Andréa Regina Paes Maura Seiko Tsutsui Esperancini Fernando Goulart de Andrade e Souza

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1 Análise de rentabilidade da produção de laranja para indústria em fase produtiva sob condições de risco em dois sistemas de produção do estado de São Paulo. Andréa Regina Paes Maura Seiko Tsutsui Esperancini Fernando Goulart de Andrade e Souza RESUMO Como qualquer atividade agrícola, a produção citrícola está sujeita a basicamente dois tipos de risco, o risco biológico e o risco de mercado. Tanto um quanto o outro afetam os resultados econômicos dos produtores, o primeiro com efeitos mais diretos sobre a produtividade e consequentemente sobre os custos de produção, e o segundo sobre os preços e consequentemente sobre a receita auferida na atividade. O mapeamento destas possibilidades dos resultados econômicos é importante ferramenta para tomada de decisão do produtor e gerenciamento da atividade. O objetivo deste trabalho foi analisar a rentabilidade da produção citrícola, na fase produtiva, em dois sistemas de produção representativos das principais regiões produtoras do estado de São Paulo, sob condições de risco, inserindo as possibilidades de alteração de produtividade por área e dos preços praticados no mercado, recebidos pelos produtores de laranja. A partir de duas matrizes de coeficientes técnicos foram definidos seis cenários, três para cada região (Norte e Sul), variando-se o custo unitário e o adensamento de plantio. Para as variáveis de preços e produtividade, foram coletados preços médios mensais pagos ao produtor pela caixa de laranja para indústria, e produtividade mínima e máxima no estado. Para cada uma delas foi determinada a distribuição de freqüência que melhor se ajustava aos dados. Utilizando-se o método de simulação de Monte Carlo, foram identificados os níveis mínimos de renda a partir de cada nível de risco, definido pela distribuição de probabilidade da renda líquida acumulada. Os resultados mostram que a região Sul apresenta melhores níveis de rentabilidade sob os mesmos níveis de risco que a região Norte. Verificou-se também que plantios mais adensados apresentam melhores níveis de rentabilidade por área, embora apresentem maiores níveis de risco para o citricultor. Esta análise permite subsidiar produtores de laranja para indústria, quanto à rentabilidade líquida por área da exploração, de acordo com o nível de aceitabilidade do risco. PALAVRAS CHAVE: citricultura, rentabilidade, risco.

2 INTRODUÇÃO Em culturas permanentes, como a citrícola, após o investimento na implantação da cultura, interessa ao produtor verificar se no curto prazo, as receitas auferidas em determinada safra são suficientes para cobrir os custos operacionais de produção. No longo prazo, é necessário verificar se as receitas são capazes de cobrir os investimentos decorrentes da implantação da cultura, bem como os custos operacionais durante o tempo de vida útil do pomar. Como qualquer atividade agrícola, a produção citrícola está sujeita a basicamente dois tipos de risco, o risco biológico e o risco de mercado. Tanto um quanto o outro afetam os resultados econômicos dos produtores, o primeiro com efeitos mais diretos sobre a produtividade e consequentemente sobre os custos de produção, e o segundo sobre os preços e consequentemente sobre a receita auferida na exploração. Desta forma a previsão de retorno econômico da cultura implica em determinar a probabilidade de ocorrência de alteração das variáveis determinantes da lucratividade do citricultor, como a produtividade, que pode ser afetada por eventos de ordem biológica (ocorrência de pragas, doenças e condições climáticas desfavoráveis), ou eventos econômicos como alterações dos preços recebidos pelos produtores. Os riscos biológicos têm estado presente na cultura citrícola, desde seu desenvolvimento enquanto cultura comercial até os períodos mais recentes, quando a cadeia citrícola tornou-se uma das mais importantes geradoras de receitas e divisas do setor agrícola do estado de São Paulo. Como exemplo dos riscos biológicos na citricultura, mais recentemente, podem-se citar os danos causados pela Morte Súbita dos Citros (MSC), que tem causado prejuízos aos produtores do norte do estado de São Paulo e sul