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SERGIO RENAN SILVA ALVES
MODELO BIOECONÔMICO E SEU USO NA TOMADA DE DECISÃO PARA
ADOÇÃO DA TECNOLOGIA DE INSEMINAÇÃO ARTIFICIAL PARA SUÍNOS
Tese apresentada à UniversidadeFederal de Viçosa, como parte dasexigências do Curso de Zootecnia,para obtenção do título de “MagisterScientiae".
VIÇOSA
MINAS GERAIS - BRASIL
NOVEMBRO - 1996
SERGIO RENAN SILVA ALVES
MODELO BIOECONÔMICO E SEU USO NA TOMADA DE DECISÃO PARA
ADOÇÃO DA TECNOLOGIA DE INSEMINAÇÃO ARTIFICIAL PARA SUÍNOS
Tese apresentada à UniversidadeFederal de Viçosa, como parte dasexigências do Curso de Zootecnia,para obtenção do título de “MagisterScientiae".
APROVADA: 20 de setembro de 1996.
______________________________ ______________________________ Prof. Antonio Bento Mancio Prof. Juarez Lopes Donzele (Conselheiro) (Conselheiro)
______________________________ ______________________________ Prof. Manoel Vieira Proa Marília F. M. Gomes
______________________________Prof. Aloízio Soares Ferreira
(Orientador)
ii
Ao meu pai Rubem Rios Alves (in memoriam).
Aos meus filhos Marcel e Marina e à minha esposa Rosângela.
À minha mãe Thalita, às minhas irmãs Sandra e Norma e aos
sobrinhos Rodrigo e Maria Inêz.
À Vó Benta.
iii
AGRADECIMENTOS
À Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA, por meio
do Centro Nacional de Pesquisa de Suínos e Aves - CNPSA, por possibilitar a
realização do curso.
À Universidade Federal de Viçosa - UFV, por intermédio do
Departamento de Zootecnia e Conselho de Pós-Graduação, pela oportunidade
e acolhida durante o curso.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -
CAPES, pela concessão da bolsa de estudos.
Ao orientador, professor e amigo Aloízio Soares Ferreira e família, pela
orientação, confiança e amizade.
Ao colega Antônio Lourenço Guidoni, pelo exemplo de como fazer
ciência e pela incansável ajuda.
Aos colegas e amigos de percurso Marcelo Diniz e família, Professor
Luís Albino e família, Antônio Coelho e família, William Narváez, Rodolfo Sirol,
colegas da ZOO-605, pelo companheirismo e apoio nas horas de dificuldade.
Aos colegas do CNPSA Renato Irgang, Ademir Girotto, Jonas Santos e
Giovani Bertani, pelo aconselhamento e pelas sugestões na construção do
trabalho; a Irene Câmara e Eva Ribeiro, pelo importante apoio na busca de
material bibliográfico; ao Paulo Pinto, pelas estadas e pelos momentos
agradáveis; aos funcionários de campo, pelo auxílio na coleta de dados.
iv
Aos colegas do Laboratório de Reprodução Animal do Departamento de
Veterinária da UFV, Professores Eduardo Paulino, José Domingos e Marco
Túlio, pelo apoio e pelas sugestões.
À colega Isabel Scheid, pelo incentivo inicial em levar adiante a idéia do
tema de dissertação.
À turma do lazer e descontração no Viçosa Clube e na Violeira e a todas
as pessoas que, direta ou indiretamente, contribuíram desde o início para que
este trabalho pudesse ser concretizado.
v
BIOGRAFIA
SERGIO RENAN SILVA ALVES, filho de Rubem Rios Alves e Thalita
Silva Alves, nasceu em Santa Maria, Rio Grande do Sul, em 13 de setembro
de 1958.
Em março de 1978, ingressou no curso de Medicina Veterinária na
Universidade Federal de Pelotas - UFPEL, concluindo-o em dezembro de
1981.
No período de dezembro de 1982 a setembro de 1985, desempenhou
atividades na área técnica do Instituto Veterinário Rhodia-Mérieux S.A.
Atuou na iniciativa privada, como Médico-Veterinário credenciado pelo
Ministério da Agricultura, executando diagnósticos de Anemia Infecciosa
Eqüina (AIE), no período de 1982 a 1986.
Desempenhou atividades de ensino-pesquisa-extensão, na Fundação
de Apoio Universitário (FAU) da UFPEL, no período de março de 1987 a
dezembro de 1988.
Foi contratado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária-
EMBRAPA, após concurso público, em novembro de 1989, como pesquisador,
na área de Difusão e Transferência de Tecnologia do Centro Nacional de
Pesquisa de Suínos e Aves/CNPSA, localizado em Concórdia-SC.
Em março de 1994, iniciou o curso de pós-graduação em Zootecnia,
em nível de mestrado, concentrando estudos na área de Produção de Suínos,
na Universidade Federal de Viçosa, submetendo-se à defesa de tese em 20 de
setembro de 1996.
vi
CONTEÚDO
Página
EXTRATO .............................................................................................. viii
ABSTRACT ............................................................................................
1. INTRODUÇÃO ................................................................................... 1
2. REVISÃO DE LITERATURA .............................................................. 4
2.1. Situação da suinocultura mundial e nacional .............................. 4
2.2. O complexo agroindustrial de suínos no Brasil ........................... 6
2.3. Tipificação de carcaças de suínos no Brasil ............................... 7
2.4. Inseminação Artificial de Suínos (IA) .......................................... 9
2.4.1. Organização e desenvolvimento da IA .................................. 10
2.4.2. O uso da IA no mundo .......................................................... 11
2.4.3. A inseminação artificial de suínos no Brasil .......................... 13
2.4.4. Vantagens e limitações no uso da IA .................................... 15
2.5. Escala econômica de uso da IA em sistema interno ................... 19
2.6. Uso de modelos de simulação .................................................... 23
2.7. Custo de produção de suínos ..................................................... 25
3. MATERIAL E MÉTODOS ................................................................... 26
3.1. Definição dos componentes do sistema de produção (SISPRO) 26
3.2. Determinação dos custos e da receita para os sistemas de
produção ..................................................................................... 29
3.2.1. Determinação dos custos ...................................................... 29
3.2.2. Determinação da receita ....................................................... 39
vii
Página
3.3. Determinação da igualdade da RLop entre os dois sistemas ..... 41
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO .......................................................... 42
5. RESUMO E CONCLUSÕES .............................................................. 59
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................... 61
APÊNDICE ............................................................................................. 69
viii
EXTRATO
ALVES, Sergio Renan Silva, M.S., Universidade Federal de Viçosa, novembrode 1996. Modelo bioeconômico e seu uso na tomada de decisão paraadoção da tecnologia de inseminação artificial para suínos . ProfessorOrientador: Aloízio Soares Ferreira. Professores Conselheiros: Juarez LopesDonzele e Antonio Bento Mancio.
Foi desenvolvido um modelo bioeconômico em linguagem do pacote
estatístico SAS (Statistical Analysis System, versão 6.10), com objetivo de
simular sistemas de produção (SISPROs) de suínos, comparando-se sistemas
de criação (SIS) de Monta Natural (MN) e Inseminação Artificial (IA) em
sistema interno, determinando-se qual o tamanho de plantel (N) de
reprodutores (porcas + cachaços), como tomada de decisão para transição do
SIS de MN para IA . O N foi determinado no ponto de igualdade da Renda
Líquida Operacional (RLop) dos dois SIS, dada em US$/reprodutor/ano.
Utilizou-se um modelo fatorial 3 x 3 x 6, correspondendo a número de
partos/porca/ano (NPPANO), número de leitões/nascidos vivos/parto
(NASCIDOV) e porcentagem de carne magra na carcaça (PCMAGRA),
resultando em 54 combinações de níveis para cada SIS. Para igualar as RLop,
variou-se artificialmente N de 18 a 3.000 reprodutores, com espaçamento
regular de 1,0 unidade, calculando simultaneamente as respectivas RLop dos
dois SIS e determinando-se o valor de N por processo numérico. Foram
ix
utilizados dois critérios de comparação, um COM REPOSIÇÃO de machos por
fêmas, de modo que para cada macho diminuído pela IA aumentou-se uma
fêmea, para igualar N nos dois SIS; e outro SEM REPOSIÇÃO, em que se
fixou o número de porcas nos dois SIS, variando o número de cachaços,
ficando os dois SIS com número de reprodutores desiguais (N1 e N2).
Observou-se que, COM REPOSIÇÃO, N variou de 409 a 213 reprodutores,
com uma amplitude de 196. A reposição de cachaços por porcas foi positiva
sobre RLop da IA, em virtude da maior receita proporcionada. A diminuição em
N foi expressa pela melhoria dos níveis dos coeficientes técnicos em SISPRO.
A remuneração por tipificação demonstrou receita crescente à medida que se
aumentou PCMAGRA no SISPRO, tendo sido maior na IA do que em MN, para
o mesmo nível de SISPRO. Pelo critério SEM REPOSIÇÃO, N1 variou de 470
a 233 reprodutores e N2, de 450 a 223, com amplitude de 237 e 227 para N1
e N2, respectivamente. A não-reposição trouxe reflexos em todos os
parâmetros, piorando-os em relação ao COM REPOSIÇÃO. Em todos os
SISPROs, SEM REPOSIÇÃO necessitou de plantel maior para igualar a RLop,
em comparação ao COM REPOSIÇÃO. O modelo proposto apresenta
inovações por variar tamanho de plantel e por igualar as RLop na
determinação do N. Permite ainda particularizar uma determinada unidade de
produção, mudando-se apenas os parâmetros técnicos e econômicos
inicialmente propostos, adequando-os a uma determinada unidade produtiva e
auxiliando na tomada de decisão.
x
ABSTRACT
ALVES, Sergio Renan Silva, M.S., Federal University of Viçosa, november1996. Bioeconomic model in a taken decision of adopting artificialinsemination technology for swine . Advisor: Aloízio Soares Ferreira.Committee members: Juarez Lopes Donzele and Antonio Bento Mancio.
A biological and economical model was developed using SAS
(Statistical Analysis System, Version 6.10) in order to simulate swine production
systems (SPS) using either natural mating (NM) and artificial insemination (AI)
“on farm” to help the decision of shifting from NM to AI, based on the herd size
(HS). The HS was determined when the operational net income (ONI) of both
SPS were the same, expressed as US$/breeder/year. It was used a 3x3x6
factorial model (number of parities/sow/year - NPSY x number of piglets born
alive/parity - NPP x carcass lean meat percentage - CLMP) resulting 54
combinations for each SPS. In order to equalize ONI, HS was artificially studied
from 18 to 3000 breeders, with regular spaces of one unit, simultaneously
calculating ONI for the two SPS and determining the value of HS by numeric
process. Two comparison criteria were used: (a) WITH REPLACEMENT o
boars by sows, to equalize HS (N) due to the adoption of AI, and (b) WITHOUT
REPLACEMENT where the number of sows was fixed in the two SPS, but
varying the number of boars and breeders (N1 and N2). It was observed that
WITH REPLACEMENT, HS varied from 409 to 213 breeders. The reposition o
xi
boars by sows had a positive effect on ONI of AI. The decrease in HS was
expressed by the improvement in technical coefficients in SPS. The payment
based on carcass grading increased income as CLMP increased, being higher
for AI for the same level of SPS. WITHOUT REPLACEMENT affected all
parameters negatively compared to WITH REPLACEMENT. In all SPS
WITHOUT REPLACEMENT required a larger HS to equalize ONI in
comparison to WITH REPLACEMENT. The proposed model showed
innovations such as including variations in HS and equalizing ONI to determine
HS. It also helps to take decisions since it allows the particularization of a
production unit, varying only the technical and economical parameters initially
proposed.
1
1. INTRODUÇÃO
A suinocultura brasileira experimentou, a partir da década de 70, grande
desenvolvimento, seguido de transformações e alterações estruturais de toda
a matriz da cadeia produtiva. Durante esse período houve passagem da
chamada “era da agricultura tradicional” ( dentro da fazenda) para a “era do
agribusiness ou complexo agroindustrial” ( fora da fazenda), marcada por
profundas mudanças das relações tecnológicas, produtivas, comerciais e
financeiras na suinocultura.
Essas mudanças foram e serão irreversíveis, principalmente com
relação à modernização da agricultura, que cada vez mais demandará e
absorverá tecnologias modernas. Portanto, não mudará a interdependência
entre insumos, produção agropecuária, processamento/distribuição e ecologia,
ou seja, o “dentro da fazenda” está sendo e continuará influenciado
diretamente pelo “ fora da fazenda”. Caminha-se do enfoque unilateral para a
visão sistêmica, pois a produção está deixando de ser analisada unicamente
dentro da porteira da granja, e sim ao longo de toda a cadeia de produção. A
diferenciação do produto final em nível de consumidor está desencadeando
mudanças para trás, modificando toda a cadeia de produção/processamento.
Em função disso, a produção está lentamente se adequando a essa
nova realidade, principalmente no tocante à produtividade e qualidade do
produto entregue às agroindústrias transformadoras.
2
Com relação à produção de suínos, essa situação não se aplica
uniformemente em todo o Brasil, mas é característica das regiões onde a
suinocultura é mais desenvolvida, principalmente nas regiões Sul e Sudeste.
A produtividade na suinocultura pode ser representada pela eficiência
reprodutiva, que é função direta do número de terminados/porca/ano, que por
sua vez é influenciado pelo número de nascidos/vivos/parto e pelo número de
partos/porca/ano. Essas variáveis, às vezes, podem não refletir a eficiência
econômica do produtor, mesmo em situação de produção alta.
Outro fator a ser considerado é a qualidade do produto, caracterizada
principalmente pelo tipo de carcaça entregue à indústria e expressa pela
menor deposição de gordura e pelo maior rendimento de carne na carcaça,
que passaram a ser valorizados pela agroindústria muito recentemente, porém
os produtores ainda não estão suficientemente conscientizados da sua
importância. A deposição de gordura e, ou, o rendimento de carne na carcaça
podem representar o limite no qual o produtor começa a ser eficiente
economicamente, pois geralmente as agroindústrias processadoras de
carcaças remuneram o produtor por meio de uma bonificação ou penalização,
dependendo do rendimento de carne na carcaça.
Para o produtor adaptar-se a esse sistema serão necessários
investimentos, principalmente financeiros, e o setor suinícola está
descapitalizado, em razão de crises cíclicas que atingiram a atividade por
diversos períodos. Os investimentos financeiros poderão aumentar os custos
de produção, pois exigirão mudanças qualitativas, principalmente na genética
dos animais, na alimentação, na sanidade e na forma de administração da
propriedade. Em síntese, tais investimentos demandarão mudanças no
sistema de produção utilizado pelos produtores. Essas mudanças,
caracterizadas por inovações tecnológicas, são função, também, da renda, do
risco a ela associado e do nível de instrução dos produtores.
Como alternativa de inovação tecnológica para os suinocultores que
estão inseridos nesse novo cenário, apresenta-se o uso da Inseminação
Artificial de Suínos (IA), em sistema interno, que consiste na coleta, diluição,
conservação e utilização na própria granja, em lugar da monta natural.
3
A IA é uma técnica de domínio tecnológico simples, que necessita
relativamente de poucos investimentos para a sua implantação e que
possibilita um rápido progresso genético do rebanho, atendendo as
necessidades de mercado e reduzindo os custos de produção.
Embora haja carência de estatísticas oficiais, observa-se um
crescimento significativo no uso da IA no Brasil, em granjas de médio e grande
porte. O uso dessa tecnologia nessas unidades pode ser determinado em
função da necessidade de diluir os custos fixos oriundos da construção de
uma estrutura mínima necessária para implantação da IA.
Por ocasião da tomada de decisão sobre adotar ou não a técnica de IA,
em sistema interno, em substituição ao sistema de cobertura por meio da
monta natural (MN), o produtor necessita de informações seguras sobre custos
de implantação, rentabilidade, viabilidade técnica e, principalmente, sobre o
tamanho mínimo (escala) do plantel de reprodutores que viabilize
economicamente a adoção dessa tecnologia, informações essas que não
estão disponíveis para os criadores de suínos.
Com o objetivo de gerar essas informações, desenvolveu-se um
modelo bioeconômico para responder qual é o tamanho de plantel de
reprodutores suínos que uma empresa rural, já estabelecida, deve ter ao optar
por fazer a transição do sistema de cobertura de monta natural para o sistema
de inseminação artificial em sistema interno. Para isso avaliaram-se as
relações existentes entre a eficiência econômica, expressa em Renda Líquida
Operacional/reprodutor/ano, e o tamanho da atividade, em número de
reprodutores, comparando-se MN e IA.
4
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Situação da suinocultura mundial e nacional
Para ROPPA (1996), de 1970 a 1994, a suinocultura mundial cresceu
numa taxa de 1,9% ao ano em relação à quantidade total de animais, com os
abates crescendo 2,5% ao ano e a produção de carne suína, 3% ao ano. Em
1994 o plantel total de suínos no mundo era de 873 milhões de cabeças, ou
seja, 60% a mais que em 1970, e a produção mundial de carne atingiu a
marca de 76,29 milhões de toneladas (118% a mais que em 1970). A
produção mundial e o rebanho suíno estão concentrados principalmente na
Ásia e região do Pacífico (49,5 e 55,9%, respectivamente), seguidas pela
Europa e ex-URSS (33 e 25,7%, respectivamente), pela América do Norte e
América Central (13,5 e 5,6%, respectivamente) e pela América do Sul e África
(4 e 8%, respectivamente).
No Brasil, a suinocultura tem representado uma atividade importante no
contexto socioeconômico, não só pelo contingente de fatores envolvidos na
sua exploração, como também pela capacidade dos suínos de produzir grande
quantidade de proteína de ótima qualidade em pouco espaço físico e em
pouco tempo e pelo grande número de pequenos produtores rurais envolvidos
nessa atividade.
A suinocultura brasileira caracteriza-se basicamente por ser uma
atividade familiar, desenvolvida em pequenas propriedades rurais. Cerca de
5
81,7% dos suínos são criados em unidades de até 100 hectares (ha), com um
padrão tecnológico baixo, que deixa muito a desejar com relação ao aspecto
de produtividade. Essa atividade encontra-se presente em 46,5% das 5,8
milhões de propriedades rurais existentes no país (ANUÁRIO ESTATÍSTICO
NO BRASIL, 1984).
Paralelamente a esta suinocultura de estrutura familiar, tem-se
observado o florescimento de crescente número de empresas agropecuárias
dedicadas a uma suinocultura mais desenvolvida em relação aos padrões
tradicionais. Portanto, o Brasil convive com duas suinoculturas extremamente
diferenciadas no que diz respeito a tecnologias aplicadas e ao desempenho
zootécnico: uma tradicional, caracterizada pela manutenção de plantéis com
baixo desempenho zootécnico, e outra tecnificada, que utiliza avançadas
técnicas de criação, tornando assim a atividade uma excelente opção de
investimentos. Segundo ARAÚJO (1994), a magnitude do “ agribusiness”
suinícola brasileiro é bem maior do que o faturamento anual, estimado em US$
5,5 bilhões.
ROPPA (1988) enfatizou que o Brasil possui todos os requisitos para
ser um dos maiores produtores mundiais de carne suína, pelas seguintes
razões:
- possui excelentes condições de solo para produção de soja e milho, dois
importantes ingredientes da nutrição de suínos;
- das 5,8 milhões de propriedades rurais, 2,7 milhões estão envolvidas com a
criação de suínos; e
- possui excelentes condições climáticas que permitem a criação de suínos em
quase todas as partes do país, com desempenho e resultados similares aos
melhores sistemas de criação do mundo.
