Contabilidade de custos e eficiência de produção
da indústria madeireira na Amazônia Brasileira
Relatório Final
Janeiro 2005
Por
Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia (IPAM)
Centro Internacional de Pesquisa Florestal (CIFOR)
Embrapa Amazônia Oriental (EMBRAPA)
Fundação Floresta Tropical (FFT)
Virginia Polytechnic Institute and State University (VPI&SU)
Com apoio da
Universidade Federal Rural da Amazônia
Universidade de Freiburg
The Woods Hole Research Center
i
Agradecimentos
Gostaríamos de registrar nossos sinceros agradecimentos aos
membros da indústria madeireira que nos apoiaram nessa pesquisa e
nos receberam em seus escritórios. Sem esse apoio, não teria sido
possível realizar este trabalho.
ii
Contabilidade de custos e eficiência de produção
na indústria madeireira da Amazônia Brasileira
Sumário Executivo.
Do ponto de vista econômico, as atuais práticas de exploração das florestas naturais
da região amazônica são altamente ineficientes. Devido à falta de planejamento e de
técnicas adequadas, a produtividade é baixa e um volume significativo de madeira é
deixado na floresta ou perdido na serraria. Este desperdício aumenta,
desnecessariamente, tanto a área requerida para produção, quanto à demanda pelo
trabalho de pessoal e máquinas. Uma exploração correta e planejada e um
processamento adequado nas serrarias reduz os impactos ecológicos negativos e tem
potencial para tornar a atividade economicamente mais atrativa aos empresários,
devido ao uso mais eficiente da madeira, dos equipamentos, dos insumos e da mãode-obra.
Esta lógica, porém, não é reconhecida nem aceita pelas empresas de processamento de
madeira. Um dos motivos é a falta de conhecimento sobre a economia das operações
florestais por parte dos proprietários e gerentes das empresas e, também pelos
tomadores de decisões políticas e outros atores interessados em dar suporte a um
manejo sustentável das florestas da Amazônia. Somente um excedente econômico da
Extração de Impacto Reduzido - EIR motivará as madeireiras a uma mudança para o
manejo florestal sustentável.
Um instrumento promissor para incentivar mudanças neste cenário seria a criação de
linhas de crédito que contemplem critérios e práticas de um bom manejo florestal. Por
isso o Banco da Amazônia decidiu disponibilizar serviços financeiros para empresas
madeireiras motivadas em implementar formas de exploração florestal que garantam a
manutenção destes recursos com todas as funções ecológicas, econômicas e sociais
fundamentais para o bem-estar da sociedade amazônica. Mas a funcionalidade e
utilidade desta iniciativa dependem de informações viáveis sobre aspectos financeiros
das operações florestais.
Com a finalidade de contribuir à utilização mais eficiente dos recursos florestais
através de um melhor entendimento da economia das operações florestais e o setor
madeireiro, um consórcio de organizações de pesquisa florestal: o Instituto de
Pesquisa Ambiental da Amazônia – IPAM, o Centro Internacional para a Pesquisa
Florestal – CIFOR, o Centro de Pesquisa Agropecuário da Amazônia Oriental da
EMBRAPA, a Fundação Floresta Tropical – FFT, com suporte financeiro do Banco
da Amazônia, iniciou em 2001 o projeto "Contabilidade de custo e eficiência de
produção na indústria madeireira da Amazônia Brasileira". O projeto contou
adicionalmente com fundos e pesquisa de contrapartida de (em ordem alfabética):
Agência dos Estados Unidos para Desenvolvimento Internacional - USAID
Fundação de Gordon e Betty Moore
Fundação de Hewlett
Organização Internacional de Madeira Tropical – OIMT (sigla inglesa ITTO):
Projeto Bom Manejo PD 57/99 Rev. 2 (F).
iii
Em particular, o projeto objetivou contribuir para: (1) desenvolver uma base para
determinar os custos de produção no setor florestal sob diferentes condições,
considerando diferentes procedimentos técnicos, (2) ajudar os donos de serrarias a
identificar pontos de ineficiência no processo produtivo; (3) ajudá-los a entender a
importância da sua própria empresa e do setor como um todo, identificando novas
técnicas e tecnologias para a indústria madeireira, e (4) fortalecer políticas públicas
que estimulem as indústrias a se tornarem mais eficientes e a reduzirem os
desperdícios de madeira. Durante o curso deste projeto, os investigadores e técnicos
tiveram contato intenso com os participantes industriais e associações madeireiras da
Amazônia.
O projeto foi administrado pelo Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia (IPAM)
e realizado através de dois componentes: o Componente I liderado pela cooperação
científica entre Embrapa e CIFOR, coordenado por Benno Pokorny (EMBRAPA /
CIFOR / Universidade de Freiburgo (Alemanha)), com apoio de Max Steinbrenner
(Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA), e o Componente II liderado por
Frank Merry (IPAM / Woodshole Research Centre – WHRC (Estados Unidos)). Além
desses pesquisadores, compuseram a equipe do projeto: Ailton Alves, Gregory
Amacher, Simone Bauch, Ingrid Silva e Jocilene Souza. Natalino Silva (EMBRAPA)
e Johan Zweede (FFT) atuaram como conselheiros técnicos do projeto.
O Componente I, (Capítulos 1, 2 e 3) Monitoramento Econômico das Operações
Florestais, visou a geração de dados financeiros e índices técnicos detalhados sobre
as operações realizadas na floresta. Foi aplicada a ferramenta de Monitoramento
Econômico de Operações Florestais – MEOF desenvolvida pelo projeto ITTO “Bom
Manejo” para coletar os dados de produção do ano 2003 de cinco empresas na região
Tailândia representando diferentes tipos de extração, de convencional desordenada ate
à EIR certificada pelo FSC. O estudo apresenta a primeira documentação de longo
prazo de operações florestais mecanizadas na Amazônia comparando os diferentes
tipos de operações florestais em ação.
O estudo revelou, que a atuação, organização e desempenho das empresas madeireiras
na Amazônia são extremamente heterogêneas. Ficou evidente, que as empresas não
têm um controle suficiente sobre a produção e sobre os custos das operações
florestais. Isso tem graves implicações sobre a eficiência das operações, sobre os
resultados financeiros, como também influencia a geração de empregos e os impactos
na floresta remanescente.
O estudo gerou índices técnicos para as atividades realizadas nas operações de
Exploração de Impacto Reduzido – EIR e na exploração convencional. Mostrou-se
que o processo produtivo é extremamente susceptível às condições de trabalho,
determinados principalmente por chuva, logística, funcionamento de máquinas,
tecnologias aplicadas e pelo potencial produtivo da floresta. Para gerar índices
técnicos úteis como base para o seu próprio planejamento, as empresas têm de
acompanhar as suas operações com prolongadas fases de observações sob condições
reais. O valor dos dados de outras empresas ou gerados por experimentos tem valor
bem limitado como base de decisão sobre suas próprias operações. O estudo revelou
também grandes potenciais para aumentar as produtividades pela introdução de novas
tecnologias, treinamento e qualificação, assim como para o melhoramento da logistica
empresarial.
iv
O custo médio para produzir em m³ de madeira até o pátio de estocagem da serraria
foi de R$ 51,75. Apesar de diferencas significativas entre as empresas monitoradas, o
estudo revelou, que a estrutura de custos, em geral, é dominada pela atuação de
máquinas pesadas. Atividades sem envolvimento de máquinas têm uma participação
muito pequena na composição do custo total das operações. Os custos das atividades
de planejamento e controle envolvendo praticamente só mão de obra são marginais,
porêm podem contribuir significativamente para melhorar o desempenho das
atividades “caras”, como arraste, construção e manutenção de infra-estrutura e
empilhamento e carregamento de toras. O estudo evidenciou também, que os custos
diretamente relacionados às operações florestais respondem somente por uma
proporção relativamente pequena dos custos totais (< 50%), enquanto que os custos
de transporte e das taxas florestais são muito maiores, porém variam muito em função
da situação específica da empresa.
Não existiram grandes diferenças entre o custo da produção comparando empresas
praticando EIR e empresas trabalhando de modo convencional. No entanto existe uma
grande desvantagem em relação às empresas trabalhando de forma informal até ilegal,
que poderia ser chamado “custo da legalidade”. Porém, um empreendimento adotando
EIR perde flexibilidade e aumenta a pressão de custos de caráter fixo ou semi-fixo
pelos seguintes motivos:
Empresas aplicando exploração convencional (EC) dependem menos da
disponibilidade de pessoal qualificado do que empresas praticando EIR, que
investem em treinamento. Para estes a capacitação faz somente sentido se
criam empregos permanentes ou, em caso de alta rotatividade entre os
empregados, repetem os treinamentos pelo menos parcialmente.
As operações florestais de EIR são mais complexas e a inter-relação entre as
diferentes atividades é maior, o que leva com que a logística é mais exigente.
A implementação de EIR exige investimentos em pessoal qualificado que, de
grosso modo, corresponde, em termos de custos, a uma equipe de arraste
adicional. Isto afeta a liquidez e diminui a flexibilidade financeira.
Para que estes investimentos se justifiquem, seriam necessários processos de
operações florestais altamente confiáveis minimizando, o risco de paradas por
exemplo, por máquinas defeituosas. Por conseguinte também investir no maquinário,
ter acesso garantido a recursos florestais e, caso ainda não exista, expandir, o que
certamente é ligado a investimentos adicionais. Neste sentido a decisão de uma
empresa de investir em EIR, leva, parecido com um efeito dominó, a uma série de
medidas necessárias que exigem investimento e alteram a estrutura dos custos de
variáveis para fixos ou semi fixos.
As vantagens da EIR, pela perspectiva da empresa, que seguramente existem, podem
ser identificadas na abertura de novas oportunidades de comercialização e expansão,
na perspectiva, assegurado o acesso á matéria prima a longo prazo, de voltar à área de
exploração no final de ciclo de corte, e também na melhor aceitação pela sociedade.
O estudo revelou barreiras substanciais para implementar um manejo das florestas
baseado na EIR, ainda mais porque empresas aplicando EIR não necessariamente vão
alcançar preços melhores para seus produtos. Um fator chave para justificar
investimentos é a disponibilidade de áreas florestais em um tamanho que assegure a
produção florestal durante vários anos. Também disponibilizar capital a baixo custo
v
poderia ser uma estratégia promissora para aumentar a competitividade de empresas
interessadas na adoção de EIR. No momento é difícil determinar e justificar, qão mais
barato deveria ser o capital para assegurar a competitividade das práticas de EIR. Isto,
afinal, parece mais uma pergunta política do que técnica.
Simplificando, existem duas possibilidades de apoiar o desenvolvimento das
atividades de EIR através de créditos com diferenciadas condições:
1. Enfocar a ferramenta de créditos em atividades singulares e específicas
realizada nas empresas EIR, como por exemplo, qualificação e treinamento,
contratação de pessoal qualificado, atividades de preparação, monitoramento e
controle, compra de equipamentos como guincho e outros.
2. Englobar boas condições de crédito para todas as atividades relevantes da EIR,
como um pacote de medidas.
A vantagem da primeira possibilidade está na simplicidade da sua implementação e
no seu controle, enquanto a segunda abrangeria todo o processo de adoção da
inovação tecnológica, e assim corresponderia melhor a realidade empresarial. O
estudo apontou indicadores fáceis para avaliar se a empresa está atuando no sentido
desejado para um suposto programa de credito. Também oferece referências para
determinar condições adequadas de crédito neste mesmo âmbito.
O entrelaçamento entre EIR e certificação oferece uma boa oportunidade para
desenhar linhas de crédito que combinam apoio a EIR a questões de certificação,
profissionalização da comercialização, como também para a melhoraria da indústria e
fábricas de beneficiamento.
Em todos os casos, parece indispensável acompanhar a concessão de créditos para
investimentos no controle financeiro das empresas. Considerando as grandes
deficiências nesse setor, este acompanhamento apresenta a única maneira de garantir a
geração dos dados necessários para avaliar o investimento como uma base de
negociação com as empresas. Neste contexto, a implementação da ferramenta de
monitoramento da produção e dos custos das operações florestais, ou um sistema
equivalente, que possibilite a avaliação do efeito financeiro de inovações e
investimentos, poderia constituir uma pré-condição básica para receber crédito.
Apesar das vastas possibilidades de estimular a aplicação de EIR nas florestas da
região, deveria estar muito claro, que somente muito poucas empresas têm a
capacidade e o interesse em dar este passo. A promoção de práticas de EIR através de
instrumentário adequado de crédito é uma tarefa de extraordinária importância na
construção de uma Amazônia sustentável.
O Componente II, A economia da indústria madeireira na Amazônia (extração,
processamento, e desenvolvimento), estende os objetivos do projeto a uma
perspectiva regional que é importante na incorporação da pesquisa em políticas
florestais efetivas. Este componente aplicou um questionário em 527 empresas em 4
estados da Amazônia, e coletou dados de custos mensais por um ano de extração e
processamento em 11 indústrias madeireiras em dois Estados.
Com base nas entrevistas e em dados secundários, foi comparada a situação da
indústria madeireira de fronteiras antigas e intermediarias. O estudo revelou, que as
vi
empresas não são muito mais antigas nas antigas fronteiras, que indica um mercado
dinâmico, com serrarias entrando e saindo, conforme as flutuações de demanda,
preços e custos. Ademais, tanto a idade das serrarias quanto o equipamento (serras de
fita) não são lá muito diferentes nas diversas fronteiras, como também os preços da
madeira serrada. Também o volume de extração não mostrou nenhuma diferença
significativa para os dois tipos de fronteiras. No entanto 42% das serrarias na
fronteira intermediária fazem sua própria extração, ao passo que apenas 33 % das
serrarias na fronteira antiga têm operações próprias. Os preços da terra e os valores da
árvore de pé na fronteira antiga foram significativamente mais altos do que os das
fronteiras intermediárias, indicando uma escassez de terra. Os madeireiros nas
fronteiras antigas tiveram relativamente mais tratores de esteira e seus tratores são
mais novos do que nas fronteiras intermediárias. Os custos de extração a R$ 53,00 na
fronteira antiga foram significativamente mais elevados do que o custo de R$ 37,00
na fronteira intermediária. Supreendendo, apesar da maior distância de transporte na
fronteira antiga, aqui os custos totais de transporte foram R$ 28,00/m³, quase R$ 7,00
mais baratos do que na fronteira intermediária.
Experiências recentes demonstram a possibilidade real de transformar a relação entre
madeireiros e pequenos produtores rurais em uma troca eqüitativa. No modelo de
produção madeireira em propriedades de pequenos produtores, aqui definido como
“florestas familiares”, a empresa madeireira investe na infra-estrutura e no
planejamento do manejo florestal na propriedade do agricultor e na comunidade
agrícola. Os resultados demonstram que e viável financeiramente para empresas
madeireiras, extrair madeira legalmente em contratos formais com pequenos
produtores (assentados). Uma análise pro forma para uma companhia durante os anos
2003 até 2005 mostrou uma renda liquida pela empresa de R$ 385.655,00 depois de 3
anos de produção
Utilizando os dados levantados foram definidas funções de custo considerando
variáveis como volume produzido e consumido, distância da serraria para o local de
extração, custo da mão-de-obra, equipamento, e sua idade. O salário da mão-de-obra
foi identificado como uma variável significante que aumentou custos, principalmente
devido ao fato de que a exploração florestal na Amazônia requer uma intensa mão-deobra. Assim, se os salários fossem mais altos, os custos aumentariam e a extração
diminuiria. O volume de toras, número de carregadeiras e meses com atividades de
beneficiamento por ano também reduziram de forma significativa os custos de
extração. Os resultados indicaram também, que os subsídios do governo e as linhas de
crédito deveriam ser usadas com cautela, já que, ao subsidiar os carregadores o
governo estaria indiretamente reduzindo os custos de extração. Outros fatores que
podem influenciar essa variável são mudanças macroeconômicas, como as flutuações
nas taxas de juros, que mudam as obrigações financeiras da empresa e o acesso ao
crédito. O acesso às áreas de extração também representam um dos fatores com
grande influência nos custos de extração. Melhorias na infra-estrutura permitiriam que
a extração fosse realizada por um período mais longo e assim reduziria os custos de
forma significativa.
A estimativa da função de custo de tranporte tinha quatro variáveis, duas das quais
foram aumentadas. A distância da floresta para a serraria aumentou de forma
significativa, e os custos também aumentaram, mostrando que existe uma distância
econômica máxima para a extração, apesar do fato de que a distância da estrada
vii
asfaltada reduz os custos. Isso mostra também que a melhoria das estradas pode ser
um dos principais fatores que afetam o desmatamento, devendo receber atenção
especial daqueles responsáveis por tomar decisões, pelo menos de acordo com os
resultados mostrados aqui. Finalmente, possuir a própria frota de transporte aumentou
os custos, enquanto que o volume de madeira transportada reduziu custos, mostrando
mais uma vez economias de escala.
No modelo de custo de beneficiamento, variáveis significantes aumentaram o custo de
beneficiamento: volume de madeira serrada produzida em 2002, custo total de mãode-obra por mês no verão, número de lixadeiras, número de meses com atividades de
beneficiamento, meses com atividades de beneficiamento vezes o número de serras de
fita, mostrando que o beneficiamento requer uma mão-de-obra intensa. Outros custos
agregados, número de serras de fita, média de idade do equipamento de
beneficiamento, número de meses com atividades de beneficiamento vezes o volume
de madeira serrada produzida, e outros custos agregados vezes o número de serras de
fita, reduziram os custos. Ao observar os efeitos marginais dessa função, descobrimos
que o sinal de algumas das variáveis mudou, mostrando a influência das variáveis de
interação no comportamento igual das variáveis.
Em relação às serrarias, o estuDF mostrou que ss rarias de tamanho médio (com uma
dE anda de madeira eM tora entre 10.000 e 20.000 m3 por ano (n=4)) são os mais
eficientes produtores de madeira serrada com baixo custo de produção. Serrarias
grandes (demanda madeira em tora > 20.000 (n=3)) e serrarias pequenas (demanda <
10.000 m3 de madeira em tora (n=4)), apresentaram custo maior na produção. A
média de produção de madeira em tora é aproximadamente de 38% para todas as
categorias para todo ano. As serrarias pequenas são um pouco menos eficientes que as
grandes e as médias serrarias. Se vê também que as serraria médias são mais
eficientes em volume produzido no mês, por pessoa contratada do que as outras
categorias.
Uma diferença grande entre as estratégias das empresas é a distribuição dos
empregados na serraria e empregados na floresta. Para grandes empresas, existem
aproximadamente 8 empregados na serraria por cada empregado na floresta que
poderia indicar um excesso de empregados na serraria, podendo causar produção
ineficiente. Enfim, embora os custos do maquinário na exploração são altos, os custos
de mão-de-obra têm um papel muito importante em uma operação de exploração e
processamento. Em alguns meses do ano os custos de mão-de-obra podem chegar até
a 40% dos custos totais. Esse valor diminui durante os meses de exploração, onde os
custos de maquinário e outros custos relacionados a exploração são mais evidentes.
viii
ÍNDICE
Componente I: Monitoramento econômico das operações
florestais
1 Materiais e Métodos
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1.1
As empresas .
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1.1.1 Descrição geral
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1.1.2 As operações florestais em comparação
1.2
A ferramenta de monitoramento econômico
1.2.1 Os relatórios
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1.2.2 O banco de dados
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1.2.3 O procedimento
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1.3
A atuação do projeto
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01
01
01
05
07
08
16
16
20
2 Resultados
.
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2.1
Produtividades.
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2.1.1 Produtividade por tempo de trabalho
2.1.2 Produtividade por atividades .
2.1.3 Tendências anuais
.
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2.2
Custos por atividades .
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2.3
Custos unitários
.
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2.4
Distribuição dos custos
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2.5
Custos por métro cúbico métrico
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2.6
Análise das máquinas .
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2.7
Análise dos funcionários
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20
21
21
23
25
26
28
29
31
35
39
.
.
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.
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3 Discussão e Conclusões .
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3.1
Avaliação resumida dos resultados mais importantes
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3.2
Aspectos críticos do estudo .
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3.3
Resultados importantes
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3.3.1 Validação de uma ferramenta do monitoramento
econômico
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3.3.2 Descrição e caracterização técnica das operações florestais
3.3.3 Estimativa dos custos das operações florestais
.
3.3.4 Análise comparativa entre as empresas
.
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3.4
Recomendação a uma política de créditos .
.
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3.5
Considerações Finais .
.
.
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.
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44
44
44
46
46
47
47
48
49
53
Componente II: A economia da indústria madeireira na
Amazônia (extração, processamento e desenvolvimento).
4.
Desenvolvimento industrial nas fronteiras florestais da Amazônia
4.1
Introdução. .
.
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4.2
Industrialização do setor florestal. .
.
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4.3
As fronteiras extrativistas da Amazônia.
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4.3.1 As fronteiras antigas .
.
.
.
4.3.2 Fronteiras intermediárias e novas
.
.
ix
.
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54
54
56
57
58
61
4.4
4.5
A indústria hoje: novas comprovações.
.
.
.
4.4.1 A produtividade nos maiores centros de beneficiamento
4.4.2 Fronteiras antigas versus intermediárias
.
.
Conclusões e recomendações para as normas a serem adotadas.
64
65
67
71
5.
Exemplo de análise financeira para um plano de negócio de uma empresa de
extração junto com pequenos produtores
.
.
.
.
73
6.
Funções de custos de extração, transporte e processamento de madeira na
Amazônia brasileira. .
.
.
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6.1
Introdução. .
.
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6.2
Modelo
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6.2.1. Função de custo.
.
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6.3
Dados e estatística descritivas.
.
.
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6.4
Resultados
..
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6.4.1 Custo de extração
.
.
.
.
.
6.4.2 Custo de transporte .
.
.
.
.
6.4.3 Custo de beneficiamento
.
.
.
.
6.5
Conclusão.
.
.
.
.
.
.
.
86
86
89
90
92
96
96
98
99
101
Análise de custos mensais em extração e processamento
.
7.1
Introdução. .
.
.
.
.
.
7.2
Estimando o custo de produção na Amazônia brasileira.
7.3
Métodos
.
.
.
.
.
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7.4
Um período de exploração e processamento .
.
7.4.1 Descrição da empresa .
.
.
.
7.4.2 Custo de produção, volume e espécies.
.
7.5
Economias de escala na exploração e processamento.
104
104
104
105
105
106
107
109
7
x
.
.
.
.
.
.
.
.
TABELAS E FIGURAS.
Componente I:
Lista de tabelas.
Tabela 1. Características das cinco empresas consideradas no estudo.
.2
Tabela 2. Características das operações florestais das empresas analisadas. .5
Tabela 3. Relatório de equipe.
.
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8
Tabela 4. Ficha de funcionários.
.
.
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11
Tabela 5. Relatório de peças e materiais.
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12
Tabela 6. Ficha de máquinas. .
.
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14
Tabela 7. Relatório de despesas.
.
.
.
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15
Tabela 8. Procedimento do monitoramento econômico.
.
18
Tabela 9. Responsabilidades relacionadas ao processo de monitoramento
econômico. .
.
.
.
.
.
.
.
19
Tabela 10. Produção média diária por equipe para diferentes atividades da
exploração florestal das cinco empresas analisadas. .
.
.
23
Tabela 11. Produção média diária por equipe para diferentes atividades da
exploração florestal pelas empresas analisadas aplicando EIR versus as
trabalhando convencional. .
.
.
.
.
.
24
Tabela 12. Custos operacionais (inclusive máquinas, motoserras, pessoal de
apoio, etc.) de um dia de trabalho de uma equipe relacionada a diferentes
atividades pelas cinco empresas observadas. .
.
27
Tabela 13. Custos unitários (inclusive máquinas, motoserras, pessoal de
suporte etc.) por atividades das empresas observadas.
.
.
29
Tabela 14. Custos relacionados à produção em R$ de um m³ métrico de
madeira até o pátio de estocagem da serraria para as cinco empresas
monitoradas. .
.
32
Tabela 15. Média dos custos de salários (inclusive os custos sociais) por
função das cinco empresas analisadas.
.
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.
40
Lista de figuras.
Figura 1. Interface do banco de dados para processar e analisar os dados sobre
produção e custos.
.
.
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16
Figura 2. Esquema do procedimento do monitoramento econômico.
. 17
Figura 3. Variabilidade da produção diária das três equipes de trabalho para a
atividade arraste da empresa 3.
.
.
22
Figura 4. Horas paradas no trabalho de equipes por fatores adversos na
empresa 4 . . .
.
.
.
.
.
.
.
.22
Figure 5. Desenvolvimento das produtividades das equipes de derruba e
arraste durante o período da safra das cinco empresas analisadas. .
. 26
Figura 6. Distribuição dos custos operacionais nos tipos de custos das cinco
empresas analisadas. .
.
.
.
.
.
.
30
Figura 7. Distribuição dos custos operacionais nos tipos de custos das
diferentes atividades relacionadas às operações florestais das cinco empresas
analisadas e participação dos custos por atividade nos custos totais.
. 31
Figura 8. Distribuição dos custos totais pelas categorias: Preparação e
Planejamento, Operações Florestais, Transporte e Outras. .
.
. 33
xi
Figura 9. Situação das máquinas pesadas (Skidder, Trator, Carregadeira)
durante a safra para as cinco empresas analisadas. .
.
.
. 36
Figura 10. Média dos custos diários causados pelos diferentes tipos de
máquina e sua distribuição em tipos de custos nas cinco empresas analisadas.
.
.
.
.
.
.
.
.
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. 37
Figura 11. Média dos custos diários causados por máquinas pesadas nas cinco
empresas analisadas e sua distribuição em tipos de custos em dependência do
ano da aquisição
.
.
.
.
.
.
.
. 38
Figura 12. Custo diário das motoserras.
.
.
.
.
. 39
Figura 13. Número de empregados nas cinco empresas analisadas por duração
da contratação .
.
.
.
.
.
.
.
41
Figura 14. Meses de trabalho gerados das cinco empresas analisadas por área e
produção.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 42
Figura 15: Área necessária para gerar um emprego permanente.
.
. 43
Tabelas e figuras do Componente II:
A economia da indústria madeireira na Amazônia (extração, processamento e
desenvolvimento).
Lista de tabelas.
Tabela 1. Estatística da produção (1998) para os dez centros de extração mais
importantes. .
.
.
.
.
.
.
.
. 66
Tabela 2. Estatísticas selecionadas para fronteiras antigas e intermediárias. 69
Lista de figuras.
Figura 1. Mapa das áreas designadas como fronteiras (de leste para oeste)
antiga, intermediária, nova e futura (incluindo pólos principais). Adaptada de
Lentini et al. 2003
.
.
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.
.
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. 58
Figura 2. Produção de toras no Norte de Brasil (1973-1994) .
.
. 59
Figura 3. Produção de toras no Brasil, Pará e na fronteira antiga de
Paragominas, Dom Eliseu e Ulianópolis (1990-2002)
.
.
. 60
Figura 4. Produção de toras na Transamazônica e BR163 (1990-2002).
. 62
Figura 5. Preços de toras (R$/m3) em Paragominas, BR163, na
Transamazônica, e média do Estado do Pará (1994-2002).
.
. 64
Exemplo de análise financeira para um plano de negócio de uma empresa de
extração junto com pequenos produtores.
Lista de tabelas
Tabela 1. Balanço das contas durante o período iniciando em 31 de dezembro
de 2003 até 3 de dezembro de 2005. .
.
.
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. 75
Tabela 2. Renda anual projetada para o exercício de 2003 a 2005. .
. 76
Tabela 3. Funcionários e salários requeridos durante o verão.
.
. 77
Tabela 4. Funcionários e salários requeridos durante o inverno. .
. 78
Tabela 5. Custos estimados de manutenção de máquinas (alugadas e
compradas). .
.
.
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.
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. 79
Tabela 6. Custos anuais de aluguel de máquinas. .
.
.
. 79
xii
Tabela 7. Declaração de renda projetada 2003.
Tabela 8. Fluxo monetário projetado 2003. .
Tabela 9. Declaração de renda projetada 2004.
Tabela 10. Fluxo monetário projetado 2004.
Tabela 11. Declaração de renda projetada 2005.
Tabela 12. Fluxo monetário projetado 2005..
.
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. 80
. 81
. 82
. 83
. 84
. 85
Funções de custos de extração, transporte e processamento de madeira na
Amazônia brasileira.
Lista de tabelas
Tabela 1. Municípios amostrados. .
.
.
.
.
. 92
Tabela 2. Estatística descritivas.
.
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.
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. 94
Tabela 3: Estimativa do custo de extração usando a função de Cobb
Douglas.
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. 96
Tabela 4: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das variáveis
significativas no modelo de custos de extração da função de Cobb Douglas. 97
Tabela 5: Estimativas para custos de transporte usando uma função de Cobb
Douglas.
.
.
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. 98
Tabela 6: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das variáveis
significativas no modelo de custos de transporte da função de Cobb
Douglas.
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.
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.
. 98
Tabela 7: Estimativas para custos de desdobro usando uma função de Translog
com termos de interação para variáveis significativas.
.
.
99
Tabela 8: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das variáveis
significativas no modelo de custos de desdobro de Translog.
.
101
Analise dos custos mensais de extração e processamento.
Lista de tabelas
Tabela 1. Métodos de contabilidade de custos selecionados e usados
Amazônia brasileira. .
.
.
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.
.
.
105
Tabela 2. Custo por m3 serrado.
.
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107
Lista de figuras.
Figura 4.1. Produção da serraria de Julho a Dezembro, mostrando pedidos
cumpridos e sobras de madeira curta vendidas.
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108
Figura 4.2. Espécies selecionadas e volumes vendidos no período de seis
meses. .
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108
Figura 4.3. Custos e produção por metro cúbico em três categorias de tamanho
de indústria . .
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.
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110
Figura 4.4. Média na produção por mês (percentual de processamento de
madeira em tora para madeira serrada).
.
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.
.
110
Figura 4.5. Produtividade da mão de obra na serraria (m3 por pessoa por mês)
3 categorias de empresas.
.
.
.
.
.
.
111
Figura 4.6. Produtividade da mão de obra na floresta (m3 tora por pessoa por
mês) 3 categorias de empresas.
.
.
.
.
.
111
Figura 4.7. Proporção entre trabalhadores na serraria e na floresta (8 na
serraria por 1 na floresta).
..
.
.
.
.
.
112
Figura 4.8. Participação da mão de obra nos custos totais mensais. .
112
xiii
COMPONENTE I
MONITORAMENTO ECONÔMICO DAS OPERAÇÕES
FLORESTAIS
1. Materiais e métodos
Para atingir o objetivo de gerar dados válidos sobre os aspectos financeiros das
operações florestais, foi aplicada a ferramenta de monitoramento econômico
desenvolvida no âmbito do projeto Bom Manejo – PD 57/99 Rev. i (F) - ITTO pela
cooperação científica entre a Embrapa Amazônia Oriental e o CIFOR. A ferramenta
chamada "MEOF" (Monitoramento Econômico de Operações Florestais) foi testada
desde o ano 1999 em colaboração com a empresa madeireira “Juruá Florestal Ltda”.
O estudo descrito neste relatório contribuiu para a validação desta ferramenta gerando
experiências valiosas que subsidiaram a realização de ajustes necessários para uma
aplicação mais abrangente. O funcionamento da ferramenta, descrita em detalhe no
item (1.2), baseia-se na coleta contínua das informações de produção e das despesas
relacionadas com as operações florestais. Assim, em primeiro lugar, é uma ferramenta
de monitoramento, que também gera informações úteis para pesquisa e análise
externa. No âmbito deste estudo foram analisadas as informações de cinco empresas
levantadas durante todo o ano de 2003. O final do ano 2002 foi usado para
implementar o sistema de monitoramento econômico, enquanto o início do ano 2004
serviu para controlar a qualidade das informações levantadas, como também para
complementar informações que faltaram.
1.1. As empresas
Resultado de um processo intensivo de seleção e negociação, o estudo considerou
cinco empresas da região de Tailândia e Breu Branco, no Estado do Pará. A seleção
somente considerou empresas com projetos de exploração registrados e aprovados no
IBAMA. Como a maior parte da exploração florestal na Amazônia brasileira está
sendo executada de maneira informal e até ilegal, a tentativa de levantar informações
foi recebida em geral, com certa desconfiança. Assim, a possibilidade de estabelecer
uma relação de confiança entre os pesquisadores e as empresas se tornou um critério
crucial, já que as pesquisas detalham as operações, normalmente tratados de forma
sigilosa. Este foi um dos motivos principais que explicam o número relativamente
restrito de empresas dispostas a colaborar no âmbito deste estudo. Honrando os
acordos de cooperação com as empresas, serão revelados, neste relatório, os nomes
das empresas colaboradoras do estudo.
1.1.1. Descrição geral
Para possibilitar estudos comparativos, foram escolhidas empresas praticando manejo
florestal convencional e empresas com certificação florestal, praticando Exploração
de Impacto Reduzido (EIR) ou em fase de adoção de tais práticas. Na Tabela 1 são
apresentadas as características importantes das empresas colaboradoras.
1
Tabela 1. Características das cinco empresas consideradas no estudo
Empresa 5
Parâmetros
Empresa 4
Empresa 1
em processo Convencional
Certificada1 de certificação
(parte re(re-entrada)
entrada)
3.388,00
1.516,00
2.120,00
Área da UPA (ha)
Volume extraído (m³
55.017,00
6.513,00
18.770,00
Francon)
Árvores extraídas (N)
16.409,00
2.503,00
11.721,00
Volume aproveitado
por área (m³
16,23
4,30
8,85
Francon/ha)
Árvores derrubadas
4,84
1,65
5,52
por área (N/ha)
Volume aproveitado
por árvore derrubada
3,35
2,60
1,60
(m³ Francon)
Planejamento das
Sim
Sim
Não
operações
EIR, re-entrada convencional,
Tipo de Exploração
EIR
na UPA 2002 25% re-entrada
Propriedade
Arrendada
Arrendada
Arrendada
Danos ambientais
pouco
pouco
Alto
1
safras 2000 e 2001
Empresa 2
Empresa 3
Convencional Convencional
(desordenada) (terceirizada)
950,00
1.220,00
11.223,00
15.395,00
10.325,00
5.620,00
11,81
12,61
10,87
4,60
1,09
2,74
Não
convencional
Arrendada
muito alto
Não
convencional,
terceirizada
Própria
Alto
Duas das empresas analisadas (empresa 4 e 5) realizaram as suas operações florestais
segundo as diretrizes de Exploração de Impacto Reduzido. No ano 2003, uma
empresa estava certificada e a outra em processo de certificação. As outras três
empresas exploraram em forma convencional, quer dizer, sem considerar atividades
de planejamento e controle, tais como inventário 100%, utilização de mapas e
planejamento de arraste, estabelecimento de parcelas permanentes, etc. Com a
finalidade de derivar uma primeira visão sobre as diferenças entre empresas que
aplicam as técnicas de EIR e as que trabalham de forma convencional, na
apresentação dos resultados deu-se ênfase especial a este aspecto.
Além das diferenças relacionadas às tecnologias aplicadas pelas cinco empresas,
existem outros fatores com efeitos significativos para a produtividade e para o
resultado financeiro das operações. Um dos mais relevantes é que, para duas
empresas, grande parte da produção da safra 2003 resultou da re-entrada na UPA do
ano 2002. Em particular, para empresa 4, o total da produção do ano 2003 resultou da
re-entrada, enquanto a produção da empresa 1 somente 25% da área derrubada na
safra 2003 já havia sido explorada no ano 2002. Como efeito, a produção por área
destas duas empresas foi bastante baixo, menos de 10m³/ha.
Características como árvores derrubadas por área, volume aproveitado por árvore
derrubada e danos ambientais são fortemente relacionados ao nível de planejamento
das operações e, conseqüentemente, também à aplicação ou não das técnicas de EIR.
A exploração da empresa 2, por exemplo, em relação às outras empresas, foi a menos
ordenada e causou o impacto ambiental mais negativo. A empresa derrubou quase 11
árvores por ha para aproveitar somente 12m³/ha. Em comparação, a empresa 5,
2
certificada pelas operações bem planejadas de exploração, cortou menos da metade de
árvores por hectare, mas obteve um resultado de quase 4m³/ha a mais.
Somente a empresa 3 explorou sua própria floresta. Todas as outras trabalharam em
áreas arrendadas. A empresa 3 terceirizou quase todas as suas operações florestais,
enquanto o nível de terceirização nas outras empresas foi relativamente baixo e
geralmente limitado a uma ou duas distintas atividades como transporte, inventário ou
manutenção das estradas. Pela pequena amostragem não foi possível avaliar o efeito
da terceirização.
Vale ressaltar que os dados para a empresa 5 foram coletados nos anos 2000 e 2001.
Para melhorar a comparabilidade dos resultados financeiros com os das outras 4
empresas, os valores financeiros foram adaptados com a taxa de inflação publicada
pelo Banco Central do Brasil1.
Empresa 1 (convencional, re-entrada parcial): A empresa localiza-se no
município de Tailândia, Estado do Pará e emprega atualmente, em média, 60
funcionários na serraria e 36 na floresta. Ela apresenta uma produção média
mensal de aproximadamente 1.500 m3 de madeira em tora e 900 m3 de
madeira serrada, cuja comercialização é basicamente voltada ao mercado
interno. A extração e o transporte são atividades realizadas pela própria
empresa, na qual todos os funcionários são cadastrados pelo seu departamento
pessoal. A empresa contou com um encarregado geral, para operacionalizar
todas as atividades na floresta. Ainda, para a realização de suas atividades, a
empresa possui em média, de 22 funcionários, ligados diretamente ou
indiretamente ao setor florestal. A empresa dispõe de um trator Fiatallis FD9;
um Skidder de pneu Müller TS 22; duas empilhadeiras Caterpillar L90 e 938 e
ainda três caminhões, sendo duas carretas Volvo, com capacidade de 30 m3 e
um caminhão Volkswagen, com capacidade para 20 m3.
Empresa 2 (convencional, desordenada): A Empresa 2 também localiza-se
no município de Tailândia. Ela empregou no ano da observação, em média, 41
funcionários na serraria e 34 na floresta, que residiam no próprio município. A
produção média mensal é de 1.500 m3 de madeira em tora e 700 m3 de madeira
serrada. Ela comercializa exclusivamente no mercado nacional. Extração e
transporte são realizados pela própria empresa. Ela trabalhou no período das
investigações uma área efetiva de manejo de aproximadamente 1.400 ha. A
Empresa 2 contou com um encarregado geral para operacionalizar todas as
atividades na floresta. Ainda, para a realização de suas atividades, a empresa
possui, em média, 17 funcionários de alguma forma ligados ao setor florestal.
