Análise da facilidade para negócios dos municípios do Estado do Rio
de Janeiro sob a ótica multicritério
André Raeli Gomes (UENF/ UNIG), araeli@uol.com.br
Helder Gomes Costa (UFF), hgc@latec.uff.br
Resumo
Este trabalho apresenta uma metodologia multicritério desenvolvida para avaliar e classificar os municípios, procurando explicitar àqueles que possuem as melhores condições para novos investimentos. Baseado na metodologia de Análise Multicritério no Auxílio à Decisão – Método ELECTRE TRI, será apresentado o problema e uma posterior fundamentação da metodologia proposta através de um estudo de caso dos 91 municípios do Estado do Rio de Janeiro, com relação a vantagens locais e regionais.
Palavras chave: IQMM, Estudos Regionais. Desenvolvimento Local.
1. Introdução
Várias metodologias e estratégias têm sido desenvolvidas objetivando analisar o desenvolvimento regional e local, mais especificadamente a qualidade dos municípios para novos investimentos, uma vez que a qualidade de vida constitui uma extremidade cortante no processo competitivo quando várias localizações potenciais de investimentos estão jogando num campo nivelado em termos de fatores tradicionais (WONG, 2001).
Dentre estas metodologias, destaca-se o IQM (Índice de Qualidade dos Municípios) desenvolvido pelo CIDE (Centro de Informações e Dados do Rio de Janeiro) em 1998, órgão do Governo do Estado do Rio de Janeiro. O IQM busca identificar e classificar os 91 municípios do Estado do Rio de Janeiro ordenando-os de forma a explicitar os que possuem as melhores condições para novos investimentos, e não no sentido de melhor qualidade de vida. Para o cálculo do IQM, o CIDE desenvolveu uma metodologia própria baseada em média ponderada, definindo uma classificação geral de todos os municípios do Estado do Rio de Janeiro.
O Índice de Qualidade dos Municípios apresentado pelo CIDE foi obtido a partir de sete grupos de indicadores. Indicadores estes que reúnem as principais informações sobre o atual estágio ou o potencial de cada município: Dinamismo, Centralidade e vantagem locacional, Riqueza e potencial de consumo, Qualificação da mão-de-obra, Facilidade para negócios, Infra-estrutura para grandes empreendimentos e Cidadania. Entretanto, O IQM carece de instrumental científico capaz de tratar a subjetividade inerente ao problema de avaliação e classificação do grau de desenvolvimento municipal. Objetivando contribuir para o preenchimento desta lacuna, Gomes (2003) intercompara o IQM ao IQM_Multicritério (que está fundamentado nos conceitos do Auxílio Multicritério à Decisão, AMD), desenvolvidos para lidar com problemas que envolvam subjetividade.
Neste trabalho, são apresentadas a metodologia proposta em Gomes (2003) e a aplicação da mesma para a classificação do grupo: Facilidade para Negócios (FAC).
A metodologia proposta no presente trabalho fundamenta-se no método ELECTRE TRI (ELimination Et Choice Traidusaint La REalité), reportado em Yu (1992), Mousseau et al (1999) e Rogers et al (2000), para avaliar e classificar os índices de qualidade dos municípios. A seguir, descrevem-se as etapas desta metodologia:
a) Identificar e caracterizar o problema. Identificar os municípios a serem avaliados e a
região a que pertencem. Foram considerados os 91 municípios do Estado do Rio de Janeiro. Define-se o conjunto de alternativas por A ={ x ∈A x= 91 municípios do Estado do Rio de Janeiro no ano de 1997}.
b) Identificar os critérios relevantes. Definir os critérios a serem considerados para a
classificação do grau de qualidade destes municípios. Foram considerados os sete critérios que constituem o grupo (FAC) propostos pelo CIDE (1998) para o cálculo do IQM. O significado destes critérios é detalhado a seguir:
Cr1: Agências bancárias e população (BAN) – é o número de agências bancárias dividido
pela raiz da população e multiplicado por 100. Pode representar, também, a intensidade de movimentação de recursos.
