comportamento do frete rodoviÁrio de soja: … · 2018-08-30 · acredite em si próprio e...
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Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Ciências Aplicadas
COMPORTAMENTO DO FRETE RODOVIÁRIO DE SOJA: APLICAÇÃO DE UM
MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA
Jean Filipe Kortstee Ferreira
Dissertação submetida ao programa de
Mestrado em Pesquisa Operacional da
Faculdade de Ciências Aplicadas - FCA da
Universidade Estadual de Campinas –
UNICAMP como requisito parcial na obtenção
do título de Mestre em Pesquisa Operacional
Área de Concentração:
Produção e Logística
ORIENTADOR: Prof.ª. Dra. Andrea Leda Ramos de Oliveira
Limeira, SP
2016
Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Ciências Aplicadas
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE CIÊNCIAS APLICADAS
JEAN FILIPE KORTSTEE FERREIRA
COMPORTAMENTO DO FRETE RODOVIÁRIO DE SOJA:
APLICAÇÃO DE UM MODELO DE REGRESSÃO LINEAR
MÚLTIPLA
Profa. Dra. Andrea Leda Ramos de Oliveira– orientadora
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional, na área de concentração em Logística e Transportes da Universidade Estadual de Campinas para obtenção do título de Mestre em Pesquisa Operacional
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA DISSERTAÇÃO DEFENDIDA PELO ALUNO JEAN FILIPE KORTSTEE FERREIRA E ORIENTADO PELA PROFA. DRA. ANDREA LEDA RAMOS DE OLIVEIRA.
LIMEIRA
2016
Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Ciências Aplicadas
Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Ciências Aplicadas
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
JEAN FILIPE KORTSTEE FERREIRA
COMPORTAMENTO DO FRETE RODOVIÁRIO DE SOJA:
APLICAÇÃO DE UM MODELO DE REGRESSÃO LINEAR
MÚLTIPLA
Defendida em 26/01/2016
COMISSÃO JULGADORA:
PROF. DRA. ANDREA LEDA RAMOS DE OLIVEIRA
FEAGRI/UNICAMP
PROF. DRA. IEDA KANASHIRO MAKIYA
FCA/UNICAMP
PROF. DRA. VANILDE SOUZA
UFSCAR/ARARAS
LIMEIRA
2016
Universidade Estadual de Campinas
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Acredite em si próprio e chegará um dia em
que os outros não terão outra escolha senão
acreditar com você.
- Cynthia Kersey
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Dedico essa dissertação aos meus pais.
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AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por me dar forças e motivação para concluir esta
dissertação.
Agradeço também a minha orientadora Andrea Leda que me orientou e muito me
ajudou durante todo o curso do mestrado e principalmente na elaboração desta dissertação.
Agradeço também a Ieda e Vanilde que compuseram a banca e agregaram muito
conhecimento e ótimas ideias para esta dissertação.
Agradeço aos meus pais, pois sou quem sou por culpa deles e por sempre me apoiaram
em tudo que precisei.
Por último agradeço aos meus amigos e colegas do mestrado, em especial a Bruna, a
Jamile e ao Lucas que me ajudaram muito durante todo o curso do mestrado.
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Dissertação submetida ao programa de Mestrado em Pesquisa Operacional da Faculdade de
Ciências Aplicadas - FCA da Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP como
requisito parcial na obtenção do título de Mestre em Pesquisa Operacional.
COMPORTAMENTO DO FRETE RODOVIÁRIO DE SOJA: APLICAÇÃO DE UM
MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA
Jean Filipe Kortstee Ferreira
Orientador: Prof.ª Dra. Andrea Leda Ramos de Oliveira
Resumo
O agronegócio é o principal setor que promove a manutenção do saldo positivo na balança
comercial. Em um contexto econômico altamente competitivo, o agronegócio brasileiro é
considerado o setor que insere o Brasil na dinâmica mundial. Com foco no complexo soja,
esta dissertação busca analisar a contribuição da distância percorrida e do volume de produção
sobre a formação dos fretes rodoviários da soja, e ainda, como é o comportamento do frete
frente a alterações dessas variáveis. A avaliação da correlação proposta se dá pela aplicação
de um modelo de regressão linear múltipla. A soja é a principal commodity comercializada
pelo Brasil e avaliar o comportamento dos fretes da soja frente às alterações nas principais
variáveis que fazem parte de sua composição é de fundamental relevância para propor
medidas que visem à redução do custo de transporte e consequente aumento da
competitividade. O resultado da regressão múltipla apresentou um coeficiente de
determinação de 83,02% demonstrando que tanto a distância quanto o volume de produção
influenciam na composição do frete, para tanto, a implementação de um teto tarifário acaba
sendo importante para a precificação do frete de forma a evitar tarifas abusivas e assim como
já ocorre no modal ferroviário, a ANTT acaba desempenhando um papel fundamental como
reguladora do setor.
Palavras Chave: Custos logísticos, soja, frete, regressão múltipla.
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ANALYSIS OF SOYBEAN ROAD FREIGHT: APPLYING A REGRESSION MODEL
Abstract
Agribusiness is the main industry that promotes the maintenance of a surplus in the trade
balance. In a highly competitive economic context, brazilian agribusiness is considered the
industry that enters Brazil in global dynamics. Focusing on soy complex, this study aims to
analyze the contribution of distance traveled and the volume of production upon the formation
of soy road freight, as well how is the freight behavior compared to alterations of the
variables. The evaluation of the proposed correlation is given by applying a multiple linear
regression model. Soy is the main commercialized commodity by Brasil and to evaluate the
behavior of the soybean freight compared to changes in the main variables that are part of its
composition is fundamental to propose measures that aim the cost reducing of transport and
consequent increase in competitiveness. The result of the multiple regression presented an
determination coefficient of 83.02% demonstrating that both distance and volume of
production influence the composition of freight, to this end, the implementation of a tariff
ceiling turns out to be important for the pricing of freight in order to avoid unfair tariffs and
just like already occurs in railways, ANTT turns to play an essential role as a regulator of the
sector.
Keywords: logistics costs, soybean, freight, multiple regression.
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Lista de Figuras:
Figura 1. O Complexo soja ........................................................................................................ 6
Figura 2. Área Cultivada de Soja nos Principais Estados Produtores (em mil ha). ................... 8
Figura 3. Produtividade de Soja nos Principais Estados Produtores (em t/ha) .......................... 9
Figura 4. Capacidade de processamento de soja instalada no Brasil (em t/dia) ......................... 9
Figura 5. Calendário agrícola da soja ....................................................................................... 11
Figura 6. Distribuição dos modais de transporte (em %) ......................................................... 16
Figura 7. Evolução do Investimento Público Total em Infraestrutura de Transporte - Total
Pago (R$ bilhões correntes) ..................................................................................................... 18
Figura 8. Condição das rodovias em 2013 ............................................................................... 21
Figura 9. Estado de condição da malha 2005/2008. ................................................................. 22
Figura 10. Logística e custo com transporte da soja dos principais países exportadores......... 23
Figura 11. Portos Brasileiros .................................................................................................... 25
Figura 12. Evolução dos fretes para os municípios selecionados no período de disponibilidade
de dados (em R$/t) ................................................................................................................... 36
Figura 13. Dispersão dos fretes rodoviários por quilômetro, 2010-2015. ................................ 38
Figura 14. Dispersão da produção em relação ao frete ............................................................ 39
Figura 15. Dispersão da média anual dos fretes em função dos volumes de produção
municipal .................................................................................................................................. 41
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Lista de tabelas:
Tabela 1. Produção de Soja nos Principais Estados Produtores (em mil t). ............................... 7
Tabela 2. Destino da soja nos últimos anos (em mil t)............................................................. 10
Tabela 3. Preços Relativos dos Diferentes Modais (em US$ por 1000 tonelada-quilômetro) . 19
Tabela 4. Evolução da exportação de soja por porto (em milt) ................................................ 26
Tabela 5. Distâncias percorridas (em km) e frete (em R$/t) .................................................... 36
Tabela 6. Volume de produção Municipal de Soja (em mil toneladas) ................................... 37
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Lista de Quadros.
Quadro 1. Matriz de Transporte de Carga: Comparação Internacional (em %)....................... 17
Quadro 2. Resultado da regressão linear múltipla com dados de produção municipal. ........... 40
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Lista de Siglas:
ABIOVE: Associação Brasileira Indústrias Óleos Vegetais
ANTAQ: Agência Nacional de Transportes Aquaviários
CBOT: Chicago Board of Trade
CME: Chicago Mercantile Exchange
CNT: Companhia Nacional dos Transportes
CONAB: Companhia Nacional de Abastecimento
DNIT: Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes
EMBRAPA: Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
EUA: Estados Unidos
FIESP: Fundação das Indústrias do Estado de São Paulo
IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IGP – DI: Índice Geral de Preços – Disponibilidade Interna
IMEA: Instituto Matogrossense de Economia Agropecuária
MDIC: Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior
PETSE: Programa Emergencial de Trafegabilidade e Segurança
PIB: Produto Interno Bruto
USDA: United States Departament of Agriculture
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Sumário
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 1
2 CENÁRIO DO COMPLEXO SOJA NO BRASIL ....................................................... 5
2.1 O MERCADO DE SOJA ....................................................................................................... 5
3 LOGÍSTICA AGROINDUSTRIAL DA SOJA ........................................................... 14
3.1 O MODAL RODOVIÁRIO ................................................................................................... 16
3.2 O TRANSPORTE DE SOJA PARA EXPORTAÇÃO ................................................................... 22
3.3 VARIÁVEIS QUE COMPÕE O FRETE DE SOJA ...................................................................... 26
4 METODOLOGIA .......................................................................................................... 30
4.1 MODELOS DE REGRESSÃO LINEARES ............................................................................... 30
4.2 MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA................................................................... 32
4.3 MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA APLICADO PARA O FRETE RODOVIÁRIO DA
SOJA. ..................................................................................................................................... 34
4.3.1 DESCRIÇÃO DOS DADOS E DAS VARIÁVEIS .................................................................... 35
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................... 38
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................ 44
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 46
1
1 INTRODUÇÃO
A evolução para o termo “agroindústria” emprega uma série de fatores, desde
naturais, econômicos, políticos e humanos que se desenvolveram a fim de potencializar a
capacidade produtiva do setor transformando–o num importante player mundial.
Segundo BUAINAIN et al.(2014), outro grande fator que se modificou nos
últimos anos no cenário agrícola e agrário brasileiro foi o seu padrão de acumulação. Durante
muito tempo o ativo que tinha maior valor e que gerava mais divisas eram as terras, e ela vem,
nas últimas décadas, cedendo lugar para o capital. Ou seja, outros fatores interferem na
geração de divisas na agricultura, como exemplo: investimentos em infraestrutura, máquinas
cada vez mais modernas, pesquisas para melhoramentos genéticos de novas variedades mais
resistentes e produtivas, pesquisas de novos e melhores modelos de produção, investimentos
para a melhoria da qualidade da terra, investimentos em recursos ambientais e no treinamento
dos recursos humanos, dentre outros.
A agroindústria é responsável por integrar a cadeia de produção à jusante e à
montante, de forma que a produção, a comercialização, a logística e as demais atividades
alocadas no sistema se conectem formando o complexo agroindustrial.
Nos últimos anos a competitividade brasileira em alguns setores agrícolas vem
aumentando, em especial: soja e derivados, algodão, açúcar e álcool, suco de laranja, café e
carnes. Parte dessa competitividade deve-se às inúmeras mudanças tecnológicas e os
investimentos em pesquisas que levaram a elevados ganhos de produtividade (GASQUES et
al., 2010; BARROS, 2010; SILVEIRA, 2010).
Fica evidente que a expansão da fronteira agrícola para as regiões Centro-Oeste,
Norte e Nordeste do Brasil, principalmente com a produção de grãos, proporciona ao país
ganho de produção de importantes commodities agrícolas e uma maior inserção no comércio
mundial de alimentos. A produção de milho no Brasil, juntamente com a de soja, contribui
aproximadamente com 80% da produção de grãos no país. (MASCARENHAS et al, 2014).
