RELATIVE EFFICIENCY OF PRIVATE TERMINALS USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS
EFICIENCIA RELATIVA DE LAS TERMINALES PRIVADAS MEDIANTE EL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ch10202501301920
Perpétua Ligia Silva de Menezes1;
Mauricio Teixeira Rodrigues2;
Danilo Cavalcante Vasconcelos3;
Denio Igor Silva de Pontes4
RESUMO
A Agenda 2030, um esforço da Organização das Nações Unidas – ONU, é um acordo global para vencer as fronteiras de todos os países na busca de um maior equilíbrio no desenvolvimento social, econômico e ambiental. Neste contexto, o setor portuário brasileiro desempenha papel essencial na economia e na sociedade, como parte de uma cadeia logística mundial. O presente trabalho investiga a eficiência relativa dos Terminais de Uso Privado – TUP especializados em minério de ferro, considerando um conjunto de indicadores de desempenho operacional reconhecidos pela literatura nacional e setor portuário, utilizando a técnica análise envoltória de dados, modelo CCR orientado para insumos na forma de multiplicadores para o tratamento das variáveis de estudo, período de 2019 a 2021. Os resultados apontam que a variável de governança selecionada – tempo médio para atracação (input) – contribui, significativamente, para os resultados das instalações portuárias dentro do contexto da definição das eficiências relativas dos TUP(s).
Palavras-chave: Governança Portuária, Eficiência Relativa, Terminais de Uso Privado, Análise Envoltória de Dados
ABSTRACT
Agenda 2030, an effort by the United Nations (UN), is a global agreement to overcome the boundaries of all countries in the search for a better balance in social, economic and environmental development. In this context, the Brazilian port sector plays an essential role in the economy and society, as part of a global logistics chain. This study investigates the relative efficiency of Private Use Terminals (TUP) specializing in iron ore, considering a set of operational performance indicators recognized by the national literature and the port sector, using the data envelopment analysis technique, an input-oriented CCR model in the form of multipliers for the treatment of the study variables, from 2019 to 2021. The results show that the governance variable selected – average berthing time (input) – contributes significantly to the results of port facilities within the context of defining the relative efficiencies of the TUP(s).
Keyword: Port Governance, Relative Efficiency, Private Use Terminals, Data Envelopment Analysis
RESUMEN
La Agenda 2030, un esfuerzo de la Organización de las Naciones Unidas (ONU), es un acuerdo global para superar las fronteras de todos los países en la búsqueda de un mejor equilibrio en el desarrollo social, económico y ambiental. En este contexto, el sector portuario brasileño desempeña un papel esencial en la economía y en la sociedad, como parte de una cadena logística global. Este estudio investiga la eficiencia relativa de las Terminales de Uso Privado (TUP) especializadas en mineral de hierro, considerando un conjunto de indicadores de desempeño operacional reconocidos por la literatura nacional y del sector portuario, utilizando la técnica de análisis envolvente de datos, un modelo CCR orientado a insumos en forma de multiplicadores para el tratamiento de las variables de estudio, de 2019 a 2021. Los resultados muestran que la variable de gobernanza seleccionada – tiempo medio de atraque (input) – contribuye significativamente a los resultados de las instalaciones portuarias en el contexto de la definición de las eficiencias relativas de los TUPs.
Palabra clave: Gobernanza Portuaria, Eficiencia Relativa, Terminales de Uso Privado, Análisis Envolvente de Datos
1. INTRODUÇÃO
A Organização das Nações Unidas – ONU, em um esforço global, apresentou para a comunidade mundial a Agenda 2030 com diretrizes a serem perseguidas pelos estados e cidadãos. São 17 (dezessete) objetivos de desenvolvimento sustentável, interligados, que desafiam a humanidade, os governos e as instituições, mas que precisam ser compreendidos e buscados para que tenhamos um mundo mais saudável no futuro (Nações Unidas, 2015).
Este acordo global visa vencer as fronteiras de todos os países, adentrar em todas as portas e falar todas as línguas, uma vez que considera não apenas o hoje, mas, e principalmente, o amanhã de todos, ao eleger como pilar desta ação a ideia de não deixar ninguém para trás, buscando acabar com a pobreza e a fome, combatendo as desigualdades, protegendo os direitos humanos, construindo sociedades mais justas e pacíficas e estimulando a proteção do planeta e de seus recursos naturais (Nações Unidas, 2015).
O setor de transporte marítimo não poderia estar à margem desse esforço universal. Estima-se que mais de 80% do comércio internacional utiliza-se de navios cargueiros para transportar grandes volumes de cargas, atendendo a um crescente movimento de intercâmbio entre as nações como parte do processo de globalização (Casseres, 2018; Hollanda, 2019).
O Ministério da Economia informou que o Brasil apresentou saldo positivo de US$ 14,1 bilhões de dólares no 4º trimestre de 2022, sendo que as exportações somaram US$ 80,8 bilhões, enquanto as importações somaram US$ 66,7 bilhões de dólares (Brasil, 2023).
O setor portuário brasileiro movimentou 1,209 bilhão de toneladas em 2022. Este número representou um crescimento de -0,4% em relação a 2021, de acordo com o levantamento realizado pela Agência Nacional de Transportes Aquaviários – ANTAQ (Brasil, 2023a).
O papel econômico desempenhado pelas instalações portuárias para a economia nacional, como parte de uma cadeia logística mundial, reclama a criação de dispositivos que possam avaliar as condições operacionais com que trabalham, de forma a identificar aquelas instalações que se mostram eficientes e verificar os padrões de práticas de operação adotadas (Acosta, Lima e Silva, 2006).
