AS PESQUISAS E OS MÉTODOS DE AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO EM GESTÃO DE AEROPORTOS ANTONIO RODOLFO ARAÚJO MARCOS ( rodolfoproducao@yahoo.com.br ) UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE LUCIANO FERREIRA ( ferreira@ufrnet.br ) UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE Resumo: A importância do setor aéreo remete a necessidade da realização de estudos sobre gerenciamento de aeroportos, sejam análises qualitativas ou quantitativas, visando auxiliar o processo de tomada de decisões. Diante disso, o artigo objetiva pesquisar e analisar as principais abordagens quantitativas apresentadas na literatura (brasileira e internacional) sobre o tema. No contexto brasileiro, os aeroportos apresentam-se no limite da sua capacidade e necessitam de investimentos. Assim, o estudo caracterizado como descritivo, analisou 25 artigos nas principais bases de dados, detectou-se algumas fragilidades nos modelos aplicados e apresentou uma metodologia a ser aplicada nos aeroportos diante de uma perspectiva de longo prazo em relação à demanda. Palavras-chave: aeroportos; gestão; métodos quantitativos; survey. 1. Introdução Desde a sua criação os meios de transporte se tornaram essenciais para o deslocamento de pessoas e objetos, se associando diretamente com o crescimento econômico das nações. O transporte aéreo é o tipo de modal mais rápido, dinâmico, e com melhor relação custo/benefício quando comparado com outros tipos de modais. Com isso, o transporte aéreo se popularizou no Brasil e a administração dos aeroportos e das companhias aéreas se tornou indispensável para o desenvolvimento brasileiro como, aponta a Mckinsey & Company (2010). Nos últimos anos a economia brasileira tem sustentado o crescimento do PIB, milhões de brasileiros têm ingressado na chamada classe social C, aumento do poder aquisitivo e do poder de consumo. Paralelamente, o setor aéreo registra aumento no número de passageiros e carga transportada. Os principais aeroportos do Brasil são administrados pela Infraero, empresa pública nacional responsável por aproximadamente 97% do movimento do transporte aéreo regular do país e operam com 100% da carga aérea importada. Em 2011, a empresa contabilizou 2,6 milhões de pousos e decolagens de aeronaves nacionais e estrangeiras, transportando 155,3 milhões de passageiros, e 1,2 bilhão de quilos processados nos Terminais de Logística de Carga. No Brasil, os aeroportos são administrados pela estatal Infraero que possui como missão Prover infraestrutura e serviços aeroportuários e de navegação aérea, contribuindo 1/13
para a integração nacional e o desenvolvimento sustentável do país. Entre os principais desafios do setor aéreo brasileiro, segundo Mckinsey & Company (2010), estão à expansão célere da infraestrutura aeroportuária; o aumento da capacidade de geração de caixa; e a garantia de níveis adequados de serviços. Segundo a Infraero (2011), a variação no número de aeronaves e passageiros obteve uma variação positiva de, respectivamente, 9,26% e 15,8% quando comparado com o ano anterior. Nesse contexto, o setor de aviação civil tem diante de si o desafio de superar obstáculos decorrentes de seu vigoroso crescimento na última década (MCKINSEY & COMPANY, 2010). Ainda, deve-se considerar a realização de eventos como a Copa do Mundo em 2014 e os jogos Olímpicos que exigem investimentos para aumentar a capacidade dos aeroportos brasileiros. Neste sentido, segundo o TCU (2012) cerca de 6,5 bilhões de reais já estão sendo aplicados em obras nos aeroportos das cidades sede da Copa do Mundo de 2014. Com pode-se perceber, o atual contexto do setor aéreo implica em um crescimento acentuado nas viagens aéreas podendo ultrapassar a capacidade dos aeroportos e do sistema de controle de tráfego aéreo, assim Ashford e Wright (1992) alerta para o surgimento de grandes inconvenientes, altos custos, queda na qualidade do serviço, e preocupações com a diminuição da segurança nesse cenário. Portanto, a partir dos desafios impostos pelo cenário ora apresentados, o presente artigo tem como principal objetivo pesquisar e analisar as principais abordagens quantitativas apresentadas na literatura (brasileira e internacional) para a gestão de aeroportos, a idéia principal é verificar se tais modelos são aptos a analisar adequadamente o setor alvo deste trabalho diante da eminente necessidade de avaliação e planejamento a longo requerida. Para tal, foram identificados os principais periódicos que publicam artigos sobre o tema, bem como os métodos de gestão de aeroportos utilizados, além de avaliar as potencialidades dos métodos propostos. 