GESTÃO DE RISCO DE SECA NO SETOR AGROPECUÁRIO DO NORDESTE Fala, Agricultor! Uma Ferramenta Inovadora de Monitoramento e Avaliação do Impacto da Seca e das Políticas Públicas na Agricultura Familiar do Estado do Ceará COORDENAÇÃO Barbara Farinelli (Banco Mundial) Diego Arias (Banco Mundial) Pablo Valdivia (Banco Mundial) COLABORADORES Satoshi Ogita, Fernando Silva, Maria Florencia Millan Placci, Sofia Neiva, Vinícius Cruvinel Rêgo, Wanessa Matos (Banco Mundial) AGRADECIMENTOS Agradecemos aos especialistas, parceiros e representantes que colaboraram de forma substancial para o desenvolvimento e realização deste trabalho. A preparação deste relatório somente foi possível pela dedicação destes profissionais. Junho, 2018 ©Banco Mundial — Brasília, 2018 As opiniões, interpretações e conclusões aqui apresentadas são dos autores e não devem ser atribuídas, de modo algum, ao Banco Mundial, às suas instituições afiliadas, ao seu Conselho Diretor, ou aos países por eles representados. O Banco Mundial não garante a precisão da informação incluída nesta publicação e não aceita responsabilidade alguma por qualquer conseqüência de seu uso. É permitida a reprodução total ou parcial do texto deste documento, desde que citada a fonte. Coordenação da Série Riscos Agropecuários no Brasil Diego Arias (Banco Mundial) Equipe de Apoio da Série Riscos Agropecuários no Brasil Carla Zardo, Vinicius Cruvinel Rêgo e Wanessa de Matos (Banco Mundial) Projeto Gráfico da Série André Maya, Pablo Julio e Vitor Teles Ferreira / ����  Consultoria Criativa & Design Foto da Capa Marcello Casal Jr Fotos Todas as fotos da Embrapa. Ilustrações Todas as ilustrações realizadas pelos autores ou colaboradores. Impressão Gráfica Qualytá Banco Mundial ��� Quadra 2 Lote � Ed. Corporate Financial Center, 7º andar 70712-900 — Brasília ��, Brasil Fone: (61) 3329 1000 www.worldbank.org Banco Mundial Gestào de Risco de Seca no Setor Agropecuário 1ª Edição — Brasília — 2018 83p. Comentários e sugestões, favor enviar para Diego Arias, darias@worldbank.org. SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO  7 2. O PROGRAMA GARANTIA SAFRA  15 3. A FERRAMENTA – FALA AGRICULTOR!  19 3.1 Recursos da Ferramenta 3.2 Características dos Agricultores Familiares 3.3 Opinião do Agricultor sobre o “Fala Agricultor!” 4. AVALIAÇÃO DO PROGRAMA GARANTIA SAFRA  37 4.1 Referencial Teórico para Avaliação do Programa Garantia Safra 4.2 Métodos de Avaliação 4.3 Resultados dos Modelos 5. CONCLUSÃO E DISCUSSÃO GERAL  73 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  77 4 Introdução 1 Este relatório apresenta a ferramenta inovadora de Monitoramento e Avaliação (M&A) Fala, Agricultor!; e seus resultados dirigidos para a avaliação de impacto de Políticas Públicas, em particular do Programa Garantia Safra (PGS) do Governo Federal. Este programa se inicia na década de 2000 (lei 10420/2002) respaldando o entendimento que as políticas públicas voltadas para as regiões do semiárido nordestino devem apoiar e orientar, quando necessário, as estratégias de convivência dos pequenos agricultores com as condições naturais, em vez de exclusivamente dedicarem-se a reversão do quadro de escassez hídrica pelo aumento da oferta de reservatórios (Silva, 2007). Neste sentido, os instrumentais de políticas públicas devem: i) con- substanciar as ações produtivas dos agricultores e seus riscos associados, e ii) serem formulados e avaliados tendo os próprios agricultores como partícipes destes processos. O PGS atende diretamente o agricultor familiar, sendo um seguro subsidiado contra a perda de safra por condições climáticas desfavoráveis (seca ou en- chente). Um instrumento comum para qualquer empreendimento que envolve risco, sendo acessível ao pequeno agricultor que tem ainda sua produção e seu bem estar dependente da quadra chuvosa ano após ano. Este tipo de seguro voltado para população mais vulnerável, com ênfase para agricultores em situações de risco climático, vem sendo utilizado com frequência em vários países como instrumento adicional de reversão do ciclo vicioso da pobreza, seja como fator amortizador dos choques climáticos (perda de safra e estoques por causa da seca), seja como incentivo ao crescimento potencial, muitas vezes inibido por uma grande aversão ao risco por parte dos mais pobres (Hellmuth et al, 2009). No Brasil, o programa Garantia Safra cresceu exponencialmente em beneficiários e recursos na última década, demandando uma avaliação de impacto do mesmo em seu público alvo de agricultores familiares do Nordeste. Para investigar a existência de impactos deste programa, foi utilizado uma ferramenta chamada “Fala, Agricultor!”, aplicada em agricultores familiares de 20 municípios do Estado do Ceará durante o ano de 2016. Esta ferramenta estabeleceu um canal de comunicação direto com os mesmos, sendo possível não apenas coletar suas opiniões detalhadas e respostas a questionários estruturados, mas também transmitir aos mesmos algumas informações importantes como previsão de reservas de água municipais e existência de programas públicos de interesse. Para isto foram utilizados recursos de Introdução 7 comunicação por meio telefônico como SMS e URA (Unidade de Resposta 1 Empresa de Assistência Técnica e Audível), que juntamente com um pequeno incentivo de crédito no celular e Extensão rural do Ceará. treinamento local por parte de extensionistas da Ematerce¹, permitiu uma via de comunicação efetiva entre a SDA e o agricultor familiar em sua própria residência. Com esta ferramenta foi possível acompanhar indivíduos em três ondas de en- trevistas espalhadas ao longo do calendário agrícola no ano de 2016, mapeando suas características socioeconômicas e culturais, suas opiniões sobre políticas públicas, preferências, e comportamentos produtivos, que possibilitaram uma diversidade metodológica de aferições de impactos do Programa Garantia Safra. As seções seguintes deste relatório, portanto, apresentam a ferramenta, os desenhos metodológicos, e os resultados destas aferições, em particular em relação as políticas públicas. Na segunda seção descreve-se o programa Garantia Safra em sua contextua- lização de política e marco legal, seu avanço de cobertura, seus requerimentos e objetivos. O programa é bem conhecido pelos agricultores familiares do semiárido nordestino, que já o incorporaram como uma opção factível em seus calendários agrícolas, mesmo tendo que pagar uma pequena taxa de inscrição com risco de não participar da distribuição dos benefícios. Na terceira seção descreve-se mais detalhadamente a ferramenta “Fala, Agricultor!”, seus recursos, seu conteúdo, o público participante (agricultores familiares), e a própria impressão dos agricultores sobre a validade do uso desta ferramenta. Pode-se adiantar que, apesar dos requerimentos de utiliza- ção de recursos de tecnologia de informação por parte dos agricultores, estes não apenas participaram de forma efetiva das enquetes como aprovaram a mesma como uma fonte potencial de informação. As metodologias de avaliação de impacto para o caso do Garantia Safra são propostas e executadas na quarta seção. Utiliza-se, como referencial teórico para as avaliações, releituras do clico vicioso da pobreza, onde componentes comportamentais (aversão ao risco ou stress psicológico, por exemplo) ga- nham importância na manutenção do estado de calamidade do agricultor mais pobre, juntamente com o processo de deterioração de seu parco patrimônio 8 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil em períodos de seca (Mosley e Verschoor (2005), Haushofer and Fehr (2014)). Instrumentos como o seguro safra podem prover uma maior tranquilidade para o agricultor mesmo antes de verificado o sinistro de perda da safra. Desta forma, é possível que os efeitos do Garantia Safra sejam distribuídos ao longo do ano agrícola, antes e após o pagamento do seguro para os agricultores elegíveis, e esta é a hipótese subjacente deste trabalho que será analisada. Como metodologias de avaliação utilizam-se tanto pesquisa de opinião direta, quanto modelos de avaliação de impacto que estimam efeitos médios de tratamento. Primeiro verifica-se o que o próprio agricultor tem a dizer sobre acesso, escopo, e percepção de impacto do programa, e em seguida elaboram-se desenhos contrafactuais de impactos comparando agricultores beneficiários e não beneficiários do Garantia Safra. Nestas últimas configurações economé- tricas, estimam-se modelos para avaliar efeitos do programa em dois períodos do ano: i) antes dos recebimentos dos prêmios de seguro que ocorrem no segundo semestre do ano, e ii) após os pagamentos dos mesmos. No primeiro caso verifica-se se própria condição de segurado produz algum efeito nos agricultores familiares (Efeito Seguro). Como estratégias de identificação deste possível efeito, estimam-se modelos lineares com cofatores, modelos de mat- ching com propensity score, e modelos de efeito fixo para indivíduos baseados em Lichand e Mani (2016), onde o efeito do seguro ocorre via diminuição (ou aumento) do efeito das condições climáticas desfavoráveis nos agricultores. Para verificar se as transferências monetárias do seguro produziram efeitos no agricultor, utilizou-se de modelos de diferenças-em-diferenças (Gertler et al (2016)) com uma especificidade importante para o estudo de caso do PGS no Ceará em 2016. Apesar de todos os municípios terem sido inscritos no programa, e apesar de ter ocorrido mais um ano de seca no Estado como um todo, nem todos receberam pagamentos para os seus agricultores em dezembro de 2016, período da última onda de entrevistas da pesquisa. Quatro municípios não contabilizaram perda de safra acima de 50% e, portanto, não estavam elegíveis para o recebimento, e um município, apesar de elegível, não tinha entrado na folha de pagamento da união por motivos burocráticos. Esta diferenciação permitiu um indicador de tratamento por município que é fortemente correlacionado com um fator aleatório (volume de chuvas), e que possibilitou uma análise de impacto apenas para agricultores que estavam Introdução 9 inscritos no programa Garantia Safra. Neste caso, evitam-se potenciais problemas de viés de seleção, sendo este o grande desafio na identificação de estimadores de impacto em modelos empíricos (Gertler et al (2016)). Os diferentes aspectos da vida do trabalhador que foram investigados como sendo potencialmente afetados pelo Garantia Safra, tanto incluíram temas recorrentes como a insegurança alimentar e o êxodo rural, como aqueles de imersão nas preferências reveladas do agricultor como taxa de desconto (ou taxa de impaciência) e inconsistência temporal analítica, como aproximação para capacidade de decisão. Em conjunto, estes temas cobrem um rol de potencialidades de efeitos de alívio físico e de bem estar para o trabalhador familiar. Finalizando, este relatório traz uma seção de discussão sobre a ferramenta “Fala, Agricultor!”, em potenciais ajustes e complementos, bem como reforça inferencialmente os resultados encontrados na avaliação de impacto do pro- grama Garantia Safra, indicando riscos potenciais e conjecturas de mudanças. 10 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil O Programa Garantia Safra 2 Os efeitos degradantes da seca na população e o papel do Estado na mitigação dos mesmos são assuntos seculares recorrentes no Nordeste Brasileiro. A seca de 1877 e 1878 no Ceará contribuiu para uma mortalidade de mais da metade da população do estado, e representou um marco histórico na necessidade de in- tervenção do Estado Brasileiro no preparo e nas consequências deste fenômeno natural (Campos, 2014). Por muito tempo, a principal forma de atuação do Estado foi direcionada pelo diagnóstico de problema hídrico, combinado com baixa produtividade tecno- lógica e falta de alternativas de trabalho para o agricultor em períodos de seca. Este conjunto de fatores geraram políticas de intervenções estruturais e emer- genciais, como construção de açudes e reservatórios, programas e organizações de financiamento e apoio tecnológico, subsídios agrícolas, criação de frentes de trabalho e mutirões de combate à fome. Em geral, estas intervenções não tinham o agricultor familiar como beneficiário imediato, não eram acessíveis aos mes- mos, ou os encontravam já em situação de risco iminente (Silva, 2007). À medida que este diagnóstico geral não foi surtindo efeito esperado nas con- dições de vida dos agricultores mais pobres, e que os problemas ambientais foram ganhando espaço no debate político, viu-se a necessidade de ofertar ações programáticas voltadas diretamente para estes agricultores, tendo estas prerro- gativas de alívio, apoio, ou crescimento produtivo (“empresarial”). Desta forma, vários produtos de mercado, que antes não eram acessíveis aos agricultores mais pobres, passaram a ser, com um grande destaque inicial para empréstimos bancá- rios formais adquiridos através de programas de microcrédito rural e derivados. No Nordeste, por exemplo, o microcrédito rural vem crescendo a uma taxa de 7,4% ao ano, contemplando 1,9 bilhões de agricultores (BNB, 2017). Em regiões onde o agricultor familiar é constantemente exposto a riscos climáti- cos como secas ou enchentes, o instrumento de Seguro Baseado em Índices (SbI) vem sendo utilizado em vários países como mais um recurso de alívio e apoio ao pequeno agricultor. Um diferencial deste tipo de seguro em relação a outros tradicionais de mercado é que o resgate do valor segurado está condicionado a variações em índices ou indicadores (econômicos, sociais ou ambientais) agrega- dos comuns para um conjunto de beneficiários. Ou seja, só ocorre pagamento do 2 Outros possíveis indicadores utilizados em experiências de seguro se a quantidade acumulada de chuvas em uma determinada região não seguros são temperatura, humi- dade, infestações, etc. Ver mais em atingir certo nível mínimo (em caso de seca) ou ultrapassar certo nível crítico (em Hazell