Concurso de Monografias IV Prêmio Serviço Florestal Brasileiro em

Concurso de Monografias IV Prêmio Serviço Florestal Brasileiro em Estudos de
Economia e Mercado Florestal
Categoria: Profissional
Tema: Novo Código Florestal Brasileiro
Título
MERCADO DE COTAS DE RESERVA AMBIENTAL: SIMULAÇÃO VIA SISTEMA
DINÂMICO DISCRETO
2016
2
RESUMO
Neste trabalho, desenvolvemos um modelo para analisar a aplicação de um
instrumento de mercado criado para a regulação ambiental no Brasil denominado
Cota de Reserva Ambiental. Trata-se de um mecanismo inovador, trazido pela nova
versão do Código Florestal (Lei nº 12.651/2012), por meio do qual proprietários
rurais que tenham excedentes de Reserva Legal poderão estabelecer contratos de
compensação com produtores que tenham desmatado além do limite legal. Esse
mecanismo tem o potencial de promover a regularização ambiental dos imóveis
rurais brasileiros ao mesmo tempo em que se constitui em uma recompensa àqueles
que mantiveram áreas florestadas além do exigido pela lei. Propomos um sistema
dinâmico discreto para simular o mercado de Cotas de Reserva Ambiental, sob
diferentes cenários relacionados às preferências dos participantes desse futuro
mercado. Supondo que as transações poderão ocorrer apenas entre propriedades
localizadas no mesmo estado e bioma, os resultados apontam que, nos estados
brasileiros em que há uma disponibilidade de CRAs muito maior do que a demanda
para compensação, baixos preços da CRA são vantajosos para os demandantes,
mas podem inibir a oferta. Por outro lado, onde há muito mais déficit de Reserva
Legal do que CRAs disponíveis para negociação ou um relativo equilíbrio entre
oferta e demanda, a CRA tende a ser um instrumento viável e interessante.
Palavras chave: Código Florestal Brasileiro. Cotas de Reserva Ambiental. Sistema
dinâmico discreto
3
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ......................................................................................................... 4
2 COTAS DE RESERVA AMBIENTAL ........................................................................ 6
2.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO MERCADO DE CRAS: ORIGEM DA RESERVA
LEGAL ..................................................................................................................... 7
2.2 ESTUDOS SOBRE LICENÇAS NEGOCIÁVEIS PARA RESERVA LEGAL .... 10
2.3 OPÇÕES DE REGULARIZAÇÃO DA RESERVA LEGAL ................................ 13
2.4 REGRAS GERAIS PARA O FUNCIONAMENTO DO MERCADO DE CRAS .. 14
2.4.1 Oferta ......................................................................................................... 14
2.4.2 Demanda ................................................................................................... 15
2.4.3 Delimitação espacial do mercado de CRAs ............................................... 16
2.4.4 Estrutura institucional do mercado de CRAs ............................................. 19
3 MODELO ............................................................................................................... 20
3.1 O CASO DOS AGENTES REPRESENTATIVOS ............................................ 32
3.2 DADOS ............................................................................................................ 37
3.2.1 Cenários .................................................................................................... 41
3.3 RESULTADOS ................................................................................................. 42
3.3.1 Resultados com preços definidos exogenamente ..................................... 44
3.3.2 Resultados com preços definidos endogenamente ................................... 46
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 48
5 BIBLIOGRAFIA ...................................................................................................... 50
5 ANEXOS E APÊNDICES ...................................................................................... 52
4
4
1 INTRODUÇÃO
A legislação ambiental no Brasil, cujo regramento mais relevante é a Lei
no 12.651, de 25 de maio de 2012 (dispõe sobre a proteção da vegetação
nativa no país), é uma reformulação do Código Florestal (Lei nº 4.771, de
15 de setembro de 1965) requisitada por setores da sociedade que consideravam
não
haver
um
equilíbrio
entre
conservação
ambiental
e
produção
agropecuária, o que inclui a falta de incentivos positivos e meios de compensação
por
iniciativas
de
conservação
ambiental.
Como
resultado
dessa
demanda por parte dos proprietários rurais, a nova legislação prevê, em seu
Capítulo X (do Programa de Apoio e Incentivo à Preservação e Recuperação
do Meio Ambiente), a criação de uma série de incentivos para a promoção
do desenvolvimento sustentável, como redução de impostos, pagamento por
serviços ambientais, incentivos fiscais, entre outros, além de criar a chamada Cota
de
Reserva
Ambiental
CRA
(art.
44).
A
CRA
é
uma
tentativa
de suprir a carência de estímulos financeiros à conservação que, ao mesmo
tempo, busca uma alternativa para o cumprimento da legislação ambiental
com maior relação custo-efetividade e oferece uma opção de remuneração
para proprietários rurais que dispõem de áreas de vegetação nativa acima
do exigido pela lei. Esse mecanismo tem o potencial de se tornar uma espécie
de mercado de permissões negociáveis, já descritos na literatura de economia
ambiental para finalidades distintas, como o controle da chuva acida e das
emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE), com a finalidade de regularizar
o déficit de Reserva Legal nas propriedades elegíveis ao mecanismo, mas
que não pode ser usada para viabilizar novos desmatamentos. Assim, este
5
trabalho apresenta uma análise do potencial funcionamento do mercado por
meio de um sistema dinâmico discreto construído sob as preferencias dos
agentes que dispõem de áreas de vegetação nativa e daqueles que têm d´déficit
de Reserva Legal.
Este trabalho está organizado da seguinte forma: o capítulo 2 trata de uma
breve revisão da literatura sob o problema ambiental e explicamos a origem
e características da “CRA”. No capítulo 3, construímos o sistema dinâmico
discreto, considerando uma função genérica que mede as preferências dos
agentes quanto à manutenção do seu déficit ou excedente de reserva legal e da
recuperação
do
déficit
ambiental
ou
oferta
de
CRA.
Porém,
essa
função genérica pode conter outros fatores como custos de produção, custos da
terra, etc. No capítulo 4, apresentamos as considerações finais do modelo,
demonstrando a possível dinâmica do mercado de CRAs.
6
2 COTAS DE RESERVA AMBIENTAL
As Cotas de Reserva Ambiental (CRAs) foram criadas pela Lei nº
12.651/2012 sob a forma de um “título nominativo representativo de área com
vegetação nativa”, cuja finalidade primordial é se tornar um instrumento de
favorecimento à regularização ambiental dos imóveis rurais. Especificamente, esse
instrumento visa beneficiar os detentores de imóveis rurais que haviam desmatado
até o percentual permitido por alguma lei que não está mais em vigor, e que hoje
estão em situação irregular por conta do endurecimento da legislação ambiental,
principalmente na Amazônia.
As CRAs são um tipo de licença negociável cuja utilidade não é a autorização
para desmatar, mas a possibilidade de utilizá-la como forma de cumprimento da
legislação ambiental por aqueles que desmataram além do limite permitido, em
casos bem específicos. Por fazer parte de uma legislação cujo mecanismo de
gestão ambiental é caracterizado como comando e controle (normas, regulamentos
e punições), trata-se de uma flexibilização desse mecanismo, ao permitir que os
detentores de imóveis rurais possam optar sobre a melhor forma a regularizar suas
pendências, seja pela recuperação da área desmatada, seja por uma das formas de
compensação de Reserva Legal previstas na Lei nº 12.651/2012 incluindo a CRAs.
A possibilidade de compensação de Reserva Legal nos moldes da CRA já
havia sido vislumbrada no texto em vigor anteriormente, sob o nome de Cota de
Reserva Florestal, instrumento que não chegou a ser regulamentado. Com a
reformulação do instrumento e a criação de um sistema de informações ambientais
capaz de gerenciar a emissão e utilização desse título (Sistema do Cadastro
7
Ambiental Rural – SICAR), há uma expectativa de que esse instrumento econômico
entre em funcionamento nos próximos anos.
Relacionando a sistemática da compensação de Reserva Legal com o
embasamento teórico tratado até aqui, podemos considerar que as CRAs
representam uma aplicação dos instrumentos econômicos do tipo Coasiano, ou seja,
onde o “direito de desmatar” pode ser negociado entre os agentes de forma a
manter a degradação ambiental em níveis aceitáveis pelo poder público.
2.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO MERCADO DE CRAS: ORIGEM DA RESERVA
LEGAL
Nogueira et al. (2004) discutem a origem da Reserva Legal, cujo precursor foi
o Regimento sobre o Pau Brasil de 1605. O primeiro Código Florestal Brasileiro, de
1934, reconheceu que “o conjunto de florestas localizadas no território brasileiro
constituía bem de interesse comum a todos os cidadãos do país, ficando o exercício
do direito de propriedade limitado às regras estabelecidas” (NOGUEIRA et al., 2004,
p.4), e instituiu a figura da Área de Preservação Permanente (APP). O Estatuto da
Terra (Lei nº 4.504, de 30 de novembro de 1964) incluiu, em seu artigo 2º, a
conservação dos recursos naturais como uma das funções sociais da terra. Por fim,
no ano seguinte foi publicado o então Novo Código Florestal (Lei nº 4.771, de 15 de
setembro de 1965) com a definição de Reserva Legal, sendo um percentual de cada
propriedade que deve ser preservado: 50% na Amazônia Legal1 e 20%, nos demais
biomas. Os autores ressaltam que:
1
A Amazônia Legal é uma área que corresponde a 59% do território brasileiro e engloba a totalidade
de oito estados (Acre, Amapá, Amazonas, Mato Grosso, Pará, Rondônia, Roraima e Tocantins) e
parte do estado do Maranhão (a oeste do meridiano de 44ºW), perfazendo 5 milhões de km². O
8
A despeito da ausência de fundamentação teórica que
recomendasse, a despeito da ausência de qualquer estudo,
fosse ou não científico, de cunho econômico ou de viés
ecológico, que justificasse a adoção de tal instrumento, o
mecanismo de Reserva Legal é criado (NOGUEIRA et al.,
2004, P.5).
Além disso, observam que o principal objetivo desse mecanismo não foi o
combate ao desmatamento, que, na década de 1960, era insignificante.
Paralelamente, o governo passou a implementar planos de desenvolvimento na
região
amazônica,
realizando
obras
de infraestrutura
e
incentivando
seu
povoamento a fim de integrá-la ao restante do país – e assim, ampliou a pressão
antrópica sobre a floresta. Uma das principais atividades econômicas estimuladas foi
a pecuária extensiva, causadora de intenso desmatamento.
Nogueira et al. (2004) relatam ainda o crescimento da preocupação com os
temas ambientais, assim como do desmatamento da Amazônia, a despeito da
redução dos incentivos governamentais em vista dos problemas fiscais e
econômicos que o país enfrentava. Diante das mudanças no ambiente político que
se seguiram, incluindo a redemocratização e a Conferência Eco-92, no Rio de
Janeiro, e a persistência de altos índices de desmatamento na Amazônia Legal, em
2001 foi feita alteração no Código Florestal vigente ampliando o percentual de
Reserva Legal em propriedades situadas em região de floresta de 50% para 80%
nessa região, e de 20% para 35% nas áreas de Cerrado constantes na região da
Amazônia Legal, além de 20% para as demais áreas, por meio da Medida Provisória
(MP) nº 2.166-67, de 24 de agosto de 2001.
conceito de Amazônia Legal foi instituído em 1953 e seus limites territoriais decorrem da necessidade
de planejar o desenvolvimento econômico da região e, por isso, não se resumem ao ecossistema de
selva úmida, que ocupa 49% do território nacional e se estende também pelo território de oito países
vizinhos.
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Tal MP ficou vigente desde então, ainda que não tivesse sido apreciada pelo
Congresso Nacional, e convertida em Lei pela Emenda Constitucional nº 32, de 11
de setembro de 2001, redefinindo o papel das MPs e o prazo de vigência. O artigo 2º
dessa norma definiu que as medidas provisórias editadas em data anterior à da
publicação da emenda continuariam em vigor até que medida provisória ulterior as
revogasse explicitamente ou até deliberação definitiva do Congresso Nacional.
A ampliação do percentual de Reserva Legal na Amazônia Legal gerou fortes
impactos na região, por ter tornado ilegais áreas desmatadas até então
regularizadas, que contaram muitas vezes com incentivo governamental. Por outro
lado, essa mesma MP cria o artigo 44-A no Código Florestal instituindo a chamada
Cota de Reserva Florestal, que seria um título representativo de vegetação nativa
excedente à obrigação legal, a ser utilizado na compensação de Reserva Legal por
outro proprietário. A legislação permitiu que essa compensação desde que fosse por
outra área equivalente em importância ecológica e extensão, pertencente ao mesmo
ecossistema e localizada na mesma microbacia, conforme critérios a serem
estabelecidos em regulamento. Ressaltamos que a regulamentação de tal
instrumento chegou a ser discutida, mas nunca efetivada.
Por fim, em 2012 concluiu-se o extenso processo de discussão sobre a
reforma do Código Florestal, culminando na publicação da Lei nº 12.651, de 25 de
maio de 20122 – às vésperas da Conferência Rio+20, 20 anos após a Eco-92. Tal
debate evidenciou o aparente antagonismo entre as políticas desenvolvimentistas
adotadas até então (com base na agropecuária) e as políticas conservacionistas, e
uma exaustão dos instrumentos de comando e controle, que não foram capazes de
garantir o cumprimento dos percentuais mínimos de preservação ambiental.
2
Essa lei é chamada por alguns grupos de Lei de Proteção da Vegetação Nativa, por entenderem que tem o
escopo mais amplo que florestas, ao incluir áreas urbanas.
10
Dentre as principais alterações dessa nova legislação, destacamos:

Critérios para regularização ambiental de áreas consolidadas em áreas de
preservação permanente (art. 61-A) e áreas de Reserva Legal (art. 66)

Criação do Cadastro Ambiental Rural (art. 29)

Criação dos Programas de Regularização Ambiental (art. 59)

Criação da Cota de Reserva Ambiental (art. 44) como alternativa para
compensação de Reserva Legal fora da propriedade (substituindo a Cota de
Reserva Florestal).
2.2 ESTUDOS SOBRE LICENÇAS NEGOCIÁVEIS PARA RESERVA LEGAL
Snowareski (2003) propõe um modelo de Reserva Legal onde o mínimo a ser
preservado não considera as propriedades individualmente, mas a microbacia onde
se localizam. Nesse modelo, as decisões de corte raso da vegetação e de
preservação dependem das atividades econômicas adotadas em cada localidade.
Por meio de uma simulação aplicada a uma microbacia localizada no Arco do
Desmatamento da Floresta Amazônica, o autor conclui que a consideração desse
mecanismo seria interessante tanto do ponto de vista econômico, quanto do
ambiental.
Em Chomitz (2004) e Chomitz et al. (2005), é desenvolvida a ideia de
Tradeable Development Rights (TDR) no estado de Minas Gerais, que seriam uma
espécie de licenças negociáveis como parte de um programa de conservação da
biodiversidade. Para tanto, é construído um modelo de equilíbrio parcial no qual os
proprietários de terra tem liberdade para optar de que forma querem cumprir a
legislação ambiental, seja abandonando parte de suas atividades produtivas, no
caso de déficit de reserva legal, ou adquirindo das TDRs de proprietários que tem
11
excesso de área florestada. Após realizar uma simulação considerando preços da
terra nos municípios de MG e áreas consideradas prioritárias para a biodiversidade,
além das diversas possibilidades de compliance (da mais restrita a mais ampla), os
resultados indicam a redução dos custos de oportunidade da proteção e
regeneração da floresta, no cenário mais amplo de troca, em relação ao cenário de
comando e controle. Além disso, os autores apontam que, para ser efetivo na
prática, tal instrumento deve ser capaz de minimizar custos de transação e de
monitoramento, incluindo a possibilidade de leilões de TDRs, a fim de evitar conluios
e outros esquemas que prejudiquem o mercado.
Destacamos que os referidos trabalhos foram realizados em uma perspectiva
de efetivação de instrumentos de flexibilização das regras de cumprimento da
Reserva Legal, mas não se referiu às chamadas Cotas de Reserva Florestal (CRF),
que já haviam sido previstas no Código Florestal em vigor até 2012, porém não
implementadas. Além disso, os modelos supuseram que haveria a possibilidade de
optar entre produção e conservação dentro da propriedade, enquanto a CRF deveria
ter sido um instrumento de flexibilização do cumprimento da lei apenas nos casos de
desmatamentos ocorridos anteriores a 22 de julho de 2008.
Especificamente sobre CRAs, podemos citar Micol et al. (2013), onde foi
avaliado o potencial de aplicação de um mercado de CRAs no MT, estado em que
há o potencial de sobreoferta de CRAs para atender às necessidades de
compensação ambiental no estado. Os autores defendem que, no caso do bioma
Amazônia, não se permita a compensação com CRAs de outros estados, ou seja,
que o mercado seja restrito ao estado. Por outro lado, no caso do bioma Cerrado,
propõem que sejam definidas áreas prioritárias para a emissão de CRAs que serão
utilizadas na compensação de Reserva Legal em um mercado interestadual.
12
Bernarsconi (2013) analisou o impacto das mudanças na legislação ambiental
sobre a relação de custo-efetividade dos mecanismos de compensação de reserva
legal no estado de SP. Para isso, foi realizada uma simulação do mercado,
considerando aspectos relativos à oferta e demanda pela compensação, ao custo de
oportunidade do solo e a diferentes combinações de instrumentos e restrições de
mercado. Verificou-se uma expressiva redução dos custos de compliance da
legislação em comparação ao cenário base, no qual não há possibilidade de
compensação fora da propriedade, tanto no cenário onde é possível compensar em
qualquer área, desde que no mesmo bioma, quanto no cenário que considerou,
adicionalmente, que a compensação deve considerar áreas prioritárias para
biodiversidade. A autora conclui reforçando a necessidade de estudos a fim de
calibrar a amplitude do mercado de compensação e critérios de priorização
ecológica, a fim de evitar que o mercado não consiga atingir os seus objetivos.
Por fim, Rajão e Soares-Filho (2015) aprofundaram o trabalho realizado em
2014 para estimar os déficits e excedentes de Reserva Legal e APP após as
mudanças da legislação. Nesse trabalho mais recente, os pesquisadores estimam o
potencial do mercado de cotas em seis diferentes cenários regulatórios de
implementação (apenas no mesmo estado, considerando todos os estados do
mesmo bioma, entre outros), considerando também custos de oportunidade e
transação para os potenciais ofertantes e demandantes desse mercado, até então,
restrito à compensação de Reserva Legal. Os resultados indicam que o mercado de
CRAs pode ter um volume de transações entre R$ 2,7 bilhões e R$ 24,9 bilhões,
dependendo do cenário regulatório considerado. Segundo os autores, “os resultados
sugerem que o desenvolvimento de um mercado de CRA poderá contribuir para a
manutenção de áreas de vegetação nativa, apesar de não poder cumprir esse
13
objetivo isolada de outras políticas e instrumentos previstos pelo novo Código
Florestal” (Rajão e Soares-Filho 2015, p. 66).
2.3 OPÇÕES DE REGULARIZAÇÃO DA RESERVA LEGAL
Apesar de representar um instrumento importante na obtenção de
regularização ambiental dos imóveis rurais brasileiros, é importante destacar que
essa não é a única opção prevista na legislação. Isso significa que a CRA estará
sujeita à “concorrência” de outras modalidades, conforme descrito pelo art. 66 da Lei
nº 12.651/2012, que podem ser divididas em duas categorias:
 Dentro da propriedade: recomposição da Reserva Legal, com vegetação
nativa, e promoção da regeneração natural da vegetação, nos casos em
que for viável. A recomposição geralmente é uma opção mais cara, cujos
custos podem variam em função do estado de degradação em que a área a
ser regenerada se encontre.
 Fora da propriedade: essa modalidade é chamada, de forma geral, de
compensação. A legislação permite que ela se dê das seguintes formas:
aquisição de Cotas de Reserva Ambiental; arrendamento de área sob
regime de servidão ambiental; compra e doação de área dentro de Unidade
de Conservação de domínio público onde haja pendência de regularização
fundiária (ou seja, é preciso desapropriar áreas privadas que agora são
circunscritas a uma área pública) e cadastramento de outra área
equivalente em imóvel, de mesma titularidade ou adquirida em imóvel de
terceiro, com vegetação nativa excedente, no mesmo bioma.
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Essa questão foi abordada no modelo desenvolvido neste trabalho de uma
forma simplificada: consideramos que o produtor rural com déficit de Reserva Legal
poderá escolher entre uma opção de regularização dentro da propriedade (neste
caso, promoção da regeneração natural da vegetação) e uma opção fora da
propriedade (compensação com CRAs).
2.4 REGRAS GERAIS PARA O FUNCIONAMENTO DO MERCADO DE CRAS
2.4.1 Oferta
Segundo a Lei, a CRA é um título nominativo representativo de área com
vegetação nativa, existente ou em processo de recuperação. Para os fins deste
trabalho, consideraremos que a CRA só poderá ser emitida em propriedades
privadas onde exista excedente de Reserva Legal, ainda que a legislação preveja
outros casos, como emissão referente a áreas em Unidades de Conservação.
A emissão será feita mediante requerimento do proprietário (considerando
que o imóvel já se encontra no Cadastro Ambiental Rural) e laudo comprobatório
emitido pelo órgão ambiental. Será mantido controle centralizado da emissão de
CRAs, de forma a impedir duplicidade, no âmbito do Sistema Nacional do Cadastro
Ambiental Rural (SICAR).
A CRA emitida disporá de informações relativas a: numeração no sistema
único de controle, nome do proprietário da área vinculada ao título, dimensão e
localização exata da área, com informação georreferenciada da propriedade e bioma
da área vinculada ao título. Ou seja, a emissão envolve custos de transações que
não devem ser desprezados.
15
Cada CRA corresponde a 1 hectare de área com vegetação nativa ou em
recomposição com reflorestamento de espécies nativas onde seja atestado pelo
órgão ambiental competente que essa recomposição será bem sucedida, o que dará
o lastro ao título.
A Lei estabelece, em seu art. 47, que o registro da CRA pelo órgão emitente
em sistema de registro e liquidação financeira de ativos autorizado pelo Banco
Central é pré-requisito para sua comercialização, de forma que o título passa a ter
dois controles, um ambiental (SICAR) e um financeiro (Bolsa de Valores). O
proprietário da área vinculada à CRA é responsável pela manutenção das condições
de conservação da vegetação nativa que deu origem ao título, e por compensar o
comprador da CRA em caso de dano.
2.4.2 Demanda
A Lei nº 12.651/2012 prevê apenas os casos de compradores de CRA para
fins de compensação de Reserva Legal e estabelece os procedimentos para a
comunicação desse fato aos órgãos ambientais responsáveis. Em primeiro lugar, é
preciso que o proprietário ou possuidor interessado esteja inscrito no SICAR. Em
segundo lugar, é preciso localizar, de alguma forma, proprietários com CRAs
