Concentração de mercado na indústria de tratores

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Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 427
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
Concentração e poder de mercado na indústria
brasileira de tratores
Cassiano Bragagnolo
Mestre em Economia Aplicada - ESALQ/USP
Doutorando em Economia Aplicada - ESALQ/USP
Rua Pádua Dias, 11 São Dimas
CEP: 13418-900 Caixa Postal 9 Piracicaba – SP Brasil
e-mail: cassiano@usp.br
Mariusa Momenti Pitelli
Doutora em Economia Aplicada - ESALQ/USP
Professora adjunta, UFSCAR- campus Sorocaba
Rodovia João Leme dos Santos (SP-264), Km 110 Itinga
CEP: 18052-780 Sorocaba - SP Brasil
e-mail: mariusa@ufscar.br
Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
Doutora em Economia Aplicada - ESALQ/USP
Professora doutora, ESALQ/USP
Av. Pádua Dias, 11 São Dimas
CEP: 13418-900 Caixa Postal 9 Piracicaba - SP Brasil
e-mail: mafdmora@esalq.usp.br
Resumo
O objetivo deste artigo é analisar a concentração no mercado de tratores, evidenciando
o impacto das fusões e aquisições entre empresas ocorridas nos últimos dez anos, além
de analisar as barreiras de entrada no setor. Para isto, calcularam-se os índices de concen-
tração (CRn) e Herfindahl-Hirschman (HHI), bem como as elasticidades-preço da de-
manda próprias e cruzadas por meio de um modelo logit agrupado. Tal como em estudos
anteriores, este estudo demonstrou que o setor de tratores pode ser caracterizado como
de estrutura produtiva oligopolizada. As marcas comerciais apresentaram diferentes
valores para a elasticidade-preço da demanda, e ainda observou-se que os tratores de
maior potência apresentaram elasticidades-preço da demanda própria maiores que a dos
tratores de menor potência. Adicionalmente, identificou-se a probabilidade de exercício
de poder de mercado por meio da análise de barreiras à entrada e da possibilidade de
importação no mercado nacional.
Palavras-chave: Elasticidade-preço da demanda; Máquinas agrícolas; Índice Herfindahl-
Hirschman; Razão de concentração.
Abstract
The aim of this paper is to analyze concentration in the Brazilian tractor market,
focusing on the impact of mergers and acquisitions over the past ten years, in addition
to examining the barriers to entry in the industry. Furthermore, we calculated own price
elasticities and cross price elasticities using a nested logit model. Similar to the results
obtained in previous studies, this study shows that the Brazilian tractor industry can be
characterized as an oligopolistic production structure. The trademarks presented different
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values for the price elasticity of demand. We found that high-powered tractors have
own price elasticities that are higher than those for low-powered tractors. The analysis
of barriers indicates that there are opportunities for the use of market power due to
limited import possibilities as a result of high tariffs and high barriers to entry in this
industry.
Keywords: Price elasticity of demand; Farm machinery; Herfindahl-Hirschman index;
Concentration ratio.
1. Introdução
Na atividade agrícola existe elevado grau de risco, razão pela qual várias
empresas ligadas ao setor sofrem com os efeitos das crises experimentadas pela
agricultura. No setor de máquinas e equipamentos agrícolas automotrizes, esta
relação direta com o setor produtivo não é diferente.
Os tratores de roda são fatores de produção fundamentais para o desenvol-
vimento da atividade rural, pois são utilizados na maior parte dos tratos culturais
necessários para a produção agrícola. Portanto, este é um bem necessário para
que o produtor rural possa desenvolver sua atividade, e, dessa forma, nota-se a
importância da realização de uma análise da estrutura de mercado na qual está
inserido.
Vegro, Ferreira e Carvalho (1997) mostraram que, no ano de 1995, a produção
de cada um dos diferentes segmentos produtores de máquinas agrícolas
(cultivadores motorizados, colheitadeiras e tratores) era concentrada em, no
máximo, três empresas, que representavam pelo menos 88% da produção interna
para cada um dos subgrupos. Os autores ainda relataram que a oferta interna de
máquinas agrícolas no Brasil, em meados da década de 90, estaria sujeita aos
ajustes da transição de uma estrutura produtiva ineficiente, conseqüência da
política de substituição de importações do período anterior, para outra relativa-
mente exposta à concorrência externa, implicando em estrutura produtiva
oligopolizada.
Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social (2005) carac-
terizou como oligopolista a estrutura de mercado de máquinas e equipamentos
agrícolas. Além dessa caracterização, aborda que nessa estrutura de oligopólio
há firmas progressistas (líderes de mercado que introduzem inovações reduto-
ras de custo) que obtêm lucros extraordinários, caracterizando-se como
oligopólios concentrado-diferenciados. Esse estudo mostra que as firmas pro-
gressistas seriam as fabricantes de tratores, colheitadeiras, equipamentos de
irrigação de grande porte e determinados implementos. Ademais, constatou que
a origem do capital é predominantemente multinacional e são intensivas
absorvedoras das inovações por meio de adaptações, ou seja, são firmas que
inovam dentro do novo padrão tecnológico.
De acordo com Brasil (2004), no mercado de tratores nacional, os principais
fatores de concorrência são o preço (principalmente no caso de tratores meno-
res), a qualidade e a rede de distribuição. O estudo destaca ainda que algumas
empresas procuram adotar novas formas de comercialização associando-se a
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bancos e operando através de cooperativas, usando a equivalência entre o
preço da máquina e o preço do produto agrícola como base de negociação.
Pitelli, Bragagonolo e Fonseca (2007) analisaram o índice de concentração
CR4 para o mercado relevante de tratores, tomado como um todo. Os resultados
demonstraram índices CR4 bastante altos, o que permite concluir que há possi-
bilidade de exercício de poder de mercado pelas empresas do setor. Quanto ao
índice HHI, os autores demonstram que houve aumento na desigualdade entre
as empresas no período. Concomitantemente, os autores aventaram a probabili-
dade de exercício de poder de mercado através da análise de barreiras à entrada,
bem como da análise da possibilidade de importação no mercado nacional.
Recentemente, ocorreram dois movimentos de concentração significativos
entre empresas fabricantes de tratores no Brasil. O primeiro foi a fusão entre
New Holland e Case no ano de 1999 e o segundo a aquisição da marca Valtra,
pertencente à empresa finlandesa Kone, pela AGCO, ocorrida durante o ano de
2004.
Considerando todas as informações ora relatadas, juntamente com o fato de
que tanto as concentrações horizontais quanto as integrações verticais (upstream
e downstream) entre os agentes econômicos participantes de uma mesma ca-
deia produtiva podem gerar empresas com significativo poder de monopólio,
torna-se importante a análise da concentração nesse mercado.
Assim, as empresas, dotadas deste poder, podem impor condições que pre-
judicam a concorrência no mercado, com isto gerando perdas significativas de
bem estar social. Mas, para realizar este estudo, é necessário definir o mercado
relevante de atuação dos agentes, seja ele na dimensão produto ou na dimensão
geográfica, que se constitui na primeira etapa para a realização de análises sobre
a possibilidade de exercício de poder de mercado.
O objetivo deste artigo é analisar a concentração no mercado de máquinas
agrícolas, notadamente tratores, em um mercado relevante, na sua dimensão
produto, a ser definido por meio de um modelo econométrico, evidenciando o
impactodas fusões e aquisições entre empresas ocorridas nos últimos dez anos.
Para isto, calcularam-se as elasticidades-preço da demanda próprias e cruzadas
por meio de um modelo logit agrupado. Além disso, foram calculados os índices
de concentração CRn e HHI. Por fim, analisaram-se as barreiras à entrada de
novas empresas no setor.
2. O mercado brasileiro de tratores
O mercado de tratores no Brasil é relativamente pequeno, se comparado a
outros importantes países no cenário agrícola mundial. Conforme pode ser visto
na Tabela 1, confrontando-se a razão área arável por trator entre diversos países,
pode-se perceber que a agricultura brasileira é a menos mecanizada entre os
países analisados, incluindo países europeus e da América do Norte. Dessa
forma, existe potencial de crescimento do mercado interno, desde que o setor
agrícola continue crescendo e que haja crédito suficiente a taxas razoáveis.
