RENTABILIDADE E RISCO DA CULTURA DE MILHO VERÃO EM SUCESSÃO, REGIÃO DE SÃO JOÃO DA BOA VISTA.

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1 RENTABILIDADE E RISCO DA CULTURA DE MILHO VERÃO EM SUCESSÃO, REGIÃO DE SÃO JOÃO DA BOA VISTA. MAURA SEIKO TSUTSUI ESPERANCINI (1) ; FERNANDA DE PAIVA BADIZ FURLANETO (2) ; FERNANDO BERGANTINI MIGUEL (3) ; JÚLIO CÉSAR LONGO BULL (4) ; GABRIELA MARTINS YASUDA (5). 1,4,5.FCA/UNESP, BOTUCATU, SP, BRASIL; 2,3.APTA-SP, ASSIS, SP, BRASIL. maura@fca.unesp.br APRESENTAÇÃO ORAL ADMINISTRAÇÃO RURAL E GESTÃO DO AGRONEGÓCIO RENTABILIDADE E RISCO DA CULTURA DE MILHO VERÃO EM SUCESSÃO, REGIÃO DE SÃO JOÃO DA BOA VISTA. GRUPO DE PESQUISA: ADMINISTRAÇÃO RURAL E GESTÃO DO AGRONEGÓCIO RESUMO: O objetivo deste estudo foi avaliar o retorno econômico e o risco de implementar combinações de culturas anuais, em particular sistemas de sucessão de culturas com milho verão em sistema irrigado na região de São João da Boa Vista, que é uma região com agricultura altamente tecnificada e tradicional em sucessão de culturas, utilizando irrigação. Foram analisadas duas seqüências de culturas importantes na região de São João da Boa Vista que são: milho verão e o feijão irrigado de inverno e milho verão e batata irrigada de inverno. Foi utilizado o método de simulação estocástica ou de Monte Carlo, sendo determinados os seguintes indicadores: medidas estatísticas da receita líquida, análise de sensibilidade, correlação entre a renda líquida e as principais variáveis que influenciam no risco do sistema e os percentís de risco. Verificou-se com este estudo, que mesmo nas culturas irrigadas e tecnificadas da região de São João da Boa Vista, o risco de variação da rentabilidade em sistemas de sucessão com milho verão é elevado, em função principalmente dos preços das culturas de feijão e batata, sendo que o sistema de sucessão com batata apresentou maior risco que o sistema com feijão. O preço do milho mostrou relativamente menor influência no risco do sistema. Recomenda-se que os preços sejam objetos de cobertura de risco, seja por parte da esfera pública, ou pelo mercado privado de seguros. PALAVRAS CHAVE: sucessão de culturas, rentabilidade, risco 1

2 ABSTRACT: The aim of this work was to evaluate the return and risk to adopt succession of annual crops, particularly succession crops with irrigated summer corn crop in the region of São João da Boa Vista-SP, which is a region that presents tradition in succession agricultural systems. It was analyzed 2 successions crops systems: irrigated summer corn and irrigates winter bean crops, and irrigated summer corn and irrigated winter potato crops. The Monte Carlo method or the stochastic simulation was used, and determined the following indicators: statistical measures of net profit, sensitivity analysis, correlation between net profit and the risk variables, and risk percentis. It as verified in this study, which even in irrigated crops in this region, the net profit variations in successions systems with summer corn crop is high, in reason of bean and potato price. The corn price is relatively stable and presents less influence in the risk of these agricultural systems. This study regards mechanisms of agricultural prices hedge, by government or by private security market. KEY WORDS: agricultural succession systems, profitability, risk. 1. INTRODUÇÃO É reconhecida a importância do agronegócio paulista na economia brasileira, em termos de geração de renda, empregos e divisas. Além do desenvolvimento científico-tecnológico e da modernização da atividade rural, as condições naturais contribuíram igualmente para transformar o estado numa importante plataforma do agronegócio brasileiro. A diversidade de condições edafoclimáticas, bem como o grau de modernização atingido pela agricultura