Na suinocultura, a modernização tecnológica deverá entrar em fase
mais intensiva de evolução no final da década de 90. O sistema de criação
extensivo, com animais de baixo rendimento de carne, tende rapidamente a
perder espaço para a suinocultura industrial. Como conseqüência disso, a
suinocultura brasileira está comportando-se de maneira bastante similar aos
tradicionais centros de produção da América do Norte e Europa, com a
necessidade tanto de modernização como de profissionalização de toda a
6
cadeia de produção. Por conseguinte, deverá haver diminuição progressiva do
número de granjas, com aumento significativo no tamanho dos plantéis e com
aporte grande de novas tecnologias. Tudo isso tem como objetivo final, e
principal, a produção de carne suína de altíssima qualidade, que irá preencher
plenamente os requisitos dos mercados mais exigentes, tanto em nível
nacional como internacional (SESTI, 1995).
Provavelmente por essas razões, e também em razão do suporte
governamental de crédito e incentivos, bem como dos investimentos anteriores
em pesquisa, nos últimos quinze anos, a suinocultura brasileira tenha
experimentado expressivo crescimento.
2.2. O complexo agroindustrial de suínos no Brasil
A instalação dos frigoríficos na região Sul, iniciada no final da década de
30, proporcionou uma peculiaridade na suinocultura nacional em relação a
outros países de igual suinocultura. Longe dos centros consumidores, com
dificuldade de transporte e comunicação, tornou-se muito difícil a distribuição
da carne suína “in natura” ou verde. A saída encontrada para o problema foi a
industrialização. Isto explica porque o brasileiro consome 70% da carne suína
na forma de produtos industrializados (GOMES et al., 1992; ARAUJO, 1994).
Até a década de 60, a suinocultura brasileira era basicamente
constituída de raças nativas (Caruncho, Piau, etc.), sem padrões definidos e
de baixa qualidade zootécnica. Posteriormente, o País começou a receber os
primeiros exemplares importados, de raças melhoradas (ARAUJO et al., 1990).
Já nos anos 70, com apoio do crédito rural em abundância, a juros subsidiados
e de longo prazo, a suinocultura foi impulsionada, especialmente na região Sul
(BOHRER, 1993).
O moderno complexo agroindustrial de suínos está localizado
predominantemente nas regiões Sul e Sudeste do País. A região Sul detinha
40% do rebanho nacional (aproximadamente 13,5 milhões de cabeças) e era
responsável por 88% do abate inspecionado (6,309 milhões da cabeças),
contrastando com a suinocultura tradicional das outras regiões, principalmente
pela desarticulação entre os setores agrícolas e industriais (GOMES et al.,
7
1992). No entanto, existe uma tendência de crescimento em direção de novas
fronteiras de produção, especialmente para o Centro-Oeste (NUEVO..., 1996)
e Sudeste (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE CRIADORES DE SUÍNOS -
ABCS, 1994b).
2.3. Tipificação de carcaças de suínos no Brasil
A tipificação de carcaças implica necessariamente direcionamento do
setor de produção para a busca constante de qualidade do produto entregue
na indústria. Pode-se esperar, como reflexo desse procedimento, maior
valorização do material genético utilizado pelos produtores de terminados, por
intermédio de um estímulo econômico. Ocorreria, também, maior demanda de
material genético melhorado, principalmente de machos terminais, cujas
características poderão ser incorporadas mais rapidamente no plantel, pela
inseminação artificial.
Os objetivos da tipificação de carcaças são: bonificar o produtor de
suínos que fornece carcaças com maior rendimento e melhor qualidade de
carne para a indústria frigorífica; selecionar as carcaças, destinando-as ao
melhor aproveitamento industrial; e padronizar os produtos para atender as
exigências dos consumidores (IRGANG, 1996).
FÁVERO (1990) citou que persistiu por um longo tempo, de maneira
geral, a classificação subjetiva dos suínos vivos, com base principalmente na
pelagem, sem um tratamento diferenciado que valorizasse a qualidade da
carcaça. Esse mesmo autor enfatizou que, no Brasil, desde os idos de 1965,
registrou-se pela primeira vez a preocupação com a qualidade dos animais a
serem produzidos e com a conceituação do porco tipo carne, passando a
tipificação de carcaças a ser tema constante de todos os encontros técnicos
voltados para a suinocultura.
A instituição oficial da tipificação de carcaças de suínos no Brasil, pelo
Ministério da Agricultura, ocorreu em 1981. Antes disso, em 1965, foi
desenvolvido o Método Brasileiro de Classificação de Carcaças (MBCC), que,
em função da complexidade das medidas e do tempo necessário para sua
8
obtenção, não foi utilizado pela indústria para tipificar carcaças (IRGANG,
1996).
FELICIO (1991), em uma revisão sobre tipificação de carcaça, relatou
que, em virtude das altas correlações das medidas de toucinho e lombo com a
porcentagem de carne magra, tipificar pode ser uma tarefa simples por causa
dos dispositivos eletrônicos disponíveis no mercado. Segundo BRANSCHEID
(1988), o difícil seria compatibilizar o interesse por índices elevados em
rendimento de carne magra com a manutenção da qualidade da carne em
níveis aceitáveis.
O rendimento médio das carcaças em algumas agroindústrias está em
torno de 54 e 55% de carne magra. Nos países com suinocultura altamente
desenvolvida, como a Holanda, esse rendimento alcança um valor um pouco
superior, em torno de 55 a 58%. Entretanto, a média brasileira não deve ser
considerada desprezível, pois situa-se entre 50 e 51% (OKUDA, 1996).
IRGANG (1996) relatou que ainda eram raras as estimat ivas de
rendimento de carne em carcaças de suínos no Brasil. Em 1980, avaliando
rendimento de carne em relação à carcaça fria, usando-se suínos com peso de
80,5; 102,8; 122,9 e 143,2 kg, foram detectados rendimento de 48,8; 46,3;
44,6 e 44,3 %, respectivamente. Em estimativas mais recentes com suínos
abatidos com peso entre 90 e 100 kg, o rendimento médio de carne em
relação à carcaça quente situou-se entre 49 e 50% em 1990 e em 52% em
1995.
GUIDONI et al. (1996) analisaram o peso, rendimento de carne e valor
da carcaça de 971 suínos, com o objetivo de obter uma equação para predizer
o valor econômico de uma carcaça tipificada. A equação obtida:
VcatualVcai(atualizado) = ( - 46,52+1,143360∗Pesoi + 0,787087∗pcmi ) 1,08909
apresentou R2 = 99,79%, indicando que esse modelo pode predizer o preço de
carcaças suínas com elevada confiança, desde que o preço do suíno tipificado
não seja alterado.
9
No Brasil, atualmente, existem no mínimo seis agroindústrias
processadoras de produtos suínos que estão utilizando o sistema de tipificação
de carcaças para pagamento de seus fornecedores, totalizando 5-6 milhões de
suínos abatidos/ano. Essas agroindústrias estão localizadas
predominantemente na região Sul do País, e é crescente a tendência de que
outras empresas, em médio prazo, implantem essa sistemática de pagamento
aos seus fornecedores.
2.4. Inseminação Artificial de Suínos (IA )
Para obter bons resultados em relação a parâmetros reprodutivos, uma
série de fatores devem ser observados, dentre esses: seleção racial, programa
de cruzamentos, fertilidade do cachaço, manejo da cobertura/inseminação,
nutrição e alimentação, sanidade do rebanho, idade média das porcas,
ambiente físico, seleção, descarte e medidas gerais de manejo (MYER, 1995).
A inseminação artificial é uma operação que tem por finalidade
introduzir o sêmen, puro ou diluído, nas vias genitais da fêmea, em condições
tais que permitam aos espermatozóides encontrar os óvulos e fecundá-los
(MIES FILHO, 1982). Similar definição foi feita por FERREIRA e FERREIRA
(1976), enfatizando o fato de a deposição do sêmen ser mecânica.
As técnicas específicas para um programa de reprodução, tal como a
Inseminação Artificial de Suínos (IA), podem ser adotadas como uma maneira
de otimizar/maximizar os recursos existentes na propriedade.
Em geral, a adoção de alguma tecnologia de produção envolve duas
fases básicas: um período introdutório e um período de ajustamento. No caso
da IA, o primeiro, comum nas propriedades, tem sido crítico para o sucesso da
implementação (FLOWERS, 1994).
Com relação à IA, é importante ressaltar que ela se constitui numa
ferramenta de manejo com pontos fortes e fracos e que, como outras
ferramentas, é preciso saber usá-la corretamente para maximizar todo o seu
potencial ( MORROW et al., 1994).
De acordo com informações contidas em MANUAL... (1996),
Inseminação Artificial é sinônimo de controle de qualidade, detalhismo e
10
padronização de metodologias praticadas de forma correta, embora isso não
seja possível ou prático em algumas áreas, em função de vários tipos de
diferenças individuais.
É importante a relação entre produtividade e lucratividade no aspecto
reprodutivo do rebanho. A produtividade refere-se às informações biológicas,
tais como: taxa de concepção, taxa de parto, leitões por leitegada e
terminados/porca/ano. A lucratividade refere-se à diferença entre custos de
produção e valor obtido pelo produto e geralmente está associada com alta
produtividade (STEVERMER et al., 1989). MYER (1995) citou que o principal
fator de produtividade na suinocultura era o número de leitões
terminados/porca/ano e que o número de leitões nascidos vivos afeta
diretamente esse parâmetro. Esse mesmo autor citou que os estágios críticos
onde ocorriam perdas eram na ovulação, na fertilização, no desenvolvimento
embrionário e no parto.
2.4.1. Organização e desenvolvimento da I
Os tipos básicos de serviços realizados em programas de inseminação
artificial são, segundo REED (1982):
a) Serviço de inseminador: muito comum no leste europeu. São inseminações
realizadas por inseminadores das centrais, onde muitos deles realizam
simultaneamente inseminações em bovinos e suínos. O produtor compra o
sêmen da central e solicita o serviço do inseminador.
b) “Semen deliver service” (S.D.S): iniciou-se na Inglaterra na década de 60.
Neste serviço o sêmen é enviado diretamente ao produtor, que realiza a
inseminação ou solicita o serviço do inseminador. As vias mais comuns de
despacho são o ônibus, correio, trem e avião.
c) Sistema de inseminação na própria granja “ on farm”: neste sistema o
produtor coleta, processa, dilui, conserva e insemina na própria granja.
SCHEID et al. (1993) e MEINCKE (1993) descreveram a organização
dos programas de inseminação artificial de suínos no Brasil da seguinte
forma:
11
PROGRAMAS ABERTOS: quando uma central de IA produz e distribui sêmen
para um grande número de produtores.
PROGRAMAS INTERNOS: a coleta, a diluição, a conservação e a utilização
do sêmen são realizadas na granja.
Uma outra proposta de organização da IA foi feita por COTO e CHUNG
(1994), para produtores costarriquenhos, possuidores de 1 a 30 matrizes, em
que esses devem se organizar e montar um pequeno laboratório, que deve
estar localizado em uma das granjas, possibilitando dessa maneira a
maximização do uso de um macho.
TORO et al. (1994), em Cuba, propuseram a criação de Centros de
Processamento de Sêmen de Suínos ( CPSSs), como uma fórmula cubana
para a extensão do uso da IA para locais onde os rebanhos são pequenos.
2.4.2. O uso da IA no mundo
Os países pioneiros no uso da IA foram os que tinham grande
concentração de suínos, tais como: Rússia, Japão, Noruega, Holanda, Canadá
e Dinamarca. Dentre estes, alguns foram motivados por questões sanitárias,
após surtos de doenças como a febre aftosa (BRASIL, 1976a; MIES FILHO,
1982; REED, 1982).
Diversos autores, tais como REED (1982), UHLEN (1986), GLOSSOP
(1992a), CRABO e DIAL (1992); GLOSSOP (1995) e PIG YEARBOOK 95
(1995), publicaram estatísticas sobre o uso da IA em diversos países. Os
resultados muitas vezes foram contraditórios, pois o uso da IA tem variado de
acordo com o nível de estruturação da indústria de suínos de cada país. Existe
também a limitação de que o controle seja realizado nas centrais que
comercializam sêmen, pois possuem registros de vendas. A grande dificuldade
em se estimar o nível de uso da IA é o fato de que ela, em sistema interno,
está crescendo em todos os países, e é difícil conhecer de forma precisa a
intensidade de seu uso.
Em alguns países a taxa de crescimento anual no uso da IA situa-se em
torno de 25 a 30% ao ano, existindo rápida expansão tanto no número de
doses de sêmen compradas como no número de granjas que realizam coleta
12
de sêmen de cachaços para uso nas fêmeas da própria granja
(LINEAMIENTOS..., 1994).
GLOSSOP et al. (1988) relataram que o uso da IA em Programas
Internos estava crescendo na Europa, exceto na Escandinávia. No ano de
1987 o número de inseminações artificiais chegou a 300.000 na Espanha. No
Reino Unido cerca de 4% do total de IA foram com coletas realizadas dentro
das próprias granjas. GLOSSOP (1992b), após revisão sobre o uso da IA no
Reino Unido, constatou que a inseminação foi introduzida naquela região em
meados dos anos 50, basicamente como uma maneira de introduzir material
genético novo e seguro nos rebanhos-núcleos. Constatou ainda a ocorrência
de baixa fertilidade no período pós-introdutório da tecnologia, que foi superado
com o decorrer do tempo, verificando-se que, lentamente, a partir dos anos 80,
o uso da IA migrou para os rebanhos comerciais, em que alta fertilidade é
fundamental, de modo que, em setembro de 1990, as vendas de centrais
comerciais representaram 11% do rebanho inseminado.
A tendência de rápido crescimento no uso da IA, no período de 1970 a
1990, pode ser ilustrada mais claramente pela experiência na Noruega, em
que somente 9% das coberturas nos rebanhos foram por IA, em 1970, embora
o S.D.S tenha sido implantado em 1956. Em 1975, o percentual de uso da IA,
nesse país, expandiu para cerca de 38% do rebanho, passando para 50% no
início da década de 80 e atingindo 70% em 1990 (BETTER..., 1995).
Na Espanha o uso de IA teve início em 1970 com apenas 3.000
inseminações, progredindo até 150.000 anualmente (HOW AI..., 1984). Mais
recentemente, no ano de 1993, foram inseminadas aproximadamente
1.400.000 porcas, de um total de 1.865.000 coberturas, e a IA, como método
de reprodução, representou 75,06% do total de cobrições (RILLO et al., 1994).
No ano de 1992, na Alemanha Ocidental, houve aumento de 15% no
número de inseminações, e de 65% na Alemanha Oriental. Esses números
geram um total de 2.200.000 inseminações realizadas na Alemanha como um
todo. Do total de leitegadas nascidas na Alemanha, 38% foram provenientes
de IA, porém esses números podem ser maiores, pois faltam estatísticas das
inseminações realizadas em sistema interno (SCWEINEBESAMUNG..., 1993).
13
Ao caracterizar o desenvolvimento da IA na Carolina do Norte (USA),
FLOWERS (1995b) estimou que, do rebanho total de 500.000 matrizes, 28%
(140.000) destas eram cobertas por um regime que envolve no mínimo uma
IA, e, desse total, 5% (7.000) são cobertas exclusivamente com IA. Ele
concluiu citando que o ímpeto para usar IA dá-se com o objetivo de melhorar o
rendimento de carne na carcaça.
Projeções feitas por especialistas da indústria de suínos estimam que no
ano 2000 a IA será mais comum que a MN nos EUA. Juntamente com esse
crescimento deverá haver progresso no controle sanitário do sêmen e dos
cachaços das centrais, na identificação de genótipos superiores, na avaliação
acurada da fertilidade do sêmen, em um melhor entendimento da variação da
ovulação e no desenvolvimento de programas de treinamento para o pessoal
envolvido com o uso da técnica (FLOWERS, 1996).
2.4.3. A inseminação artificial de suínos no Brasil
FAZANO (1978) relata que as primeiras tentativas de uso da IA em
suínos no Brasil foram realizadas por Junqueira e Braun, em 1947, utilizando
sêmen fresco, obtendo 40% de não-retorno. Em 1955/56 o Ministério da
Agricultura realizou 74 inseminações, com 14,8% de partos e 6,6 leitões
nascidos, porém a introdução da inseminação artificial na espécie suína fez
parte do II Plano Nacional de Desenvolvimento, como um subprojeto
desenvolvido pela DIFRIA do Ministério da Agricultura (BRASIL, 1976b) e
introduzido em nível comercial no Brasil em 1975. Resultados de fertilidade
satisfatórios, junto com vantagens econômicas e sanitárias, foram
responsáveis pelo rápido aumento no uso da IA pelos produtores brasileiros
(SCHEID, 1991; GOMES et al., 1992).
Os trabalhos mais intensos de IA de suínos no Brasil iniciaram-se a
partir de um convênio entre Ministério da Agricultura, Associações Estaduais
de Criadores, ABCS, Secretarias Estaduais de Agricultura e Prefeituras
Municipais, com a instalação das duas primeiras centrais de IA, uma em
Concórdia - SC e outra em Estrela - RS, no ano de 1976 (BRASIL..., 1976b;
14
ASSOCIAÇÃO CATARINENSE DE CRIADORES DE SUÍNOS - ACCS, 1993;
ABCS, 1993b; ABCS, 1994a; GOMES et al., 1992).
A tecnologia de IA inicialmente adotada no Brasil foi a de uso com
sêmen fresco ou resfriado, armazenado até três dias em diluente de Kiev, e
com resultados igualmente equivalentes aos da monta natural (SCHEID, 1991;
ACCS, 1993).
O desenvolvimento da IA no Brasil está relacionado com a distribuição
geográfica da produção de suínos, tendo ele ocorrido nos estados do Sul,
onde havia alta concentração de produtores de suínos com elevado nível
técnico e altas taxas de produtividade. Nos outros estados, embora exista um
rebanho numericamente significativo, verifica-se baixa produtividade (ROPPA,
1988; MEINCKE et al., 1976).
No Brasil existe muita dificuldade em obter estatísticas confiáveis sobre
o nível de utilização da IA. O Ministério da Agricultura, por meio da Divisão de
Fiscalização da Inseminação Artificial (DFIMA), possui limitações operacionais
e de pessoal para quantificar o movimento de sêmen, apesar de as centrais
enviarem relatórios trimestrais para esse órgão.
Segundo SCHEID (1991) e GOMES et al. (1992), no Brasil foram
realizadas 1.176 primeiras inseminações em 1976 e cerca de 90.000 primeiras
inseminações no ano de 1989, por quatro centrais e por grandes criações
industriais que possuem infra-estrutura própria, totalizando cerca de 2% do
total de coberturas no País. GLOSSOP (1992a) e GLOSSOP (1995) citaram
que cerca de 2% e 5%, respectivamente, do total de coberturas no Brasil
foram realizadas por meio de IA. Outros autores, referindo-se ao Brasil,
quantificaram que cerca de 10% das fertilizações no rebanho nacional de
suínos são realizadas por IA, perfazendo um total de 400.000 doses de sêmen
(NUEVO..., 1996; HOW AI..., 1996).
