Tendo em vista a importância da cadeia produtiva do milho para a economia de diversas regiões do Brasil e a liberalização do cultivo de milho geneticamente modificado (GM) no país, em 2007, esta dissertação tem por objetivo analisar os impactos econômicos de longo prazo da adoção do milho Bt11 nos setores inter-relacionados na cadeia produtiva do milho. Além disso, pretende-se analisar as conseqüências da proibição deste cultivo apenas no estado do Paraná, caso a lei estadual nº14162/03 entrasse em vigor. Para tal, utiliza-se um modelo computável de equilíbrio geral inter-regional estático, do tipo bottom-up, denominado TERM-BR. O modelo abrange os 27 estados e o Distrito Federal, conseguindo analisar os impactos sobre a economia do país, sem perder os detalhes regionais e setoriais. Os efeitos da adoção do milho Bt11 são transmitidos ao longo da sua cadeia produtiva, gerando aumento do PIB, das exportações e do consumo das famílias. Todavia, os resultados são mais expressivos nos setores e regiões diretamente relacionados com a cadeia de comercialização do milho, tais como os setores de criação animal e carnes, localizados em sua maioria no Sul do país. Ao analisar a adoção ou não no estado do Paraná as principais diferenças encontram-se na origem e no destino dos fluxos de capital e mão-de-obra entre as regiões brasileiras. Na primeira simulação, ao admitir que o estado do Paraná adote milho Bt11, observa-se um deslocamento de estoque de capital e mão-de-obra para a região Sul, apesar do PIB do Centro-Oeste e Sudeste também aumentar. Considerando que o Paraná não adote milho Bt11, observa-se que tanto a mão-de-obra, quanto o estoque de capital se deslocam para o Centro-Oeste, contudo é possível observar um pequeno aumento no PIB e no consumo das famílias da região Sul. Os resultados mais expressivos ocorrem no próprio estado do Paraná, onde não apenas o setor de milho, como também os setores a jusante perdem competitividade, reduzindo o nível de atividade, emprego e consumo das famílias. Como esses setores possuem grande representatividade no PIB do estado, este também apresenta redução.

Due to the importance of the productive chain of corn to the economy of different regions of Brazil and the liberalization of genetically modified (GM) corn cultivation in the country in 2007, this study aims to analyze the long-run economic impacts of the adoption of Bt11 corn in the inter-related sectors of the productive corn chain. Moreover, it is intended to analyze the consequences of banning Bt11 corn cultivation only in Paraná State, if the state law nº14162/03 was legalized. For this purpose, an interregional static general equilibrium computable model, kind of bottom-up, called TERM-BR was used. This model embraces 27 states plus the Federal District and can analyze the impacts on the economy without losing the regional and sectorial details. The adoption effects of the Bt11 corn are transmitted along its supply chain generating the increase of GDP, exports and household consumption. However, the results are more expressive in sectors and regions directly related to the supply chain of corn, sectors such as animal breeding and meat, mostly located in the south of the country. By analazing the adoption or not in Paraná State, the main results of the study are found on the origin and destination of the flows of capital and labor among the brasilian regions. In the first simulation, it was admitted that the Paraná State adopts Bt11 corn. A displacement in stock of capital and labor for the southern region was observed, despite the GDP increase of the West-Center and Southeastern regions. In the second simulation, it was admitted that Paraná State doesnt adopt the Bt11 corn. It was observed that both the labor force as well as the stock of capital move to the West-Center, and even so it is possible to see an increase in GDP and consumption of households in the Southern region. The most serious consequences happen in Paraná State, where not only the industry of corn, but also corn downstream industries lose competitiveness, reducing the level of activity, employment and household consumption. As these sectors have a considerable weight in GDP of the state, they also present reduction.