( PDF ) Análise da viabilidade econômica da produção de peixes em tanques-rede no reservatório de Itaipu

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UFSM

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

ANÁLISE DA VIABILIDADE ECONÔMICA

DA PRODUÇÃO DE PEIXES EM

TANQUES-REDE NO RESERVATÓRIO DE ITAIPU

___________________________________________________________________

Josemar Raimundo da Silva

PPGEP

Santa Maria, RS, Brasil

2008

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ANÁLISE DA VIABILIDADE ECONÔMICA

DA PRODUÇÃO DE PEIXES EM

TANQUES-REDE NO RESERVATÓRIO DE ITAIPU

___________________________________________________________________

por

Josemar Raimundo da Silva

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa de

Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Área de Concentração

em Gerência de Produção, da Universidade Federal de Santa Maria

(UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do título de Mestre

em Engenharia de Produção.

Orientador: Prof. Denis Rasquin Rabenschlag

Co-orientador: Prof. Wilson Rogério Boscolo

Santa Maria, RS, Brasil

2008

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Catalogação na Publicação elaborada pela Biblioteca Universitária

UNIOESTE/Campus de Toledo.

Bibliotecária: Marilene de Fátima Donadel - CRB – 9/924

Silva, Josemar Raimundo da

S586a Análise da viabilidade econômica da produção de peixes

em tanques-rede no Reservatório de Itaipu / Josemar

Raimundo da Silva. – Santa Maria, RS : [s. n.], 2008.

142 f.

Orientador: Dr. Denis Rasquin Rabenschlag

Co-Orientador: Dr. Wilson Rogério Boscolo

Dissertação (Mestrado em Engenharia da Produção) -

Universidade Federal de Santa Maria

1. Peixes - Criação - Aspectos econômicos - Paraná 2.

Peixe de água doce 4. Aqüicultura em tanques-rede 5. Itaipu,

Reservatório de (Brasil e Paraguai) 6. Engenharia de produção

7. Análise de risco 8. Investimentos I. Rabenschlag, Denis

Rasquin, Or. II. Boscolo, Wilson Rogério, Or. III. T

DD 20. ed. 338.4763931098162

338.372098162

Universidade Federal de Santa Maria

Centro de Tecnologia

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

A Comissão Examinadora, abaixo assinada,

aprova a Dissertação de Mestrado

ANÁLISE DA VIABILIDADE ECONÔMICA

DA PRODUÇÃO DE PEIXES EM

TANQUES-REDE NO RESERVATÓRIO DE ITAIPU

elaborada por

Josemar Raimundo da Silva

como requisito parcial para obtenção do grau de

Mestre em Engenharia da Produção

COMISSÃO EXAMINADORA

Denis Rasquin Rabenschlag, Prof. Dr. (UFSM)

(Presidente/Orientador)

Wilson Rogério Boscolo, Prof. Dr. (UNIOESTE)

Bernardo Baldisserotto, Prof. Dr. (UFSM)

Santa Maria, 25 de março de 2008.

Dedico esta dissertação a minha família:

minha esposa Iraci, companheira de todos

os momentos; e aos meus filhos Thiago,

Matheus, Paola e Lukas motivadores

insubstituíveis, e aos meus pais José R. da

Silva in memoriam e Elita N. da Silva, pela

oportunidade de estar aqui hoje

concretizando mais esta etapa da

caminhada.

AGRADECIMENTOS

A Deus, inteligência suprema e causa primeira de todas as coisas, e aos benfeitores

amigos pela inspiração e motivação em todos os momentos.

A todas as pessoas que ajudaram na concretização deste trabalho.

Aos colegas do mestrado.

Ao professor Dr. Denis Rasquin Rabenschlag da UFSM pela orientação cordial e

instrutiva motivação para realização deste trabalho.

Aos professores do PPGEP da UFSM pelos ensinamentos ministrados.

Aos professores, membros da Banca Examinadora, pela disponibilidade, apreciação

e valorosas contribuições dadas a este trabalho.

Ao Professor Dr. Wilson Rogério Boscolo, do curso de Engenharia de Pesca da

Unioeste-Toledo, pela co-orientação e ajuda amiga em todos os momentos que

foram necessários.

À Itaipu-Binacional e aos técnicos e pesquisadores do GEMAq Unioeste-Toledo

pelos dados, informações e esclarecimentos prestados.

Ao Professor Dr. Weimar Freire da Rocha Jr., do curso de Ciências Economia da

Unioeste-Toledo, pelas críticas e sugestões sempre valiosas.

Ao Professor Dr. Edison Luiz Leismann, do curso de Administração da Unioeste-Mal.

Rondon, pelas orientações sábias e acolhida fraterna no convívio doméstico.

Aos funcionários do IAP em especial ao Sr. Taciano Maranhão.

Ao proprietário da empresa SULPESCA de Toledo-Pr, Sr. Sérgio Vilella Maia pelas

muitas informações prestimosas para o desenvolvimento deste estudo.

Um agradecimento especial a todos os professores que contribuíram na minha

formação e especialmente neste trabalho com críticas e sugestões, que na verdade

foram orientações sábias da experiência que emana de corações amigos.

Se me falas, eu esqueço;

Se me ensinas, eu lembro;

Se me envolves, eu aprendo!

Benjamin Franklin.

LISTA DE TABELAS

TABELA 1 - Comparação entre os valores das principais fontes de proteína

animal no ano de 2003 em US$ (x 1.000) ........................................... 15

TABELA 2 - Superfície dedicada à aqüicultura ....................................................... 16

TABELA 3 - Consumo per capita de proteína animal por modalidade .................... 17

TABELA 4 - Pesca e aqüicultura - Brasil - evolução da produção em

toneladas nos períodos de 1960; 1970; 1980; 1990 a 1997............... 22

TABELA 5 - Consumo per capita de proteína animal por modalidade

no Brasil............................................................................................... 23

TABELA 6 - Produção, comércio exterior e consumo aparente de pescado

no Brasil.............................................................................................. 25

TABELA 7 - Produção e comércio exterior entre os anos de 1970 e 2004 ............. 27

TABELA 8 - Produção estimada em toneladas por modalidade, segundo as

regiões e Unidades da Federação....................................................... 28

TABELA 9 - Investimento inicial em capital fixo ..................................................... 71

TABELA 10 - Desempenho biológico da espécie Jundiá em função da

temperatura da água ........................................................................ 75

TABELA 11 - Custos operacionais efetivos (COE) e custos operacionais totais

(COT) da produção de Jundiá .......................................................... 76

TABELA 12 - Análise de sensibilidade através da simulação das variáveis .......... 79

TABELA 13 - Fluxo líquido de caixa não descontado do

Cenário A - Mais provável (R$) ......................................................... 81

TABELA 14 - Variáveis, parâmetros e resultados do

Cenário A - Mais provável em R$ ..................................................... 82

TABELA 15 - Fluxo de caixa descontado do Cenário A – Mais provável ............... 83

TABELA 16 - Fluxo de caixa descontado - Cenário I Otimista (R$) ....................... 83

TABELA 17 - Variáveis, parâmetros e resultados do Cenário I - Otimista

em R$ .............................................................................................. 84

TABELA 18 - A Fluxo líquido de caixa do Cenário I - Otimista em R$ ................... 85

TABELA 19 - Desempenho biológico da espécie em função da temperatura

da água ............................................................................................ 88

TABELA 20 - Período do ano ideal para a cultura do Pacu ................................... 89

TABELA 21 - Custos operacionais efetivos e custos operacionais totais da

produção de Pacu para um ciclo de produção em 6 meses ............ 90

TABELA 22 - Análise de sensibilidade através da simulação das

variáveis fundamentais para o Pacu em 160 tanques-rede ............. 93

TABELA 23 - Fluxo líquido de caixa não descontado do

Cenário A - Mais provável (R$) ......................................................... 95

TABELA 24 - Variáveis, parâmetros e resultados do

Cenário A - Mais provável em R$ .................................................... 96

TABELA 25 - Fluxo de caixa descontado do Cenário A – Mais provável............... 97

TABELA 26 - Estruturação da planilha de modelo para simulação........................ 102

TABELA 27 - Resultado das variáveis de entrada e dos resultados de saída para

uma (1) interação no processo simulação do @RISK® (pacu)........ 103

TABELA 28 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e

aqüicultura (incluindo a China) entre e os anos de 1990 a 2003

e seus relativos incrementos* ......................................................... 124

TABELA 29 - Produção e consumo de pescado mundial proveniente da

pesca e aqüicultura (incluindo a China) entre e os anos de 1990

a 2003: consumo não-alimentar e consumo alimentar per capita

e seus relativos incrementos* ......................................................... 125

TABELA 30 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e

aqüicultura (excluindo a China) entre e os anos de 1990 a

2003 e seus relativos incrementos* ................................................. 126

TABELA 31 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e

aqüicultura (excluindo a China) entre e os anos de 1990

a 2003: consumo não-alimentar e consumo alimentar per capita

e seus relativos incrementos* ......................................................... 127

TABELA 32 - Dados demográficos e econômicos da América Latina

e Caribe ......................................................................................... 128

TABELA 33 - Dados econômicos da América Latina e Caribe............................... 129

TABELA 34 - Produção por região e unidades da federação de pescado no

Brasil de 1995 a 2004....................................................................... 130

TABELA 35 - Produção estimada por modalidade, segundo as regiões e

Unidades da Federação.................................................................. 131

TABELA 36 - Produção aqüícola............................................................................ 133

TABELA 37 - Produção aqüícola por espécie ........................................................ 134

TABELA 38 - Produção da Aqüicultura Brasileira na Região Sul (por espécie

em toneladas) .................................................................................. 135

TABELA 39 - Evolução do valor bruto da produção da agropecuária

paranaense, nominal e real -1997-2004 ........................................... 136

TABELA 40 - Comparativo do valor bruto da produção agropecuária

paranaense, segundo os grandes grupos – safras

96/97 e 03/04................................................................................... 136

TABELA 41 - Valor bruto e participação dos sub-grupos na safra

96/97 e 03/04 ................................................................................. 136

TABELA 42 - Componentes do subgrupo pescados de água doce, por ordem

de participação, produção, valor e variação do valor real ................ 136

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1 - Produção da aqüicultura por país na América Latina

no ano de 2003 ................................................................................... 18

FIGURA 2 - Produção comparativa das principais espécies produzidas

de 1993 a 2003.....................................................................................19

FIGURA 3 - Sistema agroindustrial da pesca.......................................................... 33

FIGURA 4 - Sistema de produção em tanques-rede............................................... 37

FIGURA 5 - Retirada de amostras para biometria................................................... 38

FIGURA 6 - Modelamento do problema para análise de investimento.................... 58

FIGURA 7 - Localização do Projeto de produção na cidade de Santa Helena ....... 59

FIGURA 8 - Variação da temperatura no reservatório e nos tanques-rede

no ano de 2006.................................................................................... 68

FIGURA 9 - Distribuição triangular da variável conversão alimentar...................... 99

FIGURA 10 - Distribuição triangular da variável preço de venda ........................... 99

FIGURA 11 - Distribuição triangular da variável preço de custo da ração ............. 100

FIGURA 12 - Curva logística e definição dos valores de entrada da taxa

de sobrevivência.............................................................................. 100

FIGURA 13 - Histograma de distribuição da conversão alimentar aparente

(CAA) ............................................................................................... 105

FIGURA 14 - Histograma de distribuição do preço da ração.................................. 106

FIGURA 15 - Histograma de distribuição da taxa de sobrevivência....................... 106

FIGURA 16 - Histograma de distribuição do preço de venda................................. 107

FIGURA 17 - Histograma de distribuição da TIR.................................................... 109

FIGURA 18 - Histograma de distribuição do valor líquido das entradas ................ 109

FIGURA 19 - Histograma de distribuição do valor presente líquido (VPL) ............. 110

FIGURA 20 - Histograma de distribuição do índice de lucratividade (IL) ............... 110

FIGURA 21 - Histograma de distribuição da taxa de retorno (TR %)..................... 111

FIGURA 22 - Histograma de distribuição do índice de retorno sobre

investimento inicial (ROI) .................................................................. 111

FIGURA 23 - Histograma de distribuição do período de retorno do

investimento descontado – Payback econômico (PBD)................... 112

FIGURA 24 - Exportações mundiais de pescado destacado por principais

grupos de produtos para consumo humano de 1976 a 2002 ......... 136

FIGURA 25 - Exportações mundiais de pescado destacado por principais grupos

de produtos para outras finalidades de 1976 a 2002....................... 137

LISTA DE QUADROS

QUADRO 1 - Composição percentual e química das rações experimentais com

diferentes níveis de proteína e energia e seus respectivos custos... 63

QUADRO 2 - Resultado do projeto-experimento da espécie Jundiá realizado de

fevereiro a dezembro de 2006 .......................................................... 73

QUADRO 3 - Resultado do projeto-experimento da espécie pacu de janeiro a

junho de 2006 .................................................................................. 87

QUADRO 4 - Estatística das variáveis de entrada................................................. 104

QUADRO 5 - Estatística das variáveis de saída .................................................... 108

QUADRO 6 - Resumo estatístico dos resultados de entrada e saída.................... 113

QUADRO 7 - Produção paranaense: evolução da produção da piscicultura

no estado do Paraná em toneladas ................................................. 138

QUADRO 8 - Canais de comercialização e destino da produção de

peixes no estado do Paraná na safra 2003/2004 ............................ 139

QUADRO 9 - Produção (t) e espécies de peixes produzidas (%) no estado do

Paraná safra 2003/2004, resultados de entrada e saída ................. 140

QUADRO 10 - Evolução do número de pesque-pagues e volume de peixes

comercializados entre os anos de 1996 e 2004............................. 141

QUADRO 11 - Número de produtores rurais do estado, número de piscicultores,

porcentagem de produtores rurais que exploram a piscicultura,

área total de lâmina d'água, área média por produtor no estado

do Paraná no período de cultivo 2003/2004 resumo dos

resultados de entrada e saída...................................................... 142

RESUMO

Dissertação de Mestrado

Programa de Pós-Graduação Engenharia de Produção

Universidade Federal de Santa Maria, RS, Brasil.

Autor: Josemar Raimundo da Silva

Orientador: Prof. Dr. Denis Rasquin Rabenschlag

Co-orientador: Prof. Dr. Wilson Rogério Boscolo

Local e Data da Defesa: Santa Maria, 25 de Março de 2008.

O presente trabalho teve como objetivo analisar a viabilidade econômico-financeira de

investimento em projetos aqüícolas, especificamente em tanques-redes para espécies

nativas (jundiá, pacu e curimba). A atividade aqüícola dentro do agronegócio tem

apresentado um interesse crescente e assim deve continuar nas próximas décadas, tendo

em vista a estagnação na oferta de pescado oriundo da captura e do crescente aumento na

demanda por alimento com o incremento da população mundial. O crescimento do consumo

de pescados e o avanço da aqüicultura demandam informações para tomada de decisão

sobre a viabilidade econômica dos empreendimentos nesta área, principalmente no que se

refere às espécies nativas. Os investidores, produtores, técnicos, órgãos de fomento e

demais instituições afetas à área necessitam de informações seguras para tomada de

decisão relativa a viabilidade econômica-financeira de projetos aqüícolas. Neste sentido este

trabalhou verificou que a produção de espécies nativas em tanques-rede no reservatório de

Itaipu se mostrou inviável para as espécies jundiá (Rhamdia quelen) e curimba (Prochilodus

lineatus), e viável para a espécie Pacu (Piaractus mesopotamicus), a qual apresentou

melhor adaptabilidade ao sistema de produção e as condições climáticas. Para a espécie

pacu, a análise de Retorno do Investimento, da Taxa de Retorno, Índice de Lucratividade,

Taxa Interna de Retorno (TIR), Valor Presente Líquido (VPL) e Período de Retorno do

Investimento, se mostraram todos favoráveis positivamente, com probabilidade positiva de

ocorrência variando entre 5% a 95% (90%) do retorno do investimento em um período entre

dois (2) a três (3) anos pelo método de simulação de Monte Carlo.

PALAVRAS-CHAVES: análise de investimento; retorno e risco; aqüicultura em tanques-

rede; espécies nativas; reservatório de Itaipu (Santa Helena-PR)

ABSTRACT

Thesis of Masters Degree

Program of Post Graduation in Production Engineering

Federal University of Santa Maria, RS, Brazil.

Author: Josemar Raimundo da Silva

Professor Mastermind: Prof. Dr. Denis Rasquin Rabenschlag

Prof. Dr. Wilson Rogério Boscolo

Local and Date of Defense: Santa Maria, 25 of march in 2008.

The present work had objective to analyze the economic-financial viability of aquaculture

projects investment in cages for native species (jundiá, pacu and curimba).

Aquaculture/fishculture inside of agribusiness has been presenting a growing interest and it

should continue like this next decades, tends in view the stagnation in the fish offer

originating from of the capture and of the growing increase in the demand for food with the

increment of the world population. The increase of the consumption of fish and the progress

of the aquaculture demand information for taking of decision about the economic viability of

the enterprises in this area, mainly to native species. The investors, producers, technicians,

fomentation organs and other institutions affect to the area, need safe information for taking

decision about economic-financial viability of aquaculture/fishculture projects. In this sense

this work verified that the production of native species in cages in the reservoir of Itaipu is

unviable for the species jundiá (Rhamdia quelen) and curimba (Prochilodus lineatus), and

viable for the Pacu (Piaractus mesopotamicus), which presented better adaptive to the

production system and the climatic conditions. Analysis of Investment Return, Rate of

Return, profitable Index, Internal Return Rate (IRR), Net Present Value (NPV) and Payback

Period, all favorable ones were shown positively, with positive probability of occurrence

ranging between 5% to 95% (90%) of the return of investment in a period among two (2) for

three (3) years for the Monte Carlo simulation method.

KEY-WORDS: investment analysis; return and risk; aquaculture in cages; native species;

reservoir of Itaipu (Santa Helena-PR)

SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS ............................................................................................ v

LISTA DE FIGURAS ............................................................................................. viii

LISTA DE QUADROS ........................................................................................... x

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................. 01

1.1 Problema de pesquisa ............................................................................... 04

1.2 Objetivos ..................................................................................................... 04

1.2.1 Objetivo geral ............................................................................................... 04

1.2.2 Objetivos específicos .................................................................................... 04

1.3 Justificativa ................................................................................................. 04

1.4 Estrutura da dissertação .......................................................................... 07

2 ASPECTOS DA ECONOMIA E DO SISTEMA AGROINDUSTRIAL

DA PESCA ................................................................................................... 08

2.1 A economia mundial da pesca: evidencias da crise da pesca e

emergência econômica da aqüicultura .................................................... 08

2.2 A economia mundial da pesca: aspectos financeiros da

produção mundial ...................................................................................... 12

2.3 A economia da pesca na América Latina e Caribe .................................. 14

2.4 A economia da pesca No Brasil ................................................................ 19

2.5 A economia da pesca no Paraná .............................................................. 29

2.6 A cadeia produtiva do peixe dentro do sistema agroindustrial (SAI)

da pesca ...................................................................................................... 32

2.7 Sistema de produção em tanques-rede e principais fatores

que influenciam no desenvolvimento biológico das espécies ............... 35

3 REFERENCIAL TEÓRICO E METODOLÓGICO ........................................ 40

3.1 Espécies estudadas .................................................................................. 40

3.2 Estudos referentes à análise de custo, de investimento e risco

na piscicultura............................................................................................. 41

3.3 Engenharia econômica .............................................................................. 43

3.3.1 Métodos quantitativos-determinísticos de análise de investimentos ............ 45

3.3.2 Métodos quantitativos-probabilísticos de análise de Investimentos .............. 50

3.4 Sistema de Custo em Atividades Agropecuárias .................................... 51

3.4.1 Estruturas dos custos de produção e indicadores econômicos .................... 52

3.5 Taxa de desconto........................................................................................ 55

3.6 Metodologia ................................................................................................ 55

3.6.1 Processo de definição das etapas da pesquisa ........................................... 56

3.6.2 Passos metodológicos ................................................................................. 60

3.6.2 Análise de retorno e risco do investimento através da simulação de

Monte Carlo com a utilização do software @RISK® ................................... 63

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................... 66

4.1 Planejamento e execução do projeto-experimento para instalação

do empreendimento.................................................................................... 66

4.1.1 Resultados levantados no projeto ................................................................ 67

4.1.2 Resultados da pesquisa: mercado consumidor, fatores determinantes,

custos e preços de venda custos e preços de venda................................. 68

4.1.3 Resultados das espécies avaliadas: Jundiá ................................................. 72

4.1.3.1 Resultados econômicos e financeiros ....................................................... 78

4.1.4 Resultados das espécies avaliadas: Pacu ................................................... 86

4.1.4.1 Resultados econômicos e financeiros ....................................................... 92

4.1.4.2 Resultados probabilísticos de retorno e riscos .......................................... 98

4.1.4.3 Apresentação dos resultados probabilísticos de retorno e riscos .............. 98

5 CONCLUSÃO .............................................................................................. 114

5.1 Considerações finais ................................................................................. 115

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 118

ANEXO A - Tabelas .............................................................................................. 123

1 INTRODUÇÃO

O aumento da população mundial tem elevado a demanda por alimentos

protéicos de origem animal. Ademais, a produção oriunda da pesca está

estabilizada, pois a maioria das áreas de pesca de captura no planeta alcançou seu

potencial máximo de extração, por conseguinte o fornecimento de pescado não

poderá por muito mais tempo atender a demanda mundial.

Estima-se que, a continuar neste ritmo de exploração da pesca extrativa

marinha, até 2048 a pesca comercial do mundo inteiro pode acabar, ou seja, não

haverá mais pescado em decorrência das atividades predatórias por parte da

empresas que atuam neste mercado e em função dos problemas ambientais

originados pelo homem (GERAQUE, 2006).

Neste cenário de crise de sustentabilidade pesqueira, surge a produção

aqüícola – produção de organismos aquáticos em ambientes controlados – como

uma alternativa possível, viável e sustentável para suprir a crescente demanda

mundial por organismos aqüáticos.

A aqüicultura mundial tem apresentado, segundo diversas pesquisas

capitaneadas pela Organização para Alimentação e Agricultura - FAO (Food and

Agriculture Organization), um rendimento satisfatório, com uma taxa de crescimento

de aproximadamente 11% ao ano desde 1984, e alcançando em 2001, 48,4 milhões

de toneladas, o que gerou uma movimentação financeira de US$ 61,4 bilhões de

dólares.

Apesar do crescimento mundial, o Brasil e a América Latina participam

apenas com 2% deste total, enquanto a Ásia concentra 85% da produção da

aqüicultura mundial (FAO, 2004).

Embora ocorra uma baixa participação do Brasil na produção mundial, o país

possui uma área territorial de aproximadamente 8,5 milhões de quilômetros

quadrados, detendo cerca de 12% da água doce disponível no planeta,

caracterizando-se assim como uma das maiores reservas hídricas mundiais (SEAP,

2007).

As reservas hídricas brasileiras estão representadas pelas principais bacias

hidrográficas, tendo todo este potencial hídrico uma série de possibilidades

econômicas, tais como produção de hidroeletricidade, reserva de água para

irrigação, reserva de água potável, produção de biomassa (cultivo e pesca de

organismos aquáticos), transporte (hidrovias), recreação e turismo.

No Brasil há cerca de 5,5 milhões de hectares em represas ou reservatórios

naturais e artificiais. Boa parte destes recursos estão depositados em reservatórios

de grande ou pequeno porte, que inicialmente serviram para fins específicos, por

exemplo obras contra as secas, ou para geração de energia ( BRASIL, 2003; SEAP,

2007).

Em função da escassez de alimentos e pela constante necessidade de

otimizar os recursos, vem se delineando nos últimos anos a possibilidade de

utilização das águas estocadas nos reservatórios, tendo em vista a necessidade de

um desenvolvimento econômico regional sustentável.

A necessidade de desenvolvimento regional, social e econômico sustentável

gerou uma série intricada de relações entre os agentes econômicos e demandas, as

quais tem a potencialidade de gerar externalidades no contexto da sustentabilidade

econômica, social e ambiental das regiões circunvizinhas.

Estas complexidades e demandas estão ligadas ao enorme significado

econômico, ecológico, hidrológico e social, assim como aos impactos sócio-

econômicos gerados por estes reservatórios.

Os impactos da construção de reservatórios ou represas estão diretamente

relacionados ao seu volume, localização, área alagada, bioma atingido, dentre

outros. Estes impactos não geram somente custos sociais, também geram

benefícios sociais.

Os principais custos sociais engendrados pelos reservatórios são

ocasionados pela inundação de áreas agricultáveis, alterações em atividades

econômicas e usos tradicionais da terra, efeitos sociais por migração, perda de

vegetação e da fauna terrestres, alterações climáticas, interferência na migração dos

peixes, alterações na fauna do rio, perdas de heranças históricas e culturais e perda

da biodiversidade, terrestre e aquática.

Todavia os impactos também podem ser positivos, ou seja, gerar benefícios

sociais, como a produção de energia elétrica ou hidroeletricidade, retenção de água

regionalmente, aumento do potencial de água potável e de recursos hídricos

reservados, criação de possibilidades de recreação e turismo, aumento do potencial

de irrigação, aumento e melhoria da navegação e transporte, aumento do potencial

da produção de biomassa (cultivo e pesca extrativa de organismos aquáticos),

regulação do fluxo e inundações e aumento das possibilidades de trabalho

especializado para a população local.

Neste contexto, da utilização das águas continentais, especificamente de

reservatórios para a produção de organismos aquáticos, fundamenta-se o estudo

desta dissertação, ou seja, da utilização do potencial hídrico do reservatório da

hidrelétrica de Itaipu para a produção de organismos aquáticos, especificamente

através da aqüicultura, pela possibilidade de se otimizar recursos, elevar a oferta de

pescado, gerar renda para a população lindeira (que vive às margens do

reservatório de Itaipu), a qual poderá ter sua qualidade de vida melhorada.

Entende-se como produção aqüícola ou atividade aqüícola, a criação de

organismos vivos em um ambiente controlado.

A aqüicultura, está em franco desenvolvimento no mundo, mas no Brasil

ainda apresenta grande dependência da produção de pequenas e médias

propriedades, principalmente nas regiões sul e sudeste.

A atividade caracteriza-se como atividade agroindustrial, embora ainda seja

considerada por muitos como um segmento do setor pesqueiro.

A aqüicultura é praticada em todos os estados da federação diferenciando-se

em relação às espécies e volumes produzidos. A criação de organismos vivos

(aqüicultura) é dividida basicamente em criações de peixes (piscicultura), camarões

(carcinocultura), rãs (ranicultura) e moluscos - ostras e mexilhões (malacocultura). O

cultivo de outros organismos aquáticos, como o de algas, ocorre em menor escala.

A produção piscícola ocorre basicamente em quatro (4) modalidades, que são

a pesca extrativa marinha (pesca realizada em água salgada), a pesca extrativa

continental (pesca realizada em água doce), a aqüicultura marinha (aqüicultura

realizada em água salgada ou salobra) e a aqüicultura continental (aqüicultura

realizada em água doce).

Para a FAO (2004), a produção de organismos aquáticos é de fundamental

importância para fornecimento de proteína de origem animal (segurança alimentar) e

geração de emprego e renda.

Assim a análise da atividade aqüícola dentro do agronegócio tem

apresentado um interesse crescente e assim deve continuar nas próximas décadas,

tendo em vista a estagnação na oferta de pescado oriundo da captura e do

crescente aumento na demanda por alimento com o incremento da população

mundial. O crescimento do consumo de pescados e o avanço da aqüicultura

demandam informações para tomada de decisão sobre a viabilidade econômica dos

empreendimentos nesta área, principalmente no que se refere a espécies nativas.

1.1 Problema de pesquisa

Há viabilidade econômica na produção piscícola de espécies nativas no

reservatório da hidroelétrica da ITAIPU-BINACIONAL através do sistema intensivo

em tanques-rede para a população ribeirinha na região?

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo geral

Analisar a viabilidade econômica da produção piscícola em tanques-rede ou

gaiolas, no reservatório da Hidrelétrica Binacional de Itaipu para pequenos

produtores (pescadores-aqüicultores).

1.2.2 Objetivos específicos

Analisar os aspectos da economicidade e viabilidade econômico-financeira,

gerando informações para tomada de decisão na produção de peixes nativos pelo

sistema de produção em tanques-redes ou gaiolas para pequenos produtores, sob

os seguintes aspectos fundamentais:

• Calcular os custos de produção;

• Estimar Receitas;

• Calcular Retorno do Investimento através dos Métodos Quantitativos -

Determinísticos;

• Analisar a Sensibilidade e Risco do Investimento.

1.3 Justificativa

O reservatório da hidroelétrica de Itaipu, a maior em geração de energia no

mundo, é um empreendimento binacional desenvolvido pelo Brasil e pelo Paraguai

no rio Paraná, na região oeste do estado do Paraná. Este projeto foi iniciado depois

de firmados os acordos diplomáticos da década de 60 entre Brasil e Paraguai.

Em 1970, o consórcio formado pelas empresas IECO (dos Estados Unidos da

América) e ELC (da Itália) venceu a concorrência internacional para a realização dos

estudos de viabilidade e para a elaboração do projeto da obra.

O início do trabalho se deu em fevereiro de 1971. Em 26 de abril de 1973,

Brasil e Paraguai assinaram o Tratado de Itaipu, instrumento legal para o

aproveitamento hidrelétrico do Rio Paraná pelos dois países. Em maio de 1974, foi

criada a entidade binacional Itaipu, para gerenciar a construção da usina. O início

efetivo das obras ocorreu no ano de 1975.

A potência instalada da Usina é de 13.300 MW (megawatts), com 19 unidades

geradoras de 700 MW cada. A produção recorde de geração de energia ocorreu no

ano de 2000 - 93,4 bilhões de quilowatts-hora (KWh) produzidos deste o início de

seu funcionamento - sendo responsável pelo suprimento de 95% da energia elétrica

consumida no Paraguai e 24% de toda a demanda do mercado brasileiro (ITAIPU

BINACIONAL, 2007).

No processo de construção das barragens e enchimento do reservatório de

Itaipu vários municípios perderam parte de suas áreas territoriais. Estes municípios

são denominados de Municípios Lindeiros, ou seja, municípios limítrofes das regiões

lindeiras as áreas que foram atingidas pelo reservatório de Itaipu e que estão as

margens do Rio Paraná.

Uma das formas que a União definiu para compensar estes municípios, que

em 1982 perderam parte de suas áreas com a formação do reservatório da Usina

Hidrelétrica de Itaipu, foi o pagamento de royalties como forma indenizatória e

compensatória financeira pela área perdida com o alagamento.

Estas áreas alagadas sofreram um impacto negativo (custo social), pois

empregavam mão-de-obra e geravam renda para os municípios, quer seja através

da comercialização dos produtos e geração de ICMS, quer seja através do maior

numero de pessoas trabalhando no campo, ou do turismo.

A construção da barragem e posterior alagamento provocou processos

migratórios (deslocamento da população e perda de áreas produtivas), devido à

extensão do reservatório (com aproximadamente 1.350 quilômetros quadrados e um

volume de água represada de aproximadamente 29 bilhões de metros cúbicos),

desapropriando algo em torno de 1.137,76 alqueires (2.753,38 hectares), que eram

utilizados na sua maior parte para produção agropecuária, atingindo quinze (15)

municípios da região Oeste do Paraná e um (1) da região Centro-Oeste.

No período em que ocorreu a desapropriação das áreas os municípios

afetados foram Foz do Iguaçu, Santa Terezinha de Itaipu, São Miguel do Iguaçu,

Missal, Medianeira, Santa Helena, Matelândia, Marechal Cândido Rondon, Terra

Roxa, Guaíra e Mundo Novo (no estado de Mato Grosso do Sul).

Após o processo de expropriação, ocorreram emancipações políticas e foram

criados municípios que também passaram a receber royalties, os quais são

Itaipulândia, São José das Palmeiras, Diamante do Oeste, Entre Rios do Oeste e

Pato Bragado.

Além da transferência direta de recursos como forma de compensação dos

municípios lindeiros, outra forma de buscar um desenvolvimento sustentável para a

região do reservatório formado pela hidrelétrica de Itaipu é o aproveitamento do

potencial de produção aqüícola ou de biomassa (cultivo e pesca de organismos

aquáticos).

O potencial de produção aqüícola para a região, principalmente para as

populações que apresentam maior risco social, está sendo projetado através de

sistemas alternativos de produção aqüícola, especialmente a produção piscícola em

tanques-rede ou gaiolas, o qual pode ser definido como um segmento da cadeia

produtiva dentro do Sistema Agroindustrial ou Agroalimentar.

Neste sentido o programa sócio-ambiental desenvolvido pela Itaipu

denominado “Cultivando Água Boa”, dentro de um de seus subprogramas

referenciado “Produção de peixes em nossas águas”, dedicado à aqüicultura e

pesca, objetivando o cultivo de peixes em sistema de tanques-rede ou gaiolas

(JORNAL CULTIVANDO ÁGUA BOA - ITAIPU BINACIONAL, 2007, p. 24), como

alternativa para o aproveitamento de corpos d’água onde a piscicultura tradicional

(piscicultura em tanques-escavados no solo) é inviável devido a dificuldades no

manejo, e também como a atividade de piscicultura em tanques-rede na região do

reservatório de Itaipu existe de forma muito acanhada em comparação com o

potencial disponível, a qual atualmente, é basicamente composta por alguns

tanques-redes instalados no reservatório e cerca de 400 pequenos produtores

atuando na bacia do Paraná 3, no lado brasileiro. Estudos para avaliar o potencial

produtivo de diferentes espécies de peixes nativos, assim como a viabilidade

econômica e o risco, são fundamentais. Os pescadores que atuam no reservatório

num total aproximado de 800, além dos povos indígenas, o fazem atualmente de

maneira precária e em situação de elevada vulnerabilidade econômica e social

(BOSCOLO e FEIDEN, 2005).

1.4 Estrutura da dissertação

O presente trabalho foi estruturado em 5 capítulos. Afora esta introdução,

concernente a primeira parte, a qual buscou introduzir ao tema de estudo, assim

como o problema, os objetivos e a justificativa. O segundo capítulo apresentou os

aspectos da economia e do sistema agroindustrial da pesca.

No terceiro capítulo foi apresentado todo referencial teórico e metodológico, o

qual foi realizada por meio de uma revisão bibliográfica, descrição das etapas da

pesquisa, do modelo e forma de modelagem para solucionar o problema de

pesquisa, o local do estudo, assim como o corte temporal, o modelo de estruturação

de custo, os indicadores econômico-financeiros de avaliação e por último o modelo e

software de análise de risco e retorno de investimentos, fornecendo assim todo o

embasamento necessário ao referido estudo.

No quarto capítulo realizou-se a discussão e apresentação dos resultados do

trabalho. E no quinto capítulo, a fim de sumariar a pesquisa, foram apresentadas as

conclusões e considerações finais.

2 ASPECTOS DA ECONOMIA E DO SISTEMA AGROINDUSTRIAL

DA PESCA

Este capítulo apresenta o estado mundial da pesca em termos de produção e

economia, a mesma análise do estado mundial foi estabelecida para a economia na

América Latina e Caribe, assim para o Brasil e o Paraná.

Através da revisão de literatura, destacou-se o estado da arte da atividade da

pesca, assim como a produção. Ênfase foi dada ao surgimento da aqüicultura como

atividade potencialmente viável dentro da economia da pesca.

Posteriormente foi caracterizado o Sistema Agroindustrial da Pesca (SAI da

Pesca), o sistema de produção em tanques-rede, os fatores influenciadores no

desempenho das espécies assim como as características das espécies estudadas.

Em seguida foram apresentados os conceitos e definições sobre engenharia

econômica, métodos de análise de investimento e estrutura e sistemas de custos

para as atividades agropecuárias. E por último foram apresentados estudos

acadêmicos e técnicos relevantes, relacionados à análise de custo, análise de

investimento e risco desta atividade para diferentes espécies.

2.1 A economia mundial da pesca: evidencias da crise da pesca e emergência

econômica da aqüicultura

O desenvolvimento da atividade pesqueira, para fazer frente à elevação

constante da demanda mundial, engendrou uma série de políticas que incentivaram

a ampliação da produção pesqueira mundial.

Esta elevação da demanda gerou políticas de incentivo e modelos de

desenvolvimento da atividade da pesca extrativa, que não pesaram, tampouco se

preocuparam com os estoques pesqueiros, levando estes para próximo do limite ou

capacidade máxima de explotação (exploração) sustentável.

A pesca extrativa mundial está a algum tempo em crise devido à sobre-

explotação, gerada pelos esforços de pesca, além da capacidade de suporte

(capacidade de atender às demandas) dos estoques pesqueiros.

Diversos estudos e documentos apontam a crise atual que atravessa o setor

de pesca extrativa, face às escolhas econômicas e ambientalmente insustentáveis

implementadas pelas políticas pesqueiras de diversos países (ABDALLAH, 1998;

MARRUL FILHO, 2001; SONODA 2002; FAO, 2004; IBAMA, 2006).

Por outro lado, o aumento da produção mundial de organismos aquáticos tem

sido possível em função do crescimento em nível mundial da aqüicultura 

destacando-se a piscicultura continental  em diferentes modelos de sistemas de

produção, a qual tem se mostrado como a melhor alternativa de ampliação da

produção de forma sustentável.

A pesca extrativa ou de captura e a aqüicultura, atividades pesqueiras, são

consideradas pela Organização das Nações Unidas (ONU) como atividades

estratégicas para a segurança alimentar sustentável do planeta, pois são capazes

de fornecer alimento protéico de alta qualidade e gerar emprego tanto em países

desenvolvidos quanto países em desenvolvimento (ARANA, 1999).

Estas atividades são potencialmente propícias para os países com uma costa

marítima expressiva ou com abundantes recursos hídricos continentais para a

atividade, como é o caso do Brasil, e também para aqueles países que tem na

atividade pesqueira um forte componente das exportações e da sua base alimentar,

como por exemplo o Japão, China, Chile, dentre outros.

O volume de produção mundial da pesca de captura e da aqüicultura em 2002

chegou, segundo a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e

Agricultura (FAO - Found and Agricultural Organization, 2004), ao redor de 133

milhões de toneladas, sendo que deste total, aproximadamente 101 milhões de

toneladas se destinou ao consumo alimentar.

Segundo ainda dados da FAO (2004), a produção de pescado mundial

proveniente da pesca e aqüicultura alimentou cerca 2,6 bilhões de pessoas,

provisionando um valor próximo de 20% das necessidades totais de proteína animal,

demonstrando o seu potencial para a segurança alimentar do planeta, ficando atrás

da produção de carnes bovinas, suínas e de aves

. Conforme menciona a FAO

(2004):

La producción mundial de la pesca de captura y la acuicultura suministró

alrededor de 101 millones de toneladas de pescado para el consumo

humano en 2002, lo que equivale a un suministro per cápita aparente de

16,2 kg (equivalente de peso en vivo), cuyo crecimiento desde 2000 se

debió a la acuicultura [...]. Si no se tiene en cuenta la producción de China,

Dados relativos à evolução da produção mundial da pesca e da aqüicultura, assim como do

crescimento populacional e consumo per capita encontram-se nas Tabelas nos anexos.

el suministro total de pescado para consumo humano ha ido creciendo más

lentamente que la población mundial; como consecuencia de ello, el

suministro medio de pescado per cápita, excluido el de China, disminuyó de

14,6 kg en 1987 a 13,2 kg en 1992 y se ha mantenido estable desde

entonces [...]. Con todo, el pescado suministró a más de 2600 millones de

personas de todo el mundo al menos un 20 por ciento del aporte de

proteínas animales per cápita. La proporción de las proteínas de pescado

en el suministro total de proteínas animales en el mundo llegó a aumentar

del 14,9 por ciento en 1992 al nivel máximo del 16,0 por ciento en 1996 y se

mantuvo cerca del mismo (15,9 por ciento) en 2001.