O uso de machos híbridos tem sido inexpressivo nas centrais de IA, e
essa situação deverá mudar à medida que os produtores forem se
especializando dentro da atividade. Os produtores de leitões, por exemplo,
deverão passar, aos poucos, a utilizar o sêmen de machos híbridos pelas
vantagens que eles proporcionam com relação ao desempenho e à qualidade
de carcaça (% de carne magra). Essa tendência deverá se consolidar a partir
15
do momento em que a tipificação de carcaças também se consolidar
(MEINCKE, 1993).
LISBOA (1996) relatou que a IA em sistema interno no Brasil cresceu
70% em granjas altamente tecnificadas, no período de 1990 a 1995.
Acrescentou ainda que a informática deverá ter papel decisivo nesse aumento,
pois ela permitirá que os produtores analisem com maior precisão os dados
produtivos, e isso levará técnicos e produtores a repensar onde e como
melhorar os resultados reprodutivos.
2.4.4. Vantagens e limitações no uso da I
FLOWERS (199-) cita que o sucesso de um programa de IA reside na
capacidade de se entender a racionalidade da técnica, para poder fazer os
ajustes necessários e proporcionar situações em que esses sejam
provavelmente benéficos.
POLGE (1956), num trabalho pioneiro, descreveu a técnica da IA e fez
relações com a possibilidade de rápido progresso genético no rebanho, por
causa do uso de machos testados. Também afirmou que seria possível utilizá-
la em sistema interno, com grandes vantagens sanitárias, pela diminuição do
número de cachaços necessários para reposição.
No Brasil, BRASIL (1976a) e FERREIRA e FERREIRA (1976)
descreveram, como vantagens da IA, a difusão de linhagens superiores, a
melhor programação para os nascimentos, a simplicidade de equipamentos, o
cruzamento de animais de diferentes portes, o combate à esterilidade ou
subfertilidade e o controle de doenças que interferem na eficiência reprodutiva.
CAVALCANTI (1985) e HAFEZ (1993) citaram que as principais
vantagens do uso da IA são a diminuição do risco de estresse, por dispensar o
deslocamento da fêmea para a baia do varrão, a redução do risco de doenças,
pela diminuição do número de varrões, e a possibilidade de uso de sêmen de
varrões de alto potencial genético e que a IA constitui-se numa ferramenta de
pesquisa necessária para investigação de muitos aspectos da fisiologia
reprodutiva de machos e fêmeas.
16
Para FLOWERS (1994), com o uso da IA existe a oportunidade de se
avaliar a qualidade de cada inseminação individualmente, o que não é possível
com o uso da MN.
Diversos outros autores, como FAO (1963), REED (1982), BOS (1984),
GLOSSOP (1991), CRABO e DIAL (1992), BACCHIOCCHI (1993), DIEHL et
al. (1993), MORROW et al. (1994); TUBBS (1995) e GLOSSOP (1995),
relataram que as vantagens no uso da IA estão basicamente suportadas pelas
seguintes características: progresso genético, manutenção do status sanitário
e diminuição do número de cachaços, com reflexos econômicos positivos na
exploração.
Comparando os custos entre MN, MN+IA e IA, com uso em sistema
aberto na Suíça, MANI (1991) encontrou que em 89/90 a IA produziu, em nível
nacional, 0,2 a 0,5 leitão a menos que a MN, e a taxa de parto ficou em torno
de 75%. Apesar desses menores resultados de fertilidade, os resultados
econômicos mostraram que os custos por cobertura foram de 73, 55 e 43
francos suíços para MN, MN+IA e IA, respectivamente.
A verdadeira economia de mão-de-obra da IA versus MN é questionada
por muitos; entretanto, estudos controlados indicam que existe no mínimo um
potencial de diminuição na quantidade de trabalho necessário por cobertura
quando se utiliza a IA e que isso ocorre quando mais do que quatro porcas são
fertilizadas em um dia, pois a demanda de mão-de-obra é significativamente
reduzida. Quanto maior o número de porcas cobertas por dia, maior a
vantagem do uso da IA. Estudos conduzidos por FLOWERS et al. (1990),
FLOWERS (1992a), FLOWERS e ALHUSEN (1992), FLOWERS e
ESBENSHADE (1993), FLOWERS (1995a), MORROW et al. (1994) e citações
de CRABO (1991) e TUBBS (1995) demonstram essas vantagens.
Cálculos realizados por companhias de material genético suíno indicam
que o intervalo de tempo para que as características genéticas desejáveis
sejam incorporadas, dos rebanhos núcleos para os comerciais, pode ser
reduzido em 2,4 anos com o uso da IA, embora seja difícil fazer uma avaliação
econômica objetiva dessa vantagem (FLOWERS, 1995a).
SEE (1996), analisando a transferência genética, relata que o intervalo
de progresso genético pode ser reduzido em meio ano, por nível da pirâmide
17
de produção, quando se usa a IA. Se a IA for usada em todos os níveis da
pirâmide de produção e as leitoas forem obtidas de uma fonte com constante
melhoramento genético, o intervalo pode ser reduzido em até três anos e
meio.
Estimativas do valor de mercado, mostrando que o uso de machos
geneticamente superiores na IA proporciona vantagens em sua descendência,
foram feitas por WEBB (1994), o qual concluiu que, utilizando-se cachaços
com um desvio-padrão acima da média, para características de rendimento de
carne na carcaça, pode se obter retorno superior a £5 por suíno abatido.
FLOWERS (1995a) encontrou que existe um adicional de US$ 3 por carcaça
abatida e tipificada, com o uso de machos melhorados. AI... (199-) calcula que
haja um valor adicional de US$ 3,60 por leitegada em razão do uso de sêmen
de machos com potencial de melhora na carcaça. GUEBLEZ e SALAÜN
(1991) simularam o impacto que o uso massivo de IA, em sistema interno e
aberto, provocaria no mercado de machos terminais franceses. Concluíram
que o uso de tais machos na IA pode retornar aproximadamente 6 francos por
suíno abatido, se a sua progênie aumentar 0,5% no rendimento de carcaça.
SALAÜN (1992) comparou custos de IA e MN e concluiu que, embora
faltassem dados concretos sobre índices de consumo de ração e de conteúdo
muscular na carcaça, um ponto percentual de aumento de carne na carcaça
representaria 225 francos de lucro/porca/ano. Esse mesmo autor enfatiza que
é provável que a IA possa fornecer vantagem no plano genético, por causa da
utilização de sêmen de melhores reprodutores.
SEE (1995), revisando o retorno econômico de algumas características
genéticas, cita que, para cada 1 polegada (2,54 mm) de redução na espessura
de toucinho, existe um prêmio por carcaça abatida de US$ 1,50.
PRUSA e FEDLER (1996) apresentaram dados de preços pagos por
carcaças tipificadas nos EUA, e uma carcaça com aproximadamente 100 kg e
60% de carne magra recebe um prêmio de US$18,00; já uma extremamente
pobre em carne magra (36%) tem um desconto de US$ 27,00. Portanto, para
uma carcaça de mesmo peso pode existir uma amplitude de valor econômico
de até US$ 45,00.
18
SPRONK et al. (1996) demonstraram redução nos custos fixos das
instalações das porcas e por suíno terminado/ano e no controle da variação do
número de fêmeas que concebem, ao se utilizar a IA. Esses autores enfatizam
a alocação de cachaços nos espaços que antes eram ocupados por fêmeas,
caracterizando que uma granja com 500 criadeiras necessita de 22 a 25
cachaços para MN e que, com o uso de IA, somente cinco cachaços são
necessários, podendo os outros espaços serem ocupados por fêmeas.
Segundo MIES FILHO (1982), um fator limitante, não da inseminação
artificial propriamente dita, mas da sua expansão, reside no preconceito ou na
mentalidade que prevalece entre certos criadores, que se recusam a evoluir,
mantendo-se inarredáveis dos sistemas tradicionais.
Para GOMES et al. (1992), alguns condicionantes que limitam a
utilização da IA de forma mais intensiva no País são: falta de conhecimento da
técnica, dificuldade de transporte e de comunicação entre centrais de
inseminação e produtores, falta de pessoal capacitado, descapitalização do
produtor para arcar com custos de implantação da técnica, dificuldade de
conservação do sêmen, interesse dos vendedores de macho e simplicidade da
monta natural.
GLOSSOP (1991; 1992a) complementou que, ao usar-se IA em altos
níveis (75-100%), pode haver redução significativa do número de cachaços
dentro da granja, o que pode afetar negativamente a fertilidade do rebanho por
meio do aumento do intervalo desmame-cio fértil, devendo-se manter
cachaços vasectomizados dentro do plantel.
PIG AI... (1984), REED e MARCHESI (1984) e MANI (1991)
encontraram diferença de 0,2 a 0,5 leitão a menos por leitegada em favor da
MN. Por outro lado, Hagen (1986), citado por CRABO (1991), GLOSSOP et al.
(1988) e GLOSSOP (1992a), MOYA et al. (1992) e MORROW et al. (1994)
não relataram diferenças significativas no número de leitões nascidos vivos
entre MN e IA, enquanto BIEDERMANN e RUPP (1995) relataram diferença
significativa (P<0,005) em favor da IA, com 10,7 e 9,6 leitões nascidos vivos
por leitegada para IA em sistema interno e MN, respectivamente.
Com relação à taxa de parto, encontram-se, também, na literatura
resultados conflitantes. Para alguns autores, como BRASIL... (1976a) e
19
GLOSSOP (1991; 1992a), esse tem sido um ponto fraco da inseminação
artificial em suínos, pois a taxa de parto encontrada por eles foi em torno de 5
a 20% menor para IA verificada em relação à MN. Para outros, tais como PIG
AI... (1984), GLOSSOP et al. (1988), GLOSSOP (1992a), MOYA et al. (1992) e
MORROW et al. (1994), a taxa de parto na IA foi igual ou superior à verificada
com MN.
Para CRABO e DIAL (1992), as falhas nos programas de IA ocorrem
quando produtores utilizam a técnica de forma descontínua, para resolver
problemas temporários de falta de machos, e muitas vezes porque os próprios
produtores não têm confiança suficiente de que os resultados reprodutivos
possam ser iguais aos da MN.
Diversos outros autores, como GADD (1989), FLOWERS (1992b),
HAFEZ (1993), GLOSSOP (1993), MORROW et al. (1994), HUGHES e
HEMSWORTH (1994) e LISBOA (1996), destacaram que a técnica requer
pessoal treinado e exige dispositivos apropriados para detecção do cio e da
inseminação, particularmente em condições variadas. Outro fator importante é
a maior exigência no gerenciamento de que a IA necessita para detectar
problemas potenciais e intervir, de forma rápida e precisa, de forma a evitar
prejuízos econômicos.
2.5. Escala econômica de uso da IA em sistema interno
Ao tomar a decisão de adotar ou não uma tecnologia o produtor leva em
consideração, fundamentalmente, o fator econômico que essa representa no
contexto produtivo, seja pela maximização dos lucros ou pela redução dos
custos de produção. No caso da suinocultura, em função das crises cíclicas,
isso torna-se mais relevante.
JARQUÍN MEJÍA (1995), ao analisar a eficiência técnica e econômica
de determinada tecnologia, enfatizou que a eficiência técnica depende do nível
tecnológico em determinado tempo e espaço e que a eficiência econômica
depende dos preços relativos e da produtividade que se obtêm com essa
tecnologia, não em relação à maior produção/animal, mas sim em relação aos
menores custos unitários.
20
No caso da IA, em sistema interno, a maioria dos autores reforça as
vantagens econômicas que esta possibilita ao usuário. Essa é uma questão
até bastante compreensível, mas não explicada de forma clara e
metodológica, principalmente em relação ao ponto ótimo para uso da
tecnologia da IA no sistema interno, ou seja, a partir de que número de
matrizes e com que nível tecnológico torna-se viável o uso dessa tecnologia
em substituição ao método da MN. Na maioria dos trabalhos publicados foram
levados em consideração apenas os custos por reprodutor, mas não a renda
líquida obtida.
SILVEIRA et al. (1979), ao analisarem o desenvolvimento inicial da IA
no Brasil, sugeriram que, em função do treinamento dos técnicos das
empresas, a IA em sistema interno começou a desenvolver-se em efetivos
suínos acima de 500 porcas.
Em um artigo contido em HOW AI... (1984), ao se analisar o
desenvolvimento da IA na Espanha, foi constatado que a IA no sistema interno
estava se expandindo em rebanhos com mais de 200-300 matrizes.
BOS (1984), ao analisar as vantagens do uso da IA e descrever os
diferentes sistemas de uso da tecnologia, concluiu que o sistema interno deve
ser utilizado em granjas com mais de 500 matrizes.
GADD (1989), ao estimar dados de custos de MN versus IA no sistema
interno, utilizou como modelo um rebanho com 240 porcas.
WENNING (1989), ao realizar análise de custos da MN, IA em sistema
aberto e IA em sistema interno, verificou que a IA em sistema interno, em
função dos custos iniciais mais altos que a MN, só se justificava em um
rebanho com mais de 200 fêmeas.
WENNING (1989) e MANI (1991) calcularam a função custo tendo
como objeto de estudo o custo do cachaço ou o custo de cobertura por porca,
porém o custo dos cachaços foi diluído no número de porcas cobertas e, ou,
inseminadas. Nessas condições a IA apresentou sempre vantagem econômica
em relação à MN, porém essa vantagem foi expressa basicamente pela
redução do número de machos na propriedade com a adoção da IA.
SCHEID (1991) apresentou uma revi são sobre a situação de
desenvolvimento da inseminação comercial no Brasil e referenciou que
21
provavelmente a IA em sistema interno, no Brasil, estivesse sendo realizada
em propriedades de tamanho médio, de 200 a 800 porcas.
Ao estudarem o impacto que três políticas de utilização de cachaços
terminais, MN, IA em sistema aberto e IA em sistema interno, provocariam no
sistema francês de produção de reprodutores, GUEBLEZ e SALAÜN (1991)
utilizaram modelagem matemática, tendo como padrão um tamanho de
rebanho de 112 porcas. Esses mesmos autores citaram Anonyme (1989), que,
em seu trabalho, mostrou que o crescimento do tamanho médio das criações é
um elemento suplementar em proveito do desenvolvimento da IA.
Ao apresentar as formas clássicas de organização da I A no Brasil,
MEINCKE (1993) citou que os programas com uso interno de coleta de sêmen
e IA estão se expandindo em granjas com rebanho acima de 300 matrizes.
A progressiva diluição de custos fixos, com conseqüente vantagem
econômica a partir de um número mínimo de 200 fêmas para o uso de IA em
sistema interno, foi relatada por BACCHIOCCHI (1993). Igualmente,
Bussmann (1994), citado por BIEDERMANN e RUPP (1995), pressupôs, por
causa dos custos mais altos, que o uso da IA em sistema interno necessitaria
de um rebanho mínimo de 200 matrizes.
Para demonstrar as vantagens econômicas da IA sobre a monta natural,
GALL (1993) utilizou rebanhos de 200, 500, 1.000 e 3.000 matrizes para
realizar cálculos nos sistemas de MN/MN, MN/IA e IA/IA, usando cachaços
com preços de US$ 500,00, US$ 1.000,00 e US$ 2.000,00. Esse autor
trabalhou com custos totais por cachaço nos diferentes tamanhos de rebanhos
e encontrou clara vantagem do sistema IA/IA sobre os outros dois. Em relação
ao número de cachaços por porca, o autor observou que, quanto maior era o
preço do cachaço, maior era a vantagem da IA sobre os outros dois sistemas.
GLOSSOP (1995) afirmou que a IA em sistema interno está crescendo
nos países onde o transporte de sêmen das centrais para os produtores é
impraticável e que o tamanho mínimo da unidade para torná-la econômica
seria provavelmente em torno de 400 fêmeas.
MOHR (1995) realizou avaliação financeira do uso da IA trabalhando
com dois cenários, um com o número de porcas do rebanho fixado em 1.200,
somente diminuindo o número de cachaços, e outro com a substituição dos
22
cachaços por porcas produtivas, com o sistema de IA/IA resultando em
aumento de 51 porcas e o sistema de MN/IA, em aumento de 31 porcas.
Assim, ele obteve aumento de 2,51% e 4,04% no número de leitões
desmamados por semana, com MN/IA e IA/IA, respectivamente, num total de
575 e 945 suínos desmamados a mais por ano, para MN/IA e IA/IA,
respectivamente.
SEE (1996) apresentou o custo por porca coberta por diferentes
sistemas de cobertura, MN, IA no sistema interno em granjas com 200 e 1.000
matrizes e IA em sistema aberto. Ele concluiu que, ao se usar IA em sistema
interno, ocorre uma economia de custos relacionada com o tamanho da granja
e que, em seu estudo, a granja com 1.000 matrizes apresentou o menor custo,
seguida pela granja de 200 matrizes e pelo uso da MN, com US$ 13,82, US$
15,45 e US$ 23,61, respectivamente.
SALAÜN (1992), GALL (1993), TORO et al. (1994), MOHR (1995),
SPRONK et al. (1996) e SEE (1996) trabalharam com custo de reprodução por
porca em várias opções de cobertura (MN, IA, MN/IA). Todos fixaram tamanho
de rebanho, ou no máximo variaram entre 56 e 3.000 matrizes em apenas
quatro estratos, mas não variaram nível tecnológico e não calcularam receita.
SALAÜN (1992) atualizou e comparou os custos de três técnicas de
reprodução ( MN, IA em sistema interno e em sistema aberto) sob a hipótese
de que os desempenhos eram idênticos entre elas. A IA em sistema interno
tornou-se economicamente viável a partir do momento em que o tamanho da
criação foi superior a 120 fêmeas, e inviável para criações abaixo de 70 porcas.
É importante notar que, embora todas as pesquisas agropecuárias
estejam voltadas para obtenção de maiores níveis de produção, estes não
implicam, necessariamente, maiores níveis de receita. Nesse sentido, Teixeira
(1970), citado por JARQUÍN MEJÍA (1995), afirmou que, no Brasil, na maioria
das vezes, os pesquisadores não levam em consideração que os resultados
de seus experimentos devem ser submetidos à análise econômica.
Estudar a escala de eficiência técnica e de eficiência econômica para o
uso da IA, pelo exposto, torna-se necessário, pois esses são dois parâmetros
que estão intimamente relacionados, fornecendo elementos que subsidiam a
tomada de decisão do produtor com relação ao uso da tecnologia de IA.
23
2.6. Uso de modelos de simulação
A pesquisa zootécnica continua ainda dominada por estudos
disciplinares, sob condições rigorosamente controladas, possivelmente pela
maior complexidade dos sistemas de produção animal. Por outro lado, a
demanda crescente por mecanismos formais que permitam sintetizar as
informações de forma integral, associada ao alto custo da experimentação
física e às facilidades operacionais oferecidas pela microinformática, tem
estimulado cada vez mais pesquisadores da área animal a adotarem a técnica
de simulação como instrumento de trabalho (ASSIS e BROCKINGTON, 1995).
Salienta-se que a integração da modelagem com a experimentação
física cria oportunidades para trabalhos multidisciplinares e possibilita o uso
mais racional de recursos da pesquisa, tornando com isso instrumentos
essenciais para avaliar “a priori” os impactos potenciais dos resultados das
pesquisas, economizando tempo e recursos.
