Análise de eficiências técnica e de escala das indústrias do Pólo Moveleiro de Ubá

Documentos relacionados
EFICIÊNCIAS TÉCNICA E DE ESCALA NO SETOR SUPERMERCADISTA BRASILEIRO: UMA ANÁLISE NÃO- PARAMÉTRICA

EFICIÊNCIA DA PEQUENA PRODUÇÃO DE LEITE NO ESTADO DE RONDÔNIA

EFICIÊNCIA TÉCNICA NA PRODUÇÃO DE LEITE EM PEQUENAS PROPRIEDADES DA MICRORREGIÃO DE VIÇOSA-MG

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

Fronteira eficiente de produção: uma aplicação para a agropecuária do Rio Grande do Sul

IMPACTOS DAS INEFICIÊNCIAS NAS ELASTICIDADES DE PRODUÇÃO DOS FATORES: UMA ANÁLISE DA AGROPECUÁRIA BRASILEIRA

EFICIÊNCIA RELATIVA DOS SETORES ECONÔMICOS DO RIO GRANDE DO SUL

METOLOGIA. 1. Histórico

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%

FUNÇÃO DE PRODUÇÃO DE FRONTEIRA E TOMADA DE DECISÃO NA AGROPECUÁRIA

7 - Distribuição de Freqüências

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE ENSINO - CCJE DEPARTAMENTO DE ANEX O I. Plano de Ensino

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

Determinantes do desempenho técnico das empresas moveleiras do Arranjo Produtivo Local de Ubá-MG *

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

Prof. Lorí Viali, Dr.

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL

Programação Dinâmica. Fernando Nogueira Programação Dinâmica 1

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH

Capítulo 16: Equilíbrio Geral e Eficiência Econômica

IMPACTOS DA INEFICIÊNCIA NAS ELASTICIDADES DE SUBSTITUIÇÃO DOS FATORES DE PRODUÇÃO AGRÍCOLA

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.

Análise de eficiência técnica na produção de soja nas principais regiões produtoras brasileiras

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE TAGUCHI NA REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROJETOS

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência

Modelo de Alocação de Vagas Docentes

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Testes não-paramétricos

Economia Industrial. Prof. Marcelo Matos. Aula 7

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

), demonstrado no capítulo 3, para

SELEÇÃO DE MODELOS VOLUMÉTRICOS PARA CLONES DE EUCALYPTUS SPP., NO PÓLO GESSEIRO DO ARARIPE

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

Ministério da Educação. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Cálculo do Conceito Preliminar de Cursos de Graduação

EFICIÊNCIA ECONÔMICA DA MAMONEIRA PRECOCE, CULTIVAR BRS ENERGIA, SOB DIFERENTES REGIMES DE IRRIGAÇÃO

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap

EFEITO DA IDADE E MATERIAL GENÉTICO NA FORMA DE ÁRVORES DE Eucalyptus

3. Estatística descritiva bidimensional

Chapter 9 Location INTRODUÇÃO. Localização de Instalações. Problemas de comunicação

Problemas de engenharia

2 Incerteza de medição

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

Prof. Lorí Viali, Dr.

3 Algoritmos propostos

A aplicação da Análise Envoltória de Dados DEA na avaliação da eficiência dos Centros de Distribuição Domiciliária CDD de uma regional dos Correios

METODOLOGIA DO ÍNDICE CARBONO EFICIENTE (ICO2)

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

Aula Características dos sistemas de medição

Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

Regressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação

Associação entre duas variáveis quantitativas

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

MEDO DO DESEMPREGO E SATISFAÇÃO COM A VIDA METODOLOGIA. Versão 2.0

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO

Modelo de Programação Estocástica

2 Principio do Trabalho Virtual (PTV)

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma

6 ALOCAÇÃO POR ÚLTIMA ADIÇÃO (UA)

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson

UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO. Física Experimental. Prof o José Wilson Vieira

Índices de Concentração 1

O íon lantanídeo no acoplamento Russell-Saunders e a classificação de seus estados segundo os subgrupos do grupo GL(4

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

Prof. Lorí Viali, Dr.

Aplicação de um modelo simulado na formação de fábricas

Representação e Descrição de Regiões

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO

Cap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias

Análise Exploratória de Dados

Estatística Aplicada II CORRELAÇÃO. AULA 21 07/11/16 Prof a Lilian M. Lima Cunha

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão. AULA 2.1 Oligopólio em Quantidades (Cournot)

Otimização do Planejamento da Produção de uma Indústria de Calçados

REGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017

u a mesma área, na escala de 1: , tomadas a cada intervalo de 18 dias.

CURSO de ESTATÍSTICA Gabarito

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE TAGUCHI NA REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROJETOS. Uma equação simplificada para se determinar o lucro de uma empresa é:

Análise da eficiência técnica de talhões de café irrigados e não-irrigados em Minas Gerais:

Transcrição:

Análse de efcêncas técnca e de escala das ndústras do Pólo Movelero de Ubá Ana Crstna Mranda Rodrgues (UFV) - rodrgues_81@hotmal.com Suely de Fátma Ramos Slvera (UFV) - sramos@ufv.br Daphne Albert de Fretas (UFV) - daphnealbert@yahoo.com.br Resumo: As organzações devem conhecer os custos e as despesas de suas operações para estruturar um modelo de formação de preços e tomar decsões mas acertadas, além de estabelecer estratégas de segmentação de mercado e gerar lucro. Entretanto, as ndústras do setor movelero de pequenos e médos portes, como, também, as mcroempresas desta atvdade, tendem a ter alguma estrutura de controle de custos, porém, não totalmente sstematzada. Consderando a relevânca do Pólo Movelero de Ubá, onde exste predomnânca de ndústras desses portes, uma questão fo levantada: Qual o nível de efcênca dessas ndústras? O objetvo deste trabalho fo, portanto, analsar as efcêncas técnca e de escala das ndústras do Pólo Movelero de Ubá, em 2007, a partr dos custos de produção. Constatou-se que, das 33 ndústras moveleras analsadas, 4 não apresentaram problema de escala, mas não podendo aumentar o faturamento sem elevação dos custos de produção. Em relação às empresas nefcentes, 10 apresentaram apenas problemas de efcênca de escala, com a correta utlzação dos nsumos (custos de produção), e 19 apresentaram problemas de excesso de nsumos e problemas de escala. Os resultados anda ndcaram que as empresas nefcentes poderam aumentar o faturamento (a) em 19%, caso utlzassem adequadamente os nsumos; e (b) em 28,4% com os mesmos nsumos, se estvessem operando em escala correta. Palavras-chave: Indústra movelera. Custos de produção. Análse de Efcênca. Área temátca: Gestão de Custos para Mcros, Pequenas e Médas Empresas

