AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA PORTUÁRIA ATRAVÉS DE UMA MODELAGEM DEA

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1 i OTAVIO HENRIQUE PAIVA MARTINS FONTES AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA PORTUÁRIA ATRAVÉS DE UMA MODELAGEM DEA Dissertação apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para a obtenção do Grau de Mestre. Área de Concentração: Sistemas, Apoio a Decisão e Logística. Orientador: Prof. D.Sc. João Carlos Correia Baptista Soares de Mello Niterói 2006

2 ii Ficha Catalográfica elaborada pela Biblioteca da Escola de Engenharia e Instituto de Computação da UFF F683 Fontes, Otavio Henrique Paiva Martins. Avaliação da eficiência portuária através de uma modelagem DEA / Otavio Henrique Paiva Martins. Niterói, RJ : [s.n.], f. Orientador: João Carlos Correia Baptista Soares de Mello. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Fluminense, Análise Envoltória de Dados (DEA). 2. Porto - Brasil. 3. Logística. 4. Transporte aquaviário. I. Título. CDD 658.5

3 iii OTAVIO HENRIQUE PAIVA MARTINS FONTES AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA PORTUÁRIA ATRAVÉS DE UMA MODELAGEM DEA Dissertação apresentada ao Curso de Pós- Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para a obtenção do Grau de Mestre. Área de Concentração: Sistemas, Apoio a Decisão e Logística. Aprovada em outubro de BANCA EXAMINADORA Prof. D.Sc. João Carlos Correia Baptista Soares de Mello - Orientador Departamento de Engenharia de Produção - UFF Prof. D.Sc. Luíz Biondi Neto Departamento de Engenharia Eletrônica - UERJ D.Sc. Eliane Gonçalves Gomes EMBRAPA Niterói 2006

4 iii A Salete, Mariana e Amanda, as minhas companheiras.

5 iv AGRADECIMENTOS Ao professor João Carlos pela amizade, compreensão e orientação. Aos meus pais, irmãos e demais familiares. A todos os integrantes e participantes do Grupo DEA.

6 v SUMÁRIO DEDICATÓRIA AGRADECIMENTOS LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS LISTA DE ABREVIATURAS RESUMO ABSTRACTS CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO 1.1 Aplicação da Análise Envoltória de Dados III IV VII VIII X XI XII OBJETIVO ESTRUTURA DE TRABALHO 2 CAPÍTULO 2 MODELOS BÁSICOS DE ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) INTRODUÇÃO MODELAGEM DEA MODELOS CCR MODELOS BCC PRINCIPAIS VANTAGENS E LIMITAÇÕES DOS MODELOS DEA ABORDAGENS DEA NO SETOR PORTUÁRIO 18 CAPÍTULO 3 ESTRUTURA DO SETOR PORTUÁRIO BRASILEIRO INTRODUÇÃO HISTÓRICO TERMINOLOGIA EMPREGADA GEOGRAFIA E LOCALIZAÇÃO 25 CAPÍTULO 4 ABORDAGENS DEA NO SETOR PORTUÁRIO 4.1 Aplicação do Modelo de Análise Envoltória de Dados. Modelagem Física Descrição do modelo e análise dos resultados Análise das eficiências Análise dos pesos Análise dos alvos Análise dos benchmarks Aplicação do Modelo de Análise Envoltória de Dados. Modelagem Financeira Descrição do modelo e análise dos resultados

7 vi Análise das eficiências Análise dos pesos Análise dos alvos Análise dos benchmarks Modelo Físico-Financeiro Descrição do modelo e análise dos resultados Análise das eficiências Análise dos pesos Análise dos alvos Análise dos benchmarks. 45 CAPÍTULO 6 CONCLUSÕES E SUGESTÕES 46 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 48 APÊNDICES A 51 APÊNDICES B 56 APÊNDICES C 78 APÊNDICES D 83 42

8 vii LISTA DE FIGURAS pp Figura 2.1 Curva de um Processo Genérico de Produção 4 Figura 2.2 Curva Produtividade x Eficiência 5 Figura 2.3 Curva Fronteira de eficiência DEA 8 Figura 2.4 Fronteira CCR Orientação a Input 11 Figura 2.5 Fronteira CCR Orientação a Output 13 Figura 2.6 Projeções das Orientações na Fronteira VRS 14 Figura 2.7 Representação das fronteiras BCC e CCR 16 Figura 3.1 Distribuição dos portos pelo Brasil 25 Figura 4.1 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Areia Branca no período 2002 a Figura 4.2 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de São Sebastião no período 2002 a Figura 4.3 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Tubarão no período 2002 a Figura 4.4 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Itaqui no período 2002 a Figura 4.5 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Santarém no período 2002 a Figura 4.6 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Santos no período 2002 a Figura 4.7 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Rio Grande no período 2002 a Figura 4.8 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Belém no período 2002 a Figura 4.9 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Sepetiba no período 2002 a Figura 4.10 Gráfico de eficiência padrão e composta relativa ao porto de Rio de Janeiro no período 2002 a

9 viii LISTA DE TABELAS pp Tabela 4.1 Distribuição geográfica dos portos por região. 27 Tabela 4.2 Principais portos do ponto de vista das eficiências. 29 Tabela 4.3 Ranking dos principais portos do ponto de vista da eficiência para o modelo físico. (EP eficiência padrão e ECN eficiência padrão normalizada). 30 Tabela 4.4 Comparação entre o desempenho dos portos de Areia Branca 2002 e Santos Tabela 4.8 Resultados dos pesos obtidos para o modelo físico. 51 Tabela 1 Ap.A Objetivos da nova legislação portuária brasileira. 51 Tabela 1 Ap. A Portos e terminais da Região Norte. 51 Tabela 3 Ap. A Portos e terminais da Região Nordeste. 52 Tabela 4 Ap. A Portos e terminais da Região Sudeste. 53 Tabela 5 Ap. A Portos e terminais na Região Sul. 54 Tabela 6 Ap. A Portos e terminais da Região Centro-Oeste. 55 Tabela 1 Ap. B Matriz de dados utilizada no modelo físico. 56 Tabela 2 Ap. B Resultados obtidos para o modelo físico. 58 Tabela 4.9 Resultados dos alvos obtidos para o modelo físico. 54 Tabela 3 Principais cargas movimentadas e percentuais de cargas movimentadas no Ap. B cais público e privado. 60 Tabela 4 Ap. B Resultados dos pesos obtidos para o modelo de financeiro. 61 Tabela 5 Ap. B Resultados dos alvos obtidos para o modelo financeiro. 65 Tabela 4.10 Benchmarks dos portos. 66 Tabela 4.11 Matriz de dados utilizada no modelo de financeiro. 70 Tabela 4.12 Resultados obtidos para o modelo de financeiro. 70 Ranking dos principais portos do ponto de vista da eficiência para o modelo Tabela 4.13 financeiro. (EP eficiência padrão e EC* eficiência composta 71 normalizada). Tabela 6 Ap.B Benchmarks dos portos. 75 Tabela 1 Ap. C Matriz de dados utilizada no modelo físico-financeiro. 78 Tabela 2 Ap. C Resultados obtidos para o modelo físico-financeiro. 78 Tabela 3 Ap. C Resultados dos pesos obtidos para o modelo físico-financeiro. 79