A empresa dispõe de um trator Komatsu D60, dois Skidder de pneu, sendo um
Müller TS 22 e um Caterpillar 525; duas empilhadeiras Caterpillar 938 e 938G
e oito caminhões, sendo três carretas Volvo, com capacidade de 20 m3, três
carretas Mercedes-Benz LS 2638, com capacidade de 30 m3 e duas carretas
Scania. Nem sempre todos os veículos são envolvidos no transporte da área do
projeto de manejo.
1
A taxa de inflação utilizada para ajustar os valores financeiros da empresa 5 ao nível do ano 2003 foi
26,17%.
3
Empresa 3 (convencional, terceirizada):
Igualmente localizada no
município de Tailândia, emprega 22 funcionários na serraria e 24 na floresta.
O volume de produção média mensal de madeira em tora soma 1.000 m3,
saindo 460 m3 de madeira serrada da serraria que são comercializandos no
mercado brasileiro. Fora a extração e o transporte, todas as operações florestais
são executadas por dois sub-contratados, pagos por volume produzido. A base
florestal da empresa é de sua propriedade. O projeto de manejo abrange
aproximadamente 5.000 ha, dos quais 2.500 ha foram trabalhados durante o
ano de 2003. A empresa contou com um técnico florestal e um encarregado
geral para operacionalizar todas as atividades na floresta. Ainda, para a
realização de suas atividades, a empresa possui, em média, 19 funcionários,
ligados direta ou indiretamente ao setor florestal. A empresa dispõe de dois
tratores Komatsu D50; um Skidder Müller TS 22; uma empilhadeira Case L90
e de dois caminhões Volvo, com capacidade 20 m3.
Empresa 4 (em certificação, re-entrada): A quarta empresa é situada no
município de Breu Branco, Estado do Pará e emprega atualmente em torno de
270 funcionários nas indústrias e 63 na floresta. A maioria dos funcionários
reside no próprio município e parte nas comunidades no entorno da Área de
Manejo Florestal – AMF. A empresa apresenta uma média mensal de 2.800
m3 de madeira em tora, 1.200 m3 de madeira serrada e 900 m3 de
compensados. O consumo anual de toras pela indústria de compensados é de
24.000 m3 (2.000 m3 de tora por mês); já para os demais produtos (esquadria,
assoalhos e madeira serrada) é de 20.000 m3 (cerca de 1.650 m3 de toras por
mês). No ano da observação, cerca de 50% da produção de compensados foi
exportada, enquanto os outros produtos representam somente 10% do total
produzido. A extração e o transporte são atividades realizadas pela própria
empresa. A empresa apresenta uma área efetiva de manejo de
aproximadamente 16.000 ha, distribuídas em duas diferentes localidades,
sendo uma com 3.944 ha e a outra com cerca de 12.000 ha. A empresa conta
com um engenheiro florestal, um técnico de segurança e três técnicos florestais
para planejar, gerenciar e operacionalizar todas as atividades na floresta. A
empresa dispõe de um trator Fiatallis FD9; dois Skidders de pneu, sendo um
Caterpillar 138 e o outro Müller TS 22; uma empilhadeira Caterpillar L90 e
ainda oito caminhões, sendo quatro carretas Volvo, com capacidade de 30 m3
e quatro caminhões Mercedes-Benz, com capacidade para 20 m3 e 13 m3.
Empresa 5 (certificada): A quinta empresa analisada tem sua sede no
município Tailândia, enquanto o projeto de manejo florestal se encontra no
município de Moju, a uma distância de 50 a 80 km. A Empresa 5, durante o
periodo da observação, empregou em torno de 130 funcionários na serraria e
51 na floresta. A maioria dos funcionários reside no município e parte nas
comunidades no entorno da área de manejo. As florestas avaliadas somam uma
área total de 17.260 ha, toda arrendada. O volume de consumo anual previsto
pela serraria em Tailândia é de 50 a 60 mil m³ em tora. Cerca de 80% da
produção da serraria foi exportada. A extração foi realizada pela própria
empresa. Somente o transporte ficou sob terceirização.A empresa contou mais
permanentemente com um engenheiro florestal, e temporariamente com dois
engenheiros florestais, um técnico de segurança e vários técnicos florestais
para planejar, gerenciar e operacionalizar as atividades na floresta. A empresa
4
dispõe de um trator D6D, dois Skidder duas carregadeiras de Caterpillar.Desde
o ano 2000, as operações da empresa são certificadas sob os princípios e
critérios do FSC – Conselho de Manejo Florestal definidos pelo Grupo de
Trabalho Brasil para o Manejo Florestal de Terra Firme.
1.1.2. As operações florestais em comparação
As empresas mostraram grandes diferenças em relação às técnicas de exploração
aplicadas nos projetos. Como mencionado acima, duas das empresas trabalharam
conforme as diretrizes de EIR, que englobam principalmente planejamento da
exploração e atividades pós-exploratórias. Além disso, estas duas empresas (Empresas
4 e 5) estabeleceram também parcelas permanentes para monitorar o crescimento da
floresta. A Tabela 2 mostra as atividades realizadas pelas empresas. A seqüência das
atividades apresentadas na tabela pode ser considerada também como seqüência
cronológica das operações.
Tabela 2. Características das operações florestais das empresas analisadas.
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Em processo de
Convencional
Convencional
Certificada 1
certificação
(parte re-entrada) (desordenada)
(re-entrada)
Atividades Pré-Exploratório
Inventário amostral
Sim
Sim
Sim
Sim
Macro-zoneamento
Sim
Sim
Não
Não
Micro-zoneamento
Sim
Sim
Não
Não
Parcelas Permanentes
Sim
Sim
Não
Não
Planejamento da infra-estrutura (estradas e pátios)
Sim
Sim
Não
Não
Construção da infra-estrutura (estradas e pátios)
Trator Fitalis - FD9
Trator D6D
Trator Fiatallis FD9 Trator Komatsu - Komatsu – D6
operador e ajudante
somente operador somente operador D6
Operador e ajudante
Inventário 100%
Sim
Sim
Não
Não
Corte de cipó
Sim
Sim
Não
Não
Planejamento de derruba
Sim
Sim
Não
Não
Atividades de Exploração
Colheita
corte direcionado corte direcionado
4 equipes
4 equipes
4 equipes
4 equipes
operador e ajudante perador e ajudante
operador e 2 ajud. operador e ajudante
sem teste de oco
sem teste de oco
teste de oco
teste de oco
Planejamento de Arraste
Sim
Sim
Não
Não
Arraste
2 Skidder de pneu: Trator Fitalis: FD6, 2 Skidder :
2 Skidder de pneu:
Caterpillar 138
Skidder Pneu:
Müller TS 22,
Caterpillar 525
Müller TS 22
Muller TS 22
Caterpillar 525
5
Empresa 3
Convencional
(terceirizada)
Sim
Não
Não
Não
Não
2 Komatsu – D6
operador e ajudante
Não
Não
Não
4 equipes
operador e ajudante
sem teste de oco
Não
Trator: Komatsu
D6,
Skidder: Müller TS
22
Traçamento de toras
no pátio e na
no pátio e na
floresta
floresta
Romaneio
no pátio
no pátio
no pátio
(idem)
Empilhamento e Carregamento
Carregadeira 9/30
Case
721 Caterpillar
938
Caterpillar L90
Case L90
Carregadeira 9/38
Catterpillar 938
Caterpillar 938 G
Transporte
4 Volvo (30 m³)
2 Volvo (30m³), 1 3 Volvo, 3 Merc., 2
2 Volvo (20 m³)
Terceirizado
4 Merc. (13-20m³)* VW (20m³)
Scania ( 20-30 m³)
Atividades Pós-Exploratório
Manutenção de Estradas
Sim
Sim
Não
Não
Não
Tratamentos silviculturais
Planejado
Sim
Não
Não
Não
* nem sempre todos trabalhando no projeto monitorado
As Empresas 4 e 5 seguindo as diretrizes de EIR trabalham da seguinte forma. As
operações florestais geralmente são iniciadas antes da safra (exploração), e continuam
seguidamente após o término. O inventário 100% começa a partir de janeiro. No
mesmo período, são estabelecidas e medidas as parcelas permanentes. Segue-se o
micro-zoneamento, identificando-se os elementos topográficos e as áreas de
preservação permanente (APP). Para a construção das estradas secundárias e pátios é
feito, primeiramente, o planejamento com base nos mapas do micro-zoneamento.
Depois, o operador do trator deve seguir exatamente as marcações do planejamento.
As árvores são derrubadas utilizando-se técnicas apropriadas de corte, visando sempre
que possível o direcionamento da queda. Após a derruba é feito o planejamento do
arraste que, como o de estradas, é marcado com fitas plásticas coloridas para indicar a
localização das toras. O operador do Skidder deve seguir estas marcações. No arraste,
as pontas das toras são levantadas para diminuir o impacto nos ramais. As toras são
armazenadas no pátio de estocagem com tamanho de 25 x 20m, sendo posteriormente
transportadas para a serraria. Logo após a extração, faz-se a manutenção de estradas e
pátios. No ano seguinte, inicia-se a preparação da UPA (Unidade de Produção Anual)
para o próximo corte. Neste momento, mede-se novamente as parcelas permanentes, e
aplicam-se tratamentos silviculturais, tais como cortes de cipós das árvores da futura
colheita e plantação de mudas para enriquecimento das áreas. Após essas atividades, a
UPA entra em fase de repouso por 30 anos. Durante esse período também será
realizada a manutenção das estradas, dos plantios e parcelas permanentes.
Ao contrário das empresas certificadas, as Empresas 1, 2 e 3 trabalharam num
esquema convencional, gerando impactos significativos na floresta, porém, num
regime parcialmente eficiente em termos organizacionais. Um inventário acontece só
no momento da aquisição das áreas florestais com base em amostragem, estimando-se
volume comercial. As equipes de derruba selecionam as árvores de corte na hora da
exploração. O operador do Skidder busca as toras na floresta com apoio de um
ajudante. Não há mapas para facilitar a localização das toras. Assim, até 20% das
árvores derrubadas não são encontradas. A construção da infra-estrutura é feita sem
planejamento anterior. Os pátios não são distribuídos sistematicamente e têm, em
geral, um tamanho acima das necessidades. Resumindo, pode-se caracterizar a
extração destas três empresas como convencional, por não atender as recomendações
técnicas básicas segundo o conhecimento atualmente disponível. As atividades
6
florestais são basicamente direcionadas à fase de colheita, sendo que não há trabalhos
pré ou pós-colheita, a não ser a manutenção do maquinário.
Somente as duas empresas certificadas (Empresa 4 e 5) executaram operações pré e
pós-colheita, parte fundamental de EIR. As diferenças oriundas deste fato são as mais
importantes, porque a comparação revela que as diferenças em termos de maquinário
são poucas ou inexistentes. Outra diferenciação relevante é que as empresas
trabalhando EIR têm um quadro de funcionários melhor treinado e, de forma geral,
trabalhando em condições melhores. Em relação a este último ponto, vale ressaltar
que também houve grandes diferenças entre as empresas exercendo suas operações
sob regime convencional.
1.2.
A ferramenta de monitoramento econômico
Como mencionado acima, para a coleta dos dados foi aplicada a ferramenta de
monitoramento econômico, desenvolvida no âmbito do projeto Bom Manejo pela
cooperação científica entre a Embrapa Amazônia Oriental e o CIFOR. A fim de
garantir a funcionalidade do sistema e a qualidade dos dados levantados, a ferramenta
segue três princípios: simplicidade, continuidade e precisão.
Simplicidade: Devido ao baixo nível de escolaridade dos funcionários que
trabalham nas atividades florestais, foi elaborado um sistema de codificação que
possibilita documentar a maior parte das informações através de códigos
numéricos. Desta maneira foi possível minimizar a redação de textos longos,
facilitando o preenchimento por funcionários que possuem dificuldades para
escrever. Somente os lideres das equipes, normalmente alfabetizados, tiveram que
preencher os relatórios. Por ser um trabalho adicional exercido sem remuneração
extra, foram selecionados apenas dados essenciais para a coleta. Somente em
relação às máquinas, devido a sua importância como fator de custo, foram
coletados dados mais detalhados. As experiências mostraram que um funcionário,
uma vez familiarizado com o sistema, não precisa de mais do que um minuto por
dia para preencher os relatórios.
Continuidade: Operações florestais sofrem de uma ampla variedade de distúrbios
e fatores desfavoráveis, como chuva, máquinas quebradas ou tempo de espera para
equipamento ou pessoal oriundo de dificuldades logísticas. Por causa disso,
resultados de amostragens pontuais podem divergir da realidade. Isto vale
especialmente para empresas florestais com organização deficitária, com
equipamento carecendo manutenção e trabalhando nas condições ambientais
extremas que prevalecem na Amazônia. Para reproduzir estas variações foi
aplicada uma documentação diária e contínua das operações durante o ano inteiro.
Precisão: Devido à falta de organização e qualificação de pessoal, empresas
madeireiras amazônicas possivelmente desconsideram importantes fatores de
custo na sua contabilidade, tais como custo de capital, funcionários temporários,
custos de terceiros relacionados a serviços gerais, serviços sociais e pequenas
máquinas. O monitoramento de custos tem que garantir a completa consideração
de todos os fatores, baseada numa contabilidade sistemática.
Pode-se distinguir principalmente três componentes do sistema de monitoramento:
7
(1) um conjunto de relatórios para coletar as informações necessárias,
(2) um banco de dados como base para a análise dos dados coletados e a
visualização dos resultados, e
(3) um procedimento para garantir o funcionamento do sistema e a viabilidade das
informações coletadas. Nas seções seguintes, descreve-se os três componentes.
1.2.1. Os Relatórios
Com o preenchimento dos relatórios é possível registrar sistematicamente a produção
das diferentes atividades florestais, todas as despesas relevantes, como também o
consumo das máquinas. Foram definidos somente cinco relatórios:
a. Relatório de Equipe, documentando a composição de pessoal, a produção
diária e o local de trabalho;
b. Ficha dos Funcionários, mostrando uma lista de presença de todos os
empregados durante o mês;
c. Relatório de Peças e Materiais, documentando, para cada máquina, a
manutenção e o consumo, incluindo-se combustível e lubrificantes;
d. Ficha das Máquinas, relatando as atividades durante o mês para cada máquina
pesada, para as motoserras e para os veículos;
e. Relatório de despesas, resumindo em forma cronológica, as despesas
relevantes para as operações florestais.
Relatório de Equipe
Finalidade: O Relatório de Equipe registra o trabalho de todas as equipes de campo.
Levantam-se somente dados quantificáveis, ou seja, dados que se podem medir e
expressar em unidades (ex. 7 horas, 4 km, 25 toras, 30 árvores, 2 parcelas etc.). O
sistema não considera dados qualitativos.
Aplicação: O Relatório de Equipe de trabalho é preenchido diariamente pelo seu
líder.
Tabela 3. Relatório de Equipe
N°
N° máquina
N° da equipe:
1) Identificação
Data
2) Equipe
R
3) Tempo
Local
hora
Código Parcial
UT
hora
Espera / Intervalos / Chuva / Problemas etc.
Inicio do dia
:
Inicio da produção
:
:
:
:
:
Inicio do almoço
Término do almoço
Término da produção
Término do dia
5) Produção
Setor de trabalho
UPA
4) Fatores Adversos
Início
Termino
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
6) Observações
Quantidade Unidade
7) Assinaturas
Líder de equipe
Encarregado
Digitador
___________
___/___/___
___________
___/___/___
___________
___/___/___
Assinatura
Data
Assinatura
Data
Assinatura
Data
8
Estrutura: O relatório é dividido em 7 seções: (1) Identificação, (2) Equipe, (3) Tempo
(de trabalho), (4) Fatores Adversos, (5) Produção, (6) Observações e (7) Assinaturas.
O seu preenchimento funciona seguindo as descrições na tabela a seguir.
Campo
Conteúdo
Descrição
Cada relatório recebe um número de identificação. Quem define este número é o
digitador, no momento da digitação dos dados no escritório da empresa.
Toda máquina da empresa recebe um número para a sua identificação que, uma vez
definido, não se altera mais. Registra- se somente as máquinas relacionadas com as
operações florestais.
Nº máquina
Nº da máquina
Num relatório de equipe podem aparecer várias números de máquinas, desde que eles
estejam sendo usadas pela mesma equipe.
Com a identificação das máquinas por estes números, possibilita-se, posteriormente,
separar os resultados de produção e de custos por máquina.
O número da equipe é igual ao código do funcionário que lidera a equipe no campo.
Por isso o Número da Equipe tem que ser idêntico ao código do funcionário marcado
com X na coluna “R” na seção (2) “Equipe” desta tabela (veja abaixo).
Código do líder da
Nº da Equipe
Todo funcionário recebe um número ou código que é utilizado durante todo o
equipe
monitoramento.
Através do número da equipe é possível distinguir os resultados da produção das
diferentes equipes.
1. Área de Identificação: Os dados desta área informam quando e onde o trabalho relatado foi feito. Sabendo-se quando o
trabalho foi feito é possível perceber tendências de médio e longo prazo da produção e, por exemplo, detectar dias com
resultados fora do padrão. Sabendo onde foi feito o trabalho pode-se analisar posteriormente como a produção e os custos
gerados dependem de características do local (solo, terreno, tipo de floresta), cruzando-se as informações levantadas com
outras ferramentas, como no inventário 100%, no zoneamento ou no mapa topográfico.
Data
Data do trabalho Dia/mês/ano
Aqui, coloca-se o nome do local conforme é uso na empresa.
É importante usar um nome preciso que permita identificar exatamente o local (nome do
Local
Nome do projeto
projeto, área, fazenda, etc.). Quanto maior a empresa, mais importante é o cuidado com
esta denominação.
A área total de um projeto de manejo é subdividida em Unidades de Produção Anual
Unidade
de (UPAs), que representam as áreas que foram planejadas para se explorar durante um
UPA
Produção Anual ano.
É uso colocar o número do ano do calendário da exploração para denominar uma UPA.
Para facilitar o planejamento e a organização das operações, cada UPA é subdividida
Unidade
de
UT
em Unidades de Trabalho. Uma Unidade de Trabalho representa a unidade menor de
Trabalho
planejamento. Normalmente as UTs recebem um número.
2. Área Equipe: A composição da equipe é importante por três aspectos: (1) cálculo dos custos de pessoal; (2) análise dos
efeitos de diferentes características da equipe em relação ao tamanho, qualificação, e experiência; e (3) consideração
completa dos funcionários em exercício.
Marca-se o líder da equipe com um “X”. Isto assegura a atribuição dos resultados da
Marcar com X o
R
produção às diferentes equipes. O código do funcionário marcado como líder de equipe
líder da equipe
tem que ser idêntico ao “Número da Equipe” no cabeçalho do relatório.
Este número identifica o funcionário que trabalha em uma determinada equipe no
Código
do campo. Cada funcionário recebe um número que será utilizado para identificá-lo durante
funcionário
da todo o trabalho de monitoramento. É importante não alterá-lo para garantir a integridade
Código
equipe conforme a dos dados.
codificação
Conhecendo-se a equipe, é possível distinguir os resultados da produção relacionados
às diferentes equipes.
Às vezes um funcionário não trabalha todo o dia com a mesma equipe. Isso causa um
Porcentagem de
efeito sobre os custos e, portanto, tem que ser registrado. No caso, preenche-se aqui a
Parcial
tempo trabalhado
porcentagem do tempo em que o funcionário trabalhou na referida equipe. Se for 100 %
com a equipe
(o que é o normal) este campo fica livre.
3. Área Tempo: Para calcular a produtividade por hora e considerar a influência do tempo trabalhado sobre a produção é
fundamental documentar o tempo de trabalho da equipe. O conhecimento sobre a proporção do tempo para trabalho,
transporte ou intervalos gera a possibilidade para avaliar a logística das operações.
Hora da saída do
Normalmente, a hora em que os funcionários saem do acampamento para trabalhar,
Início do dia
acampamento
depois do café da manhã e da preparação do equipamento.
(h/m)
Hora do início da
Início
da
atividade produtiva Hora em que o funcionário chega na floresta para trabalhar.
produção
(h/m)
Nº
Nº do relatório
9
Campo
Conteúdo
Descrição
Hora do fim da
Início
do
Hora em que termina o trabalho para chegar no lugar do almoço ou para almoçar. (O
atividade produtiva
almoço
tempo necessário para chegar no lugar do almoço faz parte do intervalo.)
para almoçar (h/m)
Hora do início da
Horário de reiniciar o trabalho após o almoço. (O tempo necessário para chegar no lugar
Fim do almoço atividade produtiva
do trabalho faz parte do intervalo.)
(h/m)
Hora do fim da
Hora em que termina o trabalho na floresta e em que se prepara para voltar para o
Fim
da
atividade produtiva
produção
acampamento.
na floresta (h/m)
Hora da chegada
Horário em que chega no acampamento. O tempo para tomar banho, jantar etc. não é
Fim do dia
no acampamento
considerado.
(h/m)
4. Área Fatores Adversos: Fatores Adversos são acontecimentos ou fatos que atrapalham ou interrompem o trabalho da
equipe. Levantando estes fatores pode-se considerá-los nos cálculos de produtividade e de custo por hora. Muitas vezes
fatores adversos explicam porque durante determinado trabalho não houve o desempenho desejado. O conhecimento “do
tempo perdido” por fatores adversos possibilita avaliar a importância destes fatores e achar soluções para diminuir seus
efeitos.
Espera
Problemas
Intervalos
Chuvas
Descrever
de
forma
compreensível e
simples o fator que
atrapalha
o
trabalho
Conhecendo o fator adverso, é possível entender e reconstruir o que aconteceu. Isso é
fundamental para a interpretação dos dados de produção. Além disso, facilita uma
avaliação profunda dos possíveis motivos adversos e os seus impactos.
Exemplos de preechimento: Chuva. / Pneu do Skidder furado. / Falta de combustível.
Início do impacto
do
fator
em
Horário em que o fator adverso apareceu, interrompendo o trabalho ou inibindo seu ritmo
Início
questão
ao
normal.
trabalho produtivo
(h/m)
Fim do impacto do
fator em questão
Horário em que o fator adverso foi superado ou desapareceu.
Fim
ao
trabalho
produtivo (h/m)
5. Área Produção: Conhecendo a produção é possível calcular produtividades e os custos por unidade produzida. Caso uma
mesma equipe tenha trabalhado durante um dia em diferentes atividades, pode-se utilizar duas (2) linhas.
O setor de trabalho descreve a atividade em que a equipe trabalhou. Para facilitar o
Setor
de Código do setor preenchimento e a análise dos dados, todas as operações florestais que podem ser
trabalho
de trabalho
expressas em unidades de produção são numeradas com um código. Setores típicos
são p.e. construção de estradas, derruba, arraste.
Produção total do
Quantidade
Documenta a quantidade produzida durante o dia.
dia
É essencialmente importante definir a unidade da produção para poder avaliar o
Unidade em que a
resultado. As unidades também estão definidas no Anexo 1####. As unidades
Unidade
produção
é
geralmente são determinadas e padronizadas com a empresa. Unidades frequentemente
medida
usadas são m³ de tora, árvore, km de estrada construída, etc.
6. Área Observações: Neste campo podem ser colocadas informações adicionais que parecem ser importantes ou que
facilitam o entendimento do relatório. No caso de um dia de trabalho normal, este campo fica sem preenchimento.
7. Área Assinaturas: As assinaturas garantem que os dados foram verificados e aceitos pelas diferentes entidades
envolvidas no levantamento e na digitação.
A assinatura deve ser do mesmo funcionário, cujo código na área 2 do formulário foi
Assinatura e data
Líder da equipe
marcado com X na coluna “R”, e corresponde ao código colocado no Nº da equipe. A
da assinatura
assinatura confirma que os dados estão corretos.
A assinatura deve ser do responsável pela coleta e organização dos relatórios no final de
cada dia de trabalho. No caso de detecção de erros e incompatibilidades, o encarregado
Assinatura e data
Encarregado
deve entrar em contato, imediatamente, com o funcionário em questão para esclarecer
da assinatura
dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram controlados e avaliados
como corretos.
A assinatura deve ser do responsável pela digitação dos relatórios, que deve ser
realizada o mais breve possível. No caso de erros e incompatibilidades encontrados nos
Assinatura e data
Digitador
relatórios, o digitador deve entrar em contato, imediatamente, com o encarregado e/ou o
de assinatura
funcionário em questão para esclarecer dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os
dados foram controlados, avaliados como corretos e digitados.
10
Ficha de Funcionarios: A Ficha de Funcionários exibe a lista de todos os
empregados relacionados com as operações florestais e a relação das atividades destes
empregados com os dias do mês. Este relatório facilita o controle da presença e das
atividades dos funcionários. Paralelamente, providencia os dados básicos para
determinar os custos salariais diretos e indiretos de todas as operações realizadas pela
empresa. A ficha mostra as atividades de todos os funcionários trabalhando,
independentemente da sua função. Desta maneira, inclui também funcionários que
não estão envolvidos em trabalhos quantificáveis, como pessoal de apoio (cozinheiro,
motorista, etc.) e coordenação (engenheiro, encarregado da mata, encarregado de
segurança, etc.). Devido à importância central desta ficha, o preenchimento foi feito
por um funcionário com alto grau de responsabilidade, que conhecia todos os outros
funcionários e as suas respectivas funções. O responsável preencheu a ficha ao final
de cada dia do trabalho baseado nas informações colocadas nos Relatórios de Equipe.
Tabela 4. Ficha de Funcionários
F icha E m p reg a do s
Fu ncionário
N om e
Nr
ANO:
M Ê S:
2
3
4
5
6
7
...
R e sp o n s á ve l p a ra p re e n ch im e n to
___________
A ssin a tu ra
P ag ina :
D ias de Trab alho
1
_ _ _ /_ _ _ /_ _ _
D a ta
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
A S S IN A T U R A S E D A T A S
E n ca rre g a do
___________
A ssin a tu ra
_ _ _ /_ _ _ /_ _ _
D a ta
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
D ig ita ç ã o
___________
A ssin a tu ra
_ _ _ /_ _ _ /_ _ _
D a ta
apo; io /coordenaçãoF; = fo lga/feriadoO; = fa lta se m perm issãoD; = do ente.
N º do líder da equ ipe co m pro dução s ser do cum e ntada e m o utro relató
X = rio
A Ficha de Funcionários é dividida em três áreas: identificação, dados e assinaturas. A
identificação é registrada no cabeçalho, as atividades dos empregados na parte central
e no rodapé encontra-se a área de assinaturas. Adicionalmente, estão discriminados
abaixo os códigos a serem utilizados no preenchimento. Os campos do relatório
devem ser preenchidos como descreve a tabela a seguir.
Campo
Conteúdo
Descrição
Área de Identificação: Os dados desta área servem para relacionar as informações colocadas no relatório referentes a uma
determinada máquina. Através desta informação é possível distinguir os gastos de cada máquina.
Mês
Mês em questão
A data é importante para facilitar o reconhecimento do relatório em caso de dúvidas.
Ano
Ano em questão
Página
N° da página
Controla a seqüência completa das páginas no mês.
Área de dados: Os dados colocados aqui possibilitam a reconstrução das atividades de todos os funcionários durante o mês
em questão. Estas informações asseguram o cálculo dos custos salariais diretos e indiretos e facilitam o controle dos
funcionários e da qualidade dos dados.
Código
do
Cada funcionário da empresa recebe um código próprio. Isso é para facilitar o
Nº
funcionário
da
preenchimento dos formulários e a análise dos dados.
equipe
Sobrenome e nome
Nome
Nome completo do funcionário para assegurar que o código utilizado esteja correto.
do funcionário
Atividade
do Para facilitar o preenchimento e possibilitar a análise sistemática dos dados, as
1 a 31
funcionário
em atividades a serem colocadas estão codificadas da seguinte forma:
questão conforme a
Este número tem que ser colocado caso seja preenchido um Relatório de
codificação mostrada Nº Equipe onde o funcionário aparece como parte da equipe. Neste caso, deve
abaixo da ficha.
ser colocado o número do líder da equipe na qual o funcionário trabalhou.
11
Campo
Conteúdo
Descrição
Os funcionários não relacionados com atividades que produzam resultados
quantificáveis devem ser diferenciados colocando-se um X. Este código
significa funcionários de apoio ou da coordenação.
F
Funcionários em folga ou em férias são designados com F.
O Funcionários que faltam sem permissão recebem O.
D Funcionários doentes recebem D.
Área de Assinaturas: As assinaturas garantem que os dados foram verificados e aceitos pelas diferentes entidades
envolvidas no levantamento e na digitação.
Responsável
Assinatura e data da Responsável pelo preenchimento da ficha. A assinatura confirma que os dados
para
assinatura
estão corretos.
preenchimento
Responsável pela coleta e organização dos relatórios no final de cada dia de
trabalho. No caso de detecção de erros e incompatibilidades, o encarregado deve
Assinatura e data da
Encarregado
entrar em contato, imediatamente, com o funcionário em questão para esclarecer
assinatura
dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram controlados e
avaliados.
Responsável pela digitação dos relatórios que deve ser realizada de preferência o
mais breve possível. No caso de erros e incompatibilidades encontrados nos
Assinatura e data de
Digitador
relatórios, o digitador deve entrar em contato, imediatamente, com o encarregado
assinatura
e/ou o funcionário em questão para esclarecer dúvidas ou erros. A assinatura
confirma que os dados foram controlados, avaliados como corretos e digitados.
X
Relatório de Peças e Materiais: As máquinas têm grande influência sobre os custos
das operações florestais devido ao seu valor, manutenção e consumo. O Relatório de
Peças e Materiais registra todas as peças e materiais gastos pelas diferentes máquinas,
incluindo máquinas pesadas (como tratores e skidder), motoserras e veículos. O
relatório mensal foi preenchido diariamente pelo operador da máquina ou seu
assistente.
Tabela 5. Relatório de Peças e Materiais.
Peças e Materiais (acima)
Máquina:
N°
Ano:
Descrição
Responsável:
N°
Nome completo
Dia
Peças/Materiais
Quantidade
Mês:
Dia
Página:
Peças/Materiais
Quantidade
...
Responsável pela máquina
___________
Assinatura
___/___/___
Data
ASSINATURAS E DATAS
Encarregado
___________
Assinatura
___/___/___
Data
Digitação
___________
Assinatura
___/___/___
Data
O Relatório de Peças e Materiais é dividido em três áreas: identificação, dados e
assinaturas. As informações para identificação no cabeçalho devem ser preenchidas
imediatamente. As atividades da máquina que correspondem aos dados devem ser
registradas na parte central do formulário. No rodapé se encontra a área de
assinaturas. Os campos do relatório devem ser preenchidos como descrito na tabela
abaixo.
Campo
Conteúdo
Descrição
12
Campo
Conteúdo
Descrição
Área de Identificação: Os dados desta área servem para relacionar os dados colocados no relatório com uma determinada
máquina pesada (skidder, tratores, etc) ou motoserra. Através desta informação é possível distinguir os gastos de cada
máquina.
Mês
Mês em questão
Mês em que a atividade da máquina está sendo efetuada
Ano
Ano em questão
Ano em que a atividade da máquina está sendo efetuada.
Página
N° da página
Controla a seqüência completa das páginas no mês.
Este código identifica a máquina pesada (Trator, Skidder etc.) ou a
motoserra utilizada para realizar o trabalho em questão, segundo a
N°
Código da máquina
codificação definida pela empresa. Através desta informação é possível
distinguir os resultados da produção, relacionados com as diferentes
Máquina
máquinas.
O nome da máquina é usado para garantir que o código da máquina
Descrição Nome da máquina
colocado é o correto.
Código do funcionário
Cada funcionário da empresa recebe um código próprio. Isso é para
N°
responsável
pela
facilitar o preenchimento dos formulários e a análise dos dados.
máquina
Responsável
Nome
Nome completo do O nome completo do funcionário é usado para garantir que o código do
funcionário colocado é o correto.
completo funcionário
Área de dados: Os dados colocados aqui possibilitam a identificação completa das peças e dos materiais utilizados durante o
mês para a máquina. Através do conhecimento destas informações é possível calcular os custos de consumo e da
manutenção das máquinas.
Especificar o dia em que a peça ou o material foi colocado. Através desta
Dia de utilização da
Dia
informação é possível relacionar o consumo e gasto das máquinas com
peça ou do material
atividades e condições específicas do trabalho durante um certo dia.
Esta informação deve possibilitar a identificação correta da
peça/material. Assim, a descrição das peças/materiais deve ser a mais
Peças / Materiais
Identificação da peça
detalhada possível. Cada item colocado na máquina deve ser colocado
em uma linha própria.
A
quantidade
da Quantidade de peça/ material colocada na máquina. A unidade de
Quantidade
peca/material
medida (litros, metros, etc.) deve ser colocada ao lado.
Unidade para medir a quantidade de cada peça/ material colocado na
máquina, como: peça, caixa, litro, quilo, pacote, etc. Para cada tipo de
Unidade
A unidade
peça/material o responsável do monitoramento deve definir a unidade
para medir a quantidade. Isso facilita a sistematização e análise dos
dados.
Área de Assinaturas: As assinaturas garantem que os dados foram verificados e aceitos pelas diferentes entidades
envolvidas no levantamento e na digitação.
Responsável
pela Assinatura e data da Operador responsável pela máquina e pelos dados preenchidos no
máquina
assinatura
relatório. A assinatura confirma que os dados estão corretos.
Responsável pela coleta e controle dos relatórios no final do mês.No
caso de erros e incompatibilidades, o encarregado deve entrar em
Assinatura e data da
Encarregado
contato imediatamente com o responsável pela máquina para esclarecêassinatura
los. A assinatura confirma que os dados foram controlados e avaliados
como corretos.
Responsável pela digitação dos relatórios que deve ser realizada de
preferência no início do mês seguinte. No caso da detecção de erros e
Assinatura e data de incompatibilidades, o digitador deve entrar em contato, imediatamente,
Digitador
assinatura
com o encarregado e/ou o responsável pela máquina para esclarecer
dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram controlados,
avaliados como corretos e digitados.
Ficha de Máquinas: Em correspondência a Ficha de Empregados foi também
registrada a utilização das máquinas na Ficha de Máquinas. Esta ficha exibe a lista de
todas as máquinas relacionadas com as operações florestais e o seu desempenho em
cada dia do mês. Este relatório facilita o controle das máquinas, especificamente a
relação entre dias produtivos e de manutenção, que têm um grande efeito sobre os
seus custos. A ficha mostra o uso de todas as máquinas, independentemente da sua
função, assim, inclui também máquinas que não foram utilizadas ou utilizadas
somente para suporte. Devido à importância central desta ficha, o preenchimento foi
feito por um funcionário com alto grau de responsabilidade, que conhecia todos os
outros funcionários e as suas respectivas funções. O responsável preencheu a ficha ao
13
final de cada dia do trabalho baseado nas informações colocadas nos Relatórios de
Equipe.
Tabela 6. Ficha de Máquinas.
Ficha de Máquina
ANO:
MÊS:
1
2
3
4
5
6
...
Responsável p ara preenchimento
___________
Assinatura
Pagina:
Dias
Máquina
Nr
___/___/___
Data
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
ASSINATURAS E DATAS
Encarregado
___________
Assinatura
___/___/___
Data
Digitação
___________
Assinatura
___/___/___
Data
X = apoio /coordenação;F = folga/feriado;
O = falta sem permissão;
Nº do líder da equipe com produção s ser documentada em outro relatório;
D = doente.
A Ficha de Máquinas é dividida em três áreas: identificação, dados e assinaturas. A
identificação é registrada no cabeçalho, as atividades das máquinas na parte central e
no rodapé encontra-se a área de assinaturas. Adicionalmente, estão discriminados
abaixo os códigos a serem utilizados no preenchimento. Os campos do relatório
devem ser preenchidos como descreve a tabela abaixo.
Campo
Conteúdo
Descrição
Área de Identificação: Os dados desta área servem para relacionar os dados colocados no relatório com uma certa máquina.
Através esta informação é possível distinguir os gastos de cada máquina.
Mês
Mês em questão
A data é importante para facilitar o reconhecimento do relatório em caso de dúvidas.
Ano
Ano em questão
Página
N° da página
Controla a seqüência completa das páginas no mês.
Área de dados: Os dados colocados aqui possibilitam a reconstrução das atividades de todas as máquinas durante o mês em
questão. Estas informações asseguram a consideração adequada também das máquinas de apoio, e o cálculo dos custos
diários das máquinas.
Cada máquina da empresa recebe um próprio código para facilitar o preenchimento
Nº
Código da máquina
dos formulários e a análise dos dados.
Nome
Nome da máquina Nome da máquina para assegurar que o código utilizado é correto.
Para facilitar o preenchimento e possibilitar a análise sistemática dos dados, as
atividades a serem colocadas estão codificadas da seguinte forma:
Este número tem que ser colocado caso a máquina tenha sido utilizada por
Nº uma equipe que preencheu um Relatório de Equipe. Neste caso tem que ser
colocado o número do líder da equipe para a qual a máquina trabalhou.
Código do uso da
1 a 31
As máquinas não consideradas nos Relatórios de Equipe, mas que entretanto
máquina
X foram utilizadas recebem um X. Este código significa máquinas usadas para
apoio.
G Máquinas estacionadas e, portanto, não usadas.
D Máquinas com defeitos e, assim, não usadas.
Área de Assinaturas: As assinaturas garantem que os dados foram verificados e aceitos pelas diferentes entidades
envolvidas no levantamento e na digitação.
Responsável
Assinatura e data da Responsável pelo preenchimento da ficha. A assinatura confirma que os dados
para
assinatura
estão corretos.
preenchimento
Responsável pela coleta e organização dos relatórios no final de cada dia de
trabalho. No caso de detecção de erros e incompatibilidades, o encarregado deve
Assinatura e data da
Encarregado
entrar em contato, imediatamente, com o funcionário em questão para esclarecer
assinatura
dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram controlados e
avaliados.
