Luigi Cavalcanti
Desde 2016, o Professor Fabio Toral (UFMG) e eu, a convite de Antonio Chaker, iniciamos uma jornada para encarar algumas centenas de indicadores zootécnicos associados a fazendas com diversos perfis na América do Sul. Não sabíamos, mas iniciava-se ali uma longa parceria com o Instituto Inttegra, onde teríamos a oportunidade de estabelecer alguns conceitos acerca não só dos indicadores 1 a 1, mas da relação entre eles, associando resultados financeiros e produtivos a variáveis de diversos aspectos. Esses conceitos, passaram a se tornar referência para técnicos dentro do instituto e 10 safras depois tornaram-se o “vade mecum” para qualquer consultor que deseja: entender o real impacto combinado das variáveis do dia a dia sobre o resultado de uma fazenda, criar metas e comparar a performance de seus projetos com uma base de dados volumosa, usando ferramentas estatísticas robustas que conseguem descrever e explicar boa parte da variabilidade do que se observa dentro e entre as safras.
Na consolidação da safra 2024/2025, apresentei as inferências possíveis utilizando-se os dados de múltiplas safras, para questões como efeito da chuva sobre resultados zootécnicos e financeiros. O grande número de observações agrupados por sistema produtivo, e sub-agrupamentos dentro desses, montados por técnicas estatísticas apropriadas, trouxe à tona que o efeito da chuva é detectável como se espera, mas o tamanho desse efeito é negligenciável no sentido de garantir um resultado positivo ou negativo, isto é, lucrar ou ter prejuízo, e tampouco ajuda a precisar, isso é, estimar com baixo erro tal resultado.
A precipitação anual foi utilizada aqui apenas para demonstrar como nem sempre efeito estatístico significativo é o fim da análise. Precisamos nos atentar à precisão e impacto real dessas informações sobre a pergunta inicial. Sabendo disso, foi que se desenhou o agora conhecido modelo para predição do resultado baseado no ganho médio global, desembolso, valor médio de venda e lotação. Modelo esse que após 10 safras chega a explicar 85% da variabilidade do resultado, dando segurança para se estimar o impacto dessas variáveis que podem ser facilmente medidas e acompanhadas na gestão de qualquer projeto pecuário.
A avaliação multi-safra permitiu também constatar que embora o valor médio de venda tenha sido a variável que mais oscilou entre safras na última década, dentro
da safra pouco colabora para discriminação do resultado quando comparada as variáveis desembolso e ganho médio global. Esse baixo efeito é fruto da baixa variabilidade desse índice dentro de uma mesma safra, uma vez que esse valor é estabelecido para todas as fazendas por uma mesma fonte, o mercado (Figura 1).
Figura 1– Coeficiente de variação médio (e erro padrão da média) para cada uma das variáveis ao longo das safras 2014-2015 a 2024-2025.
Medidas relativas, que representam a eficiência de produção, como o desembolso (R$/cab), ganho médio (kg/d) e lotação (UA/há), por outro lado, são definidos dentro da fazenda, de acordo com as práticas adotadas, condições locais entre outros fatores, sendo mais determinantes para o resultado. A combinação destes em um mesmo índice, utilizando-se a fórmulta: desembolso (R$/cab)/ valor médio de venda (R$/@) / GMD Global (kg) revelou-se um excelente preditor para o resultado, servindo como um termômetro para o custo do ganho, onde valores acima de 0,07 até 0,10 reduzem a probabilidade de lucro de 100% para 0% (Figura 2), criando uma faixa de baixo, médio e alto risco de prejuízo, i.e., < 0,07, entre 0,07 e 0,1 e > 0,1, respectivamente.
Figura 2 – Probabilidade de se ter lucro para cada sistema produtivo predito pela proporção do valor médio de venda consumido pelo desembolso para se obter 100 gramas de ganho médio global.
Em suma, ficaram as mensagens:
- Variáveis absolutas primárias (chuva, tamanho do rebanho, geolocalização, etc.) ou determinadas de forma global (e.g., valor médio de venda) pouco determinam a produção/produtividade ou o resultado
- O que diferencia fazendas numa mesma safra é a produtividade, isto é, a eficiência
- Inferências para dentro de safra (entre meses) ou dentro de fazenda nem sempre se aplicam para a visão entre fazendas
- Além da significância estatística está o tamanho do efeito e sua precisão