ESSICA SUÁREZ CAMPOLI

O AVANÇO DO SANEAMENTO AMBIENTAL GEROU BENEFÍCIOS SOCIAIS? – UMA APLICAÇÃO DA ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) PARA

UNIDADES FEDERATIVAS BRASILEIRAS NO PERÍODO DE 2008 A 2014

ESSICA SUÁREZ CAMPOLI ( jessica.campoli@usp.br , jessica_campoli@yahoo.com.br )

USP - ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS

ISOTILIA COSTA MELO ( isotilia@gmail.com )

USP - ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS

DAISY APARECIDA DO NASCIMENTO REBELATTO ( daisy@sc.usp.br )

USP - ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS

Resumo: No Brasil, a média percentual de domicílios com saneamento básico, em 2014, foi de 65% (IBGE, 2016). Para melhorar essa situação, o governo brasileiro implementou o Plano Nacional do Saneamento Básico (PLANSAB), em 2007, e a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), em 2010. O objetivo deste trabalho é determinar a eficiência relativa de cada unidade federativa em converter o acesso ao saneamento ambiental em benefícios sociais. O método aplicado foi a Análise por Envoltória de Dados (DEA), Slack-Based Measure (SBM). Os resultados possibilitam identificar o modelo de relação entre as variáveis, além de determinar a eficiência das iniciativas.

Palavras-chaves: Eficiência; Saneamento básico; Coleta de lixo; Análise Envoltória de Dados

1. Introdução

O Brasil desponta no contexto internacional como um país de magnitudes continentais, que tem a capacidade de realizar significativos progressos na economia. Em 2014, de acordo com dados do Fundo Monetário Internacional – FMI, o país era considerado a sétima maior economia mundial, atrás de Estados Unidos, China, Japão. Alemanha, Reino Unido e França. Apesar disso, é um país marcado por profundas desigualdades sociais entre suas regiões e seus habitantes.

Nesse contexto, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, a média percentual no país de domicílios com saneamento básico, em 2014, foi de 65%. Essa realidade impacta diretamente as internações devido a enfermidades decorrentes da falta de saneamento, que contabilizaram a média 237,01 por cem mil habitantes no país, de acordo com o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde – Datasus.

Com o intuito de melhorar esses indicadores, o Brasil tomou providências para desenvolver seu saneamento ambiental. Umas delas foi a implementação do Plano Nacional do Saneamento Básico (PLANSAB), por meio da Lei Federal nº 11.445/07, que estabelece o conceito de saneamento básico como o conjunto de infraestrutura e instalações de abastecimento de água, esgotamento sanitário, limpeza urbana e manejo de resíduos sólidos e drenagem de águas pluviais urbanas. (Ministério do Meio Ambiente, 2016).

De acordo com Silveira et al. (2013), o PLANSAB indica uma estratégia para o país regularizar a tomada de decisões nessa esfera de políticas públicas para os próximos 20 anos, além de posicionar-se como referência para projetos locais. Ademais, o PLANSAB está em consonância com processos participativos, visão estratégica e visão de futuro capaz de lidar com incertezas.

Além dessa iniciativa, foi instituída a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), pela Lei Federal nº 12.305/2010, onde se reúnem o conjunto de princípios, objetivos, instrumentos, diretrizes e metas adotadas pelo Governo Federal, com a finalidade de estabelecer uma gestão de resíduos sólidos mais apropriada. Seus pontos de destaque são a coleta seletiva, os sistemas de logística reversa e outras ferramentas relacionadas à implementação da responsabilidade compartilhada pelo ciclo de vida dos produtos. (Brasil, 2010).

Segundo Sousa (2012), a PNRS leva em consideração variáveis sob a esfera ambiental, social, cultural, econômica, tecnológica e de saúde pública, bem como a promoção do desenvolvimento sustentável e da ecoeficiência. Esses fatores alinhados promovem o desenvolvimento humano no país.