paulista, permitem não apenas a produção de diversos produtos agrícolas, como também a obtenção de mais de uma safra por ano em algumas culturas como o milho, o feijão e a batata. Mesmo assim, verifica-se que a produção do estado concentra-se em alguns principais produtos, em termos de área cultivada, pois 10 das principais culturas ocupam em média 98,6% da área plantada de lavouras temporárias (IBGE, 2005), conforme mostra a Tabela 1. Tabela 1. Área plantada, participação porcentual e participação acumulada da área das 10 principais culturas temporárias do estado de São Paulo, em N o Culturas Área Plantada (ha) Participação Percentual (%) Participação acumulada (%) 1 Cana-de-açúcar ,1 54,1 2 Milho (em grão) ,4 75,5 3 Soja (em grão) ,3 87,9 4 Feijão (em grão) ,3 92,2 2

3 5 Sorgo granífero (em grão) ,7 93,8 6 Amendoim (em casca) ,3 95,1 7 Algodão herbáceo (em caroço) ,2 96,3 8 Trigo (em grão) ,9 97,2 9 Mandioca ,7 98,0 10 Arroz (em casca) ,7 98,6 11 Outros ,4 100,0 Total ,0 - Fonte: IBGE (2005) Além da concentração da produção agrícola em algumas culturas, verifica-se também no estado de São Paulo, que a diversificação espacial e temporal da produção agrícola é pouco usual (Pino e Francisco, 1999), embora as condições para diversificação de culturas como produção de sementes melhoradas para diversas épocas do ano, plantas resistentes a pragas e doenças, uso de irrigação e introdução do sistema de plantio direto sejam amplamente verificadas na agricultura do estado. A despeito das condições favoráveis para a diversificação de culturas, Pino e Francisco (1999) em estudo sobre a combinação de culturas no estado de São Paulo, verificou que 94,7% das áreas homogêneas 1 do estado são cultivadas com apenas uma cultura. Dados do autor mostram ainda que, dos 15,3 milhões de ha cultivados, 14,7 milhões são cultivados em sistema de cultura solteira, mostrando que a combinação de culturas não é uma prática generalizada no estado. A diversificação de culturas é um conceito bastante amplo, podendo incorporar desde o cultivo simultâneo de culturas num mesmo período até a sucessão de diferentes cultivos em períodos diferentes numa mesma área. Por esta razão, torna-se difícil generalizar os fatores econômicos que interferem na adoção e resultados econômicos da diversificação de culturas. Por exemplo, as sucessões de culturas anuais de espécies diferentes, embora permitam um melhor aproveitamento do solo, geram custos associados à intensificação do uso dos recursos produtivos, como maior uso de máquinas, fertilizantes, defensivos e outros insumos e mão-de-obra. Ainda na situação de sucessão de culturas, que é a situação mais comum de diversificação de culturas no estado, existem riscos associados à produção, uma vez que as culturas de inverno, que em geral, sucedem as culturas de verão podem apresentar expressiva queda na produtividade, em função de condições edafoclimáticas menos favoráveis que as verificadas nos cultivos de verão, a não ser que sejam cultivos irrigados, mas a irrigação implica em custos econômicos que devem ser levados em conta, além dos preços na entressafra da produção tenderem a ser mais elevados. Desta forma, o objetivo geral deste estudo foi avaliar o retorno econômico e o risco de implementar combinações de culturas anuais, em particular sistemas de sucessão de culturas com milho verão em sistema irrigado na região de São João da Boa Vista, que é uma região tradicional em sucessão de culturas, utilizando irrigação. 2.METODOLOGIA 1 Define-se área homogênea como um conjunto de talhões com as mesmas características produtivas, contínuos ou não, dentro de uma mesma UPA (Unidade de Produção Agrícola). 3