do Triângulo Mineiro, com efeitos negativos sobre a produção da cultura. Outro evento biológico que afetou a citricultura paulista foi a CVC (Clorose Variegada dos Citrus) que danificou os pomares do Norte e Noroeste do estado de São Paulo e do Triângulo Mineiro, e já está presente em quase todas as áreas citrícolas do país. Também verifica-se o ressurgimento do cancro cítrico que retomou, em 1996, o status de doença com importantes conseqüências econômicas. Os riscos biológicos estão relativamente mais sujeitos ao controle do produtor que, em alguns casos, podem intensificar o uso de insumos para minimizar estes riscos, mas por outro lado, podem acarretar aumento de custos de produção por área. Os riscos de mercado estão associados à formação de preços da laranja no mercado internacional, transmitidos aos produtores. Grande parte dos produtores tem seus preços formados a partir da cotação do suco concentrado e congelado para exportação, devido à predominância da cultura da laranja para indústria, que detém hoje cerca de 70% da produção de laranja do estado de São Paulo. Os preços recebidos pelos citricultores pela caixa de laranja de indústria relacionam-se diretamente às cotações do suco no mercado internacional. A oferta, a demanda e os estoques de passagem de suco concentrado e congelado no mercado mundial refletem-se nos preços formados na Bolsa de Nova York, que é o sinalizador de preços determinados pela indústria a serem pagos ao produtor. Os preços da caixa de laranja transmitidos aos produtores são formados da seguinte forma: Preço recebido pela tonelada de Suco de Laranja concentrado e congelado (FOB/Santos) em US$/t Custo interno pela tonelada do Suco de Laranja concentrado congelado em US$/t = Custo líquido por tonelada do Suco de Laranja concentrado congelado em US$/t + Média do rendimento industrial em X caixas de 40,8kg = Preço recebido pelo agricultor pela caixa de laranja de 40,8kg em US$/caixa.

3 Segundo Boteon (2000), devido ao grande volume de laranja para indústria no estado de São Paulo, os preços para a caixa também sofrem influência de fatores como a necessidade de compras pela indústria, volume de produção e estoques de suco junto às indústrias. O preço da caixa de laranja é uma variável determinante na rentabilidade da cultura. Na década de 80, a elevação dos preços acarretou forte expansão da área produtiva, não apenas no estado de São Paulo, e na década de 90 o aumento da oferta decorrente dos pomares instalados provocou forte queda das cotações internacionais de suco e os citricultores viram os preços do produto caírem a níveis abaixo dos custos operacionais de produção, o que comprometeu a lucratividade do setor e determinou a erradicação de áreas produtivas. Na safra de 2001, houve perda de 10% da colheita, uma vez que os preços não compensavam nem o custo de colheita. Assim, podem ser identificados diversos cenários econômicos que resultam em diferentes possibilidades de resultados econômicos para os citricultores, particularmente no que diz respeito a duas variáveis críticas para a lucratividade da exploração: os custos unitários da laranja para indústria e os preços praticados pela indústria citrícola. O mapeamento destas possibilidades dos resultados econômicos é importante ferramenta para tomada de decisão do produtor e gerenciamento da atividade. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi analisar a rentabilidade da produção citrícola, na fase produtiva, em dois sistemas de produção representativos das principais regiões produtoras do estado de São Paulo, sob condições de risco, inserindo as possibilidades de alteração de produtividade por área e dos preços praticados no mercado, recebidos pelos produtores de laranja. MATERIAL E MÉTODOS A fonte de dados utilizada para analisar a rentabilidade da exploração citrícola, sob condições de risco de produtividade e preço, foram as matrizes de coeficientes técnicos e custos de produção de laranja em fase de produção, destinada à indústria, determinadas para a região Norte e para a região Sul, segundo suas especificidades edafoclimáticas e problemas fitossanitários, Ghilardi et al. (2002). A região Norte é a que engloba os municípios dos Escritórios de Desenvolvimento Rural (EDR) do norte, nordeste e noroeste