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AGRONEGÓCIO E A INFLAÇÃO

JANEIRO DE 2020

SUMÁRIO EXECUTIVO

O foco desse material, que acaba de ser lançado e será atualizado periodicamente, está em analisar os efeitos in-

flacionários dos preços agropecuários. As mudanças na inflação (e em qualquer variável) entre dois momentos po-

dem ser de duas naturezas: esperadas (antecipadas) ou não esperadas (não-antecipadas) tendo em conta as informa-

ções disponíveis no momento inicial. As mudanças não esperadas na inflação decorrem de surpresas ou “inovações” nela

própria e nos seus determinantes. Como a inflação esperada já terá sido utilizada no processo de decisão dos agentes eco-

nômicos, a relevância sobre os movimentos da inflação recai sobre a categoria de imprevistos – foco da nossa análise.

OBJETIVO

MATERIAIS E MÉTODOSA base teórica para as análises são os modelos keynesianos novos para a Curva de Phillips, relacionando inflação com seus determinantes.

Para avaliar os fatores que geraram variações não antecipadas no IPCA utiliza-se o Modelo de Autorregressão Vetorial Estrutural (VAR-E).

Especificamente, para mostrar como o choque em cada variável impactou as demais em termos do que se esperava sobre seu comporta-

mento a partir de certo momento, foi utilizado o método de Decomposição Histórica. No caso, foca-se em como os diferentes choques con-

tribuíram para que o IPCA observado em 2018 e até o terceiro trimestre de 2019 diferisse do esperado a partir das informações disponíveis

até o quarto trimestre de 2017 (2017-T4). São utilizadas diversas informações, obtidas no Cepea, no IBGE, no Banco Central e na ANP.

PRINCIPAIS RESULTADOSBuscamos responder as seguintes questões: O que surpreendeu, ou que inovação ocorreu, no comportamento do IPCA a partir do que

se sabia em 2017-T4? E como agronegócio contribuiu para que a inflação ficasse acima ou abaixo do esperado?

i) Em 2018, as taxas do IPCA observadas foram menores do que as esperadas em 2017-T4. No acumulado do ano todo (entre

2018-T1 e 2018-T4), o IPCA aumentou 3,002%, quando, com base em 2017-T4, esperava-se 4,208%.

ii) Sem a participação do agronegócio, essas taxas trimestrais cairiam e o IPCA observado entre o primeiro e o quarto trimestre

teria sido 1,839%. Logo, o agronegócio fez aumentar a taxa de inflação em 1,163pp em 2018, através de IPPA-Grãos, IPPA-Pecuária

e IPPA-Hortifrutícolas.

iii) 2018 foi um ano de oferta relativamente apertada para o setor. O PIB-Volume da agropecuária (dentro da porteira) cresceu

apenas 0,43% em 2018, depois de avançar 14,0% em 2017. Para o agronegócio como um todo, as taxas do PIB-Volume foram 1,42%

em 2018 e 6,42% em 2017.

iv) Em 2019, as taxas acumuladas do IPCA até o terceiro trimestre vieram pouco menores que as correspondentes de 2018,

seja em termos antecipados, seja em termos observados. As quedas não antecipadas nos preços de grãos (IPPA-Grãos) e hortaliças

(IPPA-Hortifrutícolas), assim como do diesel, favoreceram os resultados de 2019 em termos de inflação menor. Os preços da pecuária

atuaram em sentido contrário.

v) No terceiro trimestre, em especial, o agronegócio – em razão da forte alta dos produtos da pecuária – contribuiu para au-

mento de 0,26pp na inflação observada.

BARROS, G.S.C.; CARRARA, A.F.; SILVA, A.F.; CASTRO, N.R. Agronegócio e inflação. Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada, v. 1, n. 1, janeiro 2020.

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CEPEA - CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA - ESALQ/USP

A questão dos impactos dos produtos do agronegócio, ou seja, de origem na agropecuária, sobre a inflação brasileira

desperta grande interesse entre pesquisadores, analistas, formuladores de política e da socie-dade em geral. Quase sempre se busca entre os alimentos um ou mais vilões da vez, apesar de ser tão simples entender que o que acarre-ta esses aumentos de preços não é o produtor – que não tem poder para isso – mas, sim, o clima, as pragas e doenças, o desemprego e o crescimento econômico, os movimentos do dólar e das commodities no mercado inter-nacional, todos fora do controle do produtor. Tendo em vista contribuir para o entendimen-to sistemático e consistente dessa questão e a mensuração dos impactos do agronegócio e outros fatores – inclusive macroeconômicos - sobre a inflação, o Cepea passa a divulgar análises sistemáticas e consistentes com as for-mulações teóricas atuais sobre esse assunto. Um aspecto que, desde o início, é pre-ciso esclarecer é que os preços de produtos agropecuários – matérias primas - podem pro-vocar aumentos no IPCA e, ao mesmo tempo, terem caído em termos reais para o produtor. Ou seja, o produtor pode não estar ganhan-do dinheiro com a inflação dos alimentos. Em decorrência de movimentos de preços, um setor se beneficia quando a média de seus preços sobe mais (ou cai menos) do que a média de preços de to-dos os setores da economia. Diz-se, então,