4 Fonte de dados A combinação de culturas abrange um sem número de sistema produtivos na agricultura, sejam elas da mesma espécie ou de espécies diferentes. Por definição, combinação de culturas, no sentido genérico, é todo o conjunto de espécies ou variedades de plantas cultivadas na mesma área ao longo de um ano agrícola. Por outro lado, esta definição abrange uma infinidade de casos, uma vez que as espécies podem coexistir contemporaneamente ou sucederem-se umas às outras. No caso de coexistência contemporânea, de espécies diferentes, pode-se citar o caso de culturas consorciadas 2, culturas intercaladas 3, e cultivos em contemporaneidade aparente 4. No caso de coexistência não contemporânea de culturas, pode-se identificar sucessão de safras 5, sucessão de plantios 6, rotação de culturas 7 e sucessão de culturas 8. Um dos estudos que diagnostica a combinação de culturas no estado de São Paulo é o de Pino e Francisco (1999), que define oito categorias de combinação de culturas, das quais para efeito deste estudo será delimitado pelo conceito de sucessão de safras, que é o tipo mais comum de diversificação de culturas presentes no estado de São Paulo. Neste conceito, em sentido amplo, a sucessão de safras é uma seqüência de culturas, na qual as espécies são diferentes e as culturas são anuais e os cultivos são nãocontemporâneos. A Tabela 2 mostra a área das 10 principais combinações de culturas agrícolas de diferentes espécies do estado de São Paulo, levando-se em conta se são contemporâneas, em sucessão (não contemporâneas) ou em rodízio (sucessão de culturas de espécies diferentes em caráter regular e planejado). Tabela 2. Principais combinações de culturas, em área, no estado de São Paulo, ha N o Combinações de culturas Total Contemporâneas Sucessão de Culturas Rodízio Número de áreas homogêneas 1 Milho +soja Cana+soja Feijão+milho Amendoim +cana Soja+sorgo Braquiária+milho Algodão+feijão Braquiária +outros capins 9 Batata+milho Cultivo simultâneo de culturas anuais de espécies diferentes 3 Cultivo simultâneo de culturas perenes e temporárias 4 Quando uma grande área é plantada com cultura anual é colhida ao longo de um tempo relativamenrte longo e a segunda cultura vai sendo plantada na área já colhida. 5 Plantio na mesma área da mesma espécie de cultura temporárias 6 Plantio na mesma área da mesma espécie de cultura permanentes 7 A ordem das culturas é prédeterminada podendo ser trocadas dentro do mesmo ano agrícola ou em anos sucessivos 8 Plantio na mesma área de espécias diferentes de culturas temporárias 4

5 10 Olerícolas Fonte: (PINO, 1999) Duas seqüências de culturas importantes na região de São João da Boa Vista são: milho verão e o feijão irrigado de inverno, sucessão que no estado, compõe mais de ha. Segundo Tsunechiro e Okawa (2002) este tipo de combinação é comum na EDR de São João da Boa Vista, particularmente no município de Guaíra. Nesta região, o milho começa a ser plantado no verão, em agosto-setembro, em sistema de plantio direto sucedendo a colheita do feijão de inverno irrigado. Outra combinação é batata e milho, também apresenta significativa área em sucessão, cerca de ha, sendo importante sistema de cultivo na região. Tanto a batata quanto o milho são irrigados e o sistema adotado para o milho é o plantio direto. Método Para determinar a rentabilidade líquida e risco dos sistemas de sucessão de culturas no estado de São Paulo foi utilizado o método de simulação estocástica ou de Monte Carlo, por envolver elementos aleatórios, referentes aos riscos de variação em determinadas variáveis. Esta modalidade experimental permite reproduzir o funcionamento de um sistema com o auxílio de um modelo, incorporando variações no valor de variáveis críticas para prever ou melhorar o desempenho do sistema em estudo. O método de Monte Carlo é reconhecido como uma técnica válida, e apresenta uma série de vantagens como redução de tempo, de custos e