estimativas das elasticidades-preço e renda da demanda
Propaganda
ESTIMATIVAS DAS ELASTICIDADES-PREÇO E RENDA DA DEMANDA POR ÁLCOOL COMBUSTÍVEL NO BRASIL [email protected] APRESENTACAO ORAL-Comercialização, Mercados e Preços BRUNO MACIEL VON RANDOW; ROSA MARIA OLIVERA FONTES; JOÃO GUILHERME DE OLIVEIRA CARMINATI. UFV, VIÇOSA - MG - BRASIL. ESTIMATIVAS DAS ELASTICIDADES-PREÇO E RENDA DA DEMANDA POR ÁLCOOL COMBUSTÍVEL NO BRASIL Grupo de Pesquisa: Comercialização, Mercados e Preços Resumo Este trabalho teve como objetivo principal estimar as elasticidades preço e renda da demanda de álcool combustível no Brasil no período de julho de 2001 a outubro de 2009. Baseado na teoria da demanda incluiu-se como variáveis explicativas o preço do bem, o preço do bem substituto e a renda para estimar o modelo VAR/VEC a partir de séries temporais. Os resultados sugerem uma adequação da técnica aos dados, uma vez que os sinais foram condizentes com a teoria econômica. As estimações sugerem que álcool e gasolina devem ser considerados como substitutos imperfeitos, uma vez que a elasticidadepreço cruzada foi positiva e estatisticamente significativa no longo prazo. Além disso, o modelo indicou que o consumo de álcool no longo prazo é mais sensível a variações no preço da gasolina do que no preço do álcool. No curto prazo, os resultados demonstraram que o consumo de dois períodos passados, o preço do álcool no período anterior e a renda de dois períodos passados são determinantes do consumo atual. Em contraste com o encontrado para o longo prazo, não se confirmou no curto prazo a hipótese de elasticidadepreço cruzada diferente de zero, sugerindo que, no curto prazo, os consumidores não consideram álcool e gasolina bens substitutos. Por fim, o modelo VEC demonstrou que os choques dos preços e na renda são estáveis a partir de 10 períodos, retornando para sua média inicial. Palavras-chaves: elasticidade; álcool; Brasil, co-integração; Modelo VEC. Abstract The main objective of this paper was to estimate the price and income elasticities of ethanol in Brazil for the period of July 2001 to October 2009. Based on the demand theory, the explained variables were the price of the good, the price of the substitute product and income to estimate a time series VAR/VEC model. The results had shown that this model specification was adequate and fitted for the monthly data set, with the expected signs. Besides, the results had suggested that ethanol and gasoline should be considered imperfects substitutes, with the cross price-elasticity in the long-run being positive and statistically significant. In addition, it was found that the long-run ethanol demand was more sensitive to shocks in gasoline price than in ethanol price. In the short-run, results 1 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural had shown that two periods lagged consumption, one period lagged ethanol price and two periods lagged income were strongly determinant on the current ethanol demand. In contrast, comparing short and long-run, the cross elasticity-price hypothesis was not confirmed in the short-run as it was in the long-run. Finally, the VEC model had shown that price and income shocks were stable after 10 periods, going back to the initial average level. Key Words: elasticity; ethanol; Brazil; cointegration ; VEC Model. 1. INTRODUÇÃO A oferta de energia tem papel crucial no crescimento econômico do país. Nos anos recentes houve crescente atenção no campo econômico à relação da demanda de energia com o crescimento econômico. Neste sentido, diversos autores destacaram a necessidade de diversificação da matriz energética mundial, historicamente baseada no petróleo e seus derivados. Tal diversificação se faz necessária não só para reduzir a dependência do petróleo, que apresenta grande volatilidade de preços, bem como para reduzir a emissão de gases poluentes resultantes da queima deste combustível, principalmente no setor de transportes, responsável por grande parte das emissões mundiais de gases do efeito estufa. Como ressaltam Calle e Walter (2006), muitos países têm considerado os biocombustíveis, com maior destaque para o etanol, como uma alternativa viável ao uso dos derivados de petróleo. Segundo estes autores, combustíveis que são fontes renováveis de energia podem contribuir para maior segurança energética, além da criação de empregos, do desenvolvimento das regiões rurais e da manutenção do superávit nas contas externas. Dentro dessa perspectiva, este trabalho tem como objetivo principal estimar a demanda por álcool no Brasil, baseado no referencial teórico da teoria microeconômica da demanda e utilizando-se do modelo de correção de erros vetorial (VEC) da área de séries temporais. Desta forma, o trabalho será estruturado em cinco seções. A primeira se dedica a uma breve revisão da literatura sobre o tema. Na segunda, traça-se um panorama geral da atual situação das matrizes energéticas brasileira e mundial. Na terceira seção apresenta-se o referencial teórico microeconômico e econométrico, além da metodologia dos cálculos e tratamento dos dados. O quarto tópico mostra os principais resultados e sua discussão. Por fim, a quinta seção conclui. 2. REVISÃO DA LITERATURA Nos últimos 30 anos a questão energética tem recebido crescente destaque devido ao papel central da oferta de energia para o crescimento econômico dos países. Isto pode ser considerado, em certa parte, como resultado das crises do petróleo de 1973 e 1979, que expuseram a vulnerabilidade dos sistemas energéticos fortemente baseados em petróleo e derivados. 2 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Segundo dados da Agência Internacional de Energia (2008), o mundo dispõe atualmente de uma reserva provada de 1,258 trilhão de barris de petróleo. Além disto, as recentes descobertas de reservas, entre elas as de águas profundas do Brasil, representaram um aumento de 15,57% no total de reservas, comparado ao ano de 1999 (ANP, 2008). Para Júnior e Perez (2008), embora se demonstre abundante no presente, o petróleo não é um recurso renovável e cerca de 70% de toda a reserva mundial está concentrada em poucos países. Nesse contexto, após as crises do petróleo houve um movimento mundial em direção ao desenvolvimento de novas fontes de energia. No Brasil, o principal programa para redução da dependência de petróleo foi o Programa Nacional do Álcool (Proálcool). Segundo Júnior e Perez (2008), este programa foi lançado em 1973 e tinha como objetivo principal fomentar o desenvolvimento da produção de álcool de cana de açúcar para produzir um combustível que pudesse ser misturado à gasolina em proporções prédeterminadas e servir como fonte independente de energia. Com este mesmo propósito, outros países também empreenderam investimentos no setor energético. Nos Estados Unidos, criaram-se incentivos fiscais para o desenvolvimento de etanol à base de milho. Já em alguns países da Europa, como a Alemanha e a França, a produção de biocombustíveis baseou-se em plantas oleaginosas e de etanol a partir de outras culturas que não a cana de açúcar ou o milho (Coelho et al, 2006). Kojima e Johnson (2006) sumarizaram as principais vantagens do investimento em biocombustíveis para o setor de transportes. Para estes autores, a diversificação da matriz energética, a redução da exposição à alta volatilidade dos preços do petróleo no mercado internacional, o desenvolvimento rural e a redução das emissões dos gases poluentes estão entre os principais motivos para que os países desenvolvam novas tecnologias energéticas. Estes autores destacaram ainda que, embora esta necessidade seja emergente, a viabilidade econômica dos investimentos em biocombustíveis depende do preço do petróleo. Em suas estimativas, para que tais investimentos sejam viáveis, o preço do barril de petróleo deve estar acima de US$ 50,00. Para preços menores, seria necessário amplo apoio governamental para o desenvolvimento de pesquisas e manutenção da produção. Arbex e Perobelli (2009) incluíram a demanda de energia em seu modelo de crescimento, para determinar os impactos do crescimento econômico sobre esta demanda. Eles constataram que a correta projeção das taxas de crescimento de uma economia é crucial para que não haja nem desequilíbrios entre oferta e demanda de energia nem tampouco a exaustão de recursos não renováveis. Em relação à demanda de energia, Buonfiglio e Bajay (1992) projetaram as demandas de álcool e gasolina para o Brasil usando séries históricas de 1970 a 1990 do PIB, dos preços dos combustíveis e da frota de veículos em circulação. Os resultados encontrados foram que o consumo de álcool e gasolina foi determinado por fatores como crescimento do PIB, política de preços para o álcool e para a gasolina e pelo preço dos veículos, além de fatores técnicos como o consumo dos veículos. Schmalensee e Stocker (1999) estimaram a demanda das famílias por gasolina nos Estados Unidos para os anos de 1988 e 1991, a partir de dados da pesquisa Residential Transportation and Energy Consumptiom Surveys (RTCES) referentes a estes dois anos. Para determinar quais fatores afetavam a demanda por gasolina, os autores utilizaram 3 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural metodologias paramétricas e semi-paramétricas. Os resultados sugeriram que a demanda por gasolina dos Estados Unidos em 1988 e 1991 dependeu de fatores relativos à renda das famílias, fatores demográficos e de localização e do preço da gasolina. Luchansky e Monks (2008) utilizaram metodologia semelhante para estimar as elasticidades de demanda e oferta de etanol para os Estados Unidos no período de 1997 a 2006. Assim, ao estimarem um modelo onde a demanda do bem depende do preço do bem, do preço do bem substituto, além de uma variável semi-paramétrica, os autores demonstraram que o preço do etanol se relaciona negativamente com a quantidade vendida, positivamente com o preço da gasolina e positivamente com a quantidade de veículos em circulação. Burnquist e Bacchi (2001) estimaram as elasticidades de curto e longo prazo da demanda por gasolina no Brasil para o período de 1973 a 1998 utilizando um modelo VEC. Os resultados encontrados sugerem que a demanda de curto prazo é preço inelástica, enquanto a de longo prazo é relativamente mais elástica, embora os autores não a tenham considerado elástica, uma vez que as estimativas foram menores do que a unidade. Além disto, os mencionados autores concluíram que