que seu preço relativo (ou real) aumentou. No caso do agronegócio, o Cepea cal-cula o Índice de Preços ao Produtor Agropecuá-rio (IPPA), uma média dos Índices de Preços ao Produtor de Grão (IPPAG), de pecuária (IPPAP) e hortifrutícolas (IPPAH)¹. O IBGE calcula defla-tores da economia e dos setores². Sempre oferta e demanda estão em ação e movimentam os preços. No caso da agropecuária, a demanda vem crescendo bastante interna e externamen-te; mas a oferta cresce mais. No período aqui considerado (2000 a 2019), conforme cálculos do Cepea, seus preços relativos caíram entre 20% e 25%. O aumento de volume produzido foi de 155%, sendo que o de grãos, especifi-camente, cresceu 235%. Mas o volume expor-tado pelo agronegócio aumentou mais 350%³. São sinais claros de aumentos importantes de produtividade e redução de custos reais e da representatividade das exportações nos negócios agropecuários (Barros et al, 2019). O foco aqui, porém, recai sobre os efei-tos inflacionários dos preços agropecuários. Tra-ta-se, então, de analisar preços nominais, posto que inflação é um aumento generalizado de pre-ços nominais. Evidentemente, um aumento no preço médio das matérias primas do agronegó-cio (IPPA) contribui para aumentar tanto o pre-ço médio da economia (deflatores, por exemplo) quanto o IPCA ao consumidor (que é uma mé-dia dos preços dos bens e serviços de consumo com ponderação pelos pesos de tais itens no or-çamento das famílias). Como regra, entretanto,

1. APRESENTAÇÃO: ASPECTOS BÁSICOS

¹ Ver https://www.cepea.esalq.usp.br/br/ippa.aspx . ² É bastante comum no processo de cálculo do PIB da economia e de seus econômicos, estimar também os Deflatores do PIB da economia e dos setores individuais. O IBGE faz isso para a economia e diversos agregados econômicos. O Cepea calcula Deflatores para o agronegócio e seus segmentos. O Deflator é uma medida da evolução dos preços da economia e setores, com a vantagem de usar ponderação dada pelo valor agregado e não a quantidade produzida. Se o Deflator da Indústria cresceu mais do que o Deflator da economia toda, diz-se que o preço relativo da indústria aumentou. O Deflator da economia é considerado um índice de preço médio aos produtores da economia toda. Outra medida semelhante é o Índice Geral de Preços da FGV.³ Ver Barros, G.S.A.C., A.C. O. Adami. 2019. Índices de Exportação do Agronegócio (3º Trimestre de 2019.) In: https://www.cepea.esalq.usp.br/upload/kceditor/files/Cepea_ExportAgro_3trimestre2019_(2).pdf.

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as variações de preços ao produtor agropecuá-rio são transmitidas bastante atenuadas ao con-sumidor (embora possa não parecer): em geral os preços agropecuários apresentam variações relativamente grandes em razão de variações nas suas disponibilidades; mas seus derivados ao consumidor têm na composição de seus cus-tos grande participação de itens (mão de obra, energia, insumos industriais, bens de capital utilizados em logística e processamento) cujos preços são muito mais estáveis que a matérias primas agropecuárias. Por exemplo, o salário, as tarifas de energia e transporte, em muitos casos permanecem constantes durante um ano. Por isso, apenas uma parte das oscilações de preços ao produtor chega ao consumidor. Isso acontece em maior grau para os produtos mais proces-sados e procedentes de regiões mais distantes. Outro aspecto muito relevante é o de que a inflação é medida por uma taxa de cres-cimento. Pode-se dizer que a inflação caiu de um mês para outro, embora todos os preços te-nham aumentado; o que se quer dizer com que-da da inflação é que os preços subiram menos do que no mês anterior – exemplo: num mês subiram 3%, no seguinte, 2%. Havendo que-da de produção, o agronegócio contribui para aumento da inflação porque seu preço vai su-bir, não importa se mais ou menos do que os preços dos demais setores. Se subiu mais, seu preço relativo aumentou. O lucro do produtor aumentou? Depende do que aconteceu com seus custos, que se compõem, além de mão de obra, de preços de insumos provenientes de outros setores (agroquímicos, maquinário, etc.). Depende também da relação entre o volume de

perdas de produção em cada região (por exem-plo) e o aumento de preço havido. Por exem-plo, suponha que o Sul produz 40% da safra de soja brasileira e o Centro Oeste, o restante. E que a elasticidade de demanda da soja seja (-2/3). O preço médio da soja no Brasil aumen-tará 30% se a safra do Sul cair 50% (levando a uma quebra de 20% na produção nacional), e a do Centro-Oeste não se alterar. Logo, a re-ceita média dos produtores brasileiros de soja aumentará 4%, a dos sulistas cairá 35% e dos produtores do Centro-Oeste, ficará 30% maior. Mesmo que o preço ao produtor do agronegócio tenha subido, pode ser que esse aumento tenha sido menor do que a média da economia (seu preço relativo terá caído). Os pre-ços dos demais setores teriam aumentado ao nível de produtor com maior intensidade. Como esses setores são menos competitivos, possuem margens de lucro que podem ser reduzidas no curto prazo, sem que isso implique prejuízo. Se a economia está com baixo crescimento ou em recessão, crédito escasso ou caro, poderá ser melhor para esses setores não repassar ao con-sumidor sua alta de custos. Por sinal, contrair a atividade econômica – via políticas fiscais e monetárias - é a forma adotada pelo governo para reduzir a inflação, ou seja, basicamente fa-zer com que os custos não sejam repassados ao consumidor. No final da história, pode ser que os preços agropecuários tenham subido menos do que os dos produtores de outros setores, mas que os seus derivados tenham ficado mais caros – embora nem de longe, como já foi argu-mentado, tenham aumentado como suas maté-rias primas - que os derivados de outros setores.