Deve-se lançar mão de técnicas de simulação, em vez de out ras
técnicas de modelagem de sistemas, quando não há uma formulação
matemática completa para o problema; não há o método analítico para a
resolução do modelo matemático; a obtenção de resultados com o modelo é
mais fácil de ser obtida por simulação do que por método analítico; não é
possível ou muito custosa a experimentação no sistema real; e quando é
desejável estudar longos períodos de tempo ou são necessárias alternativas
que os modelos físicos dificilmente fornecem (STRACK, 1984).
SHANNON (1985) de iniu simulação como o processo de desenhar um
modelo de um sistema real e conduzir experimentos com esse modelo, com o
propósito tanto de entender o comportamento do sistema ou de avaliar várias
estratégias para a operação desse sistema.
Para STRACK (1984), certas características evidenciam alguma
similaridade conceitual entre simulação e experimentação. A conseqüência
importante disto é que os problemas surgidos no projeto de medições
experimentais são idênticos ou muito similares àqueles a serem resolvidos na
simulação.
24
A utilização de simulação baseia-se consideravelmente no uso de
modelos que podem ser considerados como uma simplificação do sistema
real, ou uma forma mais conveniente de tratá-lo. Tendo em vista a
necessidade de aprimorar os conhecimentos sobre os sistemas
agropecuários e os processos biológicos, vários cientistas têm adotado os
modelos como forma simplificada da realidade (ASSIS e BROCKINGTON,
1995).
A construção de um modelo de simulação envolve diversas etapas ou
fases, e as principais são: a definição do problema, a análise dos
requerimentos dos dados e das fontes disponíveis, a formulação de
modelos dos subsistemas, a estimação dos parâmetros e das variáveis de
simulação, o teste e, ou, correção da simulação e a validação do modelo
antes da efetiva implementação dos resultados.
Os modelos classificam-se em dois tipos básicos: modelos
determinísticos e estocásticos (ou probabilísticos). Segundo McKinion
(1980), citado por ASSIS e BROCKINGTON (1995), nos modelos
determinísticos os resultados são função direta de suas variáveis externas,
ou “ inputs”, apresentando relações constantes e necessárias para os
parâmetros e as relações dos sistemas estudados. Sempre que forem
fixados os valores das variáveis independentes, valores bem definidos são
obtidos para as dependentes, enquanto os modelos estocásticos são
aqueles cujos resultados podem variar de acordo com os valores
selecionados, aleatoriamente, para as variáveis internas, cujos resultados
devem ser encarados em termos de valores esperados ou mais prováveis.
Juntamente com as funções biológicas, os modelos podem
incorporar componentes econômicos, constituindo-se em modelos
bioeconômicos, que podem ser importantes para o cientista entender o
fenômeno estudado e para o produtor, em suas tomadas de decisão.
Ainda não está estabelecido, culturalmente, o uso da abordagem
sistêmica na pesquisa agropecuária brasileira. Existe a necessidade de se
aumentar a competitividade da agropecuária e cresce a demanda por
sistemas produtivos mais eficientes e economicamente viáveis. Isso torna
importante a visão holística na maneira de fazer pesquisa, principalmente
25
em condições de recursos escassos. A simulação, por diminuir a margem
de erros, pode ser uma ferramenta de experimentação capaz de fornecer
resultados mais compreensíveis ou mais facilmente descritíveis que o
sistema real.
2.7. Custo de produção de suínos
Os estudos sobre custos de produção são de fundamental
importância, uma vez que refletem a eficiência com que a atividade é
desenvolvida na propriedade.
PROTAS (1980) desenvolveu uma metodologia para o cálculo do
custo de produção de suínos para abate, e que foi revisada posteriormente
por GIROTTO e PROTAS (1989), cujas variáveis componentes dos custos
eram as seguintes: para custos fixos, a depreciação das instalações, a
depreciação de equipamentos e cercas, os juros sobre o capital médio em
instalações e equipamentos, os juros sobre capital em reprodutores e os
juros sobre os animais em estoque; para os custos variáveis foram
consideradas as seguintes variáveis: a alimentação dos animais, a mão-de-
obra, os gastos com produtos veterinários, o transporte, as despesas de
energia e combustíveis, as despesas com manutenção e conservação, as
despesas financeiras, o Funrural e eventuais.
Com relação à diminuição do custo médio por reprodutor, à medida que
aumenta a escala de produção, sabe-se que os grandes produtores possuem
vantagens na compra e venda de insumos e produtos, mas em compensação
os menores ganham em produtividade por meio de uma melhor atenção ao
cuidado com os animais. Assim, os custos de produção podem variar mais
entre os rebanhos pequenos do que entre os grandes. Segundo TALAMINI
(1992), com rebanhos de 15 e 45 matrizes ocorreram os menores custos
médios de produção na suinocultura, porém o autor não fez referência ao valor
percentual de redução. Além disso, a facilidade de acesso a informações de
mercado e a novas tecnologias que os grandes e os médios produtores
possuem deve ser levada em consideração no percentual de redução, pois
essas podem se constituir em vantagens diferenciais para redução dos custos
de produção (BEST, 1996).
26
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. Definição dos componentes do sistema de produção (SISPRO)
Os sistemas de produção de suínos ( SISPROs) e as variações dos
sistemas de criação (SIS) de monta natural (MN) e inseminação artificial (IA)
em sistema interno foram desenvolvidos por meio de um modelo
bioeconômico, optando-se pelo programa computacional em linguagem do
pacote estatístico SAS (Statistical Analysis System, versão 6.10) e adotando-
se siglas convenientes, conforme descrições feitas a seguir:
Sistemas de Criação (SIS) - foram estabelecidos dois sistemas de
criação: SIS=1 e SIS=2, para MN e IA em sistema interno, respectivamente.
Número de partos/porca/ano (NPPANO) - foram adotados, para cada
SIS, três níveis de NPPANO: 2,20, 2,30 e 2,40.
Número de leitões nascidos vivos (NASCIDOV) - foram adotados, para
o SIS=1, três níveis de NASCIDOV: 9,5, 10,5 e 11,5, e para o SIS=2 foram
adotados, também, três níveis: 9,0, 10,0 e 11,0.
Porcentagem de carne magra na carcaça (PCMAGRA) - para SIS=1
variou-se PCMAGRA, de 48 a 58%, com intervalos regulares de duas
unidades percentuais. Para cada nível de PCMAGRA no SIS=1, variou-se
PCMAGRA no SIS=2 de dois níveis acima do SIS=1, resultando dessa forma
27
em seis combinações de níveis de PCMAGRA para SIS=1 e SIS=2, do
seguinte modo: 48-50, 50-52, 52-54, 54-56, 56-58 e 58-60.
De acordo com os níveis de PCMAGRA, foram estabelecidos os preços,
em reais (R$), por reprodutor, de 300-600, 400-800, 500-1.000, 600-1.200,
700-1.400 e 800-1.600 para os machos do SIS=1 e SIS=2, respectivamente.
A partir dos níveis de NPPANO, dos níveis de NASCIDOV e dos níveis
de PCMAGRA, foi estabelecido, para cada um dos SIS, um modelo fatorial 3 x
3 x 6, que resultou em 54 combinações de sistemas de produção.
Os 54 SISPROs gerados em cada sistema de criação (SIS) receberam
a denominação de SISPRO 111, 112, 113, 114, 115, 116, 121, 122, 123,124,
125, 126, 131, 132, 133,134, 135, 136, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 221, 222,
223, 224, 225, 226, 231, 232, 233, 234, 235, 236, 311, 312, 313, 314, 315,
316, 321, 322, 323, 324, 325, 326, 331, 332, 333, 334, 335, 336.
A tabela geral com todos os SISPROs, contendo todos os fatores e
seus respectivos níveis, pode ser visualizada no Quadro 1.
Para cada um desses SISPROs variaram-se artificialmente
propriedades com 19 diferentes tamanhos de plantéis, variando de 18 a 3.000
reprodutores (machos + fêmeas), com os acréscimos dando-se da seguinte
forma: 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 1.000,
1.500, 2.000, 2.500 e 3.000 reprodutores. Em cada uma dessas propriedades
foram utilizados dois critérios para comparar os sistemas de criação MN e IA:
Critério 1 - tomou-se por base o número de porcas+cachaços no plantel,
numa relação de 1 cachaço para 18 porcas no SIS=1 e de 1 cachaço para 96
porcas no SIS=2, substituindo-se o número de cachaços reduzidos por porcas,
de modo que os dois sistemas de criação tivessem iguais números de
reprodutores. Este critério foi denominado “COM REPOSIÇÃO”.
Critério 2 - fixou-se o mesmo número de porcas nos dois sistemas,
variando-se apenas o número de cachaços, de modo que SIS=1 e SIS=2
ficaram com número de reprodutores desiguais. Este critério foi denominado
“SEM REPOSIÇÃO”.
Os níveis estabelecidos para definir os diferentes sistemas de
produção, bem como os coeficientes técnicos usados para estimar custos e
receitas, foram obtidos de resultados de análises ordinárias ou tradicionais,
28
Quadro 1 - Tabela geral dos SISPROs com os fatores e seus respectivosníveis
NASCIDOV PCMAGRASISPRO NPPANO MN IA MN IA
111 2,20 (9,5) (9,0) (48) (50)112 2,20 (9,5) (9,0) (50) (52)113 2,20 (9,5) (9,0) (52) (54)114 2,20 (9,5) (9,0) (54) (56)115 2,20 (9,5) (9,0) (56) (58)116 2,20 (9,5) (9,0) (58) (60)121 2,20 (10,5) (10,0) (48) (50)122 2,20 (10,5) (10,0) (50) (52)123 2,20 (10,5) (10,0) (52) (54)124 2,20 (10,5) (10,0) (54) (56)125 2,20 (10,5) (10,0) (56) (58)126 2,20 (10,5) (10,0) (58) (60)131 2,20 (11,5) (11,0) (48) (50)132 2,20 (11,5) (11,0) (50) (52)133 2,20 (11,5) (11,0) (52) (54)134 2,20 (11,5) (11,0) (54) (56)135 2,20 (11,5) (11,0) (56) (58)136 2,20 (11,5) (11,0) (58) (60)211 2,30 (9,5) (9,0) (48) (50)212 2,30 (9,5) (9,0) (50) (52)213 2,30 (9,5) (9,0) (52) (54)214 2,30 (9,5) (9,0) (54) (56)215 2,30 (9,5) (9,0) (56) (58)216 2,30 (9,5) (9,0) (58) (60)221 2,30 (10,5) (10,0) (48) (50)222 2,30 (10,5) (10,0) (50) (52)223 2,30 (10,5) (10,0) (52) (54)224 2,30 (10,5) (10,0) (54) (56)225 2,30 (10,5) (10,0) (56) (58)226 2,30 (10,5) (10,0) (58) (60)231 2,30 (11,5) (11,0) (48) (50)232 2,30 (11,5) (11,0) (50) (52)233 2,30 (11,5) (11,0) (52) (54)234 2,30 (11,5) (11,0) (54) (56)235 2,30 (11,5) (11,0) (56) (58)236 2,30 (11,5) (11,0) (58) (60)311 2,40 (9,5) (9,0) (48) (50)312 2,40 (9,5) (9,0) (50) (52)313 2,40 (9,5) (9,0) (52) (54)314 2,40 (9,5) (9,0) (54) (56)315 2,40 (9,5) (9,0) (56) (58)316 2,40 (9,5) (9,0) (58) (60)321 2,40 (10,5) (10,0) (48) (50)322 2,40 (10,5) (10,0) (50) (52)323324325326331332333334335336
2,402,402,402,402,402,402,402,402,402,40
(10,5)(10,5)(10,5)(10,5)(11,5)(11,5)(11,5)(11,5)(11,5)(11,5)
(10,0)(10,0)(10,0)(10,0)(11,0)(11,0)(11,0)(11,0)(11,0)(11,0)
(52)(54)(56)(58)(48)(50)(52)(54)(56)(58)
(54)(56)(58)(60)(50)(52)(54)(56)(58)(60)
29
realizadas com variáveis caracterizadoras do sistema de produção de suínos
do CNPSA/EMBRAPA, com dados obtidos por meio do referencial teórico e
com preços de mercado.
Na análise dos coeficientes técnicos reprodutivos do sistema de
produção de suínos do CNPSA/EMBRAPA, foram analisados 1.141 partos,
cujas coberturas ocorreram no período entre 11/92 e 12/95, mediante sistema
de inseminação artificial em sistema interno, em um plantel de 220 matrizes. O
ajuste de cada fator corrigido foi realizado pelo procedimento da soma de
quadrados tipo III do SAS, sendo as médias, na análise estatística, estimadas
por mínimos quadrados ajustados para todos os fatores envolvidos no modelo.
Entretanto, no Modelo Bioeconômico de simulação, trabalhou-se com as
médias aritméticas, sem qualquer ajuste.
Os custos de produção foram estimados com base na metodologia
desenvolvida por PROTAS (1980), modificada por GIROTTO e PROTAS
(1989), exceto com relação à infra-estrutura para adoção da IA em sistema
interno. Os preços utilizados foram coletados na região de Concórdia - SC, em
junho de 1996.
3.2. Determinação dos custos e da receita para os sistemas de produção
3.2.1. Determinação dos custos
No cálculo do custo do sistema de produção por granja foram
determinados os custos com mão-de-obra, aquisição de reprodutores,
alimentação e, ainda, os custos com construção, montagem e manutenção do
laboratório de IA.
Para se estimar o custo da mão-de-obra foi considerado que um
funcionário da granja, percebendo 1,5 salário mínimo por mês, mais encargos,
seria capaz de conduzir um rebanho de 50 reprodutores e sua descendência.
O número de funcionários é, portanto, proporcional ao número de reprodutores
no plantel e é dado pela seguinte expressão:
PFUNPA=SALARIOF∗NFUNPC∗(NPORCA+NCACHACO)
30
em que
PFUNPA = custo anual com funcionários na granja;
SALARIOF = custo com salários + encargos sociais por ano com cada
funcionário, totalizando R$ 2676,79/ano;
NFUNPC = relação de funcionário por reprodutores, 1:50;
NPORCA = número de porcas na propriedade;
NCACHACO = número de cachaços na propriedade.
O valor do salário mínimo utilizado foi de R$112,00, referente ao salário
mínimo do mês de junho/96.
Para se estimar o custo de aquisição de reprodutores machos, levaram-
se em consideração os preços de cachaços praticados em junho de 96 por
empresas comerciais de melhoramento genético e, ou, por agroindústrias que
possuíam programas de melhoramento genético próprio, na região oeste de
Santa Catarina. As fórmulas desenvolvidas para o cálculo dos custos são
apresentadas a seguir.
Para SIS=1 (MN):
PCACHAPA = [(PCACHACO - 0,7∗300∗1,05∗0,911)÷(2)]÷[(NPORCA÷18)+
(0,03∗PCACHACO)∗(NPORCA÷18)]
Para SIS=2 (IA):
PCACHAPA = [(PCACHACO - 0,7∗250∗1,05∗0,911)÷(1)]÷[(NPORCA÷96)+
(0,03∗PCACHACO)∗(NPORCA÷96)],
em que
PCACHAPA = custo de aquisição do cachaço por porca, por ano;
PCACHACO = preço de aquisição do cachaço;
0,7 = rendimento de carcaça (70% do peso vivo);
300 e 250 = peso de descarte dos cachaços na MN e IA, respectivamente;
1,05 = valor médio do kg da carcaça tipificada, no mês de junho/96, em reais;
0,911 = valor médio pago por uma carcaça de reprodutor macho;
(2) e (1) = anos de uso do cachaço na MN e IA, respectivamente;
31
18 e 96 = número de fêmeas atendidas por cachaço na MN e IA,
respectivamente;
0,03 = depreciação anual do valor do cachaço.
Para se estimar o custo de reprodutores fêmeas, foram adotados os
mesmos critérios usados para machos e a seguinte fórmula:
PREPORCA = [(0,3∗1,6∗90∗PSUINO∗NPORCA) - (0,7∗220∗0,3∗1,05
∗0,9589∗NPORCA)]÷(DESCARTE÷NPPANO)
em que
PREPORCA = custo da porca na propriedade por um ano de uso;
0,3 = taxa de reposição de fêmas, 30% ao ano;
1,6 = índice pago por kg da porca em relação ao preço do kg de suíno ao
abate;
90 = peso de aquisição do reprodutora;
PSUINO = R$ 0,72, valor médio do kg/vivo do suíno no mês de junho/96;
0,7 = rendimento de carcaça (70% do peso vivo);
220 = peso de descarte da fêmea;
1,05 = valor médio do kg da carcaça tipificada, no mês de junho/96, em reais;
0,9589 = valor médio pago por uma carcaça de reprodutor fêmea;
DESCARTE = número de partos que a fêmea permanece no plantel: 7;
NPPANO = número de partos por porca, por ano.
Na estimativa dos custos de alimentação dos animais foram
considerados os preços médios das rações, em junho/96, obtidos nas
agroindústrias da região oeste de Santa Catarina, os tipos de rações
(gestação, lactação, pré-inicial, inicial, crescimento e terminação), os
consumos de ração em cada fase e as taxas de mortalidade do rebanho.
Inicialmente, estimou-se o custo anual de alimentação das porcas,
representado pelas seguintes variáveis.
PRAGESTA = preço da ração na fase de gestação, R$ 0,224/kg;
PRALACTA = preço da ração na fase de lactação, R$ 0,242/kg;
32
CR190 = consumo de ração nos primeiro s 90 dias de gestação, 2,0
kg/dia;
CR91109 = consumo de ração dos 91 aos 109 dias de gestação, 3,4
kg/dia;
CR110119 = consumo de ração dos 110 aos 119 dias de lactação, 2,0
kg/dia;
CR120142 = consumo de ração dos 120 aos 142 dias de lactação, 2,0
kg/dia + 0,5 kg por leitão em amamentação;
CRIMPRO = consumo de ração nos dias improdutivos, 2,0 kg/dia de
ração gestação.
Com base nessas informações determinou-se o custo total anual de
alimentação das porcas, nos diferentes SISPROs, pelas seguintes equações:
CR190 = 90∗2∗PRAGESTA∗NPORCA
CR91109 = 19∗3,4∗PRAGESTA∗NPORCA
CR110119 = 10∗2∗PRALACTA∗NPORCA
CR120142 = 23∗(2+0,5∗NASCIDOV)∗PRALACTA∗NPORCA
CRIMPRO = 2∗(365÷NPPANO-142)∗PRAGESTA∗NPORCA
CRACAO = (CR190+CR91109+CR110119+CR120142+CRIMPRO)∗
NPPANO
em que
NASCIDOV = número de leitões nascidos vivos por parto na granja;
CRACAO = custo total anual com a alimentação da porca.
O custo anual de manutenção dos machos por porca, por ano,
considerando-se um consumo de 2 kg de ração de gestação por dia, e o seu
custo de alimentação foram calculados pelas seguintes fórmulas:
Para SIS=1
PCRCACHA = 2∗365∗PRAGESTA∗(NPORCA÷18)
CCACHO = PCACHAPA+PCRCACHA
33
em que
PCRCACHA = custo de alimentação anual do cachaço por porca, por ano;
CCACHO = custo total de aquisição e alimentação do cachaço por porca, por
ano.
Para SIS=2
PCRCACHA = 2∗365∗PRAGESTA∗(NPORCA÷96)
PCRCAMA = 2∗365∗PRAGESTA∗(NPORCA÷100)
CCACHO = PCACHAPA+PCRCACHA+PCRCAMA
em que
PCRCAMA = custo de alimentação anual, por porca, dos machos utilizados
somente para manejo de detecção e estimulação de cio, em
uma relação de 1 macho para 100 porcas.