um modelo simples baseado apenas na renda e no preço do bem apresenta estimativas robustas e confiáveis da demanda por este bem. Alves e Bueno (2003) também estimaram as elasticidades de curto e longo prazo da demanda por gasolina no Brasil, utilizando técnicas de co-integração para dados anuais no período de 1973 a 1999. Este trabalho se diferencia pelo fato de considerar o álcool hidratado como um substituto para a gasolina. Os resultados demonstraram que, em relação à demanda por gasolina, o álcool pode ser visto um substituto imperfeito, tanto no curto, quanto no longo prazo, uma vez que a elasticidade cruzada foi estatisticamente significativa a 15%, nível que os autores consideraram razoável dado o tamanho limitado da amostra. Mattos e Lima (2005) utilizaram um modelo VEC para estimar as elasticidades de curto e longo-prazo da demanda de energia elétrica de Minas Gerais para o período de 1970 a 2002, considerando esta como dependente da renda do consumidor, do preço da energia elétrica e dos preços dos eletrodomésticos. Os resultados encontrados indicaram uma maior sensibilidade da demanda por energia elétrica às variações na renda do consumidor do que nos preços da energia. Diehl, Andriolli e Bacchi (2007) utilizaram dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) para os anos de 2002 e 2003 para estimar as elasticidades-renda das despesas com álcool e gasolina no Brasil. Usando um modelo de mínimos quadrados generalizados, e estratificando a população por níveis de renda per capita, estes autores concluíram que é possível classificar o álcool e a gasolina como bens superiores para os níveis mais altos de renda per capita, e de bens normais para os demais estratos. Além disto, os resultados demonstraram que, de acordo com as elasticidades-renda médias obtidas, um aumento na renda gera um aumento relativamente maior na despesa com gasolina do que na despesa com álcool. Finalmente, utilizando um modelo de dados em painel, Filippini e Hunt (2009) estimaram a demanda agregada por energia para 29 países da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico – OCDE, no período de 1978 a 2006. Neste trabalho, a função de demanda considerada relaciona o PIB per capita, o preço real da 4 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural energia, o clima, a área do país, as participações dos setores industrial e de serviços sobre o valor agregado total, o índice de eficiência energética do país e uma dummy para captar os efeitos exógenos e endógenos do progresso técnico. Os resultados encontrados por estes autores quanto à renda e ao preço foram coerentes com a teoria econômica. Além disso, todas as demais variáveis foram positivas e significativas. Embora a literatura que trata do importante papel das fontes de energia para a economia seja ampla, aparentemente não existe um estudo focado na estimação da demanda por álcool no Brasil em períodos recentes. Assim, esse trabalho se propõe a suprir essa lacuna, estimando as elasticidades preço e renda de curto e longo prazo para este bem, no período de julho de 2001 a outubro de 2009. 3. MATRIZES ENERGÉTICAS BRASILEIRA E MUNDIAL Segundo dados do Balanço Energético Nacional (BEN, 2008), do Ministério de Minas e Energia, a matriz energética representa toda a oferta interna de energia do país. Nos últimos 30 anos, as matrizes energéticas mundial e brasileira sofreram modificações para adequar a oferta às necessidades da economia. A Figura 1 a seguir apresenta uma comparação da composição das matrizes mundial e brasileira entre os anos de 1970 e 2007. Comparando-se a matriz energética mundial em 1973 com a de 2006, observa-se que, embora algumas fontes como o gás natural e a nuclear tenham ganhado participação em detrimento dos derivados de petróleo, a composição geral pouco mudou entre estes anos, mantendo os derivados de petróleo como principal fonte energética mundial. Já a matriz brasileira sofreu profundas mudanças entre 1970 e 2007. A principal modificação foi a significativa perda de importância da lenha e carvão vegetal dentro da oferta interna de energia. Estas, em 1970, figuravam como as principais fontes de energia, com 47,0% da oferta total, passando para 12,0% em 2007. Em 2007, assim como na matriz mundial, os derivados de petróleo eram a principal fonte, participando com 37,4% da oferta total. Além disto, ao contrário da matriz mundial, pode-se considerar a matriz brasileira mais limpa, uma vez que as fontes renováveis têm grande importância no total da oferta, participando com cerca de 40% da oferta total, enquanto que na matriz mundial estas fontes somam apenas 12%. 5 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Figura 1 – Composição das Matrizes Energéticas Mundial e Brasileira, 1970 – 2007. Fonte: Balanço Energético Nacional - Ministério de Minas e Energia (2008). A Figura 2 mostra a evolução da oferta interna de energia brasileira no período de 1970 a 2007, de acordo com dados do BEN (2008). Enquanto em 1970 a oferta interna foi de 67,838 milhões de toneladas equivalentes de petróleo (tep), em 2007 a oferta total foi de 238,758 milhões de tep, ou seja, um aumento de mais de 250%. 