Dessa forma, o objetivo desse trabalho é determinar a eficiência relativa do acesso ao saneamento ambiental nas Unidades Federativas (UF). Assim, os objetivos específicos são identificar o modelo de relação entre acesso ao saneamento básico e coleta de lixo para gerar melhorias sociais, além de determinar a eficiência de tais iniciativas.

O presente trabalho será organizado em seis seções. A seção dois retratará uma revisão de literatura acerca do saneamento básico, coleta de lixo e seus efeitos no Brasil. A seção três descreverá o método de Análise Envoltória de Dados (DEA) e o Modelo Slack-Based

Measure (SBM). A seção quatro, por sua vez, destacará a parte empírica do método de

pesquisa, a base de dados, seleção e análise de variáveis. Os resultados e discussões serão apresentados na seção cinco. E finalmente a seção seis discorrerá sobre as considerações finais.

2. Revisão de Literatura

A revisão de literatura do presente estudo abordou conteúdo relacionado tanto com a importância do acesso ao saneamento básico e a coleta de resíduos sólidos, assim como seus efeitos para o panorama brasileiro.

Nesse contexto, Gouveia (1999) analisou as problemáticas referentes ao saneamento, coleta e destinação adequada de lixo e condições precárias de moradia, somadas à poluição química e física do ar, da água e da terra. Segundo o autor, para melhorar essa conjuntura é necessária a inserção de aspectos ambientais nas políticas de saúde numa ampla estratégia de desenvolvimento sustentável.

Sob o panorama das grandes e médias cidades do Brasil, Tauil (2001) constatou que 20% da população desses aglomerados viviam em favelas, que carecem de habitação, saneamento básico, água e destinação de lixo adequada. Essa combinação favorecia a proliferação de criadouros do mosquito Aedes aegypti, transmissor da dengue. Assim, o autor conclui que são necessárias iniciativas em pesquisa e desenvolvimento para a criação de uma vacina, além de medidas preventivas mais eficazes contra a dengue.

Ainda sobre a temática da saúde, Frei et al. (2008) fizeram um levantamento epidemiológico das parasitoses intestinais na cidade de Assis, São Paulo. Nesse cenário,

confrontando dados de 1991, verificou-se que antiparasitários distribuídos profilaticamente, estariam ocultando as condições sanitárias e/ou educacionais desfavoráveis. Sendo a baixa incidência de parasitoses devida ao tratamento profilático e não em razão da melhoria das condições de saneamento básico e educação sanitária da população.

Diante da problemática da dengue, Flauzinol et al. (2011) pesquisaram os fatores socioambientais que impactam a incidência dessa enfermidade em Niterói, Rio de Janeiro. Verificou-se que às condições de saneamento e processos de degradação ambiental estão associados à transmissão da dengue. Além desses, destacam-se indicadores referentes ao abastecimento de água e coleta de lixo, que contribuem para a ocorrência da enfermidade.

Saucha et al. (2012) pesquisaram sobre as localidades hiperendêmicas para esquistossomose no estado de Pernambuco. Nessa amostra, verificou-se que 60,5% carecia de água encanada, em 92,4% não havia coleta de esgoto e em 97,5% inexistia tratamento do esgoto. Conclui-se que a região estudada é caracterizada por condições de saneamento básico precárias, o que demanda providências para melhorias sanitárias que garantam o controle da esquistossomose.

Sob o aspecto econômico, Saiani et al. (2013) verificaram a relação entre desigualdade de renda e o acesso a serviços de saneamento ambiental. A interpretação dos dados ilustrou que o aumento do acesso a tais serviços beneficia a população economicamente mais favorecida. Por outro lado, destaca-se que são serviços essenciais e que aplicados adequadamente geram retornos sociais satisfatórios e desenvolvimento econômico. Além disso, segundo os autores, são necessárias políticas públicas voltadas para a ampliação desses serviços, que viabilizem o acesso da população de menor renda.

Levando em consideração a saúde e ambiente, Buhler et al. (2014) construíram indicadores correlacionando tais aspectos com a incidência de diarreia em crianças menores de um ano no Brasil. As dimensões utilizadas foram: força motriz, pressão, estado do meio ambiente, exposição e efeito à saúde humana. Os resultados demonstraram que nas regiões Norte e Nordeste, a probabilidade de crianças serem hospitalizadas ou chegarem a óbito por doença diarreica aguda é mais elevada. Ademais, a taxa de internação dessa enfermidade relacionou-se com o percentual da população sem coleta de lixo. Concluiu-se que a falta de saneamento básico é uma problemática socioambiental persistente nessas regiões, e a redução da diarreia infantil depende de políticas públicas nesse setor.

Em relação ao acesso a água potável, Gomes e Heller (2016) pesquisaram o Programa de Formação e Mobilização Social para Convivência com o Semiárido. Observou-se que, devido aos sistemas de aproveitamento de água de chuva, o tempo gasto para a busca da água se reduziu em 90%. Contudo, em virtude da precariedade socioeconômica, há problemas relacionados à qualidade e à quantidade de água disponibilizada, sendo um limitante para o desenvolvimento do programa. Dessa forma, os autores ilustram a importância de que as políticas públicas de abastecimento de água alinhem aspectos técnicos com a gestão, levando em conta fatores sociais, climáticos e econômicos.

Sousa e Costa (2016) discutiram a política de saneamento básico no Brasil. Dessa forma, foi constatado o domínio das empresas estaduais de saneamento para a trajetória decisória de políticas sanitárias. Essa dinâmica é explicada devido ao processo histórico, ainda presentes no Plano Nacional de Saneamento, que carrega fatores estruturais na política atual de saneamento e resiste às inovações propostas no contexto democrático.

Nessa conjuntura, observa-se uma riqueza de conteúdo que engloba a temática do saneamento básico e coleta de lixo e seus efeitos para a qualidade de vida e desenvolvimento humano do país.

3. Método

Nesta seção, será apresentada uma breve abordagem sobre Análise Envoltória de Dados (DEA) e o Modelo Slack-Based Measure (SBM).

3.2 Análise Envoltória de Dados (DEA)

Para a elaboração do presente artigo, a técnica aplicada foi a Análise Envoltória de Dados (DEA). Em virtude de sua finalidade, que visa calcular a eficiência de um sistema, a DEA é considerada uma ferramenta amplamente empregada e bem-conceituada para o auxílio nos processos de tomada de decisões. (REBELATTO, MARIANO, ALMEIDA, 2006).

Caracterizada por ser um método de propriedade não paramétrica, a DEA é baseada em Programação Matemática, o que permite minimizar ou maximizar funções com ou sem restrições para a amostra selecionada.

Sendo assim, a DEA mensura a eficiência relativa de Unidades Tomadoras de Decisão (DMU, da sigla em inglês Decision Making Units), que são responsáveis por transformar as entradas (inputs) em saídas (outputs). Para a aplicação da DEA, é necessária a condição de homogeneidade das DMUs, sendo elaborado em seguida um ranking que relaciona cada DMU com seu valor quantificador de eficiência. Esse valor é estabelecido entre 0 e 1. Se a eficiência for igual a 1, significa que a DMU é considerada eficiente. Assim, quanto mais próxima uma DMU for de 1, mais próximo seu desempenho está de ser eficiente. Nesse cenário, são eficientes aquelas DMUs que utilizam o valor mínimo de seus inputs sem alterar a quantidade de outputs (COELLI et al., 2005)

A DEA foi apresentada pela primeira vez em 1978 por Charnes, Cooper e Rhodes. Assim, foi desenvolvido o modelo CCR ou de retornos constantes de escala. Este consiste em um problema de programação linear e em sua formulação consta a função objetivo que deve ser otimizada e as restrições ao problema. (ALMEIDA, MARIANO, REBELATTO, 2006). Segue-se a formulação para o modelo CCR orientado ao input:

Sujeito a::

Onde: i

u

= peso calculado para o produto i

∑

=

y

u

Max

.

∑

∑

∑

j

v

= peso calculado para o insumo j jk

x

= quantidade do insumo j para unidade k ik

y _{= quantidade do produto i para unidade k}

0 j

x

= quantidade do insumo j para unidade em análise

0

i

y

= quantidade do produto i para unidade em análise z = número de unidades em avaliação

m = número de tipos de produtos n = número de tipos de insumo

0

≥ j iev

u

Em 1984, para verificar os ganhos de escala na eficiência, foi criado por Banker, Charnes e Cooper o modelo BCC ou retornos variáveis a escala. Assim, é possível observar se o retorno à escala é variável, crescente ou decrescente. (ALMEIDA, MARIANO, REBELATTO, 2006). Pela primeira vez foi incorporado o conceito de eficiência de escala (CHARNES et al.,1994).

Sujeito a:

Onde: i

u _{= peso calculado para o produto i}

j

v

= peso calculado para o insumo j jk

x

= quantidade do insumo j para unidade k ik

y _{= quantidade do produto i para unidade k}

0 j

x

= quantidade do insumo j para unidade em análise

0

i

y

= quantidade do produto i para unidade em análise z = número de unidades em avaliação

u

y

u

P

Max

+

=

∑

.

0

∑

∑

∑

m = número de tipos de produtos n = número de tipos de insumo

u = coeficiente de retorno de escala, sem restrição de sinal

0

≥ j iev

u

A partir desse modelo é possível verificar o restorno de escala da eficiencia. Portanto, a unidade avaliada u_i é considerada eficiente se P0 = 1 e se o conjunto de restrições é atendido. Logo, se u = 0, u_i opera a rendimentos constantes a escala, se u > 0, então u_i opera a rendimentos crescentes e se u_i < 0, decrescentes a escala.

Conforme Mariano e Rebelatto (2013), há vários modelos da DEA que se diferenciam de acordo com o tipo de retorno de escala (crescente, constante ou decrescente), sua orientação (ao input ou ao output) e a própria maneira de combinar as variáveis (inputs e

outputs)

Um fator de destaque a respeito da DEA é o caso de utilizar outputs indesejáveis, ou seja, outputs que devem ser reduzidos e não maximizados. Para isso, uma solução adequada poderia ser utilizar esse output indesejável como uma variável de entrada (input), para que o modelo o minimize. No presente trabalho, a váriavel internações decorrentes da falta de saneamento básico é um output indesejável.

3.3 O Modelo Slack-Based Measure (SBM)

Para o presente trabalho, o modelo DEA aplicado foi o Slack-Based Measure (Medida Baseada em Folga) – SBM, onde as folgas são utilizadas para construir um índice de eficiência. O SBM é caracterizado por ser um modelo não radial, ou seja, visa minimizar as entradas (inputs) e maximizar as saídas (outputs).

Segundo Choi et al. (2012), o SBM projeta as combinações de desempenho ao ponto mais distante da fronteira de eficiência, com a finalidade de minimizar a função objetivo relativa as folgas. Para o modelo SBM, a eficiência representa a redução média dos inputs e o aumento médio dos outputs para se chegar a fronteira de eficiência. Além disso, pode ser dividido em dois componentes, sendo de eficiência relativa aos inputs ou aos outputs. Logo, sua eficiência global é a multiplicação dos dois componentes

Nessa conjuntura, o modelo SBM proporciona como resultado a eficiência global do sistema analisado, baseada nas folgas relativas de cada DMU. Além disso, é possível determinar as metas para que cada DMU se aproxime da eficiência. Na presente pesquisa, o modelo SBM propiciou o cálculo da eficiência relativa das UFs referente ao saneamento básico e a coleta de lixo para promoção do acesso a água potável, diminuição das internações decorrentes da falta de saneamento e aumento da expectativa de vida.

4. Método de Pesquisa

Nesta seção são destacadas as etapas aplicadas na parte empírica da pesquisa. As UFs foram avaliadas, a fim de verificar a eficiência relativa do acesso ao saneamento ambiental em gerar benefícios sociais. O software utilizado para calcular as eficiências pelo DEA foi o MATLAB. O modelo aplicado foi o SBM.

4.1 Base de Dados

Os dados utilizados foram retirados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2016), Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA, 2016) e do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus, 2016).

A escolha do período de análise, 2008 e 2014, foi devida à disponibilidade de dados, dando preferência a considerar os períodos mais atualizados com base de dados padronizada. Ademais, vale ressaltar que todas as variáveis selecionadas correspondem as UFs Brasileiras.

Segue abaixo as Tabelas 1 e 2, com os sumários estatísticos das variáveis para os anos de 2008 e 2014, respectativamente.

TABELA 1 – Sumário estatístico das variáveis para 2008

Variável Obs. Média Desv.

Pad. Mínimo Máximo

Coleta de lixo (%) _{27 96,76 3,58 83,60 (Piauí) 99,80 (Distrito Federal)}

Inst. Esgoto (%) 27 60,00 0,19 23,18 (Mato Grosso do Sul) 96,19 (Distrito Federal)

Água Potável (%) _{27 87,48 0,11 61,65 (Acre) 99,53 (Distrito Federal)}

Esp. de vida (anos) 27 71,97 2,41 68,1 (Maranhão) 76,10 (Santa Catarina)

Internações (por mil hab.) _{27 397,99 217,84 75,50 (São Paulo) 927,40 (Piauí)}

TABELA 2 – Sumário estatístico das variáveis para 2014

Variável Obs. Média Desv.

Pad. Mínimo Máximo

Coleta de lixo (%) 27 97,97 2,93 84,90 (Maranhão) 99,80 (Distrito Federal)

Inst. Esgoto (%) _{27 65,00 0,19 37,34 (Mato Grosso do Sul) 97,02 (Distrito Federal)}

Água Potável (%) 27 92,25 1,07 72,64 (Acre) 99,71 (Espírito Santo)

Esp. de vida (anos) _{27 73,88 2,5 70 (Maranhão) 78,40 (Santa Catarina)}

Internações (por mil hab.) 27 200,53 142,05 40,60 (Rio de Janeiro) 733,10 (Maranhão)

4.2 Seleção de variáveis e aplicação no modelo

Com base na seleção de dados disponíveis em combinação a literatura consultada, as variáveis selecionadas para o presente seguem no modelo em destaque (TABELA 3):

TABELA 3 – Variáveis selecionadas para a pesquisa

Inputs Outputs

Água Potável (IPEA, 2017)

Coleta de lixo (IBGE, 2017) Esperança de vida ao nascer - anos (IBGE, 2017)

Instalações de esgoto (IPEA, 2017) Output indesejável

Internações decorrentes da falta de saneamento

4.3 Análise das variáveis

As variáveis foram analisadas estatisticamente pela correlação entre inputs e outputs. Verificou-se que a variável que mais se correlaciona com percentual de coleta de lixo foi o percentual de pessoas com acesso a água potável (0,68), seguido pelo número de internações devido à falta de saneamento básico (0,57), esperança de vida ao nascer (0,56) e percentual de instalações de esgoto (0,21). Para a variável percentual de instalação de esgoto, o acesso à esperança de vida apresentou uma correlação mais elevada (0,50) do que as internações (0,42) e acesso à agua potável (0,39). Já para a variável acesso de água potável, a esperança de vida apresentou maior correlação (0,72) do que as internações devido à falta de saneamento (0,60). E a correlação entre as internações com a esperança de vida foi igualmente elevada (0,55).

Verifica-se que as correlações negativas referentes a internações devido à falta de saneamento básico, ocorrem pela própria propriedade da variável de ser oposta as demais, pois quanto menor o número de internações, mais benefícios sociais são gerados. Logo, quanto mais negativo o valor da correlação dessa variável, mais correlacionada à mesma estará com as outras. Além disso, as variáveis selecionadas apresentaram correlação significativa, a fim de utilizá-las por meio da DEA. Segue-se a matriz de correlação sintetizada nas Tabelas 4 e 5, para os anos de 2008 e 2014, respectivamente:

TABELA 4 – Matriz de correlação das variáveis referente ao período de 2008 a 2014

Coleta de lixo (%) Inst. Esgoto (%) Renda (R$) Água Potável (%) Esp. de vida (anos) Intern. (por mil hab.) Coleta de lixo (%) 1 Inst. Esgoto (%) 0,214773635 1 Renda (R$) 0,489283491 0,576091167 1 Água Potável (%) 0,683823303 0,397245864 0,692994061 1

Esp. de vida (anos) 0,56919684 0,508779075 0,813843782 0,720956583 1

Intern. (por mil hab.) -0,571286742 -0,421018102 -0,513893666 -0,607812696 -0,557412789 1

5. Resultados e Discussões

Nesse contexto, verifica-se que em 2008, as unidades federativas eficientes foram: Amapá, Amazonas, Ceará, Espírito Santo, Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, Piauí, Rondônia, Santa Catarina e São Paulo. Em 2014, as unidades federativas que se mantiveram eficientes foram: Amapá, Amazonas, Ceará, Espírito Santo, Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, Piauí, Santa Catarina e São Paulo. Além disso, os estados do Rio Grande do Sul e Distrito Federal se tornaram eficientes. Contudo, o estado de Rondônia considerado eficiente em 2008, tornou-se ineficiente em 2014.

A análise de eficiência no período demonstrou que o Distrito Federal foi o estado que subiu mais posições no ranking, de 7° lugar em 2008 para 1° em 2014, tornando-se eficiente. Em seguida o Sergipe e o Rio Grande do Norte subiram 3 posições, passando em 2008 de 12° e 9°, para 9° e 6°, respectivamente. Rondônia foi a UF que mais perdeu colocações, saindo da 1ª colocação em 2008 para a 8ª posição em 2014. A Tabela 5 resume os resultados encontrados.

TABELA 5 – Eficiência e Ranking referente ao período de 2008 e 2014

2008 2014

Unidade Federativa Eficiência Ranking Unidade Federativa Eficiência Ranking

Amapá 1 1 Amapá 1 1

Amazonas 1 1 Amazonas 1 1

Ceará 1 1 Ceará 1 1

Espírito Santo 1 1 Distrito Federal 1 1

Goiás 1 1 Espírito Santo 1 1

Mato Grosso do Sul 1 1 Goiás 1 1

Minas Gerais 1 1 Mato Grosso do Sul 1 1

Piauí 1 1 Minas Gerais 1 1

Rondônia 1 1 Piauí 1 1

Santa Catarina 1 1 Rio Grande do Sul 1 1

São Paulo 1 1 Santa Catarina 1 1

Pernambuco 0,94 2 São Paulo 1 1

Rio Grande do Sul 0,90 3 Pernambuco 0,90 2

Paraná 0,85 4 Paraná 0,87 3

Rio de Janeiro 0,84 5 Rio de Janeiro 0,86 4

Mato Grosso 0,83 6 Maranhão 0,84 5

Maranhão 0,83 7 Sergipe 0,83 6

Distrito Federal 0,82 8 Mato Grosso 0,83 7

Sergipe 0,81 9 Rondônia 0,82 8

Tocantins 0,80 10 Rio Grande do Norte 0,77 9

Acre 0,80 11 Tocantins 0,76 10

Rio Grande do Norte 0,76 12 Acre 0,75 11

Alagoas 0,72 13 Alagoas 0,68 12 Bahia 0,67 14 Bahia 0,65 13 Roraima 0,64 15 Roraima 0,63 14 Pará 0,64 16 Paraíba 0,59 15 Paraíba 0,61 17 Pará 0,59 16 6. Considerações Finais

Os resultados identificaram um o modelo de relação entre acesso ao saneamento ambiental para melhorias sociais, além de determinar sua eficiência. O método aplicado foi a Análise Envoltória de Dados (DEA), modelo SBM (Slack Based Measure).

