Package: readr Version: 2.1.5
Package: dplyr Version: 1.1.4
Package: tidyr Version: 1.3.1
Package: tidyverse Version: 2.0.0
Package: ggplot2 Version: 3.4.2
Package: lubridate Version: 1.9.2
Package: knitr Version: 1.47 Abertura do mercado de Gás Natural: Uma análise do impacto econômico
INTRODUÇÃO
O gás natural produzido no Brasil, em sua imensa maioria, é proveniente de poços associados, ou seja, a produção está diretamente relacionada a exploração de Petróleo. Na década de 1980 foram encontradas reservas significativas de gás natural na Bacia de Campos, a Petrobras já comercializava o hidrocarboneto, mas até então sem muita relevância na matriz energética do país. Desde a década de 1970, a produção tem crescido de forma constante e nos últimos nove anos o gás a produção acelerou, com uma taxa média de crescimento anual de 11%. Até cerca de uma década atrás, o gás associado era visto como pouco mais do que um subproduto da produção de petróleo e era principalmente injetado para melhorar a recuperação de petróleo. Num contexto de procura crescente, o gás associado tem agora um lugar crucial no mix energético do país, apesar da sua limitada produção atual. (IEA, 2018) À medida que novas reservas de gás natural eram encontradas, era fundamental que houvesse a disponibilização de infraestrutura para o escoamento e comercialização do produto. Ainda na década de 1980, deu-se início os investimentos em gasodutos e unidades de processamento do gás natural, esse processo ocorreu com a Petrobras como sendo a maior investidora em toda infraestrutura. A cadeia de gás natural pode ser considerada uma indústria de redes integradas devido à sua natureza de funcionamento, que envolve diversas etapas interligadas desde a produção até o consumo final, conforme definido pelo Centro Brasileiro de Infraestrutura (CBIE), as indústrias de rede são geradas em setores em que há monopólio natural, mas com significativa presença de economias de escala. A indústria de rede recebe esse nome principalmente porque é constituída por uma extensa rede de interconexões fixas. Ainda de acordo com o CBIE, a cadeia nacional de gás natural, apresentada na Figura abaixo, é composta de três segmentos principais.
Na indústria de óleo e gás, são conhecidos por upstream, midstream e downstream, Estes segmentos representam a exploração e produção do gás natural, seu transporte através de gasodutos, o processamento para remover impurezas e ajustar suas propriedades, o armazenamento, a distribuição. Neste contexto, é possível afirmar que a participação da Petrobras foi fundamental para o desenvolvimento da indústria de gás natural, visto que esteve envolvida nos principais projetos, desde a exploração e produção, gasodutos de escoamento, unidade de processamento e transporte, até a entrega às distribuidoras locais. Vejamos o que dizem Barroso, Kelman e Gaspar (2020) a respeito do papel da Petrobras na dinâmica do gás natural no Brasil: “Refletindo sua posição como produtora do gás no litoral brasileiro, compradora do gás da Bolívia, construtora e gestora da rede de gasodutos de escoamento e de transporte no Brasil, sócia da maioria das distribuidoras estaduais e consumidora de grande parcela do gás. Controlando o uso do gás produzido no Pré-Sal e mediante maior ou menor investimento em gasodutos e consumo nas usinas termoelétricas que opera, a empresa tem tido poder para, através de seu portfólio de ativos e flexibilidades, determinar o preço e a disponibilidade do produto para os consumidores domésticos. Este processo resultou numa verticalização da indústria do gás natural, onde a Petrobras tinha participação em todos os elos da cadeia, desde a produção até a entrega para a distribuidoras locais, inclusive com participação acionaria nas distribuidoras estaduais. É importante destacar que a Constituição de 1988, estabeleceu que caberia aos Estados explorar diretamente, ou mediante