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2. A INFLAÇÃO E O AGRONEGÓCIO E DEMAIS DETERMINANTES

A base teórica para as análises realizadas pelo Cepea para analisar a inflação e seus determinantes são os modelos ke-

ynesianos novos para a Curva de Phillips, re-lacionando inflação com seus determinantes. Consideram que no mercado prevalece a cha-mada competição monopolística, caracterizada por um número relativamente grande de firmas para as quais os preços não são dados (como acontece na competição perfeita), mas cada qual pode ajustar seus preços em função de seu poder de mercado . Nesse contexto, a expecta-tiva de inflação futura (formulada pelos agentes de mercado) será determinante para os ajustes de preços. Quanto maior a expectativa de infla-ção maior a propensão dos agentes econômicos a aumentarem seus preços e, portanto, maior a probabilidade de aumento na inflação observa-da. Daí o interesse das autoridades monetárias em aferir de perto e se possível influenciar as expectativas de inflação. Choques de Demanda e de Oferta também devem ser considerados. A Figura 1 ilustra e resume a análise a ser desenvolvida tendo em vista interpretar a evolução da inflação no Brasil, onde o agrone-

gócio tem, evidentemente, papel de destaque. Evidenciam-se relações diversas en-tre a inflação (IPCA) e os fatores diretamente a ela relacionados: (a) os preços do agrone-gócio influenciados por clima, pragas e doen-ças, mercado externo, câmbio e, mais a longo prazo, a produtividade; (b) Hiato afetado por políticas macroeconômicas e também pela produtividade; (c) preço do diesel, afetado pelo mercado externo e câmbio; e (d) expec-tativas que envolvem a totalidade de informa-ções sobre os demais determinantes da infla-ção disponíveis num determinado momento. A inflação no Brasil (medida pelas va-riações no IPCA – Índice de Preços ao Consu-midor Ampliado, calculado pelo IBGE) depende, no contexto desses modelos, da Expectativa da Inflação (EXPEC) dos agentes econômicos – que pode ser medida pela expectativa cole-tada pelo Banco Central através da pesquisa Focus. Essa expectativa pode ser vista como uma precificação – feita pelos agentes eco-nômicos - de eventos relacionados à inflação obtida de um universo de informações pas-sadas, correntes e esperadas para o futuro.

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Esses avanços modernos a partir da Curva de Phillips foram desenvolvidos inicialmente por autores como GOODFRIEND E KING (1997) e BLAN-CHARD e GALI (2007), entre outros.

Na realidade, fora da agropecuária abundam os oligopólios – cada setor com poucas empresas relativamente grandes – que operam com margens signifi-cativas, e com espaço para ajustar ou não seus preços nos momentos que julgarem oportunos. Veja-se a frequência do uso do parcelamento de preços “sem juros” (mesmo em condições de juros muito altos) e da flexibilidade no contínuo manejo de “descontos promocionais” substanciais. Tudo indicativo de margens folgadas que afastam a possibilidade de prejuízos mesmo com “generosas” estratégias de vendas. Mesmo no agronegócio, é predominante a pre-sença de oligopólios na venda de insumos e oligopsônios na compra da matéria prima agropecuária. O produtor fica prensado entre grupos controladores de preços a montante e a jusante. A pressuposição de competição monopolística é, portanto, uma simplificação da realidade, mas, mesmo, assim, se presta para as análises da inflação no presente caso, na medida que traz à tona variáveis tidas atualmente como fundamentais para entender o processo inflacionário. Modelos dessa mesma natureza foram empregados no Brasil por BOGDANSKI, TOMBINI e WERLANG (2000), e também são expostos por BOGDANSKI et al. (2001). O Banco Central do Brasil vem usando modelos dessa natureza para analisar o comportamento da infla-ção (BANCO CENTRAL, 2014). CARRARA e BARROS (2016) empregaram modelo semelhante para relacionar agronegócio e inflação no Brasil.

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Figura 1 - Quadro Analítico relacionando Inflação, Agronegócio e outros Fatores Domésticos e InternacionaisFonte: elaboração dos autores.

