Avaliação
de projetos de investimento na avicultura de corte após
consolidação de preços do LED

Investment project analysis in  poultry farms after LED prices
consolidation

Carolina Obregão
da Rosa

Doutoranda em
Agronegócios. Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) –
Brasil. [email-masked].

Rodrigo Garófallo
Garcia

Doutor em Zootecnia.
Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) – Brasil.
[email-masked].

Régio Marcio Toesca
Gimenes

Doutor em
Administração de Empresas. Universidade Federal da Grande
Dourados (UFGD) – Brasil. [email-masked].

Jaqueline Severino da Costa

Doutora em Economia
Aplicada. Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) – Brasil.
[email-masked].

Nilsa
Duarte da Silva Lima

Doutora em Engenharia
Agrícola. Universidade Paulista (UNIP) – Brasil.
[email-masked].

Victor Fraile Sordi

Doutor em Engenharia e
Gestão do Conhecimento. Universidade Federal do Mato Grosso do Sul
(UFMS) – Brasil. [email-masked].

RESUMO

Inovações
tecnológicas em granjas implicam em investimento financeiro para os
produtores, como no caso de substituição do sistema de
iluminação, que é um dos fatores que mais impacta na
produtividade do lote, dada a importância da iluminação no
desempenho zootécnico das aves. No entanto, a utilização
do LED (ligh emitting diode) ainda era inviável economicamente devido
ao preço elevado e por apresentarem muitas falhas no ambiente das
granjas. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar economicamente o
investimento em sistema de iluminação LED de aviários dark house,
após a estabilização dos preços e da qualidade das
lâmpadas LED disponíveis no mercado nacional. Foram estimados os
fluxos de caixa incrementais de dois projetos de iluminação LED,
para determinação dos indicadores econômicos: Valor
Presente Líquido (VPL), Taxa interna de retorno (TIR), Índice de
Lucratividade (IL), Retorno sobre o Investimento (ROI), Payback
descontado e Valor Econômico Agregado (EVA). O projeto denominado LED1
resultou em valor econômico agregado, portanto viável. O projeto
LED2 apresentou VPL negativo e, por consequência, os demais indicadores
também indicaram rejeição ao investimento. Analisar a eficiência
energética da lâmpada, sem considerar a avaliação
econômica do capital investido, é insuficiente para se determinar
a viabilidade da implantação de sistema de
iluminação LED em aviários que já possuem
iluminação LFC. No entanto, os resultados indicam que projetos
bem planejados e que avaliem o risco envolvido, podem trazer retornos
econômicos consideráveis ao produtor.

Palavras-chave: Agronegócio.
Avicultura de corte. Avaliação econômica. LED. Sistema de
iluminação.

ABSTRACT

The technological innovations in
poultry farms imply a financial investment for producers, as in the case of
substitution of the lighting system, which is one of the factors that most
affect the productivity of the flock, considering the importance of lighting in
the zoo-technical performance of birds. However, the use of Light Emitting
Diode (LED) was still economically unviable due to the high price and failures
of LED lighting equipment in poultry farms due to the farm environment. This
study aimed to economically evaluate the investment of the LED lighting system
in dark house facilities, after the stabilizing of prices and quality of LED
lamps available in the national market. The Incremental cash flows from two LED
lighting projects were estimated to determine the economic indicators: net present
value (NPV), internal rate of return (IRR), profitability index (PI), return on
investment (ROI), discounted payback and economic value added (EVA). The LED1
project resulted in added economic value, therefore viable. The LED2 project
presented negative net present value (NPV) and consequently the other
indicators also pointed to rejection of the investment. Analyzing the energy
efficiency of the lamp, without considering the economic evaluation of the
invested capital, is insufficient to determine the feasibility of implementing
LED lighting system in facilities that already have compact fluorescent lamps
(CFL) lighting. The results indicate that well-planned projects that assess the
risk involved can bring considerable economic returns to the broiler producers.

Keywords:
agribusiness. poultry farming. economic evaluation. LED. lighting system.

Recebido em
05/08/2019.  Aprovado em 23/10/2019. Avaliado pelo
sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da APA.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-20.1041

1 INTRODUÇÃO

A
avicultura industrial desempenha um importante papel no agronegócio
brasileiro. De acordo com dados da Associação Brasileira de
Proteína Animal (ABPA, 2018), em 2018, o país foi o segundo maior
produtor e o primeiro em exportações mundiais de carne de frango
in natura. Colocação que deve permanecer, considerando as
projeções de crescimento do setor para os próximos anos,
tanto em aumento da demanda como elevação dos preços
(MAPA, 2018). Tais projeções são muito prováveis de
alcance devido em grande parte à peste suína africana (PSA), que
tem aquecido o mercado global de proteínas. No primeiro semestre de 2019
a exportação de carne de frango teve alta de 11,4% em volume, e
de 14,9% em receita (ABPA, 2019).

Além
das receitas que a atividade gera para a balança comercial, a avicultura
industrial, por meio da integração vertical da cadeia, contribui
para a permanência de famílias na área rural, viabilizando
a produção agrícola em pequenas propriedades. A
integração vertical é um modelo de produção
que possibilitou a esta cadeia a modernização a largos passos nas
últimas três décadas. As edificações das
granjas produtoras estão cada vez mais automatizadas e com controle de
ambiência (Nääs et al., 2015; Schmidt
& Silva, 2018; Feil et al., 2019).

Os
avanços tecnológicos melhoraram os investimentos em
automação nas instalações avícolas. Essa
evolução impactou positivamente com o surgimento dos
aviários dark house (casas
escuras), que apresenta características como: maior densidade de aves
por m²; maior controle do ambiente interno, principalmente no
monitoramento da temperatura e da iluminação, pode ser totalmente
controlado sem influência do ambiente externo, a fim de obter o melhor
desempenho e bem-estar dos frangos. Por outro lado, estas
instalações consomem mais energia elétrica quando
comparada a outros com menor nível de tecnologia (Abreu & Abreu,
2011).