et al (2010). caso de enchentes), ou se houver perda de safra conjunta para a região superior a um limite pré-estabelecido ou relação à um marco histórico, por exemplo2. O Programa Garantia Safra 13 O fato do pagamento estar ligado a um indicador de risco local, e não particulari- 3 Tradução livre para Index zado para cada potencial beneficiário, deixou este tipo de seguro conhecido como Insurance. Seguro baseado em Índices3 (SbI). Em um esforço classificatório adicional, Hellmuth et al (2009) diferencia SbIs voltados para o Desenvolvimento (Index Insurance for Development) e aqueles voltados para o alívio de famílias afetadas por desastres naturais (Insurance for Disaster Relief). O diferencial básico entre eles, segundo Hazell et al (2010), é que o primeiro está voltado para a proteção do agricultor enquanto investidor e de sua capacidade de prosperar como tal fugindo da armadilha da pobreza, e o se- gundo está voltado para a proteção da família do agricultor, suas posses e meios de sobrevivência. Embora essas duas funções do seguro não sejam independen- tes como relata os próprios autores, o desenho, a lógica de funcionamento, a inci- dência e, consequentemente, os resultados de cada tipo de seguro, podem variar conforme o objetivo primário do mesmo. No Brasil o instrumento de SbI é ofertado pela União aos pequenos agricultores através do Programa Garantia Safra do Ministério do Desenvolvimento Agrário. O marco legal foi a Lei 10420/2002 que criou o Fundo e o Benefício Garantia Safra com a finalidade de garantir condições mínimas de sobrevivência aos agricul- tores familiares de Municípios sistematicamente sujeitos a perda de safra por razão de estiagem ou excesso hídrico, situados na área de atuação da Superinten- dência de Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE). A adesão ao programa ocorre anualmente, sendo o fundo alimentado por contri- buições dos agricultores (2% do valor segurado), das prefeituras municipais (6%), dos governadores (20%) e da união (40% ou mais). Os critérios de elegibilidade para o programa são o registro como agricultor familiar4, possuir renda familiar 4 Declaração de Aptidão ao Pronaf mensal não superior a 1,5 salários mínimos, e ter área plantada não inferior a (DAP). 0,6 hectares e no máximo de 5 hectares. Portanto, o agricultor precisa ter área plantada para participar do programa e ainda precisa pagar um boleto de adesão com preço subsidiado. Na versão 2015/2016, por exemplo, o valor pago pelo agri- cultor no boleto foi de R$ 17,00, para um prêmio de seguro de R$ 850,00, divididos em 5 parcelas de R$ 170,00 a serem pagos a partir do segundo semestre. Embora o preço de inscrição pareça pequeno frente ao retorno esperado, é um recurso voluntário que o agricultor familiar mais pobre cede ao governo, endossando o programa e criando uma medida comparativa de preços. 14 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil O Garantia Safra é um SbI dado que o mesmo só é pago ao agricultor caso haja uma perda de safra municipal (portanto, agregada) de pelo menos 50%, confir- mada por técnicos agrícolas do governo em sorteio aleatório de uma amostra de pequenos agricultores. Este sorteio é realizado pelo MDA a partir da base de agricultores cadastrados naquele determinado ano, sendo este sorteio um fator importante da operacionalização do programa. Primeiro, o fato da verificação de perda ser feita para uma amostra, e não para todos os agricultores de um muni- cípio, gera uma redução de custo para o programa, sendo este um dos principais atrativos do Seguro Baseado em Índices, dado que o mesmo é voltado para um público de renda mais baixa. Segundo, a aleatorização evita arbitrariedades na seleção local e inibe a possibilidade de risco moral do agricultor, dado que um comportamento adverso isolado (perda proposital de safra para retirada do segu- ro) não garante o prêmio, deixando ao agricultor a possibilidade de não ter safra e nem seguro. Nos modelos empíricos, argumenta-se que a definição de municí- pios tratados e não tratados (que recebem ou não o prêmio do seguro), depende mais e prioritariamente de fatores aleatórios relacionados ao clima, evitando assim problemas de identificação dos parâmetros de efeito médio de tratamento (Hazell et al 2010). O Programa Garantia Safra teve uma rápida expansão desde o seu início em 2002, sendo um instrumento de grande interesse para a política agrícola de apoio aos pequenos agricultores familiares do Nordeste. Como se observa no Gráfico 1, as adesões anuais dos agricultores passaram de quase 300 mil agricultores na primeira versão do programa para quase 1 milhão na temporada 2015/2016. Os valores transferidos da união para os agricultores como pagamento por perda de safra aumentaram em mais de doze vezes em valores nominais, saindo de R$ 40 milhões para R$ 494 milhões no mesmo período5. 5 Quase 6 vezes em valores reais. O Programa Garantia Safra 15 Gráfico 1. Evolução do Programa Garantia Safra – Adesões e Aportes 2002-2015 (Elaboração própria a partir de dados do MDA – Programa Garantia Safra, 2017) Por sua importância estratégica, por seu crescimento, e por ser um subsídio público, é de grande interesse social verificar se o seguro safra de fato contribui para melhorar as condições de vida dos agricultores residentes em municípios com dificuldades de acúmulo de chuva. Em resposta a demanda da união e como parte da função de auxílio estratégico do Banco Mundial, verificou-se a neces- sidade de gerar uma ferramenta de M&A para esta tarefa, sendo esta intitulada “Fala Agricultor!” que será exposta na próxima seção. 16 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil A Ferramenta "Fala Agricultor!" 3 Trata-se de um mecanismo de M&A para entrevistar agricultores familiares, formulada em conjunto por representantes do Banco Mundial, Secretaria de 6 A operacionalização da pesquisa foi realizada pela empresa MGOV, Agricultura do Estado do Ceará – Projeto São José III (SDA-CE), e Empresa de que também contribuiu na elabo- ração dos questionários, concate- Assistência Técnica e Extensão Rural do Ceará (Ematerce), de forma a conhecer nação e análise das informações. as características, comportamentos, opiniões e preferências dos agricultores que moram em 20 municípios já cadastrados no programa Garantia Safra6. 3.1  Recursos da Ferramenta A avaliação de impacto deste programa foi uma motivação fundamental para o desenho e operacionalização da ferramenta. Dentre os principais recursos utilizados para este fim, destacam-se dois: i) ondas de entrevistas espaçadas ao longo do ano para investigar efeitos diferenciados do programa, e ii) utilização dos recursos de telefonia de SMS e URA (Unidade de Resposta Audível) de forma que o agricultor pudesse responder as perguntas em sua própria residência, sem possíveis intimidações de recenseadores ou outros agentes locais7. O recurso de telefonia também permitiu mais facilmente a gravação dos depoimentos completos nas pesquisas qualitativas, dando sentido literal 7 Técnicos do governo, represen- tações de trabalhadores, ou outros ao objetivo da ferramenta de capturar “a voz do agricultor”. agricultores, por exemplo. Foram realizadas três ondas de entrevistas ao longo do ano de 2016 em períodos estra- tégicos de acompanhamento do Programa Garantia safra, como o pós- safra, o início do período de estiagem anterior ao recebimento dos benefícios, e o final do ano agrícola, onde os pagamentos do seguro safra já haviam sido distribuídos nos municípios elegí- veis. A Figura 1 abaixo ilustra o calendário de acontecimentos relacionados ao Programa Garantia Safra, informando também os períodos em que os agricultores foram entrevis- tados em cada onda. No início do ano ocorre o cadastro dos agricultores, onde os mesmos decidem por suas participações no programa, uma vez que o estado e o município já tenham assinados seus termos de adesão. Também no início do ano, os agricultores decidem por área e cultura do plantio. A quadra chuvosa no Ceará normalmente ocorre entre fevereiro e maio, onde os agricultores plantam, colhem, estocam e comercializam suas safras quando bem sucedidas. No final deste período, ocorreu a primeira onda de entrevistas onde foram coletadas informações base de características dos agricultores, assim como costumes, opiniões e preferências (Tabela 1). A Ferramenta - Fala Agricultor! 19 Em junho e julho, ocorre a verificação da perda de safra nos municípios medida por técnicos do governo. Nem todas as áreas de plantio dos agricultores cadastrados são analisadas, sendo escolhida uma amostra aleatória que segue da União (MDA) para os municípios, como destacado anteriormente. Ao final de Julho e começo de Agosto, ocorreu a segunda onda de entrevistas, sem que o agricultor tivesse conhecimento dos laudos finais de perda de safra e, portanto, sem o conhecimento que irá ou não receber o prêmio do seguro. Portanto, tanto na onda 1 como na onda 2 de entrevistas, o agricultor está potencial- mente segurado, mas sem a garantia de que irá receber a indenização (pagamento) no segundo semestre. Este estado da natureza é adequado para investigar o efeito seguro, dado que nenhum pagamento foi efetuado e o volume acumulado de chuvas começa a reduzir significativamente. Figura 1. Linha de Tempo do Programa Garantia Safra e da Pesquisa Telefônica do Fala, Agricultor! (Elaboração própria, 2017) 20 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil A última onda de entrevistas foi realizada ao final do ano em dezembro, quando os pagamentos do seguro já haviam sido efetuados naqueles municípios inscritos no programa que tiveram perda de safra superior a 50%. Portanto, com esta última onda de entrevistas foi possível realizar a pesquisa antes e depois dos pagamentos da compensa- ção financeira, o que permite uma análise de avaliação de impacto do principal serviço desta política pública. Desta forma, se houver o efeito de tratamento da compensação (transferências mensais do garantia safra), ele deve ocorrer entre a segunda e a terceira onda de entrevistas. Um segundo destaque da ferramenta Fala, Agricultor! foi sua operacionalização. Os agricultores potenciais participantes da pesquisa foram cadastrados por extensionistas da Ematerce em cada um dos 20 municípios, totalizando 4.813 agricultores cadastrados, 8 No ato da inscrição identifica- va-se não apenas se o agricultor sendo que 2.546 (52,9%) estavam inscritos no programa Garantia Safra do ano, e 2.267 tinha feito a inscrição no Progra- ma Garantia Safra, mas também (47,1%) não estavam8. identificava-se a condição de posse e uso da terra do agricultor, como proprietário, arrendatário, parceiro A partir desta base cadastral, os agricultores eram sorteados para participação na ou ocupante sem título. Os cadas- tros em cada município também pesquisa, e o contato com o agricultor se dava por telefone com alguns aditivos impor- foram proporcionais ao tamanho dos mesmos. tantes9. Utilizou-se dos recursos de SMS e da Unidade de Resposta Audível (URA), pelo qual os agricultores escutavam as perguntas dos questionários em gravações automa- 9 Importante ressaltar que todos os agricultores tinham acesso tizadas em voz humana e respondiam as mesmas digitando os respectivos códigos de a telefones (celulares ou fixos), cujos números eram coletados na respostas no teclado do próprio telefone. inscrição. Operacionalmente, antes de cada ligação para o agricultor sorteado, este recebia um SMS de aviso que iria ser contactado para participar da pesquisa em que ele foi cadastrado. O SMS identificava a pesquisa, a etapa em que a mesma se encontrava, e o benefício por participação (ver Caixa 1 abaixo). Caixa 1. Mensagens para os diferentes módulos Os SMS para os primeiros módulos das três ondas da pesquisa foram: Onda 1 SMS INICIAL : “CEARÁ: A pesquisa Fala, Agricultor! começa esta semana. Responda a primeira ligação até o final e ganhe 2 reais no seu pré-pago! São 3 ligações por mês!”. A Ferramenta - Fala Agricultor! 21 Onda 2 SMS INICIAL: “FALA AGRICULTOR: A segunda etapa da pesquisa começa hoje. Responda a primeira ligação até o final e ganhe 3 reais no seu pré-pago! São duas ligações neste mês!” Onda 3 SMS INCIAL: “FALA AGRICULTOR: A terceira etapa da pesquisa começa hoje. Responda a primeira ligação até o final e ganhe 3 reais no seu pré-pago! São 2 ligações neste mês!”. Quando o agricultor recebia a chamada1, os mesmos escutavam uma mensagem inicial via URA, identificando a pesquisa, seu propósito, benefício por participação, e pergunta definidora da mesma. Seguem, como exemplo, as mensagens dos primeiros módulos das três ondas: Onda 1 Mensagem Inicial: “Olá! Esta é a primeira ligação da pesquisa Fala, Agricultor!, que busca entender os impactos da seca sobre os agricultores familiares do Ceará. Essa pesquisa é anônima e gratuita, e você será premiado se responder a ligação até o final. Você gostaria de participar agora? São somente 11 pergun- tas. Se sim, digite 1; ou se prefere responder em outro momento, digite 2”. Onda 2 Mensagem inicial: “Olá! Esta é a primeira ligação da segunda etapa da pesquisa sobre a agricultura familiar do Ceará. Essa pesquisa é anônima e gratuita, e você será premiado se responder até o final. Você gostaria de participar agora? São somente 15 perguntas. Se sim, digite 1. Se você prefere responder em outro momento, digite 2”. Onda 3 Mensagem inicial: “Olá! Obrigado por participar da pesquisa sobre agricultura familiar do Ceará. Essa pesquisa é anônima e gratuita, e você será premiado se responder a ligação até o final. Você gostaria de participar agora? São somente 15 perguntinhas. Se sim, digite 1, ou se prefere responder em outro momento, digite 2”. 