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Betty Clara Barraza De La Cruz
CONTRIBUIÇÃO PARA A ANÁLISE DA
COMPETITIVIDADE DA SOJA EM GRÃOS:
uma aplicação do modelo de equilíbrio espacial ao
estado de Tocantins
Tese de Doutorado
Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção da PUC-Rio como requisito
parcial para obtenção do título de Doutor em
Engenharia de Produção.
Orientador: Prof. Nélio Domingues Pizzolato
Rio de Janeiro, março de 2007.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CB
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Betty Clara Barraza De La Cruz
CONTRIBUIÇÃO PARA A ANÁLISE DA
COMPETITIVIDADE DA SOJA EM GRÃOS:
uma aplicação do modelo de equilíbrio espacial ao
estado de Tocantins
Tese apresentada ao Programa de Pós-graduação em
Engenharia de Produção do Departamento de
Engenharia Industrial da PUC-Rio como parte dos
requisitos parciais para obtenção do título de Doutor em
Engenharia de Produção. Aprovada pela comissão
examinadora abaixo assinada.
Prof. Nélio Domingues Pizzolato
Orientador
Departamento de Engenharia Industrial PUC-Rio
Prof. Luiz Felipe Scavarda do Carmo
Departamento de Engenharia Industrial PUC-Rio
Prof. André Lacombe Penna da Rocha
Departamento de Administração PUC-Rio
Prof. Edson José Dalto
IBMEC-RJ
Prof. Fabiano Mezadre Pompermayer
Companhia Vale do Rio Doce – CVRD
Prof. José Eugenio Leal
Coordenador Setorial do Centro Técnico PUC-Rio
Rio de Janeiro, 07 de março de 2007
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CB
Todos os direitos reservados. È proibida a reprodução total ou
parcial do trabalho sem autorização da universidade, da autora
e do orientador.
Betty Clara Barraza De La Cruz
Ficha Catolográfica
Barraza De La Cruz, Betty Clara
Contribuição para a análise da competitividade
da soja em grãos: uma aplicação do modelo de
equilíbrio espacial ao estado de Tocantins/ Betty Clara
Barraza De La Cruz; orientador: Nélio Domingues
Pizzolato. – 2007.
148 f. : il. ; 30 cm
Tese (Doutorado em Engenharia Industrial) –
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio
de Janeiro, 2007.
Inclui referências bibliograficas.
1. Engenharia Industrial – Teses. 2. Logística. 3.
Soja. 4. Custos logísticos. 5. Armazenagem. 6.
Transporte. 7. Programação não linear. I. Pizzolato,
Nélio Domingues. II. Pontifícia Universidade Católica do
Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Industrial.
III. Título.
CDD: 658.5
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Dedico a...
Minha, pré-adolescente, Estrela Guia
Vanessa.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CB
Agradecimentos
Ao Departamento de Engenharia Industrial da PUC-RIO, pela oportunidade que
me foi concedida de cursar o Programa de Pós-Graduação em Engenharia de
Produção.
Ao Prof. Nélio Domingues Pizzolato pela amizade, atenção, paciência e por todo
o conhecimento transmitido durante todo o processo de orientação.
Ao Prof. Andrés Lázaro Barraza De La Cruz, um agradecimento mais do que
especial, pelo apoio durante todas as fases deste trabalho, pelas críticas e
sugestões sempre construtivas.
Aos Professores e Funcionários do Departamento de Engenharia Industrial.
Aos Prof. André Lacombe, Prof. José V. Caixeta-Filho, Prof. José Alberto Garcia
Salazar, Prof. Luis Remo Fellin, Fabiano M. Pompermayer, Andréa L. R. Ojima e
E. Gomes Pela atenção dispensada durante a pesquisa.
Ao CNPq pelo suporte financeiro.
Aos colegas de Doutorado, em especial a Alessandra, Javier, Cristina e Fabrício.
A Minha compreensiva e amada filha Vanessa, pelo impulso na reta final e por
encher de alegria meus dias.
A minha Mãe Dina, meus Irmãos: Eusebia, Andrés Lázaro e Yris Júlia pela
amizade, pelo exemplo de coragem, determinação e nobreza de espírito; aos meus
afilhados, cunhados, sobrinhos e em especial a meu Pai Andrés e Irmão Samuel
que mesmo em outro plano mantém em mim viva a chama de seu amor. Meu Pai
meu exemplo e minha eterna saudade.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CB
Resumo
Barraza De La Cruz, Betty Clara; Pizzolato, Nélio Domingues.
Contribuição para a análise da competitividade da soja em grãos:
uma aplicação do modelo de equilíbrio espacial ao estado de
Tocantins. Rio de Janeiro: 2007. 148 p. Tese de Doutorado –
Departamento de Engenharia Industrial, Pontifícia Universidade Católica
do Rio de Janeiro.
O sistema logístico da soja brasileira em grãos é um elemento importante
na cadeia produtiva, pois a maior parte dos custos desta oleaginosa é dada pelos
custos de transportes e os custos de armazenagem. Nesse sentido, a otimização
desse segmento é essencial para aumentar a competitividade da soja brasileira no
mercado internacional. Nesta tese, propõe-se desenvolver um modelo de
equilíbrio espacial multimodal e intertemporal de programação não linear para a
análise da competitividade da soja em grãos ao Estado de Tocantins. A
aplicabilidade do modelo é avaliada num estudo de caso sobre a exportação da
soja do Estado de Tocantins, situado na região norte do cerrado brasileiro cuja
competitividade será considerada em relação aos Estados do Maranhão e Piauí, os
quais têm os mesmos corredores de transporte. Finalmente, são propostos cenários
alternativos para uma melhor análise da competitividade do Estado tocantinense.
Os dados são tratados com o uso do programa GAMS/MINOS, desenvolvido para
problemas não lineares. Os resultados mostram, nos quatro cenários analisados,
que os custos logísticos são reduzidos quando a multimodalidade acontece num
ambiente intertemporal. Eles também mostram que a inclusão da Hidrovia
Tocantins torna o Estado do Tocantins competitivo. Espera-se que estes resultados
possam oferecer subsídios, no sentido de possibilitar uma melhor percepção
quanto aos investimentos em infra-estrutura de transporte e armazenagem, para o
governo do Tocantins .
Palavras-Chave
Logística; soja; custos logísticos; armazenagem; transporte; programação
não linear
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Abstract
Barraza De La Cruz, Betty Clara; Pizzolato, Nélio Domingues (Advisor).
Contribution for the analysis of the competitivity of the soy beans in
grains: an application of the spatial equilibrium model to the state of
Tocantins. Rio de Janeiro: 2007. 148 p. DSc. Thesis – Departamento de
Engenharia Industrial, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
The logistics system for soy beans in grains is an important element in its
production chain, since most of the corresponding costs is a result of
transportation and warehousing costs. In this way, the optimization of this
segment is essential for the competitivity of the Brazilian soy beans in the
international markets. In this dissertation, the proposal is to develop a spatial
multimodal and intertemporal equilibrium model using non linear programming.
The applicability of the model is tested in a case study about the exports of soy
beans produced in the state of Tocantins in the north part of the Brazilian cerrado,
whose competitivity is related to those of the neighboring states of Maranhão and
Piauí, that have the same transportation corridors. Finally, some alternative
scenarios are considered to analyse the competitivity of the focused State. The
results show, in the four evaluated scenarios, that the logistics costs are reduced
when the multimodality happens in a intertemporal environment. They also show
that the inclusion of the Hidrovia Tocantins becomes the State of Tocantins
competitive. The data are treated by the GAMS/MINOS program developed for
non linear problems. It is hoped that the results might offer subsidies to the State
of Tocantins in order to allow a better evaluation of its transportation and
warehousing infrastructure investments.
Key words
Logistics; soy beans; logistics costs; warehousing; transportation; non
linear programming
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Sumário
1 Introdução 14
1.1 O Problema 17
1.2 Objetivos 17
1.3 Contribuiçôes 18
1.4 Organização do trabalho 18
2 A soja 20
2.1 Histórico 20
2.2 A soja como impulsionadora do agronegócio brasileiro 21
2.3 Estrutura da oferta e demanda mundial 23
2.4 Fatores de competitividade da soja 28
2.5 Fatores de competitividade do mercado brasileiro 30
2.6 A soja produzida no Tocantins 34
2.7 A soja produzida no Maranhão 38
2.8 A soja produzida no Piauí 41
3 Logística da soja 45
3.1 Definindo a logística 45
3.2 A Logística da soja brasileira 49
3.3 Logística da soja no Tocantins 61
3.4 Logística da soja no Maranhão 76
3.5 Logística da soja no Piauí 77
4 Metodologia 80
4.1 Breve Histórico do modelo de equilíbrio espacial 81
4.2 Análise do bem-estar em equilíbrio espacial 83
4.3 Excedente do consumidor e do produtor 84
4.4 Modelo de equilíbrio espacial 86
4.5 A ferramenta GAMS 91
4.6 Metodologia para solução de PNL: MINOS 93
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4.7 Metodologia para análise da competitividade 95
5 Formulação do modelo de programação 96
5.1 Funções de oferta e demanda 96
5.2 Inclinação e intercepto das funções de oferta e
demanda
97
5.3 Funções de oferta e demanda da forma não linear 98
5.4 Inclinação e intercepto das novas funções de oferta e
demanda
99
5.5 Fluxograma do modelo multimodal, intertemporal com
armazenagem
100
5.6 Formulação do modelo 101
5.7 Fontes de informação para o ano 2005 107
6 Resultados e discussão 111
6.1 Estudo de Caso 111
7 Conclusões 129
8 Referências bibliográficas 133
Anexos 141
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Lista de Figuras
Figura 1 - Principais países produtores de soja 24
Figura 2 - Principais países exportadores de soja 24
Figura 3 - Principais países importadores de soja 24
Figura 4 - Evolução da área plantada de soja no Brasil 25
Figura 5 - Principais áreas potenciais de produção da soja 27
Figura 6 - Quantidades de soja colhida no Estado do
Tocantins por município
38
Figura 7 - Distribuição da área plantada com soja no
Maranhão por município
41
Figura 8 - Distribuição da área plantada com soja no Piauí
por município
44
Figura 9 - Ciclo crítico da logística 48
Figura 10 - Evolução na participação dos portos brasileiros
na exportação da soja em grãos
54
Figura 11 - Malha viária e principais portos utilizados no
escoamento da soja brasileira
58
Figura 12 - Divisão política de Tocantins 62
Figura 13 - Alternativas de transporte intermodal de
Tocantins
66
Figura 14 - Rodovias 67
Figura 15 - Hidrovia Tocantins-Araguaia 69
Figura 16 - Plano Bulhões 1882 70
Figura 17 - Ferrovia Norte-Sul 71
Figura 18 - Ferrovia Norte-Sul em operação 72
Figura 19 - Rede Ferroviária CFN 78
Figura 20 - Excedente do Consumidor 84
Figura 21 - Excedente do Produtor 85
Figura 22 - Excedente total 86
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Figura 23 - Equilíbrio de mercado entre duas regiões sem
fluxo comercial inicial
87
Figura 24 - Equilíbrio de mercado entre duas regiões com
custo de transporte
88
Figura 25 - Modelo gráfico de movimentação da soja 101
Figura 26 - Corredor estratégico de desenvolvimento do
Estado do Tocantins
108
Figura 27 - Corredor estratégico de desenvolvimento do
Estado do Maranhão
108
Figura 28 - Corredor estratégico de desenvolvimento do
Estado do Piauí
109
Figura 29 - Área colhida real e estimada do Tocantins -linear 114
Figura 30 - Área colhida real e estimada do Maranhão -linear 115
Figura 31 - Área colhida real e estimada do Piauí –linear 116
Figura 32 - Área colhida real e estimada do Tocantins –não
linear
117
Figura 33 - Área colhida real e estimada do Maranhão –não
linear
118
Figura 34 - Área colhida real e estimada do Piauí –não linear 119
Figura 35 - Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado de TO (cenário 1)
121
Figura 36 - Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado do MA (cenário 1)
122
Figura 37 - Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado do PI (cenário 1)
123
Figura 38 - Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado do TO (cenário 2)
124
Figura 39- Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado TO (cenário 3)
125
Figura 40 - Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo
da soja em grão do Estado TO (cenário 4)
127
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Lista de tabelas
Tabela 1 - Evolução da área plantada de soja no Brasil 26
Tabela 2 - Custos de produção da soja (US$/ha) 29
Tabela 3 - Competitividade na produção de soja em grão 29
Tabela 4 - Produção de soja do Estado do Tocantins, área
plantada e a produtividade
35
Tabela 5 - Microrregiões de soja do Tocantins: área
plantada e produção
35
Tabela 6 - Produção de soja do Estado do Maranhão: área
e produtividade
39
Tabela 7 - Principais municípios produtores de soja do
Maranhão: área e produção
40
Tabela 8 - Produção de soja do Estado do Piauí: área
plantada e produção
42
Tabela 9 - Principais municípios produtores de soja do
Piauí: área e produção
43
Tabela 10 - Matriz de transporte da soja no Brasil, Argentina
e EUA
51
Tabela 11 - Principais plataformas portuárias na exportação
de soja e farelo
53
Tabela 12 - Frete Rodoviário 74
Tabela 13 - Frete Ferroviário 74
Tabela 14 Capacidade estática de armazenamento 75
Tabela 15 - Distâncias rodoviárias até portos marítimos 78
Tabela 16 - Safra Tocantinense, Maranhense e Piauiense de
soja em grãos
107
Tabela 17 - Dados utilizados para estimar a função oferta do
Tocantins
112
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Tabela 18 - Dados utilizados para estimar a função oferta do
Maranhão
112
Tabela 19 Dados utilizados para estimar a função oferta do
Piauí
113
Tabela 20 - Equações de Oferta de grãos de soja no
Tocantins (1997-2005)
113
Tabela 21 - Equação de Oferta de grãos de soja no
Maranhão (1994-2005)
114
Tabela 22 - Equação de Oferta de grãos de soja no Piauí
(1998-2005)
115
Tabela 23 - Equação de Oferta de grãos de soja no
Tocantins (1997-2005). Não linear
116
Tabela 24 - Equação de Oferta de grãos de soja no
Maranhão (1994-2005). Não linear
117
Tabela 25 - Equação de Oferta de grãos de soja no Piauí
(1998-2005). Não linear
118
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1
Introdução
O agronegócio é, individualmente, o segmento mais relevante da economia
brasileira. Responsável por mais de 27% do PIB e 36,9% das exportações totais
(CEPEA, 2007), avança a cada ano, conquistando mercados em todas as regiões
do planeta.
A soja foi uma das principais responsáveis pelo crescimento do
agronegócio no país, não só pelo volume físico e financeiro envolvido, mas
também pela necessidade da visão empresarial de administração da atividade por
parte dos produtores, fornecedores de insumos, processadores de matéria-prima e
negociantes.
A produção da soja no Brasil ganhou, em menos de duas décadas, espaço
no centro das decisões econômicas, não só pela excepcional opção de cultivo,
como também pela importância atribuída a esta mercadoria na pauta das
exportações. Contudo, o bom desempenho dessa oleaginosa não foi acompanhado
pelo desenvolvimento das vias de escoamento da produção, questionando a
sistemática da logística adotada pelos agentes de comercialização.
Nos últimos anos, a logística vem apresentando uma evolução constante,
sendo hoje um dos elementos-chave na formação da estratégia competitiva das
empresas, (Bowersox, 1986; Ballou, 1993; Christopher, 1997; Ching, 1999; e
Novaes, 1999). A logística promove a integração de sub-sistemas de informações
de transporte, estoque, armazenamento, manuseio de materiais e embalagem.
Os sistemas de transporte e armazenagem inserem-se como sub-sistemas
de um sistema maior e integrado de transferência, tornando-se indispensáveis ao
processo de exportação e de abastecimento interno de grãos das regiões.
Enquanto a atividade de transporte está vinculada à transposição das
grandes distâncias entre pontos produtores e consumidores, condicionantes
espaciais, a atividade de armazenagem está associada à natureza sazonal da oferta
e demanda, condicionantes temporais, desempenhando papel fundamental na
formação de preços e no processo físico da comercialização.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
15
Na logística agroindustrial, segundo Caixeta-Filho (2006), o principal
objetivo é aumentar a eficiência na movimentação de cargas agrícolas no espaço –
através do transporte- e no tempo – por meio do armazenamento-, para que tudo
ocorra na hora exata, no lugar certo e em condições adequadas, com menor custo.
Esses objetivos requerem uma grande racionalidade no planejamento e operação
dos sistemas físicos, informacionais e gerenciais.
A competitividade agroindustrial no mercado internacional consiste na
capacidade de colocar o produto no ponto de venda ao mais baixo custo possível,
isto é, com o mais baixo custo de produção na fazenda, armazém, transporte e
custo de comercialização.
Entrevistas recentes realizadas com os produtores tocantinenses,
confirmam que o agricultor brasileiro é competitivo da porteira para dentro da
fazenda. Porém, os custos da logística de distribuição não acompanham o mesmo
desenvolvimento contemplado no campo. As deficiências no sistema de
armazenagem obrigam o produtor a vender quase a totalidade de sua safra no
momento da colheita, quando os fretes são mais caros e os preços mais baixos.
Por outro lado, o elevado custo de distribuição, devido à falta de alternativas de
modais mais baratos, condições inadequadas de estradas e custos excessivos de
terminais portuários, faz com que o produtor perca boa parte da competitividade
alcançada na produção.
Os Estados de Tocantins, Maranhão e Piauí escoam a produção de soja em
grãos para o mercado internacional através do Porto Itaquí (MA). Esses Estados
compartilham o mesmo corredor de transporte, atualmente dados por rodovias e
ferrovias.
A competitividade do Estado de Tocantins, na exportação da soja em
grãos, será analisada em relação aos Estados de Maranhão e Piauí devido a sua
proximidade espacial.
O modelo clássico de transportes considera as quantidades ofertadas e
consumidas como parâmetros constantes. Isto faz com que o mesmo seja
apropriado apenas à resolução de problemas de distribuição de produtos nos casos
em que os preços praticados pelos produtores e consumidores não variam com as
quantidades transportadas. No modelo de equilíbrio espacial os preços dos
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
16
mercados são definidos por quantidades ofertadas e demandadas sensíveis à
variação de preços.
O Estado de Tocantins é potencialmente um grande produtor de soja em
grãos devido a sua extensão territorial apropriada, possui uma área total de
27.842.070 ha, dos quais 50% tem vocação para a produção agrícola. No ano de
2006 a área plantada foi de 321.090 ha, equivalente a só 2,3% de sua capacidade
(IBGE, 2007). Decorrente disto, poderá considerar-se que as quantidades
produzidas, num futuro próximo, sejam sensíveis à variação de preços.
A distribuição da soja para exportação dos estados de Tocantins,
Maranhão e Piauí tem como destino a comunidade européia e a China. Estes
Estados possuem centros de armazenagem, embora limitados (CONAB, 2006),
condicionando o escoamento intertemporal, safra e entressafra. Assume-se que a
quantidade armazenada na safra deverá escoar na entressafra.
Neste trabalho procura-se desenvolver um modelo de equilíbrio espacial e
intertemporal de programação não linear para análise e estudo da competitividade
da soja em grãos no Estado de Tocantins em relação aos Estados do Maranhão e
Piauí, considerando as atividades de transporte e armazenagem do sistema
logístico.
Os modelos de equilíbrio espacial, que utilizam ferramentas de
programação quadrática, têm sido usados pela economia agrícola para simular o
impacto de novas medidas sobre o setor, além das mudanças nas políticas de
transportes. O problema de equilíbrio espacial é matematicamente expresso como
uma maximização das áreas sob as curvas de excesso de demanda menos as áreas
sob as curvas de excesso de oferta, menos o total de custos de transporte.
(Takayama e Judge, 1971; Caixeta-Filho e Macaulay, 1989; Crammer et. al.,
1993; Nagurney, 1993; Fellin, 1993; Kawaguchi, Suzuki e Kaise, 1997; Dennis,
1999; Garcia, 1999; Yang, Hwang e Shoong, 2002).
Nesta tese, técnicas de modelagem de equilíbrio espacial que utilizam
ferramentas de programação não linear serão utilizadas, considerando as funções
de oferta e demanda da forma não linear do tipo potência com expoente racional.
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17
1.1
O problema
Após entrevistas com produtores, representantes de tradings, agentes de
transporte e funcionários da secretária de agricultura dos estados do Tocantins,
Maranhão e Piauí, confirmou-se que os custos da distribuição da soja em grão são
altamente significativos e há deficiência na armazenagem.
No que se refere à distribuição da soja brasileira em grão, geralmente em
períodos de colheita, há uma concentração na demanda de transportes rodoviários,
acompanhada do aumento no preço deste serviço, decorrente da maior
necessidade de escoamento da produção, da escassez de modais mais baratos e das
condições inadequadas das estradas.
Por outro lado, existem deficiências no sistema de armazenagem da soja
em grãos, obrigando seus produtores a vender quase a totalidade de sua safra no
momento da colheita, ocasionando um aumento da oferta e provocando uma
redução significativa de seus preços.
Portanto, tem-se, neste ambiente, a combinação de preço baixo da carga
com preço elevado de transporte, principal característica da logística
agroindustrial, implicando na necessidade de informações que permitam um
melhor entendimento destas relações para o desenvolvimento dos sistemas de
escoamento da soja em grão.
1.2
Objetivos
O objetivo principal desta tese consiste em desenvolver um modelo de
equilíbrio espacial multimodal e intertemporal de programação não linear para
análise da competitividade da soja em grãos no Estado de Tocantins.
Além deste objetivo principal, em função dos aspectos discutidos nos itens
anteriores, pode-se destacar ainda, os seguintes objetivos específicos a serem
atingidos:
Determinar as quantidades de exportação da soja em grãos dos Estados de
Tocantins, Maranhão e Piauí, a distribuição espacial e intertemporal ótima;
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18
Determinar a capacidade instalada de armazéns e a demanda ótima de
armazenamento nas zonas produtoras de Tocantins, Maranhão e Piauí;
Estimar os fluxos comerciais dos Estados de Tocantins, Maranhão e Piauí;
Avaliar a competitividade do Estado de Tocantins em relação aos Estados
do Maranhão e Piauí na exportação da soja, considerando as atividades de
transporte e armazenagem do sistema logístico;
Simular cenários alternativos, considerando as possíveis implantações da
Hidrovia Tocantins-Araguaia e a expansão da Ferrovia Norte-Sul.
1.3
Contribuições
O presente trabalho fornece um modelo de equilíbrio espacial de preços
contemplando as representações das funções de oferta e demanda como sendo
funções não lineares de tipo potência com expoente racional. Estas funções
descrevem com maior precisão os dados envolvidos na sua determinação.
É importante ainda, ressaltar a contemplação do transporte intermodal, a
análise temporal, os pontos de transbordo e os custos de armazenagem
simultaneamente. Deve-se ainda destacar que as elasticidades-preço oferta foram
calculadas por meio de funções não lineares
1.4
Organização do trabalho
Para atender ao desenvolvimento e solução do problema proposto, e com
isso alcançar os resultados esperados, este trabalho está constituído por sete
capítulos. O Capítulo 1 discorre sobre as questões introdutórias pelas quais se
pode conhecer o tema tratado, o problema da pesquisa, os objetivos e as
contribuições. O Capítulo 2 contém o referencial teórico, apresentando uma breve
história do desenvolvimento da soja. A seguir destaca a estrutura da oferta e
demanda mundial e nacional, fatores de competitividade do mercado brasileiro e
os aspectos referentes à produção dos Estados de Tocantins, Maranhão e Piauí. O
Capítulo 3 mostra conceitos de logística e descreve a logística da soja nos Estados
do Tocantins, Maranhão e Piauí. O Capítulo 4 faz referência à abordagem
metodológica a ser desenvolvida e informações importantes para uma melhor
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
19
adequação do modelo. No Capítulo 5 será concluído o detalhamento da
metodologia com a formulação do modelo de programação e a especificação dos
dados. O Capítulo 6 contempla os resultados e discussões da simulação do modelo
direcionado para os estados em estudo. Finalmente, o Capítulo 7 apresenta as
principais conclusões obtidas com o estudo.
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2
A soja
Neste capítulo, será apresentado um breve histórico da soja em grãos, seu papel
no agronegócio brasileiro e a estrutura da oferta e demanda no mercado mundial e
nacional. Apresentam-se também fatores de competitividade e mais
especificamente fatores de competitividade do mercado brasileiro. Em seguida são
apresentados dados das produções nos Estados de Tocantins, Maranhão e Piauí.
2.1
Histórico
De acordo com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária -
EMBRAPA (2005), a soja, leguminosa cultivada pelos chineses há cerca de cinco
mil anos, modificou-se muito ao longo do tempo. Fisicamente era uma planta
rasteira que se desenvolvia na costa leste da Ásia. Sua espécie mais antiga, a soja
selvagem, foi domesticada e melhorada por cientistas da antiga China.
Até aproximadamente o final do século XV, a soja foi introduzida, como
curiosidade, nos jardins botânicos da Inglaterra, França e Alemanha. Foi na
segunda década do século XX, contudo, que a proteína do grão começou a
despertar interesse das indústrias mundiais. A partir de então, houve um acelerado
crescimento na produção, com o desenvolvimento dos primeiros cultivares
comerciais.
No Brasil, a soja foi introduzida na década dos 30. Porém, ganhou
destaque nos anos 70, quando começou a ser explorada no Centro-Oeste
brasileiro, motivada pela explosão dos preços da soja no mercado mundial. Desde
então, o país passou a investir em tecnologia para adaptação da cultura às
condições brasileiras (Gomes, 1990).
Com o aparecimento de novas tecnologias, o setor da soja brasileira
tornou-se mais produtivo e competitivo mundialmente. A produtividade tem
aumentado significativamente ao longo dos anos, especialmente no Centro-Oeste
brasileiro, determinando maiores volumes de produção em menores áreas. De uma
agricultura antiquada, tracionada por animais até os anos 50, passou-se para uma
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21
produção mecanizada entre as décadas 60 e 70. Em seguida surge o intenso uso de
produtos agroquímicos. Finalmente, nestes últimos anos a agricultura vem
experimentando saltos tecnológicos, decorrentes das descobertas no campo
genético, lideradas pela EMBRAPA.
2.2
A soja como impulsionadora do agronegócio brasileiro
De acordo com Paula e Faveret (2000), a soja implantou o conceito de
agronegócio no Brasil, não só pelo volume físico e financeiro envolvidos, mas
também pela necessidade da visão empresarial de administração da atividade por
parte dos produtores, fornecedores, processadores e negociantes, de forma a
expandir e manter as vantagens competitivas da produção.
A introdução de técnicas modernas de plantio, colheita e processamento de
grãos, além do processo de mecanização da agricultura brasileira devem-se, em
grande parte ao crescimento do cultivo da soja ocorrido nas últimas três décadas.
A oferta abundante de rações obtidas com a participação da soja favoreceu
a vários setores agroindustriais, relacionados à produção de carnes que se
consolidaram e se expandiram. (Oliveira, 2001).
Cooperativas e tradings estenderam expressivamente suas atividades,
apoiadas na oferta interna de grãos e na facilidade de comercialização desta
commodity, tanto no mercado interno, como para exportação.