Os navios cresceram de porte e a unitização ou consolidação das cargas soltas passou a ser elemento crítico para dar velocidade ao embarque e ao desembarque das cargas; os trabalhos portuários estão mais mecanizados e se percebe uma evolução em tecnologia, com uso de equipamentos mais potentes e velozes. O desempenho operacional é condição fundamental para o sucesso da atividade portuária, segundo Acosta et al. (2006).
Os autores esclarecem, e no mesmo sentido Milani et al. (2015), que a técnica de Análise Envoltória de Dados (DEA) vem sendo muito utilizada em situações em que se quer comparar diversas unidades através de relações entre insumos e produtos – como no presente caso, com os terminais de uso privado.
De acordo com Zilli (2022), citando Vieira et al. (2013), a busca de uma maior eficiência e eficácia dos serviços portuários deve ser uma preocupação constante não só dos gestores dos portos, mas também dos próprios governos.
O número de atracações e da prancha média dos terminais de uso privado são indicadores que permitem analisar a evolução da eficiência, considerando a possibilidade de avaliar o trânsito de navios pelos TUPs e a quantidade de toneladas movimentadas por hora de navio atracado. Esta última é uma variável capaz de revelar se a instalação necessita ou não de mais infraestrutura e superestrutura para atender à demanda operacional (Associação de Terminais Portuários Privados, 2021).
Afirma Bucak et al. (2020) que os portos são centros de navegação, portanto, o desempenho de um porto tem efeitos diretos e indiretos. A medição e o monitoramento do desempenho dos portos são importantes para manter o desenvolvimento e o sucesso econômico dos países, pois seus resultados são a entrada de dados mais importantes para o planejamento e operações portuárias. A governança portuária é um assunto atual e complexo em sua aplicação prática, sobretudo devido à diversidade de modelos de titularidade e gestão portuária existentes. Levando-se em conta o papel dos setores público e privado no desenvolvimento da infraestrutura e superestrutura portuária e na prestação de serviços (Milan e Vieira, 2012, p. 162).
Considerando o referencial teórico sobre governança corporativa e que o desempenho portuário é o resultado das atividades executadas pelos atores pertencentes à cadeia logístico-portuária, os quais precisam ser devidamente coordenados e que essa coordenação é materializada mediante um modelo de governança portuária (Borges et al., 2014), busca-se responder a seguinte pergunta de pesquisa: A governança portuária praticada nas empresas administradoras dos Terminais de Uso Privado (TUP) especializadas em minério de ferro, considerando o período de 2019 a 2021, contribui para o desempenho operacional da instalação?
A pesquisa contribui para a literatura sobre o tema trazendo evidências sobre a relação entre a governança portuária e o desempenho operacional apresentado nos TUPs analisados e o reflexo no setor portuário, visto que há um número reduzido de pesquisas sobre o tema. Na literatura nacional o tema é pouco explorado, enquanto na literatura internacional há maior debate sobre o tema.
A presente pesquisa justifica-se principalmente pelo desempenho geral dos terminais privados no ano de 2022, pois foram responsáveis por 66,4% da tonelagem total de carga movimentada, com uma representatividade de 58,5% de todo o peso bruto embarcado e desembarcado no Brasil correspondendo a minério de ferro (Brasil, 2023). Portanto, entender a relação entre a governança portuária e o desempenho operacional apresentado pelos TUPs analisados e o reflexo no setor portuário pode representar uma importante contribuição prática para o setor e para discussão do tema.
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Esclarecem Cutrim, Botter e Robles (2018), citando BNDES (2010), que os sistemas de transporte se caracterizam como elos nas cadeias produtivas com eficiência determinante para as economias mundiais. Neste contexto, segundo os autores, o sistema portuário se apresenta como um integrador logístico de diferentes modais, como plataformas logísticas, como um vetor de desenvolvimento econômico e com forte relacionamento e interação com o setor marítimo e comunidades locais, regionais, nacionais e internacionais.
Aduzem ainda os autores que o conceito de governança é aplicado ao setor portuário de forma semelhante ao conceito geral de governança corporativa no tocante às estruturas, acompanhamento e objetivos.
Concluem por afirmar Cutrim et al. (2018) que existem três dimensões no modelo de governança portuária: o meio ambiente, a estratégia e a estrutura e que os ajustes destas três dimensões determinarão o desempenho do sistema portuário, segundo entendimento de Baltazar e Brooks (2006).
3. SETOR PORTUÁRIO: ASPECTOS GERAIS
O transporte aquaviário é considerado o modal de menor custo unitário e tem os portos e navios como base. Neste contexto, os portos são capazes de reduzir custos na distribuição de bens, como exercerem a função de infraestrutura básica da atividade econômica dos países, especialmente, em seu comércio exterior. Um porto pode acomodar complexos industriais, armazéns e centros de distribuição, atendendo demandas econômicas locais e nacionais (ATP, 2022).
Um porto, na qualidade de elo da cadeia de transporte, contribui para a integração entre as sociedades que necessitam trocar suas matérias-primas, bens e produtos, movimentando a economia global. Os portos são as principais portas de entrada e saída do comércio exterior de um país, uma vez que são pontos de passagem de boa parte de suas mercadorias (Gomes et al., 2013).
Candeias (2021) considera a importância dos portos como portas de entrada para a globalização e seus serviços essenciais para a mobilidade mundial de matérias-primas, produtos e bens de consumo. Acrescenta a autora, ainda, que os portos têm sofrido mudanças em sua dinâmica para acompanhar as exigências do mercado, de maneira que portos tradicionais evoluíram para portos industriais, centros de distribuição, tornando-se elementos essenciais na estrutura logística global, incentivando a implementação de outras atividades econômicas nas áreas ao redor da instalação.