22 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Este apelo tecnológico de interatividade com orientação local dada pelos extensionistas da Ematerce não impôs dificuldades aos agricultores e, pelo contrário, foi um bom atrativo segundo os mesmos. Agregado ao incentivo de R$ 2,00 (ou R$ 3,00) em crédito como observado nos SMSs, foram alcançadas taxas de participação dos agricultores em todos os módulos de questionários superiores a 80% como mostra a Tabela 110. Vale destacar ainda que esta 10. Pesquisas qualitativas também foram aplicadas com uma amostra tecnologia já havia sido utilizada em estudo anterior no Ceará (Lichand e Mani de agricultores para verificar o grau de entendimento do sistema e (2016)), e vem ganhando espaço de pesquisa em outros contextos de avaliação das perguntas por parte destes. de políticas (Casaburi, Kremer e Mullainathan (2014), Mittal, Gandhi e Tripathi (2010), Mittal (2012). Os questionários aplicados em ondas foram divididos em módulos com aproximadamente 12 perguntas, de forma a diminuir o tempo da “entrevista” e aumentar a taxa de resposta por pergunta. Na primeira onda, foram coletadas informações socioeconômicas de base, como também opiniões sobre progra- mas do governo com destaque para o PGS (Tabela 1). Na segunda onda, foram colhidas informações destacadas para hábitos produtivos e sensibilidade destes à previsão de chuva ou a própria incidência da política. A onda 3, além de conter informações de acompanhamento para variáveis de resultado de interesse, também procurou indicadores de consistência de respostas dos agricultores e opiniões contra factuais de desenho do PGS, assim como inten- ção de demanda do programa para o próximo ano. As perguntas e respostas para todos os módulos da pesquisa estão no Anexo 3 deste trabalho. A Ferramenta - Fala Agricultor! 23 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Tabela 1. Ondas e Módulos de Perguntas do Fala, Agricultor! (Elaboração própria, 2017) 24 3.2 Características dos Agricul- tores Familiares A alta taxa de participação dos agricultores no Fala Agricultor! permitiu construir um retrato descritivo dos mesmos em suas principais características socioeconômicas, que não apenas revelam um público alvo muito susceptível a armadilha da pobreza e portanto a definição de impacto, mas que também testam os condicionantes de partici- pação do programa garantia safra. Embora a ferramenta tenha coletado um conjunto de informações bem amplo, foram selecionadas para análise nesta seção aquelas com uma alta taxa de aproveitamento e que foram incluídas nos modelos empíricos de avaliação como cofatores de impacto. Vale ressaltar mais uma vez que, visando a construção do contrafactual empírico do programa Garantia Safra, foram selecionados agricultores que não participaram do mesmo em 2016. Para que estes sejam um bom grupo de controle, é preciso que suas principais características se assemelhem àquelas dos agricultores que se inscreveram no programa. Dois fatores balizaram o uso da ferramenta neste sentido. O primeiro foi a atuação local dos extensionistas da Ematerce no cadastro dos agricultores, que escrutinaram apenas entre agricultores familiares participantes ou não do Programa Garantia Safra. Portanto, mesmo os não participantes do PGS eram agricultores familiares, provavelmente participantes de outros programas do Governo. Segundo, os sorteios aleatórios dos agricultores que receberiam a chamada telefônica para responder aos módulos de questionários da pesquisa foram estratificados por município, participação do agricultor no programa Garantia Safra, e característica de posse e uso da terra (arrendatário, parceiro, ocupante sem título, ou proprietário), sendo esta uma informação de cadastro no Fala, Agricultor!. Desta forma, gerou-se uma amostra representativa e balanceada entre grupos, espacialmente, e em uma característica básica importante para os agricultores que é sua relação com o seu principal fator de produção. Apesar destas ressalvas, é possível e provável encontrar diferenças de caracte- rísticas mesmo entre agricultores familiares, o que nos remete a exposição das mesmas nesta seção com o objetivo de sancionar o tipo de agricultor familiar característico do semiárido nordestino, esteja ele inscrito ou não no programa A Ferramenta - Fala Agricultor! 25 Garantia Safra. Vale destacar inicialmente que a taxa de participação no Fala, Agricultor! não foi muito diferente entre estes agricultores, como se observa no Gráfico 2 abaixo, o que contribui para um quadro contrafactual adequado. Enquanto a participação de agricultores inscritos no Garantia Safra foi de aproximadamente 86%, a dos não inscritos foi de 87,6%, o que confere uma taxa muito boa para os dois grupos considerando uma ferramenta que utiliza entrevista por telefone e com trabalhadores pobres. Gráfico 2. Taxa de Participação dos Agricultores Familiares por Inscrição no Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) A maioria dos respondentes da pesquisa eram mulheres e isto vale tanto para agricultores inscritos ou não no Garantia Safra. Os homens tiveram uma parti- cipação no Fala, Agricultor! de 40,4% e 48,6%, respectivamente (Gráfico 3). Esta maioria das mulheres retrata a maior participação das mulheres nos progra- mas de governo e também como respondentes nas pesquisas, dada sua maior presença em casa e, neste caso, até sua perceptível maior familiaridade com os recursos de telefonia. 26 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 3. Participação no Fala Agricultor! por gênero masculino e participação no Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) Com relação a aspectos culturais, foi perguntado ao agricultor se ele acredita que chuva no dia de São José (19 de Março) indica uma boa quadra inverno- sa. Esta é uma crença local que pode influenciar o agricultor no seu plano de plantio e, portanto, no seu sucesso (ou não) de safra. O Gráfico 4 indica que esta crença, embora envolva a maioria dos agricultores, não é tão forte quanto se poderia imaginar pela disseminação desta tradição no Estado do Ceará. É possível que os cinco anos de seca consecutivas no Estado tenham deixado o agricultor mais cauteloso quanto a previsões otimistas de chuvas. Gráfico 4. Agricultor acredita em bom inverno se chover no Dia de São José - por participação no Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) A Ferramenta - Fala Agricultor! 27 Os indicadores de renda dos agricultores do Fala, Agricultor! revelam que os mesmos atendem ao critério de inscrição no programa Garantia Safra de 1,5 salários mínimos ou menos. Como se observa no Gráfico 5 mais de 95% dos agricultores declararam receber menos de R$ 800,00 por mês, e mais de 50% declararam renda familiar inferior a R$ 200,00 revelando as dificuldades monetárias dos agricultores familiares, ao mesmo tempo em que mostram que as cinco parcelas de R$ 170,00 do programa Garantia Safra seriam incrementos importantes no orçamento dos agricultores em períodos mais difíceis. Observa-se, no entanto, que as condições são relativamente ainda piores para os agricultores cadastrados no Garantia Safra, onde 62% dos mesmos declara- ram renda domiciliar inferior a R$ 200,00 contra 51% dos sem Garanta Safra. Esta diferença deve ser considerada na avaliação de impacto do programa pois reflete diferenças na qualidade de vida dos agricultores em conjunção com o próprio programa. Gráfico 5. Distribuição dos Agricultores familiares do Fala, Agricultor! – Por faixa de renda e inscrição no programa Garantia Safra (%). (Elaboração própria, 2017) 28 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Outros indicadores derivados de renda e posse também relevam o estado de pobreza entre os agricultores do Fala, Agricultor!, e que este é ainda um pouco mais rigoroso para os agricultores inscritos no Garantia Safra de 2016 dos 20 municípios da amostra. Entre eles, 75% declararam estar inscrito no programa Bolsa Família do Governo Federal que também restringe participações aos pobres em renda. Entre os que não estão inscritos no PGS, o percentual foi vinte pontos percentuais menor, o que também demanda um controle funcio- nal nos modelos de impacto (Gráfico 6). Gráfico 6. Participação no Bolsa Família – por inscrição no Programa Garantia Safra (Elaboração própria, 2017) Um maior percentual relativo de agricultores não inscritos no Garantia Safra também declararam ter posse da terra em que plantam, como mostra o Gráfico 7. Ainda para este grupo, o percentual de proprietários é baixo, indicando que este ainda é um problema recorrente no semiárido nordestino. A Ferramenta - Fala Agricultor! 29 Gráfico 7. Posse e uso da Terra pelos Agricultores Familiares – por inscrição no progra- ma Garantia Safra (Elaboração própria, 2017) Com relação à função de produção dos agricultores, não existem diferenças entre os agricultores com respeito à possibilidade de irrigação das culturas, sendo esta acessível a aproximadamente de 22% destes (Gráfico 8). No Ceará, se estima a participação do plantio de sequeiro da agricultura de cerca de 70%, o que vai ao encontro dos resultados encontrados (ADECE, 2012). Gráfico 8. Percentual de agricultores com irrigação na propriedade – por inscrição no programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) 30 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Outros fatores de apoio produtivo e monetário que podem contribuir para um melhor desempenho dos agricultores são a cobertura de assistência técnica por outros programas de governo e a presença de uma renda fixa na família, como uma de aposentaria. Foram incluídas perguntas na pesquisa para capturar estes dois fatores. No primeiro caso, foi perguntado ao agricultor se o mesmo recebeu no período de um ano assistência técnica de programas públicos ou de entidades assistenciais para adoção de práticas ou tecnologias agropecuárias. O percentual de respostas positiva para esta pergunta foi bastante alto, e sem diferenças entre estes dois tipos de agricultores (Gráfico 9). É possível que a colaboração de ponta de extensionistas possam estar fortalecendo este resultado, como interpretação a qualquer forma de assistên- cia técnica pelos agricultores. Ainda que isto aconteça, este percentual bem alto mostra uma boa acessibilidade dos agricultores à assistência, o que ao mesmo tempo cobra maiores resultados por diferenciação de qualidade destas assistências. Gráfico 9. Agricultor que recebeu assistência técnica de programas públicos ou de entidades assistenciais – por inscrição no programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) A presença de uma pessoa aposentada na família foi confirmada por 39,6% dos agri- cultores sem Garantia Safra e 30,6% dos inscritos no programa (Gráfico 10). A presença de uma pessoa mais idosa na família pode, por um lado, imputar cuidados extras mais custosos em tempo ou monetariamente, mas, por outro, pode representar um fluxo de renda importante para o planejamento orçamentário da família. Vale ressaltar neste ponto que a inscrição no programa Garantia Safra representa uma comprovação de atividade como agricultor familiar, fator de requerimento para A Ferramenta - Fala Agricultor! 31 a aposentadoria rural. Este fato pode gerar uma demanda desvirtuada pelo programa, comprometendo seus objetivos. Gráfico 10. Percentual de domicílios com presença de familiar aposentado – por inscrição no programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) Em resumo, a análise das características socioeconômicas dos agricultores contidos confirma um perfil consistente de agricultores familiares em estado de pobreza monetária e com dificuldades produtivas por falta de estruturas de irrigação, ou até mesmo de propriedade da terra. Também se verificou que estas dificuldades para os agricultores inscritos no programa Garantia Safra são um pouco maiores em relação aos agricultores não inscritos no programa em 2016, o que demanda uma metodologia de avaliação de impacto do pro- grama que leve em consideração esta heterogeneidade. Antes de apresentar as possibilidades metodológicas, vale destacar a opinião do agricultor sobre o “Fala, Agricultor!”, o que é feito na próxima seção. 3.3 Opinião do Agricultor sobre o “Fala, Agricultor!” Se por um lado a utilização de recursos associados de telefonia como SMS e URA na pesquisa de campo com agricultores familiares é um desafio metodo- lógico, por outro ela permite abrir um canal de comunicação com o agricultor com informações sendo providas em ambos os sentidos. Ou seja, pode-se tanto 32 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil extrair informações dos agricultores, como transmiti-las em forma de lembre- tes de monitoramento programático ou de apoio técnico. Adicionalmente, do ponto de vista metodológico, é possível gerar experimentos “laboratoriais” por aleatorização de tratamento informacional que possa influenciar de alguma forma no comportamento do agricultor. Portanto, é importante verificar a opinião do próprio agricultor sobre a ferra- menta como instrumento de acessibilidade, e uma parte das perguntas qualita- tivas foi dedicada para este fim. Apesar do problema de indução por utilizar a própria pesquisa para qualificá-la, e da pergunta estar relacionada à pesquisa e não diretamente aos recursos de comunicação utilizados, as respostas dos agricultores sancionaram a importância de se ter um instrumento provedor de informações tanto para os agricultores como para os tomadores de decisão. Todos os agricultores participantes da pesquisa qualitativa disseram que o Fala, Agricultor! era importante, mesmo que alguns não souberam explicar porque, como pode-se verificar nas seguintes opiniões selecionadas: “Importante sim, porque vocês ficam sabendo do que o agricultor tá precisan- do, ainda mais pra gente que mora aqui no Ceará, que precisa de muita ajuda, principalmente do governo, desses programas” (agricultor(a) de Piquet Carneiro) “Eu acho que a pesquisa é importante, porque eu descobri muitas coisas que lá na Ematerce eles não informam pra gente e muitas coisas a gente precisa e eles não dão indicação pra gente. Ás vezes tem muita verba no governo que eles não dizem pra gente, a gente perde tudo isso. Nesses órgãos existe o bom e existe o ruim, que não dá prioridade pras pessoas, sabendo que é do povo, mas não diz” (agricultor(a) de Icapuí). “Sim. Porque ajuda a conhecer como tá a vida dos agricultores” (agricultor(a) de Quixeramobim). A Ferramenta - Fala Agricultor! 