Dessa forma fica evidente a importância da produção da pesca, e

principalmente da aqüicultura, para a segurança alimentar e geração de emprego e

renda em nível mundial na atualidade.

Em boletim recente, a FAO (2006) reitera a importância da aqüicultura como

atividade econômica:

At present, the aquaculture sector contributes a little over 40 million tonnes

(excluding aquatic plants) to the world aquatic food production. According to

recent FAO predictions, in order to maintain the current level of per capita

consumption at the minimum, global aquaculture production should reach 80

million tonnes by 2050. Aquaculture has great potential to meet this

increasing demand for aquatic food in most regions of the world. However, in

order to achieve this, the sector (and aqua-farmers) will face significant

challenges.

Entrementes, o aumento do interesse econômico pela atividade pesqueira

tem elevado os esforços de pesca em nível mundial, explotando os recursos naturais

aquáticos das mais variadas espécies, através da utilização crescente de recursos

tecnológicos, levando muitas espécies a pontos próximos da exaustão (ABDALLAH,

1998; MARRUL FILHO, 2001; SONODA 2002; FAO, 2004; IBAMA, 2006).

Este excessivo esforço de pesca  decorrente do entendimento de que os

recursos pesqueiros são recursos renováveis e também devido à condição de bem

de livre acesso e de domínio público (exceto os de propriedades privadas)  gerou

modelos de pesca os quais distorceram o conceito de desenvolvimento sustentável

da atividade, pois conforme pondera Rossetti (1998, p. 93), a respeito da

exploração dos recursos naturais:

...devido às ameaças de extinção de espécies, os modelos de

aproveitamento sustentável têm adquirido crescente importância como, por

exemplo, a capacidade humana de conciliar o desenvolvimento

socioeconômico e a preservação do ecossistema que se transformam sobre

a pressão do processo produtivo capitalista.

Esta externalidade econômica negativa, na iminência antrópica, de destruição

de algumas espécies pela exaustão, tem gerado uma crise de sustentabilidade na

atividade pesqueira em nível mundial.

Assim, a atividade pesqueira tem se mostrado frágil atualmente, devido ao

excessivo esforço de pesca, sofrido pelos estoques marinhos (ARANA, 1999).

Segundo ainda este mesmo autor, das 17 maiores regiões de pesca do

mundo, nove delas apresentam-se em franco declínio e quatro complemente

esgotadas. Estes números corresponderiam a aproximadamente 70% dos estoques

pesqueiros de importância mundial, apresentando claramente a estagnação no ritmo

de crescimento da pesca extrativa marinha e do baixo volume de crescimento da

pesca extrativa continental. Essa situação de produção demonstra claramente o que

tem ocorrido em nível mundial devido aos esforços de pesca na explotação dos

recursos naturais aquáticos das mais variadas espécies.

Na maioria dos países o rápido crescimento da aqüicultura tem beneficiado,

principalmente, os aspectos sociais e econômicos das regiões e localidades onde os

projetos aqüícolas têm sido implantados, em grande parte graças à aqüicultura

comercial.

Este fenômeno é apresentado nas Tabelas 28 a 31 (nos anexos), onde

percebe-se as evidências da crise mundial pela evolução da pesca extrativa

marinha, a qual passou de 79,03 milhões de toneladas em 1990 para 81,30 milhões

de toneladas em 2003, um crescimento de apenas 2,87%. A aqüicultura marinha

passou no mesmo período de 4,22 milhões de toneladas para 16,70 milhões de

toneladas, um crescimento de 235,73% (FAO, 2004).

A pesca extrativa continental passou de 6,53 milhões de toneladas em 1990

para 9,00 milhões de toneladas em 2003, um crescimento de 37,83 %. Já a

aqüicultura continental passou no mesmo período de 8,18 milhões de toneladas para

25,20 milhões de toneladas, um crescimento de 208,7 %.

No entanto, as estatísticas da FAO, divulgada em 2004, fazem uma distinção

da produção mundial incluindo e excluindo a China (nas Tabelas anexas 28 e 29 os

valores incluíram a China, já as Tabelas 30 e 31 excluem a China dos valores

mundiais da produção). Isto ocorre porque a China segue sendo o maior produtor

mundial e sua produção pesqueira declarada alcançou em 2002 a quantidade de

44,3 milhões de toneladas (133 milhões de toneladas considerando a produção

mundial e 88,70 milhões de toneladas sem a China) sendo 16,6 milhões de

toneladas a pesca de captura ou extrativa e 27,7 milhões de toneladas a aqüicultura.

Esta distinção ocorre porque, amiúde, as estatísticas chinesas apresentam

um peso absoluto e relativo elevado em relação aos números mundiais, a FAO tem

indicações de que as estatísticas da produção chinesas estão superestimadas.

Excluindo a China o crescimento da produção da pesca extrativa foi negativo

(-7,31%) e a aqüicultura apresentou crescimento menor (se comparado quando

incluindo a China), porém significativo, da ordem de 44,44%. O consumo per capita

praticamente não apresentou alteração (0,46%). Estes números, mesmo excluindo

a China, demonstram claramente uma crise na pesca em nível mundial, além de

demonstrar o crescimento, a importância e o potencial da aqüicultura mundial.

2.2 A economia mundial da pesca: aspectos financeiros da produção

Segundo dados da FAO (2004), em 2002, o valor do comércio mundial dos

peixes e produtos pesqueiros alcançou os valores de 58,2 bilhões de dólares (valor

de exportação), 5% a mais que em 2000 e 45% a mais que em 1992. O volume das

exportações mundiais alcançaram 50 milhões de toneladas em 2002, o que

representou um crescimento de 40,7% em relação a 1992.

É importante destacar que o volume do peixe comercializado tem se mantido

praticamente constante nos últimos anos, depois de décadas de grande crescimento

– fato já abordado nos subcapítulos anteriores.

Em 2002, a China foi a maior exportadora mundial de peixes e produtos

pesqueiros (somando a exportação de peixe com a farinha de peixe e óleo de

peixe), com um valor de 4,5 bilhões de dólares, superando a Tailândia, maior

produtora mundial, pela primeira vez, como grande exportador mundial.

Neste cenário de comércio mundial a aqüicultura está se concretizando como

uma alternativa econômica à pesca extrativa, e segundo a FAO (2004), tem crescido

de forma acelerada. Um dos fatores deste crescimento é a estagnação da pesca

extrativa, gerado pela crise de sustentabilidade no setor, reduzindo a oferta de várias

espécies, aumentando os custos de produção e conseqüentemente elevando o

preço final de comercialização. Outro fator importante é o aumento da percepção e

busca da população por uma melhor qualidade de vida, através de uma alimentação

mais saudável, como no caso do consumo das carnes brancas em detrimento das

vermelhas.

Os organismos aquáticos, segundo Paiva (1986), quando passam a ter

interesse econômico tornam-se recursos pesqueiros e são explotados de diversas

formas, uma delas é através do cultivo, ou aqüicultura, a qual conceitualmente,

segundo Paiva (1986), Abdallah (1998), Richter (2000), Borghetti et al. (2003), FAO

(2004), podem ser classificados pelo cultivo realizado:

a) Peixes (Piscicultura);

b) Crustáceos (Maricultura, Carcinocultura, etc.);

c) Moluscos (Malacocultura);

d) Quelônios;

e) Mamíferos e Animais Aquáticos; e

f) Plantas Aquáticas.

Em termos econômicos, segundo dados da FAO (2004), o desempenho da

aqüicultura tem apresentado volumes e taxas de crescimento significativos,

conforme será apresentado nos subcapítulos seguintes, contribuindo assim para o

crescimento nominal dos estoques mundiais (FAO, 2004).

Dentre os grupos mais cultivados na aqüicultura, os peixes, são o terceiro

grupo em termos de evolução percentual da produção. No entanto, este é o grupo

mais significativo com relação à produção e receita gerada. O destaque da

piscicultura fundamenta-se na questão de volume da oferta de proteína para o

atendimento ao crescimento da população e conseqüentemente da demanda. Já a

receita financeira elevada dos crustáceos em relação à produção, ocorre devido à

raridade (pouca oferta), com uma demanda forte (acima da oferta), carnes nobres

muito apreciadas e que atendem a mercados de países ricos principalmente (Europa

e EUA) gerando uma receita elevada (FAO, 2004).

No próximo capítulo apresenta-se a economia da pesca para a América

Latina e Caribe, delimitando assim a apresentação da economia da pesca.

2.3 A economia da pesca na América Latina e Caribe

Conforme enfatizado nos capítulos anteriores, com o crescimento da

população mundial, ocasionando uma elevação da demanda por organismos

biológicos de origem aquática, a produção pesqueira de captura e artesanal está se

estabilizando na maioria das grandes áreas mundiais, porque estas alcançaram seu

potencial máximo. Por conseguinte, desponta a aqüicultura como atividade capaz

de contribuir de forma consistente e significativa para o fornecimento à demanda de

alimentos protéicos de origem animal.

Este aumento significativo da atividade aqüícola que tem ocorrido

mundialmente, também ocorre na América Latina e Caribe, em decorrência do

aumento demográfico e econômico da região.

Antes de demonstrar as informações referentes à aqüicultura da região, faz-

se mister apresentar o panorama da economia e demografia da região, de forma a

caracterizar a importância da atividade para esta região.

Segundo dados da CEPAL (Comissão Econômica para América Latina e

Caribe, 2004), em 2003, a população total da América Latina e Caribe estava ao

redor de 542,26 milhões de habitantes, composto por 49,5% de homens e 50,5% de

mulheres, ocupando uma extensão territorial de aproximadamente 20,38 milhões de

(Pearson Education, 2005 apud FAO, 2005), apresentando assim uma taxa

média de ocupação de aproximadamente 26,60 habitantes/km

Em 2005 a FAO promoveu um encontro de especialistas de 22 países

(Argentina, Belize, Bolívia, Brasil, Colômbia, Costa Rica, Cuba, Chile, Equador, EI

Salvador, Guatemala, Guiana, Honduras, Jamaica, México, Nicarágua, Panamá,

Paraguai, Peru, República Dominicana, Uruguai e Venezuela), países com certo

nível de produção aqüícola, com o objetivo de apresentar e apreciar as

características e estrutura do setor aqüícola destes países.

Os aspectos relevantes deste encontro foram às informações econômicas

acerca do Produto Interno Bruto (PIB) destes países para o ano de 2003, algo em

torno de 2,018 trilhões de dólares para uma população de aproximadamente 526,22

milhões de habitantes, com uma taxa média de crescimento para a região de 3,23%.

Outro aspecto relevante foi referente ao PIB do setor Agropecuário a preços

de mercado (Valor Bruto da Produção – VBP) destes países, algo em torno de

162,517 bilhões de dólares, o que correspondeu a uma média de 8% em relação ao

PIB da região e de 15,16% em relação à média dos PIB Agrícolas dos países

avaliados.

Por conseguinte, a participação do PIB da pesca (pesca extrativa, artesanal e

aqüicultura) em relação ao PIB destes países, foi algo em torno de 2,95%, o que

demonstra, com raras exceções como o Chile, por exemplo, uma baixa participação

do setor no produto interno destes países.

Desagregando o PIB Agrícola, em valores brutos da produção, para os quatro

principais produtos de origem animal, dos países participantes deste encontro, tem-

se uma importante apresentação da importância e participação do PIB da

aqüicultura em comparação aos valores da produção de outras fontes protéicas de

origem animal, como pode ser visto na Tabela 1.

Tabela 1 - Comparação entre os valores das principais fontes de proteína

animal no ano de 2003 em US$ (x 1.000)

País Aves Bovinos Suínos Aqüícola

Argentina 1.135.355,00 5.790.600,00 218.706,00 8.163,00

Belize 15.752,00 3.668,00 1.111,00 33.539,00

Bolívia 163.216,00 347.828,00 105.467,00 672,00

Brasil 9.279.434,00 15.559.050,00 3.097.657,00 830.341,00

Colômbia 127.004,00 1.406.012,00 111.421,00 268.726,00

Costa Rica 83.962,00 140.767,00 36.877,00 35.598,00

Cuba 40.766,00 116.131,00 99.795,00 51.974,00

Chile 464.815,00 394.152,00 390.883,00 1.754.905,00

Equador 240.276,00 481.429,00 148.606,00 350.474,00

EI Salvador 82.816,00 56.609,00 8.764,00 1.251,00

Guatemala 171.464,00 130.107,00 26.304,00 20.472,00

Guiana 11.988,00 3.619,00 506,00 1.198,00

Honduras 92.296,00 112.698,00 9.601,00 89.500,00

Jamaica 94.854,00 29.990,00 5.772,00 13.579,00

México 2.530.190,00 3.052.781,00 1.048.093,00 347.754,00

Nicarágua 65.988,00 210.719,00 8.415,00 26.946,00

Panamá 10.262,00 114.432,00 18.392,00 8.321,00

Paraguai 65.982,00 448.442,00 157.952,00 234,00

Peru 74.277,00 300.182,00 86.050,00 49.397,00

Rep. Dominicana 216.113,00 148.211,00 65.836,00 8.730,00

Uruguai 63.342,00 877.553,00 10.374,00 156,00

Venezuela 746.509,00 894.838,00 123.037,00 50.627,00

Total 15.776.661,00 30.619.818,00 5.779.619,00 3.952.557,00

Fonte: FAO, 2006.

Percebe-se pelos dados da tabela que com raras exceções (Chile, Cuba,

Belize e Equador) que a participação da aqüicultura na formação do valor da

produção ainda é incipiente em relação ao potencial de produção.

Isto se deve devido a baixa utilização da superfície de produção na América

Latina, a qual, segundo a FAO (2006), é de aproximadamente 344.496,33 ha

(aproximadamente porque a maioria dos países não possui informações fidedignas

das áreas disponíveis e possíveis para a aqüicultura), o que representa a utilização

do potencial de uso, de algo em torno de 0,0017% da superfície total da região.

Esta situação pode ser visualizada no Tabela 2, onde é apresentada a superfície

dedicada à aqüicultura.

Tabela 2 - Superfície dedicada à aqüicultura

País Superficie país (km

) Área aquícola (ha)

Argentina

2.766.890,00 432,80

Belize 22.966,00 2.849,39

Bolívia 1.098.580,00 n/d

Brasil 8.511.965,00 19.028,00

Chile 756.950,00 19.600,00

Colombia 1.138.910,00 4.756,00

Costa Rica 51.100,00 1.931,75

Cuba 110.860,00 133.104,00

Equador 283.560,00 102.000,00

EI Salvador 21.040,00 746,00/9.056,00*

Guatemala 108.890,00 1.247,7/2.778,00*

Guiana 214.970,00 1.149,00

Honduras 112.090,00 18.596,50

Jamaica 10.991,00 n/d

México 1.972.550,00 n/d

Nicarágua 129.494,00 9.708,90

Panamá 75.517,00 9.508,29

Paraguai 406.750,00 949,70

Peru 1.285.220,00 9.685,10

Rep. Dominicana 48.730,00 n/d

Uruguai 176.220,00 7,20

Venezuela

912.050,00 8.530,00

* (ha/m

)

Fonte: FAO, 2006.

Outro fator relevante pela baixa utilização dos corpos d’águas disponíveis

para aqüicultura, se encontra principalmente na demanda de organismos aquáticos.

O consumo de peixes na região varia muito de um país para outro, inclusive da zona

urbana e da rural, no entanto na média ainda é muito baixo.

Segundo a FAO (2004) o consumo recomendado per capita de peixe deveria

ser algo em torno de 12 kg/pessoa/ano. Nos 22 países citados doze (12) deles, o

que representa 54,54%, apresentam um consumo inferior a 12 kg/pessoa/ano,

conforme apresentado na Tabela 3.

Tabela 3 - Consumo per capita de proteína animal por modalidade

País

Consumo de

Peixes

Consumo de

Bovino

Consumo de

Aves

Consumo de

Suínos

Argentina

6,4 58 n/d

Belize

13,2 n/d n/d n/d

Bolívia

1,12 n/d n/d n/d

Brasil

6,8 37,1 31,2 12,6

Chile

7,5 25,1 28,8 19,9

Colombia

57,8 n/d n/d n/d

Costa Rica

6 24 15 8,4

Cuba

12 n/d n/d n/d

Equador

n/d n/d n/d n/d

EI Salvador

1,8 7,75 n/d n/d

Guatemala

2 12,9 n/d n/d

Guiana

58,7 n/d n/d n/d

Honduras

n/d n/d n/d n/d

Jamaica

n/d n/d n/d n/d

México

11,53 n/d n/d n/d

Nicarágua

2,72 5,9 12,7 n/d

Panamá

15,3 16,5 20,1 2,9

Paraguai

5,1 28,5 9,7 4,6

Peru

17 5,36 22,4 n/d

Rep. Dominicana

n/d n/d n/d n/d

Uruguai

9,5 43 n/d n/d

Venezuela

14 45 n/d n/d

Fonte: FAO, 2006.

Um fator que tem grande influência no consumo de peixes, tem a ver com os

preços praticados e a disponibilidade de produtos a base de peixes em relação a

outros tipos de carne.

Esta diferença acentuada entre o consumo de peixe e de outros tipos de

carnes, se explica, basicamente, pela forte estrutura existente em muitos países em

relação ao nível de produção agropecuária, processamento, beneficiamento e

distribuição, onde a capacidade produtiva instalada, o nível tecnológico em toda

cadeia produtiva, mercado interno e externo estão mais desenvolvidos que o da

pesca, possibilitando preços competitivos e acessíveis a grande parcela da

população para estes tipos de carne.

A produção da aqüicultura na região, segundo dados da FAO (2006), em sua

publicação intitulada: Síntesis regional del desarollo de la acuicultura, no ano de

2003 representou algo em torno de 1,25 milhões de toneladas com valor da

produção a preços correntes ao redor de US$ 4,60 bilhões de dólares, conforme

demonstrado na Figura 1 (Produção toneladas x 1.000).

Fonte: FAO, 2006.

Figura 1 - Produção da aqüicultura por país na América Latina no ano de 2003

O Brasil e o Chile despontam neste cenário contribuindo com mais de

800.000 toneladas.

As principais espécies cultivadas na região são os salmonídeos (salmões e

trutas), camarões marinhos e tilápias.

No caso das espécies nativas ou endêmicas se destacam o Tambaqui

(Colossoma macropomum) e o Pacu

(Piaractus mesopotamicus). No entanto,

outras espécies cultivadas se destacam, sendo as principais: Carpas, Caracídeos

moluscos e macroalgas. Em um período de uma década ocorreu uma aumento

significativo na produção destas espécies (Figura 2 - Produção toneladas x 1.000).

Fonte: FAO, 2006.

Figura 2 - Produção comparativa das principais espécies produzidas de 1993 a

2003

2.4 A economia da pesca no Brasil

Um dos principais problemas de se analisar a atividade da pesca no Brasil

está relacionada às estatísticas das atividades deste setor. Este problema, segundo

informações do IBAMA (2004), ocorreu devido ao fato da divulgação oficial dos

dados estatísticos no Brasil ser atribuição legal do Instituto Brasileiro de Geografia e

Estatística (IBGE). Este órgão até 1989 publicava a Estatística da Pesca com os

dados da produção pesqueira nacional, por espécie e modalidade de pesca, para

todos os Estados da Federação.

NOME VULGAR - Pacu; FAMÍLIA - Characidae.

Caracídeos: família de peixes a qual pertence o pacu.

No entanto, partir de 1990, o processo de divulgação desses dados foi

interrompido, em decorrência de problemas financeiros e operacionais daquele

Instituto. Tal fato resultou em profunda lacuna de informações oficiais sobre a pesca,

comprometendo todo o processo de tomada de decisões relativas ao ordenamento,

conservação e desenvolvimento do processo de gestão da pesca.

A estimativa da produção pesqueira nacional para o período de 1990 a 1994

foi elaborada pelo IBAMA, utilizando como metodologia apenas o cálculo das

médias aritméticas dos desembarques de pescado obtidos de dados pretéritos da

produção apresentados pelo IBGE no período de 1986 a 1989, aos quais foram

agregadas às produções das principais espécies de pescado acompanhadas pelos

Grupos Permanentes de Estudo do IBAMA.

A partir de 1995 o IBAMA ficou responsável pela promoção e aprimoramento

do sistema de consolidação da estatística pesqueira nacional, editando estatísticas

desde então.

Historicamente o governo direta ou indiretamente sempre interveio nas

atividades ou setores produtivos com objetivos específicos. No setor pesqueiro, a

intervenção governamental variou em grau e intensidade, entrementes na maioria

das vezes ocorreu na forma de incentivos financeiros ou benefícios fiscais, quase

que exclusivamente destinados à pesca extrativa, ficando em segundo plano a

aqüicultura.

Especificamente na atividade pesqueira o primeiro grande incentivo ocorreu

com a criação da Superintendência do Desenvolvimento da Pesca (SUDEPE),

Autarquia federal, com sede no Rio de Janeiro e subordinada ao Ministério da

Agricultura, criada em outubro de 1962.

No entanto, de acordo com Neiva (1990) o grande incentivo à atividade

pesqueira, dentro do modelo desenvolvimentista brasileiro da década de 60, foi

promulgação do Decreto Lei n.º 221 (21/02/67) o qual determinava à concessão de

incentivos fiscais como forma de desenvolver e fortalecer o setor pesqueiro.

Durante os anos de 1963 a 1988, as atividades pesqueiras foram

coordenadas pela Superintendência para o Desenvolvimento da Pesca (SUDEPE),

através da Lei Delegada nº 10. Essa autarquia ligada ao Ministério da Agricultura

surgiu num contexto de proteção e desenvolvimento dos recursos naturais

renováveis (ABDALLAH, 1998).

A SUDEPE tinha como atribuições desempenhar de forma eficiente as

seguintes atividades:

1) elaborar o Plano Nacional de Desenvolvimento da Pesca e promover sua

execução;

2) prestar assistência técnica e financeira aos empreendimentos de pesca;

3) realizar estudos para o aperfeiçoamento da legislação referente à pesca

ou aos recursos pesqueiros;

4) aplicar o Código de Pesca e a legislação das atividades ligadas à pesca

ou aos recursos pesqueiros;

5) pronunciar-se sobre pedidos de financiamentos destinados à pesca;

6) coordenar programas de assistência técnica; e

7) assistir os pescadores na solução de seus problemas econômico-sociais.

A política de incentivos a atividade pesqueira foi ampliada por diversos

períodos e perdurou até 1989, ano de extinção da SUDEPE. Neste interregno,

desenvolveu-se um parque industrial e de processamento de pescado, permitindo a

ocupação de novas áreas de captura, possibilitando inclusive excedentes para

exportações.

Apesar das políticas implementadas, os resultados de longo-prazo foram

ineficientes, porque incentivaram um modelo de desenvolvimento que estimulava a

explotação dos recursos pesqueiros acima do nível de sustentabilidade,

ocasionando o esgotamento ou a redução dramática de muitas espécies. Apesar

dos benefícios e volumosos recursos aportados ao fundo setorial para o

desenvolvimento da pesca, o desempenho da SUDEPE nas suas atribuições, não

foi satisfatório, ou seja, não gerou o dinamismo esperado para atividade, além das

denúncias de mau uso e desvio de recursos.

Este conjunto de fatores gerou uma crise no setor pesqueiro culminando em

constantes quedas na produção a partir de 1986. A insatisfação generalizada com

os rumos do setor contribuiu significativamente para a extinção da SUDEPE, em

fevereiro de 1989. As atividades da SUDEPE foram assumidas pelo Instituto

Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis - IBAMA,

vinculado ao Ministério do Meio Ambiente, dos Recursos Hídricos e da Amazônia

Legal.

Devido aos incentivos e aos esforços da pesca, destacados anteriormente, a

produção brasileira elevou-se de forma significativa a partir da década de 60,

gerando, no caso brasileiro, o mesmo fenômeno da pesca sucedido em nível

mundial, ou seja, da estagnação da produção extrativa e crescimento da produção

aqüícola, com destaque para a piscicultura.

Esta tendência, de estagnação da pesca e crescimento da aqüicultura no

Brasil pode ser observada nas Tabelas 4 e 5, onde a produção máxima de pescado

ocorreu em 1985, quando foram produzidas 971,5 mil toneladas, no entanto a partir

deste ano ocorreram constantes quedas na produção até 1991, onde a quantidade

capturada foi de 671,5 mil toneladas. A partir desta data a produção cresceu de

forma acanhada, apresentando pequena tendência de elevação, porém ocorrendo

em alguns anos retração.

Tabela 4 - Pesca e aqüicultura - Brasil - evolução da produção em toneladas

nos períodos de 1960; 1970; 1980; 1990 a 1997

ANO

Águas

Continentais

Participação

na produção

total (%)

Águas

Marítimas

Participação

na produção

total (%)

Produção

Total

Var. da

Produção

(%)

1960 54.845 19,5 220.566 78,4 281.512 -

1970 103.477 19,7 421.981 80,2 526.292 86,9

1980 186.712 22,7 635.965 77,3 822.677 56,3

1981 197.353 23,7 635.811 76,3 833.164 1,3

1982 206.423 24,8 627.510 75,2 833.933 0,1

1983 205.625 23,3 675.344 76,7 880.969 5,6

1984 211.513 22,1 747.395 77,9 958.508 8,8

1985 211.085 21,7 760.452 78,3 971.537 1,3

1986 207.175 22,0 734.573 78,0 941.712 -3,1

1987 219.669 23,5 715.183 76,5 934.852 -0,7

1988 205.175 24,7 627.987 75,3 830.102 -11,1

1989 219.487 27,5 579.151 72,5 798.638 -3,8

1990 204.877 32,0 435.418 68,0 640.295 -19,8

1991 203.766 30,3 467.744 69,7 671.510 4,9

1992 200.491 29,9 469.842 70,1 670.333 -0,2

1993 204.068 30,2 472.373 69,8 676.441 1,0

1994 203.589 29,0 479.662 68,4 701.251 3,7

1995 233.824 35,8 419.086 64,2 652.910 -6,9

1996 262.509 37,9 430.663 62,1 693.172 6,2

1997 256.366 35,0 475.894 65,0 732.259 5,6

Fonte: IBAMA;FAO;SEAB/DERAL.

Em 1997, ocorreu um incremento de 5,6% no total da produção em relação ao

ano anterior, determinado, principalmente, pelo desempenho da pesca extrativa

marítima. Segundo Richter (2000) o aumento do desempenho neste período,

ocorreu devido a algumas espécies, cujo volume de desembarque foi muito

significativo, em especial destacando-se à sardinha e o bonito listrado, cujos

volumes de produção em 1997 cresceram em 17,5% e 30,7%, respectivamente.

Consolidando, devido ao direcionamento de grande parcela de seus desembarques,

a posição de Itajaí, em Santa Catarina, como principal porto pesqueiro do País.

Como destacado anteriormente, a partir de 1995 os dados tornaram-se mais

consistentes para análise, sendo assim foi possível expandir o período de avaliação

e aprofundar a análise até o ano de 2004. Dessa forma pode-se observar na Tabela

5 a evolução da produção pesqueira (pesca extrativa e aqüicultura) brasileira de

forma mais pormenorizada. Evidencia-se que a produção da aqüicultura apresentou

uma elevação expressiva nos últimos anos, colaborando de forma significativa para

a elevação da produção total, elevação da renda dos produtores e também para a

segurança alimentar através do fornecimento de proteína.

Tabela 5 – Consumo per capita de proteína animal por modalidade no Brasil

Produção Marinha (Marítima) em milhões de kg

Produção Continental (Águas Interiores) em milhões

de kg

Captura (Pesca

Extrativa)

Aqüicultura (Cultivo)

Captura (Pesca

Extrativa)

Aqüicultura (Cultivo)

CrescI- CrescI- CrescI- CrescI-

ANO

Prod.

mento

Prod.

mento

Produção

Total

Produção

mento

Prod.

mento

Produção

Total

1994

494,3 - 3,4 -

497,7

203,2

0,4

203,6

1995

413,7 -16,31% 5,4 58,82%

419,1

193 -5,02% 40,8

233,8

1996

422,2 2,05% 8,5 57,41%

430,7

210,3 8,96% 52,2 27,94%

262,5

1997

465,7 10,30% 10,2 20,00%

475,9

178,9 -14,93% 77,5 48,47%

256,4

1998

432,6 -7,11% 15,35 50,48%

447,95

174,19 -2,63% 88,57 14,28%

262,76

1999

418,47 -3,27% 26,51 72,74%

444,98

185,47 6,48% 114,14 28,88%

299,61

2000

467,69 11,76% 38,37 44,74%

506,06

199,16 7,38% 138,16 21,04%

337,32

2001

509,95 9,04% 52,85 37,71%

562,79

220,43 10,68% 156,53 13,30%

376,96

2002

516,17 1,22% 71,11 34,57%

587,28

239,42 8,61% 180,17 15,10%

419,59

2003

484,59 -6,12% 101 42,03%

585,6

227,55 -4,96% 177,13 -1,69%

404,68

2004

500,12 -3,11% 88,97 -11,92%

589,08

246,1 8,15% 180,73 2,04%

426,83

Var. %

20,89% 1.547,54% 27,51% 342,97%

Fonte: IBAMA; FAO; SEAB/DERAL.

Observando ainda a Tabela 5, percebe-se o crescimento da aqüicultura

marinha da ordem de 1.547,54%, apesar da redução de quase 12% entre 2003 e

2004. Por outro lado, a pesca extrativa marinha elevou-se apenas 20,89% em 10

anos. Também foi expressivo, em volume de produção, o crescimento da

aqüicultura continental, a qual elevou-se em 342,97%, apesar do período de

acomodação dos últimos anos.

Complementando a Tabela 5, a Tabela 6 apresenta a produção, o comércio

exterior e o consumo aparente de pescado no Brasil no período de 1960

a 2004,

apresentando assim o crescimento da produção aqüícola.

Um aspecto importante foi a elevação da produção brasileira de pescado, que

no ano de 2004 alcançou um volume de 1.015.914,00 de toneladas, com um

acréscimo em relação a 2003 de 2,6%.

Os números demonstram uma participação expressiva da aqüicultura na

produção total que saltou de 7,08% de participação da produção total em 1995 para

uma participação na produção total de 26,55% em 2004, com uma produção de

269.697,50 toneladas.

A balança comercial brasileira de produtos pesqueiros, segundo o IBAMA

(2005), tem apresentado superávit nos últimos anos, destacado-se as espécies

destinadas à exportação. Os Estados Unidos são o principal mercado de destino

para os produtos pesqueiros brasileiros, enquanto que o nosso principal fornecedor

internacional de pescado é a Noruega.

Neste contexto destaca-se a aqüicultura, tanto a continental, quanto a

marítima, como atividade que tem apresentado um crescimento significativo em

relação à pesca extrativa e a outros setores da produção animal.

Tabela 6 - Produção, comércio exterior e consumo aparente de pescado no Brasil entre os anos de 1970 a 2004

Total Nacional (em milhões de kg) População Consumo Aparente

Pesca Em

Comércio Exterior em

toneladas

ANO

Extrativa

Aqui-

cultura

Produção

Cresci-

mento

Milhões

Cresci-

mento

Importação Exportação

Total

Per capita

(kg/ano)

Cresci-

mento

1960

275,41 -

70,07

- 1.206 - - 3,93 -

1970

525,46 90,79%

93,14

32,92% 10.134 54.477 481,12 5,17 31,42%

1980

822,68 56,56%

118,56

27,30% 34.462 66.800 790,34 6,67 29,05%

1981

833,16 1,27%

121,38

2,38% 45.110 45.391 832,88 6,86 2,94%

1982

833,93 0,09%

124,25

2,36% 45.843 56.515 823,26 6,63 -3,44%

1983

880,97 5,64%

127,14

2,33% 47.366 41.506 886,83 6,98 5,27%

1984

958,91 8,85%

130,08

2,31% 36.986 31.639 964,26 7,41 6,27%

1985

971,54 1,32%

133,00

2,24% 53.250 36.223 988,56 7,43 0,27%

1986

941,75 -3,07%

135,81

2,12% 42.551 97.817 886,48 6,53 -12,18%

1987

934,85 -0,73%

138,59

2,04% 40.978 105.342 870,49 6,28 -3,77%

1988

833,16 -10,88%

141,31

1,97% 43.571 61.552 815,18 5,77 -8,16%

1989

798,64 -4,14%

144,00

1,90% 44.354 126.426 716,57 4,98 -13,74%

1990

640,30 -19,83%

146,59

1,80% 34.765 214.190 460,87 3,14 -36,82%

1991

671,51 4,88%

149,09

1,71% 45.239 159.228 557,52 3,74 18,94%

1992

670,33 -0,18%

151,55

1,64% 55.237 102.062 623,51 4,11 10,03%

1993

676,44 0,91%

153,99

1,61% 51.639 149.602 578,48 3,76 -8,69%

1994

701,30 3,67%

156,43

1,59% 48.830 163.090 587,04 3,75 -0,11%

1995

606,70 46,20 652,90 -6,90%

158,87

1,56% 37.187 150.711 539,38 3,39 -9,53%

1996

632,50 60,70 693,20 6,17%

161,32

1,54% 24.876

263.957

454,12 2,81 -17,08%

1997

644,60 87,70 732,30 5,64%

163,78

1,52% 29.423

209.089

552,63 3,37 19,87%

1998

606,79 103,91 710,70 -2,95%

166,25

1,51% 29.637

195.702

544,64 3,28 -2,91%

1999

603,94 140,66 744,60 4,77%

168,75

1,50% 36.436

169.111

611,92 3,63 10,69%

2000

666,85 176,53 843,38 13,27%

171,28

1,50% 57.001

194.499

705,88 4,12 13,65%

2001

730,38 209,38 939,76 11,43%

173,82

1,48% 72.124

168.673

843,21 4,85 17,71%

2002

755,58 251,29 1.006,87 7,14%

176,39

1,48% 98.338

148.170

957,04 5,43 11,85%

2003

712,14 278,13 990,27 -1,65%

178,99

1,47% 113.722

152.514

951,48 5,32 -2,02%

2004

746,22 269,70 1.015,91 2,59%

181,59

1,45% 107.017

158.661

964,27 5,31 -0,11%

Var. % de

1995 a 2004

23,00% 483,76% 44,86% 16,08% 56,64%

Fonte: FAO, IBAMA, BNDES, SECEX (Secretaria de Comércio Exterior).

Analisando os dados da Tabela 6, pode-se perceber também que o consumo

aparente per capita de 1995 a 2004 apresentou uma elevação de 41,60%. A pesca

extrativa (marinha e continental) cresceu em torno de 23,00%, ao passo que a

aqüicultura (marinha e continental) cresceu 483,76%, com destaque para aqüicultura

continental. Destaca-se ainda a estagnação do ritmo de crescimento da pesca

extrativa marinha e do baixo volume de crescimento da pesca extrativa continental.

Os dados do período de 1995 a 2004 mostram que a produção brasileira tem

seguido um ritmo crescente de produção, ficando a média do período em torno de

832.983,00 toneladas/ano.

A balança comercial brasileira de produtos pesqueiros apresentou um

superávit de US$ 183,9 milhões; Os preços médios das exportações mostraram-se

declinantes até 2002. Em 2003, observou-se uma ligeira recuperação (US$ 3,759/t)

e para o ano de 2004, verificou-se um crescimento de 8,5% (US$ 4,077/t), próximo

dos preços praticados no início da década. O camarão é o principal produto da

pauta de exportação, sendo responsável por aproximadamente metade das vendas

ao exterior. O bacalhau continua sendo o primeiro produto no ranking das compras

no exterior e em 2004 foram gastos US$ 101,2 milhões nas importações (IBAMA,

2005).

O volume exportado nos últimos anos (1996 a 2004) apresentou reduções

contínuas, passando no ano de 1996 de 38,08% em relação à produção total para

28,55% em 1997, 27,54% em 1998, 22,71% em 1999, 23,06% em 2000, 17,95% em

2001, 14,72% em 2002, 15,40% em 2003 e 15,62% em 2004. Por outro lado as

importações no mesmo período apresentaram crescimentos contínuos passando de

3,59% em 1996 para 4,02% 1997, 4,17% em 1998, 4,89% em 1999, 6,76% em

2000, 7,67% em 2001, 9,77% em 2002, 11,48% em 2003 e 10,53% em 2004

(Tabela 7).

Finalmente, vale registrar que mesmo com todo o esforço que vem sendo

despendido no sentido de obtenção de saldos superavitários na balança comercial

brasileira de produtos pesqueiros e na alteração da participação desse segmento

nas exportações globais do país, ainda não foi possível ultrapassar a barreira do 1%

desse total. De fato, as exportações brasileiras em 2004 somaram US$ 96,5 bilhões,

o que determinou uma contribuição do setor em apenas 0,45% nas exportações

globais do país.

