Construção de cenários

Na seção anterior foram identificados 28 terminais portuários selecionados, além de uma unidade que simboliza a movimentação residual da exportação do granel sólido vegetal. Cada uma dessas representa uma unidade de tomada de decisão (DMU). Entretanto, como se pretende analisar a capacidade dos portos de atender à demanda futura de exportações, no caso até 2021, é necessário projetar cenários para os quais há variações nos valores das variáveis, fazendo com que surjam novos conjuntos de 29 DMUs para cada ano a ser analisado.

Como etapa inicial para a construção dos cenários foram coletados os valores para os inputs. A partir das informações disponíveis nos Planos Mestres de cada um dos complexos portuários, documentos elaborados pelo LabTrans/UFSC para a Secretaria Nacional de Portos do Ministério dos Transportes, Portos e Aviação Civil (atual Ministério da Infraestrutura), foi possível identificar a infraestrutura existente nesses locais para armazenamento e manuseio

77 dessas cargas. Com isso, obteve-se os valores das variáveis (inputs) a serem empregados na implementação do modelo DEA, qual sejam, comprimento de berço, área de armazenagem e taxa de embarque dos navios, e que são apresentados no Apêndice C. Na sequência, foram estabelecidos cinco cenários: o primeiro representando o ano de referência; quatro outros, sendo um para cada ano para o qual foi estimada a demanda por exportação do granel vegetal.

Para o “ano zero”, o ano mais recente para o qual se dispõe de dados consolidados, é obtida a fronteira da eficiência a partir dos valores para as variáveis comprimento de berço, capacidade estática e taxa de produção dos equipamentos para embarque do produto, os inputs, e a movimentação realizada para o granel vegetal embarcado para navegação de longo curso como

output. Além da definição das unidades eficientes, são identificadas as ineficientes, para as quais são conhecidas as respectivas “metas” ou alvos”, limite da produção (orientação para

output) ou de redução de insumos (orientação para input) para cada instalação portuária, desde que essas operem na fronteira da eficiência. Considerando a crescente demanda por granéis vegetais brasileiros, em especial a soja, verificada na série histórica de exportação, com repercussão na estimativa de movimentação portuária para anos futuros, conforme abordado no Capítulo 1, o direcionamento para o output apresenta-se com a alternativa mais adequada.

Desse modo, a meta poderá ser comparada com as estimativas de demanda para a exportação do granel sólido vegetal, permitindo, assim, avaliar se a infraestrutura disponível é suficiente para se atender a essa demanda, considerando a operação na fronteira da eficiência.

Para os anos seguintes essas premissas são mantidas com o acréscimo da influência das possíveis ampliações na infraestrutura portuária. O modelo pode ser replicado para todos os anos subsequentes, com os mesmos inputs e outputs, cujos valores, entretanto, irão variar em função dos acréscimos nos comprimentos de berços de atracação, na taxa de produção decorrentes de novos shiploaders e no volume de armazenamento (capacidade estática), como também os montantes projetados de movimentação de carga por instalação portuária. Os procedimentos para cálculo da distribuição da projeção de demanda por terminal/porto serão detalhados a seguir.

Na Seção 6.1 deste capítulo foram demonstrados os cálculos que resultaram nas projeções de demanda para a exportação de granel sólido vegetal, compreendendo o período de 2018 a 2021. Considerando que para a projeção demanda foi estabelecido um intervalo de confiança com

78 limite inferior, médio e superior, para cada ano do horizonte analisado, podem ser estabelecidos três modelagens para cada ano. Contudo, para este estudo foi adotado o valor que corresponde ao limite superior da projeção de demanda, que representa a condição de maior criticidade e, em função disto, maior significado para análises de médio e longo prazo.

De posse desses valores, passou-se à distribuição da demanda projetada por instalação portuária, que foi dividida em duas etapas. A primeira visa obter a participação média ponderada de cada instalação/terminal portuário. Para isso, foram consideradas as movimentações de cada DMU com granel vegetal realizadas nos quatro anos anteriores. Para 2018, os valores correspondem à série histórica iniciada em 2014. Para os seguintes, o valor de um ano da série histórica é substituído por um valor calculado, conforme Equações 6.5:

~G% = ∑ ~ž/$ … $JC ∑ ~Ÿ…$JC $ (6.5) G% = _∑~G % _~ G U $JC Em que:

PMj = participação média da instalação/DMUj; PPj = participação ponderada da instalação/DMU j;

MOVi = movimentação da instalação/DMU j no período de tempo i; MT = movimentação de carga total no período de tempo i.

