O trabalho investiga algumas caracteristicas do pequeno produtor irrigante que se encontra em debito com o pagamento das contas de agua do Distrito de Irrigacao Senador Nilo Coelho (DISNC) no polo de irrigacao Petrolina-Juazeiro. Faz-se aplicacao de um modelo logit para determinacao das variaveis mais importantes na determinacao da inadimplencia do produtor. Os resultados do modelo indicaram como variaveis mais significativas a extensao da area irrigada, o nivel educacional, o periodo de aquisicao da propriedade, bem como, o periodo de dedicacao a atividade agricola na propriedade

COELHO, F, C.

CORREIA, R. C.

FERREIRA IRMAO, J.

LIMA, R. C.

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UM EXAME DOS DETERMINANTES DA CAPACIDADE DE PAGAMENTO DATARIFA DE ÁGUA NO POLO DE IRRIGAÇÃO DE PETROLINA/PERicardo Chaves Lima1José Ferreira Irmão2Rebert Coelho Correia3Florângela Cunha Coelho4RESUMO: O trabalho investiga algumas características do pequeno produtor irrigante quese encontra em débito com o pagamento das contas de água do Distrito de Irrigação SenadorNilo Coelho (DISNC) no pólo de irrigação Petrolina-Juazeiro. Faz-se aplicação de ummodelo logit para determinação das variáveis mais importantes na determinação dainadimplência do produtor. Os resultados do modelo indicaram como variáveis maissignificativas a extensão da área irrigada, o nível educacional, o período de aquisição dapropriedade, bem como, o período de dedicação à atividade agrícola na propriedade.Palavras-chave: irrigação, capacidade de pagamento, modelo logit                                                                1 Professor adjunto da Universidade Federal de Pernambuco (rlima@npd.ufpe.br)2 Professor adjunto da Universidade Federal Rural de Pernambuco (63jfi@npd.ufpe.br)3 Técnico do Centro de Pesquisa Agropecuária do Trópico Semi-Árido/CPATSA/EMBRAPA(rebert@cpatsa.embrapa.br)4 Doutoranda em Economia da Universidade Federal de Pernambuco-UFPE/ PIMES (florcc@npd.ufpe.br)1. INTRODUÇÃOEste trabalho investiga os fatores que têm influenciado a inadimplência dos pequenosprodutores irrigantes no pagamento das tarifas de água cobradas pelo Distrito de IrrigaçãoSenador Nilo Coelho (DISNC), sendo este o órgão responsável pela operação e manutençãodo Perímetro Irrigado Senador Nilo Coelho (PISNC), situado na cidade de Petrolina/PE,  nopólo de irrigação Petrolina-Juazeiro.O pólo de irrigação Petrolina-Juazeiro é a área do Vale do São Francisco mais beneficiadacom investimentos em infra-estrutura de irrigação e tem-se destacado como o grandeprodutor de culturas irrigadas, concentrando cerca de 66,0% do total da área irrigada destaregião. Em relação a culturas frutículas como manga, uva e acerola, a participação do póloPetrolina-Juazeiro chega a alcançar mais de 80,0% do total da produção irrigada do Vale doSão Francisco (CODEVASF, 1997).O pólo Petrolina-Juazeiro se compõe de 11 (onze) municípios, cinco do estado dePernambuco (Petrolina, Santa Maria da Boa Vista, Lagoa Grande, Orocó e Dormentes) eseis do estado da Bahia (Juazeiro, Casa Nova, Remanso, Sento Sé, Curaçá e Sobradinho) ecompreende alguns dos mais importantes projetos de irrigação da CODEVASF, implantadosno Vale do São Francisco, tais como o de Bebedouro, Senador Nilo Coelho, Tourão,Mandacarú, Maniçoba e Curaçá. A área de influência do pólo é composta por uma extensãode 53.000 Km2, sendo 11.308 Km2 em Pernambuco e 41.735 Km2 no estado da Bahia,abrangendo uma população de mais de 500 mil pessoas.Dentro do pólo Petrolina-Juazeiro, o PISNC desponta como o projeto de irrigação maisimportante, concentrando 39,4% de toda a área de irrigação implantada (15.255/38.769hectares). A área de colonização dentro do PISNC representa 60,8% do total da áreairrigada (9.280/15.255 hectares), sendo o restante de área empresarial (39,2%). No póloPetrolina-Juazeiro como um todo, a área de colonização