As primeiras mudas e sementes de café chegaram ao Brasil no século XVIII, por volta de 1730, vindas da América Central e Guiana. Mas só a partir do inÃcio do século XIX a cultura despertou interesse nos grandes proprietários. Tornou-se rapidamente a principal atividade agrÃcola do paÃs, responsável por mais da metade das divisas oriundas das exportações brasileiras. Essa importância econômica fez dos "Barões do Café" de São Paulo, Rio de Janeiro e Minas Gerais o centro da elite do Império e da República, até quase a metade do século XX. Entre 1810 e 1820, os cafezais espalharam-se por todo o Vale do ParaÃba, primeiro na parte fluminense, depois na parte paulista e no Sul de Minas. Em meados do século XIX, ocuparam as terras das antigas lavouras de cana-de-açúcar e algodão e avançaram para oeste de São Paulo, onde encontraram condições favoráveis de clima e solo. No inÃcio do século XX, os cafezais cobriam extensa faixa que vai do Paraná ao EspÃrito Santo. A cafeicultura despontou entre as monoculturas exportadoras, desbancando a cana-de-açúcar e iniciando o ciclo econômico que foi sem dúvida a mola propulsora da urbanização e industrialização do paÃs. Nas primeiras cinco décadas deste século o Brasil reinou no cenário mundial, respondendo, em média, por 70% da produção mundial de café. Tabela 1 - Participação brasileira na produção mundial de café - 1900 a 1998 (em mil sc 60 kg)
Nas décadas de 60, 70 e 80 o Brasil exportou entre 15 e 18 milhões de sacas de café por ano, com uma participação de 27% do volume exportado mundialmente. Na década de 90, as exportações brasileiras ficaram no mesmo patamar, porém a participação no mercado mundial caiu, situando-se em 20% das exportações mundiais de café, as quais giram em torno de 78 milhões de sacas/ano. Tabela 2 - Exportações de café: brasileiras, mundiais e participação - 1961 a 1997 (em sc 60 kg).
Tabela 3 - Brasil: exportações e receita cambial do complexo café - 1990 a 1998. Nos últimos dez anos, o Brasil colheu, em média, cerca de 27 milhões de sacas de 60 kg por ano. Minas Gerais é o maior estado produtor, que produz, considerando a média de 1988 a 1998, 43% do café brasileiro. Esta produção está concentrada principalmente no Sul do Estado, mas, nos últimos anos também vem se destacando o cerrado mineiro, com a cafeicultura irrigada. Em segundo lugar vem o EspÃrito Santo com 17% (maior produtor de café robusta), seguido por São Paulo (16%), com destaque para a região mogiana e oeste. O Paraná é o quarto maior produtor, com 7% do café nacional (terceiro se for considerado apenas o café arábica). Juntos, Minas Gerais, EspÃrito Santo, São Paulo e Paraná produzem 83% do café brasileiro. Bahia e Rondônia vêm se destacando na produção de café. Tabela 4 - Brasil: área, produção e rendimento de café, segundo principais estados produtores - 1997/98 e 1998/99.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Oferta de Exportação de Café do Brasil no período de 2002 a 2015 Murilo Mazzotti Silvestrini , Dallas Kelson Francisco de Souza , Adelson Martins Figueiredo Grupo de Pesquisa: Comércio Internacional Resumo O objetivo deste estudo é analisar o mercado do café construindo um modelo para a oferta de exportação de café do Brasil, no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2015. Foi desenvolvido um Modelo Vetorial de Correção de Erro (VECM). As variáveis utilizadas foram o volume exportado de café em grão (café verde), o preço de exportação do café, o preço doméstico do grão, a taxa de câmbio e a relação entre importações mundiais totais e PIB do Brasil como proxy de renda relativa. Os parâmetros estimados indicaram a existência de relação de longo prazo entre as variáveis do modelo. O preço de exportação do café, a taxa de câmbio e preço interno de café apresentaram comportamentos condizentes com o modelo teórico. Portando, os resultados dessa pesquisa possibilitaram inferir que essas variáveis são determinantes importantes da oferta de exportação de café do Brasil. Palavras-chave: Oferta de Café, Exportação, Modelo vetorial de correção de erros. Brazilian Export Coffee Supply from 2002 to 2015 Abstract The purpose of this paper is to analyze the coffee market by estimating a model for the Brazilian export supply of coffee, from January 2002 to December 2015. Hence, it has been estimated a vector error-correction model (VECM) using the variables exported volume of coffee beans (green coffee), the coffee export prices measured in Brazil, the exchange rate and global income. The results had been shown the existence of a long-term relationship among variables used in the analysis. The coffee export prices, the exchange rate and the domestic prices of coffee showed consistent behavior with the theoretical model. Therefore, the results of this research allowed to infer that exchange rate, export prices and domestic prices of coffee are important determinants of the Brazilian export coffee supply. Keywords: Coffee supply, Exportation, Vector error-correction model. Mestrando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de São Carlos – campus Sorocaba, email: . Mestrando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de São Carlos – campus Sorocaba, email: . Mestranda em Economia Aplicada pela Universidade Federal de São Carlos – campus Sorocaba, email: . Professor do Programa de Pós Graduação em Economia da Universidade Federal de São Carlos – campus Sorocaba, email: .