possibilidade de repetição, sob diferentes condições de produção, adequadamente modeladas (Cruz, 1986). Ao contrário da análise determinística, que utiliza valores únicos para a obtenção de um indicador do sistema, geralmente a média das variáveis críticas, a técnica de simulação de Monte Carlo permite incorporar as possibilidades de alterações das variáveis, segundo as probabilidades de sua ocorrência. As etapas realizadas neste método são: 1) Seleção e identificação das distribuições de probabilidades das variáveis em estudo, 2) Seleção aleatória de um valor de cada variável em estudo, associada à probabilidade de sua ocorrência, 3)Determinação do valor do indicador de desempenho do sistema utilizando o valor da variável associada à probabilidade de ocorrência, 4) Repetição das etapas 2 e 3 até que a distribuição de probabilidade do indicador de rentabilidade satisfaça as exigências dos tomadores de decisão (Aven, 2003). Estas etapas são detalhadas a seguir. 1)Identificação da distribuição de freqüência das variáveis O primeiro passo deste método é a identificação das distribuições de probabilidade das variáveis críticas. Dada a importância desta etapa e a necessidade de coleta de dados para cada variável crítica é importante, em primeiro lugar, determinar as variáveis críticas que influenciam o risco de cada sistema. A rentabilidade de sistemas agrícolas está relacionada a três variáveis básicas: preços, produtividade e custos de produção. Estas variáveis estão interligadas pelo modelo Y=f(x 1, x 2, x 3 ), onde Y é o lucro operacional do sistema produtivo, solteiro ou em sucessão, x 1 são os preços, x 2 a produtividade e x 3 os custos de produção. Os preços, tanto dos produtos quanto dos insumos, foram deflacionados pelo IGP-M, com base em agosto de

6 Seguindo-se a abordagem de Aven (2003) e o método de simulação de Monte Carlo, descreve-se a seguir como foi realizada a avaliação de risco de cada uma destas variáveis. Para os preços, a determinação de distribuição de preços desta variável foi dada a partir da série de preços médios mensais recebidos pelos produtores, no período de 2002 a 2007 (SECRETARIA, 2007). Selecionou-se apenas os meses de maior volume de comercialização, por considerar-se que os preços na entressafra não refletem adequadamente os preços recebidos pelos produtores paulistas. Como em caso de sucessão de culturas trabalha-se em geral com safras de verão e de inverno, os preços diferem em cada uma destas situações. Utilizou-se preços dados nos meses de maior volume de comercialização, que foram deflacionados e submetidos ao ajustamento de distribuição de probabilidade. Após o deflacionamento, foi determinada a distribuição de freqüência, com os melhores resultados estatísticos pelo critério de Anderson-Darling. Este método é similar ao teste de Kolmogorov-Smirnov 9, exceto pelo fato de que neste método se pondera a diferença entre duas distribuições pelos valores das pontas, ao invés dos valores da faixa média. Este critério ajuda a corrigir a tendência do Método de Kolmogorov-Smirnov de enfatizar discrepâncias na região central. Embora haja disponibilidade de informações sobre a produtividade para o estado de São Paulo, considerou-se que não é adequado utilizar uma série muito longa para identificar a distribuição deste variável em função da tendência de crescimento da produtividade das principais commodities no estado de São Paulo. Nestas condições os valores da produtividade retirados do período de janeiro de 2002 a janeiro de 2007 são escassos, optando-se por utilizar a distribuição triangular. Os custos de produção também estão sujeitos aos riscos de variação em função dos preços dos insumos, que são caracterizados por acentuadas flutuações, assim como o nível de utilização de insumos, que dependem de condições climáticas e do tipo de manejo adotado, com reflexos sobre os custos de produção (STEAD, 2004). Identificou-se inicialmente os itens que proporcionam maior peso no custo operacional efetivo. O período de coleta de preços dos insumos foi o mesmo da produtividade e dos preços, ou seja, de janeiro de 2002 a janeiro de Também neste caso, foi determinada a distribuição de freqüência, identificada pelos melhores resultados estatísticos do critério de Anderson-Darling. 2) Seleção aleatória de um valor de cada variável em estudo, associada à probabilidade de sua ocorrência. Hoje existem softwares especialmente desenvolvidos para realização de simulações, bem como se dispõem de ferramentas de simulação em programas de cálculo como planilhas eletrônicas. No presente caso, foi realizado o processamento das informações em software comercial 10 específico para análise de risco, com capacidade de geração de números aleatórios para 20 tipos de distribuição de probabilidade contínuas e discretas. 3)Determinação do valor do indicador do sistema 9 Neste método o resultado do teste é essencialmente a medida entre a maior distância vertical entre duas distribuições cumulativas. 10 Crystal Ball, versão 7.0 6

7 O indicador de rentabilidade líquida foi dado pela seguinte formulação para a simulação das variáveis de preços e produtividade: RL T = n { Pv. Q [ + j i= 1 j= 1 k = 1 onde: RL T = f(rl) distribuição de probabilidade da receita líquida operacional (R$/ha), Pv = f(p) distribuição de probabilidade do preço do produto (R$/unidade), Q = f(qa) distribuição de probabilidade da produtividade por área (Unidade/área), n = 1 para culturas solteiras, e n = 2 para sucessões de culturas, C j = itens de custo determinísticos (R$/ha), C k = f(c) distribuição de probabilidade dos ítens de custo operacional identificados como fonte de risco (R$/ha), m = número de itens de custos determinísticos, e; p = número de itens de custos não determinísticos. A estrutura de custo utilizada para representar os sistemas em análise foi a estrutura de custos operacionais efetivos (COE) conforme definido por Martin et al (1998). Os custos operacionais efetivos são dados pelas despesas com operações, empreita e material consumido. Estas despesas foram determinadas a partir das matrizes de coeficientes técnicos referentes a quantidade de horas-máquinas, mão-de-obra e insumos e os respectivos preços dos insumos com base em agosto de 2006, levantadas por Mello et al (2000) e atualizadas por meio de informações de técnicos das regiões analisadas. Estes itens do custo operacional efetivo foram desagregados em categorias de custos para identificar subitens de custo que permitam determinar as principais fontes de risco em cada sistema. Estas categorias foram custos de máquinas e implementos agrícolas (combustíveis, reparos, filtros e os demais itens de manutenção necessários para dispor a máquina ou equipamento em condições de operação), mão-de-obra, colheita, sementes, adubos, fungicidas, inseticidas e herbicidas, irrigação e sacaria, quando for o caso. Para a determinação dos custos de máquinas agrícolas, utilizou-se a metodologia da ASAE (1999), que padroniza os custos de operação de máquinas agrícolas em combustível, lubrificantes e reparos e manutenção. Por esta metodologia, as despesas com combustível foram dadas por: Dc = Pot x Ce x Pc x R, Onde: Pot = potencia do trator (cv/h) Ce = consumo específico (litros de diesel/cv-h) Pc = preço do combustível (R$/litro de diesel) R = rendimento da máquina (horas/ha) Outro custo de operação foi o custo de lubrificantes e graxas, que é baseado num intervalo de troca de 100 horas. O consumo de óleos varia de 0,0378 a 0,0946 litros por hora. Considera-se que filtros são trocados a cada duas trocas de óleo. Uma aproximação prática destes custos é considerar-se 15% do custo com combustíveis. Os custos de reparos e manutenção são dados pela relação: m C RF p C 2 h 1 RM = RF1. P... R 1000, h k ]} 7

