Um modelo para medir eficiência das concessionárias de distribuição de energia elétrica brasileiras

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1 P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 Um modelo para medir eficiência das concessionárias de distribuição de energia elétrica brasileiras A model to measure efficiency of Brazilian electricity distribution operators Lindomar Pegorini Daniel¹ Adriano Provezano Gomes¹ RESUMO: Nos últimos anos, diversos países têm adotado técnicas de análise de eficiência nos processos de regulação de setores estratégicos. Baseado no crescente uso dessas técnicas, a ANEEL propôs um modelo de regulação para as distribuidoras de energia elétrica no Brasil. Muito se tem discutido sobre este modelo, não havendo consenso sobre a forma final que será utilizada. Nesse sentido, o trabalho procurou apresentar um modelo misto entre a proposta da ANEEL e experiências internacionais. Os resultados sugerem que existe heterogeneidade significativa nos níveis de eficiência das empresas, havendo necessidade de correção de pontos que comprometem o desempenho técnico. Verificou-se também que Minas Gerais possui um dos maiores níveis de eficiência na distribuição de energia no país. Palavras-chave: Regulação econômica; Distribuição de energia; Eficiência; Minas Gerais. ABSTRACT: In recent years, several countries have adopted efficiency analysis techniques in the regulation of strategic sectors. Based on the increasing use of these techniques, ANEEL proposed a model for the regulation of electricity distribution companies in Brazil. Much has been discussed about this model, there is no consensus on the final form that will be used. In this sense, the study sought to present a hybrid model between the proposal from ANEEL and international experiences. The results suggest that there is significant heterogeneity in levels of efficiency among operators, requiring correction of points that have been compromising the technical performance. It was also found that Minas Gerais has one of the highest levels of efficiency in energy distribution in the country. Keywords: Economic regulation; Energy distribution; Efficiency; Minas Gerais. 1. INTRODUÇÃO Nas duas últimas décadas, a indústria de energia elétrica tem passado por reformas regulatórias. Os principais motivos para as reformas são: a liberalização de preços e acesso aos mercados e a privatização dos serviços antes providos pelo governo, como é o caso do Brasil. Maior atenção está voltada ao setor de distribuição por ser área chave para promover o desenvolvimento de um sistema de energia sustentável, proteger o meio ambiente e defender os direitos dos consumidores em relação à qualidade dos serviços ofertados (MUNISAMY, 2010). A regulação de preços nesse mercado tem como principal objetivo garantir a melhor situação possível para o consumidor ou, dito de outra forma, evitar que monopólios naturais sejam formados pelas empresas. Após a privatização, a regulação econômica dos serviços de distribuição de energia elétrica no Brasil tornar-se-ia necessária, em razão das imperfeições do mercado originadas pela falta de concorrência como a prestação de serviços ineficientes, preços elevados e baixa qualidade. No Brasil cabe à Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) regular o mercado de distribuição de eletricidade. Para tanto, utiliza a regulação baseada em incentivos do tipo price cap (preço teto). A regulação baseada em incentivos do tipo price cap, tem papel de replicar a ação que as forças de mercado teriam sobre firmas que atuam em monopólios naturais, de modo a simular o ambiente de um setor competitivo. Portanto, o objetivo é produzir fortes incentivos para redução de custos e inovações tecnológicas, de forma a aumentar a produtividade das empresas. Esse tipo de regulação é também mais atrativo para os operadores devido à 1 Universidade Federal de Viçosa (UFV) - Departamento de Economia

2 75 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 possibilidade de obtenção de maiores lucros em relação a outros tipos de regulação econômica (MELO FILHO, 2009). Essa forma de regulação consiste na fixação de um preço máximo para a média das tarifas que podem ser cobradas pelos serviços prestados. A cada intervalo regulatório ocorre um ciclo de revisão tarifária onde os preços são reajustados. Durante esse período, as empresas retêm os ganhos originados da redução de custos e do aumento da produtividade. Assim, as concessionárias são incentivadas a ofertar seus serviços de forma eficiente. Ao final do ciclo de revisão tarifária então vigente, os ganhos de produtividade alcançados pelas concessionárias, obtidos com a minimização dos custos no período, são repassados aos consumidores via redução de tarifas. Dessa forma, a mensuração do desempenho é parte essencial da regulação do tipo price cap, uma vez que eficiência e produtividade são fatores chaves na determinação da receita (tarifa) que cubra todos os custos das empresas. Esse tipo de regulação vem sendo adotada em muitos países, pois além de ser útil no ajuste dos incentivos regulatórios conduz a maior nível de eficiência (MUNISAMY, 2010). Devido ao sucesso das experiências internacionais no campo da regulação econômica, a partir da adoção de modelos baseados na avaliação de benchmarking, a ANEEL resolveu adotar processo similar para mensurar o nível de eficiência na atual revisão tarifária ( ) das concessionárias que atuam no mercado nacional de distribuição de energia elétrica. Inicialmente, era utilizado o modelo de empresa de referência. Contudo, esse modelo recebeu muitas críticas em vários países. No último ciclo de revisão tarifária, o modelo de empresa de referência, utilizado nos ciclos anteriores para definir os valores dos custos de operação das distribuidoras foi substituído por técnicas de análise de eficiência. O modelo sugerido pela ANEEL para a avaliação de eficiência das concessionárias consiste em um procedimento de dois estágios. No primeiro são empregados métodos de benchmarking para avaliar o nível médio de eficiência no que tange às variáveis que estão sob o controle dos agentes. O segundo estágio, subsidiado pela forte heterogeneidade regional brasileira, gera um intervalo médio de eficiência a partir do resultado obtido no primeiro estágio ajustado por fatores ligados ao ambiente de concessão das empresas. Muitos pontos desta metodologia foram questionados e criticados pelos vários agentes envolvidos no ciclo de revisão tarifária. Apesar da ANEEL incluir algumas das sugestões e promover melhorias no processo de avaliação de desempenho das concessionárias, existem muitas questões que permanecem controversas. Nesse sentido, o presente artigo tem como objetivo calcular as medidas de eficiência das concessionárias distribuidoras de energia elétrica no Brasil, utilizando um modelo misto entre a proposta da ANEEL e experiências internacionais. A ideia é apresentar uma alternativa de análise, cujos resultados são importantes para definir um modelo consistente com a teoria da regulação, permitindo que os consumidores recebam serviços com eficiência e qualidade e que as concessionárias sejam incentivadas a ofertá-los da mesma forma. 2. EXPERIÊNCIAS INTERNACIONAIS NA REGULAÇÃO DO SETOR DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Os modelos de benchmarking têm obtido espaço no ambiente regulatório via incentivos do tipo price cap, principalmente utilizando a técnica de Análise Envoltória de Dados (DEA). Na Europa, por exemplo, as agências reguladoras têm incorporado de forma cada vez mais frequente técnicas de benchmarking como geradoras de informação nas revisões tarifárias. A Tabela 1 apresenta um resumo das variáveis de insumo e produto utilizadas por reguladores internacionais para analisar o nível de eficiência das distribuidoras de energia elétrica. Observando as composições dos modelos descritos na Tabela 1, percebe-se que, dentre as variáveis utilizadas como insumo, destacam-se o custo total (total expenditure TOTEX) e o custo operacional (operating expenditure OPEX). O TOTEX é composto pelo custo operacional (OPEX) e pelo custo de capital (capital expenditure CAPEX). Já o OPEX refere-se aos gastos operacionais com pessoal, materiais e serviços de terceiros. Já com relação às variáveis de produto, percebe-se que há predominância de variáveis quantitativas, com destaque para o número de consumidores, a extensão da rede e a quantidade de energia distribuída. Entretanto, alguns países adotam alguma variável de produto que mede a qualidade da energia distribuída. Normalmente essa variável é calculada considerando-se as interrupções no fornecimento de energia. Isso significa que em alguns modelos, a distribuição de energia elétrica é avaliada de forma quantitativa e qualitativa. Outro ponto que merece destaque nos modelos europeus é a importância que se atribui à sensibilidade das estimativas das técnicas de benchmarking a erros presentes nos dados. Por isso, os reguladores europeus têm optado por fazer uma transição por etapas entre o método anteriormente utilizado e o de benchmarking.

