A investigação de ajustes assimétricos na transmissão de preços é de interesse de economistas de várias áreas. Na agricultura, Tweeten & Quance (1969) trataram da questão a partir da segmentação da variável independente (X_t) em duas variáveis, sendo uma para acréscimos ( ) e outra variável para decréscimos ( ). A Equação 1 é um exemplo do método sugerido pelos autores.

(1)

Para t = 1, 2, ...,T

em que:

Como resultado, dois coeficientes são estimados na Equação 1, um para acréscimos (β ₁) e outro para decréscimos ( β ₂ ) nos preços. Assim, a transmissão simétrica de preços é rejeitada se β ₁ e β ₂ forem significativamente diferentes. Como uma crítica ao trabalho de Tweeten & Quance (1969), Wolffram (1971) propôs outra técnica de segmentação ao incluir a primeira diferença dos valores da variável independente.

Além disso, o autor incluiu somas de período a período das variações positivas e negativas nos preços da variável independente. Diante das técnicas citadas acima, Houck (1977) sugeriu algumas alterações, das quais a principal é a mudança na identificação do ponto de partida ou observação inicial. A primeira observação não teria poder explicativo uma vez que a série foi diferenciada (Houck, 1977). Segundo o autor, esse ponto chave não fora enfatizado por Wolffram (1971) ou Tweeten & Quance (1969). No modelo de Houck, a partir dos preços do varejo (V _t ) e do produtor (P _t ) são construídas as séries Pv _t , e , definidas na Equação 2.

(2)

para t = 1, 2, ...,T

em que:

Houck admite que as alterações nos preços do produtor ( e ) sejam transmitidas para os preços do varejo ( Pv _t ). A variável Pv _t é construída a partir das variações em termos absolutos no decorrer do tempo em relação ao preço inicial. As variáveis Ppt e Ppt são obtidas a partir da somatória das diferenças do aumento (ou da diminuição) do preço atual em relação ao anterior.

Se β ₀ não for zero, aparece na Equação 2 como um coeficiente de tendência. Se alguma outra variável afetasse Pv _t, elas também seriam inseridas na Equação 2 como desvios a partir do valor inicial. Para se constatar a assimetria no ajustamento dos preços deve-se rejeitar a hipótese nula de que β ₁ = β ₂ a determinado nível de significância, o que é indício de mercado menos competitivo (Houck, 1977).

Como as transmissões de preços geralmente não são transmitidas instantaneamente é pertinente à inclusão de defasagens no modelo (Ward, 1982; Kinnucan & Forker, 1987; Bailey & Brorsen, 1989; Capps & Sherwell, 2007; Tey, 2009). Nesse sentido, muitos trabalhos se basearam no modelo de Kinnucan & Forker (1987) o qual está representado na Equação 3:em que r e s representam as defasagem incluídase C _t um custo de comercialização.

(3)

Mesmo sendo implícito no modelo de Houck que a transmissão de preços ocorre no sentido do produtor para o varejo, outras relações podem ser testadas dependendo do objetivo do trabalho. Aguiar & Figueiredo (2011) realizaram o teste do atacado para o varejo e do atacado para o produtor porque estavam interessados em analisar o poder de mercado do varejo brasileiro. Griffith & Piggott (1994) se basearam no modelo de mark-up de Heien (1980) para indicar que a assimetria de transmissão de preços deve ser medida no sentido do produtor para o varejo. Com base no modelo de assimetria de Kinnucan & Forker (1987) os autores analisaram as seguintes relações: produtor-varejo; produtor-atacado; e atacado-varejo.

Neste trabalho, para testar se há assimetria no ajustamento de preços na cadeia produtiva do feijão, serão considerados os vários mercados (produtor, atacado e varejo) porque há indícios de que é o atacado que gera as falhas. Assim, a análise entre produtor e varejo pode não ser suficiente para alcançar esse objetivo. Para determinar a relação entre os preços dos diversos níveis da cadeia produtiva do feijão será utilizado o teste de causalidade de Granger como evidência estatística.

Os efeitos referidos neste trabalho como de curto prazo são os ocorridos no mês atual, ou seja, sem defasagens, enquanto que os efeitos de longo prazo são às somas de todos os meses considerados até o número máximo de defasagens significativas de cada equação de transmissão (Aguiar & Figueiredo, 2011).

Quando a variável explicativa é segmentada em acréscimos e decréscimos, é provável que haja o problema de autocorrelação temporal entre os componentes da série (Houck, 1977). Na literatura, frequentemente se utiliza o método interativo de Cochrane-Orcutt para evitar o problema (Aguiar & Santana, 2002; Carman & Sexton, 2005; Azevedo & Politi, 2008). Este método será utilizado neste trabalho sempre que houver o problema de autocorrelação temporal.