A cadeia da
carne de frango brasileira cresceu 112% nos últimos anos devido ao uso
eficiente da pesquisa e desenvolvimento principalmente na área da
inovação tecnológica (Schmidt & Silva, 2018). As
inovações tecnológicas implicam em investimentos
financeiros no processo de produção para os produtores,
principalmente na modernização e atualização das
instalações em sistemas automatizados, como o da
iluminação LED que apresenta com maior eficiência
energética, vida útil longa e potencial redução no
custo de produção. Neste sentido, projetos de
avaliação econômica de novos investimentos em tecnologia e
infraestrutura da produção são primordiais. Thomson & Corscadden (2018) consideram que a adoção de
iluminação de LED (light-emitting diode) contribui
para a eficiência energética nos aviários. Porém,
Rosa et al. (2017) concluíram nos anos 2013-2014, que o investimento em
um novo sistema de iluminação LED, substituindo a
iluminação de lâmpadas fluorescentes compactas (LFC),
não se pagava, mas caso o preço das lâmpadas de LED viessem
a reduzir, o investimento poderia se tornar viável.

A
tecnologia LED, entre os anos de 2010 a 2015, estava sendo testada na
avicultura brasileira (Rutz et al., 2014; Rosa et
al., 2017), e assim como ocorreu alguns anos antes nos Estados Unidos (EUA), o
uso do LED nas granjas passou por um período de desconfiança por
parte dos produtores, por seu alto preço além de apresentarem
muitas falhas no ambiente úmido das granjas, tornando inviável o
investimento nessa tecnologia (Linden, 2014).

Atualmente,
em instalações novas, devido aos diversos benefícios que a
iluminação de LED proporciona à produtividade
avícola (Kim et al., 2014; Parvin et al.,
2014; Pan et al, 2015; Olanrewaju et al., 2016; van
der Pol et al., 2017; Archer, 2018; Li et al., 2019),
os projetos luminotécnicos de granjas dark house são configurados para
iluminação em LED. No mercado de equipamentos para o setor de
avicultura foram desenvolvidas lâmpadas específicas para as
condições do ambiente interno dos aviários, surgindo novas
marcas e modelos com diferentes especificações, consequentemente
aumentou a oferta deste produto e seu preço baixou. Diante disso, o uso
das lâmpadas de LED alcançou estabilidade tecnológica
necessária ao seu reconhecimento como iluminação eficiente
e quanto ao seu impacto positivo ao meio ambiente (Thomson & Corscadden, 2018).

Na
literatura científica, devido às particularidades da
sensibilidade espectral das aves, muitos estudos sobre a importância da
iluminação na produção de frangos de corte foram
realizados nas últimas décadas. Há estudos da sua
influência desde o processo de incubação, até o
desempenho produtivo, fisiologia, imunidade e bem-estar das aves (Prescott e Wathes, 1999; Prescott e Wathes,
2001; Olanrewaju et al., 2006; Olanrewaju
et al., 2015; Olanrewaju et al., 2016; 2019; Mendes
et al., 2013; Hirtz et al., 2017; Purswell
et al, 2018).

Pesquisas
que avaliam viabilidade de implantação de sistemas de
iluminação em galpões geralmente são superficiais,
incluindo apenas informações fornecidas por auditorias
energéticas (Thomson & Corscadden, 2018),
ou são realizados por fabricantes de lâmpadas (Clarke & Ward,
2017), desconsiderando que todo novo investimento deve ser avaliado
também pelo ponto de vista da avaliação econômica,
com o objetivo de auxiliar o produtor na tomada de decisão.

Por meio de
pesquisas de preços, verificou-se que as lâmpadas de LED,
utilizadas nos aviários dark house estudados na pesquisa de Rosa et al. (2017),
apresentaram queda de preços, com a entrada de novos fabricantes no
mercado nacional. Assim, atualizando os valores de preços de
lâmpadas e demais custos de substituição da
iluminação LFC por LED, de tarifa de energia e a Taxa
Mínima de Atratividade, pode-se reavaliar o investimento a valores
atuais. Em face do exposto, o objetivo deste estudo foi avaliar economicamente
o investimento em sistema de iluminação LED de aviários dark house,
após a estabilização dos preços e da qualidade das
lâmpadas LED disponíveis no mercado nacional.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Inicialmente,
o referencial teórico deste estudo baseou-se em pesquisas sobre a
influência da iluminação no desempenho zootécnico e
no bem-estar das aves, os quais são variáveis que influenciam na
produtividade de frangos de corte. Na segunda parte, apresentam-se os
métodos clássicos de avaliação de investimentos,
seus conceitos e aplicações, assim como métodos de
simulação e avaliação de riscos envolvidos em
projetos de investimentos.

2.1 Aspectos gerais da influência da iluminação no
desempenho e bem-estar das aves

As
pesquisas dos efeitos da iluminação sobre as aves nas
últimas décadas foram intensas e resultaram em uma grande
variedade de programas. Os programas de iluminação são
vistos como ferramentas de gestão, devendo-se considerar três
fatores em sua aplicação: o comprimento de onda, a intensidade e
a duração da luz (fotoperíodo) (Olanrewaju
et al., 2006). Neste contexto, o comprimento, a intensidade e a
duração de luz e, a distribuição do
fotoperíodo podem afetar o desempenho e o bem-estar das aves (Lewis
& Morris, 2006; Deep et al., 2010; Archer, 2018).

Em
relação ao comprimento de onda, ressalta-se que as aves possuem
uma sensibilidade espectral diferente da humana (Prescott & Wathes, 1999). A luz ambiente é percebida pelas aves
em cores diferentes (Rathinam & Kuenzel, 2005).

A
intensidade da luz influencia o comportamento de frangos. Uma
iluminação mais intensa promove o aumento da atividade, enquanto
uma iluminação mais amena pode ser eficaz na
redução de comportamentos agressivos em frangos (Olanrewaju et al., 2006; Kim et al., 2014). Deste modo, a
intensidade da iluminação nos ambientes de criação
de aves pode ser controlada utilizando como medida o lux. Lux é a
unidade de medida da iluminância ou intensidade da fonte luminosa, indica
o fluxo de luz da lâmpada que incide sobre uma superfície ou
ambiente (Purswell et al., 2018).

De acordo
com a duração e a distribuição do
fotoperíodo, os programas de luz podem ser classificados em constante,
intermitente e crescente (Rutz et al., 2014). Caso
haja pouca iluminação no período inicial de
desenvolvimento da ave e muita no período de crescimento, o desempenho e
os lucros serão afetados negativamente (Watkins,
2011). Os programas de iluminação também visam à
redução de canibalismo, de atividade excessiva e de custos com
energia elétrica, além de promover o bem-estar animal (Deep et al., 2010; Mendes et al., 2010).

