O impacto dinâmico da adoção de tecnologias nas fazendas leiteiras do brasil sobre a produção, preços e lucratividade da cadeia produtiva

Technology adoption in agriculture is often viewed as a way to increase production, farm income and agricultural competitiveness. However, additional production due to aggregated technology adoption generally lowers prices, which can reduce or completely offset benefits for farmers. We developed an empirical System Dynamics (SD) model to assess the market dynamic and distributional impacts of three rates of exogenous feed and genetics technology adoption by five dairy farm sizes in Brazil from 2006 to 2016. The SD model represented key stock-flow-feedback structures in Brazil’s dairy supply chain, integrating dairy farm technology adoption with dairy processing and consumer demand. Consistent with previous literature, technology adoption lowers milk and dairy product prices, although adopting farms generally saw increases in Net Farm Operating Income (NFOI) and reductions in income variation. Non-adopting farms generally had lower average NFOI and more frequent negative NFOI, regardless of farm size. The overall shares of Brazilian milk production and farm incomes by farm size were markedly different for different adoption assumptions, indicating the potential of technology adoption to cause structural change. Technology adoption also provided considerable benefits to post-farm supply chain participants and consumers through lower raw material and product prices. Dynamic complexity effects resulted from technology adoption: large differences in average farm milk prices between adoption and Baseline scenarios early in the adoption process became smaller after an adjustment period. Technology adoption per se was not sufficient to mitigate observed negative NFOI values during 2014 to 2016. The dynamic simulation model provides useful insights to industry stakeholders and government policy makers about the potential effects of alternative sector development strategies and technology promotion programs. Future work to develop more consistent dairy sector supply and utilization data and describe farm-level technology adoption processes would complement our dynamic assessment of dairy technology adoption impacts in Brazil.A adoção de tecnologias na agropecuária é frequentemente vista como uma forma de aumentar a produção, a receita das fazendas e a competitividade setorial. Entretanto, a produção adicional, geralmente, leva à redução de preços o que pode eliminar os potenciais benefícios para produtores rurais. Neste sentido, foi desenvolvido um modelo de Dinâmica de Sistemas (DS) para avaliar a dinâmica do mercado e os impactos distributivos de três taxas exógenas de adoção de tecnologias, relacionadas ao sistema de alimentação e melhoramento genético, em cinco categorias de tamanhos de fazendas no Brasil entre 2006 e 2016. O modelo de DS representou as principais estruturas de estoque e fluxo da cadeia produtiva, integrando a produção primária com o setor de processamento e a demanda dos consumidores. De acordo com estudos anteriores, encontrou-se que a adoção de tecnologias causa redução nos preços do leite e dos derivados lácteos, contudo, fazendas que adotam tecnologia experimentam aumentos e menor variação na Margem Líquida (ML). Não adotantes, geralmente, têm menor ML e maior frequência de resultados negativos independente da escala de produção. A proporção de distribuição da produção de leite e das receitas é marcadamente diferente para diferentes tamanhos de fazendas indicando o potencial que a adoção de tecnologia tem sobre as mudanças estruturais. Além disso, a adoção resulta em consideráveis benefícios nos segmentos a jusante do setor produtivo e consumidores, por meio de menor custo de matéria prima e preços dos derivados. Foram observados efeitos dinamicamente complexos ao simular a inovação tecnológica, por exemplo: a diferença entre o preço do leite observado e o preço simulado nos cenários foi maior no início do processo de adoção e tornou-se menor depois de um período de ajuste. A adoção de tecnologia per se não foi suficiente para mitigar valores negativos de ML no período entre 2014 e 2016. O modelo gerou insights úteis para formuladores de políticas púbicas sobre os efeitos de desenvolvimento de estratégias alternativas e programas de difusão de tecnologias. Trabalhos futuros, baseados em dados mais consistentes sobre a oferta e consumo de derivados lácteos e na descrição do processo de adoção tecnológica, poderiam complementar a avaliação dinâmica sobre os impactos sobre toda a cadeia produtiva no Brasil