METODOLOGIA DA PESQUISA E ANÁLISE DOS RESULTADOS

6.1 Análise da Eficiência na Atividade Turística dos Estados

Há vários modelos ou métodos de avaliação de desempenho de organizações, porém os métodos que consideram aspectos diversificados tendem a assumir uma importância especial, já que o resultado acaba sendo afetado por variáveis de diferentes naturezas. Por isso, os analistas se tornam cada vez mais dependentes da metodologia multicriterial, para que possam ter uma melhor percepção da performance organizacional da unidade analisada.

É justamente nesse sentido que optou-se pela utilização da ferramenta matemática DEA – Data Envelopment Analysis, ou simplesmente Análise Envoltória de Dados, um técnica não paramétrica com origem no trabalho de Farrell e posteriormente desenvolvida por Charnes, Cooper e Rhodes20, como critério para obtenção de respostas sobre a eficiência dos estados analisados nesta pesquisa.

A técnica DEA foi desenvolvida com o objetivo de avaliar a eficiência das unidades produtivas, chamadas DMU, do inglês Decision Making Units, que usam os mesmos recursos (inputs) para produzir os mesmos produtos (outputs), obtendo informações para calcular uma fronteira de eficiência. Essa ferramenta matemática é baseada na programação linear, e parte do pressuposto de que, dado que uma DMU (A) é capaz de produzir Y(A) unidades de saída com X(A) unidades de entrada, as outras DMUs também são capazes de operar nessas mesmas condições. Em outras palavras, ela mede a eficiência relativa de unidades, comparando-as dentro de um grupo para revelar aquelas que apresentam o melhor desempenho técnico, e possibilitando a identificação de oportunidades de melhoria para as unidades não eficientes, usando como referência aquelas com melhor prática observada.

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O histórico de desenvolvimento do método de Análise por Envoltória de Dados inicia com tese de doutoramento de Edward Rhodes, apresentada à Carnegie Mellon University, em 1978, sob a orientação de W. W. Cooper. O estudo resultou na formulação do modelo CCR (abreviatura de Charnes, Cooper e Rhodes, sobrenomes dos autores) de Análise por Envoltória de Dados e com a publicação do primeiro artigo no European Journal of Operations Reseach, em 1978.

Considerando que os estados analisados desenvolvem atividades semelhantes para prospecção do turismo internacional, é possível, portanto, comparar as suas produtividades e investigar porque uns são mais produtivos do que outros. Em outras palavras, um estado pode ser considerado mais produtivo que outro porque tomou decisões que pudessem proporcionar o melhor aproveitamento os recursos aplicados. Essas decisões podem ser a aplicação de melhores investimentos em infra-estrutura, melhor qualificação na mão-de-obra, maior controle da violência urbana e outras vantagens competitivas. O fato é que, geralmente a maior produtividade é decorrente de alguma decisão tomada. Por isso, o ponto crucial da questão é encontrar o “melhor” tomador de decisão, denominado DMU, derivado do inglês Decision Making Unit, conforme dito anteriormente, ou seja, Unidades que Tomam Decisões.

A aplicação da DEA tem crescido substancialmente nos últimos anos, especialmente na avaliação de performance, tanto de organizações públicas quanto privadas, tais como: agências governamentais (desempenho de programas), para as quais o conceito de lucro e preços de mercado não existem ou são mal definidos, como ocorre nos setores de saúde e educação; bem como para bancos, escolas, empresas produtivas e outros.

Uma das grandes vantagens da metodologia DEA, é que sua utilização para determinar eficiência de unidades produtivas não considera relevante ou não exige que haja conversão das variáveis em unidades monetárias. As medidas das variáveis podem ser diferentes, contudo as unidades avaliadas devem pertencer a uma mesma unidade de produção, com inputs (insumos) e outputs (produtos) similares. Outro aspecto relevante é a realização de comparação entre as unidades analisadas a fim de identificar as eficientes e as ineficientes, em termos relativos, medindo a magnitude das ineficiências e descobrindo formas para reduzi-las pela comparação destas com as eficientes (benchmarking).

No caso específico da presente pesquisa, foi analisado o desempenho da atividade turística dos estados da Bahia, Ceará, Rio Grande do Norte e Pernambuco, considerando a capacitação de cada um para obtenção dos resultados com o turismo receptivo internacional na região, no período de 2004 a 2006. Utilizou- se o software EMS 3.1., versão acadêmica, para análise de eficiência dos estados

selecionados. O ponto central da questão foi encontrar resposta para o baixo desempenho de Pernambuco, considerando que tal estado, no final de década de 90, era o principal receptor de turista internacional no Nordeste.

A utilização de dados para análise da eficiência, especialmente no que diz respeito aos insumos (inputs), ficou limitada nos investimentos realizados através do Prodetur I e II, bem como sobre os índices de ocorrência de crimes violentos, por serem considerados confiáveis. Ao longo da pesquisa verificou-se que o fator violência é fundamental para o desenvolvimento da atividade turística, daí porque a sua utilização como insumo é pontualmente necessária. Quanto aos investimentos do Prodetur, acredita-se que a sua importância é menor, porque representa apenas o empreendimento do setor público, porém como está voltado exclusivamente para a infra-estrutura e formação da mão de obra, trata-se de um importante insumo.

Quanto aos dados utilizados para os produtos (outputs), foram considerados os fluxos de turistas estrangeiros e as entradas de divisas, que certamente representam a potencialização dos mercados avaliados.

Um dos sérios problemas na coleta e análise de dados estatísticos do turismo é a sua defasagem. Essa realidade requer muito cuidado, porque o setor turístico é muito dinâmico e está em constante mutação. De qualquer sorte, foram utilizadas as seguintes variáveis de insumos e produtos:

INPUTS (Entradas) OUTPUTS (Saídas)

INT - Investimentos Turismo/PRODETUR I e II

(US$ 1.000)

ETE - Entrada de turistas estrangeiros 05/06 (1.000)

OCV – Ocorrência Crimes Violentos 04/05 (1 crime letal por 100.000 hab)

RRI - Receitas Receptivo Internacional 05/06 (US$ milhões)

Fonte: Autoria própria

Foram utilizados apenas 2 períodos de todos os insumos e produtos, da seguinte forma: inputs (entradas) – dados de 2004 e 2005; outputs (saídas) – dados de 2005 e 2006. A variação de anos da Ocorrência de Crimes Violentos dos inputs em relação aos dados dos outputs, segundo entendimento do autor, se torna coerente porque dado que a violência ocorre em um ano, o reflexo no mercado

tende a se manifestar no médio prazo, ou seja, no próximo exercício. Na prática, foram elaboradas 3 situações, distribuídas da seguinte forma: