Flexibilização das taxas de juros

Procedendo-se à análise sob condição de risco, com flexibilização das taxas de juros, nas Tabelas 12 e 13 constata-se que a situação financeira do Estado do Ceará, que já vinha apresentando VPL negativo, quase não se altera, mesmo quando se fixa taxa de juros mínima de 3% ao ano. A taxa de juros de 6% ao ano piora a situação nos Estados do Ceará e Minas Gerais. Quando se fixa taxa de juros de 10% ao ano, a situação torna-se pior para todos os estados, mesmo para aqueles que apresentavam bom desempenho do fluxo de caixa

Tabela 12 - Médias do VPL e TIR sob condições de risco, com flexibilização da taxa de juros de 3% para 6%, nos Estados da Bahia, Ceará e São Paulo - cenário 3 - horizonte de 20 anos (com crédito fundiário)

VPL 3% 6% TIR* Bahia (63 famílias) 35.422 18.444 7% 5% Ceará (63 famílias) -468.180 -2.059.380 - -

São Paulo (69 famílias) 31.576 24.489 4% 4%

Fonte: Dados da pesquisa.

* Os valores da TIR referem-se aos projetos cujos VPLs foram obtidos com taxas de desconto de 3% e 6% ao ano, respectivamente.

Tabela 13 - Médias do VPL e TIR sob condições de risco, com flexibilização da taxa de juros, nos Estados de Minas Gerais, Paraná e Rio Grande do Sul - cenário 3 - horizonte de 20 anos (com crédito fundiário)

VPL 3% 6%

TIR

Minas Gerais (24 famílias) -79.872 -103.100 0% -

Paraná (88 famílias) 343.160 267.666 14% 12%

Rio Grande do Sul (87 famílias) 744.865 655.137 29% 27%

(Bahia, São Paulo, Minas Gerais, Paraná e Rio Grande do Sul), ou seja, todos apresentaram VPLs negativos.

A diferenciação nos resultados apresentados nas Tabelas 12, 13 e 14 decorre do fato de que, nesse cenário (cenário 3), estão sendo incluídos os encargos financeiros nos fluxos de caixa; nesse sentido, os indicadores financeiros (VPL e TIR) mostram diferenças em relação aos resultados observados nas tabelas anteriores.

Não foi incluída, nas Tabelas 12 e 13, a taxa de juros de 10%, porque a essa taxa, quando se incluem os custos financeiros no fluxo de caixa, nenhum projeto foi viável, enquanto apenas os projetos da Bahia, São Paulo, Paraná e Rio Grande do Sul tornaram-se viáveis, à taxa de 6%.

Quando se analisa o cenário 4, no qual foi feita análise dos efeitos da mudança do tamanho da área produzida (ver Apêndice B, Quadros 5B, 6B, 7B, 16B, 17B, 18B, 27B, 28B, 29B, 34B, 35B e 36B), constatam-se mudanças significativas nos resultados. Isso equivale dizer que, caso aumente o tamanho da área cultivada em 10%, têm-se efeitos na renda, na produção e nos custos dos insumos, conforme Tabela 14.

Tabela 14 - Impacto do aumento do tamanho do lote em 10% nos Estados da Bahia e São Paulo - cenário 4 - horizonte de 20 anos (com crédito fundiário) VPL TIR ∆10% Lote ∆10% Lote % Bahia 83.492 147.738 9% 11% 76,9 Minas Gerais 13.321 22.247 55% 7% 67,0 São Paulo 48.176 101.480 7% 11% 110,6

A primeira constatação que se tem, quando se varia o tamanho da área cultivada em 10%, é que tanto a receita como os custos dos insumos aumentam.

Para se ter idéia sobre esse impacto positivo na renda agrícola, na produção e nos insumos, basta fazer a comparação entre VPLs e TIR, dos cenários 2 e 3. Tomando-se como referência a Tabela 14, houve um incremento do VPL, na Bahia, após variação da área cultivada, de cerca de 76,9%. No Estado de São Paulo, esse incremento foi cerca de 110,6%. O percentual da TIR também aumentou, constatando-se maior segurança do investidor com relação ao retorno do capital investido e ao seu custo. Para Minas Gerais, a situação também se mostrou favorável, visto que houve incremento do VPL em torno de 67%.

Nos Estados do Paraná e Rio Grande do Sul, essa situação também se apresentou favorável, dado que se constata incremento de cerca de 28,9% do VPL, no Paraná, e 19%, no Rio Grande do Sul (Tabela 15).

Tabela 15 - Impacto do aumento do tamanho do lote em 10% nos Estados da Bahia e São Paulo - cenário 4 - horizonte de 20 anos (com crédito fundiário)

VPL TIR

∆10% Lote _∆10% Lote

%

Paraná 410.727 525.910 15% 17% 28,0 Rio Grande do Sul 793.784 919.963 62% 33% 15,8

Quanto ao impacto da variação do tamanho do lote em 10% no emprego, não foi possível medi-lo, porque, no nível de atividade que se encontram esses assentados, usa-se mais mão-de-obra familiar, visto que a contratada é pouco utilizada e, em alguns casos, somente na fase da colheita.

Na Tabela 16 apresentam-se os resultados da análise que identifica as probabilidades de obtenção dos VPLs maiores ou iguais a zero e maiores que os do cenário determinístico, dos Estados da Bahia, São Paulo, Paraná e Rio Grande do Sul, no cenário 2 (cenário da análise sob condição do risco) e no 4 (cenário da análise sob condição do risco, com flexibilização do tamanho da área).