Choques de demanda decorrem das políticas de governo no campo fiscal (receitas e gastos do setor público), monetário (fixação da taxa de juros e medidas de expansão ou contenção do crédito). Esses choques de de-manda podem aquecer ou esfriar a economia e tem sido medida, como é feito nesta pesquisa, pelo Hiato do Produto (HIATO - distância do PIB observado em relação ao Produto Potencial),

de tal forma que quanto maior o Hiato, mais aquecida a economia e maior a tendência de aumento da inflação. O PIB do Brasil é calculado trimestralmente pelo IBGE. O Produto Potencial é estimado pelo CEPEA, utilizando procedimen-tos recomendados pela literatura especializada . O Produto Potencial da economia depende basicamente da evolução da produtividade no país, que depende de uma diversidade de fato-

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res que vão desde investimentos em educação, tecnologia e inovação, da abertura da econo-mia em termos comerciais e financeiros, até previsibilidade e confiabilidade das instituições. Choques de Oferta são devidos a fa-tores que influenciam a produção como efeito de fatores de ordem geral (como conflitos que perturbam o funcionamento do mercado - as-sociados a questões políticas, interesses comer-ciais, etc. – ocorrências climáticas e sanitárias, tecnológicas, entre outros). Vão ser medidos em dois contextos: agronegócio e petróleo. Choques do agronegócio são medidos por variações nos seus preços. Nestas análises são considerados os choques nos preços dos grãos (IPPAG), nos preços dos produtos da pecuária (IPPAP) e nos preços dos hortifrutícolas (IPPAH). Esses preços são medidos pelos Índices de Pre-ços ao Produtor Agropecuário (IPPA) do Cepea. Choques de petróleo são mais direta-

mente medidos pelas variações de Preço do Óleo Diesel (DIESEL, divulgado pela ANP), combus-tível essencial para o transporte dos produtos em geral no Brasil, inclusive os agropecuários. Os choques de preços agropecuários decorrem de vários fatores: (a) que afetam o volume de produção: climáticos, associados a ocorrências de pragas e doenças, custos dos insumos (fertilizantes, defensivos, maquiná-rio); (b) que afetam os preços (em dólares) no mercado internacional de produtos agropecuá-rios; (c) que afetam a taxa de câmbio (Reais/Dólar) que transformam os preços internacio-nais em moeda nacional. Choques no preço do DIESEL no Brasil podem se dever a varia-ções no preço internacional do petróleo e do próprio diesel, da taxa de câmbio e, em última instância, da política de preços do petróleo e derivados no Brasil, envolvendo Petrobrás e ór-gãos do governo durante o período analisado.

7 Para estimar o PIB Potencial, o CEPEA utiliza procedimentos conhecidos como filtro de Hodrick – Prescott (HODRICK E PRESCOTT, 1997). Ver CAR-RARA & BARROS (2016).

3. EVOLUÇÃO DA INFLAÇÃO E SEUS DETERMINANTES DESDE 2000

As mudanças na inflação – e em qualquer outra variável econômica – de um deter-minado momento t = k para outro mo-

mento t = k+j (para j >0 ) podem ser de duas naturezas: (a) esperadas (ou antecipadas) já no momento k tendo em conta as informações dis-poníveis nesse momento; e (b) não esperadas (ou não-antecipadas) com base no conhecido no momento k. As mudanças esperadas na in-flação podem ser previstas em razão do compor-tamento cíclico ou sazonal da própria inflação, bem como do comportamento esperado para seus determinantes dos lados da demanda e da

oferta agregadas da economia. As mudanças ou choques não esperados na inflação decorrem de alterações não esperadas (surpresas) ou “ino-vações” nela própria e nos seus determinantes. Como a inflação esperada já terá sido utilizada no processo de decisão de produtores e consu-midores em t = k, a relevância sobre os movi-mentos da inflação recai sobre aquela categoria de imprevistos em t = k+j, com forte potencial de afetar a vida da sociedade em geral. A repeti-ção de determinado imprevisto tenderá a ser in-corporada nos modelos de previsão da inflação. A Figura 2 mostra taxas trimestrais,

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no período de 2001 a 2019, da inflação bra-sileira medida pelo IPCA. A linha azul repre-senta as taxas observadas. A linha vermelha mostra as taxas esperadas (ou antecipadas). A diferença entre ambas são choques não

antecipados que podem estar associados a uma gama de fatores (de oferta e deman-da) que atuaram atipicamente desviando o IPCA de seus padrões sazonais e cíclicos.

Figura 2 - Taxas trimestrais de crescimento (%) do IPCA, 2001-T3 a 2019-T3Nota: taxas de inflação observada (IPCA OBS) e esperada (IPCA ESP).

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Análises detalhadas da evolução do IPCA e seus determinantes serão feitas para o pe-ríodo final considerado (2018/2019) na próxima sessão. A seguir, ainda nesta sessão, trata-se de passagem de vários momentos a partir de 2001. Por exemplo, no final de 2001 e 2002, as taxas do IPCA esperadas e observadas so-

freram aumentos importantes chegando a ficar entre 6% e 7%. Nota-se também que o choque observado ocorreu com certo atraso em relação ao esperado. Percebe-se, na Figu-ra 3, que EXPEC (expectativa de IPCA, cole-tada pelo Banco Central) também teve evo-lução parecida, mostrando que o mercado já

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Figura 3 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) de EXPEC, 2001-T3 a 2019-T2Fonte: Banco Central, cálculos dos autores.

antecipava o movimento de alta da inflação. As mudanças em IPCA e EXPEC nes-se período podem estar associadas à anteci-pação de choques nos preços agropecuários (IPPA), como se vê na Figura 4, onde se veri-fica que esperava-se uma alta de 25% em IPPA, o que ocorre mas alguns meses depois do antevisto, em consonância com o atra-so verificado entre o observado e o espera-do no IPCA. Uma alta importante do DIESEL também teve lugar nessa época (Figura 6). Nota-se ainda que se esperava uma queda no IPCA no início de 2003, compatí-

vel com a queda esperada em IPPA. Esta últi-ma acabou não ocorrendo (com a intensidade esperada), o que aparentemente frustrou a esperada queda no IPCA. A queda espera-da no IPCA nessa ocasião também está de acordo com diminuição esperada do HIATO, o que acabou não se verificando (Figura 4). De 2004 a 2007, esperava-se forte alta no IPPA, já sob a égide do chamado boom das commodities. Esse aumento não ocorreu com a intensidade e no timing esperados, o que está compatível também com o atraso e a menor in-tensidade de aumento no IPCA. O HIATO tam-