disponíveis para o seu bioma dispostos a efetivar um contrato de compensação de
CRA, formalizado via Termo de Transferência assinado pelas partes e registrado na
matrícula do imóvel cedente e adquirente.
Entendemos que não é possível, de forma definitiva, vender uma CRA, uma
vez que esse título não se refere à propriedade da terra nem permite ao “comprador”
dispor de quaisquer direitos sobre a área sob a qual foi emitida CRA, além da
16
possibilidade de compensação de CRA. Nesse caso, a “compra” da CRA, na
verdade, seria uma espécie de “aluguel” desse direito de compensar, pelo período
estabelecido no contrato de compensação. Também consideramos que não haveria
restrições para que todos os detentores de imóvel rural, sendo eles proprietários ou
posseiros, utilizem CRAs para compensação ambiental, uma vez que as
informações relativas à demanda por compensação e sua efetiva implementação
serão controladas pelo sistema que rege esse mercado (SICAR), com rebatimento
nos registros dos imóveis responsáveis pela sua emissão.
2.4.3 Delimitação espacial do mercado de CRAs
O parágrafo 2º do art. 48 da Lei nº 12.651/2012 ampliou o mercado de
compensação por meio de cotas, antes restrito à mesma microbacia ou estado, ao
mesmo bioma. Essa foi uma demanda do setor produtivo a fim de ampliar o mercado
e obter mais opções de compensação. Em primeiro lugar, é preciso definir o que são
biomas. Segundo Coutinho (2006):
(...) considera-se que um bioma é uma área do espaço geográfico, com
dimensões de até mais de um milhão de quilômetros quadrados, que tem por
características a uniformidade de um macroclima definido, de uma determinada
fitofisionomia ou formação vegetal, de uma fauna e outros organismos vivos
associados, e de outras condições ambientais, como a altitude, o solo,
alagamentos, o fogo, a salinidade, entre outros. Estas características todas lhe
conferem uma estrutura e uma funcionalidade peculiares, uma ecologia própria.
(COUTINHO, 2006, p.18)
O mapa de biomas do IBGE conceitua como:
(...) um conjunto de vida (vegetal e animal) constituído pelo agrupamento de
tipos de vegetação contíguos e identificáveis em escala regional, com
condições geoclimáticas similares e história compartilhada de mudanças, o que
resulta em uma diversidade biológica própria. (IBGE, 2004)
17
No Brasil, há seis biomas distintos, cuja localização geográfica pode ser
verificada no mapa abaixo.
Figura 1 - Mapa dos biomas brasileiros
Fonte: IBGE (2004)
• Amazônia: trata-se do maior bioma do Brasil. Num território de mais de 4
milhões de km2, crescem 2,5 mil espécies de árvores e 30 mil espécies de plantas.
Apesar da grandeza, esse bioma é bastante suscetível a danos decorrentes das
ações antrópicas.
• Caatinga: ocupa uma área de cerca de 840 mil km 2, o equivalente a 11%
do território nacional, e está presente em 10 estados brasileiros. É um bioma rico em
biodiversidade animal. No entanto, a maioria dos 27 milhões de pessoas que vivem
na região é carente e depende dos recursos do bioma para sobreviver, como o
consumo de lenha nativa, explorada de forma ilegal e insustentável. O bioma tem
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sido desmatado de forma acelerada, em função da extração de lenha, pecuária e
agricultura.
• Cerrado: é o segundo maior bioma do Brasil, ocupando uma área de mais
de 2 milhões de km2, cerca de 22% do território nacional, e está presente em 14
estados, além do DF. Neste espaço territorial encontram-se as nascentes das três
maiores bacias hidrográficas da América do Sul (Araguaia/Tocantins, São Francisco
e Paraguai/Paraná), o que resulta em um elevado potencial aquífero e favorece a
sua biodiversidade.
• Pampa: está restrito ao estado do Rio Grande do Sul, onde ocupa uma
área de 176 mil km². Isto corresponde a 63% do território estadual e a 2,07% do
território brasileiro. Trata-se de um patrimônio natural, genético e cultural de
importância nacional e global. O bioma ainda dispõe de cerca de 16% de seu
território coberto com vegetação nativa.
• Mata Atlântica: esse bioma é formado por um conjunto de formações
florestais e ecossistemas que se estendiam originalmente por aproximadamente 1,3
milhão de km2 em 17 estados do território brasileiro. Estima-se que na Mata Atlântica
existam cerca de 20 mil espécies vegetais (35% do total existente no Brasil), e
centenas de espécies de aves, anfíbios, répteis, peixes e mamíferos, tornando essa
região prioritária para a conservação da biodiversidade. Há um grande número de
espécies ameaçadas de extinção nesse bioma.
• Pantanal: é o menor bioma brasileiro, ocupando mais de 150 mil Km 2 nos
estados do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul. É a maior planície inundável do
mundo e contém uma importante riqueza de diversidade biológica terrestre e
aquática. Os ecossistemas que o bioma abriga são extremamente frágeis e estão
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sob a ameaça das novas tendências de desenvolvimento econômico e de
construção de infraestrutura.
Essa delimitação implica que, nos estados onde há mais de um bioma,
eventuais negociações devem respeitar a similaridade da vegetação. Conforme será
explicitado a seguir, apesar de a legislação permitir que os estados transacionem
CRAs referentes ao mesmo bioma, entendemos que num primeiro momento, o
cenário mais provável é o de concentração das compensações entre imóveis
localizados no mesmo bioma e estado.
2.4.4 Estrutura institucional do mercado de CRAs
Sendo a CRA um instrumento de regularização ambiental, não apenas um
instrumento financeiro, citamos as instituições necessárias para as etapas de
emissão, comercialização e utilização das CRAs:
 Ministério do Meio Ambiente (MMA): responsável pelo gerenciamento do
Sistema do Cadastro Ambiental Rural (SICAR), ambiente virtual onde todas as
informações sobre a propriedade rural estarão registradas (identificação do
responsável, área, localização, tamanho da reserva legal, área destinada a
atividades produtivas, pendências do ponto de vista ambiental) e que controlará a
emissão das CRAs, identificando as áreas onde esse processo será permitido.
Após o fechamento de contrato de compensação entre duas propriedades, fará o
controle da regularização ambiental e monitoramento da CRA emitida.
 Órgão estadual do meio ambiente (OEMA): receberá as propostas de
emissão de CRA e emitirá laudo comprovando a existência do ativo ambiental
20
 Registradora/Bolsa de Valores: órgão privado autorizado pelo Banco
Central que fará o registro da CRA para fins financeiros, habilitando-a a ser
ofertada no mercado de compensação.
3 MODELO
Nesse mercado, há apenas um bem, a CRA, que é comercializada em
ambiente de bolsa de valores, e H agentes, divididos em duas classes:

Tipo E: os agentes com excedentes de Reserva Legal,

Tipo D: os agentes com déficit de Reserva Legal.
Segundo a legislação florestal, será estabelecido um prazo para que todos
os imóveis rurais regularizem seus déficits de Reserva Legal, a ser definido
pelos Programas de Regularização Ambiental (art. 59) de cada estado. Para
os fins deste trabalho, vamos considerar que esse prazo é de 20 anos, contados
a partir do início das operações do mercado de CRA, divididos em cinco
períodos.
Em cada período i, o sistema de gerenciamento das informações sobre
regularidade ambiental (SICAR) define para cada agente h  H o estado inicial
z h (i)  ( x h (i), y h (i)) relacionado ao excedente de Reserva Legal ou déficit de reserva
legal. No caso do agente h  E , o estado inicial é z h (i)  ( x h (i),0) onde x h (i)
representa o excedente de Reserva Legal que o agente detém; analogamente, o
21
estado do agente h  D é dado por z h (i)  (0, y h (i)) , sendo que y h (i) representa o
déficit de Reserva Legal que esse agente possui. Note que H  E  D e E  D   .
No mercado, cada agente h está representado, em cada período i, por seu
conjunto de preferências
X
h

(i)  [0, x h (i ) ]  0,  no caso de um agente de tipo
E (h  E ) (onde a primeira componente representa a quantidade de excedente que o
agente está disposto a manter, e a segunda componente representa a quantidade


de CRAs que o agente esta disposto a vender), e X h (i)  0,  [0, y h (i ) ] no caso de
um agente de tipo D(h  D) (onde a primeira componente representa a quantidade
de hectares que ele está disposto a regularizar, seja por meio da compensação com
CRAs ou recuperação da área desmatada, e a segunda componente representa a
quantidade de déficit que o agente está disposto a manter), e sua função
u h : X h   , que mede a preferência pelo déficit ou excedente. Essa função que
mede as preferências pode conter, entre outros fatores, os custos de produção, os
custos de oportunidade da terra, entre outros.
Consideraremos as seguintes hipóteses para as funções que representam as
preferências dos agentes:
Hipótese H1: h  H , x  X h : Pˆ h ( x)  y  X h : u h ( y)  u h ( x) é um conjunto fechado e


P h ( x)  y  X h : u h ( y)  u h ( x) é um conjunto aberto.
Lema 1. A hipótese H1 implica que as funções dos agentes podem ser consideradas
contínuas.
Demonstração
22
É uma consequência do Teorema II (ver DEBREU 1983, p. 109).
Se considerarmos que Pr (i) é o preço de recuperação ou regeneração de um
hectare (viável de acordo com a Lei) no período i, e Pc (i ) é o preço de uma CRA no
período , então o conjunto de decisões (sob o excedente que ele quer manter e o
que ele quer vender como CRAs) para o agente tipo E no período


O( p(i), x h (i  1))  ( x, y)  X h : Pr x  Pc y  Pr x h (i  1)
é
Por sua vez, o conjunto de
decisões (sob o déficit que ele quer manter e a quantidade de hectares que ele quer
regularizar)
do
agente
tipo
D

no
período
é

O( p(i), y h (i  1))  ( x, y)  X h : Pr x  Pc y  Pc y h (i  1)
Neste modelo, o agente tipo D tem como objetivo final regularizar seu déficit e
tem duas opções: promover a recuperação florestal nas suas próprias terras ou
comprar CRAs. Caso decida recuperar, o agente abrirá mão da atividade econômica
lucrativa que gerou esse déficit, por tanto esse déficit contém implicitamente a
riqueza que ele possui decorrente da atividade econômica.
Se considerarmos os preços da recuperação e da CRA em termos do
percentual relativo a cada um, podemos definir:
p(i) 
Pc (i)
Pr (i)
e (1  p(i)) 
Pr (i)  Pc (i)
Pr (i)  Pc (i)
Logo, os conjuntos de decisões podem ser reduzidos a


O( p(i), x h (i  1))  ( x, y)  X h : p(i) x  (1  p(i)) y  p(i) x h (i)


O( p(i), y h (i  1))  ( x, y)  X h : p(i) x  (1  p(i)) y  (1  p(i)) y h (i) ,
23
respectivamente. Os preços da recuperação florestal (Pr) e das CRAs (Pc) serão
estritamente positivos, então p  (0,1) 5 . Isso nos sugere a seguinte hipótese:
Hipótese H2: p  (0,1) 5
Lema 2. A hipótese H2 implica que em cada período , os conjuntos de decisões
O( p(i), x h (i  1)) e O( p(i), y h (i  1)) são conjuntos convexos e compactos.
Demonstração
Os conjuntos O( p(i), x h (i  1)) e O( p(i), y h (i  1)) são poliedros convexos,
fechados e limitados pelo fato de eles pertencerem ao quadrante positivo e
p  (0,1) 5 Corolário 1. As hipóteses H1 e H2 implicam que para cada h  H em cada
período i, os seguintes problemas têm solução:
max u h ( x, y )

s.a
(PE) 
h
 p(i ) x  (1  p(i )) y  p(i ) x (i  1)
 x  0, x h (i  1) , y  0



max u h ( x, y )

s.a
(PD) 
h
 p(i ) x  (1  p(i )) y  (1  p(i )) y (i  1)
 x  0, y  0, y h (i  1)



Demonstração. Segue diretamente do Lema 1, Lema 2 e do Teorema de
Weierstrass, que diz que toda função contínua atinge seu valor máximo e
mínimo num conjunto compacto.
Consideremos as seguintes variáveis para o nosso modelo:

Pr  5 representa o vetor de preços do custo da regularização ambiental de
um hectare de Reserva Legal (em cada período esse custo de recuperação é
atualizado usando a taxa Selic (% a.a.));
24

Pc   5 representa o vetor preços de negociação de contratos de CRA;

x h  5 representa o vetor de estados (estoque) do excedente do agente
h  H (se h  D , então x h (i)  0 , pois esse agente não possui excedente de
Reserva Legal em qualquer período i, enquanto que para h  E , x h (i)  0
representa o excedente de Reserva Legal que o agente detém no período );

y h  5 representa o vetor de estados (estoque) do déficit do agente
h  H (se h  D , então y h (i)  0 , representa o déficit de Reserva Legal que o
agente detém no período i, enquanto que para h  E , y h (i)  0 pois esse
agente não possui déficit de Reserva Legal em qualquer período i).
Segundo a notação da seção anterior, p(i) 
Pr (i)
. No modelo, vamos
Pr (i)  Pc (i)
permitir que o agente tipo D tenha as opções de recuperar sua Reserva Legal ou
comprar CRAs em cada período. O parâmetro  , que é sempre maior que 1, pode
ser considerado como o custo de oportunidade de o agente tipo D decidir recuperar
ao invés de comprar CRAs e incorpora tanto os custos da recuperação florestal
quanto a perda de renda proveniente das atividades que são exercidas na área que
objeto da recuperação florestal. Se no período i, Pr (i)  Pc (i) , então o agente tipo D
opta por recuperar; caso contrário, opta por comprar CRAs.
Lema 3: Pr (i)  Pc (i) se e somente se p(i)  (1  p(i)) se e somente se p(i ) 
Demonstração
1
1
25
Pr (i)  Pc (i) se e somente se
Pr (i)
Pr (i)  Pc (i)

Pc (i)
se e somente se
Pr (i)  Pc (i)
p(i)  (1  p(i)) se e somente se p(i)(  1)  1 se e somente se p(i) 
1
.
 1
Consideraremos que a CRA tem um custo de transação c , portanto Pc  c .
Para representar esse custo de transação, vamos supor que c  Pr , onde
δ ∈ (0, 1) internaliza os custos de transação, assim Pc  Pr .
Lema 4. Pr (i)  Pc (i) se e somente se p(i)  (1  p(i)) se e somente se p(i) 
Demonstração. Pr (i)  Pc (i) se e somente se
Pr (i)
Pr (i)  Pc (i)

Pc (i)
se e somente
Pr (i)  Pc (i)
se p(i)  (1  p(i)) se e somente se p(i)(  1)  1 se e somente se p(i) 
Lema 5. 0    1   é equivalente a
Demonstração. Os parâmetros 
p(i)  (0,
1
1 
1
1 
1
1
1
 
.
1  2 1 
e 
definem dois intervalos, isto é: se
1
1 
 1
) , então o agente D recupera, enquanto que se p(i)  
, o
,
1 
1   1   
agente D compra CRA.
A função definida no Lema 6 tem como objetivo definir qual é o preço
da regularização ambiental, dependendo de qual dessas duas situações do
agente tipo D se encontra.
1 
 

 1
Lema 6. A função f : 0,
definida como:

,

 1  
1   1   
26
 
1 

  1 , se t  0, 1   



é côncava e contínua.
f (t )  
1
1


1  t , se t 
1   , 1   


Demonstração
As características da função são consequência direta do gráfico de f(t):
Gráfico 1 – Representação gráfica de f(t)
f(t)
1

 1
1
1 
1
1 
t
Tendo em vista os lemas apresentados, usaremos a seguinte notação para
nos referir aos casos em que há negociação de CRAs:

1 
 1
I  i : p(i)  
,
.
1   1    

Para cada p  (0,1) 5 , definimos a demanda individual do agente h  D no
período i  {1,..., 5} usando a seguinte regra:
 x h (i )

D h (i )   y h (i  1)  y h (i )
 y h (4)

se x h (i )  y h (i  1) e i  4
se x h (i )  y h (i  1) e i  4
se i  5
27
Onde, para cada i ≤ 4, tem-se que ( x h (i), y h (i)  h p(i) e  h p(i) é o
conjunto de soluções do problema PD.
Ou seja, caso a quantidade ótima que ele deseja regularizar ( x h (i)) seja
menor do que o total do déficit, essa será sua demanda. Por outro lado, caso a
quantidade ótima seja maior, sua demanda será a diferença entre o déficit total e a
quantidade ótima de déficit que ele deseja manter. Logo, definimos a demanda
agregada no período i  {1,..., 5} como: D(i)   D h (i) .
hE
Teorema 1. O problema de calcular a demanda agregada para p  (0,1) 5 no periodo
i  {1,..., 5} tem solução.
Demonstração
Lembremos que se p  (0,1) 5 , o conjunto de restrições do problema PD é
compacto. Logo, o Teorema de Weierstrass garante pelo menos uma solução do
problema PD, porque a função
é continua para cada h  D .
Paralelamente, para cada p  (0,1) 5 , definimos a oferta individual do agente
h  E no período i  {1,..., 5} como:
 y h (i)

O h (i )   x h (i  1)  x h (i )
 x h (4)

se y h (i )  x h (i  1) e i  4
se y h (i)  x h (i  1) e i  4
se i  5
Onde, para cada i ≤ 4, tem-se que ( x h (i), y h (i)  h p(i) e  h p(i) é o
conjunto de soluções do problema PE
28
No caso i ≤ 4, Caso a quantidade ótima de CRAs que ele deseja ofertar no
período i seja menor do que o total de CRAs que ele tem, essa será sua oferta. Por
outro lado, caso a quantidade ótima seja maior, sua oferta será a diferença entre o
excedente total e a quantidade ótima de déficit que ele deseja vender. Logo,
definimos a oferta agregada, no período i  {1,..., 5} como: O(i)   O h (i) .
hE
Teorema 2. O problema de calcular a oferta agregada para p  (0,1) 5 no periodo
i  {1,..., 5} tem solução.
Demonstração
Lembremos que se p  (0,1) 5 o conjunto de restrições do problema PE é
compacto. Logo, o Teorema de Weierstrass garante pelo menos uma solução do
problema PD, porque a função u h é continua para cada h  E .
As regras para nosso modelo são as seguintes:

O volume de CRAs a ser negociado no período i  I e ( p(i) 
1
) é igual ao
1 
mínimo entre a oferta agregada e a demanda agregada.

Nos períodos em que não houver negociação
i  I e ( p(i) 
1
), a
1 
quantidade de hectares a ser recuperada é representada unicamente pela
demanda agregada.

Ao conhecer o volume negociado no período i, os estoques de todos os
agentes são atualizados automaticamente pelo SICAR.
29

No último período, se 5  I , a demanda agregada é maior que o volume de
negociação, então a diferença entre a demanda agregada e o volume de
negociação é que terá que ser recuperado.

