Sumário Executivo
Este relatório apresenta a análise exploratória das importações brasileiras de quatro moléculas-chave
de agroquímicos: Glifosato, 2,4-D,
Mancozebe e Cletodim.
A análise utilizou dados oficiais do Comex Stat (2020-2025) e preços de distribuição coletados pela Kynetec.
Um desafio metodológico significativo foi identificado: os códigos NCM inicialmente fornecidos
mostraram-se insuficientes para capturar o volume real de importações. Através de pesquisa detalhada
na estrutura do Sistema Harmonizado (SH), foram identificados NCMs adicionais nos Capítulos 29 (compostos
químicos isolados) e 38 (produtos formulados), permitindo uma análise mais representativa do mercado.
A análise de tendência revelou um padrão comum às quatro moléculas:
estabilidade em 2020, escalada iniciando em meados de 2021 (desestabilização da cadeia
durante a pandemia), pico acentuado em 2022 (agravado pela guerra na Ucrânia e gargalos
logísticos na China), e normalização a partir do segundo semestre de 2022. O Glifosato
foi particularmente afetado: o preço de venda do Roundup WG quintuplicou, de R$ 25/kg
para R$ 120/kg. Em 2023, os preços retornaram próximos ao patamar pré-crise, porém uma
nova pressão de alta emerge em 2025 devido à redução de capacidade produtiva por
fabricantes chineses.
A análise de correlação investigou a relação entre variações do preço
de importação e variações do preço de venda, identificando dinâmicas distintas por molécula.
Glifosato apresenta correlação moderada-forte (r=0.55) com janela de 3 meses, indicando
repasse rápido de custos. 2,4-D mostra correlação moderada (r=0.41) com janela de 6 meses,
respondendo a tendências mais persistentes. Mancozebe apresenta correlação fraca (r≈0.25),
consistente com a estratégia da UPL de absorver volatilidade via integração vertical.
Para Cletodim, a correlação é negativa (r≈-0.30), porém a interpretação é limitada:
os NCMs de importação disponíveis agregam múltiplas moléculas, não representando
fielmente o custo do ingrediente ativo.
Principal Descoberta
Glifosato e 2,4-D são candidatos viáveis para modelos preditivos utilizando
variação do preço de importação como feature (r=0.55 e r=0.41). Mancozebe
apresenta correlação fraca, exigindo maior peso em variáveis externas.
Para todas as moléculas, features de mercado (demanda agrícola, clima, câmbio, etc)
são necessárias para capturar a dinâmica completa. Cletodim requer estudo
adicional para identificar fontes de dados de importação mais granulares.
1. Ranking e Evolução de Volumes Importados
Análise comparativa das quatro moléculas no período 2020-2025
A tabela abaixo apresenta o ranking das moléculas por valor e volume importado em 2025.
A China mantém posição dominante como origem principal para três das quatro moléculas,
enquanto a Índia lidera no fornecimento de Mancozebe.
| Rank |
Molécula |
Valor (USD MM) |
Volume (ton) |
Preço Médio (R$/kg) |
Origem Principal |
| 1º |
Cletodim* |
1.430,00 |
281.942 |
28,06 |
China (91%) |
| 2º |
Glifosato |
774,00 |
255.237 |
16,81 |
China (88%) |
| 3º |
Mancozebe |
444,30 |
135.179 |
18,32 |
Índia (65%) |
| 4º |
2,4-D |
182,40 |
100.029 |
10,06 |
China (75%) |
* Nota sobre Cletodim: Os volumes apresentados incluem dados dos NCMs 38.08.93.29
e 29.30.90.39, que agregam múltiplas moléculas junto ao Cletodim. Os valores reais para esta
molécula específica são menores que os reportados.
Evolução Anual de Valores Importados
Valor Importado por Molécula (2020-2025)
Em milhões de USD | Fonte: Comex Stat
O ano de 2022 marcou o pico de valor importado de Glifosato (USD 2,25 bilhões)
e Cletodim (USD 1,96 bilhão), impulsionado pela escalada de preços durante
a pandemia e guerra da Ucrânia. Em 2023-2024, observa-se normalização com
retração da demanda e ajuste de estoques.