3 Um modelo para medir eficiência das concessionárias A transição é composta de três fases. Na primeira fase, os métodos de benchmarking são incorporados apenas como informação. Com isso, inicia-se um processo de feedback entre o agente regulador e os distribuidores. Na segunda fase, os métodos de benchmarking são usados para identificar as empresas menos eficientes e incentivar a redução de custos. Novamente ocorrem discussões e trocas de informações entre os distribuidores e o agente regulador. Na fase final, os resultados da análise são incorporados como parte dos fatores determinantes do valor das tarifas, além de definir as reduções de custos que as empresas ineficientes devem providenciar. Tabela 1 - Insumos e produtos utilizados nos modelos de regulação da distribuição de energia elétrica em alguns países selecionados País Insumos Produtos Austrália Áustria Bélgica Chile Dinamarca Espanha Finlândia Holanda Noruega Reino Unido Custo operacional (OPEX); extensão da rede; capacidade dos transformadores Custo total (TOTEX) Custo total (TOTEX) Custo de capital (CAPEX); perdas; custos relacionados a clientes e administração Custo operacional (OPEX) Extensão da rede; capacidade de transformação Custo operacional (OPEX) Custo total (TOTEX) Ativos de rede; número de empregados; indicador de duração de interrupções; perdas; custo operacional (OPEX) Custo operacional (OPEX) Número de consumidores; demanda de pico; energia distribuída Demanda de pico; extensão da rede ponderada pela área geográfica Energia distribuída; demanda de pico; número de transformadores; número de pontos de conexão; extensão da rede Valor adicionado da distribuição Energia distribuída, extensão da rede; número de transformadores Número de consumidores; área atendida; energia distribuída; qualidade do serviço Qualidade do serviço; energia distribuída; extensão da rede; número de consumidores Demanda máxima; energia distribuída; número de consumidores; extensão da rede; número de transformadores Energia distribuída; extensão da rede; número de consumidores; qualidade do serviço Número de consumidores; energia distribuída; extensão da rede Fonte: Adaptado de Plagnet (2006) e Mota (2004) 3. METODOLOGIA 3.1. Obtenção da fronteira eficiente: análise envoltória de dados Com base nas análises de eficiência, os autores Charnes et al. (1978) deram início ao estudo da abordagem não paramétrica, para a análise de eficiência relativa de firmas com múltiplos insumos e múltiplos produtos, cunhando o termo data envelopment analysis (DEA). Vale ressaltar que, na literatura relacionada aos modelos DEA, uma firma é tratada como DMU (decision making unit), uma vez que estes modelos provêm uma medida para avaliar a eficiência relativa de unidades tomadoras de decisão. A seguir, apresentam-se brevemente os modelos que serão utilizados neste trabalho.

4 77 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 Considere que existam k insumos e m produtos para cada n DMUs. São construídas duas matrizes: a matriz X de insumos, de dimensões (k x n) e a matriz Y de produtos, de dimensões (m x n), representando os dados de todas as n DMUs. Na matriz X, cada linha representa um insumo e cada coluna representa uma DMU. Já na matriz Y, cada linha representa um produto e cada coluna uma DMU. Para a matriz X, é necessário que os coeficientes sejam não-negativos e que cada linha e cada coluna contenha, pelo menos, um coeficiente positivo, isto é, cada DMU consome ao menos um insumo e uma DMU, pelo menos, consome o insumo que está em cada linha. O mesmo raciocínio se aplica para a matriz Y. Assim, para a i-ésima DMU, são representados os vetores xi e yi, respectivamente para insumos e produtos. Para cada DMU, pode-se obter uma medida de eficiência, que é a razão entre todos os produtos e todos os insumos. Para a i-ésima DMU tem-se: Eficiência da DMUi u`y v`x i 1 1i 2 2i m mi (1) i u y u y u y v x v x v x 1 1i em que u é um vetor (m x 1) de pesos nos produtos e v é um vetor (k x 1) de pesos nos insumos. Note que a medida de eficiência será uma escalar, devido às ordens dos vetores que a compõem. A pressuposição inicial é que esta medida de eficiência requer um conjunto comum de pesos que será aplicado em todas as DMUs. Entretanto, existe certa dificuldade em obter um conjunto comum de pesos para determinar a eficiência relativa de cada DMU. Isto ocorre, pois as DMUs podem estabelecer valores para os insumos e produtos de modos diferentes, e então adotarem diferentes pesos. É necessário, então, estabelecer um problema que permita que cada DMU possa adotar o conjunto de pesos que for mais favorável, em termos comparativos com as outras unidades. Para selecionar os pesos ótimos para cada DMU, especifica-se um problema de programação matemática. Para a i-ésima DMU, tem-se: 2 2i k ki MAX u,v sujeito a : u`y u, v j u`y i v`x 0. j v`x i 1,, j 1,2,...,n, (2) Essa formulação envolve a obtenção de valores para u e v, de tal forma que a medida de eficiência para a i-ésima DMU seja maximizada, sujeita à restrição de que as medidas de eficiência de todas as DMUs sejam menores ou iguais a um. Linearizando e aplicando-se a dualidade em programação linear, pode-se derivar uma forma envoltória do problema anterior. A eficiência da i-ésima DMU, considerando-se a pressuposição de retornos constantes à escala, é dada por: MIN, sujeito a : y x, i i 0, Y 0, X 0, (3) em que é uma escalar, cujo valor será a medida de eficiência da i-ésima DMU. Caso o valor de seja igual a um, a DMU será eficiente; caso contrário, será menor que um. O parâmetro é um vetor (n x 1), cujos valores são calculados de forma a obter a solução ótima. Para uma DMU eficiente, todos os valores de serão zero; para uma DMU ineficiente, os valores de serão os pesos utilizados na combinação linear de outras DMUs eficientes, que