Um melhor desempenho portuário depende, em grande parte, das características das instalações portuárias, exemplo, infraestruturas, movimentação de cargas, serviços de transporte marítimo e nível de integração nas redes de transporte de mercadorias. A complexidade das exigências dos clientes associada a dinâmica do ambiente competitivo global força os portos a melhorarem continuamente o seu desempenho, segundo Bucak et al. (2020).
Os autores ainda destacam que a medição de desempenho de um porto é crítica, pois constitui ferramenta importante em termos de gestão das relações com as partes interessadas e alcance de uma posição competitiva sustentável da empresa. A medição e o monitoramento do desempenho dos portos são muito importantes para manter o desenvolvimento e o sucesso econômico dos países, notadamente, os em desenvolvimento. Reconhecem, igualmente, que as técnicas de medição de desempenho são complexas, haja vista o atual ambiente de negócios em transformação, o comportamento global em constante mudança e as estruturas empresariais em contínuo desenvolvimento.
Para Duru et al. (2020) o desempenho portuário deve ser analisado tendo em conta tanto os intervenientes internos como os externos à operação portuária, bem como a complexidade das suas interrelações, na medida em que o negócio portuário se desenvolveu para integrar cadeias logísticas de operações.
Em geral, um porto necessita de medir seu desempenho para medir a sua eficiência, realizar comparações com anos anteriores, se cumpriu suas metas, sua situação face aos concorrentes e para conquistar novos clientes através do seu posicionamento no mercado e promoção do seu negócio, conforme Bucak et al. (2020).
Silveira (2009) destaca que, por definição, eficiência técnica (ET) é a medida entre as razões de produtividade observadas e pode ser vista de duas formas: (i) eficiência técnica indicando a habilidade em produzir um máximo de nível de produto (output) para um dado nível de insumo (input) através do emprego da tecnologia, e (ii) eficiência técnica indicando a habilidade em reduzir ao mínimo nível de insumo (input) para um mesmo nível de produto (output). Para eficiência de escala, o autor defini como sendo a razão da produtividade de um ponto qualquer na fronteira ao ponto de máxima produtividade observada referenciando Banker (1984).
O principal objetivo de se medir a eficiência em portos, segundo o autor, foi devido a mudança de regime de exploração portuária, passando para um regime de intensa competição e comparação entre portos, exigindo das autoridades portuárias, assim, uma postura mais proativa com relação a eficiência do terminal, com uma redução dos custos portuários como maneira de sobreviver à globalização.
Arruda et al. (2008) entendem que a eficiência das instalações portuárias tem influência decisiva sobre a competitividade do transporte de mercadorias, pois quando os armadores dos navios enfrentam dificuldades de ineficiência ou baixa eficiência em um porto, uma das soluções encontradas é repassar os custos adicionais de espera do navio aos clientes por meio de sobretaxa ao frete e a outra solução é procurar portos com maior eficiência em sua operação.
Em se tratando da eficiência portuária, um porto pode melhorar a sua eficiência, por exemplo, à medida que minimiza tempo de permanência de uma embarcação em suas instalações, ou seja, diminuindo os tempos de espera, de operação e de liberação de um navio. A eficiência portuária também é medida segundo a performance operacional, infraestrutura e segurança das operações conforme Figueiredo (2001 apud Giacomin e Silva, 2020).
O tempo deve ser um dos principais fatores de medição de desempenho no setor portuário, pois o congestionamento de navios para realizar operações de carga e descarga pode impedir ou atrasar a entrega das mercadorias pelas empresas aos seus clientes no prazo acordado. Portanto, eficiência portuária muitas vezes pode significar velocidade e confiabilidade dos serviços portuários (Sarwar, 2013).
Encurtar o tempo de trânsito ou manter o cronograma planejado, esclarece Sarwar (2013), citando Sanchez et al. (2003) e Nordas e Piemartini (2004), é uma vantagem para todos os elos da cadeia, especialmente no transporte de produtos perecíveis e bens com ciclo de vida curto. A importância da eficiência portuária para os custos do comércio é comprovada por muitos estudiosos.
O nível de eficiência portuária, para Sousa et al. (2019), influencia diretamente na competitividade do país, de forma a afetar as tarifas portuárias do setor. Acrescentam que, devido ao Custo Brasil, a eficiência portuária é constantemente monitorada, pois esta afeta a competitividade e a eficiência da indústria nacional.
Tongzon (2001 apud Sousa et al., 2019) compreende que monitorar e comparar a eficiência portuária entre as instalações, tem se tornado uma atividade essencial dentro de um programa de reforma da microeconomia de muitos países. Nesse sentindo, esclarece-se, que analisar a eficiência contribui para a melhoria do sistema logístico brasileiro, pois os portos são elos da cadeia de transportes e tem a função de promover a integração e movimentar a economia global.
4 . METODOLOGIA
Metodologia, segundo Martelli et al. (2020), pode ser entendido como o estudo do caminho escolhido para a busca da resolução de problemas, sendo que as metodologias de pesquisas e suas diferenças vem sendo modificadas com o passar do tempo, conforme a iniciação de novos pesquisadores e com o tipo de pesquisa a ser realizado.
Esta pesquisa utiliza uma análise quantitativa e tratamento dos índices operacionais selecionados de cada TUP como variáveis de estudo, dentro do período proposto, para melhor compreensão do fenômeno estudado.
