Análise do Desempenho Econômico e Financeiro dos Produtores de Soja do Estado do
Mato Grosso – um estudo de caso
Luis Henrique Andia1
Carlos José Caetano Bacha2
Resumo
Vários trabalhos já analisaram o padrão de expansão da sojicultura no Brasil, as razões para sua
expansão e também mapearam e estudaram o seu complexo agroindustrial. No entanto, pouca atenção
se voltou ao estudo da condição financeira do sojicultor. É com essa motivação que o objetivo geral
deste trabalho é mapear as principais transações financeiras entre os elos da cadeia da soja no Estado
do Mato Grosso e analisar o desempenho financeiro e econômico dos sojicultores da região nordeste
do Estado. Como objetivo específico tem-se o cálculo: (1) do grau de endividamento financeiro dos
produtores rurais; (2) da sua margem Líquida; (3) do retorno sobre os seus ativos; (4) do retorno sobre
o seu patrimônio líquido e (5) do EVA (valor econômico adicionado) que obtêm. Os valores médios
anuais desses indicadores foram calculados, para 2005 a 2008, a partir das declarações de imposto de
renda de produtores rurais pessoas físicas que atuam no nordeste do Mato Grosso. Para avaliar a
interferência das variáveis idade do produtor, residência fixa no Estado do Mato Grosso, proporção
de área própria e de terceiros nos indicadores de desempenho, foram utilizadas regressões com dados
em painel. Verificou-se que o grau de endividamento financeiro médio dos produtores rurais nos anos
estudados (2005 a 2008) foi de 38,51%. A margem líquida média entre os anos analisados foi de
apenas 4,45%. Observou-se, também que quanto maior é o grau de endividamento do produtor, maior
é sua margem líquida. Pelo ponto de vista da geração de valor, nota-se que para o produtor rural
maximizar o EVA ele deve reduzir a proporção de área própria cultivada aumentar a quantidade de
áreas arrendadas aumentar a margem líquida e reduzir seu grau de endividamento financeiro.
Palavras chaves: agronegócio, soja, desempenho financeiro, produtor rural.
Abstract
Several works already analyzed the default soybean farmer expansion in Brazil, the reasons for its
expansion and also mapped and studied its agri-chain. However, little attention turned to the study of
the financial condition of soybean farmer. It is with this motivation that the general objective of this
work is to map the main financial transactions between the links in the chain of soybeans in the State
of Mato Grosso and analyze financial and economic performance of soybean farmer Northeastern
State. As specific goal has been the calculation: (1) the solvency of farmers; (2) of their net margin;
(3) the return on assets; (4) the return on equity and (5) of EVA (economic value added) that obtain.
The annual average values of those indicators were calculated for 2005 to 2008, from tax income of
farmers individuals who act in the northeast of Mato Grosso. To assess the interference of variables
age of farmer, resides in the State of Mato Grosso, proportion of own and third-party area performance
indicators were used in Panel Data regressions. It was found that the average solvency of farmers in
the years studied (2005 to 2008) was 38.51%. The average net grow between the years analyzed was
just 4.45%. It was noted also that the higher the degree of indebtedness of the producer, the greater
your net margin. At the point of view of generation of value, it should be noted that farmers maximize
the EVA it should reduce the proportion of own cultivated area increase the amount of areas leased
increase net margin and reduce your level of financial debt.
Keywords: agribusiness, soybean, financial performance, farmer
1
Pós doutorando em economia aplicada pelo Departamento de Economia, Administração e Sociologia da Escola Superior de
Agricultura Luiz de Queiroz – Universidade de São Paulo.
2
Professor Titular do Departamento de Economia, Administração e Sociologia da Escola Superior de Agricultura Luiz de
Queiroz – Universidade de São Paulo.
1
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1. Introdução
A cultura da soja mostra, desde a segunda metade da década de 1960, uma expansão
fenomenal em termos de área colhida no Brasil. Em 1967, 612 mil hectares foram colhidos
com soja no Brasil, passando a 906 mil hectares em 1969, 3,6 milhões de hectares em 1973,
11,5 milhões de hectares em 1990 e atingindo 21,1 milhões de hectares em 2008 (segundo o
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, IBGE). O Estado do Mato Grosso passou de
apenas 2.322 hectares plantados com soja em 1967 (ou seja, 0,38% da área cultivada com essa
oleoaginosa no país) para 5,47 milhões de hectares em 2008, representando nesse ano 26% da
área colhida com soja no Brasil e sendo o maior estado sojicultor do país
Alguns aspectos da expansão da sojicultura já foram estudados e mapeados por meio
dos trabalhos relacionados com cadeias agroindustriais (ver, por exemplo, AGUIAR, 1994;
LAZZARINI & NUNES, 1997). Nestes trabalhos, o enfoque sempre foi no produto, nas
preferências do consumidor final, nos tipos de relações contratuais que ocorriam entre os
agentes, por exemplo. Sob o ponto de vista financeiro, pouco foi estudado na cadeia produtiva
da soja, principalmente com relação às transações financeiras que ocorrem entre os agentes
organizados em cadeia produtiva. Certamente, conhecer as fontes de financiamento que
promovem a produção de soja e viabilizam todo o processo (do cultivo à industrialização e/ou
exportação) é de caráter essencial para compreender a situação competitiva que o setor se
encontra perante os demais concorrentes. Junto com os financiamentos, surgem os custos
(despesas financeiras) atrelados aos juros, quer explicitamente destacado, quer embutido
(implícito) dentro do preço de um produto.
As perguntas que surgem e ainda não foram respondidas são: quais são as transações
financeiras que ocorrem entre os agentes organizados em cadeia produtiva e como elas afetam
o desempenho financeiro do sojicultor? Qual é a estrutura de capital utilizada pelos agentes da
cadeia de soja? Existe um agente central que promove e favorece o financiamento dos demais
elos (ou seja, que é o coordenador financeiro da cadeia)? Como está o desempenho financeiro
e econômico do produtor rural, responsável por todo o produto (matéria-prima) que será
utilizado pelos demais agentes da cadeia?
Motivado pela busca das respostas a essas indagações é desenvolvido o presente
trabalho, buscando explicar alguns pontos importantes, focado nas transações financeiras
entre os agentes (organizados em cadeia produtiva) e na mensuração do seu desempenho
financeiro e econômico. Para tanto, serão utilizadas algumas ferramentas analíticas, como os
indicadores contábil de relatórios financeiros e a regressão de dados em painel para avaliar os
determinantes de alguns indicadores contábeis-financeiros. Devido à disponibilidade de
dados, a análise se restringirá a uma região do Estado do Mato Grosso que é o principal
estado sojicultor do Brasil.
2. Objetivos
O objetivo geral deste trabalho é mapear as principais transações financeiras entre os
elos da cadeia da soja no Estado do Mato Grosso e analisar o desempenho financeiro e
econômico dos sojicultores da região nordeste do Estado.
Como objetivos específicos têm-se o cálculo: (1) do grau de endividamento financeiro
dos produtores rurais; (2) da sua margem Líquida; (3) do retorno sobre os seus ativos; (4) do
retorno sobre o seu patrimônio líquido; e (5) do EVA (valor econômico adicionado) que
obtêm. Para tanto, utilizam-se os dados da declaração do imposto de renda pessoa física
(DIRPF) de um grupo de produtores rurais (o que será detalhado na seção 4).