Para calcular o custo de alimentação dos leitões do nascimento até a
venda, considerou-se o seguinte:
PRLPI = preço da ração pré-inicial, R$ 0,350/kg;
PRLI = preço da ração inicial, R$ 0,267/kg;
PRACI = preço da ração crescimento, R$ 0,200/kg;
PRAT = preço da ração terminação, R$ 0,180/kg;
CRLPI = consumo de ração pré-inicial (do nascimento aos 42 dias),
5,8 kg;
CRLI = consumo de ração na fase inicial (dos 43 aos 63 dias), 22 kg;
CRAC = consumo de ração na fase de crescimento (dos 64 aos 100
dias), 93,6 kg;
CRAT = consumo de ração na fase de terminação (dos 101 aos 130
dias), 90 kg;
Taxa de mortalidade na fase de maternidade = 10%;
Taxa de mortalidade na fase de creche = 1,5%;
Taxa de mortalidade na fase de crescimento = 0,5%;
Taxa de mortalidade na fase de terminação = 0,5%.
34
Com base nesses dados, calculou-se o custo de alimentação dos
animais terminados por porca, por ano, utilizando as seguintes equações:
CRPPIPA = CRLPI∗PRLPI∗NASCIDOV∗0,90∗NPPANO∗NPORCA
CRPIPA = CRLI∗PRLI∗NASCIDOV∗0,90∗0,985∗NPPANO∗NPORCA
CRACPA = CRAC∗PRAC∗NASCIDOV∗0,90∗0,985∗0,995∗NPPANO∗
NPORCA
CRTPA = CRAT∗PRAT∗NASCIDOV∗0,90∗0,985∗0,995∗0,995∗
NPPANO∗NPORCA
CENICT = CRPPIPA+CRPIPA+CRACPA+CRTPA
em que
CRPPIPA = custo de alimentação dos animais terminados na fase pré-inicial;
CRPIPA = custo de alimentação dos animais terminados na fase inicial;
CRACPA = custo de alimentação dos animais terminados na fase de
crescimento;
CRTPA = custo de alimentação dos animais terminados na fase de
terminação;
CENICT = custo total com alimentação dos animais terminados.
Considerou-se que somente o SIS=2 possuía custos fixos e que foram
compostos pelos custos de construção da área física e dos equipamentos
utilizados na montagem do laboratório. Estabeleceu-se a dimensão mínima da
construção de 21,715 m2, com custo estimado de R$ 401,44/m2, uma duração
média de 15 anos (depreciação) e 3% do valor total da construção/ano para
manutenção do mesmo, de modo que o custo anual inerente à construção é
dado por:
CCPP = (8717,27-8717,27÷15)÷15+0,03∗8717,27 = R$ 803,93/ano.
O desenho estrutural do laboratório foi o do CNPSA, e o custo por m 2
foi estabelecido em função do Custo Unitário Básico (CUB) da construção civil,
em junho/96.
35
Os equipamentos (Quadro 2) orçados para uso no laboratório foram
compilados de SCHEID et al. (1993), BACCHIOCCHI (1993); MORROW et al.
(1994); TUBBS (1995), MANUAL... (1996) e GLOSSOP (1996), sendo seus
custos tomados no mês de junho/96, em reais, prevendo-se uma duração
média de 10 anos (depreciação) e 3% do valor de aquisição para manutenção
dos mesmos. A relação representou o mínimo necessário e indispensável para
que a rotina de uso da tecnologia não fosse comprometida em sua capacidade
de execução.
Quadro 2 - Equipamentos para uso no laboratório
Item ( Sigla )Custo deaquisição (R$)
Custo depreciado anual (10 anos+ 3% do valor de aquisição paramanutenção) (R$)
Microscópio (MICRO) 4730,00 614,90Banho-maria (BMARIA) 896,00 116,48Balança eletrônica (BALANCA) 2925,00 380,25Destilador de água (DESTILA) 589,00 76,57Câmara de Neubauer (CONTADOR) 322,00 41,86Estufa (ESTUFA) 978,00 127,14Geladeira (GELADA) 500,00 65,00Vidraria (VIDROS) 500,00 65,00Pipetas (PIPETAS) 250,00 32,50Manequim (MANEQUIM) 300,00 39,00Total ( R$) (CLABORA, CLABPA) 11990,00 1558,70
A partir dessas informações, determinou-se o custo total de aquisição
dos equipamentos para o laboratório pela seguinte equação:
CLABORA = MICRO+BMARIA+BALANCA+DESTILA+CONTADOR+
ESTUFA+GELADA+VIDROS+PIPETAS+MANEQUIM
em que
CLABORA = custo total anual de aquisição dos equipamentos.
Após, calculou-se o custo total de manutenção anual dos equipamentos
pela seguinte expressão:
36
CLABPA = [(CLABORA-0,1∗CLABORA)÷10+0,03∗CLABORA]
em que
CLABPA = custo total anual de manutenção dos equipamentos.
Os custos variáveis e de manutenção do SIS=2 foram representados
pelo custo da mão-de-obra do laboratorista e pelo consumo de diluentes, luz e
água.
Para se estimar o custo da mão-de-obra, foi considerado que um
laboratorista, percebendo 2,5 salários mínimos por mês, mais encargos, seria
capaz de conduzir um laboratório que atendesse um plantel de até 3.000
reprodutores. O valor dos salários pagos aos funcionários da granja foram
baseados nos valores pagos pela agroindústria, na região oeste de Santa
Catarina, a seus funcionários. Esse custo pode ser expresso da seguinte
forma:
SALARIO = 1,20∗13∗2,5∗112+0,3333∗2,5∗112
SALARIO = R$ 4461,3324/ano
As variáveis acima podem ser descritas como:
1,20 = acréscimo de 20% de encargos sobre o salário bruto do funcionário;
2,5 = número de salários mínimos por mês que o laboratorista recebe;
0,3333 = adiantamento de 1/3 (33,33%) do salário para férias do laboratorista.
Com relação ao diluente, utilizou-se como padrão o Beltsville Thawing
Solution (BTS) com um custo, por dose de inseminação, de R$ 0,312658:
DILUENTE = 0,312658∗INSEPANO
em que
INSEPANO = número de inseminações por porca, por ano, já levando em
consideração a taxa de repetição de inseminações de 13% e
três inseminações por cio:
37
INSEPANO = 3∗0,13∗NPPANO.
Considerou-se ainda o consumo de luz e água, com um valor anual
estimado de R$ 120,00/ano, caracterizado como LUZAGUA.
Assim, o custo total anual de manutenção da atividade suinícola da
granja é expresso por:
CUSTOMAN = NPORCA∗DILUENTE+LUZAGUA+SALARIO.
O custo total anual do sistema de produção de suínos de cada granja,
em cada SIS, foi representado pelo custo total anual por porca, custo anual de
construção do laboratório, custo anual de aquisição dos equipamentos, custo
de manutenção do laboratório, custo total de aquisição e manutenção dos
machos, custo total despendido com funcionários na granja e custo total de
alimentação dos animais terminados. Esse custo é obtido pela seguinte
expressão:
CUSTOT = PREPORCA+CCPP+CLABPA+CUSTOMAN+CRACAO+
CCACHO+PFUNPA+CENICT.
Para SIS=1, o custo anual de construção do laboratório, o custo anual
de aquisição dos equipamentos e o custo de manutenção do laboratório
assumiram valores nulos.
Adicionou-se a esse custo total 1% do valor obtido, para gastos com
medicamentos, e, em seguida, determinou-se o custo médio por reprodutor,
dividindo-se o custo total pelo número de porcas+cachaços, dado por:
CUSTOTI = CUSTOT÷(NPORCA+NCACHACO)
Em razão da não-disponibilidade de informações referentes à
diminuição do custo médio de produção dos reprodutores, à medida que se
aumenta a escala de produção, utilizou-se uma redução de 10% no custo
médio de produção por reprodutor, para propriedades de 18 até 3.000
38
reprodutores, quando se mantém o mesmo nível tecnológico. Esse percentual
de diminuição assumido foi sinalizado por técnicos de indústrias brasileiras do
complexo agroindustrial de suínos, que possuem indicações de que a redução
do custo médio por reprodutor, dado o aumento da escala, existe e não ocorre
de forma linear, mas com um comportamento assintótico, podendo atingir um
valor próximo de 10%.
Para fazer a correção, foi utilizada a função de Spillman (HOFFMANN e
VIEIRA, 1987), com a seguinte relação:
ƒ(n) = α + βρ n , com
α > 0, β < 0 e IρI < 1
em que
α - redução máxima no custo médio de produção por reprodutor, quando o
plantel de reprodutores aumenta indefinidamente;
β - parâmetro de saturação que mede a distância entre as duas assíntotas
horizontais;
ρ - mede a velocidade com que decresc e o custo médio por reprodutor, à
medida que aumenta o tamanho do plantel de reprodutores ( porcas+
cachaços);
n - tamanho do plantel de reprodutores.
Para estimar os parâmetros dessa equação foi usado processo iterativo
de Gauss-Newton, pelo método dos mínimos quadrados, utilizando-se para
isso o procedimento NLIN do SAS, obtendo-se a seguinte equação:
Fator de correção= 0,91546899999+0,0886538963∗(0,9980506107n)
A partir da função de Spillman, por meio do fator de correção, foi
ajustado o custo de produção anual por reprodutor em função do tamanho do
plantel de reprodutores. Esse custo pode ser assim calculado:
CUSTOUA = (Fator de correção)∗(CUSTOTI).
39
em que
CUSTOUA = custo anual por reprodutor ajustado.
3.2.2. Determinação da receita
A receita total obtida na atividade suinícola da propriedade foi
representada pela venda de animais terminados pelo sistema de tipificação de
carcaças, utilizando a equação de GUIDONI et al. (1996), que relaciona
preço/kg da carcaça tipificada (R$1,05) com peso total da carcaça (70 kg) e
porcentagem de carne magra na carcaça (PCMAGRA), que variou de acordo
com os sistemas de produção simulados.
Para calcular a receita total anual da atividade suinícola, foi usada a
seguinte equação:
RECEITA = PVENDASU∗NASCIDOV∗0,90∗0,985∗0,995∗0,995∗NPPANO∗
NPORCA
em que
PVENDASU = equação de GUIDONI et al. (1996).
A receita anual por reprodutor, por sua vez, foi obtida a partir da divisão
entre a receita total anual e o número de porcas+cachaços, podendo ser assim
expressa:
RECEITAU = RECEITA÷(NPORCA+NCACHACO).
Para cada propriedade calculou-se a renda líquida operacional (RLop)
anual por reprodutor, ajustada pelo tamanho da propriedade, pela equação:
RLopU = RECEITAU-CUSTOUA.
Por sua vez, RLop é dada pela seguinte equação:
RLop = RBT - Cop
em que
40
RLop = renda líquida operacional;
RBT = renda bruta total;
Cop = custo operacional, que constitui-se da soma dos custos variáveis totais
e da depreciação dos fatores fixos de produção. Neste custo exclui-se o
custo de oportunidade do capital investido.
Para melhor expressar essa RLop, dividiu-se RLop por R$1.000, que
corresponde ao valor do dólar comercial (US$) do dia 30/06/96.
A opção de trabalhar com o conceito de RLop deveu-se ao fato de essa
ser uma medida de resultado econômico, que pode ser usada quando o
produtor quiser comparar o resultado da produção obtida por um ou mais
fatores e também por auxiliar na tomada de decisão sobre como utilizar,
eficazmente, esses fatores de produção. De acordo com VALE e GOMES
(1996), RLop deve ser definida como a diferença entre a renda bruta total e os
custos operacionais. Um aspecto importante desse conceito é o envolvimento
tanto de receitas como de custos, que estão compondo a formação da RLop.
Trabalhar somente com uma dessas funções pode parecer prático em função
da facilidade de coleta de dados e da realização dos cálculos, mas, por outro
lado, trabalhar com RLop, apesar da complexidade, pode dar mais segurança
para a tomada de decisão.
A igualdade entre a RLop da MN e da IA, obtida ao se variar, em cada
SISPRO, propriedades com plantéis de 18 a 3.000 reprodutores, deve ser
estabelecida como ponto de tomada de decisão para a transição do uso do
SIS de MN para o de IA.
No processo de tomada de decisão dever-se-á levar em consideração
as seguintes conclusões:
Se RLop1 > RLop2: será antieconômico fazer a transição do sistema de
criação de MN para IA;
Se RLop1 = RLop2: haverá equivalência entre os dois sistemas de
criação de MN e IA;
Se RLop1 < RLop2: será econômico o uso do sistema de criação de IA.
41
3.3. Determinação da igualdade da RLop entre os dois sistemas
Para igualar a RLop nos dois sistemas de criação, variou-se
artificialmente o tamanho do plantel (N) de 18 a 3.000 reprodutores, com
espaçamento regular de 1,0 unidade. Paralelamente, foram calculadas as
respectivas RLop para os dois sistemas de criação. Em seguida, determinou-
se o valor de N por processo numérico, igualando-se as RLop.
42
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados a seguir apresentados procuram demonstrar a
aplicabilidade de uma metodologia, baseada no desenvolvimento de um
modelo bioeconômico, para auxiliar na tomada de decisão da transição da
utilização do sistema de MN para o sistema de IA em sistema interno. As
respostas geradas pelo modelo baseiam-se no tamanho do plantel de
reprodutores que iguala as rendas líquidas operacionais (RLop) dos dois
sistemas, pelos critérios COM REPOSIÇÃO e SEM REPOSIÇÃO.
As variáveis componentes dos quadros a seguir apresentados (Quadros
3 a 14) serão definidas, para uma melhor compreensão dos resultados:
RLop1, CUSTO1 e RECEITA1 significam a renda líquida operacional, o
custo anual por reprodutor e a receita anual por reprodutor na MN;
RLop2, CUSTO2 e RECEITA2 significam a renda líquida operacional, o
custo anual por reprodutor e a receita anual por reprodutor na IA;
NPMN e NCMN significam o número de porcas e número de cachaços
na MN;
NPIA e NCIA significam o número de porcas e número de cachaços na
IA;
N corresponde ao tamanho do plantel de reprodutores, pelo critério
COM REPOSIÇÃO, e N1 e N2 correspondem aos plantéis da MN e IA,
respectivamente, para o critério SEM REPOSIÇÃO.
43
Para melhor apresentação dos resultados, as informações do critério
COM REPOSIÇÃO foram desmembradas em três (Quadros 3, 4 e 5).
Quadro 3 - Tamanho de rebanho (N) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,20
COM REPOSIÇÃOSISPRO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
111 409 1194.47 1010.35 184.130 1208.26 1024.13 184.130 21.526 4.216 387.474 404.784112 399 1220.85 1013.83 207.020 1234.36 1027.37 207.000 21.000 4.113 378.000 394.887113 391 1247.22 1017.25 229.980 1260.47 1030.50 229.960 20.579 4.031 370.421 386.969114 383 1273.6 1020.58 253.010 1286.57 1033.53 253.040 20.158 3.948 362.842 379.052115 375 1299.97 1024.02 275.940 1312.67 1036.73 275.940 19.737 3.866 355.263 371.134116 367 1326.34 1027.39 298.950 1338.77 1039.81 298.960 19.316 3.784 347.684 363.216121 317 1320.21 1101.32 218.880 1342.51 1123.63 218.890 16.684 3.268 300.316 313.732122 309 1349.36 1104.83 244.530 1371.52 1127.01 244.510 16.263 3.186 292.737 305.814123 303 1378.51 1108.24 270.270 1400.52 1130.23 270.290 15.947 3.124 287.053 299.876124 297 1407.66 1111.66 296.000 1429.52 1133.48 296.030 15.632 3.062 281.368 293.938125 290 1436.81 1115.10 321.710 1458.52 1136.77 321.750 15.263 2.990 274.737 287.010126 284 1465.96 1118.54 347.420 1487.52 1140.09 347.430 14.947 2.928 269.053 281.072131 260 1445.94 1190.92 255.020 1476.76 1221.70 255.070 13.684 2.680 246.316 257.320132 253 1477.87 1194.47 283.400 1508.67 1225.26 283.410 13.316 2.608 239.684 250.392133 248 1509.79 1197.89 311.900 1540.57 1228.61 311.960 13.053 2.557 234.947 245.443134 242 1541.72 1201.46 340.260 1572.47 1232.26 340.210 12.737 2.495 229.263 239.505135 236 1573.65 1204.91 368.740 1604.37 1235.69 368.690 12.421 2.433 223.579 233.567136 232 1605.57 1208.22 397.350 1636.28 1238.87 397.400 12.211 2.392 219.789 229.608
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
Quadro 4 - Tamanho de rebanho (N) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,30
COM REPOSIÇÃOSISPRO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
211 387 1248.77 1047.88 200.890 1263.18 1062.32 200.870 20.368 3.990 366.632 383.010212 380 1276.34 1051.24 225.100 1290.47 1065.37 225.100 20.000 3.918 360.000 376.082213 373 1303.91 1054.61 249.300 1317.76 1068.46 249.300 19.632 3.845 353.368 369.155214 365 1331.49 1058,00 273.490 1345.05 1071.57 273.480 19.211 3.763 345.789 361.237215 359 1359.06 1061.35 297.710 1372.34 1074.63 297.710 18.868 3.696 339.632 354.804216 352 1386.63 1064.71 321.920 1399.62 1077.71 321.910 18.526 3.629 333.474 348.371221 302 1380.22 1142.78 237.430 1403.54 1166.10 237.430 15.868 3.108 285.632 298.392222 295 1410.69 1146.29 264.400 1433.86 1169.49 264.370 15.526 3.041 279.474 291.959223 289 1441.17 1149.62 291.540 1464.18 1172.60 291.580 15.211 2.979 273.789 286.021224 283 1471.64 1153.09 318.550 1494.50 1175.95 318.550 14.895 2.918 268.105 280.082225 278 1502.12 1156.45 345.670 1524.82 1179.12 345.700 14.632 2.866 263.368 275.134226 272 1532.59 1159.81 372.780 1555.14 1182.31 372.830 14.316 2.804 257.684 269.196231 247 1511.67 1236.38 275.290 1543.89 1268.60 275.290 13.000 2.546 234.000 244.454232 242 1545.04 1239.84 305.210 1577.24 1272.02 305.220 12.737 2.495 229.263 239.505233 236 1578.42 1243.30 335.120 1610.59 1275.47 335.120 12.421 2.433 223.579 233.567234 231 1611.80 1246.78 365.020 1643.95 1278.96 364.980 12.158 2.381 218.842 228.619235 227 1645.18 1250.12 395.050 1677.30 1282.20 395.100 11.947 2.340 215.053 224.660236 222 1678.55 1253.62 424.930 1710.65 1285.77 424.880 11.684 2.289 210.316 219.711
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
44
Quadro 5 - Tamanho de rebanho (N) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,40
COM REPOSIÇÃOSISPRO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
311 369 1303.06 1085.32 217.750 1318.10 1100.35 217.750 19.421 3.804 349.579 365.196312 362 1331.83 1088.73 243.110 1346.58 1103.49 243.090 19.053 3.732 342.947 358.268313 356 1360.61 1092.05 268.560 1375.05 1106.50 268.550 18.737 3.670 337.263 352.330314 349 1389.38 1095.38 294.000 1403.53 1109.53 293.990 18.368 3.598 330.632 345.402315 343 1418.15 1098.72 319.420 1432,00 1112.59 319.410 18.053 3.536 324.947 339.464316 338 1446.92 1102.03 344.895 1460.48 1115.59 344.895 17.763 3.479 319.737 334.021321 287 1440.23 1184.29 255.940 1464.56 1208.65 255.910 15.105 2.959 271.895 284.041322 282 1472.03 1187.66 284.370 1496.20 1211.82 284.380 14.842 2.907 267.158 279.093323 277 1503.83 1191.03 312.800 1527.84 1215.01 312.830 14.579 2.856 262.421 274.144324 271 1535.63 1194.42 341.210 1559.48 1218.22 341.250 14.263 2.794 256.737 268.206325 266 1567.43 1197.81 369.620 1591.11 1221.47 369.650 14.000 2.742 252.000 263.258326 261 1599.23 1201.22 398.010 1622.75 1224.74 398.010 13.737 2.691 247.263 258.309331 235 1577.39 1281.85 295.540 1611.02 1315.54 295.480 12.368 2.423 222.632 232.577332 231 1612.22 1285.20 327.020 1645.82 1318.77 327.050 12.158 2.381 218.842 228.619333 226 1647.05 1288.71 358.330 1680.62 1322.33 358.290 11.895 2.330 214.105 223.670334 222 1681.88 1292.08 389.800 1715.42 1325.62 389.800 11.684 2.289 210.316 219.711335 217 1716.71 1295.46 421.250 1750.23 1328.95 421.280 11.421 2.237 205.579 214.763336 213 1751.53 1298.84 452.700 1785.03 1332.30 452.730 11.211 2.196 201.789 210.804
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
Pelos dados contidos nos Quadros 3, 4 e 5, pode-se visualizar que, pelo
critério COM REPOSIÇÃO, N variou de 409 a 213 reprodutores, para SISPRO
caracterizado pelo mais baixo nível tecnológico (111) até o mais alto (336),
quando o NPPANO foi fixado em 2,20, 2,30 e 2,40, variando NASCIDOV e
PCMAGRA. Observou-se, também, que em todos os quadros houve tendência
de redução regular em N, à medida que melhorou o nível tecnológico do
SISPRO. Verificou-se, também, que ocorreram descontinuidades na redução
de N, entre os SISPROs 116-121,126-131, 216-221, 226-231, 316-321 e 326-
331, com 50 e 24, 50 e 25, 51 e 26 reprodutores, respectivamente. Essas
descontinuidades foram também observadas nas outras variáveis dos quadros.
