ADRIANA AMARAL DE OLIVEIRA BUENO AVALIAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE LEITE EM PASTAGENS

Transcrição

1 ADRIANA AMARAL DE OLIVEIRA BUENO AVALIAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE LEITE EM PASTAGENS Londrina 2013

2 ADRIANA AMARAL DE OLIVEIRA BUENO AVALIAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE LEITE EM PASTAGENS Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal da Universidade Estadual de Londrina para obtenção do título de Doutor Orientador: Prof. Dr. José Antônio Fregonesi Londrina 2013

3 ADRIANA AMARAL DE OLIVEIRA BUENO AVALIAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE LEITE EM PASTAGENS Tese apresentada ao Programa de pós-graduaçao em Ciência Animal da Universidade Estadual de Londrina para obtençao do titulo de Doutor BANCA EXAMINADORA Orientador: Prof. Dr. José Antônio Fregonesi Universidade Estadual de Londrina - UEL Prof. Drª Ana Maria Bridi Universidade Estadual de Londrina - UEL Prof. Drª Carolina A. de Souza Dantas Muniz Universidade Estadual de Londrina UEL Prof. Dr. Agostinho Ludovico Universidade Estadual de Londrina - UEL Dr. Alfredo Ribeiro de Freitas Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EMBRAPA- Pecuária Sudeste Londrina, de de.

4 DEDICO Ao meu marido Fernando, pelo amor e incentivo. Às minhas filhas Mirella e Maria Clara pelos sorrisos e carinho que me fortaleceram para concluir essa etapa

5 AGRADECIMENTO (S) Agradeço a Deus, que ao guiar e iluminar meus caminhos me deu a esperança e força para superar todos os obstáculos que encontrei para concluir esse projeto. Ao meu orientador Prof. Dr. José Antônio Fregonesi não só pela constante orientação neste trabalho, mas sobretudo pela sua amizade e confiança. Ao Coordenador da Pós-Graduação Prof. Dr. Amauri Alfieri, pelo trabalho e dedicação como Coordenador do Programa de Pós-graduação em Ciência Animal. À secretária Helenice Kieski por sua dedicação e atenção para com todos os alunos do programa de pós-graduação. Aos pesquisadores do IAPAR, Rafael Fuentes e Dimas Soares Júnior, que sempre se disponibilizaram para esclarecer minhas dúvidas. Meu muito Obrigada ao Dr. Alfredo Ribeiro de Freitas pelo apoio nas análises estatísticas, e ensinamentos transmitidos para conclusão desta tese. Ao Prof. Dr. Vidal Faria de Pedroso que sempre acompanhou e se disponibilizou para fortalecer o Projeto Balde Cheio dividindo sua precisosa experiência. Aos pesquisadores da Embrapa Pecuária Sudeste, idealizadores do Projeto Balde Cheio, Dr. Arthur Chinelato e André Novo, pelos conhecimentos transmitidos e pela dedicação à atividade, fortalecendo assim não só a Pecuária Leitera, mas também, o reconhecimento do profissional que atua na extensão rural. Aos colegas de trabalho da Secretaria da Agricultura do Estado de São Paulo, representados pelo Diretor Nestor Jamami, que direta e indiretamente me apoiaram com paciência, durante esse período. Especialmente ao Eng. Agrônomo José Carlos Paggiaro que me apoiou na Casa da Agricultura de Descalvado. À Engenheira Agrônoma Paula Meyer, do IBGE, que me incentivou e apoiou, fortalecendo minha auto-confiança. Meus agradecimentos especiais à toda equipe da COOPERIDEAL, representada pelo presidente Marcelo Rezende, que presente no campo diariamente, sempre com muito respeito, humildade e competência, se empenharam para que produtores de leite se tornassem de fato empresários rural. Essa equipe leva muito mais que resultados técnicos e econômicos. Leva a esperança de um futuro melhor. Ao meu marido, Fernando de Oliveira Bueno, pelo companherismo e dedicação todos esses anos. A ele também, meu agradecimento especial, como técnico. Sempre esclarecendo dúvidas e, com muita competência, somando a prática na teoria.

6 À minha mãe, Elizabeth Amaral de Olivera, que sempre esteve disponível para cuidar dos meus tesouros, Mirella e Maria Clara, para que eu realizasse as exigências do curso de doutorado. À Marlene Anhaia e sua família, que me hospedaram com muito carinho e dedicação. À CAPES pela concessão da bolsa de estudo.

7 Desistir é a saída dos fracos, continuar é a atitude dos fortes Willian Borges

8 BUENO, Adriana Amaral de Oliveira. Avaliação de sistemas de produção de leite em pastagens. 99p. Tese (Doutor em Ciência Animal) Universidade Estadual de Londrina, Londrina, RESUMO Apesar de muito complexa, a exploração leiteira desempenha um importante papel sócio econômico. Isso porque, com entrada mensal de dinheiro, ela viabiliza a permanência de pequenos produtores no meio rural. Por isso é importante conhecer melhor os índices técnicos e econômicos envolvidos no gerenciamento da atividade. O objetivo desta pesquisa foi estudar o comportamento e interações de variáveis zootécnicas e econômicas, a fim de, buscar metas ou tendências, para os índices de eficiência adotados pela assistência técnica, em sistemas de produção de leite, de forma a garantir a sustentabilidade econômica do sistema. Foi criada uma matriz de dados, com informações técnicas e econômicas referentes à sistemas de produção de leite que receberam intervenção técnica constante da equipe da Cooperideal, seguindo a metodologia do Projeto Balde Cheio da Embrapa Pecuária Sudeste. No intervalo de tempo do ano de 2006 a 2011, foram selecionadas propriedades que obtiveram intervenção de 12 até 36 meses, em que o mês um foi considerado o inicio da intervenção e 36 o fim. A dimensão dos dados e heterogeneidade dos sistemas estão descritos na metodologia e resultados gerais. Os resultados dos objetivos específicos estão ilustrados na forma de dois artigos científicos. O primeiro artigo, foi discutido o resultado das correlações das variáveis, para entender o grau de influência que exercem entre si. A maioria das correlações foi significativa (p 0,05). Esse cenário permitiu utilizar a análise de Componentes Principais para reduzir a dimensão dos dados. Foi possível explicar 62,9 % da variabilidade total das variáveis técnicas e 67,7 % da variabilidade total das variáveis econômicas. O segundo artigo ilustra o resultado da intervenção técnica ao longo do tempo, utilizando a ferramenta estatística de Medidas Repetidas. Foram escolhidas quatro variáveis técnicas e quatro variáveis econômicas, com tendência a um a curva normal. Foi possível identificar que o resultado da intervenção técnica ocorre de forma semelhante entre os estados. Ao longo do tempo todas as variáveis, técnicas ou econômicas, apresentaram comportamento positivo para tornar o sistema mais eficiente. Com um planejamento adequado é possível obter sustentabilidade técnica e econômica nos sistemas de produção de leite, mesmo em menores escalas de produção. Palavras-chave: indices zootécnicos, índices econômicos, produção de leite; bovinocultura de leite. medidas repetidas

9 BUENO, Adriana Amaral de Oliveira. Evaluation of milk production systems in pastures. 99p. Tese (Doutor em Ciência Animal) Universidade Estadual de Londrina, Londrina, ABSTRACT Dairy farming plays an important socio-economic role as it enables the retention of small producers in rural areas. Therefore it is important to understand technical and economic indices involved in dairy farming. The aim of this thesis was to study the economic and technical indices of dairy production systems located in Parana, Santa Catarina and Mato Grosso states, submitted to technological interventions for a period 36 months. A data matrix containing technical and economic indices was analyzed originating. The size of the data and heterogeneity of systems are described in the methodology and general results. The results of the specific objectives are illustrated in the form of two papers.three scientific papers. The fisrt paper discusses several correlations of these variables in order to understand the degree of influence they exert on each other. Using principal component analysis to reduce the dimension of data, 62.9% of the total variability of the technical variables and 67.7% of the total variability of the economic variables were explained. The second paper illustrates the result of technical intervention over time using repeated measures as statistical tool. Four technical and four economic variables presenting normal curve were evaluated. It was possible to identify that technical intervention occurs similarly across states. Over time all variables, technical or economical, showed positive performance to make the systems more efficient. In conclusion, technical and economic sustainability of dairy production systems may be achieved even in smaller scales of milk production. Keywords: animal production indices, economic indicators, milk production, dairy cattle, repeated measures

10 LISTA DE FIGURAS ARTIGO 2 Figura 1 - Médias obtidas por quadrados mínimos da interação estado x tempo para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagens. MVL = média da produção de leite das vacas em lactação, litros/vaca/dia; VLAREA = vacas em lactação por área, número vacas/ha; VLR_p = porcentagem de vacas no rebanho (lactação) em relação ao total de animais,%; PROD = quantidade mensal de leite por área, litros/ha...74 Figura 2 - Médias obtidas por quadrados mínimos da interação estado x tempo para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens. MGP = média geral de preços, R$/litro; LLITRO = lucro por litro, R$/litro; CFCT = relação entre o custo fixo e o custo total; %COECT = relação entre o custo operacional efetivo e o custo total...75

11 LISTA DE TABELAS RESULTADOS GERAIS Tabela 1. Estatística descritiva para variáveis técnicas de produção em sistemas de produção de leite em pastagens...33 Tabela 2 Estatísticas descritivas para as variáveis técnicas de composição do rebanho em sistemas de produção de leite em pastagens...34 Tabela 3 Estatística descritiva para variáveis indicadoras de eficiência técnica em sistemas de produção de leite em pastagens...35 Tabela 4 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas de despesas mesais em sistemas de produçao de leite em pastagens...37 Tabela 5 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas de receitas mensais em sistemas de produção de leite em pastagens...38 Tabela 6 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas indicadoras de eficiência mensal em sistemas de produção de leite em pastagens...39 ARTIGO 1 Tabela 1.Correlação de Pearson para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagens...55 Tabela 2 Correlação de Pearson para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagens...55 Tabela 3 Correlação de Pearson para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens...56 Tabela 4 Correlação de Pearson para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens...56 Tabela 5 Valores associados ao primeiro (1º CP), segundo (2º CP) e terceiro (3º CP) componentes principais (auto vetores) das variáveis técnicas avaliadas...57 Tabela 6 Valores associados ao primeiro (1º CP), segundo (2º CP) e terceiro (3º CP) componentes principais (auto vetores) das variáveis econômicas...58

12 ARTIGO 2 Tabela 1 - Estruturas de variâncias e covariâncias, com respectivos números de parâmetros e elementos (i = linha, j = coluna), onde k = 36 (número de medidas repetidas)...73 Tabela 2 - Estruturas de variâncias e covariâncias com respectivos parâmetros, logaritmo da função de verossimilhança restrita multiplicado por -2 (-2L R ), valores do critério de informação de Akaike (AIC) e BIC obtidos na análise da variável técnica - vacas em lactação por área (VLAREA), número vacas/ha, por meio da análise de medidas repetidas...73 Tabela 3 Resultados da análise de variância do tipo III (Pr > F) para as variáveis técnicas e econômicas, considerando o efeito principal de estado, tempo e interação estado x tempo...73

13 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO OBJETIVOS OBJETIVOS ESPECÍFICOS REVISÃO Caracterização da Pecuária Leiteira no Brasil Sistemas de Produção Fatores Determinantes de Desempenho da Produção de Leite O Projeto Balde Cheio A Cooperideal FUNDAMENTOS ESTATÍSTICOS Análises exploratórias Correlação de Pearson e Componentes Principais Análises de Medidas Repetidas MATERIAL E MÉTODOS ORIGEM DOS DADOS COLETA E TABULAÇÃO DOS DADOS Fatores de Identificaçao Fatores técnicos Fatores Econômicos ANÁLISES ESTATÍSTICAS RESULTADOS GERAIS ARTIGO INTRODUÇÃO...43 MATERIAL E MÉTODOS...45 RESULTADOS E DISCUSSÃO...47 CONCLUSÃO...53

14 REFERÊNCIAS ARTIGO 2 INTRODUÇÃO...62 MATERIAL E MÉTODOS...64 RESULTADOS E DISCUSSÃO...67 CONCLUSÃO...70 AGRADECIMENTOS...70 REFERÊNCIAS CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS...77 ANEXOS...80 ANEXO 1 Fichas de Campo...81 ANEXO 2 Planilha gerencial...82 ANEXO 3 Indices Econômicos...83 ANEXO 4 Curvas de distribuiçao das probabilidades para ilustrar a normalidade...84 ANEXO 5 Normas da Revista Brasileira de zootecnia...86 ANEXO 6 Normas da Revista Journal Dairy Science...89

15 15 1. INTRODUÇÃO GERAL O Brasil produziu, em 2011, 32 bilhões de litros de leite, garantindo ao país a quinta posição de maior produtor de leite do mundo, superado apenas pelos Estados Unidos e Índia, Rússia e China (IBGE 2011). A pecuária leiteira é de fundamental importância para o setor agropecuário brasileiro. Isso porque a atividade leiteira participa na formação da renda de grande número de produtores, pela sua característica de fluxo mensal de renda. Nesse sentido, Álvares (2002), afirmou que a atividade leiteira gera cerca de 3,6 milhões de postos de trabalho permanentes, o que viabiliza a permanência de pequenos produtores no meio rural. Os dados do IBGE (2008) mostraram que 84% dos estabelecimentos agropecuários são familiares e responsáveis por 58% do total de leite produzido. Porém, a produção de leite, está distribuída pelo país de forma heterogênea e, muitas vezes, sem controle básico de índices zootécnicos e econômicos. Particularidades dos sistemas de produção tornam a atividade uma das mais complexas do setor agropecuário. Pois a tomada de decisão envolve aspectos variados no âmbito técnico e econômico, o que tem exigido, dos pequenos produtores rurais, um preparo técnico em gestão empresarial (NORONHA; LIMA JUNIOR, 2005). A administração da propriedade produtora de leite como uma empresa, ainda não faz parte da cultura e tradição dos produtores (BRITO; NOBRE; FONSECA, 2009). Isso porque, somado a baixa escolaridade do proprietário, a atividade demanda tempo e esforço físico nas atividades operacionais, dificultando um planejamento e gestão adequados (NORONHA; LIMA JUNIOR, 2005). Somado a esse cenário, a atividade leiteira é também conhecida como sendo um negócio de margens de lucro reduzidas. Sendo assim, somente aqueles que conseguem reduzir os custos de produção e aumentar o volume de leite comercializado, é que permanecem na atividade. Dessa forma, a avaliação dos resultados obtidos com propriedades que adotam técnicas zootécnicas e controle gerencial é necessária para entendimento da melhor forma de utilização dessas ferramentas na otimização de recursos de produção, além dos investimentos com instalações para abrigo e manejo dos animais e de máquinas e equipamentos, que possibilitem, assim, baixar custos e o desenvolvimento técnico adequado da atividade.

16 16 Buscar a aplicação correta de tecnologias e princípios da produção de leite possibilita encontrar parâmetros que permitirão ao produtor manipular corretamente um número grande de fatores mantendo, assim, condições favoráveis para uma produção sustentável. Na expectativa de melhorar a rentabilidade de fazendas de leite, por meio da introdução de processos mais adequados de produção e gerenciamento, o Projeto Balde Cheio, através da atuação da equipe da Cooperideal, vem trabalhando, com sistemas de produção de leite em diferentes estados do Brasil. A assistência técnica é privada e mantêm um monitoramento mensal das informações produtivas, zootécnicas e financeiras desses sistemas.

