Para Lakatos e Marconi (2010) “o problema é uma dificuldade, teórica ou prática, no conhecimento de alguma coisa de real importância, para a qual se deve encontrar uma solução”.
Segundo Montgomery e Porter (1998), alguns dos problemas mais difíceis que os gestores enfrentam, além da concorrência, são os de suas próprias organizações, uma vez que exigem mudanças em parte ou
em toda a cadeia de valor. Para tanto, é essencial que se tenha a perfeita compreensão da estrutura e do desempenho dos setores, para que a empresa possa obter vantagem competitiva sustentável.
Tradicionalmente, a gestão na propriedade rural ‒ especialmente aquela de menor porte ‒, é abordada de forma fragmentada e específica, e os trabalhos nesta área estão quase sempre restritos à apuração de custos e à análise contábil-financeira do empreendimento rural, limitando-se à apuração de receita, custos e lucros (BATALHA et al., 2005).
A gestão de custos é considerada importante ferramenta para a sobrevivência de muitas empresas; entretanto, não é suficiente reduzir custos, é preciso administrá-los de modo a reforçar o posicionamento estratégico ao motivar a integração e a interação juntamente aos seus
stakeholders (COOPER; SLAGMULDER, 1999). Os gestores, por sua
vez, necessitam de instrumentos operacionais e conhecimentos básicos que avaliem a eficiência. Entretanto, Ferreira e Gomes (2009) citam que vários estudos científicos são complexos e de difícil aplicação fora do âmbito acadêmico ou técnico especializado, possivelmente pelo alto custo, longo tempo para gerar resultados e pela restrita flexibilidade de se adequarem às diversas situações reais. Conforme Machado (2007), grande parte dos agricultores brasileiros não tem acesso a ferramentas apropriadas de gestão. Da mesma forma, Batalha et al., (2005) salientam que o baixo nível tecnológico, principalmente dos pequenos e médios agricultores brasileiros, não se explica apenas pela falta de tecnologia adequada, uma vez que, em muitos casos, mesmo quando a tecnologia está disponível, esta não se transforma em inovação, devido à falta de capacidade e condições para inovar.
O termo tecnologia refere-se ao conjunto de conhecimentos, especialmente científicos, que se aplicam a determinado ramo de atividade. Uma tecnologia constitui-se de diversos processos de produção, uma vez que esta envolve a combinação de diferentes insumos para transformá-los em produtos (FERREIRA; GOMES, 2009).
Em estudos conduzidos com produtores agropecuários do estado de Goiás, do Vale do Piranga em Minas Gerais, da região de Araraquara e São Carlos, no estado de São Paulo, e com produtores agrícolas do Alto Jacuí, no Rio Grande do Sul, foi constatada deficiência gerencial destes empreendimentos rurais. Em sua grande maioria, os produtores analisados não utilizam ferramentas adequadas às chamadas práticas gerenciais modernas (BATALHA et al., 2005).
fazendas de damasco em Malatya (Turquia), propuseram ações de reestruturamento das fazendas, aperfeiçoamento no controle de custos e aceso do agricultor à informação via serviços de extensão e programas de treinamento, uma vez que muitos agricultores não adotavam as melhores tecnologias disponíveis ou as utilizavam de forma inadequada ou contentavam com métodos antigos de produção. Conforme estes autores, o incremento na produção poderia ser alcançado por meio do uso eficiente de tecnologias.
Torquato et al., (2009) mencionam que as empresas rurais necessitam ser avaliadas do ponto de vista da eficiência que apresentam ao desempenharem essas atividades. No entanto, para avaliar inputs e
outputs no processo de produção e melhoria da produtividade dessas
propriedades, estes autores sugerem o uso de técnicas ou métodos que forneçam informações mais objetivas e precisas que as obtidas através da análise de rentabilidade e de indicadores financeiros, uma vez que há vários fatores externos que podem influenciar os resultados. Contudo, Ferreira e Gomes (2009) afirmam que é difícil avaliar o desempenho relativo de uma organização quando há múltiplos insumos e múltiplos produtos a serem considerados na análise de um sistema produtivo.
A Análise Envoltória de Dados (DEA) ou Teoria da Fronteira vem sendo muito utilizada em situações em que se propõe avaliar o desempenho de unidades organizacionais, em que a presença de múltiplos insumos e produtos dificulta a comparação (FERREIRA; GOMES, 2009). A DEA é um método da Pesquisa Operacional, cuja finalidade é construir uma fronteira ‒ curva que delimita a máxima quantidade de produtos obtida em função dos insumos utilizados ‒ conhecida como fronteira empírica, a qual se baseia em dados de produção observados, a partir dos quais avaliam-se a eficiência relativa de cada organização ou unidade produtiva observada, denominada
Decision Making Units (DMUs) (KASSAI et al., 2002; MELLO et al.,
2003; COOPER et al., 2004; LINS; CALÔBA, 2006; ONUSIC et al., 2007; FERREIRA; GOMES, 2009; SOUSA et al., 2009). As organizações reais e virtuais, denominadas DMUs, podem ser unidades com ou sem fins lucrativos ‒ realizam tarefas similares, porém independentes no que se refere à sua gestão, diferenciando-se nas quantidades de inputs que consomem e de outputs que produzem (GOMES; BAPTISTA, 2004; MELLO et al., 2005; VILELA et al., 2007; COOK; ZHU, 2008; SOUZA; MACEDO, 2008; FERREIRA; GOMES, 2009; SOUSA et al., 2009; REIS et al., 2011).
