Rentabilidade e Risco da Produção de Milho Safrinha Geneticamente Modificado e Convencional na Região de Guaíra/sp

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Miguel, Fernando Bergantini
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Grizotto, Regina Kitagawa, Esperancini, Maura Seiko Tsutsui [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.17224/EnergAgric.2014v29n1p64-75
http://hdl.handle.net/11449/137348
Resumo: The objective of this study was to dimension the economic risks and returns on adopters of genetically modified (GM) maize in one of the major corn producing regions of São Paulo state. We performed analysis of variation of the quantities and prices of insecticides used, productivity gains, and variation in the price differentials between GM maize and conventional hybrids seeds, according to account to the maize prices oscillation during the period studied. The net benefits methodology was used, in other words, the economic gains minus the costs of GM technology under risk conditions were calculated. The net benefits was calculated as a function of four critical variables: 1) GM maize productivity; 2) costs of pest control; 3) maize price; 4) GM seeds cost. The probability distribution functions of these critical variables were estimated and included in the net benefit equation. Using the Monte Carlo simulation methodology, the following indicator sets were estimated: central tendency measurements, variability in net benefits (total benefits minus total costs), sensitivity analysis of the net benefits in relation to the critical variables, and finally, a map of the risk to GM technology adopters. These indicators allow one to design economic scenarios associated with their probability of occurring. The results showed probability of 85% to positive gains to the farmers who adopted the transgenic maize seed cultivation. The variable with the greatest impact on the farmers' income was the reduction in productivity loss, that means, as higher is the maize productivity, higher will be the net income. The average gain was US$ 137,41 (R$ 2.45/US$)per hectare with the adoption of transgenic maize seed when compared to conventional maize seed.
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The net benefits was calculated as a function of four critical variables: 1) GM maize productivity; 2) costs of pest control; 3) maize price; 4) GM seeds cost. The probability distribution functions of these critical variables were estimated and included in the net benefit equation. Using the Monte Carlo simulation methodology, the following indicator sets were estimated: central tendency measurements, variability in net benefits (total benefits minus total costs), sensitivity analysis of the net benefits in relation to the critical variables, and finally, a map of the risk to GM technology adopters. These indicators allow one to design economic scenarios associated with their probability of occurring. The results showed probability of 85% to positive gains to the farmers who adopted the transgenic maize seed cultivation. The variable with the greatest impact on the farmers' income was the reduction in productivity loss, that means, as higher is the maize productivity, higher will be the net income. The average gain was US$ 137,41 (R$ 2.45/US$)per hectare with the adoption of transgenic maize seed when compared to conventional maize seed.Foi objetivo deste estudo dimensionar o retorno econômico e os riscos financeiros para os adotantes de milho GM em uma das principais regiões produtoras do Estado de São Paulo (Guaíra/SP), a partir da análise de variação das quantidades e preços de inseticida utilizados, ganhos em produtividade e variação das diferenças de preços de sementes de milho GM em relação aos híbridos convencionais, levando-se em consideração a variação dos preços do milho em grão durante o período de estudo. A metodologia utilizada foi a de avaliação dos benefícios líquidos, ou seja, os ganhos econômicos menos os custos da tecnologia transgênica, sob condições de risco. Os benefícios líquidos foram calculados em função de quatro variáveis críticas: 1) produtividade do milho transgênico; 2) custos de controle de lagartas; 3) preço do milho; 4) custo de sementes transgênicas. As funções de distribuição de probabilidade dessas variáveis críticas foram estimadas e incluídas na equação de benefícios líquidos. Utilizando o método de simulação de Monte Carlo, foram estimados os seguintes conjuntos de indicadores: medidas de tendência central, variabilidade dos benefícios líquidos (benefícios totais menos custos totais), análise de sensibilidade dos benefícios líquidos em relação às variáveis críticas e, por fim, mapeamento de risco dos adotantes da tecnologia transgênica. Esses indicadores permitiram desenhar cenários econômicos associados à sua probabilidade de ocorrência. Os resultados obtidos apontaram probabilidade de ganhos positivos de 85% para os agricultores que adotaram o plantio de milho transgênico. A variável de maior impacto na renda dos agricultores foi a redução da perda de produtividade, ou seja, quanto maior produtividade, maior a renda líquida. A média de ganho foi de R$ 336,67 por hectare com adoção da semente de milho transgênica em comparação à semente de milho convencional.Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Departamento de Economia, Sociologia e Tecnologia, Faculdade de Ciências Agronômicas de Botucatu, BotucatuAgencia Paulista de Tecnologia dos Agronegócios, área Economia agráriaAgencia Paulista de Tecnologia dos Agronegócios, área Engenharia de Alimentos e Agregação de ValorUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Departamento de Economia, Sociologia e Tecnologia, Faculdade de Ciências Agronômicas de Botucatu, BotucatuUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Agencia Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (Apta)Miguel, Fernando BergantiniGrizotto, Regina KitagawaEsperancini, Maura Seiko Tsutsui [UNESP]2016-04-01T18:45:18Z2016-04-01T18:45:18Z2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article64-75http://dx.doi.org/10.17224/EnergAgric.2014v29n1p64-75Energia na Agricultura, v. 29, n. 1, p. 64-75, 2014.1808-8759http://hdl.handle.net/11449/13734810.17224/EnergAgric.2014v29n1p64-755042312629711245Currículo Lattesreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporEnergia na Agriculturainfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-04-30T13:33:20Zoai:repositorio.unesp.br:11449/137348Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T17:31:34.909146Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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