2. Métodos quantitativos de análise de decisão Nessa seção são apresentados os conceitos básicos sobre os principais modelos quantitativos debatidos ao longo do trabalho. Procura-se elucidar os principais termos envolvidos e destacar suas particularidades, considerando que são ferramentas analíticas utilizadas amplamente na promoção da eficiência e eficácia organizacional em todos os níveis de gestão. Inicialmente, a é uma técnica para auxiliar o processo de tomada de decisão visando obter um aumento da eficiência. O objetivo da técnica DEA é construir um conjunto de referência, permitindo a classificação das DMUs (unidade tomadora de decisão) em unidades eficientes ou ineficientes, tendo como referencial a superfície formada por esse conjunto (SOARES DE MELLO et al., 2005). DEA pode ser descrita como um procedimento matemático, baseado em programação linear, capaz de encontrar o conjunto de pesos que maximiza a eficiência de uma DMU, o que permite a obtenção de um índice que incorpora múltiplos inputs e múltiplos outputs, sem a necessidade de convertê-los para uma base comum. (REINAS; MARIANO; REBELATTO, 2011). Os resultados obtidos com o método DEA não podem ser generalizados, pois são baseados em dados de um período específico no qual se pretende analisar. Esse método é vantajoso para definir as fronteiras de eficiência entre os objetos de estudo. 2/13
Lógica Nebulosa (do inglês, Fuzzy Logic) é uma lógica multivalorada capaz de absorver informações vagas, normalmente descritas em uma linguagem natural (línguas faladas ou escritas) e convertê-las para um formato numérico, de fácil manipulação computacional. Procura modelar, os modos imprecisos do raciocínio humano, auxiliando na habilidade humana de tomar decisões (NETO et al., 2006). Assim, é baseada em palavras (termos lingüísticos), não em números, por exemplo, para designar a performance de um dados aeroporto pode-se utilizar os termos excelente, muito bom, regular, precário. O processamento deste tipo de informação requer tratamento adequado, normalmente modelos de decisão que utilizam lógica fuzzy passam pelas etapas de fuzificação, inferência, defuzificação. Assim como Lógica Nebulosa, modelos probabilísticos também podem operar em ambientes onde existem informações parciais (incompletas) ou aproximadas (não exatas), que caracterizam situações de incertezas utilizando ferramentas como a Teoria da Probabilidade com enfoque Bayesiano. Em particular, uma Rede Bayesiana pode ser vista como um modelo de decisão que utiliza teoria dos grafos, condições de Markov e distribuição de probabilidades para representar uma situação, suas variáveis e estados e a partir disto realizar inferências. Formalmente, uma rede de bayes é definida por Xiang (2003) como um grafo acíclico orientado onde os nodos são variáveis aleatórias e os arcos representam relações de dependência probabilística direta entre os nodos que conectam. A intensidade do relacionamento de um dado nodo com seus pais é dado pelo teorema da probabilidade condicional. Diferentes modelos multicritério são apresentados na literatura, Gomes et al. (2009), apresentam uma boa revisão sobre o tema. O método Electre, em particular, está relacionado a escola francesa e é composta por diferentes modelos: Electre I, II, III, IV, IS e TRI. Estes métodos apresentam duas etapas principais em comum: (1) construção das relações sobreclassificação, e (2) a exploração dessas relações para classificar as alternativas. Diferentes métodos ELECTRE apresentam diferenças em como definir as relações de sobreclassificação