Cr2: Terminais telefônicos instalados e população (TEL) – demonstra a facilidade de
comunicações, representada pelo número de terminais telefônicos, para cada grupo de 1000 habitantes.
Cr3: Agências e postos dos Correios e população (COR) – também representa o aspecto das
comunicações. Cada agência dos Correios foi multiplicada por um fator 2 e cada posto de venda de selos, por 1. A soma final foi dividida pela raiz da população e multiplicada por 100.
Cr4: Balcão SEBRAE (SEB) – indica a existência de Balcão SEBRAE.
Cr5: Meios de hospedagem e população (HOT) – representa os meios de hospedagem
disponíveis em cada município. Considerou-se o número total de leitos em hotéis, para cada 1000 habitantes.
Cr6: Legislação de incentivos fiscais para instalação de empresas (INC) – considera os
incentivos oferecidos pelo município para a instalação, expansão ou modernização de empresas, de acordo com a seguinte pontuação: isenção de todos os tributos (5 pontos), isenção de IPTU (2 pontos), isenção ou redução de ISS (2 pontos), redução ou isenção de taxas municipais (1 ponto), cessão de terrenos (3 pontos), tratamento diferenciado para microempresas e empresas de pequeno porte (1 ponto).
Cr7: Provedores de acesso à INTERNET, tempo de 1 pulso e população (INT) – indica a
facilidade de acesso à INTERNET, no município.
c) Especificar a escala para os julgamentos da importância (peso) de cada critério. O
peso indica a importância ou influência do critério no grau de qualidade do município. Com base nas escalas utilizadas em Freitas (1997), Santafé et al (1998), Freitas & Costa (1999), Herrera & Costa (1999), Mansur (2000) e Azevedo (2001) que trabalharam com problemas de classificação com características semelhantes as do problema em foco, e nos dados do CIDE (1998) adotou-se escala ilustrada na tabela 1.
Escala Verbal Valor Numérico
Extremamente Alta Muito Alta Alta Média Baixa Muito Baixa Extremamente Baixa 10 9 8 7 6 5 4
d) Atribuir pesos para cada critério. Nesta etapa, estabelecem-se os pesos associados a
cada critério. Estes pesos são obtidos através de julgamentos de valor, coletados junto a especialistas, com o auxílio de escala de julgamentos. A tabela 2 ilustra os pesos dos critérios considerados para avaliação do grupo IGE.
Critérios
BAN TEL COR SEB HOT INC INT Pesos 9 8 7 5 6 10 4
Tabela 2. Pesos dos critérios para o grupo IGE. FONTE: CIDE (1998)
e) Identificar as classes de equivalência juntamente com seus respectivos limites. Neste
passo, estabelecem-se as classes de qualidade que servirão de padrões para classificar os municípios sob análise. Conforme descrito em Yu (1992), Mousseau et al (1995), as classes de equivalência são definidas por limites inferiores e superiores. Para a definição dos limites de classes, geraram-se duas distribuições para cada critério, de cada grupo de indicadores: uma distribuição piramidal (lê-se pirâmide de classes) e outra losangular. A tabela 3 ilustra as classes de equivalência consideradas no presente trabalho. A distribuição piramidal propõe classificar os municípios segundo uma pirâmide de classes, ou seja, poucos municípios padrão A e muitos padrão E. A distribuição losangular permite uma distribuição geométrica mais perto da realidade, uma vez que se tem um maior número de municípios de porte médio no Estado do Rio de Janeiro. A seguir, é apresentada a tabela 3 com os devidos limites inferiores (LI) e limites superiores (LS) das classes de