Eficiência do setor de saneamento na região Sudeste entre 2010 - 2012
Sessão Temática: Políticas públicas e instrumentos de gestão para o desenvolvimento sustentável
Autor(es): Fabiano Luiz Alves Barros; Julyana Covre; Felippe Clemente Filiação Institucional: Universidade Federal de Viçosa (UFV)
E-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]
Resumo
A Organização Mundial de Saúde (OMS) estima que cerca de 1,5 milhão de pessoas morram por falta de saneamento adequado, principalmente crianças menores de 5 anos de idade. O objetivo deste artigo é avaliar o nível de eficiência do setor de saneamento básico da região Sudeste, notadamente, a região brasileira que possui os melhores índices deste setor vis-à-vis as demais regiões. Por meio de uma modelo Data Envelopment Analysis – DEA que busca medir a eficiência do setor entre os anos de 2010 a 2012, tendo as doenças causadas por falta de saneamento básico ou precariedade do mesmo, os inputs e os indices de saneamento como outputs. Os resultados demonstraram que Rio de Janeiro e Minas Gerais são Estados que possuem maior nível de eficiência, enquanto que São Paulo e Espírito Santo mostram que operam sobre ineficiência.
Palavras-chave: Região Sudeste; Eficiência, Saneamento
Abstract
The World Health Organization (WHO) estimates that about 1.5 million people die from lack of adequate sanitation, especially children under 5 years of age. The objective of this article is to evaluate the efficiency level of the basic sanitation sector of the Southeast region, notably the Brazilian region that has the best indices of this sector vis-à-vis the other regions. By means of a Data Envelopment Analysis (DEA) model that seeks to measure the efficiency of the sector between the years 2010 and 2012, with the diseases caused by lack of basic sanitation or precariousness of the same, the inputs and the indices of sanitation as outputs. The results showed that Rio de Janeiro and Minas Gerais are states
that have a higher level of efficiency, while São Paulo and Espírito Santo show that they operate on inefficiency.
Key words: Southeast region; Efficiency, Sanitation
1. Introdução
O crescimento da população provoca diversos desafios para os gestores municipais, estaduais e em âmbito federal, no que tange a universalização do saneamento básico e consequentemente na diminuição de diversas doenças. O Brasil apresenta números alarmantes, no tocante ao saneamento básico, dado que apenas 42,67% do esgoto são realmente tratados, isso significa que nem metade daquilo que é gerado é tratado, sendo lançado diretamente em rios, mares, etc.
Deste modo, o saneamento básico apresenta-se com um dos maiores desafios para a infraestrutura brasileira, considerando que a universalização do serviço, envolvendo os serviços de água, esgotos, resíduos e drenagem, tem um custo estimado de R$ 508 bilhões. Quanto à universalização, apenas, dos serviços de água e esgoto são estimados algo em torno de R$ 303 bilhões (Plano Nacional de Saneamento Básico (PLANSAB) ,2011).
No que diz respeito à distribuição geográfica do saneamento básico a região Sudeste apresenta maior qualidade dos investimentos e também maior universalização destes serviços, sendo acompanhado pela região Sul, em seguida pela região Centro-Oeste, Nordeste e Norte, respectivamente. As regiões que apresentam um nível baixo comparativamente ao demaisé a região Nordeste e a Norte, sendo a região Norte a que possui a pior distribuição. A região Sudeste apresenta níveis mais altos do que as demais regiões. Ressalta-se que o Brasil possui baixos índices de universalização dos serviços de saneamento em relação aos níveis internacionais.
Os estudos da Fundação Nacional de Saúde – FUNASA (2006) apontam que o quadro de infecções relacionadas à falta de saneamento básico prevalecem em áreas mais pobres, principalmente, em regiões em que a “informação” sobre saneamento básico e tratamento hospitalar são precários. Segundo Carmo e Távora Júnior (2004) o custo associado ao tratamento de doenças é elevado, especialmente, por falta de cuidados básicos de tratamento.
Outro ponto relevante diz respeito à relação causal entre os serviços de saneamento e o desenvolvimento econômico. Segundo Heller (1998) países que possuem maior grau de desenvolvimento, em média, possuem menores números de casos associados com doenças
por falta de saneamento básico. Assim, a melhoria de serviços de saneamento se constitui em uma parte importante, principalmente, por demonstrar a qualidade de saúde da população.
Políticas voltadas ao fortalecimento dos serviços de saneamento ainda são insuficientes, porém há um plano nacional, denominado de PLANSAB, que constitui uma parte importante tanto para municípios, estado e a federação. Contudo, os esforços em promover uma maior infraestrutura de qualidade ainda são escassos, tendo em vista que o investimento na melhoria e tratamento de todo esgoto gerado ainda são baixos, o que resulta em uma maior incidência de casos de verminoses, cólera, dengue, malária, entre outras.
Diante do exposto, este artigo tem por objetivo avaliar e analisar a eficiência do setor de saneamento básico para a região Sudeste, pois a mesma apresenta níveis mais altos em distribuição de água e saneamento básico que as demais regiões brasileiras.
2. Descrição do setor de saneamento
O setor de saneamento básico do Brasil apresenta características pouco desenvolvidas, principalmente, no que diz respeito à coleta e tratamento de esgoto. Na Tabela 1, por exemplo, observa-se que a região Sudeste apresenta os melhores níveis de atendimento de rede de água, quanto de coleta de esgoto. No que diz respeito ao índice de tratamento de esgoto a região Centro-Oeste apresenta maiores níveis. Ressalta-se que os números verificados apenas apontam para o caso urbano, sendo, a nível rural bem mais precário este serviço.
Tabela 1 – Nível de esgotamento sanitário, por região geográfica e brasileira em 2013.
Fonte: Ociosidade das redes de esgotamento sanitário no Brasil (2015), Instituto Trata Brasil.
Na Tabela 2 tem-se a quantidade de ligações, população atendida e a economia gerada pela rede. O Sudeste mais uma vez apresenta as melhores condições no tocante as variáveis citadas. Sendo a região Norte a que apresenta os menores níveis destes indicadores. No que diz respeito ao Brasil apenas 45% da população é atendida com o esgotamento sanitário, ou seja, apresenta indicadores pequenos, dado sua dimensão. Além deste fato, o total de ligações ativas no sistema chega a 24 milhões, porém isso ainda é insuficiente.
Tabela 2 – Informações sobre esgotamento sanitário por região e brasileira.
Fonte: Ociosidade das redes de esgotamento sanitário no Brasil (2015), Instituto Trata Brasil.
A Figura 1 apresenta a população que possui acesso ao esgotamento sanitário, bem como sua ausência por região. A região Sudeste apresenta o melhor acesso da população
ao serviço com cerca de 85% da população contando com este serviço, a região Sul é a segunda melhor região tendo a participação de 70% de sua população com serviços de esgotamento sanitário, e cerca de 30% sem este tipo de serviço.
Figura 1 – Acesso e ausência de esgotamento sanitário por região brasileira em 2013
Fonte: Ociosidade das redes de esgotamento sanitário no Brasil (2015), Instituto Trata Brasil.
2.1 Saneamento e saúde
A falta de saneamento básico está diretamente relacionada à saúde da população. Segundo dados da Organização Mundial de Saúde (OMS) cerca de 88% das mortes por diarreia decorre da falta saneamento adequado, entre estas, a maior incidência de mortes é de crianças. Calcula-se que 1,5 milhão de crianças morrem todo ano por falta de eficiência do saneamento, em outras palavras, por falta de saneamento.
No Brasil as maiores cidades que investem em saneamento básico possuem menor número de internações, contudo as cidades que não apresentam melhoria no sistema são responsáveis por cerca de 74% das internações. O custo estimado pelo Sistema Único de Saúde (SUS) anual por internações é de R$ 140 milhões, para doenças como a diarreia, a febre tifoide, a febre paratifoide, a cólera, a hepatite A, a giardíase, entre outras.
A Tabela 3 apresenta a média de internações por estado brasileiro entre 2000 a 2011. O maior número de internações ocorre na região Sudeste com média de 579, além disso, com doenças relacionadas à agua é 88.325, sendo São Paulo, o estado da região com maior número de internações. O Nordeste apresenta o maior número de internações por conta da água 225.000, sendo a Bahia que apresenta o maior de internações na região. A
região Norte tem no Pará o maior número de internações com 53.000 internações. No Centro-Oeste, Goiás apresenta o maior número de internações com 21.000.
No que diz respeito ao número total de internações o Nordeste é o estado que mais possui internações em decorrência de falta ou de eficiência dos serviços de saneamento básico. O menor número de internações é observado no Centro-Oeste com 41.895.
Tabela 3 – Média de internações por forma de contágio entre 2000 a 2011.
Fonte: Url et al. (2016)
3. Metodologia
3.1 Análise envoltória de dados
Em uma estrutura produtiva, as quantidades máximas de produtos que podem ser obtidas, dados os insumos utilizados, determinam a fronteira de produção, ou fronteira de eficiência (LINS; MEZA, 2000).
A análise envoltória de dados (DEA) é uma técnica não paramétrica que se baseia na programação matemática para analisar a eficiência relativa de unidades produtoras. Na literatura relacionada com modelos DEA, uma unidade produtora é tratada como DMU (decision making unit), uma vez que desses modelos provém uma medida para avaliar a eficiência relativa de unidades tomadoras de decisão (GOMES, 2009).
Na DEA, o termo análise envoltória deriva do fato de, nessa abordagem, a análise ter como referência as DMUs outliers, buscando detectar as DMUs eficientes e construir um plano geométrico de apreciação dessas unidades, promovendo assim as unidades que são eficientes e ineficientes.
De acordo com Ferreira (2005), a diferença fundamental entre a abordagem DEA e a análise paramétrica, como a fronteira estocástica, está no fato de a primeira ser não paramétrica, estimando uma fronteira determinística, e a segunda ser paramétrica, com base em função estocástica, tendo assim níveis de significância, erro padrão, etc.
Uma significativa limitação do uso da abordagem paramétrica para mensuração da eficiência decorre do fato de que ela requer que se conheçam as DMUs, ou se utilizam meios para estimar, estatisticamente, a função de produção considerada. Devido à complexidade das relações de mercado, a estimação da forma funcional apropriada para diferentes DMUs nem sempre é possível. Assim, o enfoque não paramétrico, que utiliza a programação matemática, a exemplo de DEA, parece ser mais apropriado.
Outra considerável vantagem da DEA em relação à estimação paramétrica está na identificação individualizada de cada produtor no quesito eficiência, o que é possível através dos escores de eficiência gerados pela operacionalização do modelo.
Essas características conferem ao método uma potencialidade de explicar, com maior propriedade e com pouca interferência dos avaliadores, as complexidades inerentes às condições reais (FERREIRA, 2005).
Apesar das vantagens apresentadas, esta metodologia também apresenta desvantagens, dentre as quais se destaca a sensibilidade à presença de outliers e à inclusão ou exclusão de uma ou mais unidades no conjunto de observações, ao número de variáveis consideradas na análise, a impossibilidade de se testar estatisticamente os resultados e ainda, a desconsideração da presença de fatores aleatórios e erros de medição, de forma que toda a distância para a fronteira é considerada devido à ineficiência (NASCIMENTO, 2013).
Metodologias alternativas ao DEA foram desenvolvidas com objetivo de avançar nos estudos sobre eficiência. Nesse sentido, Aigner et al. (1977) propuseram uma função de produção específica para dados “cross-section”, em que os desvios observados em relação à função de produção poderiam ser devidos à ineficiência produtiva e aos efeitos aleatórios. Esta função é denominada fronteira de produção estocástica (SFA).
O modelo SFA possui vantagens, sendo a pouca sensibilidade a problemas de erros de medida, o que poderia gerar endogeneidade, caso fosse estimado a fronteira estocástica.
A estimação de intervalos de confiança para os coeficientes de eficiência e a falta de obrigação de assumir uma hipótese a respeito de retornos de escala e desvantagens, como o fato de poder sofrer dos mesmos problemas tradicionais de análise de regressão, de limitações relacionadas à omissão de variáveis relevantes, possível autocorrelação dos erros, heterocedasticidade e endogeneidade (NASCIMENTO, 2013).
Dessa forma, constata-se que não há consenso na literatura especializada justificando a escolha do DEA ou de fronteiras estocásticas, já que ambas possuem vantagens e desvantagens. A escolha do modelo DEA, para este trabalho, deveu-se, principalmente, pelo tamanho da base de dados da análise, o qual é considerado pequeno para estimação da fronteira estocástica.
Segundo Charnes et al. (1994), para estimar e analisar a eficiência relativa das DMU’s, utiliza-se a definição de ótimo de pareto, segundo o qual nenhum produto pode ter sua produção aumentada sem que sejam aumentados as suas quantidades de insumos ou diminuída a produção de outro produto. A eficiência é analisada, relativamente, entre as unidades analisadas no estudo.
Para incorporar a natureza multiproduto e multiinsumo da produção, Charnes et al. (1994) propõe a técnica DEA para a análise das diferentes unidades, quanto à eficiência relativa.A função distância1 é empregada para incorporar a natureza multiproduto e multiinsumo na análise de produtividade dos fatores e de eficiência, sem a necessidade de especificar objetivos comportamentais dos tomadores de decisão.
De acordo com Färe et al. (1994), a forma conveniente de descrever a característica multiproduto da produção é pela tecnologia de produção, definida pelo conjunto S, representado na equação (1):
, (1)
que é definido pelo conjunto de todos os vetores de insumos e produtos (x,y), tal que x possa produzir y, em que x é um vetor (k x 1) não-negativo de insumos e y, um vetor (m x 1) não-negativo de produtos.
1
Pode ser definida como orientação insumo ou orientação produto. A orientação insumo caracteriza a tecnologia de produção pela minimização proporcional (contração) do vetor insumo, dado um vetor de produto. Já a orientação produto caracteriza a tecnologia de produção pela maximização proporcional do
O conjunto de tecnologias de produção pode, de forma equivalente, ser definido pelo conjunto de possibilidades de produção P(x), que representa o conjunto de todos os vetores de produtos y, que pode ser produzido pelo vetor de insumos x, isto é,
. (2)
A função distância com orientação produto, de acordo com Shephard (1970), pode ser definida pelo conjunto de produtos P(x), como:
(3)
(4)
em que , na expressão (3), é um fator mínimo, pelo qual o produto pode ser contraído e, ainda assim, pertencer ao conjunto de possibilidades de produção.
A função distância poderá ter valores menores ou iguais a 1, se o vetor de produto y for um elemento do conjunto de possibilidade de produção P(x); se for igual a 1, (x,y) estará sobre a fronteira tecnológica; nesse sentido, a produção será tecnicamente eficiente, caso contrário, ou seja, maior que 1 será ineficiente.
O modelo DEA com orientação-produto e pressuposição de retornos variáveis à escala procura maximizar o aumento proporcional nos níveis de produto, mantendo fixa a quantidade de insumos. De acordo com Charnes et al. (1994), pode ser representado algebricamente por: sujeito a: = 0 = 0 (5)
em que Yi é um vetor (m x 1) de quantidades de produto da i-ésima DMU; xi é um vetor (k
x 1) de quantidades de insumo da i-ésima DMU; Y é uma matriz (n x m) de produtos das n DMUs; X é uma matriz (n x k) de insumos das n DMUs; é um vetor (n x 1) de pesos; N1 é uma vetor (n x 1) de números uns; é um vetor de folgas relativo aos produtos; é um vetor de folgas relativos aos insumos; e é um escalar que tem vetores iguais ou maiores do que 1 e indica o escore de eficiência das DMUs, ou seja, um valor igual a 1 indica eficiência técnica da i-ésima DMU, em relação às demais, enquanto um valor maior que 1 evidencia a presença de ineficiência técnica relativa. O problema apresentado em (5) é resolvido n vezes – uma vez para cada DMU, e, como resultado, apresenta os valores de e , sendo o escore de eficiência da DMU sob análise e fornece os peers (as DMUs eficientes que servem de referência para a i-ésima DMU ineficiente).
4. Resultados
Os dados utilizados na estimação do DEA foram coletados no site do Sistema de informação sobre o saneamento básico (SNIS) e no site do Sistema de Saúde para todos os estados do Sudeste entre os anos de 2010 a 2012. Todos os dados são a nível estadual, possibilitando uma análise pormenorizada da região.
Tabela 3 – Inputs e outputs utilizados no modelo DEA, dados estaduais.
Inputs Outputs
Dengue Quantidade de ligações ativas de água (AG002)
Esquistossomose Extensão da rede de água (km) (AG005)
Hepatite A Volume de água produzido (1000 m³/ano) (AG006)
Leptospirose Volume de água consumido (1000 m³/ano) (AG010)
Malária Quantidade de ligações totais de água (AG021)
Despesa com produtos químicos (FN011)
Investimentos totais realizados pelo prestador de serviços (R$/ano) (FN033)
Fonte: Sistema Única de Saúde e Sistema de Informações sobre o Saneamento Básico.
De maneira geral, uma análise de eficiência técnica compara o número de casos das doenças estudadas, dado as variáveis de saneamento básico da região, com o que poderia ter sido registrado com os mesmos recursos. No caso em estudo, as variáveis empregadas no modelo de eficiência, juntamente com suas estatísticas descritivas são apresentadas na
Tabela 4. Percebe-se uma relativa diferença nos valores das unidades2 que compõem a amostra, destacando, principalmente, o alto desvio-padrão resultante da relativa dispersão dos dados em torno da média, que enfraquece as inferências de tendência central. Os valores máximos e mínimos também se destacam pelas suas grandes diferenças. Para o caso da dengue, o número máximo de casos registrados foi 210.189 casos para o Estado de Minas Gerais, enquanto o número mínimo de casos em um determinado ano foi registrado no Estado de São Paulo. O mesmo ocorre para a esquistossomose, que teve o maior registro de casos no Estado de Minas Gerais e o menor registro para São Paulo. Já para a hepatite viral, o maior número de casos foi registrado no Estado de São Paulo e o menor número no Estado de Espírito Santo. A leptospirose teve o maior registro em São Paulo e o menor no Estado do Rio de Janeiro e a malária teve como máximo registrado em um ano, 227 casos em São Paulo e o mínimo registrado de 3 casos em Minas Gerais.
No geral, observa-se que todos os Estados analisados possuem alguma dificuldade no controle das doenças relacionadas ao saneamento básico, o que indica, em uma primeira análise, que todos carecem de investimento no saneamento a nível estadual.
Tabela 4 – Estatísticas descritivas das variáveis empregadas no modelo de eficiência das regiões estudadas, 1975-2013
Variável Média Desvio-padrão Máximo Mínimo
DENGUE 10869 36814.34 210189 1
ESQUISTOSSOMOSE 447 2248.51 19873 1
HEPATITE VIRAL 871 2111.22 10689 1
LEPTOSPIROSE 234 277.17 973 1
MALÁRIA 92 54.19 227 3
Fonte: Resultados da Pesquisa (2017).
A Tabela 5 é apresenta o sumário estatístico do cálculo da eficiência técnica dos Estados que compõe a amostra. Pela média dos escores de eficiência técnica, é possível visualizar o grau de eficiência das regiões estudadas.
2
Entende-se por unidade o ano que determinado estado registrou um número específico de casos de doenças oriundas da falta de saneamento básico, dado a taxa de saneamento básico da região.
Tabela 5 – Escores de eficiência técnica das regiões estudadas
Variável Unidades eficientes Média Desvio-padrão Máximo Mínimo
Eficiência técnica 26,67 % 0.489 0.389 1.00 0.051
Fonte: Resultado da Pesquisa (2017).
Os resultados demonstram que a região Sudeste apresenta expressivo grau de ineficiência técnica relacionado ao saneamento básico. Apenas 26.67% das unidades se mostraram eficientes nos quatro estados que compõe a região.
A média da eficiência técnica foi de 0.489, o que sugere a possibilidade de diminuição do número de casos de doenças, considerando a mesma proporção de saneamento básico utilizada. Ao analisar as regiões, evidencia-se que Rio de Janeiro e Minas Gerais possuem unidades que mais se aproximam da eficiência ao passo que São Paulo é o estado que mais está próximo da ineficiência. O Estado do Espírito Santo permanece na média para a maioria das unidades analisadas.
Para comparar o grau de ineficiência da unidade tomando por base o escore da média de eficiência técnica, foi construído o indicador definido por Ferrier e Porter (1991), que segue:
(6)
Assim, é possível dizer que a diferença média de eficiência técnica nas regiões estudadas requer uma utilização de recursos 104,5% maior que as unidades que estão operando sobre a curva da fronteira de eficiência. Isso evidencia o quão distinto estão as regiões no quesito eficiência nos gastos com saneamento básico.
5. Conclusão
O objetivo deste artigo foi analisar a eficiência do setor saneamento na região Sudeste, notadamente, a região que apresenta os melhores resultados quanto ao gasto em saneamento, como também em relação à eficiência no saneamento.
As doenças relacionadas aos casos de saneamento demonstram que a dengue teve mais casos em cidades mineiras, sendo a menor ocorrência nas cidades paulistanas. Contudo, a hepatite A teve maior número de casos no Estado de São Paulo, sendo o
Espírito Santo o Estado com menor número de casos. Além disso, a eficiência apresenta na região demonstrou que determina ineficiência técnica, o que indica que o setor carece de volumosos investimentos neste setor.
Dada à amostra, a média de eficiência foi menor que 50%, isso mais uma vez demonstra o quanto setor permanece à margem do foco governamental, hava visto que o Plano Nacional de Saneamento Básico (PLANSAB) previa investimentos vultosos no setor, o qual resulta em uma despesa maior para o sistema de saúde. Desta maneira, o Rio de Janeiro e Minas Gerais possuem em geral unidades que se aproximam da eficiência, enquanto que o Espírito Santo e São Paulo estão direcionados a ineficiência.
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