6 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 50,000 0 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 P etróleo e Derivados G ás Natural C arvão Mineral e Derivados Nuc lear Hidráulic a e E letricidade L enha e C arvão V egetal Derivados de C ana-de-A ç úc ar O utras Figura 2 - Evolução da Oferta Interna de Energia do Brasil ,- 1970 a 2007 , em 1.000 TEP. Fonte: Balanço Energético Nacional – Ministério de Minas e Energia (2008). Por fim, a Figura 3 apresenta o consumo de álcool hidratado1 e gasolina no Brasil para o período de 2000 a 2009. Nela é possível notar que, embora o consumo de gasolina seja sempre maior do que o de álcool hidratado, este segundo apresentou uma tendência de crescimento no período, enquanto as vendas de gasolina mantiveram-se relativamente estáveis ao longo do período analisado. Segundo a Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores – (ANFAVEA, 2009), este aumento nas vendas de álcool hidratado nos últimos anos é devido em parte ao aumento nas vendas de veículos flex-fuel. Suas vendas ultrapassaram as de automóveis à gasolina a partir de 2005, ano em que foram vendidas 609.903 unidades de carros à gasolina, contra 728.375 unidades vendidas de veículos flex-fuel. 1 Utilizado como fonte independente de combustão em motores adaptados. 7 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural 30,000,000 25,000,000 m³ 20,000,000 15,000,000 10,000,000 5,000,000 Á lc ool 09 20 07 08 20 20 06 20 05 20 04 20 03 20 02 20 01 20 20 00 0 G as olina Figura 3 – Vendas de álcool hidratado e gasolina, 2000 a 2009, em m³. Fonte: Balanço Energético Nacional – Ministério de Minas e Energia (2008). Assim, as análises feitas demonstram a importância de estudos do comportamento da demanda e da oferta de combustíveis e que abranjam períodos mais recentes, principalmente para anos posteriores à 2003, de tal forma a captar a influência do crescimento das vendas de veículos flex-fuel. 4. METODOLOGIA O referencial teórico utilizado refere-se à teoria microeconômica da demanda. Segundo Varian (2006) a demanda de um bem é função da renda do indivíduo, do preço do bem, do preço do produto substituto, do preço do bem complementar e de outros fatores como gostos e preferências. Ou seja, a demanda do produto X é dada por: X = f (R, Px , Py , Pz , G ) (1) onde: R = renda do indivíduo; Px = preço do bem X; Py = preço do bem substituto Y; Pz = preço do bem complementar Z e G = gostos e preferências do indivíduo. Para bens considerados normais, espera-se que os sinais sejam os seguintes: positivo em relação à renda; negativo em relação ao preço do bem X; positivo em relação ao preço do bem substituto Y; negativo em relação ao preço do bem complementar Z e positivo ou negativo em relação aos gostos e preferências do consumidor. No presente trabalho, álcool hidratado e gasolina serão tratados como substitutos imperfeitos, caso representado pela curva de indiferença de Cobb-Douglas clássica, onde a solução de consumo é sempre uma solução interior, e não de canto, como pode ocorrer para os substitutos perfeitos (Varian, 2006). Assim, supondo um aumento no preço da gasolina, espera-se que a demanda por álcool aumente, mas sendo consumidas quantidades positivas de ambos os bens. Dada a natureza das variáveis, seguem-se os procedimentos usuais na metodologia de séries temporais. O primeiro passo é a análise da estacionariedade das séries. Outra 8 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural importante ferramenta é a verificação da presença ou não de mudança estrutural2, que se justifica devido às mudanças significativas ocorridas no setor de combustíveis (Figura 3). Para este primeiro objetivo foi empregado o teste de raiz unitária de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), muito utilizado na literatura de séries temporais. Outro fator importante na estimação dos modelos VAR/VEC é a definição do número de defasagens com o qual o modelo será estimado. Aqui, como em Burnquist e Bacchi (2001), será usado o número de defasagens indicado pelo maior número de critérios, a saber, teste estatístico sequencial modificado (LR), erro final de previsão (FPE), Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQ) e Schwarz (SIC). Já para se testar a co-integração das séries, como aplicado por Burnquist e Bacchi (2001) e Mattos e Lima (2005), foi utilizada a técnica de co-integração proposta por Johansen (1988) e Johansen e Juselius (1990). De acordo com Lütkepohl (2004), um modelo de Vetores Auto-Regressivos (VAR) é uma boa forma de descrever o processo de geração de dados para um pequeno grupo de variáveis temporais. Nestes modelos, diferentemente dos modelos de equações simultâneas, onde a distinção entre variáveis exógenas e endógenas é necessária, todas as variáveis são tratadas como endógenas. Todavia, na presença de séries não estacionárias e co-integradas de mesma ordem, a estimação por meio de VAR não é a mais apropriada. Portanto, para analisar as estimativas das elasticidades preço e renda da demanda por álcool no Brasil, no período entre 2001 e 2009, foi utilizada a técnica de co-integração, sendo estimado um Modelo Vetorial de Correção de Erro (VEC). A equação estimada foi definida conforme a expressão (2) seguir: C A = f (PA , PG , PIB ) (2) onde: CA = consumo