A preocupação da sociedade de incorporar práticas mais sustentáveis nas cadeias de suprimentos pressiona a logística a adotar novas abordagens. A logística verde preenche esta lacuna ao estudar e propor mecanismos de redução dos efeitos ambientais das diversas atividades logísticas, de forma que o desempenho econômico não seja o principal desejo. O objetivo desta pesquisa é avaliar os efeitos das mudanças tecnológicas e de infraestrutura do transporte para fomentar uma logística verde para a soja brasileira no longo prazo (2020-2050), de forma a recomendar políticas públicas e privadas para que o país possa contribuir com a descarbonização do setor, redução de custos logísticos e consequentemente aumento da competitividade do agronegócio. O método proposto consistiu em formular um modelo matemático de otimização multiobjetivo de fluxos em rede multimodal e multiperíodo para avaliar diferentes impactos de mudanças tecnológicas e infraestruturais nas variáveis de custos, emissões de dióxido de carbono (CO₂), perdas nas atividades logísticas, demanda de combustíveis (óleo diesel e combustível), demanda de caminhões e intensidade dos diferentes modos de transporte (rodoviário, ferroviário, hidroviário e marítimo). O primeiro conjunto de resultados apresenta as estimativas das elasticidades dos parâmetros do modelo nas variáveis de interesse, identificando que a demanda de soja da Ásia, por exemplo, gera efeitos elásticos nos custos, emissões de CO₂, demanda de caminhões e demanda de combustíveis. Outro conjunto de resultados gerou as soluções eficientes da minimização do biobjetivo de emissões de CO₂ e de custos logísticos (custos das perdas internalizados ao custo de transporte) para gerar a Fronteira de Pareto em diferentes cenários de mudanças tecnológicas e infraestruturais no horizonte temporal 2030-2050, de forma a identificar os efeitos dos choques nas variáveis de interesse, em relação ao cenário sem progresso tecnológico. Para um mesmo nível de tecnologia e infraestrutura, observa-se o trade-off entre os custos logísticos e as emissões de CO₂, entretanto as mudanças no transporte provocam deslocamento das Fronteiras de Pareto para soluções que permitem reduzir simultaneamente os custos e as emissões. O melhor cenário tecnológico e infraestrutural, que deslocou a Fronteira de Pareto com soluções dominantes, aponta os caminhos para o país promover a logística verde, envolvendo melhorias nos tempos de carregamento e descarregamento dos caminhões, aumento da eficiência energética dos caminhões e trens, expansão da infraestrutura ferroviária e hidroviária existente, inclusão de novas ferrovias e substituição dos navios típicos, Panamax, para navios maiores do tipo Capesize. Tais mudanças reduzem os custos em 28%, as emissões de CO₂ em 32%, a demanda de caminhões em 43%, a demanda de óleo diesel em 43%, a demanda de óleo combustível em 28%, a intensidade do transporte rodoviário em 37,4% e a demanda hidroviária em 5,2%, enquanto as perdas aumentam em 7,6% e a intensidade do transporte ferroviário em 90,9%, em relação ao cenário sem progresso tecnológico. As conclusões indicam que há oportunidades para o Brasil promover a logística verde no longo prazo, em função das diversas soluções do tipo ganha-ganha.

Societys concern to incorporate more sustainable practices in supply chains pressures logistics to adopt new approaches. Green logistics fills this gap by studying and proposing mechanisms to reduce the environmental effects of different logistics activities; thus, economic performance is not the main objective. Therefore, the aim of this research is to evaluate the effects of technological and transport infrastructure changes to promote green logistics for Brazilian soybean in the long term (2020-2050), to recommend public and private policies so that the country can contribute to the decarbonization of the sector, reduction of logistical costs and, consequently, increase in the competitiveness of the soybean agribusiness. The proposed method consisted in formulating an optimization model for multi-objective network transportation, multi-period, to evaluate different impacts of technological and infrastructural changes on the variables of costs, carbon dioxide (CO₂) emissions, losses in logistics activities, demand for fuels (diesel oil and maritime heavy fuel oil), truck demand and intensity of different modes of transport (road, rail, waterway and maritime). The first set of results presents the estimates on the elasticities of the model parameters (transport productivity, energy efficiency, infrastructure capacity, ship capacity etc.) on the variables of interest to the model, identifying that the demand for soybean in Asia, for example, generates elastic effects on costs, CO₂ emissions, truck demand, and fuel demand. Another set of results generated efficient solutions for minimizing the bi-objectives, CO₂ emissions and logistical costs (costs of losses internalized to the cost of transport), to generate the Pareto Frontier in different scenarios of technological changes in the time horizon 2030-2050 to identify the effects of technological and infrastructural shocks on the variables of interest to the model, concerning the scenario without technological progress. For the same level of technology and infrastructure, there is a trade-off between logistical costs and CO₂ emissions; nevertheless, technological and infrastructural changes cause the Pareto Frontiers to shift towards solutions that allow reducing costs and emissions. The best technological and infrastructural package, which displaced the Pareto Frontier with dominant solutions, indicates the ways for the country to promote green logistics, involving improvements in truck loading and unloading times, increased energy efficiency of trucks and trains, expansion of existing rail and barge infrastructure, the inclusion of new railroads and replacement of typical Panamax ships by larger Capesize ships. Such changes reduce costs in 28%, CO₂ emissions in 32%, truck demand in 43%, diesel demand in 43%, maritime fuel oil demand in 28%, road transport intensity in 37.4%, and waterway demand in 5.2%, while soybean losses increased in 7.6% and the intensity of rail transport in 90.9%. The conclusions indicate that there are opportunities for Brazil to promote green logistics in the long term, given the numerous win-win solutions.