Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Programa de Mestrado Profissional em Administração
Cinthia Mazziero Quartarolo
MONITORAMENTO E EFICIÊNCIA DOS AGENTES:
EVIDÊNCIAS DO SETOR BRASILEIRO DE
TELECOMUNICAÇÕES
São Paulo
2011
1
Cinthia Mazziero Quartarolo
Monitoramento e eficiência dos agentes: evidências do
setor brasileiro de telecomunicações
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado
Profissional em Administração do Insper Instituto de
Ensino e Pesquisa, como parte dos requisitos para a
obtenção do título de Mestre em Administração.
Orientador: Prof. Dr. Henrique Machado Barros – Insper
Co-orientadora: Profª Drª Maria Cristina Gramani – Insper
São Paulo
2011
2
Quartarolo, Cinthia Mazziero
Monitoramento e eficiência dos agentes: evidências do setor
brasileiro de telecomunicações / Cinthia Mazziero Quartarolo;
orientador: Henrique Machado Barros; co-orientadora: Maria
Cristina Nogueira Gramani – São Paulo: Insper, 2010.
Dissertação (Mestrado – Programa de Mestrado Profissional
em Administração) – Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.
3
FOLHA DE APROVAÇÃO
Cinthia Mazziero Quartarolo
Monitoramento e eficiência dos agentes: evidências do setor brasileiro de telecomunicações
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado
Profissional em Administração do Insper Instituto de
Ensino e Pesquisa, como requisito parcial para obtenção
do título de Mestre em Administração.
Área de concentração: Contratos e estratégia
Aprovado em:
Banca Examinadora
Prof. Dr. Henrique Machado Barros
Orientador
Instituição: Insper
Assinatura: _________________________
Profª. Drª. Maria Cristina Nogueira Gramani
Co-orientadora
Instituição: Insper
Assinatura: _________________________
Prof. Dr. Sandro Cabral
Instituição: UFBA
Assinatura: _________________________
Prof. Dr. André Luís de Castro Moura Duarte
Instituição: Insper
Assinatura: _________________________
4
RESUMO
QUARTAROLO, Cinthia Mazziero. Monitoramento e eficiência dos agentes: evidências
do setor brasileiro de telecomunicações. 2011. Dissertação (Mestrado) – Insper Instituto de
Ensino e Pesquisa, São Paulo, 2011.
A provisão de serviços de telefonia no Estado de São Paulo é feita por uma empresa
concessionária
que
subcontrata
prestadoras
de
serviços
técnicos.
As
atividades
desempenhadas por essas subcontratadas não vêm sendo bem avaliadas pela Agência
Reguladora responsável. O objetivo deste trabalho é investigar se a distância geográfica entre
a concessionária e as subcontratadas dificulta o monitoramento das atividades desempenhadas
pelos agentes e se isso gera impactos no desempenho das subcontratadas. Usando Análise
Envoltória de Dados obtém-se o ranking de eficiência relativa entre as subcontratadas e
calcula-se a correlação entre a distância e a eficiência. Os resultados revelaram que quanto
maior a distância, pior a eficiência relativa da empresa subcontratada.
Palavras-chave: Contratos; Monitoramento; Telecomunicações; Eficiência; DEA
5
ABSTRACT
QUARTAROLO, Cinthia Mazziero. Monitoring and agents’ efficiency: evidences from the
Brazilian Telecommunications Sector. 2011. Dissertation (Mastership) – Insper Instituto de
Ensino e Pesquisa, São Paulo, 2011.
The provision of telephony services in São Paulo is responsibility of a company that
subcontracts agents to provide technical services. The activities performed by these agents are
not achieving the goals stipulated by the Regulatory Agency. The objective of this paper is to
investigate if the geographical distance between the company and the agents difficults the
monitoring of the activities performed by these agents. Using Data Envelopment Analysis, the
relative efficiency ranking of the agents is estimated and the correlation between distance and
efficiency is calculated. The results reveal that the bigger the distance, the worst the efficiency
of the agent.
Keywords: Contracts; Monitoring; Telecommunication; Efficiency; DEA
6
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Mapa da telefonia no Brasil ................................................................. 14
Figura 2: Distribuição das subcontratadas pelo Estado de São Paulo ................ 27
Figura 3: Distribuição das subcontratadas pela região da Grande São Paulo..... 28
Figura 4: Esquema de interação das variáveis no modelo DEA ......................... 32
Figura 5: Retornos constantes (CRS) vs. Retornos variáveis (VRS) .................. 34
7
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Distribuição das Unidades da Federação em Regiões do PGO .......... 13
Tabela 2: Distância em quilômetros entre as DMUs e a filial que a monitora ... 29
Tabela 3: Dados de insumo e produto do modelo DEA ..................................... 31
Tabela 4: Correlação entre as variáveis de insumo e produto ............................ 32
Tabela 5: Ranking de eficiência e DMUs de referência ..................................... 33
Tabela 6: Resultados do DEA (retornos constantes) sem a DMU “A” .............. 34
Tabela 7: Correlação entre as variáveis e a eficiência das DMUs ...................... 35
Tabela 8: Peso das variáveis no modelo DEA .................................................... 36
Tabela 9: Sumário de melhorias .......................................................................... 37
8
SUMÁRIO
1.
INTRODUÇÃO ............................................................................................................................................ 9
2.
SETOR DE TELECOMUNICAÇÕES .................................................................................................... 12
2.1
2.2
3.
REVISÃO DE LITERATURA ................................................................................................