10 ix Tabela 4 Ap. C Tabela 5 Ap. C Tabela 1 Ap. D Tabela 2 Ap. D Tabela 3 Ap. D Tabela 4 Ap. D Tabela 5 Ap. D Resultados dos alvos obtidos para o modelo físico-financeiro 79 Benchmark dos portos. 81 Matriz de dados utilizada no modelo físico-financeiro. 83 Resultados das eficiências para o modelo físico-financeiro. 84 Resultados das variáveis de decisão para o modelo físico-financeiro. 84 Resultados dos alvos obtidos para o modelo físico-financeiro. 85 Benchmark dos portos para o modelo físico-financeiro. 88

11 x LISTA DE ABREVIATURAS DEA DMU ANTAQ CCR (ou CRS) Data Envelopment Analysis - Análise Envoltória de dados Decision Making Units Unidades Tomadoras de Decisão Agência Nacional de Transportes Aquaviários Constant Returns to Scale Retornos Constantes de Escala. BCC (ou VRS) Variable Returns to Scale Retornos Variáveis de Escala. DNTA Departamento Nacional de Transportes Aquaviários. STA Secretaria de Transportes Aquaviários. CAP Conselho da Autoridade Portuária. OGMO Órgão Gestor da Mão de Obra e os Operadores Portuários. CD Companhia Docas TEU Twenty-foot Equivalent Units - Unidades equivalentes a 20 pés. TPB Tonelada de Porte Bruto. SIAD Sistema Integrado de Apoio a Decisão. EP Eficiência Padrão. EC Eficiência Composta. EI Eficiência Invertida. EC* (ou ECN) Eficiência Composta Normalizada.

12 xi RESUMO O trabalho em questão teve como principal objetivo desenvolver e verificar a aplicabilidade de um modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA) na avaliação da eficiência de portos e terminais brasileiros, pretendendo-se assim através do uso do modelo proposto verificar o potencial dos dados produzidos pela ANTAQ, sendo dessa forma um uma referência neste tipo de abordagem, uma vez que são muito poucos os trabalhos desenvolvidos com este tema. Baseado nos dados da ANTAQ, Agência Nacional de Transportes Aquaviários, foram desenvolvidos três modelos DEA: o primeiro, chamado de modelo físico, utilizou 01 (um) input (extensão total de cais aportável em metros) e 02 (dois) outputs (movimentação total de embarcações e movimentação total de cargas em toneladas) para o período entre 2002 e 2004, considerando um total de 31 (trinta e um) portos e terminais brasileiros, obtendo um total de 93 (noventa e três) DMU s. O segundo modelo, chamado financeiro, considerou os dados relativos a cinco portos, em diferentes períodos de tempo, perfazendo um total de 17 (dezessete) DMU s. Para este modelo foram considerados como input a aplicação total de recursos em R$ e como outputs as receitas operacionais bruta e líquida, também em R$. O terceiro modelo, chamado físicofinanceiro, foi uma mescla dos dois primeiros e utilizou os dados relativos a 05 (cinco) portos em diferentes períodos, com um total de 17 (dezessete) DMU s, tal qual o modelo financeiro. Foram utilizados dois inputs (extensão total de cais aportável em metros e aplicação total de recursos em R$) e quatro outputs (movimentação total de embarcações, movimentação total de cargas em toneladas, receitas operacionais bruta e líquida em R$). Para os três modelos estudados, escolheu-se o modelo DEA BCC com orientação ao output e utilizou-se o software SIAD (Sistema Integrado de Apoio a Decisão). Os principais resultados obtidos mostraram que o terminal salineiro de Areia Branca, especialista no transporte de sal marinho foi o mais eficiente dentre todos os portos. Para o modelo físicofinanceiro, Belém 1999 e 2001 foi considerado o mais eficiente. O porto de Santos, o maior porto da América Latina, apresentou a princípio resultados não conclusivos, que indicam que os modelos utilizados não são os mais adequados para a avaliação de sua eficiência. Palavras-chave: DEA, eficiência, BCC, SIAD, modelo físico, modelo financeiro.

13 xii ABSTRACT The purpose of this work was developed a DEA (Data Envelopment Analysis) model to estimate determine the efficiency of Brazilian harbors, with the purpose by using of DEA to check the potential of the ANTAQ (Agência Nacional de Transportes Aquaviários) informations, because they have a little research in this subject. With the ANTAQ data about Brazilian harbors we developed three DEA models: the first model was called Physical Model, used one input (the total extension of pier in meters) and two outputs (the total movement of ships and then total capacity of ship load in ton), between 2002 and 2004, considering 31 harbors in a total of 93 DMU s. The second model, called Financial, considering data related to 5 harbors in different periods, in a total of 17 DMU s. For this model, were considered as input the total of money invested in R$ and as output we used the total and liquid incomes, both in R$. In the third model, called Physical-Financial, we mixture the previous models and used data related to 5 harbors in different periods, in a total of 17 DMU s, similar to Financial model. We used as input 2 variables (the total extension of pier in meters and the total of money invested in R$) and as output 4 variables (the total movement of ships, the total capacity of ship load in ton, the total and liquid incomes, both in R$). For all models, we used DEA BCC model for output orientation and SIAD software (Sistema Integrado de Apoio a Decisão). The most important results showed that Areia Branca harbor, expert in salt transportation was the most efficient. For the Physical-Financial model, Belém 1999 e 2001 were considered the most efficient. The Santos harbor, the most important harbor in South America, showed no-conclusive results that denote the models were not more adequate to determine efficiency. Key-words: DEA, efficiency, BCC, SIAD, Physical Model, Financial Model.