5 Um modelo para medir eficiência das concessionárias influenciam a projeção da DMU ineficiente sobre a fronteira calculada. Isto significa que, para uma unidade ineficiente, existe pelo menos uma unidade eficiente, cujos pesos calculados fornecerão a DMU virtual da unidade ineficiente, mediante combinação linear. O problema de programação linear com retornos constantes pode ser modificado para atender à pressuposição de retornos variáveis, adicionando-se a restrição de convexidade N 1 ` 1, em que N1 é um vetor (n x 1) de algarismos unitários (uns). Essa abordagem forma uma superfície convexa de planos em interseção, a qual envolve os dados de forma mais compacta do que a superfície formada pelo modelo com retornos constantes. Com isto, os valores obtidos para eficiência técnica, com a pressuposição de retornos variáveis, são maiores ou iguais aos obtidos com retornos constantes. Isso porque a medida de eficiência técnica, obtida no modelo com retornos constantes, é composta pela medida de eficiência técnica no modelo com retornos variáveis, também chamada de pura eficiência técnica, e pela medida de eficiência de escala. Na formulação dos multiplicadores apresentada na equação (2), os pesos u e v são tratados como incógnitas, sendo escolhidos de maneira que a eficiência da i-ésima DMU seja maximizada. Entretanto, é possível que especialistas em um dado segmento socioeconômico em análise considerem indevidas as proporções entre os pesos que o modelo atribui aos insumos e produtos, e propõem modificá-las. Este aspecto de juízo de valor de especialistas" é tratado como restrições aos pesos. Existem diversas maneiras de impor restrições aos pesos no cálculo das medidas de eficiência por métodos não paramétricos. Uma das formas mais comuns e que será utilizada neste trabalho é denominada região de segurança, também conhecido como método Cone Ratio. Nesse tipo de imposição de restrições aos pesos, incorpora-se na análise a ordenação relativa ou valores relativos de insumos ou produtos. Considere, por exemplo, que se julgue necessário restringir a relação entre os pesos de dois insumos em um dado intervalo com valor mínimo e máximo, tal como: c 1 1 c 2 2, sendo 0 c 1 c2 (4) em que que c1 é o limite inferior e c2 o limite superior da relação entre os insumos x1 e x2. Para executar o problema de programação linear, a restrição apresentada em (4) é desmembrada em duas outras: c e 0 (5) 1 c2 2 Outra forma seria dizer que um insumo é α vezes mais importante que outro, sendo α um número positivo. Neste caso, a restrição poderia ser da seguinte forma: 1 2 As restrições limitam os pesos a uma área menor, ou seja, a um novo conjunto de possibilidades de produção. Desse modo, a fronteira eficiente muda de forma, sendo que a restrição imposta aos pesos pode tornar ineficientes DMUs que antes eram avaliadas como eficientes pelo modelo sem restrições aos pesos. Isto é de se esperar, uma vez que as restrições aos valores dos pesos significam tornar maiores as restrições da programação linear que compõem um modelo de análise envoltória de dados. Os resultados fornecidos pelos modelos DEA são complexos e ricos em detalhes. Para descrições mais detalhadas da metodologia recomenda-se a consulta de livros textos como, por exemplo, Ray (2004), Cooper et al. (2004), Coelli et al. (2007) e Ferreira e Gomes (2009) O modelo proposto para medir eficiência das concessionárias A seleção de variáveis e o tratamento dos dados são de suma importância quando se trabalha com eficiência na provisão de serviços públicos, como no caso da distribuição de energia elétrica. As técnicas não paramétricas de estimação, como a DEA, não possuem testes para verificar o nível de ajuste do modelo como as técnicas paramétricas. Portanto, o processo de escolha e tratamento das variáveis é fundamental para obtenção de resultados consistentes. No mercado de distribuição de energia elétrica o objetivo do regulador é minimizar os custos necessários à atividade, alcançar o maior nível de qualidade possível e indicar ao consumidor o preço que deve ser pago pelos (6)

6 79 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 produtos e serviços prestados. Para tanto, é necessário que se defina uma função de produção que contenha os insumos e produtos utilizados na distribuição de eletricidade. O serviço das concessionárias é basicamente transportar, entre o produtor e o consumidor, certa quantidade de eletricidade com apropriado nível de qualidade em certo período de tempo sobre determinada distância. A prestação desse serviço envolve, portanto, custos com instalações, manutenção e operação da rede, além do nível de qualidade, número de consumidores e quantidade de energia elétrica distribuída. Adicionalmente, o serviço de distribuição está sujeito às condições do ambiente de concessão como o tamanho da área, a densidade populacional e o clima. Assim, para calcular as medidas de eficiência, optou-se por utilizar duas variáveis relacionadas aos insumos e quatro relacionadas aos produtos. Os dados disponibilizados pela ANEEL são de 58 concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil e referem-se ao ano de As variáveis utilizadas para o cálculo das medidas de eficiência são: Insumos - Custo operacional (OPEX), medido em R$, definido como os valores contábeis referentes às contas de pessoal, materiais e serviços de terceiros, extraídas do Balancete Mensal Padronizado das concessionárias. - Custo de capital (CAPEX), medido em R$, refere-se ao valor despendido na aquisição de bens de capital, ou seja, o montante de investimentos realizados em equipamentos e instalações. Produtos - Número de consumidores, medido em unidades consumidoras. - Energia distribuída, medida em MWh. - Extensão da rede, medida em Km. - Índice de qualidade, correspondente ao inverso do produto entre os indicadores Duração Equivalente de Interrupção por Consumidor (DEC) e Frequência Equivalente de Interrupção por Consumidor (FEC). A multiplicação desses indicadores fornece a quantidade total de interrupções no fornecimento de energia. Assim, o inverso desse produto fornece um indicador de qualidade na distribuição da energia. O modelo proposto neste artigo inclui os custos operacionais e de capital, como insumos, pois representam os principais custos das concessionárias de energia elétrica para a prestação do serviço. Com relação às variáveis de produto, utilizam-se indicadores de demanda (número de consumidores e energia distribuída), além de um indicador para captar a influência do ambiente de atuação das concessionárias na eficiência (extensão da rede), ou seja, quanto menos concentradas estiverem as unidades consumidoras na área de concessão, maior deve ser a extensão da rede e, por conseguinte, mais elevados são os custos envolvidos na disponibilização de energia elétrica. Uma variável que indica o nível de qualidade também foi incluída como produto, dado que constitui importante fator na regulação por incentivos. As restrições aos pesos No intuito de impedir que variáveis importantes no serviço de distribuição de energia sejam desconsideradas na solução ótima, isto é, atribuição de peso zero, optou-se pela inclusão de restrições aos pesos. Além disso, as restrições aos pesos permitem limitar as taxas marginais de substituição/transformação, tornando mais reais as relações entre insumos/produtos. Esse procedimento confere maior credibilidade as estimativas. A primeira restrição refere-se à relação entre os dois insumos custo operacional e custo de capital. Como possuem finalidades diferentes, não faz sentido atribuir peso zero a qualquer um deles. Analisando os dados das concessionárias, percebe-se que relação entre o custo de capital e o custo operacional está entre 16% e 71%. A partir disso, optou-se por adotar a seguinte região de segurança ou taxa marginal de substituição: 1 unidade de custo operacional equivale de 0,16 a 0,71 unidades de custo de capital. A segunda restrição trata de um dos mais importantes fatores para o custo operacional do negócio de distribuição, o número de consumidores. Para Munisamy (2010), para levar em consideração a relação entre essas variáveis, seria racional acreditar que o custo para manter uma unidade consumidora varie entre a metade e o dobro da média do custo operacional por consumidor. Pelos dados das concessionárias brasileiras, a média do custo operacional por consumidor está em torno de R$ 260. Considerando a metade e o dobro desse valor, a razão entre o custo operacional por consumidor deve ficar entre R$ 130 e R$ 520.