17 17 2 OBJETIVO Estudar o comportamento das variáveis zootécnicas e econômicas envolvidas no sistema de produção após interferência técnica a campo a fim de aumentar o conhecimento e buscar metas para os índices de eficiência técnicas e econômicas dos sistemas de produção do leite em pastagens, garantindo, assim, tomadas de decisões corretas no planejamento da atividade. 2.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS - Estudar a heterogeneidade dos índices técnicos e dos dos índices econômicos - Avaliar as relações entre os indicadores em situaçao não experimental - Avaliar a metodologia utilizada para intervenção técnica

18 18 3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 3.1 Caracterizações da Pecuária Leiteira no Brasil Há uma quantidade significativa de evidências na literatura científica de que o agronegócio do leite e seus derivados desempenham um papel relevante no suprimento de alimentos e na geração de emprego e renda para a população. Para cada unidade de aumento em investimento na produção ou sistema agroindustrial do leite, há um crescimento de, aproximadamente, cinco unidades no aumento do Produto Interno Bruto PIB, o que coloca o agronegócio do leite à frente de setores importantes como o da siderurgia e o da indústria têxtil. Quando se acrescenta a importância nutritiva do leite como alimento, nos colocamos diante de um dos produtos mais importantes da agropecuária brasileira (BARBOSA et al, 2002). Porém, a pecuária leiteira é uma atividade com grande heterogeneidade do processo produtivo. Países mais desenvolvidos ou com maior emprego de tecnologia, em geral, possuem produtividade mais elevada e maior escala de produção, principalmente os europeus e os da América do norte. Nos países em desenvolvimento, a produtividade também vem se elevando, provocando maior contribuição para a oferta mundial de produtos lácteos, o que está levando uma mudança geográfica da produção de leite (CARVALHO, 2008). Quando a atividade leiteira começou a surgir no país por volta de 1870, até o início do século XX, o leite era consumido in natura, o que representava um risco de uma série de doenças aos que o consumiam. A partir da década de 1920, algumas indústrias de beneficiamento e distribuição de leite começaram a surgir, oferecendo aos consumidores leite pasteurizado e, assim, mais seguro (ALVES, 2009). As mudanças impostas à pecuária leiteira do Brasil ocorreram, sobretudo, no início dos anos 90, após a abertura do mercado, com intensificação a partir do último plano econômico do Governo Federal, o chamado plano Real, com a diminuição das intervenções governamentais no sistema de preços do leite. Entre as alterações políticas preconizadas destacam-se a liberação do preço do leite (à quase meio século tabelado), abertura econômica e integração com os países do MERCOSUL (GOMES, 2000). A economia brasileira tomou uma postura de maior estabilização da moeda após a implantação do plano Real, reduzindo dessa forma a volatilização do preço do leite e dos rendimentos do produtor (MARCONDES, 2005). Essas estabilizações e reduções no preço lançaram o novo desafio de encontrar soluções para o aumento da escala de produção dentro da agricultura familiar.

19 19 Segundo o IBGE (2011), o Brasil é considerado um dos maiores países produtores de leite do mundo, ocupando o terceiro lugar com a produção de litros. As vacas ordenhadas foram estimadas em animais, com média de 1,38 l/vaca/dia. Esta produção está distribuída por todo o país e a heterogeneidade do processo produtivo é marcante, sendo a região sudeste a maior produtora nacional, com participação de 38,4%, seguida pela Região Sul, com 27,7%. Minas Gerais é o principal estado produtor, respondendo, isoladamente, por 27,3% da produção. Volpi e Digiovani (2008), relataram que de 1996 a 2006, enquanto a produção de leite, no Brasil, passou de 18,5 bilhões de litros para 25,4 bilhões, crescimento de 37,3%, a produção do Paraná passou de 1,514 bilhões de litros para 2,7 bilhões, crescimento de 78%. Essa produção que permitiu ao estado alcançar o 2º lugar do ranking nacional, com produtividade média de litros/vaca/ano. Os autores também mostraram que a atividade leiteira está presente em todos os 399 municípios paranaenses e tem grande importância econômica e social. Já em 2011, o Paraná perdeu uma posição no ranking, para o estado do Rio Grande do Sul em leite produzido, porém sua produtividade foi de 2400 litros/vaca/ano enquanto no Rio grande do Sul foi de 960 litros/vaca/ano (IBGE, 2011). Esse fato ilustra a mudança do perfil dos produtores que estão se especializando com animais de maior potencial leiteiro. O estado de Santa Catarina ocupa o quinto lugar do ranking nacional com produção de litros de leite e produtividade de litros/vaca/ano. Já o Mato Grosso do Sul é o nono estado no ranking com produção de litros e produtividade de 504 litros/vaca/ano (IBGE, 2011). Esses números reforçam o potencial de crescimento da atividade e refletem pequenas mudanças com intensificação do uso da terra e controles do sistema que vem sido aplicados em diversas regiões, através de programas de assistência técnica, sejam eles privados ou institucionais. 3.2 Sistemas de Produção Quando se fala de sistema de produção de leite, o cenário envolve fatores técnicos, econômicos e sociais. Uma característica comum aos sistemas de produção de leite no mundo é a sua exploração em pequenas áreas localizadas em volta de centros urbanos consumidores e em terras de alto valor (AGUIAR, 1999). As características da produção de leite no Brasil não são diferentes. Em sua maioria, caracteriza-se por pequenos produtores, que buscam diminuir seus custos de produção para manter a sustentabilidade da exploração leiteira. Para atingir

20 20 esse objetivo busca-se aumento de produção, com aumento de produtividade, utilizando matéria prima de qualidade, melhoramento genético dos rebanhos e manejo sanitário adequado. Segundo Carvalho et. al. (2007), não há consenso quanto ao tipo de sistema mais adequado às condições brasileiras, sejam elas regionais, ou em uma mesma região com condições semelhantes. Diferentes autores afirmam que, não existe um sistema de produção padrão ou modelo; cada propriedade busca o sistema mais adequado em função de característica intrínseca, ou seja, de acordo com a topografia e disponibilidade de recursos naturais, humanos, físicos, zootécnicos, financeiros, etc. (BRITO; NOBRE; FONSECA, 2009). O setor leiteiro consegue ter boas perspectivas devido aos aumentos de produção e produtividade e quedas nos custos (CAMARGO, 2004). Porém, sendo um negócio de margens reduzidas de lucro, aqueles que, na gestão dos seus meios e recursos, adotarem tecnologias adequadas que permitam baixar seus custos de produção, poderão alcançar a sustentabilidade econômica necessária para permanência na atividade (MATOS, 2002). A adoção da prática de anotações e gerenciamento das informações de rotina permite identificar melhor e racionalizar as atividades da propriedade. Isso possibilita avaliar índices técnicos e econômicos, identificar pontos de estrangulamento e determinar os fatores que interferem no processo de produção, auxiliando, assim, a tomada de decisão (ATZORI, TEDESCHINI, CANNAS, 2013). A necessidade de intensificação da atividade leiteira no Brasil tem levado à redução do número de produtores, permanecendo aqueles que possuem maior produção com maior eficiência. O grau de eficiência está ligado à manipulação de índices zootécnicos através da aplicação de conceitos básicos de manejo dos sistemas de produção. Para mudar a realidade atual, é necessário especialização do rebanho e um melhor aproveitamento das áreas de produção com um bom planejamento técnico e gerencial (OMETTO e CARVALHO, 2006). Em função do clima, o Brasil possui condições edafoclimáticas favoráveis à bovinocultura de leite em todo seu território, adaptada as características regionais (ALVARES, 2002). De todas as tecnologias disponíveis, a produção de leite em pastagens é a mais complexa. Havendo, portanto, a necessidade de entendimento e manipulação correta da interação entre solo, planta, clima, animal e ação do homem. Do equilíbrio destas interações é que vêm as respostas adequadas no uso dos fatores de produção. Dos custos relacionados à produção de leite, os itens produção de alimentos e alimentação do rebanho são responsáveis pela maior proporção (de 40 a 60%) dos custos

21 21 variáveis. O custo de produção de leite é inversamente proporcional à participação do pasto na dieta dos animais. Nos países com baixos preços do leite, os produtores conseguem reduzir o custo de produção pelo aumento da participação do pasto na dieta das vacas leiteiras (CLARK e JANS, 1995). Por exemplo, experimentos conduzidos na Embrapa, pelo Centro Nacional de Pesquisa em Gado de Leite, avaliando o desempenho de vacas holandesas com potencial produtivo de kg de leite por lactação, mostraram que a produção de leite à pasto de coast cross (Cynodon sp), foi a mais viável economicamente, apresentando margem de lucratividade 50% maior, mesmo tendo produzido, aproximadamente, 20% menos leite quando comparada ao sistema de produção com gado confinado (VILELA et al, 1996) Fatores determinantes de desempenho da produção de leite O desempenho técnico-econômico da atividade leiteira pode ser avaliado através de vários índices técnicos, da relação entre eles e também pela análise econômica. Como índices técnicos têm-se utilizado, dentre outros: 1) produção média diária por vaca em lactação; 2) produção média diária de vacas no rebanho; 3) produção de leite por hectare/ano; 4) taxa de natalidade; 5) idade ao primeiro parto; 6) intervalo entre partos; 7) litros de leite por quilo de concentrado fornecido; e 8) mão de obra por litro de leite produzido (MARTINS, 1988; FAESP, 1996; GOMES, 1997; SCHIFFLER, 1998). Na análise de desempenho econômico, os principais indicadores utilizados têm sido a margem bruta, a margem líquida e a taxa de retorno sobre o investimento. Por exemplo, Oliveira et al. (2001), avaliaram os índices técnicos e rentabilidade da pecuária leiteira em 22 propriedades de Minas Gerais e encontraram valores negativos em função da falta de utilização de informações básicas no manejo do rebanho. Constataram, assim, que aumento na produtividade é a alternativa mais viável para o aumento da rentabilidade. Em São Paulo, Manzano et al. (2006), realizaram uma análise dos efeitos de técnicas agropecuárias implantadas em sistemas de produção de leite a pasto, no período de 1998 a Os resultados mostraram aumentos de 24, 36, 38, 70 e 27%, respectivamente para as produções de leite/ano, leite/ha/ano e leite/vaca, a receita e o patrimônio, o que permitiu concluir que o pacote tecnológico de intensificação do sistema foi eficiente. Confirmando esse cenário, Miranda e Doliveira (2005), em diagnóstico realizado no Sudoeste do Paraná, pelo projeto Rede de Referências em propriedades acompanhadas pela EMATER PR identificaram erros em procedimentos básicos de manejo do rebanho e das pastagens. Houve, também, identificação de um desconhecimento de indicadores zootécnicos,

22 22 sanitários, econômicos, ambientais e de qualidade do leite. Concluíram, então, a necessidade de diagnósticos mais completos e com referenciais que possam ser disseminados de forma mais efetiva. No mesmo sentido, Kirchener et al. (2007), elaboram uma análise técnica e econômica da atividade leiteira no Sudoeste do Paraná, no período de 2003 a 2005, e concluíram que todos os sistemas analisados, com acompanhamento, mostraram-se lucrativos e com rentabilidade competitiva. Também confirmaram a forte relação entre erros de manejo do rebanho com prejuízos financeiros. Isso reforça a necessidade de um acompanhamento técnico que gere subsídios para identificar e entender melhor essas interações. A assistência técnica abrange poucos produtores e sua falta reflete em baixa eficiência de uso dos fatores de produção e na não adoção de práticas tecnológicas pelos produtores (KRUG e KLIKS, 2003). Programas de assistência técnica vêm sendo aplicado em diversas regiões do Brasil. Dentre eles, o Educampo que é aplicado no estado de Minas Gerais e Espírito Santo (SEBRAE, 2008), o Projeto Redes do IAPAR, aplicado no Paraná, e o Balde Cheio em diferentes estados do Brasil. Porém as análises são realizadas de forma pontual impossibilitando gerar uma informação geral. As melhorias obtidas pelas intervenções normalmente são medidas por indicadores parciais de benchmarking (FRASER e CORDINA, 1999; TUPY, 2006). Porém alguns estudos tem demonstrado que o uso parcial desses indicadores de eficiência técnica é inadequado para promover ganhos em produtividade, pois eles são dependentes de insumos utilizados e não de fatores técnicos. (STOKES et al., 2007). Como na literatura são poucos os trabalhos que permitem gerar parâmetros, não só no campo técnico econômico, mas também na relação sócio ambiental, torna-se necessário que se faça um estudo do comportamento e interações das variáveis de desempenho zootécnico e econômico desses sistemas, buscando alternativas de análises que permitam direcionar de forma mais eficiente à tomada de decisão a campo, garantindo o equilíbrio dos fatores de produção. Concluindo, é importante uma aplicação de tecnologias que permitam manipular corretamente um número grande de fatores mantendo, assim, condições favoráveis para uma produção sustentável. 3.3 O Projeto Balde Cheio O Projeto Balde Cheio é uma metodologia de transferência de tecnologia que contribui para o desenvolvimento da pecuária leiteira em propriedades familiares. Seu objetivo é capacitar profissionais da extensão rural e produtores, promover a troca de informações sobre

23 23 as tecnologias aplicadas regionalmente e monitorar os impactos ambientais, econômicos e sociais, nos sistemas de produção que adotam as tecnologias propostas na aplicação de tecnologias para a intensificação e gerenciamento de sistemas de produção de leite. O mesmo está presente em 24 estados do Brasil, atuando aproximadamente em 3800 propriedades. As principais tecnologias utilizadas nas propriedades envolveram as ações descritas abaixo: Agrícolas: amostragem de solo na área de interesse, recuperação da fertilidade; divisão de piquete de acordo com a forrageira; uso intensivo de pastagens rotacionadas; sobresemeadura de aveia e azevém em pastagem tropicais durante o período da seca; cana de açúcar mais uréia ou silagem como suplementação no período da seca. Zootécnica: exame de brucelose e tuberculose, com descarte dos animais positivos; identificação dos animais por brincos, estabelecimentos de dietas balanceadas de acordo com a categoria animal; implantação de calendário sanitário; controle reprodutivo mensal; técnicas que garantem o bem estar animal e seleção permanente do rebanho. Gerenciais: Técnica: fichas de coleta de controle leiteiro descarte de animais improdutivos, controle zootécnico do rebanho. Gerencial econômica: análise econômica por meio de planilha de custo constituída de: receitas, despesas de custeio e investimentos, resultados econômicos com depreciações de máquinas, instalações e remuneração de capital, animais e terra. Na determinação do custo operacional, são consideradas as despesas relativas ao custeio na produção do leite e, na determinação do custo total, os custos fixos, como depreciação de máquinas, equipamentos e instalações (vida útil de dez anos), e a remuneração do capital investido em animais e na terra (6% ao ano). Os pesquisadores, da Embrapa Pecuária Sudeste, visitam periodicamente as regiões atendidas pelos técnicos de campo, buscando atualização e qualidade do trabalho executado. A metodologia Balde Cheio é aplicada desde Utiliza uma unidade demonstrativa que passa a ser referência na região, criando demanda de atendimento em propriedades vizinhas que passam a ser assistidas pelos técnicos da extensão rural. Para atendimento da demanda crescente pelo Projeto Balde Cheio, técnicos que se destacaram, assumiram também a função de instrutor, passando a treinar outros técnicos.

24 A Cooperideal A assistência técnica tem se mostrado cada vez mais importante no desenvolvimento da pecuária Leiteira no Brasil. A Cooperideal Coooperativa para Inovação e Desenvolvimento da Atividade Leiteira, foi fundada em março de 2009 e sua a equipe trabalha seguindo a metodologia Balde Cheio como ferramenta para melhoria de renda na propriedade leiteira, desde A exploração intensiva de forragens tropicais, aliada ao uso de forragens de inverno, é a base alimentar dos sistemas de produção de leite no projeto Balde Cheio. O gerenciamento da propriedade é feito através das anotações e avaliações sistemáticas das informações geradas, que garantem ao produtor e ao técnico a identificação de problemas e suas soluções, a fim de garantir a lucratividade do sistema de produção. Atualmente, a equipe técnica composta por 25 profissionais da área de ciências agrárias, que assistem mais de 700 propriedades em cerca de 130 municípios nos estados do Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, São Paulo, Goiás, Pará, Tocantins e Distrito Federal. A cooperativa de serviço atua de forma direta com o produtor, ou parcerias com instituições públicas (prefeituras) e privadas (sindicatos, laticínios, cooperativas) que tenham interesse no desenvolvimento da pecuária leiteira.

25 25 4 FUNDAMENTOS ESTATÍSTICOS 4.1 Análises exploratórias As análises exploratórias referem-se a um conjunto de procedimentos e técnicas de avaliação de dados, com o objetivo de estudar e detectar padrões e características interessantes existentes nos dados que indiquem possíveis modelos, padrões ou tendências, sem envolver grande teorização sobre o assunto. Para analisar o padrão de tendências dos dados foi utilizada a amplitude (máximo - mínimo), medidas de locação (média, moda e mediana), simetria e curtose (MORRISON, 1990). A amplitude que é a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo de uma amostra dá uma ideia da dispersão dos dados e nos fornece informações valiosas sobre a natureza das variáveis e principalmente de dados discrepantes. As medidas de locação ou de tendência central são estatísticas que fornecem informação acerca da tendência central de um conjunto de dados. São elas a média aritmética, a moda e a mediana; a moda representa o valor que ocorre com maior frequência e a mediana corresponde ao elemento de posição 50% de uma amostra ordenada. Se a distribuição é simétrica, tem-se média = moda = mediana; se é assimétrica positiva, a média é maior que a mediana; e se é assimétrica negativa, a média é menor que a mediana. Como se trata de uma população, o que é discutido aqui é o que realmente acontece na prática e, portanto, deve representar adequadamente a população. Assimetria é a medida do afastamento ou viés de uma distribuição de valores em relação a uma distribuição simétrica como a da normal. Existem três tipos de coeficientes ou medidas: 1. Simétrica: a distribuição normal tem a forma de sino; o valor da assimetria é zero e a média = a mediana = a moda. 2. Assimétrica positiva: a cauda da curva tem viés para a direita e a média > a mediana > a moda. 3. Assimétrica negativa: a cauda da curva tem viés para a esquerda e a média < a mediana < a moda. 4.2 Correlações de Pearson e Componentes Principais A correlação de Pearson é uma medida de associação linear entre duas variáveis (ANDRADE e OGLIARI, 2010) e sua interpretação pode ser feita da seguinte forma: positiva muito alta (> 0,70); positiva alta (0,40 a 0,69); positiva moderada (0,30 a 0,29); positiva fraca

26 26 (0,20 a 0,29); positiva insignificante (0,01 a 0,19); o mesmo raciocínio vale para a r negativa. Já em diferentes trabalhos realizados com sistema de produção de leite encontramos a análise dos dados utilizando essa ferramenta estatística (LOBATO, 2009 e GUIMARÃES FILHO, 2011). Componentes Principais são técnicas de análises multivariada que reduz a dimensão do conjunto de dados originais, gerando novas variáveis denominadas de componentes principais (CP), independentes entre si, e que são combinações lineares das variáveis iniciais. Geralmente, a variabilidade ou as informações contidas em um conjunto grande de variáveis, correlacionadas entre si, são resumidas em dois ou três CP, os quais preservam a maior parte das informações contidas nos dados originais e podem ser utilizados como novas variáveis ou como índices (FREITAS et al, 2011). 4.3 Análises de Medidas Repetidas Análises de medidas repetidas (MR) são análises de modelos lineares mistos e referem a situações experimentais em que as respostas são avaliadas na mesma propriedade ao longo do tempo. Estas respostas ao longo do tempo geralmente são correlacionadas, devido a uma estrutura comum que existe na propriedade, tais como, área e tipo de solo, manejo dos animais, assistência técnica. As metodologias estatísticas usualmente tratadas na literatura não nos permitem aproveitar toda a informação que as análises de medidas repetidas são capazes de transmitir. Isto justifica o esforço analítico adicional requerido pela MR necessário para considerar e modelar a estrutura de correlação (R) que existe entre as observações realizadas na mesma unidade amostral (LITTELL et al, 1996; LITTELL et al, 1998). Para uma variável em particular, admite-se que as avaliações em propriedades diferentes são independentes e para efeito de estrutura de variância-covariância R, o termo covariância refere-se às avaliações na mesma propriedade. Assim a propriedade passa a ser definida como indivíduo. O modelo misto (LITTELL et al., 1996; LITTELL et al., 1998; FREITAS et al., 2005), no presente trabalho foi: y ijk = + i + ij + t k + ( t) ik + ijk, em que y ijk é a resposta no tempo k do indivíduo j no grupo de tratamento ou Estado i; é o efeito médio geral; i é o efeito fixo do tratamento i ou estado i; ij é o efeito aleatório do indivíduo j no grupo de tratamento i; k é o efeito fixo do tempo k; ( ) ik é o efeito da interação fixa do tratamento i com o tempo k e ijk é o erro aleatório. Sob o enfoque matricial, têm-se: y nx1 = X nxp b px1 + Z nxq u qx1 + e nx1 (1),

27 27 Em que y é um vetor n x1 que contém os valores observados, X e Z são matrizes de incidência; b é um vetor p x 1 de efeitos fixos, parâmetros desconhecidos; u um vetor q x 1 que contém os efeitos aleatórios não observáveis dos indivíduos; e é um vetor n x 1 de erros associados às avaliações dentro de indivíduos; n, p, q, indica, respectivamente, o número de observações, de efeitos fixos e de efeitos aleatórios. Admitindo-se que y, u e e têm distribuição normal com média zero, podem ser formuladas as seguintes esperanças (E) e variâncias (V): R; (2) E(Y) = Xb; V(y) = V(Zu + e) = V = ZGZ'+R ; E(u) = 0; Var(u) = G; E(e) = 0; V(e) = A etapa mais importante nos modelos 1 e 2 é modelar a estrutura de variânciacovariância de erros dentro de indivíduos (R). Pode-se ajustar várias estruturas de R e escolher a mais adequada para determinado conjunto de dados. Utilizando-se o critério de Akaike's information criterion AIC (BOZDOGAN, 1987), são avaliadas diversas estruturas de covariância (R) para modelar a variação entre as medidas repetidas (tempo), dada por V( ijk ) = R, e, aquela que melhor se ajustar aos dados, será utilizada. Uma vez escolhida a estrutura R, o uso de modelos mistos pelo MIXED é bastante versátil e abrangente, no qual se podem realizar análises em situações de dados perdidos, dados desbalanceados, entre outras. Nas análises de MR o indivíduo i gera o vetor de observações y i = (y i1,..., y it ), sendo t o número de meses que o indivíduo participa do experimento, isto é, um único indivíduo no experimento gera diversas unidades de observação. Uma vez que se têm condições de modelar os erros entre as MR, não é necessário assumir a hipótese de que os erros são independentes e identicamente distribuídos. Outra vantagem é que permite análise com valores perdidos ou dados incompletos, ou seja, desbalanceados.

28 28 5 MATERIAL E MÉTODOS 5.1 Origem dos Dados Os dados utilizados no presente estudo foram provenientes de 157 propriedades comerciais localizadas em 71 municípios, sendo: 21 de Santa Catarina com 42 propriedades; 44 do Paraná com 104 propriedades; e seis do Mato Grosso do Sul com doze propriedades. Todas foram assistidas por técnicos da Cooperideal. Os dados coletados utilizaram a mesma metodologia de gerenciamento. No início do projeto, respondeu-se um questionário que identificou seu sistema de produção, levantou o patrimônio e rebanho. O técnico extensionista passou, então, a visitar a propriedade uma vez por mês. A visita da equipe completa com a parceria da Embrapa ocorreu a cada quatro meses, por um período de quatro anos. Após esse período, entendeu-se que o técnico estava apto a acompanhar sozinho o produtor. Nas visitas os técnicos estavam preparados para fazer alterações e orientações em tecnologias para alimentação adequada do rebanho (período das águas e da seca), manejo reprodutivo, criação de bezerras e novilhas, sanidade e ambiência, rotina de ordenha e qualidade do leite. A ordem e a forma com que se utilizou cada instrução e interferência foram adequadas a cada propriedade, buscando a solução mais viável para as condições financeiras de cada produtor. Portanto, o tempo de cada ação base não foi sempre o mesmo e as respostas, de variáveis que formavam parâmetros de avaliação, estavam expostas a diversas situações que fogem de controle da pesquisa experimental. Assim, para avaliar os efeitos das respostas das variáveis relacionadas aos diferentes indicadores de eficiência, no conjunto de todas as propriedades controladas, buscou-se metodologias estatísticas adequadas que avaliassem o resultado de campo, sem controle experimental, ao longo do tempo. 5.2 Coleta e tabulação de Dados Foi feita uma seleção do público a ser trabalhado nos diversos municípios em função do tempo de acompanhamento técnico. Para fazer parte do banco de dados o produtor tinha que ter, no mínimo, um ano completo e, no máximo, três anos. Os dados utilizados foram coletados mensalmente, entre o período de 2006 a 2011, totalizando 3721 observações. O preenchimento da Planilha foi realizado baseado em dados anotados em fichas padronizadas fornecidas pela assistência técnica (Anexo 1). Da planilha de Gerenciamento (Anexo 2) foram

29 29 retirados 51 fatores. Esses fatores foram divididos em três categorias: 1) identificação; 2) fatores técnicos 3) fatores econômicos Fatores de Identificação 1 Localização macro da propriedade - Estado 2 Localização micro da propriedade = Municipio 3 Número cadastrado da unidade produtiva = Prop 4 Numero do cadastro da propriedade 5 Ano da coleta de dados = ano que ocorreu a coleta de dados 6 Mês = O mês da coleta dos dados: 1 = Janeiro / 2= Fevereiro/.../ 12= Dezembro Fatores Técnicos As variáveis técnicas estão contidas dentro de Produção e Composição do Rebanho. Dias AT - Tempo de assistência; Area_l Área utilizada para produzir o leite LPVT Leite produzido vendido total LPNV Leite produzido não Vendido Leite_B Leite bezerras LP - Leite produzido MPD - Média de produção diária NVL - Número de vacas em lactação NVS - Número de vacas secas VL_p Porcentagem de vacas em lactação VLÁrea Vacas em lactação por hectare VL - Média das vacas em lactação MVR - Média das vacas do rebanho NB - Número de bezerras NN - Número de novilhas NM - Número de machos VR_p - Porcentagem de vacas no rebanho VLR_ p - Porcentagem de vacas em lactação no rebanho MOBRA Mão de obra

30 30 LHD - Litros por homem (pessoa) por dia AEL Animais equivalente leite PROD Produtividade Fatores Econômicos Quando inserimos na análise de dados os fatores econômicos, foram necessárias as correções ao longo do tempo para que a comparação pudesse ser feita em qualquer tempo. As variáveis econômicas foram corrigidas pelo IGP-DI, mês a mês usando como referência o mês de Julho de 2012 (Anexo 3). Os custos fixos, como depreciação de máquinas, equipamentos e instalações (vida útil de dez anos), e a remuneração do capital investido em animais e na terra (6% ao ano). DC Despesas de custeio DIT Despesas com investimento total DT Despesas totais - LVT Leite vendido total AVT Animais vendidos no total RT Receita total MGP Média geral de preços FC Fluxo de caixa DM Depreciação de máquinas DI Depreciação de instalações RCA Remuneração do capital em animais RCT Remuneração do capital em terra COE Custo operacional efetivo COEEL Custo operacional efetivo com equivalente leite CT Custo total CTEL Custo total com equivalente leite MBA Margem bruta por área LUCRO Lucro LA Lucro por área L Litro Lucro por litro COECT_p - Porcentagem do custo operacional efetivo CFCT_p - Porcentagem do custo fixo em relação ao custo total

31 Análises Estatísticas Na realização deste trabalho utilizou-se diferentes metodologias estatísticas (análises exploratórias, correlação de Pearson, componentes principais e análises de medidas repetidas) com intuito de isolar variáveis e estabelecer os seus efeitos sobre o sistema de forma global. Esse procedimento possibilita o uso das variáveis para projeções futuras, mesmo sendo originadas de uma fonte não controlada. Para aplicação destes conceitos e análise dos dados foi utilizado o módulo Interactive Data Analysis do SAS (SAS Institute, ).

32 32 6 RESULTADOS GERAIS As estatísticas de dispersão e de tendência central, utilizadas no presente estudo para as variáveis técnicas identificaram grande variabilidade dos dados (Tabela 1). A variação do tamanho das propriedades foi de 2 ha a 130 ha. O tamanho médio da área utilizada no leite foi de 15,7 ha, sugerindo que pequenas áreas, podem produzir com eficiência fazendo melhorias nos processos produtivos. A variação de leite produzido entre as fazendas analisadas foi de 120 L/mês a L/mês, com média de 9673,6 L/mês. Quando analisamos a média de leite produzido não vendido identifica-se uma perda de cerca de 3,6 % do leite que poderia ser vendido, sendo que maior parte desse volume se compromete com o consumo das bezerras (285,7 L/mês). A média de produção das vacas em lactação foi de 14,53 L/cab/dia, resultado muito superior seja à média nacional de 3,77 L/cab/dia ou se consideramos a média dos estados envolvidos. Sendo a média do Paraná 6,56 L/cab/dia, Santa Catarina 6,75 L/cab/dia e a do Mato Grosso do Sul de 2,62 L/cab/dia (IBGE 2011). O valor mínimo da média de produção diária de 1,53 L/cab/dia equivale a média do estado de maior produção de leite do Brasil, Minas Gerais com 1,76 L/cab/dia (IBGE 2011). Os coeficientes de assimetria (0,56) e a curtose (0,68), ilustram a tendência dos dados encontrarem-se ao redor da média. Esse fato demonstra o grande potencial das propriedades leiteiras em intensificar e aumentar a lucratividade com menores produções por cabeça, quando se realiza um gerenciamento. Similarmente, Oliveira et al. (2007) analisaram sistemas de produção de leite da região sul da Bahia e constataram que a intensificação influenciou positivamente a lucratividade e não propriamente o volume de leite produzido pelas fazendas. Entretanto, os resultados obtidos por Gomez (2000) sugerem o contrario, ou seja, que a produção de leite só é um bom negócio em larga escala.

33 33 Tabela 1. Estatística descritiva para variáveis técnicas de sistemas produção de leite em pastagens Unidade Min 2 Media Max 2 Ass 2 Curt 2 DP 2 Área no leite hectare Produção de Leite L/mês LPVT 1 L/mês LPNV 1 L/mês Leite_B 1 L/mês Média produção L/dia Média vacas lactação L/dias Média vacas rebanho L/dia LPVT - Leite produzido vendido total; LPNVT - Leite produzido não vendido total; Leite_B - Leite das bezerras; 2 Min. valor mínimo; Max- valor máximo; Ass.- coeficiente de assimetria; Curt coeficiente de curtose; DP desvio padrão Em relação à composição do rebanho, observou-se que é rotina não manter o macho nos sistema de produção de leite (Tabela 2). O valor máximo de 97 machos refere-se a uma fazenda do Mato Grosso do Sul que os manteve no sistema por ter mais área disponível de pasto. Nas fazendas menores e intensificadas, a prioridade foi de manter somente as fêmeas no rebanho. A criação dos machos para abate, não oferece bom rendimento de carcaça, pois a aptidão dos animais não é para produção de carne e essa alternativa limitaria a melhoria nos valores de produção de leite por vaca. Adicionalmente, quando se opta por animais de dupla aptidão, além de reduzir números de animais capazes de gerar renda no sistema, aumenta-se o custo operacional do sistema. Aparentemente essas variáveis de composição de rebanho estão mais relacionadas ao tamanho da área da fazenda e a capacidade de investimento do proprietário. O número absoluto de animais é característica individual, que gera dificuldades de comparação. Nota-se pelos coeficientes de curtose que a população apresenta valores acima da média e com coeficientes de assimetria que, apesar de contínuas, as variáveis se afastam da normalidade (Tabela 2). Esse resultado sugere que não é suficiente aumentar o número de animais no sistema, ou comprar animais de alta produção individual. A ferramenta importante a ser utilizada é proporção entre as categorias, denominada de Estruturação do Rebanho.

34 34 Tabela 2 Estatísticas descritivas para a composição do rebanho em sistemas de produção de leite em pastagens Variável Mínimo Média Máximo Assimetria Curtose DP 2 NVL NVS NB NN NM NVL - número de vacas em lactação; NVS - número de vacas secas; NB - número de bezerras; NN - número de novilhas; NM - número de machos 2 DP Desvio Padrão As variáveis de estrutura de rebanho identificam o grau de eficiência produção do animal (persistência de lactação) e reprodução (intervalo entre partos). A atividade reprodutiva eficiente resulta de nutrição, manejo e sanidade, adequados conseguiu-se manter, ou seja, um intervalo entre partos próximo a 12 meses. Ao manter animais com maior persistência de lactação aumentou-se o tempo que animal se mantém no sistema gerando receita. A porcentagem média de vaca em lactação foi de 77,6, sendo que o preconizado pela literatura é de 83% (FARIA 2000). Esse valor é superior ao observado por Fasio et al. (2006) que relataram uma média de 56% para fazendas acima de 250 litros/dia e de 55% na média geral do estado de Minas Gerais. A diferença entre o mínimo de 11 % e o máximo de 100% parece ser consequência do recebimento de assistência técnica e retrata as diferentes opções de tomadas de decisões no que diz respeito a manter animais de recria e de reposição. Essa diferença pode ser verificada na variável porcentagem de vacas em lactação por hectare (Tabela 3). Segundo o Ipardes (2008), a porcentagem média de vacas em lactação no rebanho bovino do estado do Paraná é de 32,8%, sendo que no presente estudo o mínimo foi de 8,4 e o máximo de 100% (Tabela 3). A grande variabilidade reflete situações onde o produtor tem pouca área e opta por não fazer recria de bezerras. Mas mesmo considerando essa heterogeneidade, a média foi ainda maior que a própria média de vários estados do Brasil. Por exemplo, Guimarães Filho (2011) encontrou uma média de 23,9 vacas em lactação no rebanho no estado de Minas Gerais. A porcentagem de vacas em lactação no rebanho considerada ideal é aproximadamente de 65%. Esse indicador reflete a retenção machos ou a baixa eficiência na recria das novilhas. Ao aumentar a idade ao primeiro parto, aumenta-se o número de animais improdutivos no sistema diminuindo assim a representatividade das vacas em lactação em relação ao rebanho (FARIA 2000).