8 onde RM são os custos de reparos e manutenção em reais por ha, RF 1 e RF 2 são fatores de reparos, P é o preço inicial da máquina, h é o número de horas acumuladas de uso. Como considerou-se matrizes de coeficientes representando a média dos produtores da região, os custos de reparos e manutenção foram determinados, para o valor de h variando entre 1000 e horas de usos, contemplando-se, portanto máquinas novas e usadas. Os valores de RF 1 e RF 2 também são fornecidos pela ASAE. 4) Repetição das etapas 2 e 3 O software utilizado nesta análise permite a execução de até de interações, ou seleções aleatórias dos valores das variáveis simuladas e suas respectivas probabilidades a partir das distribuições de freqüências. Quanto maior o número de simulações executadas, maior a precisão dos resultados. Uma das limitações deste método é a especificação das distribuições de probabilidades que representam as variáveis de risco em estudo, lembrando que a distribuições de probabilidade de produtividade foi considerada em função da escassez de dados. Neste caso seguiu-se a recomendação de Horton (2005). Foram utilizados os seguintes indicadores para a avaliação de risco: medidas estatísticas da receita líquida (média, mediana moda, variância, desvio padrão, coeficiente de variabilidade, valor mínimo e valor máximo). São apresentados também os resultados da análise de sensibilidade que relacionam as variáveis, dentre aquelas identificadas como variáveis de risco, as que têm maior influência na variância dos resultados de receita líquida para os cultivos em sucessão. Além disso, mostra a correlação (positiva ou negativa) entre o indicador de desempenho e as principais variáveis que influenciam no risco do sistema. Outros resultados referem-se aos percentís de risco, ou seja, mostram a probabilidade de obtenção de níveis de renda líquida inferiores àquela correspondente a cada um dos 10 níveis de probabilidade, de 0 a 100%, divididos em classes de 10%. Este resultado deriva do critério da distribuição de probabilidade acumulada da receita líquida e permite a escolha da alternativa com base em determinada possibilidade de garantir renda líquida, em dado nível de aceitação do risco por parte do tomador de decisão Ambrosi (2001). 2. RESULTADOS E DISCUSSÃO Os resultados a seguir mostram a identificação da distribuição de probabilidade das variáveis críticas, preços, produtividade e custos, seguindo-se a análise de risco conforme explicitado na metodologia. A Tabela 3 mostra os parâmetros das distribuições identificadas, a partir dos preços médios mensais recebidos pelos produtores. Tabela 3. Parâmetros das funções de distribuição de freqüência de preços para as culturas, estado de São Paulo, 2002 a Produto Distribuição Parâmetros Milho Verão (R$/sc 60 kg) Triangular Mín= 5,27; Mod= 18,59; Máx= 18,80 Feijão de inverno (R$/sc 60 kg) Logística Med=60,84; Esc=8,46 8

9 Batata de inverno (R$/sc 50 kg) Triangular Mín= 17,96; Mod= 18,59; Máx= 52,06 Fonte: Dados da pesquisa (2007) As distribuições de freqüência da produtividade foram definidas como distribuições triangulares, para o período de 2002 a Neste caso, existem diferenças de parâmetros das funções na mesma cultura para diferentes regiões (Tabela 4). Tabela 4. Parâmetros das funções de distribuição de freqüência da produtividade para as culturas de feijão, milho e batata, irrigados, Região de São João da Boa Vista, estado de São Paulo, 2002 a Cultura Unidade Distribuição Parâmetros Milho Verão Feijão Inverno Irrigado saca 60 kg/ha saca 60 kg/ha Triang. Triang. Batata de saca 50 kg/ha Triang. Inverno Fonte: Dados da pesquisa (2007) Mín=82;Moda=83; Máx=89 