concessão, os serviços locais de gás canalizado, seja o estado com um território unificado ou dividido por regiões geográficas. (Art. 25, III, CF 1988). Até 1997 a Petrobras possuía o monopólio na exploração e produção de Petróleo e gás natural. Após a publicação da Lei n° 9.478 de 06 de agosto de 1997, o monopólio foi quebrado, sendo possível que outras empresas atuassem no mercado. Era o início da abertura do mercado. Posteriormente, outras ações foram adotadas, sempre com o objetivo de tornar o mercado aberto. Em 2016, o programa Gás para Crescer teve como objetivo aumentar a concorrência no setor do gás natural ao garantir o acesso de terceiro as infraestruturas essenciais e do sistema de transporte e estabelecendo regras orientadas para o mercado. O programa Gás para crescer culminou em um novo marco regulatório, agora capaz de resolver as barreiras encontras nas ações anteriores. Foi editada a Lei 14.132/2021 e com base nessa legislação e outras resoluções, em 2022 deu-se início a uma nova fase do setor de gás natural, com a entrada de novos agentes comercializadores e carregadores. Diante deste cenário, este trabalho tem por objetivo geral analisar a dinâmica de preços do GN após a abertura do setor, assim como outros aspectos relevantes do mercado, como, custos de produção e de transporte, número de concorrentes, número de clientes, de volume de GN comercializado e interação estratégica entre os participantes do setor. É evidente sua relevância e a necessidade de ações com vistas a melhorar sua competitividade, logo, a presente pesquisa justifica-se devido a relevância do gás natural na matriz energética do país, estando presente nas residências, comércios, indústrias, veículos e nas usinas termelétricas para geração de energia. É fundamental avaliar os impactos econômicos da abertura do mercado de gás natural, considerando tanto os potenciais benefícios quanto os desafios associados a essa transformação. Compreender como a liberalização afeta os preços, a competitividade das indústrias consumidoras, a alocação de recursos e a inovação tecnológica auxiliará ações, inclusive de políticas públicas para o desenvolvimento do setor. Faz-se necessário observar que neste processo, coube a Petrobras a disponibilização de capacidade em toda cadeia do gás natural, como anteriormente já comentado, devido sua intensa participação no processo de construção de infraestrutura, era detentora de toda capacidade no gasoduto de transporte, de escoamento, das unidades de processamento, em síntese, até então, era a única empresa com acesso a todos os elos da cadeia e capaz de comercializar o gás natural no Brasil. Dado que uma infraestrutura de redes requer altos valores de investimentos, em todo o mundo houve, em algum momento, uma estrutura semelhante a encontrada no Brasil até então. Entretando, países como Estados Unidos, Reino Unidos e membros da União Europeia já se encontram com mercado maduro e passaram pelo processo de liberalização do mercado. O processo pretendido na indústria do gás natural no Brasil, considera a experiência internacional.
METODOLOGIA
Para analisar as mudanças ocorridas na legislação e o impacto econômico provocado na indústria do gás natural devido a abertura do mercado, verificaremos como a entrada de novo agentes comercializadores e o acesso as infraestruturas essenciais impactaram o mercado, que passou do monopólio da Petrobras para um mercado em que há competição entre empresas.
Foram coletados o preço do Brent e do dólar no período compreendido entre 01 de janeiro de 2020 e 31 de dezembro de 2023. e os percentuais de indexação praticados pelos agentes comercializadores.
As médias trimestrais foram calculadas para que seja possível encontrar o preço da molécula a cada período. Serão comparadas os preços no cenário de mercado fechado, ou seja, até 2021 preço exclusivo da Petrobras e os preços do mercado aberto.