do estado de São Paulo, delimitada por 5 municípios do EDR de Bauru (Avaí, Arealva, Iacanga, Reginópolis e Presidente Alves), mais cinco municípios do EDR de Jaú (Itapuí, Bocaina, Bariri, Boracéia e Itaju) e 10 municípios do EDR de Araraquara (Boa Esperança do Sul, Araraquara, Américo Brasiliense, Santa Lúcia, Rincão, Motuca, Gavião Peixoto, Nova Europa e Tabatinga). A região Sul é formada pelos municípios dos EDRs da região sul, sudeste e sudoeste do estado de São Paulo. Na região Norte, as matrizes de coeficientes técnicos e custos de produção mostram que a atividade demanda maiores cuidados fitossanitários, devido ao elevado déficit hídrico, tornando as plantas mais sujeitas a doenças como a CVC e o cancro cítrico e elevando os dispêndios com defensivos. Na região Sul, os custos relacionados à operações de máquinas são maiores devido a maior utilização de adubo foliar em razão das exigências do solo e o clima presentes na região. Foram definidos seis cenários, três para cada região, a partir dessas matrizes. O parâmetro que diferencia cada região é o custo unitário médio, que é R$ 3,08 por caixa na região Norte e R$ 3,02 por caixa na região Sul, utilizando a definição de Gitman (2002), onde a análise de cenários é a abordagem que avalia o impacto sobre o retorno da empresa a partir de mudanças simultâneas em um determinado número de variáveis. Em cada região foram definidos três parâmetros de adensamento de plantio que foram 300, 350 e 400 plantas por hectare. É importante ressaltar que nas áreas de renovação da cultura

4 tem sido utilizados os plantios mais adensados e, portanto mais próximos de 400 plantas por hectare. Os cenários propostos procuram contemplar as diferenças tecnológicas entre as regiões refletidas nos custos unitários de produção, apresentam-se como na tabela a seguir: Tabela 1 Cenários propostos, para as regiões Norte e Sul, com variação de custos unitários e adensamento de plantio Região Norte Região Sul Cenários Custo operacional unitário 3,08 3,08 3,08 3,02 3,02 3,02 (R$/caixa) Adensamento (plantas/ha) Fonte: Ghilardi et. al. (2002). Uma das variáveis críticas definidas para serem utilizadas na simulação dos resultados econômicos nos diferentes cenários foram os preços médios mensais recebidos pelo produtor por caixa de laranja no período de 1995 a 2003, coletado junto à Secretaria de Agricultura e Abastecimento do Estado de São Paulo (SAAESP). Embora muitos trabalhos considerem que os preços da maioria dos produtos agrícolas tenham uma distribuição normal, optou-se por determinar as medidas estatísticas da série de preços, para verificar se a amostra de preços deste estudo pertence a uma população com distribuição normal. Para isto foram determinadas as medidas de posição (média), de dispersão (desvio-padrão) e curtose (coeficiente de curtose) e determinado o histograma de distribuição de freqüências. Foi realizado, ainda, o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov (COSTA NETO, 1977) para testar a aderência dos dados a uma população com distribuição normal de probabilidade aos níveis de 1% e 5% de significância. Este teste é adequado para testar diferenças entre distribuições de freqüências empíricas e distribuições de freqüências teóricas, e verificar, se de fato, a amostra dada pela série de preços ajusta-se a uma distribuição normal. Outra variável crítica, definida para este trabalho, foi a produtividade dada em caixas por pé. Devido a escassez de dados que possam compor uma amostra suficientemente grande para determinar medidas estatísticas, foram considerados apenas os dados de produtividade mínima e máxima, para determinar a distribuição de freqüência desta variável. A formulação utilizada para inserir as variáveis a serem simuladas foi: L = P * Y C u * Y, onde L = rentabilidade líquida (R$/ha) P = distribuição de freqüência de preços (R$/cx) Y = distribuição de freqüência de produtividade (cx/ha) C u = custo operacional unitário (R$/cx) Para realizar a análise de rentabilidade da laranja para indústria, em fase de produção, com simulação de preços e produtividade, foi desenvolvido software em linguagem Visual Basic 6.0, com capacidade de geração de números aleatórios, para três tipos de distribuição de probabilidade e interações, na FCA/UNESP, SP.