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural 1. INTRODUÇÃO As exportações do agronegócio desempenham um papel importante no processo de ajustamento das contas externas da economia brasileira, contribuindo significativamente para equilibrar a balança comercial. Esta relevância aumentou substancialmente desde o início século XXI até o ano de 2016, no qual o saldo da balança comercial do setor agropecuário passou de 14,8 bilhões de dólares em 2000 para 71,3 bilhões dólares em 2016, um aumento de 380,33% no período, consolidando a importância do agronegócio no Brasil (AGROSTAT, 2017). O café se destaca entre as commodities do agronegócio brasileiro uma vez que o país é o maior produtor e exportador mundial de café com produção de 51,4 milhões de sacas e exportação de 34,2 milhões de sacas do produto na safra de 2016 (CECAFE, 2016). A complexidade da cafeicultura mostra-se na diversidade da produção e na comercialização dos produtos derivados do café. A produção do café no Brasil diferencia-se principalmente entre dois tipos de café: o café arábica (Coffea arabica) e o café robusta ou café conilon (Coffea cannephora), categorizados como cafés verdes. A partir destes dois tipos principais, surgem os chamados cafés verdes industrializados que são os cafés torrado e moído e os solúveis. O Brasil conta com todos estes tipos de café em sua pauta de exportações, porém o café arábica é o mais representativo em relação aos outros tipos, sendo responsável por 87% das exportações brasileiras de café de janeiro a dezembro de 2016, seguido pelo café solúvel com 11,3%, em seguida aparece o café robusta com 1,7% e, finalmente, o café torrado e moído com 0,1% no mesmo período (CECAFE, 2016). O grão é comercializado como café torrado, café verde e como extratos de café e sucedâneos do café. O café brasileiro é exportado para diversos países, sendo o Bloco Europeu e os Estados Unidos os principais mercados consumidores (ICO, 2017). Em 2016 a receita proveniente das exportações do café chegou a 5,47 bilhões de dólares, representando 6,44% do total do valor exportado pelo agronegócio, sendo o quinto produto com maior peso nas exportações do Brasil (AGROSTAT, 2017). A importância de uma investigação mais detalhada sobre o funcionamento do complexo cafeeiro brasileiro reside na relevância da comercialização do grão tanto no contexto doméstico como no internacional. No mercado nacional a cafeicultura é importante com expressivo impacto econômico e social por ter sua produção distribuída em quase todos os estados e seu mercado caracterizado com um dos maiores do mundo. No contexto internacional, além do valor expressivo de divisas geradas com as exportações, o café brasileiro, em 2016, foi consumido por 127 países (ICO, 2016). Além disso, o estudo do mercado do café, buscando avaliar impactos sobre o volume de exportações ainda é pouco investigado pela literatura especializada. Dado o exposto, o presente trabalho tem como objetivo estimar uma função de oferta de exportação do café brasileiro, tendo como determinantes variáveis como a renda relativa, taxa de câmbio, preço doméstico e preço de exportação. Especificamente pretende-se avaliar o impacto dessas variáveis sobre o volume de exportações brasileiras do grão. Para isso, utilizou-se a metodologia de séries temporais multivariadas. As séries econômicas utilizadas como dados do trabalho foram coletadas para o período de janeiro de 2002 a dezembro 2015, com periodicidade mensal e o recorte de tempo se deu pela disponibilidade de dados. Além desta introdução, o trabalho está estruturado em mais quatro seções. Na seção dois realiza-se uma caracterização da cafeicultura brasileira. Na seção três explora-se os referenciais teóricos, na quarta seção, são apresentados os procedimentos econométricos e a descrição e fontes de dados. Os resultados e discussões são apresentados na seção cinco.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural 2. CARACTERIZAÇÃO DO CAFÉ BRASILEIRO Além de maior produtor e exportador, o Brasil é o segundo maior consumidor mundial de café e possui um parque cafeeiro estimado em 2,25 milhões de hectares. Existem aproximadamente 287 mil produtores da cultura no país localizados em aproximadamente 1.900 municípios. Com dimensões continentais, o Brasil possui uma variedade de climas e relevos que permitem a produção de uma ampla gama de tipos e qualidades de cafés (MAPA, 2016). O café é uma planta perene pertencente ao gênero Coffea que inclui mais de 105 espécies, das quais apenas duas são economicamente importantes, a Coffea arábica, conhecida como café arábica, respondendo pela maior produção mundial, e a Coffea canephora, comumente descrita como café robusta, constituindo a parcela restante da produção mundial (LOPES, 2000). O café arábica possui maior valorização no mercado devido ao seu aroma agradável e pela pequena quantidade de cafeína. Segundo a ICO (2016), o Brasil é o maior ofertante do tipo Natural, café beneficiado por via seca, submetido ao processo de beneficiamento seco ao sol. O café robusta tem sabor mais amargo e forte em relação ao arábica e possui uma alta concentração de cafeína. Essa espécie de café é mais resistente a pragas e apresenta maior produtividade, resultando em uma redução dos custos de produção; porém esses atributos, menor custo de produção e menor qualidade, resultam em uma menor valorização no mercado. O Brasil é o segundo maior produtor do café robusta, atrás somente do Vietnã (ICO, 2016). Apesar da posição de segundo maior produtor mundial do café robusta, de acordo com Nishijima, Saes e Postali (2012), a participação do Brasil no mercado internacional é muito pequena e volátil, pois a variedade é destinada majoritariamente como insumo para fabricação de café solúvel no mercado interno. Assim, segundo os autores, as exportações brasileiras do café verde tratam-se fundamentalmente do tipo arábica. 