14
Campo
Conteúdo
Descrição
Digitador
Responsável pela digitação dos relatórios que deve ser realizada, de preferência, o
mais breve possível. No caso de erros e incompatibilidades encontrados nos
Assinatura e data de
relatórios, o digitador deve entrar em contato, imediatamente, com o encarregado
assinatura
e/ou o funcionário em questão para esclarecer dúvidas ou erros. A assinatura
confirma que os dados foram controlados, avaliados como corretos e digitados.
Relatório de Despesas: O Relatório de Despesas registrou, em ordem cronológica,
todas as despesas durante um mês, para que fossem consideradas no cálculo dos
custos.
Tabela 7. Relatório de Despesas.
Relatório de despesas
ANO:
Data
MÊS:
Item (Especificação)
Responsável pela contabilidade
___________
Assinatura
___/___/___
Data
Máquina
ASSINATURAS E DATAS
Encarregado
___________
Assinatura
Pagina:
___/___/___
Data
Valor (R$)
Digitação
___________
Assinatura
___/___/___
Data
O Relatório de Despesas é dividido em três áreas: Identificação, dados e assinaturas.
O cabeçalho contém as informações para identificação. Na área de dados foram
registradas as despesas em ordem cronológica. No rodapé se encontra a área de
assinaturas. Os campos do relatório foram preenchidos como descrito na tabela
abaixo.
Campo
Conteúdo
Descrição
Área de Identificação: Os dados desta área servem para identificar quando o relatório foi feito. Isso facilita o controle dos
dados e seu arquivo.
Ano
Ano em questão
Colocar o ano utilizando 4 cifras
Mês
Mês em questão
Colocar o mês utilizando 2 cifras
Pode acontecer que, para documentar as despesas durante um mês, seja
Página
N° da página
preciso preencher mais de uma página. Nesse caso, é necessário numerá-las
conforme a seqüência.
Lista de despesas: Os dados colocados aqui possibilitam a identificação completa das despesas do mês. Para facilitar uma
distribuição real das despesas aos diferentes setores de trabalho, é necessário colocar informações adicionais que
determinem o caráter das despesas.
Data da realização da Especificar a data em que a despesa foi realizada. Através desta informação
Data
despesa
é possível relacionar as despesas com os recibos.
Esta informação deve possibilitar a identificação correta da despesa. Assim, a
Descrição inequívoca
Item (Especificação)
especificação deve ser a mais detalhada possível. Cada despesa deve ser
da despesa
colocada em uma linha própria.
Se a despesa é relacionada com uma certa máquina, deve ser colocada o
Máquina
Código da máquina
código da máquina em questão.
Valor
Valor da despesa
Valor especificado da despesa em moeda corrente.
Área de Assinaturas: As assinaturas garantem que os dados foram verificados e aceitos pelas diferentes entidades
envolvidas no levantamento e na digitação.
Responsável
pela Assinatura e data da O responsável pelo preenchimento do relatório garante com a sua assinatura
contabilidade
assinatura
que os dados estão corretos.
Responsável pela coleta e organização dos relatórios no final de cada dia de
Assinatura e data da
Encarregado
trabalho. No caso da detecção de erros e incompatibilidades, o encarregado
assinatura
deve entrar em contato, imediatamente, com o funcionário em questão para
15
Campo
Digitador
1.2.2.
Conteúdo
Descrição
esclarecer dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram
controlados e avaliados como corretos.
Responsável pela digitação dos relatórios que deve ser realizada de
preferência o mais breve possível. No caso de erros e incompatibilidades
Assinatura e data de encontrados nos relatórios, o digitador deve entrar em contato,
assinatura
imediatamente, com o encarregado e/ou o funcionário em questão para
esclarecer dúvidas ou erros. A assinatura confirma que os dados foram
controlados, avaliados como corretos e digitados.
O Banco de Dados
Todos os dados foram digitados em um banco de dados em ACCESS, que possibilitou
a análise mensal sobre produção e custos das diferentes atividades, equipes e
máquinas. Este processo necessitou a documentação e atualização contínua das
informações básicas da análise e, em particular, da listagem dos empregados e seus
salários mensais, da listagem das máquinas e seus preços e duração de depreciação, da
listagem das atividades e unidades de medição, da listagem das peças e materiais,
incluindo os seus preços, a duração do período da safra, como também a taxa de
interesse esperada pela empresa. Atualmente, o banco de dados usado neste estudo,
esta sendo transformado em um software profissional.
Figura 1. Interfase do banco de dados para processar e analisar os dados sobre
produção e custos.
1.2.3.
O Procedimento
Como precondição para o funcionamento do monitoramento econômico foi definido
um procedimento padrão para preenchimento, coleta, processamento e análise dos
dados. Pela complexidade das tarefas, o pessoal técnico do projeto deu suporte para as
empresas na implementação e supervisão do processo de monitoramento. Em
particular, o procedimento teve os seguintes elementos:
16
Figura 2 - Esquema do procedimento do monitoramento econômico.
Gerencia
Floresta
Relatórios
das equipes
Analise
Base de Dados
Apresentação
& Discusão
Encarregado
Fichas de
funcionários e
máquinas
Acampamento
Pessoal
Despesas
Administração
Relatório de
peças e
materiais
a. No final do dia, os líderes de cada equipe de trabalho na floresta preencheram
os relatórios de equipe. Os responsáveis para as máquinas atualizaram os
relatórios de peças e materiais sobre o consumo de óleo diesel, lubrificantes e
peças das diferentes máquinas.
b. Os relatórios foram coletados e checados pelo encarregado. Com base nestas
informações, ele preencheu as fichas de funcionários e máquinas. Possíveis
erros ou incertezas foram verificados com os funcionários.
c. Os relatórios de equipe, das peças e materiais e as fichas de funcionários e
máquinas foram enviados ao escritório.
d. Paralelamente, o pessoal da administração documentou todas as despesas
relacionadas à floresta nos relatórios de despesas. As despesas relacionadas
com as máquinas usadas na floresta foram documentadas separadamente para
cada máquina.
e. Todos os dados foram digitados no banco de dados, aproveitando a
oportunidade de novamente checar a qualidade dos dados e verificar eventuais
erros ou incertezas que viessem a aparecer. Adicionalmente, as listagens
básicas sobre funcionários e máquinas foram atualizadas.
f. No final, foram calculados os parâmetros de produção e custos. Os resultados
foram apresentados ao gerente das empresas.
g. Espera-se que a gerência aproveite estas informações para apresentá-las e
discuti-las com os funcionários, para assegurar motivação e interesse em
continuar o monitoramento.
O cuidado com os relatórios no que diz respeito à distribuição, preenchimento,
digitação e análise é fundamental para garantir a qualidade dos dados. Muitos estão
envolvidos neste processo, e assim é muito importante que todos conheçam e sigam
os princípios e as regras do procedimento. O quadro abaixo resume os procedimentos
do monitoramento econômico.
17
Tabela 8. Procedimento do monitoramento econômico.
Atividades
Responsável
1. Definir responsabilidades (antes da implementação)
Definir encarregados de monitoramento e os seus substitutos
Definir os procedimentos do monitoramento econômico (rotinas)
Gerente
Gerente, encarregado do monitoramento, encarregado
do projeto.
Definir as responsabilidades dos outros funcionários chaves (ex.
Gerente, encarregado do monitoramento.
digitador) no âmbito do monitoramento econômico
2. Treinamento (a partir da implementação continuamente)
Capacitar os encarregados de monitoramento e os seus substitutos Encarregado do Projeto
encarregado do
Capacitar os outros funcionários chaves no âmbito do Encarregado do monitoramento,
monitoramento econômico
projeto.
Treinar os funcionários a preencher os relatórios e os procedimentos
Encarregado do monitoramento e do projeto
de gerenciamento
Supervisar intensivamente os funcionários
Encarregado do monitoramento
Capacitar o pessoal empresarial em analisar, interpretar e
Encarregado do Projeto
apresentar os dados econômicos.
Supervisar regularmente
Encarregado do Projeto
3. Preenchimento dos relatórios (Os relatórios devem ser preenchidos diariamente após o trabalho. É recomendado
fazer a notações durante o dia).
Relatórios de Equipe
Líderes das equipes
Relatórios de Peças e Materiais
Operadores das máquinas e motoserras
Ficha de Funcionários
Encarregado do monitoramento
Ficha de Máquinas
Encarregado do monitoramento
Relatório de Despesas
Pessoal da administração
4. Coleta e Controle (Para coletar os relatórios é fundamental estabelecer rotinas. A coleta deveria ser realizada,
dependente do relatório, cada final do dia ou do mês. Deve ser verificada a plausibilidade dos relatórios na hora de coleta.
Dúvidas ou deficiências devem ser esclarecidas imediatamente com o funcionário em questão. Depois da aprovação dos
dados os relatórios devem ser passados o mais rápido possível ao digitador).
Dia
Mês
Relatório de Equipe
O
Ficha de Funcionários
O
Encarregado do monitoramento
Ficha de Máquinas
O
Relatórios de Peças e Materiais
O
Relatório de despesas
O
5. Controle e Digitação (A digitação dos dados deve ser realizada o mais rápido possível, dependente do relatório, no
início do dia ou do mês. O estabelecimento de rotinas é fundamental. A digitação engloba o controle informal da plausibilidade
dos dados. Em caso de dúvidas ou deficiência dos dados, o digitador deve verificá-las imediatamente com o encarregado ou
funcionário em questão. Foi desenvolvido um programa baseado no banco de dados em ACCESS).
Dia
Mês
Relatório de Equipes
O
Ficha de Funcionários
O
Digitador ou projeto.
Ficha de Máquinas
O
Relatórios de Peças e Materiais
O
Relatório de despesas
O
6. Análise (No início da implementação os dados serão analisados pelo projeto, mas é esperado que a empresa possa
assumir essa responsabilidade. Para facilitar a análise, será desenvolvido um software.).
Inicialmente, o encarregado do Projeto e depois a
Análise dos dados
gerência
7. Apresentação: (No início, pelo projeto, depois pela empresa). A divulgação regular dos resultados do
monitoramento é muito importante. As apresentações devem ser simples e adequadas para provocar uma discussão
construtiva sobre os aspectos da produção e das operações, buscando uma otimização contínua. Além da apresentação
pública do desempenho das operações, cada líder da equipe deve receber um relatório escrito sobre o desempenho da
equipe.
Inicialmente, o encarregado do Projeto e, depois, a
Apresentação dos dados
gerência
Definição do encarregado do monitoramento: Para assegurar que a coleta dos dados
funcione continuamente e que os dados sejam de boa qualidade, é indispensável que
18
um funcionário da empresa seja o responsável pelo gerenciamento do monitoramento.
Este encarregado do monitoramento econômico deve esclarecer as tarefas e
responsabilidades de cada um dos funcionários da empresa, controlar o cumprimento
das tarefas, assegurar o abastecimento de formulários e a coleta sistemática dos
relatórios preenchidos. Pela grande importância do encarregado do monitoramento,
este deve ser uma pessoa que tenha autoridade, conheça bem os funcionários e saiba
ler e escrever sem problemas. É recomendado gratificá-lo com um salário extra pelo
trabalho adicional. Se a empresa realiza o monitoramento econômico na mata e na
serraria, cada setor precisa de um próprio encarregado. Para assegurar o
funcionamento do monitoramento econômico durante a ausência do encarregado, é
necessário definir e capacitar também substitutos.
Explicação individual dos procedimentos e responsabilidades: O encarregado do
monitoramento deve explicar o monitoramento econômico, os procedimentos e as
responsabilidades individuais para cada funcionário. É recomendado realizar este
treinamento em quatro etapas.
i)
ii)
iii)
iv)
Antes de implementar o monitoramento econômico, todos os funcionários de
cada nível hierárquico devem receber uma apresentação completa com os
motivos, resultados esperados, descrição sobre os relatórios, procedimentos e,
finalmente, a definição das responsabilidades. Durante a reunião, cada
funcionário deve receber uma prancheta contendo o seu nome, função e o seu
código individual.
Apresentações para grupos de funcionários do mesmo nível profissional
(operadores de máquinas, motoserristas, romaneiadores, etc.), explicando
especificamente o que eles têm que fazer e realizando vários exercícios de
preenchimento.
Supervisão e suporte individual dos funcionários, especificamente no início da
aplicação. Segundo os resultados do controle da qualidade do preenchimento
dos formulários, o encarregado deve repetir o treinamento.
Supervisão contínua dos funcionários e treinamento dos funcionários novos.
O quadro abaixo (Tabela 9) mostra as responsabilidades dos diferentes grupos.
Tabela 9. Responsabilidades relacionadas ao processo do Monitoramento
Econômico.
Posição
Responsabilidade
- Gerenciar o processo do monitoramento econômico na mata;
- Treinar e controlar os funcionários da mata no preenchimento dos relatórios;
Encarregado
do
- Coletar e controlar diariamente os Relatórios de Equipe;
monitoramento
- Assinar os relatórios coletados e cuidar de seu arquivo e entrega ao digitador:
- Distribuir e manter os relatórios em número adequado.
Substituto do encarregado - Substituir o encarregado durante sua ausência
Encarregado de preencher
- Preencher diariamente as fichas de funcionários e máquinas;
as ficha de freqüência (de
- Entregar as fichas de freqüência preenchidas ao encarregado do monitoramento
preferência o encarregado
depois do último dia de trabalho de cada mês.
do monitoramento)
- Preencher diariamente o Relatório de Equipe;
Líderes de equipe
- Entregar o Relatório de Equipe preenchido ao encarregado do monitoramento no
final de cada dia.
- Preencher diariamente o Relatório de Peças e Materiais;
Operadores de máquinas
- Entregar o Relatório de Peças e Materiais preenchido ao encarregado do
19
monitoramento depois do último dia de trabalho de cada mês.
Encarregado de preencher
o Relatório de Despesas - Preencher diariamente o Relatório de Despesas;
(de
preferência
o - Entregar o Relatório de Despesas preenchido ao encarregado do monitoramento
encarregado
da depois do último dia de trabalho de cada mês.
administração)
- Digitar e controlar periodicamente os Relatórios de Equipe, e mensalmente as
Digitador
fichas de funcionários e máquinas, o relatório de peças e materiais como também
o relatório de despesas.
Funcionários
- Conhecer os seus códigos.
1.3. A Atuação do Projeto
Para a implementação do componente I do projeto, contou-se com dois engenheiros
florestais com grau de doutorado e uma engenheira florestal com mestrado, que
exerceu a função de assistente de campo. A fase da coleta de dados nas empresas foi
implementada através de visitas curtas pela coordenação e viagens mais extensas de 1
(uma) a 4 (quatro) semanas pela assistente de campo. Estas últimas serviram para a
orientação e a capacitação dos gerentes florestais, líderes de equipe e pessoal de
escritório, para assegurar o correto preenchimento dos relatórios.
Os dados foram digitados nas instalações e com equipamento da UFRA, com
participação dos integrantes do projeto e de pessoal da universidade. A análise de
dados foi executada de forma interativa, cruzando-se as informações recebidas e os
resultados obtidos, em comunicação permanente entre a equipe e as empresas,
observando-se especialmente a sua plausibilidade. Todos os custos calculados
baseiam-se na coleta de dados. Inconsistências eventuais que comumente ocorrem
durante a implementação de novas ferramentas foram contabilizados, utilizando-se
médias ou estimativas plausíveis.
20
2. Resultados.
Este capítulo contém os resultados mais importantes do estudo em forma comparativa.
Além das informações aqui apresentadas, existe a possibilidade de gerar resultados
adicionais ou mais específicos, através da utilização do banco de dados do projeto.
Caso existam demandas neste sentido, a equipe envolvida no projeto poderá
possivelmente gerar a informação desejada2.
Já na descrição das empresas ficou óbvia a existência de grandes diferenças em
relação a tamanho, organização, maquinário e equipamento, as caraterísticas
biofísicas da área de exploração, assim como também as diversas técnicas aplicadas.
Cada uma destas características, e ainda mais a sua combinação têm importantes
influências sobre os resultados. Além disso, cada empresa teve uma maneira distinta e
individual de definir as atividades que foram monitoradas, como também uma
estrutura específica da documentação de despesas que serviram como base de cálculo.
Estas diferenças limitam a comparabilidade das empresas, e isto sempre deve ser
considerado na interpretação dos resultados apresentados. De outro lado, a análise
comparativa das empresas, além de gerar uma primeira visão sobre a realidade
financeira da exploração florestal mecanizada na região Tailândia, oferece também a
oportunidade de aprender mais sobre os efeitos dos diferentes fatores de produção e
sua importância no resultado financeiro.
A seguir, aborda-se primeiro a produtividade técnica e, depois, a apresentação da
parte para os custos das operações, mostrando-se custos por atividades, custos
unitários, distribuição por tipos de custo e custos totais. Mais pela intenção de
demonstrar as possibilidades da ferramenta do Monitoramento Econômico do que
obter resultados representativos, foram adicionados análises de custos por máquinas e
pessoal empregado.
2.1. Produtividades.
2.1.1. Produtividade por tempo de trabalho
A produtividade é um indicador importante para avaliar o desempenho das operações
florestais. Ela expressa quanto foi produzido durante um certo tempo de trabalho ou
por um outro fator de produção como área florestal, capital investido. Nosso estudo
analisou especificamente a produtividade diária das várias atividades, quer dizer, a
produção de uma equipe de trabalho durante um dia. Isto parecia relevante porque
muitas empresas usam estimativas desta produtividade diária para determinar metas
de produção como base para o planejamento operacional anual (POA), para definir
pagamentos extras por produção ou também para definir o preço de terceirização. A
prática das empresas de pagar uma gratificação por produção tem comumente o
objetivo de motivar os empregados a maximizar sua produção. Entretanto, o aspecto
da qualidade de trabalho muitas vezes não é considerado e nem sempre as estimativas
usadas para definir as metas são adequadas. Isso se deve ao fato que os métodos de
levantá-los ignoram possíveis perturbações do trabalho por fatores adversos como
chuva, acidentes, defeitos no equipamento, tempo de espera, etc. A Figura 3 mostra,
por exemplo, a grande variabilidade da produção diária de equipes de arraste.
2
Contato: Benno Pokorny, [email protected] ou [email protected]
21
Figura 3. Variabilidade da produção diária das três equipes de trabalho para a
atividade ARRASTE da empresa 3.
Viagens por dia
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
10/07/2003
09/08/2003
Equipe 1: Trator Fiat Allis FD-9
08/09/2003
08/10/2003
Equipe 2: Skidder Müller TS22
07/11/2003
07/12/2003
Equipe 3: Trator Caterpillar D5 MXL
A Figura 3 mostra que a equipe 1, trabalhando com um trator Fiat Allis FD-9, teve
uma produção significativamente menor (menos da metade) do que as outras duas
equipes. Estas duas outras equipes desenvolveram uma produtividade média muito
similar (38 viagens por dia para equipe 2 e 44 viagens por dia para equipe 3).
Também, pode-se observar que a produtividade, especificamente das equipes 1 e 2
caiu durante a safra, certamente um efeito da maior freqüência de chuvas no final do
ano. As diferenças entre as equipes, como também as tendências observadas, são
fortemente sobrepostas pelas variações diárias. O desempenho da equipe 1 variou
entre 1 a 38 viagens, de 6 a 83 viagens para equipe 2, e de 2 a 88 viagens para equipe
3. O fato de que as diferenças diárias sejam tão grandes implica que a determinação
de médias de produção exija uma observação sistemática a longo prazo.
O estudo mostrou a grande importância de fatores adversos, que afetaram o
desenvolvimento das operações sob condições amazônicas. A Figura 4 mostra num
exemplo da Empresa 4 por quantas horas, durante a safra de 2003, o trabalho das
equipes foi interrompido por diferentes fatores adversos.
Figura 4. Horas paradas no trabalho de equipes por fatores adversos na empresa 4
120
100
horas paradas
80
O utros
P roblem a na m áquina
P roblem a na m otoserra
Falta d e M apa
C huva
60
40
20
0
jan
fev m ar ab r m ai jun
jul ago set out nov dez
22
A Figura 4 mostra que as equipes pararam mais de 70 horas por mês com o seu
trabalho. No total, os fatores adversos causaram a surpreendentemente alta perda de
631 horas no ano, que corresponde a mais ou menos 80 dias de trabalho.
Considerando também as implicações negativas destas perturbações ao processo do
trabalho como um todo, como a quebra das cadeias logísticas, pode-se imaginar que o
impacto financeiro certamente é grande.
Independente da possibilidade de diminuir as perturbações através de um melhor
planejamento e investimento na logística, estas observações indicam problemas sérios
na utilização de médias de produção como base para decisões empresariais. Vários
fatores previsíveis e imprevisíveis podem impactar o desempenho de trabalho. Na
Amazônia, pelo ambiente difícil e extremo de produção, perturbações e dificuldades
significativas são características constantes. Neste sentido, um dia “anormal” e com
problemas parece ser o “normal”. Sem dúvida, tanto empresas como também
pesquisadores subestimam estes valores pela tendência de não considerar as
perturbações sob condições reais. Ao mesmo tempo, a observação sistemática destas
perturbações pode indicar boas oportunidades para otimizar os processos de produção.
Por conseqüência, somente estudos de longo prazo, abrangendo as variadas condições
da produção florestal podem gerar estimativas adequadas.
2.1.3. Produtividade por Atividades
Pelo longo tempo de observação, foi possível calcular estimativas realistas das médias
de produção para as atividades mais importantes das operações florestais (Tabela 10).
Tabela 10. Produção média diária por equipe para diferentes atividades da
exploração florestal das cinco empresas analisadas
Empresa 5 Empresa 4 Empresa 1
Atividade
Unidade
Abertura de picadas
Inventário/Corte de cipós
Planejamento de estradas
Planejamento de pátios
Planejamento de Arraste
Construção de estradas
Construção de pátios
Corte
Arraste
Carregamento
Transporte
Hectare
6.00*
Árvore
147,00
Metro
1270,00
Pátios
7,00
Árvores
42,00
Metros
498,00
Pátios
3,29*
Árvores
16,00
Viagens
27,00
m³ Francon 196,00
m³ Francon
-2
Em
certificação
(re-entrada)
Certificada
1
não realizado no ano da observação (re-entrada)
não monitorado pela empresa
* diferença estatisticamente significante
2
23
15,00*
202,00
-1
-1
25,00
614,00
1,36
11,00*
15,00*
51,00*
19,00*
Empresa 2 Empresa 3
Convencional
Convencional Convencional
(parte re-entrada) (desordenada) (terceirizada)
513,00
1,00
27,00
35,00
171,00
63,00
569,00
1,36
30,00
46,00
128,00
42,00
746,00
1,22
21,00
24,00
-2
54,00
Somente para as Empresas 4 e 5 constam valores para atividades de planejamento
porque aplicam as técnicas de EIR. No caso da empresa 4, não existem dados para as
atividades de planejamento de infra-estrutura, porque a exploração durante o tempo de
observação foi localizado na UPA do ano anterior (re-entrada) onde a infra-estrutura
já existia. Como esperado, a tabela mostra uma variabilidade relativamente grande
para a maior parte das atividades. Devido à variação diária dos valores, somente
poucas diferenças alcançam um nível estatisticamente significante.
Dentro das atividades de planejamento e preparação da extração de madeira existiu
uma diferença significante para a abertura de picadas. Porém, um motivo para esta
diferença pode ter sido resultado de um problema metodológico, porque a Empresa 5
documentou a produção diária em “metros”. Por causa disto, uma transformação
relacionando a produção a hectares, utilizando-se um fator de conversão foi
necessário, e pode ter causado o resultado tão diferente.
Geralmente, os dados mostram altas produtividades para as atividades de
planejamento. Somente o planejamento de arraste consome muito tempo. Entretanto,
calculando a exploração de 4 a 6 árvores por hectare, uma equipe poderia planejar
uma Unidade de Trabalho com uma área de 100 ha em quase duas semanas.
Em relação às atividades de derruba, especificamente a Empresa 4 mostrou
produtividades menores do que as outras empresas. Considerando que aquela empresa
trabalhou na re-entrada na UPA do ano anterior, esta observação parece plausível
porque numa re-entrada tem menos volume aproveitável por área. Isto aponta à
problemática econômica de re-entradas. A Tabela 11 analisa de forma agregada as
diferenças entre as empresas de EIR e as convencionais relacionadas à produção
diária.
Tabela 11. Produção média diária por equipe para diferentes atividades da
exploração florestal pelas empresas analisadas aplicando EIR versus as trabalhando
convencional.
Atividade
Unidade
Abertura de Picadas
hectare
Inventário/Corte de cipós árvores
Planejamento
de metros
estradas
Planejamento de pátios pátios
Planejamento de Arraste árvores
Construção de estradas metros
Construção de pátios
pátios
Corte
árvores
Arraste
Carregamento
Transporte
viagens
m³
Francon
m³
Francon
EIR
Convencional
Média
10,00
175,00
1270,00
-
10,00
175,00
1270,00
7,00
34,00
556,00
2,33
13,00*
(Vmédia = 2.98 m³ por
árv.)
21,00*
123,00
609,00
1,19
26,00*
(Vmédia =1,81m³ por árv.)
7,00
34,00
588,00
1,65
21,00
35,00*
149,00
30,00
136,00
19,00*
53,00
47,00
24
* diferença estatisticamente significante
A tabela mostra diferenças estatisticamente significantes para as atividades chaves da
exploração “Corte” e “Arraste”. A produção diária média das equipes de derruba
aplicando as técnicas de corte direcionado e considerando todas as recomendações de
segurança e proteção das árvores remanescentes, chegou somente à metade do número
de árvores derrubadas pelas equipes trabalhando em forma convencional. Mas, para a
interpretação desta informação, é muito importante considerar o fato que o volume
médio aproveitado por árvore derrubada era mais ou menos 3,0m³ nas empresas
aplicando EIR, enquanto que este valor constava somente de 1,8m³ por árvore nas
empresas trabalhando de forma convencional. Isso confirma a observação de estudos
realizados na Amazônia, que indicam uma diminuição de desperdício de madeira pelo
EIR, principalmente por: corte de derruba mais baixo no fuste, aproveitamento
otimizado do fuste e seleção adequada das árvores de corte através o teste de oco.
Levando em conta ainda a redução de danos na floresta remanescente, pode-se
destacar que a produtividade de volume da derruba nas empresas EIR é mais ou
menos igual em relação às empresas convencionais, apesar do menor número de
árvores derrubadas diariamente pelas equipes.
Também em termos de número de viagens na atividade de arraste observou-se uma
produção significativamente menor nas empresas aplicando EIR em relação às
empresas trabalhando convencionalmente. Aparentemente não foi possível para as
empresas aplicando EIR aproveitar o efeito do planejamento das trilhas de arraste.
Parcialmente, isto se explica pela circunstância em que a Empresa 4 estava
executando uma re-entrada que resultou numa produção por área muito baixa, de
menos de 5m³/ha. Mesmo assim, surgiram dúvidas se a esperança de aumentar a
eficiência das máquinas de arraste por um melhor planejamento é mais realista.
Observou-se que também nas empresas trabalhando convencionalmente as equipes de
derruba sinalizaram de forma extensiva a posição das toras derrubadas. De fato, o
desempenho das equipes de arraste nas empresas EIR era superior, principalmente em
termos de volume das toras arrastadas e o reduzido número de toras desperdiçadas na
floresta, mas não em termos de viagens por dia.
Finalmente, existiu também uma diferença na produtividade de transporte. Mas, como
foi somente possível monitorar esta atividade na empresa 4, que mostrou uma
pequena produção por área e utilizou caminhões menores em relação às outras
empresas, estes números não parecem muito confiáveis para se extrair conclusões.
2.1.3. Tendências Anuais
Independente das expressas diferenças entre as empresas, observou-se tendências
anuais aparentemente típicas para as atividades de produção. Este comportamento é
principalmente caracterizado por um crescimento da produção até um pique no mês
de outubro, e uma caída forte nos meses de novembro e dezembro. Aparentemente,
isso é um reflexo das condições climáticas, especificamente da intensidade e
freqüência da chuva. Como exemplo, a Figura 5 mostra as tendências de “derruba” e
“arraste” para as cinco empresas monitoradas como também a regressão média.
25
Figura 5. Desenvolvimento das produtividades das equipes de derruba e arraste
durante o período da safra das cinco empresas analisadas.
Derruba
Arraste
Viagens/dia
60
Árvores derrubadas/dia
40
35
50
30
40
25
30
20
15
20
10
10
5
0
26/05
25/06
25/07
24/08
Empresa 4
23/09
23/10
Empresa 1
22/11
Empresa 5 (2000)
22/12
0
01/06
01/07
Empresa 5 (2001)
31/07
Empresa 2
30/08
29/09
Empresa 3
29/10
28/11
28/12
Média
Através dos gráficos, pode-se visualizar as diferenças em relação ao nível da
produtividade entre as empresas, como já acima descrito. Também, de forma geral, as
regressões confirmam a tendência anual observada. Entretanto, a atividade de
“Derruba” parece mais estável, em particular durante o início da safra, do que a
produção das equipes de arraste. Obviamente, máquinas pesadas como tratores e
skidders são mais suscetíveis a variações nas condições climáticas.
Em alguns casos os resultados evidenciam divergências desta tendência geral anual,
como especialmente na Empresa 5 (ano 2000), atividade “Derruba”. A empresa
implementou, no ano 2000, a EIR abandonando o modo convencional e introduzindo
derruba de corte direcionado. Nesta fase de implementação de novas técnicas a
produção diária caiu drasticamente. No final do ano, as equipes consolidaram a sua
produção como efeito de treinamento, supervisão e crescente experiência. O exemplo
mostra que o monitoramento sistemático das operações florestais, aplicado neste
estudo, possibilita identificar e analisar os efeitos da implementação de novas
tecnologias sobre a produtividade. A importância deste potencial se torna ainda mais
evidente se considerarmos os efeitos de mudanças de produtividade aos custos das
operações. Esses aspectos apresentaremos nos próximos itens.
2.7. Custos por Atividades
Como mencionado acima, os custos das operações florestais têm uma importância
decisiva para a atuação das empresas e decisões sobre investimentos e tecnologias, em
particular, a implementação das técnicas de EIR. As empresas geralmente têm uma
visão razoavelmente clara sobre as despesas totais relacionadas com as operações
florestais, porém, não conhecem os custos para as diferentes atividades. As
estimativas muitas vezes consideram insuficientemente os fatores de custos
importantes, especificamente as relacionados às máquinas e ao pessoal de suporte.
Uma outra dificuldade observada é a desconsideração de períodos adequados de
depreciação para investimentos em peças e equipamento. O conhecimento deficiente
dos custos parciais das diferentes atividades, conseqüentemente, provoca erros a nível
gerencial. Como primeiro passo da análise dos custos, a Tabela 12 mostra, para as
cinco empresas analisadas, quanto custou um dia de trabalho das diferentes equipes,
incluindo custos para as máquinas, moto-serras, pessoal de suporte, etc.
26
Tabela 12. Custos operacionais (inclusive máquinas, moto-serras, pessoal de apoio,
etc.) por um dia de trabalho de uma equipe relacionada a diferentes atividades por as
cinco empresas observadas.
Empresa 53 Empresa 4 Empresa 1
Atividade
Empresa 2 Empresa 3
Em processo
Convencional
Convencional Convencional
de certificação
(parte re-entrada) (desordenada) (terceirizada)
(re-entrda)
Certificada
Média
(R$/dia)
Abertura de Picadas
Inventário/Corte de cipós
Planejamento infraestrutura
Planejamento de Arraste
Construção de infraestrutura
Corte
Arraste
Carregamento
Transporte
93
141
114
136
671
148*
932
790
-2
130
171
-1
158
114
119*
211
408
249
203
98
650
610
928
409
87
581
459
489
168
100
295
-2
377
110
156
114
147
313
110
534
567
511
* diferença estatisticamente significante
1
não realizado no ano da observação (re-entrada)
não monitorado pela empresa
3
valores dos anos 2000/2001 adaptados pela taxa da inflação de 26,17%
2
Em analogia às observações relacionadas às produtividades, também os custos diários
das equipes apresentaram um variação muito grande. Especificamente nos custos para
atividades com envolvimento de máquinas pesadas como skidder, carregadeira e trator
constam diferenças ate 400%. Um dia de trabalho de uma equipe de arraste da
Empresa 5, por exemplo, custou mais que R$ 900 enquanto que na Empresa 4 custou
somente R$ 211. As diferenças resultaram principalmente das peculiaridades das
máquinas pesadas, como idade, estado de manutenção e ocorrências de acidentes entre
outras. Particularmente, a Empresa 5 sofreu, nos anos da observação, grandes
dificuldades com os seus Skidders. Quase permanentemente uma das três máquinas,
às vezes duas, estavam fora de função. Os altos valores representaram, neste sentido,
muito bem as conseqüências financeiras de um estado inadequado do maquinário.
As diferenças na composição de equipe, o número do pessoal de suporte e os seus
salários correspondentes, tiveram somente um efeito visível nas atividades pouco
mecanizadas (por exemplo, inventário, corte de cipó, abertura de picadas). Pode-se
resumir que, um dia de trabalho de uma equipe envolvida em uma atividade não
mecanizada custou na média entre R$ 110 e R$ 160 , enquanto os custos das equipes
com máquinas pesadas variou em média entre R$ 510 e R$ 570 por dia. Estes valores
indicam que é essencialmente importante organizar e aproveitar bem estas equipes.
Um dia perdido por falta de manutenção ou deficiências na logística gera facilmente
custos acima de R$ 500.
Comparando as empresas aplicando EIR e as praticando exploração convencional,
pode-se destacar que, para a maioria das atividades, não existem tendências claras.
Razão principal é o efeito do envolvimento de máquinas pesadas, cujos custos
dependem mais da qualidade de manutenção e da política de re-investimento
empresarial do que da existência de um planejamento da extração. A este respeito, na
27
pequena amostra deste estudo, as empresas se comportaram muito heterogeneamente,
e não foi observada uma diferença sistemática entre as duas empresas de EIR e as
outras três. Apesar de que a manutenção das máquinas pesadas foi deficiente, haviam
empresas convencionais com uma melhor política de manutenção, como também
empresas de EIR com uma manutenção precária do maquinário.
Outro aspecto é que as empresas adotando EIR empregaram no mínimo 4 tipos de
equipes a mais do que as empresas convencionais. Estas equipes, todas relacionadas
às atividades de planejamento e controle, geraram custos correntes adicionais.
Simplificando, pode-se dizer que o investimento nas equipes de planejamento e
controle corresponderam a um investimento numa equipe adicional de arraste,
incluindo o maquinário. Os custos gerados tiveram caráter de custos semi-fixos pelo
fato de que as atividades somente puderam ser executadas por pessoal capacitado que
recebeu treinamento específico e, neste sentido, representaram parcialmente um
investimento numa nova tecnologia. Diante da dimensão dos custos adicionais e o
caráter dos custos torna-se óbvio que a adoção do EIR aumentou consideravelmente
as obrigações fixas financeiras para as empresas e, como conseqüência, diminuiu a
sua flexibilidade e liquidez.
Entre as operações clássicas da exploração somente a derruba mostrou diferenças
significativas entre as empresas EIR e as convencionais. Um dia de trabalho de uma
equipe de derruba nas empresas de EIR custou quase R$ 40, ou seja, 40% mais do que
nas empresas convencionais. Isso resultou principalmente da circunstância de que as
equipe das empresas EIR foram parcialmente constituídas por três pessoas, enquanto
as empresas convencionais trabalharam com equipes de só duas pessoas.
2.7. Custos unitários
Os custos diários de uma equipe a princípio não permitem uma avaliação da sua
eficiência econômica. Ao contrário, observa-se freqüentemente a tendência muito
clara que equipes bem qualificadas, com salários relativamente altos, trabalham mais
eficientemente e, desta maneira, produzem por unidade a um custo inferior, apesar de
maiores custos em relação ao dia de trabalho. Por conseguinte, a consideração do
custo unitário é um aspecto muito importante para avaliar a eficiência de uma
atividade. Por isso, apresenta-se na Tabela 13 os custos unitários calculados para as
diferentes atividades das operações florestais.
28
Tabela 13. Custos unitários (inclusive máquinas, motoserras, pessoal de suporte etc.)
por atividades das empresas observadas.
Empresa 54 Empresa 4 Empresa 1 Empresa 2 Empresa 3
Atividade
R$ / unidade
Abertura de Picadas
Inventário/Corte de cipós
Planejamento estradas
Planejamento pátios
Planejamento de Arraste
Construção estradas
Construção pátios
Corte
Arraste
Carregamento
Transporte
Unidade
Certificada
16,06
árvores
0,97
Metros
0,09
Pátios
14,60
árvores
3,15
Metros
1,54*
Pátio
140,67*
árvores
9,35*
viagens
34,66*
m³ Francon
9,12
m³ Francon 18,003
En
Convencional
Convencional Convencional
certificação
(parte re(desordenada) (terceirizada)
(re-entrada)
entrada)
8,84
0,84
hectare
-1
-1
6,25
0,22
72,35*
10,83*
13,93
7,95
12,85
0,39
206,51
3,65
18,57
7,16
14,69
0,74
290,73
2,89
13,11
9,30
12,69
Média
- 12,45
0,91
0,09
- 14,60
4,70
0,24
0,63
124,96 167,04
4,81
6,31
12,09 18,47
-2
8,38
6,92* 13,03
* diferença estatísticamente significante
1
não realizado no ano da observação (catação)
não monitorado pela empresa
3
terceirizado
4
valores dos anos 2000/2001 adaptados pela taxa da inflação de 26,17%
2
Tornou-se obvio que as diferenças detectadas entre as empresas em relação às
produtividades e custos diários por equipe, também existem em relação aos custos
unitários. Porém as diferenças para as diferentes atividades aparecem ou de forma
mais extrema ou mais amena. Especialmente na Empresa 5 gerou para várias
atividades custos por unidade muito acima da média dos outros empreendimentos.
Sobretudo a construção das estradas como também o arraste resultaram em custos
extremamente altos. Entretanto, em relação aos altos custos diários para as equipes da
Empresa 5, as diferenças às outras empresas diminuíram consideravelmente.
Aparentemente, Empresa 5 beneficiou-se significativamente de um bom planejamento
da infra-estrutura e trilhas de arraste, o que resultou numa eficiência relativamente
alta.