Análse de efcêncas técnca e de escala das ndústras do Pólo Movelero de Ubá Resumo As organzações devem conhecer os custos e as despesas de suas operações para estruturar um modelo de formação de preços e tomar decsões mas acertadas, além de estabelecer estratégas de segmentação de mercado e gerar lucro. Entretanto, as ndústras do setor movelero de pequenos e médos portes, como, também, as mcroempresas desta atvdade, tendem a ter alguma estrutura de controle de custos, porém, não totalmente sstematzada. Consderando a relevânca do Pólo Movelero de Ubá, onde exste predomnânca de ndústras desses portes, uma questão fo levantada: Qual o nível de efcênca dessas ndústras? O objetvo deste trabalho fo, portanto, analsar as efcêncas técnca e de escala das ndústras do Pólo Movelero de Ubá, em 2007, a partr dos custos de produção. Constatou-se que, das 33 ndústras moveleras analsadas, 4 não apresentaram problema de escala, mas não podendo aumentar o faturamento sem elevação dos custos de produção. Em relação às empresas nefcentes, 10 apresentaram apenas problemas de efcênca de escala, com a correta utlzação dos nsumos (custos de produção), e 19 apresentaram problemas de excesso de nsumos e problemas de escala. Os resultados anda ndcaram que as empresas nefcentes poderam aumentar o faturamento (a) em 19%, caso utlzassem adequadamente os nsumos; e (b) em 28,4% com os mesmos nsumos, se estvessem operando em escala correta. Palavras-chaves: Indústra movelera. Custos de produção. Análse de Efcênca. Área temátca: 12. Gestão de Custos para Mcros, Pequenas e Médas Empresas. 1 Introdução A gestão de custos se apresenta como uma das prncpas ferramentas de planejamento, análse e controle das atvdades operaconas das empresas, vsando à maxmzação dos resultados econômco-fnanceros. Para sso, as organzações devem conhecer seus custos e despesas operaconas, estruturando seu modelo de formação de preços, tomando decsões mas acertadas, estabelecendo estratégas de segmentação de mercado e, fnalmente, gerando lucro. Os custos tornam-se altamente relevantes quando da tomada de decsões em uma empresa. Isto porque, devdo à alta competção, as empresas já não podem mas defnr seus preços de acordo com os custos ncorrdos, e sm, com base nos preços pratcados no mercado em que atuam (FRANCO, 1996). Na ndústra do setor movelero, como em outros setores ndustras, o processo de gestão de custos está centrado na cadea produtva, ncando no projeto e desenho do produto, passando pelo processo de fabrcação, marketng de vendas, dstrbução, assstênca técnca e culmnando com a retrada do mercado. A ndústra movelera braslera, assm como em outros países, está organzada em clusters 1 e apresenta produção geografcamente dspersa por todo terrtóro naconal, localzando-se prncpalmente na regão Centro-Sul do país, que responde por 90% da produção naconal e 70% da mão-de-obra do setor. Os prncpas pólos estão assm dstrbuídos: Grande São Paulo (SP), Bento Gonçalves (RS), Lagoa Vermelha (RS), São Bento do Sul (SC), Arapongas (PR), Ubá (MG), Votuporanga e Mrassol (SP), respectvamente, com uma estrutura bastante fragmentada (ABIMÓVEL, 2006; IBGE, 2008). 1

O setor movelero de Mnas Geras apresentou elevação de 53,99% no faturamento, de 2004 para 2005. O Estado anda partcpou, em 2005, com 1,13% no mercado de exportações do ramo movelero do Brasl (ABIMÓVEL, 2006). O Pólo Movelero de Ubá, especfcamente, apresentou, nos últmos qunze anos, uma elevada taxa de crescmento ao longo do período. Esse nível de atuação torna as ndústras moveleras do Estado um mportante segmento na economa do Brasl, gerando movmento econômco, empregos, contrbução de trbutos e encargos socas. Dante desse mercado e da compettvdade globalzada, entendese que esse ramo empresaral necessta de adequados métodos de gestão em custos. Edt (2006) acrescenta que as ndústras do setor movelero de médo porte tendem a ter alguma estrutura de controle, porém, não totalmente sstematzado, comportamento este dferencado das ndústras do setor movelero de grande porte, que tendem a ter gestão de custos por necessdade de seus volumes de produção e negócos. Em função dsso, uma questão é levantada: Qual o nível de efcênca das ndústras moveleras de Ubá? Assm sendo, este trabalho tem como objetvo analsar as efcêncas técnca e de escala das ndústras do Pólo Movelero de Ubá. 2 Referencal teórco 2.1 A mportânca da gestão de custos A atvdade ndustral dfere da comercal pela complexdade das operações, pos as empresas ndustras compram mercadoras (matéra-prma) de váras espéces e as transformam em novos produtos, agregando os demas fatores da produção, cujo custo total de produção forma o valor dos estoques, e pela venda dentfca-se o custo dos produtos venddos (EIDT, 2006). Hansen e Mowen (2001) consderam que, apesar de os custos de atvdades e processos não aparecerem nas demonstrações fnanceras, conhecê-los é fundamental para a concorrênca das empresas, cujo foco é competr por espaço e permanecer no mercado. Assm, o desempenho e o resultado das empresas estão fortemente vnculados ao processo de gestão de custos em qualquer atvdade econômca. No entanto, Khoury e Ancelevcz (1999) afrmam que são poucas as pequenas e médas empresas, no Brasl, que aplcam técncas de custeo. Isso se deve, prncpalmente, à carênca que estas têm de um bom sstema de nformação. As ndústras consumdoras em escala de materas e componentes para produtos, como também de uma cadea sucessva de custos para gerr as atvdades ndustras, precsam estruturar e mplantar um sstema de apuração de custos desses componentes, para obter nformações do quanto custam seus produtos e atvdades. Uma das mportantes causas dos maus resultados fnanceros e do nsucesso da empresa é a falta de conhecmentos dos custos de seus produtos (DUDICK, 1974). Edt (2006) afrma que os custos precsam ser gerencados e conduzdos de tal forma que cada operação de consumo contrbua no resultado da empresa, ndependente de serem consttuídos por pequenos valores ndvduas. Além dsso, a lucratvdade nem sempre se realza pelo aumento dos preços, uma vez que nem toda pretensão de aumentar o preço é exeqüível, mas, prncpalmente, pela economa e redução de custos e despesas. 2.2 Consderações sobre efcênca O conceto de efcênca em admnstração advém da acetação de que as organzações são sstemas abertos que nfluencam e são nfluencados pelo meo em que estão nserdos. Segundo Olvera (2002), os elementos que compõem este sstema são: os objetvos dos usuáros do sstema e do própro sstema; as entradas, que fornecem o materal e a energa 2