Tabela 7 – Produção e comércio exterior entre os anos de 1970 e 2004

ton. ( X ) US$/ton. Receita US$ ton. ( Y ) US$/ton. Despesas US$

1970 526.292,00 5,01% 10.134 5.808,29 58.861.210,86 - 54.477 1.734,19 94.473.468,63 - -35.612.258

1971 591.543,00 12,40% 11.392 7.135,94 81.292.628,48 38,11% 39.505 2.118,65 83.697.268,25 -11,41% -2.404.640

1972 604.673,00 2,22% 17.422 6.451,64 112.400.472,08 38,27% 34.792 2.423,01 84.301.363,92 0,72% 28.099.108

1973 698.802,00 15,57% 12.552 6.550,51 82.222.001,52 -26,85% 56.978 2.199,76 125.337.925,28 48,68% -43.115.924

1974 815.720,00 16,73% 13.732 7.250,43 99.562.904,76 21,09% 46.355 2.382,41 110.436.615,55 -11,89% -10.873.711

1975 759.792,00 -6,86% 14.857 5.533,73 82.214.626,61 -17,42% 99.469 985,84 98.060.518,96 -11,21% -15.845.892

1976 658.847,00 -13,29% 13.768 7.325,97 100.863.954,96 22,68% 76.933 857,74 65.988.511,42 -32,71% 34.875.444

1977 752.607,00 14,23% 24.205 5.377,59 130.164.565,95 29,05% 61.851 1.276,36 78.944.142,36 19,63% 51.220.424

1978 806.328,00 7,14% 26.418 5.743,78 151.739.180,04 16,57% 62.036 1.568,77 97.320.215,72 23,28% 54.418.964

1979 858.183,00 6,43% 27.497 7.573,05 208.236.155,85 37,23% 89.558 1.481,46 132.676.594,68 36,33% 75.559.561

1980 822.677,00 -4,14% 34.462 4.805,60 165.610.587,20 -20,47% 66.800 1.455,49 97.226.732,00 -26,72% 68.383.855

1981 833.164,00 1,27% 45.110 3.924,68 177.042.314,80 6,90% 45.391 1.426,03 64.728.927,73 -33,42% 112.313.387

1982 833.933,00 0,09% 45.843 4.022,04 184.382.379,72 4,15% 56.515 1.274,38 72.021.585,70 11,27% 112.360.794

1983 880.969,00 5,64% 47.366 3.218,50 152.447.471,00 -17,32% 41.506 975,36 40.483.292,16 -43,79% 111.964.179

1984 958.908,00 8,85% 36.986 5.266,19 194.775.303,34 27,77% 31.639 1.107,85 35.051.266,15 -13,42% 159.724.037

1985 971.537,00 1,32% 53.250 3.613,88 192.439.110,00 -1,20% 36.223 1.218,06 44.121.787,38 25,88% 148.317.323

1986 941.712,00 -3,07% 42.551 4.093,87 174.198.262,37 -9,48% 97.817 1.484,55 145.214.227,35 229,12% 28.984.035

1987 934.408,00 -0,78% 40.978 4.872,55 199.667.353,90 14,62% 105.342 1.261,00 132.836.262,00 -8,52% 66.831.092

1988 830.102,00 -11,16% 43.571 4.524,25 197.126.096,75 -1,27% 61.552 1.298,36 79.916.654,72 -39,84% 117.209.442

1989 798.638,00 -3,79% 44.354 2.940,95 130.442.896,30 -33,83% 126.426 1.283,51 162.269.035,26 103,05% -31.826.139

1990 633.599,00 -20,67% 34.765 4.003,37 139.177.158,05 6,70% 214.190 936,41 200.569.657,90 23,60% -61.392.500

1991 669.149,00 5,61% 45.239 3.403,28 153.960.983,92 10,62% 159.228 1.079,59 171.900.956,52 -14,29% -17.939.973

1992 665.786,00 -0,50% 55.237 2.658,22 146.832.098,14 -4,63% 102.062 1.220,57 124.573.815,34 -27,53% 22.258.283

1993 675.756,00 1,50% 51.639 3.475,97 179.495.614,83 22,25% 149.602 1.137,08 170.109.442,16 36,55% 9.386.173

1994 697.577,00 3,23% 43.830 4.004,31 175.509.000,00 -2,22% 163.090 1.496,77 244.108.000,00 43,50% -68.599.000

1995 606.700,00 -13,03% 37.187 4.719,68 175.509.000,00 0,00% 150.711 1.619,71 244.108.000,00 0,00% -68.599.000

1996 632.500,00 4,25% 24.876 5.359,66 133.327.000,00 -24,03% 263.957 1.834,95 484.349.000,00 98,42% -351.022.000

1997 644.600,00 1,91% 29.423 4.270,98 125.665.000,00 -5,75% 209.089 2.136,86 446.794.000,00 -7,75% -321.129.000

1998 606.789,00 -5,87% 29.637 4.064,48 120.459.000,00 -4,14% 195.702 2.317,03 453.448.000,00 1,49% -332.989.000

1999 603.941,50 -0,47% 36.436 3.786,04 137.948.000,00 14,52% 169.111 1.880,26 317.972.000,00 -29,88% -180.024.000

2000 666.846,00 10,42% 57.001 4.185,82 238.596.000,00 72,96% 194.499 1.528,21 297.235.000,00 -6,52% -58.639.000

2001 730.377,50 9,53% 72.124 3.931,24 283.537.000,00 18,84% 168.673 1.546,73 260.891.000,00 -12,23% 22.646.000

2002 755.582,00 3,45% 98.338 3.583,63 352.407.000,00 24,29% 148.170 1.439,01 213.218.000,00 -18,27% 139.189.000

2003 712.143,50 -5,75% 113.722 3.759,07 427.489.000,00 21,31% 152.514 1.330,57 202.931.000,00 -4,82% 224.558.000

2004 746.216,50 4,78% 107.017 4.077,18 436.328.000,00 2,07% 158.661 1.591,15 252.454.005,46 24,40% 183.873.995

ANO

Prod. em

ton. ( M )

Taxa de

Cresc. das

Despesas

Saldo

Comercial em

US$ 1000 (FOB)

Taxa de

Crescimento

Exportação em US$ 1000 (FOB)

Taxa de

Cresc. das

Receitas

Importação em US$ 1000 (FOB)

Fonte: FAO, IBAMA, BNDES, SECEX (Secretaria de Comércio Exterior).

A participação das unidades da federação nestes esforços de produção está

destacado na Tabela 8, onde são apresentados os valores da produção por estado.

Tabela 8 - Produção estimada em toneladas por modalidade, segundo as regiões e

Unidades da Federação em 2004.

Pesca Extrativa Aqüicultura

Regiões e Unidades

da Federação

Marinha Continental Marinha Continental

Total

Rondônia 0 3.853,50 0 4.041,00 7.894,50

Acre 0 1.609,50 0 1.839,00 3.448,50

Amazonas 0 59.695,50 0 4.775,00 64.470,50

Roraima 0 419,5 0 1.710,00 2.129,50

Pará 88.980,00 62.542,50 242 2.041,50 153.806,00

Amapá 4.645,00 11.146,00 0 235 16.026,00

Tocantins 0 1.696,00 0 2.890,00 4.586,00

Norte

93.625,00 140.962,50 242,00 17.531,50 252.361,00

Maranhão 36.542,00 21.796,00 226 731 59.295,00

Piauí 2.329,50 2.022,50 2.541,00 2.116,50 9.009,50

Ceará 18.947,00 12.082,00 19.405,00 18.185,00 68.619,00

Rio Grande do Norte 17.234,00 4.920,50 30.807,00 83 53.044,50

Paraíba 3.849,00 3.788,50 2.963,00 228 10.828,50

Pernambuco 9.528,50 3.923,00 4.531,00 1.057,00 19.039,50

Alagoas 8.603,50 418,5 102 3.902,50 13.026,50

Sergipe 3.875,50 867 2.543,50 2.156,50 9.442,50

Bahia 44.745,50 17.948,00 7.577,00 10.694,00 80.964,50

Nordeste

145.654,50 67.766,00 70.695,50 39.153,50 323.269,50

Minas Gerais 0 8.823,00 0 4.972,00 13.795,00

Espírito Santo 12.614,00 802 794 3.209,50 17.419,50

Rio de Janeiro 68.428,50 1.082,00 22 1.682,50 71.215,00

São Paulo 27.702,00 10.279,00 168 20.859,00 59.008,00

Sudeste

108.744,50 20.986,00 984,00 30.723,00 161.437,50

Paraná 1.753,00 779,5 445 16.558,00 19.535,50

Santa Catarina 112.969,50 575 16.580,50 18.790,00 148.915,00

Rio Grande do Sul 37.369,50 2.820,00 20 25.904,00 66.113,50

Sul

152.092,00 4.174,50 17.045,50 61.252,00 234.564,00

Mato Grosso do Sul 0 4.906,00 0 6.901,00 11.807,00

Mato Grosso 0 5.923,00 0 16.627,00 22.550,00

Goiás 0 1.089,00 0 8.016,00 9.105,00

Distrito Federal 0 293,5 0 526,5 820,00

Centro Oeste

0,00 12.211,50 0,00 32.070,50 44.282,00

BRASIL 500.116,00 246.100,50 88.967,00 180.730,50 1.015.914,00

Fonte: IBAMA (2005).

A produção da aqüicultura no Brasil segundo dados do IBAMA (2005), no ano

de 2004 representou algo em torno de 1.015.914 toneladas com valor da produção a

preços correntes ao redor de US$ 4.600.000.000,00, conforme demonstrado na

Tabela 8.

2.5 A

Na região oeste do Paraná, a piscicultura teve início na década de 70, com

s lem ente no E nos 80, ad do a

a ; YOKO ,

tividade pesqueira o e dinamizou, segundo Richter (2000), a

da década de tr construção do Centro de Pesquisa em

a – CPA, no o .

r de 198 t ado da ltura stec

SEAB, ins Pr de P Aqüicultura, objetivando a

ação e profi çã rodu mo forma de incrementar

qüic

a segundo (20 pesca a ain se co

da costa mar ranaen star fluên corre

as, condição es z, mente rno, volu

o do Centro P em Aqüicu ra - Tole

intendên Recursos Hídricos e Meio-Ambiente (SURHEMA),

IAP, fome ial squisas d spéc s da

p carp prin ) e

de ale produtores rurais da região, os quais buscavam

rodu ecu

período ora elecidas estações de alevinagem de

pela atual Com nh esenvolvimento Agropecuário do Paraná

e das Estaçõ de A gem de Francisco Beltrão, Paranavaí e

Loa perintendê d olvimento Pesc E) e

criação do Programa de Pesca e Aqüicultura pela Secretaria de

stado da Agricultura e do Abastecimento do Paraná (SEAB), em 1987, com objetivo

de au

rodução do cultivo da tilápia, decorrente do seu histórico de cultivo e

economia da pesca no Paraná

introdução de carpas para cultivo de subsistência de pequenos produtores rurais,

endo somente imp entada efetivam stado nos a quirin

partir deste período expressão econômic (SUGAI; MUEHLMANN YAMA

1997)

A a n Paraná s

partir oitenta a avés da

Aqüicultur municípi de Toledo

A parti 7 a Secre aria de Est Agricu e do Aba imento do

Paraná – tituiu o ograma esca e

organiz ssionaliza o dos p tores co

principalmente a a ultura.

Aind Richter 00), a extrativ da não nsolidou,

apesar ítima pa se e sob a in cia das ntes das

Malvin ta que tra principal no inve cardumes mosos.

A criaçã de esquisa ltu CPA em do, pela

antiga Super cia dos

atualmente ntou inic mente pe e e ies nativa bacia do

Paraná, também introduziu es écies de as (Cy us carpio iniciou o

fornecimento vinos aos

diversificar sua p ção agrop ária.

No mesmo f m estab

Jaguariaíva, pa ia de D

(CODAPAR), es levina

nda, pela Su ncia e Desenv da a (SUDEP IBAMA.

Mesmo com a

mentar a produção de pescado, organizar os produtores, a produção e

promover o melhoramento genético das espécies cultivadas no Estado, a

alavancagem para o desenvolvimento da piscicultura na região ocorreu realmente

com a int

adaptabilidade às condições da região, através do sistema de produção em tanques

scavados no solo.

a) Comercialização, ou seja, limitação da cadeia produtiva, sendo que os

temas produtivos, e restrito potencial de competição;

Após um período promissor, a produção da piscicultura em sistema de

produção de tanques-escavados entrou em crise, devido a uma série de fatores, a

saber:

principais clientes (pesque-pague, venda direta e indústria de filetagem)

reduziram suas demandas;

b) Elevação da oferta de peixes;

c) Preços dos produtos não atrativos para os consumidores finais;

d) Baixo preço pago aos produtores pelo quilograma do peixe vivo;

e) Baixo nível tecnológico de produção e de gestão, resultando em

ineficiência dos sis

f) Elevação dos custos de produção (a base da ração é a soja, e a ração

representa um percentual que pode variar de 50% a 80% dos custos de

produção);

g) O mercado - estrutura de mercado - contava com poucos compradores,

características de oligopsônio (estrutura de mercado onde existem

poucos compradores e um grande número de vendedores);

h) Desconhecimento sobre o mercado consumidor;

i) Reduzido gosto e hábito dos consumidores para consumo de peixe de

água doce;

j) Necessidade de fomentar outros canais de comercialização e novos

produtos a base de peixe;

k) Alto custo e baixa qualidade dos insumos, alevinos, equipamentos e

materiais utilizados na produção, elevando, em conseqüência o custo

final do produto;

l) Necessidade de venda do produto no momento exato, pois não é viável

manter o peixe em estoque;

m) Inobservância das legislações ambiental e sanitária;

n) Insuficiência de capacitação do corpo técnico, tanto no setor público

quanto no privado; e

o) Falta de coordenação entre os segmentos da cadeia e de organização

dentro deles, fazendo com que ocorra competição predatória.

a que passou de 23.699,26 mil toneladas em 1997 para 35.201,90 mil

neladas em 2004, ocorreu uma drástica redução do valor bruto da produção no

Paraná

No a

doce era de R$ 143.193.00,00 no ano de 2003/2004 reduziu para R$ 81.366.000,00,

uma red

E u de R$

31.226. 03%.

Bruto do P s

sua imp â

Este

do produtor ocorrida, fazendo com que o piscicultor tivesse uma redução real e

elevada

Den

empenhado l, através de

políticas conômico e social da

atividad

uma série de ações, tais como:

c) de sistemas alternativos de produção aos de

c) novos mercados consumidores; e

Como corolário desta série de fatores, apesar da elevação da produção bruta

aqüícol

a preços correntes entre os anos de 1997 a 2004 (ANDRETTA, 2007).

no de 1996/1997 o Valor Bruto da Produção (VBP) do pescado de água

ução nominal de 43,18%.

nquanto que o VBP do pescado marinho, no mesmo período, passo

000,00 para R$ 33.732.000,00, ocorrendo um aumento nominal de 8,

liado a isso a participação da piscicultura, além de ser baixa no Produto

araná 0,744% em 1996/1997, caiu para 0,278%, reduzindo ainda mai

ort ncia na produção agropecuária do Estado (ANDRETTA, 2007).

s valores mostram claramente a queda no preço real e a descapitalização

da sua lucratividade.

tro deste quadro preocupante da aqüicultura, vários agentes estão

s com a retomada do crescimento da aqüicultura regiona

de incentivo. Entretanto, o desenvolvimento e

e apresenta pontos cruciais que devem ser levados em conta, por meio de

Assistência técnica;

b) Redução dos custos de produção e aproveitamento dos corpos de água

existentes nas represas (notadamente da Hidrelétrica de Itaipu);

Implementação

tanques escavados no solo (notadamente de tanques-rede ou

gaiolas);

a) Incentivos indiretos à produção;

b) Desenvolvimento de novos produtos a base de peixe;

Desenvolvimento de

d) Atendimento a legislação ambiental (através do uso de tanques-redes ou

gaiolas e criação de espécies nativas).

io da

Secret

entorno, baseado em parâmetros racionais de

explor

2.6 A

rodução de insumos, pesquisas, produção agricultura

e pecu

ústria sobre a agropecuária, ou seja, a subordinação

das atividades agropecuárias ao capital industrial (SANDRONI, 1999).

De acordo com Sonoda (2002) o sistema agroindustrial do peixe pode ser

identific ,

transforma ivididos

em dois

pesca de c

identificada pela Figura 3.

Com o objetivo de retomar o processo de produção aqüícola, e como o

reservatório de Itaipu apresenta um imenso potencial para a geração de pescado

produzido em sistema de tanques-rede ou gaiolas, o qual ainda se encontra

praticamente inexplorado, foi estabelecido um projeto através do Convên

aria Especial de Aqüicultura e Pesca (SEAP) e Itaipu Binacional com vistas à

promoção do desenvolvimento integrado dos recursos pesqueiros do reservatório da

hidrelétrica de Itaipu e de seu

ação sustentável, descritos anteriormente.

cadeia produtiva do peixe dentro do sistema agroindustrial (SAI) da

pesca

A caracterização do Sistema Agroindustrial denominado SAI, segundo

Batalha (2007) e Zylberstajn (2000), procura evidenciar ou demonstrar as relações

sistêmicas existentes entre a p

ária (agropecuária), e o setor industrial na economia, as quais concorrem para

a produção de produtos agropecuárias em todas suas instâncias ou etapas

produtivas.

Esta relação sistêmica entre diversos setores da economia leva em conta a

predominância crescente da ind

ado como a composição dos segmentos de insumo, produção

ção, distribuição e consumo, os quais podem ser basicamente d

grupos ou segmentos, denominados de pesca extrativa (pesca artesanal e

aptura) e aqüicultura – onde está inserida a atividade de piscicultura,

Fonte: Adaptado de SONODA (2002).

Figura 3 - Sistema agroindustrial da pesca

Na Figura 3 está representado de forma sistêmica os vários segmentos ou

conjun

la produção de peixes, a qual pode ser através da pesca

artesanal ou extrativas e de captura;

As indústrias de transformação agroindustrial: basicamente na região,

sendo composta pelos frigoríficos de peixes;

to de atores que representam (compõem) o SAI. Utilizando a decomposição

de Batalha (2007), pode-se identificar cinco (5) agentes fundamentais na

composição do Sistema Agroindustrial Piscícola:

a) As indústrias e serviços de apoio: representado pela prestação de

serviços, pelas indústrias ou empresas de insumos e os recursos

humanos;

b) A produção agrícola, pecuária, ou neste caso específico da pesca:

representado pe

d) As empresas de distribuição e comércio: representado pela distribuição

no atacado ou no varejo; e

e) Consumidor final: representado pelos consumidores domésticos (mercado

local, regional ou nacional) ou pelos consumidores externos (comércio

internacional).

A importância do conhecimento do SAI da pesca é fundamental, porque a

partir desta análise e de acordo com o canal de distribuição e venda escolhido, os

preços pagos apresentam diferentes valores, em decorrência da especificidade dos

ativos envolvidos e do grau de agregação de valor na cadeia de suprimento e

distribuição. Informações mais detalhadas acerca da análise econômica e preço

para diferentes mercados pode ser encontrado no trabalho de Sonoda (2002).

No estado do Paraná, segundo o relatório da Empresa de Extensão Rural

(EMATER – quadro 7 nos anexos), o município de Toledo liderou a produção de

peixes no estado entre os anos de 1997 a 2004, atingindo neste ano a produção

total de 6.726 toneladas, o que representou 40,62% da produção total que foi de

16.558 toneladas.

Na safra de 2003/2004 os principais canais de comercialização da produção

fora produção ou em termos absolutos

8.444,58 t (dentro do estado ou principalmente para São Paulo), 31% ou 5.132,98 t,

para a

t), o catfish com 3% (496,74 t) e

utras espécies, dentre elas o pacu, com 12% (1.986,96 t).

Secretaria

Economia Rural (DERAL) e Divisão de Estatísticas Básicas (DEB), nos anos de

2004, 2

expectativ

m os seguintes: pesque-pague, com 51% da

s indústrias de transformação, 4% ou 662,32 t para as feiras livres e 13%

2.152,5 t para venda direta ao consumidor.

Das principais espécies produzidas nesta safra, destacam-se as carpas com

13% (2.152,54 t), a tilápia com 72% (11.921,76

s preços médios de comercialização praticados para o pacu, segundo a

de Agricultura e do Abastecimento do Estado (SEAB), Departamento de

005 e 2006 foram respectivamente R$ 2,99/kg, R$ 3,37/kg e R$ 3,85/kg, e a

a para 2007 era que ultrapassasse os R$ 4,00/kg.

2.7 Sis

no desenvolvimento biológico das espécies

Silv

de produç de área, e nesse sentido deve ser ampliado seu conceito,

entendendo este autor que sistema de produção engloba:

ais utilizado, neste sistema já se aplica

poucos anos atrás se

restringia apenas às regiões serranas, onde se pratica a truticultura.

Atualmente, já é utilizado na criação de peixes tropicais (como o pacu) e de

espécies exóticas (como a tilápia). Esse sistema tem como característica

principal a utilização em terra - de pequenos tanques com alta densidade de

estocagem e alta renovação de água; e em reservatórios, açudes e

reservatórios de hidrelétricas a utilização de tanques-rede e gaiolas. Com o

tema de produção em tanques-rede e principais fatores que influenciam

a (2004), destaca que o sistema de produção vai além do aspecto volume

ão por unidade

o conceito de sistema de produção envolveria, dessa maneira, pelo

menos três componentes básicos: (1) um conjunto de insumos

conhecidos e quantificados a serem combinados em proporções

definidas para obter o produto; (2) um conjunto de conhecimentos

sobre a combinação desses fatores, a fim de maximizar o resultado

do sistema; e (3) um conjunto de conhecimento a respeito das

indicações de mercado, envolvendo, principalmente, os preços de

insumo, de serviços dos produtos e suas tendência de evolução

Os sistemas de produção aqüícola ou sistemas de criação, especificamente o

piscícola, segundo Scorvo Filho (2004) e FAO (2006), podem ser classificado em

basicamente três tipos de sistemas de criação: extensivo, semi-intensivo e intensivo.

a) Extensivo: muito utilizado por pequenos produtores em pequenas áreas de

espelho de água, onde não se utiliza ração comercial e os peixes são

alimentados com subprodutos agrícolas, obtendo-se baixa produtividade.

Neste sistema a produção normalmente oscila até 400 kg/ha.

b) Semi-intensivo: É um dos sistemas mais utilizados na América Latina e

Caribe. Atualmente se verifica uma transição dos sistemas extensivos para

os semi-intensivos. No Brasil é o m

alguma tecnologia de criação, como: viveiros-berçários, ração comercial e

certo nível de controle da qualidade da água. Neste sistema, a produtividade

pode chegar a até 16 toneladas por ha/ano. Normalmente a produção média

fica em de torno de 8 a 12 toneladas por ha/ano; e

Intensivo: Sistema de exploração em que os fatores de produção são

controlados pelo homem, caracteriza-se por apresentar densidade

populacional elevada de peixes por volume de água, alimentação artificial

exclusivamente à base de rações balanceadas, necessidade de alto fluxo de

água ou uma recirculação forçada por causa da alta densidade populacional

e da produtividade elevada. Utiliza mão-de-obra especializada e

equipamentos com certo nível tecnológico. Até

sistema intensivo pode-se obter alta produtividade, algumas vezes acima de

30 toneladas por hectare/ano ou 90 kg/m

/ano

ótica da venda ou receita

gera escala necessá a para otimizar o investimento. Então o equilíbrio do sistema

de criação em relaçã

No sistema de

a produção para obt

redobrados, pois con

(elevação da densid

manho dos indivíduos, devido o aumento da competição por espaço e alimento, ou

seja, o

A prática de utilização de equipamentos para contenção e criação de peixes é

ant

ou tanq

séc lo X ara a retenção

dos e

confecc

tanques

flutuant m os peixes e permite a

oc o

de padr

as quais

Dessa forma o sistema de produção ou criação estabelecido é definitivo, ou

seja, é um dos principais fatores que pela ótica da produção influencia no

desempenho e sobrevivência dos peixes estocados, e pela

o à espécie produzida é fundamental.

produção em tanques-rede o objetivo do produtor é intensificar

er ganhos de escala produtiva. Porém os cuidados devem ser

forme o número de indivíduos por metro cúbico é aumentando

ade de estocagem), ocorre a tendência de diminuição do

corre uma taxa de crescimento decrescente. Por outro lado a biomassa

obtida (número de indivíduos multiplicado pelo peso individual) tende a aumentar

(CONTE, 2002).

iga. Segundo Cardoso e Ferreira (2005), existem relatos da utilização de gaiolas

ues-rede para cultivo, acondicionamento e transporte de peixes desde o

IX. Os primeiros tanques-rede inicialmente eram utilizados pu

p ixes até a venda. Existem relatos que na Ásia as gaiolas eram

ionadas com bambu. A partir de 1950, nos Estados Unidos, surgiram

-rede confeccionados com plásticos (CARDOSO e FERREIRA, 2005).

stes equipamentos, modernamente, são estruturas de tela ou rede,

es (figura 6), fechados em todos os lados, que retê

tr a c mpleta da água, de forma a manter um nível de oxigenação da água dentro

ões favoráveis, além de remover todas as substâncias excretadas pelo peixe,

poderiam contaminar o ambiente de cultivo.

Fonte: ITAIPU (2007).

Figura 4 - Sistema de produção em tanques-rede

As gaiolas ou tanques-rede possuem uma estrutura rígida (gaiola) ou flexível

(tanques-rede) que ficam submersas, e que podem ou não ser revestidas de algum

material para aumentar a vida útil do equipamento, ficando na superfície a estrutura

onde estão fixadas as bóias que permitem a flutuação (CONTE, 2002). Os tanques-

rede podem ser dispostos em vários formatos (em linha, em círculo, etc.), e são

presos por cordas e estas fixadas ou ancoradas no fundo por blocos de concreto

(poitas).

A popularidade crescente da utilização de cultivos em tanques-rede deve-se a

flexibilidade de sua utilização nos mais variáveis ambientes aquáticos (reservatórios,

rios, reservatórios, canais, estuários, etc.), com diversos níveis de densidade de

cultivo, e principalmente em condições mais controladas de cultivo.

Existem entretanto, vantagens e desvantagens na utilização de equipamentos

desta natureza. As principais vantagens são: a menor variação dos parâmetros

físico-químicos da água; facilidade de acesso ao peixe para manejo e biometrias -

acompanhamento biológico das espécies (figura 5); retirada para venda (despesca);

intensificação da produção; etc.

s principais desvantagens, segundo Conte (2002), são a necessidade de

fluxo constante de água; necessidade de utilização de ração do boa qualidade e

balanceadas; risco de rompimento da gaiola ou rede com perca de toda a produção;

possibilidade de introdução de agentes patogênico até então não existentes nos

corpos de água; possibilidade da introdução de espécies não nativas prejudicando o

equilíbrio natural das espécies, caso haja fuga de peixes e sejam espécies não-

nativas (exóticas); etc.

Fonte: ITAIPU (2007).

Figura 5 - Retirada de amostras para biometria

Os principais fatores que influenciam no desenvolvimento biológico das

espéc

ies aquáticas, notadamente na piscicultura, estão relacionados, segundo

Conte (2002) e Kubtiza e Ono (2003) com os seguintes fatores:

- A característica da espécie;

- a qualidade da água;

- a temperatura da água;

- as dimensões e características do tanque-rede;

- a densidade de estocagem (nº de peixes/m

);

- a qualidade da ração; e

- a qualidade dos recursos humanos.

Estes fatores isolados ou correlacionados influenciam de forma substancial o

desenvolvimento das espécies criadas em tanques, principalmente porque os peixes

por estarem confinados não possuem a possibilidade de deslocarem-se para áreas

onde as condições da água lhes sejam mais favoráveis para o desenvolvimento,

ficando assim a mercê das condições onde os tanques-rede estão instalados.

Tornando assim, estes fatores técnicos, as principais variáveis que afetariam os

resultados de produtividade das espécies e influenciariam na viabilidade econômica

e no risco da produção em tanques-rede.

Na próxima etapa do trabalho é apresentado o referencial teórico e detalhada

a metodologia.

3 RE

ltura intensiva, devido à adaptabilidade ao

cultivo

na ração (FERNANDES et al., 2000). Segundo Silva (1985, apud

FERNANDES et al., 2001) o conteúdo estomacal de pacus na natureza é constituído

rincipalmente de folhas, resíduos vegetais e restos de esqueletos de peixe,

odendo ser caracterizado por onívoro.

O curimbatá (Prochilodus lineatus) pertence à família Prochilodontidae e é

ma espécie comum da bacia do rio Paraná (CASTAGNOLLI, 1992). Esta espécie

ento de filé, cerca de 45% (OLIVEIRA et al., 2001). No entanto,

presenta espinhos em Y na sua musculatura, o que diminui a sua aceitação.

tualmente o processo de despolpagem é uma técnica disponível e a polpa

roduzida através deste processo pode ser utilizada para a fabricação de “nuggets”,

” e outros produtos industrializados com alta agregação de valor

NTUNES, 1997). O curimbatá tem sido pouco explorado na piscicultura,

presentando potencial para o cultivo, principalmente para exploração em tanques-

sua alimentação e desempenho.

O jundiá (Rhamdia quelen) apresenta grande potencial para a aqüicultura,

om desenvolvimento rápido e rusticidade adaptando-se facilmente ao manejo

produtivo através da indução hormonal, ocorrendo reprodução em águas com

mperatura variando de 22 a 25

C, coincidindo com o início da primavera

UEDES, 1980). Despertando grande interesse nos piscicultores da região Sul do

rasil, pela sua resistência ao manejo, docilidade, crescimento acelerado inclusive

os (CARNEIRO et al., 2002; FRACALOSSI et al., 2002).

ncontra-se nos mais diferentes ambientes, possui hábito alimentar onívoro com

ndência a carnívoro (Guedes, 1980). Apresenta resistência a grandes oscilações

e temperatura e níveis baixos de oxigênio na água, porém seu conforto térmico

FERENCIAL TEÓRICO E METODOLÓGICO

3.1 Espécies estudadas

As espécies avaliadas no projeto de desenvolvimento sustentável em

piscicultura no reservatório de Itaipu: pacu, curimbá e jundiá, apresentam

características peculiares, destacando dentre as espécies nativas o pacu que

apresenta grande potencial para a piscicu

, menor exigência de proteína e não necessidade de grandes quantidades de

farinha de peixe

apresenta alto rendim

“fishburger

rede, mas pouco se conhece sobre

nos meses mais fri

está entre 18 e 28

C. A espécie é promissora para a piscicultura, mas são poucos

s estudos sobre suas exigências nutricionais.

ultivo de espécies nativas, os quais buscam identificar as

spécies nativas para potencial uso na piscicultura no Brasil, dado as nossas

condiç

evidenciar alguns estudos acadêmicos e

técnico

ais sobre essa

ativida

tanques-rede), assim como com diferentes biomassa inicial de cultivo. Já a segunda

Estudos acerca do c

ões climáticas e geográficas podem ser encontrados no livro organizado por

Baldisserotto e Gomes (2005) denominado Espécies nativas para piscicultura no

Brasil e no livro escrito por Baldisserotto e Radünz Neto (2004) intitulado Criação

de Jundiá.

3.2 Estudos referentes à análise de custo, de investimento e risco na

piscicultura

Neste subcapítulo procurou-se

s relevantes acerca da análise de custo, análise de investimento e risco da

piscicultura para diferentes espécies.

Os estudos acadêmicos avaliados, na sua maioria, referem-se às espécies

comerciais e de largo cultivo em diversas regiões, entretanto nenhum trabalho faz

referência ao estudo de espécies nativas para a região sul, onde as condições

geográficas e climáticas apresentam acentuadas diferenças em relação as regiões

norte, nordeste, sudeste e centro-oeste.

Referente à atividade pesqueira, o estudo de Abdallah (1998) analisa a

evolução da atividade pesqueira no Brasil, notadamente nas últimas quatro décadas,

com o objetivo de avaliar os impactos das políticas pesqueiras feder

de, evidenciando que a maior preocupação foi regulamentar a atividade,

principalmente através de incentivos fiscais. No entanto, as políticas não surtiram o

efeito desejado porque ensejaram somente o aspecto produtivo e não o aspecto de

sustentabilidade da atividade.

Estudos relativos à tilapicultura (cultivo de tilápias) referente a produtividade e

análise econômica da produção em tanques-rede para diferentes mercados podem

ser encontrados em Sonoda (2002) e Conte (2002), ambos no Estado de São Paulo,

onde o primeiro pesquisador procura analisar a produção de tilápias em tanques-

rede para mercados diferentes aos tradicionais pesque e pague, com o objetivo de

avaliar a viabilidade econômica, com alternativas tecnológicas diferentes (em

pesquisadora, objetiva em seu trabalho, levantar dados de produtividade e

economicidade da tilapicultura em gaiolas, em escala comercial, estabelecendo a

relaçã

ede, mediante avaliação econômica de empreendimentos piscícolas,

om investimento e custo em escala crescente. Neste estudo o autor utilizou a

divulgado pelo Instituo de Economia Agrícola de São Paulo (IEA). O resultado

btido pelo autor na análise de custo evidenciou que empreendimentos de maior

taman

s. Os resultados obtidos mostravam à época,

que o

ulação do uso de recursos pesqueiros e da

insufic

de Sanches et al. (2006), que analisa a viabilidade

econô

o matemática entre as funções de produção, a biomassa econômica e as

condições ambientais no desempenho dos peixes cultivados neste sistema.

Outro trabalho, referente ao estudo de múltiplos casos da tilapicultura,

elaborado por Vera Calderón (2003) pelo Centro de Aqüicultura da UNESP (Campus

de Jaboticabal), busca evidenciar a existência de economia de escala na piscicultura

em tanque-r

sistemática de custo estabelecido por Matsunaga et al. (1976) e amplamente

ho podem não apresentar melhor resultado econômico.

Chambalin (1996) analisa sob a ótica econômica os riscos de produção de

pacu cultivado em tanques-escavado

investimento apresentava boa atratividade.

Em relação à crise e sustentabilidade no uso dos recursos pesqueiros, o

trabalho de Marrul Filho (2001) apresenta e analisa as causas da sobreexplotação

que atinge os principais recursos pesqueiros. Neste trabalho o autor indica que a raiz

da crise se encontra no processo de reg

iência, assim como da redução do conceito de sustentabilidade à relação de

captura máxima sustentável. Propõe o autor, que a solução do problema está na

discussão mais ampla dos atores envolvidos na atividade, ou seja, Estado, usuários,

pescadores, sociedade civil organizada, etc. de forma a ampliar o espaço

comunicativo.

Alguns artigos técnicos apresentam também estudos acerca da piscicultura.

Pode-se destacar o trabalho

mica do cultivo da garoupa verdadeira em tanques-rede na região sudeste

utilizando a metodologia de custo operacional, efetivo e total do IEA-SP,

apresentando que os maiores custos operacionais da atividade são os insumos

(alevinos e alimentação) e dos custos fixos (investimento) os tanques-rede e as

embarcações. O trabalho nos seus resultados salienta a viabilidade econômica do

empreendimento, devido aos preços de venda do produto,e também que a atividade

em nível mundial apresenta tendência para o cultivo familiar, o qual aliado a prática

de venda de peixes vivos, aumenta a viabilidade dos projetos, reduzindo os

impactos da pesca extrativa, assim como a situação de risco econômico e social dos

pescadores.

Scorvo Filho, Martins e Frascá-Scorvo (2004) apresentam instrumentos para

análise

s de tomada de decisões, através

de cá

u oportunidade de investimento, considerada aquela uma das etapas

mais i

da competitividade da piscicultura, através principalmente da análise de

custos para o acompanhamento técnico da atividade e assim possibilitar o

acompanhamento econômico e financeiro para posterior tomada de decisão.

Assim, reafirmando, a grande maioria dos artigos acadêmicos e técnicos que

versam sobre aqüicultura ou piscicultura estão relacionados à produção de tilápias

para a região sudeste do Brasil. Raríssimos estudos são encontrados de análise de

custos, econômica, financeira, de investimentos e risco para espécies nativas.

3.3 Engenharia econômica

Os problemas de Análise em Investimentos vêm sendo estudados há muito

tempo, e tem como objetivo auxiliar nos processo

lculos que possibilitem a escolha entre alternativas de investimentos em

relação ao tempo, com o propósito de obtenção da otimização dos recursos.

Fundamentalmente a engenharia econômica, segundo Evangelista (2006, p.

26), consiste na combinação de conhecimentos da engenharia e da economia,

notadamente da microeconomia, que resulta na economia da engenharia ou

engenharia econômica, a qual serve para tomada de decisão em aplicação de

recursos de capital.

Na etapa da análise de viabilidade econômica dos problemas de análise em

investimentos o

mportantes, é fundamental a utilização de métodos e técnicas de engenharia

econômica, de sorte que, segundo vários autores, o desafio da engenharia

econômica consiste em:

A engenharia econômica objetiva a análise econômica de decisões sobre

investimentos e tem aplicações bastante amplas, pois os investimentos

poderão tanto ser de empresas, como de particulares ou de entidades

governamentais. (CASAROTTO FILHO e KOPITTKE, 1996, p. 104).

A engenharia econômica pode ser definida como um conjunto de técnicas

que permitem a comparação, de forma científica, entre os resultados de

tomadas de decisão referentes a alternativas diferentes. (HUMMEL e

TASCHNER, 1992, p. 21).

Outros conceitos relativos a engenhar

ia econômica, os quais procuram

identificar sua f

o objetivo de auxiliar

ado

The Economic Theory of Railway Location. A

te, sobre a análise de viabilidade econômica para

empresariais, pessoais, governamentais,

forma sistematizada à análise de investimentos produtivos, denominando-a

de , provavelmente não imaginavam que passadas

omo a engenharia econômica se ocupa dos aspectos referentes às

questões econômica

é fundamental a utiliz

Existem diversos métodos para análise s

subseqüentes são ap

undamentação e importância podem ser encontrados em: Nogueira

(2007, p. 206); Motta e Calôba (2006, p.23); Grant, Ireson e Leavenworth (1990); e

Hisrchifeld (1986, p. 15).

A engenharia econômica vem sendo estudada desde o século dezenove com

pessoas em seus processos de tomada de decisões através de

cálculos que possibilitem a escolha entre alternativas de investimentos com o

propósito de obtenção da otimização dos recursos. Estudos desenvolvidos por

Arthur Wellington resultaram no primeiro livro sobre engenharia econômica public

em 1877 em Nova York, cujo título era

obra versava, primordialmen

ferrovias (GRANT, IRESON e LEAVENWORTH, 1990).

Seguindo a dinâmica da evolução dos conhecimentos científicos, a

engenharia econômica vem apresentado um desenvolvimento crescente, e

atualmente, muitos são os pesquisadores e livros produzidos nesta área.

A elevação do grau de complexidade da atualidade nas relações

sócio-ambientais, tem levado a uma

evolução constante dos estudos nesta área, pois segundo Pilão e Hummel (2003):

Quando ainda nos anos 50 E. L. Grant e W. G. Irenson resolveram dar uma

Engenharia Econômica

mais de cinco décadas sua técnica fosse considerada tão recente e

utilizável por tão grande número de administradores ou tomadores de

decisão nas empresas de todo mundo. É evidente que de lá para cá tal

técnica passou por inúmeros refinamentos, recebeu subsídios e novas

formas de utilização por partes dos autores das mais diversas tendências,

para que pudesse ser empregada da maneira mais racional possível em

função das peculiaridades locais de cada cenário...

s e financeiras da análise de investimento em relação ao tempo,

ação dos elementos e técnicas de matemática financeira.

de investimento, nos subcapítulo

resentados os métodos de análise de investimento em situação

de certeza, denomin

em análise de investimento) e em situação de incerteza e de risco.

3.3.1

ão utilizados para medir a atratividade das alternativas de

investi

ssim, afirmam Casarotto e

Kopttik

ção, ou de

análise

estudo dos fluxos de caixa – desembolso de caixa (saídas de caixas) e retorno de

investimentos (entrad

sua viabilidade econô

A viabilidade

remuneração (retorn

(1996), a escassez d

vez mais exista a pre

capital investido, os que possuem maior destaque entre os autores são:

ados métodos determinísticos (considerados métodos clássicos

Métodos quantitativos-determinísticos de análise de investimentos

Os métodos determinísticos de análise de investimentos ou técnicas de

análise de investimentos s

mentos ou empreendimentos em situação de certeza, servindo de instrumento

indicador dos ganhos que podem ser obtidos dentro de um horizonte de

planejamento e segundo Evangelista (2006, p. 31), apresentam a “situação de

certeza correspondente à previsibilidade de um resultado final certo ou esperado”.

Neste sentido Souza e Clemente (1995) afirmam que o grande campo de

aplicação das técnicas de análise de investimentos, sem dúvida, ainda está

associado ao processo de geração de indicadores utilizados na seleção de

alternativas de investimentos ou empreendimentos. A

e (1996 p. 106), “para uma análise sob este enfoque é necessário introduzir o

conceito de custo de recuperação do capital”.

Segundo Turra (1990) a Teoria do Investimento em Bens de Produ

de investimentos, utiliza métodos e técnicas de engenharia econômica para

avaliar o retorno de investimento. Dessa forma a análise de investimentos ou das

alternativas de investimento, de acordo com Rebelatto (2004), apresenta-se como

as de caixa) – de um projeto ou empreendimento para avaliar

mica.

de um projeto exige a recuperação do capital e sua

o sobre investimentos), pois segundo Casarotto e Kopittke

e recursos, frente às necessidades ilimitadas faz com que cada

ocupação de otimização da sua utilização.

Em síntese o processo de tomada de decisão de análise de investimento é

solucionado por técnicas de engenharia econômica fundamentados na ciência exata

da matemática financeira.

Dentre os métodos ou técnicas citados na literatura e que possibilitam a

geração de indicadores que estabelecem informações acerca da recuperação do

a) O valor presente líquido (VPL);

b) Taxa interna de retorno (TIR);

Taxa de rentabilidade (TR); e

erida (TMR), ou analisando de outra forma, este método

reflete

tilizada a seguinte

fórmul

c) Índice de lucratividade (IL) ou Relação Benefício-Custo (RBC);

e) Período de Recuperação do Capital ou Período de Payback.

Embora existam outros métodos para análise determinística de investimento,

neste trabalho foram utilizados os cinco métodos citados, dado a sua grande

aceitação e utilização enquanto medidas para avaliação de projetos de investimento.

Nos subitens a seguir estão descritos os métodos de análise de investimento.

a) Método do Valor Presente Líquido (VPL ou VLP)

No cálculo do Valor Presente Líquido (VPL) ou Valor Líquido Presente (VLP)

é gerado um índice de rentabilidade que permite analisar a viabilidade econômica de

um projeto (empreendimento) ao longo prazo.

