Análise do trade-off na produção de açúcar e álcool nas usinas da região Centro-Sul do Brasil

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1 ANÁLISE DO TRADE-OFF NA PRODUÇÃO DE AÇÚCAR E ÁLCOOL NAS USINAS DA REGIÃO CENTRO-SUL DO BRASIL WAGNER MOURA LAMOUNIER; MÁRIO FERREIRA CAMPOS FILHO; AURELIANO ANGEL BRESSAN; UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS BELO HORIZONTE - MG - BRASIL wagner@fae.ufmg.br APRESENTAÇÃO SEM PRESENÇA DE DEBATEDOR COMERCIALIZAÇÃO, MERCADOS E PREÇOS AGRÍCOLAS Análise do trade-off na produção de açúar e álool nas usinas da região Centro-Sul do Brasil Grupo de Pesquisa: Comerialização, Merados e Preços Agríolas RESUMO O estudo do trade-off na produção de açúar e álool nas usinas da região Centro-Sul do Brasil demonstra omo oorreu a deisão aloativa de produção nas unidades que produziram onjuntamente estes dois produtos nas safras , , e Os produtos açúar e álool são oriundos da ana-de-açúar que representa era de 80% do usto de produção desses dois produtos (plantio, olhea, moagem e preparo do aldo). O Brasil é o maior produtor e exportador desses produtos no mundo e o únio que produz açúar e álool em grande esala e derivados do mesmo insumo produtivo. O estudo demonstrou omo oorreu a omposição do mix de produção de aordo om os sinais de merado representados pelos preços dos produtos. Palavras-have: Agroindústria anavieira, açúar, álool, modelo SUR, preços. 1. O COMPLEXO INDUSTRIAL CANAVIEIRO 1.1 INTRODUÇÃO Atividade seular no Brasil, a ultura da ana-de-açúar representa hoje uma das mais importantes fontes de renda da agriultura brasileira. Essa matéria prima possui um inúmero e vasto ampo de produtos que a utilizam omo insumo de produção. Desde a simples garapa, alimentação para bovinos, passando pela popular ahaça, bem omo a 1

2 produção de álool, açúar e energia de biomassa, todos têm na ana-deaçúar, sua prinipal matéria prima. Segundo o Ministério da Agriultura, a maior parte da ana plantada em terrório brasileiro é destinada à agroindústria anavieira. Na safra , foram moídas era de 381 milhões de toneladas de ana para produção de açúar e álool. Este total representou era de 9% do total de ana produzida pelo Brasil nesse período, algo em torno de 416 milhões de toneladas. Segundo Moraes (004), o Brasil é o únio país produtor de açúar do mundo que produz o álool em esala industrial. De aordo om o Ministério da Agriultura há 347 usinas e destilarias adastradas que estão espalhadas por estados da federação. A produção suroalooleira é dividida em duas grandes regiões, a região Norte-Nordeste e a região Centro-Sul. Cera de 75%, ou 59, das unidades industriais estão loalizadas na Região Centro-Sul, enquanto o restante, 88 unidades, se loaliza na região Norte/Nordeste. A moagem de ana do Centro-Sul representa era de 85% da moagem total do país, o que mostra as disparidades entre as duas regiões. Segundo Alves (00), essas regiões apresentam voações, estratégias e níveis de ompetividade diferentes. A safra da região Centro-Sul ompreende o período entre maio e dezembro enquanto a safra na região Norte-Nordeste vai de setembro a março. Essa araterístia faz om que o país seja abasteido om açúar e álool o ano inteiro. TABELA 1 Produção de ana-de-açúar, açúar e álool na safra nas usinas om destilarias anexas do Centro-Sul Estados Cana-de-açúar (t) Açúar (t) Álool total (m3) Espíro Santo Goiás Mato Grosso Mato Grosso do Sul Minas Gerais Paraná Rio de Janeiro São Paulo Total (Anexas) Total (Centro-Sul) Fonte: Elaboração própria a partir de UNIÃO DA AGROINDÚSTRIA DE SÃO PAULO (UNICA), (abr. 001 nov. 004). Nota: Produção aumulada até A TAB. 1 apresenta os números de produção das usinas om destilarias anexas da safra da região Centro-Sul do país até a segunda quinzena de novembro. Desagregada por estado, a tabela mostra que São Paulo é o maior produtor de ana, açúar e álool da região, seguido pelo Paraná, Minas Gerais (ana e açúar) e Mato Grosso (álool). A diferença entre o total apresentado pela região Centro-Sul e o total apresentado pelas usinas om destilarias anexas, equivale à produção das destilarias autônomas, que produzem somente álool. O Brasil é o maior produtor de açúar do mundo. Segundo o Ministério da Agriultura, a produção de açúar brasileira na safra foi de era de 6 milhões

3 de toneladas. De aordo om os dados do Departamento de Agriultura dos Estados Unidos (USDA), na safra o país produziu era de 0% da produção mundial de açúar, seguido pela União Européia, om era de 14% da produção, e pela Índia 1, que produziu algo em torno de 10% da produção. A região Centro- Sul do Brasil respondeu por 83% da produção brasileira enquanto a região Norte-Nordeste respondeu por 17%. Uma usina de açúar moderna oferee aos seus lientes uma grande variedade de açúares que podem ser produzidos de aordo om as espeifiações soliadas. O tipo mais omum produzido é o açúar ristal, responsável por 49% de todo o açúar produzido na safra na região Centro-Sul. Outro tipo de açúar muo produzido pelas usinas do Centro-Sul é o Very High Polarization (VHP), que representou 44% do total de açúar produzido na safra O açúar VHP, que é destinado, basiamente, à exportação, apresenta uma or amarelada e tem omo destino refinarias de açúar em diversos países importadores do açúar brasileiro. Como resultado da diversifiação e da busa de novos lientes, sejam eles industriais ou onsumidores finais, outros tipos de açúares omo o orgânio e o líquido foram desenvolvidos. Além desses tipos, é importante menionar que a produção de açúar refinado pelas usinas, na sua forma de amorfo ou granulado, vem resendo a ada safra om a instalação de refinarias de açúar anexas às próprias usinas. Do mesmo modo, o país também é o maior produtor mundial de álool. Na safra , era de quinze bilhões de lros foram produzidos, sendo que 88% deste total foi produzido pela região Centro-Sul do país. O restante, era de 1%, foi produzido pelas unidades da região Norte/Nordeste. O álool brasileiro é produzido sobre duas formas, anidro e hidratado. O álool anidro é utilizado na mistura om a gasolina A 3 na proporção de 5%, podendo variar em um ponto perentual para ima ou para baixo. O ombustível resultante é hamado de gasolina C e omerializado nos milhares de postos de ombustíveis em todo o país. O outro tipo, álool hidratado, é utilizado diretamente nos veíulos om motores a álool. Cera de 53% do álool produzido na safra na região Centro-Sul foi de álool anidro, sendo o restante de hidratado. O Brasil também é o maior exportador de açúar e de álool do mundo mantendo era de 37% e 50%, respetivamente, do merado livre mundial desses dois produtos. Além disso, o país é o mais ompetivo na produção de açúar, produzindo-o om o menor usto entre seus onorrentes. Segundo Elisabete Seródio 4, a região Centro-Sul tinha um usto por volta de US$ 98,4 por tonelada na safra , enquanto que a região Norte/Nordeste produziu a um usto de US$ 180/t. Com relação aos demais produtores mundiais, a União Européia, segunda maior produtora de açúar do mundo, tinha um usto em torno de US$ 568,/t, a Austrália de US$ 191,9/t, a Tailândia de US$ 1 A safra indiana foi atípia. O país sofreu om uma sea que resultou em uma quebra de safra. A produção que, na safra foi de 15,5 milhões de toneladas de açúar, aiu para 13,5 milhões de toneladas na safra A maior parte do açúar refinado é produzida a partir do açúar ristal nas refinarias de açúar, unidades estas separadas das usinas de açúar. 3 A gasolina A é adquirida pelas distribuidoras de ombustíveis nas refinarias de petróleo. A mistura de álool anidro à gasolina é fea pelas distribuidoras e o ombustível resultante é hamado de gasolina C. 4 SERODIO, Elisabete. O açúar do Brasil: prinipais merados, prinipais barreiras, prinipais problemas. São Paulo: UNICA, 004. Power Point apresentado ao Conselho Diretor da UNICA em 0 jan Doumento do aervo administrativo da UNICA. 3

4 04,7/t, a Índia de US$ 90,3/t e os Estados Unidos de US$ 3,7/t quando produzido om ana-de-açúar e US$ 507,1, quando produzido através da beterraba. Na agroindústria anavieira, vários subprodutos resultantes dos proessos de produção de açúar e álool podem ser omerializados elevando a reea da usina e otimizando o proesso de produção de açúar e álool. O bagaço da ana pode ser utilizado para geração de energia meânia e elétria para manter o funionamento da própria usina 5 ou então, para a produção de bagaço hidrolisado, um omplemento nutriional para onfinamento de gado. Do proesso de deantação do aldo da ana na produção do álool resulta a torta de filtro, que pode ser utilizada omo adubo na lavoura. Já do proesso de fermentação aloólia, é extraída a levedura sea, muo utilizada omo ingrediente para ração animal, devido ao seu alto valor alório. E do proesso de destilação do álool resulta a vinhaça, utilizada na fertirrigação da lavoura, e o óleo fúsel, utilizado na indústria químia e de osmétios. Da produção do açúar, resulta o melaço que pode ser utilizado para produção de álool ou então pode ser omerializado para as várias indústrias de alimentos que o utilizam om matéria-prima. A FIG. 1 apresenta uma reprodução simplifiada do funionamento de uma usina om destilaria anexa. Pode-se observar que uma unidade produtora do setor apresenta a possibilidade de produzir tanto açúar omo álool em uma mesma planta industrial destinando o aldo resultante da moagem da ana para produção de um ou do outro produto. É importante salientar também, que o mel residual ou melaço, subproduto resultante da produção de açúar, pode ser destinado também para a produção de álool. USINA COM DESTILARIA ANEXA MOAGEM DA CANA CALDO DA CANA PRODUÇÃO DE AÇÚCAR PRODUÇÃO DE ÁLCOOL AÇÚCAR CRISTAL AÇÚCAR VHP OUTROS TIPOS DE AÇÚCAR MEL RESIDUAL (MELAÇO) ÁLCOOL ANIDRO ÁLCOOL HIDRATADO 5 A hamada o-geração de energia torna a maioria das usinas do Brasil auto-sufiientes em energia. Algumas possuem um exedente que é vendido às onessionárias de energia da região onde estão loalizadas. 4

5 FIGURA 1 - Fluxograma da produção de açúar e álool Fonte: Elaboração própria. 1. O PROBLEMA E SUA IMPORTÂNCIA De aordo om Alves (00), uma das mais importantes araterístias da indústria suroalooleira é a flexibilidade de sua produção. As usinas que possuem destilarias anexas podem direionar o aldo da ana oriundo da moagem para produção de açúar ou para produção de álool. O proesso de produção de açúar e álool omeça om a hegada da ana-deaçúar à usina. Após a pesagem e a retirada de amostra para análise laboratorial, a ana é levada para o proesso de preparo para moagem onde é lavada. Depois, a ana vai para as moendas 6 para que seja extraído o aldo. A quantidade de aldo destinado à produção de ada um dos produtos dependerá da estratégia de omerialização de ada unidade produtora. Dentro do setor existem usinas que, historiamente, privilegiam a produção de açúar e existem outras que privilegiam a produção de álool. De aordo om Maedo (005), 80% do usto de produção de açúar e álool, ompreendem as etapas de produção, limpeza, moagem da ana e o tratamento do aldo. Segundo Marjotta-Maistro (00), essa flexibilidade na omposição do mix é um instrumento que possibila aos produtores redireionarem sua produção frente aos sinais do merado, isto é, frente aos possíveis ganhos om a produção de açúar e álool. Os agentes que tomam a deisão formam expetativas om relação aos preços esperados e as quantidades demandadas de açúar e álool, externa e internamente. Contudo, se por um lado o merado pode guiar as deisões empresariais, por outro, as deisões não devem ser desvinuladas de um planejamento de longo prazo, para o açúar e álool, de ada unidade, pois grande parte do finaniamento do setor suroalooleiro é realizado pela assinatura de ontratos de longo prazo de forneimento de açúar para as grandes traders que atuam em terrório brasileiro. O açúar é um produto que faz parte da esta básia além de ser uma ommody negoiada no merado à vista e futuro naional e internaional. Já o álool é um produto direionado, em grande parte, ao merado de ombustíveis. De aordo om Marjotta- Maistro (00) qualquer variável relevante desses merados, que são bastante distintos, deve ser onsiderada na análise do setor. Moraes (004) ressalta que a adeia produtiva da ana-de-açúar é araterizada pela flexibilidade de gerar produtos ligados a merados tão distintos omo o do açúar e álool, tornando o funionamento da adeia bastante omplexo. Além disso, outra araterístia dessa adeia produtiva é a origem agríola do prinipal insumo, a ana-deaçúar. Dessa forma, o setor está sujeo aos risos limátios, fossanários e a sazonalidade da produção que influem diretamente na quantidade e qualidade de matéria prima que hega a usina. Segundo Moraes (004), a deisão de produzir açúar, álool anidro ou álool hidratado, que na époa do Instuto do Açúar e Álool 7 era estabeleida pelos Planos de 6 Algumas usinas já possuem uma tenologia mais avançada om a utilização de um equipamento hamado de difusor ao invés do uso da moenda. Esse equipamento utiliza o proesso de difusão (separação por osmose) na extração da ana, onseguindo assim uma maior extração de aldo. Já as moendas utilizam o proesso de moagem da ana. 7 O Instuto de Açúar e Álool (IAA) foi riado na déada de 1930 om o objetivo de regular o merado de açúar via alternativas de uso da ana para produção de outros produtos omo o álool. Tinha o ontrole das quotas de produção além de regular os preços da ana, do açúar e do álool. Em 1990 o IAA foi 5