As descontinuidades observadas nos diversos parâmetros analisados
ocorreram fundamentalmente em função de PCMAGRA e de NPPANO e pela
forma de obtenção da receita, baseada na tipificação de carcaça. Observou-se
que, sempre que PCMAGRA e NPPANO mudavam de um nível mais alto para
um mais baixo, ocorreram as descontinuidades nos diversos parâmetros,
principalmente pela diminuição da receita.
A reposição de cachaços por porcas (assumindo-se que essas tenham o
mesmo desempenho que a média do rebanho) trouxe reflexos positivos sobre a
RLop2, pela maior receita proporcionada com maior NPIA do que NPMN.
45
Observou-se, também, que, pelo critério COM REPOSIÇÃO, para o
mesmo nível de SISPRO, o NPIA foi 4,4% maior do que o NPMN.
Em função do sistema, cada porca reposta em COM REPOSIÇÃO tem
potencialmente a possibilidade de terminar, considerando todas as variáveis
incluídas dentro do modelo, para NPPANO de 2,20, 2,30 e 2,40 e NASCIDOV
de 9,0, 10,0 e 11,0; deve-se considerar também a mortalidade específica em
cada fase, que fica em torno de 17,3, 19,3, 21,2, 18,1, 20,1, 22,2, 18,9, 21,0 e
23,1 leitões a mais por fêmea/ano, respectivamente. Esses cálculos, dados por
fêmea, concordam com os sugeridos por CRABO e DIAL (1992), segundo os
quais, em um rebanho de 1.000 matrizes, ao mudar-se de MN para IA, ocorre
a reposição de 40 porcas, no lugar anteriormente ocupado por cachaços, e
que cada uma possui o potencial de produzir 22,3 leitões/ano. Outra linha de
raciocínio proposta por esses mesmos autores é considerar como custo de
cachaço essa potencialidade de produção de leitões, no caso de não ocorrer
reposição.
A diminuição em N foi expressa pela melhoria de coeficientes técnicos
em SISPRO, portanto, pode-se assumir que, quanto maior for a produtividade,
menor será o N necessário para que a RLop2 se iguale a RLop1.
O sistema de remuneração por PCMAGRA demonstrou R ECEITA
crescente à medida que se aumentou a PCMAGRA no SISPRO, tendo sido
sempre maior no SIS=2 do que em SIS=1, para o mesmo nível de SISPRO;
isso provavelmente tenha sido porque em SIS=2, pelo uso de cachaços mais
caros, estimaram-se duas unidades percentuais a mais de rendimento de
carne na carcaça em sua progênie, e pelo maior NPIA e menor NCIA, para um
mesmo tamanho de rebanho. É importante salientar que o custo de
manutenção dos cachaços foi diluído no número de porcas no plantel,
portanto, quanto maior o número de cachaços, menor a receita obtida pela
diminuição do número de porcas.
Para demonstrar os resultados com relação à evolução das RLop1 e
RLop2 à medida que varia o tamanho do plantel de reprodutores (de 20 até
3.000) e pela facilidade de ilustrar graficamente, foram utilizados, dos 54
SISPROs COM REPOSIÇÃO, apenas três (SISPRO 111, 223 e 336), que
caracterizaram baixo, médio e alto nível tecnológico, respectivamente,
apresentados no Quadro 6 e na Figura 1, no Quadro 7 e na Figura 2 e no
Quadro 8 e na Figura 3.
46
Quadro 6 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanho do rebanho,com igualdade das RLop em 409 animais, com SISPROcaracterizado como de baixo nível tecnológico (111), pelo critérioCOM REPOSIÇÃO
SISPRO 111 - COM REPOSIÇÃON RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA20 1194,47 1058,26 136,21 1208,26 1400,68 -192,42 1.053 0,206 18,95 19,7930 1194,47 1056,52 137,95 1208,26 1283,61 -75,35 1.579 0,309 28,42 29,6940 1194,47 1054,81 139,66 1208,26 1224,24 -15,98 2.105 0,412 37,9 39,5950 1194,47 1053,14 141,34 1208,26 1187,98 20,28 2.632 0,515 47,37 49,4960 1194,47 1051,49 142,98 1208,26 1163,28 44,98 3.158 0,619 56,84 59,3870 1194,47 1049,88 144,59 1208,26 1145,21 63,05 3.684 0,722 66,32 69,2880 1194,47 1048,30 146,17 1208,26 1131,28 76,98 4.211 0,825 75,79 79,1890 1194,47 1046,75 147,72 1208,26 1120,14 88,13 4.737 0,928 85,26 89,07
100 1194,47 1045,23 149,24 1208,26 1110,94 97,32 5.263 1.031 94,74 98,97150 1194,47 1038,06 156,41 1208,26 1080,77 127,50 7.895 1.546 142,11 148,45200 1194,47 1031,56 162,92 1208,26 1062,79 145,47 10.526 2.062 189,47 197,94300 1194,47 1020,31 174,16 1208,26 1040,12 168,14 15.789 3.093 284,21 296,91400 1194,47 1011,05 183,42 1208,26 1025,19 183,07 21.053 4.124 378,95 395,88409 1194,47 1010,35 184,13 1208,26 1024,13 184,13 21.526 4.216 387,47 404,78500 1194,47 1003,44 191,03 1208,26 1014,20 194,06 26.316 5.155 473,68 494,851000 1194,47 981,42 213,05 1208,26 985,55 222,71 52.632 10.309 947,37 989,691500 1194,47 973,12 221,35 1208,26 975,10 233,16 78.947 15.464 1421,05 1484,542000 1194,47 969,99 224,48 1208,26 970,91 237,35 105.263 20.619 1894,74 1979,382500 1194,47 968,81 225,66 1208,26 969,10 239,16 131.579 25.773 2368,42 2474,233000 1194,47 968,37 226,10 1208,26 968,23 240,03 157.895 30.928 2842,11 2969,07
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
COM REPOSIÇÃO - SISPRO 111
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
250
20 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N = 409
Figura 1 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumenta N, comigualdade em 409 reprodutores.
47
Quadro 7 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanho do rebanho,com igualdade das RLop em 289 animais, com SISPROcaracterizado como de médio nível tecnológico (223), pelo critérioCOM REPOSIÇÃO
SISPRO 223 - COM REPOSIÇÃO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA20 1441,17 1191,09 250,07 1464,18 1535,92 -71,74 1.053 0,206 18,95 19,7930 1441,17 1189,13 252,04 1464,18 1418,62 45,56 1.579 0,309 28,42 29,6940 1441,17 1187,21 253,96 1464,18 1359,04 105,14 2.105 0,412 37,90 39,5950 1441,17 1185,32 255,84 1464,18 1322,56 141,62 2.632 0,515 47,37 49,4960 1441,17 1183,47 257,69 1464,18 1297,65 166,53 3.158 0,619 56,84 59,3870 1441,17 1181,66 259,51 1464,18 1279,37 184,81 3.684 0,722 66,32 69,2880 1441,17 1179,88 261,29 1464,18 1265,24 198,93 4.211 0,825 75,79 79,1890 1441,17 1178,14 263,03 1464,18 1253,90 210,28 4.737 0,928 85,26 89,07
100 1441,17 1176,43 264,74 1464,18 1244,51 219,67 5.263 1.031 94,74 98,97150 1441,17 1168,36 272,81 1464,18 1213,42 250,76 7.895 1.546 142,11 148,45200 1441,17 1161,04 280,13 1464,18 1194,61 269,57 10.526 2.062 189,47 197,94289 1441,17 1149,62 291,58 1464,18 1172,60 291,58 15.211 2.979 273,79 286,02300 1441,17 1148,38 292,79 1464,18 1170,5 293,68 15.789 3.093 284,21 296,91400 1441,17 1137,96 303,21 1464,18 1154,39 309,79 21.053 4.124 378,95 395,88500 1441,17 1129,39 311,78 1464,18 1142,43 321,75 26.316 5.155 473,68 494,85
1000 1441,17 1104,61 336,56 1464,18 1110,96 353,21 52.632 10.309 947,37 989,691500 1441,17 1095,27 345,90 1464,18 1099,45 364,72 78.947 15.464 1421,05 1484,542000 1441,17 1091,74 349,42 1464,18 1094,87 369,31 105.263 20.619 1894,74 1979,382500 1441,17 1090,42 350,75 1464,18 1092,9 371,27 131.579 25.773 2368,42 2474,233000 1441,17 1089,92 351,25 1464,18 1091,98 372,28 157.895 30.928 2842,11 2969,07
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
COM REPOSIÇÃO - SISPRO 223
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
20 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N = 289
Figura 2 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumenta N, comigualdade em 289 reprodutores.
48
Quadro 8 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanho do rebanho,com igualdade das RLop em 213 animais, com SISPROcaracterizado como de alto nível tecnológico (336), pelo critérioCOM REPOSIÇÃO
SISPRO 336 - COM REPOSIÇÃO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA20 1751,53 1334,55 416,98 1785,03 1681,45 103,57 1.053 0,206 18,95 19,7930 1751,53 1332,36 419,18 1785,03 1563,92 221,11 1.579 0,309 28,42 29,6940 1751,53 1330,2 421,33 1785,03 1504,1 280,93 2.105 0,412 37,9 39,5950 1751,53 1328,09 423,45 1785,03 1467,39 317,64 2.632 0,515 47,37 49,4960 1751,53 1326,02 425,52 1785,03 1442,26 342,77 3.158 0,619 56,84 59,3870 1751,53 1323,98 427,55 1785,03 1423,75 361,27 3.684 0,722 66,32 69,2880 1751,53 1321,99 429,54 1785,03 1409,41 375,62 4.211 0,825 75,79 79,1890 1751,53 1320,04 431,5 1785,03 1397,85 387,18 4.737 0,928 85,26 89,07
100 1751,53 1318,12 433,41 1785,03 1388,25 396,77 5.263 1.031 94,74 98,97150 1751,53 1309,08 442,46 1785,03 1356,18 428,85 7.895 1.546 142,11 148,45200 1751,53 1300,88 450,66 1785,03 1336,48 448,55 10.526 2.062 189,47 197,94213 1751,53 1298,84 452,73 1785,03 1332,3 452,73 11.211 2.196 201,79 210,80300 1751,53 1286,69 464,84 1785,03 1310,82 474,21 15.789 3.093 284,21 296,91400 1751,53 1275,02 476,52 1785,03 1293,44 491,59 21.053 4.124 378,95 395,88500 1751,53 1265,42 486,12 1785,03 1280,43 504,6 26.316 5.155 473,68 494,85
1000 1751,53 1237,65 513,88 1785,03 1245,93 539,09 52.632 10.309 947,37 989,691500 1751,53 1227,18 524,35 1785,03 1233,28 551,75 78.947 15.464 1421,05 1484,542000 1751,53 1223,24 528,3 1785,03 1228,26 556,76 105.263 20.619 1894,74 1979,382500 1751,53 1221,75 529,78 1785,03 1226,14 558,89 131.579 25.773 2368,42 2474,233000 1751,53 1221,19 530,34 1785,03 1225,16 559,87 157.895 30.928 2842,11 2969,07
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
COM REPOSIÇÃO - SISPRO 336
0
100
200
300
400
500
600
20 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N = 213
Figura 3 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumenta N, comigualdade em 213 reprodutores.
49
Observou-se, nos Quadros 6, 7 e 8 e nas Figuras 1, 2 e 3, que, à
medida que melhorou o nível tecnológico do SISPRO (111, 223 e 336), pelo
critério COM REPOSIÇÃO, menor é o número reprodutores exigidos para se
igualar as Rlop entre os dois SIS, MN e IA, respectivamente. O N estimado
para cada SISPRO foi de 409, 289 e 213, indicando que em propriedades com
RLop/reprodutor/ano abaixo de US$ 184,13 para SISPRO 111, de US$ 291,58
para SISPRO 223 e de US$ 452,73 para SISPRO 336, respectivamente, a MN
deve ser preferida à IA, por essa apresentar maior rentabilidade.
De igual forma ao critério anterior, o quadro geral de SEM REPOSIÇÃO
foi dividido em três (Quadros 9, 10 e 11), para melhor apresentação dos
resultados, em que se fixou NPPANO em 2,20, 2,30 e 2,40, variando
NASCIDOV e PCMAGRA.
Nos Quadros 9, 10 e 11 o tamanho de rebanho variou, entre um
máximo e mínimo, de 470 a 233 reprodutores para N1 e de 450 a 223 para N2,
para SISPRO de baixo nível tecnológico (111) até o mais alto (336),
respectivamente. Ocorreram, também, descontinuidades na redução de N1 e
N2, entre SISPRO 116-121 e 126-131, com 62 e 59, 29 e 27, entre SISPRO
216-221 e 226-231, com 61 e 59, 29 e 27 e entre SISPRO 316-321 e 326-331,
com 60 e 58, 29 e 28 reprodutores para N1 e N2, respectivamente. As
descontinuidades ocorreram, também, em todas as outras variáveis
apresentadas nesses quadros.
A não-reposição de cachaços por porcas no critério SEM REPOSIÇÃO
(assumindo-se que essas tenham o mesmo desempenho que a média do
rebanho) trouxe reflexos negativos sobre todos os parâmetros envolvidos no
modelo, piorando-os em relação à COM REPOSIÇÃO.
Em todos os SISPROs, SEM REPOSIÇÃO necessitou de um plantel
maior para igualar as RLop, em comparação ao COM REPOSIÇÃO.
O sistema de remuneração por PCMAGRA de monstrou RECEITA
crescente à medida que aumentou a PCMAGRA no SISPRO, tendo sido 4-5%
maior no SIS=2 do que em SIS=1, para o mesmo nível de SISPRO,
possivelmente porque em SIS=2, pelo uso de cachaços mais caros, tenha se
estimado que sua progênie produziu duas unidades percentuais a mais de
rendimento de carne na carcaça, além de que o NCMN foi maior do que o
NCIA, sendo iguais o NPMN e NPIA.
