• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2018.tde-03052018-101916
Document
Author
Full name
André Felipe Danelon
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2018
Supervisor
Committee
Spolador, Humberto Francisco Silva (President)
Bragagnolo, Cassiano
Rodrigues, Luciano
Sonoda, Daniel Yokoyama
Title in Portuguese
Determinantes da eficiência técnica na agroindústria sucroenergética brasileira: uma abordagem por fronteira estocástica
Keywords in Portuguese
Cana-de-açúcar
Eficiência
Fronteira estocástica
Usinas
Abstract in Portuguese
Nos anos 2000, o desenvolvimento de veículos automotores flex-fuel no Brasil e a alta no preço das commodities no mercado internacional permitiram que o setor sucroenergético apresentasse rápido crescimento. Além dos incentivos econômicos, a produção do etanol como biocombustível é alinhada com as diretrizes internacionais, sendo de interesse político e ambiental. Contudo, o avanço do setor ocorreu principalmente pela expansão das áreas cultivadas com cana-de-açúcar. A produtividade agrícola apresentou baixo crescimento no período, assim como a produtividade agroindustrial. Na primeira metade da década de 2010, a baixa rentabilidade econômica do setor evidenciou a necessidade de elevar a produtividade das usinas brasileiras. O objetivo desse trabalho é estimar o nível de eficiência técnica das usinas, a partir de modelos de fronteira estocástica, bem como identificar quais seus determinantes na produção industrial de açúcar e etanol. A base de dados utilizada corresponde a um painel desbalanceado composto por 121 usinas das principais regiões produtoras, ou seja, Centro-Sul e Nordeste, ao longo das safras 2013/2014 a 2016/2017, totalizando 315 observações. Os dados utilizados na pesquisa foram obtidos pelo projeto "Campo Futuro" da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA). Por meio de um acordo com o Programa de Educação Continuada em Economia e Gestão Empresarial (PECEGE ESALQ USP), um grupo de extensão da Escola de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ / USP), os dados foram coletados através de pesquisas e visitas às usinas. O melhor ajuste econométrico foi a partir do modelo de dados em painel com efeitos aleatórios com forma funcional translog. Os resultados para o modelo mais apropriado indicam que a amostra apresenta, relativamente, um elevado nível de eficiência técnica geral, sendo 92% em média, e que não há níveis persistentes de ineficiência, ou seja, as oscilações na eficiência técnica geral ocorrem por variações conjunturais. As usinas mais eficientes da amostra estão localizadas na região Centro-Sul do Brasil. Não há evidências consistentes de que o acesso à crédito e certificações estejam relacionadas a um maior nível de eficiência técnica industrial.
Title in English
Determinants of technical efficiency in Brazilian sugarcane agroindustry: a stochastic frontier approach
Keywords in English
Efficiency
Mills
Stochastic frontier
Sugarcane
Abstract in English
In the 2000s, the development of flex-fuel vehicles in Brazil and the rise of commodities prices in the international market allowed the sugar-energy sector to grow rapidly. In addition to the economic incentives, the production of ethanol as biofuel is aligned with international guidelines, being of political and environmental interest. However, the advance of the sector was mainly due to the expansion of the areas cultivated with sugarcane. Agricultural productivity showed low growth in the period, as well as agroindustrial productivity. In the first half of the 2010, the low profitability of the sector evidenced the need to increase the productivity of the Brazilian mills. The objective of this paper is to estimate the technical efficiency level of the mills, based on stochastic frontier models, as well to identify their determinants in the industrial production of sugar and ethanol. The database used corresponds to an unbalanced panel composed of 121 plants from the main producing regions, ie, Central-South and Northeast, during the seasons 2013/2014 to 2016/2017, totaling 315 observations. The data used in the research were obtained from the "Campo Futuro" Project of the Confederation of Agriculture and Livestock of Brazil (CNA). Based on an agreement with the Continuing Education Program in Economics and Business Management (PECEGE ESALQ USP), an extension group of the "Luiz de Queiroz" School of Agriculture (ESALQ / USP), the data were collected through surveys and visits to the mills. The best econometric adjustment was from the panel data model with random effects with translog functional form. The results for the most appropriate model indicate that the sample has a relatively high level of general technical efficiency, being 92% on average, and that there are no persistent levels of inefficiency, that is, the oscillations in general technical efficiency occur due to conjunctural variations. The most efficient plants in the sample are located in the Center-South region of Brazil. There is no consistent evidence that access to credit and certifications is related to a higher level of industrial technical efficiency.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2018-05-10
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.