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A produção e a venda de tratores de rodas estão bastante relacionadas aos
ciclos pelos quais a agricultura passa. Crises em alguns setores da agricultura
são prontamente sentidas na indústria de máquinas agrícolas automotrizes.
O mercado de tratores, principal item quando se considera a produção, as
vendas internas e a exportação do segmento de máquinas agrícolas automotrizes,
apresentou grande oscilação dos indicadores no período de 2004 a 2009.
Conforme pode ser visto na Tabela 2, em 2005 e 2006 a produção de tratores
sofreu dois decréscimos sucessivos, atingindo, respectivamente 40.871 e 35.586
unidades produzidas. Estas quedas ocorreram devido às baixas vendas no mer-
cado interno, motivadas pelos baixos preços de algumas commodities na oca-
sião e pela quebra de safra ocorrida na região sul do país nas safras 2004/05 e
2005/06. Em 2007, impulsionada pelas vendas no mercado interno, a fabricação
de tratores atingiu 50.719 unidades, quantidade 42,5% superior à do ano anteri-
or. Esta produção foi superada em 2008, quando houve novo aumento, desta vez
de 31,1%, com um total de 66.504 tratores produzidos. Em 2009 a produção se
retraiu em 17,3%, devido à queda nas exportações, como reflexo da crise finan-
ceira mundial.
As exportações de tratores em 2006 ficaram bem abaixo do nível de 2005,
havendo redução de 31,0%. Já em 2007 houve recuperação nas exportações,
com aumento de 21,4%, atingindo 20.068 unidades vendidas. Em 2008, novo
aumento da ordem de 14,6%. Em 2009 as exportações reduziram-se de forma
expressiva (46,3%), fechando o ano em 12.344 unidades.
De acordo com Instituto de Economia Agrícola (2006), em 2006 e 2007 houve
recuperação nas vendas, tanto para os tratores com menor potência, utilizados
na cafeicultura e na fruticultura, quanto para os de maior potência, principalmen-
te devido às áreas ocupadas com cana-de-açúcar e também por meio da recupe-
ração dos preços dos grãos. Em 2007, as vendas internas de tratores atingiram
29.943 unidades, sendo 55,2% superiores ao ano anterior. Em 2008 e 2009, o
mercado interno continuou aquecido. Nos dois últimos anos houve crescimen-
to nas vendas domésticas, da ordem de 40,2% em 2008 e 5,3% em 2009. As
Tabela 1.- Frota de tratores, área cultivada e área arável por tratores –
países selecionados (em mil unidades) – 2007.
País Frota de tratores Área cultivada(ha) Área arável/Trator
Brasil 1.361.453 157.882 160,1
Argentina 1.299.620 127.900 193,1
Canadá 1.732.600 145.660 162,3
EUA 4.760.000 173.450 136,4
França 1.264.000 118.451 114,6
Reino Unido 1.500.000 115.660 111,3
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2008).
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vendas de tratores têm oscilado bastante nos últimos anos. Depois da queda
nas vendas sofrida nos anos de 2005 e 2006, como decorrência da crise sofrida
pelo setor agrícola de forma geral, houve recuperação com vendas que atingiram
mais de 44 mil unidades comercializadas em 2009.
As principais empresas fabricantes de tratores estão relacionadas na Tabela
3. Ordenadas pelo ano de 2009, observa-se que a empresa líder de mercado é a
AGCO – Massey Ferguson. Ressalta-se que a AGCO, ao ter adquirido a Valtra,
ocupa também a terceira posição em vendas no ano de 2009. Agregando-se as
vendas da AGCO – Massey Ferguson e da AGCO – Valtra (23.583 unidades)
percebe-se que são mais de duas vezes maiores que as da segunda colocada no
mercado (CNH – Case e CNH – New Holland).
Em termos regionais, conforme pode ser visto na Figura 1, observa-se que as
vendas internas no atacado estão concentradas em São Paulo, Rio Grande do
Sul, Paraná e Minas Gerais. Em 2008, São Paulo possuía participação de 24,3%
nas vendas no atacado de tratores, o Rio Grande do Sul de 15,8%, o Paraná,
Tabela 2.- Produção nacional total, exportação e vendas de tratores no
Brasil (em unidades).
 Balanço 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Produção nacional 52.768 40.871 35.586 50.719 66.504 55.024
Exportação 23.553 23.968 16.532 20.068 23.005 12.344
Vendas* 27.971 16.866 19.291 29.943 41.966 44.206
* Somente de produto nacional.
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2009).
Tabela 3.- Vendas de tratores por empresa fabricante (em unidades).
Marca comercial 2004 2005 2006 2007 2008 2009
AGCO - Massey
Ferguson 9.740 5.881 6.446 9.378 12.550 13.960
CNH - New Holland 6.263 2.734 3.761 6.642 19.684 10.808
AGCO – Valtra 7.062 5.369 5.731 8.597 11.048 19.623
John Deere 2.874 1.634 1.652 2.829 14.743 15.681
Agrale 1.575 1.924 1.171 1.507 11.604 11.625
Yanmar 1.832 1.863 1.144 1.357 11.646 12.108
CNH – Case 1.290 1.138 1.236 1.381 11.691 11.401
Total 28.636 17.543 20.141 30.691 41.966 44.206
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2009).
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15,4% e Minas Gerais, 10,6%. Estes quatro estados concentram cerca de dois
terços das vendas internas.
Cabe salientar que parte do crescimento das vendas no mercado interno
pelo setor de tratores, experimentado nos últimos anos, deve-se à criação do
Programa de Modernização da Frota de Máquinas e Equipamentos Agrícolas –
Moderfrota por parte do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento –
MAPA.
As empresas fabricantes de tratores ficam localizadas em quatro estados
brasileiros: Rio Grande do Sul, Paraná, Minas Gerais e São Paulo, que também
são os principais consumidores. No Rio Grande do Sul ficam localizadas as
fábricas de tratores da Massey Ferguson, da Agrale e da John Deere. No Paraná
ficam localizadas as fábricas de tratores da CNH Case e da New Holland. Em
Minas Gerais são fabricados os tratores da Yanmar Agritech. Em São Paulo ficam
localizadas as fábricas dos tratores das marcas CNH Case e AGCO Valtra. A
Tabela 4 detalha os locais de fabricação de cada empresa.
Conforme pode ser visualizado na Figura 2, a unidade da federação que mais
produzia máquinas agrícolas automotrizes, em 1990, era São Paulo. Nos demais
anos apresentados na figura, o maior estado fabricante de máquinas do Brasil
foi o Rio Grande do Sul, seguido de São Paulo e Paraná.
3. Modelo teórico e estimação
3.1 Mercado relevante
De acordo com o Guia para Análise Econômica de Atos de Concentração
Horizontal (BRASIL, 2001), o mercado relevante é definido como o menor grupo
Figura 1.– Participação das unidades da federação nas vendas no
atacado em 2008.
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Tabela 4.- Empresas fabricantes de máquinas agrícolas por unidadeda
federação e municípios em que se localizam.
 UF Empresas
Rio Grande AGCO Massey Ferguson* (Canoas, Santa Rosa e
do Sul Ibirubá), Agrale (Caxias do Sul), John Deere (Montenegro)**
Paraná CNH Case (Curitiba), CNH New Holland (Curitiba)
Minas Gerais CNH Case*** (Belo Horizonte), CNH New Holland(Belo Horizonte)***, Yanmar Agritech (Pouso Alegre)
São Paulo CNH Case (Piracicaba e Sorocaba)****, AGCO Valtra(Mogi das Cruzes)
* Somente a unidade de Canoas fabrica tratores de rodas.
** Possui outras unidades nos estados do Rio Grande do Sul e Goiás, mas somente a
de Montenegro fabrica tratores de rodas.
*** Não participam da produção de tratores de rodas.
**** Somente a unidade de Sorocaba fabrica tratores de rodas.
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2009).
Figura 2. Participação das unidades da federação na produção de
máquinas agrícolas.
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2009).
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de produtos e a menor área geográfica em que um monopolista (ou monopsonista)
poderia exercer poder de mercado, ou seja, é um conjunto de produtos e áreas
geográficas em que um efeito competitivo adverso pode ocorrer.
Dessa forma, a definição de mercado é um dos pontos centrais da análise
concorrencial, pois, segundo Possas (1996), é nesse locus devidamente delimi-
tado que se dá o exercício de poder de mercado. Portanto, a determinação do
mercado relevante, seja ele na dimensão produto (se dois produtos ou mais
podem ser substitutos em uma mesma região) ou na dimensão geográfica (se um
mesmo produto fabricado em regiões diferentes pode ser substituto), é crucial
para a realização dos trabalhos de investigação sobre poder de mercado.
O presente estudo se aterá à definição de mercado relevante na sua dimen-
são produto, uma vez que o trator é um produto diferenciado. Quanto à dimen-
são geográfica, seguir-se-á Brasil (2004), em que se adotou a definição de merca-
do para tratores de rodas como nacional, pois as importações no mercado brasi-
leiro são reduzidas, e quando há importações elas são feitas por subsidiárias
brasileiras ou representantes das empresas exportadoras; os serviços pós-ven-
da e de assistência técnica estão implícitos na venda destes produtos; o gover-
no brasileiro oferece subsídios para a aquisição de tratores por meio de progra-
mas oficiais (como o Moderfrota); baixos custos de transporte interno, existên-
cia de alíquotas de importação e custos de internação altos.
3.1.1 Modelo Logit agrupado1
A fim de determinar o mercado relevante, bem como avaliar o poder de mer-
cado das empresas via elasticidade-preço da demanda, o presente trabalho lan-
çou mão do modelo logit agrupado.
O modelo logit agrupado parte do pressuposto que a escolha de comprar ou
não comprar um produto pelos consumidores é racionalizada em diversos está-
gios. Desta forma, pode-se imaginar uma árvore de decisão em que cada nível
representa um estágio deste processo de escolha.
De acordo com DeSouza (2009), o modelo é adequadamente aplicado a mer-
cados em que é razoável supor que os consumidores percebem certas classes
ou grupos de produtos, estando contidas em cada uma delas variedades com
alto grau de substituição entre si. De acordo com esta lógica, o mercado de
tratores pode ser segmentado, por exemplo, de acordo com o tamanho do trator
(de 50 a 99 cv e de 100 a 199 cv), origem (nacional ou importado), marca (New
Holland, John Deere, Valtra, Massey Ferguson, etc.).
Formalmente, nestes modelos o consumidor i atribui ao produto j a seguinte
utilidade uij:
uij = – α pj + xjβ + ξ j + ζig + (1 – σ)εij (1)
1. Esta seção é baseada no trabalho de DeSouza (2009).
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Por conveniência expositiva, é interessante reescrever a utilidade da seguin-
te forma:
uij = δ j + ζig + (1 – σ)εij (2)
sendo
δ j = – α pj + xjβ + ξ j (3)
Nesta formulação, uij representa a utilidade média entre os consumidores, pj
é o preço do produto, xj é o vetor de características do produto j, ξ j é o erro
associado a características não observadas do bem j, e ζig e (1 – σ)εij são termos
idiossincráticos. O primeiro termo idiossincrático ζig representa o efeito de cho-
ques que afetam todos os produtos de um determinado grupo g. O segundo
termo aleatório (1 – σ)εij segue a mesma hipótese do modelo logit comum, ou
seja, εij é um erro estocástico de média zero. Neste modelo, σ assume valores no
intervalo [0,1]. Conforme o valor de σ aproxima-se de 1, a correlação dos níveis
de utilidade dentro do grupo tende a 1 e, conforme seu valor se aproxima de 0, tal
correlação tende a 0.
No presente trabalho utilizou-se um modelo logit agrupado com apenas um
grau de segmentação (tratores grandes – entre 100 e 199 cv e médios – entre 50
e 99 cv). Quanto maior σ, maior o grau de substituição entre produtos pertencen-
tes ao mesmo subgrupo.
A especificação da demanda se completa com a definição do bem externo, ao
qual o consumidor i atribui utilidade ui0 = δ 0 + ζ ig + (1 – σ)εij. Sua definição é
fundamental para evitar demandas agregadas perfeitamente inelásticas, algo
pouco plausível na maioria dos casos. Supõe-se δ0=0, que é uma normalização
típica de modelos de escolha discreta. O consumidor então escolhe o produto
que lhe confere maior utilidade, o que corresponde à resolução do seguinte
problema de maximização:
Max{uij , j = 0,1,...,n} (4)
em que n representa o número de bens internos. De acordo com Oliveira
(2007), o bem externo pode ser definido como sendo representativo de todas
as demais alternativas de que o consumidor dispõe para não despender em
determinado bem, alocando sua renda em outros bens de sua cesta de consu-
mo. De acordo com Peterini e DeSouza (2009), o bem externo pode representar
várias atitudes: esperar para comprar, desistir de comprar, ganhar de presen-
te, etc.
O consumidor escolhe o produto que maximiza a utilidade, isto é, o que
corresponde formalmente a:
uij = δ j + εij (5)
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DeSouza (2009) afirma que ao se supor uma distribuição de valor extremo do
tipo II para o termo idiossincrático, deriva-se uma forma analítica para a fatia de
mercado de determinado produto j dentro de seu agrupamento sj/g, cuja fórmula
é dada por:
(6)
onde
(7)
A fatia de mercado do grupo g, sg, é dada por:
(8)
A fatia de mercado do produto j no mercado (M) é dada por
(9)
De acordo com Berry (1994), a equação acima invertida transforma-se em
uma equação de demanda linear:
Insj – Ins0 = – α pj + βxj + σ l nsj/g + ξ j (10)
As elasticidades derivadas do modelo logit agrupado são:
 = elasticidade própria
 = elasticidade cruzada (j, r pertencem aomesmo grupo)
 = elasticidade cruzada (j ,r pertencem a grupos diferentes)
Desta forma, as informações necessárias para o modelo logit são as quanti-
dades produzidas ou vendidas (qj), o tamanho do mercado ou o número de
potenciais consumidores do produto definido de forma agregada (M), os preços
dos produtos (pj), e as características dos produtos (xj).
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A econometria convencional pode ser usada para estimar a regressão acima,
sendo que o método de mais fácil obtenção econométrica é o de mínimos qua-
drados ordinários (MQO). No entanto, o preço é uma variável endógena devido
à sua correlação com o erro. De acordo comDeSouza (2009), ignorar o problema
da endogeneidade gera subestimação do coeficiente da variável preço em ter-
mos absolutos, o que resulta em subestimação das elasticidades e superestimação
do poder de mercado das empresas. A solução para este problema seria lançar
mão de métodos que utilizam variáveis instrumentais.
No caso de modelos de escolha discreta, existem duas classes de variáveis
instrumentais. A primeira é composta por variáveis que são construídas a partir
da observação de preços do mesmo produto em mercados geograficamente
distintos, conforme descrição anterior e descrito por Hausman, Leonard e Zona
(1994). Ainda segundo DeSouza (2009), as variáveis instrumentais de Hausman
podem ser definidas como as próprias características do produto, ou pelo preço
do produto j em um mercado, como instrumento para o preço do produto j em
outro mercado.
A segunda classe inclui variáveis construídas a partir das características
dos produtos, propostas por Berry, Levinsohn e Pakes (1995). De acordo com
DeSouza (2009), as variáveis instrumentais de Berry, Levinsohn e Pakes (1995)
podem ser as próprias características do produto, as somas das características
dos outros produtos produzidos pela mesma firma ou as somas das característi-
cas dos produtos produzidos pelas outras firmas. Em modelos de escolha dis-
creta as características do produto são consideradas exógenas. Esta abordagem
permite a inclusão do vetor de características como instrumentos. De acordo
com DeSouza (2009), a exogeneidade das características é uma hipótese discutí-
vel, uma vez que muitas delas podem ser correlacionadas.
De acordo com Nevo (2000), na maioria dos estudos que utilizam dados em
nível de consumo, a correlação entre os regressores e o termo de erro, que é a
principal motivação por trás do método aqui discutido, é normalmente ignorada.