2. Tendência de Preços nos Últimos 5 Anos
Análise da evolução dos preços de importação e venda no canal de distribuição
A análise temporal revela dinâmicas distintas entre moléculas. Glifosato apresentou a maior amplitude,
quintuplicando de R$25 para R$125/kg no pico de 2022. 2,4-D e Cletodim triplicaram e
dobraram respectivamente. Mancozebe manteve-se estável, com a UPL absorvendo a volatilidade via
integração vertical com fábricas na Índia. Em 2025, observa-se leve retomada de preços associada à redução de
capacidade produtiva chinesa.
Evolução do Preço de Venda ao Distribuidor
Produto representativo por molécula | R$/kg | Fonte: Kynetec
Hipóteses para Modelagem Preditiva
A decomposição das séries temporais revelou: (1) tendência com padrão polinomial, capturável via
splines ou média móvel; (2) sazonalidade de baixa amplitude, modelável com seno/cosseno;
(3) resíduos elevados em 2022, indicando necessidade de variáveis externas como câmbio, frete
marítimo e área plantada. A similaridade entre produtos do mesmo ingrediente ativo sugeriu inicialmente
modelagem por grupo de IA, com features categóricas para segmento de mercado e força de marca.
Contexto Geopolítico
A escalada de preços iniciou em meados de 2021 com a desestabilização da cadeia de suprimentos
durante a pandemia. Com a guerra da Ucrânia em fevereiro de 2022, custos de energia e fertilizantes
elevaram-se ainda mais, enquanto lockdowns na China causaram gargalos logísticos.
O Glifosato foi particularmente afetado por ter 66% da produção global concentrada na China.
O Cletodim sofreu com a escassez de Etil Mercaptano, matéria-prima controlada por poucos fabricantes
ocidentais. A normalização veio no segundo semestre de 2022 com retração da demanda, recomposição
de estoques e relaxamento das políticas de Covid-19 na China em dezembro de 2022.
Em 2025, nova pressão de preços reflete redução de capacidade produtiva chinesa por baixa rentabilidade.
3. Correlação entre Variação do Preço de Importação e Venda
Análise de cross-correlation com diferentes defasagens temporais (lags)
A análise de correlação cruzada investigou a relação entre variações no preço de importação
e subsequentes variações no preço de venda ao canal de distribuição. Foram testadas múltiplas
transformações (variação percentual mensal, trimestral e semestral) com defasagens de 0 a 6 meses.
| Molécula |
Melhor Feature |
Lag Ótimo |
Pearson (r) |
p-valor |
Interpretação |
| Glifosato |
Var. % trimestral |
0 meses |
0.553 |
< 0.001 |
Forte, resposta imediata |
| 2,4-D |
Var. % semestral |
0 meses |
0.409 |
< 0.001 |
Moderada, tendência 6m |
| Mancozebe |
Var. % trimestral |
4 meses |
0.246 |
0.048 |
Fraca, absorção de custos |
| Cletodim |
Var. % semestral |
1-2 meses |
-0.324 |
0.009 |
Negativa*, dados ruidosos |
* Correlação negativa do Cletodim: O sinal invertido e a divergência entre
correlações de Pearson e Spearman indicam que os dados de importação (NCMs 38.08.93.29 e
29.30.90.39 agregam múltiplas moléculas) não representam adequadamente o custo real do
Cletodim, inviabilizando modelagem preditiva confiável para esta molécula.
Implicações para Modelagem Preditiva
Glifosato apresenta as melhores perspectivas para um modelo preditivo,
com correlação forte (r=0.55) e estatisticamente significativa. A resposta imediata (lag 0)
às variações trimestrais de preço de importação sugere que distribuidores monitoram
ativamente tendências de custo e ajustam preços rapidamente. Análise por produto confirmou
padrão similar entre Roundup WG (r=0.53) e Zapp QI 620 (r=0.55).