Também a outra empresa certificada, Empresa 4, apresentou dois valores extremos,
um muito abaixo da média e outro, junto com a Empresa 5, muito acima da média das
outras empresas. Os custos baixos para a construção de pátios resultaram
principalmente do custo baixo da máquina, que, por sua idade, não gerou custos de
depreciação e de juros, e funcionou sem maiores problemas. Outra causa era que
vários pátios usadas durante a safra monitorada de 2003, já foram construídos no ano
anterior e necessitaram somente uma restauração. Em relação à derruba, as menores
produtividades e maiores custos de equipe detectados nas empresas praticando EIR
causaram uma diferença significante em relação às empresas convencionais. Cada
árvore cortada custou quase 3 vezes mais nas empresas trabalhando com EIR.
Aparentemente, esta atividade é muito sensível a mudança de técnicas. Certamente o
fato, que a Empresa 4 teve uma baixa produtividade como resultado da re-entrada.
Mesmo assim é evidente que a implementação de EIR provocou custos consideráveis
para a atividade de derruba. Uma outra atividade com alta variação de custo foi o
29
transporte da floresta até a serraria. Porém, não foi detectada nenhuma relação com as
técnicas aplicadas, idade de máquinas, ou salários das equipes. O fator determinante
para as divergências foi simplesmente a distância de transporte como também a
necessidade de pagar taxas para serviços como o uso de balsas ou estradas privadas.
2.7. Distribuição dos Custos
A análise da distribuição dos custos pode facilitar uma compreensão detalhada sobre a
origem dos custos e desta forma possibilitar critérios para a otimização do processo
produtivo. Neste sentido, a Figura 5 mostra a distribuição dos custos operacionais em
tipos de custos.
Figura 6. Distribuição dos custos operacionais nos tipos de custos das cinco
empresas analisadas.
100%
Diversos
75%
Consumo das
máquinas
50%
Juros e
depreciação
Pessoal
25%
de apoio
Mão-de-obra
0%
Empresa Empresa Empresa Empresa Empresa
5
4
1
2
3
Média
geral
A Figura 6 mostra para todas as empresas, que quase 80% dos custos para as
operações florestais foram oriundos das máquinas, incluindo custos fixos como juros
e depreciação como também as variáveis para o consumo das máquinas. A proporção
entre custos fixos e variáveis era de 40% (fixo) a 60% (variável). Somente 20 à 30%
foram custos de pessoal, incluindo 5 a 15% para pessoal de apoio. Somente a Empresa
4 mostrou diferenças significantes na distribuição dos custos, pela grande participação
dos custos para mão de obra e pessoal de apoio. De fato, a empresa empregou mais
funcionários em relação às outras empresas, mas o motivo principal desta alta
participação relativa de custos de pessoal resultou dos custos baixos para depreciação
e juros. Isto era efeito da idade relativamente alta do maquinário e de que, no ano da
observação, também a manutenção das máquinas foi relativamente barata. A única
diferença expressa entre as empresas EIR e as empresas convencionais foi a
participação maior dos custos para pessoal de apoio, por que as empresas EIR
empregaram permanentemente engenheiros florestais e assistentes de administração
do departamento florestal.
A composição diferente das equipes e a participação variável das máquinas resultaram
também em grandes diferenças na distribuição dos custos para as diferentes atividades
das operações florestais como também da participação total das atividades nos custos
totais (Figura 7).
30
Figura 7. Distribuição dos custos operacionais em tipos de custos por diferentes
atividades relacionadas às operações florestais das cinco empresas analisadas e
participação dos custos por atividade nos custos totais.
100
100%
Diversos
75%
Consumo das máquinas
Juros e depreciação
50%
36
25%
21
3
5
1
Participação da atividade
nos custos totais
7
Pl
Pl
an
.
an Infr
.a .
rra
s
D te
Co err
ns uba
tr.
In
fra
Ca Ar .
rre ras
ga t e
m
T r ent
an o
sp
or
t
TO e
TA
L
4
Mão de obra
Ab
er
tu
ra
p
ica
da
s
0%
4
21
Pessoal suporte
Em correspondência às observações feitas acima, a Figura 7 confirmou duas
tendências significativas para todas as empresas: (1) a grande influência das máquinas
como fator de custo para todas as atividades mecanizadas, e, como conseqüência, (2)
a participação dominante destas atividades no custo total das operações. Pode-se
resumir, que as atividades de preparação e planejamento têm uma grande participação
de custo pessoal, porém somente contribuem pouco aos custos totais das operações.
Para a atividade de derruba, a participação dos custos da motoserra alcança mais ou
menos 40% dos custos gerados. Para as atividades com participação de máquinas
pesadas (construção de estradas, arraste, carregamento, transporte), as máquinas
foram responsáveis para aproximadamente 90% dos custos.
2.7. Custos por metro cúbico métrico
Um dos parâmetros mais úteis da análise financeira, é o custo total da produção por
produto e a participação das diferentes atividades e categorias de custos neste
parâmetro. A unidade da relação pode ser a área, quer dizer, o custo total por hectare,
a tora, ou por m³ de matéria prima. A última unidade é o mais útil no âmbito da
produção florestal, porque possibilita comparar o valor da própria produção com o
preço de mercado que geralmente define-se por volume de madeira. Desta perspectiva
é importante considerar, não somente os custos diretos das operações florestais, mas
também os custos indiretos, causados pelo insumo de todos os outros fatores de
produção, como por exemplo: administração, taxas florestais, INSS e outros, desde a
primeira etapa de arrendamento da área de exploração, a elaboração do plano de
manejo ate o transporte à serraria. Com esta finalidade a Tabela 14 mostra para as
31
cinco empresas monitoradas os custos de produção de um m³ métrico de madeira em
tora.
Tabela 14. Custos relacionados a produção em R$ de um m³ métrico de madeira até
o pátio de estocagem da serraria para cinco empresas monitoradas.
Empresa 58 Empresa 4 Empresa 1
Atividade
Certificada
Abertura de picadas
Empresa 2 Empresa 3 média
En certificação Convencional
Convencional Convencional
(re-entrada)
(parte re-entrada) (desordenada) (terceirizada)
R$ / m³ métrico
-
0,63
0,54
0,09
0,59
1,85
1,40
0,93
0,95
3,72
0,53
1,56
3,74
1,51
1,86
1,20
2,01
4,21
8,91
6,84
2,57
6,36
6,70
6,95
5,84
-2
6,14
0,34
-
-
-
0,23
0,59
0
0
0,23
0,20
Subtotal Derruba
1,67
1,75
9,27
5,07
0,11
0,18
18,05
16,51
18,32
18,26
n.c. 16,50
Total Operações Florestais
19,91
21,89
18,32
18,26
n.c. 20,12
Transporte
12,353
8,89
10,90
15,57
5,20 10,58
Alimentação
1,20
0,90
0,81
14,43
0,88
0,00
18,22
2,82
1,60
0,66
0,65
1,39
0,86
-
-
-
0,88
2,62
1,26
1,55
0,96
1,44
24,88
7,90
3,43
-2
12,66
0,47
1,05
0,66
-2
0,77
13,475
1,566
0,61
-2
3,91
45,12
13,37
6,91
n.c. 21,05
75,90
42,59
40,74
n.c. 51,75
110,60
62,06
59,37
76,40
Inventário/Corte de cipós
Planejamento infraestrutura
Planejamento de Arraste
Subtotal Preparação
Infraestrutura (Const/Manu)
Corte
Arraste
Atividades no pátio
Controle (PP, danos, etc.)
Outras atividades
Certificação
Administração
Taxa Florestal
IBAMA
Outras
Subtotal Adicional
Total
Total (R$/ m³
Francon7)
50,48
73,56
-
-
1,02
2,33
-
-
-
1,44
-1
-
-
-
0,09
1,65
-
-
-
1,12
5,38
1 não
3,62
realizado no ano da observação (re-entrada)
monitorado pela empresa
3 terceirizado
4valores do ano 2000
5inclusive 7,73R$ INSS
6inclusive 0,22R$ INSS
7como fator de conversão de m³ métrio ao m³ Francon foi utilizado 1,457178
8 valores dos anos 2000/2001 adaptados pela taxa da inflação de 26,17%
2 não
n.c. = não calculado
32
A Tabela 14 mostra para todas as empresas, a competitividade de produzir a matéria
prima – madeira em tora no pátio da serraria - em próprios projetos de exploração. Em
todos os casos, o custo total ficou abaixo dos preços de mercado. Entretanto, existiram
grandes diferenças entre as empresas. Os valores calculados variaram de mais de 85%
entre R$ 40 por m³ na Empresa 2 ate mais de R$ 75 por m³ na Empresa 4. A análise
mostrou, que as empresas trabalhando de forma convencional, produziram
significativamente mais barato do que as empresas aplicando EIR. Especificamente a
Empresa 4 produziu com custos altos. Porêm, isso seguramente reflete o fato já
relatado várias vezes, que a produção no ano de observação (2003) completamente
oriundo de uma re-entrada na UPA 2002, e não tanto o fato, que a empresa aplicou
EIR. Assim, a conclusão é que a re-entrada causa custos significativamente maiores
do que a primeira exploração sistemática da floresta. O custo por m³ depende, fora de
outros fatores a serem discutidos na frente, simplesmente do volume extraído por
área.
Mas a tabela deixa transparecer, que não é o bastante analisar somente o custo total da
produção para avaliar o resultado financeiro das operações florestais. É fundamental
considerar também a sua estrutura. Fazendo este exercício fica evidente que na média
somente 32% dos custos totais resultaram diretamente das operações florestais.
Também os custos para atividades de preparação e planejamento, somente relevante
para as empresas EIR, alcançaram menos 7% dos custos totais. Outros 20% foram
causados pelo transporte e a maior parte foi ocasionado por uma grande variedade de
custos o qual abrange especialmente o valor por m³ pago pela árvore em pé.
A Figura 7 mostra a distribuição das diferentes categorias de custos para as empresas.
Nesta análise a Empresa 3 não foi considerada porque o monitoramento não forneceu
o detalhamento necessário para tal fim.
Figura 8. Distribuição dos custos totais pelas categorias: Preparação e
Planejamento, Operações Florestais, Transporte e Outras.
R$
75
50
Outros
Transporte
Derruba
Planejamento
25
0
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
média
Apesar dos custos adicionais de planejamento, os custos relacionados às operações
florestais nas empresas EIR foram mais ou menos no mesmo nível como nas empresas
convencionais. Também a participação do custo de transporte foi mais ou menos igual
33
para todas as empresas, porém a Empresa 2 mostrou custos de transporte maiores,
simplesmente pela maior distância do projeto de exploração ate a serraria. Grandes
diferenças existiam na categoria outros custos. Aparentemente, esta categoria foi
maior nas empresas EIR. Uma certa proporção dos custos desta categoria, como por
exemplo taxas do IBAMA e do INSS, refletem a tentativa das empresas em
trabalharem na legalidade, assim chamamos estes custos de “custos de legalidade”.
Porém, a maior parte da diferença resultou de diferenças nos valores pagos por m³ da
árvore em pé, que as empresas pagaram aos proprietários para aproveitar as florestas.
Este preço variou entre R$ 3,43 por m³ métrico que Empresa 2 pagou até quase R$
25,00 por m³ métrico para Empresa 4. A diferença dos preços resultou simplesmente
da idade dos contratos de arrendamento, ou seja, o preço de taxa mais baixo foi do
contrato mais velho e o mais caro determinado no contrato mais novo. Então, as
diferenças nestas taxas e por conseguinte também as diferenças na participação delas
na categoria “outros custos” refletem o aumento do preço da taxa florestal durante os
últimos 10 anos, causado pela crescente escassez dos recursos florestais na região.
Num olhar mais de perto aparecem alguns detalhes interessantes. Nos detalhes os
diferentes níveis de custos para o planejamento das duas empresas EIR chama
atenção. Isto certamente é resultado de que Empresa 4 executou uma re-entrada e teve
poupou recursos no planejamento, vantagem que ela comprou de certa forma em troca
de uma produtividade menor, devido ao baixo volume de extração.
Entretanto, mais de 75% dos subtotais resultaram das atividades do arraste e das
operações no pátio (empilhamento, carregamento, traçamento, romaneio), quer dizer,
atividades com participação de máquinas pesadas. Isso confirmou a influência
fundamental destas máquinas também no nível dos custos unitários. No capítulo 0
mostra-se que isto se deve basicamente a quatro fatores: depreciação, juros,
manutenção e consumo.
Os custos relativamente baixos para o arraste detectadas nas Empresas 4 e 3 foram
principalmente resultado da idade avançada das máquinas envolvidas, causando
poucos custos de juros e depreciação. Certamente por coincidência também não houve
grandes investimentos na manutenção no ano da observação. Para uma análise
realística dos custos de máquinas velhas seria extremamente importante observar os
custos de manutenção durante um período prolongado de, no mínimo, três anos.
A derruba de uma árvore causou custos abaixo de R$ 2 por m³. Somente a Empresa 4,
também pela baixa densidade das árvores de corte, teve custos maiores. Os custos
relacionados ao controle das operações como Parcelas Permanentes e Monitoramento
de danos, somente atribui 23 centavos ao custo total. Isso é um outro indicador pelo
fato, que os custos de preparação, planejamento e controle das operações por unidade
de produção são relativamente baixos.
Os custos de transporte variam principalmente em função da distância de transporte.
A Empresa 3 somente transportou dentro da sua própria área, onde também se
localizou a serraria, enquanto a Empresa 2 teve que transladar a madeira por 80 km e
inclusive pagar uma balsa para atravessar um rio. Um detalhe interessante é, que a
Empresa 1 trabalhando com terceirização do transporte, pagou para este serviço
justamente os custos calculados por este estudo.
34
A composição da categoria de custos “outros” variou fortemente entre as empresas.
Como a definição dos diferentes componentes foi feito pela empresa, a composição
reflete de um lado os diferentes interesses e a lógica da empresa, como também do
outro lado, a qualidade da documentação dos custos. Vale ressaltar, que, apesar de
uma supervisão intensiva da documentação dos acontecimentos relevantes para
custos, não foi possível garantir que os dados coletados são completos.
Especificamente, para a documentação dos custos para as Empresas 2 e 3 é até
provável faltam alguns dados, cuja importância é difícil de estimar. Apesar destas
deficiências existem observações com base comprovada e interessante:
Primeiro, os custos para alimentação, muitas vezes um motivo de grande
preocupação das empresas, somente alcançaram cerca de 2,5% dos custos
totais das operações, e são definitivamente marginais. Apesar, desta
marginalidade, as Empresas 2 e 3 gastaram muito pouco para a alimentação.
Foi observada, que a falta de qualidade da alimentação causou várias
reclamações, diminui latentemente o desempenho da mão de obra e provocou
uma alta rotatividade. As outras empresas, que identificaram a grande
importância da alimentação para o clima de trabalho, motivação e
desempenho, gastaram entre 2 a 4 vezes mais.
Os custos da certificação para as Empresas 4 e 5 alcançaram menos de R$ 1
por m³ métrico, que parece razoável considerando as grandes vantagens
relacionado a comercialização da madeira.
Os custos da administração variaram bastante, principalmente pelas diferentes
maneiras de consideração. Somente nas empresas com departamento florestal
foi próprio foi possível quantificar estes custos com segurança, enquanto para
as outras empresas foi difícil definir a porcentagem do trabalho do pessoal
administrativo ligado às operações florestais.
Os custos de licenciamento estabelecidos pelo IBAMA, que incluíram
principalmente custos de ATPF variaram em torno de 80 centavos por m³. As
variações resultaram obviamente de falhas na documentação das despesas nem sempre as ATPFs compradas no período da observação corresponderam
com a madeira explorada. Na categoria outros custos a Empresa 4 subsumiu
várias despesas, como por exemplo INSS, EPI, equipamento do campo etc.,
que outras empresas não documentaram ou atribuíram á outras categorias.
2.7. Análise das máquinas
Como esta ficando claro nas apresentações até aqui, o maquinário pesado tem uma
importância decisiva para os resultados econômicos das operações florestais. Ate 80%
dos custos operacionais totais tiveram origem das máquinas, inclusive juros,
depreciação, peças e materiais de consumo e mão de obra de mecânicos. Assim, este
fator de custo foi analisado em mais detalhe. No primeiro passo da análise a Figura 8
mostra a situação das máquinas pesadas durante a observação para fornecer uma idéia
sobre a capacidade usada.
35
Figura 9. Situação das máquinas pesadas (Skidder, Trator, Carregadeira) durante a
safra para as cinco empresa analisadas.
100%
75%
Estacionamento
Defeito
Apoio
Equipe
50%
25%
0%
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Empresa 3
Segundo a Figura 9, as máquinas pesadas das 5 empresas estavam em ação em mais
ou menos 75% dos dias durante a safra. Entre 10 à 20% do tempo as máquinas foram
estacionadas no pátio, principalmente durante os domingos e os feriados. A
participação de dias, quando as máquinas não funcionaram, por causa de defeitos e
acidentes, variou entre 1 à 10 %. Além disso, as máquinas foram usadas entre 3 à 8%
para atividades de suporte, principalmente para guinchar caminhões durante as
chuvas. Desconsiderando, os dias quando as máquinas foram estacionadas, pode se
destacar, que entre 5 à 20% dos dias durante a safra, as máquinas não foram usadas
para as atividades previstas. A proporção dependeu principalmente de dois fatores:
primeiro o estado da máquina dependendo da qualidade de manutenção e de sua
idade, e segundo da chuva. Num caso extremo uma máquina exerceu somente durante
50% do tempo sua função principal, enquanto o resto do tempo estava parada com
defeito e em manutenção.
Contemplando o custo fixo que uma máquina causou na média durante um dia de
trabalho, pode-se concluir, que cada dia fora da função em dependência do valor da
máquina e a sua idade provoca custos diretos de R$ 100 a 200 para a empresa. Falta
da máquina atrapalhou também o processo inteiro da produção florestal, que causou
adicionalmente altos custos indiretos. Entretanto, vale ressaltar, que as empresas
observadas, pelo conhecimento da importância das máquinas para o desempenho das
operações florestais, investiram numa manutenção adequada.
A Figura 9 mostra, que os custos totais relacionados com a utilização das diferentes
máquinas e a sua distribuição variou fortemente entre as máquinas.
36
Figura 10. Média dos custos diários causadas pelos diferentes tipos de máquina e
sua distribuição em tipos de custos nas cinco empresas analisadas.
1000
R$
750
Depreciação
Juros
Manu./Consumo
500
250
0
2
5
1
3
Skidder
4
2
5
1
4
Carregadeira
2
1
4
3
Trator
2
5
4
3
Caminhão
Dá para diferenciar entre três tipos de custos principais:
-
a depreciação, que foi calculado linearmente, partindo, independente do ano
da fabricação, do preço da aquisição ate o valor 0 depois 8 anos,
-
os custos de juro, que resultaram do valor calculado da máquina no ano da
observação multiplicado com uma taxa de juro anual de 9,6%
-
e o consumo da máquina, incluindo os custos para bens de consumo imediato
como, combustível e lubrificante e bens de longa duração como peças de
manutenção. Para calcular os custos da última categoria foi considerado
também a depreciação média da peça.
Um dos motivos principais para explicar a heterogeneidade dos custos totais das
máquinas como também a distribuição dos três diferentes tipos de custos, é a idade da
máquina (Figura 10).
37
Figura 11. Média dos custos diários causadas por máquinas pesadas nas cinco
empresas analisadas e sua distribuição em tipos de custos em dependência do ano da
aquisição.
750
R$
500
Depreciação
Juros
Manu./Consumo
250
0
1979 1980 1986 1986 1987 1990 1993 1995 1995 1997 1997 1997 1999 2000 2000 2001 2003
Ano da fabricação
A Figura 11 mostra como média de todas as máquinas pesadas das cinco empresas
analisadas, que as máquinas mais velhas tiveram pouca participação dos custos fixos,
quer dizer “Depreciação” e “Juros”. Isso simplesmente resulta do fato, que máquinas
velhas têm um valor menor do que máquinas novas. Esta tendência de diminuição dos
custos fixos com a idade é claramente compensada pelo consumo de peças e materiais
maior das máquinas velhas resultando antes de mais nada da manutenção mais cara.
Segundo esta lógica, os custos de manutenção a partir de um certo ponto, seriam tão
altos, que a sua substituição seria necessária. Porém, apesar da pequena amostragem e
a grande variedade dos tipos e marcas das máquinas subsumidas nesta observação,
pode-se concluir, que a idade da máquina não necessariamente influencia o custo total
causada pela máquina. Aparentemente, as máquinas velhas trabalham mais ou menos
no mesmo nível de custo como as máquinas novas. Mas ficou evidente diferenças na
estrutura de custos. Novas máquinas pelo seu valor, em contrário às máquinas velhas,
causam custos altos de juros e depreciação, enquanto provocam custos relativamente
baixo de consumo e manutenção. Assim, investimentos em novas máquinas não
resultam em maiores custos, e supostamente contribui à um processo produtivo mais
estável, porque vai ter menos falhas. Do outro lado, os investimentos provocam um
aumento dos custos fixos diminuindo a flexibilidade empresarial e a liquidez, e
consequentemente, aumentam a pressão à empresa de produzir, quer dizer, aproveitar
o investimento. Neste sentido, para fazer decisões sobre a substituição de máquinas
seria muito importante considerar, além dos custos, também outros fatores como a
capacidade da máquina, sua confiabilidade em termos de funcionamento, e mais
importante para empresas sem floresta própria, a probabilidade (segurança) de ter
acesso a florestas para explorar nos próximos, no mínimo, 8 anos.
Além das máquinas pesadas, também motoserras causam custos significativos, entre 5
a 10% dos custos totais relacionados com maquinário (Figura 11).
38
Figura 12. Custo diário dos motoserras.
40
R$
30
Depreciação
Juros
Manu./Consumo
20
10
0
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Empresa 3
A Figura 12 mostra, que os custos das motoserras alcançaram, com uma média de
mais ou menos R$ 20 por dia, um nível significante. Isso significa, que as empresas
gastaram mais ou menos R$ 500 por motoserra em um mês. Considerando o fato, que
uma empresa com uma área de safra de 1.000 ha têm mais ou menos 10 motoserras,
só estas máquinas provocaram custos de R$ 5.000.
A Figura 12 também mostra grandes diferenças nos custos diários entre as empresas
que variaram entre R$ 12 a uns R$ 38. Os motivos para isso são vários.
Primeiramente, a idade das motoserras entre as empresas foi muito diferente como
conseqüência da política individual de manutenção ou substituição. Geralmente, as
empresas com custos menores, substituíram as suas motoserras depois dois anos e as
empresas com custos altos apostaram muito na manutenção das suas máquinas. A
Empresa 1, que mostrou os maiores custos, subcontratou uma empresa especializada
para esta tarefa. Essas análises indicam que não pode-se recomendar esta estratégia.
Outro fator fortemente influenciando os custos é a maneira da utilização das
motoserras no campo. As observações apontam que os motoserristas qualificados em
EIR, por causa de treinamento, manusearam o equipamento melhor do que os nas
empresas convencionais. Desconsiderando a convencional Empresa 2, o custo diário
de motoserras tende a ser menor nas empresas trabalhando EIR.
2.7. Análise dos Funcionários.
O assunto final de resultados da análise empresarial apresentado neste relatório trata
da situação dos funcionários. Neste contexto, desde muito tempo, discutiu-se o efeito
da implementação de EIR e certificação. Como primeiro passo para analisar este
39
aspecto, a Tabela 15 compara o nível da remuneração para diferentes funções entre as
cinco empresas monitoradas.
Tabela 15. Média dos custos salários (inclusive os custos sociais) por função pelas
cinco empresas analisadas
Nome
Empr. 5 Empr. 4
Ajudante geral
Ajudante qualificada
Mecânico
Identificador
Medidor de Toras
Cozinheiro
Técnico Florestal
Motoqueiro
Motorista
Ajudante de administr.
Operador de máquinas
Encarregado da mata
Engenheiro Florestal
Média
1valores
428
506
627
834
594
828
510
837
1339
903
1143
2523
613
471
530
623
572
774
623
948
577
772
797
3920
669
Média
Empr. 1 Empr. 2 Empr. 3
EIR
450
437
320
649
506
565
400
500
627
530
729
470
525
583
579
450
850
801
567
992
535
657
893
953
696
958
838
1004
1094
710
970
1315
800
1800
3222
641
705
693
657
Média
conv.
469
488
525
626
728
825
936
1305
685
Média
461
493
627
530
613
609
801
663
859
958
897
1171
3222
667
dos anos 2000/2001 adaptados pela taxa da inflação de 26,17%
A Tabela 15 mostra relativamente pequenas diferenças para a maioria das funções.
Somente os custos relacionados aos funcionários de alta qualificação variaram
bastante. Também observou-se que somente as empresas EIR empregaram
Engenheiros Florestais, enquanto, nas empresas convencionais, os encarregados da
mata foram os coordenadores das operações florestais. Para assuntos formais
relacionados com o IBAMA (ex. elaboração de Plano de Manejo, auditoria de campo,
mapas de inventário etc.), as empresas convencionais sub-contrataram Engenheiros
Florestais. Nestas empresas, os Engenheiros Florestais não tiveram nenhuma ligação
direta com as operações na floresta.
Os custos salariais (incluindo o salário bruto mais os custos sociais) variaram entre R$
443,00 para um ajudante geral até mais de R$ 1.000,00 por mês para os encarregados
da mata. Em todas as empresas distinguiram claramente entre diferentes funções
quais, muitas vezes, corresponderam a uma hierarquia organizacional.
Apesar de que comumente espera-se salários mais altos para empregados de empresas
EIR do que nas empresas convencionais, o estudo não confirmou isto. Ao contrário,
os custos mensais para muitas funções das empresas EIR, apesar da consideração
completa dos encargos sociais, foram quase sempre menores do que nas empresas
convencionais.
Um outro aspecto da situação dos empregados é a quantidade dos empregos gerados
pelas empresas (Figura 12).
40
Figura 12. Número de empregados nas cinco empresas analisadas por duração de
contratação. empresa
Empregados
60
40
permanente
durante safra
< 3 mêses
20
0
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Empresa 3
Figura 13 mostra que o número dos empregados nas empresas EIR foi
significativamente maior do que nas empresas convencionais. Nestas empresas
(Empresa 1 e 2) trabalharam no setor florestal entre 50 à 60 pessoas durante a safra,
enquanto nas empresas convencionais trabalharam somente 25 até, no máximo 41
funcionários. Por 1.000 ha de área de exploração anual as empresas EIR empregaram
10 funcionários mais do que as convencionais.
Outra diferença muito evidente é que as empresas EIR tiveram muito mais
empregados permanentes, enquanto o número de pessoas empregados
temporariamente durante a safra ou para ainda menos tempo foi bastante parecido em
todas as empresas. No detalhe chamou ainda atenção a pequeno número de
contratação de curta duração na Empresa 5.
Resumindo, pode-se constatar que as empresas EIR geraram mais empregos dos quais
um maior número foram permanentes, mas não pagam melhor em relação às empresas
convencionais.
Levantando o aspecto de geração de emprego como indicador importante para avaliar
o benefício social do manejo florestal com base em EIR e certificação, a Figura 13
mostra quantos meses de trabalho as diferentes empresas geraram durante uma safra
em relação à área explorada e à produção.
41
Figura 14. Meses de trabalho gerados das cinco empresas analisadas por área e
produção.
Manobra Mêses
30
25
20
15
10
5
0
Manobra Mêses/100ha
Manobra Mêses/1000m³
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Empresa 3
24,71
9,61
29,35
29,17
15,60
8,63
18,38
10,64
10,63
5,30
Segundo os dados as empresas EIR geraram significativamente mais meses de
trabalho por área explorada. Para trabalhar 100 ha aplicando técnicas de EIR foram
necessários 25 meses de trabalho o que corresponde a dois empregos permanentes.
Estes valores eram muito menores nas empresas convencionais (10 a 15 meses de
trabalho por 100 ha).
Expressando meses de trabalho em relação à produção de m³ em tora não existe uma
divergência tão clara entre as empresas EIR e convencionais. Com exceção da
Empresa 3 todas as empresas geraram pelo menos aproximadamente 9 meses de
trabalho permanente por 1000 m³ explorados. O valor alto da Empresa 4 não é
representativo porque é ocasionado pela baixa produtividade relacionado com a reentrada (catação) no ano de observação.
Com base nestas relações e contemplando um ciclo de corte de 30 anos foi também
possível calcular a área necessária para gerar um emprego permanente (Figura 14).
42
Figura 15: Área necessária para gerar um emprego permanente.
3500
ha
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Empresa 5
Empresa 4
Empresa 1
Empresa 2
Empresa 3
Como reflexo das observações anteriores, a análise mostrou que as empresas
aplicando EIR precisariam nitidamente menos área para gerar um emprego
permanente do que as convencionais.
Sob o regime de produção observado, as empresas EIR poderiam garantir um
emprego fixo relacionado ao manejo florestal com mais ou menos 1.300 ha de floresta
produtiva. Considerando um tamanho necessário de uma equipe de 40 pessoas para
realizar todas as operações, pode-se concluir que a área produtiva de manejo florestal
disponível deveria ser maior do que 50.000 ha para poder assegurar os empregos
permanentemente, um tamanho que também seria o suficiente para concluir um ciclo
inteiro de corte de 30 anos.
No caso das empresas convencionais o mesmo cálculo teórico resulta em áreas muito
maiores de 80.000 até mais do que 130.000 ha. Além disto, tem que se considerar
também que é bem provável, que as florestas, sofrendo uma a exploração
convencional, não vão se recuperar de uma maneira que permitiria um ciclo de corte
de 30 anos. Por conseguinte, a diferença visualizada na figura, na realidade, é ainda
muito maior.
43
3. Discussão e Conclusões
3.1.
Avaliação resumida dos resultados mais importantes.
Este estudo apresenta a primeira documentação de largo prazo de operações florestais
mecanizadas na Amazônia. Informações sobre as operações de cinco empresas
localizadas na região de Tailândia foram sistematicamente documentadas durante um
ano inteiro. Isso gerou um material único para analisar a produção florestal e aspectos
financeiros de empresas nesta região.
Foram geradas informações detalhadas sobre produtividades técnicas fornecendo a
oportunidade de melhorar a base de planejamento de empresas madeireiras. Mostrouse que o processo produtivo das operações florestais é extremamente susceptível às
condições biofísicas e climáticas e que um dia de trabalho com perturbações é um dia
normal de trabalho no setor madeireiro amazônico.
As análises de custo disponibilizaram muito menos valores exatos e reproduzíveis,
pois o estudo abrangeu somente 5 empresas com relevantes divergências entra elas,
mas gerou sim, uma visão mais clara sobre as dimensões de produtividades e custos e
sua estrutura. Um dos resultados mais importantes é que as atividades com
envolvimento de máquinas pesadas geram em torno de 80% dos custos das operações
florestais e, por conseguinte o gerenciamento e o tratamento deste equipamento têm
uma dominante influência sobre falha ou sucesso do manejo.
Ficou evidente que não existiram grandes diferenças entre os custos das operações
florestais strito senso por unidade produzida comparando empresas praticando EIR e
empresas convencionais, mas que existem diferenças grandes entre os custos totais.
Isto principalmente porque entre os custos adicionais de natureza muito individual das
empresas, constam custos significativos, como, por exemplo, a taxa florestal cujo
valor variou muito em função do ano do contrato de arrendamento.
Analisando especificamente as máquinas que mais pesam na composição do cargo
financeiro gerado pelas operações, os resultados obtidos indicam que os custos totais
de máquinas pesadas não dependem necessariamente da idade do equipamento. A
decisão entre o uso de uma máquina antiga ou o investimento em uma nova influencia
muito mais a estrutura de custos do que o custo total. Neste sentido, decisões sobre os
investimentos em novas máquinas vão depender muito mais da estratégia da empresa
e se sua situação permite assumir crescentes custos fixos adicionais provocados pela
aquisição de máquinas novas.
Surpreendentemente as empresas praticando EIR não ofereceram melhores
pagamentos aos seus funcionários, apesar de que eles trabalham com pessoal melhor
qualificado do que as convencionais. Entretanto, eles levaram crédito pelos resultados
deste estudo porque eles geram mais emprego e mais empregos permanentes por área
florestal em produção do que as empresas operando em esquema convencional.
3.2.
Aspectos críticos do estudo.
As empresas colaboradoras neste estudo apresentam uma parte extremamente
importante dentro da heterogeneidade empresarial da região, porque são empresas
44
abertas e interessadas em inovações e melhoramentos, apesar, de até certo ponto,
apresentarem deficiências técnicas e logísticas significantes, que causam efeitos
negativos ao meio ambiente, seus empregados e também à própria empresa.
Entretanto, há de se destacar, que essas empresas, apesar destas deficiências,
apresentam o recorte mais avançado na região. Empresas trabalhando na ilegalidade
ou com procedimentos ainda menos adequados para homem e para floresta, não foram
consideradas pelo estudo e, provavelmente, nem teria sido possível convencer
empresas desse tipo a colaborarem com este projeto.
Além da falta de representatividade oriunda da impossibilidade de cooperar com as
freqüentes empresas trabalhando de forma clandestina, existem algumas deficiências
metodológicas que limitam a validade dos resultados, e deveriam ser tomadas em
conta na interpretação das informações apresentadas. Essas deficiências são
especificamente o pequeno número das empresas, e o fato de que as informações
foram parcialmente incompletas:
Foram monitoradas menos empresas do que se esperou inicialmente. Apesar
de mostrarem num primeiro momento, interesse e disposição de colaborar,
muitas empresas contatadas na fase de preparação deste estudo, afinal não
entraram num acordo quanto ao envolvimento de pesquisadores em suas
atividades. Preocuparam-se com a possibilidade de que as informações
levantadas poderiam revelar eventuais falhas e deficiências na qualidade do
trabalho, as quais seriam passadas para organizações de fiscalização e para o
público. Nestes casos a garantia de anonimato e confiabilidade total das
informações não ajudou. Aparentemente grandes partes das empresas
envolvidas em operações florestais se sentem fortemente pressionadas pela
opinião pública e pelo IBAMA. Independente disso, a maioria das empresas
nem cumpriram as exigências mínimas para responder às necessidades de um
monitoramento de produção e custos. Motivos foram, por exemplo, a falta
completa de uma contabilidade, nenhum controle das despesas, encarregados
analfabetos e não qualificados, entre outras carências. De forma geral, o
padrão gerencial da grande maioria das empresas contatadas foi extremamente
preocupante. Em várias empresas o envolvimento intenso de empresas
terceirizadas complicou a colaboração, por que implicou na necessidade de
negociar individualmente com cada subcontratado para atingir um
compromisso definitivo. Na maioria dos casos não foi possível estabelecer um
compromisso mínimo para poder colaborar. Finalmente, foram subestimados
os custos necessários para implementar e manter o sistema de monitoramento.
A equipe enfrentou dificuldades em estabelecer rotinas de preenchimento e
coleta dos relatórios e outras informações relevantes. Assim, o sistema
somente funcionou através de uma supervisão continua. Consequentemente, o
número das empresas que finalmente participaram refletiu na capacidade do
técnico contratado para acompanhá-las.
Apesar dos esforços, nem sempre foi possível assegurar a integridade de todos
os dados necessários para o monitoramento. Na maior parte das empresas foi
necessário desenvolver e estabelecer novos procedimentos de documentação
de informação. O item mais problemático nesta tentativa foi a documentação
das despesas relacionadas às máquinas para assegurar o cálculo separado por
máquina. Quase todas as empresas praticaram somente um cálculo conjunto
das despesas por todas as máquinas. Também não foi fácil estabelecer e
45
manter as rotinas de documentação dos dados, parcialmente por falta de
interesse e/ou entendimento da importância dessa documentação. Como
conseqüência, foi necessário, recuperar ou estimar alguns dados não
documentados. Outro fator agravante foi a alta rotatividade dos empregados
em algumas empresas, que provocou a necessidade de re-explicar o
funcionamento dos relatórios de campo. Em alguns casos ficou óbvio, que os
gerentes das operações muitas vezes ficaram sobrecarregados com a tarefa de
gerenciar o processo de preenchimento e coleta dos relatórios. A Empresa 3
foi ainda mais problemática, por que grande parte da produção florestal é
terceirizada, e os sub-contratados tiveram um interesse muito restrito nas
questões de monitoramento. Por conseguinte, para essa empresa, os dados
foram incompletos de tal maneira, que nem para todas as atividades existem
resultados de qualidade.
É bem provável, que as carências na organização empresarial e na realização das
operações florestais encontradas durante a busca de parceiros para este projeto, são
representativas para a grande maioria das empresas florestais atuando na Amazônia
brasileira. Com certeza, as empresas parceiras deste estudo fazem parte das empresas
mais organizadas deste setor. Elas representam uma seleção bem típica de empresas
perto ou já no passo de abandonar a exploração convencional em direção a uma
exploração planejada. Assim, eles refletem a realidade do grupo alvo, em que os
esforços do setor público e privado deveriam enfocar para melhorar a atuação do setor
madeireiro. Pelo longo tempo de observação e do estabelecimento de um
relacionamento de confiança durante o trabalho, as informações geradas oferecem
insumos viáveis do mundo empresarial, e das possibilidades de influenciar e apoiar
estes empreendimentos, na tentativa de melhorar o seu desempenho na direção de um
uso mais eficiente e sustentável dos recursos florestais.
3.3. Resultados importantes.
3.3.1. Validação de uma ferramenta do monitoramento econômico.
O estudo contribui significativamente para a validação de uma ferramenta de
monitoramento da produção e de custos operacionais desenvolvidos pela cooperação
cientifica entre a EMBRAPA e o CIFOR, financiado pelo OIMT. As experiências
durante a colaboração intensa com as empresas colaboradoras, revelaram
especificamente dois aspectos fundamentais sobre a viabilidade prática e a relevância
do monitoramento econômico.
Primeiramente, a atuação, a organização e o desempenho das empresas madeireiras
são extremamente heterogêneas. Junto, com a grande variabilidade geo-biológica das
florestas e a diversidade das condições infra-estruturais como mercados, preços, taxas
de câmbio etc. Isso exige uma grande flexibilidade na configuração da ferramenta em
fim de responder adequadamente às especificidades e necessidades do mundo
empresarial Amazônico.
O segundo aspecto relevante é que a implementação de um sistema de monitoramento
implica na necessidade de reorganizar muitos setores da empresa. Em alguns casos
não existia nenhum gerenciamento de informação sobre florestas. Esta reorganização
é um processo difícil e atinge quase todos os setores da empresas. Por falta de
46
experiência e qualificação, o funcionamento e aceitação da ferramenta de
monitoramento dependem de uma intensa supervisão e de assistência, especialmente
no início da implementação. O acompanhamento da implementação da ferramenta por
técnicos qualificados e autorizados parece uma pré-condição fundamental para o
sucesso.