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO Os dados obtidos pela determinação das medidas estatísticas da variável preço e do histograma de distribuição de freqüências, demonstraram que a série de preços utilizada no estudo não se ajusta a uma distribuição normal de probabilidade, pois o coeficiente de curtose igual a 2,25, aponta para uma forma de achatamento platicúrtica (coeficiente < 3), e a distribuição normal é caracterizada como mesocúrtica (coeficiente = 3). Além disto, o histograma de distribuição de freqüências mostrou que esta é uma distribuição assimétrica e que portanto, não se comporta como uma distribuição normal. Para comprovar esta hipótese foi realizado o teste de Kolmogorov-Smirnov que comprovou que a série de preços não pertence a uma população com distribuição normal de probabilidade, conforme mostra a tabela abaixo: Tabela 2 Teste de Aderência de Kolmogorov-Smirnov para a série de preços do período de Distribuição cumulativa observada dos dados Distribuição cumulativa esperada dos dados 0,250 0,166 0,527 0,250 0,601 0,435 0,703 0,629 0,712 0,777 0,740 0,861 0,833 0,925 0,870 0,972 0,925 0,990 1,000 Desvio máximo calculado = 0,277 1,000 Valor crítico para (0,05) = 0,129 e para (0,01) = 0,154. Fonte: Resultados obtidos pelo autor (2004). O teste de Kolmogorov-Smirnov mostra que, se o desvio máximo determinado é maior que os valores críticos aos níveis de significância de 1% e 5%, a amostra não se ajusta a uma população com distribuição normal. O valor do desvio máximo determinado foi 0,277, que é maior que o valor crítico nos dois níveis de significância (0,154 a 1% e 0,129 a 5% de significância). Tendo em vista que foi rejeitada a hipótese de aderência dos dados da amostra a população com distribuição normal, foi analisada a medida de tendência central, que mostrou que os preços apresentavam tendência central com maior freqüência de valores próximos à média. Assim, verificou-se que a distribuição que melhor se ajustava aos preços era a distribuição triangular, por ter esta característica. Para produtividade, a distribuição de probabilidade utilizada foi a distribuição uniforme, dada a partir da produtividade mínima (1,7cx/pé) e máxima (2,3 cx/pé). A geração de números aleatórios para a variável preço, segundo uma distribuição triangular, conforme determinada anteriormente, foi feita utilizando-se o modelo de Rutt (1998), que mostra que qualquer triângulo apresenta área igual a um pelos parâmetros da média, valor mínimo e valor máximo. O valor médio foi determinado pela média do valor máximo e mínimo, conforme Campilho (2003). O valor máximo de preço (R$ 10,76/cx) e o valor mínimo (R$ 0,95/cx) foram extraídos diretamente da série de dados.

6 A geração de números aleatórios para a variável produtividade foi feita admitindo-se uma distribuição uniforme, que utiliza apenas os valores máximo e mínimo, já estabelecidos anteriormente. Os resultados obtidos foram dados pela distribuição acumulada da receita líquida entre 0% e 100%, divididas de 5% em 5%, sendo apresentados na forma de risco, e pela distribuição da freqüência da receita líquida em 10 classes, para cada um dos cenários. A tabela 3, a seguir, mostra a distribuição de probabilidade de receita líquida em R$/ha nos três cenários propostos, para a região Norte. A primeira coluna indica o risco da receita líquida ser maior ou igual ao valor correspondente em cada cenário. Tabela 3 Distribuição de risco da receita líquida por hectare para 3 cenários região Norte. Risco Cenários % R$ -1207,08 R$ -1409,10 R$ -1610,40 5% R$ 81,90 R$ 95,55 R$ 109,20 10% R$ 408,00 R$ 476,00 R$ 544,00 15% R$ 632,70 R$ 738,15 R$ 843,60 20% R$ 807,30 R$ 941,85 R$ 1076,40 25% R$ 982,80 R$ 1146,60 R$ 1310,40 30% R$ 1140,30 R$ 1330,35 R$ 1520,40 35% R$ 1279,80 R$ 1493,10 R$ 1706,40 40% R$ 1467,90 R$ 