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Anlise da Demanda e Oferta de Fertilizantes no Brasil (1978 a 2010).
Natlia Santiago de Menezes1
Resumo: Por ser de fundamental importncia para o desenvolvimento da agricultura, os fertilizantes so o foco deste trabalho que procura especificar a demanda e oferta deste insumo, bem como estimar as equaes correspondentes, de modo a possibilitar a identificao dos determinantes da oferta e da demanda de fertilizantes no Brasil para o perodo de 1978 a 2010 e estimar as elasticidades-preo da oferta e da demanda e das demais variveis consideradas na anlise.
Palavras-chave: fertilizantes, demanda, oferta, determinantes.
Abstract: Because it is of fundamental importance for the development of agriculture, fertilizers are the focus of this work aims at specifying the demand and supply of this raw material, and to estimate the corresponding equations in order to facilitate the identification of the determinants of supply and demand of fertilizers in Brazil for the period 1978-2010 and to estimate the supply price elasticities and demand and other variables under study.
Key words: fertilizers, demand, supply, determinants.
1 Doutoranda do Programa de Cincias Florestais, Departamento de Engenharia Florestal-UnB.
1. Introduo
Nas ltimas dcadas o mundo vem passando por grandes transformaes tecnolgicas que permitiram que vrios pases considerados subdesenvolvidos experimentassem um ritmo de crescimento acelerado, tanto de suas riquezas quanto da prpria populao, aumentando seu nvel de consumo consideravelmente. O Brasil um desses pases e no bojo de tantas vicissitudes a questo dos alimentos viceja como uma preocupao necessria. Um dos pontos determinantes para a produo de alimentos em larga escala o uso de fertilizantes qumicos, j que outras fontes de nutrientes no possibilitam o atendimento da demanda por parte dos agricultores. Alm dos alimentos o Brasil ainda tem a demanda por biocombustveis, que instiga o aumento da produo agrcola e consequentemente o consumo de fertilizantes.
Apesar de o Brasil ser um grande produtor de diversas commodities agrcolas, somos totalmente dependentes da importao de fertilizantes. Cella e Rossi (2010) constataram em seu estudo sobre o mercado de fertilizantes no Brasil que a produo nacional atende aproximadamente a 30% da demanda total do setor e demonstraram o quo preocupante essa situao levando-se em conta as projees feitas de que o agronegcio brasileiro deve crescer ainda mais nos prximos anos, aumentando ainda mais nossa dependncia das importaes, caso no sejam feitos investimentos para aumentar a capacidade de extrao mineral e produo de fertilizantes.
Em se tratando de estudos sobre demanda e oferta necessrio invocar as teorias econmicas que respaldam o assunto, sendo assim temos a Lei da Demanda que diz que com tudo o mais mantido constante, quando o preo de um bem aumenta, sua quantidade demandada diminui; quando o preo diminui, a quantidade demandada aumenta. So muitas as variveis que podem deslocar a curva de demanda, sendo que as mais importantes so: renda, preos dos bens relacionados, gostos, expectativas e o nmero de compradores (Mankiw, 2005).
A quantidade ofertada de um bem ou servio a quantidade que os vendedores querem e podem vender. H muitos determinantes da quantidade ofertada, mas assim como na demanda, o preo tem um papel central nessa anlise. A Lei da Oferta diz que com tudo mais mantido constante, quando o preo de um bem aumenta, a quantidade ofertada desse bem tambm aumenta e, quando o preo de um bem cai, a quantidade ofertada desse bem tambm cai. Alm do preo do bem, o preo dos insumos, a tecnologia, as expectativas e o nmero de vendedores deslocam a curva de oferta (Mankiw, 2005).
Este trabalho ter por objetivos especificar a oferta e a demanda de fertilizantes no Brasil e estimar suas respectivas equaes; avaliar a qualidade das equaes estimadas por meio dos testes economtricos; identificar os determinantes da oferta e da demanda e estimar as elasticidades-preo da oferta, da demanda e as demais relacionadas ao modelo.