de álcool hidratado em m³; PA = preço médio do álcool hidratado; PG = preço médio da gasolina e PIB = Produto Interno Bruto (como uma proxy para renda dos consumidores). Assim, espera-se estimar as elasticidades preço e renda e captar o padrão de consumo no período recente. Como o objetivo é obter as elasticidades-preço, renda e a elasticidade cruzada da demanda por álcool hidratado, o modelo foi estimado em forma log-log, tanto para a variável dependente como para as independentes. Foram utilizados dados mensais para o período de julho de 2001 a outubro de 2009. Por fim, as variáveis monetárias do modelo, a saber, Produto Interno Bruto (PIB), preço médio do álcool hidratado (PA) e preço médio da gasolina (PG), foram deflacionadas utilizando-se o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA3) com base nos preços de outubro de 2009. 2 Maiores detalhes em Andrews (1993) Optou-se pela utilização do Índice de Preços ao Consumidor Amplo por ser este o índice oficial do governo brasileiro para mensurar a inflação. 3 9 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural 5. RESULTADOS E DISCUSSÃO Inicialmente, foram calculadas estatísticas descritivas apresentadas na Tabela 1. A grande discrepância entre os dados justifica o uso de um modelo log-log no processo de estimação, cujos parâmetros das variáveis são as elasticidades da demanda do álcool com relação ao seu preço, ao preço do bem substituto e à renda. Tabela 1 - Estatísticas descritivas dos dados de PIB, preço do álcool, preço da gasolina, consumo do álcool, venda de veículos Desvio Descrição Nome Unidade Média Padrão Mínimo Máximo Consumo de álcool CA 1.000 m³ 603.063,98 374.999,40 224.405,24 1.469.888,90 Produto Interno Bruto PIB R$ 1.000,00 183.414,91 46.276,36 106.086,17 281.671,30 Preço do Álcool PA R$/L 1,369 0,23 0,92 1,98 Preço da Gasolina PG R$/L 2,250 0,30 1,52 2,58 Analisando-se os dados da Tabela 1, observa-se que em média foram consumidos 603,06 bilhões de metros cúbicos (m³) de álcool por mês no período de julho de 2001 a outubro de 2009. Verifica-se também grande volatilidade no consumo, sendo que a variação média foi de 2,20% por mês, embora tenha na série grandes quedas no consumo, como entre setembro e outubro de 2002, quando o consumo recuou 26,61%. Tal discrepância é notada também comparando-se os valores mínimo e máximo da série, sendo 224,40 bilhões de m³ o consumo mínimo registrado, enquanto que o consumo máximo chegou a 1,469 trilhão de m³. Padrão semelhante foi observado para o PIB a preços de outubro de 2009. No mesmo período, o PIB, que foi em média de R$ 183,41 bilhões, variou entre R$ 106,08 bilhões e R$ 281,67 bilhões, com uma taxa de variação mensal média de 1,02%. Por fim, analisando-se a Figura 4 a seguir, observa-se o comportamento dos preços do álcool hidratado e da gasolina no período em estudo. Nota-se que a diferença entre os preços se manteve relativamente constante em toda a série, exceto entre agosto de 2005 e março de 2006. Neste período de exceção, o preço do álcool apresentou uma trajetória crescente e o preço da gasolina se manteve constante, apesar do aumento da demanda resultante do crescimento das vendas de veículos flex-fuel (ANFAVEA, 2009). 10 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Figura 4 – Preço médio do álcool hidratado e gasolina no período julho de 2001 a outubro de 2009, em R$/L. Fonte: Agência Nacional do Petróleo – ANP. Os resultados dos testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) encontram-se na Tabela 2. Assim, comparando-se a estatística do teste ADF com os valores críticos a 1% e 5%, observa-se que em todas as variáveis há a presença de raiz unitária ao nível de 5% de significância, caracterizando-as como não estacionárias em nível. Pela Tabela 2, observa-se também que todas as variáveis são I(1), ou seja, são todas integradas de ordem 1, logo, necessitam de uma diferenciação para tornarem-se estacionárias. Tabela 2 - Testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para as séries de preço do álcool (PA), preço da gasolina (PG), consumo de álcool (CA) e PIB Var. Forma do teste N° de Est. do Valores Críticos Defasagens* teste ADF 1% 5% CA com intercepto e sem tendência 1 -0,5614 -4,0554 -3,4568 ∆CA com intercepto e sem tendência 0 -13,8384 -3,4984 -2,8912 PA com intercepto e sem tendência 1 -2,5717 -3,4984 -2,8912 ∆PA com intercepto e sem tendência 0 -5,9367 -3,4984 -2,8912 PG com intercepto e sem tendência 1 -1,7741 -3,4984 -2,8912 ∆PG com intercepto e sem tendência 0 -6,6843 -3,4984 -2,8912 PIB com intercepto e sem tendência 12 -2,3296 -3,5074 -2,8951 ∆PIB com intercepto e com tendência 11 -3,6433 -4,0670 -3,4623 * Foi utilizado o número de defasagens que minimizava o Critério de Informação de Schwarz Além disto, o teste de estabilidade dos parâmetros de Andrews (1993) identificou que houve uma quebra estrutural importante no consumo do álcool no mês de abril de 2006. Assim, o modelo estimado inclui ainda uma variável dummy do tipo step, denominada D1 para corrigir a presença desta quebra. Esta variável assume valor 0 antes do período da quebra (t) - abril de 2006 - e valor 1 para os períodos posteriores. Para a estimação do VAR/VEC, como definido na metodologia, os