A
iluminação pode influenciar no crescimento e
características de carcaça para frangos de corte (Olanrewaju et al., 2016a,b; 2018; Purswell
et al., 2018; Rogers et al., 2015a), respostas fisiológicas (Olanrewaju et al., 2015; Rogers et al., 2015b) e
também o comportamento e o bem-estar no sistema de
produção (Rogers et al., 2015b). A qualidade, intensidade,
fotoperíodo e cor da luz interferem no comportamento e desenvolvimento
das aves (Mendes et al., 2010; Benson et al., 2013). Na fase de cria, o
adequado posicionamento das fontes de luz e sua distribuição
estimulam as aves a procurar alimento, água e calor. Enquanto que na
fase de crescimento, a iluminação pode ser útil para
regular o ganho de peso e aumentar a eficiência da produção
e a saúde das aves (Olanrewaju et al., 2006;
Mendes et al., 2010).

Além
da intensidade e comprimento de onda, a cor da luz também pode
influenciar no comportamento das aves (Rozemboim et
al., 1999; Kim et al., 2014). Espectros de luz verde aceleram o crescimento
muscular e estimula o crescimento de aves jovens, enquanto a luz azulada
estimula o crescimento em animais adultos (Rozenboim
et al., 1999). Observou-se que frangos de corte submetidos ao LED verde na fase
inicial apresentaram melhor desempenho. Na fase final de criação,
as aves mantidas em luz azul tiveram melhor desempenho, comprovando que as
cores azul e verde promovem melhor crescimento e desenvolvimento de fibras
musculares (Chen et al., 2008).

A
visão das aves é mais sensível que a humana, possuem
sensibilidade entre o comprimento de onda de 475 e 650 nm
(Bowmaker et al., 1997; Prescott & Wathes 1999; Purswell et al.,
2018). A visão é o sentido que mais influencia
no comportamento das aves (Rogers et al., 2015b; Rault
et al., 2016). A alta ou baixa intensidade de luz no período de
alojamento pode influenciar, positivamente ou negativamente, no comportamento
das aves, comprometendo o bem-estar e consequentemente a eficiência da
produção (Mendes et al., 2010; 2013; Rault
et al., 2016; Purswell et al., 2018).

Quanto à iluminação com LED, estudos indicam que
não houve diferença significativa de preferência por
ambientes com LED branco ou amarelo em frangos de corte, mas apresentaram
melhor desempenho do que os frangos criados sob LFC (Mendes et al., 2013). Para
Hirtz et al. (2017), a similaridade do desempenho
zootécnico dos frangos de corte, criados sob diferentes tipos de
iluminação e cores, sugere que a utilização do LED
em cores diversas pode ser para redução de custos com
eletricidade sem prejudicar o resultado do lote.

Medidas de
bem-estar são, em sua maioria, de complexa elaboração. Olanrewaju et al. (2006) sugerem que o entendimento de como
as aves percebem seu ambiente passa pela quantificação da luz
ambiente (iluminância), e pelo conhecimento dos efeitos dos
fotoperíodos sobre o desenvolvimento funcional do olho e da
visão.

Nos
aviários com maior nível tecnológico, o planejamento dos
sistemas de iluminação é largamente baseado na
visão humana – o que é um equívoco – e deve
satisfazer os critérios de produção e de
legislação (Mendes et al., 2010). Verifica-se que na
produção de frangos de corte, a iluminação do
ambiente pode considerada uma ferramenta de gestão, pois é um dos
fatores de maior influência no desempenho zootécnico do lote.

2.2 Métodos de Avaliação Econômica de
Investimentos

Instrumentos que apoiem a tomada de decisão do produtor, quanto
a aceitar ou rejeitar um investimento, são primordiais na gestão
da empresa rural. Neste sentido, as técnicas de avaliação
de investimentos de capital cumprem este papel. Para Bordeaux-Rêgo et al,
(2014), as referidas técnicas permitem averiguar as possibilidades de
sucesso ou fracasso da decisão a ser tomada, na perspectiva da taxa de
retorno oferecida ao potencial investidor, minimizando o quadro de incerteza
das decisões financeiras, pois sempre se realizam no tempo futuro, para
um cenário em que se pode mensurar seu nível de risco.

Para Ross et al. (2015), nas
técnicas de avaliação para fins de decisões de investimento
de capital, deve-se considerar sempre os fluxos de caixa que o projeto
retornará à empresa, ou seja, somente os fluxos de caixa
incrementais do projeto. Ao isolar apenas as entradas de caixa geradas pelo
projeto, consegue-se determinar o VPL isolado do projeto. Considerar apenas as
receitas e lucros, como na contabilidade financeira, a empresa é
avaliada como um todo, dificultando a estimativa de retorno de determinado
projeto.

Para uma melhor
compreensão, os próximos subitens discorrem sobre os conceitos e
aplicações da TMA, das principais técnicas de
avaliação de investimentos, da análise de sensibilidade e
da simulação de Monte Carlo.

2.2.1 Taxa Mínima de
Atratividade

A Taxa Mínima de Atratividade (TMA)
do investidor também é definida como custo de oportunidade, pois
é o que custo da empresa em renunciar fluxos de caixa que não
serão realizados, devido ao emprego de um ativo no projeto de
investimento. Em outras palavras, TMA é o retorno requerido pela
empresa, ou no caso, do produtor rural, a qual deverá ser maior que o
custo de capital próprio (CCP) ou do Custo Médio Ponderado de
Capital (CMPC). Este custo pode ser utilizado como a TMA para que o projeto
seja aceito ou rejeitado (Ross et al., 2015; Gitman,
2010).

Em
projetos de investimentos com capital próprio, as duas metodologias mais
aplicadas para avaliar o CCP são: o modelo de dividendos crescentes
(modelo de Gordon) e o modelo de Precificação de Ativos
Financeiros (CAPM) (Gitman, 2010). No entanto o
modelo de dividendos crescentes apresenta a desvantagem de desconsiderar
explicitamente o risco relacionado ao investimento (Ross et al., 2015).