Mín=40;Moda=41; Máx=42 Mín=407;Moda=440; Máx=600 Para os custos, dada a grande quantidade de variáveis que interferem em sua composição, foram selecionados os itens de maior peso no custo operacional efetivo, que foram sementes, adubos, custos de máquinas e herbicidas, dependendo do sistema produtivo. Por razões práticas, considerou-se as quantidades de insumos utilizadas como característica estrutural da produção e que os preços dos insumos são mais sujeitos à variações. Assim as distribuições de freqüência foram dadas com base nas séries de preços dos insumos (Tabela 5). Para alguns insumos não se dispunha de uma série de preços que permitisse determinar a distribuição de freqüência para todos os herbicidas identificados como significativos na análise de custos. Desta forma, quando necessário, foi identificado o princípio ativo e foi utilizado produto similar, em termos de concentração de princípio ativo. No caso de fertilizantes foi adotado o mesmo procedimento com relação à concentração de nutrientes. Outra observação quanto aos dados refere-se ao preço da semente de batata, que embora tenha sido um item importante no custo operacional efetivo da cultura, a distribuição de freqüência não foi utilizada, pois se considerou que os dados não eram confiáveis, uma vez que estes se apresentaram constantes durante três anos. Por se tratar de sistemas em plantio direto, o custo de máquinas não foi o mais significativo nos sistemas estudados, tendo maior peso, adubos, sementes e herbicidas. Tabela 5. Parâmetros das funções de distribuição de freqüência dos custos, com base nos preços de insumos, estado de São Paulo, 2002 a Custo de Fertilizantes (R$/ha) Tipo Distribuição Parâmetro 9

10 Gamma Loc=99,85; Sca=40,17;Shape=0, Weinbull Loc=182,04; Sca=106,33;Shape=2, Beta Mín=270,73; Máx=434,93; α=1,15;β=1, Mínima Extrema Moda=131,45; S=16, Weinbull L=76,82; S=47,18; C=3,18 Custo de Sementes (R$/ha) Student Ponto Médio=41,96; Sca=55; G.L.=29,9 Semente Milho Máxima Extrema Moda=343,42; S=37,28 Custo de Herbicidas (R$/ha) Tipo Distribuição Parâmetro Primóleo Lognormal Média =88,39; DP =13,79 Dual Uniforme Mín=100,42; Máx=189,47 Roundup Mínima Extrema Moda=45,93; Sca=4,42 Glifosato Mínima Extrema Moda=100; Sca=9,72 Flex Triangular Mín=42,85;Moda=45,75; Máx=54,78 Fusilade Triangular Mín=60,35;Moda=76,30; Máx=78,02 Fonte: Dados da pesquisa (2007) Análise de risco Os resultados apresentados referem-se às medidas estatísticas, à análise de sensibilidade e percentís de risco, comparando-se os resultados dos dois tipos de combinação de culturas, com milho verão irrigado, ou seja combinação milho verão irrigado e batata irrigada de inverno e combinação milho irrigado de verão e feijão irrigado de inverno. Na Tabela 6 são apresentados os resultados estatísticos resultantes das simulações. Tabela 6. Resultados estatísticos da renda líquida da combinação milho verão e feijão irrigado de inverno e da combinação milho verão e batata irrigada de inverno, EDR de São João da Boa Vista. Indicadores Combinação milho verão irrigado e batata irrigada de inverno e Combinação milho irrigado de verão e feijão irrigado de inverno e Interações Média 73, ,18 Mediana -666, ,38 Moda Desvio padrão 4.308,92 690,23 Variância , ,38 Coeficiente de Variação 58,3 0,62 Mínimo , ,39 Máximo , ,44 Fonte: Dados da pesquisa (2007) Verifica-se, neste caso, que a sucessão feijão de inverno irrigado com milho verão irrigado proporciona maior retorno médio que a sucessão batata e milho, com R$1.320,18/ha e R$73,91/ha, respectivamente. Este fato pode ser explicado pela elevada 10

