Portos Públicos e Terminais de Uso Privado no Brasil

Este working paper analisa os determinantes socioeconômicos, geográficos e de infraestrutura de transportes que influenciam a localização de Portos Organizados (públicos) e Terminais de Uso Privado (TUPs) nos municípios costeiros brasileiros. Considerando a importância estratégica do modal aquaviário para o comércio exterior nacional, responsável pelo escoamento de mais de 90% do volume de mercadorias transacionadas internacionalmente pelo Brasil, o estudo busca compreender quais características municipais aumentam ou reduzem a probabilidade de presença de uma instalação portuária. Para isso, utiliza uma abordagem econométrica baseada na Regressão Logística Penalizada de Firth, adequada para situações em que o evento analisado é relativamente raro e existe forte desbalanceamento entre municípios com e sem infraestrutura portuária.

O estudo detalha:

• O Objetivo da Pesquisa: Identificar e mensurar empiricamente os determinantes socioeconômicos, geográficos e de infraestrutura de transportes que condicionam a probabilidade de presença de Portos Organizados e Terminais de Uso Privado (TUPs) nos municípios da faixa costeira brasileira.
• A Importância dos Portos para o Brasil: O estudo destaca que o transporte aquaviário constitui a espinha dorsal do comércio exterior brasileiro, sendo responsável pelo escoamento de mais de 90% do volume de mercadorias compradas e vendidas internacionalmente pelo país. A eficiência portuária afeta diretamente a competitividade das exportações e o custo dos produtos importados.
• O Perfil do Comércio Exterior Brasileiro: As exportações brasileiras são fortemente concentradas em commodities agrícolas e minerais, como soja, petróleo, minério de ferro, açúcar, carne bovina, celulose e milho. Em 2025, as exportações brasileiras somaram aproximadamente US$ 348,3 bilhões, enquanto as importações atingiram cerca de US$ 280,4 bilhões.
• A Diferença entre Portos Públicos e TUPs: O trabalho diferencia os Portos Organizados, que estão localizados em áreas públicas delimitadas e possuem gestão submetida à autoridade portuária, dos Terminais de Uso Privado, instalados em propriedades privadas e operados por empresas mediante autorização. Essa distinção decorre principalmente do regime jurídico de exploração estabelecido pela Lei nº 12.815/2013.
• A Participação dos Terminais de Uso Privado: Os TUPs respondem por cerca de 70% do volume de cargas movimentadas no Brasil e apresentam papel especialmente relevante no escoamento de commodities agrícolas, minerais e petróleo. Sua estrutura privada proporciona maior flexibilidade operacional e agilidade para realização de investimentos.
• As Principais Fontes de Dados: A pesquisa utiliza informações provenientes da Agência Nacional de Transportes Aquaviários (ANTAQ), do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e da Base Cartográfica Contínua do Brasil ao Milionésimo (BC250).
• O Período e a Estrutura dos Dados: O modelo combina informações socioeconômicas e territoriais referentes principalmente ao ano de 2020 com dados de infraestrutura de transportes da BC250 atualizados até novembro de 2023.
• As Variáveis Analisadas: A variável dependente indica se o município possui ou não uma instalação portuária ou TUP ativo. Entre as variáveis explicativas estão o Valor Adicionado Bruto da Agropecuária, o Valor Adicionado Bruto da Indústria, a presença ou proximidade de ferrovia, a distância até rodovias, a distância em relação ao porto concorrente mais próximo e o nível de localização costeira do município.
• Por que Foi Utilizada a Regressão Logística de Firth: A presença de instalações portuárias é um evento relativamente raro quando comparada ao número de municípios analisados. Esse desbalanceamento pode gerar problemas de separação perfeita ou quase-perfeita e estimativas instáveis em modelos logísticos convencionais. A Regressão Logística Penalizada de Firth reduz esse viés e permite obter parâmetros finitos e mais robustos.
• A Padronização das Variáveis: As variáveis contínuas foram transformadas em logaritmos e posteriormente padronizadas por escore Z. Dessa forma, os resultados podem ser interpretados a partir do impacto provocado pelo aumento de um desvio-padrão em cada variável explicativa.
• A Interpretação por Razões de Chance: Os resultados são analisados por meio das Razões de Chance, ou Odds Ratios (OR). Valores superiores a 1 indicam aumento da probabilidade relativa de presença de infraestrutura portuária, enquanto valores inferiores a 1 indicam redução dessa probabilidade.
• O Papel da Agropecuária: O Valor Adicionado Bruto da Agropecuária foi a variável de maior relevância estatística no modelo. Seu coeficiente estimado foi de aproximadamente 1,0476, com Odds Ratio de 2,8507 e p-valor de 0,0396. Isso significa que um aumento de um desvio-padrão no logaritmo do Valor Adicionado Agropecuário eleva em aproximadamente 185% as chances de o município possuir uma instalação portuária ou TUP.
• A Interpretação Econômica da Agropecuária: O resultado reflete a forte vocação brasileira para exportação de commodities como soja, milho e açúcar. Regiões integradas a grandes áreas produtoras demandam infraestrutura especializada para permitir o escoamento de elevados volumes de carga para o mercado internacional.