O
CAPM em sua essência aborda três variáveis: a taxa de livre
de risco (Rf), o retorno médio do mercado (Rm) e o coeficiente beta estimado (β). Este modelo
descreve a relação entre o retorno esperado (rs)
e p risco não diversificável da empresa. Assim, conforme aumenta
o risco, como consequência há aumento do CCP. A
equação básica deste modelo apresentada por Gitman (2010) é expressa por:

rs = Rf + [β x (rm – Rf)]

em que,

Rf = taxa de retorno livre de risco; e,

Rm = retorno de mercado; retorno sobre os ativos.

O
coeficiente beta é uma medida de risco não diversificável
e do custo de capital próprio da empresa.

O
modelo do Capital Asset Pricing
Model (CAPM) em suas primeiras
aplicações (Markowitz, 1959; Sharpe, 1964; Lintner, 1965; Mossin, 1966) apresentava limitações ao ser
aplicado em mercados emergentes, de modo que foram surgindo
variações deste modelo mais ajustados a estes mercados, dentre os
quais destacam-se: os modelos de Godfrey-Espinosa (1996); Lessard
(1996); Goldman-Sachs, Mariscal e Hargis
(1999); Damodaran (2002); CAPM por Benchmarking  de Assaf Neto (2014); CAPM Local
(L-CAPM); CAPM Local Ajustado (AL-CAPM); e CAPM Ajustado Híbrido
(AH-CAPM), sendo os últimos três, desenvolvidos por Pereio (2001).

2.2.2 Técnicas de Avaliação de Investimentos

Nesta sessão são
apresentadas as principais técnicas de avaliação de
investimentos utilizadas no mercado, conforme a literatura consultada.

a) Valor Presente
Líquido (VPL): corresponde ao valor presente das parcelas futuras de
entradas no caixa, descontadas a uma taxa de desconto (Damodaran,
2014). Essa taxa de desconto também pode ser denominada de taxa
mínima de atratividade, custo de capital ou custo de oportunidade. Para
fins de aceitação do projeto o VPL deverá ser maior que
zero (Gitman, 2010). De acordo com Gitman (2010), a expressão genérica do VPL
é dada por:

(2)

(2.2)

Em que:

FCt = saldos de fluxos de caixa descontados
durante o período t;

Io = investimento inicial;

FCP = entradas de caixa
descontadas durante o período t;

r = taxa de desconto ou taxa
mínima de atratividade;

n = vida útil do
projeto.

Assim, o VPL é a
diferença entre o valor presente de seus fluxos de caixa (FCt) e o valor do investimento inicial de um projeto (I0),
descontados à taxa mínima de atratividade do empreendimento (r).

b) Taxa interna de retorno
(TIR): é a taxa em que o VPL se iguala a zero. O VPL é igual a 0
quando os valores futuros, aplicados a uma determinada taxa de desconto,
resultam em um valor presente de fluxo de caixa igual ao investimento inicial
(I0), ou seja, no período 0 (n0). Portanto, o projeto só
deverá ser aceito se a TIR for maior que o custo do capital (Assaf Neto,
2014; Gitman, 2010). Esta condição
é expressa pela equação apresentada por Gitman (2010):

(3)

(3.1)

Em que:

FCt = saldos de fluxos de caixa descontados
durante o período t;

Io = investimento inicial;

n = vida útil do
projeto.

c) Índice de lucratividade
(IL): mensurado pela razão resultante do valor presente das entradas e
das saídas de fluxo de caixa. O resultado deste índice
deverá >1 para que seja considerado viável, pois os
benefícios (entradas) serão maiores que os custos (saídas)
considerando a TMA do projeto, logo, o VPL neste caso será positivo
(Assaf Neto, 2014). A equação do IL pode ser expressa por:

(4)

d) Retorno sobre o
Investimento (ROI): é um conceito amplo, empregado para medir o retorno
do investimento em um projeto ou de resultados operacionais da empresa (Assaf
Neto, 2014). Neste trabalho, o ROI consistiu na relação entre o
Lucro Operacional Líquido do projeto, representado pelo VPL dos fluxos
de caixa, e o valor do investimento inicial:

(5)

e) Payback descontado: consiste na técnica que
apura o tempo de retorno médio necessário para que os
benefícios incrementais líquidos (entradas de caixa a VPL) paguem
o capital investido. As principais limitações deste método
é não considerar a distribuição dos fluxos de caixa
durante a vida útil do projeto e os fluxos de caixa ocorridos
após o período de Payback.
Assim, o Payback deve ser utilizado associado
a outras técnicas. Determina-se o período de Payback
descontado pela relação entre o valor do investimento e o valor
médio dos fluxos de caixa incrementais estimados (Assaf Neto, 2014).

f) Valor Econômico
Adicionado (EVA): o conceito do valor econômico agregado possibilitou
avaliar os investimentos além da ótica financeira, pois considera
o valor adicionado ao empreendimento subtraído do seu custo de capital,
ou seja, entende-se o EVA como uma medida de desempenho, pois seu resultado
é o lucro econômico da empresa (Carvalho, 2002). Para Damodaran (2014), esta medida representa o valor excedente
em dólar que o investimento retornou a empresa. A expressão
genérica do EVA é dada por:

EVA = Lucro Operacional -
(Custo de Oportunidade do Capital Total x Capital Total)

Em análises de
investimentos com capital próprio será considerado o custo de
capital próprio e o valor a ser reinvestido pela empresa.

2.2.3 Métodos
de Simulação e Avaliação de Riscos

As
abordagens probabilísticas utilizadas em avaliações de
riscos inerentes ao investimento são: Análise de Cenários,
Árvores de Decisão e Análise de Sensibilidade pela
Simulação de Monte Carlo. Ambas têm em comum o risco de um
ativo contido em uma variável de saída. No entanto, as duas
primeiras avaliam os cenários de riscos discretos, enquanto
que pela simulação é possível examinar os
efeitos de riscos contínuos. Assim, devido às
iterações da simulação, o resultado se aproxima
mais da probabilidade real do evento futuro, sendo considerada uma abordagem
mais completa para mensuração do risco (Damodaran,
2009).