Segundo Bialoskorski (2000), as cooperativas, dotadas de estrutura
integrada verticalmente, além de armazenar e comercializar interna e
externamente os grãos, estão exercendo as atividades de classificação e
processamento de produtos, que levam à diferenciação do produto agrícola.
Da mesma forma, as tradings atuam coordenando a transferência física de
produtos no mercado internacional. Transacionam com produtores e/ou
cooperativas de forma a adquirir matéria-prima e efetuar vendas no mercado
externo, podendo atuar também como prestadoras de serviços, nas vendas
internacionais, para indústrias esmagadoras e cooperativas. (Lazzarini; Nunes,
1998).
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22
Paula e Faveret (2000) enfatizam que a conquista do Oeste brasileiro se
deu no rastro do “ouro-verde”, e que hoje já procura as fronteiras do Norte para
ampliar seu espaço. As estruturas de armazenagem, processamento, transporte e
exportação foram bastante desenvolvidas a partir do significativo acréscimo da
produção e expandiram-se fora das regiões habituais de plantio, acompanhando o
crescimento da fronteira agrícola.
Pinazza e Alimandro (1999) destacam, com respeito ao agronegócio da
soja no Brasil, as seguintes ameaças, oportunidades e potencialidades:
Ameaças
• Onerosa carga tributária da cadeia: A elevada carga tributária e o
desequilíbrio cambial estão provocando o fechamento de algumas
empresas esmagadoras de soja em grão;
• Práticas protecionistas e subsídios em importantes mercados:
Projeta-se a manutenção, pelos países importadores, de
instrumentos de proteção e subsídios aos seus agropecuários;
• Restrições ao comércio internacional: prevê-se que no comércio
internacional continuem sendo utilizados práticas e políticas de
restrição utilizando barreiras não tarifárias;
• Desarmonias das regras regionais: O Mercosul possui uma
estrutura institucional na qual, sempre por consenso, são os
governos dos países membros que negociam e decidem.
Oportunidades
• Entrada da China na Organização Mundial do Comercio (OMC):
Com a entrada da China na OMC, ampliam-se as oportunidades
comerciais para o Brasil nos diferentes setores da economia;
• Alimentação saudável na Europa: Em função das características
nutricionais da soja;
• Espaço para produtos tradicionais não modificados: O
desenvolvimento da produção agroecológica, livre de transgênicos,
vem despertando o interesse dos consumidores;
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23
• Possível redução dos subsídios na União Européia: Os subsídios
disponibilizados à soja pela União Européia tenderão a diminuir
por pressão dos países membros da OMC;
Potencialidades
• Tradição no fornecimento de produtos oleaginosos: A soja é
cultivada no Brasil há aproximadamente 100 anos;
• Terras férteis para expansão da produção: O Brasil possui grandes
áreas ainda inexploradas ou deficientemente exploradas que
poderão ser incorporadas à produção agrícola no futuro;
• Excelência tecnológica e alta qualidade dos produtos: Os cientistas
da Embrapa Soja criaram tecnologias específicas para as condições
do solo e clima do cerrado brasileiro.
De acordo com Pinazza e Alimandro (1999), a competição no comércio
internacional está exigindo grande dinamismo de todos os fatores, razão pela qual
se deve continuar desenvolvendo as pesquisas tecnológicas, especialmente
agronômica, que possam ofertar novas técnicas e cultivares adequados às regiões
do Centro-Oeste e Norte brasileiro.
2.3
Estrutura da oferta e demanda mundial
Segundo dados do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos
(USDA, 2007), em seu relatório de oferta e demanda, quatro países são
responsáveis por 90% da produção mundial da soja: Estados Unidos com 39%;
Brasil com 25%; Argentina com 19% e China com 7%. Estes mesmos países, com
exceção da China, lideram o ranking de exportação. Do lado do consumo
aparecem dois países produtores, Estados Unidos e China, além da União
Européia, Japão e México, que respondem por 77% do volume total importado. A
China, além dos crescentes volumes de produção, está se apresentando, ano após
ano, como o maior país importador. As Figuras 1, 2 e 3 mostram essas
informações.
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24
EUA
39%
Brasil
25%
Argentina
19%
China
7%
Outros
10%
Figura 1 - Principais países produtores de soja – safra 2005/06.
Fonte: USDA (2007).
EUA
41%
Brasil
40%
Argentina
11%
Paraguai
4%
Outros
4%
Figura 2 - Principais países exportadores de soja – 2005/06.
Fonte: USDA (2007).
Figura 3 - Principais países importadores de soja – 2005/06.
Fonte: USDA (2007).
Segundo a EMBRAPA (2005), dentre as nações que se destacam como as
mais promissoras importadoras de soja para o futuro estão a China, os países do
leste Europeu, Norte de África, Oriente Médio e México. Nesses países e regiões,
China
43%
EU
22%
Outros
19%
Japão
6%
Taiwan
4%
México
6%
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25
a maior parte da população apresenta alta elasticidade-renda na demanda de
alimentos, principalmente de origem animal. Dessa forma, o aumento esperado da
renda per capita desses países causará um aumento sem precedentes na demanda
de oleaginosas.
2.3.1
Oferta da Soja no Brasil
Ao longo dos anos, houve uma alteração do perfil das áreas produtoras de
soja no Brasil. Enquanto na década dos 70 mais de 80% da safra de soja foi
produzida na Região Sul, na década de 1990 entretanto, houve a consolidação da
região Centro-Oeste como a principal produtora de soja do País (Figura 4).
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste
Figura 4 – Evolução da área plantada de soja no Brasil.
Fonte: IBGE (2007)
O crescimento da produção brasileira de soja, nos últimos anos, deveu-se
não apenas à ampliação da fronteira agrícola com a incorporação de novas áreas,
mas também ao significativo aumento da produtividade (72,1% em 10 anos),
impulsionado pelos investimentos em novas tecnologias e desenvolvimento de
sementes capazes de se adaptarem a diferentes ecossistemas do País. As pesquisas
realizadas pela EMBRAPA permitiram ao Brasil cultivar a soja em estados com
climas completamente diversos como os do Sul e os de Norte do País, o que
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26
possibilita, inclusive, a existência de dois ciclos distintos de cultivo da planta.
(Paula; Faveret, 2000).
Mesmo já sendo a principal região produtora de soja, o Centro-Oeste
brasileiro ainda possui uma grande extensão de terras inaproveitadas, embora,
adequadas à produção. Em Goiás, apenas 22% do total de 7 milhões de hectares
de terras propícias estão sendo aproveitados; no Mato Grosso, apenas 24% do
total de 12,2 milhões de hectares; e no Mato Grosso do Sul, apenas 13% do total
de 8 milhões de hectares. Após a grande expansão do cultivo da soja para a região
Centro-Oeste, uma nova fronteira agrícola ainda mais ao Nordeste e Norte do País
começa a aparecer. Trata-se dos Estados do Piauí, Maranhão, Pará, Rondônia e
Tocantins, onde há respectivamente 1,4; 1,5; 4,0; 1,1 e 2,0 milhões de hectares de
área potencial para a produção agrícola segundo o GEIPOT (1999). Ver a Figura
5.
Segundo dados do IBGE (2007), a produção brasileira de soja alcançou 52
milhões de toneladas na safra 2006/07, ocupando uma área de 22 milhões de
hectares com uma produtividade de 2.379 kg/ha. Na Tabela 1, observa-se a
evolução da área plantada de soja no Brasil entre 2002 e 2006.
Tabela 1: Evolução da área plantada de soja no Brasil entre 2002 e 2006
Fonte: IBGE (2007).
2002 2003 2004 2005 2006
Brasil 16.376.035 18.527.544 21.601.340 23.426.756 22.082.666
Norte 140.656 212.264 359.434 514.296 517.993
Nordeste 1.125.225 1.242.515 1.321.505 1.441.161 1.488.313
Sudeste 1.294.586 1.527.857 1.876.303 1.900.077 1.665.966
Sul 6.860.846 7.498.175 8.309.827 8.688.656 8.131.849
Centro-Oeste 6.954.722 8.046.733 9.734.271 10.882.566 10.278.595
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27
Figura 5 - Principais áreas potenciais de produção da soja.
Fonte: CONAB (2007).
2.3.2
Demanda da Soja no Brasil
De acordo com os dados do Fundo Monetário Internacional-FMI (2007),
os países em desenvolvimento têm tido uma participação essencial no
desempenho da economia mundial. As estimativas sobre 2006 mostram um
crescimento de 7% das economias emergentes, mais do que o dobro do
desempenho das nações desenvolvidas, que foi de 3,1%. O crescimento
econômico de um continente onde vivem aproximadamente 55% dos habitantes
do planeta, associado a uma elasticidade-renda da demanda de alimentos bastante
elevada, possui uma influência decisiva no que se refere à demanda mundial de
alimentos. O crescimento econômico da União Européia (EU), Estados Unidos da
América (EUA), e Canadá não tem influência significativa na demanda de
alimentos, porque o aumento da renda per capita nesses países e bloco de países
não irá pressionar esse tipo de demanda, pois seus habitantes já consomem
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28
calorias suficientes para sua manutenção, devido a baixa elasticidade-renda da
demanda de alimentos (Oliveira, 2001).
Os dados dos relatórios do World Economic Outlook do FMI (2007)
mostram que a renda per capita do mundo entre 2000 e 2006 cresceu a um ritmo
maior do que a média do século passado e que a renda dos países em
desenvolvimento cresceu duas vezes mais rápido do que a renda dos países
desenvolvidos.
Dessa forma, o aumento da renda per capita nos países mais pobres indica
pressão de demanda de alimentos, principalmente nos países mais populosos. Para
se ter uma idéia dessa potencialidade, basta calcular a necessidade de carne na
China se cada habitante incorporar a sua dieta 1 kg de carne por ano. Será
necessário um adicional de 1,3 milhões de toneladas de carne para atender essa
demanda. Essa demanda de carne, considerando a conversão alimentar média de
2,8:1 e as perdas de carcaça, resulta numa demanda de ração animal de 4,5
milhões de toneladas. Como a composição média de ração é de 20% de farelo de
soja e 70% de milho seriam necessárias 900.000 toneladas de farelo de soja e 3,15
milhões de toneladas de farelo de milho, por ano. O consumo mundial de soja em
grãos no período de 2000/01 foi de 146,95 milhões de toneladas e 185,1 milhões
de toneladas em 2005/06, representando um aumento de 26% (USDA, 2007). Esta
análise com suporte dos dados finais, mostra que a demanda de alimentos para os
próximos anos deverá se manter firme.
Ao Brasil e aos demais produtores competitivos de soja, resta a perspectiva
de aumentos cada vez maiores na demanda deste produto e seus derivados.
2.4
Fatores de competitividade da soja
A competitividade de um setor, quando comparada internacionalmente,
não é explicada somente por uma empresa ou por um conjunto de empresas do
setor, mas por todo um sistema produtivo, organizacional e social. Neste sentido,
a empresa é importante, mas dependente de outros fatores vigentes. O relatório do
Departamento de Agricultura (Schnepf; Dohlman; Bolling, 2001) coloca que a
competitividade no mercado de commodities é resultado da influência de muitos
fatores, como a disponibilidade de recursos naturais e condições agroclimáticas, o
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29
impacto de políticas macroeconômicas, políticas específicas do setor, infra-
estrutura para armazenagem e transporte, além de instituições de suporte que
ajudam o mercado a operar eficientemente.
No entanto, de forma mais simples, a competitividade no mercado
internacional consiste na capacidade de colocar o produto no ponto de venda ao
mais baixo custo possível, isto é, com o mais baixo custo de produção na fazenda,
transporte e custos de comercialização. Em relação aos custos de produção, A
Figura 2 mostra que a competitividade brasileira no mercado internacional é
bastante confortável. Em relação aos custos de transporte o mesmo não ocorre
(Figura 3), o custo de transporte da soja argentina até o porto de embarque é US$
1,00/t mais barato que o da americana e inferior em US$ 21,00/t em relação à soja
brasileira (ANEC, 2005).
Tabela 2 - Custo de produção da soja (US$/ha).
Soja USA
Meio-Oeste
2003/04
Brasil
Mato Grosso
2003
Brasil
Paraná
2003
Argentina
Pampa Úmida
2002
Custos variáveis
Sementes 45,3 19,8 30,8 -
Fertilizantes 20,6 119,5 51,7 -
Produtos Químicos 55,9 63,9 74,0 -
Máquinas Operacionais 57,2 65,8 47,8 -
Juros de Capital 5,2 15,6 13,3 -
Assitência Técnica 3,3 12,9 16,9 -
Outros - 31,3 28,0 -
Total dos Custos Variáveis
187,5 328,7 262,4 222,9
Custos Fixos
Depreciação de Máq. E Equip. 126,1 156,6 93,3 47,2
Custo da Terra 224,1 7,8 40,9 155,3
Taxas e Seguros 17,4 4,4 4,6 -
Retorno do Investimento da Fazenda 37,0 24,5 33,8 51,2
Total dos Custos Fixos
404,7 193,3 172,6 253,6
Total dos Custos de Produção
592,1 521,9 435,1 476,5
Produtividade por Hectares em kg
2910 3000 3000 3000
Total dos Custos por toneladas
203,5 174,0 145,0 158,8
Fonte: CONAB (2005).
Tabela 3 – Competitividade na produção da soja em grão – 2003 (US$/t)
Brasil EUA Argentina
Preço FOB Porto (US$
/t
)
216
216
216
Frete do interior até o porto
(1)
-
35
-
15
-
14
Desp
esas Portuárias
-
6
-
3
-
3
Renda do Produtor Agrícola
(2)
175
198
199
(1) Frete interno baseado na distância média até o porto em cada país;
(2) Renda do produtor agrícola sem incluir impostos e subsídios.
Fonte: ANEC (2005).
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30
A produção brasiliera de soja, de acordo com o relatório da EMBRAPA
(2005), sofre forte concorrência mundial, com tendência a crescer nesta primera
década do novo milênio. Alguns fatores pressionam a posição brasileira no
mercado mundial de soja, dentre deles, as políticas dos países desenvolvidos, que
procuram restringir o acesso aos seus mercados domésticos, agravados pelos
subsídios às exportações e ao aumento de produção dos países competidores.
A necessidade de reestruturação do sistema industrial para fazer frente à
globalização também afeta, internamente, a cadeia agro-industrial da soja. Essa
combinação de competitividade externa, ligada à situação interna, demanda a
crescente busca de vantagens competitivas por parte dos setores e empresas
participantes da cadeia da soja, e de políticas públicas que garantam suporte e
incentivo para sua capacitação competitiva.
2.5
Fatores de competitividade do mercado brasileiro
Os preços da soja no Brasil, de acordo com Paula e Faveret (2000),
guardam relação direta com os preços internacionais e são praticados em estreita
sintonia com a Bolsa de Chicago, o que reflete a grande importância das
exportações como destino da produção (cerca de 71% da safra de 02/03). Trata-se
de um dos produtos com maior exposição internacional.
Os preços pagos ao produtor são baseados no preço internacional,
descontados os valores referentes a frete e impostos, que levam ao chamado preço
de internalização ou de paridade. O prêmio é uma variável de ajuste na
negociação internacional que leva em conta a origem e o destino do produto
exportado, a qualidade e a oportunidade. A inclusão da variável de ajuste da
negociação internacional nas compras nacionais (que não sejam para exportação)
procura adequar o preço pago ao produtor com o valor internacional do produto.
Assim, a tendência de preços da soja no mercado interno segue a mesma
verificada no mercado mundial.
Além dos fatores de formação de preço, a carência de estrutura de
armazenagem para muitos produtores os força à comercialização durante a safra,
quando os preços do produto estão mais baixos e os fretes são significativamente
mais caros, em função do aumento da demanda por transporte (Caixeta Filho et
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31
al., 2001). Nos Estados Unidos, os produtores maximizam a lucratividade
conjugando a armazenagem na fazenda com o transporte da safra via ferrovia-
hidrovia. Já no Brasil, só os grandes produtores dispõem de estrutura de
armazenagem na fazenda, enquanto os pequenos e médios defrontam-se com duas
opções: ou fazem a venda logo após a colheita, ou utilizam armazéns de terceiros.
Dados de mercado registram que no Brasil, apenas 5% da capacidade total
de armazenagem está dentro das fazendas entre 30 e 500 hectares, contra uma
média de 65% nos EUA, 50% na Europa e 25% na Argentina (Kassai, 2003).
Por outro lado, as cooperativas e empresas privadas possuem uma boa
capacidade de armazenamento da soja, fazendo com que as unidades agrícolas
sejam as que mais sofrem com esta descompensação nos fretes.
Do lado da demanda por transportes estão os produtores rurais, as
agroindústrias, as cooperativas e as tradings. Do lado da oferta destes serviços
encontram-se as transportadoras, os autônomos e seus agenciadores. Os
produtores rurais, individualmente, movimentam baixos volumes de carga, e
dificilmente colocam sua produção em pontos distantes de sua fazenda ou de lá
trazem mercadorias. Podem realizar o transporte através de uma cooperativa,
agroindústria e tradings, sendo comum, nestes casos, o agricultor se
responsabilizar pelos custos de transporte, com a agroindústria e/ou tradings
representando-o nas negociações (Dalto, 2003).
A agroindústria, por definição, é qualquer indústria que utiliza a produção
agrícola como matéria-prima para alterá-la em sua forma e transformá-la em um
produto (Zylbersztajn, 2000). Esta exerce a atividade mais abrangente no setor,
sendo um elemento bastante capacitado para administrar o abastecimento de
matérias-primas ou o escoamento da produção. Quanto às tradings, que se
caracterizam por serem grandes compradores de commodities, suas operações
proporcionam menor volatilidade ao mercado de frete e o uso de menor número
de veículos, além da possibilidade de utilização de outros modais, o que seria
ainda pouco viável aos agricultores. Principalmente no caso de distâncias maiores,
o comprador da soja adquire o produto FOT (Free on Truck), responsabilizando-
se assim pelo transporte (Caixeta Filho, 2001).
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32
Segundo Soares e Caixeta-Filho (1997), a diferença entre transportadoras e
os motoristas autônomos (carreteiros) reside no preço do frete. As transportadoras
são empresas que concentram a maior parte do transporte nos veículos da própria
frota, controlam seus custos e oferecem seguro por perdas que possam ocorrer em
função de quebras durante o transporte. Mas a frota das transportadoras não é
suficiente para movimentar o volume gerado pelas safras, fazendo com que os
motoristas autônomos desempenhem uma importante função na oferta de
transporte, devido à baixa especificidade do veículo. No transporte de grãos e
outras mercadorias ensacadas, os autônomos acabam por dominar o mercado,
tendo como principal fator de competitividade o baixo preço a que se sujeitam
operar. O contato entre os motoristas autônomos e os embarcadores é
implementado pelos agenciadores, que intermedeiam as negociações entre os
carreteiros e os proprietários de cargas. Esses agenciadores não se
responsabilizam por quebras de transporte, havendo necessidade de que os
embarcadores providenciem o seguro, caso desejem. Mas, segundo os
demandantes, a perda obtida com transporte de cargas de baixo valor agregado
não é significante, sendo preferível assumir o risco de se trabalhar com
autônomos.
Segundo Caixeta Filho et al. (1998), o pico da safra de soja começa na
segunda quinzena de março e vai até a segunda quinzena de abril. A primeira
etapa consiste no transporte entre o produtor e a indústria de esmagamento, ou
armazenamento do produto. Essa fase representa um custo mais elevado, em
decorrência das estradas rurais não serem pavimentadas, ocasionando
deslocamento mais lento, períodos de interrupção por causa das chuvas, além de
elevação dos custos de manutenção do caminhão. A segunda etapa caracteriza-se
pelo transporte do grão armazenado para a indústria de processamento ou dos
armazéns e indústrias aos portos, com destino ao mercado externo. Ao contrário
do que acontece com o milho, existe maior capacidade de armazenagem de soja
graças às instalações de cooperativas e outras empresas. Isso implica que o
verdadeiro pico no mercado de frete ocorra nos trechos que têm como origem a
unidade agrícola.
Com relação à produtividade dos veículos, o fato do carregamento se
realizar na própria lavoura, devido a já referida carência de armazenagem,
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33
restringe a velocidade de operação da carga, sendo comum que as más condições
climáticas impeçam a operação das máquinas que efetuam a colheita.
Outra questão que também interfere na rentabilidade do produtor, de
acordo com Paula e Faveret (2000), e que passa despercebida na maioria das
análises, é o nível de juros praticado pelo mercado, o que se explica pelo fato de
que a análise clássica leva em conta, no cálculo dos juros do custeio da safra, a
taxa praticada para o crédito rural, determinado pelo plano de safra nacional.
Porém, sendo a soja uma produção de larga escala, médios e grandes produtores
têm necessidade de custeio superior ao limite fixado pelo Conselho Monetário
Nacional, atualmente em 8,75% ao ano, e, para se financiarem, recorrem ao
mercado bancário comum, ou utilizam outros instrumentos de financiamento,
sujeitando-se às taxas de juros normais, que, nos últimos tempos, estão bastante
elevadas.
Ainda outra questão importante sob a ótica comercial, de acordo com
Warnken (2000), é que nenhuma outra política econômica pode ter um impacto
potencial maior sobre o setor da soja brasileira do que o preço da moeda do país.
A taxa de câmbio é o preço mais importante no Brasil e, no caso do setor da soja,
é vital para alcançar, manter ou perder a posição competitiva no mercado
internacional.
Na comercialização da soja brasileira, na perspectiva do crescimento da
competitividade, dois aspectos mostram-se fundamentais: o primeiro reside no
melhor equacionamento da rede logística, que onera significativamente o ciclo
produção – comercialização nacional, principalmente por causa das grandes
distâncias a serem percorridas das fronteiras agrícolas até os portos de embarque
para exportação. Por outro lado, o segundo tem o desafio da consolidação de uma
demanda estável com uma oferta agrícola que flutua sazonalmente. Os
mecanismos financeiros de comercialização foram desenvolvidos para equilibrar o
descasamento entre a oferta e a procura. Tem-se, por outro lado, que as margens
de lucro envolvidas no agronegócio são geralmente estreitas e muitas vezes a não
utilização ou a escolha equivocada de um mecanismo de comercialização pode
pôr a perder todo o esforço de reduzir os custos de produção. A eficiência de um
negócio, portanto, é mais abrangente do que simplesmente seu desempenho
produtivo.
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34
2.6
A soja produzida no Tocantins
A soja é uma cultura de grande escala e não é aconselhável o seu cultivo
em pequenas propriedades para fins comerciais. Os censos agropecuários,
divulgados pelo IBGE (2006), demonstram que vem aumentando a quantidade
produzida em grandes propriedades.
Conforme o censo agropecuário de 1980, as propriedades produtivas de até
100 ha representavam 90% e eram responsáveis por 37% do volume de soja
produzido no Brasil. Em 1985, esse percentual caiu para apenas 20% da produção
e essas propriedades representavam 89% do total dos estabelecimentos, ao passo
que as propriedades acima de 1.000 ha representavam apenas 1,23% do total dos
estabelecimentos destinados à produção de soja e contribuíam com 45% da
produção.
Segundo o censo agropecuário de 1995/96, o último disponível, no Estado
de Tocantins havia 27.014 estabelecimentos agropecuários na lavoura temporária
e 55 destinavam-se ao cultivo de soja. Deles produziam 880 toneladas numa área
entre 100 e 1.000 ha, 10.423 toneladas entre 1.000 e 10.000 ha, e 2.780 toneladas
entre 10.000 e 100.000 ha. A quantidade produzida de soja em grãos no ano 1996
foi de 14.097 toneladas.
A soja é, atualmente, cultivada em várias regiões do território
tocantinense. Essa cultura desenvolveu-se inicialmente com a expansão da área
plantada e, posteriormente, com a elevação da produtividade. Nota-se, na Tabela
4, que no Estado de Tocantins houve um crescimento tanto na área plantada como
na produção e produtividade, saltando em 1998, de 56.862 ha., 123.085 toneladas
de grãos, e de uma produtividade de 2.165 kg/ha, para 253.466 ha. 652.322
toneladas produzidas, e 2.574 kg/ha, em 2004. Um aumento de 345,75%,
429,97% e 18,83%, respectivamente.
No intervalo de 17 anos de cultivo da soja em Tocantins, foram percebidas
algumas oscilações, nos itens supracitados, mas que logo se recuperam nos anos
seguintes. Isso é observado na queda da área plantada em 1991 e 1992 em relação
a 1990, mas que se recupera em 1994 com um crescimento da área plantada de
95,10% em relação a 1993, mesmo permanecendo com uma área inferior a que era
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35
plantada em 1990, que voltaria a superar o valor daquele ano somente a partir de
1997. A retração da área plantada e da produção de 1996 é um reflexo da política
cambial brasileira, da época, que dificultava as exportações (valorização cambial).
Portanto, pode-se afirmar que a produtividade apresentada no cultivo da
soja no Estado de Tocantins vem apresentando um comportamento de crescimento
no período de 1998 a 2005.
Tabela 4: Produção de soja do Estado do Tocantins, a área plantada e a
produtividade.
Ano Área plantada (ha) Produção (t) Produtividade (kg/ha)
1990 30.120 35.140 1.167
1991 4.500 8.910 1.980
1992 7.040 11.255 1.599
1993 15.945 26.506 1.662
1994 31.110 57.585 1.851
1995 20.237 36.471 1.802
1996 7.019 14.077 2.005
1997 34.463 45.304 1.314
1998 56.862 123.085 2.165
1999 46.256 113.363 2.451
2000 57.919 144.362 2.492
2001 82.098 188.226 2.293
2002 107.377 244.329 2.275
2003 153.048 377.638 2.467
2004 253.466 652.322 2.574
2005 355.300 905.328 2.548
2006 329.220 742.891 2.256
Fonte: IBGE (2007).
Na tabela 5, são apresentadas as principais microrregiões produtoras de
soja do estado do Tocantins, a área colhida e a produção.
Tabela 5: Microrregiões de soja do Tocantins: área colhida e produção.