para o processamento; o processamento em s, que transforma o nsumo (entrada) em produto; as saídas correspondentes ao resultado do processo. Para o autor, efcênca é uma medda de rendmento ndvdual dos componentes do sstema. Consderando os nsumos produtvos, o sstema empresa é efcente quando consegue gerar o máxmo de produtos com a tecnologa produtva exstente ou quando se consome o mínmo de nsumos, mantendo-se o mesmo nível de produtos. Ferrera (2005) afrma que a efcênca é tratada na admnstração como uma medda de rendmento global desses sstemas abertos. Daí, a efcênca técnca ser chamada de efcênca produtva ou medda de produtvdade legal. Segundo o autor, a efcênca está nas condções de operaconalzação do sstema, ou seja, na melhor utlzação das entradas para maxmzar as saídas, consderando a tecnologa dsponível. Segundo Gomes e Baptsta (2004), a efcênca é separada em dos componentes: efcênca técnca, que reflete a habldade da frma em obter máxmo produto, dado um conjunto de nsumos; e efcênca alocatva, que reflete a habldade da frma em utlzar os nsumos em proporções ótmas, dados seus preços relatvos. Essas duas meddas consttuem a medda de efcênca econômca total. De acordo com Mller (1981), a efcênca técnca é a relação entre o produto e os nsumos, sendo medda pelas undades físcas do produto comparadas às undades físcas dos nsumos. Assm, a efcênca é uma medda de desempenho relatva, sendo que a melhor prátca é tda como parâmetro para análse dos demas casos. Ferrera (2005) ressalta a mportânca de consderar que a efcênca econômca é uma extensão da efcênca técnca, sendo a prmera condção ndspensável para se atngr a segunda. Isso porque, enquanto a efcênca técnca está preocupada com o aspecto físco da produção, a efcênca econômca se preocupa com os aspectos físco e monetáro da produção. Sob a pressuposção da economa, a efcênca se refere à otmzação dos recursos e à falta de desperdícos, ou seja, a máxma utlzação dos recursos dsponíves para satsfazer as necessdades dos ndvíduos e das organzações (PINDYCK e RUBINFELD, 2005). Ferrera (2005) acrescenta que, na lteratura econômca, as meddas de efcênca são normalmente representadas por uma função de fronteras, sendo efcentes as frmas que se posconam sobre essa frontera, pos essas empresas conseguem maxmzar a produção, mesmo com restrções. 3 Metodologa 3.1 Análse Envoltóra de Dados (DEA) Os modelos de análse envoltóra de dados (DEA) são técncas utlzadas para analsar a efcênca relatva de dferentes undades produtoras, conhecdas como DMU (decson makng unt). O objetvo é construr um conjunto de referêncas a partr dos dados das DMUs e, então, classfcá-las em efcentes ou nefcentes, tendo como referencal essa superfíce formada. Assm, uma pressuposção fundamental na técnca DEA é a de que, se uma DMU A é capaz de produzr Y(A) undades de produto utlzando X(A) undades de nsumos, outras DMUs também podem faze-lo, caso estejam operando efcentemente. A medda de efcênca é relatva e o respectvo valor para uma undade de produção corresponde ao desvo observado em relação àquelas undades consderadas efcentes (GOMES e BAPTISTA, 2004). Entretanto, os autores afrmam que, embora a análse de função de produção e efcênca, pela abordagem de programação matemátca, já tenha começado antes dos anos 70, fo o trabalho de Charnes et al. (1978) que ntroduzu na lteratura o termo Data Envelopment 3

Analyss (DEA), técnca não-paramétrca que utlza a programação matemátca para analsar a efcênca relatva das undades de produção. De acordo com Trola (2005), as técncas não-paramétrcas são aquelas que não exgem suposções sobre as dstrbuções populaconas, podendo ser aplcadas a uma grande varedade de stuações. Segundo Charnes et al. (1994), para estmar e analsar a efcênca relatva das DMUs, a DEA utlza a defnção de ótmo de Pareto, segundo o qual nenhum produto pode ter sua produção aumentada sem que sejam aumentados os seus nsumos ou dmnuída a produção de outro produto, ou, de forma alternatva, quando nenhum nsumo pode ser dmnuído sem ter que dmnur a produção de algum produto. O autor reforça que a efcênca é analsada, relatvamente, entre as undades. Assm, para a execução dos modelos DEA, são necessáros dados referentes aos nsumos e produtos de cada DMU a ser analsada. Cooper et al. (2000) dentfcam alguns pontos para auxlar na escolha dos dados, como: os dados não devem assumr valores negatvos; os nsumos, os produtos e a escolha das DMUs devem refletr o nteresse do pesqusador; a undade de medda dos nsumos e produtos não necessta ser a mesma; e, preferencalmente, o número de varáves (soma de nsumos e produtos) não deve superar em um terço o número de observações (GOMES e BAPTISTA, 2004). Assm, a busca da frontera de efcênca para cada DMU, especfcamente, proporconará a dentfcação daquelas com desempenhos utlzados como referênca para as demas DMUs da amostra (FERREIRA, 2005). Parece, portanto, aproprado o emprego da DEA neste estudo, consderando que as ndústras do Pólo Movelero se apresentam com objetvos semelhantes e utlzam o mesmo conjunto de fatores de produção para a geração de resultados. Gomes e Baptsta (2004) apontam que as avalações das meddas de efcênca podem ser preceddas de duas orentações: (a) orentação nsumo, que consste na redução de nsumos; (b) orentação produto, que enfatza o aumento do produto. Ferrera (2005) acrescenta que a orentação para nsumo busca por redução máxma dos níves de nsumo, mantendo constante o nível do produto, e a orentação produto procura maxmzar o aumento proporconal nos níves do produto, mantendo fxa a quantdade de nsumos. Assm, a efcênca reflete a habldade de uma undade produtva, sob um dado conjunto de nsumos, obter o máxmo produto ou, de outra forma, dado um nível de produção, obter a menor utlzação de nsumos. As meddas de efcênca orentadas para nsumo procuram responder à segunte pergunta: Qual a quantdade de nsumos que pode ser proporconalmente reduzda, sem alterar a quantdade de produto que está sendo produzdo?. Por outro lado, a análse de meddas de orentação produto procura responder à segunte questão: Qual a quantdade de produto que podera ser proporconalmente expandda sem alterar as quantdades de nsumos utlzados? (Coell, 1998, apud Gomes e Baptsta, 2004). Assm, optou-se, neste estudo, trabalhar com meddas de efcênca orentadas para o produto. Os Gráfcos (a) e (b) da Fgura 1 lustram as meddas de efcênca com orentação nsumo e com orentação produto, respectvamente. 4

