DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE MATO … · Agroindustrial da Soja em Mato Grosso do Sul a...
61
UNIVERSIDADE ANHANGUERA – UNIDERP PROGRAMA DE MESTRADO PROFISSIONAL EM PRODUÇÃO E GESTÃO AGROINDUSTRIAL DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE MATO GROSSO DO SUL COM A UTILIZAÇÃO DA MATRIZ INSUMO-PRODUTO Janaina Outeiro de Andrade Bacharel em Administração de Empresas Pós-Graduada em Contabilidade Gerencial e Controladoria CAMPO GRANDE – MATO GROSSO DO SUL 2018
Transcript of DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE MATO … · Agroindustrial da Soja em Mato Grosso do Sul a...
UNIVERSIDADE ANHANGUERA – UNIDERP
PROGRAMA DE MESTRADO PROFISSIONAL EM PRODUÇÃO E
GESTÃO AGROINDUSTRIAL
DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE
MATO GROSSO DO SUL COM A UTILIZAÇÃO DA
MATRIZ INSUMO-PRODUTO
Janaina Outeiro de Andrade
Bacharel em Administração de Empresas
Pós-Graduada em Contabilidade Gerencial e Controladoria
CAMPO GRANDE – MATO GROSSO DO SUL
2018
UNIVERSIDADE ANHANGUERA – UNIDERP
PROGRAMA DE MESTRADO PROFISSIONAL EM PRODUÇÃO E
GESTÃO AGROINDUSTRIAL
DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE
MATO GROSSO DO SUL COM A UTILIZAÇÃO DA
MATRIZ INSUMO-PRODUTO
Janaina Outeiro de Andrade
Orientador: Prof. Dr. Celso Correia de Souza
Coorientador: Prof. Dr. José Francisco Reis Neto
Dissertação apresentada ao programa de Pós-Graduação em nível de Mestrado Profissional em Produção e Gestão Agroindustrial da Universidade Anhanguera-Uniderp, como parte das exigências para a obtenção do título de Mestre em Produção e Gestão Agroindustrial.
CAMPO GRANDE – MATO GROSSO DO SUL
Abril – 2018
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Anhanguera-Uniderp
Elaborada por: Bibliotecária Bartira da Costa Melo – CRB-1/2196
Andrade, Janaina Outeiro de.
A567d Dimensionamento do complexo da soja de Mato Grosso do Sul com
a utilização da Matriz Insumo-Produto. / Janaina Outeiro de Andrade. -
- Campo Grande, 2018.
50f.
Dissertação (mestrado) – Universidade Anhanguera-Uniderp, 2018.
“Orientação: Prof. Dr. Celso Correia de Souza. ”
1. Desenvolvimento regional. 2. Agronegócio – Mato Grosso do Sul.
3. Soja. 4. Matriz Insumo-Produto. I. Título.
CDD 21.ed. 338.9
338.1098171
FOLHA DE APROVACÄO
Candidata: Janaina Outeiro de Andrade
Dissertação defendida e aprovada em 9 de abril de 2018 pela Banca Examinadora:
Prof. Doutor Celso Correia de Souza
(Orientador)
Prof. Doutor Daniel Massen Frainer Universidade Anhanguera - Uniderp (Economia)
Profa. Doutora Adriana Kirchof de Brum Universidade Federal da Grande Dourados (Economia)
iv
SUMÁRIO
Página
LISTA DE ABREVIATURAS............................................................................ v
LISTA DE QUADROS...................................................................................... vi
LISTA DE TABELAS........................................................................................ vii
LISTA DE FIGURAS........................................................................................ viii
RESUMO......................................................................................................... ix
ABSTRACT...................................................................................................... x
1. INTRODUÇÃO GERAL................................................................................ 1
2. REVISÃO GERAL DE LITERATURA........................................................... 3
2.1. Aspectos da História da Soja................................................................. 3
2.2. Complexo Agroindustrial (CAI) .............................................................. 4
2.2.1. O complexo da soja em Mato Grosso do Sul................................ 9
2.2.2. Fator empregabilidade e renda no agronegócio.......................... 13
2.3. Matriz Insumo-Produto da Soja.............................................................. 15
2.4. Procedimentos para o Cálculo do PIB do Complexo da Soja do MS....... 18
3. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS GERAIS.............................................. 19
4. ARTIGO 1.................................................................................................... 22
RESUMO......................................................................................................... 22
ABSTRACT...................................................................................................... 23
4.1. Introdução.............................................................................................. 24
4.2. Material e Métodos................................................................................. 26
4.3. Resultados e Discussão......................................................................... 42
4.4. Conclusões............................................................................................ 48
4.5. Referências Bibliográficas...................................................................... 49
v
LISTA DE ABREVIATURAS
C - Consumo dos Produtos dos Setores pelas Famílias
CAI - Complexo Agroindustrial
CAIs - Complexos Agroindustriais
CEPEA – Centro de Estudos Avançados em Economia Aplica
CONAB – Companhia Nacional de Abastecimento
E - Total Exportado pelos Setores
EUA – Estados Unidos da América
FAMASUL - Federação da Agricultura e Pecuária de Mato Grosso do Sul
FIESP – Federação das Indústrias do Estado de São Paulo
G - Gasto do Governo Junto aos Setores
I - Demanda por Bens de Investimento Produzidos nos Setores
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
M - Importação Realizada pelos Setores
MIP – Matriz Insumo-Produto
MS – Mato Grosso do Sul
PIB – Produto Interno Bruto
VBP – Valor Bruto de Produção
SAGs – Sistemas Agroindustriais
SEMADE – Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento
Econômico do Estado de Mato Grosso do Sul
SIGA – Sistema de Informações Geográficas do Agronegócio de MS
T - Total de Impostos Indiretos Líquidos Pago pelos Setores
W - Valor Adicionado Gerado pelos Setores
X - Total de Produção dos Setores
Z - Fluxo Monetário Entre os Setores da Economia
vi
LISTA DE QUADROS
Quadro 1. PIB do agronegócio nos segmentos (A), (B), (C) e (D), em
milhões de reais de 2006 a 2016 - no Brasil .............................
4
14
Quadro 2. Exemplo de uma matriz insumo-produto .................................... 16
vii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. A estrutura para agregação no PIB do complexo da soja de Mato Grosso do Sul em 2010 a preços de consumidor (em R$ milhões e percentual)................................................................................
42
Tabela 2. Índices de ligação em Mato Grosso do Sul em 2010.................. 43
Tabela 3. Multiplicadores de valor adicionado por atividades para uma variação da demanda final de mil reais, no Mato Grosso do Sul – 2010...................................................................................
45
Tabela 4. A estrutura para agregação do pessoal ocupado no complexo da soja em Mato Grosso do Sul em 2010..................................
46
Tabela 5. Multiplicadores de emprego por atividades para uma variação da demanda final em milhões de reais, no Mato Grosso do Sul - 2010.............................................................................................
47
viii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Cadeia Produtiva da Soja.............................................................. 5
Figura 2. Sistema Agroindustrial.................................................................. 6
Figura 3. Área plantada - soja em Mato Grosso do Sul no período de 2006 a 2016...........................................................................................
9
Figura 4. Produtividade média da soja em MS no período de 2006 a 2016.............................................................................................
11
Figura 5. Representação esquemática da agropecuária à montante e à jusante.........................................................................................
17
Figura 6. Relação esquemática matricial do modelo de insumo-produto... 27
ix
DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO DA SOJA DE MATO GROSSO DO
SUL COM A UTILIZAÇÃO DA MATRIZ INSUMO-PRODUTO
RESUMO: A soja compõe um produto expressivo da pauta exportadora
brasileira e, consequentemente, bastante relevante na geração de divisas para
o país. Isso pode ser explicado pela elevada produtividade, que associada aos
baixos custos de produção, permitiram ao Brasil adentrar no mercado
internacional com a soja à preços competitivos. O conceito de Complexo
Agroindustrial (CAI) surgiu na década de 1950 nos países centrais, como
resultado de estudos sobre a participação das atividades agrícolas nas relações
intersetoriais. Este trabalho teve como objetivo dimensionar o Complexo
Agroindustrial da Soja (CAI) de MS a partir da matriz de insumo-produto. Em
virtude da importância do CAI da Soja e de sua relação na determinação do
Produto Interno Bruto (PIB) do agronegócio de MS, fez-se necessário
dimensionar o valor das relações existentes deste complexo com os demais
setores da economia regional, bem como, estimou-se a geração de emprego e
renda em MS. Observou-se que o complexo da soja está altamente integrado
com os demais setores da economia de MS. Os setores estudados da cadeia
apresentaram forte ligação para trás com índice de ligação de 1,7373 e de
1,5381 para frente, sendo considerada está uma forte ligação para trás dos
insumos, compostos de farelo de soja e rações. Sobre a participação do pessoal
ocupado no complexo da soja, observou-se que a distribuição concentra 67,5%
do total de pessoal ocupado, apresentando os maiores multiplicadores de
emprego dentre todos os setores analisados.
Palavras-Chave: PIB do Agronegócio de MS; Matriz Insumo-Produto de MS;
Desenvolvimento Regional de MS.
x
SIZE OF THE SOYBEAN COMPLEX OF MATO GROSSO DO SUL WITH THE
USE OF THE MATRIX INPUT-PRODUCT
ABSTRACT: Soybeans make up an expressive product of the Brazilian export
agenda and, consequently, it is very relevant in the generation of foreign
exchange for the country. This can be explained by the high productivity, which,
together with low production costs, allowed Brazil to enter the international market
with soybeans at competitive prices. The concept of the Agroindustry Complex
(CAI) emerged in the 1950s in the central countries, as a result of studies on the
participation of agricultural activities in intersectoral relations. The objective of this
work was to size the Soya Agroindustry Complex (CAI) of MS from the input-
output matrix. Due to the importance of the Soybean CAI and its relation in the
determination of the Gross Domestic Product (GDP) of the agribusiness of MS, it
was necessary to dimension the value of the existing relations of this complex
with the other sectors of the regional economy, the generation of employment
and income in MS. Was observed that the soy complex is highly integrated with
the other sectors of the MS economy. The studied sectors of the chain had a
strong back bond with a binding index of 1.7373 and 1.5381 forward, which was
considered a strong backward linkage of soybean meal and feedstuffs.
Regarding the participation of personnel employed in the soybean complex, it
was observed that the distribution concentrates 67,5% of the total number of
employed persons, presenting the largest multipliers of employment among all
sectors analyzed.
Keywords: Agribusiness GDP of MS; Input-Product Matrix of MS; Regional
Development of MS.
1. INTRODUÇÃO GERAL
O agronegócio está presente como um importante seguimento da
economia nacional. Além da produção, transformação e melhoramento dos
alimentos, possui uma representatividade na economia mundial, entre seus
inúmeros produtos que compõem a mesa de toda população mundial, temos
uma cultivar com uma representatividade importante.
A cultura da soja é responsável por 57% da área cultivada do país,
permanece como principal responsável pelo aumento de área. A produção
agrícola nacional de soja no mundo, entre os anos de 2015 e 2016 chegou a
312,362 milhões de toneladas, sendo plantada em uma área de 119,732 milhões
de hectares. A produção de soja no Brasil é de 95,631 milhões de toneladas,
cultivada em uma área de 33,177 milhões de hectares (CONAB, 2016;
EMBRAPA, 2017).
A colheita de soja safra 2015 e 2016, segundo o Levantamento
Sistemático da Produção Agrícola (LSPA/IBGE) em MS, a área plantada no
Estado corresponde a 2.620,890 milhões de hectares. Assim, a produção dessa
safra estava estimada em 8,6 milhões de toneladas (IBGE, 2017).
Em 2016, o estado de MS exportou 3,247 milhões de toneladas e,
juntamente com o milho, foi responsável por quase 40% do total de produtos
exportados pelo Estado, com a soja em grão internalizando em MS U$$ 1,054
bilhão, na safra 2015/2016. Levando-se em consideração o Valor Bruto de
Produção (VBP) da agropecuária, que é a expressão monetária da soma de
todos os bens e serviços produzidos pela agropecuária, a agricultura de MS
alcançou R$ 27,99 bilhões, valor este abaixo do esperado já que havia uma
projeção de R$ 28,45 bilhões, essa redução tem uma representatividade de
1,61%, o Valor Bruto de Produção do Estado é de 62,78%, que deve atingir R$
17,575 bilhões, onde este valor Bruto de Produção virá da agricultura (CNA,
2018).
Para mensurar o PIB da agropecuária é necessária uma metodologia
específica, entre várias, pode-se utilizar a Matriz de Insumo Produto (MIP), que
envolve a mensuração dos valores gerados ao longo de toda a cadeia produtiva,
desde a compra de insumos para a produção agropecuária até o destino final do
produto gerado, que pode ser o consumidor, à exportação ou à estoques. Assim,
2
essa metodologia poderá facilitar a compreensão da estrutura produtiva que
envolve as atividades dessa cadeia.
O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) é o órgão
responsável pela elaboração da Matriz Insumo-Produto (MIP), cuja abrangência
é nacional e de periodicidade quinquenal, em que são utilizados dados de toda
cadeia agropecuária para o cálculo da matriz. Deve-se entender que a matriz de
insumo-produto é o instrumento da contabilidade social que permite conhecer os
fluxos de bens e serviços produzidos em cada setor da economia, destinados a
servir de insumos a outros setores, em especial ao Complexo Agroindustrial
(CAI) da Soja é um termo utilizado quando existem elos entre os setores da
agricultura, indústria, comércio e serviços, estabelecendo um padrão moderno
da agricultura que hoje é encontrada no campo. O CAI da Soja integra vários
setores que vão da produção da soja, até à sua venda e dos seus subprodutos.
Assim, produzindo os insumos que são adquiridos pelos produtores, recebendo
a produção dos produtores, armazenando, processando e distribuindo no
mercado.
O presente trabalho teve como objetivo dimensionar o Complexo
Agroindustrial da Soja em Mato Grosso do Sul a partir da matriz de insumo-
produto para o ano base de 2010. Para a consecução desse objetivo, foi
necessário mensurar os encadeamentos para montantes e jusantes no CAI da
Soja; calcular os multiplicadores de impacto sobre o valor adicionado da
produção, do emprego e renda.
Este trabalho foi desenvolvido do seguinte modo: no capítulo seguinte
será apresentada a Revisão Geral de Literatura, com um pequeno histórico da
soja em MS e uma sustentação teórica sobre a MIP, instrumento que serviu de
base para a análise do Complexo Agroindustrial da Soja em MS.
Na sequência, seguindo as normas do Mestrado em Produção e Gestão
Agroindustrial da Universidade Anhanguera - UNIDERP, será apresentado um
artigo no sentido de alcançar as consecuções dos objetivos específicos deste
trabalho.
2. REVISÃO GERAL DE LITERATURA
2.1. Aspectos da História da Soja
O ano de 2015 não foi bom para economia brasileira, que fechou o ano
com retração de 3,55% do PIB nacional. Entre todos os setores econômicos do
país, apenas o PIB da agropecuária apresentou crescimento, em torno de 1,8%,
ao passo que o PIB da indústria recuou 6,2% e o PIB dos serviços com recuo de
2,7%, para destacar aqueles com maiores índices. A pressão inflacionária, o
desemprego crescente e as taxas de juros elevadas deterioraram o poder de
compra do consumidor e prejudicou os investimentos. As despesas de consumo
das famílias recuaram 4% no ano e a formação bruta de capital fixo retraiu
expressivos 14,1% (IBGE, 2015).
Com destaque no PIB da agropecuária se destaca a soja. A soja (Glycine
max (L.) Merrill) é uma das mais importantes culturas na economia mundial. Seu
grão é usado pela agroindústria (produção de óleo vegetal e rações para
alimentação animal), indústria química e de alimentos, e também como fonte
alternativa de biocombustível (COSTA NETO; ROSSI, 2000).
Entre os grandes produtores de soja, os Estados Unidos é o maior
produtor desta cultivar; o Brasil aparece na segunda posição, e apresenta a
maior capacidade de aumentar a sua atual produção, tanto pelo aumento da
produtividade, quanto pelo potencial de expansão da área cultivada. Até 2020, a
produção brasileira de soja deve ultrapassar a barreira dos 100 milhões de
toneladas, podendo assumir a liderança mundial na produção do grão
(VENCATO, 2010).
No Brasil, o primeiro relato sobre o surgimento do cultivo da soja é de
1882, no Estado da Bahia (BLACK, 2000). Logo em seguida, foi levada por
imigrantes japoneses para São Paulo, e somente em 1914, a soja foi introduzida
no estado do Rio Grande do Sul, sendo este por fim, o lugar onde as variedades
trazidas dos Estados Unidos melhor se adaptaram às condições edafoclimáticas,
principalmente, em relação ao fotoperíodo (BONETTI, 1981).
A soja se destaca como uma das principais atividades do agronegócio
brasileiro, como uma de suas principais commodities. A soja vem ampliando sua
produtividade e suas fronteiras de produção, atingindo recordes de safras, ano
após ano (CEPEA, 2016).
4
A cultivar soja apresentou, em MS, um crescimento de 11,03% na
produção dos grãos, considerado muito expressivo para o ano 2015, já que
outros produtos ligados ao agronegócio não apresentaram tamanho
desempenho. Pode-se afirmar que este resultado está ligado ao maior volume
de produção do grão, ressaltando que em 2015 houve um aumento na área de
cultivo de soja de 6,36%, sendo registrado, neste ano, recorde de produção da
soja brasileira (CEPEA, 2016).
Em pelo menos 16 estados brasileiros a principal cultura agrícola é a soja,
que começou a se desenvolver com maior vigor no Sul do Brasil há mais de 100
anos e passou a registrar os números maiores há 50 anos na região. Hoje se
consolidou no Centro-Oeste brasileiro, em parte do Sudeste e, mais
recentemente, abre espaços no Nordeste e do Norte brasileiro. O maior produtor
de soja é, há vários anos, o estado de Mato Grosso (MT), no Centro-Oeste,
região que sucedeu o Sul na liderança produtiva, com o avanço das áreas de
clima temperado do cerrado (SANTOS, 2015).
O agronegócio abrange os mais variados níveis da cadeia produtiva; não
possui como fonte determinante apenas uma atividade; existe uma observação
em todo cenário agroindustrial aonde a pecuária e a agricultura e, até mesmo,
as atividades de transformação e serviços venham compor este arranjo
produtivo, que surge e transforma determinada matéria-prima em produto final
(CALLADO; CALLADO, 2011).
Em MS, a produção de soja ocupa uma posição de suma importância na
esfera nacional, mas não poderia ser diferente já que é um setor dinâmico e
demandista de inovações e investimentos constantes, participando de um alto
grau de competitividade a que está notório.
2.2. Complexo Agroindustrial (CAI)
A agroindústria tem como missão englobar todas as atividades ligadas
direta ou indiretamente para obtenção do produto e à utilização das matérias
primas agropecuárias, inclusive fazer uma combinação dos fatores de produção
e junto a todo o setor governamental que se relaciona com este sistema.
O CAI é a unificação das relações interdepartamentais com os ciclos
econômicos e as esferas de produção, distribuição e consumo, relações estas
associadas às atividades agrárias, sendo o CAI uma unidade de análise na qual
5
as atividades (agricultura, pecuária, reflorestamento) se vinculam com as
atividades industriais (MÜLLER, 1989a). A Figura 1 apresenta, de modo geral, o
fluxograma da cadeia produtiva da soja.
Figura 1. Cadeia produtiva da soja (FONTE: G&M CONSULTORIA, 2015).
A noção de Complexo Agroindustrial serve para caracterizar uma tipologia
marcada pelas relações intersetoriais indústria-agricultura-comércio-serviços,
num padrão agrário moderno, no qual o setor agropecuário passa a ser visto de
maneira integrada à indústria (MEDEIROS, 1995).
No Brasil, alguns autores como Kageyama (1987) e Silva (1982)
consideram a existência de um “Complexo Rural”, anteriormente à constituição
dos chamados Complexos Agroindustriais, numa situação em que haveria uma
dinâmica muito simples na qual a atividade agrícola, ou o setor rural, mantinha
pequenas relações com atividades externas às fazendas, a não ser com o
mercado externo para um único produto. A Figura 2 apresenta o fluxograma que
representa um sistema agroindustrial.
6
Figura 2. Sistema Agroindustrial (FONTE: MAPA, 2007).
Faz parte da delimitação do sistema agroindustrial os seguintes
segmentos e transações:
• Indústrias de insumos agrícolas: representam a indústria de fertilizantes,
defensivos, máquinas etc., relacionando-se diretamente com a produção
agrícola (transação T1).
• Produção: representa o segmento agrícola propriamente dito,
transacionando “para trás” com a indústria de insumos (T1) e “para frente” com
indústrias esmagadoras (T2), tradings (T3), cooperativas (T4) e outros
intermediários (corretores, armazenadores, etc.) – (T5).
• Originadores: na maior parte dos casos, o estágio de “originarão” está
verticalmente integrado ao de esmagamento (T8). No entanto, as tradings,
cooperativas, os corretores e armazenadores, em contato direto com produtores,
no processo de aquisição, armazenagem distribuição de matérias-primas,
exercem a função de originadores. As tradings transacionam com
produtores/cooperativas, de forma a adquirir matéria-prima (T3) e efetuar vendas
para o mercado externo (T9), podendo atuar também como prestadoras de
serviços para indústrias esmagadoras (T7) e cooperativas (T6) nas suas vendas
internacionais (T9).
7
No entanto, são os corretores e armazenadores que exercem de forma
mais expressiva o papel de prestadores de serviços às indústrias esmagadoras
e, até mesmo, às tradings, na formação de lotes de matéria-prima para venda,
originários do segmento produtivo (T5).
• Indústria esmagadora, refinadoras e produtores de derivados de óleo:
no processo de esmagamento da soja, parte do farelo resultante é exportada
pelas indústrias (T7), seja por meio das tradings ou pelos departamentos
comerciais internos das próprias indústrias. A transação (T11) representa a
possibilidade de importação de soja em grãos em regime de draw back.
O farelo de soja comercializado domesticamente tem como destino as
indústrias de ração (T12). Já o óleo obtido por meio do processo de
esmagamento ainda segue as etapas de moagem e refino. O óleo que é
parcialmente refinado pode ainda ser transformado em margarinas, maioneses
e gorduras vegetais. Esses produtos mais elaborados, incluindo o óleo de soja
refinado, são direcionados principalmente para o mercado interno, por meio de
distribuidores atacadistas e varejistas (T17).
A transação (T10) representa o segmento de derivados de óleo
produzidos pelas indústrias integradas verticalmente, que apresentam todos
esses estágios em suas plantas industriais. Esses produtos processados
também podem ser direcionados às indústrias de alimentos, química e
farmacêutica (T15).
• Distribuidores: são representados pelos segmentos atacadistas e
varejistas, comuns também a outros Sistemas Agroindustriais (SAGs). A
transação (T17) representa a ponte entre a indústria esmagadora e a de
derivados de soja, enquanto a transação (T18) representa os consumidores
finais. Os distribuidores recebem indiretamente outros produtos de soja, por meio
da indústria de rações/carnes (T14) e de outras indústrias em geral (T16).
• Consumidores finais: envolvem os consumidores finais de derivados de
óleo e carnes no mercado interno, além dos compradores industriais, nas vendas
externas de tradings e indústrias processadoras.
A modernização na agropecuária definiu o suporte para a constituição dos
chamados “complexos agroindustriais”. Por meio do processo, de
industrialização da agricultura, que caracterizara o momento em que a
modernização agrícola se torna irreversível, pois como um ramo de produção na
8
divisão do trabalho, a agricultura converte-se em compradora de insumos
industriais e produtora de matérias-primas para outros ramos industriais - a
agroindústria processadora, dessa maneira, a atividade agrícola incorpora-se ao
modo industrial de produzir (MÜLLER, 1989b).
A industrialização do campo é um momento específico do processo de
modernização, a reunificação agricultura-indústria num patamar mais elevado
que do simples consumo de bens industriais pela agricultura. É o momento da
modernização a partir do qual a indústria passa a comandar a direção, as formas
e o ritmo da mudança na base técnica agrícola, o que ela só pode fazer após a
implantação do setor industrial produtor de bens de capital e insumos básicos
para a agricultura no país (SILVA, 1982).
Segundo Araújo et al. (1990), a propriedade agrícola mudou sua atividade
de subsistência para uma operação comercial, em que os agricultores
consomem, cada vez menos o que produzem. O moderno agricultor é um
especialista, confinado às operações de cultivo e criação. Por outro lado, as
funções de armazenar, processar e distribuir alimento vão se transferindo, em
larga escala, para organizações além da fazenda.