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3. Revisão da literatura
Na literatura disponível sobre cadeias agroindustriais (Sommers, 1998; Van der Vorst,
2000; Van der Vorst, Van Dijk, & Beulens, 2001; Vickers & Waterson, 1991; Williamson,
1991, 1996, 2005; Zylbersztajn, 2005), existe uma discussão interessante sobre as formas de
organização entre as empresas que participam de uma determinada cadeia e como ocorrem as
transações entre elas. Os autores se preocuparam em mapear os agentes e estudar, baseado nas
teorias de Williamson, os custos de transação que surgiram em meio aos elevados níveis de
especificidade dos ativos que eram transacionados entre os agentes. Estes trabalhos serviram
como base para este estudo no que diz respeito à forma que as transações financeiras deverão
ser mapeadas, seguindo o conceito de cadeia produtiva ou suplly chain.
Alguns modelos de mensuração do desempenho de empresas em suplly chain foram
utilizados como referência para este estudo (Rouse & Putterill, 2003; Rumelt, 1991;
Schumacher & Boland, 2005; Shepherd & Günter, 2006; Suwignjo, Bititci, & Carrie, 2000).
Estes modelos indicaram um caminho a ser seguido, pelo ponto de vista financeiro, pois
levaram em conta, somente, os aspectos da qualidade e conformidade dos produtos para
avaliar o desempenho das empresas.
O mapeamento das transações financeiras entre os agentes da cadeia seguiu os
conceitos básicos das contas contábeis (Iudícibus & Marion, 2000; Martins, 2001; Ross,
Westerfield, & Jaffe, 2002; Silva, 2001). Os mesmos autores serviram de referência para
calcular e analisar os valores dos indicadores de desempenho financeiro e econômico.
4. Dados e metodologias utilizadas
4.1. Região de estudo e amostra
Este trabalho limitou-se a estudar apenas a região de Canarana, estimada em,
aproximadamente, 300 mil hectares de soja e pastagens. Esta região é de extrema importância
para o Estado do Mato Grosso por ser considerada uma das suas últimas “regiões de fronteira”
agrícola. Entender como o produtor rural esta se comportando, pelo ponto de vista financeiro,
perante este cenário (de plena expansão da sojicultura) tornou-se de grande interesse. Cabe
acrescentar que essa fronteira de produção já está muito próxima da reserva florestal do
Xingu, ou seja, nova expansão só poderá, agora, acontecer em direção ao Estado do Pará.
As principais cidades da região estudada são: Canarana, Água Boa, Querência e Nova
Xavantina. Esta região, denominada de Vale do Araguaia, fica a 500 km da capital do Estado
do Mato Grosso (Cuiabá) e a 900 km de Goiânia e fica no nordeste do Estado do Mato Grosso
(divisa com o Estado do Pará).
Através de contatos pessoais conseguiu-se uma amostra de 38 produtores, que
forneceram dados contábeis e financeiros referentes às safras 2005/2006, 2006/2007 e
2007/2008. Essa amostra é intencional.
Apesar de todas as críticas com relação à precisão das informações apresentadas pelos
produtores rurais em sua declaração do imposto de renda pessoa física (DIRPF), parte-se do
princípio de que este é, de fato, o único meio oficial de aferição de dados financeiros. Todas
as instituições financeiras tomam suas decisões baseadas na DIRPF, portanto, seguindo este
critério de análise do mercado financeiro, optou-se por utilizar estas informações.
Dos 38 produtores, seis forneceram a DIRPF referente ao exercício/ano calendário
2006/2007, 19 para o exercício/ano calendário de 2007/2008 e os 13 restantes para
2008/2009. Além de uma cópia da DIRPF, foi realizada uma pequena entrevista com a
amostra. Nesta entrevista, buscou-se, de forma livre (sem um questionário padrão), coletar a
opinião do produtor com relação à situação de sua atividade agropecuária, sempre com foco
nos aspectos financeiros e econômicos.
3
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Com as DIRPF dos produtores, surgiram alguns problemas metodológicos com
relação ao procedimento que seria adotado para calcular os indicadores financeiros. Por se
tratar de dados financeiros de pessoa física, não existe, formalmente, um relatório contábil
oficial, tal como balanço patrimonial (BP) e o demonstrativo do resultado do exercício (DRE).
Por força legal, o produtor rural, no Brasil, é obrigado a manter escriturado somente seu livro
caixa, ou seja, todas as receitas e despesas que ocorreram entre 01/01 a 31/12, do respectivo
ano fiscal. O período de apuração do livro caixa é o do exercício contábil, não sendo
permitido por Lei apuração no ano safra. Isto faz com que os custos de produção do exercício
seja do plantio em t (plantio atual) e as receitas relativas ao plantio do ano passado t - 1. Como
as demais empresas dos outros elos da cadeia da soja também apresentam o mesmo problema
contábil, torna a questão homogênea para a cadeia como um todo, não havendo interferência
significativa nos resultados obtidos.
A maior dificuldade com relação aos dados informados na DIRPF do produtor rural
foi a de formatá-los para um padrão contábil adotado pelas empresas (pessoas jurídicas). Esta
formatação foi necessária para calcular os indicadores financeiros e econômicos, bem como
poder compará-los, oportunamente, com os demais agentes pessoa jurídica da cadeia da soja.
4.2. Metodologia para conversão dos dados do IRPF em Balanço Patrimonial e
Demonstração do Resultado do Exercício
Balanço Patrimonial (BP)
O ativo circulante foi composto por todos os bens e direitos de curto prazo declarados
na relação de bens do produtor rural. Para esta conta, somaram-se todos os ativos disponíveis,
tais como dinheiro em conta corrente bancária, aplicações financeiras de curto prazo, fundos
de investimento, poupança, moedas correntes em mãos, por exemplo.
Já para a conta ativos não circulante, consideraram-se três subgrupos: (a) terras; (b)
bens relacionados com a atividade rural; e (c) outros. Para o subgrupo terras foram
considerados os valores declarados na data da compra do imóvel rural. No anexo de atividade
rural, documento aditivo da DIRPF, existem os bens relacionados com a atividade rural, ou
seja, há informações dos ativos do contribuinte exclusivamente utilizados na produção rural,
tal como máquinas e equipamentos, benfeitorias, por exemplo.
Os demais ativos declarados na relação de bens e direitos que não se enquadraram nos
subgrupos anteriores foram classificados como outros. Neste caso, como exemplo, podem-se
citar as participações em cooperativas/pessoas jurídicas, imóveis/terrenos para fins
residenciais, veículos de passeio, previdência privada, por exemplo.
Com relação às contas do passivo, somente foi considerado o passivo circulante. Neste
caso, foram apuradas as dívidas (ônus) da pessoa física (localizada no item do DIRPF como
dívidas e ônus reais) e aquelas contraídas em decorrência da atividade rural (informado no
anexo da atividade rural). Como passivo circulante, também foi considerado qualquer tipo de
adiantamento para safras futuras (indicado no anexo rural).
A legislação do imposto de renda não prevê a emissão de CPR (cédula do produtor
rural) pelo produtor rural. Desta forma, apesar de ser considerado um passivo circulante, ou
seja, emissão de um título de dívida, não houve como apurá-la por meio da DIRPF.
Demonstração do resultado do exercício (DRE)
Para a DRE foram tabulados os dados de receitas e despesas, mês a mês, dentro do
exercício fiscal, tal como um fluxo de caixa (informado no anexo da atividade rural). Não há
como conhecer a “qualidade” das despesas, ou seja, se foi com insumos, com manutenção de
máquinas, combustível, mão-de-obra, por exemplo. Os dados foram importantes para calcular
4
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o lucro ou prejuízo do exercício e conhecer como ocorreram, dentro do ano, os recebimentos e
desembolsos.