Segundo Casarotto e Kopittke (1996), os métodos da TIR e VPL são

equivalentes, e quando bem aplicados, conduzem ao mesmo resultado, apenas

cada um se adapta melhor a determinado tipo de problema.

O VPL permite analisar a viabilidade econômica do projeto ou

empreendimento no longo prazo, através do valor atual dos benefícios menos o

valor atual dos custos e dos desembolsos, descontados a uma Taxa Mínima Atrativa

(TMA) ou taxa Mínima Requ

o resultado em valores absolutos do investimento medido pela diferença entre

o valor presente das entradas de caixa e o valor presente das saídas de caixa.

Para o cálculo do Valor Presente Líquido pode ser u

B )(

−

VPL

)1(

∑

Onde:

RB = pela entrada de caixa, ou seja, fluxos

investimento ou empreendimento;

COT ou fluxo de saída do investimento ou

i = u Taxa de

atualizar o fluxo de caixa;

j = ento.

Os fluxos de caixa devem ser considerados descontados, ou seja, os valores

devem

atraente todo investimento que apresente um VPL maior ou igual a zero.

indicam um retorno inferior à

xa mínima requerida (TMA), revelando ser economicamente desinteressante.

nericamente, a TIR é

repres

AMB,

1999).

risco do negócio e outros parâmetros muitas vezes subjetivos. Representa, em

última análise, a menor rentabilidade aceita pelo investidor a partir da qual preferirá

al em outros negócios ou empreendimentos.

A aceitação ou rejeição do investimento com base neste método é definida

mparação que se faz entre a TIR encontrada e a TMA exigida pela empresa.

Retorno ou Benefício esperado

operacionais de caixa gerados pelo

= Fluxos de saída de caixa

empreendimento (não inclusa a depreciação);

Taxa mínima de atratividade ou Requerida (TMA ou TMR) o

desconto (juros) considerado para

Número de períodos ou horizonte do investimento ou empreendim

estar todos atualizados para a data presente (valor do dinheiro na linha do

tempo), através de uma taxa de desconto (juros) definida para o investimento e

denominada Taxa Mínima de Atratividade (TMA).

O critério de aceitação ou rejeição do método é simples, pois se considera

Projetos ou empreendimentos com VPL negativo

b) Método da taxa interna de retorno (TIR)

A Taxa Interna de Retorno (TIR) representa a taxa de desconto (taxa de juros)

que iguala, num único momento, os fluxos de entradas com os de saída de caixa, ou

seja, é a taxa de juros que produz um VPL = 0. Ge

entada supondo a atualização de todos os valores de caixa para o momento

zero.

A TIR reflete a rentabilidade relativa (percentual) de um projeto de

investimento, expressa em termos de uma taxa de juros equivalente periódica. A

taxa de desconto ou Taxa Mínima de Atratividade (TMA) é a menor rentabilidade

estabelecida em relação aos investimentos (GALESNE, FENSTERSEIFER, L

Este índice está calcado em parâmetros como taxas de juros de captação,

aplicar ou manter seu capit

pela co

Se a TIR exceder a TMA o investimento é atraente caso, contrário deverá ser

rejeitado.

Genericamente, a TIR é representada, supondo a atualização de todos os

valores de caixa para o momento zero, conforme a fórmula a seguir:

)(

)1(

≥

−

∑

trada de caixa, ou seja, fluxos

ento ou

Tir =

= Número de períodos ou horizonte

Tir

Onde:

RB = Retorno ou Benefício esperado pela en

COTRB

operacionais de caixa gerados pelo investimento ou empreendimento;

COT = Fluxos de saída de caixa ou fluxo de saída do investim

empreendimento (não inclusa a depreciação);

Taxa interna de retorno;

j do investimento ou empreendimento.

c) Índice de Lucratividade (IL);

O Índice de Lucratividade de Longo-prazo (IL) é representado pelo quociente

do Valor Líquido das Entradas de caixa (VLE) ou Valor Presente (VP) pelo

Investimento Inicial.

= 1

)1(

Onde:

RL = Re

∑

torno ou Benefício esperado pela entrada líquida de caixa do investimento

u empreendimento;

= Investimento inicial;

i = Taxa mínima de atratividade (TMA) ou Taxa de desconto (juros) considerado

para atualizar o fluxo de caixa;

j = Número de períodos ou horizonte do investimento ou empreendimento.

d) Taxa de retorno (TR) Índice de Retorno de Longo-Prazo (IR) ou Relação

Benefício

-Custo (RBC)

ado dos gastos.

A Taxa de Retorno (TR) representa, em forma percentual, o quociente do VPL pelo

Investimento Inicial. O Índice de Retorno de Longo-prazo (IR) representa

te do VPL pelo Investimento Inicial, também denominada

Relação Custo x Benefício. Dessa forma a Taxa de Rentabilidade (TR) representa

os percentuais o IR ou RBC.

Sendo ser representada pela fórmula a seguir:

Por sua vez, a Taxa de Retorno (TR) consiste na relação entre o VPL,

determinado a partir da taxa mínima de atratividade, e o valor atualiz

resumidamente o quocien

em term

VPL

TR =(%)

Onde:

= Investimento inicial;

1,0 , tem-se um indicativo de desinteresse pela alternativa, a

ual produz um valor atualizado de entrada de caixa menor que o de saída (VPL

negativo).

e) Período de Recuperação do Capital (PRC) ou Período de Payback

descontado.

apital, comumente conhecido como

empreendimento recupere o capital investido.

VPL = Valor Presente Liquido;

Quando o IR ou RBC for superior a 1,0, indica um valor presente líquido maior

que zero, revelando ser o projeto economicamente atraente. Em caso contrário, IR

ou RBC menor que

O Período de recuperação econômica de c

Payback, é o período de tempo necessário para que o investimento ou

PRC ou Payback = K, tal que;

)1(

)(

≥

−

∑

Onde:

RB = Retorno ou Benefício esperado pela entrada de caixa, ou seja, fluxos

operacionais líquidos de caixa gerados pelo investimento ou empreendimento;

COT

icos de análise de Investimentos

Os métodos probabilísticos incorporaram na análise de investimento as

medidas de risco, para a partir de determinado conjunto de ações estabelecer os

íveis e as probabilidades de cada um acontecer,

sco é inerente ao processo de

ter-se expectativas de retornos maiores aos riscos

a algumas técnicas foram desenvolvidas para tentar tratar

e form

ento, do custo e do tipo de projeto

ão de capital de forma intensiva ou não).

dados

históricos ou relevantes. Dessa forma são utilizadas técnicas qualitativas para

levanta

te se utiliza quando basicamente

existem valores históricos que possam ser quantificáveis e analisados através de

modelo a a tomar conclusões destas informações.

No caso específico da aqüicultura, devido sua característica de produção de

está sujeita a muitas variáveis de incertezas, como por

exemplo: o mercado (preço dos insumos, preço de venda e demanda), das

es climáticas que influenciam os organismos de natureza biológica e das

= Fluxos de saída de caixa ou fluxo de saída do investimento ou

empreendimento (não inclusa a depreciação);

k = Período de recuperação do capital;

i = Taxa mínima de atratividade (TMA) ou Taxa de desconto (juros) considerado

para atualizar o fluxo de caixa;

j = Número de períodos.

3.3.2 Métodos quantitativos-probabilíst

vários resultados poss

transformando assim a incerteza em riscos calculados.

Segundo Woiler e Mathias (1996) o ri

investimento, assim é comum

mais elevados, dessa form

d a simplificada o problema de avaliação do risco.

Estas técnicas podem ser divididas em métodos de análise qualitativas e

quantitativas. Ainda segundo Woiler e Mathias (1996), o uso de determinada

abordagem (qualitativa ou quantitativa) depende basicamente da disponibilidade de

dados, do horizonte de projeção ou planejam

(setor da economia e utilizaç

A abordagem qualitativa normalmente se utiliza quando não se tem

mento de dados e depois transformá-los em informações mensuráveis ou

quantitativas.

A abordagem quantitativa normalmen

s matemático-estatístico de form

organismos biológicos

condiçõ

condições técnicas de produção (uso da melhor tecnologia de produção adaptável

rodução) e indiretos, quando o

(CHAMBALIN, 1996).

Na análise de risco, existe larga utilização da técnica analítica de simulação

e Monte Carlo (de uso mais generalizado). A simulação de Monte Carlo trabalha

e e fornece

omo resultado a distribuição de probabilidade de todos os retornos possíveis para o

projeto

ção rural e no trabalho de

extens

da extensão

dos pr

ou atividades (inclusive rurais) combinam os fatores ou insumos de

produç

dentro

às condições existentes).

Assim os riscos podem ser diretos, quando o produtor pode intervir

nicos de p(basicamente relacionados aos fatores téc

produtor não tem como intervir diretamente (políticas econômicas, fatores climáticos,

ado, etc.) preços e condições de merc

com as variáveis estratégicas selecionadas pela análise de sensibilidad

em estudo.

3.4 Sistema de Custo em Atividades Agropecuárias

Os agentes econômicos participantes das atividades agrícolas, pecuárias e de

pesca fazem uso de estudos de custo de produção com os mais diversos objetivos.

Para Schuh (1976) as estimativas de custo de produção têm sido assunto

controverso, no entanto são fundamentais na administra

ão, assim como na definição de políticas públicas uma vez que refletem a

eficiência produtiva e o sucesso no esforço de produção.

A Teoria do Custo relaciona-se de forma direta com a Teoria da Produção,

ambas oriundas da Teoria Econômica, tendo como objetivo da teoria da produção,

relacionar informações acerca dos preços dos fatores de produção e

azos (curto ou longo-prazo), podendo-se assim estabelecer uma estrutura ou

sistemática de custos. Segundo Pindyck e Rubinfeld (2005) os custos de produção

devem ser analisados a partir da teoria da produção, a qual procura explicar como

as empresas

ão de forma a obter máximo produto, com os mínimos custos.

Como corolário, chega-se à estrutura ou sistemática dos custos de produção.

De acordo com Turra (1990) a economia da produção procura tratar as escolha

do processo produtivo de forma a otimizar a seleção de atividades e alocação

de recursos escassos. Neste sentido, para fornecer aos mais diversos agentes que

necessitam tomar decisões no âmbito da produção, é fundamental estabelecer uma

sistemática acerca do custo de produção.

Segundo Hoffmann et al. (1987) a economicidade de um empreendimento

rural está relacionado aos custos, que devem ser compatíveis com os objetivos a

serem

r na avaliação econômica e financeira, adequação da estrutura

rodutiva aos recursos tecnológicos, servir de base para os órgãos de fomento

3.4.1

a aqüicultura (piscicultura),

foram

a) Cus

alcançados, comparando os benefícios em relação aos custos.

Os custos de produção são classicamente definidos como sendo o somatório

dos valores de todos insumos ou fatores aplicados ou utilizados no processo de

produção de um produto (MATSUNAGA et al., 1976).

O sistema de custo, segundo Santos et al. (2002), é um conjunto de

procedimentos administrativos que registram, de forma sistemática e contínua a

efetiva remuneração dos fatores de produção empregados nos serviços rurais com o

objetivo de prover o administrador de informações necessárias à tomada de decisão,

assim como auxilia

público ou privado, estabelecer preços mínimos, etc.

Estruturas dos custos de produção e indicadores econômicos

A análise da estrutura de custo foi fundamentada no método do custo

operacional de Matsunaga et al. (1976), conforme citado no método de estruturação

dos custos, para análise de curto-prazo (em um ciclo de produção).

Para avaliar o resultado líquido ou a rentabilidade d

utilizados os indicadores de rentabilidade.

Nos cálculos dos custos de longo-prazo (superiores a um ciclo de produção),

foram realizadas análises baseada na estrutura de custo operacional de produção

(COE), custo de implantação e custo total de produção (CTP), possibilitando assim a

análise determinística dos resultados econômicos.

O custo operacional pode ser detalhado da seguinte forma:

tos operacionais

Os Custos Operacionais Efetivos (COE) são todos os dispêndios efetivos em

unidades monetárias para operacionalização do empreendimento.

Estes custos são:

a) Insumos;

b) Mão-de-Obra;

c) Manutenção das instalações;

d) Despesas com máquinas e equipamentos;

e) Impostos e taxas;

f) Despesas com transporte;

g) Despesas gerais.

b) Custos de produção operacional total (COT)

Inclui, além do custo operacional efetivo (COE), os gastos com depreciação

e a mão-de-obra familiar (caso exista). Estes custos são:

a) Depreciação;

b) Mão-de-obra familiar; e

c) COE

) Indicadores econômicos

viabilidade do

dores:

dução, ou seja,

RB = q x p, onde q é a quantidade e p é o preço;

): Lucro obtido pela diferença entre a RB e o Custo

Operacional Efetivo (COE), ou seja, L = RB – COE;

l Total (COT), ou

= RB – COT;

Os indicadores econômicos possibilitam a partir de métodos determinísticos,

analise de saída e retorno, avaliar a rentabilidade e a

empreendimento.

d) Indicadores de Rentabilidade do Empreendimento

Para avaliação do retorno sobre o investimento e despesas do

empreendimento, foram utilizados os seguintes indica

a) Receita Bruta (RB): Receita obtida pela venda da pro

b) Lucro Bruto (L

) Lucro Operacional (LO) ou Receita Líquida (RL): Lucro obtido pela

diferença entre Receita Bruta (RB) e o Custo Operaciona

seja, LO ou RL

d) Margem de Contribuição (MC): Margem de Contribuição é a diferença

ional Efetivo (COE). É um indicador de

considera os custos fixos.

peracional Total (MB

COT

): É definida pela

ucro operacional (ou receita operacional) e custo

operacional total de produção. É um indicador que expressa a taxa de

MB =

entre a RB e Custo Operac

análise para o curto-prazo, uma vez que não

MC = RB – COE;

e) Margem Bruta do Custo O

relação entre o l

retorno para remunerar os custos

100x

COT

B−

;

entre os Custos dividido

e produzida, ou seja:

f) Custo Médio (CMe): É expresso pela relação

pela quantidad

CMe =

CUSTO

, expresso em R$/kg;

g) Índice de Lucratividade (IL): O Índice de Lucratividade (IL) é a relação

COT) e a Receita Bruta e demonstra o percentual da

receita obtida com a venda da produção, onde:

entre o Lucro (RB –

IL =

100x

−

;

h) Retorno Sobre o Investimento Operacional (RIO): O Índice de Retorno

Sobre o Investimento Operacional (RIO) é a relação entre o Lucro

ercentual da receita obtida

com a venda da produção, onde:

Operacional pelo investimento e demonstra o p

RIO =

100x

nvestimen

;

i) Ponto de Nivelamento ou Ponte de Equilíbrio Físico e Financeiro: É

um indicador importante para avaliação econômica da atividade produtiva.

Propicia a determinação da quantidade mínima (Qmín) ou do preç

mínimo (Pmín) para cobrir os custos. Sendo expressos por:

Pmín (ou Qmín ) =

)(ouPQ

;

CUSTO

3.5 Ta

A t xa

mínima re

do cap

do capita

investime

3.6 Metodologia

objetiva g rvação do fenômeno estudado, sendo

esta a característica do método indutivo, em que segundo Gil (1999) o método

indutivo parte do particular e c

trabalh

situações

métodos tos da investigação, este

estudo r caracterizado

A tipologia da pesquisa, no que tange aos objetivos, pode ser classificada

como

relações

descrição

os quais existem independente do contexto da pesquisa.

como exploratória, porque procura

aumentar o entendimento sobre eventos reais e contemporâneos, caracterizando

como u

Já

pesquisad

concentra a real e que

os limites e conte mente

definidos e identificáveis.

Neste sentido a pesquisa de estudo de caso foi exploratória, consistindo a

rimeira etapa de uma investigação mais ampla, aproximando determinados fatos

om o contexto geral. A principal finalidade deste tipo de pesquisa é desenvolver,

xa de desconto

axa de desconto, também denominada de taxa mínima atrativa ou ta

querida, do ponto de vista econômico refere-se ao custo de oportunidade

ital - a taxa de desconto expressa o custo de oportunidade do uso alternativo

l, ou seja, a taxa mínima de juros que o investidor exige para aceitar o

nto.

O presente trabalho, dentro de uma abordagem ampla do método científico,

erar generalizações a partir da obse

oloca a generalização como produto posterior do

o de coleta de dados empíricos de forma a possibilitar sua replicação para

semelhantes. Em relação aos métodos de procedimento, ou seja, dos

que indicam os meios técnicos e procedimen

pode se como estudo de caso.

descritiva e exploratória, pois sua finalidade é descrever e estabelecer

entre as variáveis quantitativas em estudo, e também porque a partir da

e registro, analisa e correlaciona os fatos ou fenômeno sem manipulá-los,

A pesquisa também pode ser classificada

est do de caso, e assim proporcionar uma visão mais ampla (GIL, 1999).

o estudo de caso, segundo Yin (2001), investiga fenômenos onde o

or tem pouco controle sobre os eventos, e quando o foco de análise se

em fenômenos contemporâneos dentro de um contexto da vid

entre o fenômeno xto onde ocorre o fenômeno são clara

esclarecer e modificar os conceitos e idéias com a finalidade de caracterizá-las (GIL

999), e assim possibilitar tomada de decisão em virtude das informações obtidas.

.6.1 Processo de definição das etapas da pesquisa

Para condução do estudo e modelamento econômico-financeiro a adaptação

de um

para justificar a utilização de

métod

isão.

não é óbvia, então deve-se organizar o problema.

O estudo de caso segundo Yin (2001) pode ser classificado de acordo com

seu objetivo final (exploratório, explanatório ou descritivo). Quanto à quantidade de

casos (único ou multicaso). No caso específico deste trabalho caracteriza-se como

caso único.

modelo de procedimento metodológico tornou-se fundamental. Dessa forma

adaptou-se um modelo de procedimento metodológico para este estudo de caso,

fundamentado nos estudos sugeridos por Casarotto e Kopittke (2000) e Motta e

Calôba (2006).

É importante destacar como este autores estabelecem as etapas e métodos

de pesquisa em análise de investimento, baseados em métodos de engenharia

econômica.

Casarotto e Kopittke (op. cit.) argumentam que

os de análise de investimento três aspectos fundamentais devem identificar

um problema em análise de investimento. Primeiro o problema deve ser

suficientemente importante para justificar o esforço de se utilizar um método

estruturado; segundo, a decisão não pode ser óbvia; e terceiro, o aspecto

econômico é significativo e dessa forma influenciará na dec

Definida a relevância do problema (investimento), os passos metodológicos

para análise econômica com a utilização de métodos de análise de investimento

devem ser:

Primeiro - definir se o tipo de investimento é suficientemente importante para

justificar o esforço?

Segundo - se o investimento é suficientemente importante para justificar o

esforço e a solução

Terceiro - avaliar se o aspecto econômico é significativo e influenciará na

decisão, caso positivo, fazer a análise de investimento.

Definida a importância e o tipo de investimento, parte-se então para situações

de previsibilidade, em que o aspecto econômico é importante.

Primeiro - caso exista boa previsibilidade dos aspectos econômicos, deve-se

utilizar os métodos de análise de investimento determinísticos: Método do

Valor Presente Líquido (VPL) ou Custo Anual Equivalente (CAE); Método da

Taxa Interna de Retorno (TIR); e do Prazo de Recuperação do Capital,

C).

ções em que existam além dos aspectos econômicos, outros

aspec

e multicritério.

ndo: a modelagem econômico-financeira; e

Terceiro: a(s) tomada(s) de decisão.

apresentado pela figura 6, na qual identifica-se as etapas de análise de

investi

avaliaç do nas

inform

também conhecido como Pay-back period (PR

Segundo - caso as situações sejam menos previsíveis, deve-se fazer: análise

de sensibilidade; simulação (simulação e simulação de Monte Carlo); e outros

métodos para situações que envolvam riscos e incerteza.

Em situa

tos ou critérios significativos, é importante fazer:

Análise de Custo-Benefício e Aspectos Sociais; e

Anális

Motta e Calôba (2006) identificam e relacionam algumas etapas relacionadas

à análise de investimento ou aplicação de capital através dos princípios de

engenharia econômica na solução de problemas de investimento e tomadas de

decisão, as quais os autores pressupõem o estudo de algumas etapas consideradas

por eles como essenciais.

Estas etapas são:

Primeiro: a formulação do problema ou oportunidade;

Segu

O modelo conceitual de Motta e Calôba (2006b), esquematicamente pode ser

mento, a modelagem através dos elementos de engenharia econômica, a

ão de risco e processo final de tomada de decisão gerencial basea

ações geradas no processo de modelagem econômico-financeiro.

Análise de Investimentos

Matemática

Financeira

Matemática

Financeira

Fluxo de Caixa

Contabilidade

Fluxo de Caixa

Contabilidade

e caminho

toma r?

Opo

Al rnativas

roblema

rtunidade

Opo

Al rnativas

Que

roblema

rtunidade

Modelagem E conômico F inanceira

caminho

toma r?

Modelagem Econômico Financeira

Tomada de

Decisão

Consciente

Racional

Padronizada

Tomada de

Decisão

Consciente

Racional

Padronizada

Métodos de

Avaliação

Métodos de

Avaliação

Sistemas de

Financiamento

Sistemas de

Financiamento

Análise de Risco

rações de Motta e Calôba (2006b).

ômica e risco da criação de peixes em tanques-rede no

servatório de Itaipu, localizada na região oeste do Paraná, no município de Santa

na área de transição do reservatório, junto ao refúgio biológico de

Santa 196, S 24° 51’ 192, W

54° 21 , apresentado na Figura 7,

especificamente na região da bacia do rio Paraná 3.

Fonte: Adaptado com alte

Figura 6 - Modelamento do problema para análise de investimento.

Baseado nos modelos anteriores (Casarotto e Kopittke, 2000; Motta e

Calôba, 2006) definiram-se as etapas para a realização do estudo de caso de

análise da viabilidade econ

Helena, localizado

Helena, entre as coordenadas geográficas W 54° 21’

’ 078, S 24° 51’ 192 e W 54° 21’ 224, S 24° 51’ 143

Fonte: In tituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social (IPARDES, 2007), ITAIPU

BINACIONAL (2007) e Secretaria do Meio Ambiente e Recursos Hídricos (SEMA, 2007).

Figura 7 - Localização do Projeto de produção na cidade de Santa Helena

3.6.2 Passos metodológicos

Os passos metodológicos são situações ocorridas no âmbito da pesquisa com

objetivo de chegar a um resultado, ou seja, analisar a viabilidade econômica-

nanceira e o risco da produção de espécies nativas no reservatório de Itaipu. Neste

entido os passos metodológicos foram os seguintes:

1º) A partir da necessidade de desenvolver a piscicultura no reservatório da

Itaipu binacional com objetivo de gerar emprego e renda para a população

de pescadores, a diretoria da referida empresa entrou em contato com o

Grupo de Estudo e Manejo em Aqüicultura (GEMAq) da Universidade

Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) em 2005;

2º) Os professores e técnicos do GEMAq, desenvolveram o projeto e

submeteram a apreciação e aprovação da Itaipu;

3º) A Itaipu posteriormente submeteu o projeto a Secretaria Especial de

Abastecimento e Pesca (SEAP verno Federal para autorização e

liberação de recursos;

4º) A Itaipu após aprovação e liberação de recursos, estabeleceu convênio

com o GEMAq através da UNIOESTE e da Fundação Universitária

(FUNIVERSITARIA) com data limite para o ano de 2006;

5º) O GEMAQ estabeleceu a elaboração de um Análise de Viabilidade

Econômica e um Plano de Negó io para avaliar o projeto;

6º) A partir de uma análise de painel de especialistas (professores e técnicos)

e também dos dados parciais de biometria (amostragem do desempenho

de peixes em cultivos iniciais e dados parciais) foi realizado a análise de

viabilidade econômica e um Plano de Negócios da atividade;

7º) Com os dados do cultivo em 18 e 19 tanques-rede foram determinados os

índices de desempenho zootécnicos através de biometrias mensais do

pacu e jundiá respectivamente;

8º) Ao final dos experimentos foram levantados os índices de desempenho

sobrevivência, etc. e financeiros (custos operacionais efetivos, custo

) do Go

das espécies Pacu e Jundiá, tais como conversão alimentar, taxa

operacional total, etc.);

9º) Com as informações levantadas foi realizado a análise de custos,

produção e viabilidade econômica-financeira;

atório, no município de Santa

ao Refúgio Biológico de Santa Helena.

dezembro

recursos.

espécies

influência corte logitudinal de

análise

para a es mo ano para a espécie

Jundiá

Inic

curimbatá e o jundiá. Os juvenis obtidos da espécie Jundiá apresentaram peso

inicial

300g, dad

também p spécie somente

com es

As nte casualizado

com 6

volume, s

Biológico

de 44 ind abaixo dos

valores

pelos pes

Apó de informações dos dados zootécnicos

relevan

produção

empreend

baseados para este volume de produção.

O projeto analisado foi constituído por três unidades demonstrativas,

compostas por 18 tanques-redes para o Pacu e 19 tanques-rede para o Jundiá e

Curimbá, localizados na área de transição do reserv

Helena, junto

O experimento foi realizado no Reservatório de Itaipú de julho de 2005 a

de 2006. E posteriormente extendido até junho de 2007 com sobras dos

Especificamente para avaliação do crescimento e desenvolvimento das

em relação ao arraçoamento (alimentação), conversão alimentar e

da temperatura da água. O experimento teve como

o final de janeiro a junho de 2006, aproximadamente 154 dias ou 5,13 meses

pécie Pacu e de fevereiro a dezembro do mes

ialmente foram analisadas três espécies de peixes, sendo: o pacu, a

médio de 50g, já a espécie Pacu apresentou peso inicial de aproximadamente

o a dificuldade de se conseguir juvenis no período do experimento e

orque a ITAIPU-BINACIONAL possuía estoque desta e

te peso.

espécies foram distribuídas em um delineamento inteirame

tratamentos e 4 repetições, tendo os tanques-rede volume total de 5,36 m

endo 5 m

de volume útil, instalados no Reservatório de Itaipu no Refúgio

de Santa Helena. Os Pacus e Curimbatás foram estocados em densidade

ivíduos/m

e os Jundias 75 indivíduos/m

, densidades estas

citados na literatura sobre a produção destas espécies, porém consideradas

quisadores como densidades seguras para um primeiro experimento.

s o período de levantamento

tes, foi estabelecido pelos técnicos da ITAIPU e da Unioeste um volume de

em 160 tanques-rede (conforme estabelecido pela Itaipu) para o

imento. Todos os cálculos para implementação do empreendimento foram

dos equip utilizado o galpão da

colônia de pescadores, não obstante, em outros empreendimento deste formato que

não p

panhamento da qualidade da

água

razo (TJLP) de 6,25% e abaixo da taxa SELIC de 11,25%.

para o experimento foram elaborados seis rações experimentais

extrus

or o

quadro

Para o projeto não foi necessário construir um galpão para armazenamento

amentos e acondicionamento da ração, pois foi

ossua local para armazemanto e acondicionamento dos insumos, este item

deverá ser considerado nos cálculos do investimento inicial.

Os equipamentos necessários para desenvolvimento da produção, assim

como equipamentos para manejo, biometrias e acom

foram definidos através de pesquisa de campo e consulta aos técnicos do

projeto.

A depreciação foi calculada pelo método linear, ou seja, foi tomado o valor do

equipamento diminuído do valor residual e dividido pela vida útil.

Para este estudo foi considerada uma taxa de desconto de 8%. Esta taxa foi

estimada para o último semestre de 2007 como a taxa de juros real da economia,

ficando assim acima da taxa da caderneta de poupança (6%) e da taxa de Juros de

Longo-P

Os gastos com a questão legal, ou seja, a adequação a todas as normas e

legislação pertinente ao licenciamento, instalação e operação da atividade foram

levantadas através de pesquisa na legislação federal, material técnico da área

(FILIPETTO, 2004), pesquisa junto ao Instituto Ambiental do Paraná (IAP) na

portaria IAP nº 112 de 14/07/2005 e consulta a técnicos do IAP.

Também

adas com níveis de 25%, 30% e 35% de proteína e dois (2) níveis de energia

3.250 e 3.350 kcal/kg de energia digestível.

O resultado deste estudo e desenvolvimento da ração está expresso abaixo

(quadro 1), onde foi estabelecido a composição e custo da ração.

Os resultados encontrados em relação ao custo por quilograma de ração

tiveram como custo mínimo de R$ 0,6637/kg, custo máximo de R$ 0,7502/kg e custo

médio de 0,7070/kg. Estes valores foram utilizados posteriormente para comp

dos coeficientes técnicos e também das variáveis fundamentais de entrada

dos cenários para análise de sensibilidade, risco e retorno do empreendimento.

Níveis de energia kcal/kg

3250 kcal/Kg 3500 kcal/Kg

Níveis de proteína (%) Níveis de proteína (%)

Ingredientes (%)

Custo

R$/Kg

25% 30% 35% 25% 30% 35%

Arroz quirera R$ 0,25 30 30 30 30 30 30

Antioxidante (BHT) R$ 12,30 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03

Calcário calcítico R$ 0,02 0,027 0,107 0,188 0 0,081 0,161

Farinha de carne e

R$ 0,32 4,787 4,787 4,787 4

ossos

,787 4,787 4,787

F bicálcico R$ 0,80 0,496 0,249 0,002 0,536 0,29 0,043 osfato

Farinha de peixe R$ 1,66 3,334 3,334 3,334 3,334 3,334 3,334

Farinha de vísceras

de aves

R$ 0,70 15 15 15 15 15 15

Farelo de soja R$ 0,42 14,379 27,215 40,051 15,39 28,225 41,061

Milho R$ 0,26 30,673 18,146 5,618 25,057 12,528 0,001

Óleo de soja R$ 1,34 0,323 0,182 0,041 4,916 4,775 4,633

Suplem

e Vitam

ento mineral

ínico

R$ 14,00 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

Antifúngico R$ 7,30 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Sal comum R$ 0,26 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

Total - Kg 100 100 100 100 100 100

Custo Total/100 Kg R$ 46,37 R$ 48,12 R$ 49,87 R$ 51,53 R$ 53,27 R$ 55,02

Custo de Processamento R$ 20,00 R$ 20,00 R$ 20,00 R$ 20,00 R$ 20,00 R$ 20,00

Custo Total/100 Kg +

Processamento

R$ 66,37 R$ 68,12 R$ 69,87 R$ 71,53 R$ 73,27 R$ 75,02

Custo Total/Ton R$ 663,75 R$ 681,24 R$ 698,73 R$ 715,25 R$ 732,74 R$ 750,22

Custo Total/kg R$ 0,6637 R$ 0,6812 R$ 0,6987 R$ 0,7152 R$ 0,7327 R$ 0,7502

F BOSCOLO E FEIDEN (2005).

Quadro 1 - Composição percentual e química das rações experimentais com

diferentes níveis de proteína e energia e seus respectivos custos.

3.6.3 Análise de retorno e risco do investimento através da s

onte:

imulação de Monte

o da viabilidade econômica e risco da

produçã

para descrever o

funcio

rma

deve ser analisado e avaliado, pois conforme Leismann (2002) a análise de risco

tem sido reconhecida como uma ferramenta de grande utilidade para tomadores de

decisão tratarem situações sujeitas a incertezas e riscos. O risco é derivado da

incapac ade de se prever os eventos futuros, sendo assim uma situação em que há

Carlo com a utilização do software @RISK®

O estudo procurou explorar a questã

o de piscícola em tanques-rede no reservatório de Itaipu, através do

modelamento, definido através do uso de técnicas matemáticas

namento de um sistema de produção, complementado com a aplicação de um

sistema de simulações para avaliar a sensibilidade e risco, através de recursos

computacionais específicos de forma a analisar a relação causal entre variáveis

quantitativas.

O retorno sobre o investimento está sempre sujeito a risco e dessa fo

probabilidade, com certo grau de previsibilid isão do presente

um ato de reflexão, ponderação possíveis uras

dessa decisão.

o nvolvimento da informática, notadamente dos

microcomputadores e dos softwares espec imos anos, houve um grande

a tad arte aná determinísticas e probabilísticas de

investimentos. Um enorme avanço ocorr ia da Decisão”, ou

seja, da tomada de decisão em situações de incerteza e risco baseado na teoria da

p e (SH 200 plic vol à a de , como o

@Risk® baseado na simulação de Monte Carlo, têm auxiliado muito as tomadas de

decisões.

Simula o Monte Carlo realiza este e o, co com ilizaç do

apl isk ál sc ab e o

distin

odelo no EXCEL®;

3º) Identificação da Incerteza e risco e análise dos resultados do modelo

os fornecidos e nas

distribuições de probabilidade.

ade, o que torna a dec

e avaliação das conseqüências fut

Com dese

íficos nos últ

vanço no es o da das lises

eu na chamada ”Ciênc

robabilidad IMIZU, 6). A a tivos tados nálise risco

A çã da n stud ntou a ut ão

icativo EXCEL®, e @R ®. A an ise de ri o foi est elecida m quatr passos

tos:

1º) Desenvolvimento do m

2º) Estabelecimento e ajustamento estatístico dos dados (BestFit®) para

inserção no modelo a ser estudado em uma planilha eletrônica;

gerado pelo processo de simulação (@Risk®); e

4º) Tomada de Decisão baseado nos resultad

Detalhando as etapas aplicada na pesquisa, realizou-se:

a) Desenvolvimento do modelo: etapa que consistiu na estruturação do

modelo, sendo este apresentado no formato de uma planilha eletrônica;

b) Identificação de incertezas e riscos: por meio do levantamento de dados,

análise de sensibilidade e opinião dos técnicos e engenheiros, foi

identificado no modelo quais eram as variáveis de entrada que apresentam

maior impacto nos resultados e em maior grau. Isto feito foi especificado na

planilha quais as células que continham estas variáveis (input cells). E para

cada uma delas foi especificado o modelo de distribuição a ser utilizado.

Para proceder a seleção do tipo de distribuição que melhor ajustasse as

variáveis de entrada, utilizou-se o software denominado BestFit®. Após

definida o tipo de distribuição, foram definidas as células de saída, onde

estavam relacionadas as variáveis de saída (output cells), para as quais

foram destinados os resultados e assim foi possível avaliar os impactos;

c) Realização de análise da simulação: o @RISK® durante cada simulação

usa de duas operações: (1ª) – define um conjunto de valores para às

células de entrada, conforme as distribuições de probabilidade associadas

e (2ª) - recalcula a planilha em uso na quantidade de interações

estabelecidas pelo decisor. Isto se procede até que seja atendida a

input cells) e saída (output cells),

são procedidas às análises. Isto pode ser feito: (1º) analisando parâmetros

ínimo e desvio padrão) e (2º)

sumos de

s e

r exemplo os ambientes

d) Tomada de decisão

condição de parada especificada pelo usuário, ou seja, o número de

interações (10.000 interações). De posse das distribuições de freqüência

geradas para as variáveis de entrada (

estatísticos (média, valor máximo, valor m

interpretando os gráficos. O @RISK® disponibiliza gráficos tipo

histogramas, curvas distribuição (de acumulação), gráficos e re

diversas rodadas de simulação, e estes podem ser transferido

manipulados para planilhas eletrônicas, como po

do EXCEL ® ou do LOTUS 1-2-3®; e

: a decisão deve ser tomada com base nos resultados

is. Dessa forma o

software @RISK apresenta ao tomador de decisão vários cenários. No

análise d

a utilizaçã

gerados pelo software e nas preferências pessoa

entanto, a escolha da melhor alternativa depende essencialmente da

experiência, habilidade do usuário e de seu nível de aversão a riscos.

O capítulo seguinte apresenta os resultados e as discussões pertinentes a

e retorno e risco do investimento através da simulação de Monte Carlo com

o do software @RISK® e Excel®.

4 RESU

apresenta

econômic so

e contribuição social do investimento, tanto para a instalação de novos

empre

outras fin

estabelec

possíveis

econômic

de uma

planejam

análise f

reservató

Curimba

mesopota

potencial do projeto devido ao alto índice de

mortalidade da espécie. A princípio foi definido que esta espécie não se adaptou às

condiç

assim sua

econômic

4.1 Planejamento e execução do projeto-experimento para instalação do

ento está relacionado a uma série de

tores ou informações relevantes, as quais são fundamentais. Estes fatores ou

LTADOS E DISCUSSÃO

análise de viabilidade econômica de projetos ou empreendimentos, se

, inegavelmente, como um ferramental essencial para avaliação técnico-

a e instrumento para tomada de decisão gerencial em relação ao suces

endimentos, quanto ao acesso a programas de crédito do governo, dentre

alidades.

ra a correta análise de investimento é necessário elaborar o fluxo de caixa,

er a taxa de desconto ou taxa mínima de atratividade, os cenários

do empreendimento e fundamentalmente levantar os indicadores

o-financeiros para avaliação e tomada de decisão.

m este objetivo foi desenvolvido este capítulo, ou seja, apresentar dentro

seqüência estruturada os resultados da pesquisa, com relação ao

ento do empreendimento, a estruturação e apresentação dos custos, a

inanceira, de viabilidade econômica e risco da produção aqüícola no

rio de Itaipu.

nforme discriminado anteriormente foram estudadas três espécies:

(Prochilodus lineatus), Jundiá (Rhamdi quelen) e Pacu (Piaractus

micus). O cultivo experimental da espécie Curimbá, apesar de seu

de mercado, foi abortado no início

ões climáticas e de cultivo em tanques-rede para a região, sendo descartada

produção.

partir do item 4.1.3 são apresentados os resultados financeiros e

os do estudo para as espécies que demonstraram potencial de produção.

mpreendimento

O sucesso de qualquer empreendim

informações inerentes ao projeto estão relacionados, segundo Kubtiza e Ono (2004)

ao:

mente quantidade e qualidade físico-química da água);

rios e encargos);

cionais de produção e capital de giro).

acado na metodologia, para o experimento foram elaborados

seis ra

A ração para cultivo de espécies em tanques-rede, pelas características

fundamental para o desenvolvimento das espécies, e ao mesmo tempo o insumo

variável de maior peso no custo de produção, o qual pode oscilar entre 50% a 70%

do custo total variável de produção. Por este motivo uma das primeiras

alta qualidade a um custo otimizado.

1) Mercado consumidor e preços (conforme descrito apresentado na figura 5

referente a cadeia produtiva do peixe);

2) Tamanho e localização (fatores estruturais locais e regionais);

3) Disponibilidade de recursos naturais para produção de peixes

(principal

4) Disponibiliade de insumos (conforme apresentado na figura 5);

5) Sistema de produção ou processo produtivo (engenharia do produto e do

processo);

6) Recursos humanos necessários (capacitação, salá

7) Serviços (principalmente em relação a assessoria técnica do

empreendimento e funcionamento);

8) Impactos ambientais (inclusive as taxas para licenciamento e operação);

9) Disponibilidade de recursos financeiros (Investimentos, custos fixos,

custos opera

4.1.1 Resultados levantados no projeto

A partir das características técnicas do projeto-experimento estudado foram

levantadas informações relevantes, as quais fundamentaram os cálculos do projeto-

experimento, a projeção da produção e estimativas de custos e receitas.

Conforme dest

ções experimentais extrusadas com níveis de 25%, 30% e 35% de proteína e

dois (2) níveis de energia 3.000 e 3.350 kcal/kg de energia digestível.

deste sistema de produção, deve ser de alta qualidade, sendo este insumo

preocupações dos técnicos responsáveis pelo projeto foi desenvolver uma ração de

Durante o período do projeto a variação da temperatura da água no

reservatório de Itaipu foi monitorada pelos técnicos responsáveis pelo experimento,

sendo que a temperatura nos tanques-rede não apresentou diferença em relação a

tempe

A s como ressaltado anteriormente,

influen mentação e

crescim

ratura no reservatório (figura 8).

variável temperatura é importante, poi

cia em todas as fases da vida dos peixes, principalmente na ali

ento.