Segundo o autor, esta correlação ainda pode estar presente no modelo devido a
pelo menos duas razões: (a) embora os consumidores tomem preços e outras
características do produto como dados, a sua melhor escolha, dadas as opções
possíveis, poderá, ainda, implicar em endogeneidade econométrica; (b) a menos
que suficientes variáveis de controle estejam incluídas, características comuns
não observadas poderiam, também, enviesar as estimativas.
Nevo (2000) ressaltou ainda que o método aqui proposto poderia, em princí-
pio, lidar com o último problema.
De acordo com DeSouza (2009), o modelo logit agrupado apresenta algumas
vantagens com relação a outros modelos. A primeira é o uso de técnicas de
regressão linear. A segunda é a estimação de um número reduzido de parâmetros,
ou seja, o logit agrupado pode lidar com mercados caracterizados pela presença
de muitas variedades. A terceira é a de que, uma vez observadas, as característi-
cas podem servir como instrumentos. A quarta é a obtenção de um padrão de
substituição entre os produtos mais razoável do que aquele gerado pelo logit
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comum. E por último, em relação ao logit tradicional, gera medidas mais plausí-
veis de poder de mercado.
Ainda segundo DeSouza (2009), as principais desvantagens do modelo são:
grau de flexibilidade baixo em relação a outros modelos2 como o AIDS, e obten-
ção de matriz de elasticidades com alguns elementos idênticos.
Faz-se necessário salientar algumas limitações deste estudo. A demanda por
máquinas agrícolas não depende, exclusivamente, dos fatores de oferta e de-
manda considerados neste trabalho. Outros fatores como capitalização do agri-
cultor e políticas agrícolas poderiam ter sido considerados. O impacto destas
omissões foi reduzido com a introdução de efeitos fixos entre as empresas e
variáveis binárias para os anos do período estudado.
Finalmente, não foi possível calcular as elasticidades-preço da demanda
para todas as marcas comerciais atuantes nas duas categorias do mercado de
tratores analisadas devido à indisponibilidade de dados para esse fim.
3.2 Procedimentos econométricos e base de dados
3.2.1 Base de dados
Os preços de tratores por marca e potência foram obtidos junto ao Depar-
tamento de Economia Rural da Secretaria da Agricultura e Abastecimento do
Paraná (2008). Utilizou-se esta base de dados porque foi a única encontrada
com disponibilidade de preços de tratores por marca comercial. Cabe ressaltar
que se utilizaram os dados de preços de tratores de rodas do Paraná como
representativos do mercado brasileiro3. Os dados utilizados são relativos ao
período compreendido entre janeiro de 1999 e dezembro de 2006. Optou-se por
utilizar este período, porque a partir de 2007 os dados deste órgão passaram a
ser divulgados trimestralmente. Com base nos preços divulgados, tomou-se a
média dos preços dos tratores de cada marca em duas categorias (tratores
médios e grandes).4
As quantidades de tratores comercializadas por cada marca comercial por
potência foram obtidas através do site da Associação Nacional dos Fabricantes
de Veículos Automotores – ANFAVEA. Utilizou-se a tabela intitulada “vendas
2. De acordo com Leal et al. (2009), uma das motivações principais para se estudar este tipo de mercado é
justamente, para cada par de produtos, distinguir entre os mais próximos e mais distantes em relação ao grau
de diferenciação. Isto é muito importante para a delimitação do mercado relevante, pelo Teste do Monopolista
Hipotético.
3. Por tratar-se de um produto de mercado geográfico com abrangência nacional, a aproximação dos preços
brasileiros a partir de dados do Paraná pode ser considerada plausível. Além disso, o Paraná é um estado
importante na produção e no consumo de tratores de rodas.
4. Esta agregação ocorreu por dois motivos: (a) devido à disponibilidade de dados, uma vez que a ANFAVEA
somente divulga os dados de vendas por marca e potência; (b) porque os modelos de tratores em linha mudam
com o passar dos anos. Desta forma, agrupá-los em um modelo representativo foi o melhor artifício encontrado
para lidar com o problema. Esta agregação não gera maiores problemas, porque em geral, tratores de uso
agrícola podem ser utilizados para várias atividades. O seu rendimento nas atividades e a sua adequação para
as diferentes finalidades depende, sobretudo, da sua potência.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 439
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
internas no atacado de tratores de rodas, tratores de esteiras, cultivadores mo-
torizados e colheitadeiras nacionais”. Estes dados serviram de base para o cál-
culo da participação de mercado das empresas.
Para se definir as características do produto utilizaram-se informações dos
sites das empresas fabricantes para medir o número de anos do produto no
mercado brasileiro e a potência, em cavalos, dos tratores fabricados por cada
marca comercial. Como os preços utilizados na análise são as médias dos preços
dos tratores de cada categoria para cada marca, utilizou-se a média das caracte-
rísticas dos tratores da marca para a categoria em questão.
A base de dados utilizada é apresentada, resumidamente, na Tabela 5, a
seguir. Todos os dados possuem periodicidade mensal e são de abrangência
nacional, e não se utilizou um painel de dados por estado. No total utilizaram-se
96 períodos para cada marca e potência.
Tabela 5.- Base de dados.
Marca Mercado Dado Período Fonte
Agrale 50 cv a 99 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
John Deere 50 cv a 99 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Valtra 50 cv a 99 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Massey
Ferguson 50 cv a 99 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
John Deere 100 cv a 199 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Massey
Ferguson 100 cv a 199 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Agrale 100 cv a 199 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Valtra 100 cva 199 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
New Holland 100 cv a 199 cv quantidade Jan/99-Dez/06 ANFAVEA
Agrale 50 cv a 99 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
John Deere 50 cv a 99 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Valtra 50 cv a 99 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Massey
Ferguson 50 cv a 99 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
John Deere 100 cv a 199 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Massey
Ferguson 100 cv a 199 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Agrale 100 cv a 199 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Valtra 100 cv a 199 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
New Holland 100 cv a 199 cv preço Jan/99-Dez/06 SEAB/DERAL
Agrale 50 cv a 99 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresaa
mercado
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 440
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
Na estimação do mercado potencial de tratores, dois fatores foram levados
em conta. O primeiro parâmetro foi a comparação com outros mercados. O se-
gundo foi o maior valor de vendas mensais ocorrido no período analisado. O
valor obtido para o mercado potencial foi compatível com o mercado de outros
países, uma vez que se este pico de vendas fosse acumulado por dez anos, o
Brasil atingiria uma relação área arável por trator comparável à da Argentina.5
John Deere 50 cv a 99 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresab
mercado
Valtra 50 cv a 99 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresac
mercado
Massey 50 cv a 99 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
Ferguson tempo no empresad
mercado
John Deere 100 cv a 199 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresab
mercado
Massey 100 cv a 199 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
Ferguson tempo no empresad
mercado
Agrale 100 cv a 199 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresaa
mercado
Valtra 100 cv a 199 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresac
mercado
New Holland 100 cv a 199 cv potência/ Jan/99-Dez/06 Site da
tempo no empresae
mercado
Notas: a. www.agrale.com.br; b. www.deere.com.br; c. www.valtra.com.br; d.
www.massey.com.br; e. www.newholland.com.br.
 5. A nossa estimativa de mercado potencial se embasou em duas premissas. Primeiramente, baseamos a análise
na experiência internacional, comparando a área por trator no Brasil com outros países. Não se pode comparar
a relação área por trator do Brasil com países da Europa, por exemplo, pois nestes países a decisão de compra
de um trator pode não levar em conta critérios de eficiência, devido aos altos subsídios agrícolas destes
países. Além disso, a estimativa foi baseada no pico de vendas histórico. Desta forma, optamos por utilizar
como potencial uma relação de aproximadamente 100 ha/trator com depreciação de 10 anos, que é um valor
próximo ao da Argentina e que ao mesmo tempo é “eficiente” e aumentaria significativamente a frota de tratores
em bom estado no Brasil. Para se chegar a esta relação basta que o pico de vendas seja mantido por um período
de 10 anos. Além disso, na análise econométrica foram testados mercados potenciais 40% maiores e menores.
Não houve diferença significativa, conforme pode ser visto na Tabela 11 em anexo.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 441
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
3.2.2 Considerações sobre os modelos econométricos para cálculo das
elasticidades
Uma série de diferentes especificações econométricas foi utilizada no cálcu-
lo das elasticidades.