Patrimônio Líquido (PL)
Pela teoria da contabilidade (IUDÍCIBUS & MARION, 2000), os valores de ativos
(A) são iguais à soma do passivo (P) com o patrimônio líquido (PL), ou seja, A=P+PL. Na
verdade, o PL é composto pelas dívidas que a empresa tem para seus proprietários. Espera-se
no PL encontrar quanto foi investido pelo proprietário na constituição da empresa, quando de
lucro ou prejuízo foram acumulados, lucro ou prejuízo dentro do exercício, valores
distribuídos aos proprietários, por exemplo. De fato, pelo ponto de vista do financiamento,
todo valor ativado deveria ser financiado pelas contas do passivo ou pelos sócios (PL),
justificando a equação acima apresentada.
4.3. Indicadores de desempenho financeiro e econômico
Os indicadores de desempenho financeiro e econômico foram divididos em três
grupos: endividamento, rentabilidade e retorno econômico. Pela Figura 1 pode-se verificar a
forma de cálculo para cada um dos seis indicadores a serem analisados e sua classificação nos
três grupos supracitados.
Figura 1. Indicadores contábeis e financeiros
Indicador
Variável
Forma de cálculo
Grau de Endividamento
Financeiro (GEF)
Endividamento
Grau de Endividamento
Financeiro Modificado (GEFm)
Margem Líquida (ML)
Rentabilidade
Retorno sobre os Ativos (ROA)
Retorno sobre o Patrimônio
Líquido (RPL)
Retorno
Econômico
Valor econômico agregado
(EVA)
a
Fonte: SILVA (2001) e MARTINS (2001).
Nota: a WACC – Weigth Average Capital Cost (custo ponderado médio do capital): neste estudo foi
utilizada para o cálculo do EVA a taxa de juros anual da poupança no Brasil (6% a.a.).
5. Resultado e discussão
Neste item são apresentados os principais resultados desta pesquisa, discutindo-se a
relevância e importância de cada variável estudada. A primeira parte deste item (subitem 5.1)
apresenta o mapeamento das principais transações financeiras que acontecem com os agentes
da cadeia da soja. No subitem 5.2 são apresentados os resultados da estatística descritiva dos
indicadores de desempenho financeiro e econômico do produtor rural; e no subitem 5.3 são
discutidos os resultados das regressões com dados em painel que explicam os determinantes
dos indicadores de desempenho financeiro e econômico.
5
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5.1. Transações financeiras entre agentes da cadeia da soja
Pelas Figuras 2 (em anexo) e 3 podem-se observar as principais transações financeiras
realizadas entre os agentes (os elos) da cadeia da soja no Estado do Mato Grosso. Cabe
ressaltar que todas as transações têm origem na emissão da CPR (cédula de produto rural) no
ato da contratação da operação de “troca”. A operação de troca ocorre, principalmente, nas
regiões produtoras de cereais (grãos), tais como soja, milho, trigo, arroz, por exemplo. Em
outras culturas, como citros, cana-de-açúcar, café e uva, este tipo de operação não é comum,
justificado pelo longo ciclo de produção.
A Figura 3 é dividida em três colunas. Na primeira coluna é apresentada a legenda
referente à transação representada na Figura 2 (em anexo). Na segunda coluna pode-se
observar o período do ano que a transação ocorreu. Finalmente, na terceira coluna nota-se
uma pequena descrição da transação, com alguns detalhes sobre o custo do capital e sobre os
riscos envolvidos.
Figura 3 - Descrição das principais transações realizadas entre os elos da cadeia de soja
Legenda
Período
-1-
Fevereiro
a Maio do
ano
vigente
-2-
Maio a
Julho do
ano
vigente
-3-
Maio a
Julho do
ano
vigente
-4-
Maio a
Julho do
ano
vigente
-5-
Junho a
Julho do
ano
vigente
-6-
Maio a
Julho do
ano
vigente
-7-
Junho a
Julho do
ano
vigente
-8-
Junho a
Julho do
ano
vigente
Descrição da Transação
No fechamento do pedido, o produtor “troca” grãos por insumos. A garantia do recebimento dos
grãos é por meio de emissão, pelo produtor, da CPR (cédula de produto rural). O produtor
“trava” seu custo em sacas de grãos, transferindo o risco, pelo lado da receita, para a revenda. A
revenda vende insumos ao produtor por meio das “trocas” de grãos que ainda não foram
plantados, ou seja, antes do plantio. O recebimento será realizado somente na época da colheita
(fevereiro a abril do ano seguinte). Normalmente, a revenda cobra juros de 24% a.a do produtor
sobre o montante total de insumos trocados. O prazo para pagamento/recebimento é de,
aproximadamente, 180 dias (prazo safra). Os juros somente passam a ser computados a partir da
entrega dos produtos ao produtor rural (no ato da emissão da nota fiscal de venda por parte da
revenda).
A revenda, de posse das CPR’s (devidamente registradas em cartório), endossa as mesmas para a
trading, travando o preço da saca de soja no futuro e sacramentando um contrato de entrega
física futura. Desta forma, a trading se obriga a pagar um determinado valor em dólares por saco
de soja para a revenda. Em contrapartida, a trading garante o recebimento dos grãos na data
contratada. A trading cobra, aproximadamente, US$ 2,00 por saca para travamento e
formalização do negócio.
A trading, com a posse das CPR’s (originadas pela revenda), endossa uma parte para a
agroindústria e a outra parte para a indústria de insumos. De fato a agroindústria necessita travar
seu custo com matéria-prima e garantir o recebimento dos grãos. O endosso para a indústria de
insumos é meramente uma estratégia comercial para trocar insumos por soja.
A agroindústria, tendo maior segurança do recebimento dos grãos e com seus contratos de
exportação já sacramentados, capta recursos financeiros tanto no mercado interno como no
externo, por meio de ACC’s (adiantamento de contrato de câmbio) e linhas de crédito para
capital de giro. O custo deste dinheiro pode variar entre 3% a 12% ao ano, dependendo da
procedência do mesmo (se mercado interno ou externo). Desta forma, a agroindústria gera um
passivo com bancos e recebe uma entrada de dinheiro no caixa.
A agroindústria, com excesso de caixa, devido às operações de captação junto ao mercado
financeiro, faz um adiantamento para a trading, proporcional às CPR’s endossadas. Desta forma,
ela transfere dinheiro para a trading em forma de adiantamento a fornecedores, criando um
ativo. Normalmente, os juros cobrados por esta operação são de, aproximadamente, 12% ao ano.
A trading com a posse das CPR’s e com seus contratos de exportação de grãos sacramentados,
capta no mercado financeiro nacional e internacional recursos para viabilizar seus negócios
(capital de giro). Estes recursos são originados em forma de ACC (adiantamento de contrato de
câmbio) e empréstimos para capital de giro. O custo destes recursos varia entre 3% a 12% ao
ano. Desta forma, a trading gera um passivo junto aos bancos.
A trading, com o excesso de caixa proveniente da operação financeira junto a agroindústria, faz
um adiantamento para a revenda, proporcional à quantidade de CPR’s endossadas. Assim, a
trading adianta dinheiro para capital de giro para a revenda. O adiantamento é feito em dólares e
cobra-se por volta de 15% a.a. de juros. A operação é feita como adiantamento a fornecedores,
gerando um ativo para a trading e um passivo (adiantamento de clientes) para a revenda.