critérios LR, FPE e AIC sugeriram um modelo com quatro defasagens. Já os resultados dos critérios de SC e HQ divergiram dos anteriores, indicando uma e duas defasagens, respectivamente. Os 11 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural resultados deste teste estão na Tabela 3 a seguir. Como demonstrado, o modelo estimado utiliza-se quatro lags, ou seja, quatro períodos de defasagem, uma vez que foi esta a defasagem ótima definida pelo maior número de critérios. Tabela 3 - Critérios para definição do número de defasagens Nº de Defasagens 0 1 2 3 4 5 6 LR NA 478,8073 61,0552 36,55659 27,60062* 22,82471 17,80035 FPE AIC SC HQ 1,64E-09 -8,879284 -8,662833 -8,791854 9,98E-12 -13,97985 -13,33050* -13,71756 6,80E-12 -14,36627 -13,28402 -13,92912* 6,08E-12 -14,4828 -12,96765 -13,87079 6,01e-12* -14,50554* -12,55749 -13,71867 6,25E-12 -14,48213 -12,10117 -13,5204 6,93E-12 -14,40347 -11,58962 -13,26688 *Número de defasagens indicado pelo critério A realização do procedimento de Johansen para co-integração identificou a presença de um vetor de co-integração tanto pelo teste do traço da matriz quanto pelo teste dos autovalores da matriz. Ambos comprovaram a existência de uma relação de cointegração, como demonstrado na Tabela 4. Tabela 4 - Testes do traço da matriz e de autovalores do procedimento de Johansen para cointegração Teste do traço da matriz Est. do Traço Valores Críticos* Prob. 52,9388 40,174 0,0016 Ausência Pelo menos 1 20,4063 24,2759 0,1425 Teste dos autovalores Est. do Traço Valores Críticos* Prob. 32,5325 24,1592 0,0029 Ausência 12,7032 17,7973 0,2476 Pelo menos 1 *5% de significância Finalmente, estimou-se o seguinte vetor de co-integração com os efeitos de longo prazo na forma normalizada. Os termos entre parênteses correspondem aos erros-padrão das variáveis. 12 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Tabela 5 - Vetor de co-integração normalizado para a variável CA CA PIB PA PG 1,0000 -0,45849 11,26102 -12,79233 (0,17624) (1,85566) (2,87373) [-2,60149] [6,06847] [-4,45146] *Erros-padrão entre parênteses *Estatística t entre colchetes A partir do vetor de co-integração estimado, pode-se escrever a relação de equilíbrio de longo prazo para o consumo de álcool no Brasil, dado pela equação (3). C A = 0,458PIB − 11,261PA + 12,792PG (3) A partir da expressão (3) observa-se que as relações apresentaram os sinais esperados pela teoria da demanda, ou seja, uma relação positiva de longo prazo com a renda e com o preço do bem substituto e uma relação negativa com o preço do bem. Além disto, pelo teste t, a 5% de significância, é possível rejeitar a hipótese nula de que os coeficientes são iguais a zero. Assim, em relação aos valores dos coeficientes, a demanda por álcool se mostrou preço-elástica, com elasticidades maiores que a unidade tanto para o preço do álcool quanto para a gasolina e renda-inelástica, uma vez que o coeficiente do PIB foi menor do que 1. Sendo assim, uma variação de 1% no PIB gera, em média, um aumento de apenas 0,46% na demanda por álcool. Além disto, as elasticidades-preço indicam que o consumo de álcool no longo prazo é mais sensível às variações no preço da gasolina do que no preço do álcool. Neste caso, um aumento de 1% no preço da gasolina leva, em média, a um aumento de 12,79% no consumo do álcool, enquanto o mesmo aumento no preço do álcool gera uma redução de 11,26% em seu consumo. Este resultado é condizente com o encontrado por Alves e Bueno (2003), cujos dados também confirmaram álcool hidratado e gasolina como substitutos imperfeitos. Finalmente, dados os resultados dos testes de raiz unitária e de co-integração, é possível estimar o modelo VEC para se determinar o comportamento da demanda de álcool no curto prazo. 13 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Tabela 6 – Estimativas do modelo VEC referente à variável CA Variável Coeficiente ut-1 -0,0192 ∆CAt-1 -0,5128* ∆CAt-2 -0,4382* ∆CAt-3 0,1059 -0,5500* ∆PAt-1 ∆PAt-2 -0,1378 ∆PAt-3 -0,1212 0,5936 ∆PGt-1 ∆PGt-2 0,1443 ∆PGt-3 0,0672 ∆PIBt-1 0,1657 1,1050* ∆PIBt-2 ∆PIBt-3 -0,3767 DummyD1 0,0598* Desvio-padrão -0,01601 -0,11562 -0,12433 -0,12194 -0,25775 -0,26174 -0,2591 -0,48826 -0,4623 -0,46161 -0,28167 -0,26771 -0,29648 -0,02147 Notas: *significativo a 5% de significância pelo teste t. Analisando-se as estimativas apresentadas na Tabela 7, observa-se pelo teste de causalidade de Granger que o modelo produz estimativas conjuntamente significativas a 1% de probabilidade. Os resultados revelam que as variáveis PA, PB e PIB causam, no sentido de Granger, a variável CA no curto prazo. Tabela 7 – Teste de causalidade de curto prazo entre as variáveis do modelo Variável dependente CA Probabilidade PA 5,76 0,12 PG 1,78 0,61 PIB 20,17*** 0,00 Conjunta (PA, PG, PIB) 30,86*** 0,00 Notas: *** significativo à 1% Em relação às elasticidades de curto prazo, cujos resultados foram mostrados na Tabela 6, observam-se relações diferentes das que foram observadas na equação de longo prazo. No curto prazo, foram significativas para a determinação da quantidade demandada de álcool as seguintes variáveis explicativas: o consumo de dois períodos anteriores, o preço do álcool defasado em um período anterior e o PIB de dois períodos