equivalência. CLASSES Critérios A B C D E LI 5 3,35 2,8 2 --- BAN Piramidal LS --- 5 3,35 2,8 2 LI 3,6 2,8 1 0,6 --- BAN Losangular LS --- 3,6 2,8 1 0,6 LI 240,95 122,05 75,25 50,2 --- TEL Piramidal LS --- 240,95 122,05 75,25 50,2 LI 134,35 76,05 23,3 15,65 --- TEL Losangular LS --- 134,35 76,05 23,3 15,65 LI 19,9 11,45 8,65 5,45 --- COR Piramidal LS --- 19,9 11,45 8,65 5,45 LI 13,65 8,95 2,45 1,6 --- COR Losangular LS --- 13,65 8,95 2,45 1,6 LI 1 1 1 0,5 --- SEB Piramidal LS ---- 1 1 1 0,5 LI 1 1 0 0 --- SEB Losangular LS --- 1 1 0 0 HOT LI 98,25 44,55 17,55 5,55 ---
Piramidal LS --- 98,25 44,55 17,55 5,55 LI 50,5 18,2 0 0 --- HOT Losangular LS --- 50,5 18,2 0 0 LI 9 8 6 3 --- INC Piramidal LS --- 9 8 6 3 LI 8 6 0 0 --- INC Losangular LS --- 8 6 0 0 LI 2,665 1,845 0,425 0,27 --- INT Piramidal LS --- 2,665 1,845 0,425 0,27 LI 2,045 0,52 0,19 0,13 --- INT Losangular LS --- 2,045 0,52 0,19 0,13
Tabela 3 - Classes de equivalência
f) Estabelecer os limites de preferência (p) e indiferença (q) para cada critério. Os
limites de preferência p e de indiferença q permitem considerar a natureza imprecisa e intrínseca das avaliações do desempenho dos municípios à luz dos critérios considerados. Depois de definido os limites de classes, definiu-se os limites de preferência (p) e indiferença (q) para cada indicador como sendo 10% do limite das classes.
g) Estabelecer a escala de julgamentos dos desempenhos de cada município à luz de cada critério. Avalia-se o desempenho dos municípios em cada critério. É possível adotar
uma escala específica para cada critério.
h) Emitir julgamento de valor à luz de cada critério. Emitem-se julgamentos de valor
avaliando o desempenho do município à luz de cada critério.
Esta etapa deverá ser, preferencialmente, efetuada por especialista(s) que tenha(m) conhecimento profundo sobre o comportamento do município frente à região. Os avaliadores para um critério não são, necessariamente, os mesmos para os demais critérios.Os desempenhos que foram atribuídos a cada um dos municípios à luz de cada um dos critérios considerados para o grupo FAC estão apresentados detalhadamente em Gomes (2003).
i) Executar o algoritmo de classificação do Electre Tri. Nesta etapa obtém-se a
Classificação dos Municípios analisados.
A tabela 4 apresenta os resultados obtidos pela execução do algoritmo de classificação do ELECTRE TRI, a partir da análise de equivalência interna. Estes resultados resultam na Classificação dos Municípios em uma das classes de equivalência ilustradas no item e da seção 2 do presente artigo. Conforme reportado em Mousseau (1999), O ELECTRE TRI fornece duas classificações:
• Procedimento Pessimista - classificação mais exigente; • Procedimento Otimista – classificação menos exigente.
Para este grupo de indicadores foram calculadas também as médias ponderadas utilizadas pelo CIDE para o cálculo do IQM e apresentadas na tabela 4 para efeito de comparação. As siglas da tabela 4 significam: FAC_p_L – Facilidade para negócios pessimista Losangular; FAC_o_L – Facilidade para negócios otimista Losangular; FAC_p_P – Facilidade para negócios pessimista Piramidal e FAC_o_P – Facilidade para negócios otimista Piramidal.
j) Analisar e interpretar os resultados obtidos pela classificação. De posse dos resultados
individuais de cada município à luz dos critérios considerados, avalia-se o grau de qualidade de cada alternativa, analisando, inclusive, o grau de credibilidade destes resultados.