Mediante o adiantamento realizado para a revenda, a trading “força” comprar o seu fertilizante
com parte deste do mesmo. Desta forma, a trading desconta um valor por saca (travamento de
preço), cobra juros sobre adiantamento e ganha na margem na comercialização do fertilizante.
6
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-9-
Janeiro a
Março do
ano
vigente
-10-
Junho a
Julho do
ano
vigente
-11-
Maio a
Julho do
ano
vigente
-12-
Janeiro a
Dezembro
do ano
vigente
-13-
Agosto a
Outubro
do ano
vigente
-14-
Fevereiro
a Abril do
ano
seguinte
-15-
Fevereiro
a Abril do
ano
seguinte
-16-
Fevereiro
a Abril do
ano
seguinte
A indústria de insumos capta recursos junto ao mercado financeiro nacional e internacional para
suprir suas necessidades de giro. Como a maioria das empresas de insumos é multinacional, a
facilidade de captar no mercado externo é muito mais fácil. Assim, estes recursos terão um custo
baixo, por volta de 3% ao ano. Gera-se nesta operação um passivo junto aos bancos e em
contrapartida um caixa carregado para realizar suas operações.
A trading compra os fertilizantes da indústria de insumos que será vendido para a revenda no ato
do adiantamento (transações 7 e 8). O pagamento dos fertilizantes poderá ser a vista ou com
prazo igual ao da safra. Desta forma, a trading gera um passivo com a indústria de insumo (caso
o pagamento seja a prazo). Normalmente, este tipo de operação é “casada”, ou seja, os
fertilizantes nem chegam a fazer parte do “estoque” da trading, seguindo direto para a revenda.
A revenda compra os defensivos da indústria química. A venda é feita, normalmente, em dólares
para pagamento futuro, pagando até 24% a.a. de juros. Desta forma, assumi um risco de câmbio
futuro. O prazo para pagamento dos insumos é o mesmo da safra, ou seja, 180 dias
aproximadamente, após o recebimento das mercadorias. Esta operação gera um passivo com a
indústria de insumos.
Caso haja necessidade de capital de giro, a revenda utiliza créditos rotativos oferecidos pelos
bancos comerciais. Normalmente, esta linha de crédito é de curto prazo e cobra juros acima de
50% a.a.
O produtor recebe os insumos. Neste momento cria-se um passivo com a revenda. Como já
descrito na transação 1, o produtor paga um juro de, aproximadamente, 24% ao ano sobre o
valor total das comprar de insumos. Somente, cerca de 10% das vendas de uma revenda é por
meio de pagamento a vista. Desta forma, a grande maioria dos produtores necessita deste
financiamento da revenda para viabilizar seu processo de produção.
Com a colheita da soja, o produtor entrega sua produção, normalmente, para a revenda. A
revenda tem um papel importante na “partilha” da soja colhida. Com grande freqüência, as
revendas que trabalham com o sistema de troca possuem armazéns para recebimento e
estocagem dos grãos. Desta forma, a revenda envia os grãos comprometidos pela emissão de
CPR’s para a trading. Como a trading repassou parte das CPR’s para a agroindústria, ela entrega
o contratado para a mesma e liquida seu acordo. Desta forma, a agroindústria faz seus acertos
financeiros de fechamento de contrato, repassando o valor líquido para a trading. Neste caso é
descontado o adiantamento e juros (gerando uma receita financeira para a agroindústria).
Normalmente, a trading, além da soja já endossada em forma de CPR’s, acaba absorvendo o
restante da produção do produtor rural. Desta forma, no ato do recebimento dos grãos excedentes
ao contrato de CPR, a trading realiza o pagamento ao produtor. Caso o produtor não tenha feito
um contrato de “travamento” de operação antecipado com a trading, este ficará sujeito às
oscilações de preço da saca de soja no mercado internacional e de câmbio.
Da mesma forma que a agroindústria, a trading realiza o fechamento dos contratos com a
revenda. Desta forma, a revenda recebe um valor líquido descontado os adiantamento e juros
(gerando uma receita financeira para a trading).
Com os recebimentos da trading, a revenda liquida seus débitos com a indústria de insumos.
Assim, realiza o pagamento, normalmente, convertidos pelo câmbio do dia, do valor principal,
-17acrescidos dos juros (gerando uma receita financeira para a indústria de insumos). Neste
momento a revenda processa, contabilmente, a liquidação dos débitos dos seus clientes,
auferindo as receitas financeiras das operações de troca.
Fonte: resultados das entrevistas.
Fevereiro
a Abril do
ano
seguinte
A análise da figura 3 demonstra que o sojicultor fica no centro de todo um esquema
comercial e financeiro em que o preço a receber pela soja não garante que ele terá,
necessariamente, lucro. Por isso, o próximo subitem avalia do desempenho financeiro e
econômico do sojicultor.
5.2. Análise dos valores médios dos indicadores financeiros e econômicos
Inicialmente, calculou-se o valor dos indicadores seguindo as equações especificadas
na Figura 1. Nesta primeira sequencia de cálculos, observou-se que o grau de endividamento
financeiro (GEF) apresentou valores médios negativos. O motivo pela qual o GEF assume
valores menores que zero pode ser explicado pelo patrimônio líquido negativo, levando-se em
consideração que a dívida (ônus) assumida perante as instituições financeiras podem ser
maior ou igual a zero. Evidentemente, pelo conceito do GEF (porcentagem do patrimônio
7
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líquido que está comprometida com o passivo oneroso) os valores negativos indicam que a
empresa possui uma dívida muito superior ao valor total dos seus ativos. Este resultado
demonstra que a empresa está operando em um nível tão elevado de endividamento que
qualquer resultado adverso pode levá-la à falência.
Desta forma, optou-se por modificar a fórmula do GEF, ou seja, ao invés de utilizar o
patrimônio líquido, foi adotado somente o patrimônio. Neste caso, entende-se por patrimônio
todos os ativos do produtor rural. Assim, o GEF modificado (GEFm) pode ser calculado pela
equação descrita na Figura 1.
Tal modificação na fórmula original do GEF trouxe uma realidade mais adequada da
situação do endividamento do produtor rural, principalmente pelo ponto de vista contábil, pois
com os dados disponíveis na DIRPF não é possível calcular com precisão o real valor do seu
patrimônio líquido.
Em uma segunda sequencia de cálculos, mesmo com o GEFm, observou-se ainda
valores negativos deste indicador. Partindo da premissa que não faz sentido analisar um GEF
negativo, pois ele já apontaria uma situação de falência eminente, novamente fez-se um
ajuste.
O principal componente da conta de ativos total é a terra. Desta forma, como o
produtor é obrigado a manter o valor de escritura na sua DIRPF (valor original na data da
compra da propriedade), tomou-se a decisão de corrigi-lo em função do mercado imobiliário
local.
Utilizando os valores de mercado para a terra, observados na Figura 4, calculou-se
novamente os valores para o GEF e GEFm. Assim, os novos indicadores (com valores
corrigidos) foram chamados de GEF-C e GEFm-C. Os indicadores com valores originais
foram denominados de GEF-O e GEFm-O.
Da mesma forma, aplicou-se o mesmo conceito para o ROA, RPL e EVA, ou seja,
para valores corrigidos da terra tem-se o ROA-C, RPL-C e EVA-C e para os originais
declarados o ROA-O, RPL-O e EVA-O.
Figura 4 - Evolução do valor da terra preparada para cultivo de soja na região
nordeste do Estado do Mato Grasso (R$/ha)
Fonte: resultado da pesquisa
Para o caso específico do EVA, por se tratar de um valor expresso em moeda corrente
(R$), convencionou-se que seria mais interessante calculá-lo por hectare (R$/ha).