Temperatura média da água nos tanques-rede

28,55

27,36

25,27

26,50

26,18

25,26

20,

20,33

20,63

21,51

20,68

20,54

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Temperatura (°C)

Temp. média

Meses/2006

Fonte: Signor (2006) e Reidel (2007).

Figur

4.1.2. R

s processadoras para utilização na merenda

a 8 - Variação da temperatura no reservatório e nos tanques-rede no ano

de 2006.

esultados da pesquisa: mercado consumidor, fatores determinantes, custos

e preços de venda

O mercado consumidor de destino para a produção foi estabelecido

inicialmente como o mercado de varejo, ou seja, feiras livres, peixarias, restaurantes,

supermercados e pesque-pague. Em um segundo momento pretende-se a

industrialização através de indústria

escola

R$ 3,37/kg em 2005, de R$ 3,85/kg em 2006

e a pr

de peixes.

specificamente, em relação ao tamanho e localização do projeto-

empreendimento, o mesmo foi estabelecido inicialmente tendo como objetivo

analisar os índices de desempenho das espécies e dessa forma servir de suporte

para as demais análises pertinentes ao planejamento da produção e posteriormente

ficou estabelecido a instalação de 160 tanques-rede para cada espécie, sendo este

volume de tanques determinado a priori, pela área de planejamento aqüícola da

Itaipu. Com relação à estrutura local foram utilizadas as benfeitorias da colônia de

pescadores como infra-estrutura de armazenagem para acondicionamento da ração

e estocagem de outros insumos utilizados no projeto, assim como para a posterior

elevação de escala de produção.

A região e, sobretudo o local conta com uma infra-estrutura para fornecimento

de energia e viária para recebimento dos insumos e escoamento da produção, assim

como uma cadeia produtiva do peixe dentro do sistema agroindustrial da pesca bem

estruturada. Isto indica um mercado de insumos de alevinos, juvenis, equipamentos,

rcado consumidor estruturado e estabelecido.

s recursos naturais, notadamente a água, é abundante em função do projeto

ano todo em quantidade e qualidade necessárias. Um dos fatores de limitação para

a produção na região diz respeito ao clima, fator que foi melhor caracterizado

subcap

O processo produtivo no sistema de produção em tanques-rede foi definido

pela p

primeiro em atendimento à legislação ambiental local, a qual proíbe a criação de

r no próprio município onde foi realizado o projeto-experimento e também nos

municípios vizinhos.

O preço pago por kg de peixe vivo, segundo dados da SEAB-DERAL-DEB no

Paraná, foi de R$ 2,99/kg em 2004, de

evisão de preço mínimo para 2007 é de R$ 4,00/kg para o pacu. Este último

preço é também a previsão para as demais espécies, devido à tendência do

mercado local

localização dos fornecedores, me

estar instalado em um reservatório, existindo assim a disponibilidade deste recurso o

quando da explicação do desenvolvimento da espécie e a conversão alimentar em

ítulo específico.

ossibilidade de seu uso em relação às espécies nativas escolhidas, também

em função do mercado, escala produtiva, recursos naturais disponíveis, insumos

necessários, capacitação técnica e tecnologia disponível.

A questão ambiental foi outro fator relevante na escolha das espécies nativas,

espécies exóticas (não nativas) em águas públicas e limítrofes, também em função

da autorização e fundamentação legal no atendimento do que dispõe o decreto nº

4.895,

o e preferência, com vistas: ao desenvolvimento

susten

o possibilitaram a determinação dos coeficientes

técnico

s as espécies estudadas para uma escala de produção em

160 ta

de 25 de novembro de 2003 sobre a autorização de uso de espaços físicos

de corpos d’água de domínio da União para fins de aqüicultura. Neste decreto ficou

estabelecido que os espaços físicos em corpos de água da União poderão ter seus

usos autorizados para fins da prática de aqüicultura, observando-se critérios de

ordenamento, localizaçã

tável; ao aumento da produção brasileira de pescados; à inclusão social; e à

segurança alimentar (BRASIL, 2003).

Os recursos humanos necessários à implantação, operação e principalmente

planejamento e assessoramento técnico inicial do projeto e posterior

acompanhamento e treinamento da implantação e expansão da produção ficou a

cargo dos engenheiros de pesca e dos técnicos do GEMAq da Unioeste, da cidade

de Toledo, estando assim o projeto e o empreendimento bem estruturado em termos

de capital humano.

Os resultados encontrados no projeto, juntamente com dados técnico

levantados na pesquisa de camp

s relevantes para análise do projeto e projeção da produção em escala

econômica.

Inicialmente para os cálculos de investimento foram levantados os ativos fixos

necessários, assim como os gastos com a documentação necessária conforme

apresentado nas Tabelas 9.

Os valores foram pesquisados em empresas da região, uma das quais foi

fornecedora de equipamentos para o projeto. As informações referentes aos custos

da construção civil, equipamentos, embarcações e licenciamento, assim como a

quantidade, forma de depreciação dos ativos fixos e outras informações relevantes

estão descritos na Tabela 9. Estes valores serviram como base de projeção para

investimentos para toda

nques-redes.

Tabela 9 - Investi al fi

Inve de de

edida

mento inicial em capit

stimento Inicial

Unida

Quantida Custo

itário R$

Custo capital

fixo R$ (a)

ida útil

(anos)

Depreciação linea

anual R$ (b)

Total R

(a) + (b

)

1 CONSTRUÇÃO CIVIL

1.1 Galpão e área admi

pescadores)

2.1 Tanques-rede de en

2.3 Balança

2.4 Oxímetro

1.90

2.5 Puçás (para peixes Alev

2.6 Puçás (para peixes adult

2.7 Baldes (alumínio 45 l)

2.8 Coletes salva-vidas

2.9 Kit para análise da água

1.10

2.10 Corda em polietileno par

2.11 Poita de fundeio em conc

2.12 Bóias de fundeio para po

2.13 Bóias de sinalização e de

3 EMB

3.1 Barco de alumínio de 5

3.65

3.2 Motor para barco com 15

5.40

3.3 Balça para despesca

4.50

4 Serviços de docum

Impostos e

4.1 Projeto técnico (5% de 1

6.65

4.2 Licença prévia (IAP)

4.3 Licença de instalação (IA

847

4.4 Licença de operação (IA

582

4.5 Imprensa/Diário Oficial

4.6 Diário Oficial 2ª fase

4.7 Publicação em jornal de

Total do Capital Fixo e

nistrativa (Existente na colônia de

EQUIPAMENTOS

gorda (1,75mx1,75mx1,75m)

inos e Juvenis)

os)

a amarração (torcida de 1 pol.)

reto (300 a 600 kg)

ita (vol. 100 l)

marcação com faixa refletiva

ARCAÇÕES

m x 1,3 m

HP e 2T

entação (Projeto, Taxas,

Licenciamento)

+2+3+4)

circulação

da Depreciação (R$)

Unidade

Metro

Unidade

160

900

- -

674,94 107.990,40

150,00 150,00

0,00 1.900,00

0,00 60,00

5,00 90,00

0,00 280,00

0,00 1.100,00

3,80 3.420,00

0,00 2.880,00

6,00 1.152,00

7,00 148,00

0,00 3.650,00

0,00 5.400,00

0,00 4.500,00

0,02 6.650,02

9,95 129,95

,274 847,27

,176 582,18

50 50,00

200 200,00

50 50,00

141.509,82

20 -

5,00 21.598,08 129.588,48

10 15,00 165,00

5 380,00 2.280,00

2 30,00 90,00

2 45,00 135,00

2 140,00 420,00

1 1.100,00 2.200,00

5 684,00 4.104,00

5 576,00 3.456,00

5 230,40 1.382,40

5 29,60 177,60

10 365,00 4.015,00

10 540,00 5.940,00

10 450,00 4.950,00

26.323,08 159.323,48

Fonte: Pesquisa de campo (2007).

4.1. sultado n

O jundiá, n os de desenvolvimento ao final

do projeto-experimento, biomassa em relação ao

arraçoamento (alimentação), crescimento, desenvolvimento, conversão alimentar,

taxa sobreviv r água, os resultad expostos

no quadro 2.

qu ro o esta sultados do

período de análise em relação aos principais indicadores de desempenho zootécnico

do jundiá.

3 Re

s d

ela

çã

éc

s a

lia

lta

: Ju

s e

diá

ntrad

apresentou para a produção de

i de ência e nfluência da tempe atura da os

O ad 2 apresenta-se o resumo e s dados tísticos dos re

Tanque

Nº

Tratamento (%

proteína x

kgcal/kg)

Peso

inicial

médio

(g)

Peso

final

médio

(g)

Ganho de

peso

médio (g)

Consumo

de ração

no período

(g)

Número de

indivíduos

despesca

Biomassa

final

aparente

(kg)

Ganho de

peso aparente

Ração

acumulada

Conversão

alimentar

rente*

Taxa de

sobrevivên-

período

(kg)

aparente (kg) apa

cia (% SO)

29 25 x 3250 49,07 372,60 323,53 926,27 277,00 103,21 79,14 89,62 256,58 2,86

35 25 x 3250 49,07 340,60 291,53 954,47 286,00 97,41 81,71 83,38 272,98 3,27

33 25 x 3250 49,07 327,00 277,93 1.014,21 208,00 68,02 57,81 59,43 210,95 3,65

47 25 x 3250 49,07 295,80 246,73 872,35 219,00 64,78 54,03 191 62,57 ,04 3,54

27 25 x 3500 49,93 332,40 282,47 802,15 289,00 96,06 81,63 231 82,57 ,82 2,84

38 25 x 3500 49,93 351,70 301,77 865,96 251,00 88,28 75,74 217 71,71 ,36 2,87

25 30 x 3250 49,07 488,76 439,69 1.001,51 299,00 146,14 131,4 299 85,43 7 ,45 2,28

26 30 x 3250 49,07 417,30 368,23 795,13 282,00 117,68 103,8 224 80,57 4 ,23 2,16

36 30 x 3250 49,07 431,60 382,53 1.148,20 243,00 104,88 92,95 279 69,43 ,01 3,00

43 30 x 3500 48,57 481,60 433,03 1.007,60 290,00 139,66 125,5 292 82,86 8 ,20 2,33

39 30 x 3500 48,57 445,40 396,83 1.011,39 266,00 118,48 105,5 269 76,00 6 ,03 2,55

45 30 x 3500 48,57 483,30 434,73 948,55 312,00 150,79 135,6 295 89,14 4 ,95 2,18

48 35 x 3250 48,64 499,60 450,96 875,38 312,00 155,88 140,7 273 89,14 0 ,12 1,94

46 35 x 3250 48,64 449,40 400,76 963,64 289,00 129,88 115,8 278 82,57 2 ,49 2,40

41 35 x 3250 48,64 490,40 441,76 1.140,62 248,00 121,62 109,5 282 2,58 70,86 6 ,87

28 35 x 3500 47,21 494,00 446,79 970,25 286,00 141,28 127,7 277 2,17 81,71 8 ,49

44 35 x 3500 47,21 480,70 433,49 33,99 338,00 162,48 146,5 302 2,06 96,57 2 ,42

Média 48,79 422,48 373,69 901,86 276,18 118,03 104,5 262 2,63 78,91 7 ,06

Máximo 49,93 499,60 450,96 1.148,20 338,00 162,48 146,5 302 3,65 96,57 2 ,42

Mínimo 47,21 295,80 246,73 33,99 208,00 64,78 54,03 191 1,94 59,43 ,04

Desvio Padrão 0,72 70,49 70,95 244,29 33,73 29,53 28,27 34, 0,52 9,64 12

CV% 1,48 16,68 18,99 27,09 12,21 25,02 27,04 13, 12,21 02 19,65

Fonte: Dados compilados a partir de informações do GEMAQ (2007).

*Conversão alimentar aparente (CAA) em kg ração x kg

-1

de peixe

Quadro 2 – Resultado do projeto-experimento da espécie Jundiá realizado de fevereir embo a dez ro de 2006.

No quadro nº 2 a seqüência dos tanques começa com o número 29 devido

xperimento ter sido distribuído aleatoriamente e no quadro citado a ordenação

iu com baixa

bilidade ou dispersão, pois apresentou um desvio padrão de 0,72 e

coeficiente de variação de 1,48%. O peso final médio foi de 422,48g, com um pe

os dem

parâmetros ou variáveis importantes para a análise econômica e financeira

jeto-experimento, como pode ser percebido nas variáveis conversão alimen

p o de 1,

desvio padrão de 0,52 e coeficiente de variação de 19,65%. A taxa

revivência apresentou média de 78,91%, valor máximo de 96,57%, mínimo de

% ,21%.

iáv conversão alim cia são parâmetros

mentais para os cálculos econômicos do experimento e para a projeção

evantam o d

os zootécnicos da produção e desenvolvimento da espécie, fez-se u ná

r q

rre o g e o e ers

alimentar aparente (Tabela 10).

ao e

segu

varia

o tipo de tratamento efetuado. O peso incial médio foi de 48,79g

ais

tar

64,

lise

ão

final áxi

fer

ente

9,6

tra

e u

tam

mín

tos

o d

e 2

ém

95,

flu

enciaram nos valores d

pro

que a

com

resentou valor médio de 2,63, valor máximo de 3,65 e valor mínim

sob

59,43

var

eis

om desvio padrã

o d

tar

9,6

pé

e c

cie

e t

ficie

axa

e d

e s

obr

var

iaçã

ivên

o de 12

nda

odu ão

ós

a d

efin

la e

içã

o d

nôm

ica

qua

lidade da ração e concomitante ao l ent

a a

onv

dad

com

oco

elaç

u o

ão

ltiv

var

o d

iaç

est

ão

a e

spé

tem

cie

rat

ura

ava

lia

ág

r a

rela

çã

ran

o d

te o p

anh

erí

o d

odo d

pes

o a

Tabela 10 - Desempenho biológico da espécie Jundiá em função da

temperatura da água

Meses do ano

de 2006

Temperatura

(ºC)

Ganho de peso

diário GDP

(g)

Ganho de peso

mensal - GDP em

g (30 dias)

Conversão

alimentar

(CA)

Consumo de

ração (CR)

em g

Fev 27,36 2,09 62,72 1,09 68,3648

Mar 25,27 -0,91 -27,18 0 0

Abr 21,51 1,83 55,00 1,32 72,5949

Mai 20,54 2,32 69

,65 1,27 88,45345

Jun 20,63 1,78 53,47 1,36 72,71384

Jul 20,68 2,67 80,09 1,22 97,71456

Ago 20,33 -0,13 -3,78 0 0

Set 20,84 0,14 4,12 1,63 6,710746

Out 25,26 1,32 39,59 1,65 65,32477

Nov 26,18 0,47 14,11 2,02 28,50465

Dez 26,50 1,01 30,38 2,98 90,52603

Total 378,16

Fonte: Dados elaborados a partir de Reidel (2007).

A tabela 10 apresenta o ganho de peso médio diário e mensal em relação à

temperatura da água para a espécie Jundiá no reservatório de Itaipu e nos tanques-

rede. O ganho de peso médio total em relação a todos os tanques-rede no período

de 11 meses foi de 378,16 g, aditando-se o pes

Carneiro (2004), “ainda não há um consenso sobre

o tamanho adequado à comercialização do jundiá. Sabe-se, porém, que há procura

tanto por peixes de 400 gramas quanto por peixes maiores de 800 gramas.”

cala econômica, assim como dos

valores da depreciação, dos parâmetros zootécnicos, partiu-se para a etapa do

levantamento dos custos operacionais (variáveis) de produção.

odução, receitas e montagem do fluxo de caixa,

conforme evidenciado na metodologia, foram baseada na estrutura de Custo

Operacional proposta por Matsunaga et al. (1976), orientando assim a coleta de

dados primários e, por conseguinte no estabelecimento dos custos de produção. Os

custos foram divididos em Custo Operacional Efetivo (COE) e Custo Operacional

Total (COT), conforme demonstrado na Tabela 11.

o médio inicial dos juvenis ter-se-á

um valor ao redor de 430 g, e em seguida um mês adicional de produção (total de 12

meses) ter-se-á um valor final de aproximadamente 500 g por unidade. Este valor

(500 g) foi utilizado para a projeção de produção em escala econômica do

empreendimento, pois segundo

Definido os custos de implantação em es

A estrutura do custo de pr

Tabela 11 - Custos operacionais efetivos (COE) e custos operacionai

(COT) da produção de

s totais

Jundiá

Itens de Custo

Insum

Descr

Ins

Quan

por ciclo

Unitári

(a)

(b)

cional

(COT)

a + b)

Mão-

(Pesc

associ s

pesc

1 400,00 00,00 -

0,00

ição do

umo

tidade

sto

Custo

Operacional

o (COE)

Efetiv

Deprec

ação Cus

Opera

Total

R$ (

de-obra

ador da

ação do

adores)

2 4.8

4.80

Mão-de-

Visita a

téc

(visita

2 110,00 40,00 -

0,00

Alevinos

nil

(Cap

Máxima de Suporte

- CMS - 3)

121 0,50 00,00 -

00,00

obra

ssistência

nica

s/mês)

4 2.6

2.64

/Juve

acidade

60 kg/m

.600 60.8

60.8

Crescime

- -

0,00

nto -

Alevinos e Juvenis

(kg)

Raçã

Engorda para

terminação (2,63 kg

ração/kg peixe)

159.904,00 0,7070 113.052,13 -

113.052,1

Análise da

água

Kit de análise para

24 análsies

12 91,67 1.100,00 -

1.100,0

Combustível

Litros 1.200 2,592 3.110,40 -

3.110,40

quipamentos

- - - 26.323,08

26.323,0

Total / ciclo

185.502,53 26.323,08 211.825,6

E 8

Fonte: Dados da pesquisa (2007).

Nos custos operacionais efetivos estão relacionados os gastos efetivos para

operacionalizar o projeto-experimento em escala de produção para um volume de

produç

quantidade de juvenis para o povoamento inicial foi estimada a partir da

biomassa final na despesca em cada tanque-rede, sendo estabelecida uma

ão de 160 tanques-rede, enquanto que no custo operacional total é o

resultado da adição dos valores da depreciação aos custos operacionais formando

assim os custos totais de produção.

Para custo da mão-de-obra foi considerada a utilização de um pescador da

colônia dos pescadores, o qual foi treinado para fazer o manejo (tratamento diário) e

outras tarefas relacionadas ao controle da produção.

As visitas técnicas ficaram a cargo dos técnicos da Unioeste, sendo que

foram consideradas duas (2) visitas por mês para assistência técnica e

acompanhamento da produção.

biomassa de 60 kg/m

ou 300 kg/tanque-rede, considerando uma quantidade de 1

e e uma taxa de sobrevivência de

tanques-red 78,91% há a necessidade de adquirir

760 juv 121.60 o

cust os de esquis

produtores de alevinos da região e também com o presidente da

Associação dos Alevinocultores do Para EVIN sendo o reço un

O cus o foi abele par nsumo m dio apa

(Conversão Alimentar) no período de experimento, o qual foi de 2,63 de ração/kg de

ç $ 0/kg forma o usto to

ração foi calculado pela multiplicação do números de juvenis pelo peso do peixe vivo

para venda, ersão alimentar e em seguida pelo preço médio unit

da ração (121.600 unid. X 0,50 kg x 2,

-1

x R$ 0,7070 = R$

226.104,26).

ná i est lecida para ser realizada mensalmente, d

de a tem du ade m (1 eríodo n qual e

esgotado.

O consumo de combustível do modelo de barco comprado para o projeto-

experimento é de aproximadamente vinte e cinco (25) lit se

dos três (3) tratamentos com tempo estimado de uma

(1) hora para cada tratamento. O motor do barco é acionado até alcançar os

tanque

de investimentos, custos

operac

enis/tanque ou 0 juvenis n

alevinos

total.

foi levaO o unitário d

de espécies nativas

ntado através p a nos

ná (AL OPAR) p itário

de R$ 0,50.

to total da raçã est cido a tir do co é rente

peixe, e o custo médio da ra ão de R 0,707 . Dessa c tal da

depois pela conv ário

63 kg ração.kg px

A a lise da água fo abe essa

forma o kit nálise rabilid de u ) ano, p o staria

ros por mana.

Diariamente foram estabeleci

s-rede e depois para o deslocamento entre os tanques-rede não é necessário

mantê-lo ligado. Assim ocorreria um consumo de vinte e cinco (25) litros por semana

e 100 litros por mês. Estabelecendo um ciclo de produção de doze (12) meses,

ocorreria um consumo de 1.200 litros, considerando um preço de R$ 2,592/litro, o

custo total seria de R$ 3.110,40.

O valor total da depreciação foi tomado da Tabela 10 e somado ao custo

operacional efetivo (COE) para formar o custo operacional total (COT).

Finalizado os levantamentos dos custos

ionais efetivos e custos operacionais totais, partiu-se para os cálculos

econômicos e financeiros da produção estimada de 160 tanques-rede.

4.1.3.1 Resultados econômicos e financeiros

À guisa de avaliação dos resultados econômicos e financeiros do

empre

um (1) ciclo com duração de um (1)

ano, p

de, através da variação das variáveis fundamentais (variáveis de

entrad

o e avaliação através do uso de um modelo de simulação.

endimento na produção da espécie do jundiá foi estabelecido de forma

determinística diversos resultados, baseado nas condições determinadas

anteriormente. As principais variáveis de entrada do empreendimento foram

definidas como: o resultado da produção em

roduzindo peixes com 0,50 kg de peso final, com um preço de venda de R$

3,85, uma taxa de sobrevivência de 78,91% e um custo médio da ração de R$

0,7070/kg. Estas foram então estabelecidas como variáveis de entrada

fundamentais e que influenciam nos resultados econômicos e financeiros do

empreendimento.

Inicialmente, após definido as variáveis de entrada, procedeu-se uma análise

de sensibilida

a fundamentais). A análise de sensibilidade pode ser definida como uma

técnica que permite de forma controlada avaliar e conduzir experimentos de

investigaçã

No modelo de simulação através da utilização de uma planilha eletrônica

foram estabelecidos diversos cenários possíveis, desde o mais otimista, com o preço

de venda a R$ 4,00, com o custo da ração em R$ 0,6637, a conversão alimentar

mínima de 1,94 kg ração/kg de peixe e uma taxa de sobrevivência de 100%, e

cenários mais pessimista onde os valores foram piorados para avaliar o impacto nos

indicadores de curto-prazo no investimento.

Os resultados encontrados são apresentados na Tabela 12.

Tabela 12 – Análise de sensibilidade através da simulação das variáveis fundamentais para o Jundiá em 160 tanques-rede

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Cenário C Cenário D

1,00 1,00

1,94 1,94

0,7070 0,7070

160,00 160,00

3,85 4,00

5,00 5,00

59,97 59,97

47.977,28 47.977,28

78,91 78,91

184.712,53 191.909,12

155.842,46 155.842,46

182.165,54 182.165,54

3,25 3,25

3,80 3,80

28.870,06 36.066,66

47.315,73 45.541,39

182.165,54 182.165,54

28.870,06 36.066,66

26.323,08 26.323,08

2.546,98 9.743,58

1,38% 5,08%

0,0138 0,0508

0,0180 0,0689

ários a partir dos da

Cenário E Cenário F Cenário G Cenário

1,00 1,00 1,00 1,

2,63 2,63 1,94 1,

0,6637 0,6637 0,6637 0,66

160,00 160,00 160,00 160,

3,85 4,00 3,85 4,

5,00 5,00 5,00 5,

59,97 59,97 59,97 59,

47.977,28 47.977,28 47.977,28 47.977,

78,91 78,91 78,91 78,

84.712,53 191.909,12 184.712,53 191.909,

78.578,69 178.578,69 150.735,14 150.735,

04.901,77 204.901,77 177.058,22 177.058,

3,72 3,72 3,14 3

4,27 4,27 3,69 3

6.133,84 13.330,43 33.977,39 41.173,

53.221,24 51.225,44 45.989,15 44.264,

04.901,77 204.901,77 177.058,22 177.058,

6.133,84 13.330,43 33.977,39 41.173,

26.323,08 26.323,08 26.323,08 26.323,

20.189,24 -12.992,65 7.654,31 14.850,

-10,93% -6,77% 4,14% 7,7

-0,1093 -0,0677 0,0414 0,07

-0,1427 -0,0918 0,0541 0,10

a pesquisa de campo e índices zootécnicos

Cenário A Cenário B

1,00 1,00

2,63 2,63

0,7070 0,7070

160,00 160,00

3,85 4,00

5,00 5,00

59,97 59,97

47.977,28 47.977,28

78,91 78,91

184.712,53 191.909,12

185.502,53 185.502,53

211.825,61 211.825,61

3,87 3,87

4,42 4,42

-790,00 6.406,59

55.019,64 52.956,40

211.825,61 211.825,61

-790,00 6.406,59

26.323,08 26.323,08

-27.113,08 -19.916,49

-14,68% -10,38%

-0,1468 -0,1038

-0,1916 -0,1407

H ário I

1 Ciclo de Produção/Ano 00 1,00

Conversão Alimentar (kg ração / kg de

peixe)

94 1,94

3 Custo da ração (R$/kg)

37 0,6637

4 Nº de Tanques-rede 00 160,00

5 Preço de Venda (R$)

00 4,00

6 Volume útil Tanque-rede (m³) 00 5,00

7 Produtividade (kg/m³/ano) 8 / 97 59,97

8 Produção kg/ciclo 28 977,28

9 Taxa de Sobrevivência (%) 91

100,00

10 Receita Bruta (R$) 1 x 1 12 909,12

11 COE (R$/Ciclo) 1 14 454,14

12 COT (R$/Ciclo) 1 2 22 777,22

13 COE Médio (R$/Ciclo) 1 ,14 2,53

14 COT Médio (R$/Ciclo) 1 ,69 3,08

15 Margem de Contribuição (R$) 98 70.454,98

16 Ponto de Equilíbrio Físico (kg) 56 36.944,31

17 Ponto de Equilíbrio Financeiro (R$) 5 2 22 147.777,22

18 Lucro Bruto (R$ 1 98 70.454,98

19 Depreciação (R$) 08 26.323,08

20 Lucro Operacional (R$) 18 - 20 - 90 44.131,90

21 Lucratividade sobre Rec. Bruta (%) (20/10)x100

4% 23,00%

22 Índice de Lucratividade (Fator) (20 / 11)

74 0,2300

23 Retorno Sobre Investimento (ROI)

49 0,3119

Cálculo

Itens

Nº

Indicador

Cen dos d

(4 x 6)

5 x 8

2 / 5

1 / 8

2 / 8

x 16

0 - 11

ns)

Cen

47.

191.

121.

147.

(it

Os valores da Tabela 12 representam a análise econômica e financeira de

líquido descontado para o cenário mais provável, o cenário A, e o cenário otimista

(praticamente improvável de ocorrer), o cenário I.

Depois de estabelecido os cenários, foram estabelecidos o fluxo líquido de

caixa, as variáveis de entrada, os parâmetros de análise e os resultados de saída ou

indicadores de avaliação de resultados, conforme tabelas que se seguem.

forma determinística no curto-prazo. Avaliando os resultados da tabela, a partir de

dois (2) cenários extremos, ou seja, para um (1) ciclo de produção com uma

conversão média de 2,63 kg de ração/kg de peixe, um custo médio de ração de R$

0,7070 e uma taxa de sobrevivência de 78,91%, todos os resultados econômicos e

financeiros foram negativos, os quais podem ser vistos no cenário A, onde os itens

nº 13 e 14, custos médios unitários, foram superiores ao preço de venda; a margem

de contribuição foi negativa em R$ 790,00; o lucro operacional ficou negativo em R$

27.113,08; os índices de lucratividade sobre a receita bruta e sobre o investimento

inicial foram também negativos.

Estabelecendo outro cenário, bastante otimista, com uma conversão média de

1,94 kg de ração/kg de peixe, preço de venda de R$ 4,00, um custo médio de ração

de R$ 0,6637 e uma taxa de sobrevivência de 100%, todos os resultados

econômicos e financeiros são positivos, os quais podem ser vistos no cenário I. Os

itens nº 13 e 14, onde os custos médios unitários foram inferiores ao preço de

venda, a margem de contribuição foi positiva em R$ 70.454,98; o lucro operacional

ficou em R$ 44.131,90; os índices de lucratividade sobre a receita bruta e sobre o

investimento inicial foram também positivos.

Para avaliar o empreendimento no longo-prazo, em 10 anos, realizou-se uma

análise de investimento de longo prazo, para avaliar o que ocorreria em termos de

retorno econômico do investimento. Para isso foi estabelecido o fluxo de caixa

Tabela 13 - Fluxo líquido de caixa não descontado do Cenário A - Mais provável (R$)

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Os resultados dos fluxos líquidos de caixa para o cenário A, o mais provável,

indicam que durante a vida útil do projeto, estimado em 10 anos, os resultados dos

fluxos de caixa são negativos.

Analisando os parâmetros de curto e longo-prazo para avaliar o resultado do

investimento através do fluxo de caixa não descontado do cenário mais provável,

têm-se os resultados apresentados nas Tabelas 14 e15.

Ano

Investimento

inicial

(a)

Re-

investimento

(b)

Depreciação

(c)

COE

(d)

COT

Receita bruta

(f)

Fluxo

líquido

(f) - (b + d)

0 141.509,82 - - - - - -

1 - 1.100,00 26.323,08 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -1.890,00

2 - 2.787,22 26.323,08 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -3.577,22

3 - 1.100,00 26.323,08 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -1.890,00

4 - 2.787,22 26.323,08 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -3.577,22

5 55.095,20 26.323,08 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -55.885,20

6 - 2.787,22 15.524,04 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -3.577,22

7 - 1.100,00 15.524,04 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -1.890,00

8 - 2.787,22 15.524,04 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -3.577,22

9 - 1.100,00 15.524,04 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -1.890,00

10 - 2.787,22 15.524,04 185.502,53 211.825,61 184.712,53 -3.577,22

Tabela 14 – Variáveis, parâmetros e resultados do Cenário A - Mais provável em R$

Itens Nº Indicador Cálculo (itens)

Cenário A

(Mais provável)

1 Número de tanques-rede (unid.) 160,00

2 Quantidade de peixes/tanque (unid.) 760

3 Ciclo de Produção/Ano (unid.) 1,00

4 Peso do juvenil (g) 50,00

5 Biomassa inicial (kg) (1 x 2 x 3 x 4) 6.080,00

6 Biomassa final (kg) (1 x 2 x 3 x 10) 47.977,28

Conversão alimentar aparente

(CAA - kg ração/kg gdp)

2,63

8 Consumo de ração (kg) (6 x 7) / (10) 159.904,00

9 Preço da ração (R$/kg) 0,7070

10 Taxa de sobrevivência (%) 78,91

Variáveis controláveis e incontroláveis

11 Preço de venda (R$) 3,85

12 Investimento inicial (R$) 141.509,82

13 Receita total (R$) (6 x 11) 184.712,53

14 Custo da ração (R$) (8 x 9) 113.052,13

15 Custo operacional efetivo (COE R$) 185.502,53

16 Custo operacional total (COT R$) (15 + 18) 211.825,61

17 Valor residual (R$)

Parâmetros para análise

0,00

18 Depreciação (R$) 26.323,08

Taxa mínima atrativa ou requerida

% (TMA ou TMR)

8,00

20 Taxa interna de retorno % (TIR) -

21 Valor líquido das entradas R$ (VP) -54.873,27

Valor presente líquido R$ (VPL)

Índice de lucratividade VP sobre

ados ou

tros de saída

-196.383,09

Result

Investimento Inicial)

-0,3878

24 Índice de retorno (VPL sobre

Investimento Inicial)

-1,3878

parâ

25 Payback (PBD anos) -

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

ou de saída VP, VPL, Lucratividade, Retorno do investimento do empreendimento

são todos negativos, ou seja, não existe retorno, o que também pode ser

evidenciado na tabela do fluxo de caixa descontado.

Analisando os resultados da Tabela 14, percebe-se que os resultados finais

Tabela 15 - Fluxo de caixa descontado do Cenário A – Mais provável

Ano

Entradas

(R$)

Saídas (R$)

Re-

investimento

(R$)

Fluxo líquido

(R$)

VP (R$) VPL (R$)

PBD

(anos)

0 141.509,82 -141.509,82 -141.509,82 -141.509,82 -

1 184.712,53 185.502,53 1.100,00 -1.890,00 -1.750,00 -143.259,82 -

2 184.712,53 185.502,53 2.787,22 -3.577,22 -3.066,89 -146.326,71 -

3 184.712,53 185.502,53 1.100,00 -1.890,00 -1.500,34 -147.827,06 -

4 184.712,53 185.502,53 2.787,22 -3.577,22 -2.629,37 -150.456,42 -

5 184.712,53 185.502,53 55.095,20 -55.885,20 -38.034,53 -188.490,95 -

6 184.712,53 185.502,53 2.787,22 -3.577,22 -2.254,26 -190.745,21 -

7 184.712,53 185.502,53 1.100,00 -1.890,00 -1.102,80 -191.848,01 -

8 184.712,53 185.502,53 2.787,22 -3.577,22 -1.932,66 -193.780,67 -

9 184.712,53 185.502,53 1.100,00 -1.890,00 -945,47 -194.726,14 -

10 184.712,53 185.502,53 2.787,22 -3.577,22 -1.656,95

-196.383,09

-54.873,27

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

fluxo de caixa (Tabela 16).

onte: Resultados da pesquisa (2007).

COT

(d)

Receita bruta

(f)

líquido

(f) - (b + d)

0 141.509,82 - - - - - -

1 - 1.100,00 26.323,08 121.454,14 147.777,22 191.909,12 69.354,98

2 - 2.787,22 26.323,08 121.454,14 147.777,22 191.909,12 67.667,75

3 - 1.100,00 26.323,08 121.454,14 147.777,22 191.909,12 69.354,98

4 - 2.787,22 26.323,08 121.454,14 147.777,22 191.909,12 67.667,75

5 55.095,20 26.323,08 121.454,14 147.777,22 191.909,12 15.359,78

6 - 2.787,22 15.524,04 121.454,14 147.777,22 191.909,12 67.667,75

7 - 1.100,00 15.524,04 121.454,14 147.777,22 191.909,12 69.354,98

8 - 2.787,22 15.524,04 121.454,14 147.777,22 191.909,12 67.667,75

9 - 1.100,00 15.524,04 121.454,14 147.777,22 191.909,12 69.354,98

10 - 2.787,22 15.524,04 121.454,14 147.777,22 191.909,12 67.667,75

Após encontrado e analisado os resultado para o cenário mais provável,

foram realizados os mesmos cálculos para o cenário I, cenário extremante otimista,

onde foi encontrado o seguinte

Tabela 16 – Fluxo líquido de caixa não descontado do Cenário I - Otimista em R$

Ano

Investimento

inicial (a)

Re-

investimento

(b)

Depreciação

(c)

COE

(d) (c) +

Fluxo

Os resultados dos fluxos líquidos de caixa não descontado para o cenário I,

ex ente otimista que durante a

anos, o r clusive no quinto (5°) ano onde existe um

reinvestimento na remodelagem dos tanques-rede, ou seja, na troca das telas.

Analisando os parâmetros de curto e longo-prazo para avaliar o resultado do

investimento através do fluxo de caixa descontado têm-se os resultados

apresentados nas Tabelas 17 e18.

Tabela 17 – Variáveis, parâmetros e resultados do Cenário I - Otimista em R$

rio I

tremam , indicam vida útil do projeto, estimado em 10

s esultados são positivos, in

Cená

Itens ador

álculo

(itens)

mista)

id.) 60,00

Nº Indic

(Oti

1 Número de tanques-rede (un 1

2 Quantidade de peixes/tanque (unid.)

unid.) 0

) 0

x 2 x 3 x 4 ,00

(1 x 2 x 3 x 10 0,00

600,00

3 Ciclo de Produção/Ano ( 1,0

4 Peso do juvenil (g 50,0

5 Biomassa inicial (kg) (1 ) 4.800

6 Biomassa final (kg) ) 48.00

Conversão alimentar aparente

(CAA - kg ração/kg gdp)

1,94

8 Consumo de ração (kg) (6 x 7) / (10) .120,00 93

9 Preço da ração (R$/kg) 0,6637

10 Taxa de sobrevivência (%) 100,00

Variáveis controláveis e incontroláveis

11 Preço de venda (R$) 4,00

12 Investimento inicial (R$) 41.509,82 1

13 Receita total (R$) (6 x 11) 0,00

(8 x 9) ,74

) 454,14

$) (15 + 18) 7,22

arâm

uerida % (TMA ou TMR)

8,00

20 Taxa interna de retorno % (TIR) 44,69%

etros para análise

192.00

14 Custo da ração (R$) 61.803

15 Custo operacional efetivo (COE R$ 121.

16 Custo operacional total (COT R 147.77

0,00

Valor residual (R$)

18 Depreciação (R$) 26.323,0

19 Taxa mín. atrativa ou req

21 Valor líquido das entradas R$ (VP) 423.796,13

22 Valor presente líquido R$ (VPL) 282.286,31

Índice de lucratividade (VP sobre

Investimento Inicial)

2,9948

Índice de retorno (VPL sobre

Investimento Inicial)

Resultados

metros de

1,9948

parâ saída

25 Payback (PBD anos) 3,00

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Analisando os resultados da Tabela 18 percebe-se que os resultados finais ou

d d pre s

todos positivos, retornando o inv ento

423.796,13 e o valor presente líquido, descon ma % e R

28 86 ode to na flu ixa o, n

Ta la

Ta la o des o - C Otim R

Entrad

Saídas (R$)

investimento

Fluxo líquido

ent

(R$

VPL

os)

e saí a VP, VPL, Lucratividade, Retorno

estim

do investimento do em endimento ão

em 4 anos. O valor presente é de R$

tado a u taxa de 8 ao ano é d $

2.2 ,31, como também p ser vis tabela do xo de ca descontad a

be 18.

be 18 – Flux de caixa contad enário I ista em $

(R$)

Re-

(R$)

das

radas

)

(R$)

PBD

(an

0 141.509,82 -14 -141 41. - 1.509,82 .509,82 -1 509,82

1 192.000,00 121.454,14 1.100,00 69.445,86 64.301,72 -77.208,10 -

87,22 67.758,63 58.092,1 6,00 -

3 192.000,00 121.454,14 1.100,00 69.445,86 55.128,36 36.012,36 3

4 192.000,00 121.454,14 2.787,22 67.758,63 49.804,62 85.816,98 4

0,99 179.552,86 7

8 192.000,00 121.454,14 2.787,22 67.758,63 36.607,88 216.160,74 8

9 192.000,00 121.454,14 1.100,00 69.445,86 34.740,22 250.900,96 9

2 192.000,00 121.454,14 2.7 1 -19.11

192.000,00 121.454,14 55.095,20 15.450,66 10.515,46 96.332,44 5

6 192.000,00 121.454,14 2.787,22 67.758,63 42.699,43 139.031,87 6

7 192.000,00 121.454,14 1.100,00 69.445,86 40.52

10 192.000,00 121.454,14 2.787,22 67.758,63 31.385,36

282.286,31

423.796,13

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Pode-se concluir que somente haveria retorno econômico e financeiro para a

produção de jundiá, se e somente se, as condições de produção forem amplamente

favoráveis. Estas condições favoráveis seriam uma taxa de sobrevivência acima de

87%, com um preço de venda de R$ 4,00, uma conversão alimentar de 1,94 kg

ração/kg gdp e um custo de ração de R$ 0,6637, ou seja, um cenário extremamente

favorável.

Após a análise do jundiá, realizou-se a mesma análise para o pacu,

demonstrado a partir do próximo subcapítulo.

4.1.4

m de

aprese

quadro 3 é apresentado o resumo e os dados estatísiticos dos resultados

zootécnico da espécie Pacu.