2.1 Produção Segundo levantamento realizado pela Conab (2016), em 2015, a produção brasileira alcançou 43,23 milhões de sacas de 60 quilos, sendo 32,04 milhões do café arábica e 11,18 milhões do café robusta. Para o ano de 2016, estima-se um aumento de 18,8% na produção total, chegando a 51,37 milhões de sacas de 60 quilos produzidas, havendo um aumento significativo de 35,4% na produção do arábica e uma queda de 28,6% na produção do robusta. No ano de 2016 o café arábica representou 84,4% da produção brasileira total, sendo Minas Gerais o maior estado produtor. Espírito Santo, Rondônia e Bahia são, respectivamente, o primeiro, segundo e terceiro estados com maiores produções do café robusta. Um dos fatores que mais influencia a produtividade da cafeicultura é o ciclo bienal da produção. Esta característica da cultura do café refere-se à alternância anual de frutificação alta e baixa, ou seja, em uma safra a quantidade de frutos aumenta e na safra seguinte diminui. Conforme Bacha (1998), o ciclo bienal é explicado pela ocorrência simultânea em um mesmo ramo da planta das funções vegetativas e reprodutivas. Como a planta do café não consegue produzir reservas suficientes para frutificação e crescimento ao mesmo tempo, em um ano as reservas são utilizadas para os frutos, o que aumenta a produtividade. Porém, neste ano, não há alimento suficiente para o crescimento dos ramos, fazendo com que a produção de frutos seja baixa no ano seguinte. Assim, de forma intercalada, o cafeeiro cresce em um ano e dá frutos no outro.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural As condições climáticas favoráveis nas principais regiões produtoras do café arábica, aliadas ao ciclo de bienalidade positiva (alta produção da planta), estimularam o ganho de produtividade das lavouras na maioria dos estados em 2016. Os estados de São Paulo, com aumento de produtividade de 46,7%, Mato Grosso com 39,4% e Minas Gerais com 32,2%, obtiveram os maiores ganhos de produtividade no café arábica. O café robusta apresentou perda de 22,2% na produtividade e os principais estados produtores, Espírito Santo, Rondônia e Bahia, que juntos somam cerca de 94% da produção de robusta, apresentaram reduções de produtividade de 26,4%, 5,6% e 46,4%, respectivamente. No total a produtividade média no Brasil em 2016 foi de 26,33 sacas/ha, um ganho de 17,1% em relação à safra anterior (CONAB, 2016). 2.2 Preços do Café Os preços do café são cotados para o mercado físico, à vista, e mercado futuro, para os dois tipos de grãos produzidos no país. No mercado futuro mundial a principal bolsa de valores que comercializa o café arábica é a bolsa de Nova Iorque (Ice Futures), e para o café robusta, bolsa de Londres (Liffe). No Brasil a BM&F Bovespa é a principal bolsa responsável pela comercialização dos contratos futuros do café. No mercado físico o Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada-Cepea/Esalq é um dos principais órgãos que realiza os levantamentos de preços do arábica e robusta. Existe um alto grau de risco do preço no mercado físico do café, o que, de forma indireta, traduz o risco da renda para os diversos segmentos presentes no fluxo de comercialização agropecuário, como produtores rurais, indústrias, exportadores, varejistas e consumidores. Essa forte variabilidade de preços dificulta o processo de planejamento da produção e provoca a instabilidade no abastecimento, ou seja, abarca grandes incertezas quanto à continuidade sustentada da atividade cafeeira (LAMOUNIER, 2003). Martins (2005) destaca que em razão da característica sazonal dos produtos agrícolas e, em especial do café, os preços dos produtos comercializados sofrem os reflexos dos períodos de safra e entressafra. O período da safra brasileira do café arábica, em condições climáticas normais, ocorre nos meses de maio a agosto, ao passo que a entressafra incide nos últimos meses do ano (de setembro a dezembro), e nos primeiros meses do ano seguinte (de janeiro a abril). A entressafra brasileira ocorre concomitantemente com o inverno nos países do hemisfério norte, período em que se observa uma típica elevação no consumo do café. Esse fato explica as altas de preços em geral, verificadas no mercado internacional nos meses de dezembro a maio. A Figura 1 caracteriza a evolução dos preços físicos do café arábica e robusta no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2015. Segundo Nogueira (2005), o mercado de café caracteriza-se por possuir uma rede complexa de produtores, processadores, traders e consumidores que se influenciam mutuamente. Tais influências recíprocas respeitam padrões decorrentes das relações de mercado, podendo refletir na integração entre os preços dos dois tipos de café comercializados.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Figura 1: Séries de preços físicos do café arábica e de café robusta no Brasil Fonte: Cepea/Esalq Usp (2017). Adaptado pelos autores. *Reais por saca de 60 kg líquido, bica corrida, tipo 6, bebida dura para melhor, valor descontado o Prazo de Pagamento pela taxa da NPR, posto na cidade de São Paulo. **Reais por saca de 60 kg líquido, à vista, tipo 6, peneira 13 acima, com 86 defeitos, valor descontado o Prazo de Pagamento pela taxa da NPR, a retirar na origem, Espírito Santo. 2.1. Exportação O Brasil lidera o posto de maior exportador mundial de café com participação de aproximadamente 30,9% no mercado internacional na safra 2015/2016, seguido pelo Vietnã que representou 22,1% das exportações no mesmo período, em terceiro lugar está a Colômbia, com 10,3% de participação (ICO, 2017). Os principais destinos do café brasileiro em 2016 foram a Alemanha, que absorveu 19,3% da exportação brasileira, seguida pelos Estados Unidos, com 18,24%, da Itália, com 8,43%, do Japão, com 7,47% e da Bélgica, com 6,25% das exportações de café brasileiro (CECAFE, 2017). Entre as safras de 2012/2013 e 2015/2016, o Brasil teve um aumento de 26,0% nas suas exportações, enquanto as exportações mundiais cresceram 8,6% no mesmo período. Este crescimento, tanto das exportações brasileiras como das exportações mundiais, foi acompanhado por um aumento expressivo do consumo mundial de café, que cresceu apenas 1,9% nesse período (ICO, 2017). O café é o quinto produto mais exportado do agronegócio brasileiro, representando 6,44% das exportações, como mencionado anteriormente e ficando atrás do complexo da soja, carnes, complexo sucroalcooleiro e produtos florestais. Em 2016, foram exportadas 31,97 milhões de sacas de 60 kg, gerando receita de 5,47 bilhões de dólares, uma queda de 8,2% em termos de quantidade exportada e de 11,1% em termos de receita em relação ao ano de 2015 (AGROSTAT, 2017). A evolução das quantidades em sacas de 60 kg e dos valores em dólares das exportações de café do Brasil podem ser visualizados na Figura 2. A quantidade exportada de café apresentou grande volatilidade no período de 2002 a 2015 e não é possível traçar uma tendência clara de crescimento. Em relação aos valores de exportação pode-se observar uma leve tendência de crescimento até meados de 2010, ano em que houve uma forte elevação dos valores de exportação seguido rapidamente por uma forte queda no final de 2011, mas fazendo com que os valores assumissem um patamar mais elevado em relação ao período anterior a 2010. No período de 2009/2010, ano considerado de baixa produção do
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural café, houve a recuperação dos preços internacionais do café afetados pela crise econômica mundial de 2008. Figura 2: Evolução da quantidade e valor exportado de café do Brasil Fonte: AgroStat a partir dos dados da Secex/MDIC (2017). Adaptado pelos autores. 3. REFERENCIAL TEÓRICO 3.1 Abordagem Teórica Em escala mundial, a oferta de café é o resultado das quantidades não absorvidas internamente pelos países produtores, ao passo que a oferta de exportação de café do Brasil é a parcela da produção do grão não consumida internamente pelo mercado. A oferta de exportação inicia-se a partir da condição de equilíbrio interno entre oferta e demanda do país exportador e só há incentivos para a exportação se o preço internacional for superior ao doméstico (CASTRO; TEIXEIRA; LIMA, 2005). É possível citar três pressupostos básicos que podem ser adotados para a estimativa da oferta de exportação. Um deles considera que o preço e quantidade exportada são determinados simultaneamente pela interação entre a oferta de exportação e a demanda por importação, ambas com elasticidade preço finita. Outro pressuposto considera uma função de oferta perfeitamente elástica e a função de demanda por importação com elasticidade preço finita . Neste caso, especifica-se apenas da função de demanda. O terceiro pressuposto consiste na adoção da hipótese de país pequeno, no sentido de que suas exportações não sejam capazes de afetar os preços internacionais e, portanto, a demanda externa é perfeitamente elástica e os exportadores são tomadores de preço. Neste caso, a estimativa resume-se apenas na equação da oferta de exportação (BARROS; BACCHI; BURNQUIST, 2002; CAVALCANTI; RIBEIRO, 1998). Pressupõe-se a existência de capacidade ociosa na produção doméstica e/ou de tecnologias de produção com retorno crescente ou constante à escala. Considera-se que a exportação afeta os preços internacionais e/ou produção de bens não substitutos perfeitos.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural A Figura 3 representa o equilíbrio no mercado internacional no caso de um país pequeno. O preço que equilibra o mercado doméstico é o resultado da interação entre oferta e demanda domésticas, sendo que os preços internacionais acima de viabilizam as exportações. Dado que o preço do país importador é maior que o preço de equilíbrio ( ), o país exportador aumentará sua produção até o preço determinado pela oferta e demanda mundial (ponto E), onde o preço doméstico se iguala ao preço mundial. Figura 3: Equilíbrio no mercado internacional Fonte: Elaboração própria com base em Castro, Teixeira e Lima (2005). 3.2 Abordagem Empírica Diversos estudos foram feitos buscando associar o mercado agrícola brasileiro ao mercado internacional, visando principalmente investigar o comportamento das curvas de oferta de exportação brasileiras para diversos produtos. Nesse sentido, Barros, Bacchi e Burnquist (2002), buscaram estimar equações de oferta de exportação de produtos agropecuários brasileiros para o período de 1995 a 2000. Utilizando a metodologia de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) com a inclusão de um termo de correção de erros e considerando o Brasil como sendo um país pequeno no contexto internacional, os autores mostraram que as exportações do agronegócio brasileiro são fortemente influenciadas pelo crescimento econômico do país, no sentido de que um crescimento econômico mais contido leva ao aumento dos volumes exportados de produtos agrícolas. Os dados utilizados no estudo incluíram preços e quantidades exportadas de soja, farelo e óleo, açúcar, frango, café e carne bovina. Alves e Bacchi (2004), investigaram a oferta de exportação brasileira de açúcar no período de 1995 a 2002. O objetivo dos autores foi estimar uma função de oferta de exportação do açúcar brasileiro por meio de um modelo VAR. Considerando que a oferta de exportação de açúcar do Brasil depende da diferença entre a oferta e a demanda internas, o estudo concluiu que o preço do produto e a renda doméstica são determinantes da oferta de exportação, de modo que há incentivo à exportação de açúcar quando o real (R$) sofre desvalorização em relação ao dólar (US$). Mais recentemente, Favro, Caldarelli e Camara (2015) conduziram um estudo com o objetivo de analisar a oferta de exportação do milho do Brasil no período de 2001 a 2012.