entre as alternativas e também como aplicam estas relações para obter a classificação final das alternativas (WANG e TRIANTAPHYLLOU, 2008). Por outro lado, a programação linear, ver por exemplo Goldbarg e Luna (2005), está relacionado a problemas de otimização onde tanto a função objetivo como as restrições são lineares, buscando a distribuição eficiente de recursos limitados para atender um determinado objetivo, em geral, maximizar lucros ou minimizar custos. Dessa forma, a partir da definição de uma função objetivo e de um conjunto de restrições, a programação linear tem como principal propósito buscar a solução ótima de um problema, uma vez definida. Por fim, a publicação do livro Industrial Dynamics por Jay Wright Forrester em 1961 deu início à área de System Dynamics (SD) como uma metodologia de modelagem e simulação para tomada de decisões. Como o nome sugere, SD busca entender a evolução de um sistema ao longo do tempo. A premissa central da abordagem é que o comportamento de um sistema é determinado por sua estrutura interna. Assim, usando de uma linguagem própria para modelar um sistema, é possível investigar o seu comportamento ao longo do tempo. Isto significa testar os diferentes tipos de comportamento que o sistema real pode ter, tornando viável a identificação e avaliação de melhorias potenciais (STERMAN, 2000). 3/13
3. Metodologia da pesquisa sobre gestão de aeroportos A pesquisa sobre gestão de aeroportos apresentada neste trabalho foi realizada nas bases de dados Institute of Scientific Information (ISI), Science Direct, Scopus e Scielo envolvendo o período de 1993 até 2012. Na pesquisa realizada utilizou-se, inicialmente, as palavras-chave airport management, airport performance e aeroportos. A partir dos artigos encontrados na primeira busca, selecionou-se somente os artigos que estivessem alinhados com os assuntos de capacidade, demanda e eficiência dos aeroportos. Figura 01: Fluxograma sobre o processo de seleção de artigos Fonte: Elaborado pelos autores Com a primeira etapa realizada observou-se os periódicos e suas respectivas classificações pela Qualis/CAPES e pelo Fator de Impacto (FI). Assim, iniciou-se a leitura dos artigos focando no objetivo do trabalho e na metodologia empregada. Posteriormente, outra pesquisa foi realizada usando os argumentos airport com métodos quantitativos de avaliação de desempenho, como de Dados e lógica fuzzy, utilizados nos artigos selecionados anteriormente. A Figura apresenta o gráfico com as etapas metodológicas realizadas. As pesquisas são classificadas, segundo Gil (2002), com base nos objetivos e nos procedimentos adotados. A partir disso, a pesquisa sobre o setor aéreo brasileiro, que objetiva descrever características adotadas em pesquisas e descobrir associação entre as variáveis que compreende uma determinada área de estudo, trata-se de uma pesquisa descritiva. No que se refere aos procedimentos técnicos, a pesquisa envolve levantamento bibliográfico de trabalhos realizados em aeroportos ou modelos para aplicação no gerenciamento de aeroportos. 4. Análise dos trabalhos A literatura apresenta vários trabalhos sobre a avaliação da eficiência e gestão de aeroportos, entre os métodos mais utilizados pode-se citar: análise envoltória de dados, modelos estatísticos, lógica fuzzy, análise qualitativa. A Tabela 1 apresenta a classificação de cada trabalho analisado em relação aos métodos quantitativos utilizados. 4/13
Métodos de pesquisa utilizados Quantidade % de Dados 11 44,0% Lógica fuzzy 5 20,0% Modelos Estatísticos 4 16,0% Dinâmica de sistemas 2 8,0% Programação Linear 1 4,0% ELECTRE I 1 4,0% Rede de Bayes 1 4,0% Total 25 100% Tabela 2: Métodos de pesquisa utilizados nos artigos selecionados O primeiro trabalho encontrado sobre gestão aeroportuária foi proposto por Gilbo (1993), o qual utiliza a programação linear para propor um modelo empírico considerando os principais aspectos operacionais que determinam a capacidade do aeroporto. Conforme já demonstrado, de acordo com os dados obtidos, a análise envoltória de dados é a abordagem mais utilizada nos trabalhos sobre