Francisco Rosário, Dr. GPSAIC - IE/UFRJ GAIN - FEAC/UFAL

Apresentação em tema: "Francisco Rosário, Dr. GPSAIC - IE/UFRJ GAIN - FEAC/UFAL"— Transcrição da apresentação:

1 Francisco Rosário, Dr. GPSAIC - IE/UFRJ GAIN - FEAC/UFAL
Identificando Transformações Industriais Por Meio Das Estatísticas de Cluster Francisco Rosário, Dr. GPSAIC - IE/UFRJ GAIN - FEAC/UFAL

2 Identificando transformações ...
O uso da análise de aglomerados (cluster analysis) vem sendo um artifício interessante para investigar a estrutura da concorrência dentro de uma indústria (PORTER, 1979; HARRIGAN, 1985; KANIOVSKI; PENEDER, 2002; PENEDER, 2007); A literatura que trata da agroindústria sucroalcooleira preconiza a grande heterogeneidade entre as firmas dessa indústria (VIAN, 2002; MORAES, 2000; RAMOS, 2002) é importante discriminar os grupos dentro da indústria para melhor compreender as transformações ocorridas.

3 O que é “Cluster Analysis”?
Esta técnica estatística agrupa informações homogêneas de grupos heterogêneos entre os demais e aponta o item que melhor representa cada grupo, permitindo, desta forma, que consigamos perceber a característica de cada grupo. Distâncias Inter-cluster são maximizadas Distâncias Intra-cluster são minimizadas

4 Combinando Clusters e Variância
Variância entre clusters/ano + Anos de Safra 1996/97/98 Tecnologia utilizada Tamanho + t 1999/00/01 + t 2004/05/06 A análise de variância irá verificar o efeito ano na variabilidade dentro dos clusters e testará se os clusters, ao longo do tempo, mantiveram suas características.

5 Preparação da Base de Dados
A Base foi construída com uma combinação de dados de usinas oriundos do Anuário da Cana e dos dados da UNICA; Os dados cobriram 10 anos de safra, entre 1996 e 2006, e foram tratados inicialmente com uma média móvel a cada 3 anos; As variáveis para cada usina corresponderam a: volume em tonelada de cana moída (CANAT) Produção de açúcar e álcool convertida em açúcares redutores totais (ART) uma proxy para a escala mínima eficiente da planta a partir da razão entre a mediana da distribuição dos tamanhos da indústria e o total de produção da indústria em cada safra específica (especificadas em Weiss (1963); Caves; Shirazi-Khalilzadeh; Porter (1975) e Davies (1980) Foi realizado um procedimento para retirada dos outliers e para homogeneização dos dados com log n.

6 Heterogeneidade Produtiva (1)
Escala Mínima Eficiente das Usinas do CS (1996 – 2006) Fonte: elaborado pelo autor, a partir dos dados do Anuário da Cana

7 Heterogeneidade Produtiva (2)
Fonte: dados do IBGE – Pesquisa Industrial Anual e MAPA.

8 Taxonomia de Usinas na Agroindústria Sucroalcooleira
Categoria Características centrais Empresas marginais Pequena escala de esmagamento; Crescimento da produção; Decréscimo da produtividade na planta industrial; Desvantagem em custos. Empresas quase-marginais Volume de esmagamento ligeiramente abaixo da escala mínima eficiente; Produtividade estável na planta industrial; Vantagens em custos frente as empresas menores, mas desvantagens frente as empresas médias e progressistas. Empresas médias Escala de esmagamento acima da EME; Crescimento instável da produção Crescimento da produtividade da planta industrial; Vantagens em custos. Empresas progressistas Maiores em escala de esmagamento da indústria; Crescimento instável da produção; Crescimento da produtividade na planta industrial;

9 Taxonomia de Usinas na Agroindústria Sucroalcooleira
A unidade de análise são as usinas (plantas industriais), pois em função da pouca concentração e da existência de muitas usinas independentes a análise não foi prejudicada. Os agrupamentos oriundos da taxonomia podem ser considerados grupos estratégicos e são resultado da desconcentração da indústria. verificou-se que os grupos de empresas marginais e quase-marginais são os mais vulneráveis, em função das desvantagens de custo no momento em que a indústria está crescendo. as empresas quase-marginais são especializadas em na produção de açúcar, não diversificando a produção de modo mais intenso como as empresas maiores. As empresas médias e as empresas progressistas estão apresentando uma conduta mais proativa e com isso sustentam a tendência de consolidação da indústria, com o crescimento da produção e o aprofundamento da diversificação e verticalização da produção.

10 Taxonomia de Usinas na Agroindústria Sucroalcooleira
A escala mínima eficiente, calculada pela mediana, indica que a implantação das plantas grandes ainda não está influenciando na estrutura da indústria. Existe um limite de custos para o tamanho das plantas, principalmente em função do transporte da matéria-prima e isso está limitando os ganhos tecnológicos nos processos de produção. A estratégia dos grandes grupos sucroalcooleiros para reduzir essa limitação é possuir várias plantas de menor porte dentro de um espaço geográfico definido e próximo.

11 Taxonomia e Padrão Competitivo
o padrão competitivo é que a indústria concorre de um lado por aumentos de escala na produção e por outro por incrementos tecnológicos que permitam as empresas aprofundar a diversificação produtiva. Mas, a escala eficiente mediana das plantas industrias entre 1996 a mantiveram-se estáveis em 0,35% do produto da indústria, indicando que a despeito do aumento da demanda existe limitações no crescimento das firmas para se antecipar a essa demanda - reação. o principal vetor de competitividade dessa agroindústria é a diversificação produtiva das empresas progressistas. Mas existe, em boa parte da indústria, a dependência do açúcar bruto (VHP) para exportação, implicando que essas empresas irão operar ao sabor dos preços relativos e isso pode levar a desajustes na oferta como em épocas passadas. Para reduzir a volatilidade de seus mercados, as empresas marginais e quase-marginais recorrem a cooperativas e grupos de comercialização, conseguindo assim operar com contratos futuros e tentar manter suas receitas e sobrevivência no tempo.

12 Dificuldades encontradas e agenda futura
Agenda Futura de pesquisa com essa metodologia na direção de descrever a competitividade setorial: Trabalhar os grupos de empresas e verificar se o comportamento encontrado é o mesmo; Realizar uma pesquisa com dados primários e ampliar as variáveis pesquisadas e verificar a conformação da taxonomia de empresas; Decompor os indicadores de tecnologia (idade do maquinário, nível de formação da mão-de-obra, novos processos, investimento em melhorias e novas máquinas, etc.), verificar as taxonomias observadas a partir da tecnologia e correlacionar com a produtividade de cada planta.

13 OBRIGADO. Francisco Rosário chicorosario@gmail.com