Quanto aos objetivos, o presente estudo tem natureza exploratória e explicativa, uma vez que visa explorar os conceitos de governança corporativa aplicados a seara portuária com a finalidade de avaliar sua influência na eficiência relativa dos TUPs e verificar sua relação com o desempenho operacional, no intuito de auxiliar no planejamento portuário e tomada de decisão dos administradores das instalações portuárias.
Visando analisar a eficiência relativa dos TUP(s) especializados, foram selecionadas, após a seleção da amostra, as variáveis de análise, e adotada a técnica Análise Envoltória de Dados para analisar a relação e a correlação entre as variáveis e o desempenho operacional das referidas instalações.
A partir dos resultados dessa análise, busca-se encontrar uma relação de influência entre a governança corporativa aplicada às empresas administradoras dos Terminais de Uso Privado e a eficiência operacional apresentada pelas instalações portuárias.
5. ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS – DEA
Para Silveira (2009), a partir do momento que as organizações começaram a medir sua produtividade, métodos diferentes de mensurar a eficiência vêm sendo desenvolvidos e testados. A técnica de DEA – do inglês, Data Envelopment Analysis, termo utilizado em português como Análise Envoltória de Dados, Análise por Envelopamento de Dados ou, ainda, Análise por Encapsulamento de Dados, citando Rios (2005), tem assumido papel de destaque na avaliação do desempenho de unidades de negócio para a adequada tomada de decisão.
Segundo Soteriou e Zenios (1999 apud Macedo et al., 2006) a técnica DEA pretende avaliar a eficiência relativa de um número de unidades homogêneas, considerando entradas e saídas, podendo fornecer índices com base no desempenho das melhores unidades com relação aquelas consideradas ineficientes. Esses índices poderão ser utilizados como referência para melhorar o desempenho das ineficientes.
A metodologia DEA, não-paramétrica, afirmam os autores, é um método para a delimitação da fronteira eficiente, pois ao buscar a eficiência da relação entre inputs e outputs não se exige a especificação explícita da forma dessa relação. Assim, a técnica DEA tem provado ser uma forte ferramenta e muito usada em processos decisórios estratégicos, como um instrumento analítico e quantitativo de benchmarking para medir a eficiência relativa, particularmente entre empresas.
Esclarecendo um pouco mais sobre a técnica DEA, Silveira (2009), com fundamento em vários autores: Rios (2005), Thanassoulis (2001), Charnes et al. (1978) e Macdowell, (2007) e Sousa Junior (2010), informa que se baseia em programação linear não-paramétrica, pois não utiliza uma função predefinida para analisar as relações do trinômio insumo-produto-eficiência. Então, diferentemente das aproximações paramétricas, que ajustam um plano de regressão a partir das observações, a técnica DEA ajusta cada observação individual – definida como Unidade de Avaliação ou Unidade de Tomada de Decisão (Decision Making Unit – DMU), – com o objetivo de determinar uma fronteira de eficiência que é formada pelas unidades que são Pareto-eficientes. Mais especificamente, uma unidade é Pareto-eficiente se, e somente se, ela não conseguir melhorar alguma de suas características sem piorar as demais.
Roll e Hayuth (1993 apud Silveira (2009) e Pires & Silva (2016)) foram os primeiros estudiosos a utilizarem o DEA em portos e a demostrarem a possibilidade de uso de dados operacionais no emprego desta técnica. Em um primeiro estudo, visando mensurar a eficiência das unidades operacionais e usando dados hipotéticos de vinte DMU’s, foram utilizados como dados de entrada – inputs o nível de serviço, a movimentação de carga, a satisfação do usuário e o número de atracações, e como dados de saída – outputs o total do capital investido, o número de funcionários e os tipos de carga. Os resultados revelaram que quatro dos vinte portos atingiram eficiência de 100%.
Segundo Silveira (2009), o desempenho dos portos e terminais tem sido avaliado por inúmeras técnicas matemáticas, como, por exemplo, a Análise Envoltória de Dados – DEA, Free Disposal Hull – FDH e Análise Estocástica da Fronteira – SFA, visando mensurar a eficiência de suas instalações, especificamente, suas operações nos berços de atracação e no pátio.
Corroborando com o entendimento acima, Duru et at. (2020) informa que a Análise Envoltória de Dados – DEA é uma técnica consolidada para medir a eficiência técnica relativa dos portos, aplicada em diferentes casos ao redor do mundo, citando Talley (2006).
Quando o processo de análise envolve múltiplos produtos (outputs) e recursos (inputs), Pires & Silva (2016) destacam que a obtenção da eficiência é mais complexa, e, frequentemente, utiliza métodos de fronteira de produção determinística ou estocástica, que medem a produtividade técnica de processos com múltiplos produtos (outputs) e recursos (inputs).
A metodologia empregada neste trabalho para o cálculo da eficiência nos terminais de uso privado é a Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis, DEA), brevemente resumida como um método baseado em programação linear, cujo objetivo é medir a eficiência dos TUP(s) selecionados, fornecendo dados quantitativos sobre possíveis direções a serem tomadas para a melhoria dessas unidades, quando se encontrarem ineficientes (Pires & Silva, 2016) e (Giacomin & Silva, 2020).
Os resultados encontrados poderão apoiar a discussão sobre as vantagens da utilização da técnica DEA para fins de mensuração da eficiência de Terminais de Uso Privado. Ademais, poderá permitir o confronto com a realidade das instalações portuárias pesquisadas, fornecendo indícios de que a análise comparativa pode ajudar aos administrados na identificação de melhorias operacionais em suas gestões.