x/y 2 S x/y 1 2 D A Q R P Z C B A B' 0 (a) O A S x/y 1 0 (b) Z' x/y 1 1 Fonte: Adaptada de Gomes e Baptsta (2004) Fgura 1 Meddas de efcênca com orentação nsumo (a) e orentação produto (b). Segundo Mello et. al. (2003), o peso para cada fator de ponderação (nsumos e produtos) é obtdo por meo da resolução de um problema de programação fraconára, em que cada undade analsada maxmze sua efcênca. Assm, consderem-se k nsumos e m produtos para cada n DMU s. São construídas duas matrzes: a matrz X de nsumos, de dmensões (k x n) e a matrz Y de produtos, de dmensões (m x n), representando os dados de todas as n DMU s. Na matrz X, cada lnha representa um nsumo e cada coluna representa uma DMU. Já na matrz Y, cada lnha representa um produto e cada coluna uma DMU. Para a matrz X, é necessáro que os coefcentes sejam não-negatvos e que cada lnha e cada coluna contenham, pelo menos, um coefcente postvo, sto é, cada DMU consome ao menos um nsumo e uma DMU, pelo menos, consome o nsumo que está em cada lnha. O mesmo racocíno se aplca para a matrz Y. Assm, para a -ésma DMU, são representados os vetores x e y, respectvamente, para nsumos e produtos. Para cada DMU, pode-se obter uma medda de efcênca, que é a razão entre todos os produtos e todos os nsumos. Para a -ésma DMU tem-se: Efcênca da DMU u`y v`x 1 1 2 2 m m = = (1) u y + u y + L+ u y v x + v x + Lv x 1 1 2 2 k k em que u é um vetor (m x 1) de pesos nos produtos e v é um vetor (k x 1) de pesos nos nsumos. Note que a medda de efcênca será uma escalar, devdo às ordens dos vetores que a compõem. Segundo Gomes e Baptsta (2004), o cálculo da efcênca dessa forma pressupõe a aplcação de um conjunto comum de pesos em todas as DMUs. Apesar dsso, exste dfculdade em obter um conjunto comum de pesos para determnar a efcênca relatva de cada DMU. Isto porque as DMUs podem estabelecer valores para os nsumos e produtos de modos dferentes, e, então, adotarem dferentes pesos. Torna-se necessáro, portanto, estabelecer um problema que permta que cada DMU possa adotar o conjunto de pesos que for mas favorável comparado às outras undades. Para seleconar os pesos ótmos para cada DMU, especfca-se um problema de programação matemátca, conforme abaxo. MAX u, v sujeto a : µ y ( µ y j / v x µ, v 0, / v x ), j 1, j = 1,2,..., n. (2) 5

Esta formulação envolve a obtenção de valores para µ e v, de forma que a medda de efcênca para a -ésma DMU seja maxmzada, sujeta à restrção de que as meddas de efcênca de todas as DMUs sejam menores ou guas a um. Caso a efcênca obtda para a DMU testada seja gual a um, ela será efcente em relação às demas; caso contráro, será nefcente, pos exstem DMUs que combnam mas efcentemente os seus nsumos e produtos. Entretanto, Gomes e Baptsta (2004) ctam Charnes et al. (1978) afrmando que a solução em (2) é uma formulação de programação não-lnear estendda de um problema de programa fraconáro, sendo necessára a transformação deste problema, com nfntas soluções possíves, em um problema de programação lnear, com uma únca solução. Essa transformação permtrá a utlzação de um grande número de observações (DMUs) e um número menor de nsumos e produtos. Dessa forma, a formulação lnearzada é a segunte: MAX u, v sujeto a : µ y vx ( µ y j / v x / v x ), = 1; µ, v 0 j 1, j = 1,2,..., n. (3) Segundo Bowln (1998), o modelo apresentado objetva maxmzar a produção vrtual 2, mantendo a condção de que esta produção não pode exceder os nsumos vrtuas em nenhuma DMU. 3.1.1 Modelos com orentação produto e pressuposção de retornos varáves à escala De acordo com Gomes e Baptsta (2004), exstem dos modelos clásscos de DEA com orentação para o produto e para o nsumo: o CCR, com retornos constantes à escala, desenvolvdo por Charnes, Cooper e Rhodes; e o BCC, com retornos varáves à escala, desenvolvdo por Banker, Charnes e Cooper. Segundo os autores, o modelo de retornos constantes à escala (CCR) pode ser reformulado com o objetvo de possbltar retornos varáves às DMUs analsadas (BCC). A déa é ntroduzr uma restrção de convexdade ao modelo CCR, apresentado em (4). MAX φ, λ sujeto a : φ, φy x Xλ 0, λ 0, + Yλ 0, (4) em que y é um vetor (m x 1) de quantdades de produto da -ésma DMU; x é um vetor (k x 1) de quantdades de nsumo da -ésma DMU; Y é uma matrz (n x m) de produtos das n DMUs; X é uma matrz (n x k) de nsumos das n DMUs; λ é um vetor (n x 1) de pesos; θ é uma escalar, cujo valor será a medda de efcênca da -ésma DMU. Caso o valor de θ seja gual a 1, a DMU será efcente; caso contráro, será menor que um. O parâmetro λ é um vetor (n x 1), cujos valores são calculados de forma a obter a solução ótma. Para uma DMU efcente, todos os valores de λ serão zero; para uma DMU nefcente, os valores de λ serão os pesos utlzados na combnação lnear de outras DMUs efcentes, que nfluencam a projeção da DMU nefcente sobre a frontera calculada. Isso sgnfca que, para uma undade 6

nefcente, exste pelo menos uma undade efcente. As undades efcentes serão os benchmarks das nefcentes. Dessa forma, o modelo BCC, que pressupõe retornos varáves à escala, ntroduz uma restrção de convexdade ao modelo CCR, apresentada em (5). MAX φ, λ sujeto a : φ, φy + Yλ 0, x Xλ 0, N λ = 1; λ 0 1 (5) O valor obtdo para θ ndca o escore de efcênca da DMU, ou seja, um valor gual a 1 ndca efcênca técnca da DMU em relação às demas, enquanto um valor menor do que 1 evdenca a presença de nefcênca técnca relatva. Caso a DMU seja nefcente, os valores de λ fornecem os pares daquela undade, ou seja, as DMUs efcentes que servram de referênca para a DMU nefcente. Essa abordagem, segundo Gomes e Baptsta (2004), forma uma superfíce convexa de planos em nterseção, a qual envolve os dados de forma mas compacta do que a superfíce formada pelo modelo de retornos constantes. Com sso, os valores obtdos pela efcênca técnca, com a pressuposção de retornos varáves, são maores do que aqueles obtdos com retornos constantes. Além dsso, o modelo DEA com orentação produto e pressuposção de retornos varáves à escala, apresentado em (5), permte decompor a efcênca técnca em efcênca de escala e efcênca técnca com retornos varáves. A efcênca de escala faz uma projeção de quanto a empresa podera ganhar se estvesse operando na escala ótma (neste caso, com retornos constantes); a efcênca técnca com retornos varáves mede a quantdade utlzada de nsumos, ou seja, a capacdade produtva da empresa, caso estvesse utlzando corretamente seus nsumos. Anda segundo Gomes e Baptsta (2004), se uma DMU é efcente no modelo CCR, então também é efcente no modelo BCC. Isso porque a medda de efcênca técnca obtda no modelo com retornos constantes é composta pela medda de efcênca técnca no modelo com retornos varáves, que trata da pura efcênca técnca e da efcênca de escala. 3.2 Área de estudos e fonte de dados Este estudo tem como referênca as ndústras do setor movelero de Ubá, cadastradas no banco de dados do Sndcato Intermuncpal das Indústras de Marcenara da Ubá - INTERSIND. Embora o unverso de ndústras deste Pólo seja numeroso, com, aproxmadamente, 300 empresas, segundo a ABIMÓVEL (2006), este trabalho resultou de uma abordagem nãoprobablístca, que consste em uma amostragem por convenênca. O convte à partcpação na pesqusa fo envado a todas as empresas cadastradas no Intersnd (108 empresas), no entanto, apenas 33 (trnta e três) se dsponblzaram a partcpar do estudo, fornecendo os dados quanttatvos. Segundo Har et al. (2005), a amostra por convenênca envolve a seleção de elementos de amostra mas dsponíves para tomar parte no estudo e que podem oferecer as nformações necessáras. Para Selltz et al. (1987), a amostra deve ser feta quando o objetvo não é generalzar os resultados, mas sm obter boas déas e opnões crítcas experentes, sendo recomendada para pesqusas nas quas o objetvo é o entendmento dos casos estudados. 7

O método de levantamento de dados e nformações fo realzado por meo de questonáro sem-estruturado, composto por questões fechadas e abertas, que possbltou ao entrevstado complementar as respostas com consderações própras. Todas as questões do questonáro foram relaconadas ao problema estudado e formuladas de modo a responder os objetvos específcos estabelecdos. O questonáro fo aplcado com pré-teste em uma ndústra movelera, estabelecda na mesma regão das escolhdas como partcpantes. O objetvo do pré-teste fo medr a efcênca das perguntas e o funconamento efetvo para obtenção das respostas desejadas. Após sua aplcação e análse, foram efetuados os ajustes necessáros para, em seguda, serem aplcados às ndústras escolhdas. Por meo do levantamento, buscou-se dentfcar e descrever o perfl de cada empresa partcpante do estudo e obter demas nformações necessáras para o desenvolvmento da pesqusa. Todos os questonáros foram aplcados pelos pesqusadores, nclusve o pré-teste. As entrevstas foram apenas dalogadas, sem gravações, evtando constrangmentos aos entrevstados, uma vez que os propretáros reteraram sglo em relação às respostas. Este fato não crou veses na efcênca da coleta de dados. Para calcular as meddas de efcênca técnca e de escala para a amostra das ndústras moveleras, foram utlzadas quatro varáves, três delas relaconadas aos nsumos e a outra relaconada ao produto. Segundo Gomes e Baptsta (2004), as meddas de efcênca podem ser faclmente obtdas com poucos nsumos e produtos. As varáves analsadas foram: Insumos: utlzados os componentes dos custos de produção matéra-prma, mãode-obra e gastos geras de fabrcação, consderando que estes fnalzam na forma de Estoques ou Custo dos Produtos Venddos. (1) Matéra-prma: refere-se aos componentes utlzados para transformação em novos produtos. (2) Mão-de-obra dreta: relaconado ao saláro da mão-de-obra aplcada dretamente ao processo fabrl, com os encargos trabalhstas e prevdencáros. (3) Gastos geras de fabrcação: gastos ncorrdos para manutenção e funconamento da ndústra. Produto: (1) Faturamento: ndcador de ganho médo anual, em reas, com a venda dos produtos fabrcados, cujos nsumos (custos) foram ncdentes. 4 Resultados e dscussão 4.1 A ndústra movelera no Brasl e em Ubá A ndústra de móves caracterza-se, prncpalmente, por dos aspectos: elevado número de mcro e pequenas empresas (famlares e de captal nteramente naconal) e grande absorção de mão-de-obra. Assm, a atvdade movelera conta, aproxmadamente, com 13.500 empresas, sendo, aproxmadamente, 10 (dez) ml mcroempresas, 3 (três) ml pequenas empresas e, apenas, 500 (qunhentas) empresas de porte médo. (ROSSETO e CRUZ, 2005; SILVA e CÂMARA, 2004). A atvdade movelera reúne dversos processos de produção, envolvendo dferentes matéras-prmas e uma grande dversdade de produtos fnas. Ela é segmentada, prncpalmente, em função de materas com que os móves são confecconados (madera, metal e outros) e os usos a que são destnados (em especal, móves para resdênca e para escrtóro). Além dsso, aspectos técncos e mercadológcos das empresas condconam a especalzação em um ou dos tpos de móves, por exemplo, de coznha e banhero (GORINE, 1998). 8

Segundo Gorne (1998), exstem dos modelos organzaconas bem suceddos na ndústra movelera européa: o alemão, mas concentrado, onde predomnam as empresas médas e grandes, cujas prncpas vantagens compettvas são baseadas em economas de escala, tanto na produção como na comercalzação e no fnancamento; e o talano, baseado em pequenas frmas novadoras (tecnologa e desgn), especalzadas em determnados nchos e cujo tamanho reduzdo mplca maor flexbldade para atender às varações da demanda. De acordo com Câmara et al. (2008), em relação ao desenvolvmento dos pólos moveleros no Brasl e suas característcas de formação, é váldo ressaltar que o modelo é dferente do alemão (grandes empresas) e do talano (pequenas empresas assocadas), confgurando um pólo msto. A compettvdade da ndústra movelera braslera pode ser amplada em um rtmo mas ntenso devdo à crescente adoção de novas tecnologas, desgn dferencado e suporte fnancero e estratégco para as empresas menores. Sua mportânca também é estratégca no que tange à geração de empregos porque é uma ndústra ntensva em mão-de-obra. Em relação ao pólo movelero de Ubá, stuado na Zona da Mata em Mnas Geras, sendo composto pelas cdades de Ubá (prncpal do pólo), Vsconde do Ro Branco, São Geraldo, Tocantns, Praúba, Ro Pomba, Rodero e Gudoval. Este pólo fo o prmero do setor em Mnas Geras, sendo composto em sua maora por mcro e pequenas empresas, consttundo o mas mportante do Estado e fgura entre os sete mas mportantes do país, com mas de 400 ndústras (FERNANDES e OLIVEIRA JÚNIOR, 2002). A exportação de móves, em 2006, respondeu por 43% de todos os produtos exportados pela regão do pólo de Ubá e por 31% das exportações de móves do Estado de Mnas Geras, totalzando mas de US$6,3 mlhões. Já em 2007, o crescmento das exportações, comparando-se com 2006, fo de 17,3%, sendo exportado mas de US$7,6 mlhões crando um saldo postvo de US$ 1,1 mlhão (FIEMG, 2008). Os prncpas móves fabrcados pelas empresas analsadas são lustrados na Tabela 1. O tem Outros representa as empresas fabrcantes de gaolas e de aramados para móves, produtoras de serragem de madera, como, também, fábrcas e acessóros para móves. A madera e o aço são os prncpas materas usados na fabrcação dos móves. Tabela 1 - Prncpas produtos fabrcados pelo Pólo Movelero de Ubá Prncpas produtos % Prncpas produtos % Salas de jantar 14,7 Gabnetes para coznha 2,9 Dormtóro 14,7 Móves para escrtóro 2,9 Mesas e caderas 8,8 Toucador 2,9 Racks e estante 8,8 Cômoda 2,9 Cama 5,9 Sala 2,9 Guarda-roupas 5,9 Kt de coznha 2,9 Caderas para decoração 5,9 Roupero 2,9 Estofados 2,9 Outros 8,7 Home 2,9 Fonte: Resultados da pesqusa. 4.2 Análse de efcênca da ndústra movelera O modelo DEA fo utlzado, ncalmente, pressupondo-se retornos constantes à escala, com objetvo de se obter a medda de efcênca técnca para cada ndústra da amostra. Posterormente, fo retrada a pressuposção de retornos constantes à escala, acrescentando-se uma restrção de convexdade, a qual possbltou a obtenção das meddas de efcênca de retornos varáves com orentação produto. Com essas duas meddas, fo possível calcular a efcênca de escala. 9

A Tabela 2 sntetza os resultados obtdos, separando-se as ndústras moveleras de acordo com as meddas de efcênca alcançadas. Tabela 2 - Dstrbução das ndústras moveleras segundo escores de efcênca técnca e de escala, obtdos nos modelos DEA Empresa Efcênca (retornos constantes) Efcênca (retornos varáves) Efcênca de escala 1 0.544 0.684 0.795 2 0.278 0.391 0.711 3 0.339 0.723 0.469 4 0.719 1.000 0.719 5 0.953 1.000 0.953 6 0.561 0.811 0.692 7 0.384 0.811 0.473 8 0.339 0.340 0.997 9 0.509 0.914 0.557 10 1.000 1.000 1.000 11 0.770 0.885 0.870 12 0.796 0.948 0.840 13 0.293 0.603 0.486 14 0.473 0.668 0.708 15 0.520 0.528 0.985 16 0.649 1.000 0.649 17 0.340 0.405 0.839 18 0.610 1.000 0.610 19 0.466 0.864 0.540 20 0.339 0.649 0.522 21 1.000 1.000 1.000 22 0.324 1.000 0.324 23 0.425 1.000 0.425 24 0.552 1.000 0.552 25 0.451 0.456 0.990 26 1.000 1.000 1.000 27 1.000 1.000 1.000 28 0.378 1.000 0.378 29 0.526 0.588 0.895 30 0.742 1.000 0.742 31 0.534 0.549 0.974 32 0.299 0.928 0.323 33 0.614 1.000 0.614 E = 1,0 4 14 4 Total 33 33 33 Méda 0.567 0.810 0.716 Desvo-padrão 0,229 0,220 0,223 Fonte: Resultados da pesqusa. Sob a análse de retornos constantes à escala, verfca-se que, das 33 ndústras moveleras da amostra, apenas quatro obtveram máxma efcênca técnca e, por sso, estão operando sem problema de escala. A efcênca técnca total (retornos constantes) é composta pela efcênca técnca (retornos varáves) e pela efcênca de escala. O nível médo de nefcênca técnca desta medda é de 0,433 (1-0,567). Como a nefcênca da empresa mede a quantdade que se pode expandr do produto (neste caso, o faturamento) sem mas nsumos, as ndústras nefcentes podem, em méda, expandr seu faturamento em 43,3%, sem que seja necessáro o aumento dos custos de produção. É mportante ressaltar que as ndústras moveleras que alcançaram máxma efcênca técnca não podem expandr seu faturamento sem a ntrodução de mas nsumos, pos já se 10

encontram na frontera efcente. Entretanto, as demas podem fazê-lo, tendo como referênca aquelas com efcênca técnca gual a um. A nefcênca técnca com retornos varáves mede a utlzação excessva de nsumos, ou seja, a capacdade produtva da empresa, caso ela estvesse utlzando corretamente seus nsumos. Pela Tabela 2, pode-se dentfcar que 14 ndústras da amostra apresentaram máxma efcênca técnca com retornos varáves e 19 dagnostcaram nefcênca na utlzação de nsumos, ou seja, dos custos de produção. Em relação à efcênca de escala, que faz uma projeção de quanto a empresa podera ganhar se estvesse operando na escala ótma (neste caso, com retornos constantes), apenas quatro demonstraram grau máxmo (1,0), estando, também, na frontera de retornos constantes. Sendo assm, 29 empresas apresentaram operação de escala naproprada (nefcênca de escala). As mesmas ndústras que estão operando com retornos constantes à escala foram ncluídas na escala ótma de produção (efcênca de escala), enquanto aquelas que operaram fora da faxa de retornos constantes de escala, também, não foram ncluídas na escala ótma de produção. As médas de pura efcênca técnca e de efcênca de escala são de 0,810 e 0,716, respectvamente. Isso sgnfca que as ndústras nefcentes poderam, em méda, aumentar o faturamento em 19% utlzando corretamente os nsumos (sem excesso). Se estvessem operando na escala correta, poderam aumentar o faturamento em até 28,4%, sem a necessdade de aumentarem os nsumos. Sendo assm, pode-se perceber que o problema das ndústras moveleras nefcentes é a escala ncorreta, apesar da utlzação dos nsumos apresentar necessdade de melhoras. Ou seja, há, proporconalmente, mas problemas de escala que desperdíco de nsumos nas ndústras nefcentes. Analsando o uso ncorreto de nsumo e a nefcênca de escala, os dados apresentados na Tabela 3 descrevem a stuação méda das empresas, em 2007. Verfcada a partcpação dos custos de cada componente de produção em relação ao faturamento, pode-se perceber que nas empresas efcentes os custos da matéra-prma, da mão-de-obra e dos gastos geras de fabrcação correspondem, respectvamente, a 9,5%, 21,6% e 7,7%; nas empresas nefcentes, essas partcpações chegam a 24,7%, 14,5% e 13,4%, respectvamente. As ndústras efcentes superam as nefcentes apenas nos custos relaconados à mão-de-obra. Conforme menconado, sob a condção de que não há desperdícos de nsumos nas ndústras efcentes, elas não conseguem aumentar o faturamento com as atuas quantdades de nsumos. Por outro lado, se as empresas nefcentes corrgrem seus problemas de utlzação de nsumo e de nefcênca de escala, podem aumentar, em méda, 19% e 28,4%, respectvamente, o faturamento da empresa. Tabela 3 - Produto e nsumos dos latcínos utlzados na amostra, em 2007 Especfcação Undade Efcentes Inefcentes Total Faturamento R$/ano 3.680.172,25 7.192.483,58 10.872.655,83 Matéra-prma R$/ano 349.390,39 1.778.582,41 2.127.972,80 Mão-de-obra R$/ano 796.216,45 1.044.337,19 1.840.553,64 Gastos geras de fabrcação R$/ano 283.373,42 961.568,63 1.244.942,05 Total de empresas - 4 29 33 Fonte: Resultados da pesqusa. Entretanto, a caracterzação da nefcênca de uma empresa não é sufcente para orentá-la no sentdo de melhorar seu grau de efcênca. É precso dentfcar quanto desta nefcênca é provenente da escala ncorreta de produção e quanto podera ser melhorado, caso sejam elmnados os excessos no uso dos nsumos. 11

De acordo com a Tabela 2, das 31 empresas consderadas nefcentes, 14 apresentaram efcênca na utlzação de nsumos (efcênca técnca varável) e escala ncorreta de produção (nefcênca de escala). A nefcênca de escala pode ocorrer devdo ao fato de a ndústra movelera operar abaxo da escala ótma (retornos crescentes) ou acma da escala ótma (retornos decrescentes). Se a empresa estver abaxo da escala ótma, pode aumentar a produção a custos decrescentes, ou seja, ocorrerá economa de escala. Por outro lado, se estver acma da escala ótma, o aumento na produção ocorrerá a custos crescentes, ou seja, haverá deseconoma de escala. Para detectar se as nefcêncas de escala são devdas ao fato de a ndústra movelera operar na faxa de retornos crescentes ou na faxa de retornos decrescentes, dstrbuíram-se as empresas da amostra segundo o tpo de retorno e o grau de pura efcênca técnca, conforme dados da Tabela 4. Tabela 4 - Dstrbução dos latcínos segundo o tpo de retorno e o grau de efcênca técnca Tpo de retorno Efcentes Inefcentes Total Crescente - 8 8 (24,2%) Constante 4-4 (12,1%) Decrescente - 21 21 (63,7%) Total 4 29 33 (100,0%) Fonte: Resultados da pesqusa. Quanto ao tpo de retorno, a amostra de 33 ndústras do Pólo Movelero de Ubá pode ser assm dstrbuída: quatro empresas (12,1%) se apresentaram efcentes, na faxa de retornos constantes (escala ótma); 31 empresas (93,9%) apresentaram problemas técncos e/ou de escala. Entretanto, é mportante ressaltar que, das 31 empresas nefcentes, 8 delas encontraram-se na faxa de retornos crescentes, enquanto 21 se apresentaram com retornos decrescentes. Os dados apresentados na Tabela 5 descrevem as médas do faturamento médo, nsumos utlzados e grau de alavancagem operaconal 3, segundo o tpo de retorno à escala. Tabela 5 Produto e nsumos dos latcínos segundo o tpo de retorno à escala Especfcação Undade Tpo de retorno Crescente Constante Decrescente Faturamento R$/ano 629.083,38 3.680.172,25 9.692.826,51 Matéra-prma méda R$/ano 206.544,34 349.390,39 2.649.681,11 Mão-de-obra R$/ano 49.089,02 796.216,45 1.423.479,35 Gastos geras de fabrcação R$/ano 60.868,32 283.373,42 1.304.692,55 Grau de alavancagem operaconal 1,75 1,35 1,58 Fonte: Resultados da pesqusa. Conforme esperado, as empresas abaxo da escala ótma de produção (retornos crescentes) possuem faturamento menor, grau de alavancagem operaconal maor (1,96) e, portanto, rsco maor. Enquanto aquelas que estão acma da escala ótma (retornos decrescentes) apresentam faturamento maor, grau de alavancagem operaconal menor (1,53) e rsco menor. O faturamento médo das empresas que estão operando na escala ótma de produção é de R$3,7 mlhões/ano, grau de alavancagem operaconal mas próxmo de 1,0, apresentando, pos, rsco moderado. 12

5 Consderações fnas Os resultados encontrados permtram conclur que, sob a análse de retornos constantes à escala, das 33 ndústras moveleras, apenas quatro obtveram máxma efcênca técnca, operando sem problema de escala, mas não podendo expandr o faturamento sem aumento de seus custos de produção. Como a nefcênca da empresa mede a quantdade que se pode expandr do produto sem a necessdade de mas nsumos, as ndústras nefcentes podem, em méda, expandr seu faturamento em 43,3%, sem que sejam necessáros aumentos dos custos de produção. Em relação à efcênca técnca com retornos varáves, que mede a utlzação de nsumos, pôde-se dentfcar que 14 empresas da amostra apresentaram efcênca máxma. Quanto às demas (19 empresas), dagnostcadas como nefcentes, poderam aumentar, em méda, 19% seu faturamento, caso utlzassem corretamente os nsumos (sem excesso). Quanto à efcênca de escala, que faz uma projeção de quanto a empresa podera ganhar se estvesse operando na escala ótma (neste caso, com retornos constantes), apenas quatro demonstraram grau máxmo (1,0), estando também na frontera de retornos constantes. Sendo assm, 29 empresas apresentaram operação de escala naproprada (nefcênca de escala), podendo aumentar seu faturamento em 28,4% se estvessem operando em escala correta. As mesmas ndústras que estão operando com retornos constantes à escala foram ncluídas na escala ótma de produção (efcênca de escala), enquanto aquelas que estão operando fora da faxa de retornos constantes de escala não foram ncluídas na escala ótma de produção. Sendo assm, pode-se perceber que há, proporconalmente, mas problemas de escala que desperdíco de nsumos nas ndústras nefcentes. Em relação ao tpo de retorno, as quatro empresas efcentes (12,1%) estão na faxa de retornos constantes (escala ótma). Entre as nefcentes, 8 (24,2%) apresentam retornos crescentes e 21 (63,7%) se encontram na faxa de retornos decrescentes. Conforme esperado, as empresas abaxo da escala ótma de produção (retornos crescentes) possuem faturamento menor e grau de alavancagem operaconal maor, enquanto as que estão acma da escala ótma (retornos decrescentes) apresentam faturamento maor e grau de alavancagem operaconal menor. Assm, os resultados contrbuíram para fortalecer as pressuposções de (1) Olvera (2002) e Ferrera (2005), ao tratarem efcênca como medda de rendmento ndvdual dos componentes do sstema, sendo refletda pela melhor utlzação das entradas para maxmzar as saídas, consderando a tecnologa dsponível; (2) Hansen e Mowen (2001), ao consderarem que efcênca e resultado estão fortemente vnculados ao processo de gestão de custos; (3) Dudck (1974), ao defender que as ndústras consumdoras em escala de materas e componentes para produtos precsam estruturar e mplantar um sstema de apuração de custos desses componentes, para obter nformações do quanto custam seus produtos e atvdades, consderando que uma das mportantes causas dos maus resultados fnanceros e do nsucesso da empresa é a falta de conhecmentos dos custos de produção; (4) Edt (2006), ao afrmar que a lucratvdade nem sempre se realza pelo aumento dos preços, uma vez que nem toda pretensão de aumentar o preço é exeqüível, mas, prncpalmente, pela economa e redução de custos e despesas. Bblografa ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DAS INDÚSTRIAS DO MOBILIÁRIO ABIMÓVEL. Panorama do setor movelero. Dsponível em <http://www.abmovel.com/?pg=panorama_setor>. Acesso em 15 mar. 2008. 13