Os dados de 2008 resultaram em 11 UFs eficientes, sendo 3 da Região Norte (Amapá, Amazonas e Rondônia), 3 da Região Nordeste (Ceará e Piauí), 2 da Região Centro-Oeste (Goiás e Mato Grosso do Sul), 3 da Região Sudeste (Espírito Santo, Minas Gerais e São Paul) e 1 da Região Sul (Santa Catarina). Uma vez que as Regiões Sul e Sudeste são as mais ricas e

populosas do País, destaca-se o fato e nem todos os estados dessas regiões estarem entre os mais eficientes. Com exceção do estado o Rio de Janeiro no Sudeste (eficiência de 0,84) e os estados do Paraná e Rio Grande do Sul na região Sul, eficiências de 0,85 e 0,90 respectivamente. Também destaca-se o fato de o estado do Piauí, um dos mais pobres na Região Nordeste, se apresentar entre os mais eficientes. Isso pode se dever ao fato de a eficiência medir a capacidade de maximizar a quantidade de bens produzidos (outputs), dada uma determinada disponibilidade de recursos (inputs). Ou seja, o Piauí pode ser um estado que faz muito, apesar dos poucos recursos. Mas a hipótese de um equivóco nos dados só pode ser descartada com uma estudo de campo na região. Entre os estados menos eficientes, 7 estão na Região Nordeste e 4 na Região Norte.

Os dados de 2014 resultaram em 12 UFs eficientes. Não houve alterações nos estados das Regiões Nordeste (Ceará e Piauí) e Sudeste (Espírito Santo, Minas Gerais e São Paulo). Dado o fato do aumento de UFs eficientes e a subida de patamar de alguns estados, as UFs mais prósperas de suas regiões, como por exemplo, o Rio de Janeiro na região Sudeste e o Pernambuco na Região Nordeste, que se mantiveram estáveis nos dois rankings, estão, na realidade, piorando comparativamente à evolução de todo patamar nacional. Um estado da Região Norte (Rondônia) deixou de ser eficiente para ocupar uma posição entre os menos eficientes, isto é, Rondônia sofreu uma queda absoluta, não apenas relativa, sugerindo que o estado não aplicou de maneira adequada os recursos destinados ao saneamento ambiental. A região Centro-Oeste ganhou mais um estado eficiente, o Distrito Federal, e a região Sul ganhou o Rio Grande do Sul. Isso sugere que essas UFs (Distrito Federal e Rio Grande do Sul) possam ser referências nacionais (benchmarks) de boas práticas na aplicação de recursos para o desenvolvimento de saneamento básico e benefícios sociais relacionados. Além disso, das Ufs menos eficientes 7 estão na Região Nordeste e 5 na Região Norte.

Para trabalhos futuros recomenda-se o uso do índice de Malmquist e da análise de janelas para um entendimento aprofundado da evolução em séries temporais, além de estudos de campo, nas UFs que se destacaram positiva ou negativamente no presente estudo, isto é, Piauí, Rondônia, Pernambuco, Rio de Janeiro, Distrito Federal e Rio Grande do Sul.

Referências

BANKER, R., CHARNES, A., COOPER, W. W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies

in data envelopment analysis. Management Science, v. 30, 1984.

BRASIL. Lei nº 12.305, de 2 de agosto de 2010. Institui a Política Nacional de Resíduos Sólidos; altera a Lei nº

9.605, de 12 de fevereiro de 1998; e dá outras providências. 2010. Disponível em:

<http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2010/lei/l12305.htm>. Acesso em: jan. 2017. BUHLER, H. F.; IGNOTTI, E.; NEVES, S. M. A. S.; HACON, S. S. Análise espacial de indicadores integrados

de saúde e ambiente para morbimortalidade por diarreia infantil no Brasil, 2010. Cad. Saúde Pública, v.30, n. 9, Rio de Janeiro. 2014.

CHARNES, A., COOPER, W. W., RHODES, E. Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research v. 2, n. 6, p. 429-444, 1978.

COELLI, T. J., RAO, D. S. P., O`DONNELL, C. J., BATTESE, G. E. An Introduction to Efficiency and

Datasus. Internações hospitalares por doenças relacionadas ao saneamento ambiental inadequado, total e

segundo as categorias de doenças. Departamento de informática do Sistema Único de Saúde, 2017.

Disponível em: <http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/listabl.asp?z=t&c=898>Acesso em: jan. 2017. FLAUZINOL, R. F.; SOUZA-SANYOS, R., OLIVEIRA, R. M. Indicadores socioambientais para vigilância da

dengue em nível local. Saúde soc., v. 20, n.1, São Paulo, 2011.

FMI. World Economic Outlook Database October 2014. Fundo Monetário Internacional, 2016. Disponível em: <http://www.imf.org/en/data>. Acesso em: fev. 2017.

FREI, F.; JUNCANSEN, C.; RIBEIRO-PAES, JO. T. Levantamento epidemiológico das parasitoses intestinais:

viés analítico decorrente do tratamento profilático. Cad. Saúde Pública, v. 24, n.12, Rio de

Janeiro, 2008

GOMES, U. A. F.; HELLER, L. Acesso à água proporcionado pelo Programa de Formação e Mobilização

Social para Convivência com o Semiárido: Um Milhão de Cisternas Rurais: combate à seca ou ruptura da vulnerabilidade? Eng. Sanit. Ambient., v.21, n.3, Rio de Janeiro, 2016.

GOUVEIA, N. Saúde e meio ambiente nas cidades: os desafios da saúde ambiental. Saúde soc., v.8, n.1, São Paulo, 1999

IBGE. Distribuição percentual de moradores em domicílios particulares permanentes por tipo de destino do lixo

e situação do domicílio. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2017. Disponível em:

<http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/listabl.asp?z=t&c=1157>Acesso em: fev. 2017.

IBGE. Distribuição percentual de moradores em domicílios particulares permanentes por tipo de esgotamento

sanitário e situação do domicílio. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2017. Disponível em:

<http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/listabl.asp?z=t&c=1160>Acesso em: fev. 2017.

IPEA. Percentual de pessoas em domicílios com abastecimento de água através de rede geral com canalização

interna ou através de poço ou nascente com canalização interna. Instituto de Pesquisa Econômica

Aplicada, 2017. Disponível em: <http://www.ipeadata.gov.br/> Acesso em: fev. 2017.

MMA. Plano Nacional de Saneamento Básico. Ministério do Meio Ambiente, 2016. Disponível em:

<http://www.mma.gov.br/cidades-sustentaveis/qualidade-do-ar/item/485-plano-nacional-de-saneamento-b%C3%A1sico> Acesso em: dez. 2016.

REBELATTO, D., MARIANO, E., ALMEIDA, M. Análise por envoltória de dados – Evolução e possibilidades

de aplicação. SIMPOI – FGV-EAESP, 2006.

SACHA, C. V. V.; SILVA, J. A. M.; AMORIM, L. B. Condições de saneamento básico em áreas

hiperendêmicas para esquistossomose no estado de Pernambuco em 2012. Epidemiol. Serv. Saúde, v.

24, n.3 Brasília,2015

SAIANI, C. C. S.; TONETO, R.; DOURADO, J. Desigualdade de acesso a serviços de saneamento ambiental nos municípios brasileiros: evidências de uma Curva de Kuznets e de uma Seletividade Hierárquica das Políticas? Nova econ., v. 23 n. 3 Belo Horizonte, 2013.

SILVEIRA, R. B; HELLER, L.; SONALY, REZENDE. Identificando correntes teóricas de planejamento: uma avaliação do Plano Nacional de Saneamento Básico (Plansab). Revista de Administração Pública, v.

SOUSA, C. O. M. A Política Nacional dos Resíduos Sólidos: avanços e desafios. Monografia (Pós Graduação Lato Sensu) – Faculdade de Direito da Fundação Armando Álvares Penteado. São Paulo, 100p. 2012. SOUSA, A. C. A.; COSTA, N. R. Política de saneamento básico no Brasil: discussão de uma trajetória. Hist.

cienc. saude-Manguinhos, v. 23, n. .3, Rio de Janeiro. 2016.