Essas organizações transformaram-se em operações altamente
especializadas. Criou-se um novo arranjo de funções fora, e a montante, da
fazenda: a produção de insumos agrícolas e fatores de produção, incluindo
máquinas e implementos, tratores, combustíveis, fertilizantes, suplementos para
ração, vacinas e medicamentos, sementes melhoradas, inseticidas, herbicidas,
fungicidas e muitos itens mais, além de serviços bancários, técnicos de pesquisa
e informação (ARAUJO et al., 1990).
O complexo agroindustrial desempenha uma relevância na economia do
país, referindo-se a todas as instituições que desenvolvem atividades no
processo de produção, elaboração e distribuição dos produtos da agricultura e
pecuária, envolvendo desde a produção e fornecimento de recursos até o
produto final, que chega na mão do consumidor final. Entre as diversas
instituições que constituem o CAI incluem-se, além daquelas diretamente
envolvidas no processo, aquelas de apoio indireto à realização das atividades na
tomada de decisões, como o governo e suas políticas e o sistema financeiro e
de crédito.
9
2.2.1. O complexo da soja em Mato Grosso do Sul
Em Mato Grosso do Sul, a soja destaca-se entre as principais culturas na
geração de Valor Bruto de Produção (VBP) e Produto Interno Bruto (PIB) da
agropecuária. Somente em 2014, de acordo com estimativas do Ministério da
Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), a soja em grão foi responsável
por aproximadamente 30% do VBP do setor agropecuário do Estado (G&M
CONSULTORIA, 2015).
O MS em 2016 apresentou um aumento em sua estimativa de produção
em 6,5% que deve atingir 8.262.000 toneladas, um novo recorde para o Estado.
Com a manutenção das boas condições climáticas, a produtividade das lavouras
de soja em MS foi elevada em 5,9% no ano de 2016. O mesmo ocorreu nos
estados do Paraná (PR) (1,4%), Rio Grande do Sul (RS) (1,1%), e Goiás (GO)
(2,1%). Além das excelentes condições do clima, os preços elevados à época do
plantio proporcionaram um alto investimento dos produtores em tecnologia,
alcançando recorde de produção em muitos estados onde foram feitos o cultivo
da soja (IBGE, 2017).
A Figura 3 apresenta a evolução da área plantada de soja no período de
2006 a 2016 no estado de MS em Hectares.
Figura 3. Área plantada - soja em Mato Grosso do Sul no período de 2006 a 2016
(FONTE: IBGE, 2017).
10
Observe na Figura 3, que no ano de 2006 o MS teve em sua área plantada
de soja, em torno de 1.907,688 milhões de hectares e, no ano de 2007 houve
uma redução para 1.718,031 milhões de hectares.
A cultivar soja tem grande representatividade na economia do estado de
MS, não apenas pela sua participação no PIB do Estado, mas pela área plantada
desse cereal. Na Figura 3, a área plantada de soja em MS vem apresentando
uma evolução principalmente após o ano de 2013 que resultou em torno de
1.987,296 milhões de hectares, esta cultivar atingiu o seu ápice em 2016, com
uma área de 2.448,30 milhões de hectares com uma representatividade entre
todas as culturas de grãos de MS. Nesta mesma linha de raciocínio pode
perceber que na Figura 4, o período de 2006 foi colhido pelos produtores rurais
do Mato Grosso do Sul 2.181 kg por hectare de soja. Após este período a colheita
acompanhou a redução de área para os anos seguintes como 2007 até 2011
(IBGE, 2017).
O fato relatado no parágrafo anterior pode levar a pensar que o produtor
tenha encontrado outra alternativa de renda, para assim reduzir o volume da
área plantada e colhida entre 2007 até 2011, uma vez que os gráficos da figura
4, demonstra que em 2007 e 2010, houve um aumento na produção de soja por
quilogramas por hectare, onde em 2007 apresentou uma produção de 2.820
quilograma por hectare em 2010 a produção foi de 3.082 quilograma por hectare
desta cultivar nessas áreas. A produtividade da soja em MS é uma das mais
altas do Brasil, justificando, assim, a missão do Estado de ser um grande
produtor dessa leguminosa (IBGE, 2017).
A Figura 4 apresenta a produtividade da soja no estado de MS no período
de 2006 a 2016.
11
Figura 4. Produtividade média da soja em MS no período de 2006 a 2016 (FONTE:
IBGE, 2017).
De acordo com a Figura 4, pode-se averiguar que a produtividade média
da soja em MS teve momentos relevantes como no ano de 2015 que alcançou
rendimentos médios de 3.108 kg por hectare. No período de 2016 houve uma
redução nessa produtividade onde esta marca alcançou 3.062 kg/hectare, antes
desses resultados o melhor ano desta cultivar foi em 2010 onde a produção
média chegou a 3.082 kg por hectare. Os próximos anos entre 2011 a 2013 este
rendimento teve uma ligeira redução inclusive chegando a uma produção de
abaixo de 2.534 quilos por hectare. Estas situações podem ter sido causadas
por algumas variáveis, entre essas pode-se destacar o clima ostensivo, de chuva
ou de longos períodos de seca na região do Estado (IBGE, 2017).
Em 2014 a cultivar voltou a apresentar melhores rendimentos, com isso
algumas variáveis como, geração de receitas e emprego trouxe novos ânimos
aos produtores, onde rendimento chegou ao montante de 2.938 quilos por
hectare. Com isso, pode-se notar que as culturas temporárias como soja, milho,
trigo e aveia, tiveram algumas oscilações devido a fatores externos como
política, câmbio, aquisição de insumos e preço para comercialização, mas, após
todos esses altos e baixos, a soja vem se recuperando e proporcionado ao
empresário rural excelentes ganhos financeiros (IBGE, 2017).
Em MS, o complexo produtivo da soja, inicia-se com o fornecimento de
insumos agrícolas aos produtores rurais, tais como fertilizantes, defensivos,
máquinas e sementes. Os produtores rurais então transacionam “para trás” com
12
os fornecedores de insumos e “para frente” com tradings, cooperativas, outros
intermediários e indústrias esmagadoras (FAMASUL,2015).
A escolha do tipo de soja pode variar de acordo com o tipo de cultivo,
podendo ser soja convencional ou transgênica (RR1 e RR2 - tecnologias).
Segundo informações do Sistema Famasul, no Estado prevalece o cultivo da
soja transgênica (G&M CONSULTORIA, 2015). Conforme Richetti (2014), a soja
transgênica pode ser definida como planta que recebeu, por meio da
biotecnologia genes que a torna tolerante a um tipo de herbicida no caso, o
glifosato. Sendo assim, se diferencia no fornecimento de insumos, dadas às
especificidades de cada cultivo.
Segundo Richetti (2014), o complexo produtivo da soja divide-se em cinco
principais elos, sendo:
-O primeiro elo é composto pelo setor de insumos, um setor em que área
de tecnologia tem destaque, devido ao uso da biotecnologia. Este é responsável
significativamente pelo aumento da produtividade da terra, dos insumos e da
mão de obra, e, cooperam para a diminuição dos riscos da atividade e se
adaptam o tempo absorvido na consecução de cada etapa do ciclo de produção;
-O segundo elo é representado pelos produtores rurais compostos de
acordo com o local, onde está instalada a unidade agrícola de produção
propriamente dita;
-O terceiro elo é representado pelas tradings, cooperativas, os corretores
e armazenadores (pequenas tradings), em contato direto com produtores, no
processo de compra, armazenagem e distribuição de matérias-primas e exercem
a função de originadores;
-O quarto elo está relacionado com a indústria processadora, refinadoras
e produtores de derivados de óleo. No processo de esmagamento da soja, parte
do farelo resultante é exportada pelas indústrias tradings ou departamentos
comerciais internos das próprias indústrias e;
-O quinto elo é formado pelos distribuidores, compostos pelos segmentos
atacadistas e varejistas, que comercializam para os consumidores finais de
derivados de óleo e carnes no mercado interno, além dos compradores
industriais, nas vendas externas de tradings e indústrias processadoras.
13
2.2.2. Fator empregabilidade e renda no agronegócio
A cada dia um novo posto de trabalho é fechado, devido a uma crise que
se identifica como política e econômica. Empresas de vários setores vêm
demitindo seus colaboradores devido ao momento difícil que o país vem
atravessando. Segundo o CAGED (2016) os trabalhadores que tem atividade
laboral ligada ao setor do agronegócio somente em dezembro de 2015 tiveram
cerca de 92.951 postos de trabalho foram fechados.
Segundo o IBGE (2016), os dados relacionados ao número de pessoas
sem emprego, chegam a 13,3 milhões, essa quantidade de pessoas sem
ocupação representa 9,5% de desempregado no pais até dezembro de 2015
mesmo com estes números.
Em estudos recentes feitos pelo Centro de Estudos Avançados em
Economia Aplicada (CEPEA), com referência ao ano de 2015, o agronegócio
conta com 19 milhões de trabalhadores, deste total, 9,09 milhões estão atuando
no segmento primário, dentro da porteira, e o restante que corresponde a 5,67
milhões no setor de serviços, enquanto a agroindústria emprega 4,12 milhões de
pessoas (BARROS et al., 2017).
As estimativas anuais para produção de soja, safra 2015/2016, ajustadas
para o período, apontam queda de 0,62%. Segundo a CONAB (2016), mesmo
com ganho de área, o atraso no plantio do grão em diversos estados e também
o veranico acabaram por reduzir a produtividade média das lavouras, refletindo
na produção desta safra.
14
Quadro 1. PIB do agronegócio nos segmentos (A), (B), (C) e (D), em milhões de reais de 2006 a 2016 – no Brasil.
Cadeia da Soja
Ano Insumos
(A)
Agropecuária
(B)
Indústria
(C)
Serviços
(D)
Total
2006 0,80 4,29 7,00 8,51 20,60
2007 0,90 4,31 6,54 8,37 20,12
2008 1,07 4,50 6,31 8,34 20,23
2009 0,87 3,82 6,26 8,10 19,06
2010 0,82 4,32 5,99 8,03 19,17
2011 0,86 4,78 5,50 7,49 18,62
2012 0,86 4,17 5,24 6,92 17,19
2013 0,87 4,21 5,07 6,83 16,98
2014 0,84 4,16 4,01 6,87 16,88
2015 0,85 4,33 5,39 7,61 18,17
2016 0,91 4,95 5,79 8,34 20,00
FONTE: CEPEA/ESALQ (2017)
A cadeia de produção da soja, de 2006 a 2016, durante este período
alguns segmentos desta cadeia de produção, apresenta determinado aumento
em determinado ano, os insumos em 2008 tiveram uma participação no
complexo no PIB do país de 1,07 milhões de reais, sendo bem significativo, já
que entre 2006 e 2007 ficou entre 0,80 e 0,90 milhões de reais respectivamente,
e após participação de 2008 este alcançou entre 0,82 até 0,91 do período de
2009 a 2016.
Com esse resultado, pode-se observar que o crescimento está
direcionado a fatores externos, uma vez que muitos dos principais insumos têm
sua cotação em moeda estrangeira. E os principais destinos da produção é o
mercado externo, com isso, o custo de produção passa a ser maior a cada
período de plantio, reduzindo o valor agregado da produção no campo e da
margem da agroindústria.
O agronegócio demonstra sua força quando analisado de maneira
minuciosa. É possível ter uma dimensão de como os dados econômicos desta
atividade tem uma significativa representatividade no produto interno bruto do
país.
15
No período de 2012 a 2014, o setor teve uma ligeira redução na
participação do PIB, apresentando dados para esta ocasião entre 17,19 a 16,88
quando verificamos os próximos anos em 2015 e 2016, está representatividade
chegou a valores próximos daqueles alcançados em 2006, que foi justamente
20,60 % do PIB, neste momento temos uma representatividade do agronegócio
do PIB em 2016 no percentual de 20% (CEPEA/ESALQ, 2017).
2.3. Matriz Insumo-Produto
A matriz insumo-produto é o instrumento da contabilidade social que
permite conhecer os fluxos de bens e serviços produzidos em cada setor da
economia, destinados a servir de insumos a outros setores, e para atender a
demanda final, sendo considerado um instrumento para analisar os efeitos
estruturais de choques na economia, como mudanças no preço, alterações em
tarifas, aumentos de salários e variações na taxa de câmbio, bem como, para
fazer projeções sobre o comportamento de uma atividade econômica
(CAVALHEIRO,1998).
Uma tabela insumo-produto desempenha duas funções separadas, a
primeira função mostra uma estrutura descritiva que mostra a relação entre
indústrias, setores e insumos e, a segunda função, dada a certas suposições
econômicas sobre natureza das funções de produção, esta será instrumento
analítico para mensurar o impacto sobre a produção e a renda de uma economia
(RICHARDSON,1978).