Muitos trabalhos sobre ATP utilizaram o teste de Durbin-Watson (DW) para verificar a existência de autocorrelação das séries (Kinnucan & Forker, 1987; Aguiar & Santana, 2002; Capps & Sherwell, 2007; Tey, 2009). Neste trabalho, serão reportados os resultados do teste de DW para determinar a existência ou não de autocorrelação temporal.

Frequentemente, a especificação de modelos necessita de uma indicação de causalidade, ou seja, pergunta-se se uma variável é capaz de prever outra e em que condições. Se uma variável não ajuda a prever outra variável, diz-se que não Granger causa. Em outros termos, esse instrumento é útil para avaliar se variações de preços em um mercado precedem as variações de preços em outro mercado (Coronel et al., 2010). O teste de causalidade de Granger pode ser feito por meio das estimações das seguintes equações: em que P _t, A _t e V _t são, preços ao produtor,preços do atacado e do varejo, respectivamente; Ԑ _1t, Ԑ _2t e Ԑ _3t são seus respectivos choques.

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O teste para se verificar se os preços de atacado causam os preços ao produtor, por exemplo, consiste em testar se os coeficientes de A _t são nulos na Equação 4, o que pode ser feito por meio do teste F. Nota-se que as variáveis são mutuamente influenciadas uma pelas outras, contemporaneamente e pelos seus valores defasados.

Os preços mensais foram coletados na FAEG ⁶ (2012), no CEASA-GO ⁷ (2012) e na SEGPLAN ⁸ (2012) para o produtor, o atacado e o varejo, respectivamente. Os dados para o varejo são para a cidade de Goiânia. O período de análise dos preços inicia-se em abril de 2003 e percorre até dezembro de 2011, totalizando 104 observações.

Os preços estão em reais por quilograma e foram deflacionados pelo IGP-DI ⁹ (base junho de 2009) com o intuito de obter os preços reais, que são utilizados neste trabalho. Todas as séries utilizadas foram transformadas em logaritmos para o ajustamento do modelo, de modo que as relações entre as variáveis são tomadas como elasticidades e o software utilizado para as estimações foi o Gretl 1.9.12 ¹⁰ .

Visualiza-se na Figura Nº 2 a evolução dos logaritmos dos preços reais de feijão ao longo da cadeia produtiva (produtor, atacado e varejo).

No Quadro Nº 1 são apresentados os resultados do teste de raiz unitária de Elliott, Rothenberg & Stock (1996) ou Dickey-Fuller Generalized Least Square (DF-GLS), que indicam que as séries de preços de feijão no atacado, no varejo e ao produtor não são integradas; ou seja, são I(0). Pode-se rejeitar a hipótese nula de que há raiz unitária ao nível de significância de 5% para o modelo com constante (Modelo 1) para todas as variáveis.

Figura 2 Figura 2 Evolução dos logaritmos dos preços reais de feijão ao longo da cadeia produtiva no estado de Goiás - maio de 2003 a dezembro de 2011 FAEG (2012); CEASA-GO (2012); SEGPLAN (2012)

Quadro 1 Quadro 1 Resultados dos testes de raiz unitária de Elliott, Rothenberg e Stock (DF-GLS) para as séries em nível resultados da pesquisa

Notas:

Modelo

versão somente com constante; Modelo

versão com constante e tendencia

(1) Ordem de pmax fixada em 12 defasagens

(***),(**) e (*) indicam significância estatística aos níveis de 1%, 5% e 10%, respectivamente (valores críticos em Elliott, Rothenberg & Stock (1996)

O passo seguinte foi realizar o teste de causalidade de Granger (Quadro Nº 2). A escolha do número de defasagens do teste de causalidade de Granger realizou-se pela utilização do Akaike Information Criterion (AIC) e do Likelihood Ratio (LR), que detectou o melhor número de defasagens igual a 2. Além dos critérios, a escolha do número de defasagens também considerou a consistência dos resultados da metodologia de autorregressão vetorial por meio do teste Ljung-Box. Este teste não rejeita a nula de ausência de autocorrelação serial.

Quadro 2 Quadro 2 Testes de causalidade de Granger

(***),(**) e (*) indicam significância estatística aos níveis de 1%, 5% e 10%, respectivamente Fonte: resultados da pesquisa

Observa-se que os preços ao produtor ajudam a explicar os preços do atacado e do varejo e não vice-versa, ao nível de significância de 5%. Pode-se observar ainda, que os preços do atacado ajudam a explicar os preços do varejo, também ao nível de significância de 5%. Assim, há evidências de que o relacionamento de preços ao longo da cadeia produtiva do feijão no estado de Goiás ocorre no sentido (de Granger) do produtor para o varejo.