a eficiência de aeroportos. Gillen e Lall (1997) adotaram a para analisar a eficiência gerencial de 21 aeroportos americanos, baseando-se na eficiência dos terminais quanto ao serviço e aos movimentos, no período de 1989 e 1993. Sarkis e Talluri (2004) utilizaram a mesma abordagem em 44 aeroportos americanos com base nos dados de 5 anos e, complementarmente, utiliza cluster para agrupar tais aeroportos. Já Martín e Román (2006) aplicaram DEA com o fator global total em 34 aeroportos da Espanha. Ainda exemplificam a aplicação da análise envoltória de dados os seguintes trabalhos: Martín e Román (2001) em 37 aeroportos espanhóis; Barros e Dieke (2008) em 31 aeroportos da Itália; utilizando períodos diferentes, Curi, Gitto e Mancuso (2010) realizam o estudo em 36 aeroportos italianos; Yu (2010) em 15 aeroportos domésticos de Taiwan. No Brasil, os estudos realizados por Fernandes e Pacheco (2002); Pacheco e Fernandes (2003); Pacheco, Fernandes e Santos (2006); Almeida, Mariano e Rebelatto (2007) exemplificam o uso da abordagem DEA com amostras diferentes e, assim como os demais, variações nas variáveis estudadas. Os modelos estatísticos são utilizados em alguns estudos com o intuito de observar a relação existente entre algumas variáveis. Oum, Yu e Fu (2003) utiliza o modelo de regressão linear para comparar a eficiência produtiva dos 50 maiores aeroportos localizados na Europa, América do Norte e Ásia-Pacífico. Com o mesmo método, Marrazo, Scherre e Fernandes (2010) investigam a relação entre o crescimento econômico e a demanda do setor aéreo no Brasil, enquanto Correia, Wirasinghe e Barros (2008) observavam a relação entre o tempo total de serviço e a avaliação dos passageiros sobre o aeroporto internacional de Guarulhos. Hooper e Hensher (1997) usa o método não paramétrico em 6 aeroportos australianos para ilustrar como o fator global total pode ser útil no monitoramento das operações aeroportuárias. Dinâmica de sistemas é um dos métodos utilizado na gestão de aeroportos, Manataki e Zógrafos (2009) desenvolveram um modelo para o aeroporto internacional de Atenas com objetivo de encontrar um equilíbrio entre a demanda e a configuração física dos terminais. No ano posterior, os mesmos autores apresentam a dinâmica de sistemas de maneira genérica e personalizável para avaliar o desempenho do terminal de passageiros em cenários de demanda diferente. 5/13
A lógica fuzzy é utilizada por Yeh e You (2003) para avaliar a qualidade do serviço segundo o julgamento dos passageiros de 14 maiores aeroportos da Ásia Pacífico. Na mesma linha de raciocínio, Fernandes e Pacheco (2010) desenvolveram um conjunto de passos em que os administradores possam obter uma visão da qualidade dos aeroportos a partir do julgamento dos passageiros de seis aeroportos internacionais brasileiros, assim como Kuo e Liang (2011) avalia a qualidade do serviço de sete aeroportos internacionais no Nordeste da Ásia. Enquanto, Kiyildi e Karasahin (2008) utilizam a lógica fuzzy para analisar a capacidade do aeroporto internacional de Antalya (Turquia). Em outra dimensão, Fernandes e Pacheco (2007) agregaram a visão estratégica do balanced scorecard com a lógica fuzzy para avaliar a posição competitiva de um aeroporto diante de sete aeroportos brasileiros. Ainda, entre os trabalhos avaliados, encontraram-se trabalhos que fazem uso de Rede Bayesiana e Electre. Assaf, Gillen e Barros (2012) avaliaram a eficiência dos custos de 54 aeroportos do Reino Unido no período de 1998 e 2008 utilizandos redes de bayes, enquanto que Mello et al. (2005) estudaram os desempenho de nove aeroportos portugueses utilizando Electre. Antes de finalizar esta seção, vale destacar que o Anexo 1 apresenta os objetivos de cada trabalho, a amostra utilizada nas análises e o método utilizado, enquanto que a Tabela 2 apresenta cada um dos trabalhos analisados, seu meio de publicação, sua avaliação pela Capes e o fator de impacto, oferecendo uma idéia geral sobre os principais periódicos com publicações sobre o tema, bem como seu reconhecimento perante a comunidade científica. Autor(es) Gilbo Revista / Periódico IEEE Transactions On Control Systems Technology 6/13 Qualis/ Capes Fator de Impacto A1 - Gillen; Lall (1997) Transportation Research: E A1 1.954 Hooper; Hensher (1997) Transportation Research: E A1 1.954 Martín; Román (2001) Journal Of Air Transport Management B1 0.829 Fernandes; Pacheco (2002) Transportation Research: A A2 1.601 Oum; Yu; Fu (2003) Journal Of Air Transport Management B1 0.829 Yeh; Yuo (2003) Transportation Research: E A1 1.954 Pacheco; Fernandes (2003) Transportation Research: A A2 1.601 Sarkis; Talluri (2004) Transportation Research: A A2 1.601 Mello et al. (2005) Revista Pesquisa Operacional B2 - Martín; Román (2006) Networks & Spatial Economics A2 - Pacheco; Fernandes; Santos (2006) Almeida; Mariano; Rebelatto (2007) Journal Of Air Transport Management B1 0.829 Revista Produção Online B5 -
Fernandes; Pacheco (2007) ANAIS Transportation B1 1.875 Barros; Dieke (2008) Transportation Research: E A1 1.954 Kiyildi; Karasahin (2008) Correia; Wirasinghe; Barros (2008) Manataki; Zografos (2009) Curi; Gitto; Mancuso (2010) Manataki; Zografos (2010) Transportation Research: A A2 1.601 Transportation Research: A A2 1.601 Transportation Research: C - 1.702 Journal Of Air Transport Management B1 0.829 Journal Of Air Transport Management B1 0.829 Yu (2010) Omega A1 3.467 Fernandes; Pacheco (2010) Marazzo; Scherre; Fernandes (2010) Quality & Quantity B1 1.875 Transportation Research Part E A1 1.954 Kuo; Liang (2011) Expert Systems with Applications A2 1.924 Assaf; Gillen; Barros Transportation Research: E A1 1.954 (2012) Tabela 02: Classificação dos periódicos de cada artigo E, por fim, utilizando como base apenas os artigos publicados na base de dados Institute of Scientific Information (ISI), demonstra-se na Figura 2, que a maior quantidade de publicações em relação ao tema gestão de aeroportos ocorreu no ano de 2010, e maior número de citações em 2011. Tais evidências podem ser explicadas pela atenção do setor público na realização de investimentos depois do anúncio de eventos esportivos internacionais no Brasil, como Copa do Mundo de futebol e Jogos Olímpicos. Figura 02: Número de publicações e Número de citações na Base de dados ISI Fonte: ISI (2012) 7/13
5. Considerações Finais Este trabalho apresentou um estudo sobre os diferentes modelos quantitativos utilizados em gestão aeroportuária, bem como as principais variáveis envolvidas nas análises realizadas. Pode-se constatar que os estudos sobre este tema no Brasil ainda são limitados, independente da área de abrangência, os trabalhos, em sua maioria, priorizam avaliações sobre qualidade do serviço. Portanto, novos trabalhos devem ser desenvolvidos, uma vez que o setor cresceu nos últimos anos, gerando novas necessidades de trabalhos acadêmicos que tenham o propósito de colaborar com a redução dos gargalos existentes, além de considerar horizontes de planejamento de longo prazo. A Mckinsey & Company (2010) afirma que até 2030, dado o crescimento projetado para o setor aéreo brasileiro, serão necessários investimentos para aumentar a capacidade atual em 2,4 vezes, ou seja, aumentar a capacidade de 130 milhões para 310 milhões de passageiros por ano. No cenário atual, também aponta que os aeroportos de Guarulhos, Viracopos e Congonhas concentram mais de 80% da margem operacional entre os aeroportos da Infraero, auxiliando a subsidiar os 39 aeroportos deficitários administrados pela estatal. Além disso, o aumento da demanda por viagens aéreas e a realização de eventos esportivos mundiais no país, o Brasil designa investimentos para os principais aeroportos brasileiros visando à expansão da capacidade aeroportuária. Contudo, se questiona se os investimentos realizados atualmente no setor são necessários para atender a demanda no médio e longo prazo. Ainda, questiona-se se os modelos quantitativos são adequados para gerar as análises necessárias para estudar e planejar adequadamente o crescimento do setor. Como pode-se demonstrar ao longo da seção 4, os modelos quantitativos propostos de análise de gestão de aeroportos não apresentaram uma proposta para avaliar tais