Sistemas de produção de grãos e risco econômico em áreas consolidadas e de expansão agrícola no Brasil.

Resumo: Este trabalho analisou o risco econômico em sistemas de produção de grãos no Brasil, comparando áreas em diferentes estágios de consolidação da produção. Foram coletados dados primários da estrutura de custos e de receita em propriedades rurais nos municípios de Querência (MT), Cascavel (PR), Uberaba (MG), Balsas (MA), Araguaína (TO) e Paragominas (PA), safra 2017/2018. Aplicou-se o método de Monte Carlo nas simulações de risco, tendo como variáveis séries históricas de produtividade e preços de grãos e de insumos nos mercados locais. Os resultados indicaram que soja é o cultivo de maior estabilidade econômica, enquanto milho safrinha e trigo apresentaram os maiores níveis de risco. Em geral, os valores determinísticos do lucro líquido localizaram-se no intervalo de 90% de probabilidade, o que indica a confiabilidade das simulações na previsão dos resultados. A análise de sensibilidade mostrou que preço é o fator de maior impacto nos resultados de risco para soja e milho verão, sobretudo em áreas consolidadas. Fertilizante foi o insumo de maior impacto em áreas consolidados e semente foi mais influente em áreas de expansão recente. O estudo corrobora o alto risco na agricultura e a importância de ações para mitigação. Abstract: This paper analyzed the economic risk in grain production systems in Brazil, comparing areas in different stages of grain production consolidation. Primary data on the cost and revenue structure were collected on rural properties in the municipalities of Querência (MT), Cascavel (PR), Uberaba (MG), Balsas (MA), Araguaína (TO) and Paragominas (PA), 2017/18 crop. The Monte Carlo method was used in risk simulations, having as variables historical series of productivity, grain price and input price in local markets. The results indicated that soybeans are the most economically stable crop, while second crop corn and wheat presented the highest risk levels. In general, the deterministic values of net income were within the 90% probability range, which indicates the reliability of simulations in predicting the results. The sensitivity analysis showed that price is the factor with the greatest impact on the risk results for soybeans and summer corn, especially in consolidated areas. Fertilizer was the most impacted input in consolidated areas and seed was more influential in areas of recent expansion. The study corroborates the high risk in agriculture and the importance of actions for mitigation