35 35 Analisando o número de vacas em lactação por ha (Tabela 3), verifica-se que o seu valor mínimo é de 0,09 muito longe do valor-referência que deve ser de no mínimo um (FARIA e CORSI, 2000). Isso pode ocorrer em função de uma situação inicial onde muitas vezes o produtor ainda mantém uma forma extensiva de produção. À medida que aumenta a intensificação do uso da terra, aumenta-se consequentemente a produtividade da fazenda. Nota-se esse comportamento ao verificar a média de 1,6 vacas/área, quase sendo o dobro do valor referência e o máximo de 11 vacas/área. O alto valor de vacas em lactação por área é uma situação específica onde o produtor tem somente 2 ha, área de pasto intensivo e irrigado e estava com todas as vacas em lactação em um determinado mês, superestimando assim a número de vacas em lactação por área. Vilela et al. (2006), relataram um valor de 7,3 vacas em lactação por hectare em pastagens tropicais irrigadas. Na Nova Zelândia, com pastagens temperadas foi possível atingir 2,83 vacas por hectare (NEW ZEALAND DAIRY, 2008). Não foram encontrados na literatura cientifica valores ideais para a variável de produção de leite por hectare. Porém, sabe-se que quanto maior essa variável melhores são os resultados econômicos. Tabela 3 Estatística descritiva para variáveis indicadoras de eficiência técnica em sistemas de produção de leite em pastagens Variável Unidade Min 2 Média Máx 2 Ass 2 Curt 2 DP 2 VL_P 1 % VLAREA 1 Nº VR_p 1 % VLR_P 1 % MOBRA 1 Nº LHD 1 L/h/dia AEL 1 L PROD 1 L/ha VL_P - Porcentagem de vacas em lactação; VLAREA - vacas em lactação por hectare; VR_p - porcentagem de vacas no rebanho; VLR_P - porcentagem de vacas em lactação no rebanho; MOBRA - mão de obra; LHD - Litros homem por dia; AEL - animais em equivalente leite; PROD produtividade. 2 Min. valor mínimo; Max valor máximo; Ass coeficiente de assimetria; Curt coeficiente de curtose; DP Desvio Padrão Ainda, na Tabela 3, o fator mão de obra, que comumente onera o sistema no custo operacional mostrou ter grande capacidade de utilização, pois apresentou o mínimo de dois e

36 36 o máximo de 9 pessoas. Mas, analisando litros de leite/homem/dia, verifica-se que a mão de obra foi subutilizada, pois, é possível aumentar a eficiência até 1096 litros/homem/dia, levando em consideração o valor máximo encontrado nesta variável. Valor este que está muito longe da média de 164 litros/homem/dia observada nas fazendas analisadas. A curtose de 5,33 representa uma curva mais pontiaguda e sugere que os valores encontrados foram maiores do que a média podendo ainda ser difícil indicar qual seria o valor que expresse a máxima eficiência da mão de obra. A média da produtividade (PROD) foi 776,30 litros/ha/mês o que equivale a 9312 litros/ha/ano, identificando o resultado da intensificação do sistema (Tabela 3). Produção de litros são metas facilmente atingidas no Brasil (SILVA et al., 2006; STOCK, 2007; VILELA et al., 2006). Para a análise exploratória dos fatores econômicos os mesmos foram subdivididos em despesas (todas as variáveis envolvidas com gastos dentro do sistema) receitas (todas as variáveis envolvidas com entrada de capital dentro do sistema) e indicadores de eficiência. Observou-se uma diferença muito grande entre o máximo e o mínimo em todas variáveis por isso afasta a média da realidade (Tabela 4). Os valores da curtose de todas as variáveis de despesas foram positivos, porém se afastaram de forma expressiva do zero, sugerindo maior dificuldade de se utilizar um parâmetro financeiro absoluto. Pois um quadro financeiro, com as variáveis primárias é muito particular, já que o resultado individual de cada fazenda esta relacionado ao seu tamanho, tipo de instalação e do valor regional da terra. Eles devem ser coletados, porém, como geradores de variáveis relativas. Apesar de grande parte das fazendas envolvidas nesta pesquisa serem consideradas pequenas e todas estarem caminhando para eficiência de produção, as despesas com investimentos foram mínimas ao longo de 36 meses, sugerindo que não foi necessário, para melhorar o sistema, grandes investimentos inicias.

37 37 Tabela 4 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas de despesas mensais em sistemas de produção de leite em pastagens Variável Min 1 Média Máx 1 Ass 1 Curt 1 DP 1 Despesa Custeio 2 18,3 4864, ,6 5,25 47, Investimento , ,58 194, Despesa Total , ,7 5,17 41, Depreciação Máquinas 2 16, ,9 5,47 43, Depreciação de Instalações , ,60 3,81 18, Retorno Capital Animais 2 38, ,8 3,47 15, Retorna Capital em terra 2 98,4 1253, ,7 5,28 39, Min valor mínimo; Max valor máximo; Ass coeficiente de assimetria; Curt coeficiente de curtose; DP Desvio Padrão. 2 Unidade de medida expressa em reais. O comportamento das variáveis econômicas de receitas também apresentaram valores de curtose positivos elevados (Tabela 5), mostrando uma composição de média com valores muitos diferentes. A média de receita com leite vendido (R$ ) representa cerca de 90% da receita total. Os valores de animais vendidos total (R$ ) sugerem um ganho muito pequeno, pois essas fazendas faziam a recria de macho pouco expressiva (Tabela 2). O fluxo de caixa (FC) apresentou assimetria negativa porém muito próxima de zero (-0,47) e curtose positiva, identificando uma curva pontiaguda com valores muito variáveis, porém positivos e sem grande dependência da venda de animais para garantir resultado financeiro positivo. A média de fluxo de caixa mensal de R$ ± 110 identifica que todas as ações refletiram em resultado positivo mesmo os sistemas sendo heterogêneos. Pode-se afirmar que ao se trabalhar com conceitos de alimentação equilibrada, manejo, sanidade e estrutura de rebanho, os resultados financeiros sempre serão positivos respeitando as devidas proporções em função do leite vendido total. Também se pode afirmar a importância de focar em tomadas de decisões técnicas que garantam a maximização do leite vendido.

38 38 Tabela 5 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas de receitas mensais em sistemas de produção de leite em pastagens. Variável 1 Min 2 Média Max 2 Ass 2 Curt 2 DP 2 Leite vendido Animais vendidos Receita Total Fluxo de caixa Valores expressos em reais 2 Min valor mínimo; Max valor máximo; Ass coeficiente de assimetria; Curt coeficiente de curtose; DP Desvio Padrão. n = 3721 Os sistemas de produção de leite têm como característica comum o alto valor em capital investido em animais, máquinas, forrageiras perenes e o custo da terra. Por isso existe essa busca para a melhor relação custo/benefício. Na Tabela 6, podem-se analisar variáveis que indicam o resultado financeiro do sistema. A variação que temos no valor da média geral de preço (0,79) em relação ao máximo mostra a dificuldade de se manter o resultado financeiro positivo, pois, a margem de lucro por litro de leite é normalmente de R$ 0,10 centavos. Como a variação de preço ao longo do ano é grande, é sempre importante uma análise econômica com enfoque anual. Mas, analisando os resultados mensais do custo operacional efetivo (0,49) e o custo operacional efetivo com equivalente leite (0,45) tem-se uma diferença de R$ 0,04. Todas as variáveis com equivalente leite trazem a transformação da venda de animais em correspondente leite. Essa diferença ilustra o quanto aumenta o custo operacional na falta do volume do leite que deixa de ser produzido com animais ineficientes ou que estão em excesso no sistema. Esse comportamento se repete para custo total, margem bruta, lucro e lucro por hectare, pois são valores absolutos extremamente ligados a fatores pontuais. Para uma análise global e efetiva deve-se controlar o lucro por litro que neste estudo apesar da média ser composta por valores extremamente discrepantes, ainda assim foi possível manter uma média de 0,08 centavos por litro de leite produzido. Resultado expressivo visto que a composição do custo total inclui todos os fatores de depreciação e remuneração de animais e terra. Interessante foi o comportamento das variáveis de relação entre o custo operacional, custo fixo e custo total, pois elas conseguiram anular o efeito da interação dos fatores envolvidos nos sistema que normalmente dificulta uma definição de metas e parâmetros a serem seguidos.

39 39 Tabela 6 Estatísticas descritivas para as variáveis econômicas indicadoras de eficiência mensal em sistemas de produção de leite em pastagens. Variável 1 Min 3 Média Máx 3 Ass 3 Curtose DP 3 Média Preço COE COEEL Custo Total CTEL MBA LUCRO Lucro / ha Lucro/ L COECT_P CFCT_P Valores expressos em reais. 2 COE Custo operacional efetivo; COEEL Custo operacional efetivo em equivalente leite; CTEL custo total em equivalente leite; MBA margem bruta anual; COECT_p porcentagem do custo operacional sobre o custo total; CFCT_p porcentagem do custo fixo sobre o custo total. 3 Min valor mínimo; Max valor máximo; Ass coeficiente de assimetria; DP desvio padrão. n = 3721 Ainda na Tabela 6, a porcentagem do custo operacional sobre o custo total mínimo foi de 2%, situação que ilustra um capital grande imobilizado em estrutura e terra. Provavelmente são os produtores com dois ou três animais, portanto produzem muito pouco leite, e vão sempre estar com a atividade no prejuízo. Já o valor máximo da porcentagem do custo operacional sobre o total de 95% ilustra um valor expressivo gasto no custo operacional, principalmente com alimentação, e uma estrutura de produção muito simples, sem grandes construções. Essa também é uma situação de desequilíbrio pois, identifica um uso inadequado de insumos ou um excesso de animais não produtivos no sistema. Mas se analisar a média 59,19 % pode-se afirmar que sempre que o custo operacional caminha para 60% ou mais do custo total. Neste ponto começa a haver um melhor aproveitamento da terra e das instalações. A assimetria está bem próxima a zero e tem um viés para a esquerda. A curtose é positiva (0,40) e muito próxima a zero indicando que a maior parte dos dados estudados se concentra bem próximo à média.

40 40 Sendo, portanto, uma variável indicadora que pode ser utilizada como meta de gerenciamento e parâmetro de eficiência de utilização dos recursos de produção de forma global. Já, para a porcentagem do custo fixo em relação ao custo total, deve ser inversa, ou seja, quanto menor a porcentagem do custo fixo sobre o custo total menor será o risco de desequilíbrio financeiro com uma oscilação de preço pago ao produtor. A média da porcentagem do custo fixo sobre o custo total, deste estudo, foi de 40,82% que significa que essa porcentagem dos custos de produção estava comprometida com o custo fixo e o restante com o custo operacional e eventual investimento. Essas relações devem sempre ser checadas mês a mês, para garantir um gerenciamento eficiente e um planejamento adequado de investimento para que o mesmo não cause desequilíbrio econômico que possa colocar em risco a capacidade de sobrevivência do sistema familiar. Com base nas análises exploratórias, considerando para cada variável, o mínimo e o máximo, as medidas de locação (média, moda e mediana) e os coeficientes de simetria e de curtose, foi possível dividir ambas as variáveis: técnicas e econômicas, em dois grupos cada o primeiro com as variáveis que atendem ou aproximam mais de uma distribuição normal e o segundo grupo, com as variáveis cuja distribuição se afasta de uma normal (Anexo 4). O comportamento semelhante a uma curva de Gauss foi embasamento para escolha de variáveis que foram submetidas à análise de medidas repetidas. Os demais resultados foram apresentados em dois artigos científicos. O primeiro está redigido de acordo com as normas da Revista Brasileira de Zootecnia, porém na versão em português (Anexo 5) O segundo respeita as normas da revista Journal Dairy Science, na versão em português (Anexo 6).

41 41 7 ARTIGO 1 Redigido de acordo com as normas da Revista Brasileira de Zootecnia Correlação de variáveis técnicas e econômicas em sistemas de produção de leite em regiões do Centro-Oeste e Sul do Brasil

42 42 Correlação de variáveis zootécnicas e econômicas em sistemas de produção de leite à pasto na Região do centro-oeste e sul do Brasil Correlation of technical and economic variables in milk production systems in regions of the Midwest and Southern Brazil RESUMO O objetivo deste estudo foi avaliar a relação entre variáveis técnicas e econômicas a fim de reduzir a dimensão de dados usando análise de componentes principais (CP) em sistemas de produção de leite. Foram analisadas 23 variáveis técnicas e 22 variáveis econômicas que foram avaliadas mensalmente de 157 propriedades, pertencentes aos estados de Santa Catarina, Paraná e Mato Grosso do Sul, as quais receberam intervenção técnica de 12 até 36 meses no período de 2006 a Estas propriedades fazem parte da metodologia do Projeto Balde Cheio da Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP. As variáveis econômicas foram corrigidas pelo Índice Geral de Preço (IGP-DI) na base Julho de A maioria das correlações entre as variáveis foram significativas (p 0,05), indicando que um incremento ou perda no valor de uma variável no sistema de produção influenciará as demais variáveis, o que facilita o gerenciamento de todo o sistema. Dentro de cada grupo de variáveis técnicas e econômicas, por meio de CP foi possível obter três componentes principais que explicaram cerca de 65% da variabilidade total entre os dados. Favorecida pelo fato de a maioria das correlações entre as variáveis do sistema de produção ser positivas a técnica de CP foi eficiente para reduzir a dimensão dos dados. Palavras-Chave: análise econômica, bovinocultura de Leite, correlação de Pearson, componentes principais. ABSTRACT The aim of this study was to evaluate the relationship between technical and economic variables and reduce the dimension of data using principal component analysis (PCA) in milk production systems. About 23 technical variables and 22 economic variables were analyzed collected monthly from 157 properties, which suffered technical intervention for up to 36 months. Theses properties belongs to the states of Santa Catarina, Paraná and Mato Grosso of Sul and participates of methodology of Balde Cheio Project carried out by Embrapa Southeast Livestock, São Carlos, SP, in the period of The economic variables were corrected by the General Price Index (IGP-DI) based on July Most of the

43 43 correlations between the variables were significantly (p 0.05), indicating that an, increase or decrease, in the value of a particular variable in the milk production system also will influence the other variables, which facilitates the management of the global system. Within each group technical and economic variables, by using PCA was possible to obtain three principal components that explained that about 65% of the total variance in the data. Favored by the fact that most of the correlations between variables of the production system were positive the PCA was effective in order to reduce the dimension of the data. Key-words: dairy cattle, economic analysis, Pearson correlation, principal components analysis. Introdução A atividade leiteira é conhecida como sendo um negócio de margens reduzidas de lucro. Portanto, do ponto de vista econômico, aqueles que, na gestão dos seus meios e recursos, adotarem tecnologias adequadas, que permitam baixar seus custos de produção, poderão alcançar a sustentabilidade necessária para permanência na atividade (MATOS, 2002). A adoção de práticas de gerenciamento rural permite entender melhor e racionalizar as atividades da propriedade e possibilita avaliar índices técnicos e econômicos, identificar pontos de estrangulamento e determinar os fatores que interferem no processo de produção (ATZORI, 2013). A sustentabilidade de pequenas propriedades leiteiras no Brasil é um tema que gera bastante discussão. Porém, segundo Cabrera et al. (2010), a competitividade destas propriedades depende mais de novas tecnologias e eficiência do sistema do que de seus tamanhos. Na literatura científica atual, são encontrados diferentes programas de assistência técnica envolvidas com as universidades e instituições de pesquisa. Um exemplo é o projeto da EMBRAPA Pecuária Sudeste Balde Cheio que atua em quase todo território nacional. Não são poucos os autores que relatam a dificuldade em se fazer chegar ao campo a aplicação prática dessas pesquisas (RESENDE 2010; GUIMARAES FILHO 2011). E, quando

44 44 ocorre a intervenção técnica, perdem-se os parâmetros estatísticos para se aplicar uma análise de variância. Isso porque, a natureza dos dados reflete a interação dos fatores de produção de leite, ainda somados à forma de ação subjetiva do técnico, à tomada de decisão do proprietário na execução das atividades diárias e à resposta animal. Segundo Solano et al. (2006), a capacidade administrativa está sempre ligada aos resultados e eficiência da propriedade. Porém, as respostas das variáveis envolvidas que formam parâmetros de avaliação estão expostas a situações que fogem de controle da pesquisa experimental. O estudo das fontes de ineficiência e o nível das propriedades poderiam ser úteis para direcionar a tomadas de decisão técnicas que promovem intervenções que promovem aumento de produtividade e econômico (SOLIS et.al., 2009; CABRERA et. al., 2010). Com a captação de informação e utilização das tecnologias mais adaptadas a cada tamanho de produtor, juntamente com uma administração técnica que garanta sempre a melhor relação benefício/custo no momento da compra de insumos e venda da produção, teremos certamente propriedades rentáveis, sejam elas grandes ou pequenas. Dentro desta realidade tornou-se difícil a avaliação efetiva dos resultados obtidos dentro do sistema de produção, pois as respostas das variáveis envolvidas que formam parâmetros de avaliação estão expostas a diversas situações que fogem de controle da pesquisa experimental. A correlação de Pearson permite identificar a relação entre um grande numero de variáveis (ANDRADE e OGLIARI, 2010). Sendo elas significativas, ou seja, lineares, é possível aplicar a análise de componentes principais para reduzir a dimensão dos dados. O objetivo deste estudo foi avaliar o a relação entre variáveis técnicas e econômicas por meio de correlação de Pearson e assim reduzir a dimensão de dados usando análise de componentes principais (CP) em sistemas de produção de leite nas regiões do centro-oeste e sul do Brasil.