perspectivas de crescimento a longo prazo, confrontando, por exemplo, a projeção da demanda com a capacidade instalada, são limitados a determinados recortes temporais, não fazem projeções futuras. Ainda, que seja possível mensurar os impactos no desempenho financeiro de cada aeroporto. Entre os modelos de decisão apresentados a dinâmica de sistemas apresenta-se como o mais adequado para realizar a avaliação do desempenho dos aeroportos no longo prazo, pois, conforme Sterman (2000), em geral, não está interessado em valores precisos, em um determinado instante de tempo para as variáveis de um sistema, dado que seu foco principal são tendências dinâmicas do sistema. O objetivo é saber se o sistema em geral é estável ou instável, se ele tende a crescer, a oscilar, a declinar ou se tende ao equilíbrio. Além disso, pode-se utilizar esta ferramenta para projetar um novo sistema de produção ou mesmo para investigar possíveis alternativas para melhorar um sistema existente. Tais aplicações baseiam-se na construção de um modelo quantitativo de simulação que permitirá explorar as conseqüências de determinadas decisões, ajudando a explicitar e quantificar as diferentes necessidades de recursos, investigar a consistência dos pressupostos norteadores do projeto e também identificar as necessidades de informação que definirão todos os procedimentos. Referências ALMEIDA, M. R.; MARIANO, E. B.; REBELATTO, D. A. N. Análise de eficiência dos aeroportos internacionais brasileiros. Revista Produção Online, edição especial, 2007. 8/13
ASHFORD, N.; WRIGHT, P. H. Airport Engineering. John Willey & Sons. New York, 3ª ed., 1992. ASSAF, A. G.; GILLEN, D., BARROS, C. Performance assessment of UK airports: Evidence from a Bayesian dynamic frontier model. Transportation Research Part E, v. 48, p. 603-615, 2012. BARROS, C. P.; DIEKE, P. U.C. Measuring the economic efficiency of airports: A Simar Wilson methodology analysis. Transportation Research Part E, v. 44, p. 1039-1051, 2008. CORREIA, A. R.; WIRASINGHE, S. C.; BARROS, A. G. Overall level of service measures for airport passenger terminals. Transportation Research Part A, v. 42, p. 330-346, 2008. CURI, C.; GITTO, S.; MANCUSO, P. The Italian airport industry in transition: a performance analysis. Journal of Air Transport Management, v. 16, p. 218 221, 2010. FERNANDES, E.; PACHECO, R. R. A quality approach to airport management. Quality & Quantity, v. 44, p. 551-564, 2010. FERNANDES, E.; PACHECO, R. R. Airport management: a strategic approach. Transportation, v. 34, p. 129-142, 2007. FERNANDES, E.; PACHECO, R. R. Efficient use of airport capacity. Transportation Research Part A, v. 36, p. 225-238, 2002. FORRESTER, J. W. Industrial Dynamics. Cambridge, MIT Press, 1961. GOMES, L. F. A. M., GOMES, C. F. S., ALMEIDA, A. T. Tomada de Decisão Gerencial: Enfoque Multicritério. São Paulo: Atlas, 2009 GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 4ª Edição, São Paulo: Atlas, 2002. GILBO, E. P. Airport Capacity: Representation, Estimation, Optimization. IEEE Transactions on Control Systems Technology, v. 1, n. 3, 1993. GILLEN, D.; LALL, A. Developing measures of airport productivity and performance: An application of Data Envelopment Analysis. Transportation Research Part E, v. 33, n. 4, p. 261-273, 1997. HOOPER, P. G.; HENSHER, D. A. Measuring total factor productivity of airports an index number approach. Transportation Research Part E, v. 33, n. 4, p. 249-259, 1997. INFRAERO. Disponível em: <http://www.infraero.gov.br/index.php/br/a-infraero.html>. Acesso em: 14. Fev. 2012. KIYILDI, R. K.; KARASAHIN, M. The capacity analysis of the check-in unit of Antalya Airport using the fuzzy logic method. Transportation Research Part A, v. 42, p. 610-619, 2008. KUO, M. S.; LIANG, G. S. Combining VIKOR with GRA techniques to evaluate service quality of airports under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, v. 38, p. 1304-1312, 2011. MANATAKI I. E., ZOGRAFOS, K. G. A generic system dynamics based tool for airport terminal performance analysis. Transportation Research Part C, v. 17, p. 428-443, 2009. 9/13