As variáveis que impactam o fluxo de caixa, e os resultados
obtidos com a aplicação das técnicas de análise de
investimentos descritas no item anterior, possuem caráter
determinístico. Enquanto, a análise de sensibilidade e a
simulação de Monte Carlo, permitem uma análise
probabilística do comportamento das variáveis e seus
possíveis resultados.  Desta
maneira, obtém-se a distribuição da influência de
uma alteração pré-determinada, em uma ou mais variáveis
de entrada (inputs), sobre o valor
das variáveis de saída (outputs),
e não apenas uma estimativa pontual (Acuña et al.,
2018; Talavera et al., 2011; Damodaran, 2009).

A simulação ou Método de Monte Carlo possibilita
visualizar a incerteza nas variáveis incontroláveis que mais
impactam o resultado do VPL, visando observar seu comportamento em um ambiente
de risco (Martínez-Paz et
al., 2014).
Geralmente apura-se a sensibilidade dos resultados do Valor Presente
Líquido (VPL) do ativo avaliado, diante das variações das
variáveis passíveis de maiores incertezas, com o objetivo de
minimizar riscos do investimento (Casarotto Filho e Kopittke,
2010; Gitman, 2010).

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Quanto à abordagem esta pesquisa
caracteriza-se por quantitativa e quanto aos objetivos é
descritiva-exploratória. Os procedimentos técnicos adotados foram
pesquisa bibliográfica e documental do estudo de caso desenvolvido (Gil,
2009).

Este estudo compreende uma
atualização da pesquisa de Rosa et al. (2017), considerando o
mesmo objetivo, mas com atualização de preços. O estudo
citado avaliou a viabilidade de investimento com capital próprio em
sistema de iluminação LED, em caso de substituição
de iluminação LFC pré-existente. Neste estudo, foram
avaliados dois aviários dark house, localizados em uma propriedade da região
de Itaquiraí – MS, longitude 54°
11′ 6″ W, latitude 23° 28′ 26″ S, com
orientação Leste-Oeste. As dimensões dos aviários
são 150 x 15m, com pé-direito de 3,80 m, o qual se caracteriza
por ventilação negativa, exaustores, nebulizadores de alta
pressão, controladores de ambiente, controladores de intensidade
luminosa e de paredes negras, com aquecimento automático posicionado no
início do galpão e distribuído por tubos metálicos.

Os dados de consumo de energia
elétrica do sistema de iluminação foram coletados nos
painéis de controle dos aviários durante o período de 12
meses, correspondendo a 6 ciclos de criação de frangos de corte.
Dados técnicos referentes à produção foram obtidos
dos relatórios gerenciais da integradora.

Em pesquisa de mercado, verificou-se que
surgiram novos fornecedores de lâmpadas próprias para avicultura.
Foi possível obter dois orçamentos de lâmpadas LED de
especificações técnicas e preços diferentes. Como
no estudo de Rosa et al. (2017) o valor da lâmpada foi determinante para
a inviabilidade econômica do projeto, optou-se por avaliar duas
opções de projetos de investimentos, ambos denominados de LED1 e
LED2.

Ambos os aviários possuíam as
mesmas características estruturais, porém uma das
instalações apresentava sistema de iluminação
convencional (LFC) e a outra apresentava o sistema em teste com
iluminação LED, e que permitiu a obtenção do
histórico de consumo de um ano (2013-2014) dos dois tipos de
iluminação, correspondendo a seis ciclos de criação
de frangos de corte.

As linhagens criadas nas granjas pela
empresa integradora são Hubbard e Cobb de
lotes mistos (machos e fêmeas), com período médio de
criação de 45 dias, com densidade de 14 aves/m2, com média
de 31.500 aves alojadas por aviário.

3.1 Sistema de iluminação

Os programas de luz utilizados
nos dois projetos durante o desenvolvimento da pesquisa constam na Tabela 1.

Tabela 1. Programa de Luz
utilizado nos aviários dark house avaliados

Fonte: Relatórios internos do integrado (2019)

Cada aviário
possuía 144 lâmpadas, conforme ilustrado na Figura 1. O
aviário de iluminação LED1 foi denominado Aviário 1
e suas lâmpadas foram desenvolvidas especialmente para
condições de aviários. Já o sistema de
iluminação do Aviário 2 possui LFCs
de duas potências (7 e 15 W) intercaladas na área do pinteiro e
equidistantes entre si, e o restante da área possui apenas
lâmpadas de 15 W.

Figura 1. Planta da iluminação dos aviários
avaliados

Fonte:
Relatórios internos do integrado (2019)

Os
dados técnicos das lâmpadas estão apresentados juntos
às tabelas disponíveis no item resultados.

3.2 Análise de Viabilidade Econômica

A análise da
viabilidade econômica dos projetos de substituição de
iluminação LFC por LED foi realizado em quatro etapas: 1)
definição da Taxa Mínima de Atratividade; 2)
elaboração do fluxo de caixa das duas opções
projetos de investimento; 3) aplicação das técnicas de
avaliação de investimentos; e, 4) simulação do
risco dos projetos pelo Método de Monte Carlo, conforme detalhado a seguir.

3.2.1
Taxa Mínima de Atratividade

A taxa mínima de
atratividade do projeto foi definida pelo modelo CAPM Global ou por
benchmarking, o qual utiliza como referência empresas do mesmo setor
(Assaf Neto, 2014). Considerando que o mercado avícola brasileiro
é globalizado e de capital aberto, estas empresas possuem maior liquidez
e menor volatilidade, este modelo é adequado para este fim, desde que
acrescentado o Risco Brasil. O modelo, de acordo com Assaf Neto (2014)
compõe-se das seguintes variáveis:

a) Taxa livre de risco (Rf): determinada pelas taxas de juros médias dos títulos
públicos de longo prazo de economias de livres de risco;

b) Coeficiente beta (β):
utiliza-se uma amostra de betas de empresas do mesmo setor semelhantes, tanto
operacionalmente, como financeiramente. Determinado o beta médio, o mesmo é utilizado como medida de risco e do custo
de capital próprio da empresa em avaliação;

c) Prêmio pelo risco de
mercado (Rm-Rf): se dá pela diferença
entre o retorno da carteira de mercado (Rm) e a taxa
de ativos livres de risco do mercado que se pretende determinar o prêmio.

Assim, o CAPM por benchmarking
ajustado às condições brasileiras pode ser acrescentado o
fator Risco Brasil, como também, pelo fato de a estimativa dos fluxos de
caixa serem em valores reais é necessário ajustar a taxa pela
diferença entre a estimativa de inflação do Brasil e
Estados Unidos, cuja expressão de cálculo é dada a seguir:

+ INFBR - INFUSA
(1)

Em que:

R = Retorno esperado;

Rf = taxa livre de risco;

β = beta do setor;

(Rm
– Rf) = prêmio pelo risco de mercado;

RISCOBR = taxa de risco
Brasil.

INFBR = Estimativa
de inflação para o Brasil;

INFUSA = Estimativa
de inflação para os Estados Unidos.

3.2.2 Fluxo de Caixa e
Avaliação Econômica

Após a
determinação do custo de capital próprio, estimaram-se os
fluxos de caixa incrementais dos dois projetos. A economia de energia gerada, e
o valor economizado com a substituição periódica de
lâmpadas LFC (em média 11 lâmpadas ao mês), foram
considerados como benefícios (entradas de caixa).

Estimados os fluxos de caixa
foram aplicadas as técnicas de avaliação econômica
aos projetos: VPL, TIR, IL, ROI, Payback
descontado e o EVA dos projetos analisados.

Em análises de
investimento com capital próprio, temos o EVA expresso por:

EVA = {[(NOPAT/CP)]x100]
– CPC) x CP}

Em que:

EVA = Economic Value Added;

NOPAT = Net Operating Profit After Taxes;

CP = Capital Próprio;

CPC = Custo do Capital
Próprio;

Após a avaliação
dos investimentos pelos métodos determinísticos, simulou-se a
contraparte probabilística do risco dos investimentos por meio da
análise de sensibilidade do VPL pelo Método de Monte Carlo.

3.2.3 Método de Monte
Carlo

Com o
objetivo de simular os possíveis resultados do VPL do investimento a
partir de alterações probabilísticas, realizou-se a
simulação de Monte Carlo por meio do aplicativo @RISK,
versão 7.5, desenvolvido pela Palisade
Corporation.

Na
modelagem da simulação de Monte Carlo observa-se de forma mais
usual as distribuições triangular e normal. Na
distribuição triangular definem-se em três parâmetros
seus valores mínimo, máximo e a moda do input incerto, enquanto
que na distribuição normal é necessário conhecer a
média e desvio padrão das variáveis cujo comportamento
será simulado (Lukuyu et al., 2019).

Neste estudo, avaliou-se o
risco com 100.000 iterações para as variáveis
consideradas inputs com incerteza com
o objetivo de verificar o comportamento da variável output,
neste caso, o valor do VPL. Para cada input está associada uma
distribuição de probabilidade e seus respectivos
parâmetros. Nesse estudo, optou-se pela análise de sensibilidade
do VPL em função de alterações nas seguintes
variáveis.

Tabela 2 – Distribuição de
probabilidade e parâmetros das variáveis inputs com incerteza dos investimentos avaliados em cada
cenário (valores monetários em U$).

Variáveis

Distribuição

Mínimo

Mais
provável

Máximo

LED 1

LED 2

LED 1

LED 2

LED 1

LED 2

Preço da
lâmpada

Triangular

9,06

17,19

8,15

15,47

7,25

13,75

Tarifa de energia

por kWh

Normal

m = 0,1805

s = 0,1805

m = 0,0191

s = 0,0191

-

-

Mão de obra
instalação

Triangular

517,73

517,73

569,51

569,51

647,17

647,16

Material elétrico

Triangular

336,53

310,64

310,64

336,53

388,30

284,75

Investimento

Triangular

2.148,07

2978,59

2.386,75

3309,55

2.625,42

3640,51

Fonte: Elaborado pelos autores.

A estimativa de consumo de
energia elétrica dos aviários, o levantamento do valor de
investimento a valores atuais (2019) do projeto de iluminação por
lâmpadas de LED, a elaboração do fluxo de caixa incremental
estimado com base no período de um ano de dados primários
coletados, e as técnicas de avaliação econômica
possibilitaram a reavaliação econômica do projeto avaliado
anteriormente por Rosa et al. (2017).

4
RESULTADOS

Todos os valores
monetários deste estudo foram convertidos em dólar comercial
médio do mês 06/2019, fixado em R$ 3,863. Os orçamentos
coletados, para fins de obtenção dos valores de investimento
inicial dos projetos avaliados, foram sintetizados na Tabela 3.

Tabela 3. Descrição dos orçamentos para projetos
de investimentos avaliados

Fonte: Dados da pesquisa (2019)

Como as características
das lâmpadas orçadas e preços são bem diferentes,
optou-se por avaliar os projetos separadamente, em vez se considerar uma
média de preços. O projeto LED1 foi composto por 144 lâmpadas
LED, modelo bulbo de 5 W, desenvolvida especialmente para
produção animal, as quais atendem perfeitamente o programa de
iluminação exigido pela integradora, assim nesta
opção, utilizar-se-ia os mesmos pontos de luz já
existentes. Já o projeto LED2 foi composto por 132 lâmpadas,
conforme projeto luminotécnico do fabricante, pois elas entregam mais
lúmens, tornando desnecessária a utilização de
todos os pontos de luz, assim uma pequena adaptação nos pontos de
luz seria necessária.

Previram-se a troca de todos
os soquetes E27 para ambas as lâmpadas, visto que é
exigência do fabricante para manutenção da garantia das mesmas. O soquete é em plástico injetado e
desenvolvido para uma melhor vedação. O valor dos soquetes
está incluso no item “Diferença de Instalação
Elétrica”, o qual é composto por materiais e mão de
obra. Outro valor considerado foi o preço do dimer
(regulador de intensidade luminosa), que é o equipamento
responsável pelo controle de iluminância (0 a 100%).

Na tabela 4, pode-se verificar
a estimativa de consumo de energia elétrica dos projetos LED1 e LED2,
baseada nos dados de consumo da lâmpada LED e LFC das granjas pesquisadas
por Rosa et al. (2017). O custo com energia foi atualizado para atender ao
objetivo do presente estudo e apresentado em dólar para facilitar
comparação com estudos de outros países. A
diferença de consumo de 72,73% menor para o LED representa U$709,16 de
economia anual com eletricidade.

Tabela 4. Consumo de energia durante um ano em aviários dark house com
iluminação LED e LFC

Fonte: Adaptado de Rosa et al. (2017)

A diferença de kWh que
o sistema em LED economizou, assim como o valor com substituição
de lâmpadas LFC que o produtor deixaria de custear, apurou-se como
benefícios incrementais no caixa do produtor.

O período dos projetos
foi relacionado à vida útil de cada lâmpada. Assim, como o
LED1 tem vida útil conforme o fabricante de 30.000 h a um consumo
médio de 6.175 h anuais, foi estimado o período aproximado de 5
anos de vida útil deste projeto, conforme demonstrado abaixo (Tabela 5).

Tabela 5. Fluxos de Caixas dos projetos de investimentos avaliados a
valores presentes líquidos

CI = Consumo iluminação; CS = custo com
substituição; FC = Fluxo de caixa.

Fonte: Dados da pesquisa (2019)

Depois da
mão de obra, a eletricidade é o custo que mais impacta as
despesas mensais do produtor, sobretudo em instalações dark house. Apesar
do custo de iluminação representar uma pequena parcela do custo
de eletricidade por cabeça de frango, cada centavo (em R$) de incremento
da renda do produtor, considerando a produtividade média dos
aviários apresentada na Tabela 4, representa U$ 462,00 de economia anual
com energia elétrica.

Destaca-se o custo de
substituição das lâmpadas após o período de
garantia do fabricante. Para o LED1 foi considerado o custo de
substituição de 12 lâmpadas anuais a partir do terceiro
ano, pois conforme relatado por Rosa et al. (2017), foi observado a falha de 2
lâmpadas em média por lote. Já para o LED2, considerou-se
no período 2, após os 18 meses de garantia, a falha de 6
lâmpadas, e para os períodos restantes 12 lâmpadas.

A taxa mínima de
atratividade (TMA) do projeto foi determinada pelo custo de capital
próprio, o qual foi obtido pelo método CAPM por benchmarking.
Como o projeto avaliado é do setor avícola, o cálculo do
beta que compõem a fórmula do CAPM foi determinado pelo beta
médio de duas empresas de capital aberto do mesmo setor de atividade,
quais sejam a JBS S/A e a BRF S/A. Posto isso, a TMA assumiu as seguintes premissas
em sua composição:

a) A taxa livre de risco
global (Rf): representa a taxa de retorno sobre um
ativo livre de risco. Neste caso foi considerada a taxa dos títulos
públicos americanos com prazo de resgate em 10 anos (T-bonds), a qual estava fixada em 2,02% ao ano, obtida em
31/07/2019 (Federal Reserve, 2019).

b) O beta médio das
empresas comparáveis foi obtido pela regressão entre as
variações diárias das respectivas ações e as
variações diárias do índice IBOVESPA da B3 no período
de 01/08/2016 a 31/07/2019. Para a JBS S/A obteve-se o beta = 0,8361 e para a
BRF, o beta = 0,6992, definindo o beta médio em 0,7676.
(Investing.com, 2019).

c) O retorno da carteira de
mercado (Rm): foi utilizado o retorno médio anual do
índice Standard & Poor's 500 (S&P
500) para o período 2004 a 2019 (Investing.com, 2019).

d) O risco do país:
considerou-se o índice EMBI+ ou comumente denominado como Risco-Brasil.
Este índice foi criado em 1993 pelo banco JP Morgan, com o objetivo de
medir as oscilações de mercados emergentes, pois mede desempenho
diário de títulos destes países e serve como medida de
risco. Baseia-se nos bônus de títulos de dívida dos
países emergentes (Ipeadata, 2019). Na
estimativa do custo de capital deste estudo a taxa de Risco-Brasil utilizada
foi de 2,67%, obtida em 31/07/2019, de acordo com o Ipeadata
(2019) .

e) A estimativa para a taxa de
inflação no Brasil e EUA, foram respectivamente: 3,22% e 1,81% ao
ano, tendo como referência 31/07/2019 (Investig.com, 2019).

Considerando-se as referidas
taxas assumidas aplicadas ao Modelo CAPM, obteve-se a TMA de 10,17% ao ano (a.a), como segue:

+ INFBR - INFUSA

TMA = 2,02% + 0,7676 (7,32% -
2,02%) + 2,67% + 3,22% - 1,81%

TMA = 10,17% a.a

Após a
determinação da TMA foi possível obter os resultados dos
demais indicadores propostos, conforme segue:

Tabela 6. Resultados das Técnicas de Avaliação de
Investimentos

VPL

IL

ROI

TIR

Payback

EVA

LED1

1.772,11

1,74

74,25%

34%

2,5

1.588,09

LED2

-69,76

0,97

-2,92%

7%

>4,0

-351,90

Fonte: Dados da pesquisa (2019)

A Tabela 7 demonstra os fluxos
de caixa a valor presente para determinação do período de payback.

Tabela 7. Fluxo de caixa a valor presente e período de payback dos projetos avaliados

LED1

LED2

Ano

Fluxo de
caixa

VP do Fluxo
de Caixa

Saldo do Invest.
a VP

Payback

Ano

Fluxo de
caixa

VP do Fluxo
de Caixa

Saldo do
Invest. a VP

Payback

0

-2.386,75

-2.386,75

-2.386,75

-

0

-3.309,55

-3.309,55

-3.309,55

-

1

1.094,01

1015,70

-1.371,05

1,00

1

1.094,01

1015,70

-2.293,86

1,00

2

1.094,01

942,99

-428,06

1,00

2

990,87

854,10

-1.439,76

1,00

3

985,28

788,48

360,43

0,54

3

887,74

710,43

-729,33

1,00

4

985,28

732,04

1.092,47

4

887,74

659,57

-69,76

1,00

5

985,28

679,64

1.772,11

-

-

-

-

-

Saldo

2.757,11

1.772,11

2,54

Saldo

550,81

-69,76

4,00

Fonte: Dados da
pesquisa (2019)

O projeto LED1 obteve VPL de
U$ 1520,35 e demais indicadores indicando viabilidade econômica do
projeto. O Valor Econômico Agregado ao final do período
será de U$ 1.277,62.