anteriores. Além disto, a significância estatística da dummy D1 confirmou a presença de quebra estrutural na série de consumo de álcool, embora a análise do parâmetro desta variável não forneça inferências relevantes para o modelo em questão. Chama atenção o fato de o preço da gasolina não ter apresentado qualquer relação com a demanda de álcool no curto prazo, enquanto este foi o fator mais determinante para o consumo de álcool no longo prazo. Além disto, enquanto no longo prazo a demanda por álcool foi renda-inelástica, no curto prazo esta demanda apresentou-se renda-elástica, enquanto em relação ao preço do álcool, sua demanda foi preço-inelástica, divergindo das estimativas de longo prazo. Assim, em consonância com Burquist e Bachi (2001), no curto prazo as variações de renda foram decisivas para a determinação da demanda por álcool. 14 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Analisando-se as funções de impulso e resposta, é possível verificar em quantos períodos a demanda de álcool converge para a sua média inicial, ou converge para algum outro patamar estável, quando se simula um choque nas variáveis explicativas. Assim, pela Figura 5, é possível observar que, com relação às variações no preço do álcool, sua demanda no curto prazo apresenta o sinal negativo esperado pela teoria econômica, indicando uma trajetória convergente para a média inicial após doze meses. Por exemplo, o efeito de uma variação de 1% no preço do álcool ocasionaria, em média, após cinco meses, um efeito negativo de aproximadamente 0,03%. Figura 5 – Função de impulso resposta do consumo de álcool em relação ao preço do álcool. O efeito de um choque no preço da gasolina (PG) sobre o consumo do álcool é apresentado na Figura 6. Os resultados desse choque indicam que o efeito de uma variação no preço da gasolina de 1% afetaria positivamente após três meses, aproximadamente 0,01% no consumo de álcool. Portanto, a demanda por álcool apresenta sinal esperado pela teoria econômica. Os choques do preço da gasolina sobre o consumo de álcool desaparecem após cerca de seis meses. Figura 6 – Função de impulso resposta do consumo de álcool em relação ao consumo de gasolina 15 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural Por fim, o efeito de um choque na renda sobre o consumo de álcool pode ser visualizado na Figura 7. Assim, como demonstrado pelo vetor de co-integração, o PIB teve baixa relação com o consumo de álcool, embora este tenha sido maior no curto do que no longo prazo. Figura 7 – Função de impulso resposta do consumo de álcool em relação à renda. Estes resultados, além de estarem de acordo com o esperado pela teoria econômica, confirmam os trabalhos citados anteriormente, principalmente ao demonstrar que álcool e gasolina devem ser considerados substitutos imperfeitos na especificação do modelo. Isto tem importantes implicações para a determinação de preços e políticas que visem à redução da dependência externa do petróleo, uma vez que a elasticidade-preço cruzada da gasolina foi maior do que a elasticidade-preço do álcool. Tais resultados sugerem que o impacto no curto prazo das variações de preço na demanda estimada do álcool ocorre em menor magnitude do que o de longo prazo, algo compatível com a teoria econômica. Isto pode ser um reflexo dos hábitos dos consumidores e estar adicionalmente associado aos custos de pesquisa por melhores preços. 6. CONCLUSÕES Os biocombustíveis, com destaque para o etanol, são considerados como uma alternativa economicamente viável e sustentável para a substituição dos derivados de petróleo no setor de transporte. Nesse contexto de alternativas energéticas viáveis e sustentáveis, este trabalho teve como objetivo estimar a demanda por álcool hidratado no Brasil, utilizando como referencial econométrico os modelos de séries temporais VAR/VEC. Os resultados, no geral, foram compatíveis com a teoria microeconômica. A estimação do vetor de co-integração mostrou que, no longo prazo, as variações na renda dos consumidores possuem pouca importância na determinação do consumo de álcool. Ainda no longo prazo, as elasticidades-preço da demanda apresentaram os sinais esperados, além de confirmar a hipótese de que álcool e gasolina devem ser considerados substitutos imperfeitos na especificação do modelo. Adicionalmente, estas indicam que o 16 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural consumo de álcool no longo prazo é mais sensível às variações no preço da gasolina do que no preço do álcool. Diferentemente do comportamento de longo prazo, no curto prazo os fatores mais importantes para a determinação da demanda de álcool foram as variações na renda e no preço do próprio álcool, além das quantidades consumidas em dois períodos anteriores. Este resultado fornece importantes inferências acerca do padrão de consumo de álcool hidratado, onde os consumidores levam em consideração os custos de pesquisas por melhores preços, tanto de álcool quanto de gasolina, e as quantidades consumidas em períodos anteriores. Finalmente, as funções de impulso e resposta demonstraram que, após os choques dos preços, a demanda convergiu para as suas médias iniciais cerca de 10 períodos posteriores. Já após choques da renda, a demanda demorou mais para retornar à sua média, sugerindo a importância desta variável para a determinação do consumo de álcool hidratado no curto prazo. 