6 Safra do governo federal, é atualmente uma deisão tomada pelos empresários do setor que, de forma geral, onsidera omo variáveis de deisão, os preços relativos dos produtos. Contudo, essa flexibilidade é limada pela apaidade instalada individual de produção de ada um dos produtos. Dessa forma, a possibilidade de esolha entre açúar e álool torna a deisão sobre oferta bastante omplexa, pois envolve vários merados que se interagem e funionam omo um sistema de vasos omuniantes. Portanto, o setor suroalooleiro é araterizado pela produção de dois produtos distintos que possuem merados totalmente diferentes. Existe um trade-off entre produzir açúar ou produzir álool no proesso de deisão das usinas. A deisão de aumentar a produção de açúar, dada uma quantidade onstante de ana, afetará, neessariamente, a quantidade de álool produzida e a deisão de elevar a produção de álool, dada uma quantidade onstante de ana dentro da unidade industrial, interferirá na produção de açúar. Dessa forma, a análise dos determinantes desse trade-off entre açúar e álool torna-se importante tanto para o setor produtivo quanto para o merado. É esse trade-off que definirá o mix de produção do setor, sendo neessária a análise do omportamento da produção ao longo da safra para ompreender o proesso deisório de sua definição, prinipalmente no urto prazo. Diversas variáveis relativas aos merados de açúar e álool afetam a omposição do mix de produção e definem o aumento da quantidade produzida de um produto em detrimento da produção do outro. De aordo om Marjotta-Maistro (00), as variáveis relativas à demanda externa de açúar e álool, assim omo as variáveis determinantes da demanda interna, preisam ser inorporadas a análise. Assim, a análise do omportamento do setor ao longo da safra om relação à definição do mix de produção entre açúar e álool pelos empresários do setor torna-se muo importante para a deisão aloativa omo forma de otimização das reeas desses empresários. Do mesmo modo, este estudo é de grande valia para o governo. Através da análise prospetiva pode-se entender o omportamento do setor produtivo ao longo da safra frente às variações dos preços tanto do álool omo do açúar. Dessa forma, pode-se ter a garantia de que não haverá falta desses produtos dentro do merado brasileiro, prinipalmente no período de entressafra, possibilando ao governo atuar junto ao setor enquanto as usinas estiverem em período de safra. 1.3 OBJETIVOS Objetivo geral O objetivo geral do presente trabalho é analisar o proesso deisório de urto prazo segundo o qual as usinas de açúar e álool direionaram a ana-de-açúar para usos alternativos, ou seja, para a produção de açúar ou para a produção de álool durante as safras , , e Este trabalho analisará o trade-off das usinas om destilarias anexas da região Centro-Sul do Brasil entre a produção destes dois produtos, de aordo om as sinalizações do merado representadas pelos preços dos produtos Objetivos espeífios Espeifiamente, pretende-se om esta pesquisa: a) analisar a ompetividade ténia entre açúar e álool durante o proesso produtivo; extinto eliminando as quotas de produção. Durante a déada de 1990 os preços passaram a ser liberados e definidos pelo merado. 6

7 b) avaliar a influênia do preço à vista e futuro ao produtor de açúar e álool na definição do trade-off entre açúar e álool nos diversos estados produtores; ) analisar a ompetividade eonômia entre açúar e álool durante o proesso produtivo. METODOLOGIA E DADOS.1 REFERENCIAL TEÓRICO Segundo Beattie e Taylor (1985), o prinípio eonômio da produção de multiprodutos por uma firma irá depender das araterístias do fator de produção, isto é, se o fator é aloável ou não aloável no proesso produtivo. Por fator aloável entende-se um fator x i utilizado na produção de z j que pode ser distinguido do montante do fator utilizado na produção de z k, para j k. Define-se x ij omo o montante do insumo x i aloado na produção de z j. Se dois produtos forem produzidos através de um mesmo fator, x 1, o total utilizado de insumo pode ser expresso pela equação (.1): x 1 = x11 + x1 (.1) De aordo om Beattie e Taylor (1985) a representação matemátia para a função de produção para o aso de multiprodutos, assumindo dois produtos e um únio fator de produção, sendo este aloável, pode ser esra pela forma implía abaixo: F ( z1, z, x) = 0 (.) Dado que toda a quantidade do fator de produção é aloado (.1), a função de produção (.) pode ser esra de forma inversa, onde o montante do fator utilizado é expresso em termos da quantidade de ada produto produzido, z 1 e z. x = h( z 1, z ) (.3) Para definir a ombinação ótima dos dois produtos a ser produzida om uma determinada quantidade fixa do fator de produção (no presente aso, a ombinação ótima da produção de açúar e álool a ser produzida om uma determinada quantidade de anade-açúar), torna-se neessário introduzir o oneo de aminho de expansão da produção. Esse oneo implia na definição dos pontos, ou da ombinação dos produtos z 1 e z, om preços respetivamente iguais a p 1 e p, que maximizarão a reea da firma montantes fixos do fator de produção. Em geral, no aso de ompetição perfea, a reea total da firma om dois produtos será dada pela seguinte equação: RT = p1z1 + p z (.4) A reea total pode ser maximizada sujeo à restrição x = x 0 (.3), utilizando a função Lagrangeana a seguir: 0 LRT = p1 z1 + p z + λ [ x h( z1, z )] (.5) e as ondições de primeira ordem seriam dadas por LRT = p1 λ h1 = 0 z1 LRT = p λ h = 0 (.6) z LRT 0 = x h( z, 1 z ) = 0 λ Utilizando as duas primeiras equações de (.6) para eliminar λ, é obtida a ondição neessária para maximização da reea. 7

8 (.7) ou z Curva de Transformação do produto Inlinação= -h 1/h p 1 = p 1 h = 1 (.8) p Assim, RM 1 p1 h1 x z1 1/( z1 / x) z x = = = = = = TTP1, (.9) RM p h x z 1/( z / x) z1 x em que RM 1 e RM são as reeas marginais dos produtos z 1 e z, respetivamente e TTP1, é a taxa de transformação dos produtos, que mostra quanto se deve sarifiar a produção de um dos bens para se elevar a produção do outro em uma unidade. As ondições de primeira ordem requerem que a linha de isoreea seja tangente à urva de transformação de produtos no ponto ótimo. O onjunto desses pontos de tangênia entre as urvas de transformação de produtos e as retas de isoreeas é hamado de aminho da expansão da produção representada pela FIG.. h h 1 p h Caminho da expansão do produto Isoreea Inlinação= -p 1/p 0 z FIGURA - Caminho da expansão do produto om ompetição de merado perfea Fonte: Elaboração própria Da solução de (.6) são obtidas as equações de oferta ondiionada dos produtos: z j = z j ( p1, p, x) j = 1,. (.10) De aordo om Beattie e Taylor (1985), as funções representadas em (.10) são hamadas de funções de oferta ondiionada dos produtos porque dependem do nível do fator x e dos preços de todos os bens produzidos pela firma. O outro oneo importante abordado por Beattie e Taylor (1985), é o de interdependênia eonômia dos produtos. De aordo om esses autores, dois produtos são onsiderados eonomiamente interdependentes se a mudança no preço de um produto influeniar a quantidade produzida do outro produto. Segundo a definição: a) se z p < 0 z j e z k são eonomiamente ompetivos para j k e j,k = 1,; j k b) se z p = 0 z j e z k são eonomiamente independentes para j k e j,k = 1,; j k ) se z p > 0 z j e z k são eonomiamente omplementares para j k e j,k = 1,. j k 8