O peso incial médio foi de 293,93 g, com valor máximo de 303 g e mínimo de

285 g. O peso inicial apresentou baixa variabilidade, pois o desvio padrão foi de

5,97 com um coeficiente de variação de 1,97%. Os peixes utilizado na fase

projeto tiveram esta biomassa média devido à falta de juvenis desta espécie no

mercado no período do experimento, tendo por este o ad os

pe s e e

O peso final médio foi de 834,72 g, com um peso final máximo de 896,04 g e

um íni variável apresentou b rsão vio

pa o d 4

de tratamento em termos de proteínas e energia em kilocalorias digestivas.

A conversão alimentar apresentou valor médio de 2,92, valor máximo de 3,58

e or m desvio padrão de 0,30 e coeficiente de variação de

10 % ncia apresentou média de 97,95%, valor máximo de

100,91% (o valor de 100,91% ocorreu porque foram contados 214 indivíduos no

povoamento inicial, já na despesca foram encontrados 216 indivíduos, apesar do

valor calculdo de 100,91%, este não é signigicativo no sentido de influenciar os

resultad 58 e

coe e ariáveis conversão alimentar cie,

a c râmetros fundam ntais par os

econômicos do experimento e para a projeção de produção em escala econômica.

Resultados das espécies avaliadas: Pacu

O pacu, dentre as três (3) espécies avaliadas no projeto-experimento, foi a

que melhor se adaptou as condições climáticas e ao sistema de produção, alé

ntar um bom potencial de mercado e também potencialidade para posterior

processamento e transformação em produtos alimentícios mais elaborados ou de

maior valor agregado.

do período de análise em relação aos principais indicadores de desempenh

inicial do

motivo sid quiridos

ixe

drã

m stoque na Itaipu.

mo de 730,15 g. Esta aixa dispe com des

e 1,04 e coeficiente de variação de 4,92%, mesmo com os diferentes tipos

val

,44

mínimo de 2,49, co

. A taxa de sobrevivê

os da simulação), mínimo de 95,45% com desvio padrão de 1,

fici

ssim

nte de variação de 1,61%. As v da espé

omo a taxa de sobrevivência são pa e a os cálcul

TANQUE

Nº

Trat

X k kg)

o u o

(

Número de

Biomassa

aparente

G o d so

ren o

períod a

ão

C ns m

ração no

período g)

indivíduos

despesca

final

(kg)

anh

apa

e pe

te n

o (kg

Ração

acumulada

parente (kg)

Convers

aliment

aparente*

amento

Proteína

gcal/

Ganho de

peso médio

(g)

Taxa de

Peso inicial

médio (g)

Peso fin

médio (

Sobrevivên-

)

cia (% SO)

25 2 6 98,18

x 3250 295,00 838,68 543,68 1.611,46 215,00 180,3 11 ,89 346,46 2,96

25 3 0 6 35 95,91

x 3250 01,00 794,92 493,92 1.647,15 216,00 171,7 10 ,69 5,78 3,33

25 3 1 33 97,73

x 3250 01,00 839,87 538,87 1.598,06 211,00 177,2 113,70 7,19 2,97

25 2 1.635,79 216,00 167,51 35 100,91

x 3500 95,00 775,51 480,51 103,79 3,33 3,40

25 2 35 98,18

x 3500 90,00 872,74 582,74 1.604,59 220,00 192,00 128,20 3,01 2,75

25 2 32 100,00

x 3500 85,00 818,37 533,37 1.485,78 222,00 181,68 118,41 9,84 2,79

30 2 33 95,45

x 3250 88,00 828,18 540,18 1.595,72 210,00 173,92 113,44 5,10 2,95

30 3 33 98,18

x 3250 03,00 730,15 427,15 1.529,35 216,00 157,71 92,26 0,34 3,58

30 2 1.499,17 217,00 194,44 32 98,64

x 3250 94,00 896,04 602,04 130,64 5,32 2,49

30 2 3 16 32 98,18

x 3500 90,00 821,51 531,51 1.481,14 220,00 180,7 1 ,93 5,85 2,79

30 2 543,23 3 34 98,18

x 3500 93,00 836,23 1.566,24 219,00 183,1 118,97 3,01 2,88

30 3 524,30 0 33 99,55

x 3500 03,00 827,30 1.552,91 216,00 178,7 113,25 5,43 2,96

35 2 569,65 1.557,75 216,00 185,47 33 98,18

x 3250 89,00 858,65 123,04 6,47 2,73

35 2 576,43 1.624,76 214,00 186,4 3 34 97,27

x 3250 95,00 871,43 9 12 ,36 7,70 2,82

35 2 553,12 6 33 95,45

x 3250 93,00 846,12 1.615,10 210,00 177,69 11 ,16 9,17 2,92

35 x 35 2 589,41 4 32 96,36

00 91,00 880,41 1.555,43 212,00 186,65 12 ,95 9,75 2,64

35 x 35 2 575,00 3 32 97,27

00 90,00 865,00 1.504,19 214,00 185,11 12 ,05 1,90 2,62

35 x 35 2 538,76 1.564,61 219,00 180,40 7 34 99,55

00 85,00 823,76 11 ,99 2,65 2,90

Média 2 541,3 16 33 97,95 93,39 834,72 3 1.568,29 215,72 180,05 1 ,76 8,24 2,92

Máximo 3 602,0 35 100,91 03,00 896,04 4 1.647,15 222,00 194,44 130,64 5,78 3,58

Mínimo 2 427,1 , 32 95,45 85,00 730,15 5 1.481,14 210,00 157,71 92 26 1,90 2,49

Desvio Padrão 42,9 9 1,58 5,79 41,04 0 51,07 3,79 9,05 9,35 ,99 0,30

CV% 1 7,93% 8,00 2, 1,61% ,97% 4,92% 3,26% 1,76% 5,02% % 95% 10,44%

Fonte: Dados compilados a do GEMA

*Conversão alim r ap g ração x

da espécie pacu de janeiro a junho de 2006.

partir de informações

arente (CAA) em k

Quadro 3 – Resultado do projeto-experimento

Q (2

007).

-1

de ixe enta

O cálculos do jundiá, em relação a

efinição da qualidade da ração e levantamento dos dados zootécnicos da produção

foi rea

e pode ser visto na tabela (Tabela 19).

2006

o de

Diário

Ganho de Peso

Mensal (30 dias) -

Conversão

Alimentar

Consumo de

Ração (CR)

mesmo procedimento utilizado para os

lizado para o Pacu. Também foi avaliado o desenvolvimento da espécie com

relação à variação da temperatura da água durante o período do ano em que

ocorreu o cultivo desta espécie para avaliar a relação do ganho de peso e conversão

alimentar aparente e assim inferir o desenvolvimento da espécie para os demais

meses do ano, conform

Tabela 19 - Desempenho biológico da espécie em função da temperatura da água

Meses

do ano de

Temperatura

(ºC)

Ganh

Peso

(g) GDP (30 dias) em g

(CA)

em g

Jan 28,55 9 270 1,8 486

Fev 27,36 9 270 1,8 486

Mar 25,27 5 150 2,5 375

Abr 21,51 3 90 2,8 252

Mai 20,54 3 90 2,8 252

Jun 20,63

Jul 20,68

3 90 2,8 252

Ago

20,33 3 90 2,8 252

Set 20,84 3 90 2,8 252

Out 25,26 3 90 2,8 252

Nov 26,18 5 150 2,5 375

Dez 26,50 5 150 2,5 37

Fonte: D

Dessa forma é possível estimar que cultivando nestes períodos do ano pode-se

atingir um peso final de aproximadamente 1.000,00 gramas (1,00 kg) por unidade.

ados compilados a partir de Signor (2006) e Reidel (2007).

Baseado nos dados do experimento e na literatura técnica foi estabelecido

que o período ideal para produção desta espécie (pacu) se relaciona aos meses de

temperatura mais elevada, conforme pode ser visto na Tabela 19 anterior.

Percebe-se claramente nesta Tabela 19, que os melhores meses para cultivo

desta espécie são os meses do ano onde as temperaturas são mais elevadas, ou

seja, final da primavera e todo o verão, assim a variável climática se relaciona

diretamente com o desempenho biológico da espécie pesquisada.

Em relação aos resultados apresentados na Tabela 19 e Figura 8, definiu-se

que o melhor período de cultivo compreenderia os meses de outubro a março.

utubro a

,00 kg.

Tabela 20 demonstra o resultado estimado do cultivo no período do ano de

o io ao redor de

Diário (g)

Mensal (g)

Alimentar (CA)

nsumo de

Ração (CR) em g

março, onde poder-se-ia obter um valor de biomassa unitár

abela 2

Meses d

ano

0 -

río

o d

eso

ide

o d

ltu

rsã

o Co

Out 3 90,00 2,80 252

Nov

Dez

Jan

,00

,50

375

9 270,00 1,80 486

Fev 9 270,00 1,80 486

375

Mar

Total ou

Média

,00

0,0

,50

,32

6 2.349,00

Fonte: D os compilados a partir de Signor (2006) Reidel (2007).

ção em cala

econômica (ver Tabela 9), assim como dos valores da depreciação e dos parâmetros

z s er is

(

odução, receitas e montagem do fluxo de caixa,

c e de usto

O .

Após definido a biomassa inicial e os custos de implanta es

aciona

ootécnic

variáveis

A estrutura do custo de pr

) d

, p

pro

tiu

-se

çã

para a etapa do levantamento dos custo op

onform

peracio

l pr

nci

r M

log

ia,

. (1

foi

, in

dic

tru

abe

Tabela 21 - Custos operacionais efetivos e custos operacionais totais da

produção de Pacu para um ciclo de produção em 6 meses

Itens de Custo

Insumos

Descrição do

Insumo

Quantidade

por ciclo

Custo

Unitário

Custo

Operacional

Efetivo (COE)

R$ (a)

Depreciação

(b)

Custo

Operaciona

Total (COT) R

(a + b + c)

Mão-de-obra

(Pescador da

associação dos

pescadores)

6 400,00 2.400,00 -

2.400,00

Visita assistência

técnica 12 110,00 1.320,00 -

1.320,00

- CM /m

0,0

,00

ão-de-obra

(visitas/mês)

evinos/

Juvenil

(Capacidad

Máxima de Sup

S -75 kg

)

61.280

0,50 30.64 0 -

30.640

Crescimento -

Alevinos e Juvenis

- - -

0,00

(kg)

Ração

Engorda para

term 2,92 kg

ração/kg peixe)

171.584,00 0,707 121.309,89 -

6.508,88

Análise da

Kit de análise para

24 análsies

6 45,83 275,00 -

275,00

inação (

água

Combustível

s 00 2,592 1.555,20 -

.555,20

Equipamentos

- - - 6.323,08

.323,08

Total / ciclo 162.699,08 6.323,08 9.022,16

Litro 6

2 18

Fonte: Dados da (2007).

Nos custos operacionais efetivos foram relacionados os gastos estimados

para o

formando

assim

biomassa final na despesca em cada tanque-rede, sendo estabelecida uma

pesquisa

peracionalizar o projeto-experimento em escala econômica de produção para

um volume de produção de 160 tanques-rede. Já o custo operacional total é o

resultado da adição dos valores da depreciação aos custos operacionais

os custos operacionais totais de produção.

Para mão-de-obra foi considerada a utilização de um pescador da colônia dos

pescadores, o qual foi treinado para fazer o manejo (tratamento diário) e outras

tarefas relacionadas ao controle da produção.

As visitas técnicas ficaram a cargo dos engenheiros e técnicos da Unioeste,

sendo que foram consideradas duas (2) visitas por mês, perfazendo um total de

doze (12) visitas para assistência técnica e acompanhamento da produção.

A quantidade de juvenis para o povoamento inicial foi considerado a partir d

biomas

ncia de 97,95% haverá a necessidade de adquirir 383 alevinos/tanque ou

1.280 alevinos no total.

de pesquisa junto aos

p d p re ém c te da

Associação dos Alevinocultores do Paraná (ALEV AR) sendo o o unitário

de R 50 para os enis de 50g

custo da ção foi es partir do consumo médio aparente

(Conversão Alimentar) no período de experimento de 2,92 kg de ração/kg de peixe.

O c da ração considerad r do custo médio de R$ 0,7070/kg dessa

forma o custo total da ração foi calculado pela multiplicação do números de alevinos

pelo peso do peixe v vo para venda, pela conversão alimentar e por último pelo

2,92 kg ração.kg px

-1

x R$

0,7070 = R$ 126.508,88).

barco comprado para o projeto-

experimento é de aproximad

ançar os

nques-rede e depois para o deslocamento entre os tanques-rede não é necessário

antê-lo ligado. Assim ocorreria um consumo de vinte e cinco (25) litros por semana

100 litros por mês. Estabelecendo um ciclo de produção de seis (6) meses,

correria um consumo de 600 litros, considerando um preço de R$ 2,592/litro, o

usto total seria de R$ 1.555,20.

O valor total da depreciação foi tomado da tabela 9 e somado ao custo

o custo operacional total (COT).

Finalizando os levantamentos dos custos de investimentos, custos

e custos operacionais totais, foi possível estabelecer o

sultado da produção.

sa de 75 kg/m

ou 375 kg/tanque-rede com peso final de 1,00 kg cada

indivíduo, considerando uma quantidade de 160 tanques-rede e uma taxa de

sobrevivê

O custo unitário dos alevinos foi levantado através

rodutores e alevinos de es écies nativas da gião e tamb om o presiden

INOP preç

$ 0, juv .

O ra tabelecido a

usto foi o o valo

preço médio unitário da ração (61.800 unid. X 1 kg x

A análise da água foi estabelecida para ser realizada mensalmente, dessa

forma o kit de análise terá a durabilidade de dois (2) anos, período no qual estaria

esgotado.

O consumo de combustível do modelo de

amente vinte e cinco (25) litros por semana.

Diariamente foram estabelecidos três (3) tratamentos com tempo estimado de uma

(1) hora para cada tratamento. O motor do barco é acionado até alc

operacional efetivo (COE) para formar

operacionais efetivos

4.1.4.1 Resultados econômicos e financeiros

avalia

dim uç c form et

diversos resultados, anteriormente. As

principais va mento foram definidas, que são: o

a um (1) ciclo com duração de seis (6) meses, produzindo

peixes com o fin om u o d de R$ 3 5, uma

sobrevivência de 97,95% e um custo médio da ração de R$ 0,7070/kg.

st ecid mo e entra funda

e que influenciam nos resultados econômicos e financeiros do empreendimento.

Após defin de trada pr cedeu-se a análise sensibili ,

através da variação destas

A sim lizada através da utilização de uma planilha eletrônica,

e os ce pos desde mais o

pelo m ovável a essi

Os resultados encontrados são apresentados na Tabela 22 onde estão

discriminados os cenários: mais provável A e B; cenários otimista C e D e pessimista

E até J.

À guisa de ção dos resultados

ão de pa

econômicos e financeiros do

tabelecido deempreen ento na prod

baseado nas condições determinadas

u foi es a d erminística

riáveis de entrada do empreendi

produção emresultado d

1,00 kg de pes al, c m preç e venda ,8 taxa de

E as variáveis foram estabel as co variáveis d da mentais

idas as variáveis en o um de dade

variáveis fundamentais.

ulação foi rea

onde foram estabelecidos div rs nários síveis, o timista,

passando ais pr té o p mista.

Tabela 22 – Análise de sensibilidade através da simulação das variáveis fundamentais para o Pacu em 160 tanques-rede

Fonte: Resu pes (20

ltados da quisa 07).

Cenário A Cen

1,00 1

o / kg de

2,92 2,

0,7070 0,7

160,00 160,

3,85 4,

5,00 5,

8 / (4 x 6)

75,03 75

60.023,76 60.023,

97,95 97

1 x 5 x 8

231.091,48 240.095,

162.699,08 162.699,

189.022,16 189.022,

11 / 8

2,71 2,

12 / 8

3,15 3,

68.392,39 77.395,

49.096,67 47.255,

5 x 16

189.022,16 189.022,

10 - 11

68.392,39 77.395,

26.323,08 26.323,

18 - 20 42.069,31 51.072,

(20/10)x100

18,20% 21,

(20 / 11)

1,1820 1,2

1,2973 1,3

Cálculo

(itens)

ário B rio C io F Cenár enário J

1 1,00

92 3,58

3 070

0,7502

4 00 160,00

00 4,00

6 Volum 00 5,00 5,00

7 Produt ,03 3 75,04 75,04

8 Produ 76 6 6 2,00 0.032,00

9 Taxa ,95 5

80,00 80,00

10 Recei 04 8 24 4 23 8,00 0.128,00

11 COE ( 08 2 13 8 20 1,62 4.606,33

12 COT ( 16 0 16 6 23 4,70 0.929,41

13 COE 71 9 4 3,46 4,07

14 COT M 15 3 8 3,89 4,51

15 Marge 96 10 6 2 6,38 4.478,33

16 Ponto 54 4 9 6 3,68 7.732,35

17 Ponto (R$) 16 16 6 23 4,70 0.929,41

18 Lucro 96 5 10 6 1 8,30 2.876,41

19 Depre 08 8 2 8 2 3,08 6.323,08

20 Lucro 88 7 7 8 - 3,30 0.801,41

21 Lucra a (%)

27%

,65% -12,83%

22 Índice dade ( )

127

3 1 0265 0,8717

23 Retor estim ROI)

609

6 9 0449 0,7823

ios a mpo e os

Itens

Nº

Ind r

Cená

,00 1,0

2,4

0,663

160,0

3,8

5,0

75,0

60.023,7

97,9

231.091,4

137.462,3

163.785,4

2,2

2,7

93.629,15

42.541,66

163.785,40

93.629,1

26.323,0

67.306,0

29,13%

1,291

1,475

Cenár

Cenário D Cenário E Cenár

0 1,00 1,00 1,0

9 2,49 3,58 3,5

7 0,6637 0,7502 0,750

0 160,00 160,00 160,0

5 4,00 3,85 4,0

0 5,00 5,00 5,0

75,03 75,03 75,0

0.023,76 60.023,76 60.023,7

97,95 97,95 97,9

0.095,04 231.091,48 240.095,0

7.462,32 200.770,88 200.770,8

3.785,40 227.093,96 227.093,9

2,29 3,34 3,3

2,73 3,78 3,7

2.632,72 30.320,60 39.324,1

0.946,35 58.985,44 56.773,4

3.785,40 227.093,96 227.093,9

2.632,72 30.320,60 39.324,1

6.323,08 26.323,08 26.323,0

6.309,64 3.997,52 13.001,0

31,78% 1,73%

5,41%

1,3178 1,0173

1,054

1,5393 1,0282

1,091

partir dos dados da pesquisa de ca

Cenário G

0 1,00

8 2,92

2 0,7502 0,

0 160,00 16

0 3,85

0 5,00

3 75,04

6 60.032,00 60.03

80,00

1.123,20 240.12

7.451,62 207.45

3.774,70 233.77

3,46

3,89

3.671,58 32.67

0.720,70 58.44

3.774,70 233.77

5.273,50 24.27

6.323,08 26.32

2.651,50 6.35

-1,15% 2

0,9885 1,

0,9813 1,

índices zootécnic

io H Cenário I C

1,00 1,00

2,92 3,58

7502 0,7502

0,00 160,00

4,00 3,85

5,00

75,04

60.032,00 6

80,00

231.123,20 24

244.606,33 24

270.929,41 27

4,07

4,51

-13.483,13 -

70.371,27 6

270.929,41 27

-21.881,21 -1

26.323,08 2

-39.806,21 -3

-17,22%

0,8278

0,7187

Ciclo de Produção

Conversão Alime

peixe)

Custo da ração (R

Nº de Tanques-re

Preço de Venda (

e útil Tanqu

ividade (kg/

ção kg/ciclo

de Sobrevivê

ta Bruta (R$

R$/Ciclo)

Médio (R$/C

édio (R$/C

m de Contri

de Equilíbri

Bruto (R$

ciação (R$)

Operaciona

tividade sob

de Lucrativi

no Sobre Inv

/Ano

ntar (kg raçã

$/kg)

R$)

e-rede (m³)

m³/ano)

ncia (%)

)

iclo)

buição (R$)

o Físico (kg)

o Financeiro

l (R$)

re Rec. Brut

Fator

ento (

icado

O valores da Tabela 22 apresentam várs ios cenários dentro de uma análise

eterminística de curto-prazo. Avaliando a tabela percebe-se dez (10) cenários, os

cenári

imentar (CA)

foi red

a ração e taxa de sobrevivência.

Para o

is elevado e a taxa de sobrevivência

se red

s e negativos, os cenários mais prováveis, A e B, apresentaram resultados

positivos, situação diferente (para melhor) em relação à análise do jundiá.

Para avaliar o empreendimento no longo-prazo, em 10 anos, realizou-se uma

análise de retorno do investimento de longo prazo, e assim avaliou-se o que

ocorreria em termos de retorno no investimento. Para isso foi estabelecido o fluxo

de caixa líquido para o cenário mais provável: o cenário A.

Posteriormente a análise de retorno do cenário A foi realizada uma análise de

risco e retorno com a utilização do software @RISK®, a fim de avaliar de forma mais

acurada o retorno e risco da produção de Pacu. Esta análise mais aprofundada do

investimento desta espécie se fez necessário pelos resultados encontrados, pela

possibilidade de utilização desta espécie no empreendimento, e principalmente

porque esta espécie foi avaliada dentro de condições diferentes no peso inicial

(próximo de 300 g) em relação ao jundiá, fato este que poderia ter influenciado em

uma das variáveis fundamentais no desempenho das espécies, a saber: a taxa de

sobrevivência.

os A e B são os mais prováveis dentro dos resultados obtidos no projeto-

experimento. Os resultados destes cenários são positivos porque o custo

operacional médio ou unitário e o custo operacional total médio ou unitário são

menores que o preço de venda, gerando assim um lucro positivo e índices de

lucratividade e rentabilidade também positivos em relação ao curto-prazo, e também

em relação ao investimento inicial.

Os cenários C e D são cenários otimistas onde a conversão al

uzida para 2,49, assim como o custo da ração reduzida para R$ 0,6637. Os

resultados melhoram em relação aos cenários A e B.

Os cenários E, F, G, H, I e J são cenários pessimistas, nos quais foram

piorados os valores da conversão alimentar, custo d

s cenários pessimistas, os resultados tornam-se negativos em vários deles.

No entanto, somente no cenário I, onde a conversão alimentar é elevada, o preço de

venda é o mais baixo, o preço da ração é o ma

uz para 80%, os resultados são muito negativos.

Embora existam os cenários pessimistas e estes apresentem resultados

reduzido

Inicialmente apresentar-se-á os resultados da análise econômica e financeira

da produç

risco. O fluxo de caixa do cenário A está definido na Tabela 23.

Tabela 23 - Fluxo l

Fonte: Re

mais provável, indicam que durante a vida

resultados do fluxo s

reinvestimento na remodelagem (reinvest

troca das telas.

investimento tem-se os resultados

ão em 160 tanques-rede no longo-prazo e posteriormente a análise de

íquido de caixa não descontado do Cenário A - Mais

provável (R$)

sultados da pesquisa (2007).

Os resultados dos fluxos líquidos de caixa não descontado para o cenário A, o

útil do projeto, estimado em 10 anos, os

ão positivos, com exceção do quinto (5°) ano onde existe um

imento) dos tanques-rede em função da

Analisando os parâmetros de curto e longo-prazo para avaliar o resultado do

apresentados nas Tabelas 24 e 25.

Investimento

inicial

(a)

Re-

investimento

(b)

Depreciação

(c)

COE

(d)

COT

Receita

bruta

(e)

Receita

líquida

(e) - (c + d)

141.509,82 - - - - -

- 1.100,00 26.323,08 162.699,08 189.022,16 231.091,48 40.969,31

- 2.787,22 26.323,08 162.699,08 189.022,16 231.091,48 39.282,09

- 1.100,00 26.323,08 162.699,08 189.022,16 231.091,48 40.969,31

- 2.787,22 26.323,08 162.699,08 189.022,16 231.091,48 39.282,09

- 55.095,20 26.323,08 162.699,08 189.022,16 231.091,48 -13.025,89

- 2.787,22 15.524,04 162.699,08 189.022,16 231.091,48 39.282,09

- 1.100,00 15.524,04 162.699,08 189.022,16 231.091,48 40.969,31

- 2.787,22 15.524,04 162.699,08 189.022,16 231.091,48 39.282,09

- 1.100,00 15.524,04 162.699,08 189.022,16 231.091,48 40.969,31

- 2.787,22 15.524,04 162.699,08 189.022,16 231.091,48 39.282,09

Tabela 24 - Variáveis, parâmetros e resultados do Cenário A - Mais provável em

Cenário

Itens Nº Indicador Cálculo (itens)

mais provável

1 Número de tanques-rede (unid.) 160,00

2 Quantidade de peixes/tanque (unid.) 383,00

3 Ciclo de Produção/Ano (unid.) 1,00

4 Peso do juvenil (g)

50,00

5 Biomassa inicial (kg) (1 x 2 x 3 x 4) 3.064,00

6 Biomassa final (kg) (1 x 2 x 3 x 10) 60.023,76

Conversão alimentar aparente

(CAA - kg ração/kg gdp)

2,92

8 Consumo de ração (kg) (6 x 7) / (10) 178.937,60

9 Preço da ração (R$/kg) 0,7070

10 Taxa de sobrevivência (%) 97,95

Variáveis co sntrolávei e incontroláveis

11 Preço de venda (R$) 3,85

12 Investimento inicial (R$) 141.509,82

13 Receita total (R$) (6 x 11) 231.091,48

14 Custo da ração (R$) (8 x 9) 126.508,88

15 Custo operacional efetivo (COE R$)

ara análise

162.699,08

3,08

os p

16 Custo operacional total (COT R$) (15 + 18) 189.022,16

17 Valor residual (R$) 0,00

18 Depreciação (R$) 26.32

Parâmetr

Taxa mínima atrativa ou requerida

% (TMA ou TMR)

8,00

20 Taxa interna de retorno % (TIR) 43,00%

21 Valor líquido das entradas R$ (VP) 409.346,22

22 Valor presente líquido R$ (VPL) 267.836,40

Índice de lucratividade (VP sobre

(21 / 12

ou saídas

Investimento Inicial)

Taxa de retorno (VPL sobre

Investimento Inicial)

(21 / 12) 189%

Índice de retorno (VPL sobre

Investimento Inicial)

(22 / 12) 1,893

Result

26 Payback (PBD anos) 3,00

) 2,8927

ados

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Analisando os resultados da tabela 24, percebe-se que os resultados finais ou

de saída são todos positivos para um cenário mais provável de ocorrer (Cenário A),

dentro dos parâmetros levantados durante a pesquisa. A TIR apresentou um valor

de 43,00%, o VPL R$ 267.836,40, o Índice de Retorno, o qual representa o quanto

ocorre

back descontado –

ocorre em 3 anos.

do empreendimento, tem-se a situação apresentada na Tabela 25.

ela 2 uxo esco

Ano

Entradas

Saídas (R$)

Fluxo

Valor líquido

PBD

)

de sobra líquida sobre o investimento inicial para cada R$ 1,00 investido foi

de R$ 1,8927, o que representa também a relação custo-benefício do

empreendimento; e o tempo de retorno do investimento – o Pay

Desdobrando o investimento para analisar o fluxo de caixa líquido descontado

Tab 5 - Fl de caixa d ntado do Cenário A – Mais provável

Re-

vestimento

(R$)

líquido (R$)

das entrada

VP (R$

)

VPL (R$)

(anos

0 1

,8 941.509,82

-141.509, 2

-141.509

2 -141.50 ,82 -

1 231.091,48 1

7 ,

2 231.091,48 162.699,08

2.787,22 65.605,17

56.245,86 -22.956,19 -

3 231.091,48 1

8 ,6

4 231.091,48 1

7 ,

5 231.091,48 162.69

6 231.091,48 162.69

2.787,22 65.605,17

8 6,67

7 231.091,48 1

4 ,

8 231.091,48 1

4 ,

9 231.091,48 162.699,08

1.100,00 67.292,39

33.662,95 237.448,51 9,00

1,48 1

tal

62.699,08

1.100,00 67.292,3

62.307,

7 -79.202 05 -

62.699,08

1.100,00 67.292,3

53.418,

7 30.462 8 3,00

62.699,08

2.787,22 65.605,1

48.221,

6 78.684 44 4,00

9,08

55.095,20 13.297,1

9.049,85 87.734,2

41.342,3

8 5,00

6,00

129.07

62.699,08

1.100,00 67.292,3

39.264,

6 168.341 13 7,00

62.699,08

2.787,22 65.605,1

35.444,

3 203.785 56 8,00

10 231.09 62.699,08

2.787,22 65.605,1

30.387,

267.836

10,00

409.346,22

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

e produção e de mercado para um empreendimento em escala

econô

preendimento

procedeu-se uma análise através de uma ferramenta que possibilitasse ampliar a

nálise de risco e retorno, o que é apresentado a seguir.

Pode-se concluir que ocorreria retorno econômico e financeiro para a

produção do pacu, caso os índices zootécnicos e preço de mercado ocorressem

próximo, ou melhores, aos valores mais prováveis levantados durante o projeto-

experimento. No entanto, vale ressaltar que apesar de espécie ter apresentado um

bom potencial d

mica, seu peso inicial foi diferente do jundiá.

Dessa forma para acurar a análise de retorno e risco do em

4.1.4.2 Resultados probabilísticos de retorno e riscos

O objetivo deste subcapítulo foi incorporar e medir o risco através do

processo de simulação ut metodologia de lo método de Monte

Carlo (de uso mais generaliz sultados (indicadores de

sa ) p a forma probabilística, com o objetivo de

servir estes indicadores para a tomada de decisão.

A análise de retorno e risco através da utilização de uma técnica analítica de

simulação de Monte Carlo, pela seleção das variáveis es

permite gerar uma distribuição de probabilidade, ou seja, transformar os resultados

possíveis de saída em uma distribuição de probabilidade de retornos para o

em een m

P possíveis foram variadas dentro de uma

determinada faixa ou escala as variáveis de entrada. Os cálculos do processo de

simulação fo s de 10.000 interações m uma (1) pelo

método de monte Carlo. Os resultados de saída foram apresentados em forma de

fig s e b enário A – o c nário mais

4.1.4.3 resultados probabilísticos de etorno e riscos

O modelo de entrada foi desenvolvido a partir da planilha eletrônica, a qual

continha s arâmetros de nálise e as is ou

in de saída (Tabela 24).

N a trônica, as )

onde se encontram as variáveis fundamentais de entrada foram estabelecidas após

id ificada o das variáveis pelo e BestFit® do em

se ida f ria utilizada ne áveis. As eis de

entrada entar, preço da ração, taxa de sobrevivência e preço

variável conversão alimentar, preço da ração e

reço de venda foi do tipo triangular, conforme as Figuras 9, 10 e 11.

ilizando a simulação pe

ado) e assim apresentar re

ída

ar avaliação do investimento de

tratégicas e fundamentais,

di ento em estudo.

ara calcular os resultados

ram realizados atravé e simulação

ura ta elas desenvolvidos a partir do c e provável.

Apresentação dos r

a variáveis de entrada, os p a variáve

dicadores

ent

est tabela, oriunda da planilha ele células de entrada (input cells

a melhor distribuiçã softwar , sen

de inido qual a função que se stas vari variáv

foram: a conversão alim

de venda. A distribuição para a

Triang(2,4076; 2,7900; 3,6847)

X <= 2,564

5,0%

X <= 3,446

95,0%

3,5

2,5

2,4 5

0,5

1,5

2,7 3,1 3,45 3,8

e da p 007

F D o triangular d l co al

P eço da ração e o preço de v

triangulares a partir dos valores mínimo, má di os sa

P i de sua ão p g

conforme Figura 10.

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 10 - Distribuição triangular da variável preço de venda

Font : Resultados esquisa (2 ).

igura 9 – istribuiçã a variáve nversão imentar

ara o pr enda foram definidas distribuições

ximo e mé o levantad na pesqui .

ara a var ável preço venda distribuiç segue o adrão trian ular,

Triang(3,37; 3,85; 4)

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

3,3

3,4

3,5

3,6

3,7

3,8

3,9

4,0

4,1

5,0% 90,0% 5,0%

3,4930 3,9313

100

Para a variável peso médio a distribuição foi triangular, conforme a Figura 11.

uma

distribuição do tipo logística, conforme Figura 12.

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 12 - Curva logística e definição dos valores de entrada taxa de

sobrevivência.

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 11 - Distribuição triangular da variável preço de custo da ração

Para a variável taxa de sobrevivência o software definiu como

Triang(0,6637; 0,7070; 0,7502)

0,66

0,67

0,68

0,69

0,70

0,71

0,72

0,73

0,74

0,75

0,76

5,0% 5,0%90,0%

0,6774 0,7365

Logistic(97,97649; 0,84608)

Values x 10^-49

2,40

2,75

3,10

3,45

3,80

< 5,0% >

95,485

101

Definido o formato de distribuição das células de entrada, estas foram

inseridas nas células de entrada. Nas células de saída (

Outpucells) onde estavam as

variáveis de saída, ou seja, as células nas quais seriam avaliados os impactos

sofridos das variáveis de entrada, foram definidas e inseridas as funções de saída

com seus respectivos formatos. O modelo gerado pode ser visto na Tabela 26.

102

Tabela

Cenário

26 – Estruturação da planilha de modelo para simulação

Itens N Indicador Cálculo (itens)

mais provável

1 Número de tanques-rede (unid.)

Variáveis controláveis e incontroláveis

2 Quantidade de peixes/tanque (unid.)

3 Ciclo de Produção/Ano (unid.)

4 Peso do juvenil (g)

5 Biomassa inicial (kg) (1 x 2 x 3 x 4)

6 Biomassa final (kg) (1 x 2 x 3 x 10)

Conversão alimentar aparente

"=RiskTriang(2,4076; 2,79;

3,6847)"

(CAA - kg ração/kg biomassa)

8 Consumo de ração (kg) (6 x 7) / (10)

"=RiskTriang(0,6637; 0,707;

0,7502)"

Preço da ração (R$/kg)

10 Taxa de sobrevivência (%) "=RiskLogistic(97,9764; 0,84608)"

11 Preço de venda (R$) "=RiskTriang(3,37; 3,85; 4)"

12 In vestimento inicial (R$)

13 Receita total (R$) (6 x 11)

18 Depreciação (R$)

Parâmet para análise

Taxa mínima atrativa ou requerida

% (TMA ou TMR)

4 Custo da ração (R$) (8 x 9)

5 Custo operacional efetivo (COE R$)

16 Custo operacional total (COT R$) (15 + 18)

17 Valor residual (R$)

ros

20 Taxa interna de retorno % (TIR) "=RiskOutput() + TIR(M3:M13)"

"=RiskOutput() +

VPL(G25/100;M4:M13)"

Valor líquido das entradas R$ (VP)

Resultados ou saídas

"=RiskOutput() +

VPL(G25/100;M4:M13)-G15"

Valor presente líquido R$ (VPL)

Índice de lucratividade (VP sobre

(21 / 12) "=RiskOutput() + G27/G15"

In estimento Inicial) v

Taxa de retorno %

(21 / 12) "=RiskOutput() + G28/G15"

(VPL sobre Investimento Inicial)

Índice de retorno

(22 / 12) "=RiskOutput() + G28/G15"

(VPL sobre Investimento Inicial)

"=RiskOutput() +

MÍNIMO(O34:O44)"

Payback (PBD anos)

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Após definido os modelos de distribuição, células de entrada e células de

saída foi r

ealizado o processo de simulação com 10.000 interações.

103

Os resultados dos impactos gerados pelas variáveis de entrada nos

respectivos resultados ou indicadores de saída, para avaliação do empreendimento,

estão apresentados na Tabela 27.

Tabela 27 - Resultado das variáveis de entrada e dos resultados de saída para

uma (1) interação no processo simulação do @RISK® do pacu

Cenário

Itens Nº Indicador Cálculo (itens)

mais provável

Número de tanques-rede (unid.) 160,00 1

Variáveis controláveis e incontroláveis

Quantidade de peixes/tanque (unid.) 383,00

Ciclo de Produção/Ano (unid.) 1,00

Peso do juvenil (g) 50,00

Biomassa inicial (kg) (1 x 2 x 3 x 4) 3.064,00

Biomassa final (kg) (1 x 2 x 3 x 10) 59.561,85

Conversão alimentar aparente

7 2,6925

(CAA - kg ração/kg biomassa)

8 Consumo de ração (kg) (6 x 7) / (10) 164.995,47

9 Preço da ração (R$/kg) 0,7095

10 Taxa de sobrevivência (%) 95,74

11 Preço de venda (R$) 3,54

12 Investimento inicial (R$) 141.509,82

13 Receita total (R$) (6 x 11) 207.842,14

Custo da ração (R$) (8 x 9) 117.063,74

Custo operacional efetivo (COE R$) 162.699,08

Custo operacional total (COT R$) (15 + 18) 189.022,16

17 Valor residual (R$) 0,00

Depreciação (R$) 26.323,08

Parâmetros para análise

Taxa mínima atrativa ou requerida % (TMA ou

TMR)

8,00

20 Taxa interna de retorno % (TIR) 60,17%

Resultados ou saídas

21 Valor líquido das entradas R$ (VP) 559.558,17

22 Valor presente líquido R$ (VPL) 418.048,35

23 Índice de lucratividade (VP sobre Investimento Inicial) (21 / 12) 3,9542

24 Taxa de retorno % (VPL sobre Investimento Inicial) (21 / 12) 295,4%

25 Índice de retorno (VPL sobre Investimento Inicial) (22 / 12) 2,95

26 2,0

Payback (PBD anos)

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

odavia, a Tabela 27 apresenta tão somente uma (1) interação do processo

de simulação, que ocorreu dentro de um universo de dez mil (10.000) interações.

104

Devido ao número total de interações torna-se impossível explicitar todos os

resultados possíveis de forma tabular. Por este motivo os resultados de todas as

es foram apresentados em forma sumarizada em tabelas, gráficos e

q dr

variá eis de entrada (

input cells) pela

simulação Monte Carlo com a utilização do software

@RISK®, forneceram os

seguintes resultados (Quadro 4).

nversão

limentar

aparente /

prováv

eço da raç

$/kg) / mais

ável

sobre

(%) / mais

venda (R$) /

mais

interaçõ

ua os.

Os resultados obtidos para as v

@RISK Input Graphs - Co

Inputs (Entradas) a

mais

prov

ão Taxa de

vivência

Preço d

prováv prováveel

Simulation (Simulação) 1 1 1 1

2,41361928 0,664181948 90,25925446 3,379164457

Minimum (Mínimo)

3,672650099 0,74986863 761 105,1087036 3,9953510

Maximum (Máximo)

2,963092495 0,70718904 97,9844468 3,73977431

Mean (Médio)

Standa

0,268916079 0,017559805 1,534365016 0,134543433

rd Deviation (Desvio Padrão)

Skewness (Assimetria)

0,34719072 9006716 0,011659 -0,4482171273 -0,00 572

2,367513383 7141728 4,180200 2,398657498 2,40 099

Kurtosis (Curtose)

N b

0 0

um er of Errors (Número de erros)

0 0

Mode (Moda)

2,7013173 019413 95,99960 3,6370334631 0,682 327

2,564998865 0,677771449 95,48715 3,491019964973

5,0%

10,0%

2,628501892 0,683352351 96,14761353 3,543207884

15,0%

2,679323196 0,68765521 96,53544 3,582167149617

20,0%

2,720785141 0,691613913 96,81671 3,615189314143

25,0%

2,758493662 0,694598854 97,06905365 3,645803213

30,0%

2,790757179 0,697474122 97,27674103 3,670165062

35,0%

2,824618578 0,700289369 94997,46561432 3,694273

2,856420279 0,702756643 59 718957,64373016 3,71

40,0%

45,0%

2,892244101 0,704936028 97,82165527 3,739102125

50,0%

2,93168330 716506 452 0,70 2 97,9940033 3,7599947

2,969149113 65666 66 0,7093 98,15628052 3,7795605

55,0%

3,01109361 172756 186 0,71 98,32762146 3,7969899

60,0%

65,0%

3,054764748 0,714134216 98,49963379 3,813645124

70,0%

3,10203385 681314 224 0,71 7 98,68286133 3,8309500

75,0%

3,157185078 0,719837427 9 4771048,90235138 3,845

3,214437246 0,723189414 4249399,13814545 3,8624

80,0%

3,279737234 0,726666152 99,42539978 3,88020277

85,0%

90,0%

3,35089159 0,730804026 99,81684875 3,901451349

95,0%

3,44653821 0,736545026 100,4802933 3,93048811

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Quadro 4 - Estatística das variáveis de entrada.