A Tabela 16 resume o comportamento do VPL no cenário 2 e 4, do subitem análise sob condições de risco. Esta análise objetiva demonstrar a probabilidade de sucesso, ou insucesso, do agricultor, ao obter VPL maior que zero. Quanto maior for essa probabilidade, menor é o risco financeiro que o agricultor corre em seu projeto. Os resultados apresentados nesta tabela mostram os seguintes comportamentos do VPL nos cenários analisados:

a) A probabilidade acumulada de ocorrência de VPLs maiores que zero foi elevada, variando de um mínimo de 53,7% (São Paulo, no cenário 2) a um máximo de 100% (Rio Grande do Sul, nos cenários 2 e 4);

b) A probabilidade acumulada de ocorrência de VPLs maiores que os do cenário 1 (C1)5 variou de um mínimo de 69,6% (Paraná, no cenário 4) a um máximo de 100% (Rio Grande do Sul, nos cenários 2 e 4).

Com relação ao risco simulado, constata-se maior ocorrência nos cenários 2 e 4, quando comparados com o cenário 1. Nessa base, fica confirmada a teoria da probabilidade, de que esta ocorrência se verifique com maior incidência nos projetos com maior VPL, como é o caso dos cenários 2 e 4, em relação ao 1, ou seja, a probabilidade de ocorrência de VPLs maiores que zero é menor nos cenários 2 e 4, em comparação com o 1, conforme constatado na Tabela 16.

Tabela 16 - Probabilidade acumulada de obtenção de VPLs maiores que zero e maiores que os do cenário 1 (C1), nos Estados da Bahia, São Paulo, Paraná e Rio Grande do Sul - horizonte de 20 anos

Sem crédito fundiário Com crédito fundiário > 0 > C1 > 0 > C1 Bahia C2 - 96,3 77,8 92,8 C4 - - 87,2 92,8 São Paulo C2 - 96,8 53,7 75,8 C4 - - 57,7 75,8 Paraná C2 - 76,3 9,6 69,6 C4 - - 72,9 69,6

Rio Grande do Sul

C2 - 78,2 100,0 100,0

C4 - - 100,0 100,0

Fonte: Dados da pesquisa.

Nota: C1 = Cenário com análise determinística; C2 = Cenário com crédito fundiário; C4 = Cenário com aumento do tamanho da área cultivada.

A análise da probabilidade de se obterem TIRs maiores que zero (Tabela 17) mostrou o seguinte comportamento deste indicador nos cenários analisados: a) A probabilidade de ocorrência de TIRs maiores que zero foi elevada,

constatando-se valores percentuais que vão de 77,8% (Bahia, no cenário 2) a 100% (Rio Grande do Sul, nos cenários 2 e 4);

b) A probabilidade acumulada de ocorrência de TIRs maiores que as do cenário 1 variou de um mínimo de 64,7% (São Paulo, no cenário 2) a um máximo de 100% (Rio Grande do Sul, nos cenários 2 e 4).

Tabela 17 - Probabilidade acumulada de obtenção de TIRs maiores que zero e maiores que os do cenário 1, nos Estados da Bahia, São Paulo, Paraná e Rio Grande do Sul - horizonte de 20 anos

Sem crédito fundiário Com crédito fundiário > 0 > C1 > 0 > C1 Bahia C2 - 96,3 77,8 83,9 C4 - - 87,4 83,9 São Paulo C2 - 64,7 73,2 75,8 C4 - - 76,7 75,8 Paraná C2 - 91,3 83,6 83,7 C4 - - 86,0 69,6

Rio Grande do Sul

C2 - 91,7 100,0 100,0

C4 - - 100,0 100,0

Fonte: Dados da pesquisa.

Nota: C1 = Cenário com análise determinística; C2 = Cenário com crédito fundiário; C4 = Cenário com aumento do tamanho da área cultivada.

Considerando-se que a escolha do projeto é feita com base na probabilidade de ocorrência de VPLs maiores que zero, e ainda que os projetos de maiores riscos são aqueles que apresentam maior VPL, então a seleção deveria ser feita com base nessas ponderações. Nesse sentido, os projetos a serem selecionados são aqueles que preenchem essas condições e que se apresentam de acordo com as probabilidades de ocorrências de VPLs maiores que zero, por estados: Bahia, 77,8%; São Paulo, 73,2%; Paraná, 83,6%; e Rio Grande Sul, 100%.

Embora não esteja relacionada nas Tabelas 16 e 17, a probabilidade acumulada de se ter o VPL, para o Estado de Minas Gerais, maior que zero e maior que o do cenário 1 é de 67,2% e 72,3%, no cenário 2 (C2), e de 59,0% e

maior que a do cenário 1 é de 76,5% e 76,8%, no cenário 2 (C2), e de 61,2% e 68,3%, no cenário 4 (C4), respectivamente.

Apesar desse tipo de análise de risco fornecer resultado satisfatório, é condição necessária, mas não suficiente, para definir a dimensão exata do grau de risco e de quanto os produtores avessos ao risco estariam dispostos a pagar para não o correrem, o que equivale dizer qual o prêmio que o produtor deve pagar para suportar o risco. Existe vasta literatura sobre este assunto; alguns estão citados na discussão metodológica deste trabalho.

Dos modelos de riscos citados, escolheu-se o de NEWBERY e STIGLITZ (1985), cuja escolha se justifica por ser este um modelo que mais se aproxima do estudo proposto, senão o mais adequado, para estudar a situação de riscos na reforma agrária, levando em conta a situação sem e com crédito fundiário.

A análise sob condições de risco, usando-se o modelo em questão, será ilustrada em tabelas, nas quais serão apresentadas as atitudes dos produtores assentados em frente ao risco, em três cenários: Cenário 1 – medindo-se o risco do produtor na situação sem crédito fundiário; Cenário 2 – medindo-se o risco do produtor na situação com crédito fundiário; Cenário 3 – medindo-se o risco do produtor quando varia o tamanho da área cultivada.