Área colhida (hectare) Quantidade Produzida (tonelada) Regiões
Administrativas
2004 2003 2002 2001 2004 2003 2002 2001
Abreulândia 80 182
Aliança do Tocantins 1.300 960 400 2.990 2.304 740
Almas 500 300 200 150 1.250 660 300 445
Alvorada 3.500 2.000 1.740 1.600 9.800 5.400 4.176 3.580
Aparecida do Rio N. 4.200 2.000 670 500 10.080 4.800 1.608 1.050
Araguaçu 380 130 836 260
Araguaína 2.000 850 104 100 5.400 2.108 208 65
Barra de Ouro 300 70 780 182
Barrolândia 900 2.052
Bom Jesus do To. 4.500 3.640 2.900 2.590 12.150 9.828 7.482 6.216
Brasilândia do To. 2.500 6.500
Brejinho de Nazaré 7.800 3.500 1.900 1.900 18.720 7.560 4.180 3.990
Cairi do Tocantins 330 160 880 690 320
Campos Lindos 30.960 24.500 20.000 13.456 83.592 63.700 48.000 32.000
Caseara 2.400 5.040
Centenário 650 1.625
Chapada da Natividade 510 1.200 1.350 2.520
Couto de Magalhães 250 625
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36
Área colhida (hectare) Quantidade Produzida (tonelada) Regiões
Administrativas
2004 2003 2002 2001 2004 2003 2002 2001
Cristalândia 250 600
Crixás do Tocantins 1.300 1.330 200 3.250 3.192 480
Darcinópolis 1.200 30 35 3.120 72 35
Dianópolis 16.230 5.645 5.150 3.396 53.560 10.555 7.725 7.471
Dueré 2.100 3.080 1.450 4.995 7.361 3.095
Fátima 50 120
Figueirópolis 5.160 2.500 600 570 14.190 6.750 1.500 1.710
Formoso do Araguaia 17.280 15.100 12.840 15.177 43.408 37.750 32.357 38.208
Fortaleza do Tabocâo 800 640 100 110 1.920 1.536 240 264
Goiatins 1.100 2.805
Guaraí 1.600 800 270 140 4.160 1.920 540 280
Itacajá 1.100 250 200 200 2.750 450 400 400
Itaparatins 800 2.000
Jaú do Tocnatins 130 270
Lagoa da Confusão 17.000 6.000 480 1.000 37.400 14.400 1.152 2.100
Mateiros 19.900 15.480 13.020 3.250 47.760 34.210 18.749 8.125
Miranorte 220 528
Monte do Carmo 4.200 300 1.500 20 10.080 720 3.600 48
Monte Santo do To. 30 72
Natividade 350 735
Nova Olinda 400 1.000
Nova Rosalândia 70 147
Novo Acordo 120 180
Novo Jardim 1.000 1.087 800 2.700 1.955 1.200
Palmas 2.550 2.200 2.000 40 6.420 4.940 4.200 99
Palmeirante 300 750
Paraíso do Tocantins 1.100 2.640
Pedro Afonso 37.000 33.626 30.300 28.800 99.900 90.790 78.174 62.208
Peixe 4.000 1.450 250 1.600 8.800 2.900 437 3.040
Pequizeiro 350 200 200 875 440 400
Pium 1.840 320 4.416 640
Ponte Alta do To. 800 1.920
Porto Alegre do To. 600 1.500
Porto Nacional 8.500 3.830 880 880 20.400 9.192 2.112 2.112
Presidente Kennedy 2.200 450 450 5.500 990 900
Rio da Conceição 2.000 3.240
Rio dos Bois 180 410
Rio Sono 726 1.742
Sandolândia 90 225
Santa Fé do Araguaia 20 52
Santa Maria do To. 2.000 5.000
Santa Rita do To. 200 600 500 440 1.320 1.050
Santa Rosa do To. 8.000 4.000 2.260 650 18.720 10.800 5.464 1.365
São Bento do To. 400 800
São Valério da Nat. 200 90 400 162
Silvanópolis 9.000 1.400 60 520 21.600 3.360 126 1.092
Sucuprira 4.600 650 163 12.420 1.625 326
Taguatinga 100 1.500 1.200 1.600 250 3.450 1.800 3.360
Talismã 1.800 1.750 1.250 1.230 4.536 4.725 3.250 3.321
Tupirama 11.000 6.720 2.700 1.174 29.700 16.128 6.966 2.820
Tupiratins 1.200 800 3.000 1.600
Wanderlândia 50 131
Total 253.466 153.048 107.377 82.098 652.322 377.638 244.329 188.226
Fonte: IBGE (2006).
Analisando os dados da Tabela 5, constata-se que de 2001 até 2004, os
municípios de Darcinópolis (Extremo Norte), Brasilândia (Centro Norte), Pedro
Afonso (Nordeste), Tupirama (Centro Oeste), Mateiros (Centro Leste), Lagoa da
Confusão (Sudoeste), Dianópolis (Sudeste) foram os maiores produtores de suas
respectivas regiões.
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37
Nota-se que houve um acréscimo da produção e da área destinada ao
cultivo da soja na microrregião do Sudoeste e Sudeste de Tocantins, o
crescimento desta foi bem significativo, o que leva a considerar que seja um
reflexo do alto padrão tecnológico de produção adotado na região, provocando um
aumento de produtividade.
Para uma melhor compreensão e visualização do espaço geográfico, na
Figura 6 são apresentadas as quantidades de toneladas colhidas de soja no Estado
de Tocantins, destacando-se os municípios de maior produção.
Atualmente, os maiores municípios produtores de soja em Tocantins são:
Aparecida do Rio Norte, Bom Jesús do Tocantins, Campos Lindos, Dianópolis,
Figueirópolis, Formoso de Araguaia, Lagoa da Confusão, Mateiros, Monte do
Carmo, Porto Nacional, Santo Rosa do Tocantins e Tupirama.
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38
Figura 6: Quantidade de soja colhida no Estado de Tocantins por município.
Fonte: SEAGRO – TO (2007).
2.7
A soja produzida no Maranhão
Segundo o censo agropecuário de 1995/96 (IBGE, 2006), no Estado de
Maranhão havia 330.673 estabelecimentos agropecuários na lavoura temporária.
Eles produziam 5.289 toneladas de soja em grão numa área entre 100 a menos de
500 ha, 34.701 entre 500 a menos de 1000 ha, 57.015 toneladas entre 1.000 a
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39
menos de 10.000 ha. e 37.963 entre 10.000 a menos de 100.000 ha. A quantidade
produzida de soja em grãos no ano 1996 foi de 135.123 toneladas.
A soja é, atualmente, cultivada em várias regiões do território maranhense.
Essa cultura desenvolveu-se inicialmente com a expansão da área cultivada e,
posteriormente, com a elevação da produtividade. Nota-se, na Tabela 6, que no
Estado de Maranhão houve um crescimento tanto da área plantada como da
produção e da produtividade, saltando, em 1994, de 62.896 ha e 140.675
toneladas de grãos, e de uma produtividade de 2.237 kg/ha, para 372.074 hectares,
996.909 toneladas produzidas e 2.679 kg/ha, em 2005. Um aumento de 491,57%,
608,66% e 19,75%, respectivamente.
No intervalo de 17 anos de cultivo da soja no Maranhão foram percebidos
algumas pequenas oscilações, nos itens colocados acima, mas que logo se
recuperam nos anos seguintes. Isso é observado na queda da área plantada em
1991 em relação a 1990, mas que se recupera em 1992 com um crescimento da
área plantada de 360,67% em relação a 1991, mesmo permanecendo com uma
área inferior a que era plantada em 1990 que voltaria a superar o valor daquele
ano somente a partir de 1991. A retração da área plantada e da produção de 1996 é
um reflexo da política cambial brasileira, da época em que se dificultavam as
exportações (valorização cambial).
De uma forma geral, pode-se afirmar que a produtividade apresentada no
cultivo da soja no estado do Maranhão vem apresentando um comportamento de
crescimento no período de 1992 a 2005.
Tabela 6 - Produção de soja do estado do Maranhão, área plantada e
produtividade.
Área plantada (ha) Produção (ton) Produtividade (t/ha)
1990 15305 4176 0,273
1991 4585 8037 1,753
1992 21122 24029 1,138
1993 43223 87370 2,021
1994 62896 140675 2,237
1995 87690 162375 1,852
1996 63652 137283 2,157
1997 109769 221535 2,018
1998 146389 290438 1,984
1999 166916 409012 2,450
2000 178716 454781 2,545
2001 213436 491083 2,301
2002 238173 561718 2,358
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40
… Continuação
área plantada (ha) Produção (ton) Produtividade (t/ha)
2003 275252 660078 2,398
2004 340403 903998 2,656
2005 372074 996909 2,679
2006 383284 931142 2,429
Fonte: IBGE (2007).
Na Tabela 7 são apresentadas os principais municípios produtores de soja
do Estado do Maranhão, a área plantada e a produção.
Tabela 7 - Principais municípios produtores de soja do Maranhão: área e produção
Quantidade Produzida (tonelada) Área colhida (hectare) Regiões
Administrativas
2002 2003 2004 2005 2002 2003 2004 20
Afonso Cunha
- 22 182 275 - 20 80 110
Alto Parnaíba
16.224 36.133 49.851 54.837 7.057 15.710 19.166 21.083
Amarante
- - 351 - - - 150 -
Anapurus
600 2.088 5.004 7.560 250 870 2.085 3.000
Balsas
186.286 216.053 262.980 289.655 77.619 89.278 97.400 107.240
Barra do Corda
- - 880 - - - 550 -
Benedito Leite
600 768 684 684 250 320 300 300
Brejo
- 3.792 5.352 12.792 - 1.580 2.230 5.200
Buriti
720 960 4.104 10.449 300 400 1.710 4.050
Carolina
7.820 9.085 20.329 22.371 3.400 3.950 7.819 8.601
Chapadinha
- 278 576 1.548 - 116 240 600
Colinas
- - 7 105 - - 4 35
Estreito
1.410 3.615 4.726 4.320 470 1.205 1.940 1.700
Feira Nova
- - 75 82 - - 30 33
Fernando Falcão
- - - 65 - - - 25
Formosa da Serra
- 1.530 2.592 2.852 - 850 1.037 1.141
Fortaleza dos N.
19.861 35.057 47.793 52.572 8.345 14.730 17.701 19.471
Fortuna
- - 57 57 - - 30 30
Grajaú
24 2.076 5.693 3.232 10 790 2.711 1.197
Loreto
17.094 20.036 27.967 29.700 7.432 8.490 10.358 11.000
Magalhães de A.
- - 919 2.200 - - 264 1.480
Mata Roma
- 1.806 3.864 4.386 - 750 1.610 1.700
Milagres
- - - 70 - - - 27
Mirador
2.720 3.675 4.171 2.240 850 1.250 1.800 800
Nova Colinas
- 3.250 2.160 3.355 - 1.250 800 1.342
Pastos Bons
2.760 3.712 4.113 2.324 920 1.350 1.645 830
Riachão
50.140 48.000 65.800 72.468 21.800 20.000 24.400 26.840
Sambaíba
50.664 52.102 95.909 93.620 22.022 21.860 35.522 34.674
São domingo
22.875 25.000 24.116 32.049 9.150 10.180 11.165 11.870
São Félix de B.
- - - 486 - - - 180
São Pedro dos C.
- - - 250 - - - 100
São Raimundo
35.064 40.983 56.722 62.394 15.247 17.220 21.008 23.109
Sucupira do N.
2.550 2.850 2.340 2.850 850 970 870 950
Tasso Fragoso
144.306 147.207 204.601 225.061 62.201 62.113 75.778 83.356
Total
561.718 660.078 903.998 996.909 238.173 275.252 340.403 372.074
Fonte: IBGE (2007).
Analisando os dados da Tabela 7, constata-se que, entre 2002 a 2005, os
municípios de Alto Parnaíba, Balsas, Fortaleza dos Nogueiras, Loreto e Riachão
foram os maiores produtores de suas respectivas regiões.
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41
Nota-se um acréscimo da área destinada ao cultivo da soja, nas
microrregiões do Sul do Maranhão o crescimento da produção desta oleaginosa
foi bem significativo nos últimos anos, o que leva a deduzir que seja um reflexo
do alto padrão tecnológico de produção adotado nas microrregiões, provocando
um aumento na produtividade.
A Figura 7 mostra a distribuição da área plantada com soja no Estado do
Maranhão, destacando-se os principais municípios produtores, para uma melhor
compreensão e visualização do espaço geográfico de onde eles se encontram.
Figura 7 - Distribuição da área plantada com soja no Maranhão por município.
Fonte: IBGE (2007).
2.8
A soja produzida no Piauí
O Estado do Piauí aparece como a mais recente fronteira produtora de
grãos. No cerrado, na parte sul do Estado ou na região Noroeste, já é
representativa a mudança na economia das localidades provocada pela
movimentação do agronegócio. Municípios como Uruçuí, Ribeiro Gonçalves,
Baixa Grande do Ribeiro e Santa Filomena se destacam na produção de soja
(IBGE, 2006). A infra-estrutura, no entanto, é precária. O Estado tem um enorme
déficit de armazenagem de unidades graneleiras (CONAB, 2006). Os municípios
de Uruçuí, Ribeiro Gonçalves e Baixa Grande do Ribeiro contam com espaços
apropriados, por enquanto, para receber a soja.
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42
A soja é cultivada em várias regiões do Sul do território piauiense. Essa
cultura desenvolveu-se inicialmente com a expansão da área plantada e,
posteriormente, com a elevação da produtividade. Nota-se na tabela 8, que no
estado de Piauí houve um crescimento tanto da área plantada como da produção e
da produtividade. Em 1997, de 18.780 ha plantadas, 40.520 toneladas produzidas
e uma produtividade de 2.158 kg/ha, passou para 198.547 ha, produzindo 559.545
toneladas de soja e alcançando uma produtividade de 2.818 kg/ha, em 2005. Um
aumento de 957,22%, 1280,91% e 30,58% na área plantada, nas toneladas
produzidas e na produtividade.
No intervalo de 17 anos de cultivo da soja em Piauí, foram percebidas
variações nos itens tratados acima, mas que logo se recuperam nos anos seguintes.
Foi observado uma queda da área plantada em 1992 em relação a 1991, com
recuperação em 1994 devido ao crescimento da área plantada de 248,65% em
relação a 1993. O recuo da área plantada de 1996 é um reflexo da política cambial
brasileira.
Pode-se asseverar que a produtividade apresentada no cultivo da soja no
estado de Piauí vem apresentando um comportamento de crescimento no período
de 2003 a 2005.
Tabela 8 - Produção de soja do estado do Piauí, a área plantada e a produtividade.
Área plantada (ha) Produção (ton) Produtividade (t/ha)
1990 1560 906 0,581
1991 1900 2850 1,500
1992 1590 719 0,452
1993 1860 3107 1,670
1994 6345 20199 3,183
1995 12784 20199 1,580
1996 9585 22478 2,345
1997 18780 40520 2,158
1998 27152 49864 1,836
1999 32217 82741 2,568
2000 40004 100963 2,524
2001 62729 128315 2,045
2002 86935 91014 1,047
2003 116613 308225 2,643
2004 159281 388193 2,437
2005 198547 559545 2,818
2006 232009 544086 2,345
Fonte: IBGE (2007).
Na Tabela 9 são apresentados os principais municípios produtores de soja
do estado de Piauí, a área colhida e a produção.
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43
Tabela 9- Principais municípios produtores de soja do Piauí: área e produção
Quantidade Produzida (tonelada) Área colhida (hectare) Regiões
Administrativas
2002 2003 2004 2005 2002 2003 2004 2005
Alvorada do G.
1.928 5.821 6.129 2.431 1.860 2.115 2.270 975
Antonio Almeida
1.070 6.434 7.648 7.688 1.320 2.480 3.300 2.600
Baixa Grande
12.715 35.316 52.604 82.399 11.035 13.535 19.258 29.844
Bom Jesus
8.494 49.770 60.295 77.446 12.487 18.500 21.866 24.429
Corrente
288 - - - 400 - - -
Currais
284 4.581 10.954 28.809 810 1.980 6.274 11.345
Gilbués
3.026 9.453 14.012 18.019 1.930 3.860 5.310 6.326
Guadalupe
450 105 - 116 150 50 - 75
Manoel Emídio
- - - 2.205 - - - 1.050
Miguel Leão
19 - - - 180 - - -
Monte Alegre
919 5.064 11.010 14.009 790 2.110 4.434 4.471
Palmeira do Piauí
- 4.740 7.650 10.612 - 2.000 2.600 3.337
Piracuruca
- - - 18 - - - 15
Ribeiro G.
23.354 47.558 62.063 85.860 12.862 16.914 21.718 29.802
Santa Filomena
6.430 13.826 15.989 31.001 4.580 5.500 6.499 11.010
Sebastião Leal
5.622 20.958 17.376 30.404 6.640 7.450 8.700 11.400
Uruçuí
26.415 104.599 122.463 168.528 31.416 40.119 53.552 61.868
Total
91.014 308.225 388.193 559.545 86.460 116.613 155.781 198.547
Fonte: IBGE (2007).
Analisando os dados da Tabela 9, verifica-se que de 2002 até 2005, os
municípios de Uruçuí, Sebastião Leal, Santa Filomena, Rio Gonçalves, Currais,
Bom Jesus e Baixa Grande do Ribeiro foram os maiores produtores de suas
respectivas regiões.
Observou-se um acréscimo do volume produzido e da área destinada ao
cultivo da soja nos municípios do Sul de Piauí. A ocorrência deste fato é um
reflexo do alto padrão tecnológico de produção adotado na região, provocando um
aumento de produtividade.
Na Figura 8 são apresentadas, em destaque, os municípios de maior
produção de soja em grão, para uma melhor compreensão e visualização do
espaço geográfico de onde eles se encontram.
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44
Figura 8 - Distribuição da área plantada com soja no Piauí, por Município.
Fonte: IBGE (2006).
A produção de soja em grão nos Estados do Tocantins, Maranhão e Piauí
vêm apresentando grande crescimento nos últimos dez anos. A taxa média de
crescimento anual de 1996 a 2005 foi de 35%, enquanto o Brasil apresentou
crescimento médio anual de 9,5%. Nos três Estados, especialmente Tocantins,
existe grande possibilidade de áreas de expansão com cultivo de grãos.
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3
Logística da soja
Neste capítulo são dadas algumas definições da logística. É abordada também, a
logística da soja brasileira no que se refere à infra-estrutura de transporte e de
armazenamento. Finalmente, se apresenta a logística dos Estados de Tocantins,
Maranhão e Piauí.
3.1
Definindo a logística
O marco histórico nos conceitos da geopolítica e da logística reside na
evolução tecnológica observada na microeletrônica e na comunicação, que
revolucionou também essas disciplinas, nelas introduzindo uma nova
racionalidade. Essa revolução gerou uma nova forma de produção baseada na
informação e no conhecimento, que envolve a organização social e política
mediante o controle de redes técnicas e fluxos (Castells, 2000 apud Becker,
2004).
A nova racionalidade introduzida na inovação tecnológica contínua é a
velocidade. Segundo Virílio (1993), a velocidade é a essência da tecnologia e a
logística é a nova fase de inteligência militar inerente à velocidade; logística
entendida como preparação contínua dos meios para a competição que se expressa
num fluxograma de um sistema de vetores de produção, transporte e execução de
informações. A partir da revolução da Ciência e Tecnologia, o que conta é a
seleção de veículos e vetores para garantir o movimento perene, envolvendo o
controle do tempo presente e futuro e a seleção de lugares a ela subordinada
(Becker, 1988, 1991; Virílio, 1993).
A logística é entendida, também, como o planejamento e a operação dos
sistemas físicos, informacionais e gerenciais, necessários para que insumos e
produtos possam vencer condicionantes espaciais e temporais de forma
econômica (Daskin, 1985 apud Novaes, 1989).
O Council of Supply Chain Management Professionals anteriormente
denominado Council of Logistics Management (2005), define a logística como a
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46
parte do processo da cadeia de suprimentos que planeja, implementa e controla, de
forma eficiente e eficaz, a expedição, o fluxo reverso e a armazenagem de bens e
serviços, assim como do fluxo de informações relacionadas, entre o ponto de
origem e o ponto de consumo, com o propósito de atender às necessidades dos
clientes.
De acordo com Becker (2004), a nova racionalidade, a logística, tende a se
difundir pela sociedade e pelo espaço agrícola, em termos operacionais. Ela
avança rapidamente no setor produtivo privado por meio da formação de sistemas
logísticos, espaços temporais viabilizados por redes técnicas e políticas, e
alimentados pela informação. O setor público, dada a sua estrutura pesada, e a
sociedade carente de meios econômicos e de informação, têm muito mais
dificuldade em operar a logística.
Na indústria e na agroindústria, a logística foi incorporada à geopolítica e
visa maximizar o valor econômico dos produtos e materiais, tornando-os
disponíveis a um preço razoável, onde e quando houver procura. Em outras
palavras, a utilização do tempo e do espaço é otimizada. Magee (1997) e
Alvarenga e Novaes (2000) classificam os elementos do sistema logístico da
seguinte forma:
• Estoque de produtos, elementos reguladores entre transporte,
fabricação e processamento;
• Aquisição e controle de matéria-prima;
• Meios de transporte e de entrega local, envolvendo todas as etapas do
transporte e essenciais quanto ao custo, a velocidade e a segurança;
• Capacidade de produção e conversão para enfrentar as flutuações da
demanda;
• Armazenamento nas fábricas, locais e regionais;
• Comunicação e controle, fundamentos da administração do sistema,
em que se baseiam a tomada de decisões;
• Capacitação dos recursos humanos.
Com respeito à execução das tarefas logísticas, Ballou (1993, 2001) e
Ching (1999) as classificam em duas categorias: primárias e secundárias. As
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47
primárias são aquelas sem as quais a logística não acontece; são as que
contribuem com a maior parcela do custo total logístico. Essas atividades são:
• Transporte: é a atividade mais importante para a maioria das empresas,
simplesmente porque ela absorve de um a dois terços dos custos
logísticos. É essencial, pois nenhuma empresa moderna pode operar
sem providenciar a movimentação de suas matérias-primas ou de seus
produtos acabados.
• Manutenção de Estoques: normalmente não é viável providenciar
entrega instantânea aos clientes. Para se atingir um grau razoável de
disponibilidade de produto é necessário manter estoques, que agem
como amortecedores entre a oferta e a demanda. Os estoques são
responsáveis por aproximadamente de um a dois terços dos custos
logísticos, tornando-os uma atividade chave da logística. Enquanto o
transporte adiciona valor de “lugar” ao produto, o estoque agrega valor
de “tempo”. Para agregar este valor dinâmico, o estoque deve ser
posicionado próximo aos consumidores ou aos pontos de produção.
• Serviço ao cliente: padrões de serviço ao cliente fixam o nível de
produção e o grau de rapidez ao qual o sistema logístico deve
responder. Os custos logísticos aumentam proporcionalmente ao nível
de serviço oferecido ao cliente.
• Processamento de pedidos: os custos de processamento de pedidos
tendem a ser pequenos quando comparados aos custos de transportes
ou de manutenção de estoques. A importância se deriva do fato de ser
um elemento crítico em termos de tempo necessário para levar bens e
serviços aos clientes. É uma atividade primária que inicializa a
movimentação de produtos e a entrega de serviços.
Ballou (2001) tenta demonstrar a importância das atividades chamadas de
primárias dentro da logística através do que ele chama de ciclo crítico de serviço
ao cliente, conforme demonstrado na Figura 9.
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48
Figura 9 - Ciclo Crítico da Logística
Fonte: Ballou (2001).
As atividades secundárias que apóiam as primárias contribuem para a
disponibilidade e a condição física de bens e serviços. Elas são:
• Armazenagem: refere-se à administração do espaço necessário para
manter estoques. Envolve problemas como localização,
dimensionamento de área, arranjo físico, recuperação do estoque,
projeto de docas ou baias de atracação e configuração do armazém;
• Manuseio de materiais: Está associada com a armazenagem e também
apóia a manutenção de estoques. É uma atividade que diz respeito à
movimentação do produto no local de estocagem. São problemas
importantes: seleção do equipamento de movimentação, procedimentos
para formação de pedidos e balanceamento da carga de trabalho;
• Embalagem de proteção: um dos objetivos da logística é movimentar
bens sem danificá-los além do economicamente razoável. Bom projeto
de embalagem do produto auxilia a garantir movimentação sem
quebras. Além disso, dimensões adequadas de empacotamento
encorajam manuseio e armazenagem eficientes;
• Obtenção: É a atividade que deixa o produto disponível para o sistema
logístico. Trata da seleção das fontes de suprimento, das quantidades a
serem adquiridas, da programação das compras e da forma pela qual o
produto é comprado. É importante para a logística, pois decisões de
compra têm dimensões geográficas e temporais que afetam os custos
CLIENTES
Manutenção
De Estoque
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49
logísticos. A obtenção não deve ser confundida com a função de
compras;
• Programação de produtos: Enquanto a obtenção trata do suprimento de
firmas de manufatura, a programação do produto lida com a
distribuição. Refere-se primariamente às quantidades agregadas que
devem ser produzidas e quanto e onde devem ser fabricadas. Não diz
respeito à programação detalhada de produção, executada diariamente
pelos programadores de produção;
• Manutenção de informação: Nenhuma função logística dentro de uma
firma poderia operar eficientemente sem as necessárias informações de
custo e desempenho. Tais informações são essenciais para correto
planejamento e controle logístico. Manter uma base de dados com
informações importantes (localização dos clientes, volumes de venda,
padrões de entregas e níveis dos estoques) apóia a administração
eficiente e efetiva das atividades primárias e de apoio.
Logística é um gerenciamento onde atividades diferentes são coordenadas
e integradas dinamicamente. De acordo com os autores Bowersox e Closs (2001)
e Ballou (2001), a empresa que é capaz de desenvolver um sistema logístico
eficaz tem a vantagem de ser vital no futuro.
3.2
A logística da soja brasileira
Entende-se por ciclo da soja, como o processo que se inicia com o
acompanhamento técnico e especializado no preparo físico do solo, plantio,
aplicação de defensivos, até a colheita, transporte, seleção do produto,
armazenamento, beneficiamento, industrialização, comercialização e exportação.
A logística da soja deve ser criteriosamente estudada e planejada para diminuir os
custos do produto, visto que esta leguminosa percorre grandes distâncias até
chegar aos equipamentos de distribuição e comercialização.
Foi na década de 1990, particularmente em sua segunda metade, que se
manifestou a preocupação com a logística no Brasil. Um sistema logístico,
envolvendo comunicações e transportes, é entendido como necessário para o
Brasil ampliar seus mercados no exterior e a acessibilidade na América do Sul,
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50
transformando-o num efetivo centro de comércio exterior (Fonseca, 1997 apud
Caixeta Filho et al., 1998).
Substancial acervo de conhecimentos sobre agroindústria da soja tem sido
produzido nos últimos anos, destacando-se a contribuição da Escola Superior de
Agricultura Luis de Queiroz, (ESALQ/USP), do extinto GEIPOT, do Ministério
dos Transportes, do Ministério do Planejamento, do IPEA e do BNDES.
A avaliação desse conjunto de estudos permite detectar a parcela da
logística que sustenta a expansão da soja na Amazônia nas últimas décadas.
Focalizam sobretudo o papel dos transportes e das rodovias na competitividade do
agronegócio, as mudanças na distribuição da produção, cenários de expansão,
notando-se que algumas apontam brevemente problemas sociais e ambientais
(Caixeta Filho et al., 1998; Martins; Caixeta Filho, 2000; Costa, 2000; Nazário,
2000; Battisti; Martins, 2001).
Essa mudança de abordagem na análise bem expressa o novo momento de
retomada das exportações e de integração sul-americana, buscando estabelecer as
alternativas de transporte em função de sua racionalidade sob o ponto de vista
logístico.
A logística de movimentação da soja se inicia com a coleta da produção
por via rodoviária. Uma parte segue para os portos de exportação diretamente, ou
mediante transbordo, para as hidrovias ou ferrovias enquanto a outra parte segue
para as unidades industriais que produzem o farelo e o óleo de soja.
Dos modos de transporte existentes, o transporte de soja ocorre através de
rodovias, ferrovias e hidrovias. No agronegócio, o sistema interligado de
transporte favorece sua vantagem competitiva para a exportação.
Paula e Faveret (2000) compararam as distâncias percorridas desde as
regiões produtoras até o porto (1400 km) dos países de Brasil e Estados Unidos. O
frete no Brasil custa em torno de US$ 50, enquanto o produtor do Mississipi-
EUA despende somente US$ 6,60, segundo dados da CVRD (2005). A Tabela 10
ilustra comparativamente a matriz de transportes para a soja entre os principais
exportadores.
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51
Tabela 10 - Matriz de transporte da soja no Brasil, Argentina e EUA - 2001.
Fonte: Associação Nacional de Exportadores de Cereais (ANEC) (2005).
O custo do frete por tonelada de grãos em geral, em trecho médio de mil
quilômetros é de US$ 32,00 pelo modal rodoviário; US$ 15,00 a US$ 18,00 por
ferrovia e apenas US$ 7,00 a US$ 8,00 na hidrovia (Dalto; Saliby, 2001). No caso
dos sojicultores, o valor do frete chega a representar 30% do preço recebido,
segundo um levantamento realizado em janeiro de 2000 pela EMBRAPA (2001),
para escoamento do produto a granel, entre Campo de Parecis (MT) e o porto de
Paranaguá (PR).
A conjugação de alguns fatores de ordem logística leva o produtor de soja
brasileiro à perda de competitividade, de acordo com Paula e Faveret (2000):
• Quase 60% do transporte de carga no Brasil é feito por rodovia;
• Por duas décadas o país praticamente não investiu na melhoria de sua
malha viária, que se deteriorou sensivelmente;
• A produção se interiorizou cada vez mais, ficando dependente da
malha viária decadente;
• A frota de veículos também envelheceu, gerando mais custos aos seus
operadores, que os repassam ao preço do frete;
• O mercado de frete não tem transparência suficiente que possibilite ao
seu consumidor um controle sobre os preços; e
• Os outros modais de transporte ainda não oferecem versatilidade,
confiabilidade e oferta suficientes para se tornarem alternativas reais ao
transporte rodoviário.
Segundo a equipe técnica da CONAB-TO (2006) existem
aproximadamente 42.000 quilômetros de rios navegáveis no Brasil, dos quais
apenas 8.500 (20,2%) são efetivamente utilizados. A baixa performance do modal
está relacionada a problemas de várias naturezas, tais como:
BRASIL ARGENTINA EUA
Hidrovia (%)
5 2 61
Ferrovia (%)
28 16 23
Rodovia (%)
67 82 16
Distância média ao
porto
900 a 1000 km 250 a 300 km 1000 km
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52
• A navegação no Brasil não é ainda regulada por uma lei específica e a
legislação existente deixa margem para alguns conflitos entre os
transportadores e os demais usuários das bacias hidrográficas;
• A demora na emissão das licenças ambientais que possibilitariam os
investimentos na navegabilidade de alguns rios;
• A limitada capacidade de investimento do Estado.
A utilização de hidrovias no transporte de grãos tornaria a soja brasileira
mais competitiva no mercado mundial. No caso específico, a viabilização do
Araguaia-Tocantins, apontada como uma das principais vias de transporte das
regiões Norte e Centro-Oeste do Brasil seria o caminho mais curto para escoar a
produção da soja até a Europa. No entanto, as obras nessa hidrovia foram
proibidas por sentenças judiciais decretadas em junho de 1997 e janeiro de 1998,
sob alegação de que teriam impactos negativos sobre as terras indígenas;
Apenas duas hidrovias são utilizadas em larga escala para o escoamento da
produção de soja: a do Madeira e a do Tietê-Paraná.
• Hidrovia do Madeira: trata-se da principal hidrovia do país, utilizada
para escoar a produção de Mato Grosso e Rondônia. No porto da
capital de Rondônia– Porto Velho, a soja é transferida dos caminhões
para barcaças, nas quais os grãos são transportados até o Porto de
Itacoatiara. Lá, é feito o transbordo para navios de grande porte, que
descem o rio Amazonas até o Oceano Atlântico com destino ao
mercado externo. Operada pela Hermasa (empresa de navegação do
Grupo Maggi), esta hidrovia possibilitou a retomada da produção de
soja em Rondônia, que vinha desaparecendo em função dos altos
custos de transporte;
• Hidrovia Tietê-Paraná: usada para escoar a produção da Região
Centro-Oeste até o Porto de Santos.
De acordo com Caixeta Filho (2001), a principal razão pela qual o Brasil
não dispor de um sistema hidroviário que venha a solucionar o problema de
transporte, a exemplo dos EUA, reside no fato de que não há rios navegáveis que
desemboquem no oceano. Os rios brasileiros, com exceção do sistema Tietê-
Paraná e Madeira, não estabelecem ligações entre centros econômicos
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53
importantes. Isso torna necessárias várias operações de transbordo, para que o
produto chegue ao destino final. Essas operações acarretam custos operacionais e
perdas que desestimulam o uso da hidrovia. Torna-se assim mais racional, para o
tomador de decisão, colocar a carga em um caminhão e desfrutar de um serviço
porta a porta do que realizar vários serviços de transbordo. Embora este fato faça
com que o Brasil não possa alcançar um preço de escoamento desde a fazenda ao
porto, no mesmo nível do praticado nos EUA, a exploração de corredores viários,
utilizando fórmulas intermodais de transporte, com ênfase nos modos ferroviário e
hidroviário, em substituição ao rodoviário, tende a alcançar maiores economias.
O porto de Paranaguá que é atualmente a porta de escoamento
internacional das exportações de grãos e farelo de soja, destaca-se entre os portos
brasileiros com maior participação no volume do complexo soja escoado para
exportação, igualando o quantitativo exportado pelo porto de Santos, segunda
principal plataforma nacional, como ilustra a Tabela 11.
Tabela 11 - Principais plataformas portuárias na exportação de soja e farelo
Quantidade em mil toneladas Portos de Origem
Grãos Farelo Total
Acumulada (%)
Paranaguá 4.095 5.067 9.162 25%
Santos 6.963 2.947 9.910 51%
Rio Grande 3.392 1.719 5.111 64%
Vitória 2.716 858 3.574 74%
São Luis 1.786 - 1.786 79%
São Francisco do Sul 3.075 591 3.666 89%
Manaus 1.583 352 1.935 94%
Ilhéus - 712 712 96%
Outros 1.339 106 1.445 100%
Total 24.949 12.352 37301 100%
Fonte: SECEX – Aliceweb (2007).
A evolução na participação dos portos brasileiros no escoamento da soja
em grãos, desde 2000 até 2006, com destaque para o crescimento nos embarques
efetuados em Santos e Vitória, com aumentos de 140% e 343%, respectivamente,
é ilustrado na Figura 10.
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54
0
2
4
6
8
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Paranagua Santos Rio Grande Vitoria Sao Luiz Itacoatiara
Figura 10 - Evolução na participação dos portos brasileiros na exportação de soja
em grãos (milhões de toneladas).
Fonte: Secex (2007).
A rede logística da soja é a representação dos pontos de origem e destino
da commodity, bem como de seus fluxos, de forma a permitir a visualização do
sistema como conceito abstrato é um conjunto de nós, pontos de origem e destino,
armazenamento e consumo, que devem ser atendidos por ligações, meios de
transporte e de comunicação.
3.2.1
Rede de Transportes
A seguir, sustentado pelo estudo de Paula e Faveret (2000), são
apresentados os principais corredores de transporte multimodais no Brasil. Estes
corredores visam a integração e a racionalização das rotas com o uso conjunto de
rodovias, ferrovias, hidrovias e portos.
3.2.1.1
Corredor Noroeste
O corredor multimodal de transporte do Noroeste abarca a área de atuação
do Grupo André Maggi, por meio da sua empresa Hermasa S/A, utilizando os
Rios Madeira e Amazonas e as rodovias BR-364 (entre Porto Velho-RO e o
Noroeste do Mato Grosso). A Hermasa, articulando investimentos próprios do
grupo Maggi, do governo de Amazonas e linhas de financiamento do BNDES,
construiu dois portos modernos no corredor (Itacoatiara e Porto Velho). O
corredor do Noroeste envolve também a rodovia que interliga Cuiabá – MT a
Santarém – PA, que se encontra fora do escopo do projeto do grupo Maggi.
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55
Hidrovia
A Hidrovia do Madeira está localizada na região norte do país sendo
utilizada, principalmente, para o transporte de grãos provenientes dos estados de
Rondônia e Mato Grosso, que chegam por rodovia no terminal hidroviário de
Porto Velho (RO) e seguem pela hidrovia até o terminal de Itacoatiara (AM). Em
seguida navegam Rio Amazonas rumo ao oceano Atlântico. No ano de 2000
transportou 959 mil toneladas.
Rodovia
A BR-364, principal rodovia de Rondônia, interliga o Noroeste de Mato
Grosso e o Porto Velho-RO. Ainda em fase experimental, a produção do Estado
de Roraima é escoada até Manaus pela BR-174.
Ferrovia
A Ferronorte detém 40% de participação no transporte de soja da região
Centro-Oeste, mas considerando as previsões de crescimento para as próximas
safras, a ferrovia deve alcançar uma participação de 50% nos próximos cinco
anos.
A Ferronorte ainda é uma ferrovia em construção com o objetivo de ligar o
Centro – Oeste e a Amazônia às regiões Sul e Sudeste. Sua malha ferroviária,
quando concluída, totalizará 5 mil km de extensão em bitola larga.
3.2.1.2
Corredor Centro Norte
Envolve cerca de 80 milhões de ha, distribuídos por todo o estado do
Tocantins, sul do Maranhão (região de Balsas) e Piauí, leste de Mato Grosso,
noroeste de Goiás, sudeste do Pará. Os principais modais de transporte envolvidos
neste corredor são: Rios Araguaia, Rio das Mortes (afluente do primeiro) e Rio
Tocantins; Rodovia BR-010 (Belém – Brasília); Ferrovias Norte-Sul e Carajás;
Portos de Ponta da Madeira e de Itaqui – MA.
Hidrovia
A hidrovia Tocantins-Araguaia já recebeu alguns investimentos, porém
ainda não está operacional. A diretoria de infra-estrutura aquaviária, ligada ao
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56
Ministério dos Transportes, vem adotando medidas de implantação desta hidrovia
que hoje se encontra embargada pela justiça federal. Ela foi planejada para o
transporte de grãos da região Centro-Oeste para o porto de Belém (PA) ou ligando
a região até o terminal hidroviário Porto Franco (MA) e seguido por ferrovia até o
porto de Itaqui (MA). Em Xambioá existe infra-estrutura para transbordo e
armazenagem, construída pela companhia Vale do Rio Doce.
Ferrovias
A ferrovia Norte-Sul é um projeto em construção com 2.066 km de
extensão em bitola larga, interligando as regiões Norte e Centro-Oeste e fazendo
conexões com a estrada de ferro Carajás e a FCA (Ferrovia Centro Atlântica). Por
enquanto, apenas está construído e operando o primeiro trecho com 226 km de
extensão. A ferrovia serve hoje ao escoamento da produção de Balsas (Maranhão).
A produção do pólo é transportada por via rodoviária até Imperatriz (600 km),
onde é feito o transbordo para a ferrovia, que leva os produtos até o porto de
Ponta da Madeira (MA) e daí até os portos europeus. O volume em 2000 ficou em
torno de 500 mil toneladas. Destaca-se o projeto de ampliação da Norte-Sul, que
ligará Goiânia (GO) a Belém (PA), impulsionando assim a hidrovia Tocantins-
Araguaia que interliga as regiões produtoras com a ferrovia.
Rodovias
As principais rodovias do Centro-Oeste são BR-163 e BR-364. A primeira
liga as áreas produtoras de Mato Grosso ao porto de Paranaguá (PR). Já a BR-364
interliga o Mato Grosso e Mato Grosso do Sul a Rondônia e também ao porto de
Santos (SP).
Projeta-se a pavimentação da BR-163 até o Pará. Este projeto possibilitará
escoar a produção do Centro-Oeste pelo rio Amazonas rumo aos principais
mercados internacionais com ganhos expressivos.
3.2.1.3
Corredor Nordeste
As regiões do cerrado de Minas Gerais, oeste da Bahia, interior de
Pernambuco e sul do Piauí são servidas pelo corredor Nordeste. Sua base é o rio
São Francisco e afluentes (especialmente a extensão navegável de Pirapora – MG
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57
e Petrolina /Juazeiro – BA). A malha rodoviária de Pirapora é a partir de Petrolina
/Juazeiro até Recife e Fortaleza. Este corredor pode também se interligar ao
Centro–Leste via Pirapora.
Rodovias
A produção do Estado da Bahia pode ser escoada pelas rodovias de ligação
BR-430 e BR-415 até o porto de Itaqui (MA). No Piauí e Maranhão, utiliza-se a
rodovia BR-230 até Estreito (MA), onde há uma ligação com a Ferrovia Norte-
Sul, que se liga à Estrada de Ferro Carajás de onde segue para o porto de Itaqui
em São Luís (MA).
3.2.1.4
Corredor Centro–Leste
Este corredor tem área de influência no entorno do Distrito Federal e
noroeste de Minas.
Hidrovia
A hidrovia Tietê-Paraná é utilizada para o transporte de grãos da região
centro-oeste, principalmente o estado de Goiás, com destino ao terminal
hidroviário de Pederneiras (SP) e Panorama (SP), seguindo destes terminais até o
porto de Santos. Esta hidrovia liga São Simão (Goiás) no Rio Paraná, até
Pederneiras (São Paulo) no Rio Tietê, como também até Itaipu (Paraná), numa
extensão de 600 km. O volume transportado em 2000 foi de 930 mil toneladas,
sendo 60% com destino ao trecho do Rio Tietê e 40% dirigidos à Bacia do Prata
na Argentina.
Ferrovia
De propriedade da companhia Vale do Rio Doce, a Ferrovia Centro
Atlântica (FCA) e a Estrada de Ferro Vitória-Minas (EFVM), atuam nos estados
de Minas Gerais, Espírito Santo, Rio de Janeiro, São Paulo e Goiás. Em 2000 as
duas ferrovias movimentaram cerca de 2,34 milhões de toneladas de soja.
O acesso aos corredores de exportação é crucial para determinar a
competitividade da soja no mercado internacional. No caso do corredor Centro-
Norte, a vantagem reside na possibilidade de expansão da área agrícola em seu
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58
entorno. O interesse do corredor Centro-Leste para a indústria da soja depende da
expansão do modal ferroviário até Goiás, onde se encontram importantes áreas de
produção agrícola.
Finalmente, o corredor Centro Leste permite trazer a soja em grão das
regiões produtoras de Centro-Oeste para áreas próximas dos maiores
consumidores do país, possibilitando ainda o acesso ao porto de Santos.
A malha viária dos modais de transporte utilizados para o escoamento da
soja brasileira e os principais portos envolvidos na movimentação da soja com
destino ao mercado interno e externo é representado por meio da Figura 11.
Figura 11 - Malha viária e principais portos utilizados para o escoamento da Soja
Brasileira.
Fonte: FNP (2006).
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59
3.2.2
Sistema de armazenagem
Em logística, entende-se por armazenagem a atividade de administrar o
espaço físico para o recebimento/expedição e a manutenção de estoque dos
materiais. O custo de armazenagem, portanto, refere-se ao custo associado à
administração e operacionalização deste espaço e não ao custo do material em si,
imobilizado em estoque.
Os armazéns são de fundamental importância em todo o processo logístico
dos circuitos agrícolas: na produção, na comercialização, na industrialização, no
consumo, no atacado e varejo e nos estágios de exportação e importação
(Frederico, 2004). Dessa forma, a falta de infra-estrutura de armazenamento,
quantitativas e qualitativas, pode-se constituir em um sério problema para os
circuitos espaciais produtivos.
No caso do circuito da soja, os grãos, ao serem colhidos, necessariamente
são levados para unidades armazenadoras, onde são limpos, passam por redução
das impurezas aos níveis recomendados para armazenagem; são secos, passam por
redução do teor da umidade; e se necessário: sofrem um tratamento fitossanitário,
eliminação de fungos e carunchos. Ao ficarem armazenados, os grãos são
permanentemente refrigerados, o que garante sua qualidade.
Como mencionado, nos parágrafos acima, a armazenagem é um dos
principais elos logísticos do circuito espacial da soja devido à sazonalidade da
produção. Terminada a colheita, a maioria dos agricultores, principalmente os
menores produtores que não possuem armazéns próprios, buscam a venda da sua
produção, independentemente do preço que esteja vigorando no mercado,
eliminando dessa forma, condições de barganhar melhores preços pelo produto
colhido.
Os produtores perdem, também, pelo aumento dos custos de transportes.
Como todos os agricultores têm que escoar a colheita na mesma época do ano,
acabam competindo pelo serviço de transporte; isso faz o preço do frete disparar
na época da colheita (Corrêa, 2006).
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60
Além do aumento do frete, os produtores ficam à mercê das grandes
empresas exportadoras que controlam a maior parte da capacidade de
armazenamento a granel dos Estados do Tocantins, Maranhão e Piauí.
Ao armazenarem a soja dos produtores, essas empresas lucram em
diversos aspectos: primeiro, conseguem reduzir os seus custos de frete junto às
empresas transportadoras; segundo, os produtores possuem um menor poder de
barganha sobre a venda da produção por dependerem dos silos para o
armazenamento dos grãos e terceiro, os grãos entregues pelo produtor nos
armazéns podem conter no máximo 8% de grãos fora do padrão para poderem
receber o preço normal. Caso o produtor entregue a produção acima da
porcentagem, as empresas exportadoras descontam no preço pago; mas se o
produtor entregar sua produção abaixo dessa porcentagem ele não recebe nenhum
valor adicional. Ao colocarem os grãos nos silos, as empresas misturam o excesso
de grãos fora do padrão com o excedente dos grãos normais e vendem a produção
com no máximo 8% de grãos fora do padrão.
Por intermédio de entrevistas com alguns produtores brasileiros de soja,
constatou-se o desejo da implantação de um sistema de armazenagem nas suas
propriedades. Recentemente alguns produtores têm conseguido construir silos
próprios nas propriedades, mas a maioria continua a realizar financiamentos para
investir primeiro na mecanização da lavoura, na adubação, na compra de tratores e
colheitadeiras, relegando a estrutura de armazenagem ao segundo plano. O
elevado gasto com a implantação, a imobilização de capital e a burocracia para
obter financiamento são algumas das justificativas colocadas pelos produtores
para adiar o investimento na estocagem da safra.
Por outro lado, as principais razões que justificariam a instalação de um
sistema de armazenagem na propriedade seriam: independência do produtor,
preços mais atrativos, facilidade de entrega, menor custo de frete, aproveitamento
de resíduos para araçoamento animal, menores descontos, possibilidade de
valorização adicional do produto nos momentos de entressafra e não necessidade
de tomar proteção, através de descontos, para eventuais quebras técnicas. Se todos
estes fatores forem efetivamente calculados, os especialistas afirmam que, para
uma propriedade média, num período entre três e cinco anos, é possível saldar o
investimento da unidade. Isto proporciona uma vantagem competitiva frente aos
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61
demais produtores e frente ao mercado, uma vez que, quando pronto, o produto
pode seguir diretamente para a indústria ou para a exportação (Corrêa, 2006).
No armazenamento da soja, são utilizados dois tipos básicos de silos: os
verticais e os horizontais. Os silos verticais podem ser elevados ou apoiados
diretamente no solo com base plana. Os silos verticais são assim denominados
devido a sua altura ser maior do que seu diâmetro, podendo ser construídos com
concreto armado ou em chapas de aço.
Os silos horizontais ou armazéns graneleiros podem ter formato retangular
e circular. Os retangulares subdividem-se em tipos de fundo “V” e fundo plano.
Os fatores que determinam a escolha de um determinado tipo de armazém e/ou
silos são a sua finalidade e disponibilidade financeira do investidor.
Portanto, a montagem de unidades de armazenagem nas propriedades
rurais proporcionaria um ganho ao produtor, sobretudo graças à redução do frete e
à possibilidade de negociar a safra por um preço melhor.
3.3
Logística da soja no Tocantins
A seguir serão apresentados o levantamento dos elementos constitutivos da
cadeia da soja no Estado de Tocantins, suas características, bem como análise do
comportamento e do desempenho de seus principais agentes, com base na sua
evolução histórica e sua inserção no mercado nacional e internacional.
3.3.1
Divisão político administrativa
O Estado do Tocantins, criado pela Constituição de 1988, é o 24
0
estado
brasileiro instalado e representa 3,37% da superfície nacional, reunindo uma área
total de 278.420,7 km
2
. Atualmente é formado por 139 municípios regionalmente
distribuídos em 18 regiões administrativas (Figura 12).
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62
Figura 12 - Divisão política do Tocantins.
Fonte: IBGE-TO (2006).
3.3.2
Cadeia produtiva de grãos
Desde a criação do Estado do Tocantins, grande prioridade tem sido dada
pelos órgãos oficiais ao sistema de produção de grãos via grandes projetos, tais
como Projeto Rio Formoso, Proceder I e II e outros. O estágio de
desenvolvimento alcançado pelo Estado tem sido, entre outros fatores, fruto de
um sistema agrário produtor que vem incorporando um nível tecnológico
comparado com outros estados tradicionalmente produtores, muito embora nas
últimas safras se tenha verificado uma redução do número de produtores,
principalmente nas culturas que dependem do avanço tecnológico para alcançar
um nível de produtividade compatível com outros mercados concorrentes.
A produção de grãos é um dos principais pilares para o desenvolvimento
de um Estado como o Tocantins, onde o sistema de produção industrial ainda é
pequeno e depende de vasto capital externo e outros incentivos para que possa se
desenvolver em taxas maiores, alcançando um patamar compatível com outras
unidades da Federação do mesmo porte.
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63
Este Estado apresenta características que são propensas para a produção
agrícola com larga escala, já que possui terras e clima favorável, tanto em termos
de lavouras irrigadas como de sequeiro, aponta a necessidade de aplicação de
políticas no sentido de desenvolver esse potencial agrícola, alcançando o patamar
industrial, para toda a sua produção agrícola.
Como o Brasil tem um sistema de desenvolvimento de tecnologia agrícola
eficiente, através da EMBRAPA, e o Estado do Tocantins já conta com um bom
estoque da tecnologia desenvolvida, sua produtividade agrícola pode aumentar
significativamente nos próximos anos, o que melhoraria as perspectivas de estar
incluído entre os maiores estados produtores.
3.3.3
Caracterização da Cadeia de Soja em Tocantins
O aparecimento e a exploração da soja em Tocantins se deram em função
de programas federais de desenvolvimento agrícola, e a sua consolidação, nas
áreas de cerrado, pelas condições propícias a seu cultivo.
Os programas governamentais implantados a partir da década de 1970
proporcionaram ao Estado de Tocantins um novo modelo de produção agrícola e
uma nova forma de crescimento do setor no país.
A cultura da soja tocantinense foi alicerçada em tecnologia brasileira
gerada e/ou adaptada pela Empresa de Pesquisa Agropecuária de Tocantins. Seu
crescimento se deu por meio de modernas técnicas agronômicas com preparo do
solo, plantio e tratos culturais realizados mecanicamente (Rezende, 2002).
O fenômeno, conhecido por modernização agrícola, aliado aos fatores
abaixo relacionados, provocou o interesse pelas terras do cerrado e proporcionou a
expansão da soja em Tocantins. O interesse pela região dos cerrados são
atribuídos aos seguintes fatores (EMBRAPA, 1998):
• Aspectos edafo-climáticos favoráveis: topografia plana, chuvas
regulares, altas temperaturas e profundidade dos solos. Estes fatores,
associados a tecnologias regionais especificas, têm desencadeado um
substancial aumento de produtividade em áreas não-tradicionais; isto é,
fora da região sul.
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64
• Procura de terras mais baratas: os sulistas voltaram-se para a
concentração dessas terras, por causa do seu baixo preço, tendo em
vista aumento da rentabilidade da exportação agrícola (lucro sobre
ativos) e os ganhos com a valorização do capital fundiário. Boa parte
dos sulistas se sentiu atraída pelo acesso à terra, graças à não
obrigatoriedade de sua compra, para nela produzir, tornando-se
arrendatários. Isto lhes possibilitava reservar capital para investimento
em tecnologia e insumos dentro de um sistema moderno de
arrendamento.
• Economias de escala: a busca por este fator é provocada pelo baixo
preço das terras, possibilitando com um mesmo patrimônio um
aumento na escala de operação. Já está comprovado que, quando se
aumenta a área plantada de 50 a 1000 ha, o custo de produção da soja,
por saca, reduz-se cerca de 40%, (Wedekin, 1994 apud Lazzarini;
Nunes, 1998).
Aliados a esses fatores, os programas e políticas adotados nas áreas do
cerrado deram condições para o crescimento da agricultura de exportação e
ocupação desses locais. A demanda da soja, nos mercados internacionais, tornou o
cerrado atrativo para a agricultura comercial. Assim sendo, foram viabilizadas a
agricultura nas áreas de melhor infra-estrutura e mecanização. Os produtores
foram incentivados a explorar novas terras porque se tornou lucrativo ampliar a
produção de mercadorias para o comércio externo. Desenvolveu-se uma
agricultura moderna que exporta.
3.3.4
O sistema de transportes no Tocantins
A localização geográfica do Tocantins coloca-o em situação privilegiada
quanto aos outros Estados da Federação, pois é o elo de ligação entre os mercados
das grandes regiões do país, sendo passagem obrigatória para a comunicação
rodoviária entre o Norte, Sul e Sudeste do Brasil.
O Tocantins, não é somente o grande entroncamento rodoviário do país e
elo de ligação obrigatória dos grandes corredores de exportação Centro-Norte e
Leste-Nordeste. Acredita-se que este Estado tem também, grande e potencial
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65
fronteira produtiva a ser integrada à economia nacional e aos mercados
internacionais.
O Governo de Estado vem ampliando, adequando e complementando o
sistema estadual de transporte, através da implantação de uma infra-estrutura
viária, onde se destacam cerca de 4.000 km de rodovias pavimentadas e
restauradas, a implantação da Ferrovia Norte-Sul e da hidrovia Tocantins-
Araguaia que, integradas, formarão o mais eficiente corredor de transporte
multimodal da região, viabilizando o desenvolvimento de potencialidades
produtivas por meio da redução dos custos de transportes, facilitando o
escoamento da produção a preços competitivos e permitindo a inserção do
produto estadual a novos mercados (SEPLAN, 2006).
Assim, as alternativas de transporte intermodal (Figura 13) configuram-se
como as mais viáveis a curto e médio prazo, justificando o esforço estadual na
consolidação da intermodalidade; a conclusão da malha viária, a adequação da
hidrovia Tocantins-Araguaia e a continuação da construção da Ferrovia Norte-Sul
são fundamentais para dotar o Estado de um sistema econômico de transporte a
grandes distâncias e de grande volume de cargas.
