Ferramenta de avaliação financeira para sistemas de irrigação: estudos de caso para cana-de-açúcar e consórcio soja-milho

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Campos, Flávio Henrique
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: agricultural economics; cana-de-açúcar; central pivot; economia agrícola; irrigação; irrigation; linear irrigation system; maize; milho; pivô central; sistema linear móvel; soja; soybean; sugarcane
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-21112019-101302/

O presente estudo visou elaborar uma ferramenta para análise econômica de sistemas de irrigação aplicada em dois estudos de caso com as culturas de cana-de-açúcar e o consórcio soja- milho. Essas três culturas representam as maiores áreas de cultivo agrícola do Brasil, sendo 53% da área agrícola destinada à soja, 27,5% ao milho de primeira e segunda safra, e 14% à cana. Para a análise econômica foram coletados dados de investimentos iniciais no projeto e na implementação dos sistemas de irrigação, que compuseram o custo fixo com depreciações e com custo de oportunidade do capital; e dados de custos operacionais de uma dada safra para a determinação do custo anual total. Foram extrapolados os dados da safra para a estimativa de um fluxo de caixa e de indicadores financeiros de projeto como VPL, TIR e payback. Por último, foi realizada uma análise de sensibilidade pelo método de Monte-Carlo. Para a cana-de-açúcar com sistema de irrigação linear móvel, operado por uma usina localizada no estado de Góias, foram encontrados custos totais de 958 reais por hectare (ha) em 6500 ha com irrigação suplementar em que o mesmo sistema é transportado para irrigar diversas áreas. Dos custos anuais de irrigação, 88% corresponderam aos operacionais, destacando-se os custos com energia elétrica e mão de obra. A utilização de energia elétrica própria, cogerada pela usina, favoreceu a lucratividade do sistema. Os ganhos de produtividade pela irrigação foram de 15 ton por ha e resultaram em um aumento de receita de 1.056 reais por ha. Já o aumento da longevidade de 2 anos resultou em uma economia de custos de 302 reais por ha. Dessa forma o sistema apresentou uma lucratividade positiva considerando os benefícios de produtividade e da somatória entre produtividade e longevidade, respectivamente de 98 e 400 reais por ha e as margens de 9% e 38%. As estimativas do fluxo de caixa para o cenário da produtividade resultaram em VPL 2.628 reais por ha; VPL anual 221 reais por ha; TIR de 25,5%; e, um payback descontado de 6 anos. A análise de sensibilidade encontrou a probabilidade de ocorrência de VPL negativos em aproximadamente 13% dos mil cenários simulados com alterações palo método de Monte-Carlo das variáveis de preço da energia elétrica, preço de venda e produtividade da cana. Para o consórcio soja-milho foram coletados dados de uma fazenda no estado de Mato Grosso do Sul, que apresentaram para culturas de soja e milho, respectivamente, ganhos de produtividade pela irrigação de 772 e 3.918 kg por ha, que aumentaram a receita em 741 e 1.437 reais por ha. Os custos totais do sistema de irrigação atingiram valores de 1.719 reais por ha sendo 49 e 51% para os custos fixos e operacionais, respectivamente. Os maiores custos foram, em ordem decrescente: custo total com eletricidade, custo de oportunidade do capital, manutenção e depreciação do sitema de irrigação. O lucro do sistema de irrigação foi de 459 reais por ha e uma margem de 21%. As estimativas do fluxo de caixa resultaram em VPL de 13.198 reais por ha; VPL anual de 1.170 reais; TIR de 24%; e, payback descontado de 8 anos, favorecido pelo parcelamento do sistema de irrigação em 10 anos. A análise de sensibilidade não encontrou nenhum valor negativo de VPL dentre os milhares cenários simulados. A ferramenta elaborada permitiu a avaliação econômica dos sistemas de irrigação de forma automatizada e poderia ser utilizada em diversas aplicações, como gestão interna das propriedades, benchmarkings, serviços de consultoria, pesquisas, entre outros.