O Quadro 3 apresenta a estrutura de uma MIP, que significa uma estrutura
matemática composta de um conjunto de n equações lineares com n incógnitas,
que pode ser representado através de notação matricial (MILLER; BLAIR, 2009).
16
Quadro 2. Exemplo de uma matriz insumo-produto
FONTE: Adaptado de Guilhoto (2011).
Onde: Z é o fluxo monetário entre os setores da economia; C é o consumo
dos produtos dos setores pelas famílias; G é o gasto do governo junto aos
setores; I é a demanda por bens de investimento produzidos nos setores; E é o
total exportado pelos setores; X é o total de produção dos setores; T é o total de
impostos indiretos líquidos pago pelos setores; M é a importação realizada pelos
setores e; W é o valor adicionado gerado pelos setores.
Com base no Quadro 3, permite-se estabelecer a igualdade equação (1).
X+C+G+I+E = X+M+T+W (1)
Com a exclusão do X de ambos os lados, tem-se a equação (2).
C + G + I +E = M + T + W (2)
Rearranjando tem-se a equação (3).
C + G + I + (E – M) = T + W (3)
Segundo o Sistema Famasul, a Matriz de Insumo-Produto (MIP)
administra um conjunto sistemático de informações detalhadas sobre a estrutura
produtiva do Estado, consentindo a identificação exata de diversos fluxos de
produção tanto para bens finais quanto para bens intermediários. A matriz é um
instrumento valioso para a análise econômica em geral e para a elaboração de
políticas públicas (FAMASUL, 2016).
Com os resultados da MIP e de indicadores de interligação setorial da
economia local é possível avaliar seus efeitos e sua demanda em relação a
emprego, renda e valor adicionado. A MIP pode ser utilizada para estimar o
impacto sobre a produção de determinada área ou região. Em estudos realizados
17
por Guilhoto, Furtoso e Barros (2000), citam a mensuração da importância do
agronegócio na economia brasileira.
A cadeia produtiva da soja estima-se o PIB de acordo com os conceitos e
procedimentos usuais da contabilidade nacional exercidos pelo IBGE. O produto
da cadeia retrata a produção de todas as unidades produtoras de bens e serviços
inter-relacionados com a agropecuária em ligações a montante e a jusante, num
determinado período, avaliado a preços de mercado. Assim, o cálculo do PIB a
preços de mercado pode ser realizado sob três óticas: produção, despesa e
renda (FAMASUL, 2015).
Desta forma, há muitos pontos em comum entre os dois delineamentos,
tendo assim a necessidade primordial de dados estatísticos, de fontes
bibliográficas e documentais de instituições governamentais e organizações
empresariais referentes ao complexo produtivo da soja no estado de Mato
Grosso do Sul.
Para a elaboração da MIP foi utilizado o método de Leontief (1936), que
consiste em um modelo de planejamento econômico baseado no método
entrada-saída, a fim de estudar o fluxo de bens e serviços entre os vários setores
da economia. Para o dimensionamento do CAI da Soja deve-se considerar a
contribuição de cada segmento da sua cadeia produtiva e as inter-relações sobre
aquisições e vendas para outros setores da economia. A Figura 5 apresenta a
representação esquemática da agropecuária à montante e a jusante do Núcleo
Agropecuário.
Figura 5. Representação esquemática da agropecuária à montante e à jusante
(FONTE: ARAÚJO NETO; COSTA, 2005).
18
É fundamental a construção da MIP, com um detalhamento das cadeias
produtivas e o agregado de atividades que participam dos sistemas que
constituem o agronegócio.
2.4. Procedimentos para o Cálculo do PIB do Complexo da Soja do MS
Para adequar a metodologia de estimativa do Produto Interno Bruto do
Complexo Agroindustrial sul-mato-grossense, os procedimentos usuais de
contabilidade nacional praticados pelo IBGE foram utilizados sobre a base de
dados regional. Assim, o produto do CAI representa a produção de todas as
unidades produtivas de bens e serviços inter-relacionadas com a agropecuária
em ligações a montante e a jusante, no ano de 2010, avaliados a preços de
consumidor.
O cálculo do Produto Interno Bruto tem por objetivo disponibilizar a sociedade informações de grandeza macroeconômica que representem em termos monetários a magnitude da produção de bens e serviços, a composição setorial e a dinâmica de crescimento da economia, e que periodicamente passa por um processo natural de revisão metodológica e análise crítica das estatísticas com estabelecimento de um novo ano de referência (SEMADE, 2016).
O procedimento para o cálculo do PIB do complexo da soja do MS está
fundamentado na intensidade da interligação para trás (antes da porteira) e para
frente (depois da porteira) na produção de soja. Na mensuração do PIB da soja
tem-se quatro agregados principais: I) insumos para a agricultura; II) produção
de soja (agropecuária); III) processamento (agroindústria) e; IV) distribuição e
serviços (agro serviços e comércio).
Objetivando comparar os resultados de indicadores econômicos da matriz
de insumo-produto foram calculados os multiplicadores de produção e emprego
e os índices de ligações intersetoriais de Rasmussen-Hirschman.
19
3. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS GERAIS
ARAUJO, N. B; WEDEKIN, I; PINAZZA, L. A. Complexo Agroindustrial: o “Agribusiness” Brasileiro. São Paulo: Agroceres, 1990, 238p.
ARAÚJO NETO, D. L.; COSTA, E. F. Dimensionamento do PIB do agronegócio em Pernambuco. Revista de Economia e Sociologia Rural. Brasília, v. 43, n. 4, p. 725-757, 2005. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S0103-20032005000400006>.
BARROS, G. S. C.; CASTRO, N. R.; ALMEIDA, A. N.; MORAIS, A. C. P.; GILIO, L.; SILVA, A. F; FACHINELLO, A. L.; GIACHINI, G. F. Macro/Cepea: Agronegócio soma 19 milhões de pessoas ocupadas, metade “dentro da porteira”. Piracicaba: CEPEA, 2017. 2p. Disponível em: <http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:Df1xVg01e6YJ:www.cepea.esalq.usp.br/br/documentos/texto/macro-cepea-agronegocio-soma-19-milhoes-de-pessoas-ocupadas-metade-dentro-da-porteira.aspx+&cd=1&hl=pt-BR&ct=clnk&gl=br>. Acesso em: 4 Ago. 2017.
BLACK, R. J. Complexo soja: fundamentos, situação atual e perspectiva. In: CÂMARA, G. M. S. Soja: tecnologia de produção II. Piracicaba: ESALQ/LPV, 2000. p.1-18.
BONETTI, L. P. Distribuição da soja no mundo: origem, história e distribuição. In: MIYASAKA, S.; MEDINA, J. C. A soja no Brasil. Campinas: ITAL, 1981. p. 1-6.
CAGED – CADASTRO GERAL DE EMPREGADOS E DESEMPREGADOS. Empregados demitidos na atividade rural. Disponível em:<http://bi.mte.gov.br/scripts10/dardoweb.cgi>. Acesso em 2 fev. 2018.
CALLADO, A. A. C.; CALLADO, A. L. C. Sistemas agroindustriais. In: CALLADO, A. A. C. Agronegócio. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011. p. 1-19.
CAVALHEIRO, N. Observação sobre a elaboração da matriz insumo produto. Pesquisa & debate, São Paulo, v. 9, n. 2(14), p. 139-157, 1998.
CEPEA - Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada. PIB cadeias do agronegócio – 4º trimestre 2016. Piracicaba: CEPEA, 2016. 15p. Disponível em:<http://www.cepea.esalq.usp.br/upload/kceditor/files/Relatorio%20PIBAGRO%20Cadeias_2016(1).pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
CEPEA - Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada. Participação do agronegócio no PIB do Brasil (em %). Disponível em:<https://www.cepea.esalq.usp.br/br/pib-do-agronegocio-brasileiro.aspx>. Acesso em: 12 Dez. 2017.
CNA – CONFEDERAÇÃO DA AGRICULTURA E PECUÁRIA DO BRASIL. Mapa aponta queda do faturamento das lavouras e pecuária de MS. Brasília: CNA, s.d.. Disponível em: <http://www.cnabrasil.org.br/noticias/mapa-aponta-queda-no-faturamento-das-lavouras-e-pecuaria-de-ms>. Acesso em: 02 fev. 2018.
20
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da Safra Brasileira de Grãos - Safra 2015/16 - v. 3, n. 10. Brasília: CONAB, 2016. 183p. Disponívelem:<http://www.conab.gov.br/OlalaCMS/uploads/arquivos/16_07_07_09_07_21_boletim_graos_julho_2016.pdf>. Acesso em 26 jun. 2016.
COSTA NETO, P. R.; ROSSI, L. F. S. Produção de biocombustível alternativo ao óleo diesel através da transesterificação de óleo de soja usado em frituras. Química Nova, São Paulo, v. 23, n. 4, p. 531-537, 2000. Disponível em:<http://dx.doi.org/10.1590/S0100-40422000000400017>.
EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Soja. Londrina: Embrapa Soja, 2017. Disponível em: <https://www.embrapa.br/soja/cultivos/soja1>. Acesso em: 02 abr. 2017.
FAMASUL –. Federação da Agricultura e Pecuária de MS. Relatório técnico: construção da matriz insumo produto para a cadeia produtiva do milho no Mato Grosso do Sul. Campo Grande: FAMASUL, 2015. 77p.
FAMASUL –. Federação da Agricultura e Pecuária de MS. Soja. Campo Grande: APROSOJA, 2016. Disponível em: <http://sistemafamasul.com.br/aprosoja-ms/a-aprosoja-ms/>. Acesso em 02 abr. 2017.
G&M COLSULTORIA. Relatório Técnico: Construção da Matriz Insumo-Produto Para a Cadeia Produtiva da Soja no Mato Grosso do Sul. Campo Grande: Aprosoja, 2015. 72p.
GUILHOTO, J. J. M. Análise de Insumo-Produto: Teoria e Fundamentos. MPRA: University Library of Munich, Germany, n. 2566, 2011. 72p. Disponível em: <https://mpra.ub.uni-muenchen.de/32566/2/MPRA_paper_32566.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
GUILHOTO, J. J. M.; FURTOSO, M. C.; BARROS, G. S. C. O Agronegócio na Economia Brasileira: 1994 a 1999. Piracicaba/Brasília: Cepea/Esalq/CNA, 2000. 139p.
IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. A Economia Brasileira no 4º Trimestre de 2015: Visão Geral. 2015. Disponível em:<ftp://ftp.ibge.gov.br/Contas_Nacionais/Contas_Nacionais_Trimestrais/Comentarios/2012/pib-vol-val_201204comentarios.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA Indicadores IBGE: Estatística da Produção Agrícola. 2017. 72p. Disponível em:<ftp://ftp.ibge.gov.br/Producao_Agricola/Levantamento_Sistematico_da_Producao_Agricola_[mensal]/Fasciculo_Indicadores_IBGE/2017/estProdAgr_201701.pdf >. Acesso em: 4 ago. 2017.
KAGEYAMA, A. O novo padrão agrícola brasileiro: do Complexo Rural aos Complexos Agroindustriais. Campinas: UNICAMP, 1987. p.3.
21
LEONTIEF, W. W. Quantitative Input-Output Relations in the Economic Systems of the United States. Review of Economics and Statistics, Cambridge, 18, n. 3, p. 105-125, 1936.
MAPA – Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Cadeia produtiva da soja. v. 2. Brasília: MAPA, 2007. 116p.
MEDEIROS, N. H. A competição schumpteriana e a organização cooperativa: o caso da “COCAMAR”. 1995. 235f. Tese (Doutorado em Economia) – Universidade de São Paulo, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade; Departamento de Economia. São Paulo, 1995.
MILLER, R. E.; BLAIR, P. D. Input-output analysis: foundations and extensions. 2. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 750p.
MÜLLER, G. Complexo agroindustrial e modernização agrária. São Paulo: HUCITEC/PUC-SP, 1989a. 149p.
MÜLLER, G. As relações micro-macro e indústria agroalimentar: o poder econômico e a pesquisa em ciências sociais. Rascunho, Araraquara, n. 1, p. 1-53, 1989b.
RICHARDSON, H. W. Insumo-produto e economia regional. Rio de Janeiro: Zahar, 1978. 268p.
RICHETTI, A. Viabilidade econômica da cultura da soja na safra 2014/2015, em Mato Grosso do Sul. Dourados: Embrapa Agropecuária Oeste, 2014. 13p. (Embrapa Agropecuária Oeste. Comunicado Técnico, 194). Disponível em: <http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105124/1/COT2013194.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
SEMADE – Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Econômico. Contas Regionais: Produto Interno Bruto Estadual 2010-2014. Campo Grande: SEMADE, 2016. 24p. Disponível em:<http://www.semagro.ms.gov.br/wp-content/uploads/sites/157/2017/06/PIB-MS2010-2014.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
SANTOS, C. E. Anuário brasileiro da soja 2015. Santa Cruz do Sul: Gazeta, 2015. p.40.
SILVA, J. G. A modernização dolorosa: estrutura agrária, fronteira agrícola e trabalhadores rurais no Brasil. Rio de Janeiro: Zahar, 1982. p. 5, 32.
VENCATO, A. Z. Anuário Brasileiro da Soja 2010. Santa Cruz do Sul: Gazeta, 2010. p. 144.
22
4. ARTIGO
DIMENSIONAMENTO DO COMPLEXO SOJA DO ESTADO DE MATO
GROSSO DO SUL EMPREGANDO A MATRIZ INSUMO PRODUTO
RESUMO: A presença da cultura da soja é muito forte no estado de Mato Grosso
do Sul (MS), podendo ser observada pelas enormes áreas plantadas e a alta
produção com a oleaginosa no Estado. Quando se trata do Complexo
Agroindustrial (CAI) da soja em MS, não se tem a exata dimensão do seu valor
monetário, bem como, de quantos empregos são gerados nesse complexo, o
quanto dessa produção é processada no MS, o quanto é exportado para outros
estados da federação ou para o exterior. Neste trabalho foi analisada a dimensão
do Complexo Soja de MS em termos monetários, do volume de processamento
no Estado e da geração de emprego e renda. Para isso, utilizou-se como
metodologia a matriz insumo-produto da economia sul-mato-grossense para o
ano de 2010. Os resultados mostraram que o PIB de MS apresenta
multiplicadores de impacto que foram estimados para um modelo de Leontief
fechado. Os impactos no valor adicionado decorrentes do aumento da demanda
final em valores foram os setores de: Outros serviços, Comércio e Agropecuária
sem a soja. A composição dos agregados que compõem o PIB desse complexo
mostrou uma participação dos agregados no complexo da soja de 47,36%. No
cenário nacional e de participação relativa dos agregados no PIB do agronegócio
de 6,54%. Nesse sentido, pode-se notar que a produção e comercialização
desse produto, advindo do campo, tem representatividade expressiva na
economia do estado de MS.
Palavras-chave: PIB do Agronegócio de MS; Matriz Insumo-Produto de MS;
Desenvolvimento Regional de MS.
23
SIZE OF THE SOYLE COMPLEX OF THE STATE OF MATO GROSSO DO
SUL EMPLOYING THE MATRIX INPUT PRODUCT
ABSTRACT: The presence of the soybean crop is very strong in the state of Mato
Grosso do Sul (MS), which can be observed by the enormous planted areas and
the high production with the oilseed in the State. When it comes to the
Agroindustrial Complex (CAI) of soybeans in MS, the exact size of their monetary
value is not known, as well as how many jobs are generated in this complex, how
much of that production is processed in the MS, how much is exported to other
states of the federation or abroad. In this work the size of the MS Soybean
Complex in monetary terms was analyzed, the volume of processing in the State,
the export and the generation of employment and income. For this, the input-
output matrix of the South-Mato Grosso economy for the year 2010 was used as
methodology. The results showed that the GDP of MS presents impact multipliers
that were estimated for a closed Leontief model. The value added impacts of the
increase in the final demand for values were: Other services, Commerce and
Agriculture without soybean. The composition of the aggregates that compose
the GDP of this complex showed a participation of the aggregates in the soy
complex of 47.36%. In the national scenario and relative participation of the
aggregates in agribusiness GDP of 6.54%. In this sense, it can be noted that the
production and commercialization of this product, coming from the field, has
significant representation in the MS state economy.
Keywords: Agribusiness GDP of MS; Input-Product Matrix of MS; Regional
Development of MS.
24
4.1. Introdução
O agronegócio abrange os mais variados níveis da cadeia produtiva da
economia brasileira, não possuindo como fonte determinante apenas uma
atividade, mas sim, todo um cenário agroindustrial aonde a pecuária, agricultura
e até mesmo as atividades de transformação e serviços que compõem esse
arranjo produtivo, que transforma determinada matéria prima em produtos finais
(CALLADO; CALLADO, 2011).
Ao contrário do que muitos imaginam, o agronegócio não está somente
relacionado com o campo, mas também com o meio urbano, sendo um dos
vetores de promoção da subordinação das atividades rurais à dinâmica das
cidades. Isso ocorre porque, à medida que o agribusiness se moderniza, mais
ele torna-se dependente de atuações industriais e produtivas advindas das
cidades.
O agronegócio brasileiro tem importante representatividade na economia
nacional, segundo estudos realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), que apontou em 2015 um crescimento do setor que se deve
principalmente, entre outros, ao desempenho da agricultura, que registrou
aumento na produção. Foram destaques as lavouras de soja, com aumento de
11,9%, milho 7,3% e cana-de-açúcar, 2,4%, ao passo que na pecuária, os
destaques em crescimentos estão nos segmentos de suínos 5,3% e frango 3,8%
(PORTAL BRASIL, 2016).
O consumo global de soja em 2017 foi estimado em 332,4 milhões de
toneladas, demanda recorde influenciada por aumento em todos os grandes
mercados mundiais, inclusive da China, que é o maior mercado, com demanda
esperada de 101,1 milhões de toneladas se soja, alta de 6,4% sobre 2015/2016.
A expectativa da demanda dos EUA foi menor do que o previsto no relatório
anterior, ainda assim, representa um recorde, com 56 milhões de toneladas. No
Brasil, esse consumo deve ser recorde, somando 45,1 milhões de toneladas
(FIESP, 2017).
A produção de soja no Brasil, referente a safra 2016/2017, é de um
montante de 113,923 milhões de toneladas, sendo o estado de Mato Grosso o
maior produtor desse grão no país, com uma produção de 30,514 milhões de
toneladas. O estado do Paraná teve uma produção de 19,534 milhões de
toneladas, seguido pelo estado do Rio Grande do Sul com uma produção de
25
18,714 milhões de toneladas, Goiás ocupa o quarto lugar com a produção de
10.593,5 milhões de toneladas e, em quinto lugar aparece o estado de Mato
Grosso do Sul, com uma produção de 7.760,2 milhões de toneladas de soja
(IBGE/LSPA, 2017).
Para o dimensionamento do complexo da soja no estado de MS, utilizou-
se uma ferramenta ligada a econometria, denominada de matriz insumo produto
(MIP), que faz uma radiografia das atividades agrícolas, e permite identificar os
diversos fluxos de produção em MS, permitindo mostrar a importância
econômica do agronegócio para Estado por meio de um conjunto sistemático de
informações detalhadas sobre a sua estrutura produtiva. A MIP é um instrumento
valioso para a análise econômica em geral e para a elaboração de políticas
públicas (FAMASUL, 2016).
Neste contexto econômico, o objetivo principal deste estudo foi
dimensionar o Complexo Agroindustrial da Soja em Mato Grosso do Sul para o
ano de 2010. Para auxiliar nessa consecução foram determinados: a estrutura
para agregação no PIB, os índices de ligação, multiplicadores de impactos e
renda no Estado em 2010.
26
4.2. Material e Métodos
Este estudo tem caráter descritivo e exploratório, pois, pretende-se
analisar e correlacionar fatos ou fenômenos sem manipular as variáveis do
problema, ao mesmo tempo em que desenvolve, esclarece e modifica conceitos
e ideias, com vistas à formulação de problemas mais precisos ou hipóteses
pesquisáveis para estudos posteriores.
Foram utilizados dados secundários fornecidos pela Companhia Nacional
de Abastecimento (CONAB), Federação da Agricultura e Pecuária de Mato
Grosso do Sul (FAMASUL), Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
Secretaria Estadual de Meio Ambiente e Desenvolvimento Econômico
(SEMADE) e, pesquisas documentais.
Em virtude da metodologia de pesquisa ser descritiva foi realizado um
levantamento e uma revisão bibliográfica sobre a matriz insumo-produto,
desenvolvido por Leontief (1936), que permite a identificação da
interdependência das atividades produtivas compostas de insumos utilizados e
produtos decorrentes do processo de produção, mediante um modelo de
planejamento econômico baseado no método entrada-saída, cuja finalidade é
estudar o fluxo de bens e serviços entre os vários setores da economia.
De acordo com Miller e Blair (2009), um modelo de insumo-produto é
construído a partir de dados observados em um contexto econômico, podendo
ser um modelo que represente determinada área, como uma nação, por
exemplo. A atividade econômica deve ser capaz de ser separada em um número
de segmentos ou setores que compõe a estrutura de produção da economia. Os
dados necessários são fluxos de produtos, mensurados em unidades monetárias
ou não, de cada um dos setores (como produtor/vendedor), para cada um dos
setores (como um comprador). Estes fluxos interindustriais, ou transações, ou
mesmo, fluxos intersetoriais são denominados de análise insumo-produto (input-
output analysis), e normalmente são representados por determinado período de
tempo (geralmente um ano).
As relações do modelo de insumo-produto são representadas, de modo
esquemático matricial na Figura 1. De acordo com ela, pode-se observar que as
vendas de um dado setor são utilizadas como insumo no processo produtivo de
outro setor ou podem também ser consumidas pelos vários componentes da
demanda final. De outro lado, observando-se as colunas nota-se que o processo
27
produtivo de um determinado setor exige uma determinada quantidade de
insumos que podem ser originados da própria economia ou importados. Este
mesmo processo produtivo é responsável tanto pelo pagamento de impostos
quanto pela geração de valor adicionado, na forma de geração de salários e de
excedentes.
SETORES
COMPRADORES DEMANDA FINAL
PRO
D.TO
TAL
X1
X
2
… X
j
… X
n
Investim
ento
Exporta
ção
Variaç
ão de
estoq
ue
Consu
mo do
Gover
no
Cons
. das
famíli
as
SE
TO
RE
S
VE
ND
ED
OR
ES
X1
X2
⁞
XI
⁞
Xn
Importações
Importações
Ind. liq.
VA
LO
R A
DIC
ION
AD
O
Remun
era-
ções
Excede
nte
Operac
ional
Bruto
PRODUÇÃO
TOTAL
Figura 6. Relação esquemática matricial do modelo de insumo-produto. (FONTE:
Adaptada de HILGEMBERG, 2004).
Na Figura 6, a demanda de um dado setor j, (j = 1, 2, 3, …, n), por insumos
originados de outros setores é relacionada com o montante de bens produzidos
por este mesmo setor j e a demanda final, isto é, a demanda das famílias, do
28
governo ou de outros países (exportações), é determinada por considerações
não relacionadas com o montante produzido nestas unidades (MILLER; BLAIR,
2009).
Deste modo, assumindo que a economia é dividida em n setores, tem-se
o modelo representado pela equação (4).
niXEIGCzn
j
iiiiiij ,,3,2,11
(4)
Onde zij é a produção do setor i utilizada como insumo intermediário pelo
setor j; Ci é a produção do setor i consumida pelas famílias; Ii é a produção do
setor i destinada ao investimento; Gi é a produção do setor i destinada às
administrações públicas; Ei é a produção do setor i exportada e; Xi é a produção
total do setor i (demanda final e insumos intermediários).
A demanda total de produção do setor i, denotada por Yi, equação (5), é
obtida pelo somatório das produções do setor i que são demandadas pelas
famílias, pelo governo, para investimentos e para exportações.
iiiii EIGCY (5)
O modelo de insumo-produto assume que os fluxos interindustriais do
setor i para o setor j obedecem a uma relação exata, dada por coeficientes
técnicos aij, que expressam a quantidade de insumos do setor i necessária à
produção de uma unidade de produto do setor j, e é definido pela equação (6).
njiX
za
j
ij
ij ,,3,2,1, (6)
Onde Xj é a produção total do setor j.
O conjunto de coeficientes técnicos aij ),,3,2,1,( nji forma uma
matriz A de dimensão n x n, que postulam medidas fixas das relações entre a
produção de um setor e seus insumos. Isolando zij na equação (6) obtém-se
jijij Xaz que substituído em (4), juntamente com a equação (5), obtém-se a
equação (7).
niXYXa
n
j
iijij ,,3,2,1
1
(7)
29
Desenvolvendo a equação (7), para ),,3,2,1,( nji e isolando-se,
em cada vetor, os valores de Y1, Y2, Y3, …, Yn obtém-se o sistema de equações
(8).
nnnnnnn
nn
nnn
nn
YXXaXaXa
YXaXaXa
YXXaXXaXa
YXaXaXXa
2211
33232131
222222121
112121111
(8)
Colocando fatores comuns em evidência, obtém-se o sistema matricial
aberto de Leontief, representando a proporção fixa dos insumos por unidade do
produto final, modelo (9).
nnnnnnn
n
n
n
Y
Y
Y
Y
X
X
X
X
aaaa
aaaa
aaaa
aaaa
3
2
1
3
2
1
321
3333231
2232221
1131211
1
1
1
1
(9)
A representação matricial do sistema aberto de Leontief (9), para os n
setores que compõem a economia, é dada matricialmente pela equação (10).