3.3.4.1
Rodovias
A exemplo do que acontece a nível nacional, a movimentação de bens e
pessoas no Estado do Tocantins é feita quase que exclusivamente por rodovias,
apesar da região possuir excelentes vias fluviais, com grande potencial para a
implementação da navegação comercial em larga escala. A Figura 12 apresenta as
alternativas de transporte intermodal de Tocantins.
A rede rodoviária do Tocantins vem sofrendo profundas transformações
desde a implantação do Estado. O Governo, em parceria com organismos
internacionais está implantando um projeto de integração viária, com a
pavimentação de mais de 4.000 km de rodovias, e projetos que superam 9.000 km
de asfalto.
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66
Figura 13 – Alternativas de transporte intermodal de Tocantins.
Fonte: SEPLAN-TO (2006).
A malha rodoviária está sendo consolidada estrategicamente para
promover a integração com as fronteiras estaduais, como os grandes eixos de
transporte hidro-ferroviários, e para fomentar os pólos de desenvolvimento
agroindustrial, a fim de que se amplie o acesso às novas áreas produtivas e ao uso
da terra, gerando novos núcleos de produção, expandindo a fronteira econômica
do Estado e dando dinamismo à atividade agropecuária e industrial.
Os principais eixos rodoviários (Figura 14) são constituídos pelas rodovias
BR-153 (Belém-Brasília) e TO-050 (Coluna Prestes), que totalmente asfaltados
atravessam o Estado na direção Norte-Sul, servindo de artéria principal para todo
o sistema viário estadual.
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67
Figura 14 – Rodovias.
Fonte: SEPLAN-TO (2006).
3.3.4.2
Hidrovia
O sistema hidroviário do Tocantins é constituído pelo rio Tocantins,
formado a partir dos rios Almas e Maranhão, cujas nascentes situam-se na região
central do país, no interior do Distrito Federal, no Planalto de Goiás, e percorre
cerca de 2.400 km até a sua foz, na Baia do Marajó, próxima a Belém do Pará.
As altitudes variam de 1.000 metros, nas nascentes, para 100 metros na
foz, predominando altitudes entre 500 e 200 metros, na maior parte de sua bacia.
O principal uso da água de sua bacia se destina ao abastecimento público e a
geração de energia elétrica, destacando-se as usinas hidroelétricas do Tucuruí
(PA), Serra da Mesa (GO), Lajeado (TO) e Cana Brava (GO).
O segundo rio de grande importância é o Araguaia, que tem suas nascentes
na Serra dos Caiapós, na divisa de Goiás com Mato Grosso, quase em paralelo ao
rio Tocantins, com o qual conflui depois de formar a extensa ilha do Bananal,
alagadiça em sua maior parte. Depois de percorrer 720 km, divide-se em dois
braços, envolvendo a ilha do Bananal, numa extensão de 375 km, e desemboca na
margem esquerda do rio Tocantins, na divisa dos Estados do Tocantins, Pará e
Maranhão, drenando uma área de 365 mil km
2
, num percurso de 2.115 km.
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68
As altitudes variam de 850 metros, nas nascentes, até cerca de 100 metros,
na foz. Observa-se uma declividade de 570 m até a ilha do Bananal. Os rios
Tocantins e Araguaia possuem no período de águas altas uma grande extensão de
vias navegáveis contínuas, com plenas possibilidades de aproveitamento para o
transporte de grande volume de cargas a longas distâncias. Nessas condições a
utilização do transporte hidroviário, por representar custos reconhecidamente
menores que outras modalidades, principalmente a rodoviária, podem se constituir
num fator de indução para a intensificação de uso dos recursos naturais do Estado.
Isto posto, o Estado do Tocantins, considerado o território das águas e do
desenvolvimento sustentável, não pode prescindir das suas hidrovias. O projeto de
transformação dos rios Tocantins e Araguaia em hidrovias, inserido no Corredor
de Transporte Multimodal Centro-Norte, objetiva desenvolver e implementar,
com recursos públicos em parceria com a iniciativa privada, um eixo multimodal
de transportes entre as regiões Norte e Sul do país, constituindo-se como a
alternativa mais econômica para os fluxos de longa distância hoje existentes. Será
uma alternativa logística mais competitiva para exportações através do Atlântico
Norte.
Objetivando o desenvolvimento social e econômico da imensa área que
envolve sete Estados (principalmente o Tocantins, beneficiado em toda a sua
extensão), através do eixo estruturador multimodal formado pela Hidrovias
Araguaia, Tocantins, das Mortes, pela ferrovia Norte-Sul e por segmentos
rodoviários da BR 153 e rodovias estaduais, o projeto de desenvolvimento de
transporte hidroviário propõe expressiva redução do custo de transporte, pela
substituição do modo rodoviário pelo multimodal hidro-rodo-ferroviário,
possibilitando a produção dessa imensa área de influência alcançar preços
competitivos nos mercados na Europa e na Ásia.
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69
Figura 15 - Hidrovias Tocantins-Araguaia.
Fonte: SEPLAN-TO (2006).
3.3.4.3
Ferrovias
Atualmente a modalidade de transporte ferroviário é quase que inexistente
no Estado do Tocantins. Todavia, a constante expansão da sua fronteira agrícola
aponta para a necessidade de implantação de alternativas de transporte que
atendam ao grande aumento projetado dos fluxos de cargas geradas pelos
excedentes agrícolas, onde se destacam os grãos, como arroz, feijão, milho e soja,
além de frutas tropicais.
Isto posto, com o objetivo de fortalecer a infra-estrutura de transporte
necessária ao escoamento da produção agropecuária e agro-industrial do cerrado
setentrional brasileiro, que envolve o oeste da Bahia, sudoeste do Piauí, sul do
Maranhão, o Estado do Tocantins e parte de Goiás, está sendo construída a
Ferrovia Norte-Sul, trecho ferroviário com uma extensão de 1.638 km divididos
em ramal norte (cujo traçado de Colinas do Tocantins, vai até a Estrada de Ferro
Carajás nas proximidades de Açailândia – MA), ramal sul (partindo da região de
Porangatu – GO, interligando-se ao sistema ferroviário existente em Senador
Canedo GO) e ao trecho intermediário que se estende de Porangatu a Colinas do
Tocantins.
Considerada obra de integração nacional, a Ferrovia Norte-Sul cortará o
Tocantins de Norte a Sul, conectando todo o sistema ferroviário nacional por meio
do território tocantinense, pois permitirá a ligação do Porto de Vila do Conde em
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70
Belém – PA e do Porto de Itaqui, em São Luiz MA, a Senador Canedo em Goiás,
totalizando uma área de influência de 1,8 milhões de quilômetros quadrados.
3.3.4.4
Ferrovia Norte Sul
Os planos de construção de ferrovias no interior do Brasil remontam a
1874 com o Plano Rebouças, que era baseado no plano ferroviário dos Estados
Unidos e tinha como objetivo ligar o litoral ao interior. Em 1882 surgiu o Plano
Bulhões que reduzia o projeto das ferrovias em três linhas longitudinais, sendo
uma dela a ligação Norte-Sul, partindo de Guairá (PR) até Belém – PA (Figura
16).
Figura 16 - Plano Bulhões 1882.
Fonte: www.brazilia.jor.br (2005).
Mas, somente em 1987, através do Projeto Brasil Central do governo do
presidente José Sarney, é que foi efetivamente lançado o projeto de construção da
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71
ligação ferroviária Norte-Sul, atualmente conhecida com o nome de Ferrovia
Norte-Sul.
O Decreto de concessão n° 94.813, de 1/9/87, publicado no DOU de
2/9/87, outorga à VALEC – Engenharia, Construções e Ferrovias S.A. (Empresa
estatal, ligado ao Ministério dos Transportes) o direito de construção, uso e gozo
dos seguintes ramais ferroviários:
a) Ramal Ferroviário Norte, partindo da região de Colinas do Tocantins
(TO) até a estrada de Ferro Carajás (EFC), nas proximidades de
Açailândia (MA);
b) Ramal Ferroviário Sul, partindo de Porangatu (GO) para interligar-se
ao sistema da Ferrovia Centro-Atlântica (FCA) em Senador Canedo
(GO).
Figura 17 - Ferrovia Norte-Sul.
Fonte: Ministério dos Transportes (2005).
Um primeiro trecho com 107 km, ligando o povoado de Piquiá, município
de Açailândia (MA), à cidade de Imperatriz (MA) foi concluído em 1989; a
construção do trecho Imperatriz-Estreito (MA), inclusive a ponte ferroviária sobre
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72
o rio Tocantins, somente foi concluído em 2002, totalizando 226 km de linha
ferroviária ligando as cidades de Estreito e Açailândia, que se conectam com
Estrada de Ferro Carajás e, através dessa, ao porto de Itaqui, em São Luís. Tanto
FNS quanto a EFC possuem bitola de 160 m.
Atualmente, a construção do próximo trecho, Estreito (MA) – Guaraí
(TO), com 295 km, depende ainda da efetivação das chamadas Parcerias Público-
Privadas (PPPs), mecanismo criado pelo governo para compensar a falta de
investimentos públicos em infra-estrutura. No projeto de Lei Orçamentária para
2006 o Ministério do Planejamento incluiu como um dos projetos prioritários a
construção do trecho Aguiarnópolis-Babaçulândia, no Tocantins, com recursos da
ordem de R$ 111 milhões.
Figura 18 – Ferrovia Norte Sul em operação.
Fonte: Ministério de Transportes (2005)
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73
Embora já possua 15 km de trilhos no Estado do Tocantins e ponte sobre o
Rio Tocantins, a Ferrovia Norte-Sul somente é utilizada até o kilômetro 200 – em
Porto Franco (MA), onde as empresas Bunge, Cargill e Multigrains investiram no
Pátio de Integração Multimodal, construindo instalações para operações de carga,
transbordo e armazenamento de grãos.
A Companhia Vale do Rio Doce (CVRD) tem a concessão da Engenharia,
Construções e Ferrovias S. A. (VALEC) para a construção e operação da Ferrovia
Norte-Sul, cujo traçado com extensão de 1.572 km, é iniciado no entroncamento
com a Estrada de Ferro Carajás (EFC), nas proximidades de Açailândia (MA) e
segue até o Município de Anápolis, onde se interligará com a Ferrovia Centro-
Atlântica S. A., Ferrovias Bandeirantes S.A. (Ferroban) (GO) e América Latina
Logística do Brasil S. A. (ALL), totalizando 17 mil km de linhas, conforme
mostra a Figura 18. A CVRD opera com três comboios transportando soja de
Porto Franco para o Porto de São Luis, fechando um ciclo em 72 horas (fechando
um comboio carregando um em trânsito e outro comboio descarregando). Cada
comboio leva 5 horas de Porto Franco até Açailândia, mais 01 hora em manobras
para mudar para a EFC, e por fim são gastos mais 12 horas até São Luís (CVRD,
2005).
Em São Luís a CVRD (2005) vem encontrando algumas dificuldades para
chegar ao terminal Ponta da Madeira devido a Companhia Ferroviária do
Nordeste (CFN) estabelecer “janelas” para a passagem dos comboios cruzando
seus trilhos. A CVRD somente pode cruzar os trilhos da CFN no período de 01:00
hora às 06:00 horas e de 12:00 horas às 14:00 horas.
O trecho do projeto com 255 km, ligando as cidades de Açailândia (MA) e
Darcinópolis (TO) foi concluído, inclusive da Plataforma Multimodal de
Aguiarnópolis, que permitirá a interligação das três modalidades: Rodovia Belém-
Brasília, Ferrovia Norte-Sul e Porto Hidroviário de Aguiarnópolis (Hidrovia do
Rio Tocantins) (VALEC, 2005).
3.3.4.5
Plataforma multimodal
A plataforma Multimodal de Aguiarnópolis, incialmente pode ser
entendida com um empreendimento de infra-estrutura destinado à movimentação
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74
de cargas associada a atividades industriais e comercias. Porém, num sentido mais
amplo, esta plataforma está vinculada a uma visão abrangente e verticalizada das
oportunidades empresariais para o Estado, tornando-se em amplitude um pólo de
atividades empresariais produtivas.
Localizada no Nordeste do Estado, a Plataforma de Aguiarnópolis visará a
integração rodo-hidro-ferroviária do Tocantins, a formação de um pólo industrial
e comercial e a construção de uma estação aduaneira interior dirigida para o Porto
de Ponta da Madeira (Itaqui), no Maranhão.
O projeto básico da plataforma está sendo desenvolvido em parceria entre
a Federação das Indústrias do Estado do Tocantins, Fieto e o Governo Estadual,
com o apoio externo da Agência de Cooperação Internacional do Japão, a Jica.
A plataforma terá ramais rodoviário e ferroviário, além da hidrovia, e uma
série de terminais de carga e descarga para diferentes setores industriais, incluindo
a siderurgia, setor de peso no Pará. Aguiarnópolis será a rota de preparação dos
produtos e insumos do Tocantins para o mercado externo e para as regiões Norte e
Nordeste do país.
3.3.4.6
Preços de fretes
Entrevistas feitas, com caminhoneiros na rodovia BR-153 e no Terminal
Multimodal do Porto Franco, nos dias 23 e 24 de Agosto de 2005 apontam os
seguintes dados.
Tabela 12 - Frete Rodoviário
Origem Destino Distância (km) Valor (R$/t)
Pedro Afonso Porto Franco 415 38,00
Porto Nacional Porto Franco 640 55,00
Alvorada Porto Franco 780 60,00
Campos Lindos Porto Franco 430 45,00
Fonte: Pesquisa de campo
Tabela 13 - Frete Ferroviário
Origem Destino Distância Valor (R$/t)
Porto Franco São Luis 713 37,00 a 41,00
Fonte: CVRD (2005)
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75
O valor, do frete ferroviário, varia de acordo com o cliente e com o volume
da carga. O transbordo rodoferroviário é por conta do cliente (CVRD, 2005).
3.3.4.7
Capacidade de armazenamento
A quebra da safra brasileira de grãos que foi de 11,5 milhões de toneladas,
adiou ou atenuou a esperada crise no escoamento da produção. Assim como em
todo o Brasil, o Estado do Tocantins apresenta deficiências no transporte e
armazenamento de grãos.
A Tabela 14 apresenta a capacidade de armazenamento de grãos no estado
do Tocantins. Observa-se que há predominância de armazéns convencionais – a
grande maioria é antiga, obsoleta, muitos são galpões adaptados para grãos
ensacados.
Tabela 14: Capacidade estática de armazenamento (em toneladas)
Convencionais Graneis Totais
Quant. Capacidade Quant. Capacidade Quant. Capacidade
126 693.740 55 591.750 181 1285490
Fonte: CONAB (2005).
Na safra 2004/05 a deficiência de armazenamento de grãos ficou
transparente, quando parte da produção de soja ficou alguns dias armazenada em
caminhões enfileirados às portas dos armazéns lotados das tradings Bunge,
Cargill e Multigrain em todo o Tocantins. Filas de caminhões também se
formaram no terminal Multimodal de Porto Franco (MA) e no Porto de Itaquí –
Terminal Ponta da Madeira.
A reconhecida deficiência da capacidade de armazenamento de grãos no
Brasil levou o governo brasileiro a criar o programa Moderinfra, para financiar a
construção de armazéns e silos, com recursos do Banco Nacional de
Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES). Pelo Moderinfra foram
destinados para todo o país R$ 500 milhões na safra 2003/04, R$ 700 milhões
para a safra 2004/05, R$ 700 milhões para a safra 2005/06 e também R$ 500
milhões para a safra 2006/07 (Ministério da Agricultura, Pecuária e
Abastecimento - MAPA- Planos safras 2003/04, 2004/05, 2005/06 e 2006/07).
Contudo, observa-se que a demanda por esses financiamentos tem sido aquém da
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76
esperada: o Banco do Brasil aplicou, em todo o Brasil, R$ 210 milhões em
financiamentos de silos e armazéns na safra 2004/05.
A comparação do volume aplicado pelo Banco do Brasil em
financiamentos para aquisição de tratores, colhedoras, adubação corretiva e
calagem R$ 697 milhões na safra 2004/05, com o montante aplicado em
financiamentos de silos e armazéns, indica que os produtores dão prioridade aos
investimentos em abertura e correção de novas áreas e, conseqüentemente, na
aquisição de mais máquinas–tratores, implementos e colhedoras em lugar dos
investimentos em armazenagem.
3.4
Logística da soja em Maranhão
O transporte e a armazenagem são dois maiores problemas das regiões de
fronteiras agrícolas, principalmente na região do sul do Maranhão onde se situa a
região de Balsas. Existe uma falta generalizada de armazéns nas unidades de
produção, a exemplo do que ocorre no resto do país, bem como de estradas
vicinais mais trafegáveis, silos coletores, terminais intermodais, pátios
ferroviários adequados, portos eficientes, coordenação aduaneira, navegação
costeira (Giordano, 1999)
A existência de um porto com grande calado em São Luís, que permite a
atracação de navios de grande porte, é uma condição muito favorável em
benefício da competitividade do estado e de sua região sojícola. Acrescente-se que
este porto fica 3.000 km mais próximo a Rotterdam do que os portos do Sudeste
ou Sul.
Segundo Giordano (op. cit), havia uma capacidade de armazenamento de
soja a granel em Balsas e Imperatriz em 1999 que dava conta do nível de
produção, porém uma deficiência total de capacidade armazenadora nas
propriedades rurais.
3.4.1
Custo de transporte
Comparando-se o frete de transporte de soja em US$/t, tendo como origem
os três grandes exportadores: Estados Unidos, Argentina e Brasil, com destino ao
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77
Porto de Rotterdam na Holanda e tem-se, respectivamente, os seguintes valores:
US$ 28/t, US$ 43/t, US$ 68/t. O reflexo deste fato é a diminuição da renda do
produtor brasileiro, com a redução da competitividade do setor exportador
brasileiro.
Segundo a EMBRAPA (1997) apud Giordano (1999), o custo de
transporte desde a produção até a exportação na região de Balsas, e adotando-se
como destino o Porto de Rotterdam atinge R$ 65,20/t. Decompondo-se esse custo
verifica-se que uma unidade de produção situada a 220 km de Balsas (o que não é
incomum, pois o Pólo de Desenvolvimento PRODECER III da Cooperativa
Batavo está situado a 320 km de distância de Balsas) o frete até Balsas por R$
17,00/t; o frete Balsas-Imperatriz de caminhão em estrada asfaltada (385 km) sai
por R$ 12,00/t; Imperatriz-São Luís via ferrovia com bitola larga sai a R$ 9,50/t e
finalmente São Luis a Rotterdam via marítima sai a R$ 27,70, incluídas aí as
despesas portuárias.
3.5
Logística da soja em Piauí
O Piauí possui uma malha de transporte conformada por um sistema
rodoviário, uma rede ferroviária, um porto marítimo e dois aeroportos localizados
em Teresina e Parnaíba.
3.5.1
Rodovia
A malha rodoviária existente no Estado do Piauí em 2003 totalizava 60 mil
km, sendo 6% planejados, 88% não pavimentadas e 6% pavimentadas. A nota
atribuída para os principais eixos rodoviários que atravessam o Piauí é, segundo o
ranking (de 0 a 100) elaborado pela Confederação Nacional de Transporte – CNT
(2005), de 57 pontos, classificou tais rodovias entre deficientes e ruins.
As distâncias rodoviárias entre as regiões e os portos Itaquí (MA), Pecém
(CE) e Suape (PE) são demonstradas na Tabela 15. Estas distâncias são
importantes para o futuro escoamento da produção agrícola.
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78
Tabela 15 - Distâncias Rodoviárias até Portos Marítimos (em km).
Região Porto do Itaquí, MA Porto do Pecém, CE Porto de Saupe, PE
Teresina 611 722 1.167
Uruçuí 907 1.131 1.409
Fonte: Guia Rodoviário Quatro Rodas (2006).
3.5.2
Ferrovia
A rede da CFN visualizada na Figura 19 abrange sete estados do Nordeste
(Maranhão, Piauí, Ceará, Paraíba, Pernambuco, Rio Grande do Norte e Alagoas).
Figura 19 – Rede Ferroviária CFN.
Fonte: Ministério dos Transportes (2005).
Mesmo diante das adversidades, como as grandes distâncias e a deficiência
logística em face da precária infra-estrutura rodoviária, toda a produção é
transportada por caminhões.
Com a integração do Piauí ao corredor de exportação Norte e a instalação
do complexo Industrial da Bunge em Uruçuí (PI), o Estado passou a embarcar,
além da soja em grãos, o farelo, através do porto de Itaqui, em São Luis (MA).
Como também, abastecer o mercado nordestino com farelo de soja, contribuindo
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79
para incrementar a atividade da pecuária e possibilitando a melhoria na
rentabilidade de caprinos, suínos e frangos na região.
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4
Metodologia
Inicialmente foi feita uma pesquisa de campo, realizada no período de
junho a novembro de 2005, para o levantamento de dados do sistema de produção
e comercialização da soja em grãos dos Estados de Tocantins, Maranhão e Piauí.
A pesquisa compreendeu entrevistas gravadas, semi-estruturadas com os
produtores rurais, sendo eles o diretor da South América Trading Company S.A.
(SAT), o diretor da Central de Comercialização de Grãos do Tocantins (Centro
Grãos Tocantins), o presidente do Instituto de Desenvolvimento Rural do Estado
do Tocantins (RURALTINS), o presidente da Federação da Agricultura e
Pecuária do Estado do Tocantins (FAET), os encarregados do Setor de Apoio à
Logística e Gestão da Oferta das Superintendências regionais da Companhia
Nacional de Abastecimento (Conab) dos Estados de Maranhão, Tocantins e Piauí,
o secretário da Secretaria da Agricultura, Pecuária e Abastecimento do Tocantins
(SEAGRO), os caminhoneiros da BR-153, e os agenciadores de transporte de
carga do Tocantins. O objetivo da pesquisa de campo teve um enfoque mais
qualitativo-exploratório que permitiu vivenciar os problemas de produção,
transporte e armazenamento da soja em grão dos Estados em estudo.
Seguidamente foi feita a revisão bibliográfica sobre fundamentos teóricos
e aplicações do modelo de transporte e do modelo de equilíbrio espacial de
preços. Decorrente disso, foi escolhido o modelo de equilíbrio espacial que
apresenta as seguintes vantagens:
• É uma generalização do modelo de transporte, no sentido que os resultados
obtidos com um modelo de transporte podem, também, ser reproduzidos
pelo modelo de equilíbrio espacial;
• Possibilita a inclusão das elasticidades-preço de oferta e demanda, o que
facilitaria uma avaliação dos efeitos das mudanças no nível de produção
causados pela implementação de políticas agrícolas que viessem afetar o
setor;
• Pode ser estendido para admitir a inclusão de funções de custo de
distribuição baseadas em funções de oferta não perfeitamente elásticas;
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81
• Sua estrutura poderia ser modificada para mercados imperfeitos, tais como
monopolísticos e oligopolísticos. (Caixeta Filho; Macaulay, 1989)
4.1
Breve histórico do modelo de equilíbrio espacial
A origem do modelo de equilíbrio espacial de preços pode ser traçada
desde o trabalho clássico de Cournot (1838), apud Samuelson (1952), que
estabeleceu o conceito de que o preço competitivo é determinado pela intersecção
das curvas de oferta e demanda. Além disso, esse trabalho apreciou dois mercados
separados espacialmente e reconheceu que os custos de transporte influenciam na
determinação do preço competitivo. Enke (1951) apud Nagurney (2002),
estabeleceu a conexão entre os problemas de equilíbrio espacial de preços com os
da rede dos circuitos eletrônicos.
Samuelson (1952) foi o primeiro a demonstrar como os problemas de
equilíbrio espacial entre diferentes mercados podem ser resolvidos através do uso
da programação matemática. Samuelson (op. cit.) formulou o problema como
sendo a maximização da área sob todas as curvas de excesso de demanda menos a
área de todas as curvas de excesso de oferta, menos o total de custos de transporte.
A maximização de todas estas áreas resulta numa solução competitiva de
equilíbrio espacial.
Posteriormente, Takayama e Judge (1964) utilizaram funções lineares de
oferta e demanda para estender o trabalho de Samuelson. Para tal efeito,
determinaram, mediante o uso da programação quadrática, as dimensões espaciais
e intertemporais da produção, preços, fator de uso e consumo. Desta maneira, eles
desenvolveram um algoritmo capaz de resolver, para condições de equilíbrio
espacial, o comércio de vários bens inter-relacionados em várias regiões. O
algoritmo tem sido usado de forma extensa para a análise de equilíbrios espaciais,
mas somente em problemas de programação quadrática relativamente pequenos.
Recentemente, devido ao melhoramento e desenvolvimento de novas tecnologias,
na capacidade dos computadores e de novas aplicações de computação para a
solução de ditos modelos, foram ampliados os tamanhos dos modelos (Takayama,
1995).
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82
Os modelos de equilíbrio espacial com preços endógenos têm sido
utilizados de forma freqüente para problemas relacionados com a concorrência
inter-regional. Também têm sido utilizados para simular o impacto das políticas
de intervenção nos preços, assim como na possibilidade de excesso de oferta ou
de demanda (Nagurney, 1993). O modelo permite o uso de oferta e demanda
funcionalmente dependentes do preço e com diferentes graus de estruturas de
mercado.
Conforme Caixeta-Filho e Macaulay (1989), o modelo de equilíbrio
espacial é uma generalização do modelo de transporte, no sentido de que os
resultados obtidos com um modelo de transporte podem também ser reproduzidos
pelo modelo de equilíbrio espacial. Os autores adicionalmente colocam outras
vantagens, como a inclusão das elasticidades preço de oferta e demanda, que
facilitam a avaliação dos efeitos das mudanças no nível de produção causados
pela implementação de políticas agrícolas. Igualmente, a inserção de funções de
custo de distribuição, baseadas em funções de oferta e demanda não perfeitamente
elásticas; e a modificação da sua estrutura para imperfeições de mercado ampliam
a versatilidade do modelo.
Waquil (1995) defende que o modelo de equilíbrio é estático e envolve
equilíbrio parcial. Ao mesmo tempo, pressupõe-se que não ocorram mudanças
estruturais na oferta e demanda durante a transição das situações, o que implica
que quantidades e preços são gerados ao longo das funções de oferta e demanda.
Kawaguchi, Suzuky e Kaiser (1997) desenharam um modelo de equilíbrio
espacial, para analisar os fluxos comerciais de leite no Japão, supondo diferentes
estruturas de mercado, no qual existem compradores oligopolistas e muitos
produtores de leite em pequena escala sob o regime de competência perfeita.
Crammer et al. (1993) estudaram os impactos da liberação comercial entre os
Estados Unidos, México e Canadá sob o mercado internacional de arroz. Fuller et
al. (2003) discutiram os efeitos que teria a liberação comercial do arroz entre
México e Estados Unidos para 2003. García (2000) usa um modelo de equilíbrio
espacial e temporal para determinar a demanda ótima do armazenamento do milho
no México. Dennis (1999) utilizou implicações do modelo de equilíbrio espacial
proposto por Samuelson para analisar os custos de transporte para o carvão com
destino às unidades geradoras de energia norte americanas.
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83
Chen et al. (2002) desenvolveram um modelo de equilíbrio espacial de
competição imperfeita para estimar o comportamento dos países no mercado
internacional. Tal modelo permitiu a possibilidade de um mercado de competição
imperfeita sem nenhuma pressuposição da estrutura de marketing.