2,4-D também oferece potencial, especialmente considerando variações
de médio prazo (6 meses). A análise por produto revelou heterogeneidade:
Aminol 806 (r=0.43) e U 46 BR (r=0.4) respondem mais fortemente que 2,4-D Nortox (r=0.20),
sugerindo diferentes estratégias de posicionamento de mercado.
Mancozebe demanda abordagem diferenciada. A correlação fraca (r=0.25) com
lag de 4 meses não indica ausência de relação, mas sim uma estratégia deliberada de
estabilização de preços pela UPL via integração vertical. Modelos para esta molécula
devem incorporar variáveis de posicionamento competitivo e capacidade de absorção de
custos, sendo preferível modelagem agregada com posterior desagregação por produto.
Cletodim apresenta limitações estruturais nos dados. A correlação negativa
e a divergência entre Pearson (significativo) e Spearman (não significativo) sugerem
relação não-linear. Como os NCMs utilizados agregam múltiplas moléculas,
o preço de importação não representa adequadamente o seu custo real.
Modelagem confiável exigiria estudo mais aprofundado para entender como melhor
obter informações de importação.
4. Insights de Negócio
-
Concentração de origem: A dependência da China (>70% do volume para 3 de 4 moléculas)
representa risco de supply chain. Eventos como lockdowns ou tensões comerciais impactam diretamente
disponibilidade e preços.
-
Estratégias de pricing diferenciadas: Enquanto herbicidas (Glifosato, 2,4-D) repassam
volatilidade rapidamente, fungicidas (Mancozebe) demonstram maior estabilidade, possivelmente devido
a contratos de longo prazo ou integração vertical dos fabricantes.
-
Janela de previsibilidade: Glifosato responde imediatamente a variações
trimestrais no preço de importação, enquanto 2,4-D acompanha tendências semestrais.
Monitorar essas janelas permite antecipar movimentos de mercado.
-
Nova baseline de custos: Os preços pós-2022 estabilizaram em patamar superior ao
pré-crise, indicando que parte do choque foi estrutural e não apenas conjuntural.
5. Limitações Metodológicas
A principal limitação identificada refere-se à granularidade dos códigos NCM.
Os códigos fornecidos inicialmente (29.22.19.12 para 2,4-D, 38.08.93.24 para Glifosato,
38.24.99.86 para Mancozebe e 29.30.90.39 para Cletodim) representavam apenas parte do
mercado real. A pesquisa identificou NCMs adicionais que ampliam a cobertura, mas como alguns NCMs
(especialmente 38.08.93.29 para Cletodim) agrupam múltiplas substâncias ativas,
é impossível isolar o volume específico da molécula de interesse.
Adicionalmente, duas séries de preço de venda apresentaram descontinuidades significativas:
Glyphosate AE 720 Post-Patent e Clethodim 240 Post-Patent possuem gaps de aproximadamente 24 meses
(2023-2025), impossibilitando decomposição STL completa e exigindo sua exclusão da análise de correlação.
As moléculas correspondentes permanecem representadas pelos demais produtos.
6. Recomendações
-
Incorporar variáveis externas: Importar as features identificadas no estudo
exploratório (como câmbio, frete marítimo, área plantada, entre outras) para traduzir a
dinâmica de mercado para o modelo e quantificar sua correlação com a variação de preço de venda.
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Incluir indicadores macroeconômicos: Avaliar o impacto de variáveis como
taxa Selic, preço de commodities agrícolas e índices climáticos (El Niño/La Niña) na
formação de preços do setor.
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Buscar dados de importação mais granulares: Verificar viabilidade de obter
informações diretamente com importadoras para superar a limitação dos NCMs agregados,
especialmente para Cletodim.
-
Investigar dados de estoque: A análise não incorpora níveis de estoque
nas revendas, fator que influencia significativamente a dinâmica de preços independentemente
do custo de importação.