Na sequência, a esses percentuais são ponderados os fatores decorrentes da maior ou menor disponibilidade de condicionantes de infraestrutura nas instalações portuárias/DMUs, com a premissa de que essa variação na infraestrutura poderá contribuir para tornar as instalações mais atrativas, com o objetivo de angariar maior fatia de mercado.

Assim, para os anos seguintes são introduzidos os projetos e as respectivas expectativas de conclusão dos investimentos para a ampliação da infraestrutura portuária, ou seja, são incorporados os quantitativos de aumento da extensão dos berços, substituição e/ou acréscimos de shiploaders, crescimento da capacidade de armazenagem do produto pela introdução de novos silos e armazéns. Essas variações no quantitativo de cada variável da infraestrutura são

79 ponderadas em relação à capacidade instalada total (somatório de todas as unidades), gerando o denominado Fator de Infraestrutura (FI), calculado conforme a Equação 6.6:

R G = RGC+ ⋯ + RG… (6.6) RG… = RŒ +HC ∑UGJC R +HC ¢ RŒ + ∑ RUGJC + ¢ Em que:

FIj = fator agregado da infraestrutura da DMUj

IFjn = valor da infraestrutura n para a DMUj

IF = valor da infraestrutura n para a DMUj no período t

∑UGJC R + = somatório da infraestrutura n (disponibilidade total) no período t

Por fim, o produto do Fator de Infraestrutura (FI) de cada instalação/DMU pela participação ponderada de cada instalação para o respectivo ano (PPij), pelo volume total previsto de exportação, permite se estimar o volume que cada DMU irá manusear para os anos em análise:

/G+ = R G \ $G \ /+ (6.7)

Em que:

Vjt = volume projetado de granel vegetal sólido a ser exportação no período t pela DMUj

Vt = volume projetado de granel vegetal sólido a ser exportação no período t

Os dados das infraestruturas dos complexos portuários foram obtidos nos respectivos Planos Mestres, nos sítios eletrônicos da Antaq e da Secretaria Nacional dos Portos/MTPA (WebPortos). Já a movimentação de carga por porto/terminal/berço de atracação foi coletada no Sistema Anuário Antaq. Os valores referentes às ampliações portuárias empregados neste estudo de caso foram obtidos nos Planos Mestres dos Portos e no sítio eletrônico da Antaq, e estão mostrados na Tabela 6.14.

80 Tabela 6.14: Investimentos em terminais portuários que operam granéis vegetais

Complexo

Portuário Instalação/ Terminal Variável Quantidade acrescentada _{2020 2021}

Santos TEAG Taxa de produção 1.500 t/h 0

T-Grão Capacidade estática 41.000 t 0

Armazém 38 Capacidade estática 300 m 0

Taxa de produção 3.000 t/h 0

Capacidade estática 0 107.000 t

Armazém 39 Taxa de produção 0 2.000 t/h

Paranaguá Cais Público Berço 100 m 0

Taxa de produção 0 4.000 t/h

Corex Berço 0 1160 m

Taxa de produção 0 16.000 t/h

Itaqui Tegram Berço 320 m 0

Taxa de produção 3.000 t/h 0

Salvador-Aratu Cotegipe Taxa de produção 0 2.000 t/h

Capacidade estática 0 100.000

Berço 0 278 m

Fonte: Elaborado pelo autor, com dados dos Planos Mestres e sítio eletrônico da Antaq

É importante destacar que este estudo se concentra na operação portuária, não incorporando, contudo, demais trechos da cadeia logística, como rodovias, ferrovias, hidrovias, priorizando- se a capacidade e a eficiência da infraestrutura disponível. Além disso, tampouco foram considerados os custos decorrentes da operação logística, seja no porto, seja nas demais etapas do processo.

81

7 _{ANÁLISE DOS RESULTADOS}

A seguir estão sintetizados os principais resultados obtidos com a aplicação do método DEA para as instalações portuárias na operação do granel sólido vegetal, contendo a análise da eficiência verificada em: 2017, com as produções exportadas naquele ano; em 2018 e 2019, considerando as projeções de demanda; e em 2020 e 2021, considerando, além das projeções de demanda para esses anos, os investimentos previstos para ampliação da infraestrutura dos terminais portuários.