Para melhor compreensão do tema, torna-se relevante o conhecimento de alguns conceitos, segundo Sousa et al. (2019) (Quadro 1 – Conceitos utilizados no modelo DEA).
Recomenda Silva et al. (2014) que na aplicação da técnica DEA, a quantidade de DMU’s na amostra deve ser no mínimo igual a 3 vezes o número de variáveis ou igual ao produto do número de variáveis de entrada pelo número de variáveis de saída, procurando obter o maior número de DMU’s, pois se trata de condição reconhecida como regra de ouro da metodologia DEA.
O modelo DEA utilizado neste estudo é o CCR orientado a insumos (inputs) na forma de multiplicadores que visa a produção da mesma quantidade de produto minimizando a utilização de recursos, conforme Sousa et al. (2019), citando Correia e Soares de Mello (2008), dado que o objetivo é analisar a relação do tempo médio para atracação e do tempo médio em operação, como indicadores reveladores da governança corporativa, com a produtividade, que tem como indicadores a quantidade de atracações e quantidade de carga movimentada. Para tal, será utilizada a média anual dos indicadores no período da análise. Assim, serão inputs do modelo o tempo médio de espera para atracação, o tempo médio atracado em operação. Como outputs, a quantidade de atracações e a quantidade de cargas movimentada.
Para Pena (2008 apud Sousa et al., 2019) a técnica DEA pode ser apresentada considerando N unidades produtoras de m quantidade de produtos y, com n quantidade de insumo x. Considerando que uma unidade qualquer o, produz 
Desse modo, define-se a eficiência relativa da unidade como a soma ponderada dos produtos, dividida pela soma ponderada dos insumos. O Quadro 2 apresenta a formulação dos modelos DEA utilizados na pesquisa, sendo que “[…] as formulações dos modelos CCR e BCC, diferem-se pela variável
Aduzem ainda os autores, referenciando Angulo-Meza & Cunha (2006), que o conjunto de pesos ótimo encontrado pelo modelo, pode atribuir peso nulo para variáveis que apresentam desempenho ruim, pois cada unidade de negócio ou DMU tem liberdade de escolher os próprios pesos, no cálculo do índice de eficiência, podendo ainda, atribuir pesos a apenas um input ou um output.
Para a aplicação do método DEA nesta pesquisa foi utilizado o SOLVER, um suplemento do Microsoft Excel que pode ser usado para teste de hipóteses. O SOLVER pode ser usado para encontrar um valor ideal (máximo ou mínimo) para uma fórmula em uma célula, conforme restrições, ou limites, sobre os valores de outras células de fórmula em uma planilha, pois o SOLVER trabalha com um grupo de células, chamadas variáveis de decisão ou simplesmente de células variáveis, usadas no cálculo das fórmulas nas células de objetivo e de restrição; após, ele ajusta os valores nas células variáveis de decisão para satisfazer aos limites sobre células de restrição e produzir o resultado que você deseja para a célula objetiva (Microsoft 2023, 2023).
6. DESENVOLVIMENTO: COLETA DE DADOS E AMOSTRA
O objetivo geral desta pesquisa é investigar a influência da governança portuária praticada nas empresas administradoras dos TUP(s) no desempenho operacional das instalações especializadas em minério de ferro, no período de 2019 a 2021. No entanto, serão consideradas as instalações privadas que mais movimentaram este perfil de carga no ano de 2022, segundo a Agência Nacional de Transportes Aquaviários – ANTAQ.
Em pesquisa realizada no dia 29 de junho de 2023 na plataforma “Painel Estatístico Aquaviário” da ANTAQ, na guia movimentação portuária 2022, utilizando como filtros de busca: o ano de 2022, tipo de instalação: Terminal Autorizado, nomenclatura simplificada: minério de ferro, o resultado obtido foi a relação dos Terminais de Uso Privado que mais movimentaram minério de ferro em 2022 (Brasil, 2022) (Tabela 1 – Terminais de Uso Privado que mais movimentaram Minério de Ferro em 2022).
Considerando a representativa das instalações portuárias no volume de movimentação de carga no ano de 2022, o quantitativo inicial de 13 Terminais de Uso Privado, obtido como resultado da pesquisa, foi reduzido para uma amostra de 7 Terminais de Uso Privado, uma vez que responsáveis por 97,9% de toda a movimentação de minério de ferro no ano de 2022. Assim a amostra desta pesquisa se constitui nos seguintes TUP(s) (Tabela 2 – Terminais de Uso Privado responsáveis por 97,9% da movimentação de Minério de Ferro em 2022).
Considerando o objetivo da pesquisa, foram analisadas as empresas: CIPP S/A, Porto do Açu Operações S/A, Porto Sudeste do Brasil S/A, Samarco Mineração S/A e Vale S/A, no período de 2019 a 2021, com a técnica análise envoltória de dados, utilizando, para tanto, a média anual dos indicadores no período da análise. Assim, serão inputs do modelo o tempo médio de espera para atracação, o tempo médio atracado em operação. Como outputs, a quantidade de atracações e a quantidade de cargas movimentada.
7. ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS NO CÁLCULO DA EFICIÊNCIA
Pires & Silva (2016) realizaram um levantamento de trabalhos com temas similares ao cálculo da eficiência portuária, utilizando, ou não, o método DEA, visando definir as variáveis mais significativas para a modelagem pretendida. Após a análise dos trabalhos, foram identificados os principais inputs e outputs utilizados por diversos autores (Tongzon (2001); Itoh (2002); Barros & Managi (2008); Nigra (20100; Junior (2010); Wanke (2002); Culliname et al. (2004)), (Quadro 3 – Variáveis utilizadas em trabalhos acadêmicos sobre eficiência portuária).
Múltiplos inputs e outputs devem ser avaliados, segundo Pires & Silva (2016), para que se possa atribuir uma eficiência portuária às diferentes atividades desenvolvidas pelo porto. Em suma, a medida da eficiência do porto não pode ser atribuída a apenas um único indicador.
O Painel Estatístico Aquaviário da ANTAQ apresenta alguns dos principais indicadores do setor portuário (Figura 1 – Indicadores do Setor Portuário utilizados pela ANTAQ) e definições (Quadro 4 – Algumas definições dos Indicadores do Setor Portuário). Analisando o desempenho dos portos e terminais de uso privado do país por meio destes indicadores, pode-se compreender a evolução e a necessidade de novas infraestruturas para as instalações, e, assim, auxiliar o administrador portuário na tomada de decisão (Valeriano & Silva, 2017) e (Brasil, 2022).
Com intuito de definir as variáveis mais significativas para a pesquisa, considerou-se as variáveis comuns encontradas no levantamento dos trabalhos acadêmicos, que identificaram os principais inputs e outputs utilizados em pesquisas similares, e as variáveis percebidas pela Agência Nacional de Transportes Aquaviários – ANTAQ, quando na composição dos seus indicadores nacionais no Painel Estatístico Aquaviário, como relevantes para a adequada compreensão da dinâmica do setor portuário. As variáveis consideradas para o alcance do objetivo desta pesquisa de identificar a eficiência relativa dos terminais privados em estudo são as que se seguem (Quadro 5 – Variáveis consideradas para identificar a eficiência dos TUP(s)).
Desta sorte, visando a adequada aplicação da técnica DEA, conforme orientado pela doutrina, temos uma quantidade de 07 DMUs (Terminais de Uso Privado especializados em minério de ferro), quantidade superior ao produto do número de variáveis de entrada pelo número de variáveis de saída, conforme argumenta Sousa et al. (2014 apud Silva et al., 2019).
O modelo DEA utilizado neste estudo é o CCR orientado a insumos (inputs) na forma de multiplicadores que visa a produção da mesma quantidade de produto minimizando a utilização de recursos, conforme Sousa et al. (2019), referenciando Correia e Soares de Mello (2008), dado que o objetivo é analisar a relação do tempo médio para atracação e do tempo médio em operação, como indicadores reveladores da governança corporativa, com a produtividade, que tem como indicadores a quantidade de atracações e quantidade de carga movimentada. Para tal, foi utilizada a média anual dos indicadores no período de 2019 a 2021. Assim, são inputs do modelo o tempo médio de espera para atracação, o tempo médio atracado em operação e como outputs, a quantidade de atracações e a quantidade de cargas movimentada, coletados no Painel Estatístico Aquaviário da ANTAQ, nos períodos de 2019 a 2021.
8. RESULTADOS ENCONTRADOS E DISCUSSÕES
A mudança no regime de exploração portuária, com uma intensa competição e comparação entre portos, exigindo dos seus administradores condutas proativas não apenas com relação a eficiência, mas, também, no tocante a redução de custos portuários, como uma forma de posicionamento no mercado globalizado, tem tornado a medição da eficiência uma ferramenta chave na competividade no setor.
Neste contexto, o tempo é um dos principais fatores de medição de desempenho no setor portuário, pois o congestionamento de navios para realizar operações de carga e descarga ou o dispêndio de tempo excessivo para a conclusão de suas operações podem não somente impedir ou atrasar a entrega das mercadorias pelas empresas aos seus clientes no prazo acordado, mas onerar significativamente a operação com altos custos que comprometam a competitividade. Portanto, eficiência portuária muitas vezes pode significar velocidade, confiabilidade dos serviços portuários, redução de custos e maximização de lucros.
O desenvolvimento de ações gerencias buscando reduzir os tempos de atracação e operação nas operações portuárias, conferindo maior agilidade e eficiência as operações, impulsionam positivamente atividades de movimentação de carga e, consequentemente, aumentam a competitividade entre os Terminais.
Assim, a análise da eficiência relativa dos 07 Terminais de Uso Privado – TUP(s) especializados em movimentação de minério de ferro considerou a análise da relação entre o tempo médio para atracação e o tempo médio em operação, como indicadores reveladores da governança corporativa, com a produtividade, cujos indicadores são a quantidade de atracações e quantidade de carga movimentada. Utilizando-se a média anual das variáveis: tempo médio para atracação (input), tempo médio em operação (input), quantidade de atracações (output) e quantidade de carga movimentada (output) para cada TUP(s), foi utilizado o suplemento do Microsoft Excel, SOLVER, que apresentou os seguintes resultados de eficiência (Tabela 3 – Tabela de Eficiência com o modelo DEA – CCR).
Foram encontradas duas DMUs eficientes para o período da pesquisa: Terminal Ponta da Madeira (DMU 1) e Terminal Ponta Ubu (DMU 6), enquanto cinco DMUs foram consideradas ineficientes pelo modelo: Terminal de Tubarão (DMU 2), Terminal de Ilha da Guaíba (DMU 3), Porto de Açu (DMU 4), Porto Sudeste (DMU 5) e Porto do Pecém (DMU 7).
A DMU 1 e a DMU 6 são Terminais de Uso Privado – TUP(s) administrados pelas empresas Vale S/A e Samarco Mineração S/A, respectivamente, sendo que a DMU 6 possui como uma de suas acionistas a empresa Vale S/A. Ambas as administradoras dos terminais movimentam predominantemente minério de ferro em suas operações. Deve-se esclarecer, ainda, que o Porto do Pecém (DMU 7) é um Terminal de cargas diversas, movimentando vários outros perfis de carga, além do minério de ferro. Assim, pode-se entender a razão pela qual o Porto do Pecém (DMU 7), apesar de figurar entre os sete primeiros Terminais de Uso Privado – TUP(s) especializados em movimentação de minério de ferro em 2022, possui uma eficiência menor neste perfil de carga, pois as variáveis de tempo médio para atracação e tempo médio de operação utilizadas nesta analise não apresentam limpeza informacional adequada para a adoção do modelo de otimização de eficiência.
Avaliando a evolução da eficiência das DMU(s) no período analisado, o programa apresentou as seguintes informações (Figura 2 – Evolução da Eficiência das DMU(s) no período).
Pode-se ainda observar que o Porto de Açu (DMU 4), o Terminal de Ilha da Guaíba (DMU 3), o Porto do Pecém (DMU 7), o Terminal de Tubarão (DMU 2) e o Porto Sudeste (DMU 5), apesar de serem considerados ineficientes pelo modelo, apresentaram aumento de sua eficiência da ordem de 3,39%, 9,0%, 13,31%, 15,33% e 27,77%, respectivamente, considerando o triênio em análise.
Aprofundando a análise, observou-se que a variável de entrada (input) que mais contribuiu para os resultados de eficiência relativa das DMU(s) analisadas foi o tempo médio de atracação, conforme demonstrado na Tabela 4 – Variável de entrada que mais contribuiu para os resultados das instalações.
O tempo médio para atracação é um dos principais indicadores do setor portuário, sendo utilizado pela ANTAQ no seu Painel Estatístico Aquaviário para compreender o tempo que uma embarcação leva desde o momento que entra na área de fundeio de uma instalação portuária até o momento em que atraca para iniciar a operação a que se destina, incluindo o percurso pelo canal de acesso do Terminal e eventual tempo de espera para a atracação do navio (Brasil, 2022).
A análise deste indicador pode revelar aspectos da superestrutura e infraestrutura das instalações portuárias responsáveis pela demora nas atracações e, consequentemente, na conclusão das operações portuárias. Pode revelar, assim, (i) se há a necessidade de realização de dragagens em seus canais de acesso, visando aumentar sua profundidade de operação, permitindo a operação com navios de maior calado e com maior produtividade, (ii) se há a necessidade de melhorias em sua superestrutura, como a construção de mais berços de atracação ou reforço em sua estrutura de quebra-mar, (iii) se há necessidade de investimentos em infraestrutura, como a aquisição de mais descarregadores de minério ou sua modernização, aquisição de esteiras transportadoras, modernização de caminhões ou guindastes.
Assim, a variável tempo médio para atracação nas instalações portuárias analisadas, na qualidade de indicador de governança, demonstrou contribuir para todas as DMU(s), em seus resultados de quantidade de cargas movimentada e quantidade de atracações realizadas, nos períodos de 2019 a 2021, conforme informações apresentadas na Tabela 9. Diversamente, a variável tempo médio de operação não demonstrou contribuir significativamente para os resultados das DMU(s), quanto as suas quantidades de carga movimentada e quantidades de atracações no mesmo período.
Portanto, a análise das variáveis selecionadas para o cálculo da eficiência relativa dos TUP(s) evidencia não apenas a existência de DMU(s) eficientes e ineficientes dentro da amostra estudada, mas a forte relação entre a governança adotada nas instalações portuárias e os seus desempenhos, haja vista a predominância do indicador de governança, tempo médio de atracação, em todas as análises de eficiência, segundo o modelo.
9. CONCLUSÕES E CONSIDERACÕES FINAIS
O presente estudo objetivou investigar a influência da governança portuária praticada nas empresas administradoras dos TUP(s) no desempenho operacional das instalações especializadas em minério de ferro, identificando as eficiências relativas das instalações, a partir de um conjunto de indicadores, e examinando a relação existente entre a governança portuária e o desempenho, no período de 2019 a 2021.
Empregou-se a análise envoltória de dados, modelo DEA – CCR orientado a insumos na forma de multiplicadores, com as variáveis tempo médio para atracação e tempo médio em operação, como indicadores de governança corporativa, e a quantidade de atracações e quantidade de carga movimentada, como indicadores de produtividade, com o suplemento do Microsoft Excel SOLVER.
A eficiência é um dos aspectos que vem assumindo um protagonismo relevante na performance das instalações portuárias da atualidade. Identificou-se, com o auxílio do modelo DEA-CCR, as DMU(s) eficientes e ineficientes, a partir de um conjunto de indicadores específicos para este estudo: tempo médio para atracação (input), tempo médio em operação (input), quantidade de atracações (output) e quantidade de carga movimentada (output) para cada TUP(s), constatando-se que apenas uma variável de governança – tempo médio para atracação (input) – contribuiu significativamente para os resultados obtidos pelas instalações portuárias analisadas dentro do contexto da definição de suas eficiências relativas. Portanto, o objetivo específico desta pesquisa resta atendido.
Percebe-se que há uma relação entre a governança corporativa adotada nas instalações portuárias pelas empresas administradoras e seus desempenhos operacionais e esta se encontra em contínua transformação, especialmente, diante de fatos que abalam a imagem das companhias e tem grande repercussão na sociedade e no meio ambiente, como nos casos dos acidentes das barragens de Brumadinho e de Fundão, fatos responsáveis por uma grande mudança organizacional nas empresas Vale S/A e Samarco Mineração S/A, administradoras dos Terminais de Ponta da Madeira (DMU 1) e Ponta Ubu (DMU 6), consideradas pelo modelo de análise de dados as mais eficientes, durante todo o período de análise da pesquisa.
Numa análise geral, pode-se concluir que a governança corporativa desenvolvida pelas empresas analisadas contribui para seus desempenhos operacionais, uma vez que integra um sistema organizacional percebido e reconhecido pelos seus atores como necessária e urgente para a sustentabilidade do negócio. A governança portuária bem conduzida por uma instalação pode ser responsável por seu posicionamento no mercado, sua eficiência e sua manutenção competitiva. Portanto, o objetivo geral desta pesquisa resta atendido.
A pesquisa não apresenta resultados definitivos sobre a problemática analisada, porém, considerando os resultados alcançados, compreende-se que a governança corporativa impacta diretamente na gestão portuária e influencia todo o ambiente logístico, exigindo cada vez mais uma coordenação dinâmica de toda a comunidade portuária, por exemplo, clientes, operadores de terminais, agentes logísticos locais e regionais, ou seja, com todos os tipos de stakeholders.
Conclui-se que este assunto não se encontra encerrado, pois ainda há muito a ser explorado com esta temática no setor portuário. Este trabalho poderá ser aprofundado por meio do emprego desta metodologia em uma amostra com maior número de anos; com a introdução de novas variáveis de entrada e de saída como inputs e outputs para o modelo; com uma amostra com uma quantidade maior de empresas administradoras de terminais privados brasileiras ou empresas de outros países com o mesmo perfil de carga; com a adoção desta metodologia para outros perfis de carga, por exemplo, granéis líquidos, granéis gasosos ou contêineres.
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Quadro 1 – Conceitos utilizados no modelo DEA
Fonte: Pimentel e Casa Nova (2005 apud Sousa et al., 2019)
Quadro 2 – Formulação do modelo DEA utilizado na pesquisa
Fonte: Sousa et al., (2019)
Quadro 3 – Variáveis utilizadas em trabalhos acadêmicos sobre eficiência portuária
Fonte: Elaborado por Pires & Silva (2016)
Quadro 4 – Algumas definições dos Indicadores do Setor Portuário
Fonte: Elaborado pela Autora Fonte: Painel Estatístico Aquaviário elaborado pela ANTAQ
Quadro 5 – Variáveis consideradas para identificar a eficiência dos TUP(s)
Fonte: Elaborado pela Autora
Tabela 1 – Terminais de Uso Privado que mais movimentaram Minério de Ferro em 2022
Fonte: Elaborado pela Autora Fonte: Painel Estatístico Aquaviário da ANTAQ (https://web3.antaq.gov.br/ea/sense/movport.html#)
Tabela 2 – Terminais de Uso Privado responsáveis por 97,9% da movimentação de Minério de Ferro em 2022
Fonte: Elaborado pela Autora Fonte: Painel Estatístico Aquaviário da ANTAQ (https://web3.antaq.gov.br/ea/sense/movport.html#)
Figura 1 – Indicadores do Setor Portuário utilizados pela ANTAQ
Fonte: Painel Estatístico Aquaviário elaborado pela ANTAQ
Tabela 3 – Tabela de Eficiência com o modelo DEA – CCR
Fonte: Elaborado pela Autora com a utilização do Microsoft Excel – SOLVER
Figura 2 – Evolução da Eficiência das DMU(s) no período
Fonte: Elaborado pela Autora com a utilização do Microsoft Excel – SOLVER
Tabela 4 – Variável de entrada que mais contribuiu para os resultados das instalações
Fonte: Elaborado pela Autora com a utilização do Microsoft Excel – SOLVER
1Especialista em Direito Processual Civil (2008) e em Direito Societário e Negócios Empresariais (2021), ambos pela Universidade de Fortaleza. Mestre em Administração (2023) pela Universidade de Fortaleza. Analista de Desenvolvimento Logístico: Advogada da Companhia de Desenvolvimento do Complexo Industrial e Portuário do Pecém – CIPP; perpetualigia@gmail.com.
2Graduado em Ciências Econômicas pela Universidade Federal do Ceará (1983), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade de São Paulo (1997) e doutorado em Economia da Indústria e da Tecnologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2008). Atua na área de gestão de riscos do Banco do Nordeste do Brasil S A (BNB); mauriciorodrigues@unifor.br.
3Doutor em Administração de Empresas – UNIFOR; Mestre em Administração e Controladoria – UFC; Especialista em Gerenciamento de Projetos – Estácio/FIC; Comércio Exterior e Negócios Internacionais – FGV e Logística Empresarial – UNIFOR; Bacharel em Administração na UNIFOR. Realizou estágio doutoral (doutorado-sanduíche) na Universidade de Northampton na Inglaterra (fevereiro a maio de 2018). Professor universitário em cursos de graduação e pós-graduação (MBA) e coordenador do Núcleo de Pesquisa – NUPESQ-CCG na UNIFOR; danilovasconcelos@unifor.br.
4Graduado em Ciência Econômicas e Mestre em Economia do Setor Público, ambos pela Universidade Federal do Ceará (Fortaleza, Brasil), Licenciado em Matemática pela Universidade Estadual do Ceará (Fortaleza, Brasil), Mestre em Gestão Estratégia e Logística e Doutor em Ciências de Gestão, ambos pela Aix-Marseille Université (França). Professor de graduação e pós-graduação, CEO de uma startup de LogTech e gerente geral de uma Agência Marítima; igorpontesce@hotmail.com