CLASSIFICAÇÃO PARA O GRUPO FAC MÉDIA PONDERADA
MUNICÍPIOS FAC_p_L FAC_o_L FAC_p_P FAC_o_P P L
ANGRA DOS REIS B B C C C B
APERIBE C C E E E E ARARUAMA B B C C C B AREAL C C E E C C ARMACAO DE BUZIOS C C E D A A ARRAIAL DO CABO C C E E C B BARRA DO PIRAI C C D D D C BARRA MANSA C C D D D C BELFORD ROXO C C E E E D BOM JARDIM C C D D D C
BOM JESUS DO ITABAPOANA B B C C D C
CABO FRIO B B B B B B
CACHOEIRAS DE MACACU C C D D E C
CAMBUCI C C E E D C
CAMPOS DOS GOYTACAZES C C D D D C
CANTAGALO B B C C D C CARAPEBUS C C E E E D CARDOSO MOREIRA D D E E E D CARMO C C E E E C CASIMIRO DE ABREU C C D D D C COMENDADOR LEVY GASPARIAN C C E E E C CONCEICAO DE MACABU C C E D E C CORDEIRO C C D D D C DUAS BARRAS C C E E E D DUQUE DE CAXIAS C C D D E C ENGENHEIRO PAULO DE FRONTIN C C E E D C GUAPIMIRIM C C E E E C IGUABA GRANDE C C E D A A ITABORAI C C E E E C ITAGUAI C C D D D C ITALVA C C E E E D ITAOCARA C C E D E C ITAPERUNA C C D D D C ITATIAIA C C E E C B JAPERI E E E E E E LAJE DO MURIAE C C E E E C MACAE B B C C C B MACUCO C C E E E D MAGE C C E E E D MANGARATIBA C B E C B A MARICA C C D D D C MENDES C C D D D C MIGUEL PEREIRA C B E C B A MIRACEMA C C D D D C NATIVIDADE C C D D E C NILOPOLIS C C E D D C NITEROI B A C B B A NOVA FRIBURGO B B C C C B
NOVA IGUACU C C D D E C PARACAMBI C C E E E C PARAIBA DO SUL C C D D D C PARATI C C E D C B PATY DO ALFERES C C D D D C PETROPOLIS B B B B C B PINHEIRAL C C E E E C PIRAI C C E E E C PORCIUNCULA C C E E E C PORTO REAL C C E E E E QUATIS C C E D B B QUEIMADOS C C E E E D QUISSAMA C C E E E D RESENDE B B C C C B RIO BONITO C C D D E C RIO CLARO C C E D E C
RIO DAS FLORES C C E D E B
RIO DAS OSTRAS C C E D C D
RIO DE JANEIRO A A A A A A
SANTA MARIA MADALENA C C D D E C
SANTO ANTONIO DE PADUA B A C B D C
SAO FIDELIS C C E E E C
SAO FRANCISCO DE ITABAPOANA
C C E E E E
SAO GONCALO C C E E E C
SAO JOAO DA BARRA C C E E E C
SAO JOAO DE MERITI C C E E E C
SAO JOSE DE UBA C C E E E E
SAO JOSE DO VALE DO RIO
PRETO C C E D D C
SAO PEDRO DA ALDEIA C C D D E C
SAO SEBASTIAO DO ALTO C C E E E C
SAPUCAIA C C E E E D SAQUAREMA C C E E D C SEROPEDICA D D E E E E SILVA JARDIM C C E E E C SUMIDOURO D C E E E D TANGUA D D E E E E TERESOPOLIS B B B B B A TRAJANO DE MORAIS C C E E E C TRES RIOS B B C C D C VALENCA C C C C D C VARRE-SAI C C E E E D VASSOURAS C C D D D C VOLTA REDONDA B B C C C B
Tabela 4 – Classificação dos municípios pelo Electre Tri
3– Apresentação e Análise dos Resultados
Estes resultados apresentados na tabela 4, ilustram a classificação obtida por cada um dos municípios, quando comparados a classes de equivalência. Estas classes de equivalência se comportam como padrões de referência.