2.1. Pacotes utilizados para análise dos dados
2.2. Leitura dos dados
setwd("C:/Users/fgs/Documents/projetos_mesp/dados/projetos_mesp")
dadosdolarbrent <- readr::read_delim(
"C:/Users/fgs/Documents/projetos_mesp/dados/dolarbrent.csv",
delim = ";")2.3. Estrutura e ajuste dos dados
glimpse(dadosdolarbrent)Rows: 1,461
Columns: 4
$ data <chr> "01/01/2020", "02/01/2020", "03/01/2020", "04/01/2020", "05/0…
$ dolar <dbl> NA, 40213, 40522, NA, NA, 40554, 40841, 40672, 40744, 40745, …
$ brent <dbl> NA, 6705, 6908, NA, NA, 7025, 6874, 6731, 6658, 6677, NA, NA,…
$ henryhub <dbl> NA, 205, 206, NA, NA, 21, 217, 209, 205, 205, NA, NA, 203, 21…dadosdolarbrent <- dadosdolarbrent %>%
mutate(data = as.Date(data, format = "%d/%m/%Y"))
dadosdolarbrent <- dadosdolarbrent %>%
mutate(dolar = dolar / 10000,
brent = brent / 100,
henryhub = henryhub / 100)
dadosdolarbrent <- dadosdolarbrent %>%
drop_na()
print(dadosdolarbrent)# A tibble: 948 × 4
data dolar brent henryhub
<date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2020-01-02 4.02 67.0 2.05
2 2020-01-03 4.05 69.1 2.06
3 2020-01-06 4.06 70.2 0.21
4 2020-01-07 4.08 68.7 2.17
5 2020-01-08 4.07 67.3 2.09
6 2020-01-09 4.07 66.6 2.05
7 2020-01-10 4.07 66.8 2.05
8 2020-01-13 4.13 64.1 2.03
9 2020-01-14 4.14 64.4 2.15
10 2020-01-15 4.16 63.3 2.01
# ℹ 938 more rowsdadosdolarbrent_trimestre <- dadosdolarbrent |>
mutate(trimestre = paste0("Q", lubridate::quarter(data), "-", lubridate::year(data))) |>
group_by(trimestre) |>
summarise(
media_dolar_trimestre = mean(dolar, na.rm = TRUE),
media_brent_trimestre = mean(brent, na.rm = TRUE)
)
print(dadosdolarbrent_trimestre)# A tibble: 16 × 3
trimestre media_dolar_trimestre media_brent_trimestre
<chr> <dbl> <dbl>
1 Q1-2020 4.40 45.2
2 Q1-2021 4.74 54.5
3 Q1-2022 4.99 92.2
4 Q1-2023 4.42 71.5
5 Q2-2020 5.12 25.5
6 Q2-2021 4.88 63.6
7 Q2-2022 4.45 101.
8 Q2-2023 4.48 71.7
9 Q3-2020 4.83 40.0
10 Q3-2021 4.59 65.7
11 Q3-2022 4.70 94.6
12 Q3-2023 4.66 76.2
13 Q4-2020 4.57 38.7
14 Q4-2021 4.97 70.8
15 Q4-2022 4.84 77.6
16 Q4-2023 4.41 78.3ANÁLISE DOS DADOS
As principais variáveis para precificação do gás natural no Brasil entre 2019 e 2021 eram o brent e o dólar. Neste período o mercado estava concentrado com a Petrobras e a fórmula constante nos contratos era a seguinte:
\[PG = PM + PT\],
onde:
- PG = Preço do Gás
- PM = Preço da molécula
- PT = Preço do Transporte
No período analisado o mercado encontrava-se verticalizado, por este motivo a preço do transporte era dado no contrato e não havia a possibilidade de contratação por parte do comprador, ou seja, necessariamente era responsabiliade da Petrobras a gestão do transporte. Dito isto, o foco da análise para a ser o Preço da Molécula. A fórmula da parcela do preço da molécula era dado por:
- \(PM~t~\) = Preço da molécula em determinado trimestre
- \(PM~0~\) = Preço da molécula inicial
- \(brent~t~\) = Média do brent em determinado trimestre
- \(brent~0~\) = Brent inicial
- \(TC~t~\) = Média da Taxa de câmbio em determinado trimestre
- \(TC~0~\) = Taxa de câmbio inicial
PM0 <- 1.0294
brent0 <- 63.1317
tc0 <- 3.7684dadosdolarbrent_trimestre <- dadosdolarbrent_trimestre |>
mutate(data_trimestre = case_when(
grepl("Q1", trimestre) ~ paste0("01-01-", substr(trimestre, 4, 7)),
grepl("Q2", trimestre) ~ paste0("01-04-", substr(trimestre, 4, 7)),
grepl("Q3", trimestre) ~ paste0("01-07-", substr(trimestre, 4, 7)),
grepl("Q4", trimestre) ~ paste0("01-10-", substr(trimestre, 4, 7))
),
data_trimestre = dmy(data_trimestre))dadosdolarbrent_trimestre <- dadosdolarbrent_trimestre |>
mutate(PMt = PM0 * (media_brent_trimestre / brent0) * (media_dolar_trimestre / tc0)) |>
arrange(data_trimestre)
dadosdolarbrent_trimestre <- dadosdolarbrent_trimestre |>
select(trimestre, media_dolar_trimestre, media_brent_trimestre, PMt)
print(dadosdolarbrent_trimestre)# A tibble: 16 × 4
trimestre media_dolar_trimestre media_brent_trimestre PMt
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Q1-2020 4.40 45.2 0.860
2 Q2-2020 5.12 25.5 0.565
3 Q3-2020 4.83 40.0 0.834
4 Q4-2020 4.57 38.7 0.765
5 Q1-2021 4.74 54.5 1.12
6 Q2-2021 4.88 63.6 1.34
7 Q3-2021 4.59 65.7 1.31
8 Q4-2021 4.97 70.8 1.52
9 Q1-2022 4.99 92.2 1.99
10 Q2-2022 4.45 101. 1.94
11 Q3-2022 4.70 94.6 1.92
12 Q4-2022 4.84 77.6 1.63
13 Q1-2023 4.42 71.5 1.37
14 Q2-2023 4.48 71.7 1.39
15 Q3-2023 4.66 76.2 1.54
16 Q4-2023 4.41 78.3 1.49 kable(dadosdolarbrent_trimestre,
col.names = c("Trimestre", "Média Dólar", "Média Brent", "PMt"),
caption = "Médias Trimestrais do Dólar e do Brent e PMt")| Trimestre | Média Dólar | Média Brent | PMt |
|---|---|---|---|
| Q1-2020 | 4.397862 | 45.19783 | 0.8600800 |
| Q2-2020 | 5.123890 | 25.48552 | 0.5650318 |
| Q3-2020 | 4.826081 | 39.95065 | 0.8342535 |
| Q4-2020 | 4.573795 | 38.66683 | 0.7652353 |
| Q1-2021 | 4.738345 | 54.52300 | 1.1178566 |
| Q2-2021 | 4.879110 | 63.56448 | 1.3419454 |
| Q3-2021 | 4.591872 | 65.74900 | 1.3063471 |
| Q4-2021 | 4.970547 | 70.77190 | 1.5221052 |
| Q1-2022 | 4.988477 | 92.17850 | 1.9896527 |
| Q2-2022 | 4.446335 | 100.80421 | 1.9393694 |
| Q3-2022 | 4.699435 | 94.57000 | 1.9229975 |
| Q4-2022 | 4.842290 | 77.56121 | 1.6250810 |
| Q1-2023 | 4.415748 | 71.47180 | 1.3655848 |
| Q2-2023 | 4.480795 | 71.67807 | 1.3896999 |
| Q3-2023 | 4.658887 | 76.17279 | 1.5355420 |
| Q4-2023 | 4.407279 | 78.33138 | 1.4937779 |
Com a abertura do mercado, os novos agentes apresentaram novos preços e nova fórmula de cálculo. Abaixo apresentada
\(PMt_n = Brentt * fatorbrent * TCt / 26,8081\)
dados_fatores_brent <- data.frame(