14 1 Capítulo 1 Introdução 1.1 Aplicação da Análise Envoltória de Dados no estudo da eficiência portuária A partir principalmente do ano de 2000, o transporte aquaviário obteve um extraordinário crescimento impulsionado principalmente pelo aumento das exportações. Para tal foi necessário um grande esforço no intuito de aumentar o desempenho dos principais portos e terminais brasileiros no que tange a qualidade dos serviços, redução de custos, aumento da produtividade, etc. Baseado no conjunto de dados organizados e gerados pela ANTAQ (Agência Nacional de Transporte Aquaviário), autarquia especial vinculada ao Ministério dos Transportes que é o Órgão Federal responsável por fornecer aos portuários, empresários que atuam no setor e usuários dos serviços portuários, dados estatísticos relativos a movimentação de cargas diversas e embarcações, cumprindo o objetivo de fornecer elementos que possam subsidiar a análise do desempenho e atuação destes, dados estes relativos ao desempenho das atividade de portos e terminais, surgiu a idéia de desenvolverse um modelo baseado na Análise Envoltória de Dados (DEA), que se possibilita a avaliação da eficiência de portos e terminais. O objetivo seria o de iniciar-se estudos numa área que até o presente momento possui muito poucos trabalhos e pesquisas. 1.2 Objetivo O principal objetivo deste trabalho é o de apresentar um modelo inicial em DEA para cálculo e estimativa de um valor para a eficiência portuária. Para tal, irá dispor de uma série de dados coletados pela ANTAQ (Agência Nacional de Transportes Aquaviários). Assim sendo, a contribuição deste trabalho é o de apresentar um modelo inicial que possa servir de subsídio para outros trabalhos e pesquisas relacionados ao transporte aquaviário, com a utilização e aplicação da Análise Envoltória de dados (DEA). 1.3 Estrutura do trabalho Além desta introdução, este trabalho compreende outros cinco capítulos. O capítulo 2 apresenta um resumo sobre a metodologia DEA e suas aplicações, características e limitações. Além disso, são apresentados os conceitos de eficiência, eficácia e produtividade.

15 2 O capítulo 3 discorre sobre o sistema portuário brasileiro: características físicas, econômicas, políticas e regulamentação do setor, sobre a aplicação da metodologia DEA no setor portuário. Os capítulos 4 e 5 apresentaram os modelos propostos e a análise dos resultados obtidos. Por fim, o capítulo 6 descreve as conclusões do estudo e sugere desenvolvimentos futuros.

16 3 CAPÍTULO 2 MODELOS BÁSICOS DE ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) INTRODUÇÃO Foi com o intuito de desenvolver um modelo para determinação de eficiência, que em 1978, baseados nos trabalhos de DEBREU (1951) e FARRELL (1957), Charnes, Cooper e Rhodes (CHARNES et al., 1978) propuseram uma técnica de programação linear para medir a eficiência de unidades organizacionais que utilizam diferentes inputs para a obtenção de diferentes outputs. Esta abordagem foi denominada Análise Envoltória de Dados (CHARNES et al., 1981), conhecida e universalizada como DEA (abreviação do inglês Data Envelopment Analysis) e estas unidades avaliadas foram denominadas de DMU (abreviação do inglês Decision Making Units). Desta forma, DEA calcula a eficiência de um conjunto de DMU observadas, comparando-as entre si; a medida de eficiência obtida é relativa. As DMU analisadas devem ser unidades similares, isto é, cada DMU deve consumir os mesmos inputs para produzir os mesmos outputs, variando somente as quantidades consumidas e produzidas por cada uma. Usando DMU com as melhores práticas observadas, DEA constrói uma fronteira de produção empírica, também denominada de fronteira eficiente. Segundo a distância de cada DMU à fronteira, DEA fornece uma medida de eficiência que determina a proporção em que devem ser reduzidos todos os inputs, ou aumentados todos os outputs, para alcançar a fronteira eficiente. Desta maneira, DEA propõe uma projeção radial das DMUs ineficientes na fronteira eficiente. Por se tratar de um modelo para a análise da eficiência, torna-se importante definirmos alguns termos usuais no dia a dia, tais como: produtividade, eficiência, escala econômica e fronteira de produção, usadas no decorrer do texto. Segundo COELLI ET AL. (1998), produtividade de uma empresa, unidade organizacional ou unidade tomadora de decisão (Decision Making Unit DMU), é a relação entre as saídas produzidas (outputs) e as entradas (inputs) necessárias para produzir estas saídas.

17 4 No caso de desempenho de uma unidade organizacional é comum, para casos envolvendo apenas uma única entrada (input) e uma única saída (output), definir a medida de produtividade (COELLI ET AL., 1998) como mostrado na equação 2.1: saída P rodutivid ade = (2.1) entrada Em algumas situações, as DMU geram múltiplas entradas e produzem múltiplas saídas. No caso geral onde existem várias entradas e saídas, um índice de produtividade é definido como a combinação linear entradas de uma determinada DMU k. das saídas dividido pela combinação linear das FARREL (1957), precursor do DEA, determina a eficiência, para o caso de múltiplas entradas e múltiplas saídas como visto na equação 2.2: u jyjk j EF = v X (2.2) i i ik onde os Y representam as saídas, X as entradas, u e v representam pesos de cada saída e de cada entrada respectivamente. Esses pesos normalmente são arbitrados. A Figura 2.1 mostra um processo de produção para uma única entrada (X) e uma única saída (Y). A curva OS representa a fronteira de produção, isto é, relaciona a entrada X com a saída Y. Assim, para um certo nível de entrada a curva representa o máximo que a saída pode atingir. A região entre a fronteira de produção e o eixo dos X engloba todas as combinações viáveis entre saída e entrada, formando o conjunto viável ou de possibilidades de produção. Y C B A S O X Figura Curva de um Processo Genérico de Produção. A empresa que operar sobre qualquer ponto da curva de produção é considerada tecnicamente eficiente, caso contrário ineficiente. As empresas que operam nos pontos B e

18 5 C, sobre a fronteira de produção, são eficientes e a que opera no ponto A é ineficiente. Eficiência é um conceito relativo. Compara o que foi produzido, dado os recursos disponíveis, com o que poderia ter sido produzido com os mesmos recursos. Há importantes distinções na forma de avaliar a quantidade mencionada. Os chamados métodos paramétricos supõem uma relação funcional pré-definida entre os recursos e o que foi produzido. Normalmente, usam médias para determinar o que poderia ter sido produzido. Por outro lado, os métodos não- paramétricos não propõe uma função com os parâmetros que são estimados, porém, implicitamente, geram uma função de produção via programação linear. Para determinar a produtividade de cada uma das três empresas representadas pelos pontos A, B e C traçam-se as retas radiais que passam por esses pontos, conforme mostra a Figura 2.2. A inclinação dessas três retas, dada pela relação Y/X correspondente a cada DMU, mede a produtividade de cada ponto. Assim sendo, a empresa localizada no ponto C apresenta a maior produtividade dentre as três retas. Embora o ponto B seja tecnicamente eficiente, não é o ponto de maior produtividade. Nota-se que a reta radial que passa pelo ponto C é tangente à fronteira de produção e a que passa por B é secante a essa fronteira. Assim, o ponto C, além de eficiente, é considerado de escala econômica ótima. Y C B A S O Figura Produtividade x Eficiência Pode-se, assim, concluir que uma empresa pode ser eficiente tecnicamente, isto é, operar sobre a fronteira de produção e não ser a mais produtiva, podendo inclusive ter produtividade menor que empresas ineficientes. Diz-se então que a empresa ainda não alcançou o ponto de escala econômica ótima (COOPER ET AL., 2000). X

