Capítulo 4 COMPOSIÇÃO DO MODELO
4.4 Planejamento para construção do modelo DEA
No método DEA, é importante que a relação entre o número de DMUs e de variáveis seja devidamente equilibrada, pois, um número reduzido de DMUs pode apresentar, proporcionalmente, um elevado número de DMUs eficientes, assim como o excesso de variáveis pode reduzir o poder de discriminar as DMUs eficientes das ineficiente (FERNANDES, 2010). Devido a isto, COOPER, SEIFORD e TONE (2006) recomendam que o tamanho mínimo de DMUs seja pelo menos três vezes maior que a quantidade de variáveis do problema.
A fase de construção do modelo tem a missão de identificar a viabilidade da proposta da metodologia quantitativa em virtude da sua definição, isto é, se a avaliação de desempenho operacional e a gestão de resíduos sólidos de um terminal portuário pode ter o conceito de eficiência das unidades baseado na relação insumo produto.
As variáveis consideradas nesta pesquisa exercem alguma influência no desempenho operacional e ambiental nos terminais portuários, situados no Porto de Santos, conforme está destacado no mapa conceitual (Figura 4.11). Entretanto, apesar deste levantamento indicar uma quantidade elevada de variáveis, conforme verificado no mapa conceitual produzido, a obtenção desses dados limitou esta lista em quatro variáveis; área do terminal (m2), movimentação de carga (tonelada), atracação (quantidade) e geração de resíduos (tonelada). As demais variáveis relevantes no tocante ao problema são: a quantidade de berços, o tipo de equipamento empregado nas operações, o tipo de operação, a extensão do cais, o calado máximo permitido para embarcação atracar e a capacidade de armazenagem. O período de tempo considerado para modelagem foi o ano de 2015.
Área do terminal: representa a capacidade quanto ao manuseio e armazenamento das cargas. Esta variável apresenta as características físicas e operacionais dos portos e terminais portuários, e sua respectiva capacidade (PIRES, 2016).
Movimentação de carga e atracação das embarcações: a quantidade de carga movimentada e o número de atracações representam de forma mais adequada a produtividade do porto ou terminal. Além disto, estas variáveis são as mais utilizadas em trabalhos acadêmicos voltados para analisar a eficiência operacional dos portos e/ou terminais portuários (ALMAWSHEKI e SHAH, 2015).
111 Resíduos sólidos portuário dos terminais: a geração de resíduos está diretamente associada às operações e armazenamento de carga e descarga; às atividades nas áreas administrativas e de manutenção das instalações; e ao manuseio de carga geral (GOBBI, 2015).
A análise da gestão dos resíduos portuários utilizando o método DEA considera estas quatro variáveis para estruturar e compor o problema. Entretanto, dentro do contexto portuário e de sua inerente complexidade, diversas outras variáveis são importantes e podem afetar direta ou indiretamente a avaliação da gestão dos resíduos gerados no porto. O mapa conceitual elenca os vários fatores envolvidos na problemática e mostra as inter-relações entre elas de uma forma mais visual.
A variável de input adotada, “área do terminal”, em metro quadrado (m2) representa a área de total operacional, ou seja, o somatório das áreas de pátio, de armazéns e de tancagem, e, desta forma, representa a capacidade do terminal em armazenar cargas. Essa variável é uma das mais utilizadas no tocante à infraestrutura de terminais portuários em modelagem DEA, pois tem impacto direto nas operações portuárias.
Em relação às variáveis de saída, outputs, foram selecionadas as variáveis de
“movimentação total de carga”, “atracação” e “resíduos sólidos totais”. Conforme mencionado, os dados utilizados de movimentação de cargas, em toneladas (ton), junto com a atracação (quantitativo de navios atracados), são as variáveis de saída mais adotadas na metodologia DEA aplicada ao setor portuário, pois representam a atividade principal do setor.
A atracação é uma variável muito utilizada em pesquisas operacionais no setor portuário, sendo adotada como unidade de produção tanto como produto (output) quanto como insumo (input). No delineamento do problema (Figura 4.14), ela é uma variável intermediária de duas unidades de produção: na primeira ela é o resultado da produção a partir de determinado insumo, área de terminal; na segunda ela é o recurso para produção de carga e geração de resíduos. A produção de resíduos é um output indesejável, pois sendo uma variável ambiental, quanto maior sua geração mais ineficiente é o sistema.
112 Figura 4.14 - Esquema global da função de produção do problema.
Fonte: elaboração própria.
A partir dos dados disponíveis e do esquema definido, foi estabelecido que a modelagem e a análise dos dados deveriam ser desenvolvidas em duas etapas distintas, conforme o esquema da Figura 4.15. A etapa 1 relaciona o input – área e o output – atracação, com a premissa que a quantidade de navios é uma consequência (resultado) da infraestrutura disponível. Nesse caso o modelo tem orientação para maximizar o produto. Na etapa 2 estão relacionadas três variáveis: a atracação como input, com determinada quantidade de navios; o total de carga movimentada como output e os resíduos gerados como output indesejável.
A etapa 2, com o modelo BCC orientado a input, tem o entendimento de preferir mais carga movimentada com menos navios atracados, ou seja, mais cargas transportadas por embarcação representa mais eficiência. E os resíduos totais, que são um output indesejável, representam uma externalidade inerente ao processo, e passam a ser um input para a modelagem DEA. Essa abordagem segue o chamado incorporating undesirable outputs as inputs, onde, na estrutura do problema, os outputs indesejáveis são considerados como inputs. A escolha desta abordagem se deve à possibilidade de obter resultados em ambos os modelos DEA clássicos (CCR e BCC), conforme apresentado por SCHEEL (2001) e TSCHAFFON e MEZA (2011).
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Figura 4.15 - Esquema de produção do problema em duas etapas.
Fonte: elaboração própria.
113 As DMUs do problema (terminais do Porto de Santos) estão listadas na Tabela 2.1, de acordo com códigos definidos e as respectivas atividades econômicas. Essas atividades foram agrupadas em clusters de tipologia de carga – Carga Geral (CG), Granel Sólido (GS) e Granel Líquido (GL) – de acordo com a mercadoria predominante na sua movimentação. Para isto, foi utilizado o critério elaborado por BERTOLOTO e MELLO (2011), onde o terminal portuário deve movimentar um volume anual de cargas que represente, no mínimo, 60% de uma natureza de carga (carga geral, granel sólido ou granel líquido). A quantidade de terminais portuários nos clusters CG e GS são 10 terminais no cluster CG e 14 no cluster GS, o que não afeta as análises dos resultados, devido ao número de variáveis estar adequado ao número de DMUs. No entanto, os dados de GL foram utilizados na análise exploratória para composição das fronteiras de eficiência globais.
A Tabela 4.3 apresenta todos os dados compilados com os terminais – DMUs, agrupados em clusters de acordo com a natureza da carga e mostra uma escala de gradação dos valores das variáveis para cada um dos 29 terminais.
114 Tabela 4.3 - Dados dos 29 terminais arrendados do Porto de Santos de 2015.
TERMINAL ÁREA (m2) ATRACAÇÃO
Fonte: elaboração própria, com dados de ANTAQ (2017) e CODESP (2015).
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