O modelo proposto por Yang, Hwang e Shoong (2002) desenvolve
condições para que o modelo de equilíbrio espacial de Takayama e Judge pudesse
se ajustar ao modelo clássico de Cournot. Neste caso, para as funções
heterogêneas de demanda e custo, a formulação de programação linear
complementar foi proposta para modelar o modelo espacial de Cournot.
Expandiu-se o modelo de oligopólio de Cournot para mercados separados
espacialmente na estrutura de um problema paramétrico da programação
quadrática com mesmo custo e condições de demanda.
Para o sistema de gás natural norte-americano, Gabriel, Manik e Vikas
(2001) utilizaram o modelo de equilíbrio espacial baseado na noção de
maximização total dos excedentes transportados, resultando em um programa não
linear de grande escala.
Esses modelos podem expandir-se para a incorporação de países multi-
importadores, multi-exportadores e multi-produtos, utilizando o transporte
multimodal, assim como para diversas estruturas de mercado. Também são úteis
para simular o impacto que tem nos mercados a aplicação de políticas de comércio
internacional, tais como cotas, subsídios, tarifas, entre outros.
4.2
Análise do bem-estar em equilíbrio espacial
A análise de equilíbrio espacial trata a questão específica do equilíbrio de
mercado para um determinado produto em certa região e período. Para isto,
considera-se que os agentes atuam de forma eficiente, avaliando dois tipos de
agentes. De um lado, os consumidores buscam otimizar as suas preferências
sujeitos às suas restrições orçamentárias. De outro lado, os produtores buscam
maximizar as suas receitas, sujeitos aos custos de produção. Como resultado desse
processo simultâneo de maximização dos agentes, são obtidos os preços e as
quantidades de equilíbrio que correspondem à situação de máximo bem-estar
social num certo mercado (Waquil, 1999).
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84
4.3
O excedente do consumidor e do produtor
Segundo Samuelson (1952), o equilíbrio de mercado pode ser alcançado
pela maximização da função Net Social Payoff, obtida a partir da soma dos
excedentes do consumidor e do produtor.
O excedente do consumidor (EC) é a quantia que os compradores estariam
dispostos a pagar por um bem, menos o valor que eles pagam. O EC corresponde
à área abaixo da curva de demanda e acima da linha de preço. A Figura 20
descreve o excedente do consumidor.
Figura 20 - Excedente do Consumidor.
O excedente do consumidor pode ser calculado a partir da seguinte
expressão:
∫
−=
0
0
00
)(
q
d
qpdqqPEC
Onde P
d
(q) representa a função demanda inversa. A parte de expressão
com a integral representa o ganho total dos consumidores à medida que eles
compram a quantidade q
0.
O termo p
0
q
0
equivale ao valor pago pela quantidade q
0
.
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85
Neste sentido, o EC corresponde ao ganho líquido dos consumidores ao comprar a
quantidade q
0
.
Já o excedente do produtor (EP) é a quantia recebida pelos produtores,
menos a quantia gasta na produção equivalente à área acima da curva de oferta e
abaixo da linha de preço (Figura 21).
Figura 21 - Excedente do Produtor
O EP pode ser calculado a partir da seguinte expressão:
∫
−=
0
0
00
)(
q
s
dqqPqpEP
Onde P
s
(q) representa a função de oferta inversa. A expressão p
0
q
0
equivale ao montante que os produtores recebem ao vender seu produto (receita
total). Já a integral representa o custo de produzir q
0
unidades do bem.
A partir da soma dos excedentes dos consumidores e dos produtores
obtém-se o excedente total. Quando se maximiza o excedente total, se está
determinando as condições de equilíbrio onde existe uma alocação eficiente e,
portanto, maximizando o bem-estar de ambos os agentes. Embora produtores e
consumidores busquem diferentes posições no mercado a fim de maximizar os
seus excedentes, produtores procurando maiores preços e consumidores menores
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86
preços, o máximo de bem-estar é obtido quando é impossível melhorar a posição
de um agente sem piorar a do outro. No equilíbrio de mercado não existe excesso
de oferta e de demanda, pois o preço de equilíbrio garante que toda a quantidade
produzida seja consumida (Figura 22).
Figura 22 - Excedente Total
Matematicamente pode-se representar o excedente total a partir da
seguinte expressão:
∫∫
∫∫
−=
−+
−=
+
=
00
00
00
0
00
0
00
)()(
)()(
q
s
q
d
q
s
q
d
dqqPdqqPET
dqqPqpqpdqqPET
EP
EC
ET
4.4
Modelo de equilíbrio espacial
O modelo de equilíbrio espacial de preços assume que existe produção e
consumo em várias localidades separadas espacialmente, que são interligadas por
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87
uma rede de transportes. Diferentes caminhos podem existir entre o local de
produção e o de consumo. O problema é determinar os preços de oferta, os preços
de demanda e os fluxos comerciais, satisfazendo as seguintes condições de
equilíbrio:
• o preço da demanda é igual ao preço de oferta mais o custo de
transporte, se existir comercialização entre o par de mercados de oferta
e demanda;
• o preço de demanda é menor que o preço de oferta mais o custo de
transporte, se não existir comércio entre o mencionado par de
mercados.
Este problema considera que em cada mercado de oferta existem várias
firmas com tecnologias similares, tentando maximizar o seu próprio lucro, mas a
competição entre elas faz com que nenhuma obtenha um lucro positivo no
equilíbrio (Nagurney, 2002). Pode-se afirmar que os modelos de equilíbrio
espacial de preços têm sido os mais usados na agricultura, embora diversas outras
metodologias tenham sido propostas, como o insumo-produto e o modelo de
equilíbrio geral.
As condições de equilíbrio espacial de preços sem custos de transporte,
para commodities, devem ser vistas na Figura 23, onde P corresponde ao preço e
Q a quantidade.
Figura 23 - Equilíbrio de mercado entre duas regiões sem fluxo comercial inicial.
Fonte: Ojima (2004).
A quantidade de commodity negociada é igual ao excesso de oferta (eo) na
região de exportação, enquanto a quantidade importada é igual ao excesso de
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88
demanda (ed) no preço de equilíbrio, assumindo que o custo de transporte é igual
a zero entre as duas regiões.
As condições de equilíbrio espacial com custos de transporte ligados às
regiões de exportação e importação podem ser vistas na Figura 24. A diferença de
preços entre as duas regiões de importação e exportação é igual ao custo de
transporte, sendo este custo é compartilhado pelas regiões de exportação e
importação, de acordo com as respectivas elasticidades de cada região.
Figura 24 - Equilíbrio de mercado entre duas regiões com custo de transporte.
Fonte: Ojima (2004).
Os modelos de equilíbrio estendem os problemas de transporte, ao invés de
fixar níveis de demanda e de oferta, tornando estas funções dependentes do preço.
O modelo utiliza funções lineares de demanda e oferta. A demanda da i-
ésima região está dada pela equação:
(4.4.1) )(
didididiidi
YYdP
β
α
−
=
=
Onde,
P
di
= Preço da demanda na região i,
Y
di
= Quantidade demandada com preço P
di
na região i.
A função de oferta para a i-ésima região é definida por:
(4.4.2) )(
sisisisiisi
XXsP
β
α
+
=
=
Onde,
P
si
= Preço de oferta na região i,
X
si
= Quantidade ofertada com preço P
si
na região i.
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89
De modo que:
(
)
(
)
( )
( )( )
( )
(4.4.4) 0
(4.4.3) 0
≥
∂
∂
≤
∂
∂
si
sisi
di
didi
X
XP
Y
YP
A função de bem-estar social para cada região está definida como a área
entre as curvas de demanda e de oferta à esquerda do ponto de equilíbrio.
( )
( ) ( )
(4.4.5) ,
**
00
**
∫∫
−=
sidi
X
sisisi
Y
didididisii
dXXPdYYPYXW
Onde:
. região pela consumida Quantidade
; região na produzida Quantidade
iY
iX
di
si
=
=
∗
∗
O total da função do bem-estar líquido (NW) se obtém mediante a soma
das funções de bem-estar em cada região, menos o total dos custos de transporte.
( )
(4.4.6) ,
1 11
∑∑∑
= ==
∗∗
−=
n
i
m
j
ijij
n
i
disii
TCYXWNW
Onde:
C
ij
= O custo de transporte da região i à região j;
T
ij
= A quantidade transportada da região i à região j.
A equação (4.4.6) se maximiza a partir de um conjunto de restrições de
equilíbrio de ofertas e demandas entre as diferentes regiões.
Restrição de equilíbrio de demanda:
(4.4.7)
1
iTY
n
j
ijdi
∀≤
∑
=
As restrições de demanda requerem que a quantidade demandada pela
região i seja menor ou igual à soma da quantidade transportada que provêm das
regiões ofertantes.
Restrição de equilíbrio de oferta:
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90
(4.4.8)
1
iTX
n
j
ijsi
∀≥
∑
=
As restrições de oferta requerem que a quantidade produzida pela região i
seja maior ou igual às quantidades transportadas às regiões demandantes.
O modelo matemático que determina o nível de produção (X
si
) e consumo
(Y
di
), o preço de comercialização em cada região e a quantidade comercializada
entre as regiões (T
ij
i≠j) pode, então, ser representada por:
( ) ( )
. e 0 , ,
0 -
0
..
(4.4.9)
1
1
1 1
0
jiTXY
iTX
iTY
as
TCdXXPdYYPMaxNW
ijsidi
n
j
ijsi
n
j
ijdi
n
i
n
j
ijij
Y X
sisisidididi
di si
∀≥
∀≤+
∀≤−
−
−=
∑
∑
∑ ∑∑
∫ ∫
=
=
= =
∗ ∗
A condição necessária para a existência de uma solução factível em (4.4.9)
ocorrerá se as funções de demanda tiverem inclinação negativa e as funções de
oferta tiverem uma inclinação positiva.
O Lagrangeano associado ao problema de maximização é:
( ) ( )
(4.4.10) .0 , , , ,
11
1 1 1 11
0 0
≥
−+
−+−
−=
∑∑
∑∑ ∑ ∑∑
∫ ∫
==
= = = ==
∗ ∗
sidiijsidi
si
n
j
ij
n
i
si
n
i
n
j
n
i
n
j
ijdidiijij
n
i
Y X
sisisidididi
TXY
XT
TYTCdXXPdYYPL
di si
ψλ
ψ
λ
Onde λ
di
e ψ
si
são os multiplicadores de Lagrange associados com as
restrições de oferta e demanda.
A natureza dessa solução e o equilibro se obtém ao pesquisar as partes
relevantes das condições de Karush-Kuhn-Tucker:
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91
;0
0 ;0 ;0
0 ;0 ;0
1
1
di
=−+−=
∂
∂
≥=
+−=+−=
∂
∂
≥=
−=+=
∂
∂
∑
∑
=
=
sidiij
ij
si
n
j
ijsisisisi
si
di
n
j
ijdididi
di
C
T
L
TXP
X
L
TYP
Y
L
ψλ
ψψψ
λλλ
4.5
A ferramenta GAMS
Nas últimas décadas houve um grande avanço no desenvolvimento de
programas e pacotes computacionais voltados para a solução de problemas de
otimização, como MINOS, LINDO, CPLEX, CONOPT, AIMMS. Esses pacotes
foram criados com base no desenvolvimento de diversos algoritmos e técnicas
para a solução de problemas de programação inteira e mista. Com o advento da
linguagem de modelação GAMS (Brooke et al., 1998), os processos de
formulação dos problemas e de processamento desses pacotes computacionais se
tornaram extremamente facilitados. Além disso, o desenvolvimento vertiginoso
dos computadores propiciou a solução de problemas cada vez maiores, com
tempos de processamento cada vez mais reduzidos.
Há cerca de dez anos, foi criada a linguagem voltada para a programação
matemática e a formulação de problemas de otimização. Essa é uma forma muito
prática e direta de se criar interfaces entre o usuário e o pacote de otimização, na
medida em que permite definir o modelo e a entrada de dados de uma maneira
muito intuitiva e seguindo basicamente a notação matemática utilizada na
descrição desses problemas.
O GAMS foi especificamente idealizado para a modelagem de problemas
de programação linear, não-linear e programação inteira e mista. A ferramenta é
útil na solução de problemas complexos e de grande porte, e podem ser utilizados
em microcomputadores, estações de trabalho e computadores de grande porte.
A linguagem foi desenvolvida com o propósito de atender aos seguintes
requisitos:
Produzir uma linguagem de alto nível voltada para a representação
compacta e adequada de modelos complexos e de grande porte;
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92
Permitir que as mudanças no modelo sejam feitas de forma simples e
segura;
Não permitir declarações ambíguas das relações algébricas;
Permitir que o processo de elaboração de modelos possa ser independente
dos pacotes de otimização a serem utilizados.
O desenvolvimento do GAMS incorporou as idéias derivadas da teoria de
banco de dados relacionais e da programação matemática, com o objetivo de
mesclar essas idéias de forma a atender as necessidades estratégicas dos
modeladores. A teoria sobre banco de dados forneceu o arcabouço necessário para
desenvolvimento das estruturas de organização, armazenamento e transformação
dos dados em geral. A programação matemática deu o suporte necessário aos
processos de formulação e descrição do problema e contribuiu com uma variedade
de métodos para sua solução. Os seguintes princípios foram utilizados na
elaboração da linguagem:
Possíveis alterações nos algoritmos dos pacotes de otimização não devem
exigir alterações em modelos existentes elaborados como o GAMS;
O problema de otimização deve poder ser equacionado independentemente
dos dados utilizados. Esta separação entre lógica e dados permite que o
problema possa aumentar de tamanho sem aumentar a complexidade de
sua representação;
O uso da modelagem relacional de dados faz com que os recursos
computacionais sejam alocados de forma automática. Isto resulta que o
usuário não precisa se preocupar com detalhes sobre armazenamento de
dados, como tamanho de matrizes e vetores.
Por essas razões, o GAMS visa facilitar e agilizar a elaboração e
manipulação de modelos de otimização. Os modelos podem ser escritos e
alterados facilmente. Os dados podem ser armazenados em arquivos texto e/ou em
estruturas de banco de dados ou planilhas eletrônicas. Os resultados podem ser
visualizados e/ou exportados para editores de texto ou planilhas. Alem disso, de
acordo com as características de cada problema, podem ser utilizados diversos
pacotes de otimização para solução de um mesmo modelo.
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93
4.6
Metodologia para solução de PNL: MINOS
O modelo desenvolvido neste estudo utilizou o pacote computacional
MINOS (Murtagh; Saunders, 1983 apud Brooke et al., 1997) para resolver os
problemas de otimização propostos. Esse programa, escrito em Fortran, é
destinado a resolver problemas de otimização de grande escala. O software foi
desenvolvido pelo laboratório de Otimização de Sistemas da Universidade de
Stanford, Califórnia, e permite a solução de problemas de programação linear e
não linear, segundo a seguinte formulação básica:
(4.6.4)
(4.6.3)
(4.6.2) )(
:a Sujeito
(4.6.1) )(:
232
11
,
u
y
x
l
byAxA
byAxf
ydxcxFMinimizar
TT
yx
≤
≤
=+
=+
++
Onde os vetores c, d, b
1
, b
2
, l, u e as matrizes A
1
, A
2
e A
3
são constantes,
F(x) é uma função escalar contínua e f(x) é um vetor de funções contínuas.
As componentes de x são chamadas variáveis não–lineares e as
componentes de y são as variáveis lineares. Analogamente, as equações em (4.6.2)
são as chamadas restrições não-lineares e as equações em (4.6.3) são as restrições
lineares. As equações (4.6.2) e (4.6.3) representam a totalidade das restrições do
problema. As restrições representadas por (4.6.4) indicam os limites superiores e
inferiores de todas as variáveis.
Nos casos em que as funções F(x) e f(x) não existem, o problema se
resume a uma aplicação de Programação Linear (PL). Nesses casos, o MINOS
utiliza o método Simplex para solução do problema. Quando os aspectos não-
lineares estão confinados à função F(x) da função-objetivo, tem-se um problemas
de Programação Não-Linear (PNL) com restrições lineares. O MINOS resolve
este tipo de problema utilizando o método gradiente reduzido em combinação
com o método quasi-Newton. Quando o problema contém restrições não-lineares,
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
94
o MINOS usa o método Lagrangiano aumentado. Todos esses métodos são
descritos em Mays (1996) e Hiller e Lieberman (1995).
Dessa forma, o MINOS é um programa apto a resolver uma grande
variedade de problemas de otimização linear e não-linear. Essa flexibilidade é
muito importante na procura de soluções de problemas de competitividade inter-
regional em produtos agrícolas, onde os aspectos não lineares podem aparecer
tanto na função objetivo como nas restrições.
4.7
Metodologia para análise da competitividade
Em 1985 foi lançado um novo conceito para a competitividade das
empresas, o conceito da vantagem competitiva (Porter, 1997). Por este conceito,
distinguem-se apenas duas formas das empresas se diferenciarem de suas
concorrentes, apresentando uma vantagem competitiva: a diferenciação ou os
baixos custos. Uma terceira dimensão a ser considerada, afetando a diferenciação
ou os baixos custos é o escopo, ou seja, a gama de segmentos de mercado visado
pela empresa. A função deste modelo conceitual é o fornecimento de elementos
para a formulação de estratégias de gestão da competitividade dos estados.
O conceito de competitividade em cadeias produtiva agropecuárias pode
ser derivado a partir do conceito estabelecido por Porter, considerando a
commodity da soja em grão competindo no mercado consumidor de produtos
agropecuários. Para o caso dessa commodity, face a não diferenciação do produto
final, a competitividade é principalmente estabelecida por baixos custos, que
permitem uma lucratividade, mesmo quando os preços dos produtos estiverem
relativamente baixos. Isto significa uma eficiência fora da porteira da fazenda.
Pode-se dizer que competitividade é a capacidade da empresa formular e
implementar estratégias concorrenciais que lhe permitam ampliar ou conservar de
forma duradoura uma posição sustentável no mercado (Ferraz et al. 1996).
Finalmente, segundo Bowersox e Closs (2001), a logística é baseada em um dos
caminhos pelo qual apresentam soluções e favorecem resultados e de proposição
de ações e, estratégias significativas para a competitividade.
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95
A análise da competitividade da soja em grãos do Estado de Tocantins em
relação aos Estados do Maranhão e Piauí será feita considerando os custos
logísticos nas atividades de transporte e armazenagem por tonelada destinada à
exportação. Isto é, o Estado mais competitivo será aquele que possui o menor
custo logístico. O custo logístico será calculado até os pontos de embarque
marítimo, Porto de Itaquí (MA) e Porto Vila do Conde (PA)
Foram, também, criados quatro cenários alternativos para a movimentação
da soja, tendo como base o estudo da Geipot (1999) no que se refere a corredores
estratégicos de desenvolvimento, especificamente para o transporte de soja da
região centro de Tocantins. Nesse sentido, consideram-se os seguintes cenários:
• Cenário 1: situação atual do sistema de transporte dos estados: Tocantins,
Maranhão e Piauí;
• Cenário 2: implantação da Hidrovia Tocantins planejada para o transporte
da região tocantinense para o Porto Vila do Conde (PA);
• Cenário 3, implantação da Hidrovia Tocantins ligando a região
tocantinense até o ponto de transbordo Estreito (MA);
• Cenário 4, expansão da Ferrovia Norte-Sul: Estreito (MA) - Guaraí (TO).
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5
Formulação do modelo de programação
Neste capítulo é apresentado o modelo matemático de programação não linear de
distribuição espacial e intertemporal que será utilizado para a análise da
competitividade, assim como as fontes de informação que alimentaram o modelo.
5.1
Funções de oferta e demanda
Os modelos de distribuição requerem a estimação de funções de oferta e de
demanda a nível regional. Quando o tempo é considerado no modelo, então essas
funções deverão ser estimadas para cada período considerado.
Suponha que s e d denotam as regiões produtoras e consumidoras da soja,
onde s =1,2...S e d =1,2...D. As funções de oferta e demanda são apresentadas
pelas seguintes expressões lineares de preço:
Função de oferta:
tsPX
stststst
período no ,
∀
+
=
γ
θ
(5.1.1)
Onde X
st
é a quantidade ofertada na região s no período t e P
st
o preço de
oferta na região s no período t. Assume-se que o intercepto da curva de oferta (θ
st
)
pode ser maior, igual ou menor a zero, e a inclinação da curva de oferta (γ
st
) é
maior que zero.
Função de demanda:
(5.1.2)
Onde Y
dt
e P
dt
são a quantidade demandada e o preço ao consumidor na
região d no período t. Assume-se que o intercepto da curva de demanda (α
dt
) é
maior que zero e a inclinação da curva de demanda (β
dt
) é menor que zero.
Assumindo que todas as funções de oferta e demanda são possíveis de
serem invertidas, então as funções (5.1.1) e (5.1.2) podem ser reapresentadas da
seguinte forma:
periodo no , tdPY
dtdtdtdt
∀
+
=
β
α
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97
(5.1.4) período no , para
(5.1.3) período no , para
tdYP
tsXP
dtdtdtdt
stststst
∀+=
∀
+
=
ωλ
η
ν
Onde: ν
st
{ >, =,
<}0, η
st
>0, λ
dt
>0 e ω
dt
<0.
A função de oferta P
st
é não negativa, diferenciável e não decrescente,
enquanto que as quantidades produzidas são iguais ou maiores do que zero. A
função de demanda P
dt
é positiva, diferenciável e não crescente no intervalo onde
as quantidades consumidas são iguais ou maiores do que zero.
A partir disto e como explicado no Subcapítulo 4.1, Samuelson (1952)
mostrou que o equilíbrio de mercado é obtido por meio da maximização da função
RSL (Receita Social Líquida), dada pela soma do excedente do produtor e do
consumidor, menos o custo de transporte entre a região de produção e de
consumo.
5.2
Inclinação e intercepto das funções de oferta e demanda
Seguindo os autores Alston et al. (1995) e Kawaguchi et al. (1997) apud
Garcia (1999), as funções de oferta e demanda são obtidas baseado na elasticidade
preço da oferta, na elasticidade preço da demanda, no preço ao produtor, no preço
ao consumidor, na quantidade produzida e na quantidade consumida num período
de tempo determinado. A inclinação e o intercepto das funções de oferta e
demanda se obtém da seguinte maneira:
No caso da função demanda, Y
dt
=α
dt
+β
dt
P
dt
, a inclinação β
dt
é igual a:
dt
dt
dt
dt
P
Y
εβ
=
Onde β
dt
é a inclinação da função de demanda na região d no período t, ε
dt
é a elasticidade preço de demanda da soja, Y
dt
é o consumo da soja na região d no
período t e P
dt
é o preço de venda da soja na região d no período t. Como as
elasticidades são conhecidas na literatura, a expressão anterior permite que se
determine as inclinações β
dt.
O intercepto da função de demanda na região d no
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98
período t é obtida utilizando os valores da inclinação, da quantidade demandante e
do preço ao consumidor da seguinte forma:
dtdtdtdt
PY
β
α
−
=
Analogamente, no caso da função oferta tem-se:
st
st
st
st
P
X
εγ
=
Onde γ
st
é a inclinação da função oferta na região s no período t, ε
st
é a
elasticidade preço de oferta da soja, X
st
é a oferta da soja na região s no período t e
P
st
é o preço da soja na região s no período t. O intercepto da função oferta na
região s no período t se obtém utilizando os valores da inclinação, da quantidade
ofertante e do preço pago ao produtor da seguinte forma:
stststst
PX
γ
θ
−
=
5.3
Funções de oferta e demanda da forma não linear
As funções de oferta e demanda podem ser generalizadas da forma abaixo,
sendo a, b números racionais maiores que zero. Os parâmetros a e b variam de
acordo a cada região produtora e consumidora respectivamente.
Função de oferta
periodo no , tsPX
st
st
a
ststst
∀+=
γθ
(5.3.1)
Função de demanda
período no , tdPY
dt
dt
b
dtdtdt
∀+=
βα
(5.3.2)
Dado que γ
st
>0 e β<0, tem-se de (5.3.1) e (5.3.2) que as funções de oferta e
demanda podem ser representadas da seguinte forma:
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99
( )
( )
(5.3.4) período no ,
(5.3.3) período no ,
1
1
tdYP
tsXP
dt
st
b
dtdtdtdt
a
stststst
∀+=
∀+=
ωλ
ην
Onde: ν
st
{>, =, <}0, η
st
>0, λ
dt
>0 e ω
dt
<0.
5.4
Inclinação e intercepto das funções não lineares
A inclinação e o intercepto das funções oferta e demanda são obtidas a
seguir.
No caso da função demanda:
dt
b
dtdtdtdt
PY
βα
+= (5.4.1)
A inclinação β
dt
é igual a:
1
dt
dt
b
dt
dt
dt
dt
P
Y
b
εβ
=
(5.4.2)
Onde β
dt
é a inclinação da função demanda na região d no período t, ε
dt
é a
elasticidade preço de venda da demanda da soja, Y
dt
é o consumo da soja na região
d no período t e
dt
dt
b
P é o preço de venda da soja na região d no período t. O
intercepto da função de demanda na região d no período t é obtido de (5.4.1)
usando a inclinação calculada em (5.4.2).
dt
dt
b
dtdtdt
PY
βα
−= (5.4.3)
No caso da função oferta:
(5.4.4)
A inclinação γ
st
é dado por:
periodo no ,
1
ts
P
X
a
st
a
st
st
st
st
st
∀=
εγ
(5.4.5)
periodo no , tsPX
st
st
a
ststst
∀+=
γθ
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100
O intercepto da função oferta na região s no período t é obtido de (5.4.4)
usando a inclinação calculada em (5.4.5).
st
a
stststst
PX
γθ
−=
(5.4.6)
Quando
st
ε
é considerado como sendo elasticidade-preço de excedente de
oferta e
dt
ε
é considerado como sendo elasticidade-preço de excedente de
demanda, as funções determinadas por meio delas serão denominadas funções
excesso de oferta e funções de excesso de demanda respectivamente (Anexo I).
5.5
Fluxograma do modelo multimodal, intertemporal com armazenagem
Segundo Bulhões e Caixeta Filho (1999, p.353), “A soja, à medida que é
transportada, armazenada e processada, vai tendo seu preço alterado, sendo que os
custos de transportes constituem a principal diferença entre os preços nas regiões
de oferta e de demanda pelo grão”.
As características espaciais e temporais da produção e consumo da soja no
Brasil determinam o emprego de um modelo de equilíbrio espacial e intertemporal
que permite a movimentação da soja das regiões produtoras para as regiões de
consumo.
Tais modelos supõem a existência de duas ou mais regiões que
comercializam um bem homogêneo, neste caso a soja em grão. As regiões estão
separadas pelos custos de transporte por tonelada, sendo estes custos
independentes do volume, o que implica na inexistência de economias de escala.
Os modelos consideram os custos de transporte e de armazenagem e que, para
cada região, se conhecem as funções de oferta e demanda.
O objetivo do modelo de equilíbrio espacial é maximizar a função RSL
usando a estrutura básica proposta por Takayama e Judge (1971), a qual tem
origem no trabalho pioneiro de Samuelson (1952). As principais diferenças entre
os modelos existentes na literatura e o proposto neste trabalho são:
(a) As funções de oferta e demanda são não lineares;
(b) A consideração da análise temporal;
(c) O transporte intermodal;
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101
(d) Os pontos intermediários de carregamento; e
(e) Os custos de armazenagem.
Ilustra-se, a seguir, o fluxograma que representa o modelo de
movimentação de soja proposto (Figura 25).
Figura 25 - Modelo gráfico de movimentação da soja.
De acordo com Takayama e Judge (1971) e Bivings (1997), um modelo de
equilíbrio espacial e intertemporal é aquele cuja função objetivo, a função RSL,
maximiza as áreas abaixo das curvas de demanda, menos as áreas abaixo das
curvas da oferta, menos os custos de transporte e armazenamento.
5.6
Formulação do modelo
Os índices do modelo são:
t: períodos, (t= 1,2,...T);
d: regiões consumidoras, (d= 1, 2,...D);
s: regiões produtoras, (s= 1, 2,...S);
u: pontos de transbordo, (u= 1,2,...U);
Y
D
Y
2
Y
1
X
1
X
2
X
S
B
1
B
2
B
U
w
1
w
2
w
W
Rodovia
Ferrovia
Hidrovia
Marítimo
Modelo Gráfico
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102
w: portos, (w= 1,2,...,W);
k: meio de transporte (k = c, f, h), representando o transporte por caminhão, por
ferrovia e por hidrovia respectivamente.
As variáveis e termos envolvidos são representados por:
RSL = Receita Líquida Social;
dt
λ
= Coeficiente da equação de demanda d no período t;
dt
ω
= Coeficiente angular da equação de demanda d no período d;
st
ν
= Coeficiente da equação de oferta s no período t;
st
η
= Coeficiente angular da equação de oferta s no período t;
dt
Y = Quantidade de soja em grão consumida na região d no período t;
st
X = Quantidade de soja em grão ofertada na região s no período s no período t;
c
sut
C = Custo de transporte da soja da região s ao ponto u por caminhão período t;
k
uwt
C = Custo de transporte da soja do ponto u ao porto w usando o meio k no
período t;
m
wdt
C
= Custo de transporte da soja do porto w às regiões consumidoras d por via
marítima no período t;
m
suwdt
X = Quantidade da soja enviada do porto w à região d por via marítima no
período t;
c
sut
X = Quantidade da soja enviada da região s ao ponto u por caminhão período t;
k
suwt
X = Quantidade da soja enviada da zona produtora s ao ponto u ao porto w no
período t usando o meio k;
m
suwdt
X = Quantidade da soja enviada dos pontos s, u e w ao ponto d por via
marítima, no período t;
AR
tst
C
1, +
= Custo unitário de armazenamento da soja na região s do período t;
AR
st
X = Quantidade da soja armazenada na região s do período t;
TU
ut
C = Custo de transbordo no ponto intermediário u do período t;
TW
wt
C = Custo de transbordo no porto w do período t;
1, +tst
CAP
= Capacidade de armazenagem.
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103
O modelo consiste na função objetivo (5.6.1) e restrições (5.6.2) a (5.6.7).
A função objetivo considera a função RSL a qual se encontra justificada logo após
a representação do modelo, o mesmo ocorrendo com as restrições.
( )
( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( )
( )
( )
(5.6.7) 0, , ,, , , ,
(5.6.6) ,
(5.6.5) ,,, ;
(5.6.4) ,, ;
(5.6.3) , ;
(5.6.2) , ;
:
(5.6.1)
-
-
**
1
1
1
1
1
1
1
1
1,
1,1,
1
1
,11,
1
1 1 1
dt
1 1
1,1,
1 1 1 1 1
1 1 1
T
1t
1 1 1
1 1
1
1
1 1
1
1
≥
∀≤
∀++≤
∀≤++
∀+≤+
∀≤
−
++
+++
+−
⋅
+
⋅−+
+
⋅−
⋅
+
⋅−+
+
⋅=
+
++
=
=
−+
=
= = =
= =
++
= = = = =
= = ==
= = =
= =
+
+
= =
+
+
∑
∑
∑
∑∑∑
∑∑
∑∑∑∑∑
∑∑∑∑
∑∑∑
∑∑
∑∑
AR
tst
m
suwdt
h
suwt
f
suwt
c
suwt
c
sutstdt
tst
AR
tst
h
suwt
f
suwt
c
suwt
D
d
m
suwdt
c
sut
W
w
h
suwt
f
suwt
c
suwt
AR
tstst
AR
tst
U
u
c
sut
W
w
U
u
S
s
m
suwdt
T
t
S
s
AR
tst
AR
tst
T
t
D
d
W
w
U
u
S
s
m
suwdt
m
wdt
W
w
U
u
S
s
h
sbwt
TW
wt
h
sbwt
h
bwt
f
sbwt
TW
wt
f
suwt
f
uwt
c
suwt
TW
wt
c
suwt
c
uwt
T
t
U
u
S
S
c
sut
TU
ut
c
sut
c
sut
T
t
S
s
a
a
st
st
st
st
a
a
ststst
st
st
st
T
t
D
d
b
b
dt
dt
dt
dt
b
b
dtdtdt
dt
dt
dt
XXXXXXXY
tsCAPX
twusXXXX
tusXXXX
tsXXXX
tdXY
asujeito
XC
XC
XCXC
XCXCXCXC
XCXC
a
a
X
a
a
b
b
Y
b
b
RSLMAX
st
st
st
st
dt
dt
dt
dt
ν
η
ην
η
λ
ω
ωλ
ω
A função objetivo (5.6.1), maximização da Receita Social Líquida, deve
ser interpretada como o excesso de demanda menos excesso de oferta, menos os
custos de transporte, os custos de transbordo e armazenagem.
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104
A seguir apresenta-se a interpretação da função objetivo por suas partes:
( )
∑∑
= =
+
+
⋅
+
⋅−+
+
⋅
T
t
D
d
b
b
dt
dt
dt
dt
b
b
dtdtdt
dt
dt
dt
dt
dt
dt
dt
b
b
Y
b
b
1 1
1
1
1
1
1
1
λ
ω
ωλ
ω
É obtida calculando a integral da função de demanda dada em (5.3.4) de
zero até Y
dt
, onde Y
dt
é a quantidade demandada da região d no período t ao preço
P
dt
. De fato:
( )
( )
∑∑
∑∑
∫
= =
+
+
= =
⋅
+
⋅−+
+
⋅=
+
T
t
D
d
b
b
dt
dt
dt
dt
b
b
dtdtdt
dt
dt
dt
T
t
D
d
Y
dt
b
dtdtdt
dt
dt
dt
dt
dt
dt
b
b
Y
b
b
dYY
1 1
1
1
1 1
0
1
1
1
1
1
λ
ω
ωλ
ω
ωλ
Também, integrando a função oferta dada em (5.3.3) de zero até X
st
obtém-se:
( )
( )
( )
( ) ( )
∑∑
∑∑
∑∑
∑∑
∫
= =
++
= =
+
= =
+
+
= =
<
+⋅
+
⋅−+
+
⋅=
=
+
⋅=
>
⋅
+
⋅−+
+
⋅=
+
T
t
S
s
a
a
ststst
st
st
st
a
a
ststst
st
st
st
T
t
S
s
a
a
stst
st
st
st
T
t
S
s
a
a
st
st
st
st
a
a
ststst
st
st
st
st
a
T
t
S
s
X
ststst
st
st
st
st
st
st
st
st
st
st
st
st
a
a
X
a
a
X
a
a
a
a
X
a
a
dXX
1 1
st
11
1 1
st
1
1 1
st
1
1
1
1 1
0
;0 ;
1
1
1
1
;0 quando
1
1
;0 quando
1
1
1
1
νθην
η
ην
η
νη
η
νν
η
ην
η
ην
O modelo proposto vai optar pelo primeiro caso, em que
st
ν
>0.
Os custos de transporte devem-se deduzir considerando quatro modos de
transporte: rodoviário, ferroviário, hidroviário e marítimo. O somatório do total
dos custos de transporte das regiões produtoras aos pontos intermediários, menos
os custos de transbordo é dado por:
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105
( )
∑∑∑
= = =
+
T
t
U
u
S
S
c
sut
TU
ut
c
sut
c
sut
XCXC
1 1 1
**
Onde X
c
sut
é a quantidade da soja transferida da região s ao ponto
intermediário u por caminhão no período t e C
c
sut
o custo de transporte da região s
ao ponto intermediário u no período t por caminhão.
O somatório total dos custos de transporte dos pontos intermediários aos
portos é expressa da seguinte forma:
(
)
(
)
( )
∑∑∑∑
= = ==
++
+++
W
w
U
u
S
s
h
suwt
TW
wt
h
suwt
h
uwt
f
suwt
TW
wt
f
suwt
f
uwt
c
suwt
TW
wt
c
suwt
c
uwt
XCXC
XCXCXCXC
1 1 1
T
1t
Onde, X
c
suwt
, X
f
suwt
e X
h
suwt
são os fluxos de movimentação, através de cada
modal, da soja em grão; C
c
uwt
, C
f
uwt
, C
h
uwt
são os custos de transporte dos pontos
intermediários até os portos e C
TW
wt
é o custo de transbordo no porto.
O somatório dos custos de transporte dos portos (w) até os consumidores
(d), é definido por:
( )
∑∑∑∑∑
= = = = =
T
t
D
d
W
w
U
u
S
s
m
suwdt
m
wdt
XC
1 1 1 1 1
Onde X
m
suwdt
é o fluxo de movimentação da soja em grão no tempo t, e
C
m
wdt
é o custo de transporte da soja em grão das regiões portuárias até as regiões
consumidoras no período t.
Os custos de armazenamento são obtidos multiplicando a quantidade
armazenada pelo custo unitário de armazenamento. A totalidade dos custos de
armazenamento é:
( )
∑∑
=
++
=
S
s
AR
tst
AR
tst
T
t
XC
1
1,1,
1
Onde
AR
tst
C
1, +
é o preço unitário que se incorre para armazenar uma unidade
da soja na região s do período t ao t+1. A variável
AR
tst
X
1, +
corresponde às
quantidades do período t ao t+1 na região produtora.
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106
As restrições (5.6.2) a (5.6.7) têm as interpretações discutidas abaixo:
(5.6.2) Esta restrição supõe que a quantidade consumida da soja para cada
região e para cada período é menor, ou igual, às quantidades
transportadas para a referida região de demanda.
(5.6.3) Esta restrição estabelece que a produção da soja, em cada uma das
regiões produtoras s no período t, mais os inventários armazenados em
s do período t-1 ao t deverá ser maior, ou igual, à quantidade
transportada da soja por caminhão desta região produtora para todas as
regiões intermediárias u no período t mais os inventários armazenados
em s do t ao t+1;
(5.6.4) Restrições dos pontos de transbordo u para os portos w, tal que as
quantidades transportadas para cada região devem ser menores ou
iguais às quantidades recebidas, por diferentes modais de transporte,
no porto w, para todos os períodos t;
(5.6.5) Restrições dos pontos portuários para a demanda, o transporte de
grãos dos portos para a demanda devem ser menores ou iguais às
quantidades recebidas em cada região de demanda para cada período t;
(5.6.6) Restrição de capacidade de armazenagem para cada região
produtora são dadas de acordo com suas capacidades reais;
(5.6.7) Restrições de não negatividade.
Não foram consideradas restrições de capacidade dos modais, dado que:
no modal rodoviário, entrevistas feitas com os agentes de transporte não
mostraram limitações em relação às quantidades a serem transportadas; no modal
ferroviário a Ferrovia Norte Sul foi projetada para transportar 15 milhões de
toneladas por ano (Brasil, 2002) e estima-se que em 2006 (Góes, 2006) deve
movimentar 2 milhões de toneladas e finalmente no modal hidroviário se observa
que a Hidrovia Tietê-Paraná, por exemplo, transportou 3,95 milhões de toneladas
no ano 2005 (Volume..., 2007).
Observa-se que o modelo desenvolvido poderá contemplar a inclusão de
limitações de capacidade dos diversos modais dado que as quantidades a serem
exportadas podem se distribuir simultaneamente.
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107
5.7
Fontes de informação para o ano 2005
A escolha do ano de 2005 para análise, se deu em razão de ser este ano
mais recente para o qual se dispunha do maior conjunto de informações
necessárias para o estudo dessa natureza no momento da definição da pesquisa. A
seguir apresenta-se a seqüência da especificação dos dados:
I. Identificação e escolha das regiões potenciais de oferta e demanda de soja,
partindo-se do alcance de um dos objetivos específicos deste trabalho,
competitividade dos Estados de Tocantins em relação aos estados de
Maranhão e Piauí. Neste estudo foi analisado o comportamento dos
últimos anos de algumas variáveis como produção, rendimento médio,
área cultivada, exportações, capacidade instalada de processamento e
infra-estrutura de transporte.
A Tabela 16 mostra o panorama da safra da soja dos Estados de Tocantins,
Maranhão e Piauí, no ano de 2004 e 2005.
Tabela 16 - Safra Tocantinense, Maranhense e Piauiense de soja em grãos
Área (ha) Produção (ton) Rendimento (kg/ha) Estados
2004 2005 ∆ (%) 2004 2005 ∆ (%) 2004 2005 ∆ (%)
Tocantins 253466 355300 40,2
652322 905328 38,8 2,573 2,548 -1,0
Maranhão 340403 372074 9,3
903998 996909 10,3 2,655 2,679 0,9
Piauí 155781 198547 27,4
388193 559545 44,1 2,491 2,818 13,1
Fonte: IBGE (2007).
II. Zoneamento das regiões de oferta e demanda, tendo como referência o ano
em que se dispõe, com dados recentes, de uma matriz origem/destino. A
matriz origem/destino mais atual, que se tem conhecimento para a soja foi
elaborada em 1997 pelo GEIPOT, com dados referentes ao ano de 1995
para as rotas principais de escoamento do produto.
As Figuras 26, 27 e 28 ilustram os corredores estratégicos de
desenvolvimento para os Estados do Tocantins, Maranhão e Piauí.
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108
Figura 26 - Corredor Estratégico de Desenvolvimento do Estado do Tocantins.
Fonte: GEIPOT (1999).
Figura 27 - Corredor Estratégico de Desenvolvimento do Estado do Maranhão.
Fonte: GEIPOT (1999).
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109
Figura 28 - Corredor Estratégico de Desenvolvimento do Estado do Piauí.
Fonte: GEIPOT (1999).
III. Inclusão, no zoneamento, do levantamento da quantidade exportada e
importadas de soja por região, quantidade de soja transportada entre as
regiões, rotas utilizadas para a movimentação da soja, distância entre as
regiões, custos de transportes, custos de armazenamento, preço de
equilíbrio nas regiões de oferta e demanda de soja e elasticidades preço de
oferta e demanda da soja (Anexo II).
a. As quantidades exportadas e importadas de soja foram obtidas da
SECEX (2006); as quantidades produzidas do IBGE (2006) e as
quantidades consumidas da Conab (2006);
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110
b. As rotas utilizadas para a movimentação de soja foram obtidas do
GEIPOT (2001) e pesquisa direta com os produtores de soja nos
estados de Tocantins, Maranhão e Piauí;
c. As distâncias foram levantadas através da situação existente, a
partir da matriz de origem/destino representativa dos principais
fluxos de transporte utilizada pelo GEIPOT (2001) com o auxilio
da revista Quatro Rodas (2006);
d. Os custos de transporte, dos modais rodoviário e ferroviário, entre
os pólos produtores e consumidores/exportadores de soja foram
estimados pelos modelos lineares, considerando as distâncias entre
os pontos de carregamento e os de recepção (origem/destino). O
comportamento dos custos dos modais foi qualificado pela
regressão de um banco de dados de fretes praticados em
determinado ano (Ojima, 2004). A fonte foi obtida no Sistema de
Informações de Fretes SIFRECA (via e-mail) e dos agentes de
transporte entrevistados.
e. Os custos de armazenamento para os produtores, que incluem
manobras de entrada e saída, foram estimados de acordo com
Conab (2006);
f. Os preços da soja em grão para cada Estado foram analisados
utilizando-se uma média dos preços das cotações do ano 2005,
segundo a Conab do Maranhão (2006), a Secretaria de Agricultura
do Tocantins (2006), e a Conab do Piauí (2006). Foi utilizado
também o preço FOB no porto do Itaquí (MA) (SECEX, 2007)
para caracterizar os preços das regiões importadoras. Ambos os
preços foram analisados para os dois semestres do ano de 2005.
g. As elasticidades-preço de oferta e demanda foram calculadas a
partir do trabalho de Fuller et al. (2000), que estimou as
elasticidades para vários estados brasileiros. No caso dos Estados
objetos deste estudo, as elasticidades foram estimadas a partir do
mencionado estudo.
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6
Resultados e discussão
Neste Capítulo são apresentados os resultados que este estudo alcançou
por meio de um estudo de caso. Analisa-se o armazenamento, a movimentação
espacial e temporal da soja de três estados brasileiros, sendo eles, Tocantins,
Maranhão e Piauí. A partir disso, se compara com a infra-estrutura instalada.
6.1
Estudo de caso
Os modelos, de maneira geral, são representações do mundo real que
facilitam o planejamento e a tomada de decisões. A construção de modelos exige
a adoção de hipóteses simplificadoras, de modo que esses têm que passar pelo
processo prático de um estudo de caso, para a determinação da sua confiabilidade
e efetiva utilidade.
O modelo de programação não linear que se apresentou no Capítulo 5 é
um modelo geral que permite analisar o comportamento de comercialização das
regiões exportadoras, de soja em grão, que interferem nos preços de consumo das
regiões importadoras. Esse modelo foi modificado para o caso específico dos
estados de Tocantins, Maranhão e Piauí, os quais representam 6,8% das
exportações brasileiras de soja em grão.
No cálculo da função oferta dos Estados do Tocantins, Maranhão e Piauí a
curva de oferta ficou especificada da seguinte forma:
),,Pr,(
11
DummyAnoeçoHectfHect
ttt −−
=
Em que,
t
Hect
= área colhida em hectares em um dado período de tempo t;
1
Pr
−t
eço = preço da soja em grãos no tempo t-1;
Ano
= variável de tendência ou de tempo expressa em anos;
Dummy
= variável auxiliar
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112
A variável dummy foi introduzida para captar as oscilações de mercados. A
relação ente a área colhida e esta variável poderá ser positiva, negativa ou igual a
zero.
A função ),,Pr,(
11
DummyAnoeçoHectfHect
ttt −−
=
na sua forma linear
será dada por:
E na sua forma não linear será por:
Os expoentes f
1
, f
2
, f
3
e f
4
poderão ser, em geral, considerados como
números racionais.
Os dados para a obtenção das funções de oferta e demanda dos Estados de
Tocantins, Maranhão e Piauí são:
Tabela 17 – Dados utilizados para estimar a função oferta do Tocantins
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,026308
0,007019
300,99
1
0
0,056822
0,026308
290,69
2
1
0,046256
0,056822
259,85
3
1
0,057919
0,046256
187,68
4
1
0,082098
0,057919
184,12
5
0
0,107377
0,082098
218,71
6
1
0,153048
0,107377
172,73
7
0
0,3553
0,253466
278,4
8
1
Fonte: IBGE (2007)
Tabela 18 – Dados utilizados para estimar a função oferta do Maranhão
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,062896
0,043223
220,58
1
1
0,08769
0,062896
248,27
2
1
0,063652
0,08769
216,89
3
1
0,109725
0,063652
279,41
4
1
0,146345
0,109725
301,48
5
1
0,166916
0,146345
241,55
6
0
0,178716
0,166916
182,5
7
0
0,213436
0,178716
187,31
8
1
0,238173
0,213436
180,76
9
1
0,275252
0,238173
182,67
10
1
0,340403
0,275252
219,39
11
1
0,372074
0,340403
279,4
12
1
Fonte: IBGE (2007)
(6.1.1) 43Pr210
11
)*Dummyc()*Anoc(eço)*c()*Hect c() c(Hect
tt-t
+
+
+
+
=
−
(6.1.2) 43Pr210
4
3
21
11
f
f
f
t
f
tt
)*Dummyc()*Anoc(eço)*c()*Hect c() c(Hect ++++=
−−
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113
Tabela 19 – Dados utilizados para estimar a função oferta do Piauí
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,032217
0,027152
257,68
1
1
0,040004
0,032217
179,15
2
0
0,061841
0,040004
198,72
3
1
0,116613
0,8646
195,43
4
0
0,155781
0,116613
237,11
5
1
0,198547
0,155781
277,14
6
1
0,232009
0,198547
252,28
7
0
Fonte: IBGE (2007)
Assim, foram obtidos por meio da regressão linear e não linear os
seguintes resultados:
Tabela 20 - Equação de Oferta de grãos de soja no Tocantins (1997-2005).
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção -0,069064
(-0,5626)
Hect (t-1) 1,2328778
(2,96171)
Preço (t-1) 0,0002698
(0,71307)
Tendência 0,0060543
(0,406399)
Dummy -0,015359
(-0,96006)
R
2
0,9843269
R
2
ajustado 0,9634295
F 47,10273
Fonte: Resultados da pesquisa
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
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114
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
1 2 3 4 5 6 7 8
area_colhida_t
forecast
intervalo de confiança a 95 porcento
Figura 29 - Área colhida real e estimada do Tocantins (linear).
Analisando o coeficiente de determinação (R
2
), verifica-se uma magnitude
na ordem de 0,98, indicando que as variáveis explicativas da equação utilizada
explicam 98% das variações observadas na oferta do Tocantins.
Tabela 21 - Equação de Oferta de grãos de soja no Maranhão (1994-2005).
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção -0,04696
(-1,30528)
Hect (t-1) 0,567374
(2,067826)
Preço (t-1) 0,000182
(1,318351)
Tendência 0,014187
(1,985899)
Dummy 0,011915
(0,822062)
R
2
0,979932
R
2
ajustado 0,968465
F 85,45396
Fonte: Resultados da pesquisa.
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
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115
O coeficiente de determinação (R
2
) proporciona uma magnitude na ordem
de 0,98, indicando que as variáveis explicativas da equação utilizada explicam
98% das variações observadas na oferta do Estado do Maranhão.
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
area_colhida_t
forecast
intervalo de confiança a 95 porcento
Figura 30 - Área colhida real e estimada do Maranhão (linear).
Tabela 22 - Equação de Oferta de grãos de soja no Piauí(1998-2005).
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção -0,11228
(-6,1419)
Hect (t-1) 0,008492
(0,852477)
Preço (t-1) 0,000488
(4,97874)
Tendência 0,031562
(20,9045)
Dummy -0,0131
(-2,04003)
R
2
0,99799
R
2
ajustado 0,99397
F 248,2682
Fonte: Resultados da pesquisa.
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
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116
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
1 2 3 4 5 6 7
area_colhida_t
forecast
intervalo de confiança a 95 porcento
Figura 31 - Área colhida real e estimada do Piauí (linear).
Examinando o coeficiente de determinação, (R
2
), verifica-se uma
magnitude na ordem de 0,99, indicando que as variáveis explicativas da equação
utilizada explicam 99% das variações observadas na oferta do Piauí.
No caso não linear, os melhores resultados foram: Tocantins e Maranhão,
não
linearidade igual a 2 e para o Piauí a não linearidade é igual a 1,1. Sendo assim, os
resultados estão apresentados nas Tabelas 20, 21 e 2 22:
Tabela 23- Equação de Oferta de grãos de soja no Tocantins (1997-2005) (não
linear).
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção 0,01248
(0,400)
Hect (t-1) 3,14235
(4,709)
Preço (t-1) 2,08606E-07
(0,581)
Tendência 0,001931
(2,955)
Dummy 0,000949
(0,097)
R
2
0,994311
R
2
ajustado
Fonte: Resultados da pesquisa.
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
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117
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
1 2 3 4 5 6 7 8
area_colhida_t
forecast
Figura 32 - Área colhida real e estimada do Tocantins (não linear).
Tabela 24 - Equação de Oferta de grãos de soja no Maranhão (1994-2005) (não
linear).
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção 0,0466961
(3,782)
Hect (t-1) -1,14873
(-2,701)
Preço (t-1) 5,97073E-07
(3,385)
Tendência 0,00298969
(9,594)
Dummy -0,0168708
(-2,196)
R
2
0,99449
Fonte: Resultados da pesquisa.
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
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118
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
area_colhida_t
forecast
Figura 33 - Área colhida real e estimada do Maranhão (não linear).
Tabela 25 - Equação de Oferta de grãos de soja no Piauí (1998-2005).não linear.
Variáveis Independentes Variáveis dependentes (*)
Interseção -0,08566220
(-4,830)
Hect (t-1) 0,0107201
(1,024)
Preço (t-1) 0,000228164
(4,093)
Tendência 0,0255863
(19,893)
Dummy -0,0102637
(-1,501)
R
2
0,997749
Fonte: Resultados da pesquisa.
(*) Os valores entre parênteses correspondem à estatística “t” de Student.
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
119
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
1 2 3 4 5 6 7
area_colhida_t
forecast
Figura 34 - Área colhida real e estimada do Piauí (não linear).
Diante dos quadros e das figuras apresentados acima, foi escolhido o caso
não linear, dado na formula (6.1.2).
Para a análise da competitividade do Estado do Tocantins em relação aos
Estados do Maranhão e Piauí. Será calculada, inicialmente, as elasticidades preço
de oferta segundo:
∂
∂
=
−
−
_________
t
___
t
t
t
st
Hect
P
P
Hect
ε
1
1
Onde
___
t
P
1−
e
_________
t
Hect representam os preços e quantidades médias.
Subseqüentemente, será calculado as elasticidade-preço do excedente de
oferta (Anexo I) segundo:
,)/()/(
dt
ed
st
es
st
ex
QQQQ
εεε
+=
Onde,
s
Q = Quantidade produzida;
e
Q = Quantidade exportada;
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120
d
Q = Quantidade consumida;
=
de
ε
elasticidade-preço da demanda.
A função de excesso de oferta é calculadas segundo as fórmulas (5.4.5 e
5.4.6), dadas no Capítulo 5.
Finalmente, determina-se a função de excesso de oferta na forma preço em
função da quantidade como em (5.3.3). Essa função, após o cálculo da integral, é
considerada na função objetivo dada em (5.6.1). Observa-se que a função excesso
de demanda no estudo de caso é considerada constante.
Com a finalidade de determinar as quantidades de exportação, distribuição
e o nível de armazenamento ótimo em 2005 nos Estados do Tocantins, Maranhão
e Piauí por meio da redução dos custos logísticos nas atividades de transporte e
armazenagem, foi aplicado o modelo de equilíbrio espacial não linear nos quatro
cenários considerados. Decorrente disto foi feita a análise da competitividade.
A seguir, apresentam-se os resultados obtidos, na aplicação do modelo, e
suas respectivas interpretações para cada cenário.
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121
Cenário 1
Figura 35 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado do Tocantins (cenário 1).