19 6 2.2 MODELAGEM DEA Em contraste com as aproximações paramétricas, que otimizam um plano de regressão a partir das observações, DEA otimiza cada observação individual com o objetivo de calcular uma fronteira de eficiência, determinada pelas unidades que são Pareto eficientes. Uma unidade é Pareto eficiente se, e somente se, ela não consegue melhorar algu ma de suas características sem piorar as demais. A modelagem DEA tem os seguintes objetivos: Identificar as origens e quantidades de ineficiência relativa das DMU, analisando suas dimensões relativas a entradas e/ou saídas. A determinação da eficiência relativa das DMU, contemplando uma a uma, relativamente a todas as outras. DEA faz uma ordenação das DMU e pode, sob determinadas condições, ser usado como ferramenta multicritério na problemática da ordenação (BARBA-ROMERO E POMEROL, 1997). Estabelecer estratégias de produção que maximizem a eficiência das DMU avaliadas, corrigindo as ineficientes através da determinação de alvos. Diferentemente das técnicas estatísticas que se caracterizam por medidas de tendência central, DEA é um método de ponto extremo. Assim, se uma DMU hipotética k for capaz de produzir uma certa saída Y(k) com uma certa entrada X(k), então outras DMU também serão capazes de produzirem o mesmo, operando eficientemente. Em DEA, três são as etapas básicas (ANGULO MEZA, 1998) que se tornam necessárias à implementação do problema: Definição e Seleção de DMU O conjunto de DMU adotado deve ter a mesma utilização de entradas e saídas, variando apenas em intensidade. Deve ser homogêneo, isto é, realizar as mesmas tarefas, com os mesmos objetivos, trabalhar nas mesmas condições de mercado e ter autonomia na tomada de decisões. Seleção das Variáveis As variáveis de entrada e saída relevantes à determinação da eficiência relativa das DMU, deve ser feita a partir de uma ampla lista de possibilidades de variáveis ligadas ao modelo. Escolhendo-se a partir de um grande número de variáveis temos um maior grau de conhecimento sobre as DMU, explicando melhor as diferenças entre elas.

20 7 Entretanto, é possível que um grande número de DMU estejam localizadas na fronteira reduzindo a capacidade de DEA discriminar DMU eficientes de DMU ineficientes. De tal sorte, o modelo deve procurar um ponto de equilíbrio na quantidade de variáveis e DMU escolhidas, visando aumentar o poder discriminatório da Análise DEA. O processo natural de seleção de variáveis pode ser baseado no conhecimento de um especialista, por algum método estatístico (LINS E MOREIRA, 1999) ou com técnicas multicritério (SOARES DE MELLO ET AL., 2002). Escolha e aplicação do modelo Os modelos DEA mais conhecidos são o Modelo CCR devido a Charnes, Cooper e Rhodes (CHARNES ET AL, 1978) que apresenta retornos constantes de escala e o modelo BCC de Banker, Charnes e Cooper (BANKER ET AL, 1984), que apresenta retornos de escala variáveis. O modelo CCR é também conhecido por CRS (constant returns to scale) e o BCC por VRS (variable returns to scale). DEA fornece uma medida onde uma DMU transforma seus inputs em outputs, sendo que estas medidas são obtidas em relação a uma fronteira de produção empírica, também chamada de fronteira eficiente. Esta fronteira eficiente é obtida sempre pelas melhores DMU observadas; neste caso, as DMU que pertencem à fronteira eficiente são denominadas de DMU eficientes. Todas as demais DMU são denominadas de DMU ineficientes; têm sua eficiência calculada em função da distância que existe entre ela e a fronteira eficiente. Para estas DMU ineficientes, a metodologia DEA permite ainda determinar onde se encontram estas ineficiências, estudar o processo de produção de outras DMU similares para produzir alvos úteis e significativos para elas, e identificar exatamente que elementos do processo de produção tornam as DMU ineficientes. Assim sendo, a determinação de uma unidade como eficiente ou ineficiente dependerá apenas do seu desempenho em transformar os inputs em outputs quando é comparada com as outras unidades observadas. Por se tratar de uma abordagem não paramétrica, verificamos um grande número de aplicações da metodologia DEA. Essa técnica de construção de fronteiras de produção e indicadores de eficiência produtiva relativa teve como origem o trabalho de M. J. Farrel (1957) e foi generalizada por Charnes, Cooper e Rhodes em 1978, no sentido de trabalhar com múltiplos recursos e múltiplos produtos. DEA gera uma fronteira de eficiência segundo o conceito de Pareto-Koopmans. Esta fronteira esta representada pela linha OAD na figura 2.3:

21 8 5 4 B 3 D 3 Y 2 B2 B 1 B C 1 0 A X B 4 Figura 2.3 Fronteira de eficiência DEA. A fronteira DEA em questão não é teórica. Cada fronteira DEA gerada é específica para um determinado universo de análise. As unidades da fronteira são classificadas como eficientes e ineficientes (ou não-eficientes). O índice de eficiência é calculado em função da forma de projeção das ineficientes na fronteira. O primeiro modelo DEA foi proposto por CHARNES et al. (1978). A partir dele foram desenvolvidas diversas versões (CHARNES et al., 1982, BANKER et al., 1984, CHARNES et al., 1986, COOPER et al., 2000b). Todos têm por objetivo criar uma fronteira experimental das melhores práticas envolvendo os dados observados, com o objetivo fundamental de manipular múltiplos recursos e múltiplos produtos. Os modelos clássicos DEA podem ser: a ) Orientados aos inputs: na figura 2.3 o índice de eficiência será a razão entre BB 2 e BB; 2 1 b ) Orientados aos outputs: na figura 2.3 o índice de eficiência será razão entre BB 4 e BB ; e 3 4 c ) Não orientados: para alcançar a fronteira eficiente, estes modelos permitem reduzir os inputs e aumentar os outputs simultaneamente. Mais importante que os índices obtidos pelas unidades avaliadas, são as metas daquelas qualificadas como ineficientes, isto é, o estabelecimento de benchmark. Tais