7 Um modelo para medir eficiência das concessionárias Por fim, optou-se por controlar as razões entre as variáveis que medem os produtos. Conforme apresentado, são quatro produtos, sendo três variáveis quantitativas (número de consumidores, energia distribuída e extensão da rede) e uma que mede a qualidade da distribuição. Caso não se faça nenhuma restrição, é possível que a solução ótima de algumas concessionárias atribua peso zero para uma ou mais variáveis quantitativas. Entretanto, é difícil imaginar uma distribuição de energia sem consumidor, energia e rede. Além disso, é aceitável pensar que é preferível o consumidor receber o serviço com baixo nível de qualidade do que não receber o serviço. Nesse sentido, estipulou-se que as variáveis quantitativas devem ter no mínimo a mesma importância da variável qualitativa. São três restrições, relacionando o índice de qualidade com número de consumidores, energia distribuída e extensão da rede. Em síntese, foram impostas 5 restrições aos pesos. As duas primeiras limitam as relações entre insumos/produtos e são semelhantes à restrição descrita na equação (4), apresentada anteriormente. As demais correspondem à descrição apresentada na equação (6) e informam que a qualidade não pode ser mais importante que os produtos que medem quantidade distribuída de energia. 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES Os resultados serão apresentados e discutidos em duas seções. Na primeira seção, a análise será realizada considerando-se todas as concessionárias, enquanto que, na segunda seção, serão descritas com maiores detalhes as empresas distribuidoras de energia em Minas Gerais A eficiência nas distribuidoras de energia elétrica no Brasil Inicialmente, utilizou-se o modelo DEA pressupondo-se retornos constantes à escala, a fim de se obter a medida de eficiência técnica para cada concessionária. Em seguida, a pressuposição de retornos constantes à escala foi retirada, adicionando-se uma restrição de convexidade, a qual possibilitou a obtenção das medidas de eficiência no paradigma de retornos variáveis. Com essas duas medidas, foi possível calcular a eficiência de escala. A Tabela 2 sintetiza os resultados obtidos, separando as concessionárias de acordo com as medidas de eficiência alcançadas. Sob a pressuposição de retornos constantes à escala, verifica-se que, da amostra total de 58 concessionárias, somente 5 delas obtiveram máxima eficiência técnica. O nível médio de ineficiência técnica é de 0,3218 (1-0,6782), o que significa que as concessionárias podem, em média, reduzir até 32,18% seus gastos com insumos, sem comprometer a produção. Nota-se que as concessionárias que alcançaram máxima eficiência técnica não podem reduzir os gastos com insumos. Entretanto, as demais podem fazê-lo, tendo como referência aquelas com eficiência técnica igual a um. Entretanto, é necessário separar as possíveis perdas de eficiência que podem ser originadas pelo uso inadequado de insumos daquelas decorrentes da escala incorreta de operação. Em outras palavras, há necessidade de decompor a medida de eficiência no modelo com retornos constantes em pura eficiência e escala. Em termos de pura eficiência técnica, obtida no modelo com retornos variáveis, as reduções possíveis nos insumos são menores, da ordem de 25,17% (ou 1-0,7483). Isso ocorre, pois parte da ineficiência é devida à escala incorreta, ou seja, a ineficiência de escala média foi da ordem de 8,31% (ou 1-0,9169). Considerando apenas as medidas de pura eficiência técnica, percebe-se que 12 concessionárias estão operando sem desperdícios de insumos. Note que apenas 5 dessas 12 concessionárias operam sem desperdícios de insumos e sem problemas de escala, pois são plenamente eficientes no modelo com retornos constantes. As outras 53 concessionárias apresentam algum uso inadequado de insumos e/ou problemas de escala incorreta de operação. A Figura 1 permite visualizar a distribuição geográfica das concessionárias, segundo a medida de pura eficiência. Nos estados em que existem mais de uma concessionária de distribuição de energia, foi calculada a média das eficiências, ponderada pelo número de consumidores atendidos por cada concessionária. Os estados do Amapá e de Rondônia não foram incluídos nos cálculos das medidas de eficiência, uma vez que não havia disponibilidade de dados para estes estados.

8 81 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 Tabela 2 - Distribuição das concessionárias segundo intervalos de medidas de eficiência técnica e de escala (E), obtidas nos modelos que utilizaram a DEA Especificação Efic. Técnica Ret. Constantes (N o concessionárias) Efic. técnica Ret. Variáveis (N o concessionárias) Eficiência de escala (N o concessionárias) E < 0, ,1 E < 0, ,2 E < 0, ,3 E < 0, ,4 E < 0, ,5 E < 0, ,6 E < 0, ,7 E < 0, ,8 E < 0, ,9 E < 1, E = 1, Total Medida de eficiência Média 0,6782 0,7483 0,9169 Desvio-padrão 0,1930 0,1981 0,1344 Coef. de variação 28,46% 26,48% 14,66% Figura 1 - Distribuição geográfica das medidas de pura eficiência técnica obtidas pelas concessionárias

9 Um modelo para medir eficiência das concessionárias Na Figura 1, optou-se por agrupar as medidas de pura eficiência em 4 estratos: eficiência menor que 50%; entre 50% e 75%; entre 75% e 90%; e acima de 90%. Somente 4 estados possuem concessionárias com índice de eficiência inferior a 50% (Acre, Amazonas, Alagoas e Roraima). Por outro lado, medidas de eficiência médias superiores a 90% são encontradas em 5 estados (Bahia, Goiás, Minas Gerais, São Paulo e Tocantins). Interessante notar a distribuição geográfica dos estados mais eficientes, contíguos desde o Tocantins até São Paulo, sendo um da Região Norte, um do Nordeste, um do Centro-Oeste e dois do Sudeste. Isso significa que não há uma concentração de distribuidoras eficientes em determinada região do país. Para caracterizar melhor os grupos de concessionárias, os dados apresentados na Tabela 3 fornecem informações sobre os produtos e insumos que foram utilizados nos cálculos das medidas de eficiência. As concessionárias foram divididas em dois grupos: o grupo denominado eficientes, composto por 12 concessionárias que alcançaram 100% de pura eficiência técnica no modelo com retornos variáveis; e o grupo denominado ineficientes, composto por 46 concessionárias que apresentaram algum grau de ineficiência técnica. Tabela 3 - Valores médios de produtos e insumos das concessionárias separadas em grupos, segundo a condição de pura eficiência técnica. Dados referentes ao ano de 2009 Especificação Unidade Eficientes Ineficientes Diferença (%) 1. Produtos Unidades consumidoras Ud ,7% Energia distribuída MWh ,3% Extensão da rede Km ,1% Índice de qualidade - 1,2078 1,1295 6,9% 2. Insumos Custo operacional R$ mil ,4% Custo de capital R$ mil ,9% Com base nos dados apresentados na Tabela 3, percebe-se que os produtos das unidades eficientes são, em média, superiores aos das ineficientes. Por outro lado, as unidades eficientes têm um custo operacional médio menor, apesar de terem o custo de capital médio significativamente maior. Porém, valores médios podem mascarar alguns detalhes. Para analisar melhor esta questão, na Figura 2 estão plotadas as relações entre a medida de pura eficiência técnica e as variáveis de produtos e insumos que foram utilizadas no modelo. Como se pode verificar, a eficiência técnica das concessionárias tem relação positiva com todas as variáveis, com exceção do índice de qualidade. Em outras palavras, os gráficos sugerem que há relação positiva entre a eficiência e as variáveis quantitativas, sejam elas produtos ou insumos. Isso significa que, em média, as concessionárias maiores são mais eficientes, porém têm menor qualidade nos serviços, relativamente às menores. No modelo da ANEEL, há a separação das concessionárias em dois grupos: o grupo 1 de pequeno porte, com concessionárias com mercado faturado de até 1 TWh/ano; e o grupo 2, de grande porte, com mais do que 1 TWh/ano. Para mensurar a qualidade, são utilizados indicadores que medem a duração (DEC) e a frequência (FEC) das interrupções no fornecimento de energia elétrica. Utilizando a separação dos grupos proposta pela ANEEL, percebe-se que não existem diferenças significativas entre a frequência média de interrupções dos dois grupos, sendo 12,8 para o grupo 1 e 13,6 para o grupo 2. Contudo, quando se analisa a duração das interrupções, a média do grupo 1 é de 13,2, enquanto a do grupo 2 é de 21,7, ou seja, 64% maior. Uma explicação para essa diferença está na maior dificuldade de reparo em distribuidoras de grande porte quando ocorrem interrupções no fornecimento. Como o índice de qualidade é obtido pela combinação de DEC e FEC, é de se esperar que seja maior nas concessionárias menores. De fato, o índice de qualidade médio do grupo 1 é de 1,55, enquanto a média do grupo 2 é de 0,75.

10 OPEX (Bilhões R$) CAPEX (Bilhões R$) Rede (mil Km) Índice de qualidade Consumidores (milhões) Energia (TWh) 83 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , % 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica (a) Eficiência x unidades consumidoras % 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica (b) Eficiência x energia distribuída ,5 1,2 20% 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica (c) Eficiência x extensão da rede % 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica (d) Eficiência x índice de qualidade 1,5 1,2 0,9 0,6 0,3 0,9 0,6 0,3-20% 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica - 20% 40% 60% 80% 100% Pura eficiência técnica (e) Eficiência x custo operacional (f) Eficiência x custo de capital Figura 2 - Relações entre a pura eficiência técnica e as variáveis de produtos e insumos. Após discutir aspectos relacionados à pura eficiência técnica, passa-se agora a discussão sobre a eficiência de escala. A medida de eficiência de escala é obtida pela razão entre as medidas de eficiência técnica, nos modelos com retornos constantes e com retornos variáveis. Se essa razão for igual a um, a concessionária estará operando na escala ótima. Caso contrário, se for menor que um, será tecnicamente ineficiente, pois não estará operando na escala ótima. Considera-se escala ótima a operação com retornos constantes à escala O resultado encontrado indica que apenas 6 concessionárias não têm problemas de escala. As demais apresentam algum tipo de problema. Para detectar se essas ineficiências de escala são devidas ao fato de a concessionária operar na faixa de retornos crescentes ou na faixa de retornos decrescentes, outro problema de programação linear foi formulado, impondo a restrição de retornos não crescentes à escala. Se o valor da medida