45 45 MATERIAL E MÉTODOS Neste estudo foram analisados dados de 23 variáveis técnicas e 22 variáveis econômicas coletados mensalmente. A matriz de dados para o presente estudo contém três estados: Mato Grosso do Sul, Paraná e Santa Catarina; 71 municípios: MS (6), PR (44), SC (21) e 157 propriedades: MS (12), PR (103), SC (42). De cada propriedade foram utilizadas para análise variáveis técnicas econômicas coletadas de 12 até 36 meses. O número de observações total foi Essas unidades produtoras foram assistidas por técnicos da Cooper ideal, seguindo a metodologia do projeto Balde Cheio da Embrapa Pecuária Sudeste. As variáveis estudadas foram: 1) Fatores Técnicos As variáveis técnicas representam fatores de produção, composição do rebanho e índices relativos que indicam eficiência. São elas: Dias AT - Tempo de assistência; Área_l - Área utilizada para produzir o leite; LPVT Leite produzido vendido total; LPNV Leite produzido não vendido; Leite_B Leite bezerras; ; LP - Leite produzido; MPD - Média de produção diária; NVL - Número de vacas em lactação; NVS - Número de vacas secas; VL_p Porcentagem de vacas em lactação; VLÁrea - Vacas em lactação por área; MVL - Média das vacas em lactação; MVR - Média das vacas do rebanho; NB - Número de bezerras; NN - Número de novilhas; NM - Número de machos, VR_p - Porcentagem de vacas no rebanho; VLR_ p - Porcentagem de vacas em lactação no rebanho; MOBRA Mao de Obra; LHD - Litros por homem (pessoa) por dia; AEL Animais equivalente leite, PROD Produtividade; PRODEL Produtividade com equivalente leite.

46 46 2) Fatores Econômicos Quando inserimos na análise de dados os fatores econômicos são necessárias as correções ao longo do tempo para que a comparação pudesse ser feita a qualquer tempo. As variáveis econômicas foram corrigidas pelo IGP-DI, mês a mês usando como referência o mês de Julho de Para os custos fixos, como depreciação de máquinas, equipamentos (vida útil de dez anos) e instalações (vida útil de vinte anos), e a remuneração do capital investido em animais e na terra (6% ao ano). DC despesas de custeio; DIT despesas com investimento total; DT despesas totais; LVT leite vendido total; AVT animais vendidos no total; RT receita total; MGP média geral de preços, FC fluxo de caixa; DM depreciação de máquinas; DI depreciação de instalações; RCA remuneração do capital em animais; RCT remuneração do capital em terra; COE custo operacional efetivo; COEEL custo operacional efetivo com equivalente leite; CT custo total; CTEL custo total com equivalente leite; MBA margem bruta por área; LUCRO lucro; LA lucro por área; LLitro lucro por litro; COECT_p - porcentagem do custo operacional efetivo em relação ao custo total; CFCT_p - porcentagem do custo fixo em relação ao custo total. Para este estudo, dentro de cada grupo variáveis técnicas e econômicas, os dados foram analisados pela correlação de Pearson e sua interpretação foi feita da seguinte forma: positiva muito alta (> 0,70); positiva alta (0,40 a 0,69); positiva moderada (0,30 a 0,29); positiva fraca (0,20 a 0,29); positiva insignificante (0,01 a 0,19); o mesmo raciocínio vale para a correlação negativa (ANDRADE e OGLIARE, 2010). Em seguida foi utilizada a técnica de análise de componentes principais com o propósito de reduzir a dimensão dos dados e detectar as variáveis que mais influenciam o sistema de produção de leite. Para análise dos dados foi utilizado o software R (VENABLES e SMITH, 2005).

47 47 RESULTADOS E DISCUSSÃO As Tabelas 1, 2, 3 e 4 mostram o coeficiente da correlação de Pearson entre as variáveis técnicas e entre as variáveis econômicas. A maioria das correlações foi significativa (P < 0,05). Observou-se também que a maioria das correlações foram positivas, indicando para este conjunto há uma relação linear positiva entre as variáveis. Fato que demonstra que o incremento no valor de uma variável no sistema de produção de uma propriedade irá aumentar as demais variáveis. Informação que garante direcionamento na decisão de interferência nos técnicos. Em muitas situações, a correlação foi de média a alta, sugerindo que a análise destas variáveis pela técnica de componentes principais (CP), pode ser uma alternativa para reduzir a dimensão dos dados. As variáveis contidas na Tabela 1 ilustram a forma com que a composição do rebanho influencia no volume de leite produzido. Este fato torna importante se trabalhar com a estrutura do rebanho. Ou seja, fundamental manter intervalo entre partos o mais próximo possível do ideal que é 12 meses e duração da lactação de 10 meses. O responsável pelo gerenciamento deve estar apto a tomadas de decisões rápidas para garantir esses índices. A dieta pode estar balanceada, a genética pode ser a de maior aptidão, se aumentar a porcentagem de vacas no rebanho porém, secas, a receita já estará comprometida pois esse animal gera despesa no sistema e não gera receita. Outra observação interessante na Tabela 2, é para uma maior eficiência da propriedade ou seja, produção por hectare deve-se procurar aumentar vacas em lactação no rebanho e diminuir variáveis como número de macho e número de vacas secas.. Apesar de parecer contraditório diminuir número de bezerras e número de novilhas, muitas vezes é necessário para não onerar os custos de criação dos animais. É importante manter número de animais jovens necessários para reposição, principalmente no início da assistência técnica, onde o produtor precisa recompor caixa.

48 48 Isso porque, na Tabela 3, pode-se notar que o FC tem relação negativa com despesas de investimento (-0.42) ou seja, a necessidade de investimento deve ser bem monitorada para garantir fluxo de caixa positivo. A Tabela 4 mostra que o custo operacional efetivo correlaciona-se negativamente com todas as variáveis que expressam lucro. O retorno de capital em animal é fortemente correlacionado com o retorno do capital em terra, isto significa que quanto mais animais produtivos no sistema maior vai ser a capacidade do produtor de remuneração do seu capital da terra. Interessante salientar que, neste estudo, a média geral de preço, apesar de se correlacionar positivamente com fluxo de caixa, margem bruta por hectare, lucro, lucro/ha e lucro/litro, que medem ganho dos produtores, a correlação foi sempre de forma positiva fraca (0,20 a 0,29). Ilustrando que, embora, a média de preço afeta sim os ganhos, porém, com um controle adequado dos custos de produção, investimentos e fluxo de caixa baseado na estrutura do rebanho é possível garantir a sustentabilidade do sistema sem que a média geral de preço seja determinante do sucesso. Como foram analisadas muitas variáveis e a maioria das variáveis se mostraram correlacionadas, a técnica de Componentes Principais é fundamental para reduzir a dimensão destas variáveis em poucos índices e com isso facilitar a gestão em um sistema de produção. A Tabela 5 apresenta os coeficientes (autovetores) de três componentes principais, valores que são usados para formar combinações lineares das variáveis; a magnitude do valor está diretamente ligada à sua importância. Pode-se verificar que os três primeiros componentes foram responsáveis por mais de 60% da variação total. O primeiro componente, para as variáveis técnicas, pode ser interpretado como uma medida geral de produção de leite, pois são ligadas ao produto do sistema: São elas: média diária de produção, leite produzido, Leite produzido vendido, número de vacas em lactação e número de bezerras com coeficientes positivos e afastados de zero (>0,3). Coeficientes afastados de zero, com valores positivos ou negativos, indicam a influência da variável sobre

49 49 o referido componente (ROSO; FRIES, 1995). Sendo assim, observa-se que a variável % vacas no rebanho (-0,02) contrastou com o conjunto das variáveis que indicaram produção de leite, mostrando um fato interessante, onde não basta somente aumentar a quantidade de vacas no rebanho. Essas vacas, em sua maioria, devem estar na condição de lactação, e o número de bezerras aqui indica exatamente a ocorrência dos partos. Assim sendo, os fatores corroboram para aumentar as variáveis de produção como média de produção diária, leite produzido e leite produzido vendido. Como os componentes principais foram estimados utilizando-se resíduos, que inclui toda a variância do conjunto de dados técnicos, esse primeiro componente pode servir como um índice de critério para aumentar a produção de leite em uma propriedade, seguindo a seguinte equação: I 1 = 0, MPD + 0, LP , VR_p Assim, independente do sistema de produção adotado (pastagens, semi-confinamento ou confinamento), genética do rebanho, localização da propriedade, condições climáticas, edáficas, etc., é imprescindível obter-se um percentual elevado de animais em lactação em relação ao total de vacas. O segundo componente principal, representou 23,83% da variância e faz um contraste entre variáveis que mostraram maior magnitude (>0,3) e indicam produtividade, porém agora no sentido do uso eficiente da terra (produção/ha, média da vaca no rebanho e porcentagem de vacas em lactação), com as variáveis, com coeficientes negativos, que indicam composição do rebanho: número de vaca em lactação, número de vaca seca, número de bezerra, número de novilhas, número de machos, área utilizada em hectares e também as variáveis que expressam o impacto do leite não comercializado (leite não vendido e o leite para consumo dos bezerros). Assim esse componente contrasta de maneira geral expressando que no sistema de produção, uma redução de: vacas em lactação com baixas produções e as categorias com

50 50 produção igual a zero (vacas secas, bezerras, novilhas e machos) estará favorecendo a elevação da média de leite produzido pelas vacas de todo o rebanho. Assim sendo, com essas categorias em menor número a área onde a atividade é praticada será menor, pois não será necessário dispor de grandes espaços para a produção de volumosos para esses animais que geram custos. E ainda relação ao rebanho, a porcentagem de vacas em lactação será aumentada e consequentemente elevar-se-á a produtividade da área (litros/há). Nesse sentido, se ainda a mão de obra utilizada for diminuída será dado um grande passo em relação à eficiência da utilização desses fatores. Interessante observar ainda que com a elevação da produção e da produtividade o impacto do leite produzido não vendido, como leite ofertado as bezerras é diminuído. Dessa forma o primeiro componente (CP1) é indicador de produção de leite, em um sistema (por exemplo: produção média diária) e o segundo (CP2) de produtividade considerando o uso eficiente da terra. O terceiro componente (CP3) contrastou variáveis relacionadas a produção absoluta (média de produção diária, leite produzido, leite vendido total, média das vacas no rebanho, médias das vacas em lactação e porcentagem de vacas em lactação) com variáveis que também indicam produção de leite, porém transformando-se a venda dos animais em leite produzido através da divisão do valor da venda desses pelo preço de leite recebido. Observase que quando o foco de um sistema de produção é a venda de animais fatores de produção são diminuídos. Fica claro quando vemos o agrupamento de sinais de animais equivalente leite e produção /há em equivalente leite contrastados com número de novilhas, indicando que o aumento dos primeiros significa à redução do segundo, provavelmente devido à venda de novilhas. Esse componente ainda mostra que o aumento da porcentagem de vacas no rebanho e a diminuição da área destinada à atividade corroboram para o aumento do número de vacas em lactação por área, podendo também ser um indicativo de eficiência do uso do fator terra.

51 51 Observa-se que os três primeiros componentes captam 62,9% da variabilidade existente dentro dos diferentes sistemas de produção Para as variáveis econômicas (Tabela 6), o primeiro (1 0 CP), segundo (2 0 CP) e terceiro (3 0 CP) componentes principais ou autovetores, explicaram 67,7% da variabilidade total dos dados existente em 22 variáveis. O primeiro componente explicou 30,6% da variação total e mostram um conjunto de variáveis (receita total, leite vendido total, despesa de custeio, despesa total, retorno de capital em animais e depreciação máquinas), com coeficientes de maior magnitude (>0,3), que contrastam com a variável porcentagem do custo fixo com o custo total (-0,14). Na ótica econômica do sistema de produção, é importante obter um baixo custo fixo em relação ao custo total, garantindo que a maior parte dos gastos é efetuada com recursos produtivos e podem ajudar na obtenção de resultados satisfatórios. Dessa forma observa-se que o aumento nas receitas totais, principalmente provenientes da venda de uma maior produção de leite total será positivamente influenciado pelo aumento nas despesas de custeio, direcionados para a compra dos insumos necessários, e consequentemente das despesas totais. É interessante analisar que o aumento na remuneração do capital em animais também contrastou com a variável porcentagem do custo fixo com o custo total, e apesar de ser uma variável que faz parte do custo fixo, provavelmente salientou o investimento na categoria de vacas, que colabora de forma positiva com produção e venda de leite. O mesmo fato é observado em relação a variável depreciação de máquinas e equipamentos, onde o investimento em bens desse tipo está ligado diretamente ao aumento da produção. O segundo componente principal (CP2) mostrou 25,7% da variância total. Ele faz um contraste entre as variáveis que mostraram maior magnitude (>0,3), e indicam lucro e lucratividade dos sistemas estudados (lucro, lucro/litro e lucro/hectare), com as variáveis de coeficientes negativos que indicam custos das propriedades, tanto operacionais como totais.

52 52 Dessa maneira fica evidente a necessidade de controlar todos os gastos com despesas de custeio e investimentos nas propriedades, procurando-se manter uma boa relação do custo operacional sobre o custo total, a fim de obter valores positivos de lucro por litro produzido, lucro e lucro por área utilizada na atividade. Novamente isso se aplica independente das características da unidade produtora (genética do rebanho, tipo de solo, topografia, local, etc.). Assim o primeiro componente (CP1) das variáveis econômicas, do presente estudo, é indicador de aumento das receitas em detrimento do controle do custo fixo e o segundo (CP2) de obtenção de lucro de maneira geral e lucratividade, considerando também o uso eficiente da terra. O terceiro componente (CP3) contrastou, principalmente, porcentagem do custo operacional efetivo pelo custo total com porcentagem do custo fixo pelo custo total O agrupamento de sinais indica que ao aumentar o custo operacional efetivo em relação ao custo total de um sistema de produção de leite, automaticamente reduz-se o custo fixo em relação ao custo total. Dessa forma entende-se que também se diminui as variáveis integrantes desse custo. É interessante observar, nesse caso, que a redução do fluxo de caixa, ou a obtenção de menores receitas seja total ou somente do leite vendido, foram provocadas por baixas despesas de custeio (DC), ou seja, deixando de direcionar recursos para compra de insumos necessários. Com os coeficientes (autovetores) da Tabela 6 pode-se elaborar o índice I 2. que auxiliará intervenções na área econômicas, com a seguinte equação: I 2 = 0, RT + 0, LVT , CFCT_P. Os índices criados geram uma variável sintética que permite comparar os estados com um índice de eficiência de produção e um para eficiência financeira.

53 53 CONCLUSÕES A maioria das correlações foi significativa. Estes resultados mostram que o incremento no valor de uma variável no sistema de produção de uma propriedade irá aumentar as demais variáveis, o que permitiu redução das variáveis em componentes principais. A análise de componentes principais (CP) foi eficiente para reduzir em até três dimensões um conjunto grande de variáveis. Através das equações geradas é possível gerar três índices técnicos e três econômicos para todas as propriedades e comparar as eficiências entre elas, facilitando a tomada de decisão e a comparação de evolução das mesmas. Referências Bibliográficas ANDRADE, D. F; OGLIARI, P. J.. Estatística para as ciências agrárias e biológicas: com noções de experimentação. 2a.. ed. Florianópolis: Editora da UFSC, p. ATZORI, A. S.; TEDESCHI, L. O.; CANNAS, A A multivariate and stochastic approach to identify key variables to rank dairy farms on profitability. Journal Dairy Science. 96: BOZDOGAN, H. Model selection and Akaike's information criterion (AIC): the general theory and its analytical extensions. Psychometrika, v.52, n.3, p , 1987 CABRERA, V.E., D.Solís, and J. Del Corral. Determinants of thechnical efficiency among dairy farms in Winsconsin Journal Dairy Science. N p. Disponível em: http//dx.doi.org/ /jds Ascesso em 15/08/2013. FARIA, V.P. Problemas para a Produção de Leite no Brasil. Preços agrícolas, mercados e negócios agropecuários, Piracicaba, v.14, n.160, p.3, fev FASSIO, L. H.; REIS, R. P.; GERALDO, L. G. Desempenho técnico e econômico da atividade leiteira em Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 30, n.6, , Nov./dez GOMES, Sebastião T. Economia de produção de leite. Belo Horizonte: s.d., 2000.