Supridor = c("X", "Y", "Z"),
Fator_Brent = c(0.10, 0.087, 0.119)
)
print(dados_fatores_brent) Supridor Fator_Brent
1 X 0.100
2 Y 0.087
3 Z 0.119kable(dados_fatores_brent, col.names = c("Supridor", "Fator Brent"), caption = "Fatores Brent por Supridor")| Supridor | Fator Brent |
|---|---|
| X | 0.100 |
| Y | 0.087 |
| Z | 0.119 |
fator_brent_x <- 0.100
dadosdolarbrent_trimestre_x <- dadosdolarbrent_trimestre |>
mutate(
pmx = media_brent_trimestre * fator_brent_x * media_dolar_trimestre / 26.8081,
year = lubridate::year(lubridate::dmy(paste0("01-", substr(trimestre, 4, 7)))),
quarter = lubridate::quarter(lubridate::dmy(paste0("01-", substr(trimestre, 4, 7))))
) |>
arrange(year, quarter)Warning: There were 2 warnings in `mutate()`.
The first warning was:
ℹ In argument: `year = lubridate::year(...)`.
Caused by warning:
! All formats failed to parse. No formats found.
ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 1 remaining warning.print(dadosdolarbrent_trimestre_x)# A tibble: 16 × 7
trimestre media_dolar_trimestre media_brent_trimestre PMt pmx year
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Q1-2020 4.40 45.2 0.860 0.741 NA
2 Q2-2020 5.12 25.5 0.565 0.487 NA
3 Q3-2020 4.83 40.0 0.834 0.719 NA
4 Q4-2020 4.57 38.7 0.765 0.660 NA
5 Q1-2021 4.74 54.5 1.12 0.964 NA
6 Q2-2021 4.88 63.6 1.34 1.16 NA
7 Q3-2021 4.59 65.7 1.31 1.13 NA
8 Q4-2021 4.97 70.8 1.52 1.31 NA
9 Q1-2022 4.99 92.2 1.99 1.72 NA
10 Q2-2022 4.45 101. 1.94 1.67 NA
11 Q3-2022 4.70 94.6 1.92 1.66 NA
12 Q4-2022 4.84 77.6 1.63 1.40 NA
13 Q1-2023 4.42 71.5 1.37 1.18 NA
14 Q2-2023 4.48 71.7 1.39 1.20 NA
15 Q3-2023 4.66 76.2 1.54 1.32 NA
16 Q4-2023 4.41 78.3 1.49 1.29 NA
# ℹ 1 more variable: quarter <int>Comportamento das variáveis
taxa_conversao <- max(dadosdolarbrent$dolar, na.rm = TRUE) / max(dadosdolarbrent$brent, na.rm = TRUE)
ggplot(dadosdolarbrent, aes(x = data)) +
geom_line(aes(y = dolar, color = "Dolar")) +
geom_line(aes(y = brent * taxa_conversao, color = "Brent")) +
scale_y_continuous(
name = "Dolar",
sec.axis = sec_axis(~ . / taxa_conversao, name = "Brent")
) +
labs(title = "Variação do Dolar e Brent ao longo do tempo",
x = "Data", color = "Legenda") +
theme_minimal()
CONCLUSÃO
De forma preliminar é possível verificar que o preço da molécula reduziu quando comparado ao mercado antes de sua abertura. Os fatores Brent análisados correspondem ao primeiro ano de abertura do mercado. A presença da Petrobras ainda é significativa, visto que sua produçao corresponde a, aproximadamente, 80% da demanda do país. Além disso, o Brasil não é autosuficiente no gás natural, sendo necessário a importação da Bolívia e GNL, estes fatores cooperam no processo de precificação, uma vez que o país fica exposto a externalidades do mercado internacional.