1712,55 R$ 1957,20 45% R$ 1596,30 R$ 1862,35 R$ 2128,40 50% R$ 1767,00 R$ 2061,50 R$ 2356,00 55% R$ 1902,00 R$ 2219,00 R$ 2536,00 60% R$ 2098,80 R$ 2448,60 R$ 2798,40 65% R$ 2310,00 R$ 2695,00 R$ 3080,00 70% R$ 2463,30 R$ 2873,85 R$ 3284,40 75% R$ 2707,50 R$ 3158,75 R$ 3610,00 80% R$ 2910,60 R$ 3395,70 R$ 3880,80 85% R$ 3267,00 R$ 3811,50 R$ 4356,00 90% R$ 3649,80 R$ 4258,10 R$ 4866,40 95% R$ 4800,60 R$ 5600,70 R$ 6400,80 100% R$ 4811,40 R$5613,30 R$ 6415,20 Fonte: Dados do autor (2004). Segundo Anderson (1976), citado por Ambrosi (2001), o critério da distribuição de probabilidade acumulada da receita líquida permite a escolha da alternativa com base em determinada possibilidade de garantir renda líquida, em dado nível de aceitação do risco por parte do tomador de decisão. Este princípio baseia-se no critério da segurança, ou seja, o tomador de decisão, baseado na aversão ou aceitação pessoal do risco, pode verificar o risco de sua renda líquida ser superior a um determinado valor, dentro da faixa de possibilidades que vai de 0% a 100%. Os tomadores de decisão, que aceitam maiores riscos, estão entre as menores faixas de distribuição de probabilidade acumulada da receita líquida e por conseguinte nas maiores faixas de risco, mas por outro lado podem obter maiores receitas líquidas. Na região Norte, os tomadores de decisão, mais aversos ao risco, por exemplo, na faixa de 10% de risco, tem a possibilidade de 90% de obter renda líquida superior a R$408,00/ha, no

7 cenário 1. No cenário 2, o produtor, neste mesmo nível de risco, pode obter renda líquida superior a R$ 476,00, e superior a R$ 544/ha no cenário 3. Tomando-se um produtor mais disposto à assumpção de riscos, por exemplo na faixa de 90% (e portanto de 10% de probabilidade acumulada de receita líquida), os resultados podem ser interpretados como a possibilidade de 10% de obter renda líquida superior a R$ 3649,80/ha no cenário 1, R$ 4258,00/ha no cenário 2 e R$ 4866,40/ha no cenário 3. Na análise por cenários da região Norte, verifica-se que o cenário 1 apresenta os piores resultados, seguido do cenário 2 e por fim, o cenário 3, pois apresenta menores níveis de renda, para o mesmo nível de risco em relação aos demais cenários. Isto mostra que a densidade de plantio tem impactos significativos sobre a rentabilidade líquida do produtor em situações de risco de preço e produtividade semelhantes. Para a região Sul, também foram relacionados os níveis de risco e a rentabilidade líquida, conforme mostra a tabela a seguir Tabela 4 Distribuição de probabilidade acumulada da receita líquida hectare para 3 cenários região Sul. Risco Cenários % R$ -1168,20 R$ -1362,90 R$ -1557,60 5% R$ 119,70 R$ 139,65 R$ 159,60 10% R$ 438,60 R$ 511,70 R$ 584,80 15% R$ 666,90 R$ 778,05 R$ 889,20 20% R$ 842,40 R$ 982,80 R$ 1123,20 25% R$ 1015,20 R$ 1184,40 R$ 1353,60 30% R$ 1178,10 R$ 1374,45 R$ 1570,80 35% R$ 1314,00 R$ 1533,00 R$ 1752,00 40% R$ 1504,50 R$ 1755,25 R$ 2006,00 45% R$ 1635,30 R$ 1907,85 R$ 2180,40 50% R$ 1806,90 R$ 2108,05 R$ 2409,20 55% R$ 1932,90 R$ 2255,05 R$ 2577,20 60% R$ 2138,40 R$ 2494,80 R$ 2851,20 65% R$ 2346,00 R$ 2737,00 R$ 3128,00 70% R$ 2502,30 R$ 2919,35 R$ 3336,40 75% R$ 2741,70 R$ 3439,80 R$ 3655,60 80% R$ 2948,40 R$ 3849,30 R$ 3931,20 85% R$ 3299,40 R$ 4299,75 R$ 4399,20 90% R$ 3685,50 R$ 4299,75 R$ 4914,00 95% R$ 4838,40 R$ 5644,80 R$ 6451,20 100% R$ 4851,00 R$ 5659,50 R$ 6468,00 Fonte : Dados do autor (2004). por Verifica-se que os valores de rentabilidade líquida assemelham-se aos da região Norte, embora em níveis ligeiramente superiores em cada um dos cenários e em cada nível de risco. Este resultado pode ser atribuído aos custos unitários mais reduzidos na região Sul. As tabelas a seguir mostram os resultados da receita líquida média e o desvio padrão correspondente a cada região e cada cenário.

