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Recursos e desempenho de propriedades cafeeiras do Estado de Minas Gerais

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Titulo alternativo

Resources and performance of coffee farms of the state of Minas Gerais, Las Características y el rendimiento de las plantaciones de café en el estado de Minas Gerais, Caracteristiques et performances des exploitations de cafe dans l'état du Minas Gerais

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Resumo

O objetivo deste estudo foi identificar quais são os recursos que explicam a variação do desempenho de propriedades cafeeiras no estado de Minas Gerais, utilizando quatro variáveis para representar o desempenho: duas medidas de eficiência econômica, um índice de lucratividade, e outro de rentabilidade. As eficiências econômicas foram obtidas pelos métodos de fronteira estocástica e análise envoltória de dados (DEA), sendo considerada informações sobre as safras 2009/2010 e 2010/2011. Além disso, o agrupamento dos produtores foi baseado na análise de cluster e os recursos que explicam o desempenho foram identificados por meio da regressão logística. Das 97 propriedades analisadas, observou-se que 55 foram classificadas como estabelecimentos de maior desempenho. Além disso, os resultados encontrados indicaram que aumentos de produtividade, melhores preços de venda, aumento do grau de mecanização, controle da produtividade de mão de obra e a altitude podem aumentar as chances de um estabelecimento ser enquadrado no grupo de maior desempenho.

Resumo traduzido

The objective of this study was to identify what are the resources that explain the variation in the performance of coffee farms in the state of Minas Gerais, using four variables to represent the performance: two measures of economic efficiency, profitability index, and other profitability index. The economic efficiencies were obtained by stochastic frontier and data envelopment analysis (DEA) methods, considering information on the crops 2009/2010 and 2010/2011. Also, the grouping of producers according performance was based on cluster analysis and resources that explain performance were identified by logistic regression. Of the 97 analyzed properties, it was found that 55 were classified as major performance properties. In addition, the results indicated that productivity increases, better selling prices, increasing the degree of mechanization, labor productivity control and the altitude can increase the chances of a farm be classified in higher performance group.

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