7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS – ANP. Dados Estatísticos. Disponível em: <http://www.anp.gov.br/?id=548>. Acesso em: 20/01/2010. ALVES, D.C.O; BUENO, R.L.S. Short-run, long-run and cross elasticities of gasoline demand in Brazil. Energy Economics, Elsevier, 2003. Disponível em: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0140988302001081>Acesso em: 02/04/2010 ANDREWS, D.W.K, Test for parameter instability and structural change with unknown change point. Econometrica, v. 61, n. 4, 1993. Disponível em: <http://cowles.econ.yale.edu/~dwka/pub/p0845.pdf>. Acesso em: 31/04/2010 ARBEX, M., PEROBELLI, F.S. Solow meets Leontief: economic growth and energy consumption, Energy Economics, Elsevier, 2009. Disponível em: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0140988309000760>. Acesso: 30/11/2009. BUONFIGLIO, A., BAJAY, S.V. As demandas do álcool e da gasolina no Brasil. Revista Brasileira de Energia, v. 2, n. 2. 1992. Disponível em: <www.sbpe.org.br/socios/download.php?id=40>. Acesso em: 25/11/2009. BURNQUIST, H.L., BACCHI, M.R.P. A demanda por gasolina no Brasil: uma análise utilizando técnicas de co-integração. CEPEA. 2001. Disponível em: <www.cepea.esalq.usp.br/pdf/DemandaGasolina.pdf>. Acesso em: 15/01/2010. CALLE, F.R., WALTER, A. Global market for bioethanol: historical trends and future prospects. Energy for Sustainable Development. v. X, n. 1, 2006. Disponível em: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0973082608605049>. Acesso em: 15/01/2010 17 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural COELHO, S. T. et al. Brazilian sugarcane ethanol: lessons learned. Energy for Sustainable Development. v. X, n. 2, 2006. Disponível em: <www.bioenergytrade.org/downloads/coelhonovdec05.pdf>. Acesso em: 25/11/2009. DIEHL,D.; ANDRIOLLI, M.; BACCHI, M.R.P. Elasticidades-renda das despesas com álcool e gasolina para automóveis comerciais e leves no Brasil em 2002-2003. Grupo de Pesquisa: 1 - Comercialização, Mercados e Preços Agrícolas. XLV Congresso SOBER. 2007. Disponível em: <www.sober.org.br/palestra/6/839.pdf>. Acesso em: 02/04/2010. ENGLE, R. F.; GRANGER, C.W. Co-integration and error-correction: representation, estimation and testing. Econometrica, v. 55, p. 251-76, 1987. Disponível em: <http://ideas.repec.org/a/ecm/emetrp/v55y1987i2p251-76.html>. Acesso em: 28/03/2010 FILIPPINI, M., HUNT, L.C. Energy demand and energy efficiency in the OECD countries: a stochastic demand frontier approach. Centre for Energy Policy and Economics, n. 68, 2009. Disponível em: <ideas.repec.org/p/cee/wpcepe/09-68.html>. Acesso em: 25/11/2009 GUJARATI, D. Econometria Básica. Rio de Janeiro: Elsevier, 2.ed. 2006. INSTIUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA – IPEA. Disponível em: <http://www.ipeadata.gov.br>. Acesso em: 20/01/2010. JOHANSEN, S. Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economics Dynamics and Control, v. 12, p.231-254, 1988. JOHANSEN, S.; JUSELIUS, K. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with application to the demand of money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, v. 52, p. 169-209, 1990. JÚNIOR, A.G.S, PEREZ, R. Sustentabilidade econômica da produção de biodiesel no Brasil. In: COELHO, A.B., TEIXEIRA, E.C., BRAGA, M.J. (Org.). Recursos naturais e crescimento econômico. Viçosa, MG: UFV, 2008. KOJIMA, M., JOHNSON, T. Biofuels for transport in developing countries: socioeconomic considerations. Energy for Sustainable Development. v. X, n. 2, 2006. Disponível: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0973082608605323>. Acesso em: 10/01/2010 LYNCH, M.C. Oil scarcity, oil crises, and alternative energies – don’t be fooled again. Applied Energy. n. 64. Elsevier, 1999. Disponível em: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0306261999001233>. Acesso em: 10/01/2010 18 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural LUCHANSKY, M.S., MONKS, J. Supply and demand elasticities in the U.S. ethanol fuel market, Energy Economics, Elsevier, 2008. Disponível em: <linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0140988308001904>. Acesso em: 10/01/2010. LÜTKEPOHL, H., Applied time series econometrics. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. MATTOS, L.B, LIMA, J.E, Demanda residencial de energia elétrica em Minas Gerais: 1970-2002. Nova Economia: FACE/UFMG. Disponível em: <www.face.ufmg.br/novaeconomia/sumarios/v15n3/150302.pdf>. Acesso em: 16/01/2010 MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA. Balanço Energético Nacional – BEN. 2008 Disponível em: <http://www.mme.gov.br/mme/menu/todas_publicacoes.html>. Acesso em: 10/11/2009. SCHMALENSEE, R., STOKER, T.M. Household gasoline demand in the United States, Econometrica, v. 67, n. 3, 1999, p. 645-662. Disponível em: <http://www.jstor.org/stable/2999549>. Acesso em: 25/11/2009 VARIAN, H.R. Microeconomia: princípios básicos. 7° ed. Rio de Janeiro: Campus, 2006. 19 Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2009, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural
