UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
CURSO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
FRANCISCO PASCOAL LEITE DE CARVALHO
EFICIÊNCIA ECONÔMICO-FINANCEIRA DO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRO NOS ANOS 2010 E 2011
Natal/RN 2012
FRANCISCO PASCOAL LEITE DE CARVALHO
EFICIÊNCIA ECONÔMICO-FINANCEIRA DO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRO NOS ANOS 2010 E 2011
Monografia apresentada à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis.
Orientador: Professor Me. Diego Rodrigues Boente
Natal/RN 2012
FRANCISCO PASCOAL LEITE DE CARVALHO
EFICIÊNCIA ECONÔMICO-FINANCEIRA DO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRO NOS ANOS 2010 E 2011
Monografia apresentada à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis.
BANCA EXAMINADORA DA MONOGRAFIA:
Prof. Me. DIEGO RODRIGUES BOENTE - Orientador
Prof. Me. ADRIANA ISABEL BACKES STEPPAN - Membro
Prof. Me. AMANDA BORGES DE A. ASSUNÇÃO - Membro
AGRADECIMENTOS
Primeiramente a Deus, o criador, pela graça da vida, saúde e conforto nos momentos mais difíceis e desafiadores.
Aos meus pais, Francisco Leite e Ilná Nogueira, pelo amor, bons exemplos, ensinamentos e a confiança depositada em minha pessoa em todos os momentos da vida. Aos meus queridos irmãos José, João, Maria Rita e Isac, que mesmo distantes sempre torceram pelo meu sucesso.
À tia Maria Leite, minha segunda mãe, pelos cuidados e apoio durante os muitos anos que estive sob sua proteção. Ao meu avô José Leite, pelo exemplo de boa conduta. E demais familiares que sempre acreditaram em mim.
Ao professor Diego Rodrigues Boente, meu orientador, pela presteza, paciência e empenho na realização deste trabalho, sua orientação foi fundamental na construção da pesquisa. Desejo-lhe sucesso no doutorado!
Aos meus amigos da turma 2008.1, em especial a Ana Karoline, Bruno Torquato, Dailton Gomes, Flávio Roberto, José Severo, Luciana Trindade, Poliana Fonseca e Ronaldo José (em ordem alfabética), pelos muitos momentos alegres de aprendizado.
Às professoras Adriana Steppan e Amanda Assunção pela disposição para participarem da banca e contribuições ao trabalho.
Aos demais professores do Curso de Ciências Contábeis da UFRN/Natal, pelos ensinamentos adquiridos durante o curso.
“Não te deixes vencer do mal, mas vence o mal com o bem.”
RESUMO
O setor elétrico brasileiro, assim como em outros países, é umas das áreas mais relevantes da economia, pois cria a infraestrutura para o desenvolvimento dos demais setores e presta relevante serviço de utilidade pública à sociedade. Face aos grandes investimentos realizados para a consecução dos seus empreendimentos o setor elétrico passou a captar capital via mercado mobiliário; necessitando assim gerir esses recursos com eficiência econômico-financeira a fim de garantir retornos aos seus investidores. Sendo assim, este estudo objetivou conhecer a eficiência econômico-financeira das companhias abertas brasileiras de utilidade pública do setor de energia elétrica, sob a ótica do investidor, através da Análise Envoltória de Dados (DEA). O trabalho se caracteriza quanto aos objetivos como descritivo; em relação aos procedimentos é bibliográfico; e em relação à abordagem é quantitativo e qualitativo. A amostra foi composta por 34 companhias do setor elétrico brasileiro, listadas na BM&FBOVESPA nos anos 2010 e 2011. Foi adotada a técnica não-paramétrica de Análise Envoltória de Dados em seus dois modelos clássicos (BCC e CCR) orientados para output. O cálculo da eficiência/alvos/benchmarking das empresas foi subsidiado pelo software SIAD®, tendo sido consideradas as seguintes variáveis: Nível de Endividamento, Imobilização do Capital Próprio, Retorno sobre o Ativo, Retorno sobre o Patrimônio Líquido e Índice de Receitas Financeiras, respectivamente dois inputs e três outputs. Como resultados contatou-se que em 2010, pelo método BCC 12 empresas foram eficientes; e em 2011 a eficiência foi obtida por 11 companhias. Para o método CCR em 2010 oito empresas foram eficientes; e em 2011 sete companhias atingiram a eficiência. A análise de benchmarking revelou que 13 empresas foram tidas como referência, destas, cinco foram benchmarking em todo o período em ambos os modelos de DEA. Uma das causas da redução no número de empresas eficientes pode ser atribuída à desaceleração da economia brasileira em 2011 face ao crescimento de 2010. E para futuros estudos recomenda-se, entre outros procedimentos, a adoção do índice de Malmquist para verificar o comportamento da eficiência das empresas no período.
ABSTRACT
The Brazilian electric sector, as well as in other countries, is one of the most important areas of the economy because it creates the infrastructure for the development of other sectors and providing relevant public utility service to society. Given the large investments made towards the achievement of its electricity sector enterprises now raise capital through securities market, thus needing to manage these resources with economic and financial efficiency to ensure returns to their investors. Thus, this study investigated the effectiveness of economic-financial Brazilian companies from the utility power sector from the perspective of the investor, through data envelopment analysis (DEA). The work is characterized as descriptive about the objectives, procedures are in relation to literature, and on the approach is quantitative and qualitative. The sample comprised 34 companies of the Brazilian electric sector, listed on BM&FBOVESPA in the years 2010 and 2011. We adopted the non-parametric technique of Data Envelopment Analysis in its two classical models (CCR and BCC)-oriented output. The calculation of efficiency/targets/benchmarking of companies has been subsidized by SIAD ® software, and found the following variables: Level of Indebtedness, Equity Asset, Return on Assets, Return on Equity and Index of Financial Income, respectively two inputs and three outputs. The results to be contacted in 2010, the BCC method 12 companies were efficient, and in 2011 the efficiency was obtained by 11 companies. For the CCR method in 2010 eight companies were efficient, and seven companies in 2011 reached efficiency. The benchmarking analysis revealed that 13 companies were taken as reference, these five were all over the benchmarking period in both models of DEA. One of the causes of the reduction in the number of efficient companies can be attributed to the slowdown of the Brazilian economy growth in 2011 compared to 2010. And for future study recommends, among other procedures, the adoption of the Malmquist index to check the behavior of the efficiency of companies in the period.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Fronteiras paramétricas e não-paraméricas (Regressão e DEA) ... 23 Figura 2 – Fronteira Eficiente de Produção ... 34 Figura 3 – As orientações aos inputs e aos outputs ... 35
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Resumo dos tipos de eficiência de uma DMU ... 21
Quadro 2 – Estudos sobre o setor elétrico brasileiro ... 27
Quadro 3 – Resumo das propriedades dos modelos CCR e BCC do DEA ... 33
Quadro 4 – Principais variáveis do DEA utilizadas nos estudos sobre o setor elétrico
brasileiro ... 37
Quadro 5 – Dados descritivos das variáveis (Inputs e Outputs) para os anos de 2010 e
2011 ... 45
Quadro 6 – Eficiência econômico-financeira para os modelos BCC e CCR nos anos de
2010 e 2011 ... 48
Quadro 7 - Alvo dos escores de eficiência econômico-financeira pelo método BCC ... 51
Quadro 8 - Alvo dos escores de eficiência econômico-financeira pelo método CCR ... 53
Quadro 9 - Benchmarking de eficiência econômico-financeira pelo método BCC no ano
de 2010 ... 54
Quadro 10 - Benchmarking de eficiência econômico-financeira pelo método BCC no
ano de 2011 ... 56
Quadro 11 - Benchmarking de eficiência econômico-financeira pelo método CCR no
ano de 2010 ... 57
Quadro 12 - Benchmarking de eficiência econômico-financeira pelo método CCR no
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Distribuição das companhias de acordo a atividade ... 41
Tabela 2 - Delimitação da amostra ... 41
Tabela 3 – Variáveis adotadas para o estudo ... 42
Tabela 4 – Correlação de Spearman entre as variáveis adotadas (Inputs e Outputs) ... 47
Tabela 5 – Intervalo dos Escores de eficiência econômico-financeira para os modelos BCC e CCR nos anos de 2010 e 2011 ... 50
Tabela 6 – Número de casos de benchmarking pelo método BCC no ano de 2010 ... 55
Tabela 7 – Número de casos de benchmarking pelo método BCC no ano de 2011 ... 57
Tabela 8 – Número de casos de benchmarking pelo método CCR no ano de 2010 ... 58
Tabela 9 – Número de casos de benchmarking pelo método CCR no ano de 2011 ... 60
LISTA DE EQUAÇÕES
Equação 1 – Medida de eficiência de uma DMU ... 30
Equação 2 – Modelo CCR de Análise Envoltória de Dados orientado ao consumo ... 31
Equação 3 – Modelo CCR de Análise Envoltória de Dados orientado ao produto ... 31
Equação 4 – Modelo BCC de Análise Envoltória de Dados orientado ao consumo ... 32
LISTA DE SIGLAS
Abradee - Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica ANC - Ativo Não Circulante
ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica AP - Ativo Permanente
AT - Ativo Total
BCC – Banker, Charnes e Cooper
BM&FBOVESPA - Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros BP - Balanço Patrimonial
CCR – Charnes, Cooper e Rhodes
CPC – Comitê de Pronunciamentos Contábeis CRS – Retornos Constantes de Escala
DEA – Análise Envoltória de Dados DMU – Unidade Tomadora de Decisão
DRE - Demonstração do Resultado do Exercício End. - Endividamento
EPE – Empresa de Pesquisa Energética
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística ICP - Imobilização do Capital Próprio
IRF - Índice de Receitas Financeiras LL - Lucro Líquido
LO - Lucro Operacional
MME – Ministério de Minas e Energia NE - Notas Explicativas
NiE - Nível de Endividamento
PDE – Plano Decenal de Expansão de Energia PIB – Produto Interno Bruto
PL - Patrimônio Líquido
PPL - Problema de programação linear RF - Receita Financeira
RL - Receita Operacional Líquida RSA - Retorno sobre o Ativo
RSPL - Retorno sobre o Patrimônio Líquido SFA – Modelos de Fronteira Estocástica SIAD - Sistema Integrado de Apoio à Decisão TFP - Total Factor Productivity
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 14 1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA ... 14 1.2 OBJETIVOS... 16 1.2.1 Objetivo geral ... 16 1.2.2 Objetivos específicos ... 16 1.3 JUSTIFICATIVA ... 16 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... 19
2.1 O PROCESSO DE FORMAÇÃO DE EFICIÊNCIAS TÉCNICAS ... 19
2.2 PRINCIPAIS ESTUDOS REALIZADOS NO BRASIL SOBRE A EFICIÊNCIA NO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICA ... 24
2.3 PRINCIPAIS CONCEITOS RELACIONADOS À ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS ... 29
3 METODOLOGIA ... 39
3.1 TIPOLOGIA DA PESQUISA ... 39
3.2 UNIVERSO E AMOSTRA ... 40
3.3 COLETA E TRATAMENTO DOS DADOS ... 42
3.4 LIMITAÇÕES DO MÉTODO ... 43
4 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS ... 45
4.1 DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS ... 45
4.2 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS ... 47
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 61
REFERÊNCIAS ... 64
APÊNDICE A – EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA NO SEGMENTO DE ENERGIA ELÉTRICA ... 72
APÊNDICE B – EMPRESAS EXCLUÍDAS DA AMOSTRA ... 74
APÊNDICE C – FREQUÊNCIA DEA-BBC NOS ANOS 2010 E 2011 ... 76
1 INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA
O desenvolvimento de uma nação ocorre em diferentes campos: econômico, social, cultural, entre outros. Quanto ao aspecto econômico, constitui-se como um dos pilares indutores da construção de país com menos desigualdades socioeconômicas. Ainda sobre este aspecto, espera-se que programe meios para subsidiar esse desenvolvimento.
E quando se fala do setor econômico logo se percebe que sem uma infraestrutura adequada é inviável o dinamismo da economia de um país. “O crescimento da produção interna dos países deve-se muito ao setor de infraestrutura, que possui impacto significativo sobre a produtividade geral da economia, o crescimento econômico e o bem-estar da população” (MACEDO; RIBEIRO, 2011, p. 2).
De acordo Brigatte et al. (2011), as empresas do setor elétrico, assim como as demais empresas de infraestrutura, têm papel fundamental na economia de uma nação; e no Brasil é um dos setores mais produtivos da economia, pois cria condições para os outros setores atenderem as necessidades básicas da população.
Nesse contexto, falar de ‘bem-estar’ e ‘atendimento as necessidades básicas da população’ remete a serviço de utilidade pública. A prestação adequada de serviços públicos é vital, pois fornece tanto serviços essenciais à população como promove o desenvolvimento do país. No Brasil vários setores da economia prestam diferentes serviços à população, sendo que o elétrico é um dos mais importantes.
E para oferecer serviços de utilidade pública a população e condicionar o desenvolvimento de outros setores são necessários grandes investimentos. Catapan e Capatan (2006), explicam que para a empresa continuar expandindo e/ou manter a atividade produtiva necessita além das suas próprias receitas de recursos de terceiros e de aportes de capital pelos acionistas. Assim, dada a natureza do setor elétrico, a busca de financiamentos é importante para a concretização de seus empreendimentos vultosos.
Ainda de acordo com Nascimento, Franco e Cherobim (2012), as privatizações iniciadas na década de 1990 provocaram transformações na estrutura de propriedade e de capital das empresas do setor elétrico brasileiro; e ao longo dos anos diante das crescentes exigências de recursos para financiar os novos investimentos as empresas passaram a abrir o capital na bolsa de valores e negociar suas ações.
Mas para captar recursos de terceiros, a empresa deve entre outras coisas garantir a valorização do capital aplicado. Do ponto de vista do acionista, essa questão torna-se mais relevante ainda, pois de acordo com Catapan e Catapan (2006), no momento em que o acionista investe em uma empresa ele deseja recuperar seu capital inicial investindo corrigido pela inflação mais os juros pretendidos.
Por conseguinte o Pronunciamento Conceitual Básico, editado pelo Comitê de Pronunciamentos Contábeis – CPC (2011) lembra que os investidores existentes e em potencial condicionam suas decisões de compra, venda ou manutenção de seus investimentos aos retornos esperados por essas aplicações, tais como: dividendos, pagamentos de principal e de juros ou aumento nos preços de mercado.
A escolha do melhor do investimento, portanto, está condicionado, dentre outros aspectos, aos maiores retornos oferecido pela empresa investida. E para as companhias, que captam recursos de terceiros via mercado mobiliário, a melhor utilização desses recursos torna-se relevante. A busca da eficiência econômico-financeira da entidade é requisito para captar novos investimentos, logo quando o acionista busca retornos que maximizem seu capital aplicado, espera-se que a empresa administre esses recursos de forma eficiente.
Conhecer a eficiência econômico-financeira de uma empresa torna-se importante à medida que o acionista busca a melhor alternativa para aplicar seu capital. Logo a escolha da melhor empresa do setor elétrico para investir está certamente atrelada ao conhecimento da sua eficiência.
Nesse contexto indaga-se: qual é o nível de eficiência econômica e financeira das
companhias abertas brasileiras de utilidade pública do setor de energia elétrica, sob a ótica do investidor?
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
O presente estudo tem por objetivo geral conhecer a eficiência econômica e financeira das companhias abertas brasileiras de utilidade pública do setor de energia elétrica, sob a ótica do investidor, através da Análise Envoltória de Dados.
1.2.2 Objetivos Específicos
Com o fim de alcançar o objetivo geral proposto, são traçados os seguintes objetivos específicos:
Levantar os estudos realizados no Brasil sobre a eficiência no setor de energia elétrica; Evidenciar os conceitos relacionados às eficiências;
Compreender os principais aspectos relacionados à Análise Envoltória de Dados; Descrever e analisar os escores de eficiência obtidos pela Análise Envoltória de Dados.
1.3 JUSTIFICATIVA
A relevância do setor elétrico como agente de utilidade pública e indutor de infraestrutura para os demais setores da economia condicionam características relevantes para a análise de sua eficiência econômico-financeira. Ainda de acordo com Macedo e Ribeiro (2011), novos estudos são necessários sobre o setor em decorrência das suas transformações e mudanças.
Conforme dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE o crescimento do Produto Interno Bruto – PIB do Brasil em 2011 foi de 2,7% em relação a 2010, totalizando R$ 4,143 trilhões; a indústria cresceu 1,8%, com destaque a atividade de eletricidade, gás, água, esgoto e limpeza urbana com crescimento de 3,8% (IBGE, 2012).
O setor elétrico funciona como balizador da economia de um país, logo o crescimento da nação está condicionado à oferta de energia elétrica. O Plano Decenal de Expansão de Energia 2020 (PDE) prevê que o consumo médio de energia elétrica para o período de 2010 a 2020 deve ser de 4,6% ao ano diante de um crescimento previsto do PIB de 5% ao ano entre
2011 e 2020, sendo que a participação do segmento de produção e distribuição de água, eletricidade e gás irá representar 12,4% do setor industrial no mesmo período; e para suportar o crescente aumento da demanda de energia elétrica, no período 2011-2020, a estimativa de investimentos na geração e distribuição de energia elétrica é de R$ 236 bilhões, valor que representa 23% do montante de R$ 1,019 trilhão projetado para ser investimento na expansão da oferta total de energia no Brasil nesse período (MME; EPE, 2011).
Alguns estudos com a temática eficiência foram realizados no setor elétrico brasileiro nos últimos anos, quais sejam: Montoro Júnior e Teixeira (2004) concluíram que todas as 25 distribuidoras analisadas foram igualmente eficientes no controle dos custos de produção no período analisado; Santana, Périco e Rebellato (2006) concluíram que os investimentos sócio-ambientais foram determinantes na análise do desempenho financeiro das 12 distribuidoras estudadas no período 2003-2004, porém não foi o único fator determinante de sucesso; novamente Santana, Périco e Rebellato (2009) analisaram o setor elétrico objetivando identificar em cinco anos empresas eficientes por meio do DEA, complementando a partir dos seus relatórios anuais no que diz respeito às ações socioambientais; Souza, Souza e Pessanha (2010) empregaram duas técnicas, Análise Envoltória de Dados e Modelos de Fronteira Estocástica, na medida de eficiência de 40 distribuidoras e concluíram que os dois modelos foram aderentes; Brigatte et al. (2011) verificaram que 20 distribuidoras das regiões Nordeste e Sudeste melhoraram seu desempenho nos últimos anos e apresentaram resultados homogêneos da produção com alto grau de eficiência; Andrade e Sant´Anna (2011) estudaram 8 distribuidoras no período de 2002 a 2008 e concluíram que eficiência média decresceu no período analisado, com aumento da eficiência em relação ao ano anterior somente nos anos de 2003 e 2007; e Macedo e Ribeiro (2011) analisaram o setor brasileiro de distribuição de energia elétrica através do DEA, de modo multicriterial e concluíram que não é o tamanho, mas sim o desempenho superior, que confere competitividade às empresas.
A análise da eficiência de uma empresa pode ser realizada de diversas formas, com diferentes técnicas. A escolha da melhor técnica deve sempre levar em consideração a melhor combinação metodologia/dados, pois apesar das inúmeras ferramentas matemáticas e estatísticas disponíveis na literatura para avaliar a eficiência, há estudos que se enquadram melhor em um método específico.
De acordo com Andrade e Sant’Ana (2011) há diversas técnicas que podem ser utilizadas para medir a eficiência e desenvolver padrões a serem seguidos pelas empresas para atingir a eficiência. Casa Nova e Santos (2008, p. 133) mencionam que “mais recentemente, a aplicação de métodos quantitativos para análises das informações contábeis, tais como análise
de regressão, análise fatorial e discriminante, redes neurais têm sido de larga aplicação. E, uma delas, é a Análise por Envoltória de Dados [...]”.
Segundo Souza, Macedo e Almeida (2007), a Análise por Envoltória de Dados é um dos instrumentos mais adequados para a avaliação de eficiência, pois localiza a fronteira eficiente em um grupo analisado e possibilita a determinação de um conjunto de referência.
Esta técnica tem a vantagem, dentre as demais, de comparar diversas variáveis de insumos e produtos e evidenciar qual a empresa é mais eficiente no grupo estudado. Além de localizar o benchmarking do grupo, também fornece o desempenho das demais unidades de decisão (DMU) e traça uma fronteira de eficiência com a amostra estudada.
Localizar e traçar um ranking das empresas de energia elétrica mais eficiente econômico e financeiramente tornará a escolha da empresa sob a ótica do investidor mais racional e lógica. Medir a eficiência desse grupo disponibilizará mais informações úteis para o investidor, sendo que, a contribuição dessa informação extrapola as avaliações tradicionais de análise de balanço, índices financeiros e as informações divulgadas pelas empresas e a bolsa de valores. Torna-se assim um diferencial a mais para o acionista e enriquece as opções de escolha da empresa mais atrativa para efetuar seus investimentos. Ademais, Macedo e Barbosa (2009) ressaltam que o uso do DEA fornece informação sobre a eficiência em um único indicador, facilitando assim a compreensão e comparação com as demais empresas.
As empresas do setor elétrico brasileiro têm sido objeto de diversos estudos, mas as pesquisas voltadas para a temática eficiência abordam principalmente a eficiência produtiva e operacional. São poucos os trabalhos voltados para o campo econômico-financeiro, além disso, são escassas as pesquisas que utilizam a técnica de Análise Envoltória de Dados na literatura nacional para medir esse tipo de eficiência do setor elétrico, conforme evidenciado no tópico 2.2, que trata dos principais trabalhos relacionados à eficiência no setor.
Diante dessa situação, este trabalho propõe uma metodologia diferente na análise da eficiência. O estudo irá mensurar a eficiência sob a ótica econômico-financeira nos anos 2010 e 2011, período em que a economia brasileira apresentou um crescimento volátil, com grande expansão em 2010 (7,5%) e baixo crescimento em 2011 (2,7%), reflexo das crises econômicas internacionais.
Nesse contexto, o estudo justifica-se pela importância que as companhias do setor elétrico têm para o desenvolvimento do país. Outra contribuição dá-se pela escassez na literatura nacional de estudos sobre a análise da eficiência econômico-financeira do setor elétrico utilizando a técnica de Análise Envoltória de Dados.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 O PROCESSO DE FORMAÇÃO DE EFICIÊNCIAS TÉCNICAS
De acordo com Santana, Périco e Rebelatto (2006) em resposta as exigências da globalização as empresas têm implementado diversas transformações para obter ganhos de competividade, tais como: eficiência financeira, diversificação de produtos, entre outras.
Morch et al. (2009) ressalta que as transformações do ambiente econômico exige maior adequação às mudanças pelas empresas para atingir seus objetivos, em especial os do setor de infraestrutura, enxugando suas estruturas, para tornarem dessa forma mais eficazes e eficientes.
No contexto econômico atual, onde a globalização e a concorrência fazem parte do cotidiano das empresas, exige-se mais das companhias, seja através do fornecimento de serviços e produtos de qualidade, seja através de resultados econômicos com retornos elevados aos seus investidores. Produzir resultados através de lucros, dividendos ou juros sobre o capital próprio certamente é pré-requisito para obter e/ou manter os atuais investidores. Logo quando o acionista aplica seu capital em uma empresa via mercado mobiliário está objetivando receber uma contrapartida da entidade com retornos acima da média, caso isso não aconteça, migra-se para um novo investimento mais rentável. Assim, do ponto de vista da empresa, a necessidade de captar investimentos está também atrelada à garantia de distribuição de ganhos elevados e consistentes, acarretando maior eficiência na gestão de seus recursos e no seu desempenho.
A medição de desempenho de uma empresa é um processo permanente e repetitivo, comparando a evolução com os períodos anteriores, sendo que as razões mais importantes para medi-lo consistem em monitorar o progresso da entidade e corrigir eventuais erros; assim é possível determinar se a empresa é eficiente ou não (PEREIRA et al., 2009).
Existem alguns conceitos que têm relação intrínseca com o termo desempenho: eficácia, eficiência, efetividade e produtividade; a eficácia está relacionada à obtenção dos resultados desejados pela organização, ou seja, ao cumprimento dos objetivos traçados mediante a saída de produtos (KASSAI, 2002). Já a eficiência é uma medida que visa à otimização de recursos na obtenção dos resultados, compreende assim a forma que a organização utiliza para chegar a um objetivo previamente determinado. Por sua vez a efetividade, conforme entendimento de Kassai (2002) tem relação com o conceito de eficácia. E a produtividade diz respeito a relação estabelecida entre os resultados gerados e os recursos
consumidos por uma unidade produtiva; segundo Mello et al. (2005, p. 2521) “a produtividade [está ligada] à razão entre produtos e recursos”.
Mas antes de estudar os tipos de eficiência e a sua metodologia de análise é oportuno conhecer os principais elementos aplicados a este processo de mensuração de desempenho. Uma unidade produtiva é conhecida na literatura sobre eficiência como uma Unidade Tomadora de Decisão (DMU); e de acordo com Arpino (2008) pode se apresentar sob diversos aspectos, por exemplo: uma empresa, um departamento, divisão ou unidade administrativa, cuja eficiência está sendo avaliada. Neste trabalho a unidade de produção será cada uma das empresas do setor elétrico listadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros - BM&FBOVESPA. E para mensurar a eficiência desta DMU é necessário de antemão estabelecer um conjunto de variáveis: os insumos e os produtos. Neste sistema os dados de entrada são representados pelos insumos de produção, conhecidos como inputs; já as variáveis de saída (produtos) são denominadas de outputs.
Cabe destacar que “a eficiência é um conceito muito amplo, que pode possuir diversos significados dependendo da área em que esse conceito está inserido” (MARIANO, 2007, p. 9), mas como o estudo objetiva medir a eficiência de empresas do setor elétrico vamos reter a compreensão do processo de formação dos tipos de eficiência sob o contexto da produção. O autor explica, ainda, que a literatura apresenta vários tipos de eficiência, além da própria eficiência produtiva: eficiência econômica, eficiência alocativa, eficiência técnica e eficiência de escala.
Varela, Martins e Fávero (2009) explicam que o processo de obtenção da eficiência econômica é resultado do reflexo da obtenção de máximos produtos (outputs) ao menor custo. E que segundo Brigatte et al. (2011) em um processo de produção diz respeito a minimização dos custos ou a maximização dos lucros.
Sobre a eficiência econômica Mariano (2008) ressalta que é o tipo de eficiência mais amplo, composta pelas eficiências produtiva e alocativa; quanto à eficiência produtiva pode também ser subdividida em outros dois tipos, muito importante na aplicação de técnicas de análise da eficiência, quais sejam: eficiência técnica e eficiência de escala.
A eficiência alocativa pode ser conceituada como a habilidade de uma firma combinar recursos (insumos), em proporções ótimas, em relação aos preços vigentes entre estes (CASADO, 2007; SOUZA; NISHIJIMA; ROCHA, 2010; BRIGATTE et al., 2011).
Já a eficiência produtiva está relacionada aos sistemas produtivos, que têm como características produzir um conjunto de saídas (outputs) a partir de um conjunto de entradas (inputs) (MARIANO; REBELATTO, 2009). Quando uma empresa opera com ineficiência
produtiva pode ser resultado de duas causas, problemas de ordem técnica ou de escala de produção; sendo que estes problemas originam, respectivamente, as eficiências técnica e de escala (MARIANO, 2007). Ressalte-se que estes três tipos eficiência compõem as eficiências produtivas; quanto à primeira é também conhecida como eficiência total e é obtida pelo resultado do produto da segunda pela terceira (MARIANO, 2008).
A eficiência técnica é resultado de um processo de produção que usa somente uma quantidade considerada necessária de insumos para obter um dado nível de produto (BRIGATTE et al., 2011). Dessa forma o princípio básico que rege esse tipo de eficiência é a obtenção de resultados/produtos operando sem desperdício dos insumos em um processo de produção qualquer. E de acordo com Souza, Nishijima e Rocha (2010, p. 53) “quando a quantidade produzida por uma firma, dada uma combinação de fatores, fica aquém do máximo possível de ser atingido com aquela combinação tem-se a caracterização da ineficiência técnica”.
Por conseguinte, a eficiência de escala está relacionada à capacidade da empresa ou DMU estar operando abaixo ou acima de sua escala ótima de produção (MARIANO; ALMEIDA; REBELATTO, 2006). Assim quando uma empresa estiver com problemas de economia ou deseconomia de escala é porque esta DMU estar operando com ineficiência de escala, conforme entendimento de Mariano (2008).
Como os tipos de eficiência são diversos, cada uma com característica própria, o seu correto entendimento fica prejudicado, principalmente, para os não conhecedores desses termos técnicos. Assim para maior esclarecimento o Quadro 1 resume os tipos de eficiência aplicadas a uma DMU com suas respectivas características.
QUADRO 1 - Resumo dos tipos de eficiência de uma DMU
Tipo de eficiência Caracterítica
Econômica Capacidade de evitar a escassez e maximizar a satisfação humana Alocativa Capacidade de alocar os recursos econômicos da melhor maneria possível Produtiva Capacidade de transformar inputs em outputs evitando desperdícios
Técnica Parcela de eficiência produtiva relacionada a fatores de ordem técnica
De Escala Parcela da eficiência produtiva relacionada ao fato de se estar operando na escala ótima Fonte: Mariano (2007, p. 11)
Para mensurar a eficiência e exprimi-la em valores que possibilite a sua interpretação usam-se técnicas baseadas em modelos econométrico e matemático. “São diversas as técnicas que podem ser utilizadas para medir a eficiência de firmas, bem como desenvolver padrões a
serem seguidos para que cada firma atinja a eficiência” (ANDRADE; SANT´ANNA, 2011, p. 7). Na literatura as técnicas de analise da eficiência produtiva são classificadas em duas categorias, de acordo com a abordagem empregada: as paramétricas e as não paramétricas.
“Uma abordagem paramétrica requer uma forma funcional explícita que relacione input e output, para a qual é necessário um conhecimento detalhado do processo de produção” (ARPINO, 2008, p. 67). De acordo com Sampaio, Sampaio e Sampaio (2006) a fronteira do conjunto produtivo é caracterizada por parâmetros constantes e criada geralmente através de métodos econométricos; apresenta como maior limitação a especificação da função de produção, pois as medidas de eficiência podem variar muito em decorrência da escolha da função. Sendo que “uma das principais vantagens dos métodos paramétricos é sua habilidade no controle da heterogeneidade não observada entre as companhias” (MONTORO JÚNIOR; TEIXEIRA, 2004, p. 64).
Já as técnicas não-paramétricas não se baseiam em uma função específica, como nas paramétricas; e a forma da fronteira do conjunto produtivo é obtida levando em consideração a satisfação de determinadas propriedades (SAMPAIO; SAMPAIO, 2007). Para a construção de funções de fronteira não-paramétrica envolvem-se em problemas de programação matemática (BRIGATTE et al., 2011). As técnicas não-paramétricas são as mais utilizadas no cálculo da eficiência e segundo Almeida e Rebellato (2006, p. 4) possuem as seguintes características: “(a) podem analisar vários insumos e produtos; (b) o tamanho da amostra deve ser pequeno para interpretações melhores; e (c) a seleção da amostra deve estar altamente correlacionada para obter informações mais precisas”.
Na literatura de análise da eficiência Mariano (2007) esclarece que se pode destacar dentre as técnicas paramétricas as Funções Pré-estabelecidas e a Fronteira Estocástica; e quanto às técnicas não-paramétricas destaca-se: a Análise por Envoltória de Dados (DEA) e a técnica dos Números Índices.
As Funções Pré-estabelecidas de acordo com Mariano (2008) pertencem a categoria paramétrica determinista, que não modelam os erros no cálculo da eficiência; e utiliza funções genéricas relacionando inputs e outputs a partir do grupo de DMU em análise, calculando parâmetros para alimentar essa função e mensurar a eficiência através dela.
A Fronteira Estocástica conforme Silva et al. (2011) é o resultado da estimação de uma equação com retornos aleatórios via máxima verossimilhança, onde são testadas as hipóteses da estimação. “Além disso, a fronteira estocástica permite decompor parcelas de ineficiências técnicas e dos desvios aleatórios de medida” (ALMEIDA; REBELATTO, 2006, p. 4).
Os Números Índices de acordo com Mariano e Rebelatto (2009) permitem comparar a relação de output e inputs de apenas duas DMU de cada vez ou uma mesma DMU em dois períodos de tempo; já a Análise por Envoltória de Dados possibilita a comparação de várias DMU através da construção de uma fronteira de eficiência.
Para Macedo, Casa Nova e Almeida (2009) a avaliação de desempenhos são fundamentais para viabilizar a competição das empresas no mercado global, sendo que são inúmeras as variáveis utilizadas na mensuração; e diante dessa necessidade de mensuração do desempenho, o DEA surge como a técnica capaz de comparar a eficiência de diversas unidades operacionais. Ademais, “os resultados da DEA são mais detalhados do que os obtidos em outras abordagens, servindo melhor ao embasamento de recomendações de natureza gerencial” (MACEDO; CORRAR; SIQUEIRA, 2012, p. 16). E tem a vantagem de medir a eficiência e expressá-la em um único indicador sem a necessidade de construção de uma equação, caso das técnicas paramétricas.
Almeida e Rebelatto (2006) explicam que a grande diferença entre os modelos paramétrico e não-paramétrico está na linearização da função, conforme evidencia a Figura 1 através de uma fronteira do DEA e uma reta de regressão linear. Os autores também esclarecem que as unidades eficientes em uma técnica de fronteira estão localizadas acima da fronteira de eficiência, enquanto as ineficientes estão logo abaixo.
FIGURA 1 - Fronteiras paramétricas e não-paraméricas (Regressão e DEA)
Fonte: Almeida e Rebelatto (2006, p. 4)
Assim, diante da natureza do trabalho, sob a perspectiva do acionista, optou-se pelo uso do DEA para analisar o setor elétrico, pois na análise da eficiência sob o aspecto econômico-financeiro os insumos e os produtos podem ser colhidos nos relatórios da administração, notas explicativas, demonstrações contábeis e outras informações financeiras que as empresas divulgam para os seus usuários da informação contábil.
2.2 PRINCIPAIS ESTUDOS REALIZADOS NO BRASIL SOBRE A EFICIÊNCIA NO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICA
A literatura nacional traz diversos estudos voltados para o setor elétrico brasileiro, mas são poucos os que abordam o tema sobre a temática eficiência. Importante ressaltar que a maioria desses trabalhos sobre eficiência vessam sobre a eficiência sob o aspecto operacional do setor.
Assim, para maior compreensão da eficiência aplicada ao setor elétrico serão elencados neste tópico os principais trabalhos que abordaram a eficiência do setor nos últimos anos.
Montoro Júnior e Teixeira (2004) realizaram um estudo com distribuidoras de energia elétrica brasileiras com o objetivo de verificar a aplicabilidade de métodos paramétricos na medição da eficiência de custos dessas empresas. Foram estudadas 25 empresas, em um painel balanceado, no período de 12 anos, de 1990 a 2001. Os dados foram colhidos dos relatórios anuais e das demonstrações financeiras das empresas e de arquivos das Centrais Elétricas Brasileiras – ELETROBRÁS. Estimou-se funções de custos totais, derivadas de uma função de produção Cobb-Douglas. Como dificuldades à pesquisa, os autores citaram a obtenção de dados mais recentes junto a algumas empresas. Os resultados alcançados nos dois modelos evidenciaram que todas as empresas foram igualmente eficientes no controle dos custos de produção no período analisado.
Santana, Périco e Rebellato (2006) propuseram uma discussão sobre a importância dos investimentos em responsabilidade sócio-ambiental para o desempenho financeiro corporativo de 12 distribuidoras de energia elétrica no período 2003-2004. Na análise da eficiência foi utilizada a técnica não paramétrica de Análise Envoltória de Dados com orientação para output. Como limitação ao estudo cita-se a ausência de publicação de dados relativos a investimentos sócio-ambientais para anos anteriores aos investigados. Como resultado constatou-se que em 2003 cinco companhias foram eficientes, já em 2004 registrou-se a eficiência somente em quatro. E para todo o período, três distribuidoras foram consideradas eficientes. Os autores concluíram que os investimentos sócio-ambientais foram determinantes na análise do desempenho financeiro das empresas estudadas, porém não foi o único fator determinante de sucesso.
Outro estudo de Santana, Périco e Rebellato (2009) analisou o setor elétrico brasileiro objetivando identificar em cinco anos empresas eficientes por meio do DEA,
complementando o estudo a partir dos seus relatórios anuais no que diz respeito às ações socioambientais. A amostra foi composta por 20 distribuidoras para o período 2002-2006; na a análise dos dados fez-se uso do DEA, modelo BCC com orientação por output. Constatou-se que cinco empresas foram eficientes em todo o período da análise, quais sejam: Ampla, a Cemig, a Copel, a Cosern e a Enersul. Após sistematização de informações sobre essas cinco empresas aos esforços socioambientais, verificou-se que nos anos 2002 e 2003 foram poucas as participações em programas ou projetos socioambientais, já a partir do ano de 2004 até 2006 ocorreu um aumento na divulgação dessas ações.
Outro trabalho no setor elétrico que abordou a eficiência de custos foi realizado por Souza, Souza e Pessanha (2010). O trabalho apresentou medidas de eficiência para 40 distribuidoras de energia elétrica brasileira por meio de duas técnicas, a Análise Envoltória de Dados - DEA e pelos Modelos de Fronteira Estocástica - SFA. As empresas foram agrupadas em três grupos e analisadas os dados do ano de 2001. Foram avaliados dois modelos DEA, rendimentos constantes (CRS) e uma variante do modelo de rendimentos variáveis (VRS), denominada de NDRS (non-decreasing return to scale), que não admite rendimentos decrescentes de escala. Para os modelos SFA utilizou-se duas formas funcionais (Cobb-Douglas e Translog). Os autores chegaram a conclusão de que apesar das diferenças de metodologia nos modelos DEA e SFA/Translog as medidas de eficiência foram aderentes para as 40 empresas analisadas.
Brigatte et al. (2011) realizou um estudo sobre a eficiência relativa das distribuidoras de energia elétrica das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil. Amostra foi composta por 20 companhias para o ano de 2003 e os dados foram colhidos junto à Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica – Abradee. Para calcular a eficiência utilizou-se a técnica não-paramétrica de Análise Envoltória de Dados, em seus dois modelos tradicionais, quais sejam, CCR e BCC. Verificou-se que as empresas melhoraram seu desempenho nos últimos anos, decorrentes entre outras coisas dos investimentos em suas plantas para elevar a eficiência produtiva. A conclusão do estudo foi que as empresas das duas regiões apresentaram resultados homogêneos da produção e com alto grau de eficiência.
Andrade e Sant´Anna (2011) pesquisaram o setor elétrico com o objetivo de evidenciar a evolução da eficiência das distribuidoras de energia elétrica no período de 2002 a 2008. A amostra foi composta por oito empresas e os dados e as variáveis foram às mesmas utilizadas pela ANEEL (2009). O tratamento empregado pelos autores no trabalho foi semelhante ao adotado pela ANEEL (Nota técnica 394/2009), excerto pela utilização da Análise Envoltória de Dados com retorno variável de escala ao invés do retorno não
decrescente de escala e pelo uso do índice Malmquist para avaliar a evolução da eficiência. Os resultados do estudo evidenciaram que a distribuidora CTEEP apresentou o maior acréscimo de eficiência no período, com destaque em 2007, quando apresentou a maior eficiência média (Total Factor Productivity – TFP). Constatou-se, ainda, que a eficiência média das oito distribuidoras decresceu no período analisado, sendo que ocorreu aumento da eficiência em relação ao ano anterior somente nos anos de 2003 e 2007.
Macedo e Ribeiro (2011) analisaram, por meio do uso do DEA o desempenho de uma amostra de 30 empresas do setor brasileiro de distribuição de energia elétrica, de modo multicriterial, tendo como base um conjunto de indicadores divididos em três dimensões/perspectivas: contábil-financeiro (modelo 01), operacional (modelo 02) e socioambiental (modelo 03). O período foi de 2007 a 2008 e na análise optou-se pelo modelo DEA-VRS com ajustes para valores negativos e restrições aos pesos. Os autores concluíram que para os três modelos propostos as companhias que obtiveram os melhores índices de eficiência foram: CPFL Mococa, Coelba, Elektro, CPFL Jaguari e Energipe; enquanto isso, os piores resultados foram das empresas: Enersul, Celtins, Caiuá e EEB. E que não é o tamanho, mas sim o desempenho superior, que confere competitividade às empresas.
Sobre os estudos elucidados uma observação que deve ser feita refere-se ao emprego das técnicas usadas na análise dos dados, dos sete trabalhos apresentados acima, seis utilizaram a técnica não-paramétrica denominada Análise Envoltória de Dados.
O uso desta técnica de programação linear ficou condicionado à análise da eficiência sobre o aspecto operacional das empresas, excerto em Montoro Júnior e Teixeira (2004), sendo que todos os trabalhos trataram das companhias distribuidoras de energia elétrica. A análise do segmento de distribuição pode ser explicada pela natureza do DEA. Essa técnica exige que as suas unidades tomadoras de decisão sejam homogêneas, logo o trabalho com empresas da mesma categoria torna a análise mais precisa e confiável.
O entendimento do DEA nesse estudo torna-se importante, conforme verificado acima, e diante da necessidade da sua maior compreensão, o tópico 2.3 irá versar sobre os seus principais conceitos.
Apesar de a literatura nacional trazer poucos trabalhos voltados para a eficiência do setor de energia elétrica há diversos estudos que o analisaram sobre outros paradigmas. E para maior compreensão destas companhias o Quadro 2 resume os principais estudos nos últimos dez anos, excerto os analisados acima.
QUADRO 2 – Estudos sobre o setor elétrico brasileiro
Nº AUTOR ANO OBJETIVO FONTE
1 Ghirardi 2002
Mostrar que a passagem do custo do serviço para o preço teto aumenta os conflitos sobre qualidade, e que as agências reguladoras locais de energia elétrica estão mais
bem situadas para resolver esses conflitos.
Revista Econômica
2
Ribeiro e
Leite Filho 2003
Analisar o desempenho econômico-financeiro das companhias de energia elétrica brasileiras no período de
1988 a 2000, com enfoque na análise da liquidez.
Revista Contabilidade Vista & Revista
3
Pinto e
Oliveira 2004
Delimitação dos aspectos políticos e estratégicos relativos à atividade de transmissão de energia a Chesf, considerando os possíveis impactos causados pelo processo de reestruturação e privatização do setor elétrico
brasileiro. RAC - Revista de Administração Contemporânea 4 Catapan e Catapan 2006
Aversar sobre temas inerentes à desempenho econômico-financeiro, rentabilidade, retorno de investimentos e endividamento, relativos às empresas do setor elétrico brasileiro, enfocando aspectos relativos à sustentabilidade
organizacional. XXVI ENEGEP 5 Reis, Teixeira e Pires 2007
Verificar, empiricamente, o comportamento dos indicadores de qualidade da energia elétrica fornecida aos
consumidores das empresas brasileiras de distribuição privatizadas, fruto do Programa Nacional de
Desestatização (PND). RCO – Revista de Contabilidade e Organizações 6 Goldember g e Luco 2007
Analisar o cenário energético brasileiro, elucidando as diversas fontes de energia utilizadas no país e sua relação
com o meio ambiente.
Estudos Avançados
7 Morch et
al. 2008
Identificar qual a destinação das riquezas geradas pelas empresas do setor de energia elétrica aos Stakeholders quanto à proporção em que as riquezas foram distribuídas.
Revista de Informação Contábil 8 Vieira e Bueno 2008
Realizar a aplicação do Modelo Dinâmico de Analise Econômico-Financeiro (Modelo Fleuriet) nas concessionárias de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil, no período de 1998 a 2007, para analisar como ocorreu o processo de administração do capital de giro.
XXVIIIENEGEP
9
Gomes e
Vieira 2009
Analisar a evolução da formação e estruturação do setor elétrico brasileiro, desde o surgimento da energia elétrica
no Brasil, em 1880, até o final de 2002.
RAP - Revista de Administração
Pública
11 Machado
et al. 2009
Verificar se existem diferenças significativas entre empresas estatais e privadas do setor elétrico, relacionadas
à distribuição da riqueza gerada aos empregados, a partir de dados coletados da Demonstração de Valor Adicionado
(DVA) e do Balanço Social (BS).
Revista Contabilidade &
Finanças
12 Kaizer et
al. 2009
Investigar se há diferença na aplicação do Conservadorismo entre empresas do setor elétrico e
empresas de outros setores.
Revista de Educação e Pesquisa em Contabilidade 12 Costa, Voese e Rosa 2009
Evidenciar as empresas do setor elétrico classificadas no índice de sustentabilidade da Bovespa, versão 2008/2009, identificando como as empresas estão aplicando os custos
e investimentos ambientais. Revista Contabilidade e Controladoria 13 Morch et al. 2009
Verificar se existem diferenças significativas entre empresas estatais e privadas do setor elétrico, com relação
ao grau de terceirização do total dos custos com mão-de-obra, à partir de dados coletados da Demonstração de
Resultado do Exercício das empresas e Notas Explicativas.
Revista de Contabilidade
14 Silva et al. 2009
Analisar se o preço das ações de cinco empresas do setor de energia elétrica, que operam na bolsa de valores de São
Paulo e possuem boa liquidez neste Mercado são influenciadas pelos seguintes indicadores: EVA®, Lucro
Líquido, Fluxo de Caixa e o EBITDA.
Revista de Negócios
15 Silvestre et
al. 2010
Avaliar a evolução de cinco distribuidoras de energia elétrica, por meio de indicadores financeiros e técnicos
das empresas de distribuição de energia elétrica, nos períodos anterior e posterior à privatização,
comparando-os com outras distribuidoras que ainda continuam sob o controle do Estado. RAE – Revista de Administração de Empresas 16 Catapan et al. 2010
Verificar, através de indicadores de rentabilidade, como foi o desempenho de quatro grandes empresas distribuidoras de energia elétrica do país em 2009, ano da
crise. XXX ENEGEP 17 Ferreira, Bertucci e Pereira Filho 2010
Analisar as formas de financiamento utilizadas por empresas brasileiras dos setores de energia e telecomunicações no contexto da realização de grandes
investimentos. Além disso, buscou-se verificar o comportamento da estrutura de capital no curto e longo
prazos em relação ao referido evento.
Revista Brasileira de Gestão e Negócios 18 Fernandes, Souza e Faria 2010
Investigar se as empresas brasileiras com ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo – BOVESPA - evidenciam satisfatoriamente os riscos importantes para a decisão dos investidores, no momento
em que lançam ofertas de títulos no mercado de capitais brasileiro. Contabilidade, Gestão e Governança 19 Amaral Filho e Salotti 2010
Comparar o desempenho de 20 empresas estatais e 20 empresas privadas do setor elétrico brasileiro, nos exercícios de 2007 e 2008, analisando 20 indicadores quanto o desempenho relativo à responsabilidade social.
10º Congresso USP de Controladoria e Contabilidade 20 Souza, Maldonado e Rados 2011
Analisar os modelos da gestão da terceirização desenvolvidos por duas distribuidoras brasileiras de
energia elétrica. RAE - Revista de Administração de Empresas 21 Zonatto et al. 2011
Identificar dentro de um conjunto de características da empresa aquelas que melhor explicam a aderência às normas internacionais de empresas do Setor Elétrico
listadas na BM&FBovespa. RCO – Revista de Contabilidade e Organizações 22 Avrichir e Chueke 2011
Contribuir para o entendimento do papel, das características e estratégias de indivíduos qualificados
como empreendedores institucionais do setor elétrico brasileiro.
Revista de Administração
Mackenzie
23 Alves et al. 2011
Analisar a relevância dos gastos com P&D para o mercado de capitais das empresas do setor de distribuição de
energia elétrica no período de 2002 a 2009.
Revista de Administração e
Inovação
24 Sampaio 2011
Promover a análise das relações existentes entre as mudanças organizacionais implementadas na Companhia
de Eletricidade do Estado da Bahia - COELBA após a privatização, a qualidade da prestação de serviço fornecido e o nível de aceitação destes serviços junto à
Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL e aos consumidores em geral. VII CNEG - Congresso Nacional de Excelência em Gestão 25 Fernandes, Costa e Câmara 2012
Identificar como o valor de mercado das empresas brasileiras de capital aberto se comporta diante de mudanças nos investimentos em sistemas de informação.
Revista Universo Contábil 26 Nasciment o, Franco e Cherobim 2012
Identificar se existe associação entre os índices contábeis financeiros e as práticas de remuneração variável nas
empresas do setor de energia elétrica do Brasil.
Revista Universo Contábil 27 Macedo,
Corrar e 2012
Analisar comparativamente o desempenho contábil-financeiro de empresas socioambientalmente responsáveis
BASE - Revista de Administração
Siqueira com outras sem esta característica, através da aplicação da Análise Envoltória de Dados (DEA) às informações do
setor de distribuição de energia elétrica no Brasil no período de 2005-2007.
e Contabilidade da Unisinos
Fonte: Elaborado pelo autor
O quadro acima denuncia a grande diversidade de trabalhos voltados para o setor de energia elétrica brasileiro nos últimos anos. Os temas abordam desde o processo de formação do setor, passando pelo período das privatizações e a nova dinâmica do setor perante as crises econômicas até a inserção no mercado mobiliário e seus aspectos sociais e sustentáveis frente à globalização e ao meio ambiente.
2.3 PRINCIPAIS CONCEITOS RELACIONADOS À ANÁLISE
ENVOLTÓRIA DE DADOS
A medição de desempenho organizacional é uma preocupação constante, pois não existe nenhum método de avaliação capaz de englobar todas as variáveis do mundo empresarial; são poucas as técnicas que consideram aspectos diversificados, e o uso da medida de eficiência DEA surge para supri essa necessidade de avaliação da performance empresarial (MACEDO e BARBOSA, 2009).
A Análise Envoltória de Dados, que significa Data Envelopment Analisys no inglês é uma técnica não-paramétrica, baseada na programação linear. Segundo Varela; Martins e Fávero (2009) essa ferramenta objetiva estabelecer entre diferentes unidades tomadoras de decisão (Decision Making Units - DMU) uma medida de eficiência relativa.
Assim o DEA apresenta-se como uma técnica capaz de gerar uma medida de desempenho comparando a eficiência de várias unidades operacionais semelhantes, as DMU, mediante o processo de múltiplas entradas (inputs) para a produção de múltiplas saídas (outputs). Por conseguinte, esta metodologia permite que a tomada de decisão fique orientada em um único índice construído a partir de várias abordagens de desempenho diferentes, possibilitando uma melhor visão da performance organizacional (MACEDO; BARBOSA, 2009).
Macedo, Casa Nova e Almeida (2009) acrescentam que o DEA pode ainda fornecer metas para melhorar o desempenho de unidades consideradas ineficientes a partir do desempenho das melhores unidades, consideradas referência; auxiliando na melhoria e fornecendo subsídio para aprimorar a performance dessas unidades.
Conforme Santana, Périco e Rebelatto (2006) os resultados da análise realizada por meio do DEA permite classificar as empresas (DMU) em eficientes e ineficientes.
No DEA para se chegar à medida de eficiência de uma DMU, calcula-se o quociente entre a soma ponderada dos outputs e soma ponderada dos inputs pelos seus pesos, de forma que esses pesos, dados por um problema de programação linear (PPL), aplicados as outras DMU não ocasionem uma razão maior que 1 (ANDRADE e SANT´ANNA, 2011). Assim o indicador de eficiência he para uma DMUe qualquer pode ser obtido pela Equação 1.
ℎ =∑∑ (1) ∑ ∑ ≤ 1, ! " = 1, 2, … " > 0 > 0 '() : = (+ ,; = + ,; , = + , ,
A origem da Análise Envoltória de Dados remota às pesquisas seminais de Rhodes que objetivou avaliar os resultados de um programa de acompanhamento de estudantes carentes de escolas públicas americanas; sendo que a partir desse experimento foi possível desenvolver o primeiro modelo de DEA, denominado de CCR que teve origem no trabalho publicado por Charnes, Cooper e Rhodes (1978).
“A hipótese de retornos constantes à escala [do modelo CCR] considera que os outputs crescem proporcionalmente aos inputs em todas as regiões da fronteira, que possui o formato de uma reta” (MARIANO; REBELATTO, 2009, p. 8). E essa reta é formada por um ângulo de 45º.
A representação matemática do modelo CCR é feita pelas Equações 2 e 3, conforme Kassai (2002), em suas duas formas de orientação.
CCR – Orientação ao consumo CCR – Orientação ao produto ℎ = . / 0 / / , sujeito a . / 1 / / − . 3 ≤ 0 (2) . 3 = 1 /, ≥ 0 = + ) ,; = (, ,; , = + , , = 1, … , ; = 1, … , (; = 1, … , 5 ( ℎ = . 3 , sujeito a . / 1 / / − . 3 ≤ 0 (3) . / 1 / / = 1 /, ≥ 0 = + ) ,; = (, ,; , = + , , = 1, … , ; = 1, … , (; = 1, … , 5
Em 1984 foi desenvolvido outro modelo de DEA, denominado de BCC (Banker, Charnes e Cooper), que é também conhecido por VRS (Variable Return to Scale) ou retornos variáveis de escala.
Casado (2007) explica que os retornos variáveis de escala objetiva evitar problemas resultantes de competição imperfeita; os retornos podem ser crescentes ou decrescentes ou mesmo constantes e o nível de eficiência irá depender do tipo de escolha de orientação.
O modelo BCC é utilizado quando o conjunto de DMU analisadas possui tamanhos diferentes. “Assim sendo, o modelo DEA-VRS é mais aplicável quando não se tem homogeneidade de tamanho entre as unidades sob análise” (MACEDO; RIBEIRO, 2011, p. 12). E segundo Pereira et al. (2009) ao considerar o retorno de escala variável as unidades com tamanhos diferentes podem operar de forma eficiente em regiões de escalas diferentes.
Conforme Milani Filho e Rocha (2010, p. 5) “uma vez que considera a convexidade da fronteira de produção eficiente, o modelo BCC pressupõe que DMU que operam com baixos valores de insumos obtenham retornos crescentes de escala, assim como as que operam com altos valores obtenham retornos decrescentes de escala”.
As Equações 4 e 5 evidenciam a formulação matemática do modelo DEA-BCC, segundo o tipo de orientação, conforme Kassai (2002).
BCC – Orientação ao consumo BCC – Orientação ao produto . / / 1 / − , sujeito a . 3 = 1 (4) . / 1 / / − . 3 − ≤ 0 /, ≥ 0 = + ) ,; = (, ,; , = + , , = 1, … , ; = 1, … , (; = 1, … , 5 ( . 3 + , sujeito a . / 1 / / = 1 (5) . / 1 / /− . 3 − ≤ 0 /, ≥ 0 = + ) ,; = (, ,; , = + , , = 1, … , ; = 1, … , (; = 1, … , 5
A literatura sobre DEA trata estes dois modelos como clássicos; e por serem os mais difundidos este estudo irá abordá-los com maior ênfase.
A diferença básica entre estes dois modelos é que o CCR leva em consideração apenas os retornos constantes de escala para produzir uma eficiência global. Já o modelo BCC é capaz de identificar ganhos de escala crescentes, decrescentes e constantes na estimação da eficiência técnica pura, em uma dada escala de operações (SONZA; CERETTA, 2008).
Ressalte-se, ainda, que o modelo CCR fornece o que é considerada eficiência técnica global (eficiência total), já o modelo BCC produz a eficiência técnica pura. Por sua vez a eficiência de escala é o resultado da razão entre as eficiências CCR e BCC, logo para uma DMU ser considerada eficiente sob a análise CCR ela necessita ter eficiência de escala e técnica (BCC) (MACEDO; CASA NOVA; ALMEIDA, 2009).
Mariano (2007, p. 11) explica que na prática o cálculo das eficiências total e técnica divergem apenas em relação ao formato da fronteira utilizada; a fronteira da primeira é representada por uma reta de 45º que intercepta a DMU mais produtiva e serve para que as demais DMU sejam comparadas a ela; já a fronteira para o cálculo da eficiência técnica tem formato de uma função produção com suas variações de escala.
O Quadro 3 resume as propriedades empregadas pelos dois modelos clássicos, DEA-CCR e DEA-BCC.
QUADRO 3 – Resumo das propriedades dos modelos CCR e BCC do DEA Objetivo Técnica Modelos Hipóteses Tipo de
Eficiência Forma de fronteira Avaliação da Eficiência Análise por envoltória de Dados (DEA) CCR Retornos Constantes a Escala Eficiência Total Reta de 45º BCC Retornos Variáveis a Escala Eficiência Técnica Linear por partes Fonte: Mariano, Almeida e Rebelatto (2006, p. 9)
Outros modelos de DEA são também aplicados em pesquisas, individualmente ou em conjunto com outras ferramentas de análise da eficiência. De acordo Mariano e Rebelatto (2009, p. 7) “a técnica DEA possui 9 modelos: CCR, BCC, IRS, DRS, FDH, Aditivo Invariante, Aditivo Variante, Multiplicativo Invariante e Multiplicativo Variante”.
O DEA apresenta como vantagem uma interpretação intuitiva da análise da eficiência em um único indicador limitado a 0 e 1 ou 0 e 100%, após relacionar diversas produtos e múltiplos insumos; assim quanto mais próximo de 1/100% mais eficiente é a DMU (MACEDO, CASA NOVA e ALMEIDA, 2009).
Desta forma, um único indicador facilita a interpretação da informação pelo usuário que requer uma análise comparativa entre um determinado grupo de unidades produtivas, geralmente empresas, e não possui familiaridade ou desconhece a metodologia de análise da ferramenta DEA.
De acordo Andrade e Sant´Anna (2011) a análise do DEA será sempre uma comparação entre as unidades produtivas analisadas, que podem ser representadas por empresas; e têm como característica processos produtivos semelhantes e utilizam níveis de insumos (inputs) para produzir diferentes quantidades de produtos (outputs).
Assim a análise da eficiência no DEA diante de um conjunto de DMU possibilita a construção de uma fronteira de eficiência, que é representada por uma curva formada pelas unidades eficientes. Essas unidades que fazem parte da curva possuem escore de eficiência igual a 1 ou 100% e se tornam referência para as DMU localizadas abaixo desta fronteira, que por sua vez são classificadas como ineficientes (CASA NOVA; ONUSIC, 2006).
“A fronteira de eficiência é construída pelos valores observados de insumos e produtos. A técnica DEA consiste em um método que compara cada firma com a melhor firma” (SANTANA; PÉRICO; REBELATTO, 2006, p. 130). Pereira et al. (2009) explica que na abordagem DEA quando se constrói uma superfície limite, a partir da análise de empresas com múltiplos insumos e produtos, as empresas mais eficientes ficam sobre a esta superfície e
as menos eficientes abaixo dela; logo o nível de ineficiência de uma dessas empresas pode ser definido coma a distância do vetor produto/insumo até a superfície da fronteira.
FIGURA 2 - Fronteira Eficiente de Produção
Fonte: Adaptado de Mariano (2007, p. 7)
A fronteira de eficiência é ilustrada pela Figura 2, onde o eixo O representa os outputs (produtos) e o eixo I representa os inputs (insumos). A curva é formada pelas DMU A, B, G e D, consideradas eficientes, pois estão localizadas sobre curva e formam a fronteira de eficiência. Enquanto isso, as demais DMU, C, E, F e H estão localizadas em pontos abaixo da fronteira, logo são consideradas unidades ineficientes. Logo às unidades que aparecem sobre essa fronteira de eficiência, são consideradas benchmarking para as outras unidades, pois apresentam grau de eficiência igual a 1/100%, sendo a DMU D a maior referência de benchmarking para DMU não eficientes.
“Essa análise recebe o nome de benchmarking, se caracterizando por procurar propor, com base no que as unidades eficientes já conseguem atingir, valores ideais para as unidades tidas como não eficientes” (MACEDO; BARBOSA, 2009, p. 12).
Para Almeida et al. (2006) essa metodologia de benchmarking é utilizada pelas empresas para comparar as melhores práticas exercidas em outras organizações e implementá-las em seu ambiente empresarial, tornando-se assim mais competitivas e eficientes frente aos seus concorrentes.
Segundo Andrade e Sant´Anna (2011) há uma grande variedade de aplicações distintas de técnicas de benchmarking na literatura sobre a análise da eficiência. Por conseguinte Mello et al. (2010, p. 327) explica que “a determinação de benchmarks é uma das características gerenciais mais importantes dos modelos DEA clássicos”.
O DEA além de permitir medir e localizar a ineficiência estima uma função de produção que fornece o benchmark para unidades tomadoras de decisão ineficientes na localizadas abaixo da fronteira de eficiência. Sendo que a forma de concepção da projeção dessa fronteira determina o tipo de orientação do modelo: com orientação para inputs - minimizam-se os inputs e matem os valores dos outputs constantes - ou com orientação para outputs - maximizam-se os resultados sem reduzir os recursos (CASADO, 2007).
Logo para o correto uso do DEA além da escolha do tipo de modelo faz-se necessário também saber a metodologia de orientação. Tanto o modelo CCR quanto o modelo BCC permitem a orientação unidirecional, ou seja, a ótica de análise pode ser tanto para insumos (inputs) como para produtos (outputs). A Figura 3 demonstra graficamente estas duas possibilidades, onde a função de produção y=f(x) pode receber orientação input através do eixo das abscissas ou orientação output através do eixo das ordenadas. Ressalte-se que essa figura ilustra um modelo DEA-CCR, com uma fronteira em um ângulo de 45º.
FIGURA 3 - As orientações aos inputs e aos outputs
Fonte: Mariano (2008, p. 85)
O modelo DEA orientado a outputs obtém-se o máximo de outputs mantendo os inputs fixos, enquanto o modelo com a orientação para inputs objetiva obter um menor uso de inputs dado o nível dos outputs; já quanto à decisão de qual modelo usar, o pesquisador deve tomá-la previamente para não distorcer os resultados da pesquisa (CASADO, 2007).
É oportuno citar que o DEA apresenta limitações intrínsecas às técnicas de análise da eficiência. Mariano e Rebelatto (2009) explicam que um dos principais desafios do método de análise de eficiência estar no processo de seleção das variáveis de inputs e dos outputs; e para a resolução de um problema a escolha dessas variáveis deve ser obtida a partir de uma abrangente lista com várias possibilidades de insumos e produtos.