50
Quadro 9 - Tamanhos de rebanhos (N1 e N2) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,20
SEM REPOSIÇÃOSISPRO N1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
111 470 450 1194,47 1005,63 188.845 1208,26 1019,42 188.845 24.711 4.634 445 445112 458 439 1220,85 1009,13 211.720 1234,36 1022,64 211.720 24.105 4.526 434 434113 448 428 1247,22 1012,62 234.610 1260,47 1025,84 234.620 23.579 4.412 424 424114 437 418 1273,60 1016,12 257.480 1286,57 1029,09 257.480 23.000 4.309 414 414115 427 409 1299,97 1019,61 280.365 1312,67 1032,31 280.365 22.474 4.211 405 404116 418 400 1326,34 1023,07 303.275 1338,77 1035,50 303.275 21.974 4.119 396 395121 356 341 1320,21 1097,31 222.890 1342,51 1119,63 222.880 18.737 3.515 337 337122 347 332 1349,36 1100,86 248.500 1371,52 1123,01 248.500 18.263 3.423 329 329123 339 324 1378,51 1104,43 274.080 1400,52 1126,43 274.080 17.842 3.340 321 321124 330 316 1407,66 1108,01 299.650 1429,52 1129,90 299.620 17.368 3.258 313 313125 323 309 1436,81 1111,50 325.310 1458,52 1133,23 325.290 17.000 3.186 306 306126 316 302 1465,96 1115,01 350.950 1487,52 1136,59 350.930 16.632 3.113 299 299131 287 275 1445,94 1187,50 258.450 1476,76 1218,32 258.450 15.105 2.835 272 272132 280 268 1477,87 1191,12 286.750 1508,67 1221,94 286.720 14.737 2.763 265 265133 273 262 1509,79 1194,64 315.160 1540,57 1225,39 315.180 14.368 2.701 259 259134 267 256 1541,72 1198,16 343.560 1572,47 1228,87 343.600 14.053 2.639 253 253135 261 250 1573,65 1201,70 371.940 1604,37 1232,40 371.970 13.737 2.577 247 247136 254 244 1605,57 1205,26 400.320 1636,28 1235,97 400.300 13.368 2.515 241 241
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
Quadro 10 - Tamanhos de rebanhos (N1 e N2) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,30
SEM REPOSIÇÃOSISPRO N1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
211 444 425 1248.77 1043.08 205.690 1263.18 1057.50 205.680 23.368 4.381 421 421212 435 416 1276.34 1046.53 229.810 1290.47 1060.65 229.820 22.895 4.289 412 412213 425 407 1303.91 1050.00 253.910 1317.76 1063.84 253.920 22.368 4.196 403 403214 416 398 1331.49 1053.49 278.000 1345.05 1067.06 277.990 21.895 4.103 394 394215 407 390 1359.06 1056.90 302.160 1372.34 1070.18 302.160 21.421 4.021 386 386216 399 382 1386.63 1060.33 326.300 1399.62 1073.32 326.300 21.000 3.938 378 378221 338 323 1380.22 1138.78 241.430 1403.54 1162.11 241.430 17.789 3.330 320 320222 330 316 1410.69 1142.28 268.410 1433.86 1165.43 268.430 17.368 3.258 313 313223 323 309 1441.17 1145.80 295.370 1464.18 1168.78 295.400 17.000 3.186 306 306224 316 302 1471.64 1149.33 322.320 1494.50 1172.17 322.330 16.632 3.113 299 299225 308 295 1502.12 1152.87 349.240 1524.82 1175.60 349.220 16.211 3.041 292 292226 302 289 1532.59 1156.31 376.280 1555.14 1178.86 376.270 15.895 2.979 286 286231 273 262 1511.67 1232.88 278.790 1543.89 1265.06 278.830 14.368 2.701 259 259232 267 256 1545.04 1236.50 308.550 1577.24 1268.70 308.550 14.026 2.634 252 253233 261 250 1578.42 1239.99 338.430 1610.59 1272.13 338.470 13.737 2.577 247 247234 254 244 1611.80 1243.57 368.220 1643.95 1275.73 368.220 13.368 2.515 241 241235 249 238 1645.18 1247.02 398.150 1677.30 1279.11 398.190 13.105 2.454 236 236236 244 233 1678.55 1250.48 428.070 1710.65 1282.53 428.120 12.842 2.402 231 231
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
51
Quadro 11 - Tamanhos de rebanhos (N1 e N2) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, comnúmero de partos/porca/ano no SISPRO fixado em 2,40
SEM REPOSIÇÃOSISPRO N1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
311 422 404 1303.06 1080.54 222.520 1318.10 1095.58 222.530 22.211 4.165 400 400312 414 396 1331.83 1083.96 247.870 1346.58 1098.70 247.880 21.789 4.082 392 392313 405 388 1360.61 1087.40 273.210 1375.05 1101.84 273.210 21.316 4.000 384 384314 397 380 1389.38 1090.85 298.520 1403.53 1105.02 298.510 20.895 3.918 376 376315 390 373 1418.15 1094.23 323.920 1432.00 1108.08 323.920 20.526 3.845 369 369316 382 366 1446.92 1097.61 349.310 1460.48 1111.17 349.310 20.105 3.773 362 362321 322 308 1440.23 1180.21 260.020 1464.56 1204.52 260.040 16.947 3.175 305 305322 315 301 1472.03 1183.77 288.260 1496.20 1207.94 288.260 16.579 3.103 298 298323 308 295 1503.83 1187.22 316.610 1527.84 1211.20 316.640 16.211 3.041 292 292324 301 288 1535.63 1190.80 344.820 1559.48 1214.69 344.780 15.842 2.969 285 285325 296 283 1567.43 1194.15 373.270 1591.11 1217.81 373.300 15.579 2.918 280 280326 289 277 1599.23 1197.64 401.580 1622.75 1221.17 401.590 15.211 2.856 274 274331 260 249 1577.39 1278.43 298.960 1611.02 1312.11 298.910 13.684 2.567 246 246332 254 244 612.22 1281.89 330.330 1645.82 1315.48 330.340 13.368 2.515 241 241333 249 238 1647.05 1285.36 361.680 1680.62 1318.89 361.740 13.105 2.454 236 236334 243 232 1681.88 1289.00 392.880 1715.42 1322.60 392.820 12.789 2.392 230 230335 239 228 1716.71 1292.34 424.360 1750.23 1325.81 424.420 12.579 2.351 226 226336 233 223 1751.53 1295.84 455.690 1785.03 1329.32 455.700 12.263 2.299 221 221
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
Igual ao critério COM REPOSIÇÃO, o custo de manutenção d os
cachaços foi diluído pelo número de porcas no rebanho, de modo que, quanto
maior foi número de cachaços, menor foi a receita obtida pela diminuição do
número de porcas no rebanho.
A seguir apresenta-se, no Quadro 12 e na Figura 4, no Quadro 13 e na
Figura 5 e no Quadro 14 e na Figura 6, a variação do plantel de reprodutores
até o ponto de determinação da igualdade das RLop dos dois SIS, com N1 e
N2 possuindo números diferentes de reprodutores, mas com o mesmo número
de porcas. Nas Figuras 4, 5 e 6 está representada graficamente a evolução de
N1 e N2, até o ponto de cruzamento das duas RLop.
Da mesma forma que no critério anterior, nas Figuras 4, 5 e 6, em SEM
REPOSIÇÃO, o rebanho foi de 470 e 450, 323 e 309, 233 e 223 reprodutores
para N1 e N2, respectivamente, indicando que, em plantéis com
RLop/reprodutor/ano menor que US$ 188,8 em SISPRO (111) de baixo nível
tecnológico, menor que US$ 295,4 em SISPRO (223) de médio nível
tecnológico e menor que US$ 455,7 em SISPRO (336) caracterizado como de
alto nível tecnológico, a MN deve ser preferida à IA, por apresentar maior
rentabilidade.
52
Quadro 12 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanho do rebanho,com igualdade das RLop em 470 e 450 reprodutores para N1 eN2, respectivamente, com SISPRO caracterizado como de baixonível tecnológico (111), pelo critério SEM REPOSIÇÃO
SISPRO 111 - SEM REPOSIÇÃO N1 N2 RECEITA1
*CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NP1 NP2 NCMN NCIA
21.1 20.2 1194.47 1058.07 136.4 1208.26 1397.08 -188.8 20 20 1.111 0,20831.7 30.3 1194.47 1056.23 138.2 1208.26 1281.18 -72.9 30 30 1.667 0,31342.2 40.4 1194.47 1054.44 140.0 1208.26 1222.39 -14.1 40 40 2.222 0,41752.8 50.5 1194.47 1052.68 141.8 1208.26 1186.47 21.8 50 50 2.778 0,52163.3 60.6 1194.47 1050.95 143.5 1208.26 1161.99 46.3 60 60 3.333 0,62573.9 70.7 1194.47 1049.26 145.2 1208.26 1144.07 64.2 70 70 3.889 0,72984.4 80.8 1194.47 1047.61 146.9 1208.26 1130.26 78.0 80 80 4.444 0,83395.0 90.9 1194.47 1045.99 148.5 1208.26 1119.20 89.1 90 90 5.000 0,938
105.6 101.0 1194.47 1044.40 150.1 1208.26 1110.07 98.2 100 100 5.556 1.042158.3 151.6 1194.47 1036.93 157.5 1208.26 1080.08 128.2 150 150 8.333 1.563211.1 202.1 1194.47 1030.20 164.3 1208.26 1062.18 146.1 200 200 11.111 2.083316.7 303.1 1194.47 1018.64 175.8 1208.26 1039.57 168.7 300 300 16.667 3.125422.2 404.2 1194.47 1009.23 185.2 1208.26 1024.67 183.6 400 400 22.222 4.167470.0 450.0 1194.47 1005.63 188.8 1208.26 1019.42 188.8 445 445 24.711 4.634527.8 505.2 1194.47 1001.58 192.9 1208.26 1013.70 194.6 500 500 27.778 5.208
1055.6 1010.4 1194.47 980.05 214.4 1208.26 985.21 223.1 1000 1000 55.556 10.4171583.3 1515.6 1194.47 972.37 222.1 1208.26 974.91 233.4 1500 1500 83.333 15.6252111.1 2020.8 1194.47 969.62 224.9 1208.26 970.80 237.5 2000 2000 111.11 20.8332638.9 2526.0 1194.47 968.65 225.8 1208.26 969.04 239.2 2500 2500 138.88 26.0423166.7 3031.3 1194.47 968.30 226.2 1208.26 968.20 240.1 3000 3000 166.66 31.250
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
SEM REPOSIÇÃO - SISPRO 111
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
250
20,2
121
,11
101,
0410
5,56
202,
0821
1,11
303,
1331
6,67
404,
1742
2,22
505,
2152
7,78
606,
2563
3,33
707,
2973
8,89
808,
3384
4,44
909,
3895
0
1010
,42
1055
,56
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N2 = 450
N1 = 470
Figura 4 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumentam N1 e N2,com igualdade em 470 e 450 reprodutores, respectivamente.
53
Quadro 13 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanh o do rebanho,com igualdade das RLop em 323 e 309 reprodutores para N1 eN2, respectivamente, com SISPRO caracterizado como de médionível tecnológico (223), pelo critério SEM REPOSIÇÃO
SISPRO 223 - SEM REPOSIÇÃON1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1
*RECEITA2* CUSTO2* RLOP2
*NP1 NP2 NCMN NCIA
21.1 20.2 1441.17 1190.87 250.3 1464.18 1532.31 -68.1 20 20 1.111 0,20831.7 30.3 1441.17 1188.81 252.4 1464.18 1416.18 48.0 30 30 1.667 0,31342.2 40.4 1441.17 1186.79 254.4 1464.18 1357.17 107.0 40 40 2.222 0,41752.8 50.5 1441.17 1184.81 256.4 1464.18 1321.03 143.1 50 50 2.778 0,52163.3 60.6 1441.17 1182.87 258.3 1464.18 1296.35 167.8 60 60 3.333 0,62573.9 70.7 1441.17 1180.96 260.2 1464.18 1278.22 186.0 70 70 3.889 0,72984.4 80.8 1441.17 1179.10 262.1 1464.18 1264.21 200.0 80 80 4.444 0,83395.0 90.9 1441.17 1177.28 263.9 1464.18 1252.94 211.2 90 90 5.000 0,938
105.6 101.0 1441.17 1175.49 265.7 1464.18 1243.62 220.6 100 100 5.556 1.042158.3 151.6 1441.17 1167.09 274.1 1464.18 1212.70 251.5 150 150 8.333 1.563211.1 202.1 1441.17 1159.51 281.7 1464.18 1193.97 270.2 200 200 11.111 2.083316.7 303.1 1441.17 1146.50 294.7 1464.18 1169.91 294.3 300 300 16.667 3.125323.0 309.0 1441.17 1145.80 295.4 1464.18 1168.78 295.4 306 306 17.000 3.186422.2 404.2 1441.17 1135.91 305.3 1464.18 1153.82 310.4 400 400 22.222 4.167527.8 505.2 1441.17 1127.29 313.9 1464.18 1141.89 322.3 500 500 27.778 5.208
1055.6 1010.4 1441.17 1103.07 338.1 1464.18 1110.59 353.6 1000 1000 55.556 10.4171583.3 1515.6 1441.17 1094.42 346.8 1464.18 1099.24 364.9 1500 1500 83.333 15.6252111.1 2020.8 1441.17 1091.33 349.8 1464.18 1094.75 369.4 2000 2000 111.111 20.8332638.9 2526.0 1441.17 1090.23 350.9 1464.18 1092.84 371.3 2500 2500 138.889 26.0423166.7 3031.3 1441.17 1089.83 351.3 1464.18 1091.94 372.2 3000 3000 166.667 31.250
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
SEM REPOSIÇÃO - SISPRO 223
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
20,2
121
,11
101,
0410
5,56
202,
0821
1,11
303,
1331
6,67
404,
1742
2,22
505,
2152
7,78
606,
2563
3,33
707,
2973
8,89
808,
3384
4,44
909,
3895
0
1010
,42
1055
,56
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N2= 309
N1 = 323
Figura 5 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumentam N1 e N2,com igualdade em 323 e 309 reprodutores, respectivamente
54
Quadro 14 - Evolução das RLop à medida que evolui o tamanho do rebanho,com igualdade das RLop em 233 e 223 reprodutores para N1 eN2, respectivamente, com SISPRO caracterizado como de altonível tecnológico (336), pelo critério SEM REPOSIÇÃO
SISPRO 336 - SEM REPOSIÇÃO N1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2
*NP1 NP2 NCMN NCIA
21.1 20.2 1751.53 1334.31 417.2 1785.03 1677.84 107.2 20 20 1.111 0,20831.7 30.3 1751.53 1331.99 419.5 1785.03 1561.47 223.6 30 30 1.667 0,31342.2 40.4 1751.53 1329.73 421.8 1785.03 1502.23 282.8 40 40 2.222 0,41752.8 50.5 1751.53 1327.51 424.0 1785.03 1465.86 319.2 50 50 2.778 0,52163.3 60.6 1751.53 1325.33 426.2 1785.03 1440.94 344.1 60 60 3.333 0,62573.9 70.7 1751.53 1323.20 428.3 1785.03 1422.59 362.4 70 70 3.889 0,72984.4 80.8 1751.53 1321.12 430.4 1785.03 1408.36 376.7 80 80 4.444 0,83395.0 90.9 1751.53 1319.07 432.5 1785.03 1396.88 388.2 90 90 5.000 0,938
105.6 101.0 1751.53 1317.07 434.5 1785.03 1387.34 397.7 100 100 5.556 1.042158.3 151.6 1751.53 1307.65 443.9 1785.03 1355.43 429.6 150 150 8.333 1.563211.1 202.1 1751.53 1299.16 452.4 1785.03 1335.80 449.2 200 200 11.111 2.083233.0 223.0 1751.53 1295.84 455.7 1785.03 1329.32 455.7 221 221 12.263 2.299316.7 303.1 1751.53 1284.58 467.0 1785.03 1310.18 474.9 300 300 16.667 3.125422.2 404.2 1751.53 1272.72 478.8 1785.03 1292.82 492.2 400 400 22.222 4.167527.8 505.2 1751.53 1263.06 488.5 1785.03 1279.83 505.2 500 500 27.778 5.208
1055.6 1010.4 1751.53 1235.92 515.6 1785.03 1245.53 539.5 1000 1000 55.556 10.4171583.3 1515.6 1751.53 1226.23 525.3 1785.03 1233.05 552.0 1500 1500 83.333 15.6252111.1 2020.8 1751.53 1222.77 528.8 1785.03 1228.14 556.9 2000 2000 111.111 20.8332638.9 2526.0 1751.53 1221.54 530.0 1785.03 1226.07 559.0 2500 2500 138.889 26.0423166.7 3031.3 1751.53 1221.10 530.4 1785.03 1225.11 559.9 3000 3000 166.667 31.250
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
SEM REPOSIÇÃO - SISPRO 336
0
100
200
300
400
500
600
20,2
121
,11
101,
0410
5,56
202,
0821
1,11
303,
1331
6,67
404,
1742
2,22
505,
2152
7,78
606,
2563
3,33
707,
2973
8,89
808,
3384
4,44
909,
3895
0
1010
,42
1055
,56
Número de Reprodutores
Rlo
p
RLOP1 RLOP2
N2 = 223
N1 = 233
Figura 6 - Evolução das RLop de MN e IA à medida que aumentam N1 e N2,com igualdade em 233 e 223 reprodutores, respectivamente.
55
No modelo, independente do critério, a receita foi determinada pela
venda de animais terminados, obtidos nos diferentes SISPROs, mediante o
sistema de remuneração por tipificação de carcaças. Embora esse sistema
ainda não seja amplamente usado no País, estima-se que, com cerca de 5 a 6
milhões de suínos abatidos por ano, esse método seja utilizado.
A equação de predição do preço do suíno proposta por GUIDONI et al.
(1996), utilizada no modelo, foi ajustada com base em dados de animais
tipificados em uma única empresa. Apesar da falta de informações sobre esse
método de remuneração no Brasil, os índices e preços praticados nas diversas
agroindústrias possivelmente não diferem muito entre si. Em função das novas
relações de mercado entre produção-processamento-consumo e das
exigências cada vez maiores por produtos de qualidade, tipificar carcaças de
suínos e remunerá-las de acordo com a tipificação tende a ser prática comum
nas agroindústrias nacionais (FÁVERO, 1990; GOMES et al., 1992; ABCS,
1993b; ABCS, 1994a; ABCS, 1994b; IRGANG, 1996).
Os níveis de NASCIDOV para IA, no modelo, apresentaram 0,5 leitão a
menos em relação à MN, entretanto deve-se destacar que alguns resultados
publicados variam algumas vezes em favor da IA e, em outras, da monta
natural.
De maneira geral, os resultados de taxa de parto e do número de leitões
nascidos são dependentes de uma série de fatores, principalmente da
detecção de cio, do processamento do sêmen e do manejo da inseminação
propriamente dito, sendo, portanto, bastante variáveis de granja para granja,
além de que, em grande parte dos estudos que envolvem taxa de parto e, ou,
número de leitões nascidos vivos, observam-se algumas desconsiderações
com relação a freqüência de cobertura, estação do ano, efeito de técnico,
entre outros, comprometendo de forma global os resultados.
No modelo proposto foi usada uma taxa de repetição de inseminação
em torno de 13%, ou seja, 87% de fertilidade, porém deve ser ressaltado que
esse índice não se refere à taxa de parto. Geralmente a taxa de parto é inferior
a taxa de fertilidade, porque em seu cálculo deve-se considerar também o
retorno ao cio após 21 dias, o aborto e a mortalidade de porcas. Porém, optou-
se por usar a taxa de fertilidade, porque o importante é que, potencialmente, a
56
IA deve ser considerada com igualdade em relação à MN, em termos de
fertilidade. Assim, o parâmetro considerado no modelo deve servir para ambos
os sistemas e deve-se, também, assumir que, na tomada de decisão, o
produtor deverá ter clareza de que a meta é obter, no mínimo, o mesmo índice
de taxa de parto até então obtido com MN.
WENNING (1989), SALAÜN (1992), MOHR (1995) e FLOWERS
(1995a), ao estudarem os fatores econômicos que envolvem os dois sistemas
de criação (MN e IA), não trabalharam com informações sobre receita da
descendência ao se usar a IA, pois, segundo os autores, seria difícil estimar
esse parâmetro. Entretanto, pelos resultados obtidos com esse modelo
bioeconômico, ficou demonstrada a viabilidade de se implantar a tecnologia da
IA, valendo-se de um modelo de simulação para estimar a RLop que contenha
a função receita e não apenas custo.
A função de Spillman (HOFFMANN e VIEIRA, 1987), após o ajuste
apresentou percentual de redução do custo médio por reprodutor de 9,3%,
com a distribuição se dando da seguinte forma: 1,2%, 2,6%, 3,7%, 4,7% e
5,5% para 100, 200, 300, 400 e 500 reprodutores, respectivamente; e os 3,8%
restantes foram distribuídos de 500 até 3.000 reprodutores. Essa redução
possibilitou uma reprodução do que ocorre com o fenômeno, cujo
comportamento da função custo médio é decrescente até um certo limite e,
após, assume comportamento do tipo assintótico, mas com um valor que ainda
não é conhecido ou divulgado.
Variando, em cada SISPRO, propriedades com plantéis de 18 até 3.000
reprodutores, a partir do ponto de igualdade de RLop da MN e da IA, a RLop
da IA foi sempre maior do que a da MN, caracterizando que a igualdade das
RLop pode ser considerada como o ponto da tomada de decisão para a
transição do uso do SIS de MN para o de IA.
Um fato de extrema relevância constatado foi a falta de trabalhos
específicos sobre economia de escala para uso da IA em sistema interno. A
maioria das publicações que abordaram o assunto limitaram-se a
comparações entre parâmetros reprodutivos da MN e, ou, IA em sistema
aberto, ou simplesmente abordaram as diferenças de custo entre esses
sistemas de criação, o que dificultou a etapa de validação do modelo
57
bioeconômico proposto. No Quadro 15 estão compilados dados de autores
que fizeram alguma referência ao tamanho de plantel mínimo, expresso em
número de matrizes, em que a IA em sistema interno tem sido utilizada ou
recomendada.
