Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2016-08-17T12:11:57Z No. of bitstreams: 1 DIS_FILIPE_HENRIQUE_PORTO_CARDOSO_COMPLETO.pdf: 1695240 bytes, checksum: c7caa1e1146056efe322ed7e9a20a77e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-17T12:11:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_FILIPE_HENRIQUE_PORTO_CARDOSO_COMPLETO.pdf: 1695240 bytes, checksum: c7caa1e1146056efe322ed7e9a20a77e (MD5) Previous issue date: 2016-03-23 / Ever since the classic works in economic science, Smith and Ricardo proposed that in the agricultural activity, as well as in the way each nation embraces it, lie key answers to the understanding of the differences in productivity and income between countries. This research aims to evaluate and compare the different probabilities of gains for wheat producers based over four different micro-regions in Southern Brazil, as well as assessing determinants to disparities in the observed productivity over each area. The research begins examining contributions related to the role of agriculture on the development of an economy, the importance of state policy in the process according to Development and Austrian School economists, the usage of risk analysis tools by producers and models that quantify the impact of technological change over the agricultural productivity. This research then brings two quantitative analyses: the first one by simulating scenarios with Monte Carlo method, measuring the different magnitudes of risks that pose to wheat producers in Rio Grande do Sul and Paran?; the second makes use of cross section data from the brazilian agricultural census of 2006 to assess determinants to the regional differences in productivity. Both regions present disparities in average farm productivity, even though their geographic characteristics are very close, being part of the same climatic zone. Given that regional constraint on data selection, the effect of unobserved weather-related variables is minimized. The simulation through the Monte Carlo method considered independent variables with differing probability distributions. The results allow us to conclude that the probability of gains is greater in the state of Rio Grande do Sul than in Paran?, in response to higher prices paid to the producer and lower costs. At the same time, productivity measured in tons per hectare is higher in Paran? ? albeit with a greater variance as well. The cross section analysis then identifies proxy variables for the use of technology, education of the producer, average property size and the impact of non-agricultural activities as determinants to the productivity differences. The first two variables have had the greater positive impact over tons harvested per hectare, while the latter was shown to have negative impact. / Desde os trabalhos cl?ssicos da ci?ncia econ?mica, Smith e Ricardo, prop?em que na atividade agr?cola, bem como na forma como cada na??o se dedica a ela, se encontram respostas centrais para a compreens?o das diferen?as de produtividade e renda entre pa?ses. Este trabalho objetiva avaliar e comparar as diferentes probabilidades de ocorr?ncia de lucros para produtores de trigo ao longo de quatro Microrregi?es no Sul do Brasil, bem como atribuir determinantes para as diferen?as na produtividade observada em cada local. A disserta??o inicia examinando a literatura sobre o papel da agricultura no desenvolvimento de uma economia, a import?ncia das pol?ticas estatais no processo segundo as escolas desenvolvimentista e austr?aca, o uso de ferramentas de an?lise de riscos por produtores e modelos de quantifica??o do impacto de inova??es tecnol?gicas sobre a produtividade agr?cola. O trabalho traz ent?o duas an?lises quantitativas: a primeira, simulando cen?rios com o m?todo de Monte Carlo, mede as diferentes magnitudes dos riscos que os produtores de trigo do Rio Grande do Sul e Paran? t?m sobre suas produtividades; a segunda utiliza dados cross section do Censo Agropecu?rio de 2006 para atribuir determinantes para essas diferen?as regionais. As regi?es apresentam diferen?as na produtividade m?dia dos estabelecimentos, embora tenham caracter?sticas geogr?ficas muito semelhantes, fazendo parte da mesma classifica??o clim?tica. Com essa restri??o regional na sele??o, retirou-se o efeito de componentes clim?ticos n?o observados. A simula??o pelo m?todo de Monte Carlo considerou vari?veis com diferentes distribui??es de probabilidade, baseadas em observa??es sobre a conjuntura de fatores que as afetam. Os resultados permitem concluir que, diante das condi??es observadas no per?odo avaliado, a probabilidade de ganhos ? maior no Rio Grande do Sul do que no Paran?, em fun??o de pre?os ao produtor mais altos e menores custos. Ao mesmo tempo, a produtividade, em toneladas colhidos por hectare, ? maior no Paran?. A an?lise cross section identifica proxies para tecnologia, instru??o do produtor, tamanho m?dio de propriedade e impacto de atividades n?o agr?colas como determinantes ?s diferen?as de produtividade. As duas primeiras vari?veis tiveram o maior impacto produtivo sobre as toneladas colhidas por hectare, enquanto a ?ltima apresentou impacto negativo.