Ficou evidente, que as empresas não têm um controle eficiente sobre a produção e os
custos das operações florestais. Isso tem graves implicações sobre a eficiência das
operações, sobre os resultados financeiros, como também sobre a situação dos
empregos e dos impactos à floresta remanescente. Para melhorar a situação, o
estabelecimento de sistemas de monitoramento nas empresas seria fundamental.
Porém, é bem provável, que somente poucas empresas têm o interesse e a capacidade
de utilizar uma ferramenta de monitoramento, e, por isso, sua disseminação ficaria
bem limitada às empresas interessadas em certificação e/ou com gerência profissional.
3.3.2. Descrição e caracterização técnica das operações florestais.
Através da observação de cinco empresas durante um período de um ano, foi possível
derivar índices técnicos para quase todas as atividades realizadas nas operações de
EIR e da exploração convencional. O estudo mostrou extremas variações na
produtividade. Evidentemente a produção florestal é muito suscetível às condições de
trabalho, determinados principalmente por chuva, logística, funcionamento de
máquinas, tecnologias aplicadas e ao potencial produtivo da floresta. Esta variação
torna quase impossível definir índices com alta validade estatística. Isto reforça o
apelo que tem que ser feito a favor de estudos de longo prazo, porque é nítido que
estudos experimentais podem revelar aspectos científicos para o desenvolvimento de
novas tecnologias, mas jamais podem fornecer dados realísticos sobre a prática de
exploração florestal amazônica. Para gerar índices como base para planejamento e
controle da produção, há que se trabalhar com prolongadas fases de observação sob
condições reais. Neste sentido, os índices apresentados neste estudo, geram uma visão
relativamente realística das produtividades relacionadas as diferentes atividades.
3.3.3. Estimativa dos custos das operações florestais.
Como para os índices técnicos, foi possível obter uma aproximação dos custos
relacionados com cada atividade florestal. Isto representa um importante passo para a
construção de um entendimento realístico da estrutura financeira das operações
florestais monitoradas, considerando a circunstância, que ate agora, somente existiam
estimativas obtidas através de experimentos científicos em ambientes controlados e,
por isso, com uma validade limitada.
Os resultados deste estudo mostraram uma grande variação nos custos e a constatação
referente à produtividade vale ainda mais para os custos: eles dependem muito da
situação específica da empresa. Por conseguinte, a maior contribuição do presente
estudo, não é tanto a determinação de custos específicos de atividades florestais, mas
muito mais ter gerado uma visão mais clara das proporções dos custos e a sua
distribuição.
A estrutura de custos é dominada pela atuação de máquinas pesadas. Atividades sem
envolvimento de máquinas têm uma participação muito pequena na composição do
47
custo total das operações. Os resultados também mostraram que, em comparação, os
custos de pessoal são marginais, e, em conseqüência, atividades de planejamento e
controle, envolvendo praticamente só mão-de-obra, geram custos relativamente
baixos. É importante de entender isto porque essas tarefas de planejamento e controle
podem contribuir para melhorar o desempenho das atividades “caras”, como arraste,
construção e manutenção de infra-estrutura e empilhamento e carregamento de toras.
Estes resultados também indicaram o benefício potencial para a empresa trabalhar
com pessoal bem qualificado e bem pago, visando aumentar a eficiência das
máquinas.
Finalmente o estudo evidenciou outro aspecto muito importante: os custos
diretamente relacionados às operações florestais representam somente uma proporção
relativamente pequena dos custos totais. Os custos de transporte e as taxas florestais
para a exploração madeireira são muitas vezes ainda maiores. Como estes dependem
em muito da situação individual da empresa, isto representa mais um resultado que
ressaltam a importância do olhar específico e sem generalização ao setor madeireiro.
3.3.4. Análise comparativa entre as empresas.
Considerando a complexidade dos fatores que influenciam o resultado financeiro da
produção florestal, a amostragem deste estudo não foi suficiente para determinar se
empresas aplicando as técnicas de EIR têm custos maiores ou menores do que
empresas trabalhando de modo convencional. Porém ficou óbvio, que essas últimas,
por várias razões, são mais flexíveis, em comparação a um empreendimento adotando
EIR o qual perde flexibilidade, aumentando a pressão dos custos de caráter fixo ou
semi-fixo:
Empresas trabalhando com influência convencional (EC) dependem menos da
disponibilidade de pessoal qualificado do que empresas praticando EIR que
investem em treinamento. Para estes a capacitação faz somente sentido se
criam empregos permanentes ou, em caso de alta rotatividade entre os
empregados, repetem os treinamentos pelo menos parcialmente.
As operações florestais de EIR são mais complexas e a inter-relação entre as
diferentes atividades é maior, o que faz com que a logística seja mais exigente.
A implementação de EIR exige investimentos em pessoal qualificado que, de
grosso modo, corresponde, em termos de custos, uma equipe de arraste
adicional. Isto afeta a liquidez e diminui a flexibilidade financeira. Para que
estes investimentos se justifiquem precisaria de,
Processos de operações florestais altamente confiáveis minimizando o
risco de paradas, por exemplo, por máquinas defeituosas,
Deve-se, por conseguinte, investir também no maquinário,
Ter um acesso garantido a recursos florestais e, caso ainda não
existam, expandir, o que certamente é ligado a investimentos
adicionais.
Neste sentido a decisão de uma empresa de investir em EIR, leva a algo, parecido com
um efeito dominó: uma série de medidas necessárias que exigem investimento e
alteram a estrutura dos custos de variáveis para fixos ou semi fixos. Por causa deste
raciocínio existe, de fato, a tendência que as empresas, uma vez implementando a EIR
como primeiro passo, expandem a produção para aproveitar as novas oportunidades
48
do mercado, mas também para justificar os grandes investimentos e assegurar a
cobertura dos crescentes custos fixos.
Além desses aspectos há um outro muito importante: se uma empresa trabalha não
somente com EC, mas também de forma informal até ilegal, ela tem uma enorme
vantagem financeira porque os custos de INSS, FGTS, taxas florestais, etc., são
significantes na composição dos custos totais. A desvantagem para empresas
trabalhando de acordo com as regras legais, poderia se chamar “custo da legalidade”,
que não deveria ser atribuído à aplicação de EIR.
Apesar da dificuldade de determinar as diferenças reais dos custos entre operações
convencionais e EIR de forma estatisticamente válida, o estudo mostrou que não se
deve esperar da EIR benefícios financeiros em curto prazo. Ao contrário, os
investimentos necessários em máquinas, especificamente Skidder para arraste e
pessoal qualificado, como também a reestruturação da organização empresarial
implícita à implementação desse sistema, apresenta um grande desafio, que excede o
potencial de muitas empresas atuando nesta área. Como descrito, a implementação de
EIR não se limita apenas à introdução de novas técnicas, mas tem um grande impacto
na empresa inteira, ainda mais se a intenção é alcançar a certificação.
O impacto da EIR não pode ser expresso por um simples parâmetro financeiro. As
vantagens, sob a perspectiva da empresa, que seguramente existem, podem ser
representadas pela abertura de novas oportunidades de comercialização e expansão
dos negócios, na perspectiva assegurada de acesso á matéria prima a longo prazo, pela
possibilidade de voltar à área de exploração no final do ciclo de corte, e também na
melhor aceitação pela sociedade.
É essencial entender que iniciativas de apoio à implementação de EIR na Amazônia
brasileira têm sempre que considerar os efeitos indiretos e não partir da idéia que
somente o incentivo financeiro possa resolver o assunto. Iniciativas bem sucedidas
vão sempre envolver capacitação gerencial, assistência técnica empresarial,
consultoria sobre estratégia e política da empresa, suas relações públicas e, por último,
mas não menos importante, questões sobre comercialização e investimentos na
serraria e em cadeias de beneficiamento.
Em relação ao beneficio para a sociedade, não ha dúvida que a EIR apresenta enormes
vantagens, especificamente pela manutenção das funções econômicas e ecológicas das
florestas. Entretanto, os benefícios sociais não são tão iminentes à implementação de
EIR. O estudo mostrou, por exemplo, que os salários para os empregados nas
empresas aplicando EIR não foram maiores do que os dos empregados das empresas
aplicando ER. Isso é surpreendente, principalmente pelo fato que os empregados das
primeiras geralmente são melhor qualificados e recebem também os benecífios
sociais. Porém observou-se que as condições de trabalho, principalmente em termos
de segurança, foram significativamente melhores nas empresas aplicando EIR.
Também, existe uma tendência clara de que essas empresas geram mais empregos,
principalmente os permanentes. Assim, a implementação de EIR por um crescente
número de empresas, pode ter um efeito positivo no mercado de trabalho na
Amazônia rural.
49
3.4.
Recomendação a uma política de créditos.
As empresas madeireiras precisam de dinheiro para explorar as florestas na
Amazônia. A exploração mecanizada é relacionada a grandes investimentos em
máquinas como Skidders, Tratores, Carregadeiras, motoserras, carros e outros
equipamentos. A decisão dos empresários depende, principalmente, do risco do
investimento, da expectativa de lucro, das alternativas existentes e da disponibilidade
do custo do capital. Estas considerações são fundamentais para todas as empresas,
também para as interessadas em investir em tecnologias de EIR.
Não existe dúvida sobre a necessidade de dar suporte à empresas motivadas em
acelerar o processo de transição de exploração convencional, a qual, sem dúvida,
contribui para a destruição das florestas da Amazônia, para um manejo de florestas
baseado na EIR. Porém, uma observação mais acurada dos fatores de decisão acima
mencionados, revela barreiras substanciais para este processo. Os investimentos em
EIR aumentam o risco, tanto pelo compromisso com um prazo prolongado, como
também pelos maiores custos fixos originados da estrutura necessariamente mais
complexa da empresa adotando a nova tecnologia. Neste contexto, um fator chave
para justificar investimentos é a disponibilidade de áreas florestais em um tamanho
que assegure a produção florestal durante muitos anos. Apesar de que é fundamentada
a expectativa de entrar no mercado de madeira certificada, não necessariamente as
empresas aplicando EIR vão alcançar preços melhores para seus produtos. Um
indicativo para esse fato é que a grande maioria do volume de madeira de exportação
resulta da exploração convencional e ademais, são muito raros os exemplos
comprovados em que madeira atingiu um preço maior porque ela estava certificada.
Por outro lado, o custo de oportunidade se constitui em outra barreira potencial para a
promoção da EIR, porque existem várias outras alternativas para investimentos na
Amazônia como por exemplo, soja ou dendê.
Nas circunstâncias acima colocadas, a disponibilidade de capital, um dos fatores
decisivos numa economia com altos juros, poderia influenciar o processo muito
positivamente. Considerando isto, disponibilizar capital a baixo custo poderia ser uma
estratégia promissora para aumentar a competitividade de empresas interessadas na
adoção de EIR. Diante, por exemplo, do alto preço de um Skidder, em torno de US$
250.000, o benefício de redução dos juros ainda que por um pequeno valor pode
melhorar bastante a competitividade de uma empresa. Isto provavelmente surtiria
efeito. Mas é difícil determinar e justificar, quão mais barato deveria ser o capital para
assegurar a competitividade das práticas de EIR. Isto certamente dependerá da
referência de comparação que se adotaria. A referência correta seria as empresas que
trabalham de forma ilegal ou aquelas que trabalham de modo convencional, mas
dentro da legalidade? Apesar de que possivelmente existam argumentos práticos para
discutir esta pergunta, isto, afinal, parece mais uma questão política do que técnica.
Por causa disso esta pergunta não será abordada aqui, mas sim umas observações que
possam indicar caminhos para implementação de uma ferramenta de crédito em prol
da melhoria de práticas de manejo.
Para determinar melhor as possibilidades de uma ferramenta de crédito parece natural
e lógico iniciar o raciocínio identificando as atividades que uma empresa
implementando EIR tem que executar adicionalmente a uma exploração
convencional. Em base das observações deste estudo, pode-se listar as seguintes:
50
Qualificação e treinamento de pessoal nas técnicas de EIR.
Contratação de pessoal qualificado, como engenheiros e técnicos florestais.
Aquisição de Skidders que são as máquinas apropriadas para o arraste de
impacto reduzido, a revisão geral das máquinas, caso já existam.
Inventário 100%, planejamento de infra-estrutura, trilhas de arraste, a
confecção de mapas e elaboração de planos adequados.
Atividades de monitoramento e controle como estabelecer e medir parcelas
permanentes, monitorar desempenho das atividades, monitorar produção e
custos, digitar e analisar os dados coletados.
Disponibilizar equipamentos como guincho e outros tais como tinta de
marcação, cunhas etc.
Em resumo, existem duas possibilidades de apoiar o desenvolvimento destas
atividades de EIR através de créditos com diferenciadas condições:
Enfocar a ferramenta de créditos em atividades singulares e específicas
realizadas nas empresas que aplicam EIR.
Englobar boas condições de créditos para todas as atividades relevantes de
EIR, como um pacote de medidas.
A vantagem da primeira possibilidade está na simplicidade da sua implementação e
do seu controle. A pré-condição para a concessão de crédito seria simplesmente que a
empresa execute as demais atividades da EIR. Seria também comprovadamente
possível enfocar com exatidão pontos, onde a empresa enfrenta maiores dificuldades
financeiras. Uma severa desvantagem seria que as linhas de crédito não abrangeriam
todo o processo de adoção da inovação tecnológica.
A vantagem da segunda possibilidade de desenho de uma linha de crédito seria
exatamente a desvantagem da primeira: um programa que respondesse por todo o
processo de implementação de EIR. Neste caso seria necessário comprovar, que as
empresas estão usando o capital de fato e integralmente para implementar as técnicas
de EIR. Pois outro lado é muito provável que somente empresas altamente
interessadas na introdução de EIR seriam os clientes de um programa de crédito desta
natureza. Isso implicaria que, do lado do credor, possivelmente nem existisse a
necessidade de exercer algum controle, porque estas empresas, em geral, ou tem o
objetivo de uma profunda reestruturação, ou até visem um selo de certificação que,
por si só, já prevê monitoramento e auditoria.
Outra vantagem do ponto de vista do credor seria que um financiamento para o pacote
completo de adoção de boas práticas de exploração florestal encontraria, com certeza,
uma recepção muito mais positiva na opinião pública, do que um financiamento
somente para máquinas pesadas de exploração.
No caso do apoio creditício integral a EIR, existem indicadores, relativamente fáceis
de avaliar se a empresa está atuando no sentido desejado. O estudo apontou para os
seguintes indicadores apropriados para uma avaliação:
Contratação permanente de pessoal adequadamente qualificado (engenheiro e
técnicos florestais).
51
Treinamento dos empregados, especificamente os operadores de máquinas e
motoserras e equipes do inventário e de planejamento de arraste.
Realização de atividades chave a EIR, principalmente o inventário 100% e o
planejamento de arraste.
Verificação da existência de mapas, especialmente os mapas de corte.
Existência de contabilidade possibilitando a análise financeira do setor
florestal.
Documentação dos custos por máquina.
Certificação alcançada ou em processo de aceitação.
Existência de área florestal produtiva em tamanho adequado para o manejo.
Por certo, o ponto focal de uma linha de crédito, seria a aquisição de máquinas
pesadas, como um Skidder. Isto independe se seriam desenhadas linhas de crédito
para apoiar atividades isoladas ou a integridade de práticas de EIR. Nenhuma das
outras atividades é diretamente relacionada a fatores que causam custos tão altos.
Contudo, a maior demanda de suporte financeiro existe no âmbito de máquinas.
Para determinar condições adequadas de crédito neste mesmo âmbito, poderia se
utilizar os níveis gerais de custo para as equipes de trabalho de modo a oferecer
condições que assegurem que os juros e a depreciação de uma nova máquina, não
causem aumentos de custo acima daqueles níveis. Por exemplo, os dados do estudo
mostraram um custo médio diário da equipe de arraste incluindo pessoal, máquina e
custos indiretos de mais ou menos R$ 500,00. Este nível poderia servir como
referência. Para o cálculo poderia-se considerar também o desenvolvimento dos
custos de juros, depreciação e manutenção das máquinas ao longo dos anos como
apresentado na Figura 9. Neste exercício, a definição certa do tempo de depreciação
teria uma fundamental importância. O desenvolvimento do valor das máquinas, na
realidade, é completamente diferente do tratamento fiscal da depreciação de máquinas
pesadas.
Pelas evidências do estudo ficou óbvio que, através da revisão geral das máquinas
depois de uma safra, os empresários conseguem manter o valor da máquina a um nível
relativamente alto. Assim, com grande tolerância em relação ao ano da fabricação da
máquina, as empresas esperam usar as máquina em média por, no mínimo, 8 anos.
Considerando esta lógica, parece também promissor oferecer, além de créditos para
comprar máquinas novas, um suporte financeiro para a revisão geral das máquinas já
em uso.
Outra observação muito relevante para a questão de suporte financeiro, é o fato já
mencionado, que as empresas, uma vez no caminho de transição da exploração
convencional à EIR, tendem a expansão. Isso é uma reação lógica que objetiva
aproveitar as novas oportunidades de comercialização e para justificar os
investimentos que a adoção de EIR exige. Este também é um motivo para relacionar a
implementação das técnicas de EIR à certificação. Os certificadores atuando na
Amazônia reforçam isso ainda mais, porque enfocam muitas questões técnicas de EIR
e relativamente poucos aspectos ambientais e sociais.
Este entrelaçamento entre EIR e certificação oferece uma boa oportunidade para
desenhar linhas de crédito que combinam apoio a EIR às questões da certificação,
profissionalização da comercialização, e também a melhoraria da indústria.
52
Em todos os casos, parece indispensável acompanhar a concessão de créditos para
investimentos no controle financeiro das empresas. Considerando as grandes
deficiências neste setor, este acompanhamento apresenta a única maneira de garantir a
geração dos dados necessários para avaliar o investimento como uma base de
negociação com empresas. Neste contexto, a implementação da ferramenta de
monitoramento da produção e dos custos das operações florestais, ou um sistema
equivalente, que possibilita a avaliação do efeito financeiro de inovações e
investimentos, poderia-se formular como uma pré-condição básica para receber um
crédito.
3.5.
Considerações Finais.
A informação existente sobre aspectos financeiros da exploração mecanizada das
florestas da Amazônia é insuficiente para decisões no nível empresarial como também
no nível político. Devido a grande variedade de condições econômicas e ecológicas na
região, as empresas florestais carecem de informações financeiras sobre as suas
próprias operações, como base adequada para decisões empresariais relacionadas a
um uso mais eficiente das florestas. Neste contexto, a implementação da EIR tem um
papel fundamental. No entanto, empresas praticando EIR, não necessariamente tem
uma vantagem financeira sobre aquelas trabalhando de forma convencional. Ao
contrário, os investimentos nesta tecnologia diminuem a flexibilidade empresarial e
aumenta o risco econômico. O fato que a empresa que aplica EIR, em contrário da que
trabalha de modo convencional tem a possibilidade de um segundo ciclo, para muitas
empresas, não é relevante para decisões de hoje.
Assim, independente das grandes oportunidades, que oferece uma produção florestal
sustentável, a decisão final das empresas interessadas depende em grande parte da
existência de apoio externo, especialmente de possibilidades atrativas de
financiamento. Este apoio deveria atender também a necessidade de garantir a
capacidade gerencial das empresas de entender e quantificar os efeitos financeiros de
inovações e investimentos. Isto poderia acontecer, por exemplo, através da
implementação de ferramentas de monitoramento.
Apesar das vastas possibilidades de estimular a aplicação de EIR na utilização das
florestas da região, deveria ser muito claro, que somente muito poucas empresas têm a
capacidade e o interesse de dar este passo. Entretanto, diante dos números atuais
muito pequenos, é bem provável que o número das empresas relevantes vai crescer
significativamente durante os próximos anos, motivadas pelo efeito da sensibilização
da sociedade, da visualização dos danos provocados por explorações predatórias, e
também por novos procedimentos de controle e fiscalização e instrumentos mais
apropriados de gerenciar o desenvolvimento do setor.
A promoção de práticas de EIR através dos instrumentos disponíveis é uma tarefa de
extraordinária importância na construção de uma Amazônia sustentável onde ainda
não existe um instrumento eficiente de incentivo financeiro que deve ser motivo para
uma ação imediata por parte das instituições de crédito.
53
COMPONENTE II
A ECONOMIA DA INDÚSTRIA MADEIREIRA NA
AMAZÔNIA (EXTRAÇÃO, PROCESSAMENTO E
DESENVOLVIMENTO)
O Componente II foi executado pela cooperação científica entre Instituto de Pesquisa
Ambiental da Amazônia, Fundação Floresta Tropical e Virginia Polytechnic Institute
and State University, sob coordenação de Frank Merry. Participando neste
componente eram, Ailton Alves, Dr. Gregory Amacher, Simone Bauch, Luciana
Mattos, e Jocilene Souza.
4. Desenvolvimento industrial nas fronteiras florestais da Amazônia brasileira.
Resumo: Nesta sessão, revisamos o conceito da industrialização do setor florestal e
da adoção de tecnologias, visando identificar os motivos que deram forma ao
desenvolvimento tecnológico (ou sua ausência) no setor florestal brasileiro. A imagem
da indústria madeireira na Amazônia tem sido de excessiva extração, desmatamento e
discutível uso equivocado de um recurso renovável. Neste documento, usamos os
resultados de um levantamento de 527 madeireiras na Amazônia, além de dados
secundários, para comparação entre fronteiras diferentes. A partir destes resultados,
alegamos que a indústria madeireira se comporta racionalmente e responde às
condições macroeconômicas e outras condições externas. Em outras palavras, as
políticas governamentais parecem estar impelindo as ações desta indústria. Portanto,
quando diante de uma boa política e um conjunto de incentivos sem distorção, a
indústria madeireira poderia proporcionar um instrumento de desenvolvimento
sustentável nas fronteiras que emergem, em vez de permanecer presa no ciclo vicioso
boom and bust.
Palavras-chave: madeira tropical, serrarias, Amazônia, desmatamento, silvicultura.
4.1.
Introdução.
Quer seguindo ou abrindo novas estradas, a extração de toras está entre as mais
importantes atividades econômicas que surgem nas fronteiras da Amazônia. No
entanto, este oportunismo nem sempre é recompensado. A expressão boom and bust é
atribuída ao processo de organização industrial do setor florestal da Amazônia
brasileira, para descrever um segmento empenhado na exploração predatória de um
recurso natural finito. Este retrato pode encobrir algumas causas subjacentes na
produção da madeira em fronteiras de extração de toras e o papel potencial da
indústria madeireira no desenvolvimento econômico – o que poderá resultar em
futuras distorções políticas, tornando enganadoras as soluções para o presente manejo
equivocado dos recursos da floresta. Sem dúvida, a indústria florestal da Amazônia
está bastante desgovernada: empresas migram para novas fronteiras em busca de
lucros, mas os programas de governo criados para promover o desenvolvimento
econômico, visando ao mesmo tempo preservar a floresta para uso futuro, devem ter
como base a complexa realidade do desenvolvimento industrial e não uma imagem
54
simplificada. Neste documento, examinamos o conceito da industrialização do setor
florestal e adoção da tecnologia com o objetivo de identificar as forças que moldaram
o desenvolvimento tecnológico – ou sua ausência – na silvicultura brasileira.
Tomando como ponto de partida os passos esboçados na teoria da industrialização do
setor florestal, discutiremos por que o processo de industrialização tem sido lento em
se materializar na Amazônia brasileira. Discutiremos também o motivo pelo qual os
participantes do setor florestal procuram espécies altamente valorizadas, em vez de
adotarem tecnologias que poupem a madeira ou aumentem a eficácia nas áreas da
presente exploração.
A identificação das tendências do passado na indústria florestal e as razões para as
decisões administrativas serão úteis no planejamento das políticas futuras para a
promoção do progresso tecnológico desta importante indústria. O último grande
levantamento da indústria de extração e das serrarias (n = 1.393) foi feito em 1996 e
1997 (Nepstad et al., 1999). Utilizaremos um levantamento menor desses madeireiros,
porém mais detalhado (n = 527), realizado de junho a dezembro de 2003, para tentar
demonstrar que nossos dados mostram as mudanças que ocorrem no setor florestal.
Utilizamos também fontes secundárias, principalmente o Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE), que mantém um banco de dados confiável sobre a
produção no Brasil.
Esta nova informação será usada para investigar diferenças significativas entre
indicadores de produção para serrarias em fronteiras intermediárias e antigas,
concentrando-se na adoção da tecnologia, nos preços e na eficácia. Esses indicadores
nos permitem verificar nossa expectativa de que as fronteiras intermediárias são
versões primeiras das fronteiras antigas, e se as trajetórias de desenvolvimento dessas
fronteiras são, em essência, fundamentalmente diferentes. Se identificadas trajetórias
diferentes, seria possível afirmar que a teoria do setor florestal não se sustenta na
Amazônia e que os programas do governo precisam ser planejados em separado para
fronteiras antigas, intermediárias e novas. Contudo, baseados em nossos resultados,
aqui afirmamos que a história da industrialização do setor florestal na Amazônia
brasileira apresenta uma reação racional às mudanças nas condições econômicas.
Além do mais, com um adequado controle do governo, nossos resultados
proporcionam orientação para obter-se um desenvolvimento econômico eficaz e a
proteção dos recursos da região.
O plano geral deste documento é o seguinte: na Seção 2 e na Seção 3 há uma
discussão sobre a industrialização do setor florestal e sua aplicação às fronteiras
antigas, intermediárias e novas da Amazônia. Na Seção 4 apresentarão uma discussão
sobre novas evidências de mudança nas fronteiras de extração de toras, comparando
diferenças em antigos centros extrativistas por toda a Amazônia e identificando
diferenças entre fronteiras antigas e intermediárias. Por fim, na Seção 5, apresentamos
uma discussão a respeito do futuro da indústria e recomendações de políticas que
podem ajudar a estabelecer um rumo sustentável de ação.
55
4.2.
Industrialização do setor florestal.
Embora comum na literatura econômica de recursos naturais e em certa literatura
sobre a dinâmica populacional (p. ex., Clark, 1990), o conceito de boom and bust e
sua ligação com a indústria madeireira tropical tem origem na teoria da
industrialização de base florestal exposta por Vincent e Binkley (1992). Segundo estes
autores, no processo de industrialização com base na floresta, as receitas inesperadas
são captadas na extração de árvores antigas em florestas primárias, e parte da terra é
inicialmente convertida a outros usos mais lucrativos. Produtores eficazes – e
ineficazes – entram no mercado para captar receitas inesperadas, o que resulta num
aumento da demanda pelo que é essencialmente um recurso finito: as florestas
primárias com árvores antigas. Uma vez extraídas essas árvores antigas das florestas
primárias, o suprimento de madeira é reduzido a um volume equivalente ao volume
do crescimento anual da floresta secundária remanescente. Em outras palavras,
retirando as árvores antigas que por definição têm crescimento zero (Gentry e
Terbourgh, 1990), o rendimento incremental é aumentado (ou seja, a retirada da
floresta primária dominante rompe o ciclo fechado e dá à floresta mais recente acesso
à luz e aos nutrientes, aumentando seu índice de crescimento, que agora consistirá em
uma parte mais íngreme da curva de crescimento em forma de S para o
remanescente). Este índice de crescimento para esse tipo de florestas na Amazônia
tem sido estimado em algo em torno de 1 a 4 por cento por ano – geralmente, cerca de
1 metro cúbico por hectare por ano (Silva et al., 1995).
A redução no suprimento de madeira – escassez – se reflete em valores mais altos a
serem pagos pela árvore de pé. Preços mais altos por árvores em pé servem de
incentivo a ajustes no setor florestal: ao descobrirem que os custos para obtenção da
madeira estão mais altos, sairão da indústria serrarias ineficazes que mal atendem
requisitos de qualidade. A adoção de tecnologia para economizar madeira entre
beneficiadores mais eficazes permitirá ao setor florestal, em geral, produzir a custos
inferiores com maior rendimento pelo valor do metro cúbico da árvore de pé. Esta
combinação deve aumentar o rendimento do uso da terra em silvicultura, o suficiente
para permitir que a produção da floresta venha a competir com outros usos da terra
que surgem, talvez o suficiente para deter a conversão em grande escala da terra à
agricultura, que é comum ao longo das fronteiras na Amazônia. O desmatamento será
mais lento e resultará em uma propriedade florestal menor, mas permanente, baseada
no manejo sustentado das florestas.
Assim, embora considerada uma tragédia ambiental, algum desmatamento e a
exploração de florestas primárias, sem políticas governamentais que distorcam os
incentivos para conversão da terra, poderão constituir uma etapa essencial na
transição macro-econômica para o desenvolvimento (Mendelshon, 1998). Essa
transição se apóia na transferência eficaz do capital armazenado em florestas
primárias para investimentos de capital em outros setores mais lucrativos – e o
subseqüente esteio dos recursos da floresta secundária renovável3. Não obstante, a
indústria florestal na Amazônia raramente é vista e talvez raramente se comporte
nesse contexto.
3
O termo florestas secundárias no Brasil refere-se a uma floresta originada da sucessão secundária após
desmatamento ou corte raso. Uma floresta primária explorada não é considerada floresta secundária.
56
Dito isto, em que ponto vacila o processo de industrialização na Amazônia, e por quê?
Serão semelhantes todas as fronteiras? Contudo, é difícil estabelecer as diferenças
explícitas, ou as similaridades, com relação às fronteiras antigas; seus processos e
índices de adoção da tecnologia são desconhecidos. Algumas questões importantes
que surgem da diferença entre as fronteiras antigas e as mais novas são: a tecnologia é
adotada em fases distintas, assim como diferem as empresas nas fronteiras antigas e
nas intermediárias? Terão os mercados papel diferente para o futuro de fronteiras
intermediárias e novas, mais do que para o das fronteiras antigas? Ou, como são
abertas simultaneamente muitas fronteiras, mas suas trajetórias de desenvolvimento
têm sido diferentes – algumas agora antigas e algumas intermediárias, será que se
pode alegar que as novas fronteiras são simplesmente versões mais antigas das
fronteiras atualmente antigas? Abaixo tentaremos resolver alguns desses quebracabeças.
4.3.
As fronteiras extrativistas da Amazônia.
Anteriormente, as fronteiras extrativistas na Amazônia brasileira eram definidas como
"antigas” ou “novas”, o que dependia amplamente da presença de reservas de florestas
primárias definindo as novas fronteiras. Conforme amadurece o setor, esta
classificação muda, agora abrangendo fronteiras "intermediárias". Hoje, a idade dos
corredores de estradas e outras características da infra-estrutura fazem parte dessa
definição.
A Figura 1 indica no mapa a área designada como fronteira (de leste para oeste)
antiga, intermediária, nova e futura. Estima-se que as fronteiras antigas tenham mais
de trinta anos de idade, com boa infra-estrutura; as intermediárias estão entre dez e
vinte anos de idade, e as novas fronteiras têm menos de dez anos de atividade (Lentini
et al., 2003). Bauch (2004) acrescenta detalhamento às categorias de fronteiras,
restringindo como fronteiras intermediárias às que estão a 40 quilômetros de uma
estrada asfaltada ou rio navegável – definição esta que dá mais ênfase à infra-estrutura
do que à idade. Embora as vias de desenvolvimento e definição dessas fronteiras
ainda não tenham sido estudadas em detalhe, os tracejados de fronteira apresentados
na Figura 1 são uma modificação de mapa apresentado por Lentini et al. (2003, p. 30)
e mostram o que é atualmente aceito como limites de fronteira. Nesta seção,
discutimos essas fronteiras; na seção seguinte definiremos as transições e diferenças
mais exatas entre as fronteiras antigas e as intermediárias.
57
Figura 1. Mapa das áreas designadas como fronteiras (de leste para oeste) antiga,
intermediária, nova e futura (incluindo polos principais). Adaptada de Lentini et al.
2003
Futura
Nova
Intermediária
Antiga
4.3.1. Fronteiras antigas.
O processo de industrialização do setor florestal na Amazônia brasileira está mais
avançado nos municípios (e arredores) de Paragominas, no estado do Pará, Sinop no
Mato Grosso e Ariquemes, em Rondônia; estes centros têm em comum muitos dos
fatores. Em Paragominas, apenas cinqüenta por cento do município permanece com
floresta, o resto foi convertido a outros usos… ou abandonado! Também existem
áreas expressivas de floresta degradada. A teoria da industrialização do setor florestal
não prescreve uma porcentagem aceitável de conversão do uso da terra – ou seja, do
quanto de conversão de terra estaria "correto". Em todo caso, cinqüenta por cento
parece muito alto, independente do fato de, em determinado momento, ter sido a
porção legalmente prescrita.
58
No entanto, pode-se afirmar que o desmatamento de cinqüenta por cento do município
é resultado direto das condições econômicas existentes naquele momento. Um recurso
florestal muito barato e o acesso a novos mercados propiciaram receitas elevadas num
curto prazo. Isto reduziu as barreiras para a entrada de empresas e foi um estímulo ao
desmatamento excessivo. Assim, o boom madeireiro de Paragominas foi um
fenômeno exagerado de curta duração. Este fenômeno também foi impelido pelos
programas do governo. Embora, com toda a certeza, teria havido um influxo de
empresas para a região, este não teria ocorrido ao extremo como em Paragominas ao
final dos anos 1980, sem os subsídios do governo; a produção teria sido limitada pela
queda nos lucros, permitindo que menos empresas entrassem no mercado, evitando o
impressionante êxodo que aconteceu no final dos anos 90.
Um fator visível e muito bem documentado que determinou o aumento da produção
de madeira em Paragominas foi a conversão da terra subsidiada durante a fase de
transição do final dos anos 70 e início da década de 80 (Biswanger, 1991). O efeito
desses subsídios foi a redução dos custos da matéria-prima para as serrarias – os
proprietários de terra em geral pagavam aos madeireiros para retirarem as árvores ou
as árvores eram gratuitas, em troca da abertura e construção de estradas. O grande
suprimento de toras baixou o valor pago por árvores retiradas e proporcionou
incentivos para que entrassem no mercado produtores que tinham a perspectiva de
custos baixíssimos para garantir a matéria-prima. Junto com o súbito acesso à
demanda do mercado interno através de estradas melhores, os subsídios resultaram em
enorme aumento da produção. Contudo, a rápida expansão obscureceu indícios que
em outras circunstâncias teriam induzido a adoção de tecnologia entre os produtores.
Vemos este efeito muito bem descrito nas Figuras 2 e 3, que mostram a produção de
toras na região Norte do Brasil de 1974 a 1994 respectivamente; a produção no Brasil,
no estado do Pará e em uma fronteira antiga (a soma dos
Figura 2. Produção de toras no Norte do Brasil (1973-1994)
100
Milhões m3 toras
80
60
40
20
0
73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94
Anos
Fonte: IBGE
59
Figura 3. Produção de toras no Brasil, Pará e a fronteira antiga de Paragominas,
Dom Eliseu e Ulianópolis (1990-2002)
120
Milhões m3 toras
100
80
60
40
20
0
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Anos
Brasil
Pará
Old Frontier
Fonte: IBGE www.sidra.ibge.gov.br
municípios de Paragominas, Dom Eliseu e Ulianópolis).4 Estes dois gráficos
demonstram claramente a imensa onda na produção entre 1985 e 1994. Na Figura 2
vemos que nos dez anos entre 1974 e 1984 a produção aumentava a um índice em
torno de 9 por cento ao ano (na extensão de -46 por cento a 37 por cento). No período
entre 1984 e 1994, o setor aumentou em média 19 por cento ao ano, com uma
amplitude de -63 por cento a 70 por cento. Pode-se atribuir isto ao Plano Real,
implementado em 1994, que mudou as condições macro-econômicas do país (além da
moeda e da taxa de câmbio) e deixou em condições financeiras bastante difíceis
muitos proprietários de serrarias que haviam estendido créditos de vendas a
compradores. Essa quebra pode ter tido uma defasagem de mais ou menos um ano,
quando lentamente as empresas iam à falência. Esses dois exemplos mostram que a
indústria foi nitidamente influenciada pelas condições macro-econômicas, além de
qualquer que tenha sido a escassez de recursos locais aparente.
Um efeito secundário da intensidade inicial da produção e subseqüente declínio foi
uma excessiva oferta de equipamento usado de serrarias. Uma serraria simples pode
ser comprada a preço muito baixo e é facilmente desmontada e transportada. Esta
barreira baixa para entrada no mercado aumentou os custos de oportunidade para a
compra de nova tecnologia; ou seja: ainda que as velhas serrarias sejam menos
4
Parte do boom and bust do setor talvez seja resultado do deslocamento das fronteiras
municipais: o município de Paragominas foi dividido duas vezes, exacerbando o efeito de
encolhimento – uma vez em 1991 com a criação do município de Dom Eliseu e novamente
em 1993, com a criação do município de Ulianópolis.
60
eficazes, seu baixo preço poderá superar os ganhos de renda da compra de uma nova
serra, bem mais cara. Além disso, o principal mercado para a madeira de lei tropical
brasileira é o mercado interno da construção, em que a tábua é usada como simples
molduras ou formas, ou como matéria-prima para a fabricação de móveis (Scholz,
2002; Sobral et al., 2002) – usos estes que não agregam valor a um produto de
qualidade maior que uma serraria mais nova ou altamente diferenciada poderia
produzir.
Outra importante restrição ao desenvolvimento tecnológico do setor florestal foi a
política de substituição de importação, só eliminada no início dos anos 1990, em que
recaíam tarifas elevadas sobre a importação de produtos que tivessem competidor
nacional. No setor florestal, este programa afetou os equipamentos de extração e
serraria que, sem competição, serviram para pressionar a redução das melhorias
tecnológicas entre os produtores nacionais.