No último período, se 5  I , a demanda agregada tem que ser recuperada
integralmente.
Este mercado é modelado por meio de um sistema dinâmico discreto, que
depende do vetor de preços p  (0,1)5 e das seguintes equações:

Expectativas individuais ótimas:
x

h

(i), y h (i)  h ( p(i)) h  H , i {1,..., 4}
Oferta:
 y h (i )

O h (i )   x h (i  1)  x h (i )
 x h (4)

se y h (i )  x h (i  1) e i  4
se y h (i )  x h (i  1) e i  4
se i  5
O(i)   O h (i)
hE

Demanda:
 x h (i )

D h (i)   y h (i  1)  y h (i)
 y h (4)

se x h (i )  y h (i  1) e i  4
se x h (i )  y h (i  1) e i  4
se i  5
D(i)   D h (i)
hE
30

Volume de negociação:
V (i)  minD(i), O(i) i  1,..., 4

Decisões ótimas dos agentes:
o Quando há negociação:
 y
h
(i  1)  y (i)  V (i),
 x
h
(i  1)  x (i)  V (i),
h
hD
h
hE

i  I

i  I
o Quando não há negociação (recuperação):
y h (i  1)  y h (i)  D h (i), i  I , h  D
x h (i  1)  x h (i)  0,

i  I , h  E
Condições de contorno:
o Condições iniciais
x h (0)  exc (h), h  E
y h (0)  def (h), h  D
o Condições finais (último período)
y h (5)  0,
h  D
o Não negatividade das variáveis de estado
x h  0, h  E
y h  0, h  D
Comentários:
31
1. Nos primeiros quatro períodos, cada agente h define suas próprias
expectativas baseadas nas soluções ótimas ao maximizar as respectivas
preferências.
2. Em cada período i, baseado em p(i) e nas expectativas de cada agente, é
definido o volume de negociação V(i) que garante o equilíbrio do mercado no
período i.
3. Em cada período i, considerando V(i), cada agente define seu estado no
período seguinte yh(i), para o caso do agente h  D , e xh(i) para o caso do
agente h  E .
5
Teorema 3. Para cada p  0,1 , cada h  H , cada ( x h (i), y h (i))  h ( p(i)) em
cada período i, existe uma única resposta ( x h ) hE , ( y h ) hD  para o sistema dinâmico
discreto.
Demonstração
Note que a demanda e a oferta agregada dependem unicamente da
expectativa dos agentes e que o volume de negociação depende unicamente da
demanda e da oferta agregada. Assim, os estados dos agentes dependem
unicamente das condições iniciais e das equações das decisões ótimas.
32
Finalmente, para cada p  0,15 e cada ( x h , y h )  h ( p(i)) em cada período i,
definimos as seguintes funções considerando a resposta ( x h ) hE , ( y h ) hD  do sistema
dinâmico discreto:
 Receita dos agentes tipo E:


5
RR p, ( x h (i), y h (i)   f ( p(i)) x h (i  1)  x h (i)
i 1
hE
 Despesa dos agentes tipo D:


5
DE p, x h (i), y h (i)   f ( p(i)) y h (i  1)  y h (i)
i 1
hD
Definição 1. O mercado de CRAs é pleno se I  1,...,5.
Definição 2. O mercado de CRAs tem equilíbrio se o mercado é pleno e
existe p  0,1
5
tal que
p (i)
maximiza o volume de negociação em cada
período i.
3.1 O CASO DOS AGENTES REPRESENTATIVOS
Consideraremos dois agentes representativos, um para cada tipo de agente.
2
Denotemos por u : 0,   , definida por u( x, y)  x a y b a função que representa
2
as preferências do agente tipo D, e v : 0,   , definida por v( x, y)  x c y d , a
função que representa as preferências do agente tipo E.
Proposição 1 (Expectativas individuais ótimas). O vetor de expectativas ótimas,
para o caso dos agentes representativos:
33
 a(1  p(i)) b 
 y(i  1),
Para o agente tipo D: ( x u (i), y u (i))  
,
 (a  b) p(i) a  b 
i  4
 c

dp(i)
 x(i  1),
Para o agente tipo E: ( x v (i), y v (i))  
,
 (c  d ) (c  d )(1  p(i) 
i  4
Demonstração. Segue diretamente de aplicar as condições de otimalidade
(Karush-Kuhn-Tucker) aos problemas PD e PE, considerando as funções u
e v respectivamente.
Lema 7. Se a, b, c, d   (0, ) , i  1,...,4, x(i  1)  0, y(i 1)  0 e p(i)  (0,1) então:
a)
cd
dp(i)
x(i  1)  x(i  1) é equivalente a p(i) 
c  2d
(c  d )(1  p(i))
b)
a
a(1  p(i))
y (i  1)  y (i  1) é equivalente a p(i) 
2a  b
(a  b) p(i)
Proposição 2 (Oferta). A função oferta, no caso dos agentes representativos no
1 

período i  1,...,5, é uma função O :  0,
  definida como:
 1   
dp(i )
cd

 (c  d )(1  p(i )) x(i  1), se p(i )  c  2d e i  4

cd
 c
x(i  1),
se p(i ) 
ei4
O(i )  
c

d
c

2
d


 x(4)
se i  5

Demonstração. Segue da expectativa individual do agente tipo E, do fato que:
dp(i)
cd
e da definição da oferta.
x(i  1)  x(i  1) é equivalente a p(i) 
c  2d
(c  d )(1  p(i))
 cd 
Corolário 2. A função oferta é contínua, crescente e côncava no intervalo  0,
.
 c  2d 
34
Lema 7. Se a, b, c, d   (0,1) , então 0 
a
1 cd
 
 1.
2 a  b 2 c  2d
Demonstração
Se a, b, c, d   (0,1) então 0 < b e 0 < c. Adicionando 2a e c + 2d a cada lado
das desigualdades, respectivamente, 2a  2a  b e c  2d  2c  2d , o que implica
que 0 
a
1 cd
 
 1.
2 a  b 2 c  2d
Proposição 3 (Demanda) A função demanda, no caso dos agentes representativos
1 

no período i  1,...,5, é uma função D :  0,
  definida como:
 1   
 a(1  p(i ))
 (a  b) p(i ) y (i  1),

 a
y (i  1),
D(i )  
a  b


 y (4)
1 
 a
se p(i )  
,
ei4
 2a  b 1   
a 

se p(i )   0,
e i  4
 2a  b 
se i  5
Demonstração. Segue da expectativa individual do agente tipo D, do fato que:
a(1  p(i))
a
e da definição da demanda.
y (i  1)  y (i  1) é equivalente a p(i) 
2a  b
(a  b) p(i)
Corolário 3. A função oferta é contínua, decrescente e convexa no intervalo
cd 
 a
 2a  b , c  2d  .
Teorema 4
Dado p  (0,1)5 , existe um único estado ( x, y)  R5  R 4 obtido pela dinâmica
do mercado de CRAs.
35
Demonstração
Segue do fato que os problemas PE e PD têm uma única solução.
Teorema 10
Seja p  R5 que minimiza a função despesa. Se i  I , então a fórmula do
volume de negociação V (i) depende explicitamente de p(i).
Demonstração. Considere o caso em que p(i) 
que
a
. Como i  I , temos
2a  b
1
a
. Segundo o Lema 8 e a dinâmica do modelo, o volume de
 p(i) 
1 a
2a  b
 a
d
p(i) 
negociação é: V (i)  min 
y (i  1),
x(i  1).
.
cd
1  p(i) 
a  b
Supondo que
negociação
é:
que p( j )  p( j ), j  i e
h(t ) 
a
d
p(i)
, temos que o volume de
y(i  1) 
x(i  1)
ab
cd
1  p(i)
V (i) 
a
y (i  1) .
ab
p(i)  p(i) 
a
.
2a  b
Consideraremos
Como
h : 0,1  
p  (0,1) 5 tal
definida
por
dt
d
é uma função crescente, (pois h' (t ) 
 0 ), temos
(c  d )(1  t ) 2
(c  d )(1  t )
que:
a
d
p(i)
d
p(i)
.
y(i  1) 
x(i  1)

x(i  1)
ab
cd
1  p(i) c  d
1  p(i)
Isto implica que o volume de negociação continua sendo o mesmo, portanto
as decisões ótimas são as mesmas. Porém, f ( p(i))  f ( p(i)) , o que contradiz a
36
hipótese de que p seja um mínimo local da função de despesa. Assim,
V (i) 
d
p(i)
x(i  1)
.
cd
1  p(i)
No caso em que
cd
 p(i ) , temos que o volume de negociação é:
c  2d
 a(1  p(i))

c
V (i)  min 
y (i  1),
x(i  1)
cd
 (a  b) p(i)

Suponhamos que V (i) 
Consideraremos
p  (0,1) 5 tal que
h : 0,1   definida
h' (t )  
c
x(i  1) , logo
cd
por
h(t ) 
c
a(1  p(i))
x(i  1) 
y (i  1) .
cd
(a  b) p(i)
p( j )  p( j ), j  i e
a(1  t )
é
(a  b)t
uma
p(i)  p(i) 
função
cd
. Como
c  2d
decrescente
(pois
a(1  p(i)
a
y (i  1) . Finalmente, no caso em
 0 ), temos que: V (i) 
2
(a  b) p(i)
(a  b)t
cd 
 a
que p(i)  
, temos que o volume de negociação é:
,
 2a  b c  2d 
 a(1  p(i))

d
p(i)
V (i)  min 
y (i  1),
x(i  1)
c  d 1  p(i)
 (a  b) p(i)

Teorema 6. Considere  
ab
d
e
. Se para cada i  1,...,5
a
cd
ad
y (i  1) (c  d )(a  b)
, então o mercado de CRAs tem equilíbrio, e


(a  b)(c  d ) x(i  1)
ad
p(i) 
a(a  b) y (i  1)
d (a  b) x(i  1)  a(c  d ) y (i  1)
.
37
Demonstração. Note que  

ab
a
1

é equivalente a
. Analogamente,
a
2a  b 1  
d
cd
1
a
1

é equivalente a
. Tomando q 
, temos que q 
.
cd
c  2d 1  
2a  b
1 
Assim, em cada período i≤4, O(q ) 
ad
x(i  1) e D(q )  y(i  1) . Logo,
(a  b)(c  d )
cd
ad
y (i  1)
implica que O(q )  D(q ) . Analogamente, tomando qˆ 
,

c  2d
(a  b)(c  d ) x(i  1)
temos que q̂ 
1
(a  b)(c  d )
y(i  1) . Portanto,
, assim O(qˆ )  x(i  1) e D(qˆ ) 
1 
ad
y (i  1) (a  b)(c  d )
implica que D(qˆ )  O(qˆ ) . Como O é côncava, contínua e