54 54 GUIMARÃES FILHO, C. C. Indicadores zootécnicos e econômicos da atividade leiteira na mesorregião noroeste do Espírito Santo e microrregião de Juiz de Fora p. Tese (Doutorado em Zootecnia) Universidade Federal de Viçosa, MG. IBGE. Pesquisa pecuária municipal. Rio de Janeiro: IBGE, Disponível em: Acesso em 08/04/2013 LITTELL, R.C.; HENRY, P.R.; AMMERMAN, C.B. Statistical analysis of repeated measures data using SAS procedures. Journal of Animal Science, v.76, p , LITTELL, R.C.; MILLIKEN, G.A.; STROUP, W.W.; WOLFINGER, R.D. SAS System for Mixed Models. Cary: Statistical Analysis System Institute, p. MORRISON, D.F. Multivariate Statistical Methods. New York: McGraw Hill, p. NEW ZEALAND DAIRY. National dairy satatistics Diponível em Ascesso em: 20 de maio 2013 ROSO VM, FRIES LA. Componentes principais em bovinos da raça Polled Hereford à desmama e sobreano. Rev. Soc. Bras. Zootecn., 24: , VENABLES, W. N.; SMITH, D. M. and the R DEVELOPMENT CORE TEAM. An Introduction to R. Notes on R: Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Version Áustria: SOLANO, C. H. Leon, E. Pérez, L. Tole, R. H. Fawcett, and M. Herrero. Using farmer decision-making profiles and managerial cacity as predictors of farm management and performance in Costa Rican dairy farms. Agriculture Systems N SOLIS, D., B. E. Bravo-Ureta, and R. E. QUiroga. Technical efficency among peasant farmers participating in natural resource management programmes in Central America. Journal Agriculture Economic V p. STOK, L.A. Sistemas-referência para estudo sobre fazendas típicas de produçao de leite do Brasil. Boletim CBLeite, Juiz de Fora, v.1, n.1, p, 2007 VILELA, D. et.al. Desempenho de vacas da raça holandesa em pastagens de cosat-cross. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, MG, v.35, n.2, p, marc./abr.2006 WOLFINGER, R.D. Covariance Structure Selection in General Mixed Models. Communications in Statistics, Simulation and Computation, v.22, n.4, p

55 55 Tabela 1.Correlação de Pearson para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagem Ha LVT LNV L_B LP Mpd NVL NVS VL_p VL/ha MVL D_AT Ha LVT LNV L_B LP Mpd NVL NVS VL_P VL/ha 0.22 Dias AT -dias de assistência; HA- hectares utilizados na produção de leite; LVT Leite vendido total em liros; LNV Leite não vendido em litros; L_B Leite bezerras em litros; LP - Leite produzido; MPD - Média de produção diária; NVL - Número de vacas em lactação; NVS - Número de vacas secas; VL_p Porcentagem de vacas em lactação; VL/ha - Vacas em lactação por hectare; MVL - Média das vacas em lactação; P 0.05; Valores em negrito não significativos Tabela 2 Correlação de Pearson para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagem MVR NB NN NM VR_p VLR_p MO LHD AEL Prod MVL MVR NB NN NM VR_p VLR_p MO LHD AEL MVL - Média das vacas em lactação; MVR - Média das vacas do rebanho; NB - Número de bezerras; NN - Número de novilhas; NM - Número de machos, VR_p - Porcentagem de vacas no rebanho; VLR_ p - Porcentagem de vacas em lactação no rebanho; MO Mao de Obra; LHD - Litros por homem por dia; AEL Animais equivalente leite, PROD Produção por hectare; P 0.05; Valores em negrito não siginificativos

56 56 Tabela 3 Correlação de Pearson para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens DIT DT LVT AVT RT MGP FC DM DI RCA RCT DC DIT DT LVT AVT RT MGP FC DM DI RCA 0.72 DC despesas de custeio; DIT despesas com investimento total; DT despesas totais; LVT leite vendido total; AVT animais vendidos no total; RT receita total; MGP média geral de preços, FC fluxo de caixa; DM depreciação de máquinas; DI depreciação de instalações; RCA remuneração do capital em animais; P 0.05 Tabela 4 Correlação de Pearson para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens COE COEEl CT CTEL MBA Lucro LA Llitro COECT CFCT RCT COE COEEl CT CTEL MBA Lucro LA LLitro COECT 1.00 RCA remuneração do capital em animais; RCT remuneração do capital em terra; COE custo operacional efetivo; COEEl custo operacional efetivo com equivalente leite; CT custo total; CTEL custo total com equivalente leite; MBA margem bruta por área; LUCRO lucro; LA lucro por área; LLitro lucro por litro; COECT_p - porcentagem do custo operacional efetivo em relação ao custo total; CFCT_p - porcentagem do custo fixo em relação ao custo total. P 0.05.; Valores em negrito não significativo.

57 Tabela 5 Valores associados ao primeiro (1 0 CP), segundo (2 0 CP) e terceiro (3 0 CP) componentes principais (auto vetores) das variáveis técnicas avaliadas em sistemas de produção de leite em pastagens. Variáveis 1 0 CP 2 0 CP 3 0 CP Média produção diária 0, , , Leite produzido 0, , , Leite produzido vendido 0, , , Número vacas Lactação 0, , , Número de Bezerras 0, , , Número de Novilhas 0, , , Leite não vendido 0, , , Leite Bezerras 0, , , Litros /homen/dia 0, , , Número vaca seca 0, , , Área utilizada no leite 0, , , Mão de obra 0, , , Produção por hectare 0, , , Produtividade equivalente 0, , , Média vaca rebanho 0, , , Média vaca em lactação 0, , , Numero vacas/hectare 0, , , Animais equivalente leite 0, , , Número de Machos 0, , , Dias de Assitência 0, , , % vacas lactação 0, , , % vacas em lactação no rebanho 0, , , % Vacas n o rebanho -0, , , % Variação 32,68 23,83 6,33 1º CP em ordem decrescente 57

58 Tabela 6 Valores associados ao primeiro (1 0 CP), segundo (2 0 CP) e terceiro (3 0 CP) componentes principais (auto vetores) das variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens Variáveis 1 0 CP 2 0 CP 3 0 CP Receita total 0, , , Leite Vendido Total 0, , , Despesa Custeio 0, , , Retorno capital animais 0, , , Despesa total 0, , , Depreciação máquinas 0, , , Retorno capital terra 0, , , Depreciação instalações 0, , , Média geral preço 0, , , Fluxo de caixa 0, , , % Custo operacional/custo total 0, , , Animais vendidos 0, , , Lucro 0, , , Margem bruta 0, , , Despesas investimento 0, , , Custo operacional efetivo 0, , , Lucro/hectare 0, , , Custo operacional equivalente 0, , , Lucro/litro 0, , , Custo total 0, , , Custo total equivalente 0, , , % Custo fixo/custo total -0, , , % Variabilidade 30,6 25,7 11,3 1º CP em ordem decrescente 58

59 59 8 ARTIGO 2 - Redigido de acordo com as normas da Revista Journal Dairy Science Versao em Português Efeito da intervenção técnica ao longo do tempo em Sistemas de Produção de Leite em regiões do Centro-Oeste e Sul do Brasil

60 60 SUMÁRIO EXECUTIVO Efeito da intervenção técnica ao longo do tempo em Sistemas de Produção de Leite em regiões do Centro-Oeste e Sul do Brasil. By Bueno, A.A.O; Bueno, F. O; Fregonesi, J.A. page 000. A sobrevivência da agricultura familiar é de grande importância social. Por isso vem sendo o eixo de muitas discussões políticas e acadêmicas. O sistema de produção de leite caracterizado por ter renda mensal de leite se tornou foco principal dessas discussões. Análises das variáveis técnicas e econômicas a campo, sem controle experimental, se tornam necessárias, a fim de identificar parâmetros que auxiliem os técnicos e os produtores na tomada de decisão. Esse estudo ilustra a importância da intervenção técnica e a necessidade do gerenciamento adequado garantindo a sustentabilidade técnica e econômica da produção. Efeito da intervenção técnica ao longo do tempo em Sistemas de Produção de Leite em regiões do Centro-Oeste e Sul do Brasil A. A. O.Bueno,*, Bueno, F.O # ; J. A. Fregonesi,* 1 * Doutoranda do Programa de Ciência Animal, Universidade Estadual de Londrina, Rodovia Celso Garcia Cid, Pr 445 Km 380, Campus Universitário, Cx. Postal 10.01, CEP , Londrina, PR, Brasil. # Engenheiro Agrônomo da Cooperideal. C.A.R.E. Cuidado Animal e Responsabilidade Ética, Universidade Estadual de Londrina, Paraná, CEP , Brazil; 1 Autor Correspondente: José A. Fregonesi, fregonesijaf@hotmail.com Cuidado Animal e Responsabilidade Ética, Universidade Estadual de Londrina, Paraná, CEP , Brazil;

61 61 RESUMO O objetivo deste estudo foi avaliar o efeito, ao longo do tempo, da intervenção técnica em unidades de produção comercial que utilizam a metodologia do Projeto Balde Cheio da Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP. A intervenção técnica foi realizada pela equipe da Cooperideal, no período de 2006 a Para análise foram utilizados dados avaliados mensalmente, em cada unidade de produção, com no mínimo 12 meses de controle gerencial e máximo 36 meses. Os estados envolvidos foram Santa Catarina, Paraná e Mato Grosso do Sul. No total foram analisadas 23 variáveis técnicas e 22 variáveis econômicas. Inicialmente, estas variáveis foram estudas por meio de estatísticas descritivas, que possibilitaram escolher quatro variáveis técnicas: vacas em lactação por área, média das vacas em lactação, porcentagem de vacas em lactação no rebanho e produção mensal de leite. E, quatro variáveis econômicas: média geral de preços, porcentagem do custo operacional efetivo em relação ao custo total e porcentagem do custo fixo em relação ao custo total. Observou-se efeito crescente ao longo do tempo para todas as variáveis, indicando uma eficiência das unidades produtivas em avaliação. Para todas as variáveis verificou-se uma diferenciação entre os estados, a qual se manteve ao longo de todo o período. Porém, houve uma tendência de superioridade ou maior eficiência do estado de SC em relação aos estados do PR e MS, sendo que este último apresentou desempenho inferior em todas as variáveis estudadas. Assim, foi possível ilustrar o efeito da intervenção técnica em pequenas propriedades. Portanto, pode-se afirmar que, a metodologia utilizada para gerenciar as unidades de produção foi eficiente e possibilitou a sobrevivência dos sistemas de produção de leite mesmo com as variações econômicas e sazonais. A interferência técnica com um planejamento adequado, permite a sustentabilidade econômica na agricultura familiar, apesar do resultado ser a longo prazo. Palavras-Chave: índices técnicos, índices econômicos, assistência técnica, Bovinocultura de Leite, medidas repetidas

62 62 INTRODUÇÃO Uma característica comum aos sistemas de produção de leite no mundo é a sua exploração em pequenas áreas. A produção de leite no Brasil não é diferente. Dos cinco milhões de estabelecimentos agropecuários do País, 84% são familiares. Segundo Faria (2000), na década de 90 houve aumento considerável na média entregue pelo produtor. Houve queda do número de produtores com até 50 litros e aumento daqueles próximos ou superiores a 200 litros. Entretanto, essa situação não alterou a necessidade de buscar sustentabilidade do sistema, pois esse volume possibilita ganhos pequenos, suficientes apenas para sobrevivência familiar. Pode-se perceber, então, as reais dificuldades para introdução do conceito empresarial no setor produtivo. No entanto, o setor leiteiro consegue hoje ter boas perspectivas devido aos aumentos de produção e produtividade e quedas nos custos (CAMARGO et al., 2004). Apesar desse cenário favorável, a atividade leiteira é conhecida como sendo um negócio de margens reduzidas de lucro. Portanto, do ponto de vista econômico, aqueles que, na gestão dos seus meios e recursos, adotarem tecnologias adequadas, que permitam baixar seus custos de produção, poderão alcançar a sustentabilidade necessária para permanência na atividade (Matos, 2002). A sobrevivência de pequenas propriedades produtoras de leite no Brasil é um tema que gera bastante discussão. Isso porque não se entrou em consenso ainda sobre índices que permitam traçar metas de eficiência de forma global. Com a captação de informação e a utilização das tecnologias mais adaptadas a cada tamanho de produtor, juntamente com a administração técnica, que garanta sempre a melhor relação benefício/custo no momento da compra de insumos e venda da produção, existirão certamente propriedades rentáveis, sejam elas grandes ou pequenas. Isso vem sendo mostrado em diferentes trabalhos de assistência técnica em diversas regiões do Brasil. Krug (2001), ao estudar escala de produção, produtividade e lucratividade em sistemas de produção de leite no Rio Grande do Sul, encontrou melhores resultados econômicos nas fazendas que utilizaram o sistema intensivo a pasto. Seus resultados contradizem os encontrados por Gomes (2000) que afirmou que leite só é um bom negócio se for produzido em elevada quantidade. A literatura é repleta de informações que possibilitam o embasamento técnico e econômico para que se possa aproveitar melhor o sistema de produção de leite à pasto. Existem trabalhos que testam desde a melhor genética do rebanho aos que testam a maior eficiência da planta forrageira. Todos eles são importantes, pois somente conhecendo todas as eficiências individuais será possível equacionar o sistema de produção. Mas quando o

63 63 objetivo é avaliar o sistema de produção de forma geral, os resultados são os mais diversos, pois para utilizar-se das ferramentas estatísticas, deve-se fixar um fator de controle e estudar a variação em função do mesmo. Ao passar da pesquisa para extensão rural, esses fatores não podem ser testados isoladamente, uma vez que envolvem o sustento da família. Esta situação dificulta a análise do ponto de vista estatístico, que permitiria afirmar se uma intervenção técnica teria efeito significativo ou não, ao longo do tempo, pela própria natureza dos dados. São dados que refletem a interação de todos os fatores junto à forma de ação individual do técnico, a tomada de decisão do proprietário na execução das atividades diárias e a resposta animal. Dentro desta complexidade, tornou-se difícil a avaliação global dos resultados obtidos dentro dos sistemas de produção, pois as respostas das variáveis envolvidas, que formam parâmetros de avaliação, estão expostas a diversas situações, que fogem ao controle da pesquisa experimental. Nesse ambiente, o pesquisador se depara com um grande volume de informações que não podem ser usadas ou só podem ser avaliadas de forma regionalizada e multicasos. Como se identificou no trabalho de Guimarães Filho (2011) onde ele afirma a necessidade de estudos regionalizados em função de questões culturais, climáticas, topográficas e econômicas. Os resultados dos sistemas, que recebem intervenção ao longo do tempo, têm sido avaliados ano a ano de forma isolada. Diversas são as técnicas utilizadas e, muitas vezes, tem enfoque puramente econômico. Guimarães Filho (2011) avaliou indicadores técnicos e econômicos influenciando a taxa de remuneração do capital com terra no ano de 2009 e concluiu que os valores foram heterogênios para a rentabilidade em função da heterogeneidade do rebanho, e os que mais impactaram a rentabilidade foram a mão de obra contratada e o número de vacas em lactação por hectare. Porém com a variação de mercado poderia não ser possível, no ano de 2010, ter a mesma resposta. Esses resultados sugerem, portanto, a necessidade de aplicação de conhecimento técnico para obtenção de um resultado econômico positivo ao longo do tempo. Para tanto, o objetivo comum deve ser dimensionar e fazer o controle zootécnico e econômico seguindo o princípio de buscar a estrutura do rebanho e lucratividade. Pois, aplicando o conceito empresarial, entende-se que o produto é leite, logo para que todos os outros setores sejam positivos, é necessário priorizar sempre a produção de leite. Em relação à alimentação, a exigência nutricional dos animais deve ser suprida, não importando a combinação de alimentos usada, e o manejo sanitário deve ser sempre realizado. Assim, as medidas repetidas são obtidas nos mesmos indivíduos, em tempos diferentes, e, possivelmente, sob diferentes condições experimentais. Nesses casos, pode