várias décadas em universidades e centros de pesquisas nacionais, assim como em empresas particulares, muito contribuíram para o avanço científico e tecnológico desse setor, uma vez que há décadas o país é referência internacional na produção competitiva de açúcar, álcool e coprodutos (GOLDEMBERG, 2007; MARTINELLI et al., 2011; SILVA, 2011; OLIVEIRA et al., 2012). Entretanto, as inovações tecnológicas são dinâmicas e há necessidade de verificar a eficiência e os custos de produção de cana, visando detectar pontos de estrangulamento para assegurar a liderança mundial do setor sucroenergético (NEVES; CONEJERO, 2007; OLIVEIRA et al., 2013). No cultivo da cana-de-açúcar, as principais atividades adotadas são análise de solo, calagem e gessagem, adubações verde e orgânica, uso eficiente de fertilizantes químicos, escolha de variedades de cana produtivas e mais bem adaptadas a determinado ambiente, controle de pragas e plantas daninhas, irrigação e colheita na época correta (OLIVEIRA et al., 2007; KANEKO et al., 2009; RAPASSI et al., 2009; RAIJ, 2011; OLIVEIRA et al., 2013).
Outro importante indicador é a eficiência operacional que, ao ser alcançada, permite obter produtos com menor consumo de recursos, o que, por sua vez, pode levar a maior crescimento econômico com o uso de tecnologias “limpas” (TORQUATO et al., 2009; OLIVEIRA et al., 2013). Assim, o gerenciamento da produção de cana requer ampla abrangência de informações de desempenho, uma vez que ela será tão mais produtiva e lucrativa quanto maior for o domínio do produtor sobre o processo produtivo e acerca das técnicas de execução e gerência (GOLDEMBERG, 2007; KANEKO et al., 2009; OLIVEIRA et al., 2013).
Diante do exposto, a pergunta de pesquisa a ser abordada é como
avaliar o desempenho relativo de propriedades canavieiras considerando os aspectos multidimensionais inerentes à produção de cana-de-açúcar? Dentre as técnicas que podem ser aplicadas para esta
avaliação, destacam-se as abordagens DEA e Índice de Malmquist. Ferreira e Gomes (2009) citam dois pontos fortes da DEA: O primeiro é que esta abordagem é a estrutura de produção gerada pelos dados, ou seja, se houver n unidades de decisão, a estrutura de produção é gerada pelos n vetores, sendo um vetor para cada unidade de decisão e cada vetor contém os valores dos insumos consumidos e dos produtos produzidos. Além da linearidade, são impostas algumas hipóteses muito pouco restritivas. O segundo ponto forte está centrado no processo de otimização, ou seja, cada unidade de decisão é comparada com os seus
pares. Esta comparação é com as que gastam menos ou igual e produzem igual ou mais. No entanto, estes autores ressaltam a necessidade de se ter bom conhecimento acerca dos fundamentos teóricos e matemáticos, além de conhecer as atividades que estão sendo avaliadas; condição fundamental para a escolha correta do modelo adequado e dos conjuntos de variáveis de entrada e de saída, uma vez que a falta desses conhecimentos pode levar à utilização inadequada dos modelos e a enganos na interpretação de seus resultados.
A natureza não estatística dos modelos DEA há muito foi reconhecida como limitação desse modelo. Entretanto, linhas de pesquisas iniciadas por Simar (em 1992) e Simar e Wilson (em 1998) combinam o método estatístico bootstrapping com DEA para gerar distribuições de frequência empíricas em avaliações de eficiência técnica de cada unidade observada (RAY, 2004; FERREIRA; GOMES, 2009). Estas pesquisas têm gerado grande interesse e, espera-se que, num futuro próximo, os softwares especializados em DEA contemplem o método bootstrapping para medir a eficiência de uma DMU (RAY, 2004), ao criar um intervalo de confiança de amplitude desejada para essas medidas (FERREIRA; GOMES, 2009).
Nos modelos básicos de DEA, as análises da eficiência técnica e de escala são modeladas para períodos individuais de tempo, ou seja, em períodos de tempos iguais. Porém, nos estudos de competitividade, é fundamental conhecer as mudanças técnicas e tecnológicas ao longo do tempo para, utilizando-se a mesma tecnologia, propor melhorias contínuas nos processos de produção e nos produtos (FERREIRA; GOMES, 2009; COSTA, 2012). Existe na literatura uma variedade de números-índice para analisar mudanças de produtividade entre períodos, dentre estes índices destaca-se o de Malmquist que não requer informações sobre preços (receitas e despesas), o que o torna preferido na análise de mudanças na produtividade total dos fatores (FÄRE et al., 1994; LOVELL, 1996; LOVELL, 2003; FERREIRA; GOMES, 2009).
Desse modo, para responder à questão de pesquisa formulada, nesse estudo, propõe-se atender aos objetivos geral e específicos, expostos a seguir.