x(i  1)
ad
cd 
 a
crescente, e D é convexa, contínua e decrescente no intervalo 
,
,
 2a  b c  2d 
temos que o máximo valor do volume de negociação é obtido quando
cd 
 a
O( p(i))  D( p(i)) , com p (i)  
. Da equação O( p(i))  D( p(i)) , obtemos
,
 2a  b c  2d 
que p(i) 
a(a  b) y (i  1)
d (a  b) x(i  1)  a(c  d ) y (i  1)
.
3.2 DADOS
A parte empírica do modelo proposto neste trabalho utiliza as estimativas de
Soares-Filho et al (2014a) como base para os valores potenciais de oferta e
demanda por CRAs para fins de compensação de Reserva Legal em cada bioma
brasileiro. Enfatizamos que essa estimativa considera exclusivamente a presença ou
38
ausência de florestas, e não os demais requisitos necessários para eventuais
transações envolvendo CRAs.
A metodologia de Soares-Filho et al (2014a) é a seguinte: na ausência de
uma base fundiária oficial para o país, os autores partem de simulações do tamanho
das propriedades, cujo tamanho é aproximado ao de uma microbacia hidrográfica de
escala 12 (ottobacia), conforme informações obtidas com a Agência Nacional de
Águas do Brasil (ANA). Os pesquisadores obtiveram 160 mil unidades de 3.683 ha,
em média, e validaram essa estimativa a partir de dados reais sobre a estrutura
fundiária em algumas regiões brasileiras, disponibilizados pelo INCRA (Instituto
Nacional de Colonização e Reforma Agrária). Tal informação é decisiva para o
desenvolvimento de quaisquer simulações de mercado de CRA porque é necessário
verificar se as propriedades rurais estão em situação de excedente ou déficit de
Reserva Legal para justificar uma possível oferta ou demanda pelas CRAs.
Ressaltamos que os dados efetivos sobre as necessidades de compensação
de Reserva Legal e sobre os ativos florestais somente serão conhecidos nos
próximos anos, por meio da implementação do Cadastro Ambiental Rural, pelo
MMA, onde serão fornecidas informações, ainda que declaratórias, sobre malha
fundiária e regularidade ambiental das propriedades e posses rurais. As tabelas com
informações disponibilizadas pelo estudo, indicando excedentes e déficits de
Reserva Legal por estado e bioma, encontram-se nos Anexos deste trabalho.
Uma análise preliminar dos dados pode nos levar a considerar que haverá um
sobreoferta e subdemanda no mercado de CRAs. No entanto, o aspecto fundiário,
ou seja, a diferenciação entre proprietários e possuidores rurais, não foi considerada
no modelo, dada a sua metodologia. Conforme a Lei nº 12.651/2012, verificamos
que, ainda que os artigos mencionem que tanto possuidores quanto proprietários de
39
terra estejam, em princípio, autorizados a solicitar a emissão de CRA, isto só será
permitido àqueles que apresentarem a comprovação da titularidade da terra por
meio da matrícula do imóvel. Essa questão é bastante sensível no Brasil, em
especial as propriedades do Bioma Amazônia, podendo restringir de forma
significativa a oferta desse tipo de título. O Censo Agropecuário Brasileiro é
elaborado pelo IBGE e sua edição mais recente contempla dados de 2006. As
informações são obtidas de forma declaratória pelos produtores rurais, mas
representam um indicativo da estrutura fundiária no campo. Com base nessas
informações, reduzimos a estimativa de ofertantes de CRA, considerando a
proporção de proprietários rurais dentre o total da área de estabelecimentos rurais
em cada estado. Tais dados encontram-se igualmente no anexo deste trabalho,
acompanhados da tabela contendo informações sobre a oferta ajustada de CRAs.
De posse de uma estimativa menos irreal a respeito da oferta de CRAs (uma
vez que outros aspectos além da simples disponibilidade de florestas farão com que
os proprietários rurais emitam CRAs) e assumindo que a demanda por
compensação é aquela indicada no trabalho de Soares-Filho et al (2014a),
verificamos que há diversos mercados potenciais para compensação com CRAs,
inclusive há estados onde haverá mais de um, por estarem inseridos em mais de um
bioma. Por outro lado, também ocorreram casos onde não existirá mercado caso a
regulamentação restrinja as negociações ao nível de estado, seja por falta de
excedentes disponíveis ou mesmo de demanda por compensação. Os possíveis
mercados estaduais estão descritos na tabela abaixo.
40
Tabela 1 - Mercados estaduais de CRA, por estado e bioma (em hectares)
41
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
Bioma
Amazônia
Amazônia
Amazônia
Amazônia
Amazônia
Amazônia
Caatinga
Caatinga
Caatinga
Caatinga
Caatinga
Caatinga
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Cerrado
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Mata Atlântica
Pampas
Pantanal
Estado
Acre
Maranhão
Mato Grosso
Pará
Rondônia
Tocantins
Alagoas
Bahia
Ceará
Pernambuco
Rio Grande do Norte
Sergipe
Bahia
Distrito Federal
Goiás
Maranhão
Mato Grosso
Mato Grosso do Sul
Minas Gerais
Paraná
Rondônia
São Paulo
Tocantins
Alagoas
Bahia
Espírito Santo
Goiás
Mato Grosso do Sul
Minas Gerais
Paraiba
Paraná
Pernambuco
Rio de Janeiro
Rio Grande do Norte
Rio Grande do Sul
Santa Catarina
São Paulo
Sergipe
Rio Grande do Sul
Mato Grosso
Excedente
714.333
68.943
1.512.320
2.709.000
300.668
8.253
46.906
7.796.250
4.393.140
1.836.000
1.265.040
132.541
5.678.750
30.208
4.280.850
5.991.140
3.780.800
1.035.650
6.076.160
21.232
391
28.405
6.213.760
5.465
170.170
43.414
1.046
20.336
267.541
1.776
372.694
15.331
118.761
5.060
596.206
1.046.430
458.619
8.527
2.693.700
1.890.400
Déficit
57.800
1.100.000
3.900.000
1.300.000
240.600
604.200
24.500
233.300
20.200
27.100
11.200
15.700
22.500
11.100
431.600
27.100
1.600.000
559.800
233.800
13.600
102
522.600
238.300
71.200
563.600
179.000
81.600
433.000
764.200
23.300
1.200.000
39.200
120.800
6.900
217.700
46.500
1.000.000
25.100
287.300
37.700
Fonte: elaboração própria
3.2.1 Cenários
Nesta
etapa,
consideraremos
diferentes
cenários
representando
as
preferências dos agentes tipo D e E, no que se refere à valoração de x e y.
Lembramos que a função u(x,y) refere-se ao agente D, e v(x,y) refere-se ao agente
E.
42
 Cenário 1: Ambos os agentes são indiferentes em relação à manutenção de
excedente de RL e zerar o déficit de RL: u( x, y)  x 0,5 y 0,5 e v( x, y)  x 0,5 y 0,5
 Cenário 2: Agentes tipo D valoram a regularização ambiental (zerar o déficit
de RL com CRAs ou recuperação da área), e os agentes tipo E valoram a
venda do excedente de RL (pouco interesse em manter): u( x, y)  x 0,8 y 0,1 e
v( x, y)  x 0, 2 y 0,7
 Cenário 3: Agentes tipo D valoram a regularização ambiental (zerar o déficit
de RL com CRAs ou recuperação da área) e agentes tipo E valoram a
manutenção
de
excedente
de
RL
(pouco
interesse
em
vender):
u( x, y)  x 0,8 y 0,1 e v( x, y)  x 0,8 y 0, 2
3.3 RESULTADOS
Para visualizar a dinâmica desse mercado e avaliar a consistência do modelo
proposto, simulamos os resultados previstos pelo modelo com base nos dados
referentes aos excedentes e déficits de Reserva Legal descritos anteriormente.
As simulações foram feitas em duas etapas. Na primeira delas, o valor de p(i)
foi obtido endogenamente, a partir do cálculo de
y (i )
, ou seja, utilizando os
x(i )  y (i )
dados referentes ao estoque de excedente e déficit disponíveis ao mercado em cada
período como indicativo de escassez de CRAs no mercado. Esse valor foi atualizado
conforme a dinâmica do mercado do período anterior, que pode ter gerado
transações ou não.
43
Na segunda, geramos o valor de p(i) aleatoriamente, a fim de verificar o que
ocorreria no mercado caso os preços fossem definidos exogenamente. Essa etapa
contemplaria uma situação em que outros agentes, além daqueles que necessitam
regularizar sua Reserva Legal, participassem do mercado, assumindo que os
mecanismos de emissão e comercialização de CRAs serão sofisticados o suficiente
para isso.
O valor de Pr, ou seja, o valor a ser gasto com a recomposição florestal, foi
estimado com base no custo necessário para promover o cercamento de uma área
de 1ha que se tenha interesse em preservar, permitindo que a vegetação seja
reconstituída naturalmente. Como um hectare nada mais é que um quadrado com
100m de lado, é razoável supor que, no cercamento de uma área contínua, sejam
contemplados pelo menos dois lados desse quadrado no perímetro a ser cercado.
Dessa forma, o valor gasto com um ha refere-se a 1/5 do custo com 1 km linear de
cerca. Consideraremos um valor de R$ 7.0003 para o km de cerca, em i=0. Além
disso, para todas as simulações foi considerado que o parâmetro relacionado ao
custo de oportunidade da recomposição florestal (α) tem o valor 4.
Nos demais períodos, o valor para essa opção de regularização ambiental foi
atualizado pela taxa Selic real (% a.a.) de dezembro de 2014. Dessa forma,
estabelecemos um custo de oportunidade pela demora em promover a regeneração
natural, influenciando a tomada de decisão do agente D.
Uma vez que definimos as regras para estimar os valores de p(i) e Pr,
podemos obter um indicativo do valor da CRA (Pc) nos diferentes mercado e
3
Esse valor foi baseado no estudo Soares-Filho et al (2014b).
44
cenários. De forma ilustrativa, seguem os resultados obtidos em um mercado em
que há excesso de CRAs em relação à demanda (Acre/Amazônia), um onde há
escassez de CRAs (Maranhão/Amazônia) e também um mercado relativamente
equilibrado (Rio de Janeiro/Mata Atlântica).
3.3.1 Resultados com preços definidos exogenamente
Como mencionado anteriormente, nas simulações envolvendo preços
definidos exogenamente, geramos o valor de p(i)  (0,1) de forma aleatória. Como
os preços de recuperação Pr(i) também são definidos exogenamente, a partir desses
dois parâmetros calculamos o Pc(i) para cada estado e cenário. Os preços
selecionados foram aplicados em todos os estados analisados e em todos os
cenários de preferência dos agentes quanto à participação no mercado de
compensação com CRA. As tabelas abaixo resumem os resultados obtidos nas
simulações.
Tabela 2 - Gasto médio com a regularização ambiental, por hectare
Cenário
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
1
2.671,71
4.664,00
4.847,06
2
2.195,76
2.603,88