64 64 existir uma estrutura de co-variância única para representar a variabilidade das medidas dentro dos indivíduos de uma população, mas o parâmetro dessa estrutura pode variar entre indivíduos (Laird e Ware,1982). Essas são análises de modelos lineares mistos e referem-se a situações experimentais em que as respostas são avaliadas na mesma propriedade ao longo do tempo. Estas respostas geralmente são correlacionadas, devido à estrutura comum que existe na propriedade, tal como: área e tipo de solo, manejo dos animais e assistência técnica. As metodologias estatísticas usualmente tratadas na literatura não permitem aproveitar toda a informação que as análises de medidas repetidas são capazes de transmitir. Isto justifica o esforço analítico adicional requerido pela medida repetida, necessário para considerar e modelar a estrutura de correlação (R) que existe entre as observações realizadas na mesma unidade amostral (LITTELL et al, 1996; LITTELL et al, 1998). Para avaliar o resultado das variáveis técnicas e econômicas e identificar o efeito da intervenção técnica ao longo do tempo, nas propriedades atendidas pela Cooperideal, seguindo a metodologia do Projeto Balde Cheio, foi utilizada a análise de medidas repetidas, em variáveis com comportamento de uma curva de (BUENO, 2013 citação pessoal, Universidade Estadual de Londrina. MATERIAL E MÉTODOS Foram analisadas 23 variáveis técnicas e 22 variáveis econômicas pertencentes a uma planilha de gerenciamento técnico e econômico utilizada pelos técnicos da Cooperideal para acompanhamento de produtores de leite. Neste estudo considerou-se o período de 2006 a 2011 e com o mínimo de 12 e máximo de 36 intervenções técnicas, seguindo a metodologia Balde Cheio da Embrapa Pecuária Sudeste. Os estados envolvidos foram Santa Catarina, Paraná e Mato Grosso do Sul. Inicialmente, estas variáveis foram estudas por meio de estatísticas descritivas, com o propósito de conhecer a heterogeneidade e interação entre elas, gerenciar e investigar características latentes existentes nos dados que indiquem possíveis padrões ou tendências (Bueno, comunicação pessoal, 2013, Universidade Estadual de Londrina). Em função destes resultados, foram escolhidas quatro variáveis continuas, cujas distribuições se assemelhavam a uma curva normal de Gauss, e foram submetidas à análise de medidas repetidas. As variáveis estudadas foram:

65 65 1) Variáveis Técnicas As variáveis técnicas representam fatores de produção, composição do rebanho e índices relativos que indicam eficiência que tiveram um comportamento próximo a uma curva de distribuição normal foram: VLÁrea - Vacas em lactação por área MVL - Média das vacas em lactação VLR_p - Porcentagem de vacas em lactação no rebanho PROD - Produtividade (Litros/ha); 3) Variáveis Econômicas Para os fatores econômicos, foram realizadas correções ao longo do tempo através do IGP-DI, mês a mês, usando como referência o mês de Julho de Para os custos fixos, como depreciação de máquinas e equipamentos considerou-se vida útil de dez anos e instalações, vida útil de 20 anos. A remuneração do capital investido em animais e na terra juros de 6% ao ano. Para esse estudo foram consideras as seguintes variáveis MGP Média geral de preços L Litro Lucro por litro COECT_p - Porcentagem do custo operacional efetivo em relação ao custo Total CFCT_p - Porcentagem do custo fixo em relação ao custo total Nas visitas, os técnicos estavam preparados para fazer alterações e orientações para a família sobre conceitos que atuam na alimentação adequada do rebanho (período das águas e da seca) manejo reprodutivo, criação de bezerras e novilhas, sanidade e ambiência, rotina de ordenha e qualidade do leite. A ordem e a forma com que se utilizava cada instrução e interferência eram adequadas a cada propriedade com a solução mais viável para as condições financeiras de cada produtor. Portanto o tempo de cada ação base não era sempre o mesmo. Na análise de medidas repetidas, para uma variável em particular, admite-se que as avaliações mensais entre unidades de produção diferentes são independentes, e que as avaliações mensais dentro de uma mesma propriedade são correlacionadas gerando uma estrutura de variância-covariância R. Portanto, a unidade de produção foi definida como indivíduo. O modelo misto (LITTELL et al., 1996; LITTELL et al., 1998; FREITAS et al., 2005) utilizado no presente trabalho foi: y ijk = + i + ij + t k + ( t) ik + ijk, em que y ijk é a resposta no mês k do indivíduo j no grupo de tratamento ou Estado i; é o efeito médio geral; i é o efeito fixo do tratamento i ou estado i; ij é o efeito aleatório do indivíduo j no grupo de

66 66 tratamento i; k é o efeito fixo do tempo k; ( ) ik é o efeito da interação fixa do tratamento i com o tempo k e ijk é o erro aleatório. Sob o enfoque matricial, têm-se: y nx1 = X nxp b px1 + Z nxq u qx1 + e nx1 (1), em que y observados, X e Z são matrizes de incidência; b é um vetor p x 1 de efeitos fixos, parâmetros desconhecidos; u um vetor q x 1 que contém os efeitos aleatórios não observáveis dos indivíduos; e n, p, q, indica, respectivamente, o número de observações, de efeitos fixos e de efeitos aleatórios. Admitindo-se que y, u e e têm distribuição normal com média zero, podem ser formuladas as seguintes esperanças (E) e variâncias (V): E(Y) = Xb; V(y) = V(Zu + e) = V = ZGZ'+R ; E(u) = 0; Var(u) = G; E(e) = 0; V(e) = R; Utilizando-se o critério de Akaike's information criterion AIC (BOZDOGAN,1987), foram avaliadas diversas estruturas de covariância (R) para modelar a variação entre as medidas repetidas (tempo), dada por V( ijk ) = R, e, aquela que melhor se ajustou aos dados, foi utilizada. Para análise de cada variável, foram avaliadas cinco estruturas de variâncias e covariâncias de R em dimensão 4 x 4 (Tabela 1). Para a escolha da estrutura mais adequada da variância e covariância (R) dentre as cinco avaliadas (Tabela 1), o critério foi a escolha do menor valor entre AIC e BIB para as estruturas de variâncias e covariâncias em que houve convergência: (( Akaike s Information Criterion, AIC = -2LR + 2q; BIC ( Bayesian Information Criterion =-2LR + q*log(n)); q é o vetor de parâmetros em V; LR é o Log da função de Máxima Verossimilhança Restrita avaliada no ponto de máximo (WOLFINGER, 1993; FREITAS et al, 2011, FREITAS et al, 2012 ) e n é o número de observações. Para selecionar qual é a melhor entre duas estruturas R i e R j, foi utilizado o teste de razão de verossimilhança restrito construído por (-2res log likelihood da matriz Ri) - (-2res log likelihood da matriz Rj), que equivale ao teste de Qui-quadrado ( 2 ), com graus de liberdade igual à diferença do número de parâmetros entre as matrizes R i e R j. Estes dois critérios são descritos em Bozdogan (1987). Um exemplo de escolha da estrutura mais adequada da variância e covariância é apresentado na Tabela 2 para a variável técnica número de vacas em lactação por hectare. Nesse caso, as variâncias e covariâncias Não-estruturada (UN) e Huynh-Feldt não convergiram e a estrutura Simetria Composta (CS), convergiu, o valor de AIC foi muito superior aos das estruturas AR(1) e ARMA(1,1), razão pela qual o interesse é comparar a

67 67 mais adequada entre estas duas últimas. Como AIC foi sempre menor que BIC, para escolher a mais adequada foi realizado o teste de razão de verossimilhança restrito e a estrutura ARMA (1,1) foi a escolhida. Para análise foi utilizado procedimento MIXED do SAS Institute (2003). Resultados e Discussão Na Tabela 3 estão apresentados os resultados da análise de variância do tipo III (Pr > F) para as variáveis técnicas e econômicas considerando o efeito principal de Estado, Tempo e interação Estado x Tempo. Com exceção da variável lucro por litro (LLitro), a estrutura de covariância escolhida foi a ARMA(1,1), que é adequada quando os erros entre as medidas repetidas descrevem um possível processo não-estacionário, ou seja, quando há a existência de uma série de erros cujas tendências mudam com o tempo devido ao efeito sazonal observado. A estrutura ARMA (1,1) possui apenas três parâmetros (σ 2, ρ, γ), isto é, variância σ 2, ρ e γ, parâmetro que modela um componente de média móvel. Para a variável lucro por litro, estrutura de covariância escolhida foi a Huynh-Feldt (HF), estrutura que possui K+1 parâmetros (K = número de medidas repetidas = 36), com variâncias diferentes na diagonal principal e fora da diagonal usa-se a média aritmética das variâncias correspondentes, adicionada de um fator de escala (( 2 i + 2 j)/2 + 1 ; i j). Embora a estrutura HF tenha muito mais parâmetros do que a ARMA (1,1) e seja uma estrutura heterogênea, a interpretação é relativamente simples pelo fato de as covariâncias representarem médias aritméticas das respectivas variâncias. Para todas as variáveis técnicas, houve efeito significativo de estado (P < 0,05), não havendo interação estado X tempo, indicando o comportamento dos estados foi o mesmo durante todo o tempo da intervenção. Quanto às variáveis econômicas, também houve efeito significativo de estado (P < 0,05) em todas elas e, com exceção de lucro por litro, também não se verificou efeito significativo (P > 0,05) entre a interação estado x tempo. Para ambos os grupos de variáveis (técnicas e econômicas), o efeito de tempo esteve muito associado ao tipo de variável, ora significativo e ora não significativo. Verificou-se efeito crescente ao longo do tempo para todas as variáveis (Figura 2). Pode-se afirmar que a média de produção de leite das vacas em lactação (Litros/vaca/dia), aumentou ao longo do tempo, refletindo um melhor manejo de pastagem e alimentação adequada para estação das águas e das secas, já que não ocorre diminuição da média de

68 68 produção de leite das vacas ao longo do tempo. Para Santa Catarina a média se manteve superior a 15 L/vaca/dia refletindo o resultado positivo de utilização de pasto de inverno com sobressemeadura de aveia e azevém com uso de irrigação. O Mato Grosso do Sul tem tradição em bovinocultura de corte, por isso suas media de produção por vaca dia começam mais baixas. Para vacas em lactação por área, número de vacas por hectare, que expressa a intensificação do sistema, Santa Catarina e Paraná tiveram o mesmo comportamento e o gráfico da Figura 1, ilustra a capacidade de explorar melhor as áreas disponíveis para produção. Faria e Corsi (2000) preconizam um valor mínimo de uma vaca em lactação por hectare. Com o resultado pode-se afirmar que ao explorar melhor a pastagem é possível manter esse valor acima de 2 VL/ha sem grandes esforços, sinalizando que mesmo os sistemas que possuem um gerenciamento técnico e estão com indicadores bem acima da média nacional, ainda tem potencial de crescimento e melhoria. O Mato Grosso do Sul tem somente 12 propriedades envolvidas nesta análise. Como é um estado com perfil de produtores que possuem áreas maiores, o inicio da intervenção reflete a sub utilização das pastagens e ilustra a intensificação ao longo do tempo chegando próximo ao valor mínimo de uma vaca em lactação por hectare. Sendo um estado de clima favorável pode-se esperar que ao se trabalhar com irrigação e melhoria de manejo o impacto da intensificação será expressiva na contribuição do estado na produção total de leite do Brasil. A porcentagem de vacas em lactação no rebanho expressa a eficiência reprodutiva do rebanho e consequentemente a qualidade geral do manejo do sistema de produção. O valor ideal é 60% e o mínimo de 40%. Não gerenciar esse índice significa manter animais sem capacidade de gerar renda e que geram custo operacional fazendo o sistema ficar vulnerável às variações de preços pagos ao produtor. O Paraná e Santa Catarina já iniciaram a intervenção dentro do valor mínimo e aumentaram cerca de 10% ao longo do tempo. Vale ressaltar que manter a Porcentagem de vacas em Lactação em relação ao rebanho próximo de 60% resulta de uma estrutura estável do rebanho, ou seja, criam-se as fêmeas necessárias para as reposições para suprir a taxa de descarte. Como a assistência técnica interfere em sistemas que sub utilizam todos seus recursos de produção, é necessário, manter mais novilhas no sistema de criação para se obter um aumento do volume de leite produzido nas unidades familiares. Após atingir o volume ideal de cada sistema é que se trabalha com a meta ideal. Neste momento, as novilhas excedentes passam a ser uma renda extra expressiva pois, não se venderá animais e sim uma genética controlada e animais bem criados, que terão potencial de expressão desta genética.

69 69 Para a variável produção mensal de leite por hectare (PROD), o estado de MS apresentou desempenho inferior aos estados de SC e PR mesmo assim para os três estados o aumento foi praticamente o dobro em 36 meses de intervenção. Isso reflete tanto no aumento de produção mensal, quanto a intensificação da área. A intervenção técnica permitiu a elevar a produtividade, no Paraná, de 600 L/mês/ha para cerca de 1100 L/mês/ha. Esses valores totalizam uma produtividade anual de L/ha/ano (Figura 2). Em outros estudos com sistemas de produção de leite que recebem intervenção técnica foram considerados plausíveis produções superiores a L/ha/ano para o Brasil (Silva et al., Stock, 2007). Dados do Mato Grosso (CNA 2010) indicam uma produção média de 750 L/ha/ano, mostrando o potencial do estado se investir em intensificação do uso da terra e gestão do sistema de produção, visto que com uma intervenção de 36 meses já é possível elevar essa produtividade para cerca 3200 L/ha/ano. Para o Paraná e Santa Catarina estima-se de 6000 a 7000 L/ha/ano levando em consideração a produção/vaca/ano (IBGE, 2013) e considerando uma lotação média de 3 U.A/ha. A Nova Zelândia, possui sistema de produção à pasto eficiente e tem capacidade de 4000 L/vaca/ano e em função do clima temperado, sua lotação não ultrapassa 2,5 UA/ha. Logo a capacidade máxima de produção é Litros/ha/ano. Esses valores são facilmente atingidos na agricultura familiar que recebe intervenção técnica. Para todos os gráficos contidos nas Figuras 1 e 2, a natureza ondulatória das linhas para os três estados em função do tempo, indicam tendências que mudam com o tempo que refletem o efeito sazonal observado. Este comportamento ondulatório nas figuras é que determinou a escolha da estrutura autoregressiva de primeira ordem de média móvel: ARMA (1,1) em 7 das 8 variáveis estudadas. Para o estado do Paraná e Santa Catarina a média geral de preço mostrou um comportamento de mercado muito similar (Figura 3). O Mato Grosso do Sul começou com média de preço mais baixa no início da intervenção técnica porém, houve tendência de se equiparar como os outro dois estados no final de 36 meses. Esse comportamento pode estar relacionado à adoção de práticas sanitárias, que permitem aos laticínios pagarem mais por um produto de maior qualidade. As variações de preços parecem pequenas, mas é o suficiente para comprometer o sistema que não faz gestão dos custos, Isso porque a atividade está muito ligada à margens de lucro pequenas (cerca de 0,10 centavos). O indicador lucro por litro se mostrou como um parâmetro ideal para se comparar sistemas de produção, pois a curva ao longo do tempo, apesar de muito variável tem um desenho igual para os três estados em questão. Todos iniciaram a intervenção com lucro/litro negativo. Após oito intervenções foi possível notar a mudança do cenário. Ora com lucro/litro

70 70 muito elevado, ora abaixo negativo. Isso ocorre com a variação do preço pago ao produtor. Esse cenário ilustra o quão importante é ter absoluto controle dos custos operacionais e diminuição do custo fixo com um bom planejamento forrageiro anual para anular o efeito sazonal, que aumenta proporcionalmente à diminuição do uso de pastagens. A relação entre o custo fixo e o custo total (% CFCT), mostrou um efeito decrescente ao longo do tempo, indicando aumento na eficiência da gestão os recursos com a intervenção técnica. Isso porque ao diminuir o custo fixo em relação ao custo total entende-se que na mesma estrutura física, na mesma área, consegue-se produzir um volume maior de leite. A intensificação das pastagens que foca no aumento de produção de leite por hectare ano é a combinação que permite baixar essa relação. A variação da Porcentagem do Custo Operacional em relação ao custo total é exatamente inversa. Ao aumentar o custo operacional em relação ao custo total entende-se que diminui o custo fixo. Essa situação é desejável se o aumento do custo operacional estiver envolvido com a alimentação ligada a animais produtivos, ou seja, capazes de gerar renda dentro do sistema. Para todas as variáveis, verificou-se uma diferenciação entre os estados, que se mantém ao longo de todo o período, porém, há uma tendência de superioridade ou maior eficiência do Estado de SC em relação aos estados do PR e MS. CONCLUSÃO - A análise por medida repetida tornou possível ilustrar o efeito positivo da metodologia utilizada para intervenção técnica em pequenas propriedades ao longo do tempo - É possível uma pequena propriedade sobreviver às variações econômicas e sazonais com um planejamento adequado, apesar do resultado ser a longo prazo. - Pode-se afirmar necessidade de assistência técnica continuada ao produtor de leite AGRADECIMENTOS O autor agradece toda a equipe da Cooperideal, que disponibilizou os dados, Universidade Estadual de Londrina representada pelo Programa de Ciência Animal e à todos que apoiaram e participaram do projeto direta e indiretamente.