22 metas indicam seus pontos fortes e fracos, e mais precisamente, quanto precisam evoluir para atingir as melhores práticas do mercado MODELOS CCR O Modelo CC R, desenvolvid o inicialmente com orientação a input, trabalha com retornos constantes de escala, isto é, qualquer variação nos insumos (inputs) resulta em uma variação proporcional nos produtos (outputs). Conforme mencionado anteriormente, esse modelo é uma generalização do trabalho de Farrel para múltiplos insumos e múltiplos produtos, no qual se determina a eficiência através da divisão ent re a soma ponderada dos produtos (outputs) pela soma ponderada dos insumos (inputs). No lugar de uma ponderação igual para todas as DMU, o modelo permite a escolha de pesos para cada variável, da forma que lhe seja mais favorável, desde que esses pesos, quando aplicados às outras DMU não gerem uma razão superior à unidade. A formulação dessas condições é abaixo apresentada pela equação 2.3: s u j y j= 1 Max Eff 0 = r vi xi i= 1 sujeito a u s j= 1 r i= 1 j u v j i e v y x i jk ik 0 1, j,i j0 0 k = 1,..., n onde: Eff - eficiência da DMU 0 ; 0 (2.3) u i, vi x ik, x i0, j0 - pesos de outputs e inputs respectivamente; y jk - inputs i e outputs j da DMU k ; y - inputs i e outputs j da DMU em análise. Esse problema de programação fracionária pode ser transformado em um problema de programação linear (PPL), obrigando o denominador da função objetivo a ser igual a uma constante, normalmente igual à unidade. O modelo CCR passa então a ser apresentado como na equação 2.4:

23 10 Max Eff sujeito a 0 = s j= 1 u j y j0 r i= 1 s j= 1 v u i j x ik y jk = 1 r i= 1 v u e 0 j,i j v i i x ik 0, k = 1,..., n (2.4) Essa formulação do modelo DEA CCR é chamada Modelo dos Multiplicadores orientado a input, sendo o conjunto de pesos denominados de multiplicadores. Com base no Modelo dos Multiplicadores (primal) é possível desenvolver o seu dual, conhecido como Modelo do Envelope, que pelo teorema da dualidade forte, apresentará o mesmo valor ótimo para a função objetivo, quando esse existir (Bregalda e Bornstein, 1981). O conjunto de equações 2.5 representam o modelo do Envelope: Min sujeito a θx i y λ k 0 - j 0 θ n k = x n ik k = 1 λ y k k jk 0, i = 1,...,r λ onde: θ - eficiência, k referência. k 0 j = 1,...s (2.5) λ - k -ésima coordenada da DMU 0 em uma base formada pelas DMU de Neste modelo buscam-se os valores de λ K que minimizem θ, sendo λ k a contribuição da DMU k na formação do alvo da DMU 0 (as DMU com λ k não nulo são os benchmarks da DMU 0 ). A figura 2.4 apresenta a fronteira eficiente (reta que passa pela origem) para um modelo com um input e um output. Pode-se observar a DMU D como sendo eficiente e as projeções das DMU ineficientes na fronteira. As setas indicam a direção de redução

24 proporcional do input para um modelo DEA CCR. A eficiência da DMU A é dada por MN. MA 11 Figura 2.4 Fronteira CCR Orientação a Input Alternativamente pode-se desenvolver um modelo para maximização das saídas mantendo-se inalteradas as entradas (orientação a output). O modelo com orientação a output é apresentado pela equação 2.6. Com a orientação a output, h 0 sempre assume valores superiores à unidade, por isso, a eficiência é agora definida como sendo o inverso de, isto é, 0 h h0 1 =. Eff 0 Min h0 = sujeito a j= 1 u r i= 1 s j v u i j e v x y i ik jk 0 r i= 1 s j= 1 1, v u i j j,i x y i0 j0 k = 1,..., n (2.6) As equações 2.7 representam o modelo depois de linearizado.

25 Min h sujeito a j jk j= 1 i= 1 u r i= 1 s j v x u i ik = 1 y v x e v 0 j,i i 0 = r i= 1 r v x i i i0 ik 12 0, k = 1,..., n (2.7) É possível deduzir o Modelo do Envelope - o dual equivalente a esse modelo de orientação a output. O conjunto de equações 2.8 apresenta esse modelo: Max θ sujeito a x x λ 0, i = 1,..., r i0 ik k k = 1 k n n θy + y λ 0, j = 1,..., s j0 jk k k = 1 λ 0, k (2.8) A figura 2.5, mostra a fronteira eficiente para um modelo com um input e um output e orientação a output. Na figura, observa-se a projeção das DMU ineficientes na fronteira CCR quando seus níveis de outputs são maximizados. As setas indicam a direção de aumento proporcional de output. A eficiência da DMU E é dada por ME. MN Figura 2.5 Fronteira CCR Orientação a Output

26 13 Os modelos CCR orientados a input e a output identificam o mesmo conjunto de DMU eficientes e ineficientes (Coelli et al., 1998), estimando assim a mesma fronteira eficiente MODELOS BCC O modelo DEA BCC foi desenvolvido por Banker, Charnes e Cooper e apresentado em artigo publicado na Management Science em Esse modelo pressupõe que as unidades avaliadas apresentam retornos variáveis de escala. Nesse modelo, o axioma da proporcionalidade entre os inputs e os outputs é substituído pelo axioma da convexidade. O modelo determina uma fronteira VRS (Variable Return to Scale) que considera retornos crescentes ou decrescentes de escala na fronteira eficiente. A convexidade é introduzida no Modelo do Envelope de Charnes et al. (1978) através de uma restrição adicional que requer que o somatório dos λ seja igual a 1, ou seja, a soma das contribuições das k s DMU na formação do alvo da DMU 0 é 1. Dessa forma, obtém-se uma envoltória como a apresentada na figura 2.6 (Angulo-Meza, 1998): Y C B A D E X Figura 2.6 Projeções das Orientações na Fronteira VRS O Modelo do Envelope, com orientação a input, é apresentado pela equação 2.9:

27 14 Min θ sujeito θx i0 y λ k k j 0 λ + k 0 k a k x = 1 ik λ 0, i y jk k λ k 0, j (2.9) E com orientação a output na equação 2.10: Max θ sujeito a x x λ 0, i i0 ik k k θy + y λ 0, j k j0 jk k k λ = 1 k λ 0, k k (2.10) Um aumento equiproporcional de inputs pode gerar um aumento de outputs proporcionalmente menor, nesse caso a DMU estaria em uma região de retornos decrescentes de escala. Caso o aumento dos outputs seja proporcionalmente maior ao aumento dos inputs, diz-se que a unidade avaliada está em região de retornos crescentes de escala. Os modelos dos multiplicadores do BCC, duais das equações 2.9 e 2.10 são apresentados a seguir:

28 15 Max Eff = u y u sujeito a i vx = i i0 1, 0 j j0 * j vx + u y u* 0, k * i i ik j jk j u 0, v 0, j, i u j R i (2.11) Min Eff = v x v sujeito a j j 0 i i0 * i vx + u y v 0, k u v * uy j i j0 = 1, i ik j jk j 0, v 0, j, i R i * (2.12) Os v *, modelos Multiplicadores BCC diferem dos Multiplicadores CCR pelas variáveis u * e para orientações a input e a output, respectivamente. Essas variáveis são duais associadas à condição λ = do modelo do envelope e são interpretadas como fatores k k 1 de escala: quando positivas, indicam retornos decrescentes de escala; quando negativas, indicam retornos crescentes de escala; caso sejam nulas, há retornos constantes de escala. A figura 2.7 mostra as fronteiras DEA BCC e CCR para um modelo DEA bidimensional (1 input e 1 output). As DMU A, B e C são BCC eficientes. Apenas a DMU B é CCR eficiente. As DMU D e E são ineficientes nos dois modelos.

29 16 O CRS B C VRS A D I Figura 2.7 Representação das fronteiras BCC e CCR 2.5 PRINCIPAIS VANTAGENS E LIMITAÇÕES DOS MODELOS DEA As principais características e vantagens da metodologia DEA estão abaixo apresentadas: Nos modelos DEA podem ser incorporados facilmente múltiplos inputs e outputs, para calcular a eficiência das DMU. Só precisa ser obtida a informação das quantidades dos inputs e dos outputs usadas por cada DMU, sem necessidade de conhecer os preços. Esta característica é muito apropriada para a análise de eficiência das entidades sem fins de lucro como, por exemplo, as instituições de governo, especialmente daquelas que fornecem serviços sociais, onde é difícil ou impossível atribuir preços a muitos dos inputs e/ou dos outputs. Nos modelos DEA, a fronteira eficiente é uma envolvente das DMU observadas, portanto, não é necessário assumir hipóteses sobre a função de produção. Desta maneira, não é necessário conhecer o processo de transformação dos inputs em outputs. Os modelos DEA identificam as unidades de referência para as organizações que não têm um desempenho eficiente. Isto fornece um conjunto de unidades com modelos de desempenho onde a organização pode comparar-se, com o objetivo de melhorar o seu desempenho. Os modelos DEA caracterizam cada DMU através de uma única pontuação de eficiência, sem a necessidade de atribuir, para todas as DMU observadas, o mesmo

30 17 conjunto de pesos para os inputs e os outputs. Os inputs e os outputs podem ser medidos em diferentes unidades, sem alterar o índice de eficiência, a diferença dos métodos baseados em avaliação puramente econômica, que necessitam converter todos os inputs e os outputs em unidades monetárias (ESTELLITA-LINS e ANGULO-MEZA, 2000). DEA só fornece medidas de eficiência relativas dentro de uma amostra em particular. Assim, não tem sentido comparar as pontuações de eficiência entre dois estudos diferentes, dado que as diferenças entre as melhores práticas são desconhecidas. Entre as principais limitações de DEA estão: Dado que DEA é uma metodologia que requer uma única observação para cada input e output, pode ser sensível a erros nos dados, tais como inexatidão (por exemplo, erro nos decimais) ou uma má medição. Estes erros podem influenciar a forma e a posição da fronteira. Para tratar esta limitação de DEA, têm aparecido trabalhos que desenvolvem modelos DEA estocásticos (SENGUPTA, 1990, e RESTI, 2000). DEA é sensível às DMU que são referências só para si mesmas, denominadas na literatura DEA de outliers. De maneira tal que, para os outliers, os resultados fornecidos por DEA não são informativos. Além disto, os outliers podem influenciar os resultados. DEA é sensível ao número de inputs e outputs, assim como ao tamanho da amostra de DMU observadas. Quando o número de DMU é pequeno em relação à soma do número de inputs e outputs, a média de eficiência da amostra aumenta. Incrementar o número de inputs e outputs sem aumentar o tamanho da amostra também incrementará a eficiência média da amostra. Isto acontece devido ao aumento das dimensões do espaço de inputs e outputs, nas quais a DMU pode ser única (não tenha DMU similares com as quais se comparar). Em outras palavras, aumenta a probabilidade da DMU apresentar o mínimo nível para um dado input, ou o máximo nível de um dado output. Sobre este tema, NUNAMAKER (1985) e BOWLIN (1998) recomendam que o número de DMU observadas da amostra seja pelo menos três vezes maior que a soma dos inputs e dos outputs. Os resultados de DEA, dado que se trata de resultados de programação linear, podem apresentar várias soluções ótimas e degeneração. Uma discussão destas dificuldades pode ser vista em ALI e SEIFORD (1993). Os modelos básicos de DEA podem considerar uma DMU como eficiente, quando na

31 18 verdade ela é ineficiente. Por exemplo, assumindo orientação aos inputs, ela poderia produzir a mesma quantidade de outputs consumindo menos inputs. Nesta tese propõese uma nova metodologia para superar esta limitação dos modelos básicos de DEA. As vantagens e limitações dos modelos DEA, acima apresentadas, não são exaustivas. De fato, na aplicação dos modelos DEA podem ser encontrados outros tipos de problemas (ver, por exemplo, OLESEN, 1995, ALI e LERME, 1997, SMITH, 1997), porém as vantagens e limitações mencionadas anteriormente são as mais tratadas na literatura DEA. Apesar das limitações, DEA fornece uma metodologia para organizar e analisar os dados, procurando obter a maior quantidade de informação a partir deles. Além disto, o usuário não precisa estabelecer a priori uma relação funcional entre os inputs e os outputs Abordagens DEA no Setor Portuário Os primeiros estudos utilizando-se DEA no setor portuário foram realizados por Roll e Hayuth (1993), que trabalharam com dados hipotéticos e demonstraram como suas eficiências poderiam ser mensuradas. Alguns outros poucos trabalhos nesta linha foram publicados, como por exemplo Martinez-Budría et al. (1999) analisaram vinte e seis portos espanhóis no período de 1993 a 1997, em um total de 130 observações, utilizando três inputs (despesas com pessoal, taxas de depreciação e outros gastos) e dois outputs (total de carga movimentada e receita obtida no aluguel de facilidades). Tongzon (2001) estudou 16 terminais de diferentes países e utilizou um output: TEU ( twenty-foot equivalent units, ou seja, unidades equivalentes a 20 ft, unidade esta utilizada para conversão da capacidade de contêineres de diversos tamanhos ao tipo padrão ISO de 20 ft) e seis inputs: número de guindastes, número de berços, número de rebocadores, número de funcionários, área do terminal e delay time (é a diferença do tempo total no berço mais o tempo de espera e o tempo de operação). Itoh (2002) analisou a eficiência operacional dos oito maiores terminais de contêineres do Japão, utilizando como output o número de TEU movimentado por ano. Os inputs foram divididos em 3 categorias: infraestrutura (área do terminal e número de berços), superestrutura (número de guindastes) e número de trabalhadores. Turner et al. (2004) mediram a eficiência de 26 terminais de contêineres dos Estados Unidos e Canadá entre 1984 a Os inputs escolhidos foram a área do

32 terminal, número de guindastes e tamanho do berço, e o output, o número de TEU movimentado. 19 Capítulo 3 Estrutura do Sistema Portuário Brasileiro 3.1 Introdução Nos últimos dez anos, percebe-se uma grande modificação no sistema portuário brasileiro, que inclui uma participação cada vez maior do setor privado, modernização de equipamentos e procedimentos, aumento da produtividade e uma considerável diminuição

33 20 dos custos. Isto é de fundamental importância, pois na matriz de transportes aquaviários relativos à exportação brasileira, o modal marítimo se destaca. No ano de 2001 foram transportados por este modal aproximadamente 260 milhões de toneladas, o que corresponde a 95% do total exportado. Apesar desta importância, o Brasil não utiliza de forma mais significativa este modal, pois segundo a Revista Tecnologística Novembro/2004), Num país com 8.5 mil km de litoral e com algumas das maiores bacias hidrográficas do mundo, apenas 13% do transporte de carga são feitos pela água (63% são por caminhões e 24% por trens). Na China, por exemplo, 54% dos volumes são despachados pelo modal aquaviário e apenas 13% por estradas. 3.2 Histórico De uma forma geral, os grandes portos brasileiros foram construídos em sua maioria iniciativa privada, através de contratos de concessão pública ( ). Este portos foram gradativamente sendo incorporados pelo Estado. Esse processo de incorporação alcançou seu ápice durante o Governo Geisel, com a constituição da Portobrás empresa holding controladora de todo o sistema. A Portobrás veio a substituir o antigo Departamento Nacional de Portos e Vias Navegáveis, assumindo o controle das Companhias Docas dos estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Espírito Santo, Maranhão, Rio Grande do Norte, Ceará, Pará e Bahia, bem como a administração direta de nove outros portos, em que se destacavam os de Recife, Manaus, Cabedelo e Maceió. Além de controlar ou administrar esse sistema portuário, a empresa tinha também as funções regulatórias de coordenar, supervisionar e fiscalizar o sistema de hidrovias e os terminais privativos. De uma maneira geral, essa estratégia foi muito bem sucedida em relação aos objetivos de expansão da capacidade portuária brasileira. A modernização, contudo, deixou a desejar. Ainda que um efetivo reaparelhamento dos portos tenha ocorrido nesse período, os resultados obtidos, no tocante a custos, qualidade e produtividade dos serviços portuários, ficaram muito aquém do esperado, colocando os portos brasileiros entre os mais caros e ineficientes do mundo. A não modernização dos portos brasileiros está diretamente relacionada à completa ausência de competição e de investimentos. Com o Estado controlando tudo, não havia por que se preocupar com custos, qualidade e produtividade.

34 21 Da mesma forma, não existiam motivos para preocupação com a reconfiguração do arcaico sistema de mão-de-obra, montado em Assegurando inúmeros direitos e privilégios aos portuários, esse sistema inviabilizava qualquer tentativa de racionalização da mão-deobra. Na década de 1980, com um setor privado incapaz de assumir o comando da dinâmica econômica, o país viveu um intenso processo inflacionário. Feito esse diagnóstico, a partir do final dos anos 80 a economia brasileira, envolta em sucessivos planos de estabilização, começa a se abrir ao mercado externo, com vistas à adoção de uma nova estratégia de desenvolvimento a Estratégia da Integração Competitiva. Em linhas gerais, com essa nova estratégia, em certo sentido seguida até hoje, deixa-se de almejar uma estrutura produtiva plena, para se buscar uma estrutura competitiva, inclusive em termos internacionais. A idéia é que, com a competitividade internacional, a economia brasileira volte a crescer, estimulada não pela substituição de importações, mas sim pelo avanço das exportações, tudo isso sob comando do setor privado. Certamente, ante uma estratégia como essa, o sistema portuário não pode se manter ineficiente e dispendioso. Sendo o transporte marítimo o principal modal de comércio internacional, 2 para que a integração competitiva avance, de fato, é preciso construir um sistema portuário de nível internacional. Esse objetivo, por sua vez, não pode ser enfrentado pelo simples avanço dos terminais privados, que, de há muito, já operavam com elevado padrão de competitividade. O primeiro grande passo desse processo de reformas consistiu, sem dúvida, na extinção da Portobrás, em abril de Com isso, as funções de planejamento e regulação do sistema foram mantidas no Ministério dos Transportes, através do DNTA Departamento Nacional de Transportes Aquaviários e, posteriormente, da Secretaria de Transportes Aquaviários STA. Já a operação dos portos foi repassada ao comando direto das diversas Companhias Docas. Estas, em sua maioria, ainda constituídas empresas de economia mista dos governos federal e estaduais, já podiam competir entre si. Iniciava-se, assim, um processo de descentralização que ganha força e se consolida com a Lei 8.630, de A Lei 8.630, também conhecida como Lei de Modernização dos Portos Brasileiros, reconfigura por completo o setor portuário brasileiro. A tabela 1 mostrada no Apêndice A, apresenta os principais objetivos da lei. Visando implementar um ambiente competitivo e ao mesmo tempo criar as condições para o aporte de recursos privados, a lei nº 8630 rompe com o conceito de Sistema Portuário Nacional, instaurando um novo modelo institucional, em que os portos