4.895,32
3
2.285,00
2.141,94
4.120,47
Tabela 3 - Participação de CRAs na regularização ambiental
Cenário
1
2
3
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
6,3%
63,8%
79,2%
6,3%
50,2%
93,0%
6,3%
40,7%
78,5%
45
Tabela 4 - Percentual de CRAs negociadas
Cenário
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
1
100%
64,9%
6,4%
2
100%
51,0%
7,5%
3
100%
41,4%
6,4%
Os resultados indicam algumas tendências para esse mercado. Na situação
em que o déficit era muito maior do que a quantidade disponível de CRAs para
negociação, choques externos que aumentem o preço relativo da CRA não afetaram
a participação das CRAs na regularização ambiental nem a quantidade negociada,
que foi de 100%. A maior ou menor propensão a participar desse tipo de mercado
influenciou o preço médio da regularização ambiental por hectare, que foi maior
conforme aumentou o interesse dos demandantes em zerar o déficit de Reserva
Legal e diminuiu o interesse de venda pelos ofertantes.
No caso de mercados com oferta e demanda de CRA relativamente
equilibrada, a maior ou menor adesão a esse instrumento depende das preferências
dos demandantes pela manutenção ou não do déficit de RL, assim como das
preferências dos ofertantes pelo estabelecimento de contratos de compensação a
preços mais baixos.
Finalmente, nos estados em que exista uma disponibilidade de CRAs muito
acima à da demanda por compensação, verificamos que ainda pode ser mais
vantajoso realizar parte da compensação via promoção da regeneração natural,
dependendo das preferências dos agentes e dos preços praticados pelo mercado.
46
3.3.2 Resultados com preços definidos endogenamente
Nesse tipo de simulação, consideramos que apenas os detentores de imóveis
rurais com déficit de Reserva Legal sejam os demandantes do mercado de CRA, de
forma que os preços refletissem a escassez desse tipo de instrumento frente à
demanda.
Tabela 5 - Gasto médio com a regularização ambiental, por hectare
Cenário
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
1
2.044,42
1.870,98
199,23
2
1.769,71
1.663,25
175,21
3
1.734,91
2.385,12
175,21
Tabela 6 - Participação de CRAs na regularização ambiental
Cenário
1
2
3
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
6,3%
98,3%
100,0%
6,3%
98,3%
100,0%
6,3%
98,3%
100,0%
Tabela 7 - Percentual de CRAs negociadas
Cenário
Déficit >> Excedente Déficit ≈ Excedente Excedente >> Déficit
1
100%
100,0%
8,1%
2
100%
100,0%
8,1%
3
100%
100,0%
8,1%
Os dados acima confirmam muitas das previsões relativas ao funcionamento
de um mercado de CRAs. Nos mercados onde há muito déficit a ser compensado e
poucas CRAs disponíveis, todas as CRAs foram negociadas, e o gasto médio com a
regularização ambiental reduziu-se conforme aumentou o interesse em regularizar o
déficit de Reserva Legal nos primeiros períodos.
47
Nos mercados onde a oferta e demanda de CRAs são relativamente
equilibradas, observamos que, em quaisquer cenários descrevendo as preferências
dos agentes quanto à participação do mercado, todas as CRAs foram
comercializadas. A diferença entre os cenários se manifestou no preço médio da
regularização ambiental, sendo mais alto conforme aumenta o interesse do
demandante em regularizar o seu déficit em menor tempo e a menor propensão do
ofertante em aceitar preços menores por esse tipo de compensação. No cenário 3,
onde os agentes D tem maior interesse em comprar CRAs e os agentes E estão
dispostos a aguardar melhores preços, o custo da regularização ambiental foi o
maior dentre os cenários.
Por fim, no mercado onde há uma quantidade de CRAs muito acima da
demanda para aquele estado, toda a regularização ambiental foi obtida via mercado
de compensação com CRAs, e o custo médio por hectare, ou seja, da CRA, foi
relativamente muito baixo. Isso pode inviabilizar o mercado caso esse valor não
compense os custos de transação para emissão e comercialização de CRA, fatores
não considerados neste modelo. Na simulação realizada, 100% do déficit foi
compensado via CRA, e isso consumiu apenas 8,1% da oferta estimada. Do ponto
de vista dos demandantes, é a situação ótima, uma vez que foi disponibilizada uma
forma de regularização com a legislação ambiental a baixos custos. No entanto, do
ponto de vista dos ofertantes, pode tornar esse mecanismo pouco atrativo.
48
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este modelo teve como objetivo simular o funcionamento do mercado de
compensação ambiental com CRAs por meio de um sistema dinâmico discreto. Após
realizar simulações nos três casos típicos a serem encontrados na realidade
(excesso de CRAs, escassez de CRAs, equilíbrio entre oferta e demanda de CRAs),
verificamos que o modelo de mostrou consistente tanto com a adoção de preços
determinados exogenamente quanto endogenamente e coerente com as hipóteses
adotadas. Apesar de termos utilizado dados preliminares quanto à oferta e demanda
desse mercado, foi possível realizar inferências sobre o funcionamento do mercado.
De forma geral, verificamos que a CRA se mostrou um instrumento atrativo para a
compensação ambiental, uma vez que houve um volume expressivo de transações
em todos os cenários analisados. Além disso, a possibilidade de promover a
regeneração natural das áreas, ainda que incorra em custos de oportunidade em
termos da produção agropecuária, foi uma opção utilizada em diversos cenários e
representou um limite superior para o preço de negociação com as CRAs,
favorecendo a formação de expectativas dos agentes quanto ao custo de
regularização ambiental.
Como recomendação de políticas públicas, o estudo sugere que a CRA tende
a ser um instrumento econômico importante na promoção da regularidade ambiental,
por representar um elemento para a racionalização do uso da terra no Brasil, de
forma que a produção agropecuária e a conservação ambiental possam se
estabelecer em áreas mais propícias, garantindo a integridade da política ambiental
brasileira. Dessa forma, recomendamos que sua implementação seja viabilizada em
49
tempo hábil, para que possam ser utilizadas no processo corrente de regularização
de passivos ambientais.
Por fim, sugerimos que, nos estados em que há potencial sobreoferta, sejam
incentivadas outras fontes de demanda para as CRAs, tais como programas de
compensação ambiental e conservação da vegetação nativa. Dessa forma, o
mercado de CRA pode se configurar como uma plataforma de negociação útil para
diferentes políticas ambientais, no âmbito de políticas de mitigação às mudanças
climáticas e proteção da biodiversidade, por exemplo.
Apontamos como principal dificuldade a ausência de dados mais precisos
sobre as variáveis de interesse, sendo necessário realizar uma série de suposições
a fim de realizar as simulações apresentadas neste trabalho. Como próximos
passos, esse modelo poderia avançar ao considerar uma função de produção das
propriedades rurais, e analisar o interesse por esse tipo de instrumento conforme a
atividade econômica desenvolvida em cada uma – fator que, entre outros, como os
custos de transação, não puderam ser considerados neste trabalho. Outro avanço
que poderia ser incorporado é considerar uma função de probabilidade, na regra de
negociação, para minimizar os efeitos da grande diferença entre excesso e déficit,
quando houver em cada mercado.
50
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legal: do preservacionismo desumano ao conservacionismo politicamente correto. In: ENCONTRO
51
BRASILEIRO DE ECONOMIA E SOCIOLOGIA RURAL (Encontro da Sober), 24., Cuiabá, 2004.
Anais do... Cuiabá, 2004. 1 CD
RAJÃO, Raoni. Cotas de reserva ambiental (CRA): viabilidade econômica e potencial do mercado no
Brasil/ Raoni Rajão, Britaldo Silveira Soares Filho, et al. 1. ed. - Belo Horizonte: Ed. IGC/UFMG, 2015.
72 p.
SNOWARESKI, Maurício de Melo. Permissões negociáveis para corte raso em reserva legal: uma
avaliação da aplicabilidade no arco do desflorestamento da Amazônia. 82 f. Dissertação (Mestrado
em Gestão Econômica do Meio Ambiente). Universidade de Brasilia, Brasília, 2003.
SOARES-FILHO, Britaldo et alli. Cracking Brazil’s Forest Code. Science, v. 344, n. 6182, p. 363-364,
2014a
SOARES-FILHO, Britaldo et alli. Relatório de Projeto “Impacto de políticas públicas voltadas à
implementação do novo Código Florestal”. Ministério do Meio Ambiente, 2014b
SPAROVEK, Gerd et al. A revisão do código florestal brasileiro. Novos Estudos-CEBRAP, n. 89, p.
111-135, 2011.
52
5 ANEXOS E APÊNDICES
ANEXO A
Tabelas de excedente e déficit de Reserva Legal
Excedente de Reserva Legal, por bioma e estado (ha)
Estado/Bioma
Acre
Alagoas
Amapá
Amazonas*
Bahia
Ceará
Distrito Federal
Espírito Santo
Goiás
Maranhão
Mato Grosso
Mato Grosso do Sul
Minas Gerais
Pará
Paraíba
Paraná
Pernambuco
Piauí
Rio de Janeiro
Rio Grande do Norte
Rio Grande do Sul
Rondônia
Roraima
Santa Catarina
São Paulo
Sergipe
Tocantins
TOTAL
Amazônia
831.200
913.000
77.100
1.600.000
3.000.000
310.800
1.900.000
8.500
8.640.600
Caatinga
51.500
8.100.000
5.100.000
154.700
228.200
1.500.000
2.000.000
7.100.000
1.400.000
139.900
25.774.300
Cerrado Mata Atlântica Pampas
6.000
5.900.000
176.800
44.600
44.600
4.500.000
1.100
6.700.000
4.000.000
1.100.000
21.600
6.400.000
281.800
1.200
2.000
23.500
412.500
16.700
4.900.000
127.700
5.600
664.000 3.000.000
404
1.100.000
48
31.600
510.200
9.000
6.400.000
40.001.304
3.379.600 3.000.048
Pantanal
2.000.000
5.300.000
7.300.000
Total
831.200
57.500
913.000
14.176.800
5.100.000
44.600
44.600
4.501.100
6.931.800
7.600.000
6.421.600
6.910.000
3.001.200
1.502.000
436.000
2.016.700
12.000.000
127.700
1.405.600
3.664.000
311.204
1.900.000
1.100.048
541.800
148.900
6.408.500
88.095.852
* Não foi considerado o excedente no Amazonas, em função da grande quantidade
de terras não destinadas (públicas)
Fonte: Soares-filho et al. (2014a)
53
Déficit de Reserva Legal, por bioma e estado (ha)
Estado/Bioma
Acre
Alagoas
Amapá
Amazonas
Bahia
Ceará
Distrito Federal
Espírito Santo
Goiás
Maranhão
Mato Grosso
Mato Grosso do Sul
Minas Gerais
Pará
Paraiba
Paraná
Pernambuco
Piauí
