AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA TÉCNICA DAS EMPRESAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRAS UTILIZANDO A METODOLOGIA DEA

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1 A pesquisa Operacional e os Recursos Renováveis 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA TÉCNICA DAS EMPRESAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRAS UTILIZANDO A METODOLOGIA DEA Danielli Neves de Alencar Vidal PPGEP Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / UFPE nvidal_danielli@bol.com.br José Lamartine Távora Junior PIMES Pós-Graduação em Economia / UFPE Av. Beira Rio, 591, apto. 301 Madalena Recife PE tavora@ufpe.br RESUMO A atividade de distribuição de energia elétrica passou por grandes transformações no que diz respeito a transferência de controle acionário para a iniciativa privada. O mercado conta, atualmente, com 64 concessionárias, estatais e privadas, de diferentes portes. Diante da nova estrutura do Setor, o estudo da eficiência é de extrema importância, na medida em que pode auxiliar a escolha de uma conduta ótima para as empresas e oferecer, ao Governo, ferramentas para a regulamentação do Setor. O presente estudo teve como objetivo medir e analisar os índices de eficiência técnica das empresas distribuidoras de energia elétrica do País, utilizando a metodologia não paramétrica DEA para retornos constantes e variáveis de escala. Foi escolhido um modelo simples, com dois insumos e dois produtos. Dividiu-se o setor distribuidor por segmentos: a DEA pressupõe a utilização de empresas com características homogêneas, e nem todas elas atuam apenas na distribuição. Utilizou-se uma amostra de 41 empresas, subdividida em 15 do segmento de distribuição, e 26 do segmento geraçãodistribuição. O segmento geração-transmissão-distribuição não foi considerado devido a insuficiência de dados. As empresas do segmento distribuição apresentaram bons resultados nos dois modelos DEA. O segmento geração-distribuição apresentou um número significativo de empresas abaixo da fronteira eficiente de produção. Nos dois segmentos, a ineficiência técnica foi mais expressiva que a de escala. PALAVRAS-CHAVE: Eficiência Técnica, DEA, Distribuição de Energia ABSTRACT The electricity distribution Sector in Brazil was the segment that passed through the greatest modifications, concerning the transference of ownership to the private sector. The distribution market counts with 64 firms, under private and public control, with different sizes. Considering the new structure of the sector, the study of efficiency is extremely important, as long as it can support the Government to settle a good procedure to regulate the firms of the sector. This present application has an exploiting conception. Its purpose is to measure and analyze the technical efficiency of the Brazilians distribution firms, using the non-parametric methodology DEA (data envelopment analysis), considering constants and variables returns of scale. It was chosen a simple model of two inputs and two outputs. The Sector was divided in three segments because the DEA methodology assumes the homogeneity of the sample, and not all firms perform only distribution of energy. The sample contains 41 firms, subdivided into 15 from the distribution segment and 26 from the generation distribution segment. The generation transmission distribution segment wasn t considerate due to the lack of information.

2 The firms from the distribution segment had good results in both DEA methods. The generation distribution segment had a significant number of firms under the efficient frontier in both methods. The technical inefficiency was more expressive than the scale inefficiency in both segments. KEY-WORDS: Technical Efficiency, DEA, Energy Distribution 1 - INTRODUÇÃO O Setor Elétrico Brasileiro, pela sua complexidade, apresenta algumas características peculiares que exigem ou determinam uma política de planejamento estratégico relacionada ao processo de expansão: organização institucional complexa em função das suas dimensões, das diferenças regionais e da necessidade de participação dos diferentes agentes públicos e privados; sistema predominante hidrelétrico com grandes reservatórios de regularização plurianual; sistemas de transmissão com grandes distâncias das usinas aos principais centros de consumo; possibilidades de conexões interregionais com aproveitamento da diversidade hidrológica entre bacias; grande potencial de desenvolvimento do parque de geração térmica. Vários fatores ensejaram a desmotivação ou falta de incentivo à eficiência produtiva no Setor Elétrico e determinaram a necessidade de reestruturação do Setor sob pena e risco de se tornar um relevante fator restritivo do crescimento e desenvolvimento do País. O processo de reestruturação do Setor Elétrico teve início a partir de 1995 com a promulgação da Lei de Concessões de Serviços e a Lei Setorial, e tem como pontos principais: desverticalização das concessionárias de energia; implantação de um modelo comercial competitivo; garantia de livre acesso ao mercado; redução do papel do Estado nas funções empresariais do Setor. Diante da nova estrutura do Setor Elétrico Brasileiro altos custos fixos e elevados investimentos o estudo da eficiência é de extrema importância para auxiliar a escolha de uma conduta ótima para as empresas e oferecer, ao Governo, ferramentas para regulamentação do Setor. O presente trabalho tem como objetivo principal medir e analisar os níveis de eficiência técnica das empresas de distribuição de energia elétrica brasileiras. A estimação da fronteira de eficiência será obtida por meio de técnicas de programação linear - metodologia DEA (Data Envolopment Analysis). Também será investigado se o nível médio da eficiência técnica varia de acordo com o tamanho das empresas, classificadas pelo volume de ativos. O objetivo é analisar o tipo de rendimento de escala existente no Setor. Outro ponto a ser analisado diz respeito a influência do tipo de propriedade no nível de eficiência das empresas, visto que o Setor se encontra num momento transitório, onde boa parte delas já foram privatizadas. Também será estudado a correlação entre eficiência e a localização regional das empresas. Finalmente, os valores da eficiência técnica, obtidos na metodologia DEA, serão confrontados com índices técnicos amplamente utilizados no Setor Elétrico Brasileiro. 2 FRONTEIRAS DE PRODUÇÃO E EFICIÊNCIA PRODUTIVA Durante o processo produtivo as empresas transformam insumos (inputs) em produtos (outputs). Apenas algumas combinações de insumos são formas viáveis de produzir uma certa quantidade de produto. O conjunto de todas as combinações de insumos e produtos que representam formas tecnologicamente viáveis de produção é chamado de conjunto de produção. A fronteira desse conjunto é chamada de fronteira de produção, descrita através de uma função de produção, a qual indica a maior quantidade de produto que pode ser obtida a partir de uma determinada quantidade de insumos. A compreensão da natureza da operação de uma empresa é importante em muitos aspectos, principalmente na regulamentação de utilidades públicas e privadas. A longo prazo, a medição da produção associada a variação dos insumos pode fornecer um indicador da natureza do processo produtivo. 355

3 Um critério útil para comparar os resultados de diferentes empresas é um conceito conhecido como eficiência econômica. A noção intuitiva de eficiência está intimamente relacionada a interpretação de uma função de produção. Uma atividade produtiva localizada sobre a fronteira de produção é definida como eficiente, e aquela que estiver abaixo, como ineficiente. A eficiência também pode ser definida através do conceito de distância. Uma atividade dita como eficiente possui uma distância igual a zero em relação a fronteira, pois localiza-se sobre a mesma. No caso de uma atividade não eficiente, a sua distância em relação a fronteira é diferente de zero e quanto maior for esta distâcia, mais ineficiente será a atividade. Considerando um modelo simples de um insumo e um produto, a eficiência pode ser determinada como a razão entre a quantidade de produto produzida pela quantidade de insumo. Eficiência Técnica = produto insumo A eficiência relativa entre empresas pode ser obtida através da divisão de cada escore de eficiência pelo maior valor obtido para o conjunto. As empresas eficientes podem, então, ser usadas como referência para as demais em ordem de estabelecer metas para a otimização da performance das empresas avaliadas como ineficientes. A utilização de um modelo com apenas um insumo e um produto é muito raro. Geralmente inúmeros fatores determinam a eficiência de uma empresa. Nesse caso, a medida da eficiência se torna um pouco mais complicada: Eficiência = Composição ponderada dos produtos Composição ponderada dos insumo a definição ao lado requer a utilização de um conjunto de pesos. Na economia existem duas abordagens tradicionais para a determinação da eficiência de uma unidade produtiva: a abordagem paramétrica e a abordagem não paramétrica. Ambas foram propostas por FARRELL (1957), que sugeriu para a estimação da fronteira de produção: (1) construção de uma isoquanta convexa com segmentos lineares não paramétrica a partir das observações da razão insumo/produto; (2) construção de uma função paramétrica a partir dos dados amostrais. Ainda, segundo FARRELL (1957), a Eficiência Econômica (EE) possui duas componentes: Eficiência Técnica (ET) refere-se à habilidade de se evitar desperdícios utilizando uma quantidade mínima de insumos para se produzir uma determinada quantidade de produto (orientação a insumos); ou para uma determinada quantidade de insumos, maximizar a quantidade de produto que está sendo produzida (orientação a produtos). Eficiência Alocativa (EA) refere-se a habilidade de combinar insumos e produtos de forma a se obter um custo mínimo. O produto da Eficiência Técnica pela Eficiência Alocativa fornece uma medida da Eficiência Econômica da empresa. 2.1 Análise Envoltória de Dados (DEA Data Envelopment Analysis) A Análise Envoltória de Dados (DEA) é uma metodologia não paramétrica para mensuração comparativa da eficiência de unidades tomadoras de decisão decision making units (DMUs), utilizando métodos de programação matemática. A suposição por trás da abordagem DEA baseia-se na possibilidade de construção de uma fronteira de segmentos lineares utilizando firmas reais em seus pontos extremos e firmas virtuais criadas através das combinações convexas das DMUs eficientes. A metodologia DEA analisa cada unidade de produção separadamente, medindo sua eficiência em relação ao conjunto das unidades de produção que está sendo avaliado. Não requer, a priori, 356

4 suposições a respeito da forma analítica da função de produção, sendo esta a sua grande vantagem em relação aos outros métodos. Além de avaliar e identificar as DMUs ineficientes, a metodologia DEA estabelece objetivos a serem alcançados para cada DMU com o intuito de obter a máxima eficiência Eficiência de Escala A eficiência de escala pode ser obtida através da aplicação dos modelos DEA-C e DEA-V. Se os resultados obtidos a partir dos dois modelos para uma particular DMU forem iguais, pode-se dizer que a DMU possui eficiência de escala. Caso contrário, pode-se calcular a ineficiência de escala através da razão entre os escores obtidos para o modelo DEA-C e DEA-V. 3 MODELOS UTILIZADOS O estudo da eficiência das empresas distribuidoras de energia elétrica será baseado na construção da fronteira de eficiência técnica do Setor utilizando a metodologia não paramétrica DEA (Data Envelopment Analysis) para retornos constantes de escala (DEA-C) e retornos variáveis de escala (DEA-V). Serão obtidos os escores de eficiência técnica e as eficiências de escala para cada empresa. A eficiência técnica pode ser medida através de duas abordagens diferentes: orientação a insumos e orientação a produtos. No serviço público, há uma razão forte para se adotar uma orientação a insumos. A justificativa, segundo DEPRINS, SIMAR & TULKENS (1984), reside na obrigatoriedade de servir imposta ao Setor, ou seja, à obrigatoriedade de disponibilizar os serviços demandados. Sendo assim, a abordagem com orientação a insumos parece ser a mais adequada, já que as empresas podem se tornar mais eficientes apenas fornecendo o nível de produto determinado, utilizando menos insumos. Os dados serão processados através do software Analyst Frontier para a metodologia DEA com rendimentos constantes e variáveis de escala. 3.1 Amostra O mercado de distribuição é formado por empresas de três segmentos: empresas de distribuição; empresas de geração e distribuição; e empresas de geração, transmissão e distribuição. Como a utilização da metodologia DEA pressupõe a homogeneidade dos dados, o estudo será feito entre empresas que apresentam a mesma estrutura. Dessa forma, será feita análise de eficiência para cada grupo de empresas. As empresas que fazem parte do segmento geração-distribuição-transmissão não serão analisadas devido a insuficiência de dados. As informações necessárias para a estimação da fronteira de eficiência técnica foram obtidas no livro Séries Econômico-Financeiras das Empresas de Energia Elétrica Demonstrações de 31/12/98 - ELETROBRÁS, no site da ELETROBRÁS ( da ANEEL ( e da Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica ABRADEE ( Também foram consultados os sites das empresas distribuidoras que fazem parte da pesquisa. Segundo a ANEEL, o mercado de distribuição de energia é formado por 64 empresas. Porém, devido a dificuldades na obtenção dos dados e da exclusão do segmento geração distribuição transmissão, esse número foi reduzido para 41 empresas: 26 do segmento de geração distribuição e 15 do segmento de distribuição. Os dados analisados são do ano de 1998, pois não foi possível obter dados mais recentes para todas as empresas. 3.2 Estudos Empíricos Anteriores O presente item tem por objetivo fornecer um breve resumo de alguns estudos de eficiência já realizados no setor de distribuição de energia elétrica mundial. 357

5 MILIOTIS (1992) utilizou a metodologia DEA para avaliar a eficiência de 45 empresas de distribuição da Greek Public Power Corporation (PPC). O objetivo do estudo foi identificar as empresas com baixo escore de eficiência e sugerir possíveis formas de melhoramento. Os resultados obtidos foram comparados com índices de produtividade já utilizados pela PPC e com medidas de eficiência obtidas através de métodos econométricos, utilizando a mesma base de dados. BAGDADIOGLU, PRICE & WEYMAN-JONES (1996) utilizaram a metodologia DEA para medir a eficiência técnica e de escala das empresas de distribuição da Turquia, utilizando cinco diferentes conjuntos de insumos e produtos, com o intuito de tecer alguma conclusão entre eficiência e tipo de propriedade. Os dados utilizados na pesquisa foram do ano de 1991, quando as duas únicas empresas de distribuição privadas da amostra concluíram seu primeiro ano operacional. Da amostra contendo 70 empresas, 64 são empresas públicas, 2 são distribuidoras privadas e 2 geradoras privadas com atividades de distribuição de energia. ZHANG & BARTELS (1998) estudaram o impacto do tamanho da amostra na estimação da eficiência técnica média utilizando a metodologia DEA. Para tanto, utilizaram o método de simulação de Monte Carlo. O estudo se concentrou em comparações entre indústrias com um número de firmas diferentes. RESENDE (2001) estudou o mercado distribuidor de energia elétrica brasileiro, dados de 1997/1998, utilizando a metodologia DEA. Sua amostra contou com 24 empresas. As medidas de eficiência obtidas indicaram a existência de firmas operando abaixo da fronteira de eficiência. O estudo sugeriu que a abertura do mercado à competição pode ser realmente uma boa solução para a melhoria da eficiência. O autor também exaltou a dificuldade de obtenção dos dados e falou a respeito do potencial e das dificuldades associadas a implementação da competitividade no Brasil. 3.3 Escolha dos Insumos e Produtos Inicialmente, as variáveis indicadas foram: Insumos: X1 - Mão-de-obra; X2 - Capacidade instalada; X3 - Extensão das linhas de distribuição. Produtos: Y 1 - N.º de consumidores residenciais; Y 2 - N.º de consumidores industriais; Y 3 - Quant. energia distribuída residencial; Y 4 - Quant. energia distribuída industrial. O modelo sugerido teve a pretensão de caracterizar a atividade distribuição de energia elétrica da melhor forma possível, porém não pôde ser utilizado em decorrência da dificuldade de obtenção de algumas variáveis e do reduzido número de DMUs. O modelo inicial com três insumos e quatro produtos foi reduzido a apenas dois insumos e dois produtos: Insumos: X1 - Mão-de-obra; X2 - Capital físico. Produtos: Y 1 - N.º de consumidores; Y 2 - Quantidade Energia. Visto a não disponibilidade dos insumos capacidade instalada e extensão das linhas de distribuição para todas as empresas, utilizou-se uma única proxi para o capital físico. Dessa forma, o capital físico foi definido como o valor registrado no Ativo Permanente Imobilizado. Os produtos número de consumidores e a energia distribuída foram considerados na sua totalidade. 4 ANÁLISE DOS RESULTADOS 4.1 Empresas de Distribuição Os escores de eficiência encontrados nos modelos DEA-C e DEA-V, juntamente com a medida da eficiência de escala (EE), estão listados na Tabela 4.1. As empresas aparecem classificadas em ordem crescente de eficiência, conforme o modelo DEA-C. 358

6 Tabela 4.1 Escores de Eficiência Técnica EMPRESA DEA-C DEA-V Efic.Escala EMPRESA DEA-C DEA-V Efic. Escala ELETROPAULO 0,76 1,00 0,76 CEAL 0,70 0,70 1,00 EBE 1,00 1,00 1,00 CEPISA 0,72 0,72 1,00 RGE 1,00 1,00 1,00 ELETROACRE 0,54 0,59 0,92 AES-SUL 1,00 1,00 1,00 CELB 1,00 1,00 1,00 COELCE 0,98 1,00 0,98 CFLO 1,00 1,00 1,00 ENERGIPE 0,94 1,00 0,94 COCEL 0,70 0,72 0,97 COSERN 1,00 1,00 1,00 EFLUL 1,00 1,00 1,00 SAELPA 1,00 1,00 1,00 No modelo DEA-C, oito empresas (EBE, RGE, AES-SUL, COSERN, SAELPA, CELB, CFLO e EFLUL) foram consideradas eficientes por default, ou seja, foram consideradas como eficientes por impossibilidade de comparação. No modelo DEA-V, esse número foi bem maior, onze empresas (ELETROPAULO, EBE, RGE, AES-SUL,COELCE, ENERGIPE, COSERN, SAELPA, CELB, CFLO e EFLUL). É interessante notar que a discriminação obtida entre as empresas foi muito pequena, com uma proporção reduzida de empresas ineficientes. As medidas de eficiência obtidas na metodologia DEA podem ser muito sensíveis ao número de variáveis incluídas no modelo. Na medida em que a razão (número de variáveis/tamanho da amostra) cresce, a habilidade da metodologia DEA de diferenciar as empresas diminui fortemente, pois se torna mais fácil para uma certa empresa encontrar um conjunto de pesos que aplicados a seus insumos e produtos a faça aparecer eficiente (YUNOS & HAWDON, 1997). Ou seja, uma empresa pode ser avaliada como eficiente não porque ela domina outras empresas, mas porque não há outras empresas ou combinação de empresas as quais ela possa ser comparada. 4.2 Empresas de Geração - Distribuição Os escores de eficiência obtidos nos modelos DEA-C e DEA-V, juntamente com a medida da eficiência de escala estão listados na Tabela 4.3. Tabela 4.3 Escores de Eficiência Técnica EMPRESA ATIVO TOTAL DEA-C DEA-V EE EMPRESA ATIVO TOTAL DEA-C DEA-V EE CEEE 6658,38 0,83 0,90 0,92 CLFSC 162,90 0,48 0,50 0,96 CPFL 3342,00 1,00 1,00 1,00 CPEE 124,66 0,42 0,52 0,81 ELEKTRO 2649,97 0,73 0,87 0,84 EEB 107,59 0,90 0,96 0,94 CELESC 2255,01 0,66 0,80 0,83 BVESA 97,89 0,34 0,42 0,81 CERJ 2077,20 0,74 1,00 0,74 CNEE 92,45 0,79 0,80 0,99 CEMAT 1169,85 0,76 0,85 0,89 CSPE 67,25 0,96 0,98 0,98 CELPE 1117,17 1,00 1,00 1,00 CJE 46,70 1,00 1,00 1,00 CELPA 1110,09 0,53 0,61 0,87 ELFSM 44,20 0,88 0,91 0,97 CAIUÁ 1010,97 0,95 0,96 0,99 CENF 35,58 1,00 1,00 1,00 ENERSUL 906,97 0,66 0,66 1,00 ELETROC 29,70 0,38 0,54 0,70 EEVP 618,77 0,59 0,62 0,95 CHESP 10,41 0,86 0,94 0,91 CEB 570,71 0,67 0,76 0,88 UHENPAL 5,50 0,82 1,00 0,82 DME-PC 178,60 1,00 1,00 1, Metodologia DEA versus Indicadores Técnicos Os escores de eficiência obtidos através da metodologia DEA para retornos constantes e variáveis de escala foram comparados com simples indicadores técnicos utilizados amplamente no Setor. Ao todo, seis indicadores técnicos foram avaliados, a saber: Consumidores por empregado (I 1 ) combina os efeitos do crescimento do mercado consumidor e do aumento na produtividade da mão-de-obra empregada; 359

7 Índice de perdas (I 2 ) perdas técnicas e comerciais durante o processo de distribuição de energia, medida em termos percentuais; Energia vendida por consumidor (I 3 ) reflete os esforços das empresas no sentido de reduzir as perdas de energia. Também reflete a evolução do mix de vendas das empresas através dos anos; Energia vendida por empregado (I 4 ) demonstra, de certa forma, os ganhos de produtividade por mão-de-obra empregada pelas empresas; Duração de interrupção de energia por consumidor (DEC) (I 5 ) duração de interrupção equivalente por consumidor, medida pelo número de horas que, em média, cada consumidor ficou desligado no período; Freqüência de interrupção de energia por consumidor (FEC) (I 6 ) exprime o número de interrupções que, em média, cada consumidor sofreu no período em questão. Na análise são utilizados os valores relativos dos indicadores. Estes são obtidos, no caso de indicadores diretamente proporcionais à eficiência (I 1, I 3 e I 4 ), pela divisão do valor real pelo valor máximo encontrado, para cada grupo. Para indicadores inversamente proporcionais (I 2, I 5 e I 6 ), o inverso do valor real é dividido pelo valor do inverso máximo encontrado para cada grupo. Esses indicadores podem ser considerados como simples razões de um produto por um insumo, os quais capturam apenas um único aspecto (diferente para cada indicador) dentre vários aspectos capturados pela metodologia DEA. Isto explica a baixa correlação entre estes indicadores, e entre estes e os escores obtidos através da metodologia DEA. Na realidade, esses indicadores fornecem indicações mais úteis quando utilizados na análise da evolução de uma mesma empresa ao longo dos anos. a) Empresas de Distribuição Excluindo poucas exceções, a correlação entre os índices, e entre estes e os escores obtidos na metodologia DEA foi baixa. Tabela 4.5 Escores de eficiência (DEA) e simples índices de eficiência Empresa DEA-C DEA-V I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 AES-SUL 1,00 1,00 0,64 0,20 0,65 0,81 0,40 0,45 CEAL 0,70 0,70 0,36 0,06 0,30 0, CELB 1,00 1,00 0,26 0,20 0,34 0,17 0,39 0,43 CEPISA 0,72 0,72 0,27 0,07 0,23 0,12 0,10 0,18 CFLO 1,00 1,00 0,34 1,00 0,45 0,30 1,00 1,00 COCEL 0,70 0,72 0,21 0,20 0,49 0, COELCE 0,98 1,00 0,57 0,13 0,31 0,35 0,31 0,33 COSERN 1,00 1,00 0,58 0,11 0,36 0, EBE 1,00 1,00 0,31 0,15 1,00 0,61 0,43 0,65 EFLUL 1,00 1,00 0,09-0,09 0, ELETROACRE 0,54 0,59 0,30 0,07 0,27 0,16 0,07 0,08 ELETROPAULO 0,76 1,00 0,40 0,18 0,71 0,55 0,37 0,84 ENERGIPE 0,94 1,00 0,38 0,17 0,48 0, RGE 1,00 1,00 1,00 0,17 0,51 1,00 0,31 0,43 SAELPA 1,00 1,00 0,32 0,08 0,25 0,16 0,07 0,15 Onde: I 1 Consumidor por empregado; I 4 Energia por empregado (MWh); I 2 Perdas (%); I 5 DEC (horas); I 3 Energia por consumidor (KWh); I 6 FEC. A correlação entre os índices I1 e I4 obteve um valor bastante significativo, 0,8181. Esse alto valor pode ser explicado pelo fato do número de consumidores ser diretamente proporcional a quantidade de energia distribuída. A correlação entre os índices I2 e I5, I2 e I6, e I5 e I6 também apresentou valores significativos. Todos esses índices se referem à qualidade da atividade distribuição. Os coeficientes de correlação de Pearson entre as várias medidas de eficiência estão apresentados na Tabela