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Por meio de um Modelo Vetorial de Correção de Erros (VEC), os autores consideraram variáveis de exportação do milho, preço internacional do grão, abate de aves, preço de soja e PIB mundial para explicar a oferta de exportação do milho brasileira. Os resultados indicaram relações positivas entre as exportações do milho e um choque não previsto no preço da soja, bem como relação negativa entre as exportações e um choque não previsto no abate de aves. Com relação aos preços internacionais do milho, o estudo verificou que um choque nos preços tem impacto negativo nas exportações brasileiras do milho. Outros estudos foram realizados com o objetivo de determinar a equação de oferta de exportação de produtos agrícolas brasileiros como Castro e Rossi-Júnior (2000), Satolo e Bacchi (2006). Além disso, Cardoso e Dornbusch (1980), Cavalcanti e Ribeiro (1998), Morais, Ness e Batisti (2011) fazem análises sobre a oferta de exportação de produtos manufaturados brasileiros considerando a hipótese de país pequeno. 4. METODOLOGIA 4.1 Fontes e tratamento de dados As exportações de café são referentes a quantidade mensal exportada em sacas de 60 kg de café obtidas na base de dados da plataforma AgroStat a partir do levantamento realizado pela SECEX (2017). A taxa de câmbio (média comercial mensal de compra) utilizada foi a disponibilizada pelo Instituto de Pesquisa em Economia Aplicada (IPEA, 2016). A renda relativa é calculada dividindo o valor das importações mundiais em dólares, referentes aos dados do Banco Mundial (WORLD BANK, 2017), pelo PIB do Brasil em dólares. Os preços de exportação do café foram obtidos a partir da divisão do valor mensal exportado em dólares pela quantidade mensal de sacas de 60 kg exportada pelo Brasil e convertidos em reais a partir de dados da taxa de câmbio nominal divulgados pelo Banco Central do Brasil disponíveis na base de dados do IPEA. Os dados foram obtidos junto a base de dados do Agrostat. Os preços internos do café utilizados neste trabalho foram do café arábica em reais por saca de 60 kg líquido, bica corrida, tipo 6, bebida dura para melhor, valor descontado o prazo de pagamento pela taxa da NPR, posto na cidade de São Paulo, divulgado pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (CEPEA, 2017). Todos os dados foram coletados para o período de janeiro de 2002 a dezembro de 2015 e os testes estatísticos e as estimativas que são apresentados neste trabalho foram obtidos por meio do software Stata 13. 4.2 Modelo Econométrico Como em Alves e Bacchi (2004), propõe-se neste trabalho utilizar a metodologia econométrica de séries temporais, no caso, um Vetor Auto Regressivo (VAR), que segundo os autores, além de permitir que as variáveis incluídas sejam tratadas como endógenas, admitem também análises dos efeitos dinâmicos das alterações das variáveis inseridas no modelo. De acordo com Lütkepohl e Krätzig (2004), dado um conjunto de séries temporais , o modelo VAR consegue captar as interações dinâmicas entre essas variáveis. Em sua forma básica o VAR pode ser representado por: (4.2.1)
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Onde os ´s são as matrizes de coeficientes e é um vetor de perturbações aleatórias com propriedades de ruído branco. Em outras palavras, os ´s são vetores estocásticos independentes com Para um modelo estável, tem-se que: (4.2.2) De acordo com a equação (4.2.2), o polinômio definido pelo determinante do operador auto-regressívo não tem nenhuma raiz dentro ou sobre o círculo unitário. Se o polinômio tiver uma raiz unitária (o determinante é zero para z=1), então todas ou algumas variáveis serão integradas (LÜTKEPOHL e KRÄTZIG, 2004). Os procedimentos para verificação da ordem de integração de séries temporais na literatura são conhecidos como testes de raiz unitária e sua necessidade deve-se à invalidade da inferência estatística tradicional no caso de uma regressão espúria . A partir da década de 70 surgiram diversos testes de raiz unitária, dentre eles estão Dickey e Fuller (1979 e 1981) e Phillips e Perron (1988). Dickey e Fuller partem de um processo auto-regressívo: (4.2.3) onde, , é um número real e e não autocorrelacionado, com distribuição normal, média zero e variância . Se converge a série é estacionária e . Se , a série é não estacionária e segue um passeio aleatório. No caso de , a série é não estacionária e a variância cresce exponencialmente a medida que t aumenta. Subtraindo de (4.2.3), tem-se (DICKEY & FULLER, 1979): (4.2.4) em que, a hipótese nula é equivalente a testar sendo que, neste caso, a distribuição do teste não é a convencional, t de Student. Dickey e Fuller recalcularam o valor do teste t, que é realizado a partir da estatística (tau). Phillips e Perron (1988) fizeram uma correção não paramétrica no teste de Dickey e Fuller, permitindo que ele seja válido mesmo na presença de variáveis defasadas dependentes e correlação serial nos erros. No caso de