731 km
385 km
6795 km
20242 km
Estreito (MA)
safra= 59.844 ton
entresafra= 544150 ton
Tocantins
Exportação: 603.994 ton
Armazenagem= 544.150 ton
safra= 59.844 ton
entresafra= 544.150 ton
Porto de Itaqui
Safra= 59.844 ton
Entresafra= 544.150
China
safra=2.491 ton
entresafra= 544.150 ton
EU
safra= 57.353 ton
entresafra= 0
Custo Logístico Total x ton=US$ 40,10
Receita Líquida Social=US$230.475.400
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122
Figura 36 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado do Maranhão (cenário 1).
731
km
267 km
6795 km
20242 km
Estreito (MA)
Safra= 0
Entresafra= 933593 ton
Balsas (MA)
Exportação= 940.046 ton
Armazenagem= 940.046 ton
Safra= 0
En
tresafra
=
940.046
ton
Porto de Itaquí
(MA)
Safra= 0
Entresafra= 940.046 ton
China
Safra= 0
Entresafra= 940.046 ton
EU
Safra= 0
Entresafra= 0
Custo Logístico Total x ton=US$ 34,42
Receita Líquida Social=US$230.475.400
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123
Figura 37 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado do Piauí (cenário 1).
No modelo de equilíbrio espacial no cenário 1, os resultados dos níveis de
produção para exportação obtidos de maneira ótima indicam que o Estado do
Tocantins deverá aumentar a quantidade exportada em 14030 toneladas para
chegar a 603994 toneladas que exige o modelo, pois exportou em 2005 só 589964
toneladas. Na distribuição espacial 9,5% da quantidade exportada deverá
corresponder à União Européia e 90,5% à China. O escoamento deverá acontecer
na safra e entresafra, sendo que na safra deverá ser armazenada 90% da
quantidade destinada para exportação, ocupando assim a totalidade da capacidade
de armazenagem (Anexo II).
Os fluxos comerciais foram através do modal rodoviário até o ponto de
transbordo, Estreito (MA) e ferroviário até o Porto de Itaquí (MA).
865 km
6795 km
20242 km
Uruçuí (PI)
Exportação= 77.380
Armazenagem= 77380 ton
Safra= 0
entresafra= 77380 ton
Porto de Itaquí (MA)
Safra= 0
Entresafra= 77380 ton
China
Safra= 0
Entresafra= 77380 ton
EU
Safra= 0
Entresafra= 0
Custo Logístico Total x ton=US$ 34,78
Receita Líquida Social=US$230.475.400
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
124
Os resultados demonstram que a competitividade do Estado do Tocantins
está aquém dos Estados do Maranhão e Piauí, dado que seus custos logísticos
representam um maior custo em relação aos outros estados, 16,5% em relação ao
Estado do Maranhão e 15,3% em relação ao Estado do Piauí.
As Figuras 35, 36 e 37 representam as quantidades exportadas
intertemporais, armazenagens, fluxos de transporte e custos logísticos.
Cenário 2
Figura 38 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado de Tocantins (cenário 2).
No modelo de equilíbrio espacial no cenário 2, os resultados dos níveis de
produção para exportação obtidos de maneira ótima indicam que o Estado do
Tocantins deverá aumentar a quantidade exportada em 21831 toneladas para
chegar a 611795 toneladas que exige o modelo, pois exportou em 2005 só 589964
toneladas. Na distribuição espacial 10,6% da quantidade exportada deverá
1322 km
20 km
7038 km
19618 km
Tocantins
Exportação= 611.795 ton
Armazenagem= 544.150 ton
Safra= 67.645 ton
Entresafra= 544150 ton
Porto Vila do Conde (PA)
safra= 67.645 ton
entresafra= 544150 ton
China
safra= 2.816 ton
Entresafra= 544150 ton
EU
safra= 64.829 ton
entresafra= 0
Tb. Rio Tocantins
safra= 67.645 ton
Entresafra= 544150 ton
Custo Logístico Total x ton=US$ 29,60
Rec
eita Lí
quida Social=US$236.857.900
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125
corresponder à União Européia e 89,4% à China. O escoamento deverá acontecer
na safra e entresafra, sendo que na safra deverá ser armazenada 89% da
quantidade destinada para exportação, ocupando assim a totalidade da capacidade
de armazenagem.
Os fluxos comerciais foram através do modal rodoviário até o ponto de
transbordo do Rio Tocantins e hidroviário até o Porto Vila do Conde (PA).
Os resultados demonstram que o Estado do Tocantins tornou-se
competitivo pois seus custos logísticos representam um menor custo em relação
aos outros estados, 14,1% em relação ao Estado do Maranhão e 14,9% em relação
ao Estado do Piauí.
A Figura 38 representa o fluxo de exportação do Estado do Tocantins no
cenário 2. Os Estados do Maranhão e Piauí não tiveram mudanças significativas.
Cenário 3
Figura 39 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado de Tocantins (cenário 3).
731 km
20 km
6795 km
20242 km
Tb. Rio Tocantins
Tocantins
Exportação= 605.156 ton
Armazenagem= 544.150ton
Safra= 61.006 ton
Entresafra= 544150 ton
Porto de Itaquí (MA)
safra= 61.006 ton
entresafra= 544150 ton
China
safra=2.540 ton
entresafra= 544150 ton
EU
safra= 58.466 ton
entresafra= 0
370 km
Estreito (MA)
safra= 61.006 ton
entresafra= 544150 ton
Custo Logístico Total x ton=US$ 38,50
Receita Líquida Social=US$233.442.700
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126
No modelo de equilíbrio espacial no cenário 3, os resultados dos níveis de
produção para exportação obtidos de maneira ótima indicam que o Estado do
Tocantins deverá aumentar a quantidade exportada em 15192 toneladas para
chegar a 605156 toneladas que exige o modelo, pois exportou em 2005 só 589964
toneladas. Na distribuição espacial 9,7% da quantidade exportada deverá
corresponder à União Européia e 90,3% à China. O escoamento deverá acontecer
na safra e entresafra, sendo que na safra deverá ser armazenada 90% da
quantidade destinada para exportação, ocupando assim a totalidade da capacidade
de armazenagem.
Os fluxos comerciais foram através do modal rodoviário até o ponto de
transbordo do Rio Tocantins, hidroviário até o ponto de transbordo Estreito (MA)
e ferroviário até o Porto de Itaquí (MA).
Os resultados demonstram que a competitividade do Estado do Tocantins
está aquém dos Estados do Maranhão e Piauí, dado que seus custos logísticos
representam um maior custo em relação aos outros estados, 11,7% em relação ao
Estado do Maranhão e 10,7% em relação ao Estado do Piauí.
A Figura 39 representa o fluxo de exportação do Estado do Tocantins no
cenário 3. Os Estados do Maranhão e Piauí não tiveram mudanças significativas.
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Cenário 4
Figura 40 – Quantidade de exportação, armazenagem e fluxo da soja em grão do
Estado de Tocantins (cenário 4).
No modelo de equilíbrio espacial no cenário 4, os resultados dos níveis de
produção para exportação obtidos de maneira ótima indicam que o Estado do
Tocantins deverá aumentar a quantidade exportada em 14784 toneladas para
chegar a 604748 toneladas que exige o modelo, pois exportou em 2005 só 589964
toneladas. Na distribuição espacial 9,6% da quantidade exportada deverá
corresponder à União Européia e 90,4% à China. O escoamento deverá acontecer
na safra e entresafra, sendo que na safra deverá ser armazenada 90% da
quantidade destinada para exportação, ocupando assim a totalidade da capacidade
de armazenagem.
1026 km
50 km
6795 km
20242 km
Guaraí (TO)
safra= 60.598 ton
entresafra
= 544150 ton
Tocantins
Exportação= 604.748 ton
Armazenagem= 544.150 ton
Safra= 60.598 ton
Entresafra= 544150 ton
Porto de Itaquí (MA)
safra= 60.598 ton
entresafra= 544150 ton
China
safra=1 2358 ton
entresafra= 544150 ton
EU
safra= 58.076 ton
entresafra= 0
Custo Logístico Total x ton=US$ 39,06
Receita Líquida Social=US$233.103900
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Os fluxos comerciais foram através do modal rodoviário até o ponto de
transbordo do Guaraí (TO) e ferroviário até o Porto de Itaquí (MA).
Os resultados demonstram que a competitividade do Estado do Tocantins
está aquém dos Estados do Maranhão e Piauí, dado que seus custos logísticos
representam um maior custo em relação aos outros estados, 13,4% em relação ao
Estado do Maranhão e 12,3% em relação ao Estado do Piauí.
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7
Conclusões
Neste trabalho desenvolveu-se um modelo de equilíbrio espacial numa
forma não linear para analisar e estudar a competitividade da soja em grãos no
Estado de Tocantins em relação aos Estados do Maranhão e Piauí. Como
objetivos específicos, procurou-se determinar as quantidades de exportação da
soja em grãos, sua distribuição espacial e intertemporal, assim como estimar os
fluxos comerciais e as quantidades a serem armazenadas. Foram também
avaliadas a competitividade no momento atual e nos cenários alternativos.
A competitividade do Estado de Tocantins em relação aos Estados do
Maranhão e Piauí está fortemente relacionada com as quantidades de exportação,
a distribuição espacial e intertemporal, os fluxos comerciais, assim como as
capacidades de armazenamento de cada estado. A competitividade foi
caracterizada por meio dos custos logísticos por tonelada exportada. Assim, foi
considerado que um estado é mais competitivo em relação a outro, se seu custo
logístico total, por tonelada exportada, for menor.
No cenário 1, o qual corresponde ao cenário atual, a competitividade do
Estado de Tocantins é desfavorável em 16,5% e 15,3% em relação aos Estados do
Maranhão e Piauí respectivamente. Esta grande diferença se deve a sua limitação
na disponibilidade de modais, dado que só dispõe do modal rodoviário e
ferroviário, assim como sua maior distância, quando comparados com os Estados
do Maranhão e Piauí, ao ponto de embarque para exportação do Porto de Itaquí.
Logo, podemos concluir, neste cenário, que as políticas de investimento para a
redução dos custos logísticos no Estado de Tocantins serão insuficientes para
torná-lo competitivo.
No cenário 2 é considerado a inclusão do modal hidroviário no Estado de
Tocantins. A competitividade do Estado de Tocantins nesse cenário é favorável
em 14,1% e 14,9% em relação aos Estados do Maranhão e Piauí. A distribuição
da soja percorre o Estado do Tocantins utilizando 1,5% da distância por transporte
rodoviário e 98,5% por hidrovia, até chegar ao ponto de embarque do Porto de
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130
Vila do Conde no Estado do Pará. Observa-se que atualmente este ponto de
embarque não está sendo usado pelo Estado de Tocantins pela falta da Hidrovia.
Nos cenários 3 e 4 foram incluídos no Estado de Tocantins um trecho do
modal hidroviário e um trecho do modal ferroviário respectivamente, isto faz com
que se reduzam as diferenças nos custos de transporte mas não chegam a torná-lo
competitivo.
Portanto, é de suma importância políticas de investimento para viabilizar o
modal hidroviário apresentado no cenário 2. Este modal hidroviário tem
limitações tanto na legislação ambiental como estrutural no trecho Imperatriz a
Tocantinópolis referente à navegação de embarcação. Apesar disso, se sugere
viabilizar este modal, dado que ele fornece uma grande competitividade ao Estado
do Tocantins. Nos outros cenários, as políticas de investimento na capacidade de
armazenagem, transporte rodoviário e ferroviário possibilitará a redução das
diferenças na competitividade em relação aos outros estados. Porém, dificilmente
tornará o Estado do Tocantins competitivo.
Observa-se também que o Estado do Tocantins, nos quatro cenários escoa
sua produção na entressafra, neste caso o modelo sugere a utilização total da
capacidade de armazém, por outro lado esta capacidade é limitada em 544150
toneladas, e ainda é compartilhada com outros grãos, como o milho, arroz e sorgo.
Investimentos nesta atividade são necessários devido a sua grande demanda.
A escolha do modelo não linear para as funções de oferta dos Estados de
Tocantins, Maranhão e Piauí resulta numa melhor descrição do comportamento do
produtor, conforme indicam os coeficientes de determinação respectivos. No
modelo de equilíbrio espacial, no estudo de caso não foi necessário estimar a
função demanda para os importadores China e União Européia, dado que os níveis
de produção dos estados exportadores são muito baixos em comparação com a
produção brasileira. Assim, esses Estados não influenciam nos preços da demanda
internacional, podendo considerar esses preços como constantes. Por conseguinte,
as funções oferta foram estimadas pelo método de mínimos quadrados para o caso
não linear isoladamente, não sendo necessário considerar como um sistema de
oferta e demanda.
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131
Numa outra situação será necessário estimar as funções oferta e demanda
como um sistema de equações na sua forma não linear. Sugere-se usar nesse caso,
o método de mínimos quadrados em dois estágios na sua forma não linear.
Para a otimização dos custos logísticos da soja brasileira foi considerado
no modelo que o mercado atua sob um regime de competência perfeita. Isto
permitirá aos produtores administrar seus custos logísticos nas atividades de
transporte e armazenagem, assim como nas quantidades a serem exportadas sem a
intervenção das tradings.
A comercialização efetuada pelos mesmos produtores tocantinenses,
contemplando programas de inventários, seria uma ação efetiva para evitar a
queda estacional dos preços. Os produtores deverão armazenar parte da colheita
nos meses da safra e retirar seus inventários na entressafra. Um programa de tal
natureza ajudará a estabilizar os preços que recebe o produtor.
O modelo de equilíbrio espacial proporciona a informação sobre quanto,
onde, como e quando se deve exportar, assim como a quantidade que se deve
armazenar. Evidentemente que, resultados em modelos de otimização, muitas
vezes, estão distanciados das práticas do mercado. Porém, são uma sinalização
para uma aplicação dos recursos de forma racional.
As funções de oferta dos Estados do Tocantins, Maranhão e Piauí
poderiam ter uma melhor representação se a quantidade de dados fosse maior.
Observa-se que eles estão relativamente há pouco tempo no mercado de
exportação, a saber: oito, doze e sete anos respectivamente.
Enfatiza-se que este trabalho está enfocado na sua análise logística,
especificamente no transporte e armazenagem. A análise econômica foi
direcionada para dar suporte a este fim, não sendo discutido na sua profundidade e
no seu rigor respectivo. Itens importantes, tais como juros no período, safra e
entressafra, não foram considerados.
Espera-se que este trabalho forneça informações necessárias para um
melhor planejamento (infra-estrutura e políticas econômicas) no que se refere aos
corredores de transporte e armazenagem, permitindo assim otimizar a
competitividade do Estado do Tocantins diante dos outros estados. Cabe ressaltar
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132
o grande potencial agrícola do estado devido a sua extensão territorial e recursos
hídricos.
Sob o ponto de vista da contribuição científica e técnica, o modelo
desenvolvido contempla as representações das funções de oferta e demanda como
sendo funções não lineares de tipo potência com expoente racional. Estas funções
descrevem com maior precisão os dados envolvidos na sua determinação.
É importante ainda, salientar a contemplação do transporte intermodal, a
análise temporal, os pontos de transbordo e os custos de armazenagem
simultaneamente.
Deve-se ainda destacar que as elasticidades-preço oferta foram calculadas
por meio de funções não lineares.
Outra contribuição a ser também citada seria que a proposta elaborada
nesta tese pode servir de base a outras pesquisas científicas nas áreas aqui
abordadas ou em processos diversos.
Vê-se como fatores limitadores do estudo, a necessidade de se ter um
controle nas demandas de armazenamento em relação ao tipo de grão e a
dificuldade na determinação das funções de oferta pela pouca quantidade de dados
disponíveis.
Como sugestão de novos estudos e desdobramentos da presente tese,
espera-se que a adição de novos dados ao modelo, incluindo mais regiões
exportadoras e importadoras, mais portos e demanda interna, possa gerar
resultados que tenham maior aproximação dos valores ótimos, e assim garantir
uma melhor inserção do Brasil no mercado internacional da soja em grãos.
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8
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PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0212246/CA
141
ANEXO I – Elasticidade preço de excedente de oferta
Este anexo foi baseado na tese de doutorado: “International corn and
soybean transportation system: Quadratic programming model”, de Luis Remo
Fellin, 1993.
Excess Supply Elasticities
The following equation was used to estimate excess supply elasticity for
export area:
(1)
,)/()/(
dedsesex
QQQQ
εεε
+=
Where
ex
ε
= Excess supply elasticity,
s
ε
= Supply elasticity of the exporter,
d
ε
= Demand elasticity of the exporter,
s
Q = Total quantity produced,
e
Q = Quantity exported,
d
Q = Quantity consumed domestically.
Excess Demand Elasticities
To estimate the domestic excess demand elasticities a perfectly inelastic
supply was assumed, consistent with the short-run nature of the soybean models.
The formulation is represented by:
(3)
=
i
d
dim
Q
Q
εε
,
Where:
d
Q
= Quantity consumed in the region,
i
Q = Quantity imported by the region,
im
ε
= Excess demand elasticity,
d
ε
= Demand elasticity of the region
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142
Estimation of the linear supply (Demand) coefficients
This section discusses the procedure used to estimate the intercept and slope
parameters for supply (demand) equations given the supply (demand) elasticity.
Elasticity can be expressed as:
(6)
∂
∂
=
Q
P
P
Q
ex
ε
ex
ε
= Excess supply (demand) elasticity,
P
Q
∂
∂
= First derivate of the excess supply (demand) function,
P, Q = Average price and quantity.
A linear supply (demand) function can be expressed as:
(7) PQ
β
α
+
=
Where
α
and
β
are the intercept and slope coefficients.
Then
α
and
β
can be calculated as follows:
(8)
=
Q
P
ex
βε
,
(9)
=
P
Q
ex
εβ
,
(10)
.PQ
β
α
−
=
Temporal dimensions of the corn and soybean model require the inclusion
of an excess supply (demand) equation for each quarter. Under the assumption
that the excess supply (demand) elasticity is the same for every, the parameter of
excess supply (demand) equations are estimated using equations 11 and 12 for
each quarter, q:
(11)
=
q
q
exq
P
Q
εβ
,
(12)
qqq
PQ
βα
−= .
Where
q
Q and
q
P quarterly quantity and price, respectively.
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143
ANEXO II – Dados do modelo
Quantidade produzida da soja em grãos por Estado - em toneladas
ano TO MA PI
1996 14077 137283 22478
1997 45304 221535 40520
1998 123085 290438 49864
1999 113363 409012 82741
2000 144362 454781 100963
2001 188226 491083 128315
2002 244329 561718 91014
2003 377628 660078 308225
2004 652322 903998 388193
2005 678377 996909 559545
Fonte: IBGE (2006)
Quantidade exportada e importada da soja em grãos por Estado - ton
Tocantins 2005 es ed Ees
Peq
1sem
Peq
2sem
EI 13301
C. Int. 311316
0,5771
-0,1 0,93836
160 201
Prod. 905328
Exp. 589964
Imp. 0
EF 17349
918629
918629
EI= Estoque inicial (ton); EF= Estoque final (ton); C. Int= Consumo interno;
es=elasticidade preço de oferta; ed= elasticidade preço da demanda; Ees=
elasticidade preço de excedente de oferta; Peq= Preço de equilibro (US$/ton);
1sem= Primeiro semestre; 2sem= Segundo semestre.
Maranhão 2005 es ed Ees Peq 1sem
Peq 2sem
EI 22513
C. int. 89901
0,22173
-0,1 0,2565
183 173
Prod 996909
Exp. 896838
Imp. 0
EF 32683
1019422
1019422
EI= Estoque inicial (ton); EF= Estoque final (ton); C. Int= Consumo interno;
es=elasticidade preço de oferta; ed= elasticidade preço da demanda; Ees=
elasticidade preço de excedente de oferta; Peq= Preço de equilibro (US$/ton);
1sem= Primeiro semestre; 2sem= Segundo semestre.
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144
Piauí 2005
es
ed
Ees
Peq
1sem
Peq
2sem
EI 64048
C. Int. 554400
0,9312
-0,1 17,4693
205 175
Prod. 559545
Exp. 33000
Imp. 0
EF 36193
623593
623593
EI= Estoque inicial (ton); EF= Estoque final (ton); C. Int= Consumo interno;
es=elasticidade preço de oferta; ed= elasticidade preço da demanda; Ees=
elasticidade preço de excedente de oferta; Peq= Preço de equilibro (US$/ton);
1sem= Primeiro semestre; 2sem= Segundo semestre.
Preço pago ao produtor da soja em grão - R$/60kg.
Ano 2005 Tocantins Maranhão Piauí
Janeiro 28 27,86 32,84
Fevereiro 26,46 26,47 29,53
Março 26 29,50 35,12
Abril 28,93 27,80 32,88
Maio 27,2 25,75 31,47
Junho 27 27,41 28,72
Julho 28 27,21 27,7
Agosto 28 25,88 26,2
Setembro 24,37 24,12 22
Outubro 23,05 23,22 22
Novembro 23,6 22,84 23,5
dezembro 23,23 23,27 23
Fonte: SEAGRO-TO,CONAB-MA, Sindicato de Produtores de Uruçuí-PI
Preço da soja em grão por região US$/t FOB
ano
Preço US$/t
TO
Preço US$/t
MA
Preço US$/t
PI
1996 300,99 279,41 326,44
1997 290,69 301,48 291,5
1998 259,85 241,55 257,68
1999 187,68 182,5 179,15
2000 184,12 187,31 198,72
2001 218,71 180,76 165,98
2002 172,73 182,67 195,43
2003 216,33 219,39 237,11
2004 278,4 279,4 277,14
2005 241,6 247,29 252,28
Fonte: Secex (2007)
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145
Dados para o cálculo da função oferta da soja em grãos por Estado
Tocantins
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,026308
0,007019
300,99
1
0
0,056822
0,026308
290,69
2
1
0,046256
0,056822
259,85
3
1
0,057919
0,046256
187,68
4
1
0,082098
0,057919
184,12
5
0
0,107377
0,082098
218,71
6
1
0,153048
0,107377
172,73
7
0
0,3553
0,253466
278,4
8
1
Maranhão
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,062896
0,043223
220,58
1
1
0,08769
0,062896
248,27
2
1
0,063652
0,08769
216,89
3
1
0,109725
0,063652
279,41
4
1
0,146345
0,109725
301,48
5
1
0,166916
0,146345
241,55
6
0
0,178716
0,166916
182,5
7
0
0,213436
0,178716
187,31
8
1
0,238173
0,213436
180,76
9
1
0,275252
0,238173
182,67
10
1
0,340403
0,275252
219,39
11
1
0,372074
0,340403
279,4
12
1
Piauí
área colhida t área colhida (t-1) Psoja (t-1) Ano dummy
0,032217
0,027152
257,68
1
1
0,040004
0,032217
179,15
2
0
0,061841
0,040004
198,72
3
1
0,116613
0,8646
195,43
4
0
0,155781
0,116613
237,11
5
1
0,198547
0,155781
277,14
6
1
0,232009
0,198547
252,28
7
0
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146
Capacidade de armazenagem por Estado - em toneladas
Municípios do Estado de Tocantins Capacidade Estática (ton)
araguaina 4420
Brejino de Nazaré 1660
campos lindos 65010
Cristalândia 9870
Dueré 31820
Formoso de Araguia 201330
Fortaleza do Tobacão 8930
Gurupí 59520
Lagoa da Confusão 73820
Paraíso do Tocantins 2380
Pedro Afonso 71420
Pium 7750
Presidente Kennedy 3110
Talismã 1530
Tocantinópolis 1580
Total 544150
Fonte: CONAB (2006)
Municípios do Estado do Maranhão Capacidade Estática (ton)
Alto Parnaiba 117020
Anapurus 14210
Balsas 293520
Brejo 2290
Porto Franco 65350
Riachão 20880
São Luís 198160
São Raimundo das Mangabeiras 24180
Tasso Fragosso 219040
Total 954650
Fonte: CONAB (2006)
Municípios do Estado do Piauí Capacidade Estática (ton)
Baixa Grande do Ribeiro 35730
Ribeiro Gonçalves 10375
Uruçuí 31275
Total 77380
Fonte: CONAB (2006)
Custo de Transporte
Esta parte do anexo foi baseado na dissertação: “Análise da movimentação
logística e competitividade da soja brasileira: uma aplicação de um modelo de
equilíbrio espacial de programação quadrática”, de Andréa Leda Ramos de
Oliveira Ojima.
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147
Os custos de transporte dos modais rodoviário e ferroviário foram
estimados através de modelos lineares considerando as distâncias entre os pontos
de carregamento e os de recepção (origem/destino). O comportamento do custo
dos modais (variável de resposta) foi qualificado através da regressão de um
banco de dados de fretes praticados em 2002 (fonte: Sistema de Informações de
Fretes - SIFRECA) em todo o território brasileiro de acordo com a distância e os
diferentes meses do ano, onde foi observado um comportamento linear. Já para o
modal hidroviário o número de observações disponível não foi suficiente para
gerar um modelo de estatísticas significativas, entretanto apresentou um
comportamento regular durante o ano com preços constantes para as distâncias
envolvidas.
Deste modo para o modal rodoviário partiu-se da hipótese de existir um
comportamento diferenciado para fretes com distâncias de até 500 quilômetros e
com uma sazonalidade de preços para o primeiro e segundo semestre do ano
(variáveis explicativas). Assim para o modal rodoviário temos:
=
=
=
<
≥
=
+++−++=
+
=
2 semestre se 1
1 semestre se 0
500 distância se 0
500 distância se 1
)1(
2
1
241312110
δ
δ
εδβδβδβδββ
ε
β
XXY
X
Y
Em que:
Y
= frete (variável dependente), R$/ton;
X
= distância (variável independente), km;
β
= coeficiente da regressão;
ε
= erro aleatório;
1
δ
= distância (variável dummy);
2
δ
= semestre (variável dummy)
Para o modelo linear de custo foi utilizado um programa estatístico
MInitab 13.0. Assim, obtiveram-se os coeficientes e as seguintes equações:
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148
0
β
= 1,6632;
1
β
= 0,0174;
2
β
= 0,0212;
3
β
= 1,4861 e
4
β
= -1,4179
Equações:
Primeiro semestre
• Distância >= 500 km:
Frete = 1,6632+(0,0174)X+1,4861
• Distância < 500 km:
Frete = 1,6632+(0,0212)X
Segundo semestre
• Distância >= 500 km:
Frete = 1,6632+(0,0174)X+1,4861-1,4179
• Distância < 500 km:
Frete = 1,6632+(0,0212)X-1,4179
Para o transporte ferroviário, as equações foram desenvolvidas da mesma
maneira que para o modal rodoviário não incluindo a variável semestre, visto que
a esta variável explicativa não obteve significância estatística quando inserida no
modelo e foi observado um comportamento linear dos preços ferroviários durante
o ano. A distância referência encontrada foi de 850 km. Assim tem-se:
<
≥
=
++−++=
+
=
850 distância se 0
850 distância se 1
)1(
1
1312110
δ
εδβδβδββ
ε
β
XXY
XY
0
β
= 2,9065;
1
β
= 0,0130;
2
β
= 0,0076 e
3
β
= -3,4368
Equações:
• Distância >= 850 km:
Frete = 2,9065+(0,0130)X-3,4368
• Distância < 850 km:
Frete = 2,9065+(0,0076)X
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