8 Tabela 4.6 Coeficiente de correlação de Pearson I1 I2 I3 I4 I5 I6 DEA-C DEA-V I I2-0, I3 0,1403 0, I4 0,8181 0,0168 0, I5 0,0133 0,9314 0,3927 0, I6 0,0049 0,7218 0,6112 0,3304 0, DEA-C 0,3749 0,3116 0,3021 0,4115 0,4510 0, DEA-V 0,3525 0,3023 0,4562 0,4843 0,4787 0,5442 0, b) Empresas de Geração Distribuição A mesma análise foi realizada para as empresas geradoras-distribuidoras. Os resultados estão indicados na Tabela 4.7. Tabela 4.7 Escores de eficiência (DEA) e simples índices de eficiência Empresa DEA-C DEA-V I1 I2 I3 I4 I5 I6 BVESA 0,34 0,42 0,21 0,25 0,33 0,25 0,37 0,50 CAIUÁ 0,95 0,96 0,40 0,56 0,32 0, CEAM 0,15 0,15 0,20 0,18 0,17 0, CEB 0,67 0,76 0,34 0,63 0,46 0,57 0,39 0,33 CEEE 0,83 0,9 0,53-0,32 0,64 0,28 0,27 CELESC 0,66 0,8 0,33 0,63 0,46 0,56 0,23 0,37 CELPA 0,53 0,61 0,37 0,10 0,26 0,36 0,06 0,10 CELPE 1,00 1,00 0,52 0,21 0,26 0,51 0,50 0,50 CEMAT 0,76 0,85 0,36 0,18 0,35 0,47 0,10 0,07 CENF 1,00 1,00 0,64 0,56 0,31 0,74 0,54 0,19 CERJ 0,74 1,00 0,71 0,21 0,33 0,88 0,23 0,23 CHESP 0,86 0,94 0,21 0,42 0,19 0,15 0,25 0,16 CJE 1,00 1,00 0,24 1,00 1,00 0,92 0,88 0,78 CLFSC 0,48 0, CNEE 0,79 0,8 0,49 0,63 0,34 0,62 1,00 0,78 CPEE 0,42 0,52 0,22 0,38 0,40 0,33 0,78 1,00 CPFL 1,00 1,00 0,53 0,56 0,51 1,00 0,88 1,00 CSPE 0,96 0,98 0,25 0,50 0,43 0,40 0,58 0,58 DME-PC 1,00 1,00 1,00-0,01 0, EEB 0,9 0,96 0,40 0,83 0,49 0,72 0,50 0,39 EEVP 0,59 0,62 0,35 0,63 0,33 0,43 0,64 0,54 ELEKTRO 0,73 0,87 0,51 0,71 0,28 0,54 0,64 0,78 ELETROCAR 0,38 0,54 0,17 0,50 0,02 0,01 0,29 0,19 ELFSM 0,88 0,91 0,19 0,31 0,34 0, ENERSUL 0,66 0,66 0,43 0,26 0,33 0,53 0,39 0,44 UHENPALMA 0,82 1,00 0,13-0,01 0, Onde: I 1 Consumidor por empregado; I 4 Energia por empregado (MWh); I 2 Perdas (%); I 5 DEC (horas); I 3 Energia por consumidor (KWh); I 6 FEC. Os coeficientes de correlação de Pearson estão indicados na Tabela 4.8. No caso das empresas geradoras-distribuidoras apenas a correlação entre os índices I 5 e I 6, ambos representando a qualidade do fornecimento de energia, apresentou um valor significativo. 361

9 Tabela 4.8 Coeficiente de correlação de Pearson I1 I2 I3 I4 I5 I6 DEA-C DEA-V I I2-0, I3-0,0588 0, I4 0,6701 0,3795 0, I5 0,0976 0,5993 0,4647 0, I6-0,0117 0,4193 0,4489 0,3361 0, DEA-C 0,4584 0,3476 0,4306 0,6701 0,3429 0, DEA-V 0,5309 0,3088 0,3626 0,6514 0,1942 0,0177 0, Eficiência e Retornos de Escala Este item procura dar uma idéia melhor a respeito do tipo de retornos de escala do segmento de distribuição de energia elétrica. a) Empresas de Distribuição A Tabela 4.9 apresenta a média dos escores de eficiência, por grupos, classificados segundo faixas de quantidade de energia distribuída para as empresas do segmento de distribuição. A distribuição das empresas por classe foi homogênea, cinco empresas ficaram localizadas na faixa de até GWh e na faixa de a GWh. Na faixa de a GWh, localizaram-se três empresas. Apenas uma empresa localizou-se nas faixas de a e de a GWh. Nenhuma empresa localizou-se entre e GWh. Tabela 4.9 ET segundo faixas de quantidade de energia distribuída Quantidade de Energia Eficiência Média Distribuída (GWh) DEA-C DEA-V Escala Até ,848 0,862 0, a ,872 0,884 0, a ,993 1,000 0, a a a ,000 1,000 1, a ,760 1,000 0,760 Média Total 0,889 0,915 0,971 Observa-se que a eficiência média para os dois métodos cresce com a quantidade de energia distribuída, com exceção da faixa entre e GWh que apenas possui uma empresa. O mesmo acontece para a eficiência de escala. Esse tipo de comportamento sugere que as empresas do segmento de distribuição trabalham com retornos crescentes de escala. c) Empresas de Geração Distribuição A Tabela 4.10 apresenta a média dos escores de eficiência, por grupos, classificados segundo faixas de quantidade de energia distribuída para as empresas do segmento de distribuição-geração. Quinze empresas geradorasdistribuidoras (57,69%) apresentam quantidades de energia abaixo de GWh. Entre a faixa de a GWh localizaram-se cinco empresas. Nas faixas de a e de a localizaram-se três e duas empresas, respectivamente. Tabela 4.10 ET segundo faixas de quantidade de energia distribuída Quantidade de Energia Eficiência Média Distribuída (GWh) DEA-C DEA-V Escala Até ,72 0,77 0, a ,67 0,78 0, a ,85 0,92 0, a ,83 0,90 0,91 Média Total 0,735 0,798 0,915 O comportamento não está bem definido para este segmento. Analisando entre faixas, os valores aumentam e diminuem, porém de uma forma geral há um aumento no valor da eficiência. 362

10 4.5 Eficiência e Tipo de Propriedade A tabela abaixo mostra os escores de eficiência obtidos para as empresas juntamente com o tipo de propriedade. Serão consideradas as empresas privatizadas até o ano de Atualmente, o número de empresas privatizadas é maior. a) Empresas de Distribuição Tabela 4.11 Escores de eficiência técnica e o tipo de propriedade Empresa DEA-C DEA-V Propriedade Empresa DEA-C DEA-V Propriedade AES-SUL 1,00 1,00 Privada EBE 1,00 1,00 Privada (*) CEAL 0,70 0,70 Pública EFLUL 1,00 1,00 Pública CELB 1,00 1,00 Pública ELETROACRE 0,54 0,59 Pública CEPISA 0,72 0,72 Pública ELETROPAULO 0,76 1,00 Privada (*) CFLO 1,00 1,00 Pública ENERGIPE 0,94 1,00 Privada COCEL 0,70 0,72 Pública RGE 1,00 1,00 Privada COELCE 0,98 1,00 Privada (*) SAELPA 1,00 1,00 Pública (**) COSERN 1,00 1,00 Privada (*) Privatizada durante o ano de (**) Privatizada após o ano de Das sete empresas privadas, três foram privatizadas durante o ano da pesquisa (1998), a saber: COELCE, EBE e ELETROPAULO. A empresa SAELPA foi privatizada em 31/11/2000, porém está como pública para fins de comparação. Dentre as empresas avaliadas eficientes no DEA-C, 50% são privadas. Esse número é bem mais significante para o DEA-V, 87,50%. Apesar da maioria das empresas privadas terem sido avaliadas como eficientes, isso não quer dizer que uma empresa seja mais eficiente sob uma direção privada. Também foi registrado um número razoável de empresas eficientes sob a direção pública. Além disso, o ano de 1998 foi de transição, muitas empresas estavam sendo reestruturadas. É necessário um estudo mais detalhado sobre a questão do tipo de propriedade, de preferência com dados de outros anos para que se possa analisar a questão dinamicamente. b) Empresas de Geração - Distribuição No segmento geração-distribuição, a análise é ainda mais complicada, pois o número de empresas privadas é menor em relação ao total considerado. Ao todo foram privatizadas seis empresas, duas durante o ano de A CELPE foi privatizada em 20/02/2000, porém, para fins de comparação, está como uma empresa pública. Tabela Escores de eficiência técnica e o tipo de propriedade Empresa DEA-C DEA-V Propriedade Empresa DEA-C DEA-V Propriedade BVESA 0,34 0,42 Pública CLFSC 0,48 0,50 Pública CAIUÁ 0,95 0,96 Pública CNEE 0,79 0,80 Pública CEAM 0,15 0,15 Pública CPEE 0,42 0,52 Pública CEB 0,67 0,76 Pública CPFL 1,00 1,00 Privada CEEE 0,83 0,90 Pública CSPE 0,96 0,98 Pública CELESC 0,66 0,80 Pública DME-PC 1,00 1,00 Pública CELPA 0,53 0,61 Privada (*) EEB 0,90 0,96 Pública CELPE 1,00 1,00 Pública (**) EEVP 0,59 0,62 Pública CEMAT 0,76 0,85 Privada ELEKTRO 0,73 0,87 Privada (*) CENF 1,00 1,00 Pública ELETROCAR 0,38 0,54 Pública CERJ 0,74 1,00 Privada ELFSM 0,88 0,91 Pública CHESP 0,86 0,94 Pública ENERSUL 0,66 0,66 Privada CJE 1,00 1,00 Pública UHENPALMA 0,82 1,00 Pública (*) Privatizada durante o ano de (**) Privatizada após o ano de

11 Das cinco empresas avaliadas como eficientes para o DEA-C, apenas uma empresa é privada (20%). Para o DEA-V, esse percentual foi de 28,57%. No caso do segmento geração-distribuição, as empresas públicas se apresentaram mais eficientes do que as privadas. De uma forma geral, repetindo o que foi dito para o segmento de distribuição, não se pode afirmar que o tipo de propriedade tenha alguma influência na determinação da eficiência. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O modelo monopolista público integrado foi concebido como o tipo de organização mais eficiente para o setor elétrico por muitos anos. Este conceito teve largo uso durante a Década de 1970, quando muitos países nacionalizaram o seu setor elétrico. Há alguns anos, esse tipo de sistema vem sendo muito questionado e a tendência geral em todo o mundo é a da privatização e desregulamentação do setor elétrico. As razões incluem a contínua ineficiência operacional e financeira de parte das empresas verticalizadas públicas (BAGDADIOGLU, PRICE & WEYMAN- JONES, 1996). Em países como o Brasil, ainda em desenvolvimento, o elevado nível de débitos do governo aliado a falta de condições de investimento no setor é uma força a mais para a privatização. No caso do Brasil, além das razões expostas acima, o risco do déficit energético devido ao grande aumento da demanda em detrimento da oferta também foi um fator preponderante. Diante da impossibilidade de novos investimentos no setor por parte do Governo, a grande saída foi a iniciativa privada, capaz de alavancar o setor e impedir o risco da falta de energia. Mesmo com todas as modificações ocorridas não foi possível evitar a convivência com o racionamento de energia em 2001 e ainda no presente ano. Com a abertura do mercado elétrico ao setor privado, surge a necessidade de que o Governo adote uma política de regulação que influa no comportamento das empresas, estabelecendo um sistema adequado de incentivos que oriente suas decisões econômicas. É por isso que a avaliação da eficiência das empresas é de extrema importância, pois, pode fornecer ferramentas para a orientação do corrente processo. O presente estudo apresentou uma natureza exploratória. No ano em questão, a análise indicou que poderia haver um melhor ajustamento na utilização dos fatores de produção utilizados. É importante lembrar que há vários fatores não considerados no modelo analisado. Para o segmento distribuição, as empresas privadas obtiveram um resultado melhor da eficiência. O mesmo não a aconteceu para o segmento geração-distribuição. A questão da eficiência e do tipo de propriedade merece estudos mais detalhados, com uma base de dados maior e mais recente. Em relação ao tipo de retornos de escala, o estudo sugeriu a existência de retornos crescentes para os dois segmentos. Essa hipótese pode ser suportada pela grande diferença na escala de produção das empresas. Nesse caso, a metodologia DEA-V seria a mais indicada. O estudo da eficiência foi prejudicado pela falta de informações consistentes sobre o Setor, o que resultou na utilização de uma base de dados de Atualmente, a situação do Setor é diferente, principalmente pela dinâmica dos acontecimentos nestes últimos três anos. O que se quer enfatizar neste trabalho é a importância da necessidade de avaliação das empresas, como forma de segurança para o próprio Setor. A heterogeneidade dos dados não é um fator decisivo, o grande fator limitante é a ausência de um banco de dados completo contendo informações sobre todas as empresas. A ELETROBRÁS em parceria com a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) disponibilizou um banco de dados com informações econômico-financeiras das empresas do Setor Elétrico Brasileiro ( O que falta ainda, é a divulgação de informações técnico-operacionais a respeito dessas empresas. 364

12 BIBLIOGRAFIA E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ABRADEE Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica ( ANEEL Agência Nacional de Energia Elétrica ( BAGDADIOGLU, N.; PRICE, C. M. W.; WEYMAN-JONES, T. G. Efficiency and ownership in electricity distribution: a non-parametric model of the Turkish experience. Energy Economics, 18: 1-23, BANKER, R. D.; CHARNES, A. COOPER, W.W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies. Management Science, 30: , CBIE Centro Brasileiro de Infra Estrutura ( CHARNES, A; COOPER, W.W.; RHODES, E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2: , CHARNES, A; COOPER, W.W.; LEWIN, A.Y.; SEIFORD, L.M. Data envelopment analysis: theory, methodology and applications. Kluwer Academic Publishers. Boston, DEPRINS, D.; SIMAR, L.; TULKENS, H. Measuring labor efficiency in post offices, In: GASPARINI, C. E. Uma análise da eficiência na provisão de serviços públicos municipais no estado de Pernambuco. Recife, pg. (Mestrado UFPE) ELETROBRÁS Centrais Elétricas Brasileiras S.A. ( ELETROBRÁS. Séries 1999, Séries econômico-financeiras de empresas de energia elétrica, demonstrações contábeis de 31/12/98. Rio de Janeiro, FÄRE, R.; LOVELL, C.A.K. Measuring the technical efficiency of production. Journal of Economic Theory, 19: , FARRELL, M. J. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. 120: , GASPARINI, C. E. Uma análise da eficiência na provisão de serviços públicos municipais no estado de Pernambuco. Recife, pg. (Mestrado UFPE) LIMA, J. L. Políticas de governo e desenvolvimento do setor de energia elétrica. Centro de Memória da Eletricidade no Brasil. Rio de Janeiro, LIMA, E.C.P. Privatização e Desempenho Econômico: Teoria e Evidência Empírica. In: IPEA Texto para discussão nº 532. Brasília, MILIOTIS, P. A. Data envelopment analysis applied to electricity distribution districts. Journal Operacional Research Society, 43(5): , MME Ministério das Minas e Energia ( ONS Operador Nacional do Sistema Elétrico ( RÉGIS, F. A. P. Eficiência de Custo no Setor Bancário Brasileiro. Recife, pg. (Mestrado UFPE) 365

13 RESENDE, M. Relative efficiency measurement and prospects for yardstick competition in Brazilian electricity distribution. Energy Economics, VIDAL, D. N. A. Avaliação da Eficiência Técnica das Empresas de Distribuição de Energia Elétrica Brasileiras Utlizando a Metodologia DEA f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco. Orientador: José Lamartine Távora Junior. YUNOS, J.; HAWDON, D. The efficiency of the national electricity board in Malaysia: an intercountry comparison using DEA. Energy Economics, ZHANG, Y; BARTELS, R. The effect of sample size on the mean efficiency in DEA with na application to Electricity distribution in Australia, Sweden and New Zealand. Journal of Productivity Analysis, 9: ,