior, Luiz Gonzaga de
• Banca de defesa: Costa, Jaqueline Severino da, Barbosa, Samuel Borges
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Administração; Pós-graduação stricto-sensu em Administração
• Departamento: Departamento de Administração e Economia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Agronegócio; Indicadores de desempenho; Cafeicultura; Produtividade; Sustentabilidade; Agribusiness; Performance indicators; Coffee growing; Productivity; Sustainability
• Área do conhecimento CNPq: Mercadologia
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/56072

O agronegócio representa um dos pilares da economia brasileira, de modo que o café é um produto que contribui com grande expressividade para o bom desempenho do setor. A produção de café no Brasil se divide em dois tipos, o Arábica e o Conilon. Na produção do café Arábica se destaca as regiões de Minas Gerais, Espírito Santo, Paraná, São Paulo e Bahia, já no Conilon se destaca as regiões de Rondônia, Bahia e Espírito Santo. Todavia, o cenário de produção tem sofrido mudanças nos últimos anos, acompanhando os impactos decorrentes de eventos climáticos indesejáveis. Frente a isso, o objetivo desta dissertação foi avaliar o desempenho das principais regiões produtoras de cafés Arábica e Conilon do Brasil nos anos safra de 2018-2019 e 2020-2021, através da aplicação das técnicas Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Envoltória de Dados (DEA). Para tanto, o estudo prezou pela utilização de uma abordagem híbrida, com a utilização de técnicas quantitativas e análises qualitativas complementares. O estudo também apresentou um caráter descritivo e seguiu a lógica indutiva. O horizonte de realização deste foi de 12 meses para a integralização de todas as etapas metodológicas. Logo, os resultados apontaram para o ano safra 2018-2019, a presença de 4 inputs (Qtd_M, Tam_prop, Agua_cons e Area_cafe) e 1 output (Rend_prop) e 21 inliers no conjunto amostral. Já para o ano safra 2020-2021 foram considerados 3 inputs (Area_cafe, Cred_financ e QtdInsum_prod) e 3 outputs (AdOrgan_prod, Rend_prop e Rend_tec) e 23 inliers. Em relação às eficiências, foram identificados 6 produtores ineficientes para 2018-2019 e 9 para 2020-2021. As variáveis Qtd_M e Rend_prop foram mais impactantes para a eficiência em 2018-2019, já para 2020-2021 as variáveis Cred_financ, QtdInsum_prod, Rend_tec e AdOrgan_prod foram mais impactantes. Se tratando das limitações existentes, estas estiveram relacionadas ao pesquisador na escolha de etapas metodológicas para o melhor ajuste e apresentação de resultados, a utilização de uma base estritamente financeira para complementar a coleta de dados referente ao projeto Campo Futuro do CIM/UFLA e à restrição metodológica de que o número de DMUs deve ser três vezes superior que o número de variaveis originais selecionadas para a aplicação da técnica DEA. A fim de propor uma agenda de estudos futuros, sugere-se a replicação deste estudo para outras culturas, a ampliação do conjunto amostral a fim de aumentar a quantidade de variáveis originais consideradas, a aplicação e combinação de novas técnicas como a Modelagem de Equações Estruturais (MEE), bem como um estudo mais detalhado sobre a eficiência de cada região produtora e seus respectivos benchmarkings.