Rio de Janeiro
Rio Grande do Norte
Rio Grande do Sul
Rondônia
Roraima
Santa Catarina
São Paulo
Sergipe
Tocantins
TOTAL
Amazônia Caatinga
57.800
24.500
233.300
20.200
1.100.000
3.900.000
1.300.000
27.100
11.200
240.600
15.700
604.200
7.202.600 332.000
Fonte: Soares-filho et al. (2014a)
Cerrado Mata Atlântica Pampas Pantanal
Total
57.800
71.200
95.700
22.500
563.600
819.400
20.200
11.100
11.100
179.000
179.000
431.600
81.600
513.200
27.100
1.127.100
1.600.000
37.700
5.537.700
559.800
433.000
992.800
233.800
764.200
998.000
1.300.000
23.300
23.300
13.600
1.200.000
1.213.600
39.200
66.300
120.800
120.800
6.900
18.100
217.700 287.300
505.000
102
240.702
46.500
16
46.516
522.600
1.000.000
1.522.600
25.100
40.800
238.300
842.500
3.660.502
4.772.100 287.316 37.700 16.292.218
54
ANEXO B
Área dos estabelecimentos rurais, conforme condição dos produtores em
relação à titularidade da terra
UF/ Condição do
Assentado sem
Proprietário
Arrendatário Parceiro Ocupante
produtor
titulação definitiva
Acre
86%
6%
0%
0%
8%
Alagoas
91%
2%
3%
1%
3%
Amapá
94%
4%
0%
0%
2%
Amazonas
86%
5%
1%
0%
8%
Bahia
96%
2%
1%
0%
1%
Ceará
86%
4%
3%
2%
6%
Distrito Federal
68%
10%
17%
1%
5%
Espírito Santo
97%
1%
1%
1%
1%
Goiás
95%
1%
3%
0%
1%
Maranhão
89%
3%
2%
1%
4%
Mato Grosso
95%
2%
2%
0%
1%
Mato Grosso do Sul
94%
1%
4%
0%
0%
Minas Gerais
95%
1%
2%
1%
1%
Pará
90%
3%
1%
0%
5%
Paraíba
89%
2%
2%
1%
6%
Paraná
90%
2%
5%
1%
1%
Pernambuco
92%
2%
1%
0%
5%
Piauí
92%
2%
1%
1%
5%
Rio de Janeiro
93%
1%
4%
1%
1%
Rio Grande do Norte
90%
4%
1%
1%
3%
Rio Grande do Sul
90%
1%
7%
1%
1%
Rondônia
97%
1%
1%
0%
1%
Roraima
96%
3%
0%
1%
0%
Santa Catarina
95%
1%
2%
1%
1%
São Paulo
90%
1%
7%
2%
1%
Sergipe
95%
2%
1%
1%
2%
Tocantins
97%
1%
0%
0%
1%
Fonte: Censo Agropecuário 2006 (IBGE, 2009)
55
APÊNDICE A
Excedente de Reserva Legal, ajustado segundo a titularidade da terra, por
bioma e estado (ha)
Estado/Bioma
Acre
Alagoas
Amapá
Amazonas*
Bahia
Ceará
Distrito Federal
Espírito Santo
Goiás
Maranhão
Mato Grosso
Mato Grosso do Sul
Minas Gerais
Pará
Paraíba
Paraná
Pernambuco
Piauí
Rio de Janeiro
Rio Grande do Norte
Rio Grande do Sul
Rondônia
Roraima
Santa Catarina
São Paulo
Sergipe
Tocantins
TOTAL
Amazônia
714.333
856.485
68.943
1.512.320
2.709.000
300.668
1.815.640
8.253
7.985.642
Caatinga
46.906
7.796.250
4.393.140
138.333
216.653
1.332.300
1.836.000
6.496.500
1.265.040
132.541
23.653.663
Cerrado Mata Atlântica
5.465
5.678.750
170.170
30.208
43.414
4.280.850
1.046
5.991.140
3.780.800
1.035.650
20.336
6.076.160
267.541
1.084
1.776
21.232
372.694
15.331
4.483.500
118.761
5.060
596.206
391
1.046.430
28.405
458.619
8.527
6.213.760
37.621.930
3.131.375
Pampas
2.693.700
46
2.693.746
Pantanal
1.890.400
4.989.950
6.880.350
Total
714.333
52.371
856.485
13.645.170
4.393.140
30.208
43.414
4.281.896
6.198.416
7.183.520
6.045.936
6.560.354
2.710.084
1.334.076
393.926
1.851.331
10.980.000
118.761
1.270.100
3.289.906
301.059
1.815.640
1.046.476
487.024
141.068
6.222.013
81.966.706
* Não foi considerado o excedente no Amazonas, em função da grande quantidade
de terras não destinadas (públicas)
Fonte: elaboração própria
56
APÊNDICE B
Resultados das simulações do mercado de CRA com preços definidos
exogenamente
Acre – Bioma Amazônia
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
28.900
4.817
6.021
6.021
Área recuperada
(ha)
280.159.882,00
4.847,06
Gasto com regularização
ambiental (R$)
12.042
-
152.206.666,67
2.715.572,63
24.605.417,30
33.082.337,30
67.549.888,11
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
297.316.814,95
5.143,89
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
51.378
1.903
3.571
446
Área recuperada
(ha)
502
-
Gasto com regularização
ambiental (R$)
270.589.629,63
1.072.818,82
1.026.069,53
19.620.483,29
5.007.813,68
57
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
37.977
5.873
11.022
1.378
Área recuperada
(ha)
282.509.251,27
4.887,70
Gasto com regularização
ambiental (R$)
1.550
-
200.013.240,00
3.311.357,78
3.167.061,64
60.560.496,42
15.457.095,43
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
2.938.885.391,65
2.671,71
Maranhão – Bioma Amazônia
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
9.163
29.890
6.714
23.175
Área recuperada
(ha)
Gasto com regularização
ambiental (R$)
530.473
500.584
48.259.974,00
16.851.453,18
1.083.946.395,62
36.893.063,17
1.752.934.505,69
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
3.177.233.253,73
2.888,39
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
14.254
42.536
4.247
7.906
Área recuperada
(ha)
115.912
915.145
Gasto com regularização
ambiental (R$)
75.071.070,67
23.981.089,36
236.850.044,34
23.334.244,63
2.817.996.804,72
58
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
CRAs vendidas
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
3.665
13.056
4.692
47.530
Área recuperada
(ha)
3.547.661.358,36
3.225,15
Gasto com regularização
ambiental (R$)
120.364
910.693
19.303.989,60
7.360.517,95
245.947.279,21
25.783.134,60
3.249.266.437,01
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
563.410.690,62
4.664,00
Rio de Janeiro – Bioma Mata Atlântica
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
15.785
17.503
19.201
24.556
Área recuperada
(ha)
Gasto com regularização
ambiental (R$)
43.756
-
83.132.700,00
9.867.705,94
89.409.879,88
105.500.614,30
275.499.790,50
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
704.807.340,80
5.834,50
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
24.554
28.517
22.954
37.249
Área recuperada
(ha)
7.525
-
Gasto com regularização
ambiental (R$)
129.317.533,33
16.077.699,73
15.377.095,86
126.126.094,60
417.908.917,28
59
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos exogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,21
0,75
0,10
0,31
0,21
5.266,67
563,79
18.390,21
5.494,64
11.219,36
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
6.314
22.489
8.083
73.692
Área recuperada
(ha)
10.222
-
938.006.751,52
7.764,96
Gasto com regularização
ambiental (R$)
33.253.080,00
12.679.238,70
20.886.894,35
44.414.064,41
826.773.474,06
APÊNDICE C
Resultados das simulações do mercado de CRA com preços definidos
endogenamente
Acre – Bioma Amazônia
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,93
0,93
0,93
0,93
0,93
113,28
131,75
153,44
178,91
208,86
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
2.338
2.160
2.001
1.859
49.441
Área recuperada
(ha)
-
11.515.580,06
199,23
Gasto com regularização
ambiental (R$)
264.898,88
284.596,22
307.055,60
332.597,22
10.326.432,13
60
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,93
0,93
0,93
0,94
0,94
113,28
127,76
144,71
164,56
187,77
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
4.157
3.602
3.150
2.778
44.112
Área recuperada
(ha)
-
10.127.094,47
175,21
Gasto com regularização
ambiental (R$)
470.931,35
460.135,57
455.886,82
457.225,45
8.282.915,28
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
57.800
714.333
Pc (R$)
0,93
0,93
0,93
0,94
0,94
113,28
127,76
144,71
164,56
187,77
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
4.157
3.602
3.150
2.778
44.112
Área recuperada
(ha)
-
10.127.094,47
175,21
Gasto com regularização
ambiental (R$)
470.931,35
460.135,57
455.886,82
457.225,45
8.282.915,28
Maranhão – Bioma Amazônia
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,06
0,11
0,20
0,18
0,31
22.337,35
13.493,04
8.150,57
10.904,23
6.586,78
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
8.642
60.301
Área recuperada
(ha)
550.000
275.000
133.179
72.878
2.248.865.091,47
2.044,42
Gasto com regularização
ambiental (R$)
770.000.000,00
465.124.031,37
70.437.378,10
328.766.755,47
614.536.926,52
61
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,06
0,07
0,07
0,08
0,09
22.337,35
23.987,62
25.759,81
27.662,94
29.706,66
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
CRAs vendidas
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
-
Área recuperada
(ha)
2.812.159.531,39
2.556,51
Gasto com regularização
ambiental (R$)
122.222
108.642
96.571
85.841
686.725
171.111.111,11
183.752.703,75
197.328.250,15
211.906.750,27
2.048.060.716,11
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
2.812.159.531,39
2.556,51
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
1.100.000
68.943
Pc (R$)
0,06
0,07
0,07
0,08
0,09
22.337,35
23.987,62
25.759,81
27.662,94
29.706,66
Pr (R$)
CRAs vendidas
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
-
Área recuperada
(ha)
Gasto com regularização
ambiental (R$)
122.222
108.642
96.571
85.841
686.725
171.111.111,11
183.752.703,75
197.328.250,15
211.906.750,27
2.048.060.716,11
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
226.014.784,29
1.870,98
Rio de Janeiro – Bioma Mata Atlântica
Cenário 1: u(x,y)=x0,5 y0,5 e v(x,y)=x0,5 y0,5
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,50
0,49
0,48
0,47
0,45
1.424,04
1.748,47
2.176,99
2.772,83
3.644,75
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
58.378
29.205
14.632
7.365
9.181
Área recuperada
(ha)
2.039
Gasto com regularização
ambiental (R$)
83.132.700,00
51.064.522,74
31.853.468,98
20.422.444,63
39.541.647,94
62
Cenário 2: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,2 y0,7
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,50
0,48
0,44
0,37
0,31
1.424,04
1.814,75
2.585,20
4.167,84
6.788,73
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
90.811
20.261
4.727
1.365
1.598
Área recuperada
(ha)
200.921.029,37
1.663,25
Gasto com regularização
ambiental (R$)
2.039
129.317.533,33
36.768.886,54
12.220.390,33
5.687.551,20
16.926.667,97
Gasto total (R$)
Gasto médio (R$/ha)
288.122.178,00
2.385,12
Cenário 3: u(x,y)=x0,8 y0,1 e v(x,y)=x0,8 y0,2
Preços definidos endogenamente
Déficit (ha)
Excedente (ha)
i
p(i)
1
2
3
4
5
120.800
118.761
Pc (R$)
0,50
0,49
0,49
0,49
0,49
1.424,04
1.727,51
2.097,66
2.550,08
3.104,43
Pr (R$)
1.400,00
1.691,36
2.043,36
2.468,61
2.982,36
CRAs vendidas
23.351
18.683
14.948
11.961
49.818
Área recuperada
(ha)
2.039
Gasto com regularização
ambiental (R$)
33.253.080,00
32.274.437,86
31.356.138,73
30.501.569,01
160.736.952,41