as séries serem não estacionárias, o teste de raiz unitária é repetido nas diferenças das séries temporais até que se possa rejeitar a hipótese de não estacionariedade. Porém, de acordo com Canti, Garcia e Perron (1999), a presença de valores atípicos nas series econômicas diminuem o poder dos testes Dickey e Fuller e Phillips e Perron. Por esse motivo outros testes foram desenvolvidos, um deles é o teste KPSS desenvolvidos por Kwiatkowski, Phillips, Schmidt e Shin (1992), em que a hipótese nula é de não existência de presença de raiz unitária no processo contra a hipótese alternativa da presença de raiz unitária. Outro teste complementar é conhecido com teste HEGY desenvolvido por Hyllaberg, Engle, Granger e Yoo (1990), mais comumente utilizado para a existência de raízes unitárias Apesar da obtenção de testes estatísticos significativos, os resultados não têm significado econômico.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural sazonais. Como uma das características de algumas séries utilizadas no presente trabalho é a presença de comportamentos sazonais, optou-se por utilizar o os testes KPSS e HEGY. Outro conceito importante diz respeito à ordem de integração, ou seja, ao número de diferenças que deve ser aplicado à série para torná-la estacionária. Se as variáveis são integradas de mesma ordem é possível que elas “caminhem” juntas ao longo do tempo, ou seja, que exista um equilíbrio de longo prazo entre as variáveis, neste caso, interpreta-se que as variáveis são co-integração. Na presença de co-integração das variáveis, os resíduos de uma regressão entre elas devem ser estacionários. O conceito de co-integração preocupa-se, então, com dois pontos fundamentais: o primeiro é testar os resíduos para constatar se se trata de uma variável estacionária; o segundo é, dado que as séries são estacionárias, usar essa informação para ajustar o modelo VAR. A partir daí, pode ser necessário incorporar o erro de equilíbrio, e assim, tem-se um modelo Vetorial de Correção de Erros - VECM (BUENO, 2011). No caso de mais de duas variáveis explicativas, o teste mais adequado para identificar a existência de co-integração é sugerido por Johansen (1988) que se baseia em uma versão reparametrizada de um modelo VAR (ALVES; BACCHI, 2004). 5. RESULTADOS E DISCUSSÕES Nesta seção apresenta-se a análise do comportamento da oferta das exportações de café a partir da abordagem do modelo de séries temporais. O número de defasagens dos modelos foi escolhido a partir dos critérios de Akaike e Schwarz, optando-se pela utilização da menor defasagem indicada pelo teste de Schwarz. A Tabela 1 apresenta os resultados dos testes KPSS de raiz unitária para as séries exportação de café, taxa de câmbio, renda relativa, preço de exportação e preço doméstico. Nos testes KPSS a hipótese nula admite a que a série é estacionária e, sob a hipótese alternativa, é integrada de ordem um. Tabela 1: Resultados dos testes KPSS para identificação de ausência de raiz unitária. *, **, *** Significativo a nível de 10%, 5% e 1% respectivamente. Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos dados da pesquisa. Os testes KPSS ( = série não possui raiz unitária), rejeitou para as variáveis em nível. Exceto para a série Exportações de Café, todos os demais testes foram significativos a 1%, 5% ou 10% de significância em p defasagens. Para as Exportações de Café o teste foi significativo apenas a 5% de significância quando se considera zero defasagens na equação do teste, mostrando certa dificuldade em classificar a série como não estacionária no nível. A partir do teste de raiz unitária constatou-se que, excluindo “exportação de café”, todas as demais séries avaliadas não foram estacionárias em nível, porém passaram a ser
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural estacionárias em primeira diferença, logo são integradas de ordem um, I(1). Procurando aumentar o poder de precisão uma vez que, possivelmente, há sazonalidade nos dados, empregou-se também o teste Hegy, proposto por Hylleberg et al. (1990), para testar a presença de raízes sazonais e não sazonais. Os resultados são apresentados na Tabela 2, sendo possível afirmar que todas as séries em nível possuem uma raiz unitária na frequência zero. Para as primeiras diferenças das séries utilizadas é possível inferir que todas elas são estacionárias, pois rejeita-se a hipótese de raiz unitária na frequência zero ou não sazonal. Tabela 2: Resultados dos testes Hegy para presença de raiz unitária. Modelos com variáveis em nível Modelos com variáveis na primeira diferença *, **, *** Significativo a nível de 10%, 5% e 1% respectivamente. Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos dados da pesquisa. O teste de cointegração de Johansen (1988) é baseado no teste do Traço e no teste de Máximo Autovalor. Os testes apontaram para a existência de dois e um vetor de cointegração, respectivamente. O resultado do teste da raiz máxima é apresentado na Tabela 3. Os resultados indicam que existe um vetor de cointegração. Assim, pode-se considerar que essas variáveis, em virtude de sua dinâmica comum, apresentam equilíbrio de longo prazo, podendo ser consideradas cointegradas. Portanto, o modelo foi ajustado de modo a considerar um vetor de correção de erros, passando a estimar um Modelo de Correção de Erro (VEC). Tabela 3: Resultados do teste de cointegração de Johansen (teste do máximo autovalor). *** Significativo a nível de 1%. Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos dados da pesquisa. A partir dos resultados obtidos no teste foi possível estimar um modelo VEC para a oferta de exportação do café brasileiro (equação 5.1).