Os resultados deste trabalho contrastam com os resultados de Barros & Martines Filho (1990) e Ferreira (2001) que encontraram causalidade do atacado para os demais níveis e justificaram pelo maior grau de concentração e nível de informação deste nível da cadeia produtiva. Os primeiros autores analisaram o período de 1970 a 1985 e o segundo autor analisou o período de 1990 a 1999.

No entanto, sabe-se que o teste de causalidade de Granger é apenas mais um indício, apenas estatístico, que necessita de argumentos teóricos ou de conhecimento prévio acerca da natureza das relações entre as variáveis (Cavalcanti, 2010).

Nesse sentido, o modelo de Heien (1980) demonstra que no setor varejista existem inúmeros produtos comercializados, o que torna inviável o acompanhamento do mercado de cada um deles. Assim, os varejistas determinam preços com base no mark-up sobre os custos. Este modelo indica o produtor como o nível formador de preços.

Aguiar & Figueiredo (2011) encontraram resultado semelhante ao encontrado neste trabalho para o estado de São Paulo e justificaram afirmando que «os frequentes choques de oferta a que este produto está sujeito poderiam justificar a importância do preço ao produtor» (Aguiar & Figueiredo, 2011 p.979). Esses choques de oferta ocorrem porque a produção é sensível às condições climáticas. Além disso, a produção é ajustada ao consumo, o que gera tensão constante no mercado e atenção maior a quantidade produzida em cada safra.

Após as evidências estatísticas de que as variações nos preços ao produtor precedem as variações nos demais níveis e as variações nos preços do atacado precedem as variações nos preços do varejo, é possível definir as equações que serão estimadas neste trabalho com base na Equação 3. As Equações 7 e 8 se referem à transmissão dos acréscimos e decréscimos de preços ao produtor ( e ) para o varejo (Pv _t ) e atacado (Pa _t ), respectivamente, enquanto que a Equação 9 trata da transmissão dos acréscimos e decréscimos de preços do atacado ( e ) para o varejo.

(7)

(8)

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Nota-se que nas equações acima não há o termo custo de comercialização, inserido na Equação 3. De acordo com Silva Neto (2007) e Silva Neto & Parré (2012), quando se analisa apenas um produto, não faz sentido a inclusão desse termo. Os resultados do teste de ATP serão reportados na seção 3.5.

As duas próximas seções tratam do relacionamento entre os preços sem a segmentação, com o intuito de verificar se há indícios de que o ajustamento seja assimétrico. A seção 3.3 traz as margens de comercialização do varejo e do atacado e a parcela do produtor; se houver elevação da margem de comercialização de algum elo da cadeia produtiva, esse elo aumentou o poder de barganha, o que pode ser consequência de ações oportunistas que geram ajustamentos assimétricos de preços.

A seção 3.4 aborda a decomposição da variância do erro de previsão e as funções de resposta ao impulso, relativas às Equações 4, 5 e 6, com o intuito de trazer mais evidências sobre como ocorre o ajustamento de preços ao longo da cadeia produtiva do feijão.

As margens relativas totais (varejo e atacado) não se alteraram durante o período considerado (aproximadamente 48%) (Figura Nº 3). Com isso, a parcela do produtor se manteve em aproximadamente 52%. Isso significa que, 48% do dispêndio dos consumidores se referem às despesas de comercialização e 52% se referem à parcela do produtor como retorno a produção agrícola. Embora as margens relativas de comercialização não tenham se alterado substancialmente durante o período considerado, sua composição se alterou sensivelmente.

Figura 3 Figura 3 Evolução das médias anuais das margens relativas do atacado, varejo e as médias anuais da parcela do produtor – maio de 2003 a dezembro de 2011 resultados da pesquisa

As margens relativas do varejo foram maiores do que as margens relativas do atacado nos dois primeiros anos considerados (2003 e 2004). Em 2005 as margens do atacado foram maiores do que as margens relativas do varejo, continuando assim em todo o período. Em números, enquanto as margens relativas do varejo obtiveram um decréscimo de 15 pontos percentuais (alcançando o valor de 21% em 2010), as margens relativas do atacado obtiveram um acréscimo de 16 pontos percentuais durante todo o período (alcançando um valor de 29% em 2010).