representa 42,9% contra 57,1% deárea empresarial.A maior concentração de área irrigada neste pólo de iriigação é atualmente com frutículas(15.349 hectares), correspondendo a 33,0% do total da área irrigada (46.097 hectares). OPISNC concentra 52,8% da área irrigada com frutas e 46,7% da área irrigada total do póloPetrolina-Juazeiro. Em termos de valor da comercialização, os projetos públicos alcançavamum valor de 138,2 milhões de reais, em 1994, e os privados de 153,5 milhões, importandonum valor total da produção comercializada de cerca de 300 milhões de reais naquele ano.Nos projetos públicos, três culturas - a banana, a manga e a uva - concentravam mais de80,0% da produção comercializada enquanto nos privados as mesmas culturas importavamem 40,3%.Dada a importância do PISNC na composição da agricultura irrigada do Vale do SãoFrancisco torna-se relevante verificar quais os fatores que têm influenciado os produtoresrurais no pagamento da tarifa de água controlada pelo DINSC. Assim, nas seções seguintes,descrevem-se as características dos dados utilizados e a especificação do modelo, bemcomo, faz-se a análise dos resultados obtidos na aplicação do modelo e conclui-se o trabalhocom uma síntese das principais conclusões obtidas.2. METODOLOGIA2.1 Natureza dos DadosOs dados utilizados no modelo empírico são provenientes de uma pesquisa realizada emdezembro de 1996 através da aplicação de questionários a uma amostra aleatória de 280colonos do PISNC. A referida amostra corresponde a 19% dos 1.436 colonos (pequenosprodutores). A pesquisa foi coordenada por técnicos do DISNC e por pesquisadores daEmbrapa do Trópico Semi-Árido (CPATSA). A realização dos trabalhos de campo contoucom a participação de alunos da Escola Agrotécnica Federal Dom Avelar Brandão Vilela, emPetrolina-PE, buscando a neutralidade dos entrevistadores no ambiente da pesquisa, visto queexistia no questionário indagações referentes à assistência técnica do Distrito de Irrigação eque poderia inibir os colonos, caso fossem usados os próprios técnicos que atuam na área. Atabela 1 mostra as variáveis utilizadas no modelo, selecionadas a partir dos dados dapesquisa.2.2  Especificação do ModeloO objetivo do modelo desenvolvido no presente trabalho é examinar os determinantes dainadimplência entre os colonos do perímetro irrigado Senador Nilo Coelho no que se refereao pagamento da tarifa de água. Foram utilizados grupos de variáveis relacionadas àscaracterísticas sócio econômicas do produtor, bem como a aspectos relacionados à produçãoe à unidade produtiva. O modelo empírico, para o i-ésimo produtor, pode ser representadocomo segue:DÉBITOi = f  (AREAIRRIi, IDADEi, EDUi, TEMPOLOTi, PTRABLTi,                  PROFANTEi, OUTRATIVi, ASSTECi, ASSOCi, ui ),onde as variáveis especificadas estão descritas na tabela 1.A variável dependente (DÉBITO) é binária, o que torna o processo de estimação porMínimos Quadrados Ordinários inviável. De acordo com Pindyck e Rubinfeld (1981), aestimação de modelos com variável binária por mínimos quadrados pode gerar problemas deheterocedasticidade,  e também de estimativas de previsões fora do intervalo 0 e 1, o que nãotem sentido estatístico. Em tais casos, as metodologias de estimação recomendadas são osmodelos probit e logit. O modelo probit é baseado na distribuição normal cumulativaenquanto que o modelo logit é baseado na função logística cumulativa. Essas duasdistribuições são bastante semelhantes o que torna a escolha de um deles para a estimação deum modelo de resposta discreta indiferente. O principal objetivo desses modelos é calcular aprobabilidade de um determinado evento qualitativo (binário) ocorrer, dados os níveis dasvariáveis explicativas. Assim, um evento com valores discretos pode assumir valorescontínuos estimados. O processo de estimação é por máxima verosimilhança e será mostradona próxima seção.Tabela 