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural (5.1) Os valores das estimativas dos coeficientes de curto e longo prazo do modelo VEC são apresentados na Tabela 4. As estimativas dos parâmetros de longo prazo estão relacionadas à variável “quantidade exportada” de café normalizada. Tabela 4: Estimativas do modelo VEC Estimativas dos coeficientes de curto prazo Transmissão de longo prazo isolando a exportações no VEC(1) *** Significativo a nível de 1%. Fonte: Elaborada pelos autores a partir de dados da pesquisa. Nota: (1) os coeficientes de transmissão podem ser obtidos dividindo o parâmetro de longo prazo do VEC na equação 5.1 pelo parâmetro das exportações (0,5379). O coeficiente para a variável “taxa de câmbio” foi o que apresentou a maior elasticidade de transmissão sobre o volume das exportações de café. Isso indica que um choque inesperado de 1% na taxa de câmbio transmite aproximadamente 1,86% desta variação para o volume das exportações de café. Este resultado sinaliza a influência das cotações do dólar sobre o comércio internacional de café brasileiro. A variável “renda relativa” foi a que obteve a menor elasticidade de transmissão e sinal contrário ao esperado. Uma possível explicação para isso está no fato de se usar o valor das importações mundiais como uma proxy para renda mundial. O uso dessa proxy se deu pela não disponibilidade da variável renda mundial mensal. Em relação ao resultado da variável “preço de exportação”, verificou-se que, mantidas as demais variáveis constantes, um acréscimo de 1% no preço de exportação deve aumenta a quantidade exportada em 1,62%. A elasticidade de transmissão da variável “preço doméstico” indica que um aumento de 1% no preço doméstico do café resultará na redução de aproximadamente 1,5% na oferta de exportação de café brasileiro. Por outro lado, o decréscimo de 1% no preço doméstico ocasionará no aumento de 1,5% nas exportações do grão. Os coeficientes de curto prazo descrevem a velocidade de ajustamento de curto prazo das variáveis em direção ao equilíbrio de longa prazo. Em um desequilíbrio transitório (de curto prazo), o coeficiente apresentando valor elevado indica que a velocidade de ajuste será rápida em direção ao equilíbrio de longo prazo. Em contrapartida, um coeficiente
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural apresentando valor mais baixo, demonstra que a velocidade de uma transição da situação de desequilíbrio de curto prazo para uma de equilíbrio no longo prazo tenderá a ser corrigida mais lentamente. Assim, os resultados das estimativas dos coeficientes de curto prazo possibilitam determinar que desequilíbrios transitórios para a variável “exportação de café” são corrigidos a uma velocidade de 0,769, ou seja, em menos de dois meses. Os desequilíbrios tendem a ser corrigidos a aproximadamente uma mesma velocidade de 0,13 para as variáveis “renda relativa”, “preço de exportação” e “preço doméstico”, ou seja, para que a renda relativa, preço doméstico e o preço de exportação retornem ao equilíbrio, o horizonte temporal é de aproximadamente 7 meses. Em relação a variável “taxa de câmbio” o valor estimado de 0,0287 indica que em casos de desequilíbrios de curto prazo essa variável não contribui para o ajustamento, sendo fracamente exógena, pois o parâmetro de ajustamento não é significativo. As funções impulso-resposta (FIR) são apresentadas na Figura 4 e mostram ajustamentos temporários (no curto prazo) da exportação de café quando há um choque no nível da taxa de câmbio, renda relativa, do preço de exportação e do preço doméstico. As funções da Figura 4 mostram que um choque não esperado de desvalorização na taxa de câmbio equivalente a um desvio padrão no logaritmo do câmbio se estabiliza cerca de dez meses depois com um efeito de aproximadamente 0,9 desvios positivos no logaritmo das exportações de café. Figura 4: Funções de resposta do lnExp ao impulso em lnTxC, lnRr, lnPe e lnPa. Fonte: Elaborada pelos autores a partir de dados da pesquisa. 6. CONSIDERAÇÕES FINAIS O estudo buscou estimar a oferta de exportação do café brasileiro, especificamente o café em grão (café verde), entre o período de janeiro de 2002 a dezembro de 2015, a partir da análise das séries do preço de exportação do café, a taxa de câmbio, renda relativa, preço de exportação e preço doméstico. A principal contribuição desse trabalho é avançar na analisa
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural das exportações do café brasileiro com o avanço na compreensão das variáveis que impactam o processo de comercialização do grão. Para o referido trabalho foi realizada uma análise econométrica de séries temporais considerando as propriedades de cointegração das séries. Os resultados obtidos a partir dos testes de cointegração possibilitaram concluir que as variáveis possuem vetor de cointegração, sustentando a existência de uma relação linear de longo prazo entre elas e permitindo o ajustamento de um VECM. A partir da estimação do VECM, concluiu-se pela maior influência da taxa de câmbio sobre o volume de exportações de café dentre as demais variáveis utilizadas. Como a teoria econômica constata, a taxa de câmbio tem forte influência no volume exportado de determinados produtos, refletindo a relevância do valor da moeda local frente a moeda internacional. O Brasil, além de ser o maior produtor e exportador de café, também é um dos maiores consumidores do produto, portanto, o mercado nacional absorve grande parte da produção e as variações na taxa de câmbio influenciam significativamente a quantidade exportada. O preço do café comercializado pelo Brasil no mercado internacional tem forte impacto sobre a oferta das exportações do grão, sinalizando a importância de averiguar a demanda mundial de café junto a produção na safra brasileira, considerando o país um importante player no mercado internacional. A renda relativa não apresentou a influência esperada sobre as exportações, indica que a proxy de renda utilizada pode não ser adequada. O preço doméstico apresentou impacto significativo sobre a oferta de exportação, indicando que aumentos dos preços domésticos resultam em uma menor oferta de grão para o mercado internacional. Conclui-se, portanto, que a taxa de câmbio é um forte influenciador no volume exportado café, somado às variáveis preço de exportação e preço doméstico. A partir destes resultados, sugere-se como temas de novas investigações, a alteração da proxy de renda mundial no processo de estimação da oferta de exportação de café; a inserção de variáveis ligadas ao processo produtivo da cafeicultura que podem servir como variáveis deslocadoras que auxiliaram em uma melhor identificação da oferta. 7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ADAMI, A. C. DE OLIVEIRA. Risco e retorno de investimento em citros no Brasil.Tese (Doutorado em Economia Aplicada) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba - SP, 2010. AGROSTAT. Estatística de Comércio Exterior do Agronegócio Brasileiro, Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Disponível em: <http://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm>. Acesso em: 9 jan. 2017. ALVES, L. R. A.; BACCHI, M. R. P. Oferta de exportação de Açúcar do Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 42, n. 1, p. 9–33, 2004. BACHA, C. J. C. A Cafeicultura Brasileira nas Décadas de 80 e 90 e suas Perspectivas. Preços agrícolas: mercado e negócios agropecuários, v. 12, n. 142, p. 14–22, 1998. BARROS, G. S. D. C.; BACCHI, M. R. P.; BURNQUIST, H. L. Estimação de equações de oferta de exportação de produtos agropecuários para o brasil (1992/2000): Texto para discussão, Brasília: IPEA, N.865, 2002. Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=4408>. Acesso em: 12 ago. 2016. BUENO, R. D. L. DA S. Econometria das Séries Temporais. 2o ed. São Paulo - SP: Cegage Learning, 2011.