Os valores médios (por ano) dos indicadores contábeis-financeiros podem ser
observados nas Tabelas 1 e 2.
Como a região estudada é considerada uma fronteira agrícola, esperava-se que o nível
de endividamento dos produtores fosse relativamente alto (acima de 50%), justificado pelo
8
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uso de capital de terceiros para aquisição de novas máquinas e realizar alavancagem
financeira para incrementar sua receita bruta anual, pelo ponto de vista da produtividade.
Pela Tabela 1 nota-se que o GEF-O apresentou valores negativos para o ano de 2006
(média = M= -277,02% e desvio padrão = DP = 234,30 p.p.) e 2007 (M = -16,78% e DP =
88,26 p.p.). Quando se aplicou a fórmula do GEF modificado, mantendo os valores de terras
tal como declarados pelos produtores na sua DIRPF, observa-se que os valores são todos
maiores que zero, ou seja, positivos. Como já explicado anteriormente, manter o ativo terra
com seu valor original pode causar um viés de julgamento. Desta forma, calculou-se o valor
do GEF modificado e corrigido (GEFm-C). Nota-se que de 2005 para 2006 houve um
acréscimo no nível de endividamento de 3,46 vezes, ou seja, ela mais que dobrou. Para 2007,
comparado com 2006, houve uma redução no endividamento, passando de 62,57% para
51,68%. Já em 2008, o endividamento (M = 21,72% e DP = 8,63 p.p.) se aproximou do valor
para 2006 (M = 18,07% e DP = 8.99 p.p.), indicando que deve ter ocorrido algum fato, pelo
lado da receita, que impossibilitou o produtor quitar parte de suas dívidas contraídas em 2005,
acumulando com a necessidade de crédito para plantio no ano seguinte (2006). Como a
margem líquida de 2006 foi de 6,5% (Tabela 2), nota-se que no ano seguinte, 2007, houve um
decréscimo no nível de endividamento. Pode-se assim dizer que o produtor, quando existe
excedente de caixa (ou seja, ele obtém lucro), tem a clara intenção de quitar suas dívidas com
bancos, reduzindo seu nível de endividamento.
Tabela 1 - Valores médios para o grau de endividamento financeiro
Variável
GEF-O
GEF-C
GEFm-O
GEFm-C
2005
2006
2007
2008
Média
DP
Média
DP
Média
DP
Média
DP
13,99%
32,91%
25,66%
18,07%
40,16
18,49
11,17
8,99
-277,02%
-32,16%
98,00%
62,57%
234,30
40,23
27,67
25,80
-16,78%
83,98%
267,36%
51,68%
88,26
49,10
187,33
20,69
50,66%
37,31%
56,64%
21,72%
114,11
23,26
11,97
8,63
Fonte: resultados da pesquisa
Tabela 2 - Valores médios para os indicadores de rentabilidade e EVA
2006
Variável
Média
ML
ROA-O
ROA-C
RPL-O
RPL-C
EVA-O/ha
EVA-C/ha
6,50%
4,33%
3,17%
-10,17%
-12,33%
-R$ 43,29
-R$ 161,12
2007
DP
7,32
2,93
2,02
18,10
16,15
R$ 40,58
R$ 61,03
Média
2,17%
58,67%
-2,39%
-24,50%
-18,67%
-R$ 1,78
-R$ 229,83
2008
DP
5,50
52,05
4,93
25,30
24,16
R$ 48,88
R$ 47,53
Média
4,69%
5,31%
2,23%
30,62%
2,85%
-R$ 74,09
-R$ 333,52
DP
6,36
3,93
1,35
17,34
1,47
R$ 66,60
R$ 60,93
Fonte: resultados da pesquisa
Analisando a idade média das máquinas e equipamento dos produtores da região (por
meio das informações no anexo da atividade rural da DIRPF), pode-se notar que existe um
alto nível sucateamento delas, isto é, são ativos com mais de 15 anos de vida útil, na maioria
dos casos. Este fato indica que o produtor tomou a decisão de iniciar seu processo de
produção com máquinas e equipamentos usados. É razoável inferir que nos próximos anos, o
produtor necessitará captar recursos junto ao mercado financeiro para adquirir novos ativos.
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Isso elevará o nível de endividamento a patamares superiores aos apresentados até o
momento.
O custo financeiro para o produtor rural é extremamente elevado, devido ao risco
inerente da atividade e pelo poder de negociação dos demais agentes da cadeia que obtêm
ganhos financeiros. Tanto a trading como a indústria de insumos captam dinheiro no mercado
financeiro a taxas que atingem, no máximo 12% ao ano. Este mesmo dinheiro é repassado, na
forma de venda de insumos (venda a prazo), por juros implícitos de pelo menos o dobro deste
percentual, ou seja, 24% ao ano.
Obviamente, não se pode culpar ou desmerecer a importância dos demais elos da
cadeia no processo de financiamento. Afinal, grande parte do risco recai sobre a sua
responsabilidade. Caso não haja produção de soja, ou simplesmente uma quebra de safra, por
motivos alheios, como um problema climático, talvez não exista soja suficiente para cumprir
o compromisso assumido no momento da emissão da CPR (originação) pelo produtor. Desta
forma, ficará somente um amontoado de títulos de dívida (CPR’s) que serão executados pelos
credores. Os bancos executarão os títulos com a indústria de insumos, tradings e
agroindústria, que executarão, por sua vez, a revenda. Normalmente, além do fluxo de caixa
esperado, os agentes cedentes de crédito asseguram-se por meio de uma série de garantias
reais, oferecidas pelo tomador de crédito. No caso do produtor rural, as garantias são as suas
máquinas e equipamentos e a terra, ou seja, seu patrimônio líquido. No entanto, com já
exposto anteriormente, o produtor da região apresentou um PL muito baixo, tendo pouco ou
quase nada para oferecer.
Corroborando com as afirmativas do parágrafo anterior, nota-se pela Tabela 2 que o
retorno sobre o patrimônio líquido corrigido (RPL-C) do produtor apresentou valores
negativos para os anos de 2006 (M = -12,33% e DP = 16,15 p.p.) e 2007 (M = -18,67% e DP
= 24,16 p.p.). Somente para o ano de 2008 (RPL-C com média de 2,85% e desvio padrão de
1,47p.p.) é que se observou um valor positivo, porém muito abaixo da taxa de atratividade
mínima esperada brasileira (6% ao ano, poupança).
Com relação ao EVA-C/ha, infere-se que o produtor perdeu em três anos (2006 a
2008) R$ 724,47 por hectare, levando em conta para o cálculo um custo médio ponderado do
capital de 6% ao ano (poupança).
5.3. Regressão com dados em painel
O modelo básico da regressão com dados em painéis tem a seguinte especificação (em
que i representa o produtor e t é o ano da DIRPF, ou seja, 2005, 2006, 2007 ou 2008).
Yit  X jt    it
(01)
A variável dependente Yit será o GEF, ML ou o EVA e as variáveis explicativas Xjt
serão a idade do produtor, a sua decisão de plantar em área própria, de terceiros ou em
consórcio, se tem residência em Mato Grosso ou fora dele, sendo que nos casos em que ML e
EVA são as variáveis dependentes, o GEF será também considerado como variável
independente.