9 . MODELO EMPÍRICO Para estimação das equações de oferta ondiionada (.10) foi utilizada uma modelagem para dados em painel, sendo espeifiamente utilizado o modelo hamado de regressões aparentemente não-relaionadas (ANR ou SUR, de seemingly unrelated regressions). Usar um modelo deste tipo possibilará a análise da oferta ondiionada para ada unidade federativa do Centro-Sul. Assim será possível analisar quais estados apresentam maiores e menores sensibilidades às mudanças nos preços de açúar e álool. Adaptando a equação (.10) para ada produto do setor estudado om o modelo geral para dados em painel e utilizando as variáveis na forma logarítmia tem-se: ln S AÇ = φ 0 + φ1 ln psaç + φ pfbraç pfnyaç p ln + φ 3 ln + φ 4 ln SAL + (.11) + φ ln p + φ ln x + u e onde 5 ln S AL + lnθ AÇ 5 FAL = θ ps 0 + θ FNYRAÇ ln p + θ SAL ln x 1 + θ + u ln p FAL + θ 3 ln p SAÇ + θ 4 ln p FBRAÇ + (.1) S e S AL são a oferta (produção) de açúar e álool do estado i no tempo t. Do mesmo modo, psaç e SAL p são os preços à vista de açúar e álool alulados pelo Centro de Estudos Avançados em Eonomia Apliada (CEPEA), pfbraç e FBRAL p são os preços futuros do ontrato om primeiro venimento de açúar e álool anidro da Bolsa de Meradorias e Futuros (BM&F), p é o preço futuro do ontrato om primeiro FNYAÇ venimento de açúar da New York Board of Trade (NYBOT) e por fim, x é a quantidade de ana moída no estado i no período t. De aordo om Hill et alli (1999), no modelo geral, os intereptos e os parâmetros podem diferir para ada estado em ada período de tempo. Dessa forma, o modelo não pode ser estimado em sua forma orrente, porque há mais parâmetros desonheidos do que observações. Um aso espeial do modelo geral é o modelo SUR. Assume-se neste modelo que os parâmetros da função de oferta ondiionada diferem entre os diversos estados, mas seriam onstantes no tempo. Assim, os parâmetros das equações (.11) e (.1) seriam: φ 0 = φ0i φ 1 = φ1 i φ = φi φ 3 = φ3i φ 4 = φ4i φ 5 = φ5i φ 6 = φ6i (.13) e θ 0 = θ 0i θ 1 = θ1 i θ = θ i θ 3 = θ3i θ 4 = θ 4i θ 5 = θ5i θ 6 = θ 6i (.14) Reesrevendo (.11) e (.1) e onsiderando que o empresário onsidera omo variável de deisão om relação a preços, os preços do período anterior, tem-se: ln S AÇ = φ 0i + φ1 i ln psaç + φ i pfbraç i pfnyaç i p ln + φ ln + φ 1 4 ln SAL + 1 (.15) + φ ln p + φ x + u e 5i ln S AL + lnθ ps 5i FAL 1 0i 1i 6i FNYRAÇ 1 = θ + θ ln p 6i 1 SAL 1 + θ ln x + θ ln p i + u FAL 1 + θ ln p 3i SAÇ 1 + θ ln p 4i FBRAÇ 1 Como um dos objetivos do trabalho é a análise do trade-off entre a produção de açúar e álool, as equações (.15) e (.16) devem ser esras om a variável expliada representada pela relação entre a quantidade de açúar e álool produzida no período t. + (.16) 9

10 S ln S 5i AÇ AL + φ ln p = φ 0i FAL 1 + φ ln p 1i + φ x 6i Assim, de (.15) e (.16) tem-se: SAÇ 1 + u 1 + φ ln p i FBRAÇ 1 + φ ln p 3i FNYAÇ 1 + φ ln p 4i SAL 1 + (.17) Segundo Hill et alli (1999) as pressuposições do modelo SUR são as seguintes: a) todos os erros aleatórios têm médias zero; E ( u 1 ) = 0 (.18) E ( u ) = 0 b) em ada equação, a variânia do erro é onstante, mas varia de equação para equação; Var ( u ) = σ ( ) = σ 1 1 Var u, mas σ 1 σ (.19) ) ausênia de autoorrelação entre os erros de ada equação e de uma equação para outra, para períodos diferentes de tempo; Cov( u1 + s, u1 + k ) = Cov( u1 + s, u+ k ) = 0 s k (.0) d) a orrelação entre os erros das diferentes equações para o mesmo período de tempo é diferente de zero. Cov ( u1, u ) = E( u1, u ) = σ 1 0 (.1) De aordo om Hill et alli (1999), a última pressuposição é a prinipal araterístia do modelo SUR. O termo σ 1 é hamado de orrelação ontemporânea. Ela será diferente de zero, pois as variáveis dependentes do sistema são similares e assim sofrerão impatos similares dos mesmos fenômenos aleatórios omidos nas equações. Quando se trabalha om MQO, a informação sem a presença de orrelação ontemporânea em um sistema de equações é muo importante para que a estimativa isolada das equações seja sufiiente e os estimadores de MQO apresentem variânia mínima. Se houver orrelação ontemporânea os parâmetros estimados para o modelo SUR terão erros-padrão, estatístias t e, onseqüentemente, valor-p mais onfiáveis. Não haverá vantagem em estimar o sistema pelo método SUR apenas quando houver ausênia de orrelação ontemporânea e/ou quando todas as variáveis expliativas forem idêntias (variáveis e observações). Ainda segundo Hill et alli (1999), mínimos quadrados e SUR produzem estimativas iguais quando as variáveis expliativas de ada equação forem idêntias. Contudo, esse não é o aso do modelo proposto aima, pois o modelo de oferta ondiionada apresenta variáveis expliativas idêntias, omo é o aso dos dados de preços assim omo uma variável expliativa que difere de estado para estado omo é o aso da variável ana total moída ( x ) em ada estado. Para testar a presença ou não de orrelação ontemporânea para um modelo om a presença de mais de duas equações aplia-se o seguinte teste: H 0 = σ ij = 0 i j versus H A = σ ij 0 (.) a) Estimar separadamente por MQO ada equação e onstruir-se a matriz de variânia e ovariânia dos termos de erros de ada equação; b) Calular-se os oefiientes de orrelação ( r ij ). A estatístia orrespondente será igual a T vezes a soma de todas as orrelações ( λ = T( r ) ) para i j, sendo T igual ao tamanho da amostra; n j= 1 ij 10