8 Tabela 5 - Receitas líquidas médias e desvio-padrão para os da região Norte. Cenários Região Norte Receita líquida média (R$/ha) Desvio-padrão 1 R$ 1655,22 R$ 1187,21 2 R$ 1931,09 R$ 1385,08 3 R$ 2206,96 R$ 1582,95 Fonte: Dados do autor (2004). cenários Tabela 6 Receitas líquidas médias e desvio-padrão para os cenários da região Sul. Cenários Região Sul Receita líquida média (R$/ha) Desvio-padrão 4 R$ 1691,36 R$ 1187,53 5 R$ 1973,25 R$ 1385,46 6 R$ 2255,14 R$ 1583,38 Fonte: Dados do autor (2004). Verificou-se que na região Norte, o cenário 3 apresenta maior nível de renda líquida médio de R$ 2206,96/ha e o cenário 1, o menor nível de renda líquida média de R$ 1655,22/ha. Por outro lado, o cenário 3 apresenta maior risco, indicado pelo maior valor do desvio-padrão (R$ 1582,95) e o cenário 1 é o de menor risco, pois o desvio-padrão é de R$ 1187,21, o menor dos três cenários. Resultados semelhantes são verificados para a região Sul, com níveis de renda média superiores e valores do desvio-padrão semelhantes aos da região Norte. Portanto, pode-se dizer que a região Sul apresenta melhores resultados por mostrar maiores valores de renda média, com nível de risco semelhante ao da região Norte. Isto pode ser explicado pelo fato da região Sul ter um custo unitário de produção menor que da região Norte, diminuindo assim os custos de produção por hectare, resultando em maior renda líquida. Já na região Norte o custo unitário de produção é ligeiramente maior devido a maiores dispêndios com defensivos nesta região, consequentemente apresenta valores menores de renda líquida com riscos semelhantes ao da região Sul. Nas tabelas 7 e 8 a seguir, são apresentados os resultados do intervalo de confiança e erro dos resultados obtidos. Tabela 7 Intervalo de confiança e erro Região Norte. Cenários Região Norte Erro em (R$) Intervalo de confiança em (R$) 1 61, ,28 a 1717, , ,82 a 2003, , ,37 a 2289,55 Fonte: Dados do autor (2004).