Embora tenha sido lenta a emergir, quando se tornaram visíveis os altos custos da
escassez da madeira nas fronteiras antigas da Amazônia, a adoção da tecnologia
também lentamente entrou em evidência. Nos grandes centros produtores do Mato
Grosso, Rondônia e Pará, o investimento na tecnologia de serraria e produção já está
aparente – embora ainda em pequena escala, se comparado com o volume total da
indústria. A Fundação Floresta Tropical que é o maior e mais antigo centro de
treinamento em exploração de impacto reduzido (EIR), está localizada no município
de Paragominas. Algumas das maiores plantações de espécies locais – Schizolobium
amazonicum, Parkia biglobosa e Ceiba pentadra – têm sido cultivadas em torno da
cidade de Paragominas; a produção de compensado dessa origem já foi iniciada. De
modo geral, as empresas procuram usar todas as sobras seja por meio da venda de
peças curtas, carvão ou pó de serra; algumas firmas investiram em caldeiras para
produzir sua própria energia. Isto mostra um setor capaz de mudança, até mesmo sob
condições bastante difíceis – neste caso, a falta de pessoal qualificado, nenhum apoio
atuante do governo ao desenvolvimento tecnológico, um sistema de monitoramento e
controle pesado e ineficaz, além da pouca ou nenhuma informação para os
administradores que se interessem em implantar mudanças.
4.3.2. Fronteiras intermediárias e novas.
A estrada Transamazônica foi inaugurada formalmente em 1972, mas o trabalho de
abertura começara oito a dez anos antes. A presente fronteira "nova" é a BR-163,
também construída pelo mesmo governo (do General Médici, 1969-1974). As estradas
eram parte de uma estratégia da ditadura militar para garantir o controle da região
amazônica por meio da colonização. As antigas fronteiras ao longo da BR-010
(estrada Belém-Brasília) e a PA-150 também foram abertas mais ou menos na mesma
época.
Assim, embora considerada uma fronteira intermediária, as florestas ao longo da
estrada transamazônica foram derrubadas em intensidades variadas por mais de trinta
anos. Hoje, a Transamazônica, que se estende por cerca de setecentos quilômetros
cortando o centro do estado do Pará, correndo em paralelo a aproximadamente
duzentos quilômetros ao sul do rio Amazonas, ainda não está pavimentada e é quase
intransitável durante quatro meses do ano – o que retarda seriamente qualquer espécie
de desenvolvimento econômico, e é uma importante razão para que esta região ainda
61
seja considerada intermediária, embora tenha sido ocupada e sua madeira extraída,
durante o mesmo espaço de tempo de algumas reconhecidas fronteiras "antigas".
Depois de sofrer uma ampla queda no setor no início dos anos 90, a produção na
estrada Transamazônica está aumentando firmemente e hoje ultrapassa os 800.000 m3
de toras por ano (Figura 4). Com uma firme queda na produção das fronteiras antigas
(Figura 2), isto mostra um movimento visível em direção às fronteiras intermediárias.5
Em uma análise recente, com o mapa ilustrando as fronteiras de desmatamento na
Amazônia, a nova fronteira abrange apenas cinco cidades ou centros de
beneficiamento: Novo Progresso no Pará, Humaitá no Amazonas, Cotiguaçu, Juruena
e Aripuanã no Mato Grosso (Lentini et al., 2003). Contudo, é importante observar que
há uma nova fronteira emergindo rapidamente ao longo da extensão oeste da TransAmazônica, a estrada BR-230, que liga Indaiatuba a Humaitá. Dos novos centros de
fronteira, Novo Progresso, localizado na BR-163 (estrada Cuiabá-Santarém) é o mais
importante, produzindo estimados 168.000 m3 em 2002, segundo o IBGE.6 Somado, o
volume da extração nas novas fronteiras é de menos de um milhão de metros cúbicos
– ou 4 por cento – da produção total. Mesmo assim, embora constituindo uma
pequena proporção do total, é um componente de peso em qualquer meta de proteção
ambiental e conservação de recursos.
Figura 4. Produção de toras na Transamazônica e BR163 (1990-2002).
900
Milhares de m3 toras
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Anos
Transamazônica
BR163
Fonte: IBGE www.sidra.ibge.gov.br
5
O volume relativo de produção é importante: a produção em fronteiras antigas (Figura 2) é
referente a três municípios, enquanto a da Transamazônia é a soma de dez.
6
Há certa discrepância nos dados para as novas fronteiras. Por exemplo, Lentini et al. (2003) estimou
em 300.000 a produção de Novo Progresso em 1998. Seria de esperar, pois as fronteiras mais recentes
são as menos regulamentadas e é provável que a informação oficial esteja subestimada. Acredita-se que
a extração em Novo Progresso e ao longo da BR-163, no norte do Mato Grosso e no oeste do Pará
esteja aumentando.
62
Conforme se desenvolvem as "novas" fronteiras, é importante perguntarmos que
incentivos e desincentivos enfrenta o setor florestal e como estes influenciarão as
opções de uso da terra. Uma comparação das condições nas fronteiras antigas e
intermediárias nos dará um quadro mais preciso das similitudes e diferenças entre
essas fronteiras. Onde estão as semelhanças? Em sua maioria, as empresas têm a
mesma produção, a tábua bruta; as fronteiras antigas fabricam laminados e
compensados em determinados centros, mas de modo geral o principal produto ainda
é a tábua. Enquanto hoje as fronteiras antigas podem ter acesso a mercados para peças
de comprimento inferior ao comercial, para carvão e até mercado para serragem, as
distâncias e os custos de transporte das novas fronteiras podem tornar inviáveis as
vendas desses subprodutos. Neste caso, os resíduos são queimados.
Trinta anos mais tarde, a informação disponível para o proprietário ou gerente de uma
serraria ainda é tão limitado quanto para os primeiros que entraram nas fronteiras
antigas (Scholz, 2001; Lele et al., 2000). Os serviços do governo e a administração
dos recursos da floresta continuam burocráticos e, no mínimo está demorando e
custando muito caro para melhorarem. Independente da infra-estrutura e das
condições, as novas fronteiras estão mais longe dos principais mercados do que as
fronteiras antigas e as intermediárias. O mercado de São Paulo, que absorve mais de
vinte por cento da produção total da região amazônica (Veríssimo e Smeraldi, 1999),
está a mais de três mil quilômetros de distância. Conforme aumentam os custos do
transporte, os rendimentos são consumidos e, embora essa trajetória talvez seja
atenuada pelas mudanças na infra-estrutura e subsídios do governo (p. ex.,
asfaltamento de estradas) ou pelos custos das transações reduzidos, o que se pode
atribuir ao planejamento (p. ex., menor burocracia do governo), é fato que as novas
fronteiras estão mais distantes dos mercados internos do que as antigas e as
intermediárias e serão menores, se tudo o mais permanecer igual, a não ser que surjam
novos mercados proporcionando um bom rendimento para a área.
Além do mais, é provável que as fronteiras mais novas envolvam condições de risco
econômico mais elevado do que as antigas fronteiras. A Figura 5 mostra os preços das
toras no estado do Pará e em três fronteiras naquele estado (Paragominas, a TransAmazônica e a BR-163) representando respectivamente, a antiga, a intermediária e a
nova, de 1990 a 2002. Embora os preços nominais pareçam estar aumentando com
firmeza, está claro que os preços na nova fronteira são mais inconstantes – indicando
riscos maiores – do que para outras fronteiras e para o estado. Aparentemente
desregulada, a indústria madeireira está cada vez mais sob investigação de entidades
públicas e privadas. A legislação sobre o desbravamento da terra é consideravelmente
mais rigorosa no papel – o limite legal de desmatamento é de vinte por cento hoje
(com relação aos cinqüenta por cento de quando as antigas fronteiras foram abertas) –
com o correspondente impacto negativo do desmatamento sobre as toras. Esta ação
pode reduzir os riscos. Espera-se também que os proprietários de serrarias que
migraram das antigas fronteiras tenham alguma experiência e sejam administradores
mais eficazes. Ainda não se sabe se isto significa que aumentarão seus rendimentos ou
se simplesmente liquidarão mais depressa os recursos da floresta.
63
R$ por m3 de tora
Figura 5. Preços de toras (R$/m3) em Paragominas, BR163, na Transamazônica, e
media do Estado do Pará (1994-2002).
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Anos
Paragominas
BR163
Transamazon
Pará
Fonte: IBGE www.ibge.gov.br
Será que as lições da fronteira antiga foram aprendidas? As tendências no setor da
silvicultura hoje estão aparentes e são mais compreendidas, e ainda há uma presença
esporádica do governo na nova fronteira. O controle de menos de quatro por cento da
produção extrativista é um exemplo muito pequeno sobre o resto da indústria. O custo
do monitoramento desta fronteira é menor do que o das fronteiras antigas e
intermediárias. Na próxima seção, usamos dados de levantamento recente e dados
secundários para acrescentar mais detalhes ao desenvolvimento industrial.
4.4. A indústria hoje: novas comprovações.
A indústria madeireira da Amazônia brasileira é abastecida por uma grande variedade
de fontes. Estima-se que 41 por cento deste suprimento sejam provenientes de
pequenos proprietários de menos de 500 hectares, 24 por cento de propriedades de
tamanho médio abrangendo entre 500 e 5.000 hectares e 35 por cento de terras acima
de 5.000 hectares (IBAMA, 2002). A madeira pode ser extraída de áreas de
desmatamento legal estabelecido a um padrão de vinte por cento de qualquer
propriedade – valor este que em 1996 foi modificado por uma Medida Provisória,
desde então renovada a cada ano – e de qualquer floresta de manejo legalizado.
Ambas exigem planos formais de manejo a serem registrados no Instituto Brasileiro
do Meio Ambiente (IBAMA) e ambas precisam ter documentação legal registrada
junto ao Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA).7 Como esses
processos são ao mesmo tempo demorados (pode levar algo entre seis meses e um ano
para obter a permissão do IBAMA) e, no caso de títulos de terra, enganadores, a
indústria madeireira muitas vezes tem incentivo para fazer a extração ilegal de toras.
Lima e Merry (2003) mostram que a burocracia do governo é considerada uma das
7
O Instituto do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA) é um órgão federal
responsável pela proteção do meio ambiente. O Instituto Nacional de Colonização é Reforma Agrária
(INCRA) é outro órgão federal responsável pela colonização e titulagem da terra.
64
questões mais problemáticas pelos participantes do setor e a extração ilegal tem sido
identificada como preocupação permanente (ITTO, 2002).
Noventa e seis por cento da extração de madeiras na Amazônia ocorre nas fronteiras
antigas e intermediárias. Aqui, tentamos identificar alguns dos atributos que definem
cada uma dessas fronteiras, de modos que a discussão do desenvolvimento industrial
no setor florestal da Amazônia – com uma demanda de aproximadamente 21,4
milhões de metros cúbicos de toras de madeira (IBGE)8 – pode ser baseada em mais
do que a idade da fronteira ou em alguma medida de infra-estrutura obscura ou
indefinida. Para examinar mais detalhadamente esses aspectos, utilizamos um
levantamento recente de 527 serrarias – Nepstad et al. (1998) estimam que o número
total de serrarias seja de aproximadamente 2.500 – para sustentar a discussão sobre a
mudança tecnológica nas fronteiras extrativistas. Os dados foram coletados em um
levantamento das serrarias por toda a Bacia Amazônica. Devido às difíceis condições
de coleta, seria complicado fazer uma pesquisa por amostragem; assim, em vez disso,
as equipes do levantamento identificaram áreas importantes de extração de madeira a
partir da experiência e da literatura, realizaram levantamentos em todas as serrarias de
cada região; o mesmo procedimento foi usado por Nepstad et al. (1998). Foram feitas
entrevistas nos estados do Acre, Mato Grosso, Pará e Rondônia, as quatro maiores
regiões produtoras, responsáveis por mais de noventa por cento da produção. Um
autor e um recenseador realizaram essas entrevistas de junho a dezembro de 2003.
4.4.1. A produtividade nos maiores centros de beneficiamento.
Primeiro examinamos algumas características da produção dos dez maiores centros de
beneficiamento da madeira na Amazônia (Tabela 1), que nos permite comparar os
resultados de mais de trinta anos de atividade em determinados aspectos da produção
e sua eficácia. A eficácia normalmente é definida como a capacidade de apresentar
uma dada produção ao custo mais baixo ou com a menor quantidade de entradas (ou
inputs), na comparação entre empresas. Também se pode definir a eficácia em termos
de produção (ou output), em que os beneficiadores mais eficazes são os que produzem
mais por dado conjunto de inputs (Bérgson e Gregerson, 1992). A adoção de
tecnologias que economizam madeira, muitas vezes complementares à mão-de-obra,
melhora a eficácia dos beneficiadores da madeira.
Tendo em mente essas definições e usando como referência a Tabela 1, observe que
esses centros controlam aproximadamente 36 por cento do uso total da tora e, com a
exceção de Jacundá, no Pará, estão nas fronteiras antigas. Uma importante advertência
a observar aqui é que estes são dados de um levantamento realizado em 1996/1997 –
portanto, as mudanças aparentes desde então não se aplicam. Fora isto, esses dados
representam pelo menos trinta anos de desenvolvimento nesses centros de extração
que mostram diferenças interessantes. Paragominas e Sinop, os dois centros maiores e
mais antigos, surpreendentemente competem muito mal com os outros centros.
8
Lentini et al. (2003) estimam que a produção seja de 28,5 milhões em 1998.
65
Tabela 1. Estatística da produção (1998) para os dez centros de extração mais importantes.
Centro
Estado
de extração
Número
de
empresas
Volume de
Volume
*Rendime
extração beneficiado
nto
(toras)
(tábuas)
Emprego * Produtividade
direto da mão-de-obra
Valor total
do produto
m3 / ano
m3 / ano
indivíduos m3 / indivíduo
R$/ ano
Paragominas
PA
155 2.300.000
851.100
0,37
11.943
71,26
169.300.000
Sinop
MT
100 1.700.000
647.200
0,38
7.026
92,12
124.300.000
Tailândia
PA
44
900.000
331.400
0,37
3.520
94,15
70.600.000
Vilhena
RO
37
750.000
278.400
0,37
3.641
76,46
82.200.000
Tomé-Açu
PA
52
750.000
275.200
0,37
3.426
80,33
55.000.000
Ariquemes
RO
55
750.000
278.600
0,37
2.748
101,38
72.900.000
Marcelândia
MT
52
750.000
289.700
0,39
2.442
118,63
51.700.000
Jacundá**
MT
50
750.000
303.200
0,40
1.642
184,65
66.800.000
Cláudia
MT
35
730.000
282.000
0,39
2.843
99,19
52.800.000
Breu Branco
PA
40
700.000
263.300
0,38
3.739
70,42
62.400.000
Fonte: *Novos valores calculados a partir das tabelas originais, pp. 40, 41, 44, e 46 de Lentini et al. (2003).
** Único centro localizado em fronteira intermediária.
O produto na ultimas três colunas é madeira serrada (m3)
66
* Produto
do valor da
mão-de-obra
R$ / pessoa
14.176
17.691
20.057
22.576
16.054
26.528
21.171
40.682
18.572
16.689
Média do * Média do
*Valor
volume de
valor de
do
produção
produção
produto
por empresa por empresa
m3/ano
R$ /ano R$ / m3
5.491
1.092.258
199
6.472
1.243.000
192
7.532
1.604.545
213
7.524
2.221.622
295
5.292
1.057.692
200
5.065
1.325.455
262
5.571
994.231
178
6.064
1.336.000
220
8.057
1.508.571
187
6.583
1.560.000
237
Paragominas, por exemplo, com o maior número de empresas e o maior volume de
extração, é o oitavo (de dez) em produtividade de mão-de-obra por volume, com
71,26 m3 por empregado/por ano; o décimo em produção de mão-de-obra por valor,
com R$ 14,176 por ano; o sétimo em volume de produção por empresa, com 5.491
m3; o sétimo em valor de produção por empresa, com R$ 1.092.258 por ano; e o sexto
em valor de produto, com R$ 199 por metro cúbico produzido. Sinop mostra números
ligeiramente melhores, mas ainda está na metade inferior da tabela. Isto implica em
que assim que se tornam maiores em fronteiras antigas, é visível que os centros se
tornam menos eficazes – o que vai contra as expectativas da industrialização do setor
florestal.
Por que estariam os maiores centros no fundo ou perto do fundo da tabela para essas
categorias? A combinação de baixo valor de produção por peça e a baixa
produtividade da mão-de-obra nos centros maiores e mais antigos realmente não
mostram os necessários esforços de aperfeiçoamento da tecnologia essenciais para
aumentar a eficácia, demonstrando os resultados dos outros centros que fizeram tais
esforços. Os centros mais antigos e maiores foram mais influenciados pelos velhos
incentivos para o desmatamento e ambos têm bom acesso aos mercados internos. Este
acesso pode ter mantido alta a demanda até mesmo por madeira mal beneficiada.
Também digno de nota é o fato de Paragominas e Sinop serem hoje grandes
produtores de grãos – e, embora Paragominas não seja um grande produtor de grãos
no Brasil, é o maior no estado do Pará – proporcionando maior incentivo para a
transferência de investimento de capital a outros setores não-florestais dentro dessas
fronteiras.
Embora não possamos tirar conclusões definitivas sobre a industrialização do setor
florestal a partir desses dados, mostramos que nem todos os antigos centros de
extração de madeira estão se desenvolvendo igualmente. Fronteiras antigas mais
recentes parecem mais eficazes e funcionam de maneira mais próxima às expectativas
formadas pela discussão anterior da teoria. Isto ajuda a confirmar a extraordinária
influência das políticas de desmatamento e de substituição do importado na
acentuação do boom ocorrido em fronteiras mais antigas.
4.4.2. Fronteiras antigas versus intermediárias.
Façamos agora uma comparação das empresas em fronteiras antigas e intermediárias.
Utilizaremos nossos dados para verificar diferenças significativas entre as fronteiras,
concentrando-nos em diferenças na tecnologia de extração e serraria, no investimento
de capital, idade da empresa, estratégias de obtenção da matéria-prima e outras
variáveis importantes na definição de industrialização e desenvolvimento. Atendo-nos
temporariamente ao pressuposto de que as fronteiras intermediárias são mais recentes
do que as fronteiras antigas, também utilizamos nossos dados para examinar as
mudanças no decorrer do tempo – o que nos permitirá saber se as empresas na
fronteira intermediária refletem os períodos mais antigos de empresas em fronteiras
antigas e, por conseguinte, saber se o processo de industrialização do setor florestal na
Amazônia sustenta a teoria.
A ausência de diferenças significativas ou diferenças de indícios inesperados entre as
características de empresas nas fronteiras intermediárias e antigas sugere vias de
desenvolvimento singular para cada um dos dois tipos de fronteira. Assim, em toda a
67
discussão abaixo saberemos se as tendências de nossos dados são as que a teoria
indica. As categorias de comparação que usamos são: terra, extração, transporte,
preços da tora, beneficiamento, salários, mercados e preços da madeira, além de
outros itens selecionados que possam interessar.
Remetendo à Tabela 2, tanto os preços da terra como os valores da árvore de pé na
fronteira antiga são significativamente mais altos do que nas fronteiras intermediárias
– o que seria de se esperar. Preços mais elevados de terra indicam escassez de terra, o
que seria uma realidade em áreas mais antigas, que estão mais densamente povoadas.
O volume de extração não mostra nenhuma diferença significativa para as duas
fronteiras, o que de certo modo até surpreende, pois seria de esperar que a extração
nas fronteiras intermediárias estivesse limitada a toras de valor mais alto, que têm
menor representação por hectare, dado que existem menos espécies nessa categoria.
Uma explicação para isto é que os limites do volume de extração são tecnológicos e
um volume semelhante pode ser extraído independente da qualidade ou categoria da
tora.
Sem a adoção da tecnologia, também seria de esperar que os custos da extração
aumentassem com o tempo, já que, extraído tudo o que havia nas regiões de fácil
acesso, a extração se dará agora em terreno mais difícil como, por exemplo, morros ou
várzeas inundadas. Por outro lado, se as empresas manejarem bem a floresta,
adotando formas de exploração de impacto reduzido para uso da floresta por muito
tempo, os custos da extração deveriam cair com o tempo, pois as empresas utilizam
uma infra-estrutura permanente e deverão apreender a eficácia derivada desses
aperfeiçoamentos e do planejamento da tecnologia da extração. Aqui vemos que os
custos de extração de R$ 53 na fronteira antiga são significativamente mais elevados
do que o custo de R$ 37 na fronteira intermediária, indicando que em geral nas
antigas fronteiras as empresas não estão adotando as melhores tecnologias de
extração; sem levar em conta o fato de o primeiro programa de treinamento de
Extração de Impacto Reduzido (Fundação Floresta Tropical, estabelecida em 1994)
estar localizado no município de Paragominas, no estado do Pará, e que 58 por cento
de toda a área certificada FSC está no Pará (235.395 ha), em fronteiras antigas ou
várzeas inundáveis. Sabe-se que essas tecnologias de impacto reduzido pouco
diminuem os custos da extração (Holmes et al., 1999).
Ao examinar o investimento na tecnologia da extração, seria de esperar que as
fronteiras antigas em geral tivessem equipamento mais novo e também houvessem
investido em tratores de arraste – ou skidders (que aumentam a produtividade). De
fato, os madeireiros nas fronteiras antigas têm relativamente mais tratores de esteiras
(1,48 – comparado a 1,16) e seus tratores são mais novos (11 x 14 anos) do que nas
fronteiras intermediárias. Contudo, não há nenhuma diferença significativa na adoção
de tratores de arraste entre as duas fronteiras. Desconfiamos que a adoção do trator de
arraste tem sido retardada por duas razões: em primeiro lugar, porque são muito caros
e têm um único uso – enquanto os tratores de esteiras podem ser usados para abrir
estradas e ainda podem ter mercados alternativos de aluguel na estação das chuvas.
Em segundo lugar, os tratores de esteiras são o maquinário tradicionalmente
preferido; a informação sobre os benefícios dos skidders para a extração só
lentamente está penetrando na silvicultura. Sem uma boa massa de informação, o
risco associado ao grande investimento financeiro em skidders provavelmente é um
empecilho para sua adoção.
68
Quarenta e dois por cento das serrarias na fronteira intermediária fazem sua própria
extração, ao passo que apenas 33 por cento das serrarias na fronteira antiga fazem sua
própria extração (diferença significativa p<0,05). Isto nos diz que, assim que as
fronteiras se desenvolvem, as empresas se especializam, abandonam as operações
extrativistas e passam a comprar as toras entregues no portão da serraria. Este
resultado tem ainda o apoio de resultados de estudos recentes, que indicam uma
tendência de aumento na sub-empreitada das atividades extrativistas, principalmente
para evitar a custosa – cara e demorada – burocracia do governo (Lima e Merry,
2003).
Tabela 2. Estatísticas selecionadas para fronteiras antigas e intermediárias.
Atividade
Unidade
Fr.antigas
Fr.intermediárias
n=ant
TERRA
Valores da terra
R$ / ha
400,27
191,02 *
46
Valor da árvore em pé
R$ / ha / ano
34,02
20,67 *
29
EXTRAÇÃO
Volume
m3 / ano
30,20
27,48
59
Custo
R$ / m3
53,46
36,59 *
64
Meses
meses
7,43
6,17 *
231
Nº / tratores de esteira
unidades
1,48
1,16 *
71
Idade / tratores de esteira
anos
10,99
14,05 *
64
Nº / tratores de arrasto
unidades
0,72
0,57
69
Idade / tratores de arrasto
anos
11,97
11,80
38
Em operação de extração
%
33,00
42,00 *
291
TRANSPORTE
Distância
km
98,24
84,27 *
267
Distância sobre asfalto
km
17,46
8,13 *
262
Custos
R$ / m3
28,48
34,71 *
83
Custos II
R$ / m3 / km
0,32
0,54 *
82
PREÇOS DA TORA
218,89
178,96 *
70
Preços H
R$ / m3
Preços M
R$ / m3
104,82
97,09
183
66,49
71,90
199
Preços W
R$ / m3
BENEFICIAMENTO
Idade da empresa
anos
7,31
7,19
287
Idade da serraria
anos
11,51
10,09
78
Nº de serras de fitas
unidades
1,07
1,03
289
Idade das serras de fita
anos
14,95
15,41
224
9.156,58
5.801,39 *
241
Consumo de tora (a)
m3 / ano
Compra de toras
%
82,00
89,00 *
287
Valor da serraria
R$
771.195,03
556.094,12
254
Custo da operação
R$ / m3
64,59
75,25
214
SALÁRIOS
Média
R$ / mês
508,74
593,97 *
279
Custos / mão-de-obra
R$ / m3
58,66
83,20 *
186
Produtividade / indivíduo
m3 /ano/ ndv
42,14
148,00 *
220
MERCADOS
% mercado de exportação
%
15,51
55,08 *
240
% mercado nacional
%
60,97
40,09 *
203
% mercado residual
%
27,67
21,14 *
261
PREÇOS DA MADEIRA
SW preço exportação (H)
R$ / m3
1.032,73
1.079,32
30
621,62
610,49
56
SW preço exportação (M)
R$ / m3
SW preço nacional (H)
R$ / m3
685,10
691,38
49
SW preço nacional (M)
R$ / m3
385,64
392,36
193
249,27
288,61
204
SW preço nacional (W)
R$ / m3
a = Francon, medida comum em toda a Amazônia. Um m3 francon ≈ 0,75 m3 geométrico.
* = Diferença significativa em P<0,05.
69
n=int
24
41
62
64
131
63
54
63
28
189
185
159
69
69
96
124
104
189
20
189
146
167
186
170
157
183
150
156
116
102
165
73
77
69
91
86
Com a adoção da tecnologia seria de esperar que os custos de transporte caíssem com
o tempo; portanto, seriam mais baixos nas fronteiras antigas. Stone (1988) informa
que o investimento em caminhões maiores reduziu os custos da extração em
Paragominas entre 1990 e 1995. Nossos resultados dizem que os custos do transporte
da tora realmente são bastante diferentes nas fronteiras antigas e nas intermediárias: as
distâncias de transporte em médias são 98 km (17 km dos quais em asfalto) nas
fronteiras antigas e 84 km nas intermediárias (8 dos quais em asfalto); os custos totais
de transporte são R$ 28,00 na fronteira antiga e R$ 35,00 na intermediária; os custos
do transporte por metro cúbico/por quilômetro são de R$ 0,32 na antiga e R$ 0,54 na
intermediária. Esses resultados confirmam o padrão do investimento na tecnologia do
transporte com o amadurecimento da fronteira de extração extrativista.
Uma das alavancas importantes no processo da industrialização do setor florestal é um
sinal de escassez – ou seja, aumentos nos preços das toras. Na indústria madeireira da
Amazônia, as toras são classificadas sem muita exatidão em três categorias definidas:
"nobre" ou de valor alto; "vermelha," de médio valor; e "branca," de valor baixo. Em
nossos resultados, descobrimos que apenas a categoria de alto valor apresenta uma
diferença significativa nos preços da tora em todas as fronteiras. Isto corresponde ao
fato de serem extraídas em primeiro lugar as espécies de valor elevado e assim, seriam
também as primeiras a revelar sinais de escassez. No futuro, quando as espécies de
valor médio se tornarem relativamente escassas na fronteira antiga, a expectativa é de
que mostrem os mesmos sinais. No entanto, é visível que isto ainda não aconteceu, de
modos que o setor está diante de um limitado conjunto de sinais de escassez. O
resultado final disso é a redução de quaisquer incentivos para a adoção de tecnologia.
Passando à fase do beneficiamento, vemos que as empresas não são muito mais
antigas nas antigas fronteiras como afirmaram muitos em estudos anteriores. As
empresas têm em média sete anos de idade em fronteiras de mais de trinta anos – o
que indica um mercado dinâmico, com serrarias entrando e saindo, conforme as
flutuações de demanda, preços e custos. As razões exatas para este movimento ainda
são obscuras, mas a migração para as novas fronteiras, embora sendo percepção
comum, não é o único determinante dada a nossa (surpreendente) descoberta de que
serrarias relativamente novas estão presentes nas fronteiras antigas. Ademais, tanto a
idade das serrarias quanto o equipamento (serras de fita) não são lá muito diferentes
nas diversas fronteiras. Esta descoberta sustenta a discussão acima sobre a existência
de um forte mercado de equipamento de segunda mão, que serve para aumentar os
custos eventuais da adoção de tecnologia. Ainda que seu valor não seja
significativamente diferente em fronteiras antigas, as serrarias hoje são maiores e
beneficiam mais toras, segundo os resultados. Entretanto, na fronteira antiga os custos
das serrarias não são significativamente diferentes, e não mostram nenhuma adoção
de tecnologias de beneficiamento que ajudasse a reduzir os custos.
Em outras comparações, os salários nas fronteiras intermediárias são
significativamente mais elevados, refletindo condições de trabalho mais difíceis e
possivelmente existe matéria-prima (toras) de melhor qualidade, o que seria
complementar à mão-de-obra e reduziria seus custos. A parcela do mercado é bastante
diferente, com empresas na fronteira intermediária exportando uma proporção mais
elevada de sua produção do que as empresas em outras fronteiras. Talvez isto seja
devido a que as fronteiras antigas tradicionalmente abastecem e por isso têm
70
vantagem relativa nos mercados internos. Por fim, os preços da tábua não são
diferentes nas fronteiras em qualquer categoria dos graus de alto, médio e baixo valor.
Novamente uma indicação de que ainda não apareceram sinais claros da escassez em
quaisquer das fronteiras, pelo menos no que diz respeito à madeira de valor médio e
baixo.
4.5. Conclusão e recomendações para as normas a serem adotadas.
A teoria da industrialização do setor florestal nos dá um quadro em que a extração da
floresta primária e algum desmatamento possuem lógica. Ligado a este processo, no
entanto, há uma série de condições que devem ser satisfeitas para obter-se o
desenvolvimento econômico sustentável em fronteiras florestais. Entre essas
condições, a escassez, a eficácia e mercados não-sobrecarregados são fatores
essenciais. A partir de nossos resultados e com base nos dados de recente
levantamento feito entre os beneficiadores, mostramos que realmente já ocorrem
indícios de escassez que se apresentam na forma de diferenças de preços para as
espécies mais valorizadas. Além disso, mostramos que outras diferenças entre as
fronteiras intermediárias e as antigas indicam a presença de desenvolvimento
econômico racional no setor madeireiro. O persistente efeito das políticas distorcidas
do passado que resultaram nos dois centros madeireiros mais antigos, Paragominas e
Sinop, detentores da maior produção mas, em 1998, com média baixa de valor
agregado quando comparados a outros centros antigos, indica uma relativa ausência
de adoção de tecnologia. Estes centros, em especial Paragominas, são freqüentemente
citados como exemplo do desenvolvimento irresponsável do setor florestal na
Amazônia, com pouca atenção a muitas das condições subjacentes que possam ter
acentuado os problemas aqui.
É inegável que o setor florestal da Amazônia brasileira prosperou com o acesso a
espécies de alto valor em fronteiras emergentes. Devido à localização em pontos
remotos da Amazônia, este setor também sofreu diante do limitado controle do
governo. Com poucas barreiras para a entrada de empresas no setor e uma vasta
imensidão de recursos desprovidos de qualquer proteção, a oportunidade econômica
parece inegável. Não obstante, a extração e o beneficiamento da madeira sob as
difíceis condições – físicas e institucionais – da Amazônia constituem um
empreendimento de alto risco que rapidamente pode se tornar amargo para o
investidor.
Neste documento, descobrimos que, embora essas condições difíceis realmente
existam, a indústria tem atuado de maneira econômica racional e, com isso, dá
esperanças de vir a se tornar um catalisador para o desenvolvimento sustentável na
Amazônia. As implicações políticas que emergem deste trabalho são simples e
possíveis: estabelecer metas de programas, como uma redução da migração de
empresas para as novas fronteiras, nivelar os altos e baixos do boom and bust,
aumentar a produção com valor agregado e a adoção de tecnologia, reduzir a
conversão da terra para outros usos e o reflorestamento de áreas degradadas.
71
72
5. Exemplo de análise financeira para um plano de negócio de uma
empresa de extração junto com pequenos produtores.
Resumo:
Experiências recentes demonstram a possibilidade real de transformar a relação entre
madeireiros e pequenos produtores rurais em uma troca eqüitativa. No modelo de
produção madeireira em propriedades de pequenos produtores, aqui definida como
“florestas familiares”, a empresa madeireira investe na infra-estrutura e no
planejamento do manejo florestal na propriedade do agricultor e na comunidade
agrícola. Os resultados demonstram que é viável financeiramente para empresas
madeireiras a extrair madeira legalmente em contratos formais com pequenos
produtores (assentados).
Esta seção apresenta uma análise pro forma para uma companhia durante os anos
2003 até 2005. Esta análise foi feita junto com o dono de uma empresa de extração.
Primeiro, estão listadas algumas das suposições importantes. Depois a Tabela 1
mostra o balanço da conta durante o período de 31 de dezembro de 2003 até 3 de
dezembro, 2005 para essa companhia. A Tabela 2 dá os totais para as declarações de
renda projetadas durante o período de 2003 a 2005. As Tabelas 3 e 4 mostram o
salário calculado durante o verão e meses de inverno, respectivamente. A Tabela 5
mostra os custos de manutenção de máquinas estimado (Alugadas e Compradas,
enquanto Tabela 6 Mostra os custos de aluguel de máquinas anual. Tabelas 7 e 12
mostram a Declaração de renda projetada e o Fluxo monetário projetado durante os
anos 2003 a 2005. Outra informação importante usada no cálculo desta análise
financeira é determinada abaixo.
O exemplo aqui e de um empresário do setor florestal que opera próximo à cidade de
Santarém. Ele pôs em prática um sistema de florestas familiares que é replicável e que
favorece a troca justa com pequenos produtores. O modelo desenvolvido proporciona
às famílias assentadas a obtenção do título da terra, uma rede de estradas, planos de
manejo florestal para cada propriedade.
73
Suposições Fundamentais.
Descrição
Meses de extração
Volume de toras produzido (m3)
Preço por m3
Renda bruta
Renda mensal (V)
Custos de compra das máquinas
Patrol
Trator Esteira
Carregadeiras
Caminhões
Média # hectares de reserva legal por lote
Área total
Área confirmada (comunidades)
Média de inventário por lote
Total de volume de toras
(confirmada: comunidades, Flona, áreas privadas)
Anos de previsão
Valor
6
80.000
52,50
4.200.000
700.000
R$
300.000
280.000
190.000
130.000
70
53.480
13.370
13
232.799
3.00
74
Comentário
Meses
m3
R$/m3
R$/ano
R$ Valor com interes
468.000
468.000
1.008.000
216.000
ha
ha
ha
m3/ha
m3
anos
Tabela 1. Balanço das contas durante o período iniciando em 31 de dezembro de
2003 até 3 de dezembro de 2005.
2003
2004
2005
287.289
0
0
0
0
287.289
854.576
0
0
0
0
854.576
1.421.863
0
0
0
0
1.421.863
Termo Ativos longos
Ativos de Depreciação
Depreciação acumulada
Ativos de depreciação líquidos
Ativos não depreciável
Termo Ativos Longos totais
1.668.030
192.210
1.475.820
29.700
1.505.520
1.636.280
181.627
1.454.653
37.583
1.492.237
1.591.000
171.200
1.409.373
50.710
1.460.083
Ativos totais
1.988.802
2.738.802
3.469.931
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1.860.000
1.140.000
420.000
128.802
1.598.802
3.049.931
128.802
1.598.802
3.049.931
1.988.802
2.738.802
3.469.931
Ativos
Ativos atuais
Dinheiro
Contas a receber
Inventário
Outros ativos atuais
Despesas pagas antecipadamente
Ativos atuais totais
Responsabilidade e Patrimônio líquido
Responsabilidades atuais
Contas a pagar
Dívida a curto prazo
Renda Taxa Devido
Responsabilidades Atuais totais
Termo Dívida longa
Patrimônio líquido
Pago em Capital
Salários retidos
Patrimônio líquido total
Responsabilidades e Patrimônio líquido totais
75
Tabela 2. Renda anual projetada para o exercício de 2003 a 2005.
Item
RENDA
Vendas de madeira
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Adiantamento de Cemex
RENDA TOTAL
2003
2004
2005
4.200.000
0
30.000
928.990
5.158.990
4.200.000
492.000
30.000
313.707
5.035.707
4.200.000
492.000
30.000
0
4.722.000
DESPESAS OPERACIONAIS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Depreciação
Diesel
Gasolina
Lubrificantes
Materiais de escritório
Alimentação
Seguros
Farmacêuticos
Telefone
Exames médicos
Treinamento
Equipamento de segurança
Peças
Material
TOTAL DE DESPESAS OPERACIONAIS
RENDA LÍQUIDA
928.990
997.770
508.000
409.992
268.002
154.315
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
5.026.018
132.972
313.707
997.770
720.000
409.992
268.002
181.627
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
4.650.052
385.655
0
997.770
720.000
409.992
268.002
181.627
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
4.336.345
385.655
76
Tabela 3. Funcionários e salários requeridos durante o verão.
VERÃO
Descrição de cargos
ADMINISTRAÇÃO
Diretor executivo
Gerente de escritório
Cartógrafo
Gerente de pessoal
Engenheiros de floresta
Assistente de inventário
Assistente de escritório
Digitadores
FLORESTA
Gerente I
Gerente II
Operador I
Operador II
Motorista de caminhão
Motorista
Mecânico I
Mecânico II
Fixador de pneu
Motoserrista I
Motoserrista II
Inventário I
Inventário II
Inventário III
Inventário IV
Planejador I
Planejador II
Cozinheiro I
Cozinheiro II
Controle de pátio I
Controle de pátio II
Enfermeira
Assistente geral
Número
Salário mensal
Encargos sociais
Ad. Produção
Total mensal
1
1
1
1
3
1
3
2
2.500
500
672
350
1.612
500
450
300
1.875
375
504
263
1.209
375
338
225
0
0
1.225
0
0
0
0
0
4.375
875
2.401
613
8.463
875
2.363
1.050
1
3
3
10
1
2
2
2
2
24
24
2
0
2
6
2
2
2
2
4
2
1
1
1.200
820
820
560
600
426
820
270
350
350
240
400
350
270
240
350
270
350
270
350
270
1.650
200
900
615
615
420
450
320
615
203
263
263
180
300
263
203
180
263
203
263
203
263
203
1.238
150
0
840
870
669
898
750
750
126
248
248
126
248
248
126
126
248
126
248
126
248
248
0
0
2.100
6.825
6.915
16.490
1.948
2.991
4.370
1.197
1.720
20.640
13.104
1.895
0
1.197
3.276
1.720
1.197
1.720
1.197
3.440
1.440
2.888
350
77
Tabela 4. Funcionários e salários requerido durante o inverno.