Na distribuição piramidal, um único município é classificado padrão A de qualidade para novos investimentos, Rio de Janeiro, grupo este que leva em consideração critérios diretamente ligados ao número de habitantes, como por exemplo, agências bancárias, agências
de Niterói, cai para a classe B de referência. Os demais municípios ficam distribuídos nas classes subseqüentes, havendo uma concentração nas Classes D e E, classificando-os como “Abaixo do padrão esperado”.
Já a distribuição losangular é um pouco menos exigente, aparecendo outros dois municípios padrão A de referência além do Rio de Janeiro: Niterói e Santo Antônio de Pádua, aparecendo divergências nas suas classificações resultando em incomparabilidades. Municípios como Macaé, Nova Friburgo, Teresópolis, Petrópolis, Volta Redonda e Resende, dentre outros, confirmam sua posição de destaque no Estado, obtendo uma classificação B nesta distribuição. Nota-se novamente uma grande quantidade dos municípios na classe C de referência, característica deste tipo de distribuição. Chama-se de incomparabilidade a diferença de classificação nos procedimentos otimista e pessimista.
A incomparabilidade está associada a uma incoerência do sistema de classificação, quando busca comparar as cidades às classes de equivalência. Isto significa que o sistema de classificação precisa de uma reavaliação caso seja estritamente necessário classificar estas cidades. Em geral, as fontes de incomparabilidade estão associadas: ao modelo construído; às escalas de julgamento; aos julgamentos de valor consideradas na avaliação de desempenho das alternativas à luz dos critérios. Nos dois primeiros casos a incomparabilidade é devida a uma falha na modelagem e, em geral, é observada em mais de uma alternativa. Para a eliminação deste tipo de incomparabilidade é necessário rever os parâmetros do modelo construído. No terceiro caso a incomparabilidade é eliminada através de um processo de revisão dos julgamentos referentes à alternativa.
Caso seja crucial obter a classificação, a despeito de divergências ocorridas entre as classificações pessimista e otimista, o classificador pode adotar uma das classificações de acordo com o seu perfil: (mais exigente ou menos exigente). Este procedimento também é adotado em outras situações de decisão em que se classifica o perfil do decisor em otimista ou pessimista, como na Teoria dos Jogos. Mais ainda, no caso do ELECTRE TRI, uma divergência entre estas classificações indica uma incapacidade do sistema em comparar o elemento sendo classificado a pelo menos um dos perfis das classes de equivalência utilizadas. Esta incapacidade pode ser causada pelo avaliador, pelo modelo de classificação (incluindo o conjunto de critérios) ou pelo sistema de coleta de dados (incluindo as escalas utilizadas).
No que se refere à média ponderada, é possível notar uma classificação um pouco mais centrada e próxima da obtida pelo ELECTRE, salvo algumas discrepâncias, como por exemplo municípios como Armação de Búzios, Iguaba Grande, Mangaratiba e Miguel Pereira padrão A de referência em Facilidade para Negócios.
4– Conclusões
Em geral, os julgamentos dependem da avaliação de diversas variáveis simultaneamente e de interpretações pessoais múltiplas, que variam de acordo com a experiência/preferência do avaliador. O mesmo ocorre em situações de decisões de classificação de municípios. A metodologia proposta neste trabalho aplica-se diretamente a casos com essas características. Através de sua utilização, os decisores (planejadores regionais) obterão informações consistentes sobre o grau de qualidade/competitividade do município, reduzindo a incidência e a intensidade das inconsistências na sua tomada de decisão.
A utilização dessa metodologia permite identificar incomparabilidades ou inconsistências não detectáveis pelos métodos que se baseiam em médias ponderadas. Outra importante diferença em relação aos métodos tradicionais é que a metodologia aqui proposta classifica em níveis mais altos aqueles municípios que tem o melhor desempenho em um maior número de critérios, independente do valor alcançado pelos municípios na média ponderada.