9 Tabela 8 Intervalo de confiança e erro Região Sul. Cenários Região Sul Erro em (R$) Intervalo de confiança em (R$) 4 61, ,40 a 1753, , ,00 a 2045, , ,50 a 2337,70 Fonte: Dados do autor (2004). Ao nível de significância de 10%, os intervalos de confiança para a renda líquida média foram de, R$ 1593,28 a R$ 1717,16 para o cenário 1, de R$ 1858,82 a R$ 2003,36 para o cenário 2 e para o cenário 3 de R$ 2124,37 a R$ 2289,55. Para os três cenários da região sul os intervalos de confiança para a renda líquida foram, de R$ 1629,40 a R$ 1753,32 no cenário 4, no cenário 5 de R$ 1901,0 a R$ 2045,54 e no cenário 6 de R$ 2172,5 a R$ 2337,7. A seguir são mostradas as distribuições de freqüência de renda líquida em 10 classes para a região Norte e para a região Sul. Em cada uma das regiões as distribuições de freqüências foram iguais para os três cenários, ou seja, a distribuição de probabilidade da receita líquida é semelhante para as duas regiões. Isto pode ser explicado pelo fato de que os sistemas de produção das duas regiões são muito parecidos, portanto pode-se esperar uma distribuição de rentabilidade similar. Assim apresentou-se apenas dois histogramas, cada um representativo de cada região. Para a região Norte as classes com maiores freqüências de renda líquida foram as classes 5 (as receitas líquidas no cenário 1 foram de, R$ 1120,00 a 1800,00, no cenário 2 de R$ 1400,00 a R$ 2102,00 e no cenário 3 de R$ 2403,00 a R$ 3205,00), com freqüência de 19,1% e 4 (as receitas líquidas no cenário 1 foram de, R$ 598,00 a R$ 1199,00, no cenário 2 de R$ 700,00 a 1399,00 e no cenário 3 de R$ 1600,00 a R$ 2402,00) com freqüência de 18,50%. As classes 4, 5 e 6 foram as que apresentaram freqüência superior a 15%. Figura 1- Distribuição de freqüências da líquida - região Norte. receita Fonte: Dados do autor (2004). Na região Sul as classes com maiores freqüências de renda líquida foram as classes 5 (as receitas líquidas no cenário 4 foram de, R$ 1240,00 a R$ 1841,00, no cenário 5 de R$ 1447,00 a R$ 2148,00 e no cenário 6 de R$ 1653,00 a 2455,20) com freqüência de 18,90% e 4 (as receitas líquidas no cenário 4 foram de, R$ 638,00 a R$ 1239,00, cenário 5 de R$ 744,00 a R$ 1446,00 e cenário 6 de R$ 851,00 a R$ 2455,00) com freqüência de 18,40%. As classes 4, 5 e 6 foram as que apresentaram freqüência superior a 15%.

10 Figura 2 - Distribuição de freqüências da líquida - região Sul. receita Fonte : Dados do autor (2004). As distribuições de freqüências da renda líquida assemelham-se para as duas regiões e pode verificar-se que apresentam uma distribuição próxima à normal. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados de fonte secundária e representam sistemas de produção médios de cada uma das regiões e, portanto, os resultados apresentados referem-se às possibilidades de rentabilidade associadas a diferentes níveis de risco também representativos para a média da região. Mesmo assim considera-se importante no fornecimento de subsídios aos produtores para o gerenciamento da exploração e previsão de fluxos de caixa conforme as previsões de produção e preços. CONCLUSÃO Os resultados mostram que as condições presentes na região Sul possibilitam a obtenção de melhores resultados de rentabilidade para os produtores, pois permitem obter maiores rendas líquidas médias, e mesmos níveis de risco que a região Sul. Em termos de cenários, plantios mais adensados tendem a melhorar os resultados de rentabilidade aos mesmos níveis de risco, nas duas regiões. Os mapeamento das possibilidades de obtenção de diferentes níveis de renda líquida associados a diferentes níveis de risco permitem ao produtor, em alguma medida, prever a rentabilidade da exploração, a partir da escolha de determinado nível de risco. Por exemplo, produtores mais afeitos ao risco, que decidem investir em melhores tecnologias para aumento de produtividade, podem obter maiores rentabilidades, porém com maior nível de risco. Estes resultados, embora sejam decorrentes de dados de sistemas médios de produção, podem ser reproduzidos ao nível do produtor individual, incluindo as especificidades de capital, manejo, capacidade administrativa, recursos disponíveis e condições edafoclimáticas de cada produtor. Outras variáveis de risco que podem afetar os níveis de rentabilidade, também podem ser incluídas em modelos de simulação, como variação da taxa de câmbio, que afeta não só o custo dos insumos importados, como o preço recebido pelo produtor, variação de preços de insumos e pode tornar os resultados mais robustos. BIBLIOGRAFIA CONSULTADA ALMEIDA, R. C.; GROOT, E.; ANDREA, P. A. D. Análise de investimentos em condições de risco na citricultura: estudo de caso para um sistema de produção alternativo. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11, 2003, Piracicaba, SP. Simpósio internacional..., Piracicaba, SP: ESALQ, Resumos (CD).

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