INVERNO
Descrição de cargo
ADMINISTRAÇÃO
Diretor executivo
Gerente de escritório
Cartógrafo
Gerente de pessoal
Engenheiros de floresta
Assistente de inventário
Assistente de escritório
Digitadores
FLORESTA
Gerente I
Gerente II
Operador I
Operador II
Motorista de caminhão
Motorista
Mecânico I
Mecânico II
Fixador de pneu
Motoserrista I
Motoserrista II
Inventário I
Inventário II
Inventário III
Inventário IV
Planejador I
Planejador II
Cozinheiro I
Cozinheiro II
Controle de pátio I
Controle de pátio II
Enfermeira
Assistente geral
Número
Salário
mensal
Encargos
Sociais
Ad. Produção
1
1
1
1
3
1
3
2
2.500
500
672
350
1.612
500
450
300
1.875
375
504
263
1.209
375
338
225
0
0
0
1.225
0
0
0
0
0
1
0
0
1.200
820
820
560
600
426
820
270
350
350
240
400
350
270
240
350
270
350
270
350
270
1.650
200
900
615
615
420
450
320
615
203
263
263
180
300
263
203
180
263
203
263
203
263
203
1.238
150
0
840
870
669
898
750
750
126
248
248
126
248
248
126
126
248
126
248
126
248
248
0
0
0
1
2
2
0
0
0
2
8
2
6
0
0
0
0
0
0
1
1
78
Total mensal
4.375
875
2.401
613
8.463
875
2.363
1.050
2.100
0
0
0
0
1.496
4.370
1.197
0
0
0
1.895
6.880
1.197
3.276
0
0
0
0
0
0
2.888
350
Tabela 5. Custos estimados de manutenção de máquinas (alugadas e compradas).
Jan
Fev
Mar
Abr
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
TOTAL
Skidder Muller TS 22
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
46.000
Skidder Muller TS 22
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
46.000
Skidder Muller TS 22
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
46.000
Skidder Muller TS 22
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
4.667
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
3.000
46.000
0
0
0
0
0
0
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
12.000
Manutenção
Cat 120H
Cat. D6M
0
0
0
0
0
0
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
12.000
Cat. 924G
0
0
0
0
0
0
8.000
8.000
8.000
8.000
8.000
8.000
48.000
FIAT AD 14 C Turbo
0
0
0
0
0
0
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
2.000
12.000
18.667
18.667
18.667
18.667
18.667
18.667
26.000
26.000
26.000
26.000
26.000
26.000
268.000
Total
Tabela 6. Custos anuais de aluguel de máquinas.
Jan
Fev
Mar
Abr
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
TOTAL
Skidder Muller TS 22
0
0
0
0
0
0
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
80.000
Skidder Muller TS 22
0
0
0
0
0
0
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
80.000
Skidder Muller TS 22
0
0
0
0
0
0
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
80.000
Rental
Skidder Muller TS 22
0
0
0
0
0
0
15.000
15.000
15.000
15.000
15.000
15.000
90.000
FIAT AD 14 C Turbo
0
0
0
0
0
0
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
13.333
80.000
Total
0
0
0
0
0
0
68.332
68.332
68.332
68.332
68.332
68.332
410.000
79
Tabela 7. Declaração de renda projetada 2003.
Jan
Fev
Mar
Abr
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Total anual
RENDA
Vendas de madeira
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Adiantamento de Cemex
RENDA TOTAL
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
4.200.000
0
30.000
928.990
5.158.990
DESPESAS OPERACIONAIS
Retorno de Adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Depreciação
Diesel
Gasolina
Lubrificantes
Materiais de escritório
Alimentação
Seguros
Farmacêuticos
Telefone
Exames médicos
Treinamento
Equipamento de segurança
Peças
Material
TOTAL DE DESPESAS OPERACIONAIS
RENDA LÍQUIDA
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
0
46.662
0
0
18.667
9.702
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
164.533
(9.702)
10.059
119.633
268.000
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
9.040
22.000
23.510
30.000
0
753.683
(48.683)
328.443
119.633
0
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
753.683
(48.683)
268.443
119.633
60.000
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
753.683
(48.683)
268.442
119.633
60.000
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
753.683
(48.683)
53.603
119.633
60.000
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
538.844
166.156
0
119.633
60.000
68.332
26.000
16.018
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
485.241
219.759
928.990
997.770
508.000
409.992
268.002
154.315
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
5.026.023
132.969
80
Tabela 8. Fluxo monetário 2003 projetado.
DINHEIRO COMEÇANDO
Jan
0
Fev
0
Mar
0
Abr
0
Maio
0
Jun
0
Jul
0
Ago
(32.665)
Set
(65.331)
Out
(97.997)
Nov
(130.662)
Dez
51.512
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
0
0
0
154.832
154.832
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
0
46.662
0
0
18.667
89.503
0
46.662
0
0
18.667
89.503
0
46.662
0
0
18.667
89.503
0
46.662
0
0
18.667
89.503
0
46.662
0
0
18.667
89.503
0
46.662
0
0
18.667
89.503
10.059
119.633
268.000
68.332
26.000
245.641
328.443
119.633
0
68.332
26.000
195.258
268.443
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
268.442
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
53.603
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
154.832
154.832
154.832
154.832
154.832
154.832
737.665
737.665
737.665
737.665
522.826
469.223
0
0
0
0
0
0
(32.665)
(65.331)
(97.997)
(130.662)
51.512
287.289
RECIBOS DE DINHEIRO
Vendas de toras
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Avanços Cemex
Recibos de Dinheiro Totais
DESEMBOLSOS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Despesas operacionais
DESEMBOLSOS DE DINHEIRO TOTAIS
EQUILÍBRIO DE DINHEIRO TERMINANDO
81
Tabela 9. Declaração de renda projetada 2004.
RENDA
Vendas de madeira
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Adiantamento de Cemex
RENDA TOTAL
DESPESAS OPERACIONAIS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Depreciação
Diesel
Gasolina
Lubrificantes
Materiais de escritório
Alimentação
Seguros
Farmacêuticos
Telefone
Exames médicos
Treinamento
Equipamento de segurança
Peças
Material
TOTAL DE DESPESAS OPERACIONAIS
RENDA LÍQUIDA
Jan
Fev
Mar
Abr
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Total anual
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
48.044
130.044
0
82.000
0
132.832
214.832
0
82.000
0
132.831
214.831
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
4.200.000
492.000
30.000
313.707
5.035.707
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(147.967)
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(147.967)
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(147.967)
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(99.923)
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(15.135)
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
(15.136)
218.059
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
9.040
22.000
23.510
30.000
0
752.801
(47.801)
95.648
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
580.007
124.993
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
220.641
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
220.641
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
220.641
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
220.641
313.707
997.770
720.000
409.992
268.002
181.627
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
4.650.052
385.655
82
Tabela 10. Fluxo monetário 2004 projetado.
Jan
287.289
Fev
154.457
Mar
21.625
Abr
(111.207)
Maio
(195.995)
Jun
(195.995)
Jul
(195.996)
Ago
(228.661)
Set
(88.532)
Out
147.245
Nov
383.022
Dez
618.799
Vendas de toras
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Adiantamentos Cemex
Recibos de Dinheiro Totais
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
48.044
130.044
0
82.000
0
132.832
214.832
0
82.000
0
132.831
214.831
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
DESEMBOLSOS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de maquinário
Aluguel de máquinas pesada a
Manutenção de máquinas pesada
Despesas operacionais
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
218.059
119.633
60.000
68.332
26.000
245.641
95.648
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
DESEMBOLSOS DE DINHEIRO TOTAIS
214.832
214.832
214.832
214.832
214.832
214.832
737.665
564.871
469.223
469.223
469.223
469.223
EQUILÍBRIO DE DINHEIRO TERMINANDO
154.457
21.625
(111.207)
(195.995)
(195.995)
(195.996)
(228.661)
(88.532)
147.245
383.022
618.799
854.576
DINHEIRO COMEÇANDO
RECIBOS DE DINHEIRO
83
Tabela 11. Declaração de renda projetada 2005.
RENDA
Vendas de madeira
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Adiantamento de Cemex
RENDA TOTAL
DESPESAS OPERACIONAIS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Depreciação
Diesel
Gasolina
Lubrificantes
Materiais de escritório
Alimentação
Seguros
Farmacêuticos
Telefone
Exames médicos
Treinamento
Equipamento de segurança
Peças
Material
TOTAL DE DESPESAS OPERACIONAIS
RENDA LÍQUIDA
Jan
Fev
Mar
Abr
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Total anual
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
4.200.000
492.000
30.000
0
4.722.000
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
46.662
60.000
0
18.667
15.136
35.070
2.000
1.700
2.000
13.000
1.833
1.800
2.100
0
0
0
30.000
0
229.967
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
9.040
22.000
23.510
30.000
0
534.742
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
0
119.633
60.000
68.332
26.000
15.136
116.900
5.000
9.500
2.000
18.480
5.311
1.800
2.100
0
0
0
30.000
4.167
484.359
0
997.770
720.000
409.992
268.002
181.627
911.820
42.000
67.200
24.000
188.880
42.864
21.600
25.200
9.040
22.000
23.510
360.000
20.833
4.336.345
(147.967)
(147.967)
(147.967)
(147.967)
(147.967)
(147.967)
170.258
220.641
220.641
220.641
220.641
220.641
385.655
84
Tabela 12. Fluxo monetário 2005 projetado.
Jan
854.576
Fev
721.744
Mar
588.912
Abr
456.080
Maio
323.248
Jun
190.416
Jul
57.584
Ago
242.978
Set
478.755
Out
714.532
Nov
950.309
Dez
1.186.086
Vendas de toras
Aluguel de máquinas
Transporte de madeira
Avanços Cemex
Recibos de Dinheiro Totais
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
0
82.000
0
0
82.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
700.000
0
5.000
0
705.000
DESEMBOLSOS
Retorno de adiantamentos
Folha de pagamento e encargos
Compra de máquinas
Aluguel de máquinas pesada
Manutenção de máquinas pesada
Despesas operacionais
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
46.662
60.000
0
18.667
89.503
0
119.633
60.000
68.332
26.000
245.641
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
0
119.633
60.000
68.332
26.000
195.258
DESEMBOLSOS DE DINHEIRO TOTAIS
214.832
214.832
214.832
214.832
214.832
214.832
519.606
469.223
469.223
469.223
469.223
469.223
EQUILÍBRIO DE DINHEIRO TERMINANDO
721.744
588.912
456.080
323.248
190.416
57.584
242.978
478.755
714.532
950.309
1.186.086
1.421.863
DINHEIRO COMEÇANDO
RECIBOS DE DINHEIRO
85
6. Funções de custos da extração, transporte e processamento de
madeira na Amazônia brasileira.
Resumo: A indústria de extração madeireira da Amazônia é um tópico que tem
recebido pouco destaque na literatura acadêmica, salvo em estudos de caso
específicos de empresas. Isso tem impedido a estimativa de funções de custos e
produção que possam ser usadas na previsão de mudanças na indústria, medindo sua
resposta aos fatores externos do mercado ou políticas governamentais. Funções de
custo e rentabilidade são importantes para caracterizar as dinâmicas do
comportamento da indústria, bem como para oferecer informações que possam ser
usadas na criação de políticas futuras. Esse estudo se baseia numa pesquisa de 527
empresas para estimar funções de custo de extração, transporte, e beneficiamento da
indústria madeireira na Floresta Amazônica Brasileira, encontrando variáveis como
custos de mão-de-obra, distância da floresta para a serraria, tipo de equipamento e
fronteira, fatores que afetam de forma significativa os custos totais e marginais de
cada atividade.
Palavras chave: funções de custos, indústria de extração madeireira, Amazônia.
6.1.
Introdução.
O desenvolvimento da região Amazônica e seu desmatamento subsequente são
preocupações crescentes que estão intrinsecamente relacionadas e são inevitáveis, de
acordo com alguns especialistas. Um fator relacionado a esse problema é o histórico
da extração dos recursos florestais da região, e sua atual posição como um dos
fornecedores de madeira tropical com maior potencial. A região Amazônica recobre
uma área de 5,5 milhões de kilômetros quadrados, 60% destes localizados no Brasil,
com um estoque estimado em mais de 60 bilhões de metros cúbicos (WWF, 2004). A
produção anual de toras no Brasil já chega a 28 milhões de metros cúbicos, porém só
14% dessa quantia é exportada, atualmente (Smeraldi & Veríssimo, 1999). É evidente
que o potencial para produção madeireira é grande, principalmente quando se
considera a produção decrescente vinda de outras fontes, como o Sudeste Asiático
(Brown & Durst, 2003).
Outro fator no desmatamento e expansão da exploração tem sido a melhoria na infraestrutura da região, resultando na abertura de novas fronteiras de extração. Um
elemento crucial para a expansão das fronteiras é a rentabilidade (ex., lucros) captada
pela indústria madeireira. Quando o transporte se torna possível através do
desenvolvimento de estradas, a exploração expande até o ponto em que a
rentabilidade para extração se dissipa (Hyde and Sedjo, 1992; Stone, 1998a). Poucos
estudos têm focado na compreensão dos componentes de rentabilidade no nível
microecônomico das empresas de extração. Por exemplo, informações sobre os
custos básicos das operações florestais (como a extração, transporte e processamento)
e suas variações nas diferentes fronteiras ainda são desconhecidas. Temos então
pouca informação sobre como custos e rentabilidade respondem às mudanças de infraestrutura, ou como se comparam nos diferentes estágios de exploração e
processamento. Essa informação é obviamente necessária se tentamos entender os
padrões de desmatamento no cenário Amazônico.
86
O propósito desse estudo é relacionar características locais, como estoque florestal e
características das fronteiras, aos custos industriais e ao mercado, através de uma
estimativa das funções de custos para três diferentes estágios de produção madeireira:
exploração, transporte e beneficiamento. Considerando-se o fato dos custos serem os
principais componentes da rentabilidade, a estimativa das funções de custo irão munir
aqueles que criam as políticas com uma maneira de prever como a indústria irá
responder às futuras políticas, tais como subsídios governamentais, melhorias de
infra-estrutura, choques macroeconômicos e outras influências mercadológicas. Ao
estimar os custos das empresas de processamento (ex., fornecedores), os responsáveis
pela tomada de decisões também terão informações importantes sobre como
mudanças nos preços de insumos ou demandas de produção influenciam os custos e
comportamento da indústria, o que permitirá fazer uma previsão mais confiável dos
efeitos das políticas públicas em questão. O uso dos modelos de regressão para
explicar uma amostragem da indústria da região possibilita também fazer previsões
para empresas que não foram incluídas na pesquisa, sendo possível fazer uma análise
mais ampla da resposta da indústria na região. Estimar uma função diferente para três
atividades relacionadas à extração madeireira é reconhecer que pode existir uma
maior variação dentro das empresas, além de possiblitar o uso de variáveis mais
específicas para cada estágio do processamento. Esse é um fator importante, pois
agregar variáveis pode descartar certas características da empresa, tornando futuras
análises necessárias.
O trabalho apresentado neste capitulo também difere da literatura prévia sobre
estimativas gerais de funções de custo. Por exemplo, poucos estudos têm de fato
estimado custos e funções de rentabilidade para a indústria madeireira. Existem
alguns exemplos de funções estimadas para o setor de silvicultura nos EUA, como
Cubbage et al (1989), que estimou funções de custo para caracterizar a indústria
madeireira baseado num censo de produtores de madeira para polpa no sul do país,
concluindo que as funções exponenciais tinham o melhor comportamento. Carter e
Cubbage (1994) criaram um modelo econométrico de função de produção de
fronteiras para extração de madeira de polpa no sul dos EUA, e testaram as formas
funcionais de Cobb-Douglas e translog, descobrindo que essas funções apresentam
resultados muito parecidos. Finalmente, Stier e Bengston (1992) apresentam uma
crítica sobre os diferentes métodos de estimativa de mudanças técnicas no setor de
silvicultura Norte Americano, em que grande parte é composta por estudos que
estimavam funções de custo e produção. A maioria das funções de custo são baseadas
nos modelos de forma funcional translog, aplicados a casos empíricos específicos.
No entanto, pouquíssimos estudos têm tentado estimar funções de custo e
rentabilidade nos trópicos. Uma exceção é Vincent (1990), onde o autor estima a
função de rentabilidade para a indústria madeireira baseado nos dados de receitas do
governo para analisar a eficiência dos sistemas de royalties das madeiras tropicais
como indicadores de potencial de retorno financeiro para a gestão de recursos
florestais. Ele conclui que o valor dos royalties são baixos demais e deveriam ser
aumentados. Essa conclusão é refutada por Hyde e Sedjo (1992), que afirmam que a
mudança na receita governamental para um aumento dos royalties depende da
elasticidade dos custos marginais das empresas, ressaltando a importância da
estimativa dos custos marginais específicos por empresa. Outro estudo relacionado à
rentabilidade na silvicultura é de Stone (1998b), que faz uma análise financeira de
uma frente desenvolvida há algum tempo, baseada na comparação de resultados de
87
entrevistas feitas entre 1990 e 1995. Ele ilustra uma redução nos lucros da indústria
madeireira e depois a transição da extração de rentabilidade espacial de Von Thünen
para rotações de Faustmann infinitas, baseadas na rentabilidade das plantações.
Contudo, esses resultados são particularmente sensíveis à suposições subjacentes e
não testadas na análise que poderia possivelmente reverter os resultados. Um
exemplo disso são as taxas de juros (4% em 1990 e 20% em 1995), e a taxa de
conversão de toras para madeira serrada obtidas de outros estudos (47% usado para a
análise de 1990 e 34% em 1995, sem mudanças tecnológicas que as justifiquem).
O restante dos estudos relacionados à rentabilidade florestal tem o foco voltado para a
análise dos aspectos financeiros de uma empresa em particular. Isso tem proibido
uma generalização dos custos da indústria ou empresas fora das condições locais, e
muito menos das condições regionais. Esses estudos calculam os resultados
financeiros para projetos de extração madeireira de impacto reduzido, comparando-os
ao retorno obtido com práticas convencionais de extração madeireira. Todos esses
estudos (com exceção de um, com crítica escrita por Pearce, 1999) concluem que a
extração madeireira de impacto reduzido tem retornos maiores a longo prazo do que
práticas convencionais de extração madeireira. Exemplos desses tipos de estudos no
Brasil incluem Holmes et al (2002), Barreto et al (1998), Uhl et al (1991), Veríssimo
et al (1992, 1995), Johns et al (1996), Oliveira et al (1999) e Costa Filho & Ferreira
(1993). Para uma crítica atual de outros estudos fora do Brasil, veja Pearce et al
(1999).
Outra abordagem relacionada em vários estudos é uma que tenta explicar o que leva
ao desmatamento de uma certa região. Essa abordagem se baseia na suposição de que
o desmatamento está ligado à exploração madeireira, então esses estudos estimam o
impacto da distância e outras variáveis sobre a probabilidade do desmatamento.
Exemplos dessa abordagem se encontram em Cropper et al (2001), que usou modelos
econométricos para explicar o impacto da localização de estradas e áreas protegidas
sobre o desmatamento no Norte da Tailândia, Pfaff (1996), que desenvolveu modelos
econométricos com dados de Sistema de informações geográficas – SIG para explicar
o desmatamento na Amazônia Brasileira, e Stone (1998), que desenvolveu um modelo
GIS para descrever o crescimento da indústria madeireira no estado do Pará. O
primeiro estudo concluiu que a densidade da população e o acesso mercadológico têm
efeitos estatisticamente significativos sobre o desmatamento, mas o maior impacto é
causado pela presença de estradas, prinicipalmente na zona de transição. Pfaff (1996)
concluiu que a distância da estrada asfaltada é fator determinanate para o
desmatamento, enquanto que a distância total não é. Variáveis associadas à população
também se mostraram importantes quando consideradas como variáveis quadráticas,
tendo um impacto negativo na probabilidade do desmatamento, mas isso não é o
esperado. Stone (1998a), usando custos de outros estudos e dados de SIG, concluiu
que a indústria madeireira crescerá de 11 a 19% ao ano durante os próximos dez anos
no estado do Pará, e que políticas poderiam afetar a área e volume produzido. Ele
descobriu que baixar as taxas de juros aumentava a área explorada, enquanto que
impor leis estabelecendo parques ou áreas de conservação não afetava a expansão da
indústria, mas sua localização. Finalmente, garantir o cumprimento das leis do
manejo florestal reduziu o volume de madeira extraída, mas aumentou a extensão da
área de exploração, pois incentivava a extração de espécies de alto valor comercial.
88
Chomitz and Gray (1995) descrevem o desmatamento com uma função de
rentabilidade para diferentes tipos de uso de terra. Eles usam um modelo espacial
para prever rentabilidade do cenário, baseado prinicipalmente no acesso a estradas,
distância do mercado, e produtividade inerente da terra. Concluem que esses fatores
estão altamente ligados ao desmatamento e que a intensificação da malha rodoviária
ofereceria maiores retornos econômicos e menos danos ambientais do que a extensão
de estradas para novas áreas. Finalmente, Albers (1996) desenvolve um modelo para
descrever a tomada de decisão dos latifundiários sob diferentes níveis de incerteza,
uso irreversível da terra, e interdependência espacial. Ela conclui que esses fatores
incentivam o uso reversível de terra, ao invés do desenvolvimento, e, que devido à
inclusão de valores positivos para a preservação de uma área, o impacto de escolher
diferentes taxas de desconto nos padrões de uso otimizado da terra foi reduzido.
O restante deste capítulo está organizado da seguinte forma: primeiro, é apresentada
uma discussão e especificação do modelo. Segundo, uma parte sobre os dados e
estatísticas descritivas é usada como esquema inicial dos dados coletados e como
composição do conjunto dos mesmos. Terceiro, resultados econométricos são
apresentados para cada operação: extração, transporte e beneficiamento, juntamente
com os resultados das estimativas de rentabilidade e localização para minimização de
custos. Finalmente, conclusões, implicações para políticas, e sugestões para maiores
pesquisas se encontram na última parte.
6.2.
Modelo.
Funções de custo para três estágios das atividades extrativistas foram usadas na
abordagem do problema: extração, transporte e beneficiamento. Essas atividades são
estimadas nesse artigo, e as formas funcionais de Cobb Douglas e Translog são
estimadas e testadas. Depois disso os custos marginais são estimados e comparados
para identificar variáveis importantes que afetam esses custos. As variáveis do nosso
modelo e os dados serão escolhidos de acordo com sua importância na produção ou
como alvos de políticas. Variáveis estatisticamente significativas são os alvos mais
importantes se o objetivo é afetar custos e rentabilidade, e, conseqüentemente, o
comportamento da indústria ou padrões de expansão da fronteira madeireira. Os
efeitos marginais das variáveis significativas são usadas para estimar rentabilidade da
indústria de exploração madeireira, e um modelo de minimização de custos é
desenvolvido usando estimativas de coeficientes de funções de custo para estudar o
incentivo à abertura de novas fronteiras, alocando empresas em áreas com custos
mínimos de produção.
6.2.1. Funções de Custo.
A análise econométrica deste estudo é usada para explicar os custos de extração,
transporte e beneficiamento para empresas na região Amazônica do Brasil. Para
alcançar esse objetivo, regressões foram realizadas a fim de combinar os dados com
diferentes formas funcionais, e testes de hipótese foram então usados para determinar
qual a forma funcional que melhor se encaixa com os dados. A heteroscedascidade
foi corrigida, quando necessário, baseado nos resultados dos testes de Breusch Pagan
Chi Quadrado. Nesses casos, o método de White foi usado para corrigir as
89
estimativas para a heteroscedascidade (para uma discussão sobre esse método, veja
Greene, 1997, pp. 505). A forma funcional de Cobb Douglas é definida como (para
uma discussão sobre essa forma funcional e suas propriedade, ver Chung, 1994,
pp.93):
(1)
y = Ax1α x 2β ....xηn
Em que y é igual ao custo de produção, xi é o preço do insumo i (no nosso caso,
algumas variáveis usadas como substitutas para esses preços também foram incluídas,
como discutiremos posteriormente), e A>0 é uma constante. A fim de estimar essa
função usando uma regressão linear, foi feita uma transformação logarítmica. Como
resultado dessa transformação, os coeficientes estimados são as verdadeiras
elasticidades de custos relacionadas a cada variável (mudança de porcentagem dos
custos pela mudança de porcentagem na variável analisada).
Além da forma funcional de Cobb Douglas, a forma Translog também foi usada. A
função Translog é uma variação da função de Cobb Douglas, no sentido que ela
acrescenta variáveis de interação entre as variáveis às variáveis originais na
especificação de Cobb Douglas (para uma discussão sobre essa forma funcional e suas
propriedades, ver Chung, 1994, pp.139). A forma funcional Translog está escrita
como:
n
(2)
ln y = ln a 0 + ∑ ai ln xi +
(i ≠
i =1
j; i, j = 1...n )
1 n n
∑∑ bij ln xi lnx j
2 i =1 j =1
em que y é o custo de processamento de um metro cúbico e xi é o preço de cada
insumo i ou substituto do preço de insumo. No nosso modelo, usamos somente as
variáveis significativas como termos de interação no modelo estimado de Cobb
Douglas.
O modelo de custos estimados de extração foi dado como:
(3)
Char = f(V, Mhar, W, Al, Ch, Sk, B, Lo, ehar)
Em que Char é o custo de extração por metro cúbico, V é o volume total de toras
processadas em 2002, Mhar é o número de meses com atividades extrativistas por
ano, W é o custo mensal total de mão-de-obra no verão, Al é a média de idade do
equipamento de extração, Ch é o número de motosserras, Sk é o número de tratores de
arraste , B é o número de tratores de esteira, Lo é o número de máquinas carregadoras,
e ehar é o termo de erro. A idade dos itens de capital foi usada como variável
instrumental para os custos de capital por unidade. Isso foi necessário porque ou
esses custos não tinham variação nos dados ou não estavam disponíveis para o
número suficiente de empresas. A medida usada para o volume de produção na
estimativa de função de custos foi o volume total processado em 2002 por cada
empresa.
O número de meses com atividades de extração por ano foi determinado pelas
condições de acesso aos locais de extração. Localizações com estradas precárias não
90
permitem acesso durante os meses de grande quantidade de chuva, geralmente de
Dezembro a Maio. Essa também é a razão dos custos mensais totais com mão-deobra estarem ligados ao meses de verão (produção intensa). O modelo de custos de
transporte foi estimado da seguinte forma:
(4)
Ctransport = f(Dist, Pdist, T, At, W, V, Tf, etransp)
Em que Ctransport é o custo de transporte por metro cúbico, Dist é a distância
da floresta (origem das toras) para a serraria (unidade de processamento), Pdist é a
distância de estrada asfaltada da floresta para a serraria, T é o número de caminhões,
a variável At é a média de idade dos caminhões, W é o custo total de mão-de-obra por
mês durante o verão, V é o volume total de toras processadas em 2002, Tf é uma
variável latente que representa se uma empresa possui ou não sua própria frota de
transporte, e etransp é o termo de erro.
Nesse modelo, como no anterior, a variável usada para definir o volume de produção
também se refere ao volume total processado e não ao volume extraído em 2002. Os
modelos de custos de beneficiamento são aplicados às serrarias, já que poucas
empresas (37) na nossa amostra produziam compensado ou produtos laminados.
Devido às diferenças no processamento, as fábricas de compensado e laminados
foram descartadas da amostra. O modelo de custos de beneficiamento foi definido da
seguinte forma:
(5)
Cmilling = f(Vs, W, O, Bs, Cs, Mb, S, Am, Mmill, L, F, emill)
Em que Cmilling é o custo de processamento do metro cúbico, Vs é o volume de
madeira serrada produzida em 2002, W é o custo mensal total da mão-de-obra no
verão, O são os outros custos agregados por metro cúbico, Bs é o número de serras de
fita, Cs é o número de serras circulares, Mb é o número de serras canteadeiras, S é o
número de lixadeiras, Am é a média de idade do equipamento de serragem, Mmill é o
número de meses por ano com atividades de beneficiamento, L é uma variável latente
usada para identificar se a empresa tem operações próprias de exploração madeireira,
F é uma variável latente usada para identificar se uma empresa está localizada numa
fronteira nova/intermediária ou não, e emill é o termo de erro. Um modelo sem a
variável latente da fronteira também será estimado, e um teste de hipótese foi feito
para verificar se os modelos eram estatisticamente diferentes. As outras variáveis de
custos agregados, incluídas no modelo acima, foram calculadas da seguinte forma:
(6)
Oc = Cmilling −
W
V
Mmill
Em que Cmilling é o custo de beneficiamento por metro cúbico, Oc é a variável para
os outros custos agregados, W é o custo mensal da mão-de-obra no verão, Mmill é o
número de meses de atividade de beneficiamento por ano, e V é o volume processado
por ano. Basicamente, é um substituto para todos os outros custos juntos, ou custos de
beneficiamento menos custos de mão-de-obra por metro cúbico.
91
6.3. Dados e Estatísticas Descritivas.
Os dados para esse estudo foram coletados entre Junho e Novembro, 2003.
Entrevistas foram conduzidas com proprietários e gerentes de 527 serrarias na região
Amazônica Brasileira. As áreas de amostragem incluem 27 municípios no estado do
Pará, nove municípios no estado da Rondônia, seis municípios no estado do Mato
Grosso e três no estado do Acre. Um questionário2 foi usado para coletar
informações sobre as características de cada empresa, bem como seus custos. As
perguntas foram criadas para caracterizar as atividades de extração, transporte e
processamento de cada operação, bem como o equipamento, estoque florestal (grupo
de valor de espécie, volume extraído por hectare), custos de mão-de-obra, produção e
outros custos.
Responder ao questionário não era obrigatório, e nem todas as serrarias da amostra
participaram da pesquisa, e algumas respostas foram deixadas em branco. No entanto,
não há razão para crer que essa amostra tenha sido prejudicada, já que só 5,57% das
serrarias amostradas se recusaram a responder ao questionário (computação baseada
nas primeiras 300 observações), o que é pouco, dado as dificuldades de colher dados
na região e o tamanho total da nossa amostra. Também se sabe que as operações tem
grande quantidade de mão-de-obra, o que torna as operações das empresas
semelhantes. Não existem diferenças tecnológicas que nos fariam supor que seria
diferente, e as empresas apresentam uniformidade dentro das fronteiras amostradas.
Os dados também foram testados para verificar a normalidade.
Das 527 observações feitas, 315 estavam localizadas em áreas de fronteiras antigas,
118 de fronteiras intermediárias e 94 em fronteiras novas. Isso já é esperado, sendo
que as fronteiras antigas são caracterizadas por terem maior número de serrarias, e
haviam mais municípios nas fronteiras antigas (25) quando comparadas aos
municípios das fronteiras novas (11) e intermediárias(9). As fronteiras antigas, então,
tinham uma maior média de serrarias por município do que as fronteiras
intermediárias, que por sua vez era maior do que a das fronteiras novas.
A Tabela 1 apresenta os municípios amostrados, o número de observações em cada
município, bem como sua classificação de fronteira. A Tabela 2 apresenta estatísticas
descritivas da amostra usada no modelo econométrico. A maior parte das entrevistas
(66%) foram realizadas no estado do Pará, principal produtor de madeira tropical da
região, e responsável por 40% da produção (Veríssimo et al, 2002).
Tabela 1. Municípios Amostrados.
Municípios
Estado
Analândia do Norte
Mato Grosso
Marcelândia
Mato Grosso
Paranaíta
Mato Grosso
Brasil Novo
Pará
Medicilândia
Pará
Novo Progresso
Pará
Pacajá
Pará
Placas
Pará
Rurópolis
Pará
Trairão
Pará
Fronteira
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
Nova
92
Nº de Observação
10
25
9
2
4
13
5
4
3
6
Ururará
Acre
Rio Branco
Xapuri
Guarantã do Norte
Breu Branco
Maracajá
Novo Repartimento
Tucurui
São Miguel do Guaporé
Alta Floresta
Sinop
Altamira
Belém
Breves
Dom Eliseu
Goianesia
Itaituba
Jacunda
Marabá
Paragominas
Portel
Rondon do Pará
Santarém
Tailândia
Tomé Açú
Ulianóplois
Ariquemes
Cacoal
Espigão do Oeste
Jarú
Ji-Paraná
Pimenta Bueno
Rolim de Moura
Vilhena
Pará
Acre
Acre
Acre
Mato Grosso
Pará
Pará
Pará
Pará
Rondônia
Mato Grosso
Mato Grosso
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Pará
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Rondônia
Nova
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Intermediária
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
Antiga
13
17
1
2
17
23
17
6
24
11
22
4
13
1
10
24
29
22
26
4
5
7
17
7
26
19
16
16
5
11
6
11
1
9
4
O tamanho das empresas foi caracterizado pelo volume de madeira serrada produzida
em 2002. Os dados na Tabela 2 mostram que uma média de 4.034 m3 foi produzida
por ano, mas o desvio padrão de 14.269 m3 é alto. Isso se deve ao fato de que existe
uma variação considerável no tamanho, e, consequentemente, na produção de
diferentes empresas. Quanto ao tamanho, o número de linhas de produção usadas
caracterizam a empresa, fator que é medido pelo número de serras de fita. As
serrarias tinham, em média, 1 serra de fita, 1,7 serras circulares, 0,4 serras
canteadeiras, 2,1 serras cortadoras, e 0,8 lixadeiras. Isso é típico para pequenas
empresas com somente uma linha de produção. A média de idade desse equipamento
era de 11,6 anos com um desvio padrão de 7 anos. A média de custo total de
beneficiamento foi R$ 71,22 (US$ 1=R$ 0,34) por metro cúbico com um desvio
padrão de R$ 81,37. Essa grande variação é uma parte interessante da amostra, já que
demonstra que existem variações nos custos que devem ser explicados por diferentes
fatores, como posição da fronteira, custo de mão-de-obra, e outras características
93
específicas do local. Tornaremos à discussão desse assunto como parte da nossa
estimativa econométrica.
A média para a outra variável de custo agregado foi R$ 5,02 negativo, com desvio
padrão de R$107,41. Essa variável pode assumir um sinal negativo se o custo mensal
da mão-de-obra ou do volume processado por ano forem subestimados devido ao seu
cálculo (apresentado previamente). A média mensal dos custos de mão-de-obra no
verão (meses de produção intensa) foi R$ 25.270,38 com um desvio padrão de R$
69.604,90. No geral, as empresas tinham 45,5 funcionários, e dividindo o custo
mensal da mão-de-obra pelo número de funcionários, encontramos uma média de
salário mensal de R$ 555,39 por funcionário. As empresas amostradas tem uma
média de 10,62 meses de atividades de serraria por ano, com desvio padrão de 1,9
meses. A média do número de meses de atividades extrativas foi de 7,02 meses por
ano, com desvio padrão de 2,38 meses. A razão pode ser a época chuvosa (ou
inverno), quando o acesso à floresta se torna mais difícil, devido principalmente às
condições precárias das estradas como resultado da chuva intensa.
Das empresas incluídas na amostragem, 35,5% tinham suas próprias operações
extrativistas, e extraíam pelo menos parte do total da madeira beneficiada. A média
do custo total de extração foi de R$ 45,37 por metro cúbico, com um desvio padrão de
R$ 31,05 por metro cúbico. A média de volume extraído pelas empresas com
operações extrativas próprias em 2002 foi de 11,130 m³ , com um desvio padrão de
20,451 m3 , que sugere a tendência das serrarias maiores fazerem sua própria
extração. A média de volume por hectare foi 27 metros cúbicos, com desvio padrão
de 16,68 metros cúbicos. Existem diferenças na qualidade da floresta e também no
número de espécies extraídas de acordo com a área da fronteira. Isso também é
compatível com a variável do custo total da floresta (pagamento para extração da
floresta, sem a terra), que alcançou uma média de R$ 528,51 por hectare, e um desvio
padrão de R$ 773,44. Uma operação de extração padrão possuia 3,3 motoserras, 0,6
skidders, 1,3 máquina de carregamento, com a média de idade desse equipamento
sendo de 10,9 anos.
Tabela 2. Estatística Descritiva.
Variáveis
Volume de madeira serrada produzida em 2002 (m3)
Dono de operação de extração madeireira
Custo de floresta (R$/ha)
Custo total de extração (R$/m3)
Volume de toras processadas em 2002 (m3)
Volume de toras extraídas em 2002 (m3)
Volume de toras extraídas por hectares (m3)
Meses com atividades madeireiras por ano
Meses com atividades de serraria por ano
Possuem frota de transporte
Custo total de transporte (R$/m3)
Distância da floresta para serraria (Km)
Distância asfaltada (Km)
94
Média
4.034,615
0,355
528,508
45,366
8.974,800
11.129,792
27,015
7,024
10,621
0,722
30,568
90,900
13,580
Desvio Padrão
14.269,216
0,479
773,444
31,053
12.281,798
20.451,038
16,683
2,380
1,901
0,449
14,195
59,100
28,071
Custo total de serragem (R$/m3)
Total de custo com mão-de-obra no verão (R$)
Número de motoserras
Número de tratores de arraste
Número de tratores de esteira
Número de máquinas carregadoras
Média da idade do equipamento de extração
Número de caminhões
Idade dos caminhões (anos)
Número de serra de fita
Número de serras circulares
Número de serras canteadeiras
Número de serras cortadoras
Número de serras de lixadeiras
Média da idade do equipamento da serraria (anos)
Outros valores agregados (R$/m3)
71,227
25.270,381
3,325
0,640
1,326
1,277
10,873
1,901
6,246
1,076
1,666
0,395
2,098
0,781
11,603
-5,016
81,372
69.604,903
2,446
0,752
0,930
1,109
5,842
2,022
4,327
0,708
1,306
0,840
1,796
1,120
7,010
107,410
Setenta e dois por cento das empresas que possuíam suas próprias operações
extrativas também possuíam suas próprias frotas de transporte. O custo médio de
transporte foi R$ 30,57 por metro cúbico, com desvio padrão de R$ 14,19. A
distância média do transporte da floresta para a serraria foi de 90,90 km, com desvio
padrão de 59,1km. Desse total, a distância média em estradas asfaltadas foi de
13,6km, desvio padrão de 28,1km. A média de caminhões para transporte de toras
por empresa for 1,9, desvio padrão de 2,0. Esses caminhões tinham em média, idade
de 6,2 anos (desvio padrão de 4,3).