Retomando os resultados apresentados nas Tabelas 1 e 2, observam-se elevados
valores de desvios padrões relativos aos indicadores contábeis-financeiras calculados em
relação a suas médias. Isto pode indicar que os produtores rurais tomam decisões diferentes
com relação às suas fontes de financiamento, custos operacionais, despesas, por exemplo. Não
necessariamente estes valores devem, simplesmente, serem considerados como “outliers”, por
problemas de amostragem. De qualquer forma, nas estimativas que serão realizadas, estes
efeitos de “outliers” serão minimizados por meio da utilização de variância específica de
painéis.
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Foi testado o tipo de efeito, ou seja, se fixo ou randômico. Para tanto foi realizado o
teste proposto por Hausman (1978), o qual verifica a existência de igualdade entre os
coeficientes, quando se assume efeitos fixos ou randômicos das variáveis explicativas sobre a
variável dependente. Como os resultados das regressões, assumindo efeito fixo, foram
descartados, ou seja, não foi possível calcular o valor dos parâmetros, concluiu-se que o efeito
é randômico. De qualquer forma, após realizar as estimativas dos coeficientes, pode-se
observar que não houve significância estatística.
Assim, foi investigada a possibilidade de haver heterocesdasticidade. Desta forma,
aplicou-se o teste (Breusch-Pagan / Cook-Weisberg) - proposto por Greene (2000) – o qual
verifica a igualdade das variâncias entre os painéis. Para todas as regressões (variáveis
dependentes GEF-C, GEFm-C, ML e EVA-C) o valor encontrado para a estatística p foi
menor que 5%, indicando que houve diferença significativa entre as variâncias dos painéis,
portanto caracterizando a presença de heterocesdasticidade.
O método, descrito por Greene (2000), dos Mínimos Quadrados Generalizados
Factíveis corrige os problemas de heterocesdasticidade e da autocorrelação. Por isso, para este
estudo, o modelo que apresentou o melhor ajuste, baseado nas condições acima discutidas, foi
o dos Mínimos Quadrados Generalizados Factíveis com correção para heterocesdasticidade.
Inicialmente, procure-se avaliar se há interação entre as variáveis grau de
endividamento financeiro (GEF), o GEF modificado (ambos corrigidos), com a idade do
produtor (idade) do produtor, se ele reside ou não no Estado do Mato Grosso (variável
dummy res_mt, para os residentes a variável assume valor igual a 1 e para os não residentes
igual a zero) e com a área total cultivada pelo produtor (a_expl). Os resultados das regressões
estão na Tabela 3.
Tabela 3 - Coeficientes da regressão em painel para o grau de endividamento
financeiro (GEF)
GEF-C
Variável
Idade
res_mt
a_expl
Cons
GEFm-C
Coef.
DP
Z
Coef.
DP
Z
0,011523
-0,024212
0,000030
-0,317802
0,0026
0,0479
0,0000
0,1378
4,38***
-0,51
2,21*
-2,31*
-0,008303
0,084344
0,000008
0,601820
0,0025
0,0443
0,0000
0,1298
-3,4***
1,91*
0,89
4,63***
Fonte: resultados da pesquisa
Nota: *valores significativos p < .05; **valores muito significativos p < .01;
***valores altamente significativos p < .001.
Analisando-se os efeitos da variável idade sobre o GEF-C, constata-se que quanto
mais velho é o produtor, mais endividado ele se encontra. Para o GEFm-C, encontrou-se um
coeficiente com sinal negativo, indicando que à medida que o produtor envelhece, seu grau de
endividamento diminui. A diferença entre um coeficiente e outro está, justamente, na questão
do patrimônio líquido que já foi discutido anteriormente e observou-se que ele é decrescente
no decorrer dos anos estudados.
O fato de o produtor ter residência fixa no Estado do Mato Grosso torna-o mais
endividado (coeficiente positivo). Isto pode ser explicado pelo fato do maior acesso ao crédito
disponível, proporcionado pelo melhor rating (classificação) perante aos bancos. O item
residência fixa no local do empreendimento torna o tomador de crédito mais “confiável” que
o não residente, além de suas operações poderem ser melhor monitoradas pelo credor.
Esperava-se que quanto maior fosse a área total explorada (cultivada), maior também
seria o grau de endividamento, ou seja, esperava-se um coeficiente coeficiente positivo para a
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variável a_expl. Para o caso do GEFm-C, apesar de positivo, o coeficiente dessa variável não
foi significativo. Já para o GEF-C, o coeficiente dessa variável foi significativo, porém com
valor muito próximo a zero. Exemplificando, caso o produtor aumente em 1.000 hectares sua
área cultivada, o endividamento aumentará em 3 pontos percentuais.
Com relação à margem líquida (ML), foi realizada uma regressão, também com dados
em painel, para verificar a interferência da variável idade (idade), do grau de endividamento
financeiro modificado e corrigido (gefm_c), da proporção de área cultivada própria com
regime de consórcio (p_cons) e da proporção da área cultivada em regime de parceria
(p_parc) sobre a margem líquida (ML). Os resultados da regressão mostrados na Tabela 4
permitem dizer que a idade interfere negativamente na margem líquida, isto é, quanto mais
velho o produtor é, menor é a ML alcançada. Este fato pode ser explicado pela falta de
interesse por parte dos produtores mais velhos em novas tecnologias, principalmente pelo
desconhecimento de técnicas de gestão. Talvez, os produtores mais jovens tenham acesso a
informações difundidas por meio de internet, por participarem de encontros, ou ainda, se
especializarem (cursos de graduação, pós-graduação, por exemplo).
Sobre o modelo de negócio, na DIRPF o produtor precisa informar qual foi o tipo de
exploração realizada na área declarada. Para tanto, a Receita Federal disponibiliza quatro
tipos de formas de exploração: (1) exclusivamente em áreas próprias; (2) em área
parcialmente própria, mas em regime de consórcio com outros sócios; (3) em regime de
parceria em terra própria e (4) em regime de arrendamento em terra de terceiros.
Tabela 4 - Coeficientes da regressão em painel para a
Margem Líquida (ML)
ML
Variável
Idade
gefm_c
p_cons
p_parc
Cons
Coef.
-0,00157
0,06173
-0,11894
0,32350
0,09104
DP
Z
0,0004 -3,48***
0,0040 15,12***
0,0332 -3,58***
0,0458 7,06***
0,0198 4,58***
Fonte: resultados da pesquisa
Nota: *valores significativos p < .05; **valores muito significativos p < .01;
***valores altamente significativos p < .001.
Os resultados da Tabela 4 mostram que quando a opção do produtor foi de explorar as
terras em regime de consórcio, houve menor a margem líquida do produtor. Uma explicação
para tal fato pode decorrer da divisão da gestão com outros sócios (consorciados). Outra
questão é com relação ao volume de compras e vendas, realizadas pelo grupo do consórcio.
Normalmente, todas estas operações são realizadas em nome do consórcio e não mais,
individualmente, pelo produtor. Em tese, deveria ocorrer um ganho de escala, obtendo-se
preços mais atrativos de insumos (preço menor) e valores mais interessantes de venda da soja
(receita maior) que, por conseqüência, promoveriam uma margem de lucro maior, fato que
não pode ser verificado. Provavelmente, o poder de mercado do consórcio não está ocorrendo.
O sistema de parceria afeta positivamente a margem líquida do produtor, isto é,
quando existe a presença de um parceiro, o resultado final para quem cede a parceria foi mais
interessante. No sistema tradicional de parceria, o proprietário fornece a terra e todos os
insumos necessários para a produção e o parceiro entra com a mão de obra, máquinas e
equipamentos (ativos e suas respectivas despesas com manutenção). No final, é divido o valor
auferido com a venda do produto colhido, no caso, da soja. Esta divisão, normalmente é
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igualitária (50% versus 50%) ou com uma parte maior para proprietário da terra, dependendo
do acordo celebrado entre as partes no inicio da safra.
De todas as variáveis determinantes da margem líquida (Tabela 4), sem dúvida a que
mais chamou a atenção foi a interferência do nível de endividamento financeiro (gefm_c) na
margem líquida. Esperava-se, neste contexto, que quanto maior fosse o grau de
endividamento, menor seria a margem líquida, isto é, o coeficiente para esta variável deveria
ser negativo. A lógica deste pensamento está baseada no custo financeiro gerado pelos altos
níveis de endividamento. Produtores mais endividados estariam pagando mais juros e, por
conseqüência, suas despesas seriam aumentadas devido a este custo financeiro adicional,
reduzindo, assim, a sua margem liquida. Entretanto, pode-se verificar que o coeficiente para
esta variável (gefm_c) foi positivo, ou seja, quanto maior foi o endividamento, maior foi a
margem líquida do produtor. Pelo princípio da alavancagem financeira, as empresas utilizam
capital de terceiros para aumentar seu resultado financeiro final. Desta forma, pode-se inferir
que o produtor de soja está se endividando para poder alavancar, financeiramente falando.
Não tem como afirmar que está é uma decisão racional, isto é, o produtor realiza todos os
cálculos necessários para tomar um crédito, pensando diretamente em uma estratégia de
alavancagem.
De fato, tudo se leva a crer que como o financiamento perante terceiros é
imprescindível para que haja produção, e como o custo do dinheiro captado junto aos bancos
(crédito rural) é baixo, a alavancagem acaba acontecendo de forma espontânea.
Na Tabela 5 tem-se o resultado da regressão em painel para a variável dependente
EVA corrigido (EVA-C). Neste caso, procurou-se entender a interferência das seguintes
variáveis independentes: idade do produtor (idade); proporção cultiva em terras próprias
(p_prop) e de terceiros (p_arrend); margem líquida (ml); e o grau de endividamento
financeiro corrigido (gef_c) sobre o EVA corrigido.
Tabela 5 - Coeficientes da regressão em painel para o
EVA corrigido por hectare (EVA-C)
EVA-C (R$/ha)
Variável
idade
p_prop
p_arren
ml
gef_c
_cons
Coef.
DP
-2,024249
-37,97571
274,4156
538,8415
-7,851127
-200,0109
0,1274
5,2327
33,9429
47,7711
2,5414
8,6288
Z
-15,9***
-7,26***
8,08***
11,28***
-3,09***
-23,2***
Fonte: resultados da pesquisa
Notas: *valores significativos p < .05; **valores muito significativos p < .01;
***valores altamente significativos p < .001.
A variável idade interfere negativamente no EVA, ou seja, quanto mais velho é o
produtor, menor é o valor do EVA corrigido por hectare de área. Pelo valor do coeficiente (2,0242), pode-se inferir que para cada ano adicional (aniversário), o produtor perdeu,
aproximadamente, R$ 2,00 por hectare de terra. Esta questão da perda de valor adicionado já
foi discutida anteriormente e associa-se à maior relutância do produtor mais velho em aceitar
e adotar tecnologias mais novas.
Para as variáveis que representam o modelo de negócio adotado pelo produtor, isto é,
se cultivou soja em área própria e/ou de terceiros (arrendamento), nota-se que para otimizar o
EVA a saída estratégica seria cultivar mais em terras de terceiros. Para cada hectare a mais
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cultivado em regime de arrendamento, o produtor conseguiu aumentar em R$ 274,42 sua
geração de valor adicionado (EVA). Em contrapartida, para cada hectare a mais cultivado em
terras próprias, perdeu-se R$ 37,97. O impacto no EVA é muito maior quando o produtor
resolveu trocar o cultivo em terras próprias por terras de terceiros (arrendamento). Parece
razoável dizer que os resultados obtidos nos coeficientes para o modelo de negócio são
factíveis com a realidade brasileira de alto custo de capital. Como a variável EVA está
associada diretamente com o valor total dos ativos do produtor e como o valor das terras é o
seu principal ativo, quanto menos terra própria, maior será o resultado esperado para o EVA.
Cabe uma discussão sobre o custo ponderado médio do capital do produtor rural.
Neste trabalho foi adotado um valor fixo de 6% ao ano (utilizado para o cálculo do EVA).
Chegou-se a este valor médio baseado nas principais fontes de financiamento utilizadas pelo
produtor. Para produzir, o produtor toma crédito junto aos bancos oficiais, chamados de
créditos controlados pelo governo, com taxas de juros diferenciadas (crédito para custeio e
EGF- empréstimo do governo federal). A taxa destes financiamentos é de 6,75% ao ano e
limitados em R$ 450.000,00 por produtor de soja. Este valor não é suficiente para cobrir todas
as despesas de custeio, obrigando o produtor a se financiar junto às revendas e tradings, pois
parte-se do princípio que o mesmo não possui recursos próprios para financiar o capital de
giro. Este financiamento é por meio da emissão da CPR (cédula do produtor rural). Mesmo
acreditando que está trocando soja por insumos, existe um custo financeiro embutido no preço
dos insumos trocados (custo explicito) que pode chegar a 24% ao ano (ver Figura 3). Assim,
se metade do seu financiamento vier de bancos e a outra da operação de troca, o custo médio
ponderado do capital será de 15,38% ao ano.
Com um ROA corrigido médio de no máximo 3% ao ano (Tabela 2) contra com custo
ponderado médio de capital de 15,38% ao ano, a diferença entre os dois valores será de
12,38%, ou seja, após remunerar a utilização dos ativos, o produtor ainda fica com este déficit
referente à remuneração do capital utilizado, tornando todo a operação de produção de soja
economicamente inviável.
Os resultados da Tabela 5 também permitem dizer que a margem líquida (ml) interfere
positivamente no EVA. O impacto desta variável no resultado do EVA perante as demais
analisadas é, sem dúvida, o mais significativo. O aumento de 1 ponto percentual na margem
líquida acarreta um aumento de R$ 538,84 no EVA por hectare. Assim, a melhor estratégia
para otimizar o EVA é realmente fazer com o produtor consiga auferir maiores margens de
lucro.
O grau de endividamento financeiro (gef_c) age negativamente no EVA, porém com
um impacto modesto quando comparado com a margem líquida.
6. Considerações finais
Por meio do mapeamento das principais transações financeiras entre os agentes da
cadeia da soja, nos Estado do Mato Grosso, pode-se concluir que existem duas grandes portas
de entrada de capital para o financiamento do processo produtivo, quer da matéria-prima
(soja) quer dos produtos derivados da soja (óleo, ração animal, etc.). Nestas duas entradas,
nota-se que os elos indústria de insumos e agroindústria captam dinheiro junto ao mercado
financeiro, nacional e internacional, para produzir e financiar suas “contas a receber” (clientes
ou adiantamento a fornecedores). Os demais agentes captam recursos não monetários, sob a
forma de títulos de dívida (cédula de produto rural, CPR) e compras a prazo.
Existe um elevado risco sobre todas estas operações, principalmente porque grande
parte delas é lastreada pelas CPR’s emitidas, originalmente, pelos produtores.
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Todo este esforço e risco assumido pelos agentes é fruto da falta de capital de giro do
produtor de soja. Para a longevidade da cadeia, os agentes se organizaram internamente, sem
interferência do Estado e desenvolveram mecanismos que autofinanciam a produção da soja.