Quadro 15 - Tamanho mínimo de plantel de matrizes em que a IA em sistemainterno tem sido utilizada ou recomendada
AUTOR (S) TAMANHO DO PLANTELSILVEIRA et al. (1979) 500 MATRIZESPIG INTERNATIONAL (1984) 200-300 MATRIZESBOS (1984) 500 MATRIZESGADD (1989) 240 MATRIZESWENNING (1989) 200 MATRIZESSCHEID (1991) 200-800 MATRIZESSALAÜN (1992) 120 MATRIZESMEINCKE (1993) 300 MATRIZESBACCHIOCCHI (1993) 200 MATRIZESBIEDERMANN e RUPP (1995) 200 MATRIZESGLOSSOP (1995) 400 MATRIZESSEE (1996) 200 e 1000 MATRIZES
Pelos resultados apresentados nos diversos quadros, pode-se inferir
que o modelo gerou resultados compatíveis com os citados na literatura,
referentes à IA em sistema interno. Os tamanhos de plantéis de reprodutores
que igualaram as RLop, nos diferentes SISPROs, oscilaram entre 409 e 450 e
213 e 223, como máximo e mínimo, para os critérios COM REPOSIÇÃO e
SEM REPOSIÇÃO, respectivamente. Portanto, na etapa de validação, o
modelo pode ser considerado validado pelos resultados gerados, em
comparação com os da literatura. Também as respostas do modelo refletiram,
de maneira geral, situações práticas e de ocorrência comum na suinocultura
tecnificada, pois muitos parâmetros foram variados simultaneamente e
geraram grande número de interações dos fatores com seus respectivos
níveis.
Os resultados preditos foram específicos para as informações de
entradas ( inputs) que foram fornecidas no modelo determinístico. Como esse
58
modelo é sensível a mudanças nos parâmetros de entrada, a ele se imputa um
comportamento probabilístico ou estocástico, e isso possibilita a
particularização de situações diversas. Em função disso, foi possível a
generalização de interpretações dos resultados a partir dos parâmetros
fornecidos inicialmente no modelo.
Assim, o modelo proposto apresenta inovações no sentido de variar
tamanho de rebanho, igualar as RLop dos dois sistemas e determinar o N em
que ocorre a igualdade econômica entre sistemas de produção. Permite,
ainda, que se particularize uma determinada unidade de produção, mudando
apenas os parâmetros técnicos e econômicos inicialmente propostos, ou seja,
a alteração na matriz de custos, de coeficientes técnicos e de receita permite
transformar esse modelo, adequando-o a qualquer unidade produtiva.
59
5. RESUMO E CONCLUSÕES
Desenvolveu-se um modelo bioeconômico pelo programa
computacional em linguagem do pacote estatístico SAS ( Statistical Analysis
System, versão 6.10), com o objetivo de simular diferentes sistemas de
produção (SISPROs) de suínos, comparando-se os sistemas de criação (SIS)
de Monta Natural (MN) e Inseminação Artificial (IA) em sistema interno,
buscando-se determinar qual o tamanho de plantel (N), de reprodutores
suínos, que uma empresa rural já estabelecida na atividade deve ter ao optar
por fazer a transição do SIS de MN para o SIS de IA.
No modelo utilizou-se um modelo fatorial, com três níveis de número de
partos/porca/ano - NPPANO x três níveis de número de leitões
nascidos/vivos/parto - NASCIDOV x seis níveis de porcentagem de carne
magra na carcaça - PCMAGRA, totalizando 54 combinações diferentes de
SISPRO. Os níveis estabelecidos, bem como os coeficientes técnicos usados
no modelo, para estimar custos e receitas, foram obtidos de resultados de
análise ordinária ou tradicional, realizada sobre variáveis caracterizadoras do
sistema de produção de suínos, do Centro Nacional de Pesquisa de Suínos e
Aves (CNPSA) da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA),
em Concórdia, Santa Catarina, de referencial teórico e preços de mercado.
Para os coeficientes técnicos reprodutivos, foram analisados 1.141 partos,
cujas coberturas ocorreram no período entre 11/92 e 12/95, mediante sistema
de cobertura de IA em sistema interno, em um plantel de 220 matrizes.
60
Para se obter N, foram igualadas as rendas líquidas operacionais
(RLop1 e RLop2, para MN e IA, respectivamente), dadas em
US$/reprodutor/ano, nos dois SIS. Em cada SISPRO variaram-se plantéis de
18 a 3.000 reprodutores ( porcas+cachaços), por processo numérico com
espaçamento regular de 1,0 unidade, utilizando-se dois critérios para
comparação, COM REPOSIÇÃO e SEM REPOSIÇÃO, com um N e dois Ns.
Nos sistemas COM REPOSIÇÃO, N variou de 409 a 213 reprodutores, para
SISPRO de mais baixo nível tecnológico até o mais alto, respectivamente.
Houve reflexos positivos sobre a RLop2, pela maior receita proporcionada com
o aumento no número de porcas. A diminuição em N foi expressa pela
melhoria de coeficientes técnicos em SISPRO, de modo que, quanto melhor foi
a produtividade, menor foi o N necessário para que a RLop2 se igualasse à
RLop1. Nos sistemas SEM REPOSIÇÃO, N1 variou de 470 a 233 reprodutores
e N2 de 450 a 223, para SISPRO de mais baixo nível tecnológico até o mais
alto, respectivamente. A não-reposição de cachaços por porcas trouxe reflexos
sobre todos os parâmetros envolvidos no modelo, piorando-os em relação ao
COM REPOSIÇÃO. Em todos os SISPROs, SEM REPOSIÇÃO necessitou de
um plantel maior para igualar as RLop, em comparação ao COM REPOSIÇÃO.
O sistema de remuneração por PCMAGRA demonstrou RECEITA crescente à
medida que aumentou a PCMAGRA no SISPRO, sendo sempre maior no
SIS=2 do que em SIS=1, para o mesmo nível de SISPRO, nos dois critérios de
comparação.
As respostas geradas pelo modelo bioecônomico refletiram situações
práticas e de ocorrência comum na suinocultura tecnificada. Embora as
respostas preditas tenham sido específicas para as informações de entradas
(inputs) fornecidas no modelo, a possibilidade de mudanças nos parâmetros
de entrada permite que, ao modelo, se impute um comportamento
probabilístico (ou estocástico), possibilitando a particularização de uma
determinada situação.
O modelo proposto apresenta inovações no sentido da variar tamanho
de rebanho, igualar as RLop dos dois sistemas e determinar o N em que
ocorre a igualdade, que é uma expressão importante para tomada de decisão.
Conclui-se, portanto, que o modelo se aplica ao auxílio do sistema produtivo
sobre a tomada de decisão, com relação à adoção ou não da tecnologia de IA,
em sistemas internos.
61
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APÊNDICE
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APÊNDICE
Quadro 1A - Tamanho de rebanho (N) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, porSISPRO, pelo critério COM REPOSIÇÃO
COM REPOSIÇÃOSISPRO N RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
111 409 1194.47 1010.35 184.130 1208.26 1024.13 184.130 21.526 4.216 387.474 404.784112 399 1220.85 1013.83 207.020 1234.36 1027.37 207.000 21.000 4.113 378.000 394.887113 391 1247.22 1017.25 229.980 1260.47 1030.50 229.960 20.579 4.031 370.421 386.969114 383 1273.6 1020.58 253.010 1286.57 1033.53 253.040 20.158 3.948 362.842 379.052115 375 1299.97 1024.02 275.940 1312.67 1036.73 275.940 19.737 3.866 355.263 371.134116 367 1326.34 1027.39 298.950 1338.77 1039.81 298.960 19.316 3.784 347.684 363.216121 317 1320.21 1101.32 218.880 1342.51 1123.63 218.890 16.684 3.268 300.316 313.732122 309 1349.36 1104.83 244.530 1371.52 1127.01 244.510 16.263 3.186 292.737 305.814123 303 1378.51 1108.24 270.270 1400.52 1130.23 270.290 15.947 3.124 287.053 299.876124 297 1407.66 1111.66 296.000 1429.52 1133.48 296.030 15.632 3.062 281.368 293.938125 290 1436.81 1115.10 321.710 1458.52 1136.77 321.750 15.263 2.990 274.737 287.010126 284 1465.96 1118.54 347.420 1487.52 1140.09 347.430 14.947 2.928 269.053 281.072131 260 1445.94 1190.92 255.020 1476.76 1221.70 255.070 13.684 2.680 246.316 257.320132 253 1477.87 1194.47 283.400 1508.67 1225.26 283.410 13.316 2.608 239.684 250.392133 248 1509.79 1197.89 311.900 1540.57 1228.61 311.960 13.053 2.557 234.947 245.443134 242 1541.72 1201.46 340.260 1572.47 1232.26 340.210 12.737 2.495 229.263 239.505135 236 1573.65 1204.91 368.740 1604.37 1235.69 368.690 12.421 2.433 223.579 233.567136 232 1605.57 1208.22 397.350 1636.28 1238.87 397.400 12.211 2.392 219.789 229.608211 387 1248.77 1047.88 200.890 1263.18 1062.32 200.870 20.368 3.990 366.632 383.010212 380 1276.34 1051.24 225.100 1290.47 1065.37 225.100 20.000 3.918 360.000 376.082213 373 1303.91 1054.61 249.300 1317.76 1068.46 249.300 19.632 3.845 353.368 369.155214 365 1331.49 1058,00 273.490 1345.05 1071.57 273.480 19.211 3.763 345.789 361.237215 359 1359.06 1061.35 297.710 1372.34 1074.63 297.710 18.868 3.696 339.632 354.804216 352 1386.63 1064.71 321.920 1399.62 1077.71 321.910 18.526 3.629 333.474 348.371221 302 1380.22 1142.78 237.430 1403.54 1166.10 237.430 15.868 3.108 285.632 298.392222 295 1410.69 1146.29 264.400 1433.86 1169.49 264.370 15.526 3.041 279.474 291.959223 289 1441.17 1149.62 291.540 1464.18 1172.60 291.580 15.211 2.979 273.789 286.021224 283 1471.64 1153.09 318.550 1494.50 1175.95 318.550 14.895 2.918 268.105 280.082225 278 1502.12 1156.45 345.670 1524.82 1179.12 345.700 14.632 2.866 263.368 275.134226 272 1532.59 1159.81 372.780 1555.14 1182.31 372.830 14.316 2.804 257.684 269.196231 247 1511.67 1236.38 275.290 1543.89 1268.60 275.290 13.000 2.546 234.000 244.454232 242 1545.04 1239.84 305.210 1577.24 1272.02 305.220 12.737 2.495 229.263 239.505233 236 1578.42 1243.30 335.120 1610.59 1275.47 335.120 12.421 2.433 223.579 233.567234 231 1611.80 1246.78 365.020 1643.95 1278.96 364.980 12.158 2.381 218.842 228.619235 227 1645.18 1250.12 395.050 1677.30 1282.20 395.100 11.947 2.340 215.053 224.660236 222 1678.55 1253.62 424.930 1710.65 1285.77 424.880 11.684 2.289 210.316 219.711311 369 1303.06 1085.32 217.750 1318.10 1100.35 217.750 19.421 3.804 349.579 365.196312 362 1331.83 1088.73 243.110 1346.58 1103.49 243.090 19.053 3.732 342.947 358.268313 356 1360.61 1092.05 268.560 1375.05 1106.50 268.550 18.737 3.670 337.263 352.330314 349 1389.38 1095.38 294.000 1403.53 1109.53 293.990 18.368 3.598 330.632 345.402315 343 1418.15 1098.72 319.420 1432,00 1112.59 319.410 18.053 3.536 324.947 339.464316 338 1446.92 1102.03 344.895 1460.48 1115.59 344.895 17.763 3.479 319.737 334.021321 287 1440.23 1184.29 255.940 1464.56 1208.65 255.910 15.105 2.959 271.895 284.041322 282 1472.03 1187.66 284.370 1496.20 1211.82 284.380 14.842 2.907 267.158 279.093323 277 1503.83 1191.03 312.800 1527.84 1215.01 312.830 14.579 2.856 262.421 274.144324 271 1535.63 1194.42 341.210 1559.48 1218.22 341.250 14.263 2.794 256.737 268.206325 266 1567.43 1197.81 369.620 1591.11 1221.47 369.650 14.000 2.742 252.000 263.258326 261 1599.23 1201.22 398.010 1622.75 1224.74 398.010 13.737 2.691 247.263 258.309331 235 1577.39 1281.85 295.540 1611.02 1315.54 295.480 12.368 2.423 222.632 232.577332 231 1612.22 1285.20 327.020 1645.82 1318.77 327.050 12.158 2.381 218.842 228.619333 226 1647.05 1288.71 358.330 1680.62 1322.33 358.290 11.895 2.330 214.105 223.670334 222 1681.88 1292.08 389.800 1715.42 1325.62 389.800 11.684 2.289 210.316 219.711335 217 1716.71 1295.46 421.250 1750.23 1328.95 421.280 11.421 2.237 205.579 214.763336 213 1751.53 1298.84 452.700 1785.03 1332.30 452.730 11.211 2.196 201.789 210.804
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
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Quadro 2A - Tamanho de rebanhos (N1 e N2) em função das rendas líquidasoperacionais (RLop), das receitas, dos custos, do número decachaços (NC) e do número de porcas (NP), na MN e na IA, porSISPRO, pelo critério SEM REPOSIÇÃO
SEM REPOSIÇÃOSISPRO N1 N2 RECEITA1* CUSTO1* RLOP1* RECEITA2* CUSTO2* RLOP2* NCMN NCIA NPMN NPIA
111 470 450 1194,47 1005,63 188.845 1208,26 1019,42 188.845 24.711 4.634 445 445112 458 439 1220,85 1009,13 211.720 1234,36 1022,64 211.720 24.105 4.526 434 434113 448 428 1247,22 1012,62 234.610 1260,47 1025,84 234.620 23.579 4.412 424 424114 437 418 1273,60 1016,12 257.480 1286,57 1029,09 257.480 23.000 4.309 414 414115 427 409 1299,97 1019,61 280.365 1312,67 1032,31 280.365 22.474 4.211 405 404116 418 400 1326,34 1023,07 303.275 1338,77 1035,50 303.275 21.974 4.119 396 395121 356 341 1320,21 1097,31 222.890 1342,51 1119,63 222.880 18.737 3.515 337 337122 347 332 1349,36 1100,86 248.500 1371,52 1123,01 248.500 18.263 3.423 329 329123 339 324 1378,51 1104,43 274.080 1400,52 1126,43 274.080 17.842 3.340 321 321124 330 316 1407,66 1108,01 299.650 1429,52 1129,90 299.620 17.368 3.258 313 313125 323 309 1436,81 1111,50 325.310 1458,52 1133,23 325.290 17.000 3.186 306 306126 316 302 1465,96 1115,01 350.950 1487,52 1136,59 350.930 16.632 3.113 299 299131 287 275 1445,94 1187,50 258.450 1476,76 1218,32 258.450 15.105 2.835 272 272132 280 268 1477,87 1191,12 286.750 1508,67 1221,94 286.720 14.737 2.763 265 265133 273 262 1509,79 1194,64 315.160 1540,57 1225,39 315.180 14.368 2.701 259 259134 267 256 1541,72 1198,16 343.560 1572,47 1228,87 343.600 14.053 2.639 253 253135 261 250 1573,65 1201,70 371.940 1604,37 1232,40 371.970 13.737 2.577 247 247136 254 244 1605,57 1205,26 400.320 1636,28 1235,97 400.300 13.368 2.515 241 241211 444 425 1248.77 1043.08 205.690 1263.18 1057.50 205.680 23.368 4.381 421 421212 435 416 1276.34 1046.53 229.810 1290.47 1060.65 229.820 22.895 4.289 412 412213 425 407 1303.91 1050.00 253.910 1317.76 1063.84 253.920 22.368 4.196 403 403214 416 398 1331.49 1053.49 278.000 1345.05 1067.06 277.990 21.895 4.103 394 394215 407 390 1359.06 1056.90 302.160 1372.34 1070.18 302.160 21.421 4.021 386 386216 399 382 1386.63 1060.33 326.300 1399.62 1073.32 326.300 21.000 3.938 378 378221 338 323 1380.22 1138.78 241.430 1403.54 1162.11 241.430 17.789 3.330 320 320222 330 316 1410.69 1142.28 268.410 1433.86 1165.43 268.430 17.368 3.258 313 313223 323 309 1441.17 1145.80 295.370 1464.18 1168.78 295.400 17.000 3.186 306 306224 316 302 1471.64 1149.33 322.320 1494.50 1172.17 322.330 16.632 3.113 299 299225 308 295 1502.12 1152.87 349.240 1524.82 1175.60 349.220 16.211 3.041 292 292226 302 289 1532.59 1156.31 376.280 1555.14 1178.86 376.270 15.895 2.979 286 286231 273 262 1511.67 1232.88 278.790 1543.89 1265.06 278.830 14.368 2.701 259 259232 267 256 1545.04 1236.50 308.550 1577.24 1268.70 308.550 14.026 2.634 252 253233 261 250 1578.42 1239.99 338.430 1610.59 1272.13 338.470 13.737 2.577 247 247234 254 244 1611.80 1243.57 368.220 1643.95 1275.73 368.220 13.368 2.515 241 241235 249 238 1645.18 1247.02 398.150 1677.30 1279.11 398.190 13.105 2.454 236 236236 244 233 1678.55 1250.48 428.070 1710.65 1282.53 428.120 12.842 2.402 231 231311 422 404 1303.06 1080.54 222.520 1318.10 1095.58 222.530 22.211 4.165 400 400312 414 396 1331.83 1083.96 247.870 1346.58 1098.70 247.880 21.789 4.082 392 392313 405 388 1360.61 1087.40 273.210 1375.05 1101.84 273.210 21.316 4.000 384 384314 397 380 1389.38 1090.85 298.520 1403.53 1105.02 298.510 20.895 3.918 376 376315 390 373 1418.15 1094.23 323.920 1432.00 1108.08 323.920 20.526 3.845 369 369316 382 366 1446.92 1097.61 349.310 1460.48 1111.17 349.310 20.105 3.773 362 362321 322 308 1440.23 1180.21 260.020 1464.56 1204.52 260.040 16.947 3.175 305 305322 315 301 1472.03 1183.77 288.260 1496.20 1207.94 288.260 16.579 3.103 298 298323 308 295 1503.83 1187.22 316.610 1527.84 1211.20 316.640 16.211 3.041 292 292324 301 288 1535.63 1190.80 344.820 1559.48 1214.69 344.780 15.842 2.969 285 285325 296 283 1567.43 1194.15 373.270 1591.11 1217.81 373.300 15.579 2.918 280 280326 289 277 1599.23 1197.64 401.580 1622.75 1221.17 401.590 15.211 2.856 274 274331 260 249 1577.39 1278.43 298.960 1611.02 1312.11 298.910 13.684 2.567 246 246332 254 244 612.22 1281.89 330.330 1645.82 1315.48 330.340 13.368 2.515 241 241333 249 238 1647.05 1285.36 361.680 1680.62 1318.89 361.740 13.105 2.454 236 236334 243 232 1681.88 1289.00 392.880 1715.42 1322.60 392.820 12.789 2.392 230 230335 239 228 1716.71 1292.34 424.360 1750.23 1325.81 424.420 12.579 2.351 226 226336 233 223 1751.53 1295.84 455.690 1785.03 1329.32 455.700 12.263 2.299 221 221
* Valores expressos em US$ comercial praticado em 30/06/96.