YXAI )( (10)
Sendo,
n
n
n
n
nnnnn
n
n
n
y
y
y
y
Ye
x
x
x
x
X
aaaa
aaaa
aaaa
aaaa
A
2
1
2
1
321
3333231
2232221
1131211
;
Isolando-se X da equação (10), obtém-se a produção total X necessária
para suprir a demanda final Y, equação (11).
YAIX 1)( (11)
Onde 1)( AI é a matriz de coeficientes técnicos diretos e indiretos,
denotada por Z, também conhecida como matriz de Leontief ou matriz inversa
de Leontief, a qual indica os requerimentos diretos (provenientes da demanda
final) e indiretos (provenientes da demanda intermediária) para a produção de
30
bens e serviços na economia, isto é, cada elemento da matriz corresponde aos
requisitos diretos e indiretos da produção total do setor i necessários para
produzir uma unidade de demanda final do setor j.
A partir dos coeficientes diretos e da matriz inversa de Leontief é possível
estimar, para cada setor da economia, o quanto é gerado direta ou indiretamente
de emprego, renda e valor adicionado para cada unidade produzida para a
demanda final. Pode-se ainda estimar os multiplicadores de impacto que medem
a cada aumento unitário na demanda final qual o resultado sobre o valor
adicionado, o emprego, os rendimentos ou qualquer outra variável apresentada
na matriz na forma de vetor linha (FEIJÓ; RAMOS, 2013).
Dessas análises, tem-se o modelo fechado da matriz, que pode ser
utilizado para mensurar os efeitos diretos, indiretos e induzidos sobre a geração
de emprego e renda nos setores a partir de alterações nas variáveis de demanda
final, onde pela matriz de Leontief tem a capacidade de gerar coeficientes que
endogenizam o consumo das famílias, permitindo medir os efeitos
multiplicadores desse consumo sobre o restante da economia (MILLER; BLAIR,
2009; GUILHOTO, 2011).
4.2.1 Medidas derivadas: indicadores síntese
Esses indicadores foram desenvolvidos procurando sintetizar a
informação contida nas matrizes de coeficientes técnicos. Os indicadores síntese
ou índices de ligações para frente e para trás, forward e backward linkages,
identificam os setores-chave na economia. São também denominados índices
de Hirschman-Rasmussen e indicam o grau de encadeamento dos setores da
economia, tanto para trás como para frente, ou seja, evidenciam o grau com que
um setor demanda ou oferta insumos para os demais setores do sistema
econômico.
Os valores calculados para os índices de ligações para trás indicam
quanto o setor demanda de outros setores da economia, enquanto os índices de
ligações para frente mostram o quanto o setor é demandado pelas outras
indústrias. De outra forma, diz-se que estes índices medem o encadeamento
entre os setores considerados na matriz de Leontief (RASMUSSEN 1956;
HIRSCHMAN, 1958; GUILHOTO et al., 2002; FEIJÓ; RAMOS, 2013).
31
O índice de ligação para frente, foward linkage (FL), de um setor i também
pode ser interpretado como sendo o aumento total da produção de todos os
setores da economia quando há um aumento unitário pela demanda final do
setor i, equação (12).
nizFL
n
j
iji ,,2,1
1
(12)
Quanto ao índice de ligação para trás, backward linkages, este pode ser
visto como sendo o aumento da produção do setor j quando acontece um
aumento unitário na demanda final da economia, equação (13).
njzBLn
i
ijj ,,2,11
(13)
Para comparações de matrizes são desenvolvidos índices normalizados,
ou seja, calcula-se para cada linha ou coluna da matriz de Leontief a relação
entre o seu coeficiente médio e a média total dos coeficientes.
4.2.2 Multiplicadores de impacto
Os multiplicadores de impacto adicionam novas informações à análise
insumo-produto ao incorporar as componentes do valor adicionado à equação
básica do modelo. São dois os principais efeitos calculados: efeito direto e efeito
indireto.
O efeito direto mede o impacto sobre uma variável em relação a uma
situação de alteração na demanda final de uma determinada atividade,
considerando apenas as atividades que fornecem insumos diretamente a esta
atividade. O efeito indireto, mede o impacto sobre uma variável a uma variação
na demanda final de uma determinada atividade, considerando todas as
atividades que fornecem insumos, direta e indiretamente a essa atividade
(GUILHOTO; SESSO, 2010; FEIJÓ; RAMOS, 2013).
Pela ótica de análise da endogeneização, também é possível verificar os
impactos sobre emprego e renda segundo o tipo de multiplicador: o Multiplicador
Tipo I considera apenas o fluxo econômico entre os setores (primeira rodada de
transações); e, o Multiplicador Tipo II inclui o consumo das famílias nas
32
transações econômicas (segunda rodada de transações) (MILLER; BLAIR, 2009;
GUILHOTO, 2011).
4.2.3 Multiplicador de renda
Definido em Feijó e Ramos (2013), o vetor W de dimensão n×1, onde wi
é a relação entre salário e o valor da produção da atividade i ( ni ,,2,1 ),
tem-se que o valor total dos salários (S) é escrito pela equação (14).
gWS (14)
Onde,
i
ii
g
Sw
(15)
Sendo Si = salários pagos na atividade i e gi = valor bruto de produção do
produto i. Substituindo g por fZ em (11), obtém-se a equação (16).
fZWS (16)
Onde Z corresponde a matriz de Leontief e f = corresponde aos itens de
demanda final. Nesse caso, a matriz A é chamada de matriz dos coeficientes
técnicos diretos e (I – A)-1 a matriz de Leontief ou matriz de coeficientes técnicos
diretos mais indiretos.
Desenvolvendo a matriz de Leontief em uma série de potências até a
ordem k, com o valor de k dependendo da precisão, tem-se a equação (17).
fAAAAIWS k )(' 32 (17)
As potências de A, definidas na equação (17), correspondem as diversas
rodadas de consumo a partir da estrutura da economia. A partir dessa
formulação define-se então a equação (18).
saláriodediretodormultiplicaAW (18)
33
Esse multiplicador é interpretado como o impacto de um aumento unitário
da demanda final da atividade i sobre os salários pagos pelas atividades que
fornecem insumos diretamente para a atividade i. A equação (19) dá o
multiplicador direto e in direto de salário.
saláriodeindireto e diretodormultiplica)( 1 AIW (19)
Esse multiplicador é interpretado como o impacto de um aumento unitário
da demanda final da atividade i sobre os salários pagos por todas as atividades
encadeadas direta e indiretamente com essa atividade.
A mesma formulação pode ser utilizada para calcular multiplicadores para
qualquer uma das variáveis que compõem o valor adicionado como os impostos
por atividade, ou seja, tem-se três tipos de indicadores para análise de impactos
sobre os salários W das atividades que aumentam sua produção; AW é o
impacto nos salários das atividades que fornecem insumos diretamente e;
1)( AIW é o impacto nos salários de todas as atividades que são afetadas.
4.2.4 Multiplicador de emprego
Dispondo do número de pessoas ocupadas em cada atividade é possível
calcular o vetor L, em que cada componente li é a relação entre o número de
pessoas ocupadas e o valor da produção da atividade i. Assim, o número de
pessoas ocupadas pode ser descrito como pela equação (20).
gLPO (20)
Em que,
i
ii
g
POl
(21)
com POi = pessoal ocupado na atividade i.
Pode-se então descrever as equações (22) e (23).
ocupadopessoaldediretodormultiplica AL (22)
34
ocupadopessoalde
indiretoediretodormultiplica)( 1 AIL (23)
O multiplicador direto pode ser interpretado como o impacto de um
aumento unitário da demanda final da atividade i sobre o número de pessoas
ocupadas nessa atividade. Já o impacto direto mais indireto pode ser
interpretado como o impacto de um aumento unitário da demanda final da
atividade i sobre o pessoal ocupado por todas as atividades encadeadas direta
e indiretamente com essa atividade.
Vários tipos de multiplicadores podem ser utilizados para estimar os
efeitos das mudanças ocorridas como: (a) produtos dos setores da economia;
(b) rendas recebidas pelas famílias em cada setor por causa dos novos produtos;
(c) empregos (postos de trabalho em termos físicos) que estão sendo gerados
em cada setor devido aos novos produtos; (d) o valor adicionado que é criado
por cada setor da economia através dos novos produtos (MILLER; BLAIR, 2009).
O procedimento metodológico para elaboração dos efeitos diretos e
indiretos de emprego e renda do trabalho, descrita por Porsse (2002), para
quantificar os empregos gerados a partir de um aumento da demanda final em
cada setor da economia.
O emprego será relacionado à produção por meio de uma relação linear
com o cálculo de um coeficiente de emprego, definido como a relação entre o
número de trabalhadores e a produção desse setor. Permanecendo constante
esse coeficiente, a qualquer aumento na produção corresponderá
proporcionalmente um aumento no nível de emprego.
Miller e Blair (2009) descrevem os três efeitos gerados na economia:
emprego direto, emprego indireto e o efeito-renda. A metodologia consiste em
associar a matriz inversa de Leontief aos coeficientes de emprego dos setores
da economia, os quais fornecem o número de empregos gerados direta e
indiretamente para uma variação da demanda final. Utilizando, por sua vez, a
matriz de coeficientes técnicos para calcular a inversa da matriz de Leontief, tem-
se calculado o número de empregos gerados direta, indiretamente e, pela
indução, a partir de um incremento na demanda final das famílias.
35
A geração de emprego dentro das atividades econômicas tem como ponto
de partida o aumento na demanda final que, primeiramente, gera empregos
diretos que correspondem à divisão do total de empregados pelo valor bruto da
produção por atividade. Já a demanda por insumos intermediários da atividade,
indiretamente, aumenta a demanda final, resultando no crescimento da produção
das demais atividades.
O multiplicador direto D
je da variável é dado como o valor da renda
requerida por unidade de produto para cada setor da economia, expressa pela
equação (24).
j
jD
jX
Ee (24)
Onde: eD = vetor dos coeficientes diretos do emprego; jE = valor da renda do
setor j; X = valor da produção do setor j.
Através do multiplicador direto e indireto do emprego tem-se o impacto do
acréscimo na demanda final do setor j sobre o emprego total da economia, dado
todo encadeamento intersetorial do modelo de Leontief. Dessa forma, o efeito
total, direto mais indireto, pode ser obtido pela equação (25).
-1D A)-(IeDIe (25)
Onde: eDI = vetor do multiplicador direto e indireto do emprego; (I – A)-1 =
matriz dos coeficientes técnicos do modelo de Leontief.
No emprego indireto, qualquer aumento da produção de um bem final
estimula a produção de todos os insumos requeridos para a sua produção.
Desse modo, um aumento na demanda em um setor específico provoca aumento
da produção não apenas do setor, mas também dos bens intermediários
(insumos) gerando empregos indiretos.
Assim, o cálculo dos multiplicadores indiretos deve ser realizado
subtraindo o resultado em (24) pelo resultado em (25). Para os multiplicadores
de renda diretos e indiretos são analogias aos multiplicadores de emprego
36
substituindo trabalho por renda do trabalho que considera os salários pagos no
ano.
Consideram a estrutura interna da economia dentro de um modelo de
insumo-produto determinando o encadeamento dos setores a montante e a
jusante, sendo classificados como setores para trás, que estimam o quanto um
setor demanda dos outros setores, e índices para frente, que informam o quanto
um setor é demandado pelos outros setores da economia.
Para Rasmussen (1956) e Hirschman (1958), valores maiores do que um
dos índices de ligações indicam setores acima da média e, portanto, setores-
chave para o crescimento da economia.
Para comparações das matrizes, são desenvolvidos índices
normalizados. Calcula-se para cada linha ou coluna da matriz de Leontief a
relação entre o seu coeficiente médio e a média total dos coeficientes (FEIJÓ;
RAMOS, 2013).