2. Metodologia
Os dados utilizados na anlise foram dados em sala de aula e posteriormente acrescidos do preo do barril de petrleo. Esses dados foram retirados de fontes como a ANDA (Associao Nacional para Difuso de Adubos), IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica), BACEN (Banco Central), FGV (Fundao Getlio Vargas), IEA/SAA/SP (Instituto de Economia Agrcola do Estado de So Paulo) e BP Statistical Review of World Energy.
A Tabela 1 apresenta os dados utilizados nas regresses, devidamente deflacionados pelo IGP-DI (ndice Geral de Preos-Disponibilidade Interna) da FGV.
Tabela 1 Evoluo do consumo de fertilizante em toneladas, do ndice de preo em R$ e do crdito custeio em milho de R$ para o Brasil, 1978 a 2010.
AnoConsumo/Oferta em tPreo datonelada defertilizante em R$Crdito Rural em milho R$rea Colhida dasprincipais culturas em handice depreosrecebidosPreo do barril de petrleo (U$)
1978998.5662.77710.30731.739.861165,97849.370
19791.165.0342.73811.56937.624.692172,35699.965
19801.746.7733.15913.68638.524.322184,498102.621
19811.679.1463.26619.72037.075.571251,40390.752
19821.824.6366.44825.79240.508.176255,80978.443
19831.894.2066.24432.79942.231.589271,05968.117
19842.464.8844.73935.65343.510.242319,91463.597
19853.185.7164.07636.27746.051.443322,15258.807
19863.222.3863.90136.39345.753.252309,86830.228
19873.567.0394.04748.75346.949.990316,18937.259
19884.200.6195.11954.65948.592.943325,96728.964
19892.753.7294.79249.48347.758.784289,35133.747
19902.718.4704.45952.51250.194.927256,42241.678
19912.272.0334.09738.16744.362.827307,96833.720
19923.454.5084.21327.39448.785.554318,36431.618
19933.198.0554.23639.53950.763.969325,00626.966
19943.953.3972.83244.81552.537.025361,18224.504
19954.049.6453.08744.33352.490.292255,61525.636
19963.743.7483.22931.52954.400.086266,02130.244
19973.269.7302.53134.49854.214.999208,56427.312
19983.326.2752.60318.00049.563.023228,03217.911
19993.508.7222.47520.42549.664.116243,61624.765
20003.674.5302.53117.23949.712.828250,29837.993
20014.588.9972.14512.80545.667.113264,98631.689
20025.080.2082.03517.70050.351.971286,40631.935
20034.603.8121.8788.20549.763.960257,51235.975
20045.090.8852.0198.53544.646.669275,00246.508
20056.034.5732.14311.35046.525.580284,27564.095
20066.039.8862.00312.06345.760.747300,64774.190
20075.999.9572.37411.72647.942.896284,25180.158
20087.569.8572.30211.19749.088.829260,054103.711
20097.205.0002.40311.71549.231.694300,08366.000
20107.773.0002.43213.44452.078.577349,16983.702
Na pesquisa terica encontrou-se em Nicolella et al. (2010) consideraes sobre a dinmica entre a rea plantada e o consumo de fertilizantes, que apresentou declnio a partir da dcada de 90, pelo aumento da produtividade da terra com menor uso de reas, pelo emprego de novas tecnologias de produo, em parte tambm devido ao maior uso de fertilizantes. Essa mudana comportamental entre rea e consumo de fertilizantes no perodo analisado contraindica o uso da rea como varivel determinante da demanda de fertilizantes e sugere a incluso de uma varivel Dummy para captar melhor a mudana na evoluo do consumo de fertilizantes a partir da dcada de 90.
Para a anlise de regresso fez-se a transformao das variveis em logaritmos naturais de modo que os ndices encontrados representam as elasticidades Marshalianas.