BOWLIN, W. F. Measurng performance: an ntroducton to data envelopment analyss (DEA). Journal of Costs Analyss and Management. Fall, p. 3-27, 1998. CÂMARA, M. R. G.; STEFANO, S. R.; DUTRA, I. S.; GIMENEZ, F. A. P.; ALIGLERI, L. A.; GUERREIRO, G. A.; SOUZA, N. M.; SCARAMUZZA, B. C. Cluster movelero no Norte do Paraná e o sstema local de dssemnação de novações. In: VI SEMEAD Semnáro em Admnstração FEA/USP. São Paulo, 2003. Dsponível em <http: www.ead.fea.usp.br/semead/6semead/pnee/>. Acesso em 20 jun. 2008. CHARNES, A.; COOPER, W. W.; LEWIN, A. Y.; SEIFORD, L. M. Data envelopment analyss: theory, methodology and applcaton. Dordrecht: Kluwer Academc, 1994. COOPER, W.W., SEIFORD, L.M., TONE, K. Data envelopment analyss: a comprehensve text wth models, applcatons, references and DEA-Solver software. Norwell, Massachusetts: Kluwer Academc Publshers, 2000. DUDICK, T. S. Controle de custos ndustras. Tradução Danlo A. Noguera. São Paulo: Atlas, 1974. EIDT, J. Gestão de custos em ndústras do setor movelero estabelecdas na regão do Oeste do Estado de Santa Catarna: um estudo multcasos. Dssertação (Mestrado em Cêncas Contábes) - Curso de Pós-Graduação em Cêncas Contábes da Unversdade Regonal de Blumenau, Blumenau, 2006. FEDERAÇÃO DAS INDÚSTRIAS DO ESTADO DE MINAS GERAIS FIEMG. Exportação. Dsponível em <http://www.femg.org.br/default.aspx?tabd=38>. Acesso em 10 jun. 2008. FERNANDES, C. L. DE L.; OLIVEIRA JÚNIOR, R. H. Cluster no setor movelero: um estudo das potencaldades da regão de Ubá (MG). In: X Semnáro sobre Economa Mnera, 2002. FERREIRA, M. A. M. Efcênca técnca e de escala de cooperatvas e socedades de captal na ndústra de latcínos do Brasl. Tese (Doutorada em Economa Aplcada) - Curso de Pós-Graduação em Economa Aplcada da Unversdade Federal de Vçosa, Vçosa, 2005. FRANCO, H. Contabldade ndustral. 9.ed. São Paulo: Atlas, 1996. GOMES, A. P.; BAPTISTA, A. J. M. dos S. Análse envoltóra de dados: concetos e modelo báscos. In: SANTOS, M. L. dos; VIEIRA, W. da C. (Orgs.). Métodos quanttatvos em Economa. Vçosa: Edtora UFV, 2004. GORINE, A. P. Panorama do setor movelero no Brasl, com ênfase na compettvdade externa a partr do desenvolvmento da cadea ndustral de produtos sóldos de madera. Ro de Janero: BNDES, 1998. (Panorama Setoral, 8). HAIR Jr., J. F.; BABIN, B.; MONEY, A. H.; SAMOUEL, P. Fundamentos de métodos de pesqusa em Admnstração. Tradução Lene Belon Rbero. Porto Alegre: Bookman, 2005. 14

HANSEN, D. R.; MOWEN, M. M. Gestão de custos: contabldade e controle. Tradução Robert Bran Taylor. São Paulo: Ponera, 2001. IBGE Pesqusa Industral Mensal Produção Físca Brasl. Dsponível em: http://www.bge.gov.br/home/estatstca/ndcadores/ndustra/pmpfbr/pmpfbr_200712_3.sht m. Acesso em 21 jun. 2008. KHOURY, C.Y., ANCELEVICZ, J. A utlzação do sstema de custos ABC no Brasl. Revsta de Admnstração de Empresas REA, São Paulo, v.39, n.1, p.55-63, jan.-mar. 1999. LEONE, George Sebastão Guerra. Custos: planejamento, mplantação e controle. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2000. MILLER, R. L. Mcroeconoma: teora, questões e aplcação. Tradução Sara Gedanke. São Paulo: McGraw-Hll do Brasl, 1981. OLIVEIRA, D. de P. R. de. Sstema, organzação e métodos: uma abordagem gerencal. 13 ed. São Paulo: Atlas, 2002. PINDYCK, R. S.; RUBINFELD. D. L. Mcroeconoma. Tradução Eleutéro Prado e Thelma Gumarães. 6 ed. São Paulo: Pearson Prentce Hall, 2005. ROSSETO, C. Rcardo; CRUZ, C. M. L. O estudo da ndústra de móves de Lagoa Vermelha, baseado na compettvdade sstêmca, segundo modelo IAD, na percepção dos representantes do nível mcro. Passo Fundo: UPF, 2005. v.13. SELLTIZ, C.; WRIHTSMAN, L. S.; COOK, S. W. Métodos de pesqusa nas relações socas. Tradução Mara Martha Hübner D Olvera, Mram Marnott Del Rey. 2 ed. São Paulo: EPU,1987. SILVA, V. M. R. da; CÂMARA, M. R. G. da. A ndústra de móves em Londrna. Semna: Cêncas Socas e Humanas, Londrna, v. 25, p. 43-56, set. 2004. Dsponível em <http://www.uel.br/proppg/semna/pdf/semna_25_1_21_34.pdf>. Acesso em 25 ma. 2008. TRIOLA, M. F. Introdução à Estatístca. 9 ed. Tradução Vera Regna Lma de Faras e Flores. Ro de Janero: LTC, 2005. WESTON, J. F.; BRIGHAM, E. F. Fundamentos da admnstração fnancera. 10 ed. Tradução Sdney Stancatt. São Paulo: Pearson Educaton do Brasl, 2000. 1 A Confederação Naconal da Indústra do Brasl (CNI) concetua cluster como agrupamento, numa referênca geográfca, a aglomeração de empresas al localzadas que desenvolvem suas atvdades de forma artculada e com uma lógca econômca comum, a partr, por exemplo, de uma dada dotação de recursos naturas, da exstênca de capacdade laboral, tecnológca ou empresaral local, e da afndade setoral dos seus produtos. 2 A produção vrtual advém da combnação de duas DMUs para formar uma DMU composta (vrtual), que utlza uma combnação de nsumos para produzr uma combnação de produtos. Desde que essa DMU não, necessaramente, exsta, ela é denomnada DMU vrtual. A déa central é encontrar a melhor DMU vrtual para cada DMU real (Gomes e Baptsta, 2004). 3 O grau de alavancagem operaconal (GAO) se refere à mudança no lucro operaconal resultante de uma determnada mudança percentual nas vendas (WESTON e BRIGHAM, 2000). 15