• O Papel das Ferrovias: A presença de uma ferrovia ativa em um raio de até aproximadamente 15 quilômetros apresentou Odds Ratio de 3,0254 e p-valor de 0,1088. Embora sua significância estatística seja marginal, o resultado indica que municípios próximos da malha ferroviária apresentam chances substancialmente maiores de abrigar instalações portuárias, reforçando a importância da intermodalidade logística.
• A Importância da Intermodalidade: A conexão entre ferrovias e portos é especialmente relevante para o transporte de grandes volumes de granéis agrícolas e minerais. Complexos como Santos, Paranaguá, Itaqui e Tubarão dependem da integração ferroviária para conectar suas áreas de influência produtiva aos terminais portuários.
• A Distância em Relação a Outros Portos: A distância em relação ao porto concorrente mais próximo apresentou Odds Ratio de aproximadamente 1,7463 e p-valor de 0,0879. O resultado indica que municípios mais distantes de outros complexos portuários apresentam maior probabilidade de possuir sua própria infraestrutura portuária.
• O Efeito de Dispersão Geográfica: O resultado relacionado à distância entre portos sugere a existência de um padrão de dispersão espacial. Os complexos portuários tendem a manter determinado espaçamento regional para atender diferentes áreas de influência, conhecidas como hinterlands, reduzindo a sobreposição direta entre terminais concorrentes.
• O Valor Adicionado da Indústria: O Valor Adicionado Industrial não apresentou efeito estatisticamente significativo sobre a probabilidade de presença portuária, registrando p-valor de aproximadamente 0,5727. O estudo identifica elevada correlação entre os valores adicionados da indústria e da agropecuária, o que contribui para reduzir a significância individual da variável industrial.
• A Distância até Rodovias: A distância em relação à malha rodoviária também não apresentou significância estatística relevante, com p-valor de aproximadamente 0,9182. Segundo o estudo, a ampla disponibilidade de acessos rodoviários na faixa costeira brasileira reduz a capacidade dessa variável de diferenciar municípios com e sem portos.
• O Nível de Localização Costeira: Os municípios classificados como Nível Costeiro 2, limítrofes aos municípios diretamente defrontantes com o mar, apresentaram Odds Ratio de aproximadamente 0,3766. Apesar de o resultado não ser estatisticamente significativo ao nível de 5%, ele sugere que esses municípios possuem cerca de 62% menos chances de sediar instalações portuárias em comparação aos municípios com contato marítimo direto.
• A Correlação entre Agropecuária e Indústria: A análise de correlação identificou forte associação positiva entre o Valor Adicionado da Indústria e o Valor Adicionado da Agropecuária, com coeficiente próximo de 0,82. Esse resultado indica que municípios economicamente mais desenvolvidos frequentemente apresentam simultaneamente maior atividade industrial e agropecuária.
• O Diagnóstico de Multicolinearidade: Os testes de Fator de Inflação da Variância (VIF) indicaram ausência de multicolinearidade severa entre as variáveis explicativas. Todos os valores permaneceram abaixo de aproximadamente 3,11, significativamente inferiores aos limites críticos normalmente utilizados na literatura econométrica.
• A Comparação com um Modelo Baseado no PIB: O estudo também testou uma especificação utilizando o Produto Interno Bruto municipal de forma agregada. Entretanto, essa alternativa apresentou resultados menos robustos do que o modelo que separa os Valores Adicionados da Agropecuária e da Indústria.
• As Implicações para o Planejamento Logístico: Os resultados reforçam a necessidade de integrar a concessão e a autorização de novos terminais portuários à expansão dos corredores multimodais de exportação, principalmente ferrovias e hidrovias. Essa integração pode reduzir gargalos de acesso terrestre e melhorar a eficiência do escoamento da produção nacional.
• As Possibilidades para Estudos Futuros: O trabalho sugere aprofundar a análise separando Portos Organizados e TUPs, diferenciando também os terminais conforme o tipo predominante de carga, como granéis agrícolas, petróleo, minérios e contêineres. São propostas ainda aplicações de Econometria Espacial, modelos em painel ao longo do tempo e inclusão de características físicas e ambientais relacionadas à navegabilidade.
• As Principais Conclusões: O estudo conclui que o dinamismo da agropecuária exportadora é o principal vetor econômico associado à localização de instalações portuárias no Brasil. A conectividade ferroviária e o espaçamento em relação a outros complexos portuários também aparecem como elementos relevantes para compreender a organização territorial dos portos. Os resultados reforçam que a expansão da infraestrutura portuária deve ser planejada de forma integrada aos corredores logísticos e às áreas produtoras que compõem as hinterlands brasileiras.

Palavras-chave: Infraestrutura Portuária. Terminais de Uso Privado. Regressão Logística de Firth. Geografia Econômica. Logística de Transportes.

Mario Antonio Margarido [1]

Frederico Araujo Turolla [2]