3. Resultados e Discusso
Apesar de estarmos regredindo os dados linearmente, foi elaborado um grfico de disperso entre o consumo de fertilizantes e o preo da tonelada, que mostra que a relao entre estas variveis se ajusta melhor a uma curva polinomial de 4 ordem, pela variao apresentada no preo da tonelada de fertilizantes e alguns outliers possivelmente provocados pela variao cambial e outros fatores derivados da situao poltica e econmica do pas no perodo estudado.
Grfico 1. Relao entre o consumo de fertilizantes e o preo da tonelada.
A equao adotada para explicar a demanda de fertilizantes considerou as variveis: Preo do Fertilizante (PFert), Crdito Rural (Cred), ndice de Preos Recebidos (IPR) logaritmizadas e a varivel Dummy.
Ln Consumo = 0 + 1 ln PFert + 2 ln Cred + 3 ln IPR + 4 Dummy
Para efeitos comparativos e de aprendizado tambm aplicou-se a regresso em quatro equaes diferentes, seja com os dados sem aplicao de logaritmos ou com a incluso/excluso de algumas variveis. Esses modelos e seus resultados esto dispostos na Tabela 2 e demonstram como a simples incluso da varivel Dummy pode alterar totalmente a previso do modelo.
Tabela 2 Comparao entre os resultados da regresso de quatro equaes de demanda para fertilizantes.Modelo 1Modelo 2Modelo 3Modelo 4
F0.00000.00000.00000.0000
R276.59%89.55%76.01%82.07%
R2 ajustado73.24%88.05%73.53%79.51%
P PFert23.50%25.93%0.01%0.41%
P Cred0.09%0.09%99.38%8.00%
P Area0.15%0.00%
P IPR0.01%0.00%0.00%0.02%
P Dummy0.47%
Coef. PFert-267.892-0.21608-0.97649-0.65513
Coef. Cred-68.1195-0.40023-0.000990.24973
Coef. Area0.156091.29994
Coef. IPR18599.82.521221.952831.33485
Coef. Dummy-0.54177
Modelo 1: Qd= f(PFert + Cred + rea +IPR )Modelo 2: Qd =f(ln PFert +ln Cred + ln rea + ln IPR)Modelo 3: Qd =f(ln PFert +ln Cred + ln IPR)Modelo 4: Qd =f(ln PFert +ln Cred + ln IPR+Dummy)
Em todos os modelos o teste F tem resultado menor que 5% (nvel de significncia escolhido), indicando que h evidncias estatsticas de que pelo menos uma das variveis do modelo est relacionada ao consumo de fertilizantes.
O R2 de todos os modelos maior que 70%, sendo que no modelo 2 ele apresentou o valor mais alto (89,5%). Esse o percentual de explicao que as variveis empregadas na equao tm sobre a relao de consumo de fertilizantes.
Verifica-se pelo teste de significncia individual que nos modelos 1 e 2 h evidncias estatsticas de que o preo do fertilizante no est relacionado ao seu consumo, pois o valor-P de ambos foi muito maior que o nvel de significncia (5%), o que contraria a teoria. J nos modelos 3 e 4, o preo significativo. O mesmo no se pode dizer do Crdito, que nessas no apresenta evidncias estatsticas de que esteja relacionado com o consumo de fertilizantes. Sendo que no modelo 3 o valor-P dessa varivel foi muito alto (99,38%) e cai bastante no modelo em que a varivel rea foi retirada e foi includa a dummy.
Considerando a equao 4 como a mais ajustada ao modelo de demanda, seguem abaixo os dados da regresso.
Estatstica de regresso
R mltiplo0.905927891
R-Quadrado0.820705344
R-quadrado ajustado0.795091822
Erro padro0.228943835
Observaes33
ANOVA
glSQMQFF de significao
Regresso46.7179359051.67948432.041877520.0000%
Resduo281.4676278350.052415
Total328.18556374
CoeficientesErro padroStat tvalor-P
Interseo10.682749331.5415858526.9297140.0000
Preo fertilizante-0.655130350.209629998-3.125170.0041
Crdito0.2497370010.1374760891.8165850.0800
IPR1.334858250.3120257114.2780390.0002
Dummy-0.5417689870.176152826-3.075560.0047
A expectativa para os coeficientes que representam as elasticidades so as seguintes: ; ; pois, aumentando-se o preo do fertilizante a demanda diminui; aumentando-se o crdito rural e o IPR a tendncia de que a demanda aumente e a varivel dummy, espera-se que seja negativa. Nesse modelo todas as expectativas foram atendidas, porm a varivel Crdito no foi estatisticamente significativa, oque pode representar que nem sempre o Crdito funciona como propulsor do consumo, at porque o mesmo pode ser orientado para a compra de produtos especficos, como mquinas agrcolas.