De acordo com Contini (2014), até 2004 o Brasil era considerado um país fechado
ao comércio internacional, porém desde 2011 as exportações totais brasileiras ultrapassam o
valor de US$ 240 bilhões, sendo que só o agronegócio é responsável por cerca de 40% das
exportações nos últimos anos (AGROSTAT, 2014).
O agronegócio está avançando em diversos setores da economia, porém algumas
atividades não estão acompanhando o ritmo de desenvolvimento e tem demonstrado
fragilidades, como é o caso da logística, que apresenta dificuldades para escoar a produção e
2
utiliza transportes que são muitas vezes ineficientes e operam a custos altos (OLIVEIRA,
2011).
Acredita-se que em um mercado consumidor, em crescente demanda e
extremamente competitivo, a capacidade de ofertar soja com grande eficiência e com redução
de custos será um diferencial capaz de garantir competitividade entre os países produtores.
Sendo assim, os efeitos dos custos logísticos devem se tornar um ponto importante na
discussão sobre o desempenho da economia nacional.
De 1975 a 2013, a colheita de grãos no Brasil aumentou 315% passando de 45
milhões de toneladas em 1975 para 187 milhões em 2013. Segundo dados do Departamento
de Agricultura dos Estados Unidos - USDA (2015), na safra 2014/15, o país foi o segundo
maior produtor e exportador de soja no mundo e atualmente é o produto agrícola mais
exportado no país.
No período que vai de 1997 até 2013, o complexo soja chamou atenção no total
das exportações, sua participação hoje soma cerca de 30% do valor das exportações
(AGROSTAT, 2014).
O complexo soja vem crescendo sob uma perspectiva positiva, de acordo com
dados estimado pelo USDA (2013), as exportações de soja em grão no ano de 2022/2023
deverão ser cerca de 144,3 milhões de toneladas, observa-se um aumento de
aproximadamente 60% em relação à quantidade exportada na safra 2011/12, sendo que só o
Brasil será responsável por 44% da exportação mundial.
O setor privado também vem realizando estimativas em relação à produção,
consumo interno e exportações dos principais produtos agrícolas. A Federação das Indústrias
do Estado de São Paulo – FIESP (2014) estima que para o ano de 2023 o Brasil produza quase
93 milhões de toneladas de soja, a quantidade exportada estimada é de 68 milhões de
toneladas, o consumo interno absorverá aproximadamente 57 milhões de toneladas (FIESP,
2014).
A expansão das áreas agrícolas gera necessidade de adaptação de todo processo
produtivo inclusive das atividades de apoio, porém as instalações logísticas não
acompanharam a expansão e não atuam completamente com sua capacidade (LÍCIO, 1995).
Sendo assim, esta dissertação busca responder à seguinte pergunta: Qual o
comportamento do frete rodoviário de soja com destino a exportação frente à variações na
distância das rotas e no volume produção?
Por isso, identificar onde e como podem ser formados tais custos é de
fundamental relevância e principalmente pelo aumento no nível de consumo interno e pela
3
participação no comércio internacional que segue em ritmo ascendente de países como a
China e o Brasil, elevando o número e a frequência das negociações e as possibilidades de
elevação dos custos de comercialização.
A soja é o produto escolhido para este estudo devido a sua grande importância ao
agronegócio, pois além ser a commodity brasileira mais comercializada internacionalmente,
existe uma perspectiva positiva em relação à elevação de consumo devido ao aumento na
demanda de seus subprodutos: óleo, farelo e biocombustíveis.
A produção de soja no Brasil atualmente está distribuída de forma desigual no
país de forma a dificultar o transporte dos polos de produção até o porto. A concentração da
produção está localizada na região Centro-Sul, sendo o Mato Grosso o principal estado
produtor, responsável por cerca de 30% da produção nacional (CONAB, 2016).
A logística de exportação da soja inicia-se no local de produção e é escoada até o
terminal portuário onde é realizado o embarque marítimo para em seguida ser enviado para o
próximo país. No Brasil este transporte com destino ao porto é realizado majoritariamente
através do modal rodoviário, onde gargalos no desempenho do serviço de transporte vão
surgindo, ocasionando aumento no transit-time, aumento dos custos logísticos, perdas de
carga, dificuldades de armazenamento, etc.
Uma das graves consequências de um sistema logístico ineficiente para o mercado
de exportação de soja e grãos em geral, é a perda de competitividade do produto no mercado
externo, principalmente devido ao aumento de custo ao exportador que, então paga preços
menores aos produtores, deixando estes dois agentes da cadeia com remuneração defasada em
relação aos países que tem maior qualidade no processo de escoamento dos grãos.
A distribuição modal no transporte de carga no Brasil encontra-se centralizada na
malha rodoviária, o que se deve a um processo que se estendeu por décadas e onde prevaleceu
o crescimento rápido e desproporcional desse segmento ao conjunto das demais modalidades
(SCHROEDER e CASTRO, 2014).
De acordo com dados do Instituto Matogrossense de Economia Agropecuária
(IMEA, 2015) o custo do frete impacta em aproximadamente 20% nos preços pagos aos
produtores de Sorriso/MT, o polo produtor no estado do Mato Grosso.
O custo do transporte é definido pelo termo frete. Em países desenvolvidos os
fretes costumam absorver cerca de 60% do custo logístico por isso, a contratação de serviços
de transporte compete eficiência e qualidade (RODRIGUES, 2007). O transporte de carga
rodoviário no Brasil é responsável por movimentar 2/3 do total de carga do país (LIMA,
2003).
4
O custo do frete está associado a diversas variáveis que dependem quase sempre
em relação à distância percorrida, de modo que todos os custos que incidem de maneira
independente ao deslocamento do caminhão são considerados fixos e os que variam de acordo
com a distância percorrida são considerados variáveis (LIMA, 2003).
Os principais custos do frete estão voltados ao preço do combustível, pedágios,
custo da mão-de-obra, custo de financiamento do caminhão, condições das vias, risco de
carga (inflamáveis ou de alto valor), e a existência ou não do frete de retorno
(STEADIESEIFI et al., 2014).
Sendo assim, solucionar os gargalos presentes no sistema de transporte da soja
pode influenciar não somente no preço total do produto final a ser comercializado, mas
também traria benefícios na rentabilidade do produtor. Medidas como investimento em
infraestrutura e adoção de outros modais mais competitivos ou até mesmo da intermodalidade
podem ser alternativas que minimizem os custos com transporte.
Dessa forma, esta dissertação busca analisar a contribuição da distância percorrida
e do volume de produção sobre a formação dos fretes rodoviário de soja, e ainda, como é o
comportamento do frete frente a alterações nessas variáveis. A avaliação da correlação
proposta se dá pela aplicação de um modelo de regressão linear múltipla sobre rotas
selecionadas de soja para exportação.
A dissertação estará organizada em cinco seções. A primeira conta com a:
introdução - a problemática proposta, seguida da segunda seção que apresenta um panorama
geral do produto soja; a terceira seção apresenta uma revisão sobre a logística da soja no
Brasil. Já na seção quatro é apresentada a metodologia utilizada, seguida pelos os resultados e
considerações finais desta dissertação.
5
2 CENÁRIO DO COMPLEXO SOJA NO BRASIL
A produção de soja tem conquistado espaço na economia brasileira nas últimas
décadas e tem apresentado altos índices de crescimento. Isso se deve a uma série de fatores
que favoreceram a sua produção e comercialização, dentre eles estão, o desenvolvimento de
um mercado internacional para a comercialização de diversos produtos do complexo da soja,
a consolidação da oleaginosa como importante fonte de proteína vegetal e fornecimento de
alimentos para a produção de produtos de origem animal (HIRARUKI e
LAZZAROTTO,2014). Além disso, diversas pesquisas investiram novas técnicas de produção
que viabilizam a expansão de soja em áreas que antigamente eram somente usadas como
pastagens.
Este capítulo busca apresentar dados do complexo de soja capazes de dar subsídio
a essa dissertação. Foram coletados dados secundários de fontes nacionais e internacionais
com o intuito de entender melhor o segmento e suas formas de comercialização.
2.1 O mercado de soja
De acordo com Ojima e Yamakami (2006) a soja chegou ao Brasil em 1908 com
os primeiros imigrantes japoneses, porém, foi introduzida no Rio Grande do Sul em 1914,
mas somente a partir dos anos de 1979, através do crescimento da indústria de óleo e a
demanda do mercado internacional foi mantida, efetivamente, a sua expansão. Segundo os
autores até 1975 a produção de soja no Brasil era viabilizada através de cultivares e técnicas
importadas dos Estados Unidos.
A predominância da soja na região Centro-Oeste foi resultado de pesquisas que
tinham a intenção de expandir a área plantada do produto, que até então se limitava à região
Sul. Uma série de tecnologias foi desenvolvida até que a cultura se tornou apta ao solo e clima
do cerrado (MASCARENHAS et al, 2014).
Do total produzido de soja, parte é absorvida pelo consumo e outra parte é
destinada à exportação. O volume com destino ao consume é dividido entre consumo interno
(cerca de 5%) e esmagamento (95%). Do esmagamento surgem dois subprodutos que podem
ser consumidos internamente ou destinados à exportação: o óleo de soja e o farelo de soja. O
óleo pode ser usado em diversos segmentos já o farelo é absorvido pela indústria animal para
ser transformado em ração. Atualmente a soja é uma das mais importantes commodities do
mundo e a preocupação com o crescente aumento populacional do planeta foi responsável
pela produção mundial de grãos ganhar importância como alternativa de combate a uma
6
possível crise de alimentos. A produção mundial obteve crescimento elevado na última
década, passando dos 125 milhões de toneladas na safra 1996/97 para 317 milhões de
toneladas na safra 2014/15 (USDA, 2015). A Figura 1 ilusta a dinâmica do complexo soja.
Figura 1. O Complexo soja
Fonte: adaptado de ABIOVE (2016) e USDA (2015).
A soja e seus derivados juntos formam os produtos que mais geram volume de
exportação no País, sendo que o Brasil atualmente ocupa a posição de segundo maior
exportador do mundo. Em termos de produção, na safra 2014/15, o Brasil produziu cerca de
94,5 milhões de toneladas (USDA, 2015). Há décadas o país ocupa a segunda posição em
produção, ficando atrás apenas dos Estados Unidos (EMBRAPA, 2004).
Em relação à produção, nos últimos quinze anos a produção nacional cresceu
147% e a área expandiu 126% (CONAB, 2016), esse efeito é explicado por um aumento de
produtividade da ordem de 9,5% neste período, proveniente dos avanços tecnológicos na
7
cultura (EMBRAPA, 2004). Esse forte crescimento da commodity teve como principal
alicerce a crescente da demanda por proteínas e os subprodutos da soja no mundo.
Em termos de exportações da commodity, o Brasil e os Estados Unidos vêm se
alternando na posição de principal exportador mundial, nesta última safra as exportações
nacionais alcançaram aproximadamente 45,65 milhões de toneladas, enquanto o EUA, 48,99
milhões de toneladas (USDA, 2015).
De acordo com o USDA (2015) para Safra 2014/15, a produção mundial de soja
foi de 317,3 milhões de toneladas, dessas os principais países produtores foram Estados
Unidos, Brasil e Argentina, respectivamente, responsáveis por 82% deste volume de
produção.
Em relação ao consumo, a China se destaca como principal mercado consumidor
de soja, sendo que, o país importou aproximadamente 65% (73,5 milhões de toneladas) das
importações totais no mundo (USDA, 2015). Logo, a China é responsável também por
absorver 73% do total exportado pelo Brasil (BRASIL, 2014).
Na safra 2014/15 o maior estado produtor foi o Mato Grosso, responsável por
produzir cerca de 28% do total brasileiro, seguido pelo Paraná (17%) e Rio Grande do Sul
(14%). Neste mesmo período, de acordo com dados da CONAB (2016) o consumo interno de
grãos foi de cerca de 39 milhões de toneladas e a exportação da soja em grão foi
aproximadamente 45 milhões de toneladas. A Tabela 1 indica a produção dos sete maiores
estados produtores de soja nas últimas safras.
Tabela 1. Produção de Soja nos Principais Estados Produtores (em mil t).