1 – Descrição das Variáveis do Modelo EmpíricoVariável DefiniçãoDÉBITO 1 se o produtor estiver em débito no pagamento de água e 0 casocontrário;AREAIRRI extensão da área irrigada do lote (em hectares);IDADE idade do produtor (em anos);EDU anos de educação formal do produtor;TEMPOLOT há quanto tempo possui o lote (em meses);PTRABLT número de pessoas da família que trabalham no lote;PROFANTE 1 se a profissão anterior era ligada a agricultura e 0 caso contrário;OUTRATIV 1 se o produtor tiver outra atividade fora da agricultura e 0 casocontrário;ASSTEC 1 se o produtor recebe assistência técnica com freqüência e 0 casocontrário;ASSOC 1 se o produtor pertence a alguma associação e 0 caso contrário.U termo de erro.2.3. Processo de EstimaçãoO procedimento de estimação usado nesse trabalho foi o logit por máxima verossimilhança.Esse método é recomendado quando a variável dependente na equação é dicótoma,  o que éo caso desse modelo. Na presente regressão logística um índice não observado Ii é usadopara representar a propensão a migrar. O índice  Ii é considerado em um intervalo de menosinfinito a mais  infinito, passando por um nível limite I*  o qual determina a mudança qualitativacom relação à decisão de migrar.  Isto é:îíì£>=* quando ,0* quando 1,IIIIMIGii       e,portanto, a decisão de migrar pode ser escrita como uma função da propensão para migrarcomo segue:MIGi = F (Ii)Considerando-se que a propensão a migrar (Ii) é uma função linear dos k atributos dosmigrantes (X1, X2, ..., Xk), a função de migração descrita acima pode ser reformulada comosegue:MIGi = F (x'ib)onde, para T observações  (i = 1,..., T), MIGi é um vetor (T´1) de observações da variáveldependente, xi é um vetor (K´1) de variáveis independente, e b é um vetor (K´1) deparâmetros a serem estimados. Considerando que a função logística cumulativa pode serusada nos casos em  que a variável dependente é binária, a função de migração érepresentada da seguinte maneira (Judge et al, 1985):MIG Fei= =+ -(x x' 'i )11 ib bA função logarítmica de máxima verossimilhança [L(b)], para o modelo logit descritopreviamente, é dada por:{ }L MIG F x MIG F xi i i iiT( ) ln[ ( )] ( ) ln[ ( )]b b b= ¢ + - - ¢=å 1 11Os coeficientes da regressão, para o k-ésimo x, são estimados pelas seguintes derivadasparciais:¶¶b bbMIGxxxikik ii= - ¢+ - ¢exp( )[ exp( )]1 23. RESULTADOSOs colonos em débito com o distrito de irrigação correspondem a 69,0% do total da amostra.Cerca de 71,0% desses tinham uma profissão anterior ligada à agricultura, o que representaum elevado percentual de famílias com experiência anterior em agricultura. Apenas 20,0%dos produtores têm outra atividade fora da agricultura, o que demonstra um elevado nível dededicação ao Perímetro. No que se refere à assistência técnica, apenas 44,0% recebem essetipo de orientação. Os dados também mostram que o associativismo não é comum entre osprodutores, sendo que apenas 33,0% deles estão formalmente ligados a algum tipo deassociação.A área média irrigada foi em torno de 5,89 hectares por produtor. Os dadosmostraram que os produtores têm idade média de 47 anos e nível de educação médio de 5anos. O tempo médio de atividade no lote foi de cerca de 101 meses ou aproximadamente8,4 anos. Os dados também mostraram que as famílias dos colonos têm aproximadamente 3pessoas em média trabalhando no lote.A tabela 2 mostra os resultados da estimação do modelo logístico com os coeficientesestimados e as respectivas estatísticas t assintóticas. O quociente da máxima verossimilhançamostrou que os coeficientes do modelo são estatisticamente significantes em conjunto. Ocoeficiente da variável AREAIRRI teve coeficiente estatisticamente significante e negativo,indicando que os produtores com pequenas áreas irrigadas têm maior capacidade depagamento que os com grandes áreas. Esse padrão pode ser uma indicação de que, entre oscolonos, o