Segundo Friedrich (2012) o ndice de Preos Recebidos pelo Produtor Rural (IPR), calculado mensalmente pela FGV, mede os preos praticados pelos agricultores na venda de 38 produtos a granel na porteira, ou seja, um ndice que captura a renda do produtor rural no incio da cadeia de criao de valor. Assim, espera-se uma relao diretamente proporcional para com o consumo de fertilizantes, uma vez que maiores ganhos ao produtor proporcionam maior poder de compra e, consequentemente, maior disponibilidade para investimentos em insumos. Para o modelo essa foi a varivel com maior elasticidade e relao direta com o consumo. Exemplificando, um aumento de 10% no IPR se traduz em um aumento de 13,3% no consumo de fertilizantes.
A equao da demanda :
Para a anlise da oferta de fertilizantes, que considerando um mercado em equilbrio igual ao consumo, utilizou-se como variveis dependes preo do fertilizante, preo do barril de petrleo por ser um insumo do processo produtivo de fertilizantes e a varivel composta por uma sequncia numrica (T), para tentar captar a tendncia da srie. A equao da oferta dada por:
ln Oferta = 0 + 1 ln PFert + 2 ln PPetr + T
Os resultados da regresso para a oferta de fertilizantes so:
Estatstica de regresso
R mltiplo0.933458712
R-Quadrado0.871345167
R-quadrado ajustado0.858036047
Erro padro0.190562899
Observaes33
ANOVA
glSQMQFF de significao
Regresso37.1324514062.37748380265.469777610.00000%
Resduo291.0531123330.036314218
Total328.18556374
CoeficientesErro padroStat tvalor-P
Interseo10.958674611.2404291238.8345834580.00000%
Ln PFert0.3932729760.1393491662.822212620.85252%
Ln PPetr-0.0016427130.068180208-0.02409368898.09429%
T0.05773360.00498745911.575755560.00000%
No caso da oferta, um fator que dificultou a anlise foi a escassez de variveis independentes que pudessem representar o modelo. Para tanto, utilizou-se o preo do barril de petrleo, j que este um dos principais insumos na produo de fertilizantes. Como tal, se h um aumento no seu preo, a oferta tende a diminuir. A equao atendeu a teoria, porm para essa varivel o valor-P foi muito alto (98%), o que invalida sua expresso no modelo. J o preo do fertilizante, como esperado na teoria, apresentou elasticidade de 0,39, influenciando diretamente na oferta. A varivel tendncia apresentou coeficiente de 0,057 evidenciando que a oferta apresenta a tendncia de crescimento de 5,7% ao ano.
A equao de oferta dada por:
4. Concluses
Conforme as anlises realizadas, os determinantes da demanda de fertilizantes para o modelo so o preo do fertilizante (0,65) e o IPR (1,33). O Crdito no foi estatisticamente significativo e a varivel rea foi excluda do modelo por ter apresentado estabilidade nos ltimos anos frente ao aumento do consumo de fertilizantes.
Para a oferta, o nico determinante estatisticamente significativo foi o preo (0,39) apresentando tendncia de crescimento de 5% ao ano.5. Bibliografia
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FRIEDRICH, M. Uma anlise da demanda por fertilizantes no Brasil no perodo de 1970 a 2010. Dissertao de Mestrado. PUCRS, Porto Alegre, 2012. .
MANKIW, N. G. Princpios de Macroeconomia. So Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005.
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