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural CASTRO, E. R. DE; TEIXEIRA, E. C.; LIMA, J. E. DE. Efeito da desvalorização cambial na oferta, no preço de insumos e na relação entre os fatores na cultura do café. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 43, n. 3, p. 421–441, 2005. CATI, R. C.; GARCIA, M. G. P.; PERRON, P. Unit roots in the presence of abrupt governmental interventions with an application to Brazilian data. Journal of Applied Econometrics, v. 14, n. 1, p. 27-56, 1999. CAVALCANTI, M. A. F. H.; RIBEIRO, F. J. As exportações brasileiras no período 1977/96: desempenho e determinantes: Texto para discussão, Rio de Janeiro: IPEA, n. 545, 1998. Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=3817>. Acesso em: 2 jan. 2017. CONSELHO DOS EXPORTADORES DE CAFÉ DO BRASIL. Relatório mensal, 2016. Disponível em: < http://www.sapc.embrapa.br/arquivos/consorcio/informe_estatistico/CECAFE_Relatorio_Me nsal_DEZEMBRO2_2016.pdf>. Acesso em 13 fev. 2017. CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA. Disponível em: <http://www.cepea.esalq.usp.br/br/indicador/cafe.aspx>. Acesso em: 10 jan. 2017. COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 15 dez. 2016. DICKEY, D. A.; FULLER, W. A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, v. 74, n. 366, p. 427–431, 1979. DICKEY, D. A.; FULLER, W. A. Likelihood Ratio Statistics For Autoregressive Time Serie With a Unit Root. Econométrica, v. 49, n. 4, p. 1057–1072, 1981. FAVRO, J.; CALDARELLI, C.E.; CAMARA, M.R.G. Modelo de Análise da Oferta de Exportação de Milho Brasileira: 2001 a 2012. Revista de Economia e Sociologia Rural, Brasília, v. 53, n. 3, p. 455-476, 2015. HYLLEBERG, Svend et al. Seasonal integration and cointegration. Journal of econometrics, v. 44, n. 1, p. 215-238, 1990. INTERNATIONAL COFFEE ORGANIZATION. Disponível em: <http://www.ico.org>. Acesso em 9 jan 2017. _________. Disponível em <http://www.ico.org/historical/1990%20onwards/PDF/1e- exports.pdf>. Acesso em 9 jan 2017. INSTITUTO DE PESQUISA EM ECONOMIA APLICADA. Disponível em <http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx>. Acesso em: 15 dez. 2016. _________. Disponível em: < http://ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=38389>. Acesso em 15 fev 2017. JOHANSEN, S. Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, v. 12, n. 2–3, p. 231–254, 1988. KWIATKOWSKI, D. et al. Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, North-Holland, v. 54, p. 159-178, 1992. LAMOUNIER, W. Comportamento dos preços no mercado spot de café no Brasil: análise nos domínios do tempo e da freqüência. São Paulo - SP: Bolsa de Mercadorias & Futuros, 2013. LOPES, L. M. V. Avaliação da qualidade de grãos crus e torrados de cultivares de cafeeiro.2000. 95p. Dissertação (Mestrado em Ciências dos Alimentos) – Universidade Federal de Lavras, Lavras- MG, 2000. Disponível em: <http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/234>. Acesso em: 25 dez. 2016
Santa Maria - RS, 30 de julho a 03 de agosto de 2017. SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural LÜTKEPOHL, H.; KRÄTZIG, M. Applied Time Series Econometrics. New York: Cambridge University Press, 2004. MINISTÉRIO DA AGRICULTURA, PECUÁRIA E ABAASTECIMENTO. Disponível em: <http://www.agricultura.gov.br/>. Acesso em: 15 dez. 2016. MARTINS, C. M. F. A volatilidade nos preços futuro do café brasileiro e seus principais elementos causadores.2005. 154 p. Dissertação (Mestrado em Administração) - Universidade Federal de Lavras, Lavras - MG, , 2005. NISHIJIMA, M.; SAES, M. S. M.; POSTALI, F. A. S. Análise de concorrência no mercado mundial de café verde. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 50, n. 1, p. 69–82, 2012. NOGUEIRA, F. T. P. Integração dos mercados internos e externos de café.2005. 120 p. Tese (Doutorado em Economia Aplicada) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa - MG, , 2005. PHILLIPS, P. C. B.; PERRON, P. Testing for a Unit Root in Time Series Regressions. Biometrika, v. 75, n. 2, p. 335–346, 1988. SECRETARIA DE COMÉRCIO EXTERIOR. Disponível em: <http://aliceweb.mdic.gov.br//index/home>. Acesso em: 10 jan. 2017. THE WORLD BANK. Disponível em: < http://data.worldbank.org>. Acesso em: 10 jan. 2017. |