Determinantes das exportações de frutas da Região Nordeste brasileira (2000-2018): uma análise sob a ótica do modelo gravitacional

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Data
2021-02-12Primeiro coorientador
Feistel, Paulo Ricardo
Primeiro membro da banca
Bender Filho, Reisoli
Segundo membro da banca
Lirio, Viviani Silva
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Este trabalho analisa o desempenho exportador das principais frutas produzidas no
nordeste brasileiro, sendo estas os limões e as limas, o melão, a manga, a uva e a castanha de
caju, para seus principais mercados de destino, tendo como referência o período de 2000 a 2018.
Para isso utilizou-se como metodologia o Modelo Gravitacional e o Índice de Vantagem
Comparativa Revelada, verificando se a região Nordeste apresenta ou não vantagem
comparativa na produção de frutas no cenário regional e internacional. Os principais resultados
apontaram que o melão, a castanha de caju e a manga apresentaram vantagem comparativa
revelada no mercado internacional em todo o período analisado, enquanto a uva demonstrou
perda de vantagem comparativa revelada, e limões e limas ganho de vantagem comparativa
revelada ao longo do tempo. O modelo de gravidade estimado foi apresentado no formato
Pooled, Efeito Fixo e Efeito Aleatório e Efeito Aleatório Corrigido (estimador Robusto de
White) e Generalized Least Sqaure (GLS) devido à presença de heterocedasticidade e
autocorrelação dos modelos, possibilitando eventuais comparações. Desataca-se que o
parâmetro utilizado para a interpretação dos resultados foi o modelo GLS tendo em vista que,
de acordo com a literatura, é a preferida e mais adequada na presença de autocorrelação e
heterocedasticidade. As estimações dos modelos de gravidade apresentaram resultados
coerentes com trabalhos seminais da literatura econômica, os quais indicam que os fluxos
comerciais se relacionam positivamente com as rendas dos países importadores e
negativamente com a distância entre país importador e exportador. Ademais, foi possível
observar que o desempenho exportador de cada fruta analisada possui suas próprias
características, de modo que o impacto das variáveis analisadas afeta esse desempenho de
maneira diferente, destacando a importância dessa análise desagregada.
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