11 variância do segundo sistema, onde a renda líquida máxima é de R$14.639,59/ha e a mínima é de R$8.335, 04. A sucessão feijão milho apresentou menor risco que o sistema batata milho, conforme se verifica pelos indicadores de desvio padrão e variância e coeficiente de variação, maiores para a sucessão com batata. É possível que o cultivo do milho em seqüência à batata tenha pouca influência no risco do sistema, o que pode ser explicado pelo elevado risco que caracteriza o cultivo de batata. Esta afirmação pode ser verificada pelos resultados apresentados na Tabela 7, que mostram que o preço da batata é a principal fonte de risco na sucessão batata e milho, sendo que o preço do milho responde por muito pouco da variação da rentabilidade líquida. Outra parcela importante do risco de renda líquida é a produtividade da batata, que responde por 6,4% da variação da renda líquida no sistema em sucessão com o milho. Os preços são fatores importantes de risco nos resultado de renda líquida no sistema milho-feijão, onde o preço do feijão responde por 81,8% e o preço do milho por 16,5%, e as produtividades tem pouca influência na variação de renda líquida do sistema (Tabela 7). Tabela 7. Análise de sensibilidade da renda líquida do feijão irrigado de inverno e combinação do feijão irrigado de inverno e milho irrigado de verão no EDR de São João da Boa Vista. Variáveis Contribuição (%) Correlação Combinação Milho Verão Irrigado e Batata Irrigada de Inverno Preço Batata 92,5 0,95 Produtividade batata 6,4 0,25 Custo adubação batata 0,6-0,08 Preço Milho 0,3 0,06 Combinação Milho Verão Irrigado e Feijão Irrigado de Inverno Preço Feijão 81,8 0,89 Preço Milho 16,5 0,4 Custo adubação milho 0,9-0,09 Adubação Cob. Feijão 0,4-0,06 Produtividade Feijão 0,2 0,05 Produtividade Milho 0,1 0,03 Adubação Cob. Milho 0,1-0,02 Fonte: Dados da pesquisa (2007) A análise dos percentís de risco mostra que o sistema batata milho apresenta risco de 50% de incorrer em prejuízo. Por outro lado, em maiores níveis de risco é possível a obtenção de níveis elevados de rentabilidade líquida, chegando a um máximo de R$14.342,87/ha. A Tabela 8 mostra que a combinação de feijão com milho irrigado de verão, apresenta risco reduzido de prejuízos ou de retorno reduzido, de 10 a 20 %. Tabela 8. Percentís de risco da renda líquida do feijão irrigado de inverno e sucessão feijão irrigado de inverno e milho irrigado de verão no EDR de São João da Boa Vista. Percentis Combinação Milho Combinação Milho 11

12 (%) Verão Irrigado e Batata Irrigada de Inverno (R$/ha) Verão Irrigado e Feijão Irrigado de Inverno (R$/ha) , , ,63 459, ,81 769, ,43 986, , , , , , , , , , , , , , ,44 Fonte: Dados da Pesquisa (2007) 3. CONCLUSÕES Verificou-se com este estudo, que mesmo nas culturas irrigadas e altamente tecnificadas da região de São João da Boa Vista, o risco de variação da rentabilidade é elevado, em função principalmente dos preços das culturas de feijão e batata que tradicionalmente são produtos que apresentam também elevados riscos biológicos. O sistema de sucessão com batata apresentou maior risco que o sistema com feijão e o preço do milho mostrou relativamente menor influência no risco do sistema. Recomenda-se que os preços sejam objeto de cobertura de risco, seja por parte da esfera pública, ou mesmo para o mercado privado de seguros. 4.REFERÊNCIAS AMBROSI, I. et al. Lucratividade e risco de sistemas de produção de grãos combinados com pastagens de inverno. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.36, n.10, p , ASAE AMERICAN SOCIETY OF AGRICULTURAL ENGINEERS Standard ASAE EP 496-2, Dec AVEN, T. Foundations of risk analysis. West Sussex, John Wiley, 2003, 190p. CRUZ, E. R. Aspectos teóricos sobre a incorporação de riscos em modelos de decisão. In: CONTINI, E. et al. Planejamento da propriedade agrícola: modelos de decisão. 2 ed. Brasília, EMBRAPA, HORTON, G. Introduction to simulation: Random variables. Disponível em: < Acesso em: 10 fev

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