O projeto LED2 apresentou
indicadores que o inviabilizam economicamente: VPL negativo; IL <1; ROI
negativo; TIR (7%) menor que a TMA (7,71%); período de payback superior à vida útil do
projeto; e, EVA negativo, o que significa que o projeto está destruindo
valor do empreendimento.

Os
resultados da simulação do projeto LED 1 indicam inexistência
de probabilidade do VPL ser negativo, e a
probabilidade do VPL situar-se entre U$ 1838,00 e U$ 3.020,00. A
distribuição da probabilidade está ilustrada na Figura 2.

Figura 2. Simulação do VPL para o Projeto LED 1

Fonte: Dados da pesquisa (2019)

Das variáveis
incontroláveis consideradas inputs
com incerteza, no LED1 destaca-se a tarifa de energia elétrica
contribuindo com 92,55% do impacto sobre a variação do VPL. O
valor do investimento contribui com 7,37% do impacto e o preço da
lâmpada tem impacto insignificante (Figura 3).

Figura 3. Contribuição das variáveis inputs com
incerteza na variância do VPL do Projeto LED 1

Fonte: Dados da pesquisa (2019)

Para
o projeto LED 2, a simulação resultou em VPL negativo em toda a
distribuição dos possíveis resultados. Neste caso, o valor
total do investimento contribui para 77,6% do impacto sobre o VPL, seguido do
preço da lâmpada com 22,04% da contribuição. A
tarifa de energia elétrica apresenta impacto irrelevante neste projeto,
conforme demonstrado na Figura 4.

Figura 4. Contribuição das variáveis inputs com
incerteza na variância do VPL do Projeto LED 2

Fonte:
Dados da pesquisa (2019)

5 DISCUSSÃO

De acordo com os dados de
consumo da granja pesquisa, o LED entregou 72,73% de economia de energia em
relação ao sistema LFC comparado. Este resultado esteve acima do
percentual de economia informado por Watkins (2011),
o qual indicou que o LED poderia economizar até 60% em
comparação com as antigas incandescentes, as quais já
estão fora do mercado brasileiro desde 2010. Segundo Benson et al.
(2013), o consumo do LED em condições de alojamento foi 33% menor
que a incandescente.

Observa-se que a tarifa de energia
para o estado federativo em que se realizou o estudo (MS) aumentou
aproximadamente 60% em cinco anos. A tarifa utilizada por Rosa et al. (2017)
era de U$ 0,098 (R$ 0,38) e passou para U$ 0,158 (R$ 0,61). O aumento do custo
de energia eleva os benefícios esperados, pois a economia que o sistema
de iluminação LED proporciona será ainda maior.

A análise de
sensibilidade do preço da lâmpada LED apresentada por Rosa et al.
(2017), a qual indicaram que a partir da redução de 35% do
preço da lâmpada, o projeto passaria a ser viável,
corroborou com o presente estudo, pois verificou-se que a
diminuição do valor da lâmpada, nos patamares estimados,
resultou em viabilidade econômica do projeto de menor investimento
inicial (LED1), passando a apresentar VPL sensível ao valor tarifa de
energia elétrica, de acordo com os resultados simulados.

A decisão de investir
na substituição de equipamentos é considerada
crítica devido a sua irreversibilidade, visto que não tem
liquidez e compromete o capital de giro (Casarotto
Filho e Kopittke, 2010; Gitman,
2010). Neste sentido, Rosa et al.
(2017) consideram que os resultados da avaliação de investimentos
e dos riscos envolvidos auxiliam na tomada de decisão tanto os
avicultores, como as integradoras.

Watkins (2011) observa que melhorias na
iluminação não devem ser apenas benéficas para as
aves, mas também eficientes no consumo de energia para minimizar os
custos de produção. Bailey et al.
(2008) verificaram o uso e o interesse de produtores rurais em
opções de energia eficiente e renovável em fazendas
canadenses. Os agricultores que já utilizavam iluminação
eficiente apresentavam maior probabilidade de estarem interessados em
implementar opções para eficiência energética ou em
adotar tecnologias de energia renovável, contribuindo assim para o
desenvolvimento sustentável no setor pecuário.

Outra opção a
ser considerada para o desenvolvimento sustentável nos sistemas de
produção é a utilização de lâmpadas
que tenham logística reversa ou que sejam totalmente recicláveis.
O descarte inadequado de lâmpadas fluorescentes apresenta risco ao meio
ambiente e à saúde publica por
contribuir com o aumento da liberação de mercúrio (Mombach et al., 2008; Brasil, 2010; Silva, 2013; Bacila et al., 2014; Rebelatto et
al., 2016; Silva et al., 2016; Lima & Alves, 2018). O mercúrio
é considerado um poluente tóxico, bioacumulativo
e persistente na superfície terrestre, consequentemente a reciclagem de
lâmpadas fluorescentes que contenham mercúrio seria o mais
recomendado para minimizar os impactos ambientais (Pawlowski,
2011). Uma alternativa às lâmpadas fluorescentes, com menor
impacto ao ambiente e com eficiência energética, são as
lâmpadas de LED.

Diante do exposto, verifica-se
que os métodos de avaliação econômica de
investimentos e de riscos devem ser utilizados na definição do
projeto de iluminação em LED das granjas avícola, a fim de
se obter a maior eficiência energética da produção e
o maior valor econômico agregado para o produtor.

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Analisar a eficiência
energética da lâmpada, sem considerar a avaliação
econômica do capital investido, é insuficiente para se determinar
a viabilidade da implantação de sistema de
iluminação LED em aviários que já possuem
iluminação LFC. Os resultados indicam que projetos bem planejados
e que avaliem o risco envolvido podem trazer retornos econômicos
consideráveis ao produtor.

Pelo ponto de vista da
sustentabilidade ambiental, a utilização do LED é a melhor
alternativa, pelo fato de reduzir o consumo de energia elétrica e de
gerar menos resíduo no seu descarte.

Espera-se que este estudo possa auxiliar produtores de frango de corte
e integradoras na tomada de decisão envolvendo
substituição de iluminação, assim como de
equipamentos em geral. Cabe ressaltar, que aumentar a rentabilidade da atividade
avícola é requisito essencial para manter a competitividade da
cadeia no mercado nacional e internacional.

Estudos similares devem ser aplicados à avicultura de postura,
considerando que a climatização desta atividade consome mais
energia que a avicultura de corte.

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