105

A partir dos resultados da simulação tornar-se possível à análise e tomada de

decisão por parte do avaliador, em relação ao risco e retorno do empreendimento ou

investimento.

A análise das variáveis de entrada é feita da seguinte forma: Existe 5% de

de probabilid loga

p nalisar que os va sentados na tabe re 5% de

probabilidade, ou seja, existe 90% de probabilidade dos valores variarem na faixa

que vai de 5% a 95%.

g a convers o alimentar rente

imentar apresenta valor médio de 2,96309,

c c i da e ou

à direita ( dênc eita

sofre influência dos v

e achatamento ou curtose, somente existe sentido

alcular e avaliar a curtose para distribuições simétricas.

probabilidade dos resultados serem inferiores a linha de 5% de probabilidade e 5%

ade dos valores estarem acima da linha de 95%. De forma aná

ode-se a lores apre la estejam ent a 95%

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Fi ura 13 - Histograma de distribuição d ã

Distribution for Conversão aliment

(CAA - kg ...

ar aparente

0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

1,000

1,200

1,400

1,600

apa

(CAA)

O histograma da conversão al

om oef ciente de assimetria de 0,3472, sendo considerada modera positiva

Coeficiente de Pearson: 0,15 < |Assimetria| < 1). A ten ia à dir

alores da conversão alimentar extremos à direita (média acima

da moda). Em relação ao grau d

ean=2,963093

2,4

2,75 3,1 3,45 3,8

Mean=2,963093

2,4 2,75 3,1 3,45 3,8

5% 90% 5%

2,565 3,4465

106

a pesquisa

Fig tograma d o a

eço da es

coeficiente de assimetria foi praticamente zero (0).

Em relação ao grau de achata cu

histograma 2,41 apresenta uma di at ,

distribuição normal (= 3).

(2007).

Figura 15 – Histograma de distribuição da taxa de sobrevivência.

Fonte: Resultados d (2007).

ura 14 – His e distribuiçã do preço d ração.

O histograma do pr ração apr enta valor médio de 0,7072, sendo

considerada simétrica porque o

mento ou rtose, o coeficiente de c

Distribution for Preço da ração (R$/kg) / mais

provável/F12

urtose do

stribuição pl icúrtica (< 3) porém próxima de uma

Fonte: Resultados da pesquisa

Mean=0,707189

0,66 0,6825 0,705 0,7275 0,75

Mean=0,707189

0,66 0,6825 0,705 0,7275 0,75

5% 0% 9 5%

,6778 ,7365

Distribution for Taxa de ia

sobrevivênc (%) /

mais pro áv...

0,000

0,0

0,1

0,2

0,3

Mean=97,98444

90 94 98 102 10690 94 98 102 106

5% 90% 5%

95,4872 100,4803

Mean=97,98444

107

O histograma da taxa de sobrevivência apresenta valor médio de 97,9844,

sendo considerada simétrica devido ao coeficiente de 0,01 (0,15 < |Assimetria| < 1).

Em relação ao

grau de achatamento ou curtose, coeficiente de 4,18, os dados estão

concent

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 16 – Histograma de distribuição do preço de venda.

histograma do preço de venda apresenta valor médio de 3,7398, com

assime

Pearson: 0,15 < |Assimetria| < 1), isto ocorre devido a influência dos valores do

preço de venda extremos à esquerda (abaixo da moda).

rados próximos à média (centro) da distribuição e apresenta uma elevação

nesse lugar indicando uma distribuição leptocúrtica (>3 ).

Distribution for Preço de venda (R$) / mais

provável/F14

3,500

tria de -0,4482, sendo considerada negativa ou à esquerda (Coeficiente de

Os resultados de saída para avaliação do empreendimento, obtido por meio

da simulação de Monte Carlo, com a utilização do software

@RISK®, forneceram os

seguinte resultados (Quadro 5).

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

Mean=3,739774

3,3 3,475 3,65 3,825 4

Mean=3,739774

3,3 3,475 3,65 3,825 4

5% 90% 5%

3,491 3,9305

108

@RISK Output Graphs -

Outputs (Saídas)

Taxa interna

de retorno %

(TIR) / mais

provável

Valo q o

das

R$ (

r lí uid

entradas

VP) / mais

rovável

a or p

(VPL)

pro

l resente

líquido R$

/ mais

vável

Índice de

lucratividade

VP sobre

Investimento

Inicial) / mais

Taxa de

retorno (VPL

sobre

Investimento

Inicial) / mais

Índice de

retorno (VPL

sobre

Investimento

Inicial) / mais

Payback (PBD

anos) / mais

provável

provável provável provável

Simulation (Simulação) 1 1 1 1 1 1 1

Minimum (Mínimo)

21,85% 237 25 8151 3 68,15% 0,681517422 2 951,2188 96441,406 1,6 736

Maximum (Máximo)

95,97% 88 25 6144 9 526,14% 5,261445999 6 6056,125 744546,31 6,2 599

Mean (Médio)

64,08% 595 2 2085 5 320,86% 3,208581651 2,1727 555,6319 454045,81 4, 816

Standard Deviation (Desvio Padrão)

11,30% 100 49 1219 7 71,22 0,712195766 0,393306724 782,6949 100782,69 0,7 576

Skewness (Assimetria)

-0,308928487 -0,2 9 6 -0,254500608 -0,254500608 2,058651582 54500598 -0,2545005 9 -0,254500

Kurtosis (Curtose)

2,819405824 2,7436 01 4363 2 2,743637096 2,743637096 6,566201837 37105 2,7436371 2,7 709

Number of Errors (Número de erros)

0 0 0 0 0 0 0

Mode (Moda)

57,75% 537.98 1 3,83 283,7% 2,84

3,75 401.491,3 72

5,0%

44,08%

418.57 4

579 8 195,79% 1,95793426 2 2,9 343

6,75 277.066,9

10,0%

49,13%

462.17 0

6600 8 226,60% 2,266005278 2 3,2 527

1,81 320.662,0

15,0%

52,01%

487.37 9

4409 1 244,41% 2,444092751 2 3,4 275

2,94 345.863,0

20,0%

54,47%

508.96 9

9668 2 259,67% 2,596683502 2 3,5 350

6,03 367.456,1

25,0%

56,55%

527.40 1

270 42 272,70% 2,727011442 2 3,7 114

8,69 385.898,9

30,0%

41%

543.83 8

43108654 284,31% 2,843108654 2 58, 3,8

7,63 402.327,7

35,0%

08%

558.77 4

48663473 294,87% 2,948663473 2 60, 3,9

4,63 417.264,8

40,0%

66%

572.84 9

48114777 304,81% 3,048114777 2 61, 4,0

8,00 431.338,1

45,0%

24%

586.97 6

47969246 314,80% 3,147969246 2 63, 4,1

8,38 445.468,5

50,0%

77%

600.77 8

45472908 324,55% 3,24547267 2 64, 4,2

6,06 459.266,2

55,0%

23%

613.89 7

38213444 333,82% 3,338213444 2 66, 4,3

9,81 472.389,9

60,0%

67,71%

627.24 4

32524204 343,25% 3,432523966 2 4,4

5,69 485.735,8

65,0%

69,18%

640.50 2

26247978 352,62% 3,526248217 2 4,5

8,56 498.998,7

70,0%

70,73%

654.54 9

6254282 362,54% 3,6254282 2 4,

3,50 513.033,6

75,0%

72,26%

668.44 0

23678112 372,37% 3,723677874 2 4,7

6,81 526.937,0

80,0%

73,97%

683.98 1

33488941 383,35% 3,833488703 2 4,8

6,13 542.476,3

85,0%

76,02%

702.61 6

4,965138912 396,51% 3,965138674 3

5,88 561.106,0

90,0%

78,32%

723.62 1

5,113589287 411,36% 4,113589287 3

3,13 582.113,3

95,0%

81,35%

751.37 0

5,309718609 430,97% 4,309718609 3

7,31 609.867,5

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Quadro 5 - Estatística das variáveis de saída.

109

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 17 – Histograma de distribuição da TIR.

O histograma da Taxa Interna de Retorno (TIR) apresenta valor médio de

0,64083 ou 64,083% ao ano, com assimetria de -0,3089, sendo considerada

negativa ou à esquerda, indicando uma tendência a esquerda, ou seja, para o limite

de 0,8135 ou ilidade.

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 18 – Histograma de distribuição do valor líquido das entradas.

Distribution for Taxa interna de retorno %

(TIR) / mais...

2,500

3,000

3,500

81,35% ao ano da TIR de probab

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

Mean=0,6408336

0,2 0,4 0,6 0,8 1

Mean=0,6408336

0,2 0,4 0,6 0,8 1

5% 90% 5%

,4408 ,8135

Distribution for Valor líquido das Entrada R$

(VP) / mai...

lues in ThousandsVa

0,000

0,500

1,000

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

Values in 10^ -6

1,500

Mean=595555,6

200 375 550 725 900200 375 550 725 900

Mean=595555,6

5% 90% 5%

418,5768 751,3773

110

O histograma do Valor Líquido das Entr

R$ 595

esquerd

adas (VLE) apresenta valor médio de

.5 a ou à

a, indican ndência à esquerda.

s d etorno e

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

igu r o (VPL).

Fonte: Resul a 07).

Figura 20 – Histograma de distribuição do índice de lucratividade (IL).

55,63 co

o u

ssi

a te

metria de -0,2545, sendo considerada negativ

distribuiçõe

Índice de R

A mesma tendência da TIR e VLE

tor

rat

erifica-se para as demais

ivi

e p

babilida e do VPL, Índice de Luc dade, Taxa de R

ra 19 – Histog ama de distribuição do valor presente líquid

tados d pesquisa (20

Distribution for Índice de lucratividade VP

sobre Invest...

0,2

000

100

0,30

0,40

0,500

0,600

Mean=4,208581

1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,51,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5

5% 90% 5%

2,9579 5,3097

Mean=4,208581

Distribution for Valor presente líquido R$ (VPL)

/ mais ...

ous

Values in 10^ -6

Values in Th ands

0,0

2,5

3,000

500

000

500

000

500

000

Mean=454045,8

0 200 400 600 8000 200 400 600 800

5% 90% 5%

277,0669 609,8675

Mean=454045,8

111

Fonte: Resultados da pesquisa (2007).

ibuição da taxa de retorno (TR %)

onte: Resultados da pesquisa (2007).

Figura 22 – Histograma de distribuição do índice de retorno sobre

investimento inicial (ROI).

resultado do período de retorno do investimento ou Payback descontado

apresentou valor médio de 2,1727 anos com uma probabilidade 90% de ocorrer

entre o igura 23.

Figura 21 – Histograma de distr

Distribution for Índice de retorno (VPL sobre

Investimen...

0,300

0,400

0,500

0,600

2º e o 3º ano, como demonstra a F

0,000

0,100

0,200

Mean=3,208582

0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5

Mean=3,208582

Distribution for Taxa de retorno (VPL sobre

Investimento...

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

Mean=3,208582

0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,50,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5

5% 90% 5%

1,9579 4,3097

Mean=3,208582

0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5

5% 90% 5%

1,9579 4,3097

112

onte: Resultados da pesquisa (2007).

igura 23 – Histograma de distribuição do período de retorno do

investimento descontado – Payback econômico (PBD).

apresentados nas tabelas, quadros e figuras anteriores podem ser visualizados no

quadro 6, o qual apresenta um sumário estatístico de todos os valores.

quadro é auto-explicativo, onde nas colunas são apresentados os valores

mínimos, máximos, os desvios, a variável x1 (em análise na linha do quadro), x1 e

p1 que significa o valor absoluto da variável e e sua probabilidade a 5%, x2

e p2 que significa o valor absoluto da variável em análise e sua probabilidade a 95%,

onde x2 – x1 indica a subtração da variável em análise na probabilidade 95%

subtraída da probabilidade a 5%, a probabilidade da variável em análise em 90%

(95% - 5%) e por último a coluna do número de erros ocorridos no processo de

simulação por via computacional, sendo a estatística zero (0) um indicativo de que

não ocorreram erros internos durante o processo de simulação.

Distribution for Payback (PBD anos) / mais

provável/F29

s resultados de entrada e saída encontrados no processo de simulação e

em anális

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

4,500

5,000

Mean=2,1727

1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5

Mean=2,1727

1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5

5% 90% 5%

2 3

113

Fonte: Re a pesq 7).

Quadro 6 – Resumo estatístico dos resultados de entrada e saída.

Statistics -

Minimum

(Mínimo)

Maximum

(Máximo)

Mean

(Médio)

Std Dev

(Desvio

Padrão)

x1 (Probabilida-

de Absoluta)

p1 (Probabili-

dade a 5%)

x2 (Probabilida-

de Absoluta)

p2 (Probabili-

dade a 95%)

x2-x1

p2-p1

(Probabilida

95% - 5% =

Er ror s

(Ocorrência de

erros no

processo de

simulação)

Taxa intern IR)

21 7% 64,08% 11,30% 44,08% 5,0% ,35% 95,0% 37,27% 90,0% 0

Valor líquido VP)

237 2 8 56,13 595.555,63 100.782,69 418.576,75 5,0% .377,3 95,0% 332.800,56 90,0% 0

Valor prese L)

96. 6,31 454.045,81 100.782,69 277.066,94 5,0% .867,5 95,0% 332.800,56 90,0% 0

Índice de lu bre

Invest

614 4,2086 0,7122 2,95793438 5,0% 3097 95,0% 2,3518 90,0% 0

Taxa de r e

Invest

4% 320,86% 71,22% 195,79% 5,0% 0,97% 95,0% 235,18% 90,0% 0

Índice de r e

Invest

614 3,2086 0,7122 1,95793426 5,0% 3097 95,0% 2,3518 90,0% 0

Payba

2,1727 0,393306724 2 5,0% 3 95,0% 1 90,0% 0

Entradas (Inp stics

- In

Maximum

(Máximo)

Mean

(Médio)

Std Dev

(Desvio

Padrão)

x1 (Pro ida-

de Ab a)

p1 (Probabili-

dade a 5%)

obabilida-

bsoluta)

p2 (Probabili-

dade a 95%)

x2-x1

p2-p1

(Proba a

95% - =

Er ror s

(Ocorrência de

erros no

processo de

simulação)

Conversão alimenta CAA

7).

Quadro 6 – Resumo estatístico dos resultados de entrada e saída.

Saídas (Outpu Statistics -

Minimum

(Mínimo)

Maximum

(Máximo)

Mean

(Médio)

Std Dev

(Desvio

Padrão)

x1 (Probabilida-

de Absoluta)

p1 (Probabili-

dade a 5%)

x2 (Probabilida-

de Absoluta)

p2 (Probabili-

dade a 95%)

x2-x1

p2-p1

(Probabilida

95% - 5% =

Er ror s

(Ocorrência de

erros no

processo de

simulação)

Taxa intern IR)

21 7% 64,08% 11,30% 44,08% 5,0% ,35% 95,0% 37,27% 90,0% 0

Valor líquido VP)

237 2 8 56,13 595.555,63 100.782,69 418.576,75 5,0% .377,3 95,0% 332.800,56 90,0% 0

Valor prese L)

96. 6,31 454.045,81 100.782,69 277.066,94 5,0% .867,5 95,0% 332.800,56 90,0% 0

Índice de lu bre

Invest

614 4,2086 0,7122 2,95793438 5,0% 3097 95,0% 2,3518 90,0% 0

Taxa de r e

Invest

4% 320,86% 71,22% 195,79% 5,0% 0,97% 95,0% 235,18% 90,0% 0

Índice de r e

Invest

614 3,2086 0,7122 1,95793426 5,0% 3097 95,0% 2,3518 90,0% 0

Payba

2,1727 0,393306724 2 5,0% 3 95,0% 1 90,0% 0

Entradas (Inp stics

- In

Maximum

(Máximo)

Mean

(Médio)

Std Dev

(Desvio

Padrão)

x1 (Pro ida-

de Ab a)

p1 (Probabili-

dade a 5%)

obabilida-

bsoluta)

p2 (Probabili-

dade a 95%)

x2-x1

p2-p1

(Proba a

95% - =

Er ror s

(Ocorrência de

erros no

processo de

simulação)

Conversão alimenta CAA

sultados d

t Summary

tput Name)

a de retorno % (T

das Entrada R$ (

nte líquido R$ (VP

cratividade VP so

imento Inicial)

etorno (VPL sobr

imento Inicial)

etorno (VPL sobr

imento Inicial)

ck (PBD anos)

ut Summary Stati

put Name)

r aparente (

t Summary

tput Name)

a de retorno % (T

das Entrada R$ (

nte líquido R$ (VP

cratividade VP so

imento Inicial)

etorno (VPL sobr

imento Inicial)

etorno (VPL sobr

imento Inicial)

ck (PBD anos)

ut Summary Stati

put Name)

r aparente (

uisa (200

,85%

.951,2

441,4

1,6815

68,15%

0,6815

Minimum

(Mínimo)

,85%

.951,2

441,4

1,6815

68,15%

0,6815

Minimum

(Mínimo)

Saídas (Outpu

90%)90%)

95,9

86.0

44.54

6,2

526,1

5,2

95,9

86.0

44.54

6,2

526,1

5,2

751

609

x2 (Pr

de A

751

609

x2 (Pr

de A

1 71 7

babil

solut

bilid

babil

solut

bilid

kg ração/kg

2, 3,6727 2,9631 0,2689 2,5 5,0% 4465 95,0% 0,8815 90,0 0

Preço da raç

0, 0,7499 0,7072 0,0176 0,6778 5,0% 7365 95,0% 0,0588 90,0% 0

Taxa de sobre

90, 105,1087 97,9844 1,5344 95,4872 5,0% 0,4803 95,0% 4,9931 90,0% 0

Preço de ve

3, 3,9954 3,7398 0,1345 3,4910 5,0% 9305 95,0% 0,4395 90,0% 0

biomassa)

ão (R$/kg)

vivência (%)

nda (R$)

4136

6642

2593

3792

650 %3,

5 CONCLUSÃO

presente estudo avaliou a viabilidade econômica na produção piscícola ou

aqüícola de espécies nativas, no reservatório da hidroelétrica da ITAIPU-

BINACIONAL, através do sistema intensivo em tanques-rede, sob o prisma da

análise do retorno e risco desta produção. A conclusão a que chegou o estudo foi

que dada às alternativas de investimento nas três (3) espécies nativas, existe uma

elevada probabilidade de retorno econômico e financeiro do investimento no pacu –

espécie que melhor se adaptou as condições climáticas do local e ao sistema

rodutivo proposto.

Os resultados obtidos através do processo de simulação de retorno e risco

dicam que a Taxa Interna de Retorno (TIR) pode variar de 44,08% a 81,35% ao

no dentro de um intervalo de probabilidade de 90%, com valor médio de 64,08% ao

ano. O Valor Líquido das Entradas (VLE) pode variar de R$ 418.576,80 a R$

751.377,30 dentro de um intervalo de probabilidade de 90% com valor médio de R$

595.55

609.867,50 dentro de $

420.858,10. O Índice de Lucratividade de Longo-prazo (IL), o qual representa o

quocie

do VPL pelo

Invest

5,60. O Valor Presente Líquido (VPL) pode variar de R$ 277.066,90 a R$

um intervalo de probabilidade de 90% com valor médio de R

nte do VLE pelo Investimento Inicial, pode variar de 2,9579 a 5,3097 dentro

de um intervalo de probabilidade de 90% com valor meio de 4,2085. A Taxa de

Retorno (TR), a qual representa, em forma percentual, o quociente

imento Inicial, pode variar de 195,79% a 430,97% dentro de um intervalo de

probabilidade de 90% com valor meio de 320,86%. O Índice de Retorno de Longo-

prazo (IR), o qual representa o quociente do VPL pelo Investimento Inicial, também

denominada de Relação Custo x Benefício, pode variar de 1,9579 a 4,3097 dentro

de um intervalo de probabilidade de 90% com valor meio de 3,2086. Dentro de um

horizonte do investimento de dez (10) anos, o Período de Retorno Econômico (

Pay-

back descontado), indica um retorno econômico positivo em um período entre dois

(2) a três (3) anos.

115

5.1 Considerações finais

É importante ressaltar que as condições de análise para investimento que

tenham como objeto organismos biológicos requerem, destes estudos, especial

atenção, devido aos fatores climáticos, biológicos, de manejo, de desenvolvimento

tecnológico, das condições de mercado, dentre outros, que influenciam de sobre

maneira nos resultados do investimento.

Este estudo dentro do agronegócio aqüícola é importante, devido ao

crescente interesse por investimentos na área da aqüicultura na última década e

deverá continuar em evidência por muito tempo em virtude da estagnação na oferta

de pescado oriundo da captura e do crescente aumento na demanda por alimento,

devido ao incremento da população mundial, assim como as mudanças de hábitos

de consumo em busca de uma alimentação mais saudável que é fato registrado em

boa parte dos paises e nos grandes centros urbanos.

Inexoravelmente todos os levantamentos e prognósticos das instituições

mundiais relacionadas à atividade da pesca aprontam como estado atual a crise da

pesca extrativa comercial marinha, a crise de sustentabilidade social, econômica e

ambiental da forma de atuação antrópica do homem.

Não obstante, embora a crise em que se afigura a atividade, apesar dos

cenários nefastos, tem surgido alternativas econômicas viáveis. As mesmas

instituições internacionais que procuram chamar atenção para a crise apontam

caminhos para evitar um total colapso na extração e produção de organismos

aqüáticos. Um desses caminhos é a atividade aqüícola como forma de superar a

desastrosa condição antrópica do cenário atual e futuro.

Baseado nesta situação e na possibilidade de gerar renda e desenvolvimento

sustentável o projeto de produção aqüícola em tanques-rede, configura-se como

uma alternativa possível e viável. Notadamente todos projetos que se utilizam

organismos vivos apresentam uma margem ou possibilidade de risco, inerente aos

aspectos climáticos, sanitários, político, ambiental, econômico, financeiro, ou seja,

um conjunto de fatores que conjugado aos aspectos técnicos, lhe imprimem uma

dinâmica, a qual, os profissionais que lidam com atividades ligadas ao planejamento

e também aos estudos de análise e viabilidade econômica e financeira de atividades

aqüícolas devem estar afeitos para que não sejam pegos de inopino em tais

situações.

116

Neste sentido de buscar e alicerçar o conhecimento dos produtores,

ngenheiros, técnicos, instituições de pesquisa e fomento envolvidos na produção

de pei

ra produtiva no inverno e dessa forma diluir os custos fixos do

investi

citas, como por exemplo, a retiradas de madeira de reservas

rotegidas, a caça de animais silvestres, tanto para consumo como para venda,

corrência de êxodo rural elevando o problema migratório e de infra-estrutura das

idades, a possibilidade do aliciamento para atividades clandestinas, já que a região

z fronteira como outro país.

xes no reservatório de Itaipu e outras localidades contribuiu de forma decisiva

este trabalho.

Estudos futuros que utilizem outras espécies com potencial de mercado e

adaptáveis às condições climáticas e dos sistemas de produção em tanques-rede,

de manejo e que apresentem bom desenvolvimento, principalmente no inverno,

devem ser avaliadas para que seja aproveitado o período do ano em que as

temperaturas são mais baixas, e assim possa ser aproveitado o uso dos tanques-

rede e toda a estrutu

mento.

Outro ponto importante é o aprofundamento do estudo da espécie que

apresentou melhor desempenho para aprimorar os resultados zootécnicos que

influenciaram nos resultados econômicos e conseqüentemente diretamente no

retorno do investimento.

Como a produção de organismos vivos, por serem bens de primeira

necessidade, e normalmente com baixo valor unitário, o retorno econômico e

financeiro do investimento se processa pela produção em escala. Assim um outro

ponto importante é o desenvolvimento coordenado da cadeia do peixe de forma que

se possa realizar a produção com valor agregado, através da pesquisa de novas

formas de apresentar o produto para diferentes mercados, criando assim uma

estrutura de produção, de processamento, de comercialização e distribuição.

Finalizando, o desenvolvimento sustentável das populações ribeirinhas ao

reservatório de Itaipu, além de possibilitar a melhoria da qualidade de vida

influenciará diretamente numa amplitude de questões referentes às condições

sociais, ambientais, econômicas e de segurança, sendo estas as mais destacadas.

Caso estas populações não possuam uma atividade que possibilite emprego e renda

dignos, ocorre uma grande probabilidade de estas mesmas populações desviarem-

se para práticas ilí

REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA

ABDA

v, 84 p. il., figuras e gráficos.

ANTU

BALDI

1, cap. 1, p. 1-60.

ma v

epública, Brasília, 25 nov.

LLAH, P. R. Atividade pesqueira no Brasil: política e evolução. Piracicaba,

1998. 137p. Tese - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Universidade

de São Paulo.

ANDRETTA, G. M. A. C.

Valor Bruto da Produção Agropecuária Paranaense de

2005. Curitiba: SEAB/DERAL/DEB, 2007.

NES, S.A. Recentes avanços e perspectivas da industrialização do pescado

de água doce. In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO E NUTRIÇÃO DE PEIXES, 2.

Piracicaba, SP.

Anais... Piracicaba: CBNA, 1997. p. 131-136.

ARANA, L. V. Aqüicultura e desenvolvimento sustentável – subsídios para

formulação de políticas de desenvolvimento da aqüicultura brasileira. Florianópolis:

Editora da UFSC, 310p. 1999.

BALDISSEROTTO B.; GOMES L. De C. (Org.).

Espécies nativas para piscicultura

no Brasil. Santa Maria-RS : Ed. da UFSM, 2005. 468p.: il.

SSEROTTO B.; RADÜNZ NETO, J. Criação de jundiá. Santa Maria-RS :

Ed. da UFSM, 2004.232p.: il.

BATALHA, M. O. Gestão agroindustrial. In: BATALHA, M. O. (Org.)

Gestão

agroindustrial. 3ª edição. São Paulo: Atlas, 2007, v.

BORGHETTI, N. R. B.; OSTRENSKY, A.; BORGHETTI, J. R. AQUICULTURA –

U isão geral sobre a produção de organismos aquáticos no Brasil e no mundo.

Curitiba: Grupo Integrado de Aqüicultura e Estudos Ambientais, 2003. 128p.

BOSCOLO, W. R.; FEIDEN, A.

Projeto para implantação de unidades

demonstrativas de aqüicultura: Tanques-rede para cultivos experimentais e

demonstrativas no reservatório de Itaipu. Paraná-Toledo, Jun. 2005. 24p.

BRASIL.

Casa Civil. Decreto nº 4.895. Presidência da R

2003. <https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/2003/D4895.htm> Acesso em:

05 out. 2007.

CARDOSO, E. L.; FERREIRA, R. M. A.

Cultivo de peixes em tanques-rede:

desafios e oportunidades para um desenvolvimento sustentável. Belo Horizonte:

Epamig, 2005. 104p.

CARNEIRO, P. C. F.

A produção de jundiá em cativeiro. In: BALDISSEROTO B.;

RADÜNZ NETO, J.

Criação de jundiá. Santa Maria-RS: Ed. da UFSM, 2004.

232p.: il.

CARNEIRO, P.C.F., BENDHACK, F., MIKOS, J.D., SCHORER, M., OLIVEIRA

FILHO, P.R.C., Resultados preliminares sobre o jundiá,

Rhamdia quelen, como

espécie importante para a piscicultura na região Sul do Brasil. In: Urbinati, E.C. e

118

Cyrino, J.E.P. (editores), XII Simpósio Brasileiro de Aqüicultura. Anais do Simpósio

Brasileiro de Aqüicultura, 24-29 de junho de 2002, Goiânia, Brasil, p.11. 2002.

CASAROTTO FILHO, N.; KOPITTKE, B. H.

Análise de investimentos: matemática

financeira, eng

- São Paulo : A

enharia econômica, tomada de decisão, estratégia empresarial - 7 ed.

tlas, 1996.

r de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo.

atina y

Unidas

ltura 12, 43-49. 2002.

CASTAGNOLLI, N.

Piscicultura de água doce. Jaboticabal: FUNEP, 1992.

CEPAL. CEPAL,

Anuario estadístico de América Latina y el Caribe, 2004.

Disponível em: <

http://www.eclac.cl/publicaciones/xml/0/21230/p2_1.pdf>. Acesso

em: set. 2007.

CHAMBALIN, E.

Análise econômica da criação de peixes sob condições de

risco: um estudo de caso do pacu. Piracicaba, 1996. 62p. Dissertação (M.S.) -

Escola Superio

CONTE, L.

Produtividade e economicidade da tilapicultura em gaiolas na

regição sudoeste do estado de são Paulo: estudos de caso. Piracicaba, 2002.

59p. Dissertação (M.S.) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,

Universidade de São Paulo.

EVANGELISTA, M. L. S. Estudo comparativo de análise de investimentos em

projetos entre o método vpl e o de opções reais: o caso cooperativa de crédito

sicredi – noroeste. Florianópolis, 2006. 163p. Tese – Universidade Federal de

Santa Catarina.

FAO.

El estado mundial de la pesca y la acuicultura. Departamento de Pesca de

La FAO – Organizácion de Las Naciones Unidas para La Agricultura y La

Alimentation, Roma 2004.

FAO.

Síntesis regional del desarrollo de la acuicultura: 1. América l

caribe

. Departamento de Pesca de La FAO – Organizácion de Las Naciones

para La Agricultura y La Alimentation. FAO Circular de Pesca nº 1017/1, Roma 2006.

FERNANDES, J.B.K.; CARNEIRO, D.J.; SAKAMURA, N.K. Fontes e níveis de

proteína bruta em dietas para alevinos de pacu (

Piaractus mesopotamicus). Revista

Brasileira de Zootecnia., v.29, n.3, 246-253. 2000.

FERNANDES, J.B.K.; CARNEIRO, D.J.; SAKAMURA, N.K. Fontes e níveis de

proteína bruta em dietas para juvenis de pacu (

Piaractus mesopotamicus). Revista

Brasileira de Zootecnia., v.30, n.3, 617-626. 2001.

FILIPETTO, J. E. da S.

Normas para instalação de pisciculturas. In:

BALDISSEROTTO B.; RADÜNZ NETO, J.

Criação de jundiá. Santa Maria-RS :

Ed. da UFSM, 2004.232p.: il.

FRACALOSSI, D.M.; ZANIBONI FILHO, E.; MEURER, S., No rastro das espécies

nativas.

Panorama da Aqüicu

119

GALESNE, A.; FENST de investimentos da

empresa. São Paulo: Atlas, 1999.

o Paulo: Pioneira, 1987.

Paulo: Atlas, 1992. 214p.

giões e

ACIONAL.

A empresa. Paraná. Disponível em:

o do modelo

Value-at-Risk. Viçosa, 2002, 139 p. Tese

ntos. Cascavel, PR : Unioeste, 2003.

ERSEIFER, J. E.; LAMB, R.. Decisões

GERAQUE, E. Pesca comercial vai acabar em 2048, indica projeção. Folha de São

Paulo, São Paulo, 03 nov. 2006. Disponível em:

<http://www1.folha.uol.com.br/folha/ciencia/ult306u15468.shtml>. Acesso em: 10 out.

007.

GIL, A. C.

Técnicas de pesquisa em economia e elaboração de monografias.

ão Paulo : Atlas, 1999..

GRANT, E. L.;IRESON, W. G.;LAEANWORTH, R. S.

Principles of engineering

economy. Eighty edition. New York: John Wiley & Sons, 1990.

GUEDES D.S. Contribuição ao estudo da sistemática a alimentação de jundiás

(

Rhamdia, sp) na região central do Rio Grande do Sul (Pisces Pimelodidae).

Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Santa Maria/RS. 100p.

HIRSCHFELD, H. Engenharia econômica. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1986. 440p.

OFFMANN, R.

Administração da empresa agrícola. SãH

HUMMEL, P. R. V., TASCHNER, M. R. B.

Análise e decisão sobre investimentos

financiamentos. 3. ed. Sãoe

Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis - IBAMA

2004. Estatística da Pesca 2003 – Brasil – Grandes Regiões e Unidades da

Federação. IBAMA. Brasília, DF.

_____. IBAMA 2005. Estatística da Pesca 2004 – Brasil – Grandes Re

Unidades da Federação. IBAMA. Brasília, DF.

______. IBAMA 2006. Estatítica da Pesca 2005 – Brasil – Grandes Regiões e

nidades da Federação. IBAMA. Brasília, DF.

EMATER, 2007

TAIPU BIN

<http://www.itaipu.gov.br>. Acesso em: 15 mar. 2007.

LEISMANN, E. L..

Retornos e riscos na comercialização de milho no Estado do

araná: uma aplicaçãP

(Doutorado) – Universidade Federal de Viçosa.

LEISMANN, E. L.

Curso de gestão empresarial - Apostila de análise de

vestime

MARRUL FILHO, S.

Crise e sustentabilidade no uso dos recursos pesqueiros.

Brasília, 2001. 100p. Dissertação – Universidade de Brasília-DF.

120

MATSUNAGA, M. et alii. Metodologia de custo de produção utilizada pelo IEA.

Agricultura em São Paulo, SP, 23(1):123-139, 1976.

MOTTA, R. da R.; CALÔBA, G. M. Análise de Investimentos: Tomada de decisão

em projetos industriais. São Paulo: Atlas, 2006a.

______. Análise de Investimentos: Tomada de decisão em projetos industriais.

UBITZA, F.; ONO,E. A.

Cultivo de peixes em tanques-rede. 3

edição ver. ampl.

ômica

ultivo de peixes em tanques-rede. 1 edição. Jundiaí: F. Kubitza, 2004. 87p. il.

OGUEIRA, E. Análise de investimentos. In BATALHA, M. (Org..).

Gestão

morfométricas do curimbatá Prochilodus lineatus, e piavuçu

eporinus macrochephalus machos e fêmeas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE

ilão, N. E.; HUMMEL, P. R. V.

Matemática financeira e engenharia econômica: a

INDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. Microeconomia. 6ª edição; tradução Eleutério

Barueri - São Paulo : Manole,

004.

Tese – Universidade Estadual

aulista – Centro de Aqüicultura da Unesp – CAUNESP, São Paulo.

E ECONOMIA RURAL - DIVISÃO DE CONJUNTURA

GROPECUÁRIA (DCA) : Curitiba, 2000.

. São Paulo: Atlas, 1998.

São Paulo: Atlas, 2006b. 1 CD-ROM.

JORNAL CULTIVANDO ÁGUA BOA. Como se faz criação de peixe em tanque-

rede. Cultivando água boa, Foz do Iguaçu, Prjun. 2007, p. 24.

ESALQ/USP. Jundiaí: 112 p. 2003.

KUBITZA, F.; ONO,E. A.

Projeto aqüícolas: planejamento e avaliação econ

NEIVA, G. S.

Subsídios para a política pesqueira nacional. Terminal Marítimo:

Santos, 1990.

agroindustrial. 3ª edição. São Paulo: Atlas, 2007, v. 2, Cap. 4, p. 205-266.

OLIVEIRA, L.G., PIANA, P.A, LEMAINSKI, D. et al. Avaliação da carcaça e

características

ENGENHARIA DE PESCA, 12. Foz do Iguaçu-PR. Anais... Foz do Iguaçu:

CONBEP, p. 1-6. 2001.

teoria e a prática da análise de projetos de investimento

. São Paulo: Pioneira –

Thomsom Learning, 2003.

Prado e Thelma Guimarães. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2005.

REBELATTO, D. (Org.)

Projeto de Investimento.

REIDEL, A.

Níveis de proteína na alimentação do jundiá (Rhandia quelen)

criados em tanques-rede. Jaboticabal, 2007.

RICHTER, G. O.

Pesca e Aqüicultura. Secretaria de Estado e do Abastecimento

(SEAB) - DEPARTAMENTO D

ROSSETTI, J. P.

Introdução à economia. 17ª edição

121

SANCHES, E. G. et al. Viabilidade econômica do cultivo da garoupa verdadeira

(

Epinephelus marginatus) em tanques-rede, região sudeste do Brasil. São Paulo:

evista Informações Econômicas – Instituto de Economia Agrícola, v. 36, n. 8, p. 15,

CHUH, G. E. Considerações teóricas sobre custos de produção na agricultura. ,

CORVO FILHO, J. D.

et al. Instrumento para análise da competitividade na

, p. 517-533.

em: 01

ut. 2007.

HIMIZU, T.

Decisão nas organizaçõpes. 2ª ed. São Paulo: Atlas, 2006.

IGNOR, A. A.

Níveis de proteína e energia na alimentação do pacu (Piaractus

adual do Oeste do Paraná,

TO, J.

Criação de jundiá. Santa Maria-RS: Ed.

a UFSM, 2004. 232p.: il.

mas alternativos de produção de

lápias em tanques redes para diferentes mercados

. 2002. 77 p. Dissertação

OUZA, A.; CLEMENTE, A.

Decisões financeiras e análise de investimentos:

nicas e aplicações. São Paulo: Atlas, 1995. 142p.

Paraná. IAPAR (Instituto

gronômico do Paraná, 1997. Disponível em:

URRA, F. E.

Análise de diferentes métodos de cálculo de custos de produção

ão Paulo.

lisade Corpoation,

006.

agosto, 2006.

SANDRONI, P.

Novíssimo dicionário de economia. São Paulo: Best Seller, 1999.

SP, 23(1):97-121, 1976.

piscicultura. In: CYRINO, J. E. P. et al. (Org.) Tópico especiais em psicicultura de

água doce tropical intensiva. São Paulo: TecArt 2004, Cap. 17

SEAP - Secretaria Especial de Aqüicultura e Pesca. Aqüicultura no Brasil.

Presidência da República, Brasília, 2007. Disponível em:

<http://www.presidencia.gov.br/estrutura_presidencia/seap/aqui/> Acesso

mesopotamixu: Holmberg, 1887) cultivados em tanques-rede, no reservatório

de Itaipu. Toledo, 2006. Monografia – Universidade Est

SILVA, G. P.

A unidade de produção de jundiá e o seu gerenciamento. In:

BALDISSEROTO B.; RADÜNZ NE

SONODA, D. Y.

Análise econômica de siste

(Mestrado) – Escola Superior Luiz de Queiroz, Piracicaba.

fundamentos, téc

SUGAI, M.; MUEHLMANN L. D.; YOKOYAMA W. H. Resumo do Estudo da

Cadeia Produtiva da Piscicultura no Estado do

www.iapar.br/modules/conteudo/conteudo.php?conteudo=223>. Acesso em: 03

mar. 2007.

na agricultura brasileira. Piracicaba, 2000. 86p. Dissertação - Escola Superior de

Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de S

WINSTON, W. Modelos financeiros con simulación y optización: una guía paso-

a-paso de Excel y el software DecisionTools de Palisade. 2 ed. Pa

122

WOILER, M.; WASHINGTON, F. M. Projetos: Planejamento, elaboração e análise.

ão Paulo: Atlas, 1996.

nto e métodos. Porto Alegre:

ookman, 2005.

ganizações. In: ZYLBERSZTAJN, D.; NEVES,

. F. (Org.)