Outro aspecto relevante é originalidade da metodologia proposta, que considera a subjetividade inerente aos avaliadores e que está fundamentada em algoritmos matemáticos que aumentam a credibilidade dos resultados finais.
Importante destacar a nova distribuição losangular proposta para o estudo municipal, quando se trata de problemas de ordenação e ou classificação. Essa distribuição permitiu uma classificação mais próxima da realidade.
Recomenda-se também a experimentação de outros métodos multicritério, a fim de estabelecer uma intercomparação que explicite as possíveis diferenças de resultados, assim como aplicar fundamentos da lógica nebulosa. Outra sugestão é o desenvolvimento de um sistema computacional dedicado à operacionalização da metodologia proposta.
Vale ainda ressaltar que os dados utilizados são os mesmos usados pelo CIDE (1998) e são datados da primeira metade da década de 90.
Referências
AZEVEDO, M.C., “Avaliação Estratégica da Competitividade: Abordagem Multicritério Através do Electre
Tri”, Universidade Estadual do Norte Fluminense, Dissertação de Mestrado em Engenharia de Produção,
Campos dos Goytacazes, RJ, Brasil, janeiro de 2001.
CIDE – Centro de Informações e Dados do Rio de Janeiro, “Índice de Qualidade dos Municípios – IQM”, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, dezembro de 1998.
FREITAS, A.L.P., “Emprego de uma Abordagem Multicritério na Avaliação e Classificação da Qualidade de
Serviços”, Universidade Estadual do Norte Fluminense, Dissertação de Mestrado em Ciências de Engenharia
(Engenharia de Produção), Campos dos Goytacazes, RJ, Brasil, Março,1997.
FREITAS, A.L.P. & COSTA, H.G., "O Emprego do Método Electre III em problemas de classificação: a
questão da Intransitividade", Anais do Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha – SPOLM’99,
Rio de Janeiro, RJ, Brasil, dezembro 1999.
GOMES, A.R., “IQM Multicritério: Contribuição da análise nulticritério à avaliação do desempenho municipal”, Dissertação de Mestrado em Ciências de Engenharia (Engenharia de Produção), Universidade Estadual do Norte Fluminense, Campos dos Goytacazes, RJ, Brasil, 2003.
HERRERA, W.D.M. & COSTA, H.G., “O método ELECTRE III aplicado ao desenvolvimento de arranjos
físicos”, Proceedings of the V International Congress of Industrial Engineering, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 1999
(CD-ROM).
MANSUR, A.L.F., “Aplicação da metodologia ELEQUAL para avaliação da qualidade de serviços: um estudo
de caso”, Dissertação de Mestrado em Ciências de Engenharia (Engenharia de Produção), Universidade Estadual
do Norte Fluminense, Campos dos Goytacazes, RJ, Brasil, 2000.
MOUSSEAU, V., SLOWINSKI, R. & ZIELNIEWICZ, P., “ELECTRE TRI 2.0a. Methodological Guide and User’s Manual”, Document Du Lamsade, Université Paris – Dauphine, Paris, França, Fevereiro, 66 p., 1999. SANTAFÉ Jr, H.P.G., COSTA, H.G. & HADDAD, A.N., “Integração de Técnicas de Gerenciamento de Riscos e Análise Multicritério ä Análise de falhas”, Anais do XVIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP), Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, setembro de 1998.
YU, W., “ELECTRE TRI - Aspects Méthodologiques et Guide d’utilisation”, Document du LAMSADE, nº 74, Université de Paris - Dauphine, abril 1992.
Agradecimentos
Este trabalho foi viabilizado pelo apoio institucional da Universidade Federal Fluminense (UFF), da Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF) e da Universidade Iguaçu (UNIG), além do apoio financeiro do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Fundação Estadual do Norte Fluminense (FENORTE) e da Fundação Carlos Chagas de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).