O primeiro modelo utilizado foi o de pooled regression, que utiliza Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO) para estimação dos resultados. A escolha deste
método possui algumas limitações, como a possível correlação entre o termo de
erro e uma das variáveis independentes.
O segundo método é o de dados em painel com efeitos fixos – Mínimos
Quadrados Ordinários com variáveis binárias. A utilização deste método permite
que as diferenças entre as empresas possam ser capturadas nas diferenças do
termo constante.
Para se testar a validade do modelo utilizou-se o teste de Hausman (1978)
para a definição do método de estimação mais eficiente quando se comparam os
de efeitos fixos e de efeitos aleatórios. Sob a hipótese nula, o método mais
adequado é o de efeitos aleatórios, enquanto a hipótese alternativa favorece o
método de efeitos fixos. Este teste baseia-se na diferença entre os estimadores
dos métodos de estimação empregados.
O passo seguinte foi corrigir o problema de endogeneidade das variáveis.
As alternativas mais comumente utilizadas para a correção do problema de
endogeneidade são o método de Mínimos Quadrados em Dois Estágios (MQ2E)
e o Método dos Momentos Generalizados (MMG).
A próxima etapa foi testar a validade dos instrumentos utilizados pelo teste
de Sargan (1958).6 Consiste em testar a especificação para uma relação que
satisfaça todas as condições de momentos. A abordagem de Sargan (1958) for-
nece um critério para testar a super-identificação em uma equação simples pro-
veniente de equações simultâneas. Desta forma, estimam-se regressões auxilia-
res utilizando-se os resíduos das variáveis instrumentais e constrói-se uma es-
tatística T x R² com os resultados da regressão auxiliar. A hipótese nula do
modelo é a de que os instrumentos são não correlacionados aos resíduos.
3.2.3 Cálculo do índice de concentração (CRn) e do índice HHI
As medidas de concentração de mercado são utilizadas para indicar previa-
mente os setores em que se espera que o poder de mercado seja significativo.
Segundo Kon (1999) e Kupfer e Hasenclever (2002), existem as medidas de
concentração parciais, por não usarem a totalidade das empresas do mercado
(CRn – Razão de Concentração), e as medidas sumárias, por requerer dados de
todas as empresas do mercado (HHI - Herfindahl-Hirschman).
O CRn é calculado de acordo com o seguinte somatório:
6. O teste de Sargan é também conhecido como teste de Sargan-Hansen ou de J. Hansen.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 442
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
(11)
em que si é a parcela de mercado da firma i, e i varia de 1 a n, sendo que n
representa o número escolhido de firmas.
O HHI fornece outras informações para avaliar o grau de concentração do
setor. Este índice é calculado pela soma dos quadrados das parcelas de mercado
de cada firma, em determinada indústria ou setor, de acordo com o somatório a
seguir:
(12)
em que N é o número total de firmas do setor, si é a parcela de mercado da firma
i e, i = 1, 2, 3,..., N.
4. Resultados e discussão
4.1 Mercado relevante e elasticidades-preço da demanda
Quanto à definição de mercado relevante na sua dimensão produto, no mo-
delo logit agrupou-se o mercado de tratores em duas classes: tratores de grande
porte (100 a 199 cv) e tratores de médio porte (entre 50 e 99 cv).7 Caso o agrupa-
mento adotado seja inadequado, o parâmetro σ (relativo à participação do pro-
duto no subgrupo) não deverá apresentar significância estatística e as elastici-
dades cruzadas entre produtos do mesmo subgrupo e de produtos de subgrupos
diferentes deverão ser estatisticamente iguais.
Diante do exposto, o presente trabalho testa a definição de mercado rele-
vante como sendo o mercado de tratores de rodas, por potência, no mercado
nacional.
Para realizar a análise econométrica utilizou-se o software estatístico Stata®
10.0. O método econométrico utilizado inicialmente foi o de Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO). Porém, um dos problemas comuns deste tipo de estimação,
conforme já citado anteriormente, é a endogeneidade das variáveis explicativas,
mais especificamente o preço para o caso em questão. Desta forma, optou-se
por acrescentar estimações pelo Método dos Momentos Generalizados (MMG),
com variáveis instrumentais de Berry, Levinsohn e Pakes (1995).As variáveis
instrumentais utilizadas foram a soma das características dos outros tratores
produzidos pela mesma marca e a soma das características dos tratores produzi-
dos por outras marcas.
7. No presente estudo, o termo porte refere-se à potência do motor do trator.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 443
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
Aplicou-se aos modelos MQO e MMG a metodologia de efeitos fixos, com o
intuito de diminuir o efeito de variáveis omitidas do modelo.8
Além das variáveis supracitadas, incluíram-se binárias para cada ano, visan-
do controlar os choques macroeconômicos e setoriais ocorridos ao longo dos
anos analisados.
Como o mercado de tratores é mais aquecido na época da colheita da safra de
verão, quando os agricultores dispõem da maior parte da sua renda para alocar
no produto, optou-se por inserir no modelo um conjunto de variáveis binárias
para os meses.
A Tabela 6 apresenta as estimações para as sete especificações analisadas.
A primeira (1) e a segunda (2) são, respectivamente, modelos MQO sem e com
variáveis binárias para os meses. A especificação (3) acrescenta efeitos fixos ao
8. Os resultados obtidos para o teste de Hausman (1978) são apresentados nas tabelas em anexo. Dependendo
da estimação utilizada (MQO, MQ2E ou MMG), os resultados obtidos foram contraditórios. Porém, consi-
derando o objetivo inicial de verificar a sensibilidade dos resultados à utilização de controlar variáveis
omitidas, concluiu-se pela rejeição da hipótese nula. Sendo assim, consideramos que a melhor opção, neste
caso, é o modelo com efeitos fixos.
9. Os resultados em parênteses são as estatísticas z das variáveis.
Tabela 6.- Resultados econométricos para os modelos especificados.9
Parâmetros (1)MQO (2)MQO (3)MQO (4)MMG (5)MMG
Preço do produto 4,23x10-6 2,14x10-6 3,93x10-6 5,62 x10-6 1,73 x10-5
(α ^ ) (1,58) (1,08) (1,27) (0,69) (3,45)
Market share no 0,972881 0,956692 0,884654 0,953618 0,891638
subgrupo - coefi- (40,78) (54,03) (24,54) (44,08) (24,82)
ciente de agrupa-
mento (σ ^ )
Potência (β^ 1) -0,005865 -0,003692 0,010065 -0,007058 -0,007237(-1,90) (-1,61) (0,21) (-0,89) (-0,24)
Tempo do produto 0,002655 0,002149 -0,072731 0,003439 -0,024918
no mercado (β^ 2) (1,02) (1,11) (-4,32) (0,96) (-0,55)
Dummies para
os meses Não Sim Sim Sim Sim
Dummies para
os anos Sim Sim Sim Sim Sim
Efeitos fixos Não Não Sim Não Sim
Variáveis
instrumentais Não Não Não Sim Sim
σu - - 1,1966 - -
σe - - 0,7638 - -
Rho - - 0,7105 - -
R2 0,7065 0,8410 0,5469 0,8404 0,8387
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 444
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
modelo (2). Os modelos (4) e (5) foram obtidos por meio do uso de MMG, respec-
tivamente, sem e com efeitos fixos. Todas as variáveis binárias apresentaram
elevado grau de significância e optou-se por não apresentar seus resultados na
Tabela 6, já que não são o foco da análise no trabalho. Os resultados completos
das estimações são apresentados nas Tabelas 9 e 10 em anexo.
Cabe salientar, ainda, que a análise econométrica foi refeita utilizando-se um
mercado potencial para o produto 20% e 40% maior, porém esta mudança no
patamar do mercado não alterou significativamente as elasticidades-preço, o
que demonstra a estabilidade do modelo estimado, conforme pode ser visto na
Tabela 11 em anexo.
O coeficiente da variável de agrupamento σ foi significativo para todas as
especificações, o que corrobora o procedimento proposto inicialmente de sepa-
rar o mercado relevante, na sua dimensão produto, em tratores de grande porte
(ou potência) e de médio porte.
O parâmetro α estimado para a variável preço foi estatisticamente significa-
tivo para a maior parte das especificações. Para os modelos MMG, sua
significância aumentou consideravelmente.
Quanto às características do produto10, ambas apresentaram os sinais espe-
rados para a especificação (5). À medida que o valor das características aumen-
ta, reduz-se a diferença entre a participação do produto e do bem externo no
mercado. O tempo do produto no mercado apresentou significância para a mai-
oria das especificações econométricas analisadas. A potência do trator não apre-
sentou resultados estatisticamente significativos.
Com relação ao teste de Sargan (1958), para avaliar a qualidade das variáveis
instrumentais, obteve-se um valor de 0,075 para o modelo (5). Com este valor
rejeita-se a hipótese nula, ou seja, as variáveis instrumentais utilizadas na for-
mulação podem ser consideradas adequadas para tratar o problema de
endogeneidade do modelo.
A especificação escolhida para se proceder à análise das elasticidades foi
(5), pois apresenta parâmetros estimados significativos e trata o problema de
endogeneidade, evitando o problema de superestimação do poder de mercado
das empresas.11
Conforme pode ser visto na Tabela 7, os tratores de maior potência apresen-
taram elasticidades-preço da demanda própria maiores que as dos tratores de
menor potência.
Em relação ao subgrupo dos tratores de média potência, a Agrale, empresa
que pode ser considerada pequena no mercado para tratores médios, apresen-
10. Cabe ressaltar, que várias características foram testadas (por exemplo, número de concessionárias e revendas
autorizadas, etc.), porém não apresentaram resultados com significância estatística. Além disso, as caracterís-
ticas devem apresentar valores contínuos, pois variáveis do tipo “possui” e “não possui” já estão incluídas
nas dummies de efeito fixo. Haveria problema de colinearidade entre as dummies de efeito fixo e as caracte-
rísticas se as incluíssemos.
11. Não foram encontradas referências a cálculos de elasticidade-preço para o mercado nacional de tratores de
rodas para comparação com as obtidas neste trabalho.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 445
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
tou a maior elasticidade-preço da demanda própria dentro do subgrupo, da
ordem de 9,6 (em valor absoluto, ceteris paribus). A John Deere apresentou
valor muito próximo (9,5). A menor elasticidade própria neste subgrupo foi da
Massey Ferguson com 6,4. Quanto às elasticidades cruzadas dentro deste mes-
mo subgrupo, a maior foi da marca Massey Ferguson, a líder de mercado no
segmento: um aumento de 1% nos preços desta marca aumenta a quantidade
demandada das outras marcas em 4,8%.
Quanto ao subgrupo dos tratores de alta potência, a John Deere apresentou
a maior elasticidade-preço de demanda própria, de 14,7. No que tange às elasti-
cidades cruzadas dentro desse subgrupo, a Valtra foi a empresa que apresentou
maior valor, 4,6.
Nota-se, portanto, que com o fato das elasticidades próprias serem relativa-
mente altas, o exercício do poder de mercado pelas empresas atuantes no setor
torna-se mais difícil de ocorrer. Já em relação às elasticidades cruzadas dentro de
cada um dos subgrupos, é importante ressaltar que as elasticidades cruzadas de
uma empresa em relação às demais são as mesmas, ou seja, um aumento nos
preços de uma determinada marca afeta a demanda pelas outras marcas em igual
medida. Nesse sentido, a elasticidade cruzada da Agrale, por exemplo, em rela-
ção à John Deere, é a mesma que em relação à Valtra.13
Tabela 7.- Elasticidades-preço da demanda própria e elasticidade-preço da
demanda dentro e fora dos subgrupos para as fabricantes analisadas por
potência.12
Elasticidade Elasticidade Elasticidade Marca Mercado Própria cruzada no cruzada forasubgrupo do subgrupo
Agrale 50 cv a 99 cv -9,589 0,140 0,002
John Deere 50 cv a 99 cv -9,458 0,742 0,010
Valtra 50 cv a 99 cv -7,929 2,285 0,029
Massey Ferguson 50 cv a 99 cv -6,447 4,794 0,062
John Deere 100 cv a 199 cv -14,681 2,627 0,033
Massey Ferguson 100 cv a 199cv -11,992 3,663 0,046
Agrale 100 cv a 199 cv -11,839 2,291 0,029
Valtra 100 cv a 199 cv -10,583 4,554 0,053
New Holland 100 cv a 199 cv -9,080 3,113 0,040
12. As elasticidades foram estimadas pelo mesmo modelo, porém utilizando-se um mercado potencial 40% maior
para comparação. Os resultados são apresentados na Tabela 11 em anexo.
13. Foi devido a esta limitação que o presente estudo definiu, a priori, os agrupamentos (por meio da utilização
do modelo logit agrupado), e supôs-se que produtos pertencentes ao mesmo subgrupo possuem um grau de
substituição mais elevado.
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Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
No que tange às elasticidades cruzadas entre os subgrupos, os valores
encontrados foram pequenos. Este resultado indica limitada substituição entre
tratores de médio e de grande porte. Assim, a constatação de que o parâmetro
estimado (σ) indica a relevância do agrupamento por potência, somada à baixa
elasticidade-preço cruzada entre os subgrupos (entre tratores de média potên-
cia e tratores de alta potência), faz com que seja plausível que cada um desses
subgrupos componha um mercado relevante diferente.
Portanto, o mercado relevante do presente estudo é o mercado nacional de
tratores de grande e médio porte, analisados separadamente.
4.2 Análise da concentração de mercado
Uma determinação das parcelas de mercado das empresas foi feita a fim de
avaliar a concentração das empresas fabricantes de tratores. A concentração de
mercado foi analisada através do cálculo do CR2 e do CR4 para as vendas de
tratores de rodas, de grande e médio porte, bem como do HHI, para o período
compreendido entre 1999 e 2009.
Os dados da Tabela 8 apresentam os cálculos de razões de concentração
CRn e HHI, baseados nas vendas de tratores no mercado interno.
Avaliando-se o mercado relevante de tratores por potência – tratores médios
(50 a 99 cv) e grandes (100 a 199 cv) – o quadro de concentração do setor se
agrava. O índice de concentração CR4 para os tratores de grande potência atin-
giu 1,0 a partir da compra da marca Valtra pela AGCO, enquanto o CR2 atingiu
índices que giraram ao redor de 0,82, bem superiores aos de anos anteriores,
quando este índice estava abaixo de 0,6. O índice de concentração CR4 para o
mercado de tratores médios atingiu valores ao redor de 0,95 após a fusão e o CR2
valores ao redor de 0,85.
O HHI para ambos os subgrupos apresentou comportamento parecido com
o mercado para tratores de rodas analisado de maneira agregada, com forte
aumento após a aquisição da Valtra e retração gradual ao longo dos anos entre
2006 e 2009.
Apenas a título ilustrativo, quanto ao mercado de tratores tomados como um
todo (sem segmentar em médio e grande porte), em relação ao índice de concen-
tração CR2, observa-se que a produção de tratores de rodas a partir de 2005,
ocasião da aquisição da marca Valtra pela AGCO, sofreu aumento considerável.
Este fato ocorreu porque o mercado passou a ser amplamente dominado pelas
duas maiores empresas – AGCO e CNH. Quanto ao índice CR4 houve pouca
variação ao longo do período.
Quanto ao índice HHI, houve grande aumento no ano de 2005, devido à
compra da Valtra pela AGCO, o que evidencia aumento na desigualdade entre as
empresas do mercado. Todos os valores de HHI foram superiores a 0,18, ou seja,
este pode ser considerado um mercado altamente concentrado. A elevação no
HHI após a compra da Valtra pela AGCO foi de 0,21 para o mercado como um
todo. Para os dois subgrupos considerados, o aumento foi de 0,21 e 0,29, para
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 447
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
Tabela 8.- Índices de concentração (CR2 e CR4) e de Herfindahl-
Hirschman (HHI) da produção (em unidades) de tratores de rodas por
empresa e tamanho no Brasil: 1999 a 2009.