Economia e gestão de negócios agroalimentares. São Paulo:

YIN, Robert K. Estudo de Caso: planejame

ZYLBERSZTAJN, D. Economia das or

Pioneira, 2000, Cap. 1, p. 1-21.

ANEXO 1 – TABELAS, FIGURAS E QUADROS

124

Tabela 28 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e aqüicultura (in

a 2003 e seus relativos incrementos*

Produção Marinha (Marítima)

Produção Continental (Águas Interiores) em

milhões de toneladas

ia lh

cluindo a china) entre e os anos de 1990

Total Mund

l (em mi

eladas)

ões de

Captura (Pesca Extrativa) Aqüicultura (Cultivo)

Captura (Pesca

Extrativa)

Aqüicultura (Cultivo) Pes

ANO

Produção Crescimento Produção Crescimento

Produção

Total

Produção Crescimento Produção Crescimento

Produção

Total

Extrat

ra ento

1990

79,03 - 4,22 -

83,25

6,53 - 8,18 -

14,71 85,5

iva

Aqüicultu

6 12,40

Produção

97,96

Crescim

1991

78,48 -0,70% 4,55 7,82%

83,03

6,32 -3,22% 8,44 3,18%

14,76 84,8

1992

79,58 1,40% 4,99 9,67%

84,57

6,15 -2,69% 9,46 12,09%

15,61 85,7 1 8

1993

80,18 0,75% 5,76 15,43%

85,94

6,55 6,50% 10,68 12,90%

17,23 86,7 1 7

1994

85,29 6,37% 6,23 8,16%

91,52

6,81 3,97% 12,21 14,33%

19,02 92,10 1 4

1995

84,74 -0,64% 7,16 14,93%

91,90

7,23 6,17% 13,77 12,78%

21,00 91,97 1 0

1996

86,1 1,60% 10,80 50,84%

96,90

7,40 2,35% 15,9 15,47%

23,30 93,50 1 0

1997

86,4 0,35% 11,10 2,78%

97,50

7,50 1,35% 17,5 10,06%

25,00 93,90 1 0

199 26,60 87,70 1 0

1999

85,2 7,04% 13,30 10,83%

98,50

8,50 4,94% 20,2 9,19%

28,70 93,70 1 0

2000

86,8 1,88% 14,20 6,77%

101,00

8,70 2,35% 21,3 5,45%

30,00 95,50 1 0

2001

84,2 -3,00% 15,20 7,04%

99,40

8,70 0,00% 22,50 5,63%

31,20 92,90 1 0

2002

84,5 0,36% 15,90 4,61%

100,40

8,70 0,00% 23,9 6,22%

32,60 93,20 1 0

2003**

81,3 -3,79% 16,70 5,03%

98,00

9,00 3,45% 25,2 5,44%

34,20 90,30 1 0

Var. %

2,87% 295,73%

37,83% 208,07%

5,54% %

0 12,99

3 14,45

3 16,44

18,44

20,93

26,70

28,60

30,50

33,50

35,50

37,70

39,80

41,90

237,90

97,79

00,1

03,1

10,5

12,9

20,2

22,5

18,2

27,2

31,0

30,6

33,0

32,2

34,95%

-0,17

2,44

2,98

7,14

2,13

6,47

1,91

-3,51

7,61

2,99

-0,31

1,84

-0,60

79,6 -7,87% 12,00 8,11%

91,60

8,10 8,00% 18,5 5,71%

Fonte: Dados compilados e calculados a partir do Relatório da FAO - El estado mundial de la pesca y la acuicultura (2004

* Exclusão das plantas aquáticas.

** Estimativa para o ano de 2003.

125

Tabela 29 - Produção e consumo de pescado mundial proveniente da pesca e aqüicultura (incluindo a china) entre e os anos de 1990

a 2003: consumo não-alimentar

e consumo alimentar per capita e seus relativos incrementos*

Total Mundial (em milhões de toneladas) População Mundial

Consumo Mundial

ANO

Produção da

Pesca

Extrativa

Produção

Aqüicultura

Produção

Mundial

Crescimento

Produção

Mundial

Uso Não

Alimentar

Consumo

Alimentar

Bilhões

Crescimento

Per capita

(kg/ano)

mento

1990

85,56 12,40 97,96 - 28,74 69,22 5,28 - 13,11 -

Cresci

1991

84,80 12,99 97,79 -0,17% 28,84 68,95 5,36 1,52%

1992

85,73 14,45 100,18 2,44% 28,17 72,01 5,44 1,49% 13,24 0%

1993

86,73 16,44 103,17 2,98% 29,23 73,94 5,52 1,47% 13,39 9%

1994

92,10 18,44 110,54 7,14% 33,37 77,17 5,60 1,45% 13,78 8%

1995

91,97 20,93 112,90 2,13% 31,00 81,90 5,69 1,61% 14,39 5%

1996

93,50 26,70 120,20 6,47% 32,20 88,00 5,70 0,18% 15,44 6%

1997

93,90 28,60 0%

1998

87,70 30,50 118,20 -3,51% 24,60 93,60 5,90 1,72% 15,86 4%

1999

93,70 33,50 127,20 7,61% 31,80 95,40 6,00 1,69% 15,90 2%

2000

95,50 35,50 131,00 2,99% 34,20 96,80 6,10 1,67%

2001

92,90 37,70 130,60 -0,31% 31,10 99,50 6,10 0,00% 16,31 9%

2002

93,20 39,80 133,00 1,84% 32,20 100,70 6,20 1,64%

2003**

90,30 41,90 132,20 -0,60% 29,20 103,00 6,30 1,61% 16,35 6%

Var. %

5,54% 237,90% 34,95%

48,80% 19,32% 24,71%

12,86 -1,88%

2,9

1,1

2,8

4,4

7,2

1,4

1,3

0,2

15,87 -0,20%

2,7

16,24 -0,43%

0,6

122,50 1,91% 31,70 90,80 5,80 1,75% 15,66

Fonte: Dados compilados e calculados a partir do Relatório da FAO - El estado mundial de la pesca y la acuicultura (2004).

* Exclusão das plantas aquáticas.

** Estimativa para o ano de 2003.

126

Tabela 30 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e aqüicultura (excluindo a china) entre e os anos de 1990

a 2003 e seus relativos incrementos*

Fonte: Dados ilado ula arti atór A est y la acui ra ).

* o tas aquáticas

Pro

Prod lhões d hões de

comp s e calc dos a p r do Rel io da F O - El ado mundial de la pesca cultu (2004

Exclusã das plan .

** Estimativa para o ano de 2003.

dução Marinha (Marítima)

ução Continental (Águas Interiores) em mi

toneladas

e Total Mundial (em mil

toneladas)

Captura (Pesca

Extrativa)

ANO

Pro

Cresci-

ment

Produ

Cresci-

mento

Pro

ota

Cresci-

mento

ução

Cresci-

mento

ução

tura Total

Cresci-

mento

73,60 - -

77,

Aqüicultura (Cultivo)

Captura (Pesca

Extrativa)

Aqüicultura (Culti o)

Prod

Pesca

Aqüicul- Produção

dução

otal

trativa

Prod

dução

ção Produção

996

4,10

5,70 - 4, -

1 60 79,30 9,00 88,30

72,50 -1,49% 4,20 2,4

76,7

5 10 8%

-0,91%

64,70 -10,76% 4,4 4,7

69,

0 2%

-8,34%

70,30 8,66% 4,7 6,8

75,

0 1%

8,73%

72,00 2,42% 4,8 2,1

76,

10 7%

2,52%

69,80 -3,06% 5,1 6,2

74,

60 0%

-1,45%

70,10 0,43% 5,1 0,0

75,

90 5%

0,68%

67,00 -4,42% 6,50 0,00% 7,50 -2,48%

-8, 34,1 14 -7 -

997

,70 0,00% 5, 4,0

1 80 78,20 9,30 87,50

998

0 6%

5,80 5,3 3,9

1 10 70,50 9,70 80,20

1,75%

999

0 2%

6,20 6,90% 6,0 13,2

1 20 76,50 10,70 87,20

000

0 3%

6,50 4,84% 6, 1,6

1 60 78,50 10,90 89,40

001

0 5%

6,50 0,00% 6, 8,2

1 10 76,30 11,70 88,10

002

0 0%

6,50 0,00% 6, 4,5

1 40 76,60 12,00 88,70

2003*

5,50 7,84%

72,50

8,70%

14,00 73,50 13,00 86,50

r. %

97% 5% ,04% 53,06% ,31% 44,44% 2,04%

127

Tabela 31 - Produção de pescado mundial proveniente da pesca e aqüicultura (excluindo a china) entre e os anos de 1990

a 2003: consumo não-alimentar e consumo alimentar per capita e seus relativos incrementos*

Total Mundial (em milhões de toneladas) População Mundial Consumo Mundial

ANO

Produção da

Pesca

Extrativa

Produção

Aqüicultura

Produção

Mundial

Crescimento

Produção

Mundial

Uso Não

Alimentar

Consumo

Alimentar

Bilhões

Crescimento

Per capita

)

(kg/ano

Crescimento

1996 79,30 9,00 88,30 - 27,90 60,40 4,50 - 13,42

1997 61,50 4,60 2,22% 13,37 -0,39%

7 1 0 %

2003* 73,50

78,20 9,30 87,50 -0,91% 26,00

1998 70,50 9,70 80,20 -8,34% 17,90 62,30 4,70 2,17% 13,30 -0,52%

1999 6,50 0,70 87,20 8,73% 24,30 62,90 4,70 0,00% 13,2 -0,75

2000 78,50 0,90 89,40 2,52% 25,70 63,70 4,80 2,13% 13,20 0,00%

2001 76,30 1,70 88,10 -1,45% 22,50 65,60 4,90 2,08% 13,40 1,52%

2002 76,60 2,00 88,70 0,68% 23,20 65,50 5,00 2,04% 13,20 -1,49%

13,00 86,50 -2,48% 19,70 66,80 5,00 0,00% 13,36 1,21%

Var. % 7,31% 44,44% -2,04% 10,60% 11,11% -0,46%

Fonte: Dados co os e calc s a p Relatóri O - El est ndial de a y la ultura (2

* o das aquática

* iva pa o de 200

mpilad ulado artir do o da FA ado mu la pesc acuic 004).

Exclusã plantas s.

* Estimat ra o an 3.

128

Tab

Fon

ela - Dado mog A érica Latina e Caribe

te: FA 2006).

população

32 s de ráficos e econômicos

Gêner

(%)

)

População em PIB em 2003

(US$x1.000)

Taxa de

Crescimento

Anual do PIB

(%)

entin .766.890,00 38.401 49,1 50,9 251.569,00 -0,50

aís

Superfície

(Km

2002 (x1.000)

M F

Arg 2

Bel

Bol

Bra

Col

Cos

Cub

Chi

Equ

EI S

Hon

Jam

Mé

Nic

Pan

Par

Per

Rep

Uru

Ven

Tota

ize 6 0 49 673,00 10,20

ívia 1.098.58 50 8.435,00 2,40

sil 8.511.96 50 757.585,00 4,50

ômbia 1.138.910,00 44.562 49,4 50,6 103.485,00 2,80

ta R 0 49,3 16.505,00 1,70

a 0.86 49 48.232,00 5,60

le 6.95 50,5 95.867,00 5,40

ador 283.560,00 13.343 50,2 49,8 20.471,00 2,30

alva 0,00 50,9 11.676,00 2,00

atem 49,6 18.985,00 3,30

iana 0,00 51,6 572,00 -0,70

dura 112.090,00 7.001 50,3 49,7 5.000,00 4,80

aica 9 0 50 5.282,00 0,80

xico 1.972.55 50 487.178,00 6,90

arágu 129.494,00 5.489 49,8 50 2.637,00 4,30

amá 75.517,00 3.116 50,4 49 10.155,00 2,70

agua 0,00 49,6 8.724,00 -0,30

u 50,4 66.461,00 3,10

. Do cana 0,00 49,2 18.374,00 7,80

guai 176.220,00 3.408 48,5 51,5 16.888,00 -1,30

ezue 912.050,00 25.554 50,3 49 62.951,00 3,20

l 19.0 9 4,00 3,23

22.9 6,0

0,00

5,00

256

9.0

77.2

50,4

49,8

49,3

ica

dor

ala

mini

51.100,0

4.167

11.3

15.7

50,7

50,1

49,5

0,00

21.04

108.89

214.97

6.6

12.3

49,1

50,4

48,5

0,00

10.9 1,0

0,00

2.651

03.3

49,3

49,5

1 01

6.75

8.52

8.73

5.9

27.1

8.8

50,4

49,6

50,8

0,00

59.5 3,00 526.223,00 2.017.70

O (

129

Tabela - Dad econô A é a e Caribe

País

PIB em US$

(x1.000)

PIB Agrícola em PIB Agrícola/PIB

(%)

PIB Pesca/PIB

(%)

33 os micos da m rica Latin

US$ (x1.000)

Argentin 0,28 a 251.569,00 14.591,00 5,80

Belize

Bolívia

Brasil

Colom

Costa

Cuba

Chile

Equad

EI Sal

Guate

Guian

Hondu

Jamai

Méxic

Nicara

Panam

Parag

Peru

Rep. D

Urugu

Venez

Total

673,00 181,00 6,89 5,00

8.435,00 1.240,00 14,70 n/d

757.585,00 9,40 0,06

b 103.485,00 13,40 0,38

R 16.504,50 11,10 0,34

48.232,00 2.701,00 5,60 15,00

95.867,00 5.752,00 6,00 3,18

o 20.471,00 2 n/d

v 11.676,00 1 0,40

mala 18.985,00 3.816,00 0 <1

a 572,00 269,00 6,80

ras 9 n/d

ca n/d

o 21.923,00 4,50 0,10

gua 2.637,00 923,00 35,00 2,05

á 10.155,00 8,40 2,88

ua 9 0,37

66.461,00 8,90 0,72

o icana 18.374,00 2.113,00 11,50 0,10

a 16.888,00 1.655,00 9,80 6,40

u .95 6,10 8,00

8,05

1.21

3.86

1.83

3,00

7,00

2,00

ica

ador

4.64

1.29

7,00

6,00

,70

,10

,00

,30

47,03

7,27

5.000,00

5.282,00

0,00

4,00

487.178,00

2.55

5.915,00

3,00

6,00

min

ela

8.723,50 2

2.01

1,00

04,0

3.84

17,0

0,00

0 7.7 0 162.5

Média 91.713,82 7.387,14 15,16 2,90

Fonte:

FA 006.

O 2

130

Tabela 34 - Produção por região e unidades da

Fonte: IBAMA, 2004.

oduçã s

fed

eração

o tot

al d

e p

e pe

esc

cado

r an

o e

m t

one

sil

lad

1995 a 2004

Regiões e Unidades da

1995 1996 1997 19 2 20 200

Acre 4.829,00 1.780,00 1.794,00 25,00 2.790,00 2.870,00 3.231,50

Federaçã

1998

2.9

2.431,00

2000 001 02 3 2004

3.448,50 2.862,50

Amazonas 57.525,00 63.114,50 48.510,00 85,00 56.563,00 63.698,00 70.256,00 63.233,00

Roraima 144 94,5 119 127,5 133 631 950 1.262,00 1.649,00

Pará 80.467,00 66.892,50 71.856,50 69.742,50 134.434,50 145.610,00 159.453,50 174.227,50 154.546,00

Amapá 7.899,00 6.910,00 9.281,00 8.45 11.538,00 10.825,00 11.12 0.6 0

Tocantins 927 1.417,00 2.278,50 4.81 39 0 8,0 17

Norte 153.786,00 142.204,50 135.836,00 133.94 0 46.4

Maranhão 61.470,50 56.228,00 58.571,50 60.91 0

Piauí 4.628,00 5.533,00 4.592,50 4.72 0

Ceará 34.386,50 29.521,00 27.907,00 25.26 0

Rio Grande do Norte 14.005,00 14.835,00 14.470,00 14.172,50

Paraíba 6.187,50 7.817,00 9.049,00 7.36 9.569,50 14.722,50 17.429,50 13.943,00 10.996,50

Pernambuco 11.805,50 8.879,00 8.480,50 8.73 10.260,50 11.355,00 12.432,00 17.003,00 16.599,00

Alagoas 5.513,00 5.712,50 7.510,00 7.33 8.32 8. 0 1 2, 84 14. 0

Sergipe 6.293,00 4.403,00 3.967,50 4.01 0

Bahia 48.603,00 51.118,50 53.475,50 56.63 0

Nordeste 192.892,00 184.047,00 188.023,50 189.166,50 23.2

Minas Gerais 4.133,50 8.526,50 12.426,00 12.864,00 13.455,00 14.508,00 14.885,00 15.401,00 12.467,00

Espírito Santo 11.670,50 7.439,00 10.490,00 8.699,00 0 7.4

Rio de Janeiro 60.420,50 71.708,00 76.419,00 53.123,50 .2

São Paulo 47.963,50 57.946,00 63.550,50 59.139,00 .0

Sudeste 124.188,00 145.619,50 162.885,50 133.82 123.671,00 155.130,00 158.097,00 154.049,00 148.546,50 .4

Paraná 14.379,50 12.685,00 16.560,50 19.847,50 0 .5

Santa Catarina 92.160,00 118.424,50 146.301,50 156.209,00

Rio Grande do Sul 60.619,00 64.729,00 58.455,00 50.998,50 56.302,50 80.707,50 76.614,00 79.983,50 72.597,50

Sul 167.158,50 195.838,50 221.317,00 227.055,00 188.265,50 215.860,00 253.631,00 256.900,50 241.981,00 34.5

Mato Grosso do Sul 5.109,50 6.030,00 4.706,50 5.84 6.332,50 6.647,00 6.950,00 7.403,00 9.291,00

Mato Grosso 6.046,00 10.998,50 11.921,00 12.07 4. 0 1 21. 0

Goiás 3.526,50 3.892,00 3.336,00 4.83 0

Distrito Federal 146 388 424 7

Centro Oeste 14.828,00 21.308,50 20.387,50 23.27 0

BRASIL 652.852,50 689.018,00 728.449,50 707.272,50 1.010.0

45.8 48.714,00 64.470,50

2.129,50

153.806,00

16.026,00

4.586,00

70,50

59.295,00

9.009,50

68.619,00

53.044,50

10.828,50

19.039,50

13.026,50

9.442,50

80.964,50

69,50

13.795,00

19,50

15,00

08,00

37,50

35,50

148.915,00

66.113,50

64,00

11.807,00

22.550,00

9.105,00

820

44.282,00

23,50

2,50

5,50

6,00

6,50

5,50

6,00

9.972,00

573,0

39,

76,

75,

62,

22.623,00

6,50

0,50

,50

,00

,50

17,0

3.459,00

38,5

23,0

75,5

55,5

57.186,00

201.

59.

32.

9,00

,50

,00

20.1

62.8

6.5

27.5

242

.85

.64

.82

.88

.99

26.526,50

64.

58.

43.

648

170

270

109

16.623,50

2 00

8,0

2,5

3,0

2 914

242

107

752

39.255,00

8.7

8.8

5.3

2,00

1,00

9,00

7,00

0,50

,00

965,5

35,

00,

219.614,50

0.53

5.75

.36

244.748,00

10.

86.

6,50

,50

926,0

98,0

24,0

54.

282

249

200.854,00

4.6

0.3

7,5

6,5

459

516

285.125,50

7.4

5.4

315.583,50

6 70 7

53.

909

252

49.054,50

,00

,50

15.9

67.7

19,

49,

56.954,00

.53

.29

55.377,50

9,0

5,5

17.

63.

832

610

57.206,00

,00

7.3

0.3

11,5

68,0

58.400,00

161

5,50

24.

107.

664

298

,50

26.3

08.8

31,

21,

150

.38

.63

0,5

6,5

26.

50.

676

240

,50

1.3

7.9

84,5

99,0

1 1 0

3,00

0,50

533

9,50

13.

24.

167

917

985

739.424,50

,00

,50

8,5

,50

1 443,0

51,

61,

837.604,50

9.63

6.38

.66

932.787,00

3,0

22.

37.

727

932

814

998.803,50

,00

752

,00

689,0

56,0

03,0

5.1

26.8

7.3

9.1

983.952,50

33 3

Tabela 35 - Produção estimada por modalidade, segundo as regiões e

Unidad a

sca Aqüicultura

es da Feder

ção

Extrativa

R e Unidad

da Federação

ha Con arinha tinental

ia 0 4.041,00 50

egiões es

Marin tinental M

3.853,50

Con

otal

Rondôn 7894,

Acre 0 1. 1.839,00 50

zonas 0 59 4.775,00 6 ,50

raima 0 1.710,00 50

0,00 6 24 2.041,50 15 00

5,00 11 235 1 00

cantins 0 1 2.890,00 0

Norte

5,00 140 242,0 0 25 00

o 2,00 21 22 731 5 00

9,50 2 2.541,0 2.116,50 50

7,00 12 9.405,0 8.185,00 6 00

de do Nor 4,00 4 0.807,0 83 5 ,50

íba 9,00 3.7 2.963,0 228 1 50

buco 9.528,50 3.9 4.531,0 1.057,00 1 ,50

as 3,50 10 3.902,50 1 ,50

ipe 5,50 2.543,5 2.156,50 50

5,50 17.9 7.577,0 0.694,00 8 50

Nordeste

4,50 67.7 0.695,5 0 32 50

Gerais 0 8 4.972,00 1 00

o Santo 4,00 79 3.209,50 1 50

io de Janeiro 8,50 1 2 1.682,50 7 00

2,00 10 16 0.859,00 5 00

Sudeste

4,50 20 984,0 0 16 50

44 0 1 50

anta Catarina ,50 16.580,50 8.790,00 148 5,00

e do Sul 0 20 0 66113,50

Sul

2,00 17.045,5 .252,00 23 00

do Sul 0 0 6.901,00 1180

Mato Grosso 0 5.923,00 0 16.627,00 22550,00

0 1.089,00 0 8.016,00 9105,00

Distrito Federal 0 293,5 0 526,5 820,00

Centro Oeste

0,00 12.211,50 0,00 32.070,50 44282,00

BRASIL 500.116,00 246.100,50 88.967,00 180.730,50 1015914,00

.695,50

09,50 0 3448,

Ama 0 4470

Ro 419,5 0 2129,

Pará 88.98 2.542,50 2 3806,

Amapá 4.64 .146,00 0 6026,

To .696,00 0 4586,0

93.62 .962,50 0 17.531,5 2361,

Maranhã 36.54 .796,00 6 9295

Piauí

Ceará

2.32

18.94

.022,50

.082,00 1

0 1

9009,

8619,

Rio Gran te 17.23 .920,50 3 0 3044

Para 3.84 88,50 0 0828,

Pernam 23,00 0 9039

Alago 8.60 418,5 2 3026

Serg 3.87 867 0 9442,

Bahia 44.74 48,00 0 1 0964,

145.65 66,00 7 0 39.153,5 3269,

Minas

Espírit

.823,00

802

3795,

7419,

12.61

R 68.42 .082,00 2 1215,

São Paulo 27.70 .279,00 8 2 9008,

108.74 .986,00 0 30.723,0 1437,

Paraná 1.753,00 779,5 5 16.558,0 9535,

Rio Grand

112.969

37.369,5

575

2.820,00

25.904,0

152.09 4.174,50

4.906,00

0 61 4564,

7,00

Mato Grosso

Goiás

Fonte: IBAMA, 2004.

132

Tabela 36

- Produção aqü

íco

TINENTAL EM TONELADA (t)

Regiões

da Federação

PEIXES CRUSTÁCEOS MOLUSCOS ANFÍBIOS TOTAL

Rondônia 4.040,00 0,00 0,00 1,00 5.880,00

e Unidades

Acre

Amazonas

Roraima

Pará 2.006,50 35,00 0,00 0,00 2.276,50

pá

ntins 8,50

1,50

anhão 731,00 0,00 0,00 0,00 2.847,50

í 2.116,50 0,00 0,00 0,00 20.301,50

rá 8,00

Gr rt 1,00

íb , 00

am co 1.009,00 48,00 0,00 0,00 4.959,50

ip 0,50

ia 3,50

D E

39.088,50 57,50 0,00 7,50 39.153,50

s ais 8.181,50

írit n

de 1,50

Pa 0 , 281,00 174.086,00

30.017,00 270,00 0,00 436,00 30.723,00

ná 8,00

ta 4,00

Grand o l , 00 2,00

61.252,00 0,00 0,00 0,00 61.252,00

Grosso 8,00

Gros 3,00

rito Federal 4,00 0,00 36 0 31.552,00

TRO OE

SIL 0,50

710

,00

6.614,00

6.485,00

3.751,50

Ama

Toca

NORTE

Mar

Piau

Cea

Rio

Para

Pern

Alag

Serg

Bah

NOR

Mina

Esp

Rio

São

SUD

Para

San

Rio

SUL

Mato

Goiá

Dist

CEN

BRA

,00

3.125,00

.72

.53

18.18

228

,50

,00

1.285,00

.26

and

EST

Ger

o Sa

Jan

ulo

Cat

e do No e

,00

6.059,00

111

.85

.29

4.914,00

20.578,0

0,00

58,00

2 ,0

0,00

,00

4.892,00

eir

.54

25.

904

,00

150

.34

.69

.25

arin

e d

Sul 6.

,00

8.020,00

.52

.64

so 1

STE

31.398,0

0,00

150,00 31.548,0

69.737, 3 ,50 00 30,50 180.73

Fo M

nte: IBA A, 2004.

133

Tabela 37 - Produção aqüícola por espécie

Produção d toneladaa Aqüicultura Brasileira por espécie em s

Bagre-afri ,0cano 245 0

Bagre 1.502,00

Carpa 45.169,50

Casc 0

Curim 2.385,00

Lamb 0

Jundi 547,00

Matri 700,50

Pacu 0

Piau 3.472,50

Pirap 0

Pinta 0

Tamb 0

Tamb 2.352,50

Tilápi 0

Traíra 0

Truta 0

Outro 5.461,50

Su ) 179. 0

Cama 362,50

Sub- ceos) 0

Rã 0

Su nfíbios) 0

-americano

udo 0,0

atã

ari 0,0

nxã

8.946,0

itinga 250,5

utanga 532,0

do 1.152,5

acu 10.335,0

aquí 25.272,0

atinga

a 69.078,0

116,5

2.219,5

b-total (Peixes 737,5

rão

total (Crustá 362,5

630,5

b-total (A 630,5

TOTAL 180.730,5

Fonte: IBAMA, 2004.

134

Tabela 38 - Produção da Aqüicultura Brasileira na Região Sul (por espécie em

das)

tonela

Espécie Paran Santa Catarina

Rio Grand

do Sul

Total

Bagre-africano 50 00 0 0,00 125, 0, 125,5

Bagre-americano ,50 1.005,50 00 1.502,00

,50 9.187,50 23.313,00 34.653,00

00 00 0

50 50 0

00 00 0

50 00 0

00 00

1,50 00 2.094,00 21.136,5

50 00 0

,50 00 00 0

,00 00 50 0

es) 8,00 18.790,00 25.904,00

00 00

rustáceos) 00 00

00 00 0

) 00 00

8,00 18.790,00 25.904,00 61.252,0

496 0,

Carpa

Cascudo

2.152

0,00

0, 0, 0,0

Curimatã 0,00 0, 0, 0,0

Lambari

Jundiá

0,00

149,

397,

0,0

547,0

Matrinxã

Pacu

0,00

313,

0,0

313,0

Piau

Pirapitin

0,00

0,0

Piraputan

Pintado

0,00

0,0

Tambacu

Tambaquí

0,00

15,

0,0

15,5

Tambatinga 0,00 0, 0, 0,00

Tilápia

Traíra

11.92

0,00

7.121,

116,

0, 116,5

Truta

Outros

1.904

432,

324,

39,

60,

554,5

2.288,5

Sub-total (

Camarão

Peix 16.55

0,00

61.252,0

0,0

0, 0,

Sub-tota

Rã

l (C 0,00

0,00

0,0

Sub-total (Anfíbios

0,00 0, 0,

0,00

0TOTA 16.55

Fonte: IBAMA, 200

135

Tabela 39 - Evolução do valor bruto da produção da agropecuária

VALOR NOMINAL

Variação

VALOR REAL *

Variação

paranaense, nominal e real -1997-2004.

ANO

1997 8.723.340.822 13,11 .322 5,13 19.250.156

1998 9.135.377.382 4,72 .379 0,62

10.889.435.255 19,2 2 .482 9,66

11.888.612.346 9,18 2 .896 -4,3

14.663.240.362 23,34 22 .119 10,62

19.047.199.509 29,9 26 .032 18,4

28.036.556.964 47,2 3 .614 15,98

4 29.278.025.571 4,43 2 .571 -5,18

19.369.535

1999 1.239.702

0.32

2000 5.651

2001 .485.185

2002

.623.226

2003 0.876.887

200 9.278.025

* Corrigido pelo IGP-DI

/ DERAL (2006).

– Comparativo do valor bruto da produção agropecuária paranaense,

segundo os grandes grupos - safras 96/97 e 03/04

VBP 96/97 P 03/04

Fonte: SEAB

Tabela 40

Grandes Grupos

Valor (R$) VBP (%) $) VBP (%)

Cresci-

mento (%)

ais Culturas 9.282.123.956 48,22 1 .005 50,14 58,14

Valor (R

Princip 4.679.100

Pecuária 7.279.052.129 37,81 1 .434 35,19 41,53

Pr 1.322.878.908 6,87 0 9,28 105,32

Especiarias 857.384.438 4,45 9 742 3,32 13,46

498.760.644 2,59 5 613 1,96 15,16

ultura 9.956.240 0,05 98 0,11 236,73

T 19.250.156.316 100 29 .571 100 52,09

0.302.026

odutos Florestais 2.716.184.58

Hortaliças E 72.804.

Fruticultura 74.384.

Floric 33.525.1

otal do Paraná .278.025

Fonte: S RAL (2006).

Tabela 41 - Valor bruto e participação dos sub-grupos na safra 96/97 e 03/04

(valo

VBP 96/97 VBP 03/04

EAB / DE

Subgrupos

VALOR (R$) VBP (%) VALOR (R$) VBP (%)

Cresci-

mento (%)

Pescado d Águas Doce * 143.196.000 0,744 81.366.000 0,278 -43,18 e

Pescado Marinho 31.226.000 0,162 33.732.000 0,115 8,03

Total dos Subgrupos 174.422.000 0,906 115.098.000 0,393 - 33,897

* Pesca e Aqüicultura

Fonte: SEAB / DERAL (2006).

136

Tabela 42 - Componentes do subgrupo pescados d ce, por ordem de

rticipaçã u a al l.

PRODUÇÃO V

e água do

riação do vpa o, prod ção, valor e v or rea

BP ($)

PRODUTOS Unid.

1997 004 1997 2004

Crescimen-

to (%)

16.8 9

Tilápia G 21.1 45

46.457.05

Carpa KG - 9.465 - 8.905.243 -

MIL 196.840 8.408 4 .372 -66

e Captura KG 00 2.642.812 957 6.739.171 -59

KG - 7.300 - 4.088.227 -

mentais UNI - 0.012 - 2.059.206 -

KG - 2.040 .569 -

KG - 8.200 52 -

KG - 0.100 17 -

KG - 0.630 33 -

KG - 1.230 14 -

ltivo/Engorda KG 164.500 56.820 .045 563.086 -69

KG - 2.450 19 -

KG - .000 80 -

- .000 -

Cultivo/Engorda KG 20.126.658 - 1 1.239 -

TAL DO GRUPO 5.965 8 -43,18

3.78

Alevinos 10 21.718.72 7.315

Pescado D 3.408.1 16.620.

Pacú 1.36

Peixes Orna 4.29

Cat-Fish 50 - 1.370

Piaucu 28 - 968.3

Bagre 44 - 955.0

Tambacu 27 - 787.5

Traira 26 - 640.0

Camarão Cu 1.815

Curimba 10 - 268.4

Truta 52 - 249.0

Piau KG 22 - -

Pescado 03.04 -

TO 143.19 81.366.34

Fonte: SEAB / DERAL (2006).

ra 24 - Exportações mun de pescado destacado por principais grupos de

os para con humano 976 a 20

Figu diais

produt sumo de 1 02.

Fonte: FAO, 2004.

137

Figura 25 - Exportações mundiais de pescado destacado por principais grupos de

produtos para outras finalidades de 1976 a 2002.

Fon

te: FAO, 2004.

138

REGIÃO

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Par 9anaguá 100 227 131 165 93 55 106 18

Curitiba 336 371 438 550 558419 474 526

U. da Vitó 159 05 5 14 169 179 78ria 2 14 132 3 1

Ponta Grossa 135 175 195 3 5 305220 154 86 28

Guarapuava 200 185 3169 233 188 161 22 177

Iva 500 2 0íporã 330 302 256 258 35 20 109

Irati 100 16 128 154 152 3 3191 167 26

Lapa 120 108 98 77166 97 99 49

Um 713 363 383 87 389uarama 47 638 456 3

Paranavaí 47 157 159 19 41 282152 237 7 1

Maringá 500 561 769 736 14 450557 626 5

Londrina 200 538 659 47 30 407437 567 6 4

C. Procópio 2000 18 562 2 2339 244 0223 2 310 3 19 2046

S.A 8 698 697 627. da Platina 54 889 617 638 810

Pato B 16 573 559 618 8 87ranco 4 738 532 46 4

Fco 432 763 1120 707 880 627 1009. Beltrão 303

Cascavel 2215 2052 2508 2253 1673 2139 1618 1683

Toledo 5120 5826 5952 5781 7132 7269 7339 6726

C. 3Mourão 110 582 804 427 548 345 406 22

Apucarana 505 180 199 170 257 222 214 317

TOTAL

13.661 16.417 17.573 16.893 17.522 18.239 16.597 16.558

Fonte: EMATER-PR, 2005

Quadro 7 - Produção paranaense: evolução da produção da piscicultura no

estado do Paraná em toneladas

139

Destino da Produção (%) REGIÃO PRODUÇÃO

(t)

Pesque- Indústrias Feira

Pague

s Venda direta ao

Consumidor

Paranaguá 189 65 4 4 27

Curitiba 558 59 8 17 16

U.Vitória 178 19 - 60 22

P. Grossa 305 75 - 7 17

Guarapuava 177 26 9 19 46

Ivaíporã 109 69 2 11 19

Irati 319 68 2 1 29

Lapa 77 42 3 1 54

Umuarama 389 74 2 1 23

Paranavaí 282 51 38 - 11

Maringá 450 79 4 1 16

Londrina 407 90 - 1 9

C.Procópio 2046 89 - 2 9

S.A.Platina 627 91 - 3 6

P.Branco 487 59 14 7 20

F.Beltrão 1009 51 11 9 28

Cascavel 1683 28 53 3 16

Toledo 6726 38 53 2 7

C.Mourão 223 69 4 3 24

Apucarana 317 84 3 1 12

TOTAL/

MÉDIAS

16.558 51 31 4 13

Fonte: EMATER-PR, 2005

Quadro 8 - Canais de comercialização e destino da produção de peixes no

estado do Paraná na safra 2003/2004.

140

PÉ (%) ES CIES REGIÃO RO ÃO

(t)

CARPAS TILÁPIA CATFISH NATIVOS/

OUTROS

P DUÇ

Paranaguá 89 61 13 2 1 5 2

Curitiba 558 32 43 5 19

U. Vitória 3 7 3 178 8 6

P. Grossa 305 24 66 2 8

Guarapuava 177 4 43 3 0 4 1

Ivaíporã 109 23 66 - 11

Irati 319 1 31 29 3 9

Lapa 77 4 23 2 7 3

Umuarama 89 5 80 - 3 1 5

Paranavaí 282 2 65 - 34

Maringá 50 73 1 7 4 9 1

Londrina 07 89 - 4 3 8

C. Procópio 46 69 0,5 ,5 20 1 29

S.A.Platina 627 6 67 - 27

Pato Branco 0 60 2 8 487 2 1

F. Beltrão 09 1 45 5 10 3 9 1

Cascavel 1683 2 73 1 4 1 1

Toledo 6726 7 87 3 4

C. Mourão 8 74 1 223 1 7

Apucarana 17 6 50 - 4 3 2 2

TOTAL/ MÉDIA 58 3 72 2 16.5 1 3 1

Fonte: EMATER-PR, 2005

Quadro 9 - Prod (t) e écie peixes pro das o do do

Paraná safra 2003/2004

ução esp s de duzi (%) n esta

141

REGIÃO 1997 1999 0 0041998 200 2001 2002 2003 2

Paranaguá 15 10 20 11 14 11 13 11

C 90 103 107 2 119 8 130 uritiba 112 11 14

U. da Vitória 9 8 10 8 8 21 7 7 1

Ponta Grossa 29 45 60 47 8 37 35 54 3

Guarapuava 14 28 24 21 1 22 19 25 2

Ivaíporã 18 14 21 2 20 0 14 18 2 2

Irati 12 16 18 24 9 16 14 22 1

Lapa 14 15 16 26 4 24 18 14 2

Umuarama 36 31 28 4 45 7 36 39 4 3

Paranavaí 15 15 18 19 16 15 14 13

Maringá 42 44 54 5 53 5 53 51 5 5

Londrina 29 35 39 5 45 4 24 37 3 3

C. Procópio 19 24 22 5 28 6 29 20 2 2

S. A. da Platina 37 39 30 9 31 0 23 41 3 4

Pato Branco 15 15 18 4 15 16 13 1 17

Fco. Beltrão 18 27 26 2 27 19 23 2 20

Cascavel 50 57 71 0 58 57 49 5 45

T 36 28 31 7 30 29 oledo 34 2 35

Campo Mourão 44 51 53 6 30 4 45 36 5 4

Apucarana 23 19 19 9 19 7 17 24 1 1

TOTAL 565 624 685 7 679 2 639 618 66 68

E a do volum

c do (t/an

5.64 30 5.011 961 5.026

stimativ e

4.029 4.535

omercializa o)

5 4.563 4.3 4.

Fonte: EMATER-P 05

10 - Ev do nú ro de pesque-pagues e volume de peixes

lizados entre os anos de 1996 e 2004 no estado do Paraná.

R, 20

Quadro

comercia

olução me

142

REGIÃO

tota

produt

rura

sciculto o

Piscicultura

(%)

otal

(ha)

Área média

l de N

tota de Produtores Área t

res c m tanques pores

pi r produtor

)

Paranaguá 3.878 4,25 107 6.485 165

Curitiba 36.027 3 10,39 883 2.358 .745

U.Vitória 14.546 2 17,85 545 2.099 .596

P. Grossa 28.652 1.821 6,36 45 2.42 82

Guarapuava 36.858 1.537 4,17 473 3.077

Ivaíporã 29.681 3,24 211 2.196 961

Irati 21.364 1.119 5,24 334 2.985

Umuarama 24.633 0,74 175 9.615 182

Paranavaí 14.439 0,31 43 9.556 45

Maringá 17.316 2,00 149 4.306 346

Londrina 12.564 0,39 90 18.367 49

C.Procópio 13.646 2,73 243 6.515 373

S.A.Platina 22.455 1,50 254 7.560 336

P.Branco 17.846 2 12,38 870 3.937 .210

F.Beltrão 34.295 8,41 633 2.195 2.884

Cascavel 29.333 7,71 645 2.851 2.262

Toledo 28.619 5,71 1.428 8.739 1.634

C.Mourão 22.716 2,28 177 3.417 518

Apucarana 9.324 1,39 66 5.077 130

TOTAL 418.192 3 5,48 7.778 3.395 22.91

Fonte: EMATER-PARANÁ, 20

uadro 11 - Número de produtores rurais do estado, número de piscicultores,

ua, área média por produtor no estado do

Paraná no período de cultivo 2003/2004.

porcentagem de produtores rurais que exploram a piscicultura,

área total de lâmina d'ág

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