11 ) a distribuição de probabilidade, sob H 0, é uma distribuição quiquadrado om graus de liberdade iguais ao número de orrelações ( χ ); d) aso λ seja > que χ n, rejea-se a hipótese nula de ausênia de orrelação entre os erros das equações..3 DADOS E SOFTWARES UTILIZADOS.3.1 Dados de produção Os dados estatístios que foram utilizados no presente trabalho foram referentes à produção quinzenal das usinas produtoras de açúar e álool da região Centro-Sul do país. As usinas forneem os dados de produção, saídas e estoques aumulados de açúar e álool, além do total de ana moída periodiamente durante toda quinzena da safra e da entressafra. Esses dados são enaminhados ao órgão públio responsável pelo setor, o Ministério da Agriultura, Peuária e Abasteimento e também às entidades que representam o setor, omo os sindiatos patronais de ada estado. Este trabalho analisou o período ompreendido entre as safras de e As quinzenas seleionadas foram estabeleidas de aordo om o período de safra da região Centro-Sul do país que ompreende o intervalo entre os meses de maio a novembro. É possível que existam usinas que omeem a operar no iníio de abril, omo há a possibilidade de se estender a safra para o mês de dezembro. Contudo o mais omum nesta região é uma safra omeçando no final do mês de abril e iníio de maio e enerrando ao final do mês de novembro, ou até no iníio do mês de dezembro, antes do período de huvas no Centro-Sul do país. Dessa forma serão analisados sete meses, onstuindo quatorze quinzenas por safra. De aordo om a proposta deste trabalho, foram utilizados somente os dados referentes às unidades que produziram açúar e álool ao mesmo tempo. Essas unidades representaram era de 90% da moagem de ana de toda a região Centro- Sul do país nesse período. Os dados de produção foram obtidos através dos Boletins Quinzenais de Safra elaborados pela União da Agroindústria Canavieira de São Paulo (UNICA) e separados por estados do Centro-Sul: Espíro Santo, Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, Paraná, Rio de Janeiro e São Paulo. O Estado de Santa Catarina não possuía usina de açúar e álool nesse período e o Estado do Rio Grande do Sul possuía apenas uma destilaria de álool. O próximo passo onsistiu em enontrar a produção de ana, açúar e álool total 8 quinzenal em ada estado. Essa produção foi obtida subtraindo o total da produção aumulada da quinzena atual no estado analisado, da produção aumulada até a quinzena anterior do mesmo estado. Para enontrar a produção da primeira quinzena da série de ada safra referente ao mês de maio, foi preiso utilizar os dados da segunda quinzena de abril. Somente para a safra não foi possível levantar esses dados, pois não existiam registros onsolidados da produção de açúar e álool da segunda quinzena de abril de 00. Com os álulos já realizados, os dados de produção foram transformados para a esala logarítmia om o objetivo de estimar as elastiidades de produção. n 8 A produção de álool total é enontrada através da soma da produção do álool anidro om a produção do álool hidratado. 11

12 .3. Dados de preços Os dados sobre preços do açúar e do álool que foram utilizados na elaboração do presente trabalho estão resumidos no QUADRO 1. Devido à periodiidade quinzenal dos dados de produção, foi preiso transformar os dados referentes a preço em médias quinzenais. Optou-se por trabalhar om uma média simples para os dados de preços. Com relação ao preço à vista de álool abe uma ressalva. Como a periodiidade do indiador é semanal, foi preiso riar uma regra para o álulo da média quinzenal. Se a semana analisada possuísse quatro dias pertenentes a uma dada quinzena e um dia apenas pertenente a uma outra quinzena posterior ou anterior, esta semana seria utilizada no álulo da média quinzenal da quinzena em que os quatro dias forem pertenentes, sendo retirada do álulo da média da outra quinzena. Considerou-se que um dia apenas não influeniaria de forma signifiante o indiador semanal e por onseqüênia o indiador quinzenal. Além disso, algumas semanas apresentaram dois dias pertenentes a uma quinzena e três dias pertenentes a outra quinzena. Nesses asos, o preço médio da semana foi utilizado no álulo da média das duas quinzenas. Portanto para esses asos a média quinzenal foi estabeleida pela média de três semanas. Além dessa pequena regra riada para o álulo da média quinzenal dos preços do álool, optou-se por utilizar apenas a série de preços de álool anidro desartando a série de preço do álool hidratado. Essas duas séries apresentam índie de orrelação muo alto para o período analisado, era de 0,98. Portanto, a utilização dos dois indiadores produziria, pratiamente, o mesmo resultado, e poderia impliar em multiolinearidade, sendo interessante desartar um deles. A opção pelo uso do preço do álool anidro deve-se à maior partiipação deste álool na produção total do setor. QUADRO 1 Desrição dos dados sobre preços utilizados Produto Classifiação Periodiidade Fonte Caraterístia Açúar À vista Diária CEPEA/ESALQ Tipo ristal R$ / SACA DE 50 kg Açúar Futuro Primeiro Tipo ristal BM&F venimento US$ / SACA DE 50 kg Açúar Futuro Primeiro Açúar brano NYBOT venimento Cents de US$ / libra peso Álool À vista Semanal CEPEA/ESALQ Álool anidro R$ / lro Álool Futuro Primeiro Álool anidro BM&F venimento R$/m 3 Fonte: Elaboração própria. Com relação aos dados de preços à vista foram feos os desontos dos impostos inidentes sobre os indiadores de preço de ada produto indiados na metodologia de apuração de ada um deles. Prourou-se, portanto, trabalhar om os dados que refletissem o real faturamento da usina livre de impostos, taxas e ontribuições. Além disso, os dados referentes a preços a vista são do Estado de São Paulo, estado que representa mais 75% da produção do Centro-Sul, sendo formador de preço para toda a região. Já om relação aos preços futuros dos produtos, optou-se por trabalhar om os preços referentes ao venimento do primeiro ontrato de ada produto otado nas respetivas bolsas. Optou-se também por transformar todos os preços de álool em R$ por metro úbio e todos os preços de açúar em R$ por toneladas om o objetivo de trabalhar om a 1

13 mesma unidade de medida. Os indiadores que se apresentaram em dólares amerianos foram onvertidos em reais pela média quinzenal da taxa de âmbio omerial, preço de venda, otação de fehamento Ptax do dólar dos EUA. Foram utilizados os preços nominais, já que a inflação brasileira apresentou-se ontrolada e em níveis baixos no período analisado. Além disso, a análise foi fea, separadamente, para ada safra, ompreendendo apenas sete meses de ada ano. Como último passo antes da estimação dos modelos, todas as séries de preços foram transformadas para a esala logarítmia de aordo om o objetivo da análise que envolve a análise de elastiidades. Variáveis lpra lpral lpra laal lpas lpaf lpan lpals lpalf QUADRO Variáveis utilizadas na pesquisa Desrição Logarmo da produção quinzenal de açúar. Logarmo da produção quinzenal de álool total. Logarmo da moagem quinzenal de ana. Logarmo da divisão entre a produção quinzenal de açúar sobre a de álool. Logarmo do preço à vista ao produtor do açúar no merado interno. Logarmo do preço futuro do açúar na BM&F. Logarmo do preço futuro do açúar na Bolsa de Nova York. Logarmo do preço à vista ao produtor do álool anidro no merado interno. Logarmo do preço futuro do álool anidro na BM&F. Fonte: Elaboração própria. As fontes dos dados de preços utilizados foram: o Centro de Estudos Avançados em Eonomia Apliada (CEPEA) da Esalq/USP de Piraiaba; a Bolsa de Meradoria e Futuros (BM&F), a New York Board of Trade (NYBOT) além do Bano Central do Brasil. Para estimação dos modelos empírios foi utilizado o software Eonometri Views 4.1 da QMS. O QUADRO apresenta a relação das variáveis utilizadas e suas respetivas desrições 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Teste de orrelação ontemporânea O modelo de oferta ondiionada previa o uso de todos os preços à vista e futuros ados anteriormente. Contudo, ao se estimar os modelos, ontendo os preços do merado futuro da BM&F, não foram enontrados resultados signifiativos. Uma das hipóteses que expliaria esses resultados é a pequena liquidez que os ontratos de açúar ristal e álool anidro apresentaram na BM&F nas safras analisadas, o que pode ser um indíio de que os empresários do setor ainda não os utilizam omo parâmetros para tomada de deisão no urto prazo. Assim, foram retiradas das estimativas as variáveis de preço futuro de açúar e álool da BM&F. Os resultados dos testes de orrelação ontemporânea estão apresentados na TAB. Os testes foram feos para as equações (.15), (.16) e (.17), já desartadas as variáveis de preço do merado futuro da BM&F. TABELA Teste de orrelação ontemporânea, Estatístia Modelo equação (.15) 9,70* 45,91* 69,67* 4,4* Modelo equação (.16) 9,14* 43,86* 4,69** 43,64* 13

14 Modelo equação (.17) 18,13*** 35,70** 41,93** 6,5 Graus de liberdade Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: * Signifiante a 1% ** Signifiante a 5% *** Signifiante a 10% Ao nível de signifiânia de 1%, a hipótese nula de ausênia de orrelação ontemporânea foi rejeada em todos os períodos para a análise do modelo de oferta de açúar (equação.34). Para o modelo de oferta de álool (equação.35), todos os períodos apresentaram orrelação ontemporânea ao nível de signifiânia de 5%. Já no aso da equação (.36), modelo para a relação produção açúar/álool, os resultados do teste demonstram que existe orrelação ontemporânea para as três primeiras safras analisadas ao nível de signifiânia de 10%, mas que para a safra a hipótese nula de não existênia de orrelação ontemporânea foi aea. Portanto, para esta safra, espeifiamente, o modelo SUR não seria o melhor modelo a ser utilizado. Devido a não produção de açúar e álool durante todas as quinzenas das safras , e em alguns estados, a modelagem SUR não abrangerá todas as unidades federativas analisadas em algumas safras. Somente foram utilizados os dados para os estados que apresentaram produção durante as quatorze quinzenas Modelagem SUR O modelo da equação (.17) apresenta o trade-off da produção de açúar e álool. Assim, se for observado um aumento na relação, pode-se onluir que a produção de açúar reseu frente à produção de álool. Caso seja observada uma queda na relação, pode-se onluir que a produção de álool apresentou um resimento em relação à produção de açúar. O objetivo do modelo é identifiar se os preços de açúar e álool provoaram mudança de urto prazo na relação de produção açúar/álool, ou seja, omo o preço de um produto om uma defasagem afetou a relação de produção entre os dois produtos que ompetem pelo mesmo insumo produtivo. As tabelas a seguir apresentam as abreviaturas dos nomes dos estados além das variáveis pesquisadas om seus respetivos resultados. Para o Estado do Espíro Santo foi utilizada a sigla ES, para Goiás, GO, para Mato Grosso, MT, para Mato Grosso do Sul, MS, para Minas Gerais, MG, para Paraná, PR, para Rio de Janeiro, RJ e para São Paulo, SP. As medidas de ajustamento dos modelos (R ) apresentaram-se satisfatórias para todos os modelos pesquisados. Na TAB. 3 são apresentados os valores das estimativas para a safra A quantidade de ana moída quinzenal afetou posivamente a relação produção quinzenal de açúar/álool em GO e negativamente e MS, apesar do valor enontrado ser próximo de 0 (-0,06). Para os demais estados, os oefiientes não apresentaram signifiânia estatístia. O preço à vista de açúar om um defasagem (lpas(-1)) apresentou signifiânia apenas em MS, onde um aumento de 1% no preço do açúar levou a uma queda da relação produção açúar/álool em 3,58%. TABELA 3 Modelo SUR para a safra equação (.17) Variável: laal GO MS MG PR SP lpra 0,757-0,06 0,09 0,009-0,018 (0,000) (0,07) (0,441) (0,894) (0,86) 14

15 lpas(-1) -1,136-3,58-0,63 1,560-0,09 (0,404) (0,044) (0,906) (0,80) (0,87) lpan(-1) 0,511 3,534-0,404 0,393 0,919 (0,40) (0,000) (0,749) (0,584) (0,166) lpals(-1) 0,801 1,475 1,950-0,10 1,146 (0,319) (0,18) (0,186) (0,888) (0,173) Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. O oefiiente da onstante foi signifiativo, mas omido dos resultados. R = 0,848 R ajustado = 0,779. Assim omo o preço à vista, o preço futuro do açúar na bolsa de Nova York (lpan(-1)) apresentou signifiânia apenas para MS. Um aumento (queda) do preço futuro de 1% levou a um aumento (queda) da relação em 3,534%. O preço à vista do álool om uma defasagem (lpals(-1)) não apresentou signifiânia estatístia para nenhum dos estados nesta safra. A TAB. 4 apresenta os resultados para a safra A relação produção quinzenal de açúar/álool apresentou uma queda om o aumento da quantidade de ana moída em ES, MS, MG e PR. A maior queda oorreu em PR (-0,346) e a menor queda oorreu em MS (-0,07). A variável lpas(-1) afetou negativamente a relação em ES (- 0,868) e novamente em MS (-3,669). A variável lpan(-1) afetou posivamente a relação em ES, MS, MG e RJ. A relação apresentou-se inelástia em ES e RJ, ou seja, oefiiente menor que um, e elástia nos outros dois estados. Já lpals (-1) afetou posivamente a relação em MS e negativamente MG e RJ. Isto signifia que um aumento do preço do álool na quinzena anterior levou a uma diminuição da relação, elevando a produção de álool frente à produção de açúar. Variável: laal TABELA 4 Modelo SUR para a safra equação (.17) ES GO MS MG PR RJ SP lpra -0,9 0,057-0,07-0,37-0,346-0,07-0,14 (0,000) (0,49) (0,000) (0,08) (0,000) (0,0) (0,37) lpas(-1) -0,868-0,977-3,669-0,365-0,676-0,415-0,081 (0,017) (0,147) (0,000) (0,460) (0,396) (0,19) (0,933) lpan(-1) 0,467 0,5 1,109 1,154 0,196 0,69-0,781 (0,05) (0,56) (0,069) (0,000) (0,665) (0,001) (0,16) lpals(-1) -0,077-0,19 1,840-0,977 0,599-0,778 0,438 (0,808) (0,81) (0,007) (0,017) (0,366) (0,010) (0,553) Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. O oefiiente da onstante foi signifiativo, mas omido dos resultados. R = 0,940 R ajustado = 0,91. Os resultados para a safra estão apresentados na TAB. 5. A relação produção quinzenal de açúar/álool aumentou om o aumento da quantidade de ana moída quinzenalmente em MT, MG e SP e aiu om aumento da ana em ES. A variável lpas(-1) afetou posivamente a relação, ou seja, aumentou a produção de açúar frente a produção de álool em GO e MT, e afetou negativamente, a produção em MS, PR e SP. A variável lpan(-1) apresentou impato posivo na relação em ES, GO, PR e SP e 15

16 apresentou impato negativo em MT e MG. A relação foi afetada negativamente om o aumento de lpals(-1) em GO, MT e foi afetada posivamente em MS, MG, PR e SP. Variável: laal TABELA 5 Modelo SUR para a safra equação (.17) ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra -0,97-0,00,388 0,88 0,69-0,009-0,084 0,191 (0,053) (0,74) (0,000) (0,13) (0,001) (0,87) (0,47) (0,000) lpas(-1) -1,8,141 1,875 -,993-0,380-1,100 1,135-0,619 (0,583) (0,000) (0,000) (0,009) (0,636) (0,000) (0,161) (0,039) lpan(-1),851 1,148-9,378 1,563-1,587 1,54 0,451 0,368 (0,00) (0,000) (0,000) (0,151) (0,034) (0,000) (0,541) (0,087) lpals(-1) 0,787 -,446-8,141 1,498 1,07 0,578-0,6 0,39 (0,634) (0,000) (0,000) (0,074) (0,054) (0,004) (0,318) (0,079) Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. O oefiiente da onstante foi signifiativo, mas omido dos resultados. R = 0,95 R ajustado = 0,891. Os resultados para a safra estão apresentados na TAB. 6. A relação produção quinzenal de açúar/álool respondeu posivamente ao aumento da quantidade de ana moída em ES, GO, MG e RJ. O modelo não apresentou onlusão sobre lpas(-1). A relação respondeu negativamente ao aumento em lpan(-1) em MG. Nesta safra pôde ser observada uma maior interferênia dos preços à vista do álool na queda da relação. Ele interferiu negativamente em ES, RJ e SP, o maior estado produtor. Variável: laal TABELA 6 Modelo SUR para a safra equação (.17) ES GO MS MG PR RJ SP lpra 0,354 0,414 0,43 0,960 0,065 0,08 0,09 (0,037) (0,000) (0,555) (0,001) (0,680) (0,015) (0,659) lpas(-1) 0,738 0,160,017 0,950 0,378 0,437 1,153 (0,183) (0,790) (0,184) (0,55) (0,463) (0,18) (0,17) lpan(-1) -0,153-1,06-1,079 -,887 0,484 0,060 0,50 (0,830) (0,17) (0,634) (0,001) (0,485) (0,835) (0,539) lpals(-1) -1,070 0,89-1,19 0,45-0,578-0,576-1,413 (0,001) (0,49) (0,339) (0,53) (0,13) (0,000) (0,000) Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. O oefiiente da onstante foi signifiativo, mas omido dos resultados. R = 0,91 R ajustado = 0,87. A seguir são apresentados nas tabelas 7 e 8 os resultados para os modelos de oferta ondiionada de açúar e de álool. Através da interpretação dos resultados desses modelos é possível onluir sobre a questão da interdependênia eonômia dos produtos. Tanto a produção de açúar quanto a produção de álool responderam posivamente ao 16

17 aumento da quantidade de ana moída quinzenalmente em pratiamente todos os estados. E mais, a resposta da produção de açúar apresentou-se maior que a resposta da produção de álool om algumas exeções. Contudo, o que interessa nesse ponto do trabalho, não é a resposta da produção ao aumento ou diminuição do insumo e sim a resposta da produção ao aumento ou diminuição dos preços dos produtos. No QUADRO 3 estão resumidos por estado, as safras onde foram enontradas oorrênias de ompetividade eonômia na produção de açúar e álool. Pode-se pereber que o Estado de São Paulo foi o estado que apresentou um maior número de safras onde a produção de açúar foi afetada negativamente pelo aumento do preço do álool no merado à vista. Já o Estado do Paraná foi aquele que apresentou um maior número de safras onde a produção de álool foi afetada pelo aumento do preço do açúar no merado à vista naional e/ou no merado futuro de Nova York. Pode-se se destaar também os Estados do Espíro Santo e do Rio de Janeiro om número grande de oorrênias. Contudo estes estados possuem uma produção muo pequena ao ontrário de Paraná e São Paulo. TABELA 7 Modelo SUR (equação (.15)), Modelo SUR para a safra * Variável endógena: lpra ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra - 1,496-0,506 0,70 1,177-0,953 (0,000) (0,000) (0,001) (0,000) (0,000) lpas(-1) - -4, ,13-3,1 -, ,393 (0,003) (0,170) (0,071) (0,191) (0,035) lpan(-1) - 0,887 -,131 0,95-0, ,003 (0,186) (0,009) (0,3) (0,405) (0,995) lpals(-1) - 0, ,418 1,17 0,86-0,86 (0,513) (0,804) (0,85) (0,419) (0,198) Modelo SUR para a safra ** Variável endógena: lpra ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra 0,645 0,788-0,659 0,5 0,6 0,748 0,679 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) -0,37-1, ,86-0,608-0,514-0,09 0,745 (0,444) (0,014) (0,000) (0,117) (0,358) (0,68) (0,150) lpan(-1) 0,193 0,858 -,378 0,961 0,361 0,588-0,199 (0,49) (0,016) (0,054) (0,000) (0,86) (0,059) (0,555) lpals(-1) -0,733-0,407-3,64-0,761-0,388-1,19-1,95 (0,054) (0,385) (0,003) (0,0) (0,410) (0,009) (0,00) Modelo SUR para a safra *** Variável endógena: lpra ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra 0,087 0,8,730 1,00 1,087 0,963 0,777 1,054 (0,58) (0,008) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) 1,146 1,987 13,64-1,15 0,87 0,355 1,384 0,66 (0,14) (0,000) (0,000) (0,319) (0,058) (0,176) (0,018) (0,070) 17

18 lpan(-1) 1,146,098-8,681 0,59-0,867-0,41 0,577-0,657 (0,065) (0,000) (0,000) (0,638) (0,0) (0,091) (0,77) (0,07) lpals(-1) -1,088 -,704-9,161-0,170-0,584-0,307-1,871-0,600 (0,098) (0,000) (0,000) (0,849) (0,069) (0,096) (0,000) (0,07) Modelo SUR para a safra **** Variável endógena: lpra ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra,694 1,740-7,571,176 1,435 1,038 1,339 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) 0,814 0, ,858 0,690 1,117 1,700 1,619 (0,11) (0,391) (0,756) (0,309) (0,18) (0,066) (0,089) lpan(-1) -1,10 0, ,411 0,17 1,169,030 1,835 (0,16) (0,450) (0,061) (0,866) (0,184) (0,046) (0,088) lpals(-1) 0,056 0,580-4,681-0,155-0,130-0,676-1,017 (0,853) (0,097) (0,40) (0,640) (0,744) (0,13) (0,033) Fonte: Resultados da pesquisa.. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. Os oefiientes das onstantes foram signifiativos, mas omidos dos resultados. * R = 0,89, R ajustado= 0,751. ** R = 0,98, R ajustado= 0,973. *** R = 0,986, R ajustado= 0,980. **** R = 0,869, R ajustado= 0,810. TABELA 8 Modelo SUR (equação (.16)), Modelo SUR para a safra * Variável endógena: lpral ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra - 0,845-0,773 0,955 1,058-0,985 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) - -1, ,645-1,750 -, ,418 (0,163) (0,479) (0,098) (0,001) (0,508) lpan(-1) - 0,60-0,873 0,944 0, ,303 (0,109) (0,066) (0,178) (0,615) (0,335) lpals(-1) - 0,616-0,16 0,789 1,860-0,613 (0,155) (0,707) (0,74) (0,000) (0,17) Modelo SUR para a safra ** Variável endógena: lpral ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra 0,87 0,79-0,740 0,804 0,996 0,799 0,963 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) 0,346-0, ,867-0,037 0,353 0,069 1,673 (0,18) (0,987) (0,08) (0,90) (0,564) (0,848) (0,158) lpan(-1) -0,10 0,431-1,143-0,74 0,090-0,04 0,138 (0,183) (0,114) (0,148) (0,11) (0,803) (0,846) (0,858) lpals(-1) -0,431-0,645-1,611 0,009-1,157-0,86 -,448 (0,096) (0,11) (0,06) (0,980) (0,09) (0,400) (0,009) Modelo SUR para a safra *** Variável endógena: lpral ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra 1,001 0,500 0,831 0,574 0,696 0,969 1,05 0,959 (0,000) (0,000) (0,000) (0,006) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1),90-0,678-0,474 1,553 0,486 1,100-0,47 0,64 18

19 (0,040) (0,53) (0,105) (0,149) (0,436) (0,000) (0,648) (0,010) lpan(-1) -1,199 0,889 0,095 0,349 0,585-1,03-0,085-0,808 (0,077) (0,084) (0,708) (0,730) (0,73) (0,000) (0,866) (0,000) lpals(-1) -1,800 0,089-0,00-1,760-1,176-0,659-0,643-0,517 (0,04) (0,834) (0,994) (0,08) (0,013) (0,000) (0,118) (0,005) Modelo SUR para a safra **** Variável endógena: lpral ES GO MT MS MG PR RJ SP lpra 1,147 0,979-0,780 0,56 1,35 0,893 1,58 (0,000) (0,000) (0,000) (0,134) (0,000) (0,000) (0,000) lpas(-1) -0,01 0,088-0,664 0,553 0,8 0,436-0,40 (0,964) (0,678) (0,046) (0,163) (0,468) (0,06) (0,610) lpan(-1) -0,845-0, ,130 1,499-1,553-0,709-1,309 (0,0) (0,9) (0,779) (0,000) (0,000) (0,000) (0,01) lpals(-1) 0,85 0,6-0,4-0,67 0,939 0,686 1,143 (0,000) (0,098) (0,379) (0,138) (0,000) (0,000) (0,000) Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: P-valor é apresentado abaixo da estimativa entre parênteses. Os oefiientes das onstantes foram signifiativos, mas omidos dos resultados. * R = 0,997, R ajustado= 0,996. ** R = 0,98, R ajustado= 0,974. *** R = 0,991, R ajustado= 0,987. **** R = 0,990, R ajustado= 0,986. Produção de açúar Produção de álool QUADRO 3 Competividade eonômia na produção de açúar e álool ES GO MT MS MG PR RJ SP s.00/03 s.003/04 s.003/04 s.004/05 Fonte: Resultados da pesquisa s.003/04 s.003/04 - s.00/03 s.003/ s.00/03 s.001/0 s.003/04 s.001/0 s.003/04 s.004/05 s.00/03 s.003/04 s.004/05 s.00/03 s.003/04 s.004/05 s.003/04 s.004/05 O QUADRO 4 apresenta a questão da omplementariedade eonômia da produção dos produtos. A omplementariedade oorre quando o aumento (queda) do preço do produto que onorre pelo fator de produção provoa o aumento (queda) da produção do outro produto. Pode-se pereber que a produção de açúar aumentou om o aumento do preço do álool em apenas uma safra em dois estados, GO e MS. Já a produção de álool aumentou om o aumento do preço do açúar em vários estados om destaque para o Estado de Mato Grosso do Sul. Para entender do porque desse resultado é preiso lembrar que, de erta forma, a produção de álool possui uma parela que é omplementar à produção de açúar, quando ele é produzido através do melaço. QUADRO 4 Complementariedade eonômia na produção de açúar e álool ES GO MT MS MG PR RJ SP Produção de açúar - s.004/05 - s.00/ Produção s.001/0 s.003/04 s.003/04 - de álool s.004/05 s.004/05 s.003/04 s.004/05 s.003/04 Fonte: Resultados da pesquisa 19

20 4 CONCLUSÕES O setor suroalooleiro brasileiro é o únio do mundo que produz, em grande esala, açúar e álool ao mesmo tempo. O país é o maior produtor e exportador mundial desses dois produtos, o que apaa o Brasil omo prinipal player do merado mundial de açúar e álool. A maior parte das usinas suroalooleiras brasileiras produzem açúar e álool ao mesmo tempo a partir do mesmo insumo produtivo, a ana-de-açúar. Dessa forma, o estudo do proesso do trade-off de urto prazo que oorre na produção dos produtos nas unidades produtivas torna-se importante. Foi implementada no presente trabalho, a análise do efeo da variação dos preços dos produtos na relação de produção açúar/álool, para os vários estados da região Centro-Sul. Utilizando um modelo SUR para dados em painel, foi observado que os preços de açúar e álool afetaram a relação de produção em apenas alguns estados e durante safras pontuais, isto é, não apresentaram uma regularidade. Além disso, foi observado que em vários asos, o aumento (queda) do preço do açúar levou a uma diminuição (aumento) da relação dos produtos, ou seja, uma queda (aumento) da produção de açúar frente à de álool. O mesmo oorreu om a produção de álool, o que pode sugerir que a variável preço pode não ter grande influênia na deisão aloativa de urto prazo do empresário. O modelo de oferta ondiionada de açúar para ada estado em separado mostrou que houve ompetividade eonômia na produção de açúar em pelo menos uma safra analisada em todos os estados om exeção do Mato Grosso do Sul, om destaque para o Estado de São Paulo, om três oorrênias. Já o modelo para a produção de álool apresentou ompetividade eonômia para todos os estados, om exeção de Goiás e Mato Grosso. Neste modelo o destaque fiou para o Estado do Paraná om três oorrênias. Outras variáveis, senão os preços dos produtos ao longo da safra deverão interferir na esolha do empresário entre produzir um produto em detrimento do outro. As variáveis de demanda de açúar e álool, a apaidade instalada, a taxa de âmbio, o histório de omerialização juntamente om a estrutura omerial que ada usina possui são araterístias que devem ser inorporadas em uma futura análise, para se melhor quantifiar a magnude e as araterístias om que esse trade-off pode oorrer. O setor suroalooleiro brasileiro, om mais de trezentas usinas em operação, apresenta empresas om araterístias bastante distintas. Dentro do setor há grandes, médias e pequenas empresas om grandes disparidades entre si. Um trabalho que analisasse a deisão aloativa em ada uma dessas lasses de produtores também seria de grande valia para o setor. Finalmente, sugestão final para novos trabalhos seria a análise dos determinantes de longo-prazo do trade-off entre a produção de açúar e álool no Brasil. 5 REFERÊNCIAS ALVES, Luilio Rogerio Apareido. Transmissão de preços entre produtos do setor suroalooleiro do Estado de São Paulo p. Dissertação (Mestrado) Esola Superior de Agriultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piraiaba, 00. BANCO CENTRAL DO BRASIL. Câmbio e apais estrangeiros Disponível em: < Aesso em: 03 out BEATTIE, Brue. R.; TAYLOR, C. Robert. The eonomis of prodution. New York: Jonh Wiley, BOLSA DE MERCADORIAS E FUTUROS (BM&F). Sistema de reuperação de informações Disponível em: < Aesso em: 10 ago