11 Um modelo para medir eficiência das concessionárias de eficiência encontrado nesse modelo for igual ao valor encontrado no modelo com retornos variáveis, então a concessionária encontra-se na faixa de retornos decrescentes à escala, isto é, está operando acima da escala ótima, ou em escala supraótima. Caso contrário, situa-se na faixa de retornos crescentes, operando abaixo da escala ótima, ou em escala subótima. Com isso, foi possível distribuir as concessionárias segundo o tipo de retorno e o grau de pura eficiência técnica, conforme dados da Tabela 4. Tabela 4 - Distribuição das concessionárias segundo o tipo de retorno à escala e o grau de pura eficiência técnica Tipo de retorno Eficientes Ineficientes Total Crescente Constante Decrescente Total Em relação ao tipo de retorno, percebe-se que somente 6 concessionárias operam na escala correta. A maioria apresenta algum problema de escala. O fato de uma concessionária operar fora da escala ótima implica em dizer que o aumento da distribuição de energia se dará a custos médios decrescentes (no caso de retornos crescentes à escala) ou crescentes (no caso de retornos decrescentes à escala). Em relação à eficiência técnica, 12 concessionárias não apresentam problemas na utilização dos insumos. Porém, a maioria (79%) utiliza em excesso os insumos, ou seja, há possibilidade de reduzir os gastos sem comprometer a quantidade e qualidade da energia distribuída, como já discutido anteriormente. A distribuição apresentada na Tabela 4 revela que existem concessionárias em todas as seis categorias. Verifica-se que apenas 5 delas não têm problemas nem de ineficiência no uso dos insumos nem de escala de produção. Mesmo entre as eficientes, existe uma concessionária que apresenta problemas relacionados à escala incorreta de operação. Em síntese, as 58 concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil podem ser assim distribuídas: 8,6% não apresentam nenhum problema; 12,1% apresentam somente problemas de escala incorreta de operação; 1,7% apresentam somente problemas de uso excessivo de insumos; e 77,6% apresentam problemas tanto de uso excessivo de insumos quanto de escala. O que se pretende dizer é que a simples quantificação da ineficiência de uma concessionária não é suficiente para orientá-la no sentido de melhorar seu grau de eficiência. É preciso identificar quanto desta ineficiência é proveniente da escala incorreta e quanto poderia ser melhorado, caso sejam eliminados os excessos no uso dos insumos. Para caracterizar melhor o perfil médio das concessionárias, os dados apresentados na Tabela 5 fornecem informações sobre as medidas de eficiência, a produção e o uso de capital em cada tipo de retorno à escala. Comparando-se as medidas de eficiência, percebe-se que existem diferenças entre os problemas encontrados. Nas concessionárias que apresentam retornos crescentes, o problema de uso excessivo dos insumos medido pelo modelo com retornos variáveis é maior, relativamente às que apresentam retornos decrescentes. Por outro lado, os problemas de escala incorreta são proporcionalmente maiores nas concessionárias com retornos decrescentes. Esse é um ponto interessante, pois mesmo produzindo abaixo da escala ótima, há grande desperdício de recursos nas concessionárias que operam com retornos crescentes. Em média, nessas concessionárias, os custos poderiam ser reduzidos em até 33%. Já nas distribuidoras de energia que apresentam retornos decrescentes, os custos poderiam ser reduzidos em 20,3%, sem que isso comprometa a distribuição. Mesmo em intensidade menor, os problemas de escala existem para empresas que operam com retornos crescentes e decrescentes. O ajuste da escala de operação pode gerar, em média, ganho de cerca de 10% nas medidas de eficiência dessas empresas.

12 85 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 Tabela 5 - Valores médios de produtos e insumos das concessionárias separadas em grupos, segundo o tipo de retorno à escala. Dados referentes ao ano de 2009 Especificação Unidade Tipo de retorno à escala Crescente Constante Decrescente 1. Medidas de eficiência Retornos constantes % 60,3 97,9 70,3 Retornos variáveis % 67,0 97,9 79,7 Eficiência de Escala % 91,6 100,0 89,5 2. Produtos Unidades consumidoras Ud Energia distribuída MWh Extensão da rede Km Índice de qualidade - 1,4485 0,7184 0, Insumos Custo operacional R$ mil Custo de capital R$ mil Comparando-se as quantidades de insumos e produtos, percebe-se que há plena coerência com a teoria, ou seja, empresas menores operando com retornos crescentes, enquanto as maiores operam com retornos decrescentes. Com base nas quantidades de produtos e insumos, pode-se caracterizar melhor uma concessionária típica em cada tipo de retorno. Em média, as concessionárias que estão operando abaixo da escala ótima possuem mercado faturado de MWh, ou seja, se encaixam no grupo de pequeno porte da ANEEL, com distribuição inferior a 1 TWh/ano. Com cerca de 9 mil quilômetros de rede, atendem a aproximadamente 242 mil unidades consumidoras. Em relação ao custo total (operacional e de capital), despendem anualmente cerca de R$ 100 milhões. Por outro lado, as concessionárias que estão operando acima da escala ótima distribuem, em média, 13,3 TWh/ano, utilizando 112 mil quilômetros de rede e atendendo cerca de 2,5 milhões de consumidores. Pode-se dizer que são grandes concessionárias, significativamente maiores que as demais. Nesse grupo de concessionárias, o custo total, obtido somando-se o custo operacional e o de capital, é dez vezes maior que a média das empresas que operam com retornos crescentes. Mesmo quando se compara com as empresas em escala ótima, o custo médio é três vezes maior. A escala ótima para as concessionárias constitui uma situação intermediária entre as duas descritas anteriormente. O volume de energia distribuída é de aproximadamente 5,5 TWh/ano, atendendo 875 mil consumidores com 52 mil quilômetros de rede. Obviamente a escala ótima de operação pode diferir entre as concessionárias, em virtude de sua configuração particular de insumos e produtos. Assim, esses dados devem ser interpretados com cautela, uma vez que representam uma média. Um ponto que chama a atenção é o índice de qualidade nos diferentes estratos. Conforme discutido anteriormente, a qualidade é maior nas empresas menores. Porém, esta regra não se aplica para os demais grupos, uma vez que nas concessionárias maiores, que operam com retornos decrescentes, a qualidade média é superior à das empresas em escala ótima. Por fim, é importante ressaltar que há espaço para melhoria na eficiência de várias concessionárias. Porém, antes de corrigir as ineficiências, é preciso diagnosticar se o problema é de uso excessivo de insumos ou de escala incorreta de operação. Além disso, as concessionárias que apresentam ineficiências devem tentar corrigir seus problemas observando aquelas eficientes que foram responsáveis pela obtenção de sua medida de eficiência, conhecidas como seus pares ou benchmarks.

13 Um modelo para medir eficiência das concessionárias As concessionárias de distribuição de energia em Minas Gerais O serviço de distribuição de energia elétrica no estado de Minas Gerais é provido por três concessionárias: a Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), a Energisa Minas Gerais (EMG) e o Departamento Municipal de Eletricidade de Poços de Caldas (DME-PC). A CEMIG é responsável pela distribuição de energia elétrica em quase todo o estado, atendendo a 774 municípios. A EMG atende a 66 municípios, todos localizados na mesorregião da Zona da Mata. Já a DME-PC fornece energia apenas para o município de Poços de Caldas. A Tabela 6 fornece alguns indicadores das concessionárias de energia elétrica de Minas gerais. Conforme já discutido, a CEMIG apresenta valores quantitativos de produtos e insumos muito superiores às outras. Em relação à área de atendimento, a CEMIG é responsável por 96,7% do território mineiro, o que representa uma área de cerca de 550 mil km², sendo a terceira maior concessão nacional em termos de área atendida. Quanto ao número de consumidores, a CEMIG concentra 94% do total de consumidores do estado, sendo a concessionária com maior número de consumidores no país. A detenção de 94,5% da energia distribuída em Minas Gerais torna a CEMIG a segunda maior no Brasil neste quesito. Sobre a extensão de rede, a CEMIG ocupa 94,5% da rede de Minas Gerais, valor que a coloca como a maior do país. Os dados financeiros demonstram novamente a dimensão expressiva da CEMIG. Ela é responsável por 94,7% do custo operacional e por 95,4% do custo de capital no serviço de distribuição de energia no estado de Minas Gerais, valores que colocam a concessionária mais uma vez como a maior do país. Tabela 6 - Produtos e insumos das distribuidoras de energia elétrica que atuam em Minas Gerais. Dados referentes ao ano de 2009 Especificação Unidade CEMIG EMG DME-PC 1. Produtos Unidades consumidoras Ud Energia distribuída MWh Extensão da rede Km Índice de qualidade - 1,0499 0, , Insumos Custo operacional R$ mil Custo de capital R$ mil Fonte: ANEEL (2011) O cenário se altera quando se trata da qualidade de prestação do serviço. Nesse quesito outra concessionária mineira é destaque nacional. A DME-PC apresenta os melhores indicadores de qualidade do Brasil. Em termos de eficiência, a Tabela 7 apresenta os resultados dos modelos, bem como o tipo de retorno de cada concessionária mineira. Tabela 7 - Medidas de eficiência das distribuidoras de energia elétrica que atuam em Minas Gerais Especificação Unidade CEMIG EMG DME-PC Medidas de eficiência Retornos constantes % Retornos variáveis % Eficiência de Escala % 72,2 81,6 37,1 100,0 81,6 40,8 72,2 100,0 90,9 Retorno à escala - Decrescente Constante Crescente

14 87 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 Os resultados das concessionárias mineiras são muito interessantes. Analisando inicialmente a CEMIG, percebe-se que seu nível de ineficiência global não é alto. Considerando-se retornos constantes, sua ineficiência é da ordem de 27,8%. Contudo, a empresa opera sem desperdícios de insumos, ou seja, sua pura eficiência, medida pelo modelo com retornos variáveis, é máxima. O problema da CEMIG é estar fora da escala ótima de operação. Esse resultado já era esperado, uma vez que a CEMIG, por ser uma das maiores empresas distribuidoras de energia no Brasil, encontra-se na faixa de retornos decrescentes à escala. Isso significa que, com a atual estrutura, caso a CEMIG aumente sua distribuição de energia, esta expansão se dará a custos médios crescentes. Já a Energisa Minas Gerais possui o maior nível de eficiência global do estado, medido pelo modelo com retornos constantes. Apesar de operar na escala ótima, o problema da EMG é o uso excessivo de insumos. Seu nível de pura eficiência técnica é de 81,6%, o que significa que pode reduzir seus custos em até 18,4% sem comprometer a quantidade e qualidade da energia distribuída. Vale lembrar que essas medidas são relativas, ou seja, são obtidas considerando-se todas as concessionárias do Brasil. Em relação ao Departamento Municipal de Eletricidade de Poços de Caldas (DME-PC), o grande problema é o uso excessivo dos insumos. Apesar de operar fora da escala ótima, isto é, com retornos crescentes, sua ineficiência de escala é significativamente menor que o problema de pura ineficiência técnica. Seu baixo nível de eficiência (40,8%) indica que pode reduzir mais da metade seus gastos pela quantidade de energia que está distribuindo. Um fato curioso é que, embora o nível de qualidade da empresa seja o maior do Brasil, essa variável isoladamente não foi suficiente para permitir melhor desempenho técnico. Uma justificativa encontra-se na própria formulação do modelo, em que foram utilizadas restrições aos pesos, impondo condições de que qualidade não pode ser mais importante que quantidade de energia distribuída. É preciso analisar melhor a realidade da empresa antes de criticá-la. Por ser uma concessionária pública que opera somente em um município, pode ser que a DME-PC não esteja repassando aos seus consumidores parte de seus custos. De fato, a tarifa de energia elétrica cobrada em Poços de Caldas é a menor do estado e uma das menores do país. Nesse sentido, pode ser que algum grau de ineficiência da distribuidora seja justificado pelo ganho de bem estar da sociedade local. Por fim, na Tabela 8 encontra-se um resumo das situações das concessionárias distribuidoras de energia em Minas Gerais, além de alguns comentários gerais. Tabela 8 - Visão geral da situação das distribuidoras de energia elétrica que atuam em Minas Gerais Concessionária Problema Comentários CEMIG Escala Distribuição de energia tecnicamente eficiente, porém opera acima da escala ótima. Nessa situação o aumento da distribuição de energia se dará a custos crescentes. Uma alternativa seria aumentar a produtividade dos fatores, possibilitando o aumento do mercado atendido sem a necessidade de se utilizar mais insumos. Como não há ineficiência técnica, pode ser que a superutilização das plantas seja vantajoso. EMG Eficiência Apesar de estar operando na escala ótima, existe ineficiência técnica. Isso significa que se pode reduzir o uso dos insumos e continuar distribuindo a mesma quantidade de energia. Após a correção no uso dos insumos, a empresa pode aumentar sua distribuição a custos médios constantes. Existem dois problemas: pura ineficiência técnica, devido ao uso excessivo de insumos, e ineficiência de escala, pois opera abaixo da escala ótima. Para DME-PC aumentar a eficiência técnica é preciso eliminar os excessos de uso nos Escala e insumos. Para operar em escala ótima é necessário expandir o mercado, porém eficiência esse aumento deve ocorrer reduzindo as relações entre quantidades utilizadas de insumo e o volume de produção. O aumento da distribuição de energia ocorrerá a custos médios decrescentes. 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS A regulação econômica de alguns mercados, como o da distribuição de energia elétrica, é necessária devido à presença de possíveis falhas de mercado. Dentre as falhas estão a ineficiência na prestação dos serviços, preços elevados e baixa qualidade, situações que podem ocorrer em mercados monopolistas. Por ser um serviço básico e essencial para o bem-estar da sociedade, a distribuição de energia elétrica requer a supervisão do Estado.

15 Um modelo para medir eficiência das concessionárias Nesse sentido, o processo de regulação tem sido promovido, em diversos países, dando ênfase à melhoria da eficiência, garantido a correção das imperfeições do mecanismo de mercado. As técnicas de benchmarking têm recebido crescente atenção, tanto por parte de acadêmicos como das agências reguladoras. Em diversos países, em especial na Europa, os reguladores têm utilizado métodos de benchmarking para inserir o aspecto da eficiência na prestação dos serviços, norteando as revisões tarifárias com base em custos eficientes em vez dos custos reais das empresas. Baseada em experiências internacionais, a ANEEL passou a adotar o sistema de regulação por incentivos no segmento de distribuição de energia elétrica. A justificativa é que, se adequadamente implementado, a regulação por incentivos estimularia as empresas a aumentar sua produtividade e compartilhar este resultado com os consumidores na forma de redução da tarifa destinada à remuneração dos custos e investimentos das distribuidoras. No Brasil, passou-se, então, a utilizar métodos de benchmarking regulatórios. Inicialmente, foi o utilizado o modelo de empresa de referência. Contudo, esse modelo recebeu muitas críticas em vários países. No último ciclo de revisão tarifária, o modelo de empresa de referência, utilizado nos ciclos anteriores para definir os valores dos custos de operação das distribuidoras, foi substituído por técnicas de análise de eficiência. Passou-se a adotar parâmetros de custos operacionais eficientes, baseados no desempenho das próprias empresas no último ciclo. Apesar de não haver consenso sobre o modelo proposto pela ANEEL, o fato é que técnicas de análise de eficiência estão sendo largamente utilizadas em países mais desenvolvidos. Nesse sentido, a proposta da ANEEL parece significar um avanço em termos de regulação. Contudo, é necessário que a agência reguladora tenha cautela na definição do modelo de benchmarking a ser utilizado, pois estas técnicas são sensíveis a erros presentes nos dados, a escolha do modelo e das variáveis. Portanto, a má especificação do modelo pode causar prejuízos graves às concessionárias, uma vez que refletirá nas tarifas que serão definidas. As concessionárias devem ficar atentas não somente ao seu processo produtivo, mas também das outras distribuidoras. Independente do modelo que será adotado no Brasil, as técnicas de benchmarking produzem informações relativas, ou seja, a eficiência de uma empresa em relação ao grupo. Isso significa que elas podem fazer uso dessas informações para melhorar seu processo produtivo e aumentar sua eficiência. Na verdade essa é a essência dos modelos de benchmarking, isto é, identificar e disseminar as melhores práticas. Isso significa que é possível obter ganhos de produtividade e eficiência observando as concessionárias que já são eficientes. Como forma de contribuir para a discussão sobre qual modelo será utilizado para medir a eficiência relativa das distribuidoras de energia no Brasil, o presente trabalho buscou mensurar o nível de eficiência das concessionárias utilizando um modelo misto entre a proposta da ANEEL e experiências internacionais. Os resultados indicam que muitas concessionárias precisam aumentar sua eficiência. Um ponto importante é a distinção entre os problemas relacionados à pura eficiência daqueles decorrentes da escala de operação incorreta. Não se pode aumentar a eficiência de uma concessionária se não souber a origem do problema. O fato é que, independente da especificação do modelo a ser adotado pela ANEEL, sempre existirão empresas eficientes e ineficientes. É muito importante que as concessionárias se adequem a essa nova forma de cálculo. Caso contrário, serão penalizadas na revisão tarifária, o que pode comprometer seus resultados futuros. Quanto às distribuidoras que atuam em Minas Gerais, pode-se dizer que o estado está entre os primeiros no ranking nacional de eficiência. As três distribuidoras que operam no estado são muito diferentes em termos de tamanho do mercado atendido. Com isso, os resultados para as medidas de eficiência também foram diferenciados entre elas. A CEMIG é uma das maiores distribuidoras de energia elétrica do Brasil e opera com máxima eficiência. Porém, o fato de ser grande gera problemas de escala. Isso significa que, dependendo da especificação do modelo que será adotado, a empresa pode ser prejudicada por operar fora da escala ótima. A Energisa MG é uma empresa de porte médio que não tem problemas de escala de operação inadequada. Seu problema maior, e que deve ser corrigido, é o uso excessivo de insumos, relativamente às demais. Também será muito afetada dependo do modelo que a ANEEL utilizará. Se for considerada a eficiência de escala, ela pode ser beneficiada. Porém, se considerar somente a pura eficiência técnica, seu escore relativo de eficiência será menor. Por fim, a DME-PC, apesar de possuir baixo nível de eficiência técnica, apresenta o maior índice de qualidade na prestação do serviço no país, com nível muito superior às demais distribuidoras. Além disso, cobra

16 89 Daniel e Gomes P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 11, n. 2, p , 2013 uma das menores tarifas do Brasil. Porém, apesar da excelente qualidade do serviço prestado, seu baixo nível de eficiência pode prejudicá-la na próxima revisão tarifária. Em síntese, o artigo procurou mostrar pontos relacionados ao uso de modelos de eficiência na regulação das concessionárias distribuidoras de energia. Modelos deste tipo já são utilizados em vários países e certamente serão utilizados no Brasil. Nesse sentido, é importante não só definir o melhor modelo, mas alertar as concessionárias sobre como são obtidas as medidas de eficiência e como fazer para melhorá-las. REFERÊNCIAS ANEEL - AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Base de dados Disponível em: de_dados.zip. Acesso em: 15 out CHARNES, A.; COOPER, W. W.; RHODES, E. Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, n. 2, p , COELLI, T. J.; RAO, D. S. P.; O DONNELL, C. J.; BATTESE, G. E. An introduction to efficiency and productivity analysis, 2.ed. New York: Springer, p. COOPER, W. W.; SEIFORD, L. M.; ZHU, J. Handbook on Data Envelopment Analysis. Norwell, Massachusetts: Kluwer Academic Publishers, p. FERREIRA, C. M. C.; GOMES, A. P. Introdução à análise envoltória de dados: teoria, modelos e aplicações. Viçosa: Editora UFV, p. MELO FILHO, C. M. Formas de regulação econômica e suas implicações para a eficiência aeroportuária. Revista de Literatura dos Transportes. v. 3, n. 1, p , MOTA, R. L. Comparing Brazil and USA electricity distribution performance: what was the impact of privatisation? Cambridge Working Papers in Economics CWPE n. 0423, MUNISAMY, S. Performance evaluation of electricity distribution industry: quality, efficiency and productivity of UK electricity distribution network operators using Data Envelopment Analysis. Germany: LAP Lambert Academic Publishing PLAGNET, A. M. Use of benchmarking methods in Europe in the electricity distribution sector. Conference on Applied Infrastructure Research. Berlin, RAY, S. C. Data envelopment analysis: theory and techniques for economics and operations research. Cambridge University Press, p.

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