35 públicos são entendidos como unidades individuais organizadas, e o Estado, embora permanecendo como o detentor da infra-estrutura, não mais atua como prestador dos serviços. No novo modelo, a antiga estrutura hierárquica estatal é substituída por um sistema institucional complexo, onde, em cada porto, sob a regulação da ANTAQ Agência Nacional dos Transportes Aquaviários (só recentemente criada), articulam-se o CAP Conselho da Autoridade Portuária, a Autoridade Portuária, o OGMO Órgão Gestor da Mão de Obra e os Operadores Portuários. Em linhas gerais, o CAP atua como organismo normatizador e regulador do porto. Como o próprio nome indica o CAP constitui um conselho de representantes dos vários segmentos da atividade portuária. A Autoridade Portuária, por sua vez, exercida quase sempre pelas antigas Companhias Docas, é o organismo gestor (estadualizado ou não) responsável pela exploração e administração do porto. O OGMO, substituindo o papel dos antigos sindicatos, consiste no organismo estruturador da mão-de-obra portuária. Os Operadores Portuários, por fim, são os responsáveis pela execução dos serviços portuários propriamente ditos, que podem se efetivar através de arrendamentos de áreas / infra-estruturas específicas. Indiscutivelmente, o modelo institucional engendrado pela Lei representou um grande avanço. Seus desdobramentos práticos, contudo, têm se dado de maneira muito heterogênea. O processo de arrendamento, por exemplo, progrediu bastante em alguns portos, gerando investimentos expressivos. Em outros, porém, continua incipiente. Na média, a quantidade de portêineres (guindastes especializados para a movimentação de contêineres entre o cais e o navio) em operação no Brasil ainda é baixa, mesmo se comparada a países da América Latina. Da mesma forma, no tocante à mão-de-obra, embora os OGMOs tenham sido criados, em vários portos ainda são os sindicatos que escalam e dimensionam as equipes de trabalho. A municipalização/estadualização, por fim, vem avançando de maneira errática em alguns portos já se encontra concluída, enquanto em outros não foi sequer iniciada. São quatro as razões que explicam o fato de os desdobramentos terem ocorrido de maneira tão heterogênea. Em primeiro lugar, a implantação efetiva do novo modelo, principalmente no que toca às questões trabalhistas, mostrou-se, e ainda se mostra, um processo bastante difícil, que implica em greves e batalhas judiciais intermináveis. Em segundo, várias questões-chaves da atividade portuária, como as exigências legais aduaneiras, a morosa vigilância sanitária e o domínio monopolístico dos práticos e das empresas de rebocagem, não foram enfrentadas pela legislação. Em terceiro lugar, as 22

36 23 divergências políticas existentes entre as diversas esferas de governo impediram, em vários portos, o desejável avanço da estadualização/municipalização. Por fim, a idéia de que a simples liberação dos agentes privados estimularia a competição e a modernização mostrou-se, paradoxalmente, equivocada. Nos setores de grande economia de escala em que se transformaram os portos de carga geral, ambientes de alta competição não estimulam o investimento. Ocorre que as economias de escala estão associadas a custos fixos muito elevados, tornando o investimento excessivamente arriscado se não se controlar a competição. Neste sentido, como a STA não cumpriu efetivamente suas funções de planejamento, o setor privado, em muitos portos, não se sentiu seguro para arrendar áreas e/ou investir maciçamente em equipamentos. Em outros portos, por outro lado, o arrendamento acabou levando à monopolização uma série de serviços, o que faz com que a modernização deixe de se reverter em ganhos para toda a economia. Com tamanhas dificuldades e heterogeneidades, os portos brasileiros, em sua média, continuam pouco eficientes e/ou dispendiosos, impedindo a implantação de sistemas logísticos internos para que se utilize mais intensamente o modal marítimo. De fato, cabotagem não pode avançar, se apenas alguns portos se modernizam e os custos, no geral, continuam elevados. Nesse sentido, e dadas às carências também existentes no modal ferroviário, o modal rodoviário, embora mais caro e poluidor, continua dominando a cena da matriz de transportes brasileira. 3.3 Terminologia empregada A fim de compreender melhor o linguajar específico do setor, seguem abaixo algumas definições e termos técnicos mais utilizados: - No cais é o mesmo que área do porto organizado, cais do porto organizado, cais público, cais de uso público, porto de uso público, cais comercial; - Terminal, indica que nas instalações da área do porto organizado são movimentadas cargas somente da mesma natureza, isto é, contêineres, fertilizantes, granéis agrícolas, granéis minerais, sucos,etc.; - Fora do cais é o mesmo que terminal de uso privativo; - Área do Porto Organizado é a área compreendida pelas instalações portuárias, quais sejam, ancoradouros, docas, cais, pontes e píers de atracação e acostagem, terrenos, armazéns, edificações e vias de circulação interna, bem como pela infra-estrutura de proteção e acesso aquaviário ao porto, tais como guias-correntes, quebra-mares,

37 24 eclusas, canais, bacias de evolução e áreas de fundeio que devam ser mantidas pela Administração do Porto; - Cais é a parte de um porto destinada à atracação ou ancoradouro de embarcações de passageiros e cargas; - Carga Geral é a carga constituída dos mais diversos tipos de mercadorias, acondicionadas em volumes próprios, ou não, embarcados em partidas de tonelagens diversos, de valor unitário variável. Exemplos: contêineres, pallets, sacos, caixotes, etc.; - Docas é a parte de um porto, rodeada de cais, onde se abrigam os navios e onde recebem ou deixam carga; - Granel Liquido é a carga liquida transportada diretamente nos porões do navio, sem embalagem e em grandes quantidades e que é movimentada em dutos por meio de bombas., como petróleo e seus derivados, óleos vegetais, sucos de laranja, etc.; - Granel Sólido é toda carga seca fragmentada ou em grãos, transportada diretamente nos porões do navio sem embalagem em grandes quantidades e que é movimentada por transportadores automáticos ou mecânicos, como Manganês, Soja em grãos, Trigo, Cimento, Minério de Ferro, Gusa, Cavacos de Madeira, etc.; - Natureza da Carga é a constituição da carga, considerando a forma em que se apresenta para sua movimentação e a dificuldade específica de seu manuseio. Divide-se em Granel Sólido, Granel Liquido e Carga Geral; - Porto Organizado é o porto construído e aparelhado para atender as necessidades da navegação e da movimentação e armazenagem de mercadorias, concedido ou explorado pela União, cujo tráfego e operações portuárias estejam sob a jurisdição de autoridade portuária; - Terminal de Uso Privativo, explorada por pessoa jurídica de direito público ou privado, dentro ou fora da área do porto, utilizada na movimentação e/ou armazenagem de mercadorias destinadas ou provenientes de transporte aquaviário; - Terminal Privativo de Uso Exclusivo é o terminal para movimentação de carga própria; - Terminal Privativo de Uso Misto é o terminal para movimentação de carga própria e de terceiros.