2.
No atual cenário global de busca por alternativas mais limpas e mais eficientes de
energia, o etanol brasileiro desempenha um papel de grande importância não só
internamente, mas também em nível internacional, na medida em que se apresenta como
um biocombustível de altíssimo balanço energético. Ainda, as usinas brasileiras
constituem um parque produtivo de altíssima produtividade destacando o produto
brasileiro como um dos mais viáveis economicamente e também de grande qualidade.
Este trabalho obtém indicadores de produtividade para uma amostra de 38 usinas de
açúcar e álcool paulistas com base na modelagem DEA (Data Envelopment Analysis) de
análise envoltória de dados. Esta metodologia não necessita da determinação
paramétrica da função de produção e estima indicadores de eficiência relativa entre as
várias unidades de negócios analisadas empregando uma abordagem sistêmica e
avaliando a produtividade de uma forma multidimensional ou multicritério. Dados dos
balanços patrimoniais do ano de 2005 destas 38 usinas como ativos e investimentos
figuram como variáveis de entrada, enquanto níveis de produção além da receita bruta e
do resultado operacional bruto são empregados como variáveis de saída na modelagem
DEA. Posteriormente, uma análise de clusters identificou uma classificação das usinas
em três clusters com níveis diferentes de produtividade. Testes estatísticos mostraram
haver diferenças significativas entre as variáveis de entrada, mas não entre as variáveis
de saída, quando comparados os clusters diferentes de usinas.
Um outro resultado da pesquisa apresenta uma classificação das usinas em quatro
grupos com diferentes perfis de desempenho organizacional em termos de produtividade
e também em relação ao resultado operacional bruto. São apresentados o grupo com
melhores desempenhos, o grupo com desempenhos relativamente menores e dois outros
grupos de usinas com desempenhos intermediários. Implicações gerenciais dos
resultados da pesquisa e sugestões para trabalhos futuros finalizam o texto.
Palavras-Chave: Usinas de Açúcar e Álcool; Produtividade; Desempenho
Organizacional.
1 Introdução.
A competitividade entre as empresas tem se acirrado muito nas últimas
décadas devido a inúmeros fatores que poderiam ser classificados como internos e
externos às organizações. Necessidades dos consumidores por melhor qualidade e
menores preços fazem com que as empresas desenvolvam competências para lidar com
estas demandas de forma a apresentar sistemas produtivos eficientes, capazes de
produzir mais com mais qualidade empregando a menor quantidade possível de recursos
produtivos.
* Alceu Salles Camargo Júnior é professor do Departamento de Administração da FEA-RP/USP e
Coordenador do Observatório do Setor Sucroalcooleiro da FEA-RP/USP.
1º Workshop do Observatório do Setor Sucroalcooleiro
Para a agroindústria o cenário competitivo global também não é diferente. O
setor sucroalcooleiro brasileiro, constituído de usinas e destilarias de produção de
açúcar e álcool, é conhecido mundialmente pelos seus altos níveis de produtividade nos
dois elos da cadeia produtiva, isto é, no cultivo e colheita como também no
beneficiamento do açúcar e do álcool. Com a forte tendência de substituição dos
combustíveis fósseis por aqueles mais limpos provenientes da biomassa, o álcool
brasileiro vai assumir uma grande responsabilidade não só internamente como também
em nível mundial. Avanços contínuos na produtividade são, pois, necessários para
manter nosso sistema produtivo como o mais eficiente e economicamente viável.
Neste sentido, este trabalho busca examinar a produtividade no setor
sucroalcooleiro. Para isto, o estudo analisa a eficiência de algumas usinas do Estado de
São Paulo em relação à sua organização para a produção de açúcar e álcool. Não é
tarefa fácil a medição da eficiência na alocação de recursos nas atividades produtivas,
contudo, no contexto atual, é imprescindível que as usinas de açúcar e álcool
desenvolvam formas de medir sua produtividade como forma de obter uma avaliação de
si mesma perante os desempenhos de outras usinas que venham a se constituir
benchmarkings e que apresentam altos padrões de eficiência na gestão dos recursos.
Este trabalho busca traçar uma análise de comparação relativa entre várias
usinas paulistas com o objetivo de levantar indicadores de eficiência na operação e
produção de açúcar e álcool. Para isto, a pesquisa se utiliza do método de análise
envoltória de dados (DEA – Data Envelopment Analysis) que busca encontrar índices
de produtividade para unidades de análise de forma relativa, empregando modelagem de
programação linear.
A fronteira de produção apresenta o conjunto de usinas que, segundo um
paradigma tecnológico, obtêm máxima quantidade de produção para um conjunto de
insumos ou fatores de produção (esforços, investimentos e ativos apropriados na
produção de açúcar e álcool) e são consideradas eficientes quando comparadas a outras
usinas. A fronteira separa duas regiões: a de inviabilidade, já que não seria possível,
dadas as restrições tecnológicas do momento, alcançar um nível de produção maior que
aquele da fronteira para um dado nível de alocação de recursos e a região de ineficiência
que contém usinas que apresentam um nível de produção menor que aquele da fronteira,
para um dado conjunto de recursos alocados. Uma medida de ineficiência pode ser
considerada como a distância, num gráfico de entradas (fatores de produção) e saídas
(total de produção), entre a observação da unidade ineficiente até a fronteira.
A obtenção das fronteiras pode ser feita por dois grupos de técnicas
diferentes baseadas em buscas paramétricas ou não-paramétricas. As técnicas de buscas
paramétricas baseiam-se na estimação da fronteira por meio de métodos estatísticos e
econométricos, onde algumas hipóteses são necessárias para a calibração dos modelos.
Por outro lado, as técnicas não-paramétricas buscam o levantamento das unidades
consideradas eficientes através da resolução de programação linear. A DEA é uma
técnica não-paramétrica, inicialmente desenvolvida por Charnes, Cooper e Rhodes
(1978), que permite uma estimativa da eficiência global de produção e posteriormente
estendida por Banker, Charnes e Cooper (1984). Esta última modelagem, conhecida por
BCC, vem ampliar o potencial de análise da modelagem DEA na medida em que
possibilita a decomposição da eficiência em eficiência técnica e eficiência de escala.
1º Workshop do Observatório do Setor Sucroalcooleiro
Empregando a abordagem sistêmica de entradas e saídas na produção de
açúcar e álcool, as variáveis de entrada representam os recursos investidos e ativos
empregados nas atividades de produção, enquanto as de saída representam produção
além de resultados econômicos. Os dados foram obtidos de balanços patrimoniais de
trinta e oito usinas paulistas referentes ao ano de 2005. Os totais de ativos circulantes e
permanentes, bem como imobilizado, investimentos em máquinas e equipamentos bem
como gastos administrativos configuram o conjunto de variáveis de entrada (input) para
a modelagem DEA. Por outro lado, o nível de produção bem como a receita bruta e o
resultado operacional bruto são empregadas como variáveis de resultado (output). Estas
variáveis foram selecionadas depois que uma análise de correlação que determinou forte
relação entre os vários pares de variáveis de entrada e saída. O conjunto de usinas
utilizadas no estudo constitui uma amostra bastante representativa das usinas paulistas
em relação às variáveis empregadas na modelagem DEA.
De posse dos indicadores de produtividade obtidos na modelagem DEA,
uma análise de clusters classificou as usinas em três grupos com níveis diferenciados de
eficiência. Testes não-paramétricos de Kruskal-Wallis confirmaram diferenças
significativas nas variáveis de entrada, mas não nas de saída, entre os clusters de
eficiência de usinas. Finalmente, o estudo busca uma avaliação do desempenho
organizacional das usinas em relação a duas dimensões ou medidas: produtividade e
resultado operacional bruto. Um dos resultados mais importantes do trabalho apresenta
as usinas classificadas em quatro grupos com diferentes perfis de desempenhos
empresariais: um com os melhores desempenhos e outro com desempenhos
relativamente menores além de outros dois grupos com desempenhos intermediários.
O texto está estruturado em quatro seções. A segunda seção traz o
Referencial Teórico, com a importância da mensuração de produtividade e eficiência
organizacional e a metodologia DEA, enquanto a terceira apresenta os dados, o
desenvolvimento da modelagem DEA e a discussão dos resultados. Conclusões,
implicações práticas e limitações da pesquisa em conjunto com sugestões para
desenvolvimento de trabalhos futuros fecham o artigo.
2 Referencial Teórico.
A Figura 1 abaixo nos apresenta um esquema representativo desta
pesquisa, destacando a visão sistêmica do processo produtivo de açúcar e álcool. Este
esquema sistêmico é bastante útil para a análise de produtividade e eficiência conforme
a modelagem DEA de análise envoltória de dados. A modelagem DEA estima
indicadores de eficiência relativa entre as várias unidades produtivas num contexto
multicritério, isto é, obtém um indicador de eficiência a partir da consideração de vários
fatores ou recursos de entrada e também várias medidas de resultado. Desta forma, a
produtividade obtida pela modelagem DEA pode ser compreendida como uma medida
holística que carrega em seu bojo um olhar multidimensional da organização e da gestão
da operação do sistema produtivo.