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Figura 4 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) do IPPA, 2001-T3 a 2019-T4Fonte: CEPEA, cálculos dos autores.

bém ficou bem aquém do esperado (Figura 5). Para 2008 e 2009, esperava-se re-dução no IPCA, o que se verificou em boa medida. O HIATO esperado já apontava para um desaquecimento da economia, o que, po-rém, não se deu com a força esperada. Nes-sa ocasião IPPA caiu expressivamente, embo-ra não na intensidade esperada tampouco. Entre 2009 e 2010, esperava-se alta importante em IPPA, o que ocorreu embora com menor intensidade. O HIATO mostra a queda de

2009 (com a crise financeira mundial) e a recu-peração promovida pela política de estímulo de demanda. Para o IPPA esperava-se expressiva alta, o que se verificou, embora com certo atra-so. O IPCA reage positivamente, mas, em 2010 e 2011, vai além do esperado, provavelmente devido ao aquecimento da economia mostrado pelo HIATO (embora não com a força espera-da). De fato, o HIATO sinaliza aquecimento até 2013, com o IPCA esperado reagindo com alta até 2015, provavelmente considerando tam-

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Figura 6 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) do DIESEL, 2001-T3 a 2019-T2Fonte: ANP, cálculos dos autores.

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bém a alta esperada do IPPA até essa ocasião. A partir de meados de 2014, forte con-tenção é imposta na economia (acrescida de crise política séria) resultando em baixo cresci-mento (refletindo-se numa queda acentuada do HIATO), do qual ainda não houve recuperação. Como consequência de prolongado e profundo desemprego, a inflação esperada caiu, assim como a observada. Alguns repiques podem ter se devido à altas nos preços de grãos e da pecu-ária em 2014/15 e 2016/18. Um aumento cor-retivo no diesel foi observado em 2017 e 2018. Em 2015 e 2016, ao contrário, a infla-ção surpreendeu por, embora em queda, ficar bem acima do esperado. Praticamente todos os fatores considerados atuaram para que isso acontecesse. Os preços agropecuários e as ex-pectativas dos agentes vieram acima do espe-rado e, ainda, o hiato do produto (este indican-

do um desaquecimento aquém do esperado). O comportamento moderado da infla-ção de 2003 até 2006 merece menção especial. Foram anos em que as expectativas se acomo-daram em nível bem moderado. O fato de que grãos e pecuária tenham experimentado expres-siva elevação não afetou a inflação. Também não teve efeito inflacionário o crescimento mais ace-lerado da economia. Este último aspecto talvez contenha a explicação para o bom comporta-mento da inflação: vários autores têm apontado para o expressivo crescimento da produtividade na economia brasileira no período considerado (MENEZES FILHO, CAMPOS, KOMATSU, 2014). Assim, o que teria havido seria um crescimento da oferta agregada no Brasil e não da demanda. Esse efeito da produtividade pode estar ligado ao bom comportamento da inflação até 2009.

4. IPCA: ENTRE O OBSERVADO E O ESPERADO, A SURPRESA

A inflação, como já foi lembrado, está sujei-ta a mudanças não antecipadas (ou seja, não esperadas) na sua própria expecta-

tiva formada pelos agentes de mercado (EX-PEC) e a choques de oferta e demanda. Nesta análise os choques de oferta são representados por variações não antecipadas em (a) preços do agronegócio (IPPAG, IPPP, IPPAH), (b) preço do óleo diesel (DIESEL). Do lado da demanda, es-tão os choques devidos as mudanças não an-tecipadas no hiato do produto (HIATO), que por sua vez está associado a choques de deman-da e oferta agregada (inclusive produtividade). Nesta parte utiliza-se Modelo de Au-torregressão Vetorial Estrutural (VAR-E) (SIMS, 1980; ENDERS, 2004) para analisar o compor-tamento da inflação sob o ângulo de suas va-riações não antecipadas – tomando-se como referência o estoque de informações disponíveis

aos agentes do mercado no último trimestre de 2017(2017–T4). Identificam-se, então, as fontes dessas variações. Essas variações nas causas do choque da inflação também não são antecipa-das, evidentemente. Caso contrário, já estariam incorporadas nas expectativas de inflação las-treadas no universo de informações em 2017-T4. Para ilustrar a análise, será considerado o período que engloba o ano de 2018 até o ter-ceiro trimestre de 2019. Periodicamente, o CE-PEA divulgará análises atualizadas dos fatores explicativos das surpresas trazidas pela inflação. A análise VAR considera, simplifica-damente, o seguinte cenário. Há um conjunto de variáveis inter-relacionadas, ou seja, todas são endógenas. Em geral há interesse principal numa delas (no caso, o IPCA). A todo momento (dia, mês, trimestre, ano, etc., conforme a perio-dicidade das observações), essas variáveis estão