valor da tarifa d’água está mais ajustado à pequena irrigação. A variável EDU tevecoeficiente estatisticamente significante e positivo, o que confirma a propagada hipótese  deque o nível de educação do produtor é um fator importante em sua prosperidade econômica.A variável TEMPOLOT teve coeficiente estatisticamente significante e positivo, o que indicaque os produtores mais antigos são os que estão economicamente mais diferenciados. Avariável PTRABLT teve coeficiente estatisticamente significante e positivo, sugerindo quequanto mais familiares trabalhando no lote melhor a capacidade de pagamento da família. Avariável OUTRATIV também teve coeficiente estimado negativo e estatisticamentesignificante. Esse resultado indica que os produtores que têm dedicação exclusiva ao loteestão em melhores condições no que se refere à capacidade de pagamento da água. Asdemais variáveis não tiveram coeficientes estatisticamente significantes ao nível de 10%.Uma análise das elasticidades mostra que as variáveis AREAIRRI e TEMPOLOTapresentam as maiores elasticidades. Ou seja, a área irrigada é o fator que mais impactanegativamente a capacidade de pagamento dos produtores, enquanto que o tempo detrabalho no lote é a variável que mais impacta positivamente a capacidade de pagamento dosprodutores. O número de pessoas que trabalham no lote, PTRABLT, é o segundo fator quemais influencia positivamente a capacidade de pagamento de água dos produtores. Emseguida vem a variável EDU com uma elasticidade de cerca de 0,15.4. CONCLUSÕESEste estudo examina os determinantes da capacidade de pagamento da tarifa de água noPerímetro Irrigado Senador Nilo Coelho, onde os  resultados encontrados sugerem asseguintes conclusões:a) o aumento da área irrigada não corresponde ao aumento da capacidade de pagamento datarifa de água implicando em não economia de escala;b) o tempo de aquisição da propriedade é um fator relevante, demonstrando que à medidaque o produtor se capitaliza aumenta sua capacidade de pagamento, como também, suaadaptação ao aprendizado da agricultura irrigada.c)   o nível educacional é um fator importante na prosperidade econômica do produtor rural, oque corrobora a hipótese da teoria do capital humano. Pode-se inferir também, que astecnologias modernas exigem um mínimo de instrução educacional para melhor absorçãode informações veiculadas por diversos meios, que comprometem o desenvolvimento e aexploração correta das propriedades irrigadas, e que sem ele, conduzem à uma obtençãode baixa renda familiar das atividades agrícolas que põe em questão o grau deinadimplência dos produtores rurais.d)    as evidências mostradas neste trabalho em relação ao tempo de dedicação exclusiva napropriedade rural indicam que à medida que esta aumenta é possível que seja menor ograu de inadimplência das tarifas de água.       Tabela 2: Estimativas da Função Logística do Modelo EmpíricoVariáveis Coeficientes ElasticidadesAREAIRRI -0,15*(-2,28)-0,37IDADE -0,006(-0,40)-0,10EDU 0,08*(2,96)0,15TEMPOLOT 0,012*(3,06)0,37PTRABLT 0,22*(2,95)0,22PROFANTE 0,091(0,29)0,02OUTRATIV -0,64*(-1,92)-0,04ASSTEC -0,47(-1,63)-0,07ASSOC 0,06(0,16)0,006Constante 0,11 0,04Número de observações 280Quociente de máximaverossimilhança58,15Graus de liberdade 9       *estatisticamente significante a 10%.        Nota: os números entre parênteses são valores da estatística t assintótica5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASCODEVASF. Distrito de Exportação de Frutas de Petrolina/PE. Recife: PROJETEC,1997.PINDYCK, R. e RUBINFELD, D. Econometrics Model and Economic Forecast.Londres: McGraw-Hill, segunda edição, 1981.JUDGE, G.G et al. The Theory and Practice of Econometrics. New York: Wiley, 1985.

Um exame dos determinantes da capacidade de pagamento da tarifa de agua no polo de irrigacao de Petrolina/PE.

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