Nossas estatísticas são coerentes com estudos prévios, ainda que seu propósito e
procedimentos de coleta de dados tenham sido diferentes. Veríssimo et al (2002)
descreve dados para o estado do Pará, e afirma que o consumo anual de toras para um
empreendimento de pequeno porte varia entre 1.300 e 3.800 metros cúbicos por ano.
Para pequenas empresas esse valor varia de 5.400 a 7.700 metros cúbicos, para
empresas médias de 12.000 a 14.500, e grandes indústrias de beneficiamento
consomem entre 28.000 e 78.000 metros cúbicos por ano. Os autores também
ressaltam que 56% das empresas fazem sua própria extração, enquanto 44% compram
toras de extrativistas independentes. Enquanto 43% da extração é feita com a ajuda
de tratores de esteiras, 29% é extraída por skidders. Trinta e seis por cento da
extração é feita na própria terra do extrator, e no máximo, 91% da madeira vem de
terras particulares. Descobriram também que 6% das estradas são asfaltadas, e a
distância de estradas asfaltadas reduz custos. Os autores não fizeram uma estimativa
de funções de custos formais, mas estimaram que o custo total de produção (extrair,
transportar e beneficiar um metro cúbico de madeira serrada) ficava entre US$
119/m3 e US$ 90/m3 , variando de acordo com a localização geográfica da empresa
(ex. Tipo de fronteira).
Em sua análise de serrarias em Paragominas, Pará, Stone (1998b) afirmou que a
média de custo para extração numa pequena empresa em 1995 era US$ 17.60 por
metro cúbico, enquanto que grandes empresas tinham uma média de custo de US$
15.34 por metro cúbico. O custo médio de transporte era US$ 20.09 por metro cúbico
95
para uma pequena empresa, e US$ 18.08 por metro cúbico para grandes empresas.
Esses resultados apontam economias de escala captadas pelas empresas maiores, já
que toda a amostragem representava um município. No entanto, por ser uma
importante cidade da região, muitas empresas só mantém escritórios administrativos
lá, enquanto que as unidades de beneficiamento ficam localizadas mais próximo à
fonte de madeira, e os resultados poderiam ter levado em consideração a localização
da serraria.
6.4.
Resultados.
No caso das funções de custo da extração e transporte, só foram feitas estimativas
para a função Cobb Douglas (não foi possível estimar a forma Translog devido à falta
de graus de liberdade). Para a função de custos de beneficiamento, foram estimados
três modelos: uma especificação de Cobb Douglas com variável latente para empresas
em fronteiras intermediárias e novas, e uma especificação da função Translog.
6.4.1. Custo de Extração.
As estimativas dos parâmetros da função de custos de extração de Cobb Douglas são
apresentadas na Tabela 3. As variáveis usadas no modelo e as estimativas de seus
parâmetros refletem seu efeito esperado no custo total de extração. Os dados foram
corrigidos para heteroscedascidade, pois o valor estatístico do teste Breusch Pagan
Chi Quadrado foi igual a 10,65 numa regressão inicial. A heteroscedascidade já era
esperada, devido ao desvio padrão significante no tamanho das serrarias, como foi
registrado anteriormente. O valor R² do modelo foi de .15, enquanto que o R²
ajustado foi de .08%. A estatística de Durbin Watson para autocorrelação foi 1.93 e a
estatística F para a regressão do modelo foi de 2.05.
Tabela 3: Estimativa de custo de extração usando a função de Cobb Douglas. * =
significância em 0,15; ** =significância em 0.10; *** = significância em 0,05
Variável
Constante
Custo total de mão de obra no verão
Coeficiente n=98
Erro Padrão
3,915
0,677
0,240***
9,815E-02
(0,016)
Volume de toras consumidas em 2002
-0,199***
0,100
(0,051)
Média de idade do equipamento de extração
-8,313E-02
0,128
1,122E-04
2,726E-04
Número de tratores de arraste
-1,125E-04
1,171E-04
Número de tratores de esteira
-6,251E-05
1,183E-04
4,675E-04***
1,591E-04
Número de motoserras
Número de máquinas carregadeiras
(0,004)
Meses com atividades de extração por ano
-0,502***
(0,035)
Valores de t em parêntesis
96
0,234
Haviam quatro variáveis significativas. A primeira foi o volume de madeira
consumido pela empresa em 2002 (-), custo total da mão-de-obra no verão (+),
número de carregadeiras usados na extração (+), número de meses com atividades de
extração por ano (-). Esses resultados indicam que a extração necessita de uma
intensa atividade de mão-de-obra, com a presença dos efeitos da economia de escala
captada pela indústria, e o incentivo para melhorar as condições de acesso aos locais
de extração, possibilitando, assim, uma temporada anual de extração mais longa.
A Tabela 4 mostra os efeitos marginais das variáveis significativas no modelo descrito
abaixo. Um dolar a mais gasto com mão-de-obra no verão aumenta custos por
R$3,83E-4, desvio padrão de R$2,70E-4. Um metro cúbico adicional no volume total
de toras consumidas por ano diminui os custos por R$1,48E-3 (desvio padrão de
R$2,26E-3). Uma carregadoreira a mais nas atividades extrativistas dimimui os
custos por R$1,31E-2, com desvio padrão de R$5,73E-3. Finalmente, a possibilidade
de extração por um mês adicional por ano reduz o custo por R$ 3,47 (desvio padrão
de R$1,62).
Tabela 4: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das variáveis
significativas no modelo de custos de extração da função de Cobb Douglas.
Variável
Média
Desvio Padrão
3,828E-04
2,697E-04
Volume de toras consumidas em 2002
-1,484E-03
2,255E-03
Número de máquinas carregadoras
-1,310E-02
5,726E-03
-3,470
1,619
Custo total de mão de obra por mês no verão
Meses com atividades extrativistas por ano
97
6.4.2. Custo de Transporte.
A função de custo de transporte foi estimada usando a forma funcional Cobb Douglas.
A Tabela 5 mostra a estimativa dos parâmentros para a função. O R2 do modelo foi
0,42 , enquanto que o R² ajustado foi 0,35. O modelo se tornou significativo com um
valor estatístico F de 5,78. A estatística de Durbin-Watson foi 1,89.
Os resultados são os esperados, com quatro variáveis signifcativas afetando os custos.
A distância da floresta para a serraria aumenta os custos, a distância da estrada
asfaltada entre o local de extração e o centro de beneficiamento diminuiu, o volume
total de toras beneficiadas em 2002 reduziu os custos, e possuir uma frota de
transporte própria aumentou os custos. Esses coeficientes mostram a importância da
distância e de uma melhor infra-estrutura para os custos, e da presença de economias
de escala nesse estágio da produção. Comparando esses resultados com Pfaff (1996),
em que só a distância em estradas asfaltadas era significativa, nossos resultados
mostram a importância da distância até a serraria para os custos, e como resultado, a
chance daquela terra ser desmatada.
Tabela 5: Estimativas para custos de transporte usando uma função de Cobb
Douglas.
Variável
Constante
Coeficiente n=63
3,172
Padrão de Erro
0,841
0.501***
(0.000)
-2.058E-04**
(0,100)
0,151
9.632E-02
Idade dos caminhões
-1,902E-04
4,336E-04
Custo total de mão de obra por mês no verão
-5,087E-02
9,211E-02
Volume de toras beneficiadas em 2002 (m3)
-0,256***
(0,014)
0,563***
(0,013)
0,100
Distância da floresta para serraria
Distância da estrada asfaltada
Número de caminhões
Possui frota de transporte própria
1.229E-04
0,105
0,220
* = significância em 0.15; ** = significância em 0.10; *** = significância em 0.05
A Tabela 6 apresenta os efeitos marginais para os parâmetros significativos. Podemos
observar que cada kilômetro de distância entre o local de extração e a serraria
aumenta os custos por R$ 8.93E-2 (desvio padrão de R$ 4.09E-2). No entanto, cada
kilômetro de distância em estrada asfaltada reduz os custos por R$ 2.04E-4 (desvio
padrão de R$ 2.88E-4). Cada metro cúbico adicional de toras beneficiadas em 2002
reduziu os custos por R$2.02E-3 (desvio padrão de R$5.95E-3), mostrando mais uma
vez a importância da economia de escala para a produção de madeira na Amazônia
brasileira.
98
Tabela 6: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das variáveis
significativas no modelo de custos de transporte da função de Cobb Douglas.
Variável
Média
Desvio Padrão
8,933E-02
4,092E-02
Distância da estrada asfaltada
-2,058E-04
2,876E-04
Volume de toras beneficiadas em 2002
-2,017E-03
5,950E-03
Distância da floresta para serraria
6.4.3.
Custos de Beneficiamento.
Fizemos estimativas das formas funcionais de Cobb Douglas e Translog (Tabela 7)
para a função de custos de beneficiamento e depois comprovamos a significância do
modelo Translog sobre o modelo Cobb Douglas com a estatística F, em que supomos
que o Translog era o modelo irrestrito, e que o Cobb Douglas era o modelo restrito.
A hipótese nula, em que todos os coeficientes para os termos de interação são zero, foi
rejeitada no nível de significância de 1%, devido a um valor estatístico de 42,91,
Apresentamos então, desse ponto em diante os resultados para a forma Funcional
Translog.
Ao estimar a função de custo Translog para atividades de extração, os termos de
interação para todas as variáveis significativas no modelo de Cobb Douglas foram
incluídas (exceto a variável latente para empresas nas fronteiras novas e
intermediárias). O R² do modelo foi ,76, enquanto que o R² ajustado foi ,74. A
significância total do modelo produziu um valor F de 42,71, e a estatística de DurbinWatson para auto-correlação foi 1,86.
Esse modelo foi corrigido para
heteroscedascidade devido a um teste de Breusch Pagan Chi Quadrado de 118,35
realizado anteriormente.
Essa regressão resultou em 10 variáveis com um nível de significância de até 15%:
volume de madeira serrada produzida em 2002 (+), custo total mensal da mão-de-obra
no verão (+), outros custos agregados (-), número de serras fita (-), número de
lixadeiras (+), média de idade do equipamento de serraria (-), número de meses de
atividade de beneficiamento (+), número de meses com atividades de beneficiamento
vezes o volume de madeira serrada produzida (-), meses com atividade de
beneficiamento vezes o número de serras de fita (+), e outros custos agregados vezes
o número de serras de fita (-). Esses coeficientes dão a entender que essa é uma
atividade com intensa mão-de-obra, e que pode haver o efeito de economia de escala
de outros custos, além do custo da mão-de-obra, que as tábuas lixadas têm custo de
produção maior do que as não lixadas, e que nesse modelo os custos de manutenção
não foram tão importantes quanto a falta de depreciação no custo total de
beneficiamento.
99
Tabela 7: Estimativas para custos de desdobro usando uma função de Translog com
termos de interação para variáveis signifcativas. * = significância em 0.15; ** =
significância em 0.10; *** = significância em 0.05
Variável
Coeficiente ErroPadrão
n=363
-3,744
3,027
4,075E-03***
3,548E-04
(0,000)
0,657***
0,362
(0,071)
-2,487E-04***
1,140E-04
(0,030)
-2.703E-04
1,491E-04
(0,071)
8,153E-05
1,291E-04
2,218E-05
4,982E-05
7,006E-05**
4,365E-05
(0,109)
Constante
Volume de madeira serrada produzida em 2002
Custo total de mão de obra no verão
Outros custos agregados
Número de serras de fita
Número de motoserras
Número de serras canteadeiras
Número de lixadeiras
Média de idade do equipamento de beneficiamento
-1,651E-04***
(0,028)
Meses com atividades de beneficiamento por ano
3,022***
(0,025)
Possui operação da extração própria
-3,546E-02
Fronteira nova
-6,931E-02
Meses com atividades de beneficiamento por ano x Volume de
-0,239***
madeira serrada produzida em 2002
(0,001)
Meses com atividades de beneficiamento por ano x Custo total de mão
-0,132
de obra no verão
Meses com atividades de beneficiamento por ano x Outros custos
4,115E-02
agregados
Meses com atividades de beneficiamento por ano x Número de serras
0,554***
fita
(0,007)
Meses com atividades de beneficiamento por ano x Número de
0,262
lixadeiras
Volume de madeira serrada produzida em 2002 x Custo total de mão de
1,370E-02
obra no verão
Volume de madeira serrada produzida em 2002 x Outros custos
2,212E-02
agregados
Volume de madeira serrada produzida em 2002 x Número de serras fita
-0,115
Volume de madeira serrada produzida em 2002 x Número de lixadeiras
5,413E-02
Custo total de mão de obra no verão x Outros custos agregados
1,250E-02
Custo total de mão de obra no verão x número de serras fita
-1,647E-02
Custo total de mão de obra no verão x número de lixadeiras
-0,102
Outros custos agregados x número de serras de fita
-3,611E-02**
(0,061)
Outros custos agregados x número de lixadeiras
-4,363E-02
100
7,485E-05
1,344
4,500E-02
8,447E-02
7,295E-02
0,144
6,356E-02
0,206
0,417
1,617E-02
3,116E-02
0,198
4,582E-02
2,099E-02
0,162
9,138E-02
1,922E-02
0,156
A Tabela 8 mostra os efeitos marginais das variáveis significantes no modelo
Translog. Como é demonstrado nessa Tabela,um metro cúbico a mais de madeira
serrada produzida por ano reduziu os custos por R$3,68E-6 por metro cúbico, com um
desvio padrão de R$6,75E-6. Com um outro R$1.00 gasto em mão-de-obra, os custos
aumentaram para R$4,58E-4 (desvio padrão de R$7,81E-4), enquanto que outro
R$1,00 gasto com outros custos aumenta os custos em R$1,77E-3 (desvio padrão de
R$4,06E-3). Em termos de equipamento, uma serra de fita adicional reduziu os
custos por R$1,35E-2 (desvio padrão de R$2,11E-2), enquanto que uma lixadeira
adicional aumentou os custos de beneficiamento em R$5,28E-3 (desvio padrão de
R$8,75E-3). Se o equipamento de serraria tivesse, em média, mais um ano de uso, o
custo de beneficiamento seria reduzido para R$4,14E-4 (desvio padrão de R$1,19E3). Finalmente, se uma empresa pudesse beneficiar a madeira por um mês adicional
por ano, o custo de beneficiamento por metro cúbico seria reduzido por R$0,80
(desvio padrão de R$1,35).
Tabela 8: Estatísticas descritivas para os efeitos marginais das varíaveis
significativas no modelo de custos de serragem de Translog.
Variável
Volume de madeira serrada produzida em 2002
Média
Desvio Padrão
-3,68E-003
6.747E-06
Custo total de mão de obra no verão
4.575E-04
7.814E-04
Outros custos agregados
1.766E-03
4.058E-03
Número de serras de fita
-1,350E-02
2,106E-02
5,284E-03
8,752E-03
-4,144E-04
1,186E-03
-0,80
1,352
Número de lixadeiras
Média de idade do equipamento de beneficiamento
Meses com atividades de beneficiamento por ano
6.5. Conclusão.
Esta seção se propôs a estimar as funções de custo para três diferentes estágios da
indústria madeireira na Amazônia brasileira: extração, transporte e beneficiamento.
Fizemos estimativas também da rentabilidade das empresas em relação à distância dos
locais de extração. Finalmente, um modelo de minimização de custos por localização
foi usado para explicar a expansão das atividades extrativistas para novas áreas. A
análise foi feita baseado em dados de entrevistas com 527 empresas de extração nos
estados do Pará, Mato Grosso, Rondônia e Acre. Essas entrevistas foram realizadas
entre Julho e Dezembro de 2003.
Esse estudo permite a determinação de custos de diferentes atividades usando
variáveis relacionadas, obtendo resultados importantes para a criação de futuros
instrumentos políticos direcionados para a indústria madeireira na Amazônia. As
funções de custo foram estimadas usando variáveis como volume produzido e
consumido, distância da serraria para o local de extração, custo da mão-de-obra, o
equipamento, e sua idade. A rentabilidade foi estimada usando estimativas de função
de custo e preços de madeira da região. A função objetiva do modelo de minimização
de custo por localização também foi desenvolvida usando os coeficientes estimados
das funções de custo.
101
Esta seção trata das implicações econômicas da extração em uma das maiores
florestas tropicais ainda existentes no mundo. Estes resultados permitirão que
decisões sejam tomadas a partir do entendimento da indústria madeireira, seu
comportamento e reação às mudanças nos parâmetros do mercado e nas políticas do
governo. Estes dados facilitarão previsões sobre o futuro cenário de políticas
relacionadas ao avanço do desmatamento. O uso de modelos de regressão que
explicam uma grande parte da indústria madeireira na Amazônia, também oferece um
método para prever custos para empresas não incluídas na amostra. A estimativa das
diferentes funções de custo para cada estágio de extração e beneficiamento permite
uma maior variação dentro das empresas, e o uso de variáveis específicas por estágio
para cada função. Não temos conhecimento de outro estudo microeconômico
semelhante a este, direcionado à empresas na Amazônia.
As funções estimadas mostram uma gama de variáveis significativas que têm um
impacto considerável nos custos de cada estágio. Na função de custo da extração, o
salário da mão-de-obra foi uma variável significativa que aumentou custos,
principalmente devido ao fato de que essa atividade na Amazônia requer uma intensa
mão-de-obra. Isso se torna importante, porque se os salários fossem mais altos, ou se
o cumprimento da leis trabalhistas fosse controlado com maior rigor, os custos
aumentariam e a extração diminuiria. O volume de toras, número de carregadeiras e
meses com atividades de beneficiamento por ano também reduziram de forma
significativa os custos de extração. O custo marginal que vai diminuindo à medida
que o volume aumenta indica que existem economias de escala a serem captadas pelas
empresas. Descobrimos também que os subsídios do governo e as linhas de crédito
para equipamento deveriam ser usadas com cautela, já que ao subsidiar os
carregadeiras o governo estaria indiretamente reduzindo os custos de extração, já que
os custos de extração são claramente reduzidos com o uso desse equipamento. Outros
fatores que podem influenciar essa variável são mudanças macroeconômicas, como as
flutuações nas taxas de juros, que mudam as obrigações financeiras da empresa e
acesso a crédito. O acesso às áreas de extração também representam um dos fatores
com grande influência nos custos de extração. Isso foi estabelecido através da relação
do número de meses em que um local poderia ser explorado por ano e o custo total de
extração. Melhorias na infra-estrutura permitiriam que a extração fosse realizada por
um período mais longo e assim reduziria os custos de forma significativa.
A estimativa da função de custo de tranporte tinha quatro variáveis, duas das quais
foram aumentadas. A distância da floresta para a serraria aumentou de forma
significativa, e os custos também aumentaram, mostrando que existe uma distância
econômica máxima para a extração, apesar do fato de que a distância de estrada
asfaltada reduz os custos. Isso mostra também que a melhoria das estradas pode ser
um dos principais fatores que afetam o desmatamento, devendo receber atenção
especial daqueles responsáveis por tomar decisões, pelo menos de acordo com os
resultados mostrados aqui. Finalmente, possuir a própria frota de transporte aumentou
os custos, enquanto que o volume de madeira transportada reduziu custos, mostrando
mais uma vez economias de escala.
Os modelos de Cobb Douglas e Translog demonstraram bons resultados para a função
de custo de beneficiamento; após um teste de hipótese, concluiu-se que o modelo
Translog era melhor do que o de Cobb Douglas. Nesse modelo cinco variáveis
102
significativas aumentaram o custo de beneficiamento: volume de madeira serrada
produzida em 2002, custo total de mão-de-obra por mês no verão, número de
lixadeiras, número de meses com atividades de beneficiamento, meses com atividades
de beneficiamento vezes o número de serras de fita, mostrando que o beneficiamento
requer mão-de-obra intensa. Outros custos agregados, número de serras de fita, média
de idade do equipamento de beneficiamento, número de meses com atividades de
beneficiamento vezes o volume de madeira serrada produzida, e outros custos
agregados vezes o número de serras de fita, reduziram os custos. Ao observar os
efeitos marginais dessa função, descobrimos que o sinal de algumas das variáveis
mudou, mostrando a influência das variáveis de interação no comportamento das
variáveis.
Os efeitos marginais estimados mostram que existem economias de escala a serem
captadas pelas empresas, e também o fato de que, já que os custos caem à medida que
o equipamento fica mais velho, subsídios para equipamento não devem afetar os
custos de beneficiamento, mas podem levar as empresas a optarem por equipamentos
mais novos e eficientes. O custo mensal de mão-de-obra aumentou, mostrando que,
como o beneficiamento, a extração é uma atividade de intensa mão-de-obra e bastante
dependente dos custos dela. O fato do número de lixadeiras aumentarem o custo tem
implicações interessantes para políticas futuras, já que incentivar um próximo passo
de beneficiamento da madeira serrada poderia não só aumentar os custos , mas
também permitir que as empresas consigam um preço de mercado mais alto.
As futuras pesquisas deveriam ser direcionadas para a estimativa da rentabilidade de
acordo com outras variáveis importantes, bem como ao desenvolvimento de cenários
para estimar a resposta das empresas às políticas com o passar do tempo. Outra
contribuição importante seria incluir dados de SIG acrescentando características
geográficas às funções estimadas, possibilitando uma estimativa da distância
econômica, por exemplo. Esse seria um complemento importante para a análise deste
estudo, dando informações sobre os resultados das escolhas de políticas para aqueles
que as criam. Como resultado dessa informação, políticas melhores poderiam ser
criadas, com o objetivo de encorajar o desenvolvimento regional sem aumentar o
desmatamento ou outros danos ambientais associados a ele. Os instrumentos políticos
poderiam então ser usados para minimizar a diferença entre os custos privados e
sociais das empresas na Amazônia.
103
7. Analise de custos mensais em extração e processamento.
7.1.
Introdução.
Para o setor madeireiro na Amazônia brasileira aumentar eficiência de produção e
reduzir risco financeiro, e ainda melhora sua imagem de vilão, tem que trabalhar
próximo e abertamente com fontes externas, desenvolvendo e apoiando pesquisa,
fornecendo informações apropriadas. Sem uma colaboração formal entre a indústria
madeireira, governo e instituições de pesquisa essas informações não seriam exatas e
apropriadas. Este tipo de colaboração é comum em indústrias madeireiras nos paises
desenvolvidos e é a base da produção eficiente e competitiva. Nós apresentamos aqui
os resultados dos primeiros passos na direção de pesquisa colaborativa na Amazônia
brasileira, financiado pelo Banco da Amazônia com apoio de várias serrarias e
associações madeireiras. Coletamos dados em um período de um ano em 11 serrarias.
Dessas serrarias, parte dos dados foram obtidos através de entrevistas junto aos
operadores – no caso onde não havia dados de contabilidades disponíveis –, outra
parte é proveniente de arquivos de contabilidade efetuada em anos passados, e ainda,
parte dos dados foram resultado de coletas efetuadas durante as operações, juntamente
com os operadores das empresas, durante o período de um ano.
Neste capítulo, discutiremos custos e produção. Os dados foram coletados em uma
grande variedade de serrarias, nossa amostra foi feita em grandes e pequenas,
certificadas e convencionais, legais e ilegais, criando uma excelente amostra de
serrarias e exclusivamente, observando os custos dessas serrarias através de um
período de um ano.
7.2.
Estimando o custo de produção na Amazônia brasileira.
Homgren et al. (2000) and Keegan et al. (2002) descrevem quatro métodos de análise
de custo de produção: Engenharia industrial; Contabilidade; Conferência;
Quantitativo. O método de organização industrial é baseado principalmente em
estudos detalhados de tempo e movimento; o método de Contabilidade utiliza
arquivos de contabilidade da empresa; o método de Conferência utiliza a opinião de
experts; o método Quantitativo tenta estimar modelos estatísticos baseados em dados.
Os diferentes métodos têm suas vantagem e desvantagens, por isso, mais de um
método deveria ser utilizado para estimar os custos de produção. Os estudos atuais de
custos na Amazônia se encaixam bem dentro dessas categorias.
Nos estudos que apresentam informações de custos na Amazônia brasileira, nós
encontramos exemplos de uso do método de conferência e dos métodos de engenharia
industrial (ou econômicos). Os resultados desses estudos têm sido utilizados dentro de
uma variedade de diagnósticos, diferentes florestas nacionais, concessões e
desenvolvimento industrial. Eles tem sido a base da maioria das análises econômicas
da política florestal na Amazônia brasileira. Neste relatório, nós contribuímos com
estes resultados.
104
Tabela 1. Método de contabilidade de custos selecionados e usados Amazônia
brasileira.
Estudosa
Uhl et al. 1991
Veríssimo et al. 1992
Barros and Uhl. 1995
Veríssimo et al. 1995
Stone 1998
Barreto et al. 2000
Holmes et al. 2000
Winkler 2000
a
Métodos
Conferência
Conferência
Conferência
Conferência
Conferência
Engenharia industrial
Engenharia industrial
Engenharia industrial
Exploraçãoa
CL
CL
CL
CL
CL
RIL
RIL
RIL
Nívelb
L&P
L&P
L&P
L&P
L&P
L
L
L
CL- Exploração convencional; RIL Exploração de impacto reduzido
L&P-Exploração e Processamento; L- Somente exploração
b
7.3.
Métodos
Neste estudo, usamos uma mistura de diferentes métodos, mas baseamos nossa análise
de contabilidade para coletar dados de exploração e custo de serraria. Usando este
formato, nós esperamos capturar as variações em intervalos de produção que
acontecem dentro de uma safra de exploração e para preencher os espaços óbvios na
literatura atual sobre custos de exploração na Amazônia brasileira. Encontrar serrarias
que estejam com vontade de participar em pesquisas de custos de longo prazo foi um
desafio. A imagem da indústria florestal na Amazônia é atualmente bastante negativa
junto à sociedade em geral, e os empresários do setor estabeleceram uma modo de
operação que dificulta mudanças positivas.
Nós dividimos os resultados em duas partes. A primeira, mostra os resultados
detalhados das atividades de serraria durante época seca de Julho a Dezembro de
2002. Nesta parte, nós colocamos resultados detalhados de volume e espécies
produzidos, e separamos os custos dentro de quatro categorias: exploração; transporte;
administração e processamento. Isso nos deixa detalhar os tipos volume relativos de
diferentes espécies utilizadas por uma serraria típica e convencional. Na segunda
parte, apresentamos os resultados preliminares da coleta de dados de custos de
produção de 11 empresas ao longo de um ano.
7.4.
Um período de exploração e processamento
A época de exploração na Amazônia brasileira acontece durante o período seco –
Junho a Dezembro. Neste relatório nós acompanhamos o processo de exploração e
processamento de uma empresa localizado ao longo da PA 150, próximo a vila de
Tailândia. Apresentamos uma análise simples de custo de produção, derivados
diretamente dos dados coletados pela empresa. Este é a primeira pesquisa que teve
acesso direto de longo prazo de informações de contabilidade de serrarias, com
tamanho médio gerenciada pela família. Obviamente, nesta pesquisa esta faltando um
fator importante: nós não conseguimos reconhecer os custos indiretos de manutenção
das máquinas durante o período chuvoso. Esta pesquisa simplesmente mostra os
custos de exploração e processamento durante um período de exploração – Julho a
Dezembro de 2002. A maioria dos custos das serrarias foram bastante detalhados,
mas em alguns momentos nós não conseguimos entender se os custos estavam ligados
105
diretamente à exploração ou ao processamento. Neste caso, em colaboração com os
donos das serrarias, estimamos que a exploração representa 70% dos custos e
processamento 30%.
7.4.1. Descrição da empresa.
A empresa neste exemplo, é uma empresa originária do município de Tailândia,
estado do Pará, localizada na Rodovia PA-150, km 142, empregando atualmente uma
média de 41 funcionários na serraria e 34 na floresta, residindo no geral no próprio
município. A empresa apresenta uma média mensal de 1.500 m3 de madeira em tora
e 700 m3 de madeira serrada, cuja produção basicamente é voltada ao mercado
interno. A extração e o transporte são atividades realizadas pela própria empresa, na
qual, todos os funcionários são contratados pelo departamento de pessoal. A base
florestal da empresa é uma fazenda, cuja área explorada é de sua propriedade.
O Manejo Florestal aplicado pode ser considerado convencional, em função de não
atender basicamente as recomendações técnica do plano de manejo apresentado ao
IBAMA. A empresa apresenta uma área efetiva de manejo de aproximadamente 2.000
ha, dentre os quais, 1.400 ha foram destinado para a safra de 2003. As atividades
florestais são basicamente direcionadas à fase de colheita. Estas atividades se dão
antes do início da safra (exploração), e geralmente se iniciam logo após o término da
safra anterior.
O inventário diagnóstico é realizado no momento da aquisição da terra, onde se faz
um levantamento prévio (com ausência de mapas) e precário, na qual as informações
a respeito são fornecidas, na maioria das vezes, por pessoas contratadas pela empresa
em vista do conhecimento da área a ser explorada, sempre, no entanto, com a
supervisão e acompanhamento de encarregados também da empresa, utilizando como
parâmetro o valor comercial da árvore e seu diâmetro. As estradas secundárias são
construídas a partir da estrada primária, tendo como orientação as grotas secas e áreas
alagadas, ressalvadas a possibilidade da construção de bueiros.
A primeira atividade nesta etapa é a derruba das árvores que foram identificadas
previamente para o corte. São derrubadas sem a utilização de técnicas apropriadas,
pois, não visam o direcionamento da queda. Após a queda, as árvores são traçadas
(toras) para o posterior arraste para o pátio de estocagem. As equipes de derruba
geralmente são compostas de duas pessoas, pois esta atividade oferece muitos riscos
de acidentes neste momento. Esta atividade depende diretamente das condições
climáticas, pois, para realizá-la, é preciso que necessariamente não esteja mais
chovendo. No início da estiagem, isto é, a partir de Junho, as equipes começam a
exploração. Deve-se ressaltar que em períodos mais chuvosos, o início da safra
(colheita) poderá ser adiado. Tal situação poderá variar de um ano para outro,
dependendo do índice pluviométrico da região. As unidades de trabalho são
identificadas por unidade numérica como é usual.
Após a derruba é feito o arraste, de modo que o trator e o skidder, não seguem um
direcionamento previamente estabelecido para realizá-lo. As toras são armazenadas
no pátio de estocagem, cujo padrão fica além dos moldes, como, por exemplo,
50X50m, sendo posteriormente transportadas para serraria. A manutenção de estradas
e pátios não é feita logo após o término da extração. Além dessas atividades, vem
106
sendo desenvolvido um sistema de monitoramento dos custos florestais, pois,
entende-se que o conhecimento desses custos é fundamental para futuros ajustes no
planejamento operacional e no plano de manejo de um modo geral.
Atualmente a empresa conta com um engenheiro florestal, um técnico de segurança e
um encarregado geral, para operacionalizar todas as atividades na floresta. A empresa
dispõe de um trator Komatsu D60; dois Skidder de pneus, sendo um Müller TS 22 e
um Caterpillar 525; duas empilhadeiras Caterpillar 938 e 938 G e ainda oito
caminhões, nem sempre envolvidos com o transporte da área do projeto, sendo três
carretas Volvo, com capacidade de 20 m3 , três carretas Mercedes-Benz LS 2638,
com capacidade de 30 m3 e duas carretas Scania.
7.4.2. Custo de produção, volume e espécies
A serraria funciona em dois turnos de oito horas de trabalho e possui
aproximadamente 75 funcionários pôr mês. A serraria produz um total estimado em
13.307 m3 de madeira serrada por um custo estimado em R$ 163 por m³ (Tabela 2).
Na Tabela 2 encontramos uma divisão de custos – assumindo que não tem custos de
exploração e transporte na época chuvosa – 38% dos custos estão ligados diretamente
à serraria, 25% dos custos totais estão ligados ao transporte, 22% dos custos são
alocados na administração e 15% estão ligados à exploração. Isso demonstra a
importância da produção fora da floresta para determinar os valores da floresta,
embora a maioria das discussões da produção de madeira serrada assume uma
produção constante. Nós encontramos nos resultados uma consideração muito
importante na lucratividade da empresa em torno de 50% na produção de madeira
serrada na forma de peças curtas ou madeira serrada que não tem uma finalidade
específica. Esta madeira é vendida em volumes misturados sem diferenciação na
qualidade e possui um preço bem menor (Figura 4.1). Então, um resultado importante
desta pesquisa é a recomendação de que o processo de pedidos e mercados para
produtos madeireiros, seja analisado para ajudar as serrarias a melhorarem e
diminuírem a sobra da madeira curta. Sem dúvida, se conseguimos melhorar esta
situação, acontece uma transferência de lucro adicional da serraria as operações na
floresta, resultando em melhores preços para madeira em tora e valores melhores na
floresta. Outro ponto importante, é a predominância de uma só espécie na serraria.
Embora uma serraria pesquisada use quase 30 espécies diferentes, uma espécie (neste
caso Maçaranduba) foi quase 50% da vendas (Figura 4.2).
Tabela 2. Custo por m3 serrado.
Serraria
Adminst. Transporte
Extração
R$
R$
R$
R$
69.079
39.438
Jul
90.923
53.968
Ago
71.190
48.655
86.019
66.531
Set
83.138
40.748
87.974
55.482
Out
64.448
36.018
111.485
52.444
Nov
71.840
30.297
97.290
57.554
Dez
54.778
41.470
71.846
37.828
a
Valores em itálicos são estimados: a media dos outros meses.
Mês
107
Total
R$
253.407
272.396
267.343
264.396
256.981
205.922
Produção Custo/M3
M3
R$/M3
1.082
234
1.241
219
715
374
1.216
217
1.339
192
1.060
194
Figura 4.1. Produção da serraria de Julho a Dezembro, mostrando pedidos
cumpridos e sobras de madeira curta vendidas.
1,000
900
Metros cubicos
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Mes
Pedido
Aproveitamento
Figura 4.2. Espécies selecionadas e volumes vendidos no período de seis meses.
3,000
Metros Cubicos
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
AN
GE
L
GU
IM
108
VE
R
AJ
A
ME
RO
RA
LH
O
XI
N
HO
T IM
BO
RA
NA
7.5. Economia de escala na exploração e no processamento.
Nesta parte nós discutimos os custos de exploração e processamento de 11 empresas,
todas com diferentes estratégias e escala de negócios. Estes dados foram coletados em
combinação com análises de contas e questionários. Em geral, o objetivo desta parte,
é examinar a economia de escala ou a influência de planos estratégicos nos custos de
produção.
O primeiro gráfico (Figura 4.3) nos da um ponto de partida para a discussão da
eficiência da produção das serrarias. Aqui, nós vimos que serrarias de tamanho médio
(com uma demanda de madeira em tora entre 10.000 e 20.000 m3 por ano (n=4)) são
os mais eficientes produtores de madeira serrada com baixo custo de produção. As
serrarias grandes (demanda madeira em tora > 20.000 (n=3)) e as serrarias pequenas
(demanda < 10.000 m3 de madeira em tora (n=4)), apresentam um custo maior na
produção. Assumimos simplesmente aqui que existe economia de escala na produção
até certo ponto, depois que alguns aspectos da produção – seja ineficiência da
gerência, insuficiente funcionários ou problemas de investimentos – causam uma
queda na eficiência da produção. Nas Figuras 4.4 a 4.9, examinamos alguns aspectos
da produção para identificar diferenças dentro das três categorias de tamanho para ver
se conseguiamos um indicador de eficiência de produção e custo. Este indicador que
poderia explicar por que as pequenas e grandes empresas não são tão eficientes na
produção e controle de custos, quanto as empresas de tamanho médio.
Observando o processo de produção (Figura 4.4) nós vimos que todas as categorias
têm produção igual de madeira em tora. A média é aproximadamente de 38% para
todas as categorias para o ano todo e existe uma variação entre os meses. As serrarias
pequenas são um pouco menos eficientes que as grandes e que as médias,
provavelmente devido o pouco investimento em maquinário. A primeira explicação
do por que as serrarias médias são mais eficientes vem da Figura 4.5 que compara a
produtividade de trabalho nas serrarias – volume produzido no mês - por pessoa
contratada pela serraria. Aqui facilmente se vê que as serraria médias são mais
eficientes que as outras categorias. Essa diferença, é provavelmente devido ao
controle mais eficiente do gerenciamento da produção no nível de tamanho médio. É
possível que as empresas grandes, de proprietário único, como essas empresas de
exploração, não são capazes de controlar eficientemente a produção até certo ponto.
No outro extremo, é mais provável que as empresas pequenas não têm capital para
investir em maquinários modernos para produzir de forma mais eficiente.
Por outro lado, a produtividade do trabalho na floresta não é facilmente diferenciado.
Obviamente as empresas pequenas, outra vez, são menos eficientes, mas as médias e
as grandes produzem bem. Neste exemplo, parece que as empresas médias
continuaram a produzir durante a época chuvosa. Uma diferença grande entre as
estratégias das empresas é a distribuição dos empregados na serraria (Figura 4.7) e na
floresta para grandes empresas. Existem aproximadamente oito empregados na
serraria para cada empregado na floresta, que poderia indicar um excesso de
empregados na serraria, podendo causar produção ineficiente.
Enfim, embora os custos do maquinário na exploração - parece que dentro desses
resultados (Figura 4.8) -, os custos de mão-de-obra, têm um papel muito importante
em uma operação de exploração e processamento. Em alguns meses do ano os custos
109
de mão-de-obra pode chegar até 40% dos totais. Esse valor diminui durante os meses
de exploração onde os custos de maquinário e outros custos relacionados a exploração
são mais evidentes.
R$/m3
Figura 4.3. Custos e produção por metro cúbico em três categorias de tamanho de
indústria.
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
Grande
Figura 4.4. Média na produção por mês (percentual de processamento de Madeira
em tora para Madeira serrada).
60%
Rendimento
50%
40%
30%
20%
10%
0%
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
110
Grande
Figura 4.5. Produtividade de mão de obra na serraria (m3 por pessoa por mês): 3
categorias de empresa.
m3 madeira serrada
25
20
15
10
5
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
Grande
m3 toras
Figura 4.6. Produtividade de mão de obra na floresta (m3 tora por pessoa por mês):
3 categorias de empresa.
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
111
Grande
serraria:floresta
Figura 4.7. Proporção entre trabalhadores na serraria e na floresta (8 na serraria
por 1 na floresta).
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
Grande
Figura 4.8. Participação da Mão de obra nos custos totais mensais.
50%
porcentagem
40%
30%
20%
10%
0%
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Mes
Pequena
Media
112
Grande
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