Safra MT PR RS GO MS MG SP
2010/11 20,4 15,4 11,6 8,2 5,2 2,9 1,7
2011/12 21,8 10,9 6,5 8,3 4,6 3,1 1,6
2012/13 23,5 15,9 12,5 8,6 5,8 3,4 2,1
2013/14 26,4 14,8 12,9 9 6,1 3,3 1,7
2014/15 27,9 17,1 14,7 8,7 7 3,4 2,3
Fonte: CONAB (2016).
Em relação aos seus derivados, de acordo com dados da CONAB (2016) foram
exportados 13 milhões de toneladas de farelo de soja; e 1,3 milhões de toneladas de óleo de
soja, totalizando em U$ 31,4 bilhões as exportações do complexo soja.
Nos últimos anos, as exportações brasileiras do complexo de soja têm ganhado
destaque. Os embarques da soja em grão passaram de 3,7 milhões de toneladas em 1992 para
quase 45 milhões de toneladas em 2015, crescimento superior a 1000%. As exportações de
óleo vegetal saltaram de 718 mil toneladas para 1,3 milhões de toneladas. O fraco
desempenho adveio das exportações de farelo de soja, que, apesar de apresentarem aumento
8
de 8,5 milhões de toneladas para 13 milhões de toneladas, reduziram sua participação de
exportações do complexo soja, de 65% no ano de 1992 para 32 % em 2006 (ABIOVE, 2016).
Essa queda nas exportações do farelo de soja ocorreu devido ao aumento da
produção doméstica de carne, já que os rebanhos são responsáveis por consumir grande
quantidade de ração.
A área plantada com soja também expandiu para novas fronteiras agrícolas
como é o caso de MATOPIBA, que forma os estados de Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia,
deixando de ser uma atividade exclusiva da região Centro-Oeste avançando novas fronteiras.
Além disso, nota-se um avanço na área plantada nos tradicionais polos produtores. A Figura 2
ilustra o avanço da área plantada nos principais estados produtores.
Figura 2. Área Cultivada de Soja nos Principais Estados Produtores (em mil ha).
Fonte: CONAB (2016)
Quando se observa a evolução da área de produção do Rio Grande do Sul e do
Paraná e percebe-se que não houve grande crescimento como ocorreu com Mato Grosso,
porém a produção aumentou. Isso revela que a produtividade nesses estados teve um
incremento em relação aos períodos anteriores. A Figura 3 revela a evolução da produtividade
nos principais estados produtores nos últimos anos.
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1.000,00
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2010/11 2011/12 2012/13 2013/14 2014/15
RS
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MT
MS
GO
MG
SP
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Figura 3. Produtividade de Soja nos Principais Estados Produtores (em t/ha)
Fonte: CONAB (2016).
Conforme observado na Figura 4, no Brasil, a capacidade do processamento de
soja vem crescendo ao longo dos anos, em 2001 a capacidade era de processar 107 milt/dia, já
em 2014 é possível processar 180 mil t/dia. No Estado do Mato Grosso, por exemplo, em
2001 a capacidade de processar matéria-prima em 2001 era de 10,5 mil t/dia, passando para
40 mil t/dia em 2014.
Figura 4. Capacidade de processamento de soja instalada no Brasil (em t/dia)
Fonte: Abiove (2016).
Se observar as regiões do modelo proposto para esta dissertação nem todo
fluxo é absorvido para a exportação, cerca de 45% da soja produzida no país é destinada ao
mercado interno, portanto são necessários investimentos contínuos a fim de aumentar a
capacidade de processamento de soja.
A Tabela 2 indica o fluxo de soja e seu destino nos últimos anos. Nota-se que
antes de 2013 a maior parte da produção era destinada ao processamento e não à exportação
como vem acontecendo desde 2013.
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500,00
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1.500,00
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2.500,00
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2009/10 2010/11 2011/12 2012/13 2013/14 2014/15
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MS
GO
MG
SP
0
50.000
100.000
150.000
200.000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
10
Tabela 2. Destino da soja nos últimos anos (em mil t)
Soja 2010 2011 2012 2013 2014 2015 (E) 2016 (P)
1.1. Estoque Inicial 2.011 3.670 5.852 1.790 1.682 2.393 1.593
1.2. Produção 68.919 75.248 67.920 81.593 86.397 96.200 99.400
1.3. Importação 119 40 268 283 578 400 300
1.4. Sementes/Outros 2.800 2.850 2.900 2.950 2.950 3.000 3.000
1.5. Exportação 29.073 32.986 32.916 42.796 45.692 54.000 55.000
1.6. Processamento 35.506 37.270 36.434 36.238 37.622 40.400 40.700
1.7. Estoque Final 3.670 5.852 1.790 1.682 2.393 1.593 2.593 Fonte: ABIOVE (2016).
(E) Estimado
(P) Previsto
De acordo com a EMBRAPA (2008) no Brasil, cerca de 70% da comercialização
é feita por empresas privadas transnacionais e nacionais e aproximadamente 30% é feita por
cooperativas que estão presentes nos estados: Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná e São
Paulo devido a existência de pequenas propriedades localizadas nesses estados.
Houve uma nova configuração em relação à localização das unidades
processadoras, enquanto em 2003 os estados do Paraná e Rio Grande do Sul contavam com a
maior capacidade de processamento, em 2014 o estado do Mato Grosso além de ocupar a
posição de maior estado produtor acaba também tendo a maior capacidade instalada de
processamento, sendo responsável por 22% do total de processamento do Brasil.
É importante também destacar a participação de incentivos por parte do poder
público para a criação de parques tecnológicos, presentes já nos grandes polos industriais
como é o caso de Sorriso (MT) e Uberlândia (MG) que contribuíram para o aumento da
capacidade de processamento nesses estados.
Em relação ao período de plantio, a Figura 5 indica o calendário agrícola dos
principais produtores mundiais, sendo que no Brasil a soja é divida em duas safras, uma na
região Sul e outra na região Centro-Oeste, que acompanham calendários distintos. É
justamente no período entressafra que os preços do frete estão maiores, pois como
comportamento padrão nesse período há escassez do serviço de transporte nas regiões
produtoras encarecendo o frete.
11
Soja J F M A M J J A S O N D
BR Sul
Colheita
BR Centro-Oeste
Desenvolvimento
Argentina
Plantio
Eua
China
Figura 5. Calendário agrícola da soja
Fonte: USDA (2015).
Os embarques se intensificam normalmente a partir dos meses de fevereiro/março,
quando se intensifica a produção de soja na região Centro-Oeste e se mantêm aquecidos até o
mês de julho, que embora seja um período entressafra, é o quando o restante da safra é
escoada a fim de garantir o suprimento (IMEA, 2010).
Devido a presença de sazonalidade na produção a atividade agrícola está longe de
ser uma commoditie industrial onde é possível prever o tempo, a quantidade e a qualidade da
produção.
A demanda por soja é relativamente estável, porém a oferta agrícola depende
de condições sazonais as quais não se é possível controlar, por exemplo, o clima. A oferta de
produtos agrícolas é o principal desafio encontrado por produtores e tradings e no caso da
soja uma quebra de safra pode representar fortes prejuízos pra economia.
A escolha do mecanismo de comercialização de produtos agrícolas, usualmente
depende das características gerais dos produtos e também das características das transações.
Alguns produtos são mais eficientes quando comercializados no mercado spot, já outros
produtos sensíveis a variações qualitativas e que mantém certa frequência nas negociações são
normalmente comercializados por meio de contratos de fornecimento de médio e longo prazo.
No caso da soja, a comercialização pode ocorrer no mercado spot, a termo,
futuro e de opções, tanto no mercado interno como para as exportações. O mercado spot é
basicamente a troca de produto físico por dinheiro, uma vez que a transação ocorre em um
único momento. No mercado à vista a intenção é efetuar a compra e venda imediata
ocorrendo o pagamento no instante da transação, porém, de acordo com Azevedo (2001) o
mercado spot de produtos agroindustriais se caracteriza pela grande incerteza em relação ao
comportamento de preços. Outra característica desse mercado é o fato das transações serem
esporádicas, ou seja, com baixa frequência não acarretando a obrigatoriedade de compra
futura. Sendo assim, o mercado spot isoladamente não se mostra eficaz para o caso da soja,
12
pois a garantia de preços e de suprimento se faz necessária, portanto deve-se optar por um
mecanismo que minimize os riscos nas transações.
No mercado a termo as transações ocorrem em dois ou mais instantes no
tempo. São contratos onde são pré-definidos alguns aspectos da negociação que ainda irá
ocorrer num tempo futuro. O mercado a termo apresenta grande flexibilidade e é utilizado no
caso da soja quando há a compra antecipada, ou seja, antes da colheita é feita a negociação da
venda da safra por preços pré-determinados. É uma forma de garantir a venda do produto por
parte do produtor e no caso da agroindústria garantir recebimento de matéria-prima. Ainda
que o mercado a termo se mostre eficiente nas negociações há o risco do não cumprimento do
contrato, dificultando o controle de comportamento oportunista. Para Marques e Mello (1999)
a comercialização de “soja verde” é um excelente exemplo de mercado a termo.
Já nos mercados futuros os contratos são padronizados e negociados em bolsas de
valores, sendo um mercado restrito a commodities e é o modelo de comercialização mais
indicado para a soja. É o mecanismo de comercialização com menos riscos, pois o contrato é
assegurado pela bolsa responsável pelo trâmite, no Brasil essas transações são realizadas pela
BM&F. Assim, os mercados futuros dão uma certa segurança ao produtor rural (MARQUES
e MELLO, 1999). Um fato interessante do mercado futuro é que em poucos casos são
realizados a entrega efetiva do produto, pois geralmente ocorre a liquidação financeira antes
da data de entrega.
Segundo Marques e Mello (1999) os contratos futuros demonstram uma estreita
relação entre preços à vista e a futuro. Portanto, a utilização de comparativos de operações
com contratos futuros e do mercado spot oferecem significativas informações aos seus
demandantes. Segundo Hull (1998, p. 1), “Um contrato futuro é compromisso de comprar ou
vender determinado ativo numa data específica do futuro, por um preço previamente
estabelecido”. No mercado de opções, os contratos asseguram o direito de comprar ou vender
determinado ativo. São negociados neste tipo, além do produto soja, os próprios contratos do
mercado futuro, resultando num comércio de contratos. No mercado de opções a compra
requer um pagamento adiantado, enquanto nos contratos futuros e a termo o único custo se
refere ao depósito da margem de garantia (HULL, 1998).
Sobre a precificação, a Bolsa de Mercadorias de Chicago Board of Trade (CBOT)
e a Chicago Mercantile Exchange (CME) são os locais onde são definidas as referências para
os preços internacionais da soja. A precificação está concentrada na Bolsa de Chicago, pois há
uma alta concentração de ofertantes e demandantes dos principais países produtores e
13
importadores da soja, ou seja, os preços internos da soja estão muito próximos com os do
mercado futuro.
14
3 LOGÍSTICA AGROINDUSTRIAL DA SOJA
A falta de planejamento e controle do setor de transportes nacional têm resultado
num transporte incapaz de acompanhar o crescimento da demanda por qualidade, gerando um
possível “apagão logístico”. Alguns sintomas deste risco já estão presentes e podem ser
observados: frota rodoviária com idade média de cerca de 17,5 anos e locomotivas com idade
média de 25 anos; estradas com condições péssimas, ruins ou deficientes em 78% dos casos;
baixa disponibilidade de infraestrutura ferroviária; baixíssima disponibilidade de terminais
multimodais; hidrovias sendo ainda pouco utilizadas para o escoamento de safra agrícola
(CNT, 2002).
O setor de transportes está diretamente ligado ao desenvolvimento econômico
uma vez que seu progresso promove acessibilidade e mobilidade tanto entre pessoas quanto
entre mercadorias – possibilitando o comércio – além disso, é através dos transportes que os
demais setores da economia conseguem obter sucesso.
Green e Schaller (1994) afirmam que a logística consiste em qualquer tipo de
produto entregue ao cliente, assim como aqueles que são transferidos entre as unidades de
produção ou internamente.
Crainic e Laprote (1997) ressaltam que o transporte de cargas é essencial para
viabilizar o fluxo entre produtor, indústria, comércio e consumidor. A eficiência de transportes é
responsável por garantir a disponibilidade de produtos em toda a cadeia de produção.
De acordo com Carvalho e Caixeta-Filho (2007) um sistema logístico eficiente é
uma condição básica para a competitividade de todos os setores da economia, já que busca
orientar os processos produtivos, atendendo a demanda por produtos no sentido de qualidade,
prazos, assistência técnica e inovações.
A logística ocupa um papel principal no contexto das organizações modernas que
buscam a maximização de seus resultados, que busca solucionar o problema que é diminuir o
hiato entre a produção e a demanda, de modo que os consumidores tenham bens e serviços
quando e onde quiserem, e na condição física que desejarem. (BALLOU, 2009). Segundo
com Stülp e Plá (1992), o transporte é um dos segmentos que mais gera divisas nos diversos
setores da economia de um país.
Para Daskin (1985) a logística consiste em algo acerca do planejamento e
operação de sistemas físicos, que trata do gerenciamento e de gerar as informações
necessárias para permitir gerir os insumos e produtos e garantir que esses vençam
condicionantes espaciais e temporais de forma econômica.
15
Para Keedi (2001) a logística trata de como transferir uma mercadoria do seu
ponto de origem ao seu destino final, com o melhor preço, qualidade e tempo. Já Pasché
(1998) afirma que o objetivo da logística é prevenir as interrupções no abastecimento de
produtos, buscando implantar um sistema que garanta a presença, com o menor custo
possível, das quantidades adequadas de mercadorias, nas ocasiões e nos locais desejados, sem
a ocorrência de estoques intermediários.
Segundo Kotler (2000) a logística atual requer sistemas que estejam integrados e
que sejam capaz de gerenciar os materiais, os sistemas de fluxos de materiais e a distribuição
física, com base na tecnologia da informação. Já Rocha (2001) afirma que a logística consiste
na distribuição efetiva do produto, ou seja, utiliza-se de várias formas para movimentar os
produtos.
Para Caixeta Filho e Martins (2001) a logística e o transporte são vistos como a
última fronteira para a redução de custos na empresa. No entanto, algumas distorções que
afetam profundamente o setor e os gargalos logísticos, acabam por vezes afetando a
competitividade dos produtos perante os demais concorrentes mundiais.
No caso, a demanda da soja está passando por um efeito global que é o seu
aumento, o que requer altos investimentos em unidades de armazenamento em locais
estratégicos além de uma estrutura de transporte que seja capaz de movimentar o produto no
momento certo, e por momento entendemos que a soja é comercializada o ano todo, porém
sofre com as oscilações do preço, portanto deve-se armazena-la até o momento mais oportuno
para sua negociação.
A expansão de área plantada de soja tem desempenhado forte pressão no sistema
de transporte, já que cada vez mais o mercado sofre com a ausência de oferta de serviço de
transporte nos períodos mais intensos da safra. O Brasil é um grande produtor de soja no
mundo, porém seu poder de competitividade é reduzido devido aos problemas de
infraestrutura e logística que causam incertezas quanto ao translado até os portos de
exportação.
Além da grande utilização da soja no mercado interno, o Brasil vem apresentando
grande participação no comércio internacional, sendo que atualmente mais de 50% do que é
produzido de soja no Brasil tem como destino a exportação, porém tem sofrido com as
limitações logísticas, a exemplo da precariedade das rodovias, baixa eficiência e capacidade
das ferrovias - já que muitos trechos encontram-se desativados, e pela desorganização e
excesso de burocracia nos portos - que geram filas de caminhões que consequentemente
16
atrasam os prazos de entregas, prejudicando a competitividade do Brasil no exterior
(FLEURY, 2005).
Figueiredo et al. (2003), afirmam que o Brasil vive uma situação delicada em
relação a seu sistema de transporte, pois, se por um lado, verifica-se um enorme esforço de
modernização por parte dos embarcadores e transportadores, por outro, convive-se com
grandes gargalos na infraestrutura e no aparato regulatório. Como consequência disso, é
possível notar distorções na matriz de transporte brasileira, que se encontra dominada pelo
modal rodoviário que se mostra altamente ineficiente e que contribui para o estabelecimento
de substanciais barreiras ao funcionamento da logística e melhoria nos níveis de serviço.
Portanto, este capítulo busca demonstrar como é organizado o transporte de soja
no Brasil mostrando aspectos positivos e negativos, junto a isso se busca levantar informações
sobre a formação do preço de transporte rodoviário no país e as variáveis que o influencia.
3.1 O Modal Rodoviário
No Brasil, atualmente são operados com cinco modais de transporte: o aéreo, o
dutoviário, o ferroviário, o hidroviário e o rodoviário, este sendo o mais utilizado dentre os
modais, representando cerca de 60% de participação na movimentação de cargas no Brasil, a
Figura 6 representa a distribuição da matriz atual de transporte. De acordo com Riva et al
(2003) a definição do transporte rodoviário de cargas brasileiro está associado a valores de
frete, condições de negociação no que se refere à procura e oferta, assim como, extensão da
malha rodoviária brasileira e tipo de cargas transportadas.
Figura 6. Distribuição dos modais de transporte (em %)
Fonte: elaborado a partir de CNT (2014)
61,10% 20,70%
13,60%
4,20% 0,40%
Rodoviário
Ferroviário
Aquaviário
Dutoviário
Aéreo
17
De acordo com Fleury (2002) a importância do setor de transportes pode ser
medida através de pelo menos três indicadores financeiros: custos, faturamento e lucro. O
transporte representa, em média, 60% dos custos logísticos, 3,5% do faturamento, e em alguns
casos, mais que o dobro do lucro, é claro que isso varia de setor para setor. Em países com
razoável grau de industrialização, diversos estudos e pesquisas apontam que os gastos com
transporte representam pelo menos 6% do PIB (LIMA, 2005). O Quadro 1 faz o comparativo
do sistema de transporte indicando a distribuição de modais nos países desenvolvidos,
subdesenvolvidos e no Brasil, observa-se que o Brasil prioriza o modal rodoviário, que é mais
custoso.
Modalidade Países Desenvolvidos Países Subdesenvolvidos Brasil
Rodoviária 30% 42,30% 61,10%
Ferroviária 40% 38,50% 20,70%
Hidroviária 16% 10,90% 13,60%
Outras 14% 8,30% 4,40% Quadro 1. Matriz de Transporte de Carga: Comparação Internacional (em %)
Fonte: elaborado a partir de CNT (2014).
Schroeder e Castro (2014) afirmam que a escolha pela modalidade rodoviária
como principal meio de transporte de carga é um fenômeno que se observa a nível mundial
desde a década de 50, tendo como ponto inicial a expansão da indústria automobilística
juntamente com os baixos preços dos combustíveis derivados do petróleo no período.
No Brasil essa priorização ocorreu no mesmo período que o resto do mundo, de
forma que além da implementação da indústria automobilística, a mudança da capital para o
Centro-Oeste implicou numa expansão na construção de rodovias ao longo de todo território
nacional (SCHROEDER e CASTRO, 2014). Observa-se através da Figura 7 que a priorização
dos investimentos públicos no transporte rodoviário é uma tendência seguida até os dias
atuais.
18
Figura 7. Evolução do Investimento Público Total em Infraestrutura de Transporte - Total Pago (R$ bilhões
correntes)
Fonte: CNT (2014).
Para o Plano Nacional de Logística e Transportes ( Brasil, 2007) as razões pelas
quais há o predomínio do modal rodoviário no território nacional são:
a) O histórico de serviço e a capacidade limitada dos outros
modais;
b) Prioridade nos investimentos governamentais. No período entre
1995 e 2000, enquanto o modal rodoviário recebeu 75% dos investimentos
públicos, o setor ferroviário recebeu 5% e o aquaviário 20%;
c) Falta de regulação ou desrespeito à mesma – há necessidade de
uma regulação mais rígida e uma maior atuação da Agência Nacional de
Transportes Terrestres (ANTT).
d) Normas de trabalho – somente em 2012 começou a se discutir
uma lei que determinasse o número de horas do motorista do caminhão, até então
havia abusos em relação há jornada de trabalho do motorista.
e) Idade ou manutenção dos veículos – de acordo com o Brasil
(2013) a idade dos veículos transportadores de carga é de mais de 20 anos,
mostrando que a utilização do veículo pode se estender por longos períodos;
f) Peso máximo por eixo – há uma legislação que determina o
peso máximo a ser transportado por eixo, sujeito à fiscalização por meio de
balanças nas estradas;
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Total
Rodoviário
Ferroviário
Aquaviário (União + Cia
Docas)
Aéreo (União+Infraero)
19
g) Excesso de oferta e baixas barreiras à entrada – é muito fácil
entrar no transporte rodoviário, o custo para entrada é relativamente baixo e não há
exigência de mão de obra extremamente qualificada;
Wanke e Fleury (2006) indicam que para a escolha do modal de transporte, por
um lado, alguns critérios devem ser observados, sejam aspectos relativos a custos, e, questões
relacionadas à prestação do serviço de transporte devem ser analisadas em busca do chamado
transporte ótimo.
Silva e Porto (2003) afirmam que é necessária uma análise dos fatores como prazo
de entrega, segurança, limpeza, armazenagem, rapidez, embalagem, custo, diferença entre
peso e volume e forma de pagamento para realizar a escolha de um modal de transporte.
Fleury (2002) afirma que as diferenças de custos / preços entre os modais tendem
a ser substanciais. Tomando como base um transporte de carga fechada a longa distância,
verifica-se que, em média, os custos / preços mais elevados são os do modal aéreo, seguido
pelo rodoviário, ferroviário, dutoviário e aquaviário, pela ordem, sendo o modal rodoviário o
mais oneroso dentre as formas de transporte terrestres.
Pode-se observar na Tabela 3 que o preço do frete rodoviário nos EUA, por seu
turno, custa em média quatro vezes mais do que o ferroviário, seis vezes mais do que o
dutoviário, e 11 vezes mais do que o aquaviário.
Tabela 3. Preços Relativos dos Diferentes Modais (em US$ por 1000 tonelada-quilômetro)
EUA (US$)
BRASIL (*)
(US$) BRASIL/EUA
Aéreo 320 836,8 2,62
Rodoviário 56 30,4 0,54
Ferroviário 14 17,6 1,26
Dutoviário 9 17,6 1,96
Aquaviário 5 11,2 2,24
* Os dados do Brasil foram convertidos para US $ a uma taxa de 4,0 reais por dólar
Fonte: Fleury (2002).
Fleury e Ribeiro (2001) mostram que tanto no Brasil como nos Estados Unidos,
apesar do transporte e da armazenagem serem as atividades que mais contribuem para o
faturamento dos operadores logísticos, são os serviços de maior valor agregado que melhor
diferenciam os operadores logísticos dos demais transportadores de cargas. Sendo assim,
oferecer o melhor nível de serviço acaba sendo um fator fundamental para a agregação de
valor no segmento.
20
De acordo com Coleti (2015) o modal rodoviário é o modal predominante no
transporte de cargas no Brasil, atingindo praticamente todos os pontos do território nacional.
É responsável por mais de 60% do sistema de transportes brasileiro e é indicado para
distâncias menores, porém como observado nas rotas selecionadas para essa dissertação não é
isso que ocorre, devido a sua alta disponibilidade, as cargas agrícolas acabam percorrendo
longas distâncias utilizando modal rodoviário.
Segundo Ojima et al, (2007) o modal rodoviário possui a maior flexibilidade em
relação à capacidade de atendimento à demanda, característica fundamental no
desenvolvimento de uma logística eficiente. De acordo com Bowersox e Closs (2006), o
transporte no modal rodoviário é indicado para produtos com alto valor agregado ou
perecíveis, para movimentar cargas de pequeno volume e em curtas distâncias. Além disso,
apresenta preços de fretes mais elevados do que os modais ferroviário e hidroviário.
A respeito do transporte rodoviário Maluf (2000) afirma que é o tipo de transporte
mais adequado para curtas e médias distâncias, além de ser o mais flexível e o mais ágil no
acesso às cargas e permite integrar regiões, mesmo as mais afastadas, bem como o interior dos
países.
De acordo com Bowersox (2003) o avanço rápido do setor de transporte
rodoviário resultou principalmente da flexibilidade operacional alcançada com o serviço porta
a porta e a velocidade de movimentação intermunicipal.
De acordo com Keedi (2001) a importância futura do modal rodoviário será dada
mais em termos de qualidade de transporte, fazendo parte da cadeia logística como o mais
importante elo de transporte, já que é o único modal que pode unir todos os demais, bem
como os pontos de origem e entrega da carga.
Embora o modal rodoviário apresente custos altos em comparação com os demais,
é o único modal que possibilita a entrega porta-a-porta, portanto os outros modais acabam por
depender dele para finalizar entregas específicas.
De acordo com o relatório anual do Departamento Nacional de Infraestrutura e
Transportes (BRASIL, 2013), em 2013 a malha rodoviária brasileira era composta por cerca
de 1,7 milhões de quilômetros, sendo que desses apenas 12% encontram-se completamente
pavimentados, como é ilustrado na Figura 8 ainda estão previstas que 7,60% da malha viária
nacional serão pavimentadas nos próximos anos.
21
Figura 8. Condição das rodovias em 2013
Fonte: DNIT (2013)
Se não bastasse a precariedade na pavimentação, Coleti (2015) ressalta que muitos
trechos estão em péssimas condições de uso, acarretando acidentes, atrasos nas entregas e por
muitas vezes perdas dos produtos, tendo a safra de grãos como um exemplo clássico de perda,
de acordo com Borges et al. (2013) a perda de grãos nas rodovias chega a até 10% da safra
total.
Cunha (1999) aponta que dentre os principais problemas do modal rodoviário
podem-se citar as incorreções de traçado, inadequação das superfícies de rolamento, falta de
manutenção, erros de sinalização e em alguns trechos ausência de acostamentos.
Porém, a partir do programa de concessões de rodovia da malha federal para a
iniciativa privada, na qual é previsto o recolhimento de um valor dos usuários é possível
identificar notáveis melhorias nas condições das vias como é indicado na Figura 9. Segundo
os dados do DNIT, os resultados de 2008 foram tabulados após a realização do Programa
Emergencial de Trafegabilidade e Segurança – PETSE, sendo que, a qualidade do pavimento
melhorou de uma forma geral, com uma redução do percentual de rodovias com qualidade
ruim de 48% em 2005 para 26% em 2008.
7,60%
12%
80,40%
Planejada
Pavimentada
Não pavimentada
22
Figura 9. Estado de condição da malha 2005/2008.
Fonte: DNIT (2018).
Embora exista o programa de concessão ao setor privado da construção,
conservação e operação de rodovias, os investimentos em infraestrutura devem ser
continuados, pois como foi observado apenas 12% da malha rodoviária encontram-se
completamente pavimentadas, mostrando a precariedade do sistema rodoviário nacional.
3.2 O transporte de soja para exportação
No Brasil, o veículo que normalmente é utilizado para o transporte de soja é a
carreta bitrem com capacidade de transporte de 37 t, ao custo de US$120,00 a tonelada, ou
seja, o frete até o porto teria o custo de US$ 4.440,00 (CNT, 2008).
De acordo com Barros et al (1997), com a economia estabilizada e a eliminação
da inflação houve a retomada dos preços relativos pelos agentes econômicos, evidenciando os
gargalos logísticos que reduzem a competitividade dos produtos brasileiros.
No Brasil, o transporte de soja esbarra no déficit de infraestrutura apresentada
pelas estradas do País, que é baseado no modal rodoviário e se mostra limitada quando
comparado aos outros países produtores de soja. O modal mais indicado para o transporte de
cargas como a soja é o ferroviário, mas o país não foi um grande incentivador desse tipo de
modal.
Samora (2010) ressalta que a produção brasileira de soja apresenta custos
inferiores ao dos norte americanos, porém a infraestrutura logística brasileira, baseada na
movimentação em modal rodoviário, acrescido das condições precárias da frota e das
rodovias, acarreta num maior transit-time além da perda do produto durante o percurso.
16%
36%
48%
35%
39%
26%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Bom Regular Ruim
2005
2008
23
Portanto, o custo de transporte no Brasil é em media sete vezes maior que nos EUA. Assim,
partindo que o preço bruto da soja é de US$ 480 a tonelada sobram-se, líquido, US$ 326 por
tonelada ao produtor brasileiro enquanto para o produtor americano sobram US$ 458.
De acordo com projeções apontadas pela literatura, a China continuará a aumentar
a sua demanda por soja e continuará a depender das importações para suprir sua demanda
interna (TAYLOR et al, 2009).
A soja, por ter como característica ser um produto de baixo valor agregado e de
altos volumes necessita de um modal de transporte que apresente baixos custos e que seja
capaz de operar em grandes quantidades. Caixeta Filho e Gameiro (2001) afirmam que, numa
época de pico de safra da soja, os caminhões existentes no mercado não são suficientes para
atender a toda demanda de movimentação, sendo a iniciativa privada responsável por realizar
investimentos no sentido de melhorar a infraestrutura, de tal forma a diversificar alternativas
para o seu escoamento, como exemplo tem-se a Ferronorte e as hidrovias do Madeira e do
Tietê-Paraná.
Com os custos mais altos de transporte devido à priorização do modal rodoviário
para grandes distâncias e serviços portuários caros e ineficientes, a soja brasileira perde
competitividade nas exportações, quando comparada à soja produzida nos outros dois
principais países produtores: a Argentina e os Estados Unidos (PLÁ e SALIB, 2003). A
Figura 10 ilustra as movimentações de soja partindo dos três principais players mundiais,
observa-se que no exemplo cujo destino é até a China (principal comprador brasileiro), a soja
brasileira apresenta os maiores custos logísticos.
Figura 10. Logística e custo com transporte da soja dos principais países exportadores
Fonte: Centrogrãos, Caramuru and Soy Transport Coalition, BCR Rosário, USDA apud IMEA (2015).
24
Na Argentina, embora sua matriz de transporte seja baseada no modal rodoviário,
as distâncias percorridas são menores e os Estados Unidos que assim como o Brasil percorre
grandes distâncias, utiliza o modal aquaviário.
O transporte de soja se inicia com o envio, geralmente através do modal
rodoviário, da produção para o destino final/porto de exportação/ponto de transbordo no caso
da utilização de intermodalidade. Segundo Correa e Ramos (2010), cerca de 25% da receita
de vendas da produção de soja estão comprometidas com os custos de transporte.
Filardo et al, (2005) descrevem uma rota transporte de soja com origem no estado
do Mato Grosso:
Cerca de dois terços da soja produzida no Estado Mato Grosso é embarcada em
caminhões e/ou pela ferrovia, chegando até Porto de Santos, onde é exportada.
Primeiramente verifica-se o custo do transporte rodoviário dentro do Estado de Mato
Grosso. Das fazendas produtoras de soja até Rondonópolis podem-se percorrer
distâncias de até mil quilômetros de caminhão ou de caminhão bitrem, em estradas
mal pavimentadas. A soja em Rondonópolis é transportada em caminhões por 270
km de estrada até atingir o Porto Seco de Alto Taquari, onde é armazenada em silos.
O transbordo dos silos para o trem da Ferronorte é realizado mecanicamente. Do
Porto Seco de Alto Taquari até o Porto de Santos o tempo de transporte da soja é de
66 horas, e é realizado num trem único (que só transporta um produto, evitando
paradas para carregar ou descarregar novas cargas). (FILARDO et al., 2005 p. 38).
Para Naves (2009) 13% de cada safra da soja que é movimentada, são perdidas
nos processos de transporte e armazenagem, o que significa que a cada 7,7 anos é perdida
uma safra inteira da oleaginosa.
De acordo com Plá e Salib (2003) a expansão da agricultura acaba sendo limitada
pelo alto custo de transporte devido ao impacto que este tem sobre o custo final dos produtos
(que são, em geral, de baixo valor agregado). Para a soja produzida no Estado do Mato
Grosso, por exemplo, os custos de transporte entre Campo Novo de Parecis (MT) e o Porto de
Paranaguá (PR) chegam a 30% do preço total do produto.
Segundo Lima, Branco e Caixeta Filho (2005) os portos desempenham papel de
concentradores de volumes de cargas e intermediários no processo de exportação auxiliando
na participação da cadeia logística do comércio exterior como facilitadores da
comercialização.
De acordo com Reis et al (2008), o Brasil possui dezenas de portos (Figura 11),
no entanto, são poucos os que possuem capacidade de armazenamento e de escoamento
rápido de cargas. Além disso, o país conta com inúmeros gargalos presentes nos seus portos,
como superlotação, poucos berços para atracar navio e, pouca profundidade do calado o que
dificulta a atracação de navios de grande porte, estes são apenas alguns exemplos. Embora o
país disponha de uma vasta extensão da costa marítima brasileira, o número de portos não é
25
tão grande, além disso, a movimentação de cargas no Brasil está concentrada em poucos
portos, como é o caso do Porto de Santos e o de Paranaguá.
Figura 11. Portos Brasileiros
Fonte: ANTAQ (2016).
O porto de Santos atualmente é o acesso mais utilizado pela soja na exportação,
tanto na utilização de seus terminais públicos, como nos terminais privados (uma tendência
recente). A Tabela 4 aponta a participação dos portos nas exportações de soja nos últimos
anos.
26
Tabela 4. Evolução da exportação de soja por porto (em milt)
Porto 2011 2012 2013 2014 2015
Santos 9.231 10.396 12.893 12.719 13.010
Rio Grande 5.756 3.541 8.206 8.159 11.299
Paranaguá 6.924 6.954 7.735 7.527 8.070
São Luís 2.514 2.751 2.975 3.116 5.004
São Francisco do Sul 2.609 2.881 4.032 4.911 4.615
Vitória 2.453 2.392 2.823 3.148 3.772
Salvador 1.526 1.721 1.779 2.015 2.631
Barcarena 0 0 0 1.111 2.124
Outros 1.972 2.281 2.353 2.985 3.067
Total 32.986 32.916 42.796 45.692 53.593 Fonte: ABIOVE (2016).
Filardo et al (2005) apontam que após a criação da Lei dos Portos, o número de
terminais privativos no Porto de Santos aumentou, ampliando o espaço para atracação de
navios. Assim, a produção de soja pode ser embarcada em terminais privativos em Santos
diminuindo o tempo para chegar ao exterior, porém, ainda que o Porto de Santos esteja
operando com o sistema de agendamento1 existem gargalos no terminal que dificultam uma
operação eficiente.
De acordo com Keedi (2008), em geral, o embarque e o transporte rodomarítimo de
soja é feito a granel, ou seja, é embarcada diretamente dos caminhões para os navios graneleiros,
sem embalagem no produto. Embora haja limitações na armazenagem, as principais tradings estão
investindo cada vez mais em pontos de transbordo a fim de facilitar o processo.
3.3 Variáveis que compõe o frete de soja
Caixeta Filho e Gameiro (2001) apontam que o mercado de frete de produtos
agrícolas não sofre nenhum tipo de controle, ou seja, os preços se dão pelo livre mercado.
Correa Júnior et al. (2001) ressaltam que, de modo geral, estudos que procuram
identificar os determinantes dos fretes rodoviários são, primeiramente, dependentes das
distâncias e, posteriormente, ajustados por outros fatores, ou seja, a distância é fator
comumente determinante em todos os estudos.
Para Martins (2008):
O valor do frete reflete diretamente variações nos fatores que fazem variar a
demanda pelo serviço, tais como a performance da economia (demanda por
1 Desde a safra 2013/14 a Companhia das Docas implementou o sistema de agendamento, onde a chegada de
caminhões para descarga é agendada previamente e sujeito à multa por descumprimentos. Essa medida busca
evitar congestionamentos tanto nas rodovias de acesso ao porto como no Ecopátio. O agendamento, que
possibilitou a redução do tempo de espera dos veículos para desembarque nos terminais portuários, permitiu uma
redução no custo do frete.
27
transporte é “demanda derivada”); algumas estratégias empresariais, como
localização, gestão da produção, política de estoques e centralização de armazéns;
acordos internacionais de comércio, como o Mercosul e o Nafta; materiais para
embalagens (inovações em materiais mais leves, concomitantemente a inovações em
compartimentos de carga) e fluxos reversos (por exemplo, com a finalidade de
reciclagem) (MARTINS, 2008, p.2)
De acordo com Bozoky et al (2014) a falta de informações e conhecimento sobre
os custos de transporte é dos motivos que geram a dificuldade que muitas empresas
encontram para manter um controle sobre a integração da logística e o gerenciamento da
distribuição.
Caixeta–Filho e Martins (2001) apontam que além da importância da logística no
escoamento de grãos, é necessária a sensibilização dos produtores de que os custos dos
transportes são influentes nas estratégias competitivas, e que ainda, no agronegócio, a
logística desempenha grande papel na redução de custos.
A variável preço do frete é um elemento importante na construção da
competitividade de commodities, já que sua importância é reforçada pelos cenários agrícolas
atuais, que combinam maior abertura e integração regional (FERRAZ et al., 1995).
A literatura acerca da logística aponta que algumas variáveis, em conjunto, são
responsáveis pela formação do frete. De acordo com IMEA (2010) os altos custos de
transportes incluem algumas variáveis como distância, gastos com a construção e manutenção
das rodovias, combustível, manutenção e compra de veículos, pedágios, taxas do veículo e
taxa sobre a tonelada por quilômetro percorrido.
Já Bartholomeu (2006) aponta que o estado de conservação das vias interfere
no custo do transporte da soja. Os corredores em melhores condições consomem cerca de
5,07% menos combustível ao transportar uma tonelada por 100 km.
Segundo Ortúzar e Willumsen (2011), diferentes aspectos podem influenciar a
demanda por serviço de transporte, dentre eles o tamanho da firma, a política de distribuição e
a sua localização geográfica podem ter forte influência sobre os modais alternativos que a
empresa demandante pode utilizar, assim como decisões sobre suas estratégias de transporte.
Cangussu, Rosa e Figueiredo (2013) identificaram em seu estudo que além da
distância, o frete de soja no Mato Grosso é influenciado pela existência de praças de pedágios
em algumas rodovias, sazonalidade da demanda por transporte e as condições das vias
utilizadas.
Samuelson (1977) através de seu estudo percebeu que as tarifas de transporte
tendem a aumentar com o valor unitário do produto transportado, pois tem parte na formação
28
do preço final; notou que mercadorias com maior elasticidade de oferta ou de demanda
tendem a pagar menores tarifas de transporte; que as estruturas de mercado de oferta e
demanda do bem transportado influencia no valor do frete; e que quanto mais próximas de
uma estrutura de mercado de concorrência perfeita, mais as tarifas de transporte se
aproximarão dos custos marginais de produção.
Segundo McCann (2001), as variáveis “distância” e “quantidade a ser
movimentada”, conjuntamente, impactam diretamente nas decisões de transporte,
influenciando diretamente no valor do frete. Davies (1986) afirma que salvo as especificações
do produto, o transportador pode ser influenciado pela concorrência de mercado na decisão da
tarifa.
Oliveira et al (2010) afirmam que o frete de retorno é considerado como custo de
oportunidade durante a roteirização da carga de ida, fazendo a oportunidade de operar a
preços de serviço de transporte (em R$/t.km) mais vantajosos, sendo assim o frete de retorno
pode ser considerado uma variável que influencia o frete.
Para Gaban (2013), o alto grau de interação entre a comercialização de
commodities agrícolas no Brasil e o valor estabelecido nas principais bolsas de valores do
mundo contribuem para a formação do preço de fretes.
Segundo Correa Jr. e Caixeta Filho (2003), a distância, o tipo de carga, a
sazonalidade da demanda, peculiaridades regionais, possibilidade de carga de retorno, custos
operacionais, concorrência entre modais, estado de conservação das vias, pedágios e balanças
e o prazo de entrega são variáveis que influenciam o frete.
Lima (2014) aponta que o manuseio do produto, o tipo de acomodação, o risco de
carga, o trânsito e a especificidade do veículo são variáveis que podem influenciar na
composição do valor do frete.
Alguns estudos com base na regressão linear múltipla foram desenvolvidos
buscando identificar quais são as variáveis que influenciam o frete e como elas agem sobre o
preço do frete, buscando um maior entendimento do setor.
Martins (2008) aponta através de regressões em seu estudo que a sazonalidade
da demanda, diferenças regionais, a distância e outras variáveis, como por exemplo a
movimentação de outros produtos em outros corredores, são responsáveis por influenciar o
valor do frete.
Maluf et al (2014) afirmam num estudo sobre variáveis que influenciam o frete de
fertilizantes utilizando regressão linear múltipla que a distância, o valor do óleo diesel e o preço
da soja são variáveis que compõe o frete de fertilizantes.
29
Sendo assim, percebemos que diversas variáveis podem influenciar o valor do frete,
sendo difícil mensurá-las completamente, portanto, nessa dissertação será abordada as duas
variáveis que mais comuns à literatura: a distância e o volume de produção.
30
4 METODOLOGIA
4.1 Modelos de Regressão Lineares
A análise de regressão consiste em uma técnica estatística para investigar e
implementar um modelo que consista na análise da relação entre variáveis, sendo uma das
mais utilizadas na análise de dados (GUO, WANG e CHEN, 2004).
Para Martins (2005), a finalidade dos modelos de regressão é analisar a relação
funcional entre duas ou mais variáveis, as quais assumem valores quantitativos ou
qualitativos, de forma que elas possam ser preditas a partir de outras, ou seja, podem projetar
ou estimar novos valores.
De acordo com Akaike (1974), os modelos de regressão devem ter algumas
características:
a) buscar relações de causa e efeito das variáveis;
b) ser capaz de realizar a predição dos valores;
c) estabelecer uma explicação sobre uma população a partir da amostra;
A teoria de Regressão Linear é utilizada quando se tem duas ou mais variáveis
a serem estudadas no problema (tanto na variável de resposta quanto nas covariáveis)
(MILOCA e CONEJO, 2008). Um modelo de regressão linear tem por equação:
(1)
Onde:
Y = o vetor das n observações (variável dependente ou regressando);
X = variáveis independentes ou regressor;
= a matriz dos erros aleatórios2
B = matriz dos coeficientes que devem ser estimados;
Esses modelos devem encontrar as dependências entre a variável de resposta e
os regressores . Inicialmente, deve ser feita a especificação dos objetos de análise de
regressão (a escolha das variáveis dependentes e independentes), em seguida é feita a
determinação do tamanho da amostra.
Para que o uso dessa equação seja eficaz na predição da variável dependente é
necessário que os seguintes pressupostos citados por Tabachnick e Fidell (1996), sejam
analisados:
2 Em geral assume-se que , ou seja, que os erros experimentais são independentes e normalmente
distribuídos.
31
(1) a multicolinearidade: De acordo com Miloca e Conejo (2008) refere-se a
correlação entre três ou mais variáveis independentes, ou seja, ocorre quando as variáveis
independentes possuem relações lineares. Segundo Hair et al. (2005), além de interferir na
interpretação, a multicolinearidade pode influenciar nas estimativas dos coeficientes
regressores e na aplicabilidade geral do modelo estimado.
(2) a singularidade: Segundo Field (2009) o problema relacionado à singularidade
é que pode se tornar impossível determinar a contribuição única para um fator se as variáveis
encontram-se altamente correlacionadas3. Este problema pode ser solucionado excluindo uma
ou duas variáveis que se encontram correlacionadas.
(3) a homogeneidade nas variâncias: Segundo Nogueira e Pereira (2013),
conhecida também como violação da homogeneidade das variâncias, tem o intuito de
minimizar, controlar e acompanhar a variabilidade e pode ser reduzida por intermédio da
transformação de variáveis que não possuem distribuição normal (e.g., assimetria positiva ou
negativa) (ABBAD e TORRES, 2002).
(4) a normalidade: devem ser feitos testes (teste t e teste F) para verificar a
normalidade da distribuição dos erros, sendo que os resíduos devem seguir uma distribuição
normal, com aproximadamente 95% dos resíduos dentro do intervalo [-2σ;+2σ] (ANTUNES,
2009).
(5) a linearidade: As variáveis quantitativas podem apresentar problemas de
linearidade e assimetria. A linearidade mede a variação da tendência para diferentes valores
de referência dentro de uma determinada faixa de interesse. Quanto menos inclinada a reta,
melhor será a qualidade do sistema de medição.
Embora os pressupostos sejam analisados previamente, a aplicação do modelo de
regressão linear é capaz de minimizar qualquer violação nos pressupostos. Por exemplo,
excluindo variáveis que apresentem o efeito de multicolinearidade, o que acarreta a perda dos
graus de liberdade e reduz o poder estatístico das conclusões.
Feita a análise dos pressupostos é possível realizar a interpretação dos resultados e
examinar o papel de cada variável independente sob a previsão da dependente.
De acordo com Wooldridge (2010) o modelo de regressão deve estabelecer a
relação esperada na população (função de regressão populacional). Como neste trabalho é
estimada a relação com base em dados da amostra, é utilizada a função de regressão amostral.
3 Usualmente elimina-se variáveis que apresentam (R>0,9) (FIELD, 2009).
32
Dentre os modelos usuais existe a regressão linear simples e a regressão linear
múltipla. Na prática, o modelo de regressão linear simples é muito pouco utilizado no mundo
real, devido ao fato de não existir apenas uma variável que influencia a variável que queremos
prever e/ou explicar, e para modelos que contém mais de uma variável independente, como é
o caso desta dissertação, se utiliza a regressão linear múltipla (GUJARATI, 2000).
4.2 Modelo de Regressão Linear Múltipla
Modelos de regressão linear múltipla contemplam a análise do relacionamento
entre múltiplas variáveis explicativas e, em alguns casos, múltiplas variáveis dependentes.
Grande parte das pesquisas delineadas para examinar o efeito exercido por duas ou mais
variáveis independentes sobre uma variável dependente utiliza a análise de Regressão
Múltipla (ABBAD e TORRES, 2002).
De acordo com Sassi et al (2012) a regressão linear múltipla é uma técnica
multivariada cujo objetivo é obter uma relação matemática entre uma das variáveis estudadas
(no caso, da variável dependente ou resposta) e das demais variáveis que descrevem o sistema
(variáveis independentes ou explicativas). Além disso, modelos de regressão linear múltipla
buscam reduzir um grande número de variáveis para poucas dimensões com o mínimo de
perda de informação, permitindo a detecção dos principais padrões de similaridade,
associação e correlação entre as variáveis.
Segundo Hoffmann (2006) pode-se dizer que temos uma regressão linear múltipla
quando se é admitido que o valor da variável dependente é função linear de duas ou mais
variáveis exploratórias.
Wooldridge (2010) afirma que em um modelo de regressão linear múltipla, os
coeficientes angulares são responsáveis por captar o efeito parcial de uma variável
independente sobre a variável dependente. Ou seja, qual seria a variação marginal em Y para
uma variação unitária em Xj, mantendo-se constante as demais variáveis independentes.
O modelo de regressão múltipla permite maior manipulação explícita de outros
fatores, ao mesmo tempo afetando simultaneamente a variável explicada (y)
(WOOLDRIDGE, 2010).
Tabachnick e Fidell (1996) definem a regressão linear múltipla como um conjunto
de técnicas estatísticas que possibilita a avaliação do relacionamento de uma variável
dependente com diversas variáveis independentes.
Na regressão múltipla, a variável determinada é aquela que tenha correlação
significativa com a variável preditora, onde deve ser identificado o impacto coletivo e a
33
contribuição de cada variável separada para o efeito geral da variável preditora (SASSI et al,
2012).
A regressão múltipla deve envolver três ou mais variáveis, ou seja, além de uma
única variável dependente devem-se ter duas ou mais variáveis independentes (explanatórias).
Além disso, pode se adicionar outras variáveis independentes a fim de melhorar a capacidade
de predição, diferentemente da regressão linear simples. Antunes (2009) afirma que quando se
adiciona variáveis independentes é possível reduzir o coeficiente do intercepto, que significa a
parte da variável dependente que é explicada por outras variáveis.
A utilização do modelo de regressão linear múltipla é explicada em razão dos
modelos de regressão múltipla usarem de múltiplas variáveis independentes que podem, por
vezes, estar correlacionadas inferindo assim na causalidade nos casos em que a análise de
regressão simples seria enganosa. Outra vantagem a mais que a análise de regressão múltipla
pode incorporar ao modelo é uma maior flexibilidade, que pode ser utilizado para construir
modelos mais robustos e capazes de prever com mais exatidão a variável explicada
(WOOLDRIDGE, 2010).
O resultado final de uma regressão linear múltipla é sempre representado por uma
equação da reta que ilustra a melhor predição de uma variável dependente a partir de uma
série de variáveis independentes. Abbad e Torres (2006) apontam que esta equação representa
um modelo aditivo, no qual as variáveis preditoras somam-se na explicação da variável
critério. Sendo que a inclusão de novas variáveis na equação de ajuste pode ser feita para
aumentar o grau de correlação entre os dados teóricos e reais (SASSI et al, 2012). A equação
da regressão linear pode ser usualmente apresentada por:
(2)
Sendo que:
= a variável dependente;
α = a constante, ou o intercepto entre a reta e o eixo ortogonal;
= determina os efeitos (contribuição) das variáveis independentes
(coeficiente de inclinação);
, , ..., = são as variáveis independentes preditoras
ɛ = é o erro ou resíduo, que se refere à diferença entre os valores observados e os
previstos.
Hair et al. (2005), explicam que o coeficiente ajustado de determinação (R²), é a
medida que considera o número de variáveis independentes incluídas na equação de regressão
34
e no tamanho da amostra, esta estatística é importante pois pode representar o número de
observações que são enquadrados no modelo.
Sassi et al (2012) afirmam que a principal aplicação de uma regressão linear
múltipla ocorre após encontrar a relação matemática, pois é necessário produzir valores para a
variável dependente quando se têm as variáveis independentes (cálculo dos valores preditos).
Em outras palavras, ela pode ser usada na predição de resultados, por meio da regra estatística
dos mínimos quadrados.
4.3 Modelo de Regressão Linear Múltipla aplicado para o frete rodoviário da soja
Em que:
XXXXY 2142132122110 1111 (3)
2/1 produção de volumese 1
2/1 produção de volumese 0
km 600 distância se 1
km 600 distância se 021
Em que:
R$/ton em Frete Y
km em Distância X
regressão da eCoeficient
aleatório Erro
distância para binária Variável 1
produção de volumeo para binária Variável 2
modelo no utilizados produção de volumesdos Mediana 2/1
A hipótese adotada em que o frete tem um comportamento de preço diferenciado
para distâncias de até 600km e superior foi baseado em Ojima e Yamakami (2006). Os
autores afirmam que as empresas transportadoras no Brasil praticam preços mais elevados em
R$/km para distâncias entre 500-600 quilômetros e preços relativamente mais baratos em
R$/km para distâncias superiores a 600 quilômetros. Ou seja, no mercado de fretes brasileiro
distâncias mais curtas (entre 500 e 600 quilômetros) são relativamente mais custosas do que
distâncias mais longas.
35
4.3.1 Descrição dos dados e das variáveis
Os valores limitantes das variáveis “δ” do modelo foram definidos a partir de
inúmeros testes da aplicação do modelo até que se chegou ao maior nível de significância pela
avaliação das variáveis estatísticas: “R²”, “ teste F de significação”, “valor p” e do “teste t”.
A variável R² representa o quanto do modelo é explicado pelas variáveis. O teste
F consiste em medir a significância geral da regressão estimada e será dada pela razão entre
os quadrados médios da regressão e dos resíduos, é também um teste de significância de R²,
em outras palavras, testar a hipótese nula de que os coeficientes angulares são
simultaneamente iguais a zero é o mesmo que testar a hipótese nula de que o R² é igual a zero.
O valor p se refere à probabilidade de erro ao rejeitar H0, associado ao valor de
observado na amostra. O teste t também é uma forma de calcular a significância, pois ele
permite verificar a significância do efeito parcial de cada variável independente sobre Y,
ou seja, significa verificar se, por exemplo, em um modelo com duas variáveis independentes,
Y = α + , a contribuição da variável desconsiderando-se a contribuição da
variável , é diferente de zero.
A aplicação do modelo foi realizada para os dados relacionados aos municípios
que foram selecionados em função da disponibilidade de dados dos fretes aos portos, mas
também pela destacada importância produtiva nos estados selecionados. A fonte dos dados
teve como base os informativos da empresa Safras & Mercado para o período de maio de
2010 à maio de 2015. Os valores de frete rodoviários de soja foram obtidos dos informativos
que continham os dados dos municípios de Cascavel/PR, Dourados/MT, Orlândia/SP, Passo
Fundo/RS, Rio Verde/GO, Rondonópolis/MT e Uberlândia/MG.
Em relação às regiões selecionadas pelo modelo, o município de Rondonópolis
localizado na região sudeste do estado do Mato Grosso, representa 4% da produção estadual,
enquanto Cascavel faz parte da região Oeste do estado do Paraná é responsável por 2% da
produção estadual; o município de Passo Fundo está na região nordeste do estado do Rio
Grande do Sul, e é responsável por menos de 1% da produção estadual; o município de
Dourados está localizado na região Sudoeste do Mato Grosso do Sul e é responsável por
produzir 7% do total estadual; o município de Rio Verde está localizado no sul de Goiás e é
responsável por produzir 8% do total do estado; Orlândia é um município pertencente à
mesorregião de Ribeirão Preto e é responsável por menos de 1% do total estadual, sendo o
município com menor produção municipal da nossa amostra; e por fim Uberlândia está
localizado no Triângulo Mineiro, o município é responsável por produzir 3% da produção
estadual.
36
A Figura 12 apresenta a evolução dos fretes para os municípios selecionados no
período de disponibilidade de dados. Nota-se que na safra 2013/13 os preços dos fretes
sofreram oscilações positivas, esse aumento do valor do frete no período tem como explicação
a safra recorde de 2012/13 na qual o mercado não estava esperando uma “super-safra” e
obteve uma produção acima do esperado, principalmente no estado do Mato Grosso.
Figura 12. Evolução dos fretes para os municípios selecionados no período de disponibilidade de dados (em
R$/t)
Fonte: Elaborado pelo autor com base em Safras & Mercado (2015)
A Tabela 5 apresenta as distâncias percorridas através do modal rodoviário, desde
os municípios selecionados como origem até os portos de embarque para exportação de soja,
que correspondem aos valores dos fretes da Figura 12.
Tabela 5. Distâncias percorridas (em km) e frete (em R$/t)
Origem: Destino: Distância (km): Frete R$/t
Passo Fundo/RS Rio Grande/RS 568 70,6
Cascavel/PR Paranaguá/PR 597 86,9
Rondonópolis/MT Paranaguá/PR 1589 186,5
Dourados/MS Paranaguá/PR 963 120,4
Rio Verde/GO Santos/SP 991 145,5
Orlândia/SP Santos/SP 444 96,5
Uberlândia/MG Vitória/ES 1056 146,8 Fonte: Safras e Mercado (2015).
Os dados de produção municipal de soja foram coletados num período definido a
partir da disponibilidade dos dados de preço de fretes e também de dados de produção
municipal do IBGE, sendo que a data mais recente de dados disponibilizados é do ano de
2014.
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
mai
/10
jul/
10
set/
10
no
v/1
0
jan
/11
mar
/11
mai
/11
jul/
11
set/
11
no
v/1
1
jan
/12
mar
/12
mai
/12
jul/
12
set/
12
no
v/1
2
jan
/13
mar
/13
mai
/13
jul/
13
set/
13
no
v/1
3
jan
/14
mar
/14
mai
/14
jul/
14
set/
14
no
v/1
4
jan
/15
mar
/15
mai
/15
Passo Fundo/RS -> Rio Grande/RS Cascavel/PR -> Paranaguá/PR Rondonópolis/MT -> Paranaguá/PR
Dourados/MS -> Paranaguá/PR Rio Verde/GO -> Santos/SP Orlândia/SP -> Santos/SP
Uberlandia/MG -> Vitória/ES
37
A Tabela 6 expõe o histórico de produção municipal obtidos, de 2010 a 2014, para
os sete municípios de origem da soja:
Tabela 6. Volume de produção Municipal de Soja (em mil toneladas)
Fonte: IBGE, 2015.
O software Stata SE 12.0 foi utilizado para a obtenção dos resultados a partir do
modelo de regressão linear múltipla; uma ferramenta do software serviu como subsídio para
essa análise. Foi aplicado o modelo de regressão linear múltipla para se obter o resultado, no
caso utilizou-se na variável “P” o volume de produção municipal.
Ano de
Colheita
Uberlândia Orlândia Cascavel Passo Fundo Dourados Rondonópolis Rio Verde
-MG -SP -PR -RS -MS -MT -GO
2010 143,82 6,00 297,94 103,41 436,80 225,00 768,50
2011 135,36 6,12 298,85 130,22 448,80 227,76 826,80
2012 152,64 6,12 225,16 85,50 280,00 211,68 907,50
2013 144,00 5,40 324,07 114,60 390,00 225,00 870,00
2014 120,00 3,78 383,32 108,36 432,00 265,43 750,00
38
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Buscando avaliar a influência da distância e do volume de produção para rotas de
exportação de soja um modelo de regressão linear múltipla foi desenvolvido para o modal
rodoviário. A hipótese adotada para o comportamento dos fretes em função da distância foi de
um corte transversal de 600 km. Já para a produção foram utilizadas as medianas dos volumes
de produção municipal. Esses parâmetros foram obtidos através de pesquisa de mercado que
revelou que a precificação do frete é diferente para definir os valores para rotas acima de 600
km. Em relação à produção foram estimados outros modelos de regressão linear múltipla,
sendo que a utilização da mediana no corte apresentou melhores resultados do que a média
por exemplo.
Os coeficientes do modelo linear são significativamente diferentes de zero, dado
que a estatística T indica que existe correlação e que o frete responde de modo a reduzir o seu
valor, ou seja, as variáveis explicativas utilizadas no modelo de regressão são importantes
para aexplicar a variável custo. O ajuste medido pelo R² indica que 83,03% da variância do
variável custo é explicada pela regressão, ou seja, 83,03% da variação ocorrida no custo se
deve à regressão restando 16,97% decorrente de causas não determinísticas (aleatórias).
Quando se observa a composição do frete, uma parcela fixa é representada pelo
Intercepto. O comportamento dos preços mostrou-se diferenciado, apresentando um
coeficiente com peso maior para distâncias inferiores a 600 km e peso menor para distâncias
superiores a 600 km. A Figura 13 apresenta a comparação dos fretes estimados pelo modelo
com o frete real.
Figura 13. Dispersão dos fretes rodoviários por quilômetro, 2010-2015.
0
50
100
150
200
250
300
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
Fret
e (R
$/t)
Distância (km)
Frete Real (Produção<Mediana) Frete Modelo (Produção<Mediana)
Frete Real (Produção>Mediana) Frete Modelo (Produção>Mediana)
R²= 0,15
Pre
ço d
o f
rete
(R
$)
Distância (km)
39
Fonte: Elaborado pelo autor (2016).
Ao analisar os fretes rodoviários praticados para a soja com destino à exportação
observa-se que, além do comportamento diferenciado para os fretes para distâncias de até 600
km e superiores, o modal rodoviário apresenta-se mais competitivo para curtas distâncias –
como indicado pela literatura4. A Figura 14 indica a dispersão do volume produzido em
relação ao valor do frete.
Figura 14. Dispersão da produção em relação ao frete
Fonte: Elaborado pelo autor (2016).
Individualmente, as variáveis distância e volume de produção não são
significativas em relação à estimativa do frete, representando somente 9% e 15%
respectivamente.
Sendo assim, o quadro 2 apresenta as análises descritivas do modelo de regressão
linear para rotas rodoviárias de soja com destino à exportação, com um total de 427
observações.
4 Fleury (2002) aponta que o modal rodoviário é indicado para rotas de curtas distâncias, sendo o ferroviário
mais eficiente para as distâncias mais longas.
R² = 0,0935
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000
Pre
ço d
o f
rete
(R
$)
Volume (mil t)
40
Quadro 2. Resultado da regressão linear múltipla com dados de produção municipal.
Variáveis Coeficientes Teste t1 Valor-p
Intercepto 61,32243559 6,72 5,86538E-11
1 0,085537106 8,65 1,05925E-16
2 0,043552356 2,06 0,040470098
3 -0,001216911 -3,98 8,24345E-05
4 -0,004847835 -8,53 2,70613E-16
R² 0,830286
Número de Observações 427
1 Significativo a 0,1%.
Fonte: Elaborado pelo autor (2016).
X
XXXY
21
212121
004847,0
1001216,010435523,011085537,0322435,61
2/1 produção de volumese 1
2/1 produção de volumese 0
km 600 distância se 1
km 600 distância se 021
Os resultados para esta análise tiveram validade para todas as variáveis
estatísticas:
Quando se observam os valores do “teste t” e do “valor p” nota-se que para todas
as variáveis explicativas existem indícios de correlação entre elas e o frete, ainda que o teste t
tenha resultado negativo, significa que o frete responde de modo a reduzir o seu valor;
- O resultado de “F” foi satisfatório, indicando que as variáveis utilizadas são
representativas na análise do modelo (F deve ser significativamente diferente de 0).
- O R² indicou que as variáveis do modelo explicam 83,02% da variabilidade dos
fretes.
A hipótese do modelo adotado é a de que o frete rodoviário da soja apresenta uma
correlação quanto a variação da distância a ao comportamento da produção de soja.
De acordo com o resultado estatístico pode-se considerar que o modelo é
consistente e foi suficiente para explicar o comportamento da variável X. Se analisar a
variável X1 observa-se que para os percursos acima de 600 km, a distância tem maior peso
41
sobre os fretes rodoviários do que os de distâncias inferiores a 600 km, ou seja, o frete é mais
sensível para rotas mais longas.
Em relação ao volume de produção, observa-se que nos municípios localizados
em estados com volumes de produção acima de 8.000 mil toneladas de produção, os valores
dos fretes são mais baixos, isso porque os coeficientes são negativos. Ou seja, em zonas com
mais produção o preço do frete é menor, correspondendo a hipótese do modelo.
Para avaliar esta situação, obteve-se a média anual dos fretes em função das
médias anuais das produções municipais apresentados na Figura 15:
.
Figura 15. Dispersão da média anual dos fretes em função dos volumes de
produção municipal
Fonte: Elaborado pelo autor (2016).
Quando se observam os municípios em que as distâncias aos portos apresentaram
valores menores que 600 km, como no caso de Cascavel\PR e Passo fundo\RS, é possível
notar que as médias anuais dos fretes tiveram valores muito próximos, apesar de a produção
ter maior volume na maioria dos anos no Paraná, enquanto que quando se comparam os dois
municípios aos resultados de Orlândia, em que a distância ao porto também é menor que 600
km, os fretes são superiores, apresentando uma tendência a diminuir conforme diminui a
distância.
Já para os municípios com distâncias superiores a 600 km, como Dourados\MS,
Uberlândia\MG e Rio Verde\GO em que os percursos até os portos têm extensões parecidas,
mesmo apresentando produções anuais menores, nota-se que o preço do frete se mantém num
R² = 0,7428
0,000
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000
Méd
ia d
o F
rete
(R
$/t
)
Produção (Mil t)
Passo Fundo/PR Cascavel/PR
Rondonópolis/MT Dourados/MS
Rio Verde/GO Orlândia/SP
Uberlândia/MG Linear (Passo Fundo/PR)
42
mesmo nível, ainda que mais caros para os com distâncias inferiores a 600 km. Em
Rondonópolis\MT, a distância ao porto e a produção estadual são as maiores dentre toda a
amostra, e mesmo com essa característica, em alguns casos, observam-se valores de fretes
semelhantes aos dos demais municípios.
Esse resultado de que as variáveis distância e volume de produção interferem no
valor do frete é apresentado na literatura por diversos autores. IMEA (2010), Cangussu, Rosa
e Figueiredo (2013), Mc Cann (2001), Correa Junior e Caixeta Filho (2003) e Martins (2008)
são alguns autores que na literatura apontam que alterações nas distâncias e nos volumes de
produção afetam na composição dos valores do frete.
A ANTT é o órgão que atua na concessão, permissão e autorização no transporte
rodoviário, dutoviário, multimodal e ferroviário no Brasil, além disso, é responsável pelos
terminais e vias.
A concessão ocorre por meio de licitações onde empresas privadas participam
para ficar responsável por determinada rodovia ou ferrovia e a ANTT é responsável por
regular esse serviço.
A permissão é o transporte coletivo regular de passageiros pelos meios rodoviário
e ferroviário não associados à exploração da infraestrutura e a ANTT é responsável por dar a
permissão e acompanha-la de forma que a mesma não infrinja os termos contratuais pré
estabelecidos (ANTT, 2016).
A autorização de transporte é concedida pela ANTT para o transporte de
passageiros por empresa de turismo e sob regime de fretamento, transporte internacional de
cargas , transporte multimodal e terminais (ANTT, 2016).
No modal rodoviário e ferroviário a ANTT atua sob a exploração da
infraestrutura, na prestação de serviço público de cargas e de passageiros; no modal
dutoviário é responsável pelo cadastramento de dutovias; no transporte multimodal é
responsável pela habilitação do Operador de Transportes Multimodal e quanto aos terminais e
vias a ANTT deve regular sua exploração.
Quando se fala em regular a exploração entende-se que a ANTT exerce um papel
fundamental já que controla todas as operações que ocorrem nas vias e terminais, obervando
os requisitos legais do serviço adequado, entre eles a cobrança de tarifas, porém isso só ocorre
no modal ferroviário.
De acordo com a Lei 10.233/2001 (BRASIL, 2001) é responsabilidade da ANTT
garantir a modicidade nos fretes e tarifas, que devem ser definidas de acordo com os custos e
43
os benefícios econômicos transferidos aos usuários pelos investimentos realizados, ou seja, os
usuários devem pagar pelo serviço prestado de acordo com sua eficiência.
Para o caso do modal ferroviário a ANTT institui a tarifa teto, ou teto tarifário,
onde as tarifas cobradas tanto no sistema público como nos concessionados não devem
ultrapassar o teto tarifário. O reajuste da tarifa deve ser anual, com base no Índice Geral de
Preços – Disponibilidade Interna (IGP-DI)
Esse teto foi implementado através de cálculos com os valores vigentes dos
períodos e variam de acordo com o tipo de produto e a faixa quilométrica, são cobrados em
reais e por unidade de medida de carga transportada, por exemplo, se a primeira faixa de
transporte for de 25 km, e o usuário for transportar por 18 km, ele pagará o valor fixo de 25
km, se ultrapassar o valor, o usuário poderá ser multado.
Esse sistema tem se mostrado eficaz contra os valores de frete abusivos que
podem ser cobrados para o uso das ferrovias, e como as empresas privadas que detêm a
concessão das ferrovias também tem que obedecer a ANTT consegue cumprir com êxito seu
papel de reguladora no setor ferroviário que tende a ser monopolizado.
O mesmo não ocorre no setor rodoviário, onde a ANTT não tem controle sobre as
tarifas de frete praticadas, embora consiga controlar os valores dos pedágios, os fretes em si
não passam pelas mãos da ANTT e oscilam na mão do mercado, de forma que em períodos de
baixa oferta de serviço os fretes assumem valores exorbitantes.
Seria então necessário, que assim como no modal ferroviário, a ANTT pudesse
exercer sua função como reguladora sobre as tarifas de frete cobradas, criando também para o
modal rodoviário uma tarifa teto, a fim de assegurar para o usuário um valor máximo a ser
cobrado pelo serviço.
44
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A agricultura brasileira vem apresentando desde sua modernização resultados
expressivos em termos de produtividade, expansão da área plantada e inserção comercial,
porém quando se analisa o setor logístico alguns gargalos impõem limites em relação ao bom
desempenho do agronegócio. A infraestrutura inadequada juntamente com problemas
operacionais faz a necessidade de uma melhor gestão do sistema logístico nacional.
A partir da revisão de literatura foi possível identificar a participação da
commodity soja para o agronegócio nacional, que ocupa não somente a posição de produto
agrícola mais exportado, como também é uma das matérias primas responsáveis por manter o
saldo da balança comercial brasileira positivo.
Entender não somente o papel da soja para nossa economia, mas também analisar
sua cadeia logística nos dá subsídios para propor melhorias e reduzir os custos com transporte,
que se mostraram tão relevantes na cadeia dos produtos agrícolas, principalmente por
afetarem diretamente o preço do produto final, comprometendo sua competitividade mundial.
Através de uma revisão de literatura foi possível notar quais são as variáveis mais
apontadas como componentes do valor do frete, dentre elas está a distância que é citada em
quase todas as literaturas.
Foi possível perceber também que inúmeras variáveis fazem parte da composição
do frete, sendo uma tarefa árdua mensurá-las quantitativamente já que muitos fatores são
qualitativos apresentando análises subjetivas.
As variáveis escolhidas para analisar o comportamento do frete de soja com
destino ao mercado internacional se mostraram um determinante imprescindível para a
avaliação do custo do frete, embora a distância seja de fato a variável testada que mais
influencia o frete, estudar a localização da produção nos fez questionar algumas decisões
logísticas tomadas por segmentos do setor, como por exemplo, a adoção do modal rodoviário
para longas distâncias, portanto para estudos futuros seria válido fazer simulações com os
demais modais para ver o quanto essa mudança é impactante na formação de preços.
Para o transporte de soja o modal mais adequado seria o ferroviário, devido à sua
grande capacidade de movimentar altos volumes e seu custo que é menor do que o do modal
rodoviário, portanto é imprescindível que haja investimentos no modal ferroviário a fim de
que se confirme uma inversão na matriz de transporte atual.
Devem-se buscar então novas políticas públicas que estimulem a obter novos
mecanismos de precificação do frete, seja a partir da definição da tarifa teto para o transporte
45
rodoviário de cargas, ou de outra forma de regulação dos preços como meio de obter ganhos
competitivos para o setor.
A ANTT – Agência Nacional de Transportes Terrestres representa órgão
importante na regulação do sistema de transporte nacional, atuando nos modais rodoviário,
ferroviário, dutoviário, no transporte multimodal e na exploração das vias e dos terminais.
Também é responsável por manter a tarifa teto no transporte ferroviário,
assegurando ao usuário um preço máximo a ser cobrado pelo serviço de transporte, de acordo
com o tipo de produto e por faixa de quilometragem, buscando evitar tarifas abusivas em
períodos onde é menor a disponibilidade do serviço de transporte.
Já no transporte rodoviário a ANTT controla sobre as concessões e a exploração
das vias e consegue regular as tarifas de pedágio, porém, não atua em relação ao valor do frete
cobrado pelo serviço de transporte.
Muitas das variáveis podem influenciar o valor do frete, essa dissertação analisou
apenas duas, porém como a revisão de literatura revelou, outras variáveis podem determinar o
valor da tarifa e é comum que em períodos de entressafra onde a disponibilidade do serviço de
transporte é menor (já que os ofertantes tendem a migrarem-se para outras áreas onde estão
em período de safra e o serviço é garantido), as tarifas de frete chegam a valores abusivos.
A ANTT deveria então, assim como faz para o setor ferroviário, assumir um papel
mais ativo sob o setor, implementando também a tarifa teto para o modal rodoviário de forma
a regular o setor de forma mais eficaz, evitando grandes oscilações no frete.
Esta dissertação buscou analisar a influência das variáveis distância e volume de
produção no valor do frete rodoviário de soja com destino a exportação, aplicando-se um
modelo de regressão linear múltipla.
Na análise preliminar de dispersão do frete em relação a variável distância e
volume de produção, separadamente eles não apresentaram uma relação significativa (9% e
15% respectivamente), mas quando feita a análise de regressão múltipla, o modelo conseguiu
explicar 83,02% da variabilidade dos fretes, indicando que as estimativas de seus preços
aumentaram sensivelmente a distâncias superiores a 600 km, mas que são amenizadas quano
maior for o volume transportado.
Dessa forma o volume indica que é possível estimar o melhor equilíbrio possível
entre distância e volume de produção a ser transportado de modo a minimizar o custo do
transporte a ser praticado.
46
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