Esses índices podem ser normalizados tomando-se seu coeficiente médio
em relação à média total dos coeficientes. Então, definindo-se a média de cada
indicador de ligação e a média total dos coeficientes da matriz de Leontief tal
como sugerido por Porsse (2002), podem ser normalizados utilizando as
equações (12) e (13), respectivamente, que possibilitam a identificação de
setores-chave, ou seja, índices normalizados com valores superiores à unidade
evidenciam setores com comportamento acima da média, portanto, setores-
chave da economia regional, equações (26) e (27).
i j
ij
i
i
FLn
FLnFL
2
*
1
1
(26)
i j
ij
j
j
BLn
BLnBL
2
*
1
1
(27)
Segundo Guilhoto (2011) a identificação dos setores-chave pode ser
entendida como os setores em que os índices BL e FL apresentam valor superior
37
a 1. Estes são setores cujas atividades econômicas exercem uma influência
maior do que a média em toda a economia.
Para isolar os impactos da cadeia da soja dentro da economia de Mato
Grosso do Sul foi dimensionamento do agronegócio deve-se considerar a
contribuição de cada segmento da sua cadeia produtiva e as inter-relações sobre
aquisições e vendas para outros setores da economia.
Para adequar a metodologia de estimativa do PIB do agronegócio sul-
mato-grossense os procedimentos usuais de contabilidade nacional, praticados
pelo IBGE, foram utilizados sobre a base de dados regional. Assim, o produto do
agronegócio representa a produção de todas as unidades produtoras de bens e
serviços inter-relacionadas com a agropecuária em ligações a montante e a
jusante, no ano de 2010, avaliando a preços de consumidor, separando os
efeitos do complexo da soja separadamente.
Nesse sentido, a metodologia para o cálculo do PIB do agronegócio
fundamentando-se na intensidade da interligação para trás e para frente da
agropecuária. O PIB do agronegócio resulta da soma de quatro agregados
principais: I) insumos para a agricultura e pecuária; II) agropecuária; III)
processamento (agroindústria) e; IV) distribuição (serviços e comércio).
A definição de setores e produtos leva em conta o cálculo de Valor
Adicionado a preços de consumidor (VAPC) é obtido pela soma do valor
adicionado a preços básicos (VAPB) aos impostos indiretos líquidos de subsídios
(IIL), resultando na equação (28).
IILVAVA PBPC (28)
Para o cálculo do PIB do agregado I (insumos para agricultura e pecuária)
são utilizadas as informações disponíveis na tabela de transações da matriz de
insumo-produto referentes aos valores dos insumos adquiridos pela
agropecuária sem a soja e pelo complexo da soja. As colunas com os valores
dos insumos são multiplicadas pelos respectivos coeficientes de valor
adicionado por setor i (CVAi) ( n,,1i ).
38
Para obter-se os Coeficientes do Valor Adicionado por setor (CVAi) divide-
se o Valor Adicionado a Preços de Consumidor (VAPCi) pela Produção do Setor
(Xi), equação (29).
i
PC
iX
VACVA i (29)
Dessa forma, o problema de dupla contagem, comumente apresentado
nas mensurações do PIB do agronegócio, quando se leva em consideração os
valores dos insumos e não o valor adicionado efetivamente gerado na produção,
segundo Furtuoso e Guilhotto (2003), foi eliminado. Tem-se na equação (30) a
formulação da agregação dos valores de produção do PIB do agregado I.
n
i
iikIk CVAzPIB1
1,2k (30)
Onde IkPIB = PIB do agregado I (insumos) para agropecuária sem a soja
(k = 1) e complexo da soja (k = 2); ikz = valor total do insumo do setor i para a
agropecuária sem a soja ou complexo da soja e; CVAi = coeficiente de valor
adicionado do setor i.
Para o agregado I total tem-se na equação (31).
21 III PIBPIBPIB (31)
Onde IPIB = PIB do agregado I; 1I
PIB = PIB da agropecuária se a soja e;
2IPIB = PIB do complexo da soja.
Para o agregado II (agropecuária sem a soja e complexo da soja),
considera-se no cálculo os valores adicionados gerados pelos respectivos
setores e subtrai-se dos valores adicionados destes setores os valores que foram
utilizados como insumos, mas eliminando o problema da dupla contagem,
conforme a equação (32).
39
n
i
iikPCIIk CVAzVAPIBk
1
1,2k (32)
Onde IIkPIB = PIB do agregado II para agropecuária se a soja (k = 1) e
complexo da soja (k = 2) e; demais variáveis descritas nas equações anteriores.
Para o agregado II total, a equação (33) descreve a agregação.
21 IIIIII PIBPIBPIB (33)
Onde IIPIB = PIB do agregado II; 1IIPIB = PIB da agropecuária sem a soja
e; 2IIPIB = PIB do complexo da soja.
Para a definição da composição das indústrias de base agrícola
(agregado III) adota-se vários indicadores, como: a) os principais setores
demandantes de produtos agrícolas, obtido através da matriz de insumo-produto
regional; b) as participações dos insumos agrícolas no consumo intermediário
dos setores agroindustriais; e c) as atividades econômicas que efetuam a
primeira, a segunda e a terceira transformação das matérias-primas agrícolas.
Dessa forma, os ramos industriais de base agrícola (agroindústrias) são
selecionados pelas seguintes atividades no Estado: i) alimentos e bebidas
(exceto óleos vegetais e rações); ii) óleos vegetais –exceto de milho; iii) demais
óleos vegetais e rações balanceadas; iv) produtos de madeira – exclusive
móveis; v) celulose e fabricação de papel e; vii) álcool. A equação (34), que é o
somatório dos valores adicionados pelos setores agroindustriais subtraídos dos
valores adicionados dos setores que foram utilizados como insumos do
agregado II, produz o PIB do agregado III.
kq
qqkPCIIIk CVAzVAPIBk
(34)
40
Onde IIIkPIB = PIB do agregado III para agropecuária sem a soja (k = 1) e
complexo da soja (k = 2); qkz = valor dos insumos da agroindústria adquirido
pela agropecuária como um todo.
Para o agregado III total tem-se na equação (35) a descrição da
somatória.
21 IIIIIIIII PIBPIBPIB (35)
No caso do agregado IV, a distribuição final, considera-se para fins de
cálculo o valor agregado dos setores relativos ao Transporte e Armazenagem,
Comércio e Serviços. Do valor total obtido destina-se ao Agronegócio apenas a
parcela que corresponde à participação dos produtos agropecuários e
agroindustriais na demanda final de produtos. A sistemática adotada no cálculo
do valor de distribuição final do agronegócio industrial pode ser representada
pelas equações (36), (37) e (38), considerando conjuntamente a agropecuária
sem a soja e o complexo da soja.
DFDPIIILDFG DFDF (36)
MCVASVACVAT PCPCPC (37)
1,2 k 1
DFD
DFDF
MCPIBq
qK
IVk (38)
Onde DFG = Demanda Final Global; IILDF = Impostos Indiretos Líquidos
pagos pela Demanda Final; PIDF = Produtos Importados pela Demanda Final (do
Brasil e Exterior); DFD = Demanda Final Doméstica; VATPC = Valor Adicionado
do Setor de Transporte a preços de consumidor; VACPC = Valor Adicionado do
Setor de Comércio a preços de consumidor; VASPC = Valor Adicionado do Setor
de Serviços a preços de consumidor; MC = Margens de Comercialização; DFk =
Demanda Final da agropecuária sem a soja (k = 1) e do complexo da soja (k =
2); DFq = Demanda Final dos Setores Agroindustriais e; PIBIVk = PIB do agregado
IV para a agropecuária sem a soja (k = 1) e do complexo da soja (k = 2).
41
O PIB total do Agronegócio é dado pela soma dos seus agregados,
definido na equação (39).
kkkk IVIIIIIIkComplexo PIBPIBPIBPIBPIB soja da (39)
Onde sojada ComplexoPIB = PIB do complexo da soja.
O presente trabalho tem como objetivo dimensionar em termos
monetários o Complexo Agroindustrial da Soja de Mato Grosso do Sul a partir da
matriz de insumo-produto para o ano base de 2010.
4.2.5 Base de dados
A base de dados utilizada foi a Matriz de Insumo-Produto para o estado
de Mato Grosso do Sul (MS), resultado dos trabalhos do Projeto de Pesquisa
Construção da Matriz de Insumo-Produto (MIP) do Estado de Mato Grosso do
Sul, da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), elaborada por
Fagundes e colaboradores, com base nas Contas Nacionais e Contas Regionais,
do ano de 2010, publicada em 2015, a qual contempla 32 setores de atividades
econômicas em MS: Agricultura, silvicultura, exploração florestal; Pecuária e
pesca; Extrativa mineral; Alimentos e bebidas; Têxteis; Artigos do vestuário e
acessórios; Artefatos de couro e calçados; Produtos de madeira exclusive
móveis; Celulose e produtos de papel; Jornais, revistas, discos; Álcool; Produtos
químicos; Artigos de borracha e plástico; Minerais não-metálicos; Fabricação de
aço e derivados; Produtos de metal; Máquinas e equipamentos; Máquina,
aparelho material elétrico; Peças e acessórios para veículos automotores;
Outros indústria de transformação; Outros serviços industriais de utilidade
pública (SIUP); Construção civil; Comércio e serviços de manutenção e
reparação; Transporte, armazenagem e correio; Serviços de informação;
Intermediação financeira e serviços relacionados; Atividades imobiliárias e
aluguéis; Serviços de alojamento e alimentação; Serviços prestados às
empresas; Educação e saúde mercantil; Outros serviços; Administração pública.
42
4.3. Resultado e Discussão
Esta seção apresenta os resultados da pesquisa em termos dos cálculos
dos indicadores sínteses para obtenção dos multiplicadores de impacto na
economia de Mato Grosso do Sul.
4.3.1. Resultado do PIB do agronegócio
Entre os principais medidores de riquezas, pode-se destacar que PIB de
determinado setor produtivo, temos o agronegócio que possui uma grande
representatividade do setor primário, assim temos a tabela 1, que demonstra de
forma clara e objetiva os dados de maior relevância.
Por meio dos resultados do PIB do agronegócio podem ser medidos os
preços ao consumidor, chegando a responder por 21,64% do PIB da economia
brasileira enquanto na economia sul-mato-grossense participa com 36%
(CEPEA, 2017).
Tabela 1. A estrutura para agregação no PIB do complexo da soja de Mato Grosso do Sul em 2010 a preços de consumidor (em R$ milhões e percentual)
Agregados
Valor agregado a
preços de
consumidor
(em R$ milhões)
Participação
relativa dos
agregados no
PIB do
complexo soja
(%)
Participação
relativa dos
agregados no
PIB do
agronegócio (%)
Agregado I 173 8,62 1,19
Agregado II 619 30,80 4,25
Agregado III 266 13,23 1,83
Agregado IV 952 47,36 6,54
Total 2.011 100,00 13,81
Do valor do complexo soja de R$ 2.011 milhões, 8,62% corresponde a
insumos (Agregado I) produzidos no Estado e aproximadamente 31% a
produção de soja na agricultura (Agregado II). O processamento da soja está
ligado, principalmente, ao esmagamento para produção de óleo vegetal e farelo
43
de soja. Além disso, a indústria de rações compra parte do farelo para a
fabricação de rações balanceadas para animais.
Em relação ao agregado IV que corresponde a distribuição e serviços, tem
participação de 47,36% do complexo da soja, que corresponde em R$ 952
milhões, respectivamente ocupa 6,54% de sua participação do PIB do
agronegócio.
Em termos de participação, verifica-se que a maior parte dos resultados
do complexo da soja é obtido, em termos de valor adicionado, pelos setores
urbanos como a comercialização e industrialização que chega a representar 60%
do PIB do complexo da soja (Agregados III e IV).
4.3.2 Backward e Forward Linkages
Utilizando a metodologia desenvolvida, apresenta-se os resultados
obtidos pelos índices de ligação para a frente (FL) e para trás (BL) para os 10
setores considerados na matriz de insumo-produto regional de Mato Grosso do
Sul em 2010 (Tabela 2).
Tabela 2. Índices de ligação para trás (BL) e para frente (FL) em Mato Grosso do Sul, em 2010
Setores BL* FL* Direção
Agropecuária sem a soja 1,0027 1,0933 Setor Chave
Complexo da soja 1,2323 1,0911 Setor Chave
Extrativa mineral 0,9826 0,7783 Sem ligação
Alimentos e Bebidas sem a soja 1,3495 0,9947 Para Trás
Outras indústrias de transformação 0,8948 1,1312 Para Frente
SIUP 0,7729 0,8195 Sem ligação
Construção civil 0,9119 0,7510 Sem ligação
Comércio e serviços de manutenção e reparação
0,9937 1,1635 Para Frente
Transporte, armazenagem e correio
0,9415 0,9741 Sem ligação
Outros Serviços 0,9180 1,2035 Para Frente
*Í Índices normalizados.