Ressalta-se que o intermediário (corretor) não agrega valor ao produto, pois é responsável apenas pela intermediação entre o produtor agrícola e o empacotador e/ou indústria processadora. Após o produto chegar aoempacotador, é limpo, embalado e fornecido ao varejista. Por isso, a margem relativa do atacadista inclui ao menos o processo de empacotamento, o que justifica parte das altas margens desse segmento. A evolução crescente da margem relativa do atacado, às espessas da margem relativa do varejo, significa competição por renda no sistema de comercialização. Isto indica que o atacado tem aumentado seu poder de barganha, sugerindo que o segmento pode estar atuando de maneira oportunista. Esses resultados contrastam, em partes, com outros trabalhos encontrados na literatura. Para o estado de São Paulo, entre 1990 e 1999, Ferreira (2001) destacou que, apesar das mudanças de estratégias no mercado atacadista, não foram encontrados elementos que indiquem mudanças substanciais na comercialização. No mesmo sentido, para o estado do Paraná, Carneiro & Parré (2005) puderam inferir que o nível do atacado (mesmo possuindo acesso facilitado às informações de mercado) manteve suas margens com tendência estável, e até decrescente, com os menores valores em relação aos demais.

As relações dinâmicas de curto prazo trazem mais evidências que corroboram os resultados encontrados no item anterior. Primeiramente, a decomposição da variância do erro de previsão (Quadro N° 3) demonstra a importância dos preços ao produtor em relação aos preços do atacado e do varejo, uma vez que, em média, os preços ao produtor explicam cerca de 80% e 70% da variância dos erros de previsão dos preços do atacado e do varejo – respectivamente – considerando 12 períodos.

Quadro 3 Quadro 3 Resultados da decomposição da variância do erro de previsão (%) resultados da pesquisa

Além da decomposição do erro de previsão, podem-se obter as funções de respostas ao impulso. As Figuras N° 4 e N° 5 apresentam os resultados da função resposta ao impulso nos preços do varejo e do atacado, respectivamente, a um choque de um desvio-padrão nos preços ao produtor. Nota-se um efeito inicial crescente dos preços do varejo e do atacado dado um choque não antecipado nos preços ao produtor. Isso indica que o ajuste do preço do varejo e do atacado às flutuações no preço do feijão ao produtor não é instantâneo, demorando ao menos dois meses para começar a se ajustar.

Figura 4 Figura 4 Resposta de varejo a um choque de um desvio-padrão em produtor esultados da pesquisa

Figura 5 Figura 5 Resposta de atacado a um choque de um desvio-padrão em produtor resultados da pesquisa

Ao analisar a função resposta ao impulso do varejo para um choque de um desvio-padrão nos preços do atacado, percebe-se que o choque começa a se dissipar no terceiro mês (Figura Nº 6). Contudo, mesmo no terceiro mês a resposta do varejo a um choque de um desvio-padrão no atacado é de apenas 0,038 desvio-padrão. Além disso, o ajuste completo ocorre no oitavo mês, sem considerar o intervalo de confiança de 95%; e, no quarto mês, relevando o intervalo de confiança.

Figura 6 Figura 6 Resposta de varejo a um choque de um desvio-padrão em atacado resultados da pesquisa

Os resultados deste item indicam que um choque não antecipado no preço ao produtor demora dois meses para começar a se dissipar ao longo do sistema de comercialização. Visto que a resposta do varejo frente a um choque no preço do atacado é relativamente pequena, infere-se que a defasagem na transmissão de preços na cadeia produtiva do feijão se dá principalmente no nível do atacado. Além disso, o ajuste total de preços ocorre no mesmo período quando se analisa a relação entre produtor e varejo e a relação entre produtor e atacado.

O modelo de ATP emprega um termo de tendência em sua especificação. Entretanto, esse termo não é significativo em alguns casos. Este trabalho optou pela sugestão de Azevedo & Politi (2008), que apresentaram a estimação das equações com e sem a tendência na especificação.

Em todos os casos as equações estimadas por MQO apresentaram o caso mais típico de autocorrelação, a positiva. Esse problema não ocorreu (foi corrigido) nas equações estimadas pelo método Cochrane-Orcutt (C-O), como se pode verificar por meio do teste DW. Com isso, apenas são reportados os resultados sem o problema de autocorrelação. Outro resultado em comum é o alto ajustamento aos dados (R² > 0,90).

O Quadro Nº 4 apresenta os resultados dos testes de ATP. Primeiramente, apresenta-se a relação entre produtor e varejo. Como a tendência é significativa, os resultados do modelo com tendência são os analisados. O ajuste contemporâneo dos choques positivos nos preços ao produtor ( =,648 ) é maior do que quando o choque é negativo ( =,404 ). O teste de ATP no curto prazo indica que não é possível inferir que = . Em outras palavras, os varejistas ajustam mais rapidamente os choques positivos nos preços ao produtor do que os negativos.