Fica claro que este posicionamento dos agentes deflagrou uma somatória de custos
(despesas) e receitas financeiras. O elo que empresta ganha e o que toma emprestado perde
(financeiramente falando), devido ao oportunismo gerado pela falta de recursos financeiros
para a produção.
O produtor rural é o elo mais frágil da cadeia, pelo ponto de vista financeiro. Os
recursos para custeio ofertados oficialmente pelo governo não são suficientes, obrigando-os a
lançar mão de alternativas que acarretam num maior custo de capital e risco de falência.
Pelos resultados apresentados, pode-se verificar que o grau de endividamento
financeiro médio dos produtores rurais nos anos estudados foi de 38,51% (GEFm-C, Tabela
1), ou seja, aproximadamente 40% do seu patrimônio (corrigido) está comprometido com
dívidas junto aos bancos. O endividamento com bancos foi decorrente da captação de giro
para custear as safras (produção), visto que não houve grandes investimentos para aquisição
de ativos produtivos (máquinas e equipamentos). Certamente, existe ainda um grande
percentual do patrimônio que está comprometido (garantia) com a emissão de CPR e compras
a prazo.
Com relação aos indicadores de rentabilidade (Tabela 2), observou-se que há um sério
problema com a margem líquida. A margem líquida média entre os anos analisados foi de
apenas 4,45%. Esta margem reduzida pode ser explicada pela soma de dois fatores
importantes. O primeiro fator é pelo lado da receita bruta, fora do controle do produtor, pois o
preço recebido pela saca de soja está vinculado ao mercado de commodities. Quando o
produtor realiza a operação de “troca” (soja a ser gerada no futuro por insumos a serem
usados agora) ele garante um preço pré-fixado da saca, ou seja, trava parte da sua receita. O
problema é com o resto da produção que não foi travada. O produtor não tem ainda
conhecimento suficiente para operar com mercado futuros em operações de hedge. Assim,
parte da sua receita esta exposta à variação do preço da commodity e do valor do câmbio. O
segundo fator está relacionado com o custo de produção da soja. O produtor, pelas condições
adversas de financiamento do giro, acaba aceitando um custo financeiro extremamente
elevado, impactando diretamente no seu custo final de produção.
Continuando a discussão sobre a margem líquida, pela Tabela 4 observou-se que
quanto maior é o grau de endividamento do produtor, menor é sua margem líquida. Esta
afirmação leva-se a concluir que o produtor esta realizando alavancagem financeira. Cabe
lembrar que a grau de endividamento financeiro é relativo ao dinheiro tomado junto aos
bancos, portanto, com um custo financeiro mais interessante que as outras fontes de
financiamento.
Pelo ponto de vista da geração de valor (EVA), nota-se, pela Tabela 5, que para o
produtor rural maximizar o EVA ele deve reduzir a proporção de áreas próprias cultivadas,
aumentar a quantidade de áreas arrendadas, aumentar a margem líquida e reduzir seu grau de
endividamento financeiro. É evidente que se tratando do Brasil, o custo médio ponderado do
capital é extremamente elevado, mascarando qualquer avaliação do indicador de desempenho
econômico EVA.
A grande contribuição do presente trabalho foi utilizar, pela primeira vez, dados
primários do imposto de renda de produtos rurais para a análise do desempenho econômico e
financeiro de produtos rurais. No entanto, avaliando as limitações deste trabalho, pode-se
dizer que o número de produtores da amostra poderia ter sido maior e estudou-se somente
uma região do Estado do Mato Grosso. A quantidade de variáveis independentes nas
regressões poderia ter sido maior, proporcionando maior clareza perante a análise dos
15
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resultados. Futuros trabalhos poderão dar continuidade à linha de pesquisa iniciada com este
artigo e superar as limitações supracitadas.
7. Bibliografia
AGUIAR, D.R.D. A indústria de esmagamento de soja no Brasil: mudança estrutural, conduta
e alguns indicadores de desempenho. In Revista de Economia e Sociologia Rural,
32(1): 23-45, jan./mar. de 1994.
GREENE, W. H. Econometric Analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2000.
HAUSMAN, J. A. Specification Tests in Econometrics. Econometrica (pre-1986), 46(6
(November 1)), 1251-1272, 1978.
IUDÍCIBUS, S. D., & MARION, J. C. Curso de Contabilidade para não contadores (3 ed.).
São Paulo: Editora Atlas, 2000.
LAZZARINI, S.G.; NUNES, R. Competitividade do Sistema Agroindustrial da Soja,
Relatório de Pesquisa PENSA/USP e IPEA, São Paulo, 1997, disponível em
http://www.fundacaofia.com.br/pensa/pdf/relatorios/ipea/Vol_V_Soja.PDF
MARTINS, E. Avaliação de Empresas: da mensuração contábil à econômica. São Paulo:
Editora Atlas, 2001.
ROSS, S., WESTERFIELD, R. W., & JAFFE, J. F. Administração Financeira (2 ed.). São
Paulo: Editora Atlas, 2002.
ROUSE, P., & PUTTERILL, M. An integral framework for performance measurement.
Management Decision, 41(8), 791 – 805, 2003.
RUMELT, R. P. How Much Does Industry Matter? Strategic Management Journal, 12(3),
167, 1991.
SCHUMACHER, S. K., & BOLAND, M. A. The Persistence of Profitability among Firms in
the Food Economy. American Journal Agricultural Economics, 87(1), 103-115, 2005.
SHEPHERD, C., & GÜNTER, H. Measuring supply chain performance: current research and
future directions. International Journal of Productivity and Performance
Management, 55(3/4), 242 – 258, 2006.
SILVA, J. P. d. Análise Financeira das Empresas (5 ed.). São Paulo: Editora Atlas, 2001.
SOMMERS, P. Rural Networks in the United States: Lessons from Three Experiments.
Economic Development Quarterly, 12(1), 54-67, 1998.
SUWIGNJO, P., BITITCI, U. S., & CARRIE, A. S. Quantitative models for performance
measurement system. International Journal of Production Economics, 64(1-3), 231241, 2000.
VAN DER VORST, J. G. A. J. Effective Food Supply Chains: Generating, Modelling and
Evaluating Supply Chain Scenarios. Wageningen University, Wageningen, 2000.
VAN DER VORST, J. G. A. J., VAN DIJK, S. J., & BEULENS, A. J. M. Supply chain
design in the food industry. International Journal of Logistics Management, 12(2), 73,
2001.
VICKERS, J., & WATERSON, M. Vertical Relationships: An Introduction. The Journal of
Industrial Economics, 39(5), 445-450, 1991.
16
VII Convibra Administração – Congresso Virtual Brasileiro de Administração – www.convibra.com.br
WILLIAMSON, O. E. Comparative economic organization: the analysis of discrete structural
alternatives. 36(2), 269, 1991.
WILLIAMSON, O. E. The Mechanisms of Governance. New york & Oxford: Oxford
University Press, 1996.
WILLIAMSON, O. E. Transaction cost economics and business administration. Scandinavian
Journal of Management, 21(1), 19-40, 2005.
ZYLBERSZTAJN, D. Papel dos Contratos na Coordenação Agro-Industrial: um olhar além
dos mercados. Paper presented at the XLIII Congresso da Sociedade Brasileira de
Economia e Sociologia Rural, 2005.
17
VII Convibra Administração – Congresso Virtual Brasileiro de Administração – www.convibra.com.br
Anexo
Figura 2. Mapa das principais transações financeiras entre agentes da cadeia da soja
Fonte: resultado da pesquisa 18
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