Os valores de BL* e FL*, da Tabela 2, normalizados e que apresentaram
valores superiores a 1 são considerados setores-chave nos quatro setores
considerados da economia, pois, exercem uma influência maior do que a média
em toda a economia. A agropecuária sem a soja apresenta valores de ligação
44
para trás e para frente acima de 1. Isso se deve ao fato de que os principais
mercados de insumos estão fora do Estado, defensivos mais fortemente e
fertilizantes parcialmente, ligando-se esses insumos ao resto do Brasil e exterior.
Quanto a orientação para frente, grande parte da produção está sendo destinada
para fora de MS, resultado em ligações novamente com o resto do Brasil e
exterior.
Com relação ao complexo da soja, os setores da cadeia apresentaram
forte ligação para trás, pela utilização de insumos, soja e farelo de soja, para a
produção de seus produtos de uso final como óleos vegetais e rações. Já para
frente, a venda de suas mercadorias para mercados externos, como do resto do
Brasil e o do mundo, são significativamente maiores do que outros setores da
economia.
O setor com maior índice de ligação para frente seria o de Outros serviços,
com 1,20, o que significa que para um choque de R$ 1,00 na demanda final de
todos os setores, gera um impacto de R$ 1,20 no valor de produção dos outros
serviços.
Existem quatro setores com ligação para trás: agropecuária sem a soja,
extrativa mineral, alimentos e bebidas sem a soja e construção civil. Estes
setores têm um maior poder de dispersão, ou seja, uma vez estimulados, geram
maior incremento (direto e indireto) na produção de todo o sistema de setores
que necessitam para atenderem a um incremento na demanda final. Somente
um setor foi considerado para frente, outras indústrias de transformação, e este
tem a maior sensibilidade de dispersão, ou seja, descreve a extensão relativa
em que o setor é afetado, direta ou indiretamente, por uma expansão no sistema
da economia.
4.3.3 Multiplicadores de impactos
Para mensurar essas relações diretas e indiretas, além dos efeitos
induzidos, foram estimados os multiplicadores de impactos, sendo apresentados
na Tabela 3 os relativos a valor adicionado.
45
Tabela 3. Multiplicadores de valor adicionado por atividades para uma variação da demanda final de mil reais, no Mato Grosso do Sul – 2010
Setores Direto Indireto Induzido Total
Agropecuária sem a soja 574 491 327 1392
Complexo da soja 205 375 122 703
Outras indústrias de transformação 246 302 183 730
Comércio e serviços de manutenção e
reparação 661 647 396 1703
Transporte, armazenagem e correio 490 514 327 1331
Outros Serviços 690 674 505 1869
Os multiplicadores de impacto foram estimados para um modelo de
Leontief fechado. Os impactos no valor adicionado decorrentes do aumento da
demanda final em percentuais são os setores de: Outros serviços (R$ 1.869,00),
Comércio (R$ 1.703,00) e Agropecuária sem a soja, de (R$ 1.392,00).
Com relação aos efeitos sobre os demais setores da economia,
decompondo os resultados totais, verifica-se que os setores com maior
capacidade de promover valor adicionado em outras atividades (indireto), a partir
de um choque na demanda final, Outros serviços (R$ 674,00) e Comércio (R$
647,00).
Com relação aos efeitos induzidos, ou seja, gerados a partir da
endogenização do consumo das famílias, o setor que apresentou maior valor
adicionado é justamente o setor referente ao de Outros serviços com R$ 505,00
para cada mil reais de aumento na demanda final.
Já para o emprego, foram calculados os valores referentes a pessoal
ocupado em cada um dos agregados do PIB do complexo da soja (Tabela 4).
46
Tabela 4. A estrutura para agregação do pessoal ocupado no complexo da soja em Mato Grosso do Sul em 2010
Agregados Pessoal
Ocupado
Participação relativa
dos agregados no
pessoal ocupado do
complexo da soja
estadual (%)
Participação relativa
dos agregados no
pessoal ocupado do
agronegócio estadual
(%)
Agregado I 2.963 11,61 0,70
Agregado II 4.028 15,78 0,95
Agregado III 1.307 5,12 0,31
Agregado IV 17.233 67,50 4,08
Total 25.531 100,00 6,05
A estrutura para agregação do pessoal ocupado no Complexo da Soja em
MS, apresenta na tabela 4 um percentual de 6,05% e que a maior parcela está
no agregado IV relacionado a distribuição, cerca de 4,08%. No pessoal ocupado
do complexo da soja, cerca de 17 mil pessoas estão envolvidas com atividades
urbanas que dão suporte a processamento e distribuição, representando 67,5%
do emprego.
O agregado III corresponde ao processamento (Agroindústria), neste item
nota-se que a, participação relativa ao número de pessoas ocupadas no
complexo da soja em MS é de 5,12% onde em relação ao agronegócio estadual
representa cerca de 0,31%, e assim corresponde a 1.307 pessoas ocupadas
neste agregado, assumindo então um papel de pequena relevância dentro deste
complexo.
4.3.4 Multiplicadores de impacto sobre emprego
Utilizando os multiplicadores de impacto seria possível estimar os valores
de acréscimos no pessoal ocupado diante de mudanças na demanda final por
produtos do complexo da soja. Esses valores foram novamente obtidos pela
aplicação do modelo de Leontief fechado (Tabela 5).
47
Tabela 5. Multiplicadores de emprego por atividades para uma variação da demanda final de milhões de reais, no Mato Grosso do Sul – 2010
Setores Direto Indireto Induzido TOTAL
Agropecuária sem a soja 17 15 10 42
Complexo da soja 2 10 4 16
Outras indústrias de transformação 10 10 6 26
Comércio e serviços de manutenção e
reparação 28 22 12 62
Transporte, armazenagem e correio 14 17 10 41
Outros Serviços 22 21 16 60
Os setores que mais contribuiriam para geração de pessoal ocupado
seriam: Outros serviços (60), Comércio (62), Construção civil (42) e
Agropecuária sem a soja (42).
O setor de comercio e serviços em comparado com o complexo da soja
tem maior representatividade de maneira indireta onde o número de empregos
no comercio é serviço é de (22) por milhão de reais, ao passo que o complexo
da soja apresenta apenas (4) empregos por milhão de reais. Este mesmo setor
também apresenta uma representatividade maior em relação aos demais setores
pelo método direto, onde apresenta (28) empregos, acompanhado dos outros
serviços é de (22) empregos por milhão de reais.
O setor de transporte e armazenamento gera em torno de (14) por milhão
de reais de empregos diretos e (17) por milhão de reais de empregos indiretos,
em comparado com o complexo da soja que possui números de irrelevantes pois
emprega (2) por milhão de reais de forma direta e (10) pessoas por milhão de
reais de maneira indireta.
48
4.4. Conclusões
Os resultados mostram a contribuição do Complexo da Soja para a
economia estadual, considerado os seus impactos tanto nos setores diretamente
ligados com seus impactos a jusante e a montante.
A análise dos agregados indica que o complexo da soja está integrado
com os demais setores da economia, uma vez que os agregados de distribuição
(comércio e serviços) tiveram 47% do valor do PIB do complexo.
Diante da abordagem realizada os setores da cadeia apresentaram forte
ligação para trás, com índice de ligação de 1,7373 e de 1,5381 para frente, sendo
considerada está uma forte ligação para trás dos insumos farelo de soja e
rações.
A respeito da participação dos componentes no pessoal ocupado do
complexo da soja, observa-se que a distribuição concentra 67,5% do total de
pessoal ocupado, apresentando os maiores multiplicadores de emprego dentre
todos os setores analisados.
O número de empregos que este complexo é responsável é de pouco
representatividade, uma vez que os recursos financeiros aplicados no setor e as
receitas que o mesmo atinge, acabada gerando de forma indireta baixos níveis
de empregabilidade, principalmente nos setores de transformação e transporte.
Assim nos remete a concluir que todo e qualquer setor da economia do
pais necessidade de analise em toda sua cadeia para garantir uma economia
setorial de forma concreta e relevante.
49
5.5 Referência Bibliográfica
CALLADO, A. A. C.; CALLADO, A. L. C. Sistemas agroindustriais. In: CALLADO, A. A. C. Agronegócio. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011. p. 1-19.
APROSOJA –. Federação da Agricultura e Pecuária de Mato Grosso do Sul. Matriz Insumo-Produto (MIP). APROSOJA/MS, Campo Grande, 2016. Disponível em: <http://sistemafamasul.com.br/programas-aprosojams/matriz-insumo-produto-mip/>. Acesso em: 24 Jun. 2017.
CEPEA - Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada. PIB do Agronegócio Brasileiro. Disponível em:<https://www.cepea.esalq.usp.br/br/pib-do-agronegocio-brasileiro.aspx>. Acesso em: 12 Março. 2018.
EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Soja em números (Safra 2016/2017). Londrina: Embrapa Soja, 2017. Disponível em: <https://www.embrapa.br/soja/cultivos/soja1/dados-economicos>. Acesso em: 02 Mar. 2018.
FEIJÓ, C. A.; RAMOS, R. L. O. Contabilidade Social: A Nova Referência das Contas Nacionais do Brasil. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013. 326p.
FIESP - Federação das Indústrias do Estado de São Paulo. Safra Mundial de
Soja 2016/17: 12º Levantamento do USDA. São Paulo, Abr. 2017 (Informativo DEAGRO). Disponível em:<http://www.fiesp.com.br/indices-pesquisas-e-publicacoes/safra-mundial-de-soja/attachment/boletim_soja_abril2017/>. Acesso em: 24 Jun. 2017.
FURTUOSO, M. C. O.; GUILHOTO, J. J. M. Estimativa e mensuração do produto interno bruto do agronegócio da economia brasileira - 1994 a 2000. Revista Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Brasília, v. 41, n. 4, p.803-827, 2003. Disponível em:<http://dx.doi.org/10.1590/S0103-20032003000400005>.
GUILHOTO, J. J. M. Análise de Insumo-Produto: Teoria e Fundamentos. Germany: MPRA, 2011. 76p. Disponível em: <https://mpra.ub.uni-muenchen.de/32566/2/MPRA_paper_32566.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2016.
GUILHOTO, J. J. M.; SESSO, U. A. F. Desenvolvimento Econômico e Regional: Estimação da Matriz Insumo-Produto Utilizando Dados Preliminares das Contas Nacionais. São Paulo: Economia & Tecnologia, 2010. 10p.
GUILHOTO, J. J. M.; SESSO FILHO, U. A.; LOPES, R. L.; HILGEMBERG, C. M. A. T.; HILGEMBERG, E. M. MPRA, Germany, n. 54182, p. 25-37, 2002. Disponível em: <https://mpra.ub.uni-muenchen.de/54182/1/MPRA_paper_54182.pdf>. Acesso em: 24 jun. 2017.
HILGEMBERG, E. M. Quantificação e efeitos econômicos do controle de emissões de CO2 decorrentes do uso de gás natural, álcool e derivados de
50
petróleo no Brasil: um modelo interregional de insumo-produto. 2004. 160f. Tese (Doutorado em Ciências) – Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2012.
HIRSCHMAN, A. O. The strategy of economic development. New Haven: Yale University Press, 1958. 230p.
LEONTIEF, W. W. Quantitative Input-Output Relations in the Economic Systems of the United States. Review of Economics and Statistics, Cambridge, v. 18, n. 3, p. 105-125, 1936. Disponível em: <http://dx.doi.org/ 10.2307/1927837>.
MILLER, R. E.; BLAIR, P. D. Input-output analysis: foundations and extensions. 2. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 750p.
PORSSE, A. A. Multiplicadores de impacto na economia gaúcha: aplicação do modelo de insumo-produto fechado de Leontief. Porto Alegre: FEE, 2002. 37p. Disponível em:<http://cdn.fee.tche.br/documentos/documentos_fee_52.pdf>. Acesso em: 24 Jun. 2017.
PORTAL BRASIL. PIB do agronegócio cresceu 1,8% em 2015. Brasília, Economia e Emprego, 03 mar. 2016. Disponível em:<http://www.brasil.gov.br/economia-e-emprego/2016/03/pib-do-agronegocio-cresceu-1-8-em-2015>. Acesso em: 24 jun. 2017.
RASMUSSEN, P. N. Studies in inter-sectoral relations. Amsterdam: North Holland, 1956. 217p.