71 71 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BOZDOGAN, H Model selection and Akaike's information criterion (AIC): the general theory and its analytical extensions. Psychometrika, v.52, n.3, p CAMARGO, A. C.; NOVAES, N. J.; ESTEVES, S. N.; NOVO, A.L. M.; MANZANO, A.; TUPY, O.; FREITAS, A. R.; FARIA, V. P. Atualização técnica de extensionistas que atuam na atividade leiteira em propriedades familiares no Estado de São Paulo. In: MOURA, J. C.; FERRÃO NETTO, V. A. A. (Eds.) Os caminhos da assistência técnica à agricultura (Anais do Congresso Brasileiro de Assistência Técnica à Agricultura, 2004, Piracicaba). Piracicaba: Fealq, Agroesp, p EMBRAPA. Metodologia Balde Cheio. Disponível em: f Acesso em: 20/12/2013 GOMES, Sebastião T. Economia de produção de leite. Belo Horizonte: s.d., GUIMARÃES FILHO, C. C. Indicadores zootécnicos e econômicos da atividade leiteira na mesorregião noroeste do Espírito Santo e microrregião de Juiz de Fora p. Tese (Doutorado em Zootecnia) Universidade Federal de Viçosa, MG. FARIA, V.P. Problemas para a Produção de Leite no Brasil. Preços agrícolas, mercados e negócios agropecuários. Piracicaba, v.14, n.160, p.3, fev FARIA, V.P; CORSI, M. Índices de produtividade em gado de leite. IN: PEIXOTO, A.M.; MOURA, JC.;FARIA, V.P. (Org). Bovinocultura leiteira: fundamentos da exploraçao racional. Piracicaba: FEALQ, p.1-22, FREITAS, A. R; FERREIRA, R. P.; MOREIRA. A. Set/Dez Análises de dados de medidas repetidas por meio do modelo linear geral e do modelo misto. Revista de Ciências Agrárias, Belém, PA. Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, v.54, n.3, p FREITAS, A. R; PERES NETTO, D.; MOREIRA, A.; FERREIRA, R. P.; RODRIGUES, A. jan./mar Avaliação de controle leiteiro de bovinos usando análises de medidas repetidas. Revista de Ciências Agrárias/ Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences. v. 55, n. 1, p FREITAS, A.R.; PRESOTTI, CV; TORAL, F.L.B Alternativas de análises em dados de medidas de bovinos de corte. Revista Brasileira de Zootecnia, v.34, n.6, p

72 72 INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Censo agropecuário 2006 Agricultura Familiar. Rio de Janeiro: IBGE, Disponível em: Acesso em 11/05/2013. KRUG, Ernesto E. B.; KLIKS, Valdair. Os melhores do leite: coeficientes técnicos e econômicos: práticas, processos e procedimentos benchmarking. Santa Maria: LITTELL, R.C.; HENRY, P.R.; AMMERMAN, C.B. Statistical analysis of repeated measures data using SAS procedures. Journal of Animal Science, v.76, p , LITTELL, R.C.; MILLIKEN, G.A.; STROUP, W.W.; WOLFINGER, R.D SAS System for Mixed Models. Cary: Statistical Analysis System Institute. 633p. SILVA, H. A. et al. Resultados econômicos de sistemas de produção de leite com diferentes níveis tecnológicos na Cooperativa Agropecuária Castrolanda, Castro, PR. IN: CONGRESSO PAN-AMERICANO DO LEITE, 9., 2006, Porto Alegre. Anais...Embrapa, CD-ROM STOCK, L.A; et al.; Sistemas de produção e sua representatividade na produção de leite no Brasil. In: Reunião da Associação Latino-americana de Produção animal, ALPA, 20, Anais...Cuzco, Peru: ALPA, CDROM WOLFINGER, R.D Covariance Structure Selection in General Mixed Models. Communications in Statistics, Simulation and Computation, v.22, n.4, p

73 73 Tabela 1 - Estruturas de variâncias e covariâncias, com respectivos números de parâmetros e elementos (i = linha, j = coluna), onde k = 36 (número de medidas repetidas) Estrutura* Parâmetros Elemento i,j UM Não-estruturada k(k+1)/2 ij HF Huynh-Feldt k+1 ( 2 i + 2 j)/2 + 1(i j) CS Simetria composta i 1(i=j) AR(1) Autorregressiva de primeira ordem 2 2 i - j ARMA(1,1) Autoregressiva de primeira ordem de 3 2 [ i - j -1 1(i j)+ 1(i=j)] média móvel * UN: as variâncias e as covariâncias são diferentes; HF: variância diferente na diagonal principal; fora da diagonal usa a média aritmética das variâncias correspondentes, adicionada de um fator de escala ; CS: as variâncias e as covariâncias são constantes; AR(1): contém um parâmetro autoregressivo ( ) e 2 ;ARMA(1,1): além de σ 2, ρ, contém γ, parâmetro que modela um componente de média móvel, (SAS Institute, ). Tabela 2 - Estruturas de variâncias e covariâncias com respectivos parâmetros, logaritmo da função de verossimilhança restrita multiplicado por -2 (-2L R ), valores do critério de informação de Akaike (AIC) e BIC para a variável técnica número de vacas em lactação por hectare, por meio da análise de medidas repetidas. ESTRUTURA N O DE -2L R AIC * BIC * PARÂMETROS UN # HF # CS ,1 4933,1 4939,2 AR(1) ,9 2428,9 2435,0 ARMA(1,1) ,1 2418,1 2427,2 * AIC = -2L R + 2q; BIC = -2L R + q*log(n); q = número de parâmetros do modelo; n = número de observações. # = Unable to make hessian positive definite. Comparação de AR(1) versus ARMA(1,1) por meio do teste de razão de verossimilhança (- 2L R ): AR(1) versus ARMA(1,1) 2424,9-2412,1 ² 1 = 12,8 (p 0,001) Tabela 3 Resultados da análise de variância do tipo III (Pr > F) para as variáveis técnicas e econômicas, considerando o efeito principal de Estado, Tempo e interação Estado x Tempo. VARIÁVEL ESTADO TEMPO ESTADO X TEMPO VARIÁVEIS TÉCNICAS MVL <0,0001 0,0057 0,0989 VLAREA <0,0001 0,9878 0,9999 VLR_P <0,0001 0,7520 0,5495 PROD <0,0001 0,0456 0,7692 VARIÁVEIS ECONÔMICAS COECT_P 0,0364 <0,0001 0,9514 CFCT_P 0,0371 <0,0001 0,9530 MGP 0,0007 0,1852 0,7383 LLITRO 0,0012 <0,0001 0,0379

74 Figura 1 - Médias obtidas por quadrados mínimos da interação estado x tempo para variáveis técnicas em sistemas de produção de leite em pastagens MVL = média da produção de leite das vacas em lactação, litros/vaca/dia VLAREA = vacas em lactação por área, número vacas/ha VLR_p = porcentagem de vacas no rebanho (lactação) em relação ao total de animais,% PROD = quantidade mensal de leite por área, litros/ha 74

75 Figura 2 - Médias obtidas por quadrados mínimos da interação estado x tempo para variáveis econômicas em sistemas de produção de leite em pastagens MGP = média geral de preço, R$/litro LLITRO = lucro por litro, R$/litro CFCT = relação entre o custo fixo e o custo total, % COECT = relação entre o custo operacional efetivo e o custo total 75

76 76 9. CONSIDERAÇÕES FINAIS A informação gerencial é o mapa do que ocorre no sistema de produção de leite. Com ela é possível tomar decisões técnicas que refletem em crescimento constante e sustentabilidade financeira. Com as análises realizadas neste estudo foi possível identificar a importância de manter a Estrutura do Rebanho para garantir todas as outras correlações dos fatores envolvidos sejam técnicos ou econômicos. Também foi possível identificar que a combinação das ferramentas técnicas são particulares a cada sistema, porém ao identificar metas indicadoras de equilíbrio consegue-se manter um crescimento constante e similar entre as diferentes regiões. Seria enriquecedor utilizar medidas repetidas com dados geradas nos programas de assistência técnica de todas as regiões do Brasil, pois essa ferramenta permitiu analisar a importância e eficiência do acompanhamento técnico. Dessa forma poderá se avaliar de forma mais efetiva o impacto que essas pequenas intervenções causam na cadeia produtiva como um todo e na economia regional, já que estamos falando de agricultura familiar.

77 REFERÊNCIAS AGUIAR, A.P.A.; ALMEIDA, B.H.P.J.F. Produção de leite a pasto Abordagem empresarial e técnica. Viçosa, MG: Aprenda Fácil, p. ANDRADE, D. F. ; OGLIARI, P. J.. Estatística para as ciências agrárias e biológicas: com noções de experimentação. 2a.. ed. Florianópolis: Editora da UFSC, p. ATZORI, A. S.; TEDESCHI, L. O.; CANNAS, A A multivariate and stochastic approach to identify key variables to rank dairy farms on profitability. J. Dairy Sci. 96: BRITO Acácio S; NOBRE, Fernando V; FONSECA, José R. R. Bovinocultura leiteira: informações técnicas e de gestão. Natal: SEBRAE/RN, BOZDOGAN, H. Model selection and Akaike's information criterion (AIC): the general theory and its analytical extensions. Psychometrika, v.52, n.3, p , 1987 CAMARGO, A. C.; NOVAES, N. J.; ESTEVES, S. N.; NOVO, A.L. M.; MANZANO, A.; TUPY, O.; FREITAS, A. R.; FARIA, V. P. Atualização técnica de extensionistas que atuam na atividade leiteira em propriedades familiares no Estado de São Paulo. In: MOURA, J. C.; FERRÃO NETTO, V. A. A. (Eds.) Os caminhos da assistência técnica à agricultura (Anais do Congresso Brasileiro de Assistência Técnica à Agricultura, 2004, Piracicaba). Piracicaba: Fealq, Agroesp, p CARVALHO, Marcelo Pereira de. et al. (Ed.) Cenários para o leite no Brasil em Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, CARVALHO, V. R. F. Reestruturação do sistema lácteo do mundial: uma análise da inserção brasileira. Tese (Doutorado) Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Economia, Campinas, EMBRAPA. Metodologia Balde Cheio. Disponível em: Acesso em: 20/12/2013 FARIA, V.P. Problemas para a Produção de Leite no Brasil. Preços agrícolas, mercados e negócios agropecuários. Piracicaba, v.14, n.160, p.3, fev FRASER, I.; CORDINA, D An application of data envelopment analysis to irrigated dairy farms in Northern Victoria, Australia. Agric. Syst. 59: FREITAS, A. R; FERREIRA, R. P.; MOREIRA, A. Análises de dados de medidas repetidas por meio do modelo linear geral e do modelo misto. Revista de Ciências Agrárias, Belém, PA. Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, v.54, n.3, p , Set/Dez 2011 FREITAS, A. R; SOUZA, J.F.; MOREIRA, A. A. Predição da precocidade sexual em bovinos da raça Nelore por meio de componentes principais. Revista de Ciências Agrárias, Belém, PA. Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, v.54, n.2, p , Mai/Ago 2011

78 78 FREITAS, A.R.; PRESOTTI, CV; TORAL, F.L.B. Alternativas de análises em dados de medidas de bovinos de corte. Revista Brasileira de Zootecnia, v.34, n.6, p , GOMES, S. T. Indicadores de eficiência técnica e econômica na produção de leite. São Paulo: FAESP, p. GOMES, Sebastião T. Economia de produção de leite. Belo Horizonte: s.d., GUIMARÃES FILHO, C. C. Indicadores zootécnicos e econômicos da atividade leiteira na mesorregião noroeste do Espírito Santo e microrregião de Juiz de Fora p. Tese (Doutorado em Zootecnia) Universidade Federal de Viçosa, MG. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Censo agropecuário 2006 Agricultura Familiar. Rio de Janeiro: IBGE, Disponível em: Acesso em 11/05/2013. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Censo agropecuário 2008 Agricultura Familiar. Rio de Janeiro: IBGE, Disponível em: Acesso em 23/03/2013. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Pesquisa pecuária municipal. Rio de Janeiro: IBGE, Disponível em: Acesso em 08/04/2013 KIRCHNER, R.; SEPULCRI, O.; MATSUSHITA, M. S.; et al. Análise Técnica e Econômica da atividade leiteira na Agricultura Familiar do Sudoeste do Paraná - Período 2003 a In: VII CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO. Fortaleza,CE, 2007 Disponível em: Acesso em: 30/09/2008 KRUG, Ernesto E. B.; KLIKS, Valdair. Os melhores do leite: coeficientes técnicos e econômicos: práticas, processos e procedimentos benchmarking. Santa Maria: LITTELL, R.C.; HENRY, P.R.; AMMERMAN, C.B. Statistical analysis of repeated measures data using SAS procedures. Journal of Animal Science, v.76, p , LITTELL, R.C.; MILLIKEN, G.A.; STROUP, W.W.; WOLFINGER, R.D. SAS System for Mixed Models. Cary: Statistical Analysis System Institute, p. LOBATO, D. N. Avaliação de indicadores zootécnicos e econômicos em duas regiões produtoras de leite no Estado de Minas Gerais p. Dissertação (Mestrado). Universidade Federal de Viçosa, MG. MANZANO, A.; NOVAES, N.J.; CAMARGO, A.C.; ESTEVES, S.N.; FREITAS, A.R. Efeitos da implantação de técnicas agropecuárias na intensificação de sistemas de produção de leite em estabelecimentos familiares. Revista Brasileira de Zootecnia. Sociedade Brasileira de Zootecnia: v.35, n.2, p , 2006

79 79 MARTINS, P. C. Análise comparativa entre o sistema de produção de leite da Embrapa e sistemas de produção em fazendas do Estado de Minas Gerais p. Dissertação (Mestrado em Economia Rural) Universidade Federal de Viçosa, MG. MIRANDA, M.; DOLIVEIRA, D.D. Redes de Referências: um dispositivo de Pesquisa & Desenvolvimento para apoiar a programação da agricultura familiar. Campinas: CONSEPA, p. MORRISON, D.F. Multivariate Statistical Methods. New York: McGraw Hill, 3 ed., p. NORONHA, José Ferreira de; LIMA JÚNIOR, Antonio Carlos de Souza. Tecnologia de gestão na propriedade leiteira. In: CARVALHO, L. et al. (Ed.) Tecnologia e gestão na atividade leiteira. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, OLIVEIRA, AT.B.A; FIGUEIREDO, R.S; OLIVEIRA, M.W; NASCIF, C. Índices técnicos e rentabilidade da pecuária leiteira. Scientia Agrícola, v.58, n.4, p , out/dez.2001 SAS Institute. User s Guide. versão 9.1.3, versão para Windows. Cary, NC, USA, SERVIÇO BRASILEIRO DE APOIO ÀS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS. Projeto Educampo. Belo Horizonte, Disponível em: Acesso em: 9/9/2009. SCHIFFLER, E.A. Análise de eficiência técnica e econômica de sistemas de produção de leite na Região de São Carlos, São Paulo. Viçosa, p. Dissertação (M.S.) Universidade Federal de Viçosa. STOKES, J. R.; TOZER, P. R.; HYDE, J Identifying efficient dairy producers using data envelopment analysis. J. Dairy Sci. 90: TUPY, O. et al. Avaliação da eficiência econômica de sistemas de produção de leite no Estado de São Paulo utilizando fronteiras estocásticas. Revista Informações Econômicas. São Paulo VILELA, D.; ALVIM, M. J.; CAMPOS, O. F.; RESENDE, J. C. Produção de leite de vacas Holandesas em confinamento ou em pastagem de coast-cross. Revista da Sociedade Brasileira de Zootecnia, v.25, n.6, p , VOLPI, R.; DIGIOVANI, M.S.C. Aspectos econômicos da produção paranaense de leite, dados estatísticos e tendências de mercado. In: Bovinocultura de leite: Inovação tecnológica e sustentabilidade. Editores: Geraldo Tadeu dos Santoset. al. Maringá: Eduem, p.

80 ANEXOS 80

81 81 Anexo 1 Fichas de Campo CONTROLE LEITEIRO VACA PRODUÇÃO (kg) nº nome 1ª ordenha 2ª ordenha TOTAL / / OBS CONTROLE DE PARIÇÕES n º MAE DATA DO SEXO CRIA PAI OBS nome NASCIMENT nº nome O CONTROLE DESPESAS / / CONTROLE RECEITAS / /

82 82 Anexo 2 Planilha do Excel

83 83 ANEXO 3 IGP- DI Fundação Getúlio Vargas Mês Janeiro 327, , , , , , ,764 Fevereiro 329, , , , , , ,805 Março 332, , , , ,53 412, ,047 Abril 334, , , , , , ,059 Maio 333, , , , , , ,805 Junho , , , , , ,490 Julho 330, , , , , , ,090 Agosto 327, , , , , , ,05 Setembro 327, , , , , , ,509 Outubro 329, , ,1 405, , , ,349 Novembro 330, , , , , , ,331 Dezembro 330, , ,14 404, , , ,586 Mês 2012 Janeiro 466,979 Fevereiro 467,308 Março 469,910 Abril 474,683 Maio 479,019 Junho 482,311 Julho 489,621 Fonte: FGV 2012

84 84 ANEXO 4 Figura 1 Gráfico de variáveis técnicas que apresentam alguma semelhança com a distribuição normal.

85 Figura 2 - Gráfico de variáveis econômicas de que apresentam alguma semelhança com a distribuição normal 85

86 Anexo 5 86

87 87

88 88

89 ANEXO 6 89

90 90

91 91

92 92

93 93

94 94

95 95

96 96

97 97

98 98