Quadro 4 Quadro 4 Resultados dos testes de ATP (com tendência e sem tendência) resultados da pesquisa

(***) (**) e (*) indicam significância estatística aos níveis de 1%, 5% e 10%, respectivamente Entre parênteses, os desvios-padrão das estimativas (1) Equação 7; (2) Equação 8; (3) Equação 9

Nota-se que tanto os acréscimos como os decréscimos de preços apresentam um mês de defasagem. O teste de ATP no longo prazo não fornece evidências estatísticas de que os choques positivos se ajustam aos choques negativos após um período de defasagem, ou seja, a assimetria ocorrida no período atual não é compensada no mês seguinte.

Esse resultado sugere que, havendo um choque positivo nos preços ao produtor, os varejistas rapidamente – e em maior magnitude – transmitem tal choque aos consumidores; ao contrário dos choques negativos, que são transmitidos mais lentamente e em menor magnitude. Isso coaduna com os resultados de Aguiar & Santana (2002), que relacionaram o comportamento dos preços à alta inflação que ocorria no Brasil (até o Plano Real), fato que não justifica o comportamento dos preços no período analisado neste trabalho ¹¹ . Apenas a evidência de ATP entre produtor e varejo já é indício de que os consumidores finais não estão sendo beneficiados dos decréscimos de preços ao nível do produtor. Em relação às estimativas do modelo entre produtor e atacado, observa-se que a tendência é não significativa, sendo analisada assim apenas a quarta coluna do Quadro Nº 3, que apresenta a estimação da equação sem tendência. Percebe- se que o ajuste contemporâneo a choques positivos nos preços ao produtor é praticamente instantâneo ( =0,919), ao contrário dos choques negativos ( = 0,388). Estes apresentam um mês de defasagem, porém, mesmo assim não se ajustam aos choques positivos. Os testes de ATP, tanto no curto como no longo prazo, não aceitam a hipótese nula de simetria.

O fato de o atacado transmitir os choques positivos mais rapidamente e em maior magnitude que os choques negativos decorrem de suas características estruturais, especialmente para o mercado de feijão, em que há a presença do intermediário (corretor), que possui mais informações do que os demais agentes da cadeia produtiva e pode, assim, exercer certo nível de arbitragem.

Por fim, observam-se os resultados para os testes de assimetria entre atacado e varejo. Como a tendência é significativa, os resultados da equação com tendência na especificação são os analisados. Nota-se que o ajuste a choques negativos ( = 0,773) no período atual é maior do que o ajuste a choques positivos ( = 0,471). Esse resultado sugere que quando há choques negativos nos preços do atacado, o varejo os transmite mais rapidamente do que o faz com os choques positivos. Como em todos os casos acima, de acordo com o teste de ATP no curto prazo não é possível aceitar a hipótese nula = .

Contudo, os acréscimos de preços apresentaram três meses de defasagens, enquanto os decréscimos não apresentaram defasagem. Ao considerar as defasagens, não se pode aceitar a hipótese nula de simetria do teste de ATP no longo prazo; porém a soma dos coeficientes dos acréscimos, no período atual e defasado, é maior do que o coeficiente dos decréscimos. Esses resultados demonstram que os choques positivos no preço do atacado são ajustados em maior magnitude pelo varejista do que os choques negativos; porém, isso ocorre apenas após algumas defasagens e não no período atual, o qual é caracterizado por maior rapidez na transmissão dos decréscimos. Isso contrasta, em parte, com os resultados de Aguiar & Figueiredo (2011), que encontraram ATP positiva no curto e longo prazo para a cidade de São Paulo.

Essa dificuldade dos varejistas em transmitir os acréscimos no período atual pode ser explicada porque o feijão é, em muitas vezes, utilizado como chamariz de consumidores, sendo inclusive frequentemente vendido a preço promocional. Além disso, a necessidade de vender rapidamente o produto para evitar a deterioração (ou seus altos custos de conservação) pode fazer com que os varejistas evitem transmitir os acréscimos de preços. Os resultados estão de acordo com a hipótese central deste trabalho de que há assimetria na transmissão de preços ao longo da cadeia produtiva do feijão no estado de Goiás. Essa falha de mercado ocorre principalmente no segmento atacadista porque na cadeia produtiva do feijão há a figura do intermediário (corretor) que possui maior número de informações do que os outros agentes, gerando assimetria de informação e maior custo de transação. Contudo, sabe-se que é preciso análises adicionais para inferir com maior precisão as causas da assimetria no ajustamento de transmissão de preços.