33 “É importante, sim. Eu não sei muito responder porquê, mas acho que é impor- tante, porque numa seca dessas a gente procura ter melhorias, alguma coisa assim”. (agricultor(a) de General Sampaio). “Sim. Ela tá ajudando eles a conhecerem um lugar que não conhecem pessoal- mente. Ajudar não só eu, mas a região toda” (agricultor(a) de Mauriti). Estes depoimentos positivos quanto à importância da ferramenta, juntamen- te com a taxa de participação nos questionários estruturados acima de 80%, permite uma inferência de que não apenas a pesquisa em si, mas a sua interati- vidade, contribuiu para que o agricultor se permitisse ser entrevistado em seu domicílio. Este fato melhora quantitativamente e qualitativamente as pesqui- sas de campo, e merecem tratamentos mais específicos em pesquisas futuras. 34 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Avaliação do Programa Garantia Safra 4 Verificada que o Fala, Agricultor! coletou informações suficientes dos agricul- tores, e que os mesmos possuem características em acordo com os critérios de elegibilidade para programas sociais, passa-se ao objetivo central deste relatório que é o de avaliação do Programa Garantia Safra. O primeiro passo neste sentido é estabelecer um referencial teórico que direcione os modelos empíricos para testar hipóteses de impacto. 4.1 Referencial Teórico para Avaliação do Programa Garantia Safra Como verificado na segunda seção deste relatório o Programa Garantia Safra oferece um seguro subsidiado aos agricultores familiares para cobrir perdas de safra. No entanto, para que o seguro seja acionado é preciso que haja perda de sa- fra maior que 50% para o município como um todo e não apenas para um agricul- tor em isolado. Desta forma, o GS pode ser considerado um seguro baseado em índice, que na literatura ganhou subdivisões classificatórias como aqueles mais voltados para o crescimento e desenvolvimento do agricultor (Index Insurance for Developement), e aqueles voltados para o alívio em caso de desastres naturais (Index insurance for Disaster Relief). Apesar destas classificações, o instrumen- to de seguro pode e deve ter esta dupla funcionalidade de rede de proteção que alivia quando acionado, mas também tranquiliza antes que o sinistro ocorra, permitindo aos beneficiários temerem menos pelo incerto e, portanto, serem mais propensos a riscos e retornos maiores. Portanto, é possível teorizar que o instrumento de seguro safra possa gerar bene- fícios ao agricultor mesmo antes do recebimento de sua compensação. Ou seja, ao longo do ano agrícola, o GS pode tanto contribuir para o desenvolvimento dos agricultores durante o período de plantio e colheita (Index Insurance for Deve- lopement), como para o seu alívio em uma pós-temporada com grandes perdas (Index insurance for Disaster Relief). O GS pode representar, para o agricultor, não apenas um colateral de sobrevivên- cia ou reposição, mas também uma oportunidade de planejamento orçamentário ou mesmo um alento psicológico em situação de risco econômico/social iminen- te, que pode influenciar nas decisões produtivas ou familiares dos agricultores Avaliação do Programa Garantia Safra 37 (Haushofer e Fehr, 2014). O entendimento que o seguro do Garantia Safra possa ter uma dupla função de alívio (bem estar e material) no decorrer do ano agrícola é o marco lógico teórico desta pesquisa. A Figura 2 ilustra esta potencial dupla funcionalidade do GS no ciclo que se convencionou chamar de armadilha da pobreza. Na parte superior da figura, verifica-se que os efeitos da seca nas condições de vida dos agricultores podem ser diretos, via queda da produção e/ou da produtividade, ou indiretos, via difi- culdades de tomar decisões produtivas inovadoras, o que mantém o agricultor na inércia e reforça o ciclo vicioso da pobreza. Ou seja, piores condições não apenas diminuem as oportunidades produtivas, mas também deterioram a capacidade funcional do agricultor como agente produtivo. Figura 2. Modelo esquemático de Efeitos do Programa Garantia Safra (Elaboração própria, 2017) As políticas e programas públicos de apoio à convivência com a seca (parte inferior da Figura 2) podem ter efeitos de alívio e/ou de contraposição à condição de pobreza sustentada dos agricultores. Esta contraposição ocorre quando o agricultor racional- mente se prepara melhor para o ano agrícola ou confere uma adaptação tecnológica mais produtiva ao seu plantio. Políticas de transferência de renda, por exemplo, devem possuir um efeito imediato de alívio, enquanto melhorias em técnicas de manejo ou 38 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil melhoria tecnológica dos insumos podem contribuir para uma alteração significativa na situação de risco econômico do agricultor. Como o GS é um seguro contratado no começo do ano, ele sinaliza um esforço de preparação do agricultor para o ano agrícola, que pode utilizar o fato de estar segurado para balancear consumo intertemporal, realizar empréstimos, ou tomar decisões produtivas mais arriscadas. Neste sentido, é importante que o seguro funcione como um agente contemporizador do estado emocional do agricultor em condições de escassez, permitindo que o mesmo racionalize melhor estas e outras decisões. Este efeito está identificado na Figura 1 como Efeito Seguro. Lichand e Mani (2016), por exemplo, investigaram a ocorrência do efeito seguro em funções cognitivas dos agricultores rurais dos municípios do Ceará para um produto similar ao GS. No entanto, os resultados não evidenciaram um efeito significan- te do seguro, sendo este um importante referencial para a análise deste relatório. Ao efeito dos pagamentos dos benefícios do seguro chamamos de Efeito Compensação (Figura 2). Ou seja, é o efeito do valor transferido do Governo para os agricultores rurais beneficiados pelo programa GS. É uma compensação dado que é uma transferência direta de renda para os agricultores elegíveis que tiveram perdas conjuntas signifi- cativas em seus municípios. Portanto, é um efeito renda que deve contribuir como alívio direto na restrição orçamentária da família. A verificação deste efeito é uma contribuição importante desta pesquisa para subsidiar o monitoramento deste e de outros programas do governo. Tanto o Efeito Seguro como o Efeito Compensação devem causar mudanças em diferentes aspectos da vida do agricultor rural. Este relatório investiga o impacto do programa Garantia Safra em cinco destes aspectos, a saber: i) o risco de insegurança alimentar na família, ii) a taxa de impaciência do agricultor, iii) a propensão a tomar decisões inconsistentes, iv) a propensão ao êxodo rural, ou v) a tendência a continuar desenvolvendo as atividades rurais localmente apesar do cenário de seca. A relação causal entre estiagem, perda de produção, e impacto nas condições de vida do agricultor é narrada tanto na literatura poética regional, como em estudos acadêmicos. Nestes últimos, a amplitude das análises é determinada pelo aspecto específico do bem estar do agricultor ou de seu comportamento, que precisa ganhar uma forma conceitual e uma definição empírica (unidade métrica). Um conceito com grande destaque em análises mais recentes é o da segurança alimentar, que é a percepção das famílias com relação à quantidade e qualidade de sua alimentação. Quando as famílias declaram Avaliação do Programa Garantia Safra 39 dificuldades de acesso a alimentos, tendo que consumir menos refeições que o habitual ou o desejado, tem-se uma situação de insegurança alimentar. O efeito de condições climáticas adversas como a seca na segurança alimentar tem sido investigado em vários contextos (Yu et al (2010), Friel et al (2014), Ravindranath et al (2005), Huho e Mugalavai (2010), Stanke et al (2013)). No Brasil, a métrica de segurança alimentar foi estabelecida na Escala Brasileira de Insegurança Alimentar (IBGE, 2013) que fornece quatro situações em que as famílias podem estar: 1) Segurança Alimentar, quando existe acesso regular e permanente a alimentos de qualidade e em quantidade suficiente, sem iminência declarada de sofrer restrição no futuro próximo; 2) Insegurança alimentar leve, quando existe preocupação ou incerteza quanto à disponibilidade de alimentos no futuro em quantidade e quali- dade adequadas; 3) Insegurança Alimentar Moderada, quando há redução quantitativa de alimentos e/ou ruptura nos padrões de alimentação resultante da falta de alimentos entre os adultos; 4) Insegurança Alimentar Grave, quando a redução quantitativa de alimentos e/ou ruptura nos padrões de alimentação resultante da falta de alimentos entre adultos e/ou crianças, e/ou privação de alimentos (fome). No Fala, Agricultor! foi incluída uma pergunta de aproximação para a condição de segurança alimentar da família da seguinte forma: “Se alguém no seu domicílio teve que pular alguma refeição na última semana, digite 1; se não, digite 0”. Esta informação é parte importante do conceito, sendo uma direta afirmação de percepção da família quanto ao acesso à alimentação, representando, portanto, uma situação de insegurança alimentar. A pergunta foi incluída nas três ondas de entrevistas, sendo a mesma a principal variável de resultado desta pesquisa. Uma evidência importante para as análises de impacto é que o risco de inse- gurança alimentar varie ao longo do ano. Este comportamento é observado no Gráfico 11, onde o percentual de agricultores relatando risco passou de 20,52%, no período imediato ao pós-safra, para 35,14%, no início do segundo semestre, e reduziu para 28,82% ao final do ano, quando o programa já tinha começado seus reembolsos. Importante observar que esta redução no último período foi puxada por agricultores cadastrados no programa Garantia Safra, o que favorece a possibilidade de efeito compensação. 40 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 11. Percentual de Agricultores Declarando Insegurança Alimentar – por participação do Programa Garantia Safra (%)(Elaboração própria, 2017) Outra regularidade encontrada na literatura é que agricultores mais pobres tendem a evitar decisões mais arriscadas, especialmente sob condição de incerteza climática (Rosenzweig e Wolpin, 1993). Na mesma perspectiva pode-se esperar uma alta taxa de desconto intertemporal (impaciência) para estes agricultores, com preferências reveladas por maior liquidez. Um exemplo clássico desta situação surge da dificuldade de acesso a crédito formal por parte dos mais pobres. Isso remete os mesmos a procurarem canais alternativos de agiotagem, o que impõe um grande constrangimento moral e financeiro aos agricultores. Haushofer e Fehr (2014) adicionam que situações de stress ou redução de auto-estima também podem influenciar na capacidade de racionalização e tomada de decisão dos indivíduos mais pobres, indepen- dente dos mesmos estarem sob pressão de dívidas. O fato de o agricultor estar segurado pode modificar o padrão de preferência intertemporal por liquidez dos agricultores, e esta hipótese também será investigada. Para capturar a taxa de desconto do agricultor na pesquisa, foi elaborada uma pergunta sobre preferência por valores (hipotéticos) a receber de imediato, ou valores maiores 11 Importante ressaltar que esta taxa de desconto é válida apenas postergados . Mais especificamente foi feita a seguinte proposição: 11 para este experimento. Para outros valores, ou intervalos de tempo os agricultores poderiam ter diferen- tes respostas. Avaliação do Programa Garantia Safra 41 “Vamos, agora, lhe fazer perguntas sobre suas decisões. Por favor, responda como se as situações fossem reais. Imagine que alguém da sua família lhe manda dinheiro regularmente. Essa pessoa ligou hoje e disse que pode lhe mandar R$ 100 hoje, ou, se você puder esperar uma semana, pode lhe mandar R$ 150. Se você quer que ela mande R$ 100 hoje, digite1; se você prefere que ela mande R$ 150 em uma semana, digite 2”. Percebe-se que se trata de uma alta taxa de desconto (50%) declarar preferência por R$ 100 reais hoje, o que acontece para uma fração considerável dos agricultores, como se observa no Gráfico 12. Esta pergunta também foi incluída nas três ondas do Fala, Agricultor!, o que permite seu acompanhamento no tempo e testes para os efeitos seguro e compensação do GS. Verifica-se que a taxa de desconto possui uma trajetória crescente entre as ondas, e que agricultores cadastrados no GS possuem uma taxa ainda maior. Gráfico 12. Taxa de Desconto (impaciência) – por Participação no Programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) No intuito de capturar inconsistências nas respostas dos agricultores induzi- das pelas condições climáticas adversas, outra pergunta correlata foi incluída na pesquisa da seguinte maneira: 42 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil “Agora, imagine que esta pessoa da sua família te ligue dizendo que pode lhe mandar R$ 100 daqui um mês ou, se puder esperar mais, pode lhe mandar R$ 150 daqui um mês e uma semana. Se você quiser que ela mande R$ 100 daqui um mês, digite 1; se você prefere que ela mande R$ 150 daqui um mês e uma semana, digite 2”. Observa-se que é a mesma pergunta anterior deslocada em um mês apenas, o que significa a mesma taxa de desconto. A inconsistência temporal ocorre quando o mesmo agricultor responde de maneira diferente as duas perguntas. Se o agricultor não consegue identificar a mesma taxa de desconto nas duas perguntas, o mesmo pode não conseguir distinguir melhores opções produti- vas, o que é um fator impeditivo de crescimento. Na análise descritiva desta variável (Gráfico 13) verifica-se uma redução na mesma, principalmente da primeira para a segunda onda de entrevista, e que agricultores cadastrados no Garantia Safra apresentam menor inconsistência. Gráfico 13. Inconsistência Intertemporal – por Participação no Programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) Avaliação do Programa Garantia Safra 43 Outro resultado potencial importante do GS é a retenção do agricultor no seu local de produção. Em caso de seca, agricultores com seguro estariam menos propensos a procurar emprego em outro município como estratégia de sobrevivência e busca por renda. A propensão ao tradicional êxodo rural seria então menor para os agricultores segurados que contam com um fluxo de renda futuro de apoio (no caso do efeito seguro), ou com o próprio valor adicionado das parcelas do seguro (efeito compensação). Para capturar propensão ao êxodo duas variáveis similares foram utilizadas na primeira e na terceira onda. No caso da primeira onda, que ocorreu no começo de junho, foi feita uma pergunta direta sobre o que o agricultor faria caso o seu município enfrentasse uma seca neste ano. As opções de respostas foram: “Se você procuraria emprego na cidade, digite 1; se você procuraria emprego fora da cidade, digite 2; se você continuaria desenvolvendo as atividades na sua propriedade, digite 3, ou se você não sabe, digite 0”. Como a terceira onda foi realizada em dezembro, o único diferencial na pergunta em relação à anterior foi a perspectiva de seca para o próximo ano. Duas variáveis dicotômicas foram geradas para esta resposta categórica, uma para o emprego fora da cidade (êxodo rural), e a outra para a continuidade das atividades na propriedade (resiliência). Observa-se nos Gráficos 14 e 15 que agricultores cadastrados no Garantia Safra revelaram uma propensão ao êxodo rural menor, e consequentemente, uma tendência maior a ficar na propriedade. Gráfico 14. Propensão ao Êxodo Rural - por Participação no Programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) 44 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 15. Percentual de Agricultores que Continuariam na Propriedade em Caso de Seca – por Participação no Programa Garantia Safra (%) (Elaboração própria, 2017) Embora estes resultados sejam favoráveis a um possível efeito do programa, é necessário que a estimação de impacto do mesmo seja extraída de arcabouços metodológicos capazes de isolar outros cofatores, o que será visto nas próxi- mas seções. Vale destacar anteriormente que o estudo de caso do Ceará no ano de 2016 é oportuno de diversas maneiras. Primeiro, todos os municípios da amostra pesquisada são participantes do programa GS, e apenas o município de Granja não está localizado em região do semiárido. Segundo, a agricultura de sequeiro é responsável por 69,3% da produção agrícola do estado, o que ilustra o peso de uma estação chuvosa adequada para o pequeno agricultor (ADECE, 2012). Terceiro, o ano de 2016 foi o quinto ano consecutivo com chuvas abaixo da média histórica, como se observa no Gráfico 16. Vale ressaltar que existiram variações entre os municípios, mas em poucos o volume acumulado de chuvas superou a média histórica (Anexo II). Finalmente, nem todos os municípios tiveram perdas de safra superiores a 50%, o que acarretou a formação de um grupo de municípios que não receberam os pagamentos do seguro safra, podendo os mesmos serem utilizados como grupos de comparação em modelos de avaliação de impacto. Como se observa na Figura 3 quatro municípios se enquadram neste perfil (Forquilha, Granja, Irauçuba e Nova Russas), e um outro (General Sampaio) município, apesar de ter perdas maiores, não havia ainda recebido a primeira transferência em dezembro, período em que foi realizada a terceira onda de entrevistas. Neste caso, é possível estimar modelos de avaliação de impacto selecionando apenas agricultores cadastrados no Fala Agricultor!, mas que se Avaliação do Programa Garantia Safra 45 diferenciaram por residirem em municípios onde houve ou não pagamento do prêmio do seguro. Este artifício será utilizado e melhor detalhado na próxima seção. Gráfico 16. Média Histórica e Quantidade Acumulada de Chuvas em 2016 no Ceará (em mm) (Elaboração própria, 2017) Figura 3. Municípios do Ceará Participantes do Fala, Agricultor! (Elaboração própria, 2017) 46 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil 4.2 Métodos de Avaliação Verificar a efetividade de um determinado programa de governo não é tarefa trivial, uma vez que o mesmo pode (ou não) interferir na dinâmica social dos indivíduos, e as mudanças induzidas podem não ocorrer na escala desejada ou podem ser de difícil percepção ou mensuração. Desta forma, diferentes metodologias de análise dos efeitos de uma política devem ser consideradas quando possíveis. 4.2.1. Análise Qualitativa e Pesquisa de Opinião Aproveitando os recursos de comunicação do Fala Agricultor!, foram coletadas informações de opinião direta do agricultor sobre o programa garantia safra tanto na forma extensiva como em questionários estruturados. Este conjunto de informações possibilitou uma análise de pesquisa de opinião sobre o programa, em seu acesso, desenho, e impressão de impacto. Neste caso, o testemunho do agricultor sobre o programa é a principal fonte de informação para qualificar o mesmo. Embora as pesquisas de opinião sejam importantes referências de análise para a qualificação de um programa, ela não captura normalmente o exercício contrafactual de pensar o que teria acontecido com aquele determinado agri- cultor se o mesmo não tivesse participado do programa. Isto porque somente os conhecedores e beneficiários do programa naquele período podem emitir opiniões sobre o mesmo, evitando o confronto estatístico entre tratados e não tratados. Para investigação de impacto dos Efeitos Seguro e Compensação como definidos no referencial teórico, serão utilizados modelos econométricos como descritos a seguir. 4.2.2. Modelos de Avaliação de Impacto para o Efeito Seguro Na literatura empírica de avaliação de políticas públicas, investigar impactos significa produzir parâmetros que reflitam a diferença para um mesmo indivíduo entre dois estados da natureza: um com a incidência da política e outro sem. No caso estudado, seria verificar se ter ou não participação no GS Avaliação do Programa Garantia Safra 47 faz diferença para o risco de insegurança alimentar, de ter decisões inconsis- tentes, ou de estar propenso a migrar para outro município em busca de outras oportunidades de trabalho. Potencialmente esta diferença pode advir apenas do fato do agricultor estar segurado (Efeito Seguro), ou dos recebimentos diretos das transferências do seguro (Efeito Compensação). É lógico que um mesmo indivíduo não pode estar ao mesmo tempo em dois estados da natureza, surgindo, portanto, a necessidade de indivíduos e grupos de comparação/controle que representariam o contrafactual de um destes estados (ter ou não participação na política). Para que este grupo seja um bom contrafactual, é preciso que as características de seus participantes se assemelhem ao dos indivíduos tratados, inclusive na intenção de participar ou não do programa. Como observado na seção 3.2 deste relatório e reestabelecido na Tabela 2 a seguir em forma de testes de diferencias de médias, o grupo de agricultores cadastrados no GS possui características comparativamente mais desfavorá- veis que o grupo cadastrado no Fala Agricultor! sem GS, o que demanda um modelo que possa controlar estas características. Tabela 2. Média das Características dos Indivíduos do Fala Agricultor! (Elaboração própria, 2017) No caso do Efeito Seguro, este controle será exercido com modelos de regres- são linear com cofatores, com modelos de matching com propensity score, e por estimação de modelos com efeito fixo para os indivíduos, dado que os mesmos podem participar em mais de uma onda de entrevistas. O uso de mais de uma estratégia de modelagem ajuda na robustez inferencial. 48 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Como destacado no marco teórico deste relatório, o efeito seguro refere-se ao efeito que o estado da natureza de estar segurado possa trazer para os agri- cultores familiares. Esta potencial proteção pode levar agricultores a realocar consumo aumentando dívidas na praça com efeitos sobre a insegurança alimentar, assim como pode deixa-lo menos propenso a deixar sua atividade e local, buscando emprego em outro município. Também pode conferir ao agricultor uma tranquilidade maior que lhe deixe menos inseguro para tomar decisões não usuais, ou mesmo que lhe confira melhor discernimento para identificar estas como tais. Os períodos em que foram realizadas as duas primeiras ondas do Fala Agricultor! correspondem a este estado da natureza onde o agricultor está inscrito no programa, sendo elegível para o recebimento do valor segurado12. 12 Vale destacar que mesmo na segundo onda de entrevistas que Portanto, apenas informações das duas primeiras ondas do Fala Agricultor! ocorreu em agosto, o agricultor não tinha conhecimento se de fato são utilizadas para investigar este efeito. seu município seria contemplado no programa. Três estratégias empíricas serão utilizadas para investigar a possibilidade de efeito seguro. Em duas delas é assumido que as características observadas e comentadas anteriormente dos agricultores são os cofatores mais importantes que complementam o efeito do programa, e que uma vez controlados, permitem a identificação de um parâmetro de impacto da política por meio de sua variável dual (hipótese de seleção nos observáveis). Estas duas referem-se a um modelo linear de probabilidade com cofatores e efeito de localização, e a metodologia de matching com propensity score (Imbens, 2000). A vantagem da primeira especificação é que se pode investigar não apenas o efeito da política nas variáveis de resultado, mas também o efeito dos próprios cofatores. No entanto, esta especificação depende do pressuposto de forma funcional de impacto linear, o que pode não ser o caso, principalmente considerando que todas as variáveis de resultado são duais. Para cobrir a possibilidade de impacto sem a necessidade de assumir forma 13 Neste trabalho será utilizado a estratégia de matching por funcional para o mesmo, utiliza-se de forma complementar a metodologia de estratificação, onde os agricultores com e sem garantia safra são pa- matching com propensity score, que ganhou grande notoriedade nos anos reados em estratos de acordo com suas probabilidades estimadas 2000, fazendo parte do rol de modelagens indicadas por várias instituições de pertencerem aos grupos. Em internacionais (Gertler et al, 2016)13. um segundo estágio, estima-se o impacto comparando variáveis de resultado somente dentro de cada estrato. Avaliação do Programa Garantia Safra 49 A forma funcional para o modelo linear de probabilidade toma a seguinte 14 Neste caso o efeito fixo é forma: dado pelo conjunto de variáveis dicotômicas identificadoras da microregião geográfica ao qual o município pertence. Onde, Yjimo é a informação da variável de resultado j do indivíduo i, que mora no município m, no período o. Todas as variáveis de resultado são dicotômicas e representam insegurança alimentar, alta taxa de desconto, presença de inconsistência temporal, procura de emprego fora da cidade em caso de seca, ou decisão de ficar na propriedade. Nesta equação α é uma constante estima- da, µm é efeito fixo de município14, Xim é o conjunto de variáveis de controle do indivíduo i no município m, e Tim é uma variável dual igual a 1 se o indivíduo está inscrito no programa Garantia Safra, e 0 de outra forma. Os parâmetros a serem estimados são os β e o γ1, com destaque para este últi- mo que é o estimador de impacto da política. Finalmente, εito é o componente 15 A matriz de variância e covari- de erro aleatório15. Pode-se observar que as variáveis de controle X não variam ância é ajustada para clusters dos indivíduos que participam de mais com o tempo16 e, juntamente com o efeito fixo dos municípios, devem capturar de uma onda. as especificidades de cada indivíduo. 16 As características socioeconô- micas foram perguntadas apenas na primeira onda. Desta forma, Outra forma de controlar as características idiossincráticas dos indivíduos é apenas indivíduos que participa- ram das duas ondas de perguntas estimando um modelo com efeito fixo para indivíduo da seguinte maneira: são incluídas na amostra deste modelo, o que diminui bastante o número de observações do modelo estimado. Onde Simo é uma variável climática aleatória que tomará duas formas mensu- ráveis nesta pesquisa. Na primeira, contabilizou-se por meio dos relatórios da FUNCEME, o número de dias sem chuva no município do agricultor antes da entrevista em cada onda. É de se esperar que quanto maior for o número de dias sem chuva para o agricultor, pior fica a situação para o mesmo. Em uma segunda perspectiva de efeito climático, fez-se uso dos recursos do Fala Agricultor! para induzir um experimento “laboratorial”, onde agricultores foram aleatoriamente selecionados para receberem (ou não) a seguinte infor- mação entre a primeira e a segunda onda de entrevistas: 50 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil “Programe-se! Em JUCAS, a água para consumo humano deve acabar em JULHO e a água para consumo animal deve acabar em AGOSTO”. Esta informação exemplificada para os agricultores do município de Jucás foi retirada dos relatórios mensais da Ematerce, onde se obtêm as previsões de falta d’água para todos os municípios do Ceará. Esta, portanto, é uma informa- ção transmitida da SDA para o agricultor, e que supostamente deve deixá-lo mais preocupado, dado que em quase todos os municípios acompanhados as provisões de água estavam programadas para acabar no mês da entrevista ou no posterior. Como o recebimento da informação foi comandado de forma aleatória, garante-se a identificação de efeito desta variável. Esta especificação de modelo (2) segue a lógica encontrada em Lichand e Mani (2016) onde o efeito da política deve ocorrer via alteração do efeito clima nas variáveis de resultado. Em comum com este estudo os autores estimaram o efeito seguro para impaciência e inconsistência temporal, não encontrando significância estatística para estes efeitos17. Ainda encontraram que a pers- pectiva de condições climáticas adversas diminui a inconsistência temporal 17 Destaca-se que o estudo não investigou o efeito do programa e impaciência. Como esta pesquisa coloca mais ênfase no efeito da política, Garantia Safra, mas um seguro similar ofertado pela própria somente modelos em que esta variável ocorre serão reportados. pesquisa, onde neste caso, foi pos- sível fazer a distribuição aleatória também dos beneficiários. 4.2.3. Modelos de Avaliação de Impacto para Efeito Compensação Sendo especificado no marco legal do programa que o objetivo do mesmo é dar assistência às famílias pobres em forma de transferências de pagamentos em caso de seca, é de fundamental importância que seja investigado se estas fazem diferença para o agricultor. O foco neste caso é o efeito renda adicional gerado por estes pagamentos nos municípios que tiveram perda de safra registrada acima de 50%. Desta forma, algumas considerações devem ser feitas com relação à identificação de como é feito o tratamento, quem de fato é beneficiado, e as estratégias empíricas de estimação do efeito compensação. Como informado anteriormente, nem todos os municípios entraram em folha de pagamento do programa ao final do ano de 2016. Agricultores de cinco municípios não tinham recebido qualquer transferência da união em dezembro, o que permitiu formar grupos de controle e tratamento por municípios. Vale destacar que dos municípios não beneficiados dois tiveram Avaliação do Programa Garantia Safra 51 chuvas acumuladas acima do normal, e os outros não se distanciaram muito da normalidade (Anexo II). Esta constatação sinaliza uma correlação entre o indicador aleatório e a definição de tratamento, o que é favorável à identifica- ção do efeito compensação pelo indicador de município tratado. No entanto, como não é apenas este indicador que determina os resultados, é preciso utilizar modelos em diferenças para estimar o efeito compensação. Ademais, apenas na terceira onda é que de fato os agricultores dos municípios tratados receberam as transferências. Selecionando apenas agricultores que se inscreveram no começo do ano para o Programa Garantia Safra, de forma a eliminar qualquer possibilidade de auto seleção no programa, o seguinte modelo de probabilidade linear foi estimado: Onde MT é igual a 1 se o município recebeu pagamentos do GS em Dezembro de 2016 e 0 caso contrário; DO2 e DO3 referem-se a variáveis duais indicando informação da Onda 2 ou da Onda 3; e MT*DO3 é também uma variável dual identificadora do cruzamento das variáveis especificadas. Os γk são os parâmetros a serem estimados, com destaque para γ4 como sendo o parâmetro indicador de efeito compensação do tipo diferenças em diferenças. Quando se compara as características apenas dos agricultores com garantia safra em municípios com e sem recebimento de recursos do programa, não se observa diferenças significantes de média na maioria delas (Tabela 3). Mesmo com esta constatação manteve-se a especificação do modelo (3) com cofatores, de forma a verificar se as mesmas também contribuem para explicar as variáveis de desfecho. Tabela 3. Média das Características dos Indivíduos do Fala Agricultor! – Apenas Indivíduos que se Inscreveram no PGS (Elaboração própria, 2017) 52 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil O efeito de município é um efeito líquido, dado que nem todos os que se inscre- vem no programa e residem em um município incluído em folha de pagamento do GS recebem as transferências. Na edição de 2016, por exemplo, de todos os indivíduos inscritos no programa em municípios elegíveis e em folha, 80,2% deles foram beneficiados pelas transferências dos pagamentos depositados em contas bancárias de resgate18. Erros de registro, falta de pagamento dos boletos e elegibilidade contribuem para isto. Neste último caso, por exemplo, 18 Na pesquisa o percentual repor- tado foi de 72%. aproximadamente 35% dos agricultores do Fala Agricultor! inscritos no GS e em Municípios que foram beneficiados reportaram área de plantio inferior ao 19 A amostra deste módulo de per- guntas foi menor e incluía apenas mínimo exigido de 0,6 hectares (ou 2 tarefas na unidade de medida local). agricultores inscritos no PGS. De forma ainda ser mais preciso na incidência do pagamento do seguro, foi incluída uma pergunta na onda 3 de entrevistas sobre se os agricultores cadastrados haviam recebido alguma prestação do GS 2015/2016. Ao custo de uma redução de amostra ainda maior19, pode-se definir dentro do município tratado (MT) aqueles que informaram que tinham recebido o GS e aqueles que apesar de estarem em municípios tratados e de terem feito a inscrição no GS, não reportaram ter recebido qualquer valor. Modifica-se a equação 4 da seguinte maneira: Nesta especificação I(1) e I(0) são variáveis duais com valores iguais a um se o indivíduo afirmou ter recebido algum pagamento do GS do ano de 2016, ou não ter recebido, respectivamente. O parâmetro de impacto nesta equação é γ5. Importante ressaltar que embora a especificação da equação (4) seja ainda mais detalhada na identificação dos beneficiários, ela é estimada apenas para uma sub-amostra de participantes no Fala Agricultor!, o que diminui a robustez das estimações. Também, ressalta-se que, neste caso, é possível investigar a possibilidade de externalidade do GS, comparando indivíduos não declaradamente tratados em municípios beneficiários com aqueles não tratados por estarem em municípios não beneficiados (γ6). Avaliação do Programa Garantia Safra 53 4.3 Resultados dos Modelos O fato de alguns municípios não terem recebido o valor previsto no seguro safra em dezembro possibilitou a construção de quatro tipos de agricultores combinando inscrição no programa e residência em municípios que receberam as transferências monetárias do mesmo. Têm-se então os seguintes grupos: i) agricultores inscritos no GS e residentes em municípios com pagamentos efetuados (GS-Município pago); ii) agricultores inscritos no GS e residentes em municípios sem pagamentos efetuados (GS-Municípios não pago); iii) agricultores não inscritos no GS residentes em municípios com pagamentos (SGS – Município Pago); e iv) agricultores não inscritos no GS e em municípios sem pagamento (SGS – Município não pago). Desta forma é possível estratificar ainda mais os gráficos evolutivos das variáveis de resultados (Gráficos 11 a 15) para estes quatro grupos, onde se pode identificar e visualizar mudanças de tendências no tempo, o que é um requisito descritivo para evidências de impacto, principalmente para modelos de diferença em diferença. O Gráfico 17 mostra a evolução do risco de insegurança alimentar para os quatro grupos citados ao longo das ondas, onde se percebe a importância desta segmentação por município. 54 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 17. Percentual de Agricultores declarando Insegurança Alimentar – por Inscrição no Programa Garantia Safra e Pagamento ao Município (%) (Elaboração própria, 2017) Destaca-se como quebra de tendência neste gráfico os indivíduos inscritos no GS residentes em municípios com pagamentos do seguro (GS – Município pago – azul). Entre a segunda e a terceira onda de entrevistas, há uma redução significativa no risco de insegurança alimentar declarada que não é observada para os demais grupos de agricultores onde houve certa estabilização da taxa. Esta diferenciação aponta para possibilidade de efeito compensação dado que os pagamentos do GS foram realizados neste período. Com relação a variável de taxa de desconto do agricultor, o Gráfico 18 sinaliza um diferencial de tendência apenas para indivíduos inscritos no GS em municípios sem pagamento e entre as ondas 1 e 2. Como neste período não havia sido realizado qualquer pagamento do benefício, verifica-se uma heterogeneidade por município entre agricultores inscritos no GS. Observa-se com regularidade que indivíduos não inscritos no GS são um pouco menos impacientes que os indivíduos inscritos no Programa em qualquer onda. Mas a verificação de significância deste diferencial como evidência de efeito seguro ou compensação deve ser realizada pela análise dos modelos de impacto. Avaliação do Programa Garantia Safra 55 Gráfico 18. Taxa de Desconto (impaciência) – por Inscrição no Programa Garantia Safra e Pagamento ao Município (%) (Elaboração própria, 2017) Indivíduos segurados em municípios que receberam ou não transferências (linhas azul e laranja) também mostraram, em nível, uma menor propensão a produzirem respostas inconsistentes temporalmente, como se observa no Gráfico 19. Para as ondas 1 e 2, esta pode ser uma evidência de efeito seguro, o que deve ser ratificado (ou não) nos modelos de impacto. Entre grupos, destaca-se uma quebra de tendência da segunda para a terceira onda entre indivíduos segurados, onde aqueles que residiam em municípios sem pagamento aumentaram suas taxas de resposta inconsistentes em contraponto aos que residiam em municípios onde foram realizadas transfe- rências do GS. Também neste caso, um potencial efeito compensação requer testes inferenciais contidos na estimação dos modelos (3) e (4). 56 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 19. Inconsistência Temporal – por Participação no Programa Garantia Safra e Pagamento ao Município (%) (Elaboração própria, 2017) Para as variáveis de resultado de propensão ao êxodo rural ou resiliência na produção local, a desagregação dos agricultores entre municípios mostra mudanças de padrões comparativos entre a primeira e a terceira onda (Gráficos 20 e 21). Tem-se uma distribuição mais homogênea na primeira onda, e um claro ordenamento distributivo na segunda onda (forma de escada). Este fato sinaliza que os pagamentos realizados produziram efeitos, possivelmente de retenção, para aqueles segurados beneficiados. Vale destacar que as per- guntas geradoras das variáveis nestas ondas não são exatamente iguais, o que contribui para um grande diferencial de nível entre ondas20. Desta forma, os 20 Enquanto na primeira onda realizada no final de maio pergun- modelos empíricos para avaliação dos efeitos seguro e compensação utilizarão tou-se o que aconteceria em caso de seca no mesmo ano, na terceira informações das ondas 1 e 3 respectivamente. Porém, antes da análise dos onda realizada em dezembro, a pergunta teve como referência a resultados encontrados para os modelos de impacto, evidencia-se os resulta- possibilidade de continuidade de dos da opinião direta do agricultor sobre o GS. seca no próximo ano. Avaliação do Programa Garantia Safra 57 Gráfico 20. Propensão ao Êxodo Rural - por Participação no Programa Garantia Safra e Pagamento ao Município (%) (Elaboração própria, 2017) Gráfico 21. Percentual de Agricultores que continuariam em suas propriedades em caso de seca – por Participação no Programa Garantia Safra e Pagamento ao Município (Elaboração própria, 2017) 58 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil 4.3.1 Resultados da Pesquisa de Opinião Os resultados da pesquisa qualitativa de opinião evidenciam a importância do GS para os agricultores beneficiados. Vale destacar que as entrevistas foram realizadas antes do recebimento de qualquer transferência do programa no ano de 2016, mas que só foram respondidas por aqueles agricultores inscritos que já utilizaram o programa em edições anteriores. Dois questionamentos em destaque sobre o GS foram realizados para capturar a importância do programa e seu impacto percebido. O primeiro foi formado pelo conjunto das seguintes perguntas: “Você gosta do Programa? Acha este programa importante? Por quê?” Em todas as respostas verificou-se a aprovação do GS como reforço no orçamento para as despesas de consumo da família ou mesmo de produção. Seguem algumas das respostas padrões dos agricultores neste sentido: “Ave Maria, ajuda muito, a gente tem que lutar pra poder conseguir alguma coisa, né.” (agricultor(a) de Granja) “Gosto, ajuda muito a família, graças a Deus. Como nos últimos anos não tá tendo inverno, é o único meio da gente alimentar a família da gente.” (agricultor(a) de Arneiroz) “É, não resolve tudo mas ajuda, né.” (agricultor(a) de Tauá) “Gosto. Porque a gente que é da roça tem que gostar. Ajuda de muitas maneiras” (agricultor(a) de Tauá) “Sim, é bom. A gente começa a receber na parte da seca, aí a gente compra o alimento, milho pros bicho que a gente cria, feijão, pra consumo”. (agricultor(a) de Jaguaribe) Avaliação do Programa Garantia Safra 59 “(Participa do programa) Desde 1997. Gosto, é uma ajuda que a gente tem no período seco. Nesse período seco é mais difícil da gente trabalhar nas ativida- des da roça, aí dá pra pagar uma diarinha de serviço, né. Compra uma semente, um milho pra plantar, ás vezes pra consumir.” (agricultor(a) de Mauriti) “É uma ajuda, né, com esse tempo ruim. Com essas parcelinhas compra alguma coisa, paga uma energia, compra um botijão. Não é fácil, não, pra quem é pobre.” (agricultor(a) de Quixeló) “É importante. Ajuda na vida financeira, que a gente vive sofrido demais nessa seca, vem uma ajuda dessa. A gente compra o feijão, o arroz, é pouco mas dá pra comprar uma carninha.” (agricultor(a) de Iracema) Observa-se que as respostas sobre a importância do programa foram entendidas e respondidas como a importância do valor transferido do seguro, não sendo feita qualquer referência ao fato de estar segurado trazer mais tranquilidade e bem estar para o agricultor. O segundo questionamento de impressão de impacto foi realizado com perguntas retrospectivas da seguinte forma: “Como o Garantia Safra mudou sua convivência com a seca? Por