Marca 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tratores de rodas*
AGCO –
Massey 0,319 0,333 0,346 0,342 0,328 0,340 0,335 0,320 0,306 0,299 0,316
Ferguson
CNH - New 0,232 0,239 0,257 0,264 0,245 0,219 0,156 0,187 0,216 0,231 0,244Holland
AGCO – 0,276 0,239 0,233 0,225 0,233 0,247 0,306 0,285 0,280 0,263 0,218Valtra
John Deere 0,117 0,136 0,109 0,119 0,125 0,100 0,093 0,082 0,092 0,113 0,129
Yanmar 0,028 0,018 0,022 0,020 0,023 0,029 0,049 0,057 0,044 0,039 0,048
Agrale 0,022 0,027 0,027 0,026 0,031 0,055 0,053 0,058 0,049 0,038 0,037
CNH –
Case 0,006 0,008 0,006 0,005 0,014 0,010 0,008 0,012 0,012 0,016 0,009
Índice de
concentra- 0,595 0,579 0,609 0,611 0,588 0,587 0,805 0,803 0,815 0,810 0,787
ção (CR2)
Índice de
concentra- 0,944 0,954 0,951 0,955 0,946 0,916 0,951 0,943 0,956 0,962 0,963
ção (CR4)
Índice
(HHI) 0,247 0,248 0,256 0,255 0,247 0,243 0,452 0,418 0,408 0,393 0,369
Tratores de médio porte (50 cv a 99 cv)
AGCO –
Massey 0,431 0,452 0,474 0,443 0,447 0,434 0,449 0,405 0,398 0,356 0,349
Ferguson
CNH - New
Holland 0,190 0,185 0,220 0,249 0,217 0,216 0,158 0,212 0,242 0,286 0,290
AGCO –
Valtra 0,305 0,239 0,211 0,193 0,191 0,194 0,285 0,218 0,209 0,217 0,193
John Deere 0,072 0,097 0,069 0,084 0,090 0,070 0,070 0,056 0,062 0,066 0,100
Yanmar 0,001 0,023 0,021 0,025 0,041 0,056 0,013 0,079 0,061 0,057 0,049
Agrale 0,001 0,004 0,005 0,006 0,014 0,031 0,024 0,030 0,027 0,018 0,018
Índice de
concentra- 0,736 0,691 0,694 0,692 0,665 0,650 0,892 0,835 0,849 0,860 0,833
ção (CR2)
Índice de
concentra- 0,997 0,972 0,974 0,969 0,946 0,914 0,987 0,970 0,973 0,982 0,982
ção (CR4)
Índice
(HHI) 0,320 0,305 0,323 0,303 0,294 0,281 0,570 0,444 0,436 0,419 0,391
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 448
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
Tratores de grande porte (100 cv a 199 cv)
AGCO –
Valtra 0,270 0,259 0,274 0,271 0,275 0,302 0,401 0,416 0,397 0,353 0,340
AGCO –
Massey 0,205 0,211 0,237 0,262 0,259 0,283 0,234 0,245 0,221 0,248 0,264
Ferguson
John Deere 0,191 0,195 0,158 0,163 0,156 0,129 0,146 0,129 0,134 0,169 0,207
CNH - New
Holland 0,317 0,324 0,316 0,296 0,278 0,235 0,184 0,181 0,210 0,180 0,145
Agrale 0,010 0,006 0,007 0,007 0,017 0,040 0,028 0,016 0,022 0,023 0,025
CNH –
Case 0,007 0,005 0,007 0,002 0,014 0,010 0,006 0,013 0,015 0,026 0,020
Índice de
concentra- 0,587 0,588 0,598 0,568 0,568 0,585 0,826 0,855 0,844 0,807 0,811
ção (CR2)
Índice de
concentra- 0,982 0,994 0,993 0,993 0,983 0,960 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
ção (CR4)
Índice
(HHI) 0,252 0,258 0,261 0,257 0,253 0,250 0,462 0,491 0,452 0,433 0,436
*Inclui também tratores com menos de 50 cv e com mais de 200 cv.
Fonte: Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2009).
respectivamente os mercados de tratores médios e grandes. Ao longo dos anos
compreendidos entre 2006 e 2009 houve redução do índice HHI, devido ao
ganho de participação das empresas pequenas (Agrale e Yanmar), o que dimi-
nuiu a desigualdade entre as empresas do setor.
4.3 Entrada no setor
Quanto à entrada de novas empresas no mercado nacional de tratores, em
Brasil (2004) a empresa CNH apresentou um estudo sobre as condições de
entrada no mercado brasileiro de tratores agrícolas de rodas, no qual retratou os
seguintes aspectos: barreiras à entrada de natureza tecnológica relacionadas à
diferenciação de produto: o entrante teria dificuldades em obter os conhecimen-
tos técnicos necessários para projetar e desenvolver uma linha de produtos com
características de desempenho e qualidade comparáveis às dos produtores que
já estão no mercado; o processo produtivo é baseado em plantas complexas e
existe uma competência técnica que só é plenamente dominada com a experiên-
cia, o que gera vantagens absolutas de custo para as empresas já estabelecidas;
a presença de economias de escala e de escopo (principalmente em atividadesde pesquisa e desenvolvimento, fabricação e compras) faz com que o entrante
tenha que iniciar suas atividades com um porte elevado e deva conquistar rapi-
damente uma significativa parcela de mercado para viabilizar sua operação e
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 449
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
influenciar a dinâmica de preços; todavia, isso seria improvável no contexto do
mercado nacional de tratores agrícolas e nos seus diversos segmentos; a neces-
sidade de montar redes de distribuição e assistência técnica em escala nacional,
que demandam investimentos expressivos (milhões de Reais) e longo período
para a sua formação; necessidade de elevado volume de investimento, da ordem
de R$ 1,5 bilhão, com prazo superior a dois anos, sem contar com o investimento
em diversificação da linha de produção.
A empresa Agrale também relatou em Brasil (2004) que:
“A capacidade produtiva brasileira, já instalada, é suficiente para
atender às necessidades dos consumidores locais e também de dispor
de expressiva parcela ao mercado externo (...) aliadas à necessidade
de financiamento oficial para a comercialização de tratores agrícolas
de rodas, financiamento este vinculado à necessidade de atingimento
de índices mínimos de nacionalização dos produtos, e a ociosidade
atual da indústria nacional, não vemos a possibilidade de novos
entrantes ocuparem um espaço expressivo de mercado e que consigam
a remuneração adequada do capital investido, tanto no desenvolvi-
mento do produto local como na constituição de uma ampla rede de
distribuição e assistência técnica, necessários para atender ao merca-
do nacional, salvo surgimento de novas tecnologias que possam influ-
enciar decisivamente as opções de compra do mercado”.
Essas barreiras de entrada tecnológica e de capital também são apresentadas
no estudo do Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social (2005).
Segundo Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (2006),
a capacidade ociosa de máquinas agrícolas em 2003 foi de 29%, que é um índice
alto, sendo, portanto, um indício forte de barreira à entrada. Diante do exposto, é
possível afirmar que existem barreiras à entrada de outras empresas no setor.14
Quanto às importações, argumenta-se que tanto as taxas de entrada quanto
as taxas de internação são elevadas, o que dificulta a importação de tratores;
além disso, o histórico de entrada desses produtos é bastante baixo. Assim,
pode-se concluir que as importações não são capazes de contestar um eventual
exercício de poder de mercado das empresas atuantes no setor.
5. Conclusão
O presente estudo verificou, por meio de testes econométricos, que o merca-
do de tratores nacional deveria ser segmentado em médio e grande porte para a
análise de poder de mercado.
14. Se por um lado a suposição de existência de barreira à entrada de novas empresas no setor é corroborada pela
existência de capacidade ociosa na indústria, por outro indica que a indústria pode não estar operando no seu
ponto ótimo, o que dificultaria o exercício de poder de mercado por parte da indústria.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 450
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
As marcas comerciais apresentaram diferentes valores para as elasticidades
próprias e cruzadas. Para as marcas de propriedade da AGCO, estes valores foram
parecidos, mas a Massey Ferguson apresentou valores maiores, tanto para o
mercado de tratores de grande porte quanto para o mercado de médio porte. Além
disso, observou-se que os tratores de maior potência apresentaram elasticidades-
preço da demanda própria maiores que a dos tratores de menor potência.
No entanto, todas as demandas são elásticas em relação aos próprios pre-
ços. Isso dificulta o exercício de poder de mercado por parte das empresas
atuantes em cada um dos mercados de médio e grande porte de tratores. Já para
as elasticidades cruzadas, os valores podem ser considerados similares.
À semelhança dos resultados obtidos em estudos anteriores, este trabalho
demonstrou que o mercado relevante nacional de tratores de rodas, de médio e
grande porte, pode ser caracterizado por uma estrutura produtiva oligopolística,
sendo extremamente concentrado.
A dinâmica de aquisições no mercado, como o caso da compra da Valtra pela
AGCO, fez com que ocorressem modificações nas parcelas de mercado obtidas
por cada empresa. Os índices de concentração CR4 e CR2 a partir da compra da
marca Valtra pela AGCO tiveram elevações significativas, tanto para os subgrupos
de tratores de médio e grande porte, quanto para o mercado como um todo. O
HHI sofreu forte elevação em 2005 e retração gradual entre 2006 e 2009 para os
dois mercados analisados.
Concomitantemente, identificou-se a probabilidade de exercício de poder de
mercado através da análise de barreiras à entrada e da possibilidade de importa-
ção no mercado nacional. Neste sentido, observou-se que tanto as taxas de
importação quanto a taxas de internação são elevadas, o que dificulta a importa-
ção de tratores e colheitadeiras e, além disso, notou-se haver fortes barreiras à
entrada nesse setor.
6. Referências
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Submetido em 15 de agosto de 2010
Aprovado em 02 de dezembro de 2010
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 453
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
Anexos
Tabela 9.- Resultados econométricos para os modelos MQO.
Parâmetros (1) (2) (3)
Coefi- Erro z Coefi- Erro z Coefi- Erro zciente padrão ciente padrão ciente padrão
Preço do
produto 4,23E-06 0,0000 1,58 2,14E-06 0,0000 1,08 3,93E-06 0,0000 1,27
(α ^ )
Market
share no 0,9729 0,0239 40,78 0,9567 0,0177 54,03 0,8847 0,0360 24,54subgrupo
(σ^ )
 Potência -0,0059 0,0031 -1,90 -0,0037 0,0023 -1,61 0,0101 0,0480 0,21
(β^ 1)
Tempo do
produto 0,0027 0,0026 1,02 0,0021 0,0019 1,11 0,0522 0,0267 1,95no merca-
do (β^ 2)
dt99 -0,1942 0,1602 -1,21 -0,2512 0,1188 -2,12 - - -
dt00 0,0677 0,1691 0,40 0,0015 0,1254 0,01 0,2424 0,1079 2,25
dt01 0,0756 0,1651 0,46 0,0204 0,1224 0,17 0,1986 0,1076 1,85
dt02 1,0921 0,1548 7,05 1,0476 0,1148 9,13 1,1598 0,1019 11,38
dt03 0,1324 0,1415 0,94 0,1156 0,1049 1,10 0,1660 0,0957 1,74
dt05 -1,0628 0,1408 -7,55 -1,0729 0,1044 -10,28 -1,1170 0,1198 -9,32
dt06 -0,7567 0,1442 -5,25 -0,7850 0,1069 -7,34 -0,8742 0,1490 -5,87
djan - - - -0,2182 0,1296 -1,68 -0,2283 0,1297 -1,76
dfev - - - 0,3156 0,1297 2,43 0,2992 0,1299 2,30
dmar - - - 0,8052 0,1296 6,21 0,7916 0,1298 6,10
dabr - - - 0,9253 0,1296 7,14 0,9207 0,1296 7,10
dmai - - - 1,1899 0,1296 9,18 1,1853 0,1297 9,14
djun - - - 1,4409 0,1296 11,12 1,4388 0,1296 11,10
djul - - - 1,5190 0,1296 11,72 1,5185 0,1296 11,72
dago - - - 1,5557 0,1297 12,00 1,5457 0,1297 11,92
dset - - - 2,2740 0,1301 17,48 2,2726 0,1301 17,47
dout - - - 1,4822 0,1292 11,47 1,4843 0,1292 11,49
dnov - - - 0,6349 0,1291 4,92 0,6315 0,1291 4,89
cons -0,3805 0,2491 -1,53 -1,3551 0,2039 -6,65 -4,9595 4,9473 -1,00
σu - - - - - - 3,93E-06 0,0000 1,27
σe - - - - - - 0,8847 0,0360 24,54
Rho - - - - - - 0,0101 0,0480 0,21
Teste de Hausman χ²(18)= 19.288,66
(1) MQO.
(2) MQO com variáveis binárias para os meses.
(3) Efeitos fixos com variáveis binárias para os meses.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 454
Cassiano Bragagnolo, Mariusa Momenti Pitelli e Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
Tabela 10. Resultados econométricos para os modelos MMG.
Parâmetros (4) (5)
Coeficiente Erro z Coeficiente Erro z
padrão padrão
Preço do 5,62E-06 0,0000 0,69 1,73E-05 0,0000 3,45produto (α ^ )
Market share no 0,9536 0,0216 44,08 0,8916 0,0359 24,82subgrupo (σ ^ )
Potência (β^ 1) -0,0071 0,0080 -0,89 -0,0072 0,0297 -0,24
Tempo do produto 0,0034 0,0036 0,96 -0,0588 0,0734 -0,80no mercado (β^ 2)
dt99 -0,1647 0,2196 -0,75 -0,2339 0,3781 -0,62
dt00 0,1152 0,2737 0,42 0,2232 0,3278 0,68
dt01 0,1264 0,2533 0,50 0,2639 0,2738 0,96
dt02 1,1334 0,2609 4,34 1,2555 0,2638 4,76
dt03 0,1396 0,0799 1,75 0,1462 0,0984 1,49
dt05 -1,0571 0,0761 -13,90 -0,9404 0,1023 -9,19
dt06 -0,7418 0,1172 -6,33 -0,4720 0,1658 -2,85
djan -0,2165 0,0951 -2,28 -0,2074 0,0926 -2,24
dfev 0,3148 0,0777 4,05 0,3074 0,0795 3,87
dmar 0,8035 0,0806 9,96 0,7911 0,0830 9,54
dabr 0,9221 0,0815 11,32 0,9098 0,0836 10,89
dmai 1,1847 0,0704 16,83 1,1662 0,0730 15,97
djun 1,4366 0,0720 19,94 1,4226 0,0733 19,40
djul 1,5165 0,0669 22,68 1,5098 0,0689 21,91
dago 1,5504 0,0794 19,53 1,5293 0,0828 18,47
dset 2,2738 0,2583 8,80 2,2565 0,2590 8,71
dout 1,4774 0,0781 18,93 1,4678 0,0802 18,31
dnov 0,6320 0,0796 7,94 0,6251 0,0808 7,74
cons -1,4883 0,3637 -4,09 - - -
Teste de Sargan J Hansen: 1,011 J Hansen: 0,075
 χ² (1) P-valor = 0,31460 χ² (1) P-valor = 0,78361
(4) MMG.
(5) MMG com efeitos fixos.
Revista de Economia e Administração, v.9, n.4, 427-455p, out./dez. 2010 455
Concentração e poder de mercado na indústria brasileira de tratores
Tabela 11.- Elasticidades-preço da demanda própria e elasticidade-preço
da demanda dentro e fora dos grupos para as fabricantes analisadas por
potência, estimadas com mercado potencial 40% maior.
Elasticidade Elasticidade Elasticidade Marca Mercado Própria cruzada no cruzada forasubgrupo do subgrupo
Agrale 50 cv a 99 cv - 7,893 0,105 0,003
John Deere 50 cv a 99 cv - 7,828 0,558 0,018
Valtra 50 cv a 99 cv - 6,680 1,717 0,053
Massey Ferguson 50 cv a 99 cv - 5,638 3,603 0,113
John Deere 100 cv a 199 cv - 12,256 1,973 0,060
Massey Ferguson 100 cv a 199 cv - 10,119 2,751 0,084
Agrale 100 cv a 199 cv - 9,895 1,722 0,054
Valtra 100 cv a 199 cv - 9,027 3,417 0,097
New Holland 100 cv a 199 cv - 7,685 2,339 0,073