MANATAKI I. E., ZOGRAFOS, K. G. Assessing airport terminal performance using a system dynamics model. Journal of Air Transport Management, v. 16, p. 86-93, 2010. MARAZZO, M.; SCHERRE, R.; FERNANDES, E. Air transport demand and economic growth in Brazil: A time series analysis. Transportation Research Part E, v. 46, p. 261-269, 2010. MARTÍN, J. C.; ROMÁN, C. A benchmarking analysis of Spanish commercial Airports: A comparison between SMOP and DEA ranking methods. Networks & Spatial Economics, v. 6, p. 111-134, 2006. MARTÍN, J. C.; ROMÁN, C. An application of DEA to measure the efficiency of Spanish airports prior to privatization. Journal of Air Transport Management, v. 7, p. 149-157, 2001. MCKINSEY & COMPANY. Estudo do Setor de Transporte Aéreo do Brasil. Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, 2010. MELLO, J. C. C. B. S., GOMES, E. G., GOMES, L. F. A. M., NETO, L. B., MEZA, L. A. Avaliação do tamanho de aeroportos portugueses com relações multicritério de superação. Pesquisa Operacional, v. 25, n.3, p.313-330, 2005. NETO, B. N., COELHO, P. H. G., AMARAL, J. L. M., Minicurso de Sistema especialista nebuloso. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Goiânia-GO, 2006. OUM, T. H.; YU, C.; FU, X. A comparative analysis of productivity performance of the world s major airports: summary report of the ATRS global airport benchmarking research report 2002. Journal of Air Transport Management, v. 9, p. 285-297, 2003. PACHECO, R. R.; FERNANDES, E. Managerial efficiency of Brazilian airports. Transportation Research Part A, v. 37, p. 667-680, 2003. PACHECO, R. R.; FERNANDES, E.; SANTOS, M. P. S. Management style and airport performance in Brazil. Journal of Air Transport Management, v. 12, p. 324-330, 2006. REINAS, R. I.; MARIANO, E. B.; REBELATTO, D. A. N. Custo/benefício de aeronaves: uma abordagem pela de Dados. Produção, v. 21, n. 4, 2011. SARKIS, J.; TALLURI, S. Performance based clustering for benchmarking of US airports. Transportation Research Part A, v. 38, p. 329-346, 2004. SOARES DE MELLO, J. C. C. B; MEZA, L. A.; GOMES, E. G.; BIONI NETO, L. Curso de Análise de Envoltória de Dados. In: Anais XXXVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), 2005. STERMAN, J. D., Business Dynamics: System Thinking and Modeling for a Complex World. USA: McGraw-Hill Higher Education, 2000 TRIBUNAL DE CONTAS DA UNIÃO (TCU). TCU e a Copa do Mundo de 2014. Disponível em: <http://portal2.tcu.gov.br/portal/page/portal/tcu/copa2014/documentos>. Acesso em: 14. Fev. 2012. YEH, C. H.; KUO, Y. L. Evaluating passenger services of Asia-Pacific international airports. Transportation Research Part E, v. 39, p. 35-48, 2003. 10/13
YU, M. M. Assessment of airport performance using the SBM-NDEA model. Omega, v. 38, p. 440-452, 2010. XIANG, Y. Probabilistic Reasoning in Multi-Agent Systems: A Graphical Models Approach. New York: Cambridge University Press, 2003. ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Information and control, v. 8, p. 338-353, 1965. WANG, X. TRIANTAPHYLLOU, E., Ranking irregularities when evaluating alternatives by using some ELECTRE methods, Omega, 36, 45-63, 2008. 11/13
Anexo I Tabela comparativa dos trabalhos analisados Autor(es) Objetivos Amostra Abordagem Gilbo (1993) Considerar os principais aspectos operacionais da capacidade do aeroporto que são relevantes na gestão estratégica do tráfego aéreo. Exemplo empírico. Programação Linear Gillen; Lall (1997) Hooper; Hensher (1997) Martín; Román (2001) Fernandes; Pacheco (2002) Oum; Yu; Fu (2003) Yeh; Yuo (2003) Pacheco; Fernandes (2003) Sarkis; Talluri (2004) Mello et al. (2005) Martín; Román (2006) Pacheco; Fernandes; Santos (2006) Almeida; Mariano; Rebelatto (2007) Analisar a eficiência gerencial dos aeroportos, diante dos investimentos de capital. Ilustrar como o fator global total pode ser útil no monitoramento das operações aeroportuárias. Analisar a eficiência técnica e performance de cada aeroporto espanhol. Obter a melhor relação entre a infraestrutura dos aeroportos e a processamento de passageiros. Comparar a eficiência produtiva pelo fator de produtividade total (FTP). Apresentar uma abordagem fuzzy multicritério de tomada de decisão para avaliar a qualidade do serviço para passageiros. Estudar a eficiência gerencial de 35 aeroportos brasileiros usando DEA, para revelar a posição relativa desses aeroportos e indicar os de melhor performance. Avaliar a eficiência operacional dos 44 aeroportos americanos. Estudar o tamanho dos aeroportos por meio de destilações ascendentes e descendentes obtidas dos grafos representativos das relações de superação fornecidas por uma variante do método ELECTRE I. Usar a flexibilidade dos métodos de classificação da Medida Superfície Geral de Desempenho (SMOP) e DEA para analisar o desempenho relativo de cada aeroporto espanhol. Analisa os impactos das mudanças na performance financeira e operacional dos aeroportos entre 1998 e 2001, no contexto da privatização. Avaliar a eficiência dos aeroportos internacionais localizados em distintas regiões do país. 21 aeroportos americanos no período de 1989-1993. 6 aeroportos australianos. 37 aeroportos espanhóis. 16 aeroportos brasileiros. 50 maiores aeroportos da Europa, América do Norte e Ásia- Pacífico. 14 maiores aeroportos da Ásia Pacífico. 35 aeroportos brasileiros. 44 aeroportos americanos num período de 5 anos. 9 aeroportos portugueses. 34 aeroportos da Espanha. 58 aeroportos brasileiros. 26 aeroportos interncionais. Método não paramétrico Modelo de regressão linear (R²). Análise Multicritério Fuzzy Cluster e Análise Envoltória de Dados (DEA) ELECTRE I ; TFP; SF (Fronteira Estocástica). 12/13
Fernandes; Pacheco (2007) Barros; Dieke (2008) Kiyildi; Karasahin (2008) Correia; Wirasinghe; Barros (2008) Manataki; Zografos (2009) Curi; Gitto; Mancuso (2010) Fernandes; Pacheco (2010) Manataki; Zografos (2010) Marazzo; Scherre; Fernandes (2010) Yu (2010) Kuo; Liang (2011) Assaf; Gillen; Barros (2012) Agregar a visão estratégica do BSC para aeroportos e fornecer uma sistematização que permita avaliar a posição competitiva de um aeroporto. Estimar os determinantes da eficiência dos aeroportos italianos utilizando o procedimento de Simar e Wilson (proposta de outro trabalho). Analisar a capacidade de um aeroporto internacional utilizando o método de lógica fuzzy. Observar os passageiros e coletar variáveis socioeconômicas e físicas que influenciam na avaliação do aeroporto. Desenvolver um modelo para estabelecer o equilíbrio entre flexibilidade do sistema e os resultados realistas, adotando um sistema de aproximação dinâmica. Analisa os impactos das ações do governo italiano na eficiência dos aeroportos entre 2001 e 2003. Desenvolver um conjunto de passos que permita aos administradores de aeroportos terem uma visão holística das dimensões da qualidade utilizando lógica fuzzy, a partir do julgamento de passageiros. Apresentar um sistema dinâmico genérico e facilmente personalizável como ferramenta base para avaliar o desempenho do terminal de passageiros sob demanda diferente e cenários de implantação de recursos. Investigar a relação entre a demanda do transporte aéreo e o crescimento econômico no período de 1966 a 2006. Apresentar a falta de uma rede de medida baseada na análise envoltória de dados de medição de performance em uma série de produções. Apresentar uma abordagem eficaz para avaliar a qualidade do serviço de aeroportos através da realização de pesquisas com passageiros. Analisar a eficiência de custos de aeroportos do Reino Unido durante o período 1998-2008. 7 aeroportos brasileiros. 31 aeroportos da Itália. Aeroporto Internacional de Antalya Turquia. Aeroporto Internacional de Guarulhos SP. Aeroporto Internacional de Atenas. 36 aeroportos italianos. 6 aeroportos internacionais brasileiros. Aeroporto Internacional de Atenas. Brasil. 15 aeroportos domésticos de Taiwan. 7 aeroportos internacionais do Nordeste da Ásia 54 aeroportos do Reino Unido. Análise Multicritério Fuzzy Análise Multicritério Fuzzy Regressão linear Dinâmica de sistemas Análise Multicritério Fuzzy Dinâmica de sistemas Modelo estatístico Regressão linear simples (R²). Análise Multicritério Fuzzy Rede Bayesiana 13/13