quê? Como era antes de você participar do programa? E depois?” As respostas dos agricultores revelam um efeito de tratamento no tempo do programa, como também uma complementariedade com outros programas do governo e possíveis sugestões de ajuste no mesmo. “Mudou, antes a gente lutava do mesmo jeito, mas aí a gente pode pegar um dinheiro desse e pode pagar um trabalhador pra ajuda a gente, pra fazer uma roça maior.” (agricultor(a) de Granja) 60 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil “Antes só tinha o bolsa família e os braços pra trabalhar na roça, hoje em dia, quando vem, nunca vem no tempo certo, mas quando vem a gente é muito agradecido, porque é uma ajuda muito boa.” (agricultor(a) de Arneiroz) “Mudou, é uma pequena renda que você consegue juntar com outra e seguir em frente. Mudou, a semente, né, tem que ser sempre selecionada. Não tem dado muito certo porque não tem tido inverno. Ele ajudou muito mais nas horas de trator, aqui é campo, é tudo feito em trator, pelo menos não é perda total, o investimento.” (agricultor(a) de Tauá) “Mudou muito porque de primeira tinha só o bolsa família e quase não conseguia.” (agricultor(a) de Tauá) “Era só o que desse no inverno, se a gente colhesse alguma coisa, bem, se não colhesse tinha que comprar.” (agricultor(a) de Jaguaribe) “Antes devido o inverno ser bom, a gente guardava um tambor de feijão, de um ano pra outro, guardava milho. Aí o inverno foi ficando fraco e os legumes não dava pra gente atravessar a seca.” (agricultor(a) de Mauriti) “Antes o que a gente tinha era só sofrimento, não tinha nada. Melhorou, agora já pode comprar alguma coisa confiando naquele dinheiro, comprar um alimento.” (agricultor(a) de Iracema) Como observado, os agricultores conseguem comparar uma situação entre antes e depois do programa, relatando o efeito que a renda adicional produz no período de estiagem do segundo semestre. Portanto, em forma de opinião extensiva, os agricultores auferem importância e, portanto, impacto ao mesmo. Vale ressaltar que na pesquisa qualitativa, apenas uma pequena amostra dos agricultores é sorteada para entrevista (10 agricultores por módulo). Para ter um quadro mais representativo da opinião direta dos agricultores, foram Avaliação do Programa Garantia Safra 61 incluídas perguntas nos módulos de questionários sobre facilidade de acesso, motivo para inscrição, uso dos recursos, custo de inscrição e percepção de impacto. As estatísticas de frequência das respostas dos agricultores mostram que o principal motivo de demanda pelo programa é a compensação (64%), o acesso físico ao programa não é um empecilho (80% dos agricultores realizaram inscrição na própria comunidade), e o principal uso declarado do recurso é para compra de alimentos (83,5%). Portanto, também por maioria estatística, o programa foi bem julgado em seu desenho e uso. Na terceira onda de entrevistas que ocorreu após o pagamento do seguro para alguns municípios, foram feitas perguntas sobre o custo e a percepção de impacto do GS para os agricultores inscritos. Para adicionar um pouco de contrafactual nesta análise de opinião sobre estes aspectos, foram levantadas as estatísticas descritivas para agricultores de municípios que receberam ou não as transferências do GS. O objetivo seria verificar se em municípios que ficaram sem o recebimento da indenização do GS, a avaliação dos agricultores iria se diferenciar significativamente. Nestes o agricultor inscrito pagou o boleto sem qualquer retorno e, portanto, espera- se uma opinião menos qualificadora. No entanto, com relação ao custo do GS, não houve diferenças quanto a opinião que o preço do boleto foi caro. Como mostra o Gráfico 22, apenas 20% dos agricultores consideraram o preço de inscrição de R$ 17,00 caro, sem variações entre os agricultores de municípios beneficiados ou não. 62 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Gráfico 22. Percentual de Agricultores que Consideraram o Preço de Inscrição no Programa Garantia Safra Caro - por Pagamento ao Município (%) (Elaboração própria, 2017) Já com relação à percepção de melhora por conta da adesão no GS, agricultores em municípios tratados mostraram um maior percentual de aprovação. Aproximadamente 86% destes disseram que o GS melhorou a sua convivência com a seca (Gráfico 23). Porém, mesmo os que não receberam transferências também tiveram um aproveitamento alto (80%), o que reforça a adesão e aceitação dos termos do GS por parte dos agricultores. Gráfico 23. Percentual de Agricultores que Declararam que o Programa Garantia Safra Melhorou a Convivência com a Seca (%) – por Pagamento ao Município (Elaboração própria, 2017) Avaliação do Programa Garantia Safra 63 Embora as pesquisas de opinião direta sejam importantes como ponto de partida, elas não identificam dimensões de impacto que possam ser utilizadas para análises de custo-benefício ou custo-efetividade. Para estes casos, é preciso partir de uma quantificação de impacto extraída, principalmente, da estimação de efeitos de tratamentos. Ademais, os possíveis efeitos que os programas podem ocasionar são refletidos em diferentes aspectos das condi- ções de vida do agricultor, que merecem um estudo específico. 4.3.2 Resultados para o Efeito Seguro Como informado, o efeito seguro refere-se ao impacto que o GS pode ocasionar em deixar o agricultor segurado. No período em análise isto ocorreu quando os agricultores foram entrevistados nas ondas 1 e 2, quando os mesmos não co- nheciam o resultado de laudo das perdas municipais e, consequentemente, não sabiam se iriam receber ou não o valor segurado. Três modelos de estimação foram propostos, sendo que dois deles estimam parâmetros de impacto sob o mesmo pressuposto de seleção apenas nos cofatores observáveis (modelo 1 e propensity score matching), e um terceiro que utiliza modelagem com efeito fixo para indivíduos acompanhados no tempo, como forma de controlar fatores idiossincráticos, mensuráveis ou não. Os parâmetros de impacto para os dois primeiros estão incluídos na Tabela 421. 21 O modelo completo estimado encontra-se no Anexo I. Tabela 4. Resultados dos Modelos Econométricos para Efeito Seguro – Modelo 1 e Matching com propensity score (Elaboração própria, 2017) 64 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Os modelos estimados mostraram resultados semelhantes quanto à magni- tude e significância do parâmetro de impacto para o efeito seguro. O único diferencial de significância ocorreu para a variável de insegurança alimentar, o que sanciona a utilização de mais de um método de investigação para inferên- cias mais robustas. Apenas nos modelos para inconsistência temporal e resiliência do trabalhador observou-se efeitos de tratamento (efeito seguro) significantes em ambas as especificações. No período entre o final da safra e o início do processo de estia- gem mais acentuado do segundo semestre, agricultores que estavam inscritos no GS mostraram uma menor probabilidade de respostas inconsistentes, e uma maior chance de continuar desenvolvendo as atividades agrícolas na propriedade em caso de seca continuada. O resultado que o seguro diminui a inconsistência temporal também foi verificado em Lichand e Mani (2016), confirmando ainda a percepção visual do Gráfico 19. No entanto, quando se utiliza o modelo 2 como referência para evidência de impacto da política, não se encontra resultados significantes. Nesta especificação funcional do efeito seguro, duas variáveis são destacadas: o indicativo de inscrição no GS e a variável de representação de efeito 22 Outras variáveis de identifi- cação do efeito climático foram climático, aqui definida pelo número de dias sem chuva no período anterior à testadas como diferencial entre o acumulo de chuvas realizado e his- data das entrevistas22, ou pelo recebimento de mensagem informando sobre a torio, ou a razão entre estes, com resultados qualitativos semelhan- provisão de água no município. tes, mas com ajustes estatísticos de estimação menores. O acumulo de chuvas está diretamente relacionado ao sucesso na agricultura de sequeiro, além de trazer conforto emocional para o agricultor. A falta da mesma deve produzir efeito reverso. Um aviso de mensagem que a água dispo- nível para consumo humano está prestes a acabar no município também deve gerar um desconforto adicional no agricultor e, consequentemente, mudanças comportamentais ou de percepção. Como estas variáveis são aleatórias, a especificação do modelo 2 avalia se o GS contribui para uma diferenciação de efeito nestas variáveis. Ou seja, verifica-se se os efeitos das condições climáticas nas variáveis de resultado são significantes e se são heterogêneas conforme a inscrição ou não no GS. Importante informar que a média de dias sem chuva nos municípios do Fala Agricultor! aumenta de 9,10 dias na primeira onda para 47,8 dias na segunda Avaliação do Programa Garantia Safra 65 onda (julho), mostrando a rápida evolução do período de estiagem. Este intervalo de período também coincide com a averiguação técnica de perda de safra por parte dos técnicos, cujo laudo final não era de conhecimento dos agricultores. Os resultados para as variáveis do modelo 2 estão na Tabela 5. As duas especi- ficações de modelos mostram que o aumento dos veranicos ou a preocupação com a falta d’água no município aumentam as chances de insegurança alimen- tar e diminuem a inconsistência temporal. No entanto, a inscrição no GS não inibe ou aumenta estes efeitos significativamente. Tabela 5. Resultados dos Modelos Econométricos para Efeito Seguro – modelo 2 (Elaboração própria, 2017) Em conjunto estes resultados informam que a simples inscrição no GS não se reverte em melhoras para o agricultor enquanto se analisa apenas esta situação. O agricultor não busca uma melhor adaptação utilizando o fato de estar segurado, ou se sente mais tranquilo para modificar padrões inerciais de comportamento ou produção. Em apoio a esta conjectura, verificou-se que estes agricultores são menos propensos a mudanças na tecnologia de plantio com base na previsão de chuva, ou no próprio ingresso no programa. Aproximadamente 76% dos agricultores, por exemplo, disseram que não mudaram nem forma nem local de plantação por que ingressaram no GS. Onde o ingresso no GS tem efeito é exatamente na propensão a não modificar sua posição local praticando êxodo rural, mesmo que as condições climáticas piorem. 66 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil A ausência de efeito seguro pode advir do próprio tipo de seguro. Como apontado na literatura (Hazell (2010), Lichand e Mani (2016)), um dos contra- pontos do seguro baseado em índices é que os adquirentes não se sentem segurados até que o laudo saia. Como o agricultor, em isolado, não pode afetar significativamente este, o período de aferição do mesmo pode ser mais um fator de intranquilidade. 4.3.3 Resultados para o Efeito Compensação A partir da verificação que um município encontra-se elegível e que o mesmo é incluso na folha de pagamento da União, o seguro passa a ter o efeito de renda adicional. O efeito compensação como definido anteriormente é o diferencial que este valor pode trazer para o agricultor, seja na compra adicional de ali- mentos para fugir ou diminuir a insegurança alimentar, seja com uma melhora de autoestima e empoderamento que influencie suas preferências momentâ- neas, ou na renovação do interesse nas atividades locais. Os resultados que seguem mostram estimativas para o efeito compensação, sob as diferentes especificações dos modelos (3) e (4). Em comum estas especificações seguem a proposta de modelos de impacto baseados em diferenças das diferenças, e somente as principais variáveis são reportadas nas tabelas de resultados23. 23 Os resultados completos dos modelos estão no Anexo I. A Tabela 6 mostra os resultados da especificação do modelo (3) que é composta apenas por agricultores inscritos no GS. Como o modelo para a propensão ao êxodo rural é estimado apenas com as informações da terceira onda, o indicador de município tratado gera o parâmetro de impacto. Não foi verificado efeito compensação significante para impaciência ou incon- sistência temporal. No entanto, o recebimento das transferências ocorridas entre a segunda e a terceira onda de entrevistas influenciou significativamen- te o risco de insegurança alimentar em reforçando a percepção do Gráfico 17. O parâmetro de impacto indica que os pagamentos foram responsáveis por uma redução de quase vinte e seis pontos percentuais na probabilidade de ter alguém na família pulando refeições, o que confere uma efetividade importan- te para o GS em seu objetivo básico. Avaliação do Programa Garantia Safra 67 Tabela 6. Resultados dos Modelos Econométricos para Efeito Compensação – Modelo 3 – Apenas Inscritos no Programa Garantia Safra (Elaboração própria, 2017) O efeito da indenização do GS no risco de insegurança alimentar foi observado até mesmo para uma amostra mais restrita de agricultores inscritos, como mostrado na Tabela 7. Os agricultores que informaram que receberam parcelas do GS 2016 no Fala Agricultor!, e que estavam em municípios contidos em folha de pagamento da união, diminuíram substancialmente o risco de insegurança alimentar comparado com os agricultores em municípios fora de folha. Interessante observar que mesmo os indivíduos que declararam não ter recebido parcelas, mas que estavam em munícipios beneficiários, diminuíram o risco de insegurança alimentar em relação àqueles em municípios sem transferências, demonstrando um efeito externalidade entre inscritos no GS. Também para esta amostra, não foram encontrados efeitos significantes para as variáveis de impaciência e inconsistência temporal. No entanto, verificou-se um efeito significante para a propensão do agricultor de permanecer na propriedade que desenvolve suas atividades evitando, assim, mudanças de atividade ou domicílio. Este resultado também atende a um objetivo direto do GS que é a manutenção do agricultor em sua localidade, sendo este um sinal de que a convivência com o semiárido é possível, mesmo em períodos de seca prolongada. Como o êxodo rural é uma prática considerada de último recurso no contexto das sociedades rurais do nordeste, os resultados encontrados sina- lizam que os valores recebidos do GS podem renovar a esperança do agricultor em dias melhores. Vale destacar também que o efeito é sobre a propensão 68 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil ao caso de seca no futuro, e o agricultor inscrito no GS pode entender que, para receber o benefício, precisa estar no seu local de inscrição, gerando este diferencial favorável aos agricultores tratados. Tabela 7. Resultados dos Modelos Econométricos para Efeito Compensação – Modelo 4 – Apenas inscritos no Programa Garantia Safra (Elaboração própria, 2017) Para investigar a possibilidade de externalidade municipal do GS de maneira mais ampla, foram estimados modelos baseados na especificação 3, mas incluindo apenas agricultores não inscritos no PGS, de forma a evitar comparações entre agricultores diferenciados por participação. No Gráfico 17, por exemplo, foi verificado que, entre estes, houve uma redução no risco de insegurança alimentar na terceira onda para residentes em municípios que receberam o GS. A Tabela 8 mostra os resultados das estimações para esta amostra de não inscritos no GS. Apesar do sinal negativo para o efeito no GS na insegurança alimentar, o mesmo não foi estatisticamente significante, contrariando a hipótese de externalidade do programa para agricultores não inscritos. Também para as outras variáveis não houve efeito significante relacionado ao tratamento municipal da política. Avaliação do Programa Garantia Safra 69 Com relação a outros cofatores dos modelos, vale destacar que a variável de efeito climático apresenta resultados diferenciados entre a análise de efeito se- guro e efeito compensação. E isto se deve, em parte, à falta de variabilidade da mesma na terceira onda. No segundo semestre quase não houve acumulação de chuvas nos municípios da amostra. O número médio de dias sem chuva que já era alto na segunda onda, aumentou consideravelmente, passando para 173 dias em dezembro na terceira onda. Em quase todos os municípios não houve uma chuva sequer entre Agosto e Novembro, com exceção apenas de Caririaçu que acumulou 16 mm neste período em um dia. Esta condição extrema no fator climático parece não ter condicionado variações proporcionais nas variáveis de resultado o que remete à possibilidade de adaptação as condições de seca neste período por parte dos agricultores. Tabela 8. Resultados do Modelos Econométricos para Efeito Externalidade Municipal da Compensação - Modelo 3 – Apenas Agricultores não inscritos no Programa Garantia (Elaboração própria, 2017) Uma conclusão geral advinda dos resultados relacionados ao GS é que o mesmo passa a ter efetividade apenas para o seu objetivo final de redução da debilidade das famílias a partir dos pagamentos das transferências dos valores. Embora haja ainda reclamações dos agricultores quanto ao seu valor, verificou-se que, nos municípios que recebem as transferências, o risco de insegurança alimentar relatado diminui substancialmente no período de maior estiagem do segundo semestre do ano. Importante citar que estes municípios apresentavam risco maior ao início do Fala Agricultor! no período pós-safra, o que coincide com seu diagnóstico de perda da safra e posterior efeito compensação do GS. 70 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Finalmente deve-se esclarecer que variáveis de controle potencialmente importantes para a modelagem, como recebimento de empréstimo ou tipo de cultura plantada, não foram incluídas nas regressões por falta de repostas completas na pesquisa ou porque não foi possível combinar de maneira adequada a base de dados do Fala Agricultor! com outras bases de dados do governo, como a Declaração de Aptidão ao Pronaf (DAP)24 ou o Cadastro Único. 24 No cruzamento realizado por meio da informação de CPF do agricultor com a base DAP, houve uma perda de quase 30% das informações. Avaliação do Programa Garantia Safra 71 Conclusão e Discussão Geral 5 A mudança de perspectiva de políticas públicas de sobrevivência para convi- vência com a seca requer que os serviços ofertados por estas funcionem não apenas como socorro na situação de emergência declarada, mas como incenti- vos de desenvolvimento em tempos melhores. No rol de serviços ofertados em muitos países em desenvolvimento com riscos climáticos, o Seguro baseado em Índices tem ganho grande relevância dentre os instrumentos que podem realizar esta dupla função, sendo o caso brasileiro mais proeminente o do GS. Neste trabalho investigou-se potenciais impactos deste programa, utilizan- do-se informações levantadas no Fala, Agricultor! e diferentes metodologias de análise, como pesquisa de opinião direta e modelos empíricos de impacto tradicionais, como o propensity score matching e o diferença da diferença. Estas metodologias foram acomodadas sob a perspectiva teórica que os efeitos do GS possam ser sentidos antes e depois dos sinistros registrados de perda de safra e, por conseguinte, dos pagamentos previstos no GS. Os efeitos sentidos antes foram chamados de Efeito Seguro, e os efeitos pós-pagamento foram chamados de Efeito Compensação. Os resultados, em geral, não foram favoráveis à inferência de efeito seguro, mas o foram para o efeito compensação em importantes aspectos da vida do agricultor. Mais precisamente, verificou-se que o valor pago pelo GS contribuiu de maneira decisiva para o complemento orçamentário dos agricultores, diminuindo riscos de insegurança alimentar e contribuindo para a fixação do trabalhador rural em sua função agrícola e em sua localidade. Estes últimos resultados são importantes para o GS, dado que o próprio marco legal do mesmo cita o objetivo básico de alívio às famílias em situação de calamidade. No entanto, a falta de efeito seguro remete a qualificação do mesmo como mais um instrumento de transferência de valor para alívio, antes que um instrumento de contribuição ao desenvolvimento produtivo do agricultor. Em parte, este resultado pode advir do próprio instrumento de seguro baseado em índice, onde a imprevisibilidade do laudo de sinistro não traz confiança para que o agricultor utilize o seguro como colateral físico ou emocional na tomada de decisões econômicas proativas. Neste caso, seria interessante verificar como resultados se alteram com outros desenhos ou parâmetros do instrumento de seguro. Conclusão e Discussão Geral 73 Neste aspecto, algumas perguntas foram incluídas no Fala Agricultor! de forma a verificar padrões de escolha do agricultor quanto aos parâmetros de 25 A inscrição passaria de R$ 17 preço e valor do prêmio do seguro. Constatou-se, por exemplo, uma assimetria reais para R$ 22. onde 70,36% dos agricultores estariam dispostos a pagar um preço de entrada 26 O valor total a ser pago síria de no programa 23% maior25 que o atual, para receber um prêmio 29% maior26 em R$ 850 de hoje para R$ 1050. caso de perda, enquanto apenas 22% dos agricultores estariam dispostos a ir 27 Pagar um preço de inscrição na direção contrária27. 23% menor para receber um prê- mio 29% menor em caso de seca. Percebe-se, com esta assimetria, que o agricultor coloca um peso bem maior no valor a receber, sendo esperados, ainda, preços de reservas diferenciados para os mesmos. O entendimento por parte do agricultor que o GS trata-se de um seguro e não apenas de uma ajuda passa pela compreensão de risco que pode ser melhor absorvida com uma certa flexibilidade de opções. Embora o valor igual para todos e o uso de um índice comum para aferir perdas sejam vanta- gens de custo do Seguro baseado em Índices (Hazell, 2010), pequenas variações de opções poderiam favorecer o conceito de seguro por parte do agricultor, e ainda providenciar um experimento de monitoramento e avaliação em novos estudos. No Fala Agricultor!, o GS foi bem avaliado pelo agricultor mesmo em municí- pios que não entraram na folha de pagamentos. Mais especificamente, 80,7% dos agricultores pesquisados em dezembro e que residiam nestes municípios acharam que ter aderido ao GS melhorou a convivência com a seca, ainda que os mesmos tivessem pago suas inscrições sem qualquer retorno de transfe- rências. Ainda favorecendo a percepção positiva do agricultor com relação ao GS, a intenção de participar da próxima edição do GS não varia conforme o recebimento municipal das prestações, ficando próximo a 90%. Outro resultado importante deste estudo foi a própria participação e aprova- ção dos agricultores à ferramenta Fala Agricultor!, que foi realizada por meio de contato telefônico com recursos de SMS e URA. Estabeleceu-se um canal de comunicação interativo com o agricultor, que pode ser estendido ao longo do ano agrícola e em volume informativo, favorecendo processos de inscrição, esclarecimento, e monitoramento de diversas políticas públicas ofertadas para o agricultor. Uma vez que o agricultor consiga capturar informações importan- tes pela ferramenta, ele também se dispõe a provê-las mais facilmente. 74 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Finalmente, vale destacar que a medida de insegurança alimentar percebida construída no Fala Agricultor deve ser aprimorada ou mesmo combinada com mensurações físicas a fim de se ratificar ou expandir evidencias de impacto do programa nas condições básicas dos agricultores, que é o interesse último das políticas públicas. Apesar desta demanda por um aprimoramento metodológi- co, o efeito compensação encontrado nesta pesquisa é um resultado alentador para o programa. No entanto, é importante verificar onde o instrumento não está funcionando adequadamente como alívio, e ainda dar um passo adicional no uso do instrumento de seguro para fins de desenvolvimento na oportunidade de maior ou menor risco climático. O aperfeiçoamento do próprio programa, a complementariedade com outros programas sociais e de produtividade, e ações de esclarecimento e conscientização do agricultor parecem ser diretrizes importantes que necessitam ser instrumentalizadas. Conclusão e Discussão Geral 75 Referências Bibliográficas 6 Agência de Desenvolvimento do Ceará (2012) – Frutas do Ceará – Governo do Estado do Ceará. Caldwell, Richard et ali (2013) – The Food Security Learning Framework – The M&E Harmonization Group of Food Security Partners. Campos, José Nilson B. (2014) – Secas e Políticas Públicas no Semiárido: Ideias, Pensadores e Períodos – Estudos Avançados 28 (82). Casaburi, Kremer, and Mullainathan (2014). “ Harnessing ICT to Increase Agri- cultural Prodution: Evidence From Kenya. “http:// www.jblumenstock.com/files/ jsde/kremer.pdf Friel, Sharon et ali (2014) – The Impact of Drought on the Association Between Food Security and Mental Health in a Nationally Representative Australian Sam- ple – BMC Public Health, 14:1102. Gertler, Paul et al (2016) – Impact Evaluation in Practice - World Bank, Second Edition Haushofer, J., & Fehr, E. (2014). On the psychology of poverty. Science, 344(6186), 862-867. Hazell, Peter et ali (2010) – The Potential for Scale and Sustainability in Weather Index Insurance for Agriculture and Rural Livelihoods – International Fund for Agricultural Development. Hellmuth, Molly et ali (2009) – Index Insurance and Climate Risks: Prospects for Development and Disaster Management – International Research Institute for Climate and Society, Climate and Society no. 2, Columbia University. Huho, J. M., & Mugalavai, E. M. (2010). The effects of droughts on food secu- rity in Kenya. International Journal of Climate Change: Impacts and Responses, 2(2), 61-72. IBGE (2013). Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios – Segurança Alimentar. Referências Bibliográficas 77 Imbens, G. (2000) The role of the propensity score in estimating dose–response functions. Biometrika 87(3): 706–710. Kerac M. , Stanke et ali (2013) – Health Effects of Drought: a Systematic Review of the Evidence – PLOS. Lichand, G. e Mani, A. (2016) – Cognitive Droughts – Havard, Working Paper. Mittal S., Gandhi S. , Tripathi G., (2010). Socio-economic impact of Mobile Phone on Indian Agriculture, ICRIER Working paper nº. 246, International Council for Research on International Economic Relations, New Delhi. Mittal, S. (2012): Modern ICT for Agricultural Development and Risk Manage- ment in Smallholder Agriculture in India. Working paper nº 3. Socioeconomic , CIMMYT, Mexico. Mosley, P. e Verschoor, A. (2005) – Risk Attitudes in the “Vicious Circle of Poverty”. The European Journal of Development Research. V. 17 (1). Ravindranath, M. et ali (2005) – Effect of Drought on Nutritional Status of Rural Community in Karnataka – J. Hum. Ecol. 18(3). Rosenzweig, M. R., & Wolpin, K. I. (1993). Credit market constraints, consumption smoothing, and the accumulation of durable production assets in low-income countries: Investments in bullocks in India. Journal of political economy, 101(2), 223-244. Silva, Roberto M. A (2007). Entre o Combate a Seca e a Convivência com o Semi-Á- rido: Políticas Publicas e Transição Paradigmática. Revista Econômica do Nordes- te v.38 (3). Skee, Jerry et ali (2006) – Index Insurance for Weather Risk in Lower-Income Countries – United States Agency for International Development. 78 Gestão de Riscos Agropecuários no Brasil Stanke, C., Kerac, M., Prudhomme, C., Medlock, J., & Murray, V. (2013). Health ef- fects of drought: a systematic review of the evidence. PLOS Currents Disasters. Yu, Winston H. et ali (2010) – Climate Change Risks and Food Security in Bangla- desh – World Bank. ANEXOS TÉCNICOS Os anexos técnicos podem se encontrados no seguinte web- site: http://www.worldbank.org/pt/country/brazil/brief/ brazil-rapid-agriculture-risk-management-review Referências Bibliográficas 79