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sofrendo choques imprevistos (não antecipa-dos), ou seja, sofrem mudanças diferentes das expectativas formadas de acordo com os pa-drões observados no passado. Dadas as inter-re-lações entre as variáveis, o choque inesperado em cada uma delas pode repercutir nas demais. A Decomposição Histórica – um mé-todo do modelo VAR - mostra como o choque em cada variável impactou as demais em ter-mos do que se esperava sobre seu comporta-mento a partir de certo momento (FLACKER & MCMILLIM, 1998). No caso, foca-se em como os diferentes choques contribuíram para que o IPCA observado diferisse do esperado a partir das informações disponíveis até 2017-T4. Para as análises que seguem, essa será a data de re-ferência em termos de formação de expectati-vas de todas as variáveis envolvidas. Durante o ano todo de 2018 e os três primeiros trimestres de 2019, pode-se então computar, por exemplo, como os sucessivos choques trimestrais não an-tecipados nos preços do agronegócio e em cada uma das demais variáveis impactaram o IPCA fazendo-o diferir das previsões feitas com infor-mações disponíveis até 2017-T4. Pode-se tam-bém acompanhar cumulativamente o impacto dos choques dessas variáveis sobre o IPCA ao longo de 2018 e até o terceiro trimestre de 2019.

Para exemplificar a análise que segue, considere um choque inesperado (supondo que se conhece apenas informações até 2017-T4) em IPPAG (grãos). Isso produzirá impacto no IPCA de forma não antecipada. Nos períodos seguintes, esse choque pode continuar reper-cutindo com efeitos que vão se acumulando em relação ao previsto em 2017-T4. É preciso ter em mente que o choque em grãos também atua sobre o IPCA indiretamente provocando choques em IPPAP (produtos da pecuária). No cômputo do impacto do choque em grãos so-bre o IPCA também se incluem efeitos indiretos como esse. Choques originalmente havidos em IPPAP e seus desdobramentos até chegar ao IPCA serão computados como devidos a IPPAP. Um choque no preço do diesel (DIESEL) pode não afetar diretamente o IPCA; mas vai prova-velmente afetar as demais variáveis (como os preços agropecuários, o hiato, as expectativas), chegando, assim, ao IPCA. Esses choques, cada qual tem sua dinâmica. Um choque no preço de grãos, por exemplo, pode se dissipar após al-guns meses à medida que produção e consumo se ajustam, cessando, então, o efeito sobre o IPCA esperado. Mas no decorrer desse processo, novo choque em IPPAG pode ocorrer – quando entra no mercado uma nova safra, por exemplo.

5. EXPLICANDO A EVOLUÇÃO DO IPCA: FATORES QUE GERARAM VARIAÇÕES NÃO ANTECIPADAS

Imagina-se que o Índice do IPCA e das demais variáveis sejam iguais a 100 em 2018-T1. Daí então todas as variáveis podem sofrer um

choque desde 2018-T2 até 2019-T3. A Tabela 1 apresenta a decomposição histórica do IPCA no período entre o primeiro trimestre de 2018 (2018-T1) e o terceiro trimestre de 2019 (2019-T3). Na parte superior apresentam-se taxas tri-mestrais parciais (isto é, a variação entre dois trimestres consecutivos) relativas ao conjunto

da economia, agronegócio incluído. Na parte in-ferior da Tabela estão as mesmas taxas parciais caso se zerassem as taxas do agronegócio. As diferenças entre taxas correspondentes das duas partes são os impactos do agronegócio para as surpresas na inflação (inflação não antecipada). Trata-se de uma análise contrafactual: na parte inferior da Tabela 1, imagina-se que os preços do agronegócio não iniciaram mu-danças inesperadas no sistema considerado:

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desconsidera-se uma seca inesperada que ele-vou o preço dos hortícolas, por exemplo. Mas não se toma esses preços constantes, pois po-dem ter variado em decorrência de choques nas demais variáveis: pode ter havido um cho-que no preço do diesel que desencadeou mu-dança no preço dos hortifrutícolas indo até o IPCA. Mas nesse caso, não se contabiliza que os hortifrutícolas estejam provocando choques não antecipados no IPCA mas, sim, o DIESEL. Na linha OBSERV da Tabela 1 apa-recem as taxas observadas (ocorridas) do IPCA no trimestre indicado. Por exemplo: em 2018-T2, a taxa do IPCA observado foi 1,871% (variação em relação ao trimestre an-terior, ou seja, o índice do IPCA saiu de 100 em 2018-T1 e foi a 101,871), quando se an-

tecipava, com base no conhecido até 2017-T4, uma taxa de 1,843% (em vermelho). Essas duas taxas – observadas e espe-radas - são taxas de crescimento do IPCA. As demais taxas na tabela são decorrentes de de-composição das taxas de crescimento e estão ex-pressas em pontos percentuais (pp). A diferença entre taxas OBSERV e ANTEC é de 0,028 pp não esperada (que corresponde à soma dos efeitos dos choques das variáveis explicativas, listadas logo abaixo na tabela). O foco da análise está em explicar essa diferença entre o observado e o esperado. O que surpreendeu, que inovação ocorreu a partir do que se sabia em 2017-T4? A Figura 7 traz uma representa-ção visual dessas taxas observadas e espe-radas do IPCA e a que se pode atribuir as

ACUMULADAS COM AGRONEGÓCIO

Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3

OBSERV 1,871% 0,718% 0,389% 1,496% 0,708% 0,666%

ANTEC 1,843% 1,097% 1,213% 1,384% 1,365% 0,425%

CHOQUE TOT 0,028 -0,379 -0,824 0,112 -0,656 0,241

IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027

EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153

HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007

IPPG NA 0,136 0,430 0,329 -0,336 -0,687 -0,152

IPPP NA 0,125 0,124 0,143 0,040 0,077 0,303

IPPH NA 0,004 -0,035 -0,112 -0,214 -0,183 0,112

DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142

ACUMULADAS SEM AGRONEGÓCIO

Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3

OBSERV 1,607% 0,199% 0,029% 2,005% 1,502% 0,403%

ANTEC 1,843% 1,097% 1,213% 1,384% 1,365% 0,425%

CHOQUE TOT -0,236 -0,898 -1,184 0,621 0,137 -0,023

IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027

EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153

HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007

IPPG NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

IPPP NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

IPPH NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142

Tabela 1 - Decomposição Histórica dos Erros de Previsão do IPCA, 2018-T2, 2019-T3. Taxas Trimestrais ParciaisFonte: Estimativas dos autores.

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divergências entre elas em termos de cho-ques não antecipados em todas as variáveis. As análises indicam uma série de choques não esperados em 2017-T4 nas va-riáveis que afetam o IPCA de tal sorte que o choque de 0,028pp havido entre 2018-T1 e 2018-T2 teve as seguintes contribuições:

1) - 0,350pp devido a choque não esperado no próprio IPCA

2) 0,034pp devido a choque na expectativa dos agentes de mercado

3) 0,136pp devido a choque no IPPAG

4) 0,125pp devido a choque no IPPP

5) 0.080pp devido a choque no DIESEL

Nota-se que o total dessas contribui-ções soma 0,028pp, sendo mais importan-te a contribuição negativa do próprio IPCA (-0,35pp). Isso significa que o IPCA desvia, ele próprio, do esperado, às vezes de forma expressiva. Mudanças não antecipadas no grau de indexação de preços, na concessão de descontos, ou de reajustes nos mercados de competição monopolísticas, condições de crédito, etc. podem justificar tais choques. O interesse maior agora, porém, é examinar como o agronegócio contribuiu para que a inflação ficasse acima ou abaixo do esperado. O agronegócio contribuiu com um choque total não antecipado de 0,265pp - pontos porcentuais - (via IPPAG com 0,136, IPPAP com 0,125 e IPPAH com 0,004) para o choque não esperado no IPCA (0,028%). Não fosse essa participação do agronegócio, o IPCA não esperado em vez de ser 0,028pp, seria -0,236pp. Com isso, a taxa observada do IPCA teria sido 1,607% (1,843 - 0,236), como aparece na parte inferior da Tabela 1. Para o trimestre seguinte (2018-T3), es-perava-se um aumento de 1,097% sobre o va-lor de Índice do IPCA entre 2018-T2 e 2018-T3

(conforme Tabela 1) com base no conhecimento disponível em 2017-T4. Mas ocorre um aumen-to no IPCA observado de apenas 0,718%, com o Índice de 2018-T3 indo para 102,603. A taxa sofreu um choque não antecipado de -0,379pp (= 0,718 -1,097, em pontos percentuais). Esse choque na taxa do IPCA se deve agora a

1) -0,86pp devido a choque no próprio IPCA

2) -0,20pp devido a choque em EXPEC

3) -0,03pp devido a choque em HIATO

4) 0,43pp devido a choque em IPPG

5) 0,12pp devido a choque em IPPP

6) -0,03pp devido a choque em IPPH

7) 0,20pp devido a choque em DIESEL

Pode-se dizer que o agronegócio con-tribuiu do segundo para o terceiro trimestre de 2018 com 0,519pp (soma dos choques de seus três preços) para o desvio do IPCA obser-vado do esperado. Sem a participação do agro-negócio, o IPCA não esperado em vez de cair 0,379% em relação ao esperado, teria caído 0,898%. O IPCA observado teria sido 0,199%. Do terceiro para o quarto trimestre de 2018, o agronegócio - com 0,36pp - fez com que a taxa não esperada do IPCA fosse -0,824% e não -1,184% (caso o efeito do agronegócio fosse desconsiderado). A taxa observada foi de 0,389% e seria 0,029% sem a participa-ção do agronegócio, uma diferença de 0,36pp. No ano de 2018, portanto, as taxas do IPCA observadas foram menores do que as es-peradas em 2017-T4 (OBSERV versus ANTEC). Nota-se, também, que as quedas não espera-das que foram ocorrendo no IPCA foram mais acentuadas que as ocorridas na sua expectativa (EXPEC). A inflação em 2018 seria bem menor não fosse a tendência de alta nos preços do agronegócio. Esse foi um ano de oferta relati-vamente apertada para o setor. O PIB-Volume da agropecuária (dentro da porteira) cresceu

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2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3

IPCA NA EXPEC NA HIATO NA IPPG NA IPPP NA

IPPH NA DIES NA OBSERV ANTEC

Figura 7 - Taxas Antecipadas e Observadas (%) do IPCA e composição em pontos percentuais do choque não antecipado no IPCA devido a choques não antecipados no próprio IPCA, em EXPEC, HIATO, IPPG, IPPP, IPPH e DIESEL; 2018-T2 a 2019-T3Fonte: IBGE, Estimação dos autores.

apenas 0,43% em 2018, depois de um avan-ço da agropecuária de 14,0% em 2017. Para o agronegócio, como um todo, as taxas do PI-B-Volume foram 1,42% em 2018 e 6,42% em 2017. Apesar de seu efeito inflacionário ao consumidor, mesmo assim, os preços relativos (reais) ao produtor rural caíram 2,5% - um re-sultado da comparação entre os deflatores do PIB agropecuário e do PIB total da economia. Os preços relativos do agronegócio caíram 1,8% . Na verdade, há um descasamento en-tre as evoluções de preços ao produtor e ao consumidor. No primeiro nível (produtor) os preços do agronegócio subiram mais devagar do que a média da economia. Mas o repasse de custos ao consumidor foi mais intenso para os bens do agronegócio do que para os dos demais setores. Não é um contrassenso, como já foi dito, que o preço real do agronegócio caia e mesmo assim colabore para aumento do IPCA, mormente num quadro de recessão. Importante notar a quase irrelevância das variáveis macroeconômicas, no caso EX-PEC (que vem caindo desde 2106) e HIATO

(caindo desde 2015) no tocante a provocar surpresas na inflação. As mudanças não an-tecipadas que tenham ocorrido nessas vari-áveis em relação a 2017-T4 não exerceram impactos relevantes contemporaneamente. No primeiro semestre de 2019, os efeitos se alteram no seguinte sentido: ago-ra os choques não antecipados em IPCA e, em menor grau, na expectativa do mercado (EXPEC) tornam-se positivas e passam a ser contidas pelo comportamento de queda não esperada nos preços do agronegócio, no caso de grãos e hortícolas. Os preços da pecuá-ria, no entanto, mantiveram e aceleraram seu crescimento. No terceiro trimestre, em espe-cial, o agronegócio – em razão da forte alta dos produtos da pecuária contribuíram para aumento de 0,26pp na inflação observada. Tratando agora de taxas acumula-das em cada ano, nota-se que do primeiro ao terceiro trimestre de 2018 a taxa obser-vada do IPCA foi 2,603% (acumulando as taxas de 1,871% e 0,718%). Ver Tabela 2. No acumulado do ano todo de 2018

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(entre 2018-T1 e 2018-T4), o IPCA aumen-tou 3,002% (1,871%, 0,718% e 0,389%), quando, com base em 2017-T4, esperava--se 4,208% (1,843%, 1,097% e 1,213%). Sem a participação do agronegócio, essas ta-xas trimestrais cairiam (1,607%, 0,199% e 0,029%) e o IPCA observado entre o primei-ro e o quarto trimestre teria sido 1,839%. O agronegócio fez aumentar a taxa de inflação em 1,163pp (3,002-1,839 =-2,369-(-1,207)), através de IPPAG, IPPAP e IPPAH. Ver Tabela 2. Em 2019, as taxas desse ano acumu-ladas vieram pouco menores que as correspon-dentes de 2018, seja em termos antecipados, seja em termos observados. As quedas não an-

tecipadas nos preços de grãos e hortaliças, as-sim como do diesel, favoreceram os resultados de 2019 em termos de inflação menor. Os pre-ços da pecuária atuaram em sentido contrário. O Cepea apresentará, como indicam estas notas, a partir de agora, análises e me-didas mais adequadas sobre os impactos do agronegócio sobre a inflação, disponibilizando ao lado das variações observadas (calculadas pelo IBGE), quais eram as mudanças já espe-radas e quais aquelas não esperadas – identifi-cando cada uma delas. Ênfase será dada ao pa-pel do agronegócio na inflação não antecipada, como ilustrado nas Tabelas 1 e 2 e na Figura 7.

Para os dados necessários para obter esses resultados ver: https://www.cepea.esalq.usp.br/br/pib-do-agronegocio-brasileiro.aspx 8

ACUMULADAS COM AGRONEGÓCIO

Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2019 T3

OBSERV 1,871% 2,603% 3,002% 4,542% 5,283% 5,984%

ANTEC 1,843% 2,960% 4,208% 5,650% 7,092% 7,548%

CHOQUE TOT 0,028 -0,357 -1,207 -1,108 -1,809 -1,563

IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027

EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153

HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007

IPPG NA 0,136 0,430 0,329 -0,336 -0,687 -0,152

IPPP NA 0,125 0,124 0,143 0,040 0,077 0,303

IPPH NA 0,004 -0,035 -0,112 -0,214 -0,183 0,112

DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142

ACUMULADAS SEM AGRONEGÓCIO

Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2019 T3

OBSERV 1,607% 1,810% 1,839% 2,005% 3,537% 3,954%

ANTEC 1,843% 2,960% 4,208% 1,384% 2,767% 3,204%

CHOQUE TOT -0,236 -1,150 -2,369 0,621 0,770 0,750

IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027

EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153

HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007

IPPG NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

IPPP NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

IPPH NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142

Tabela 2 - Decomposição Histórica dos Erros de Previsão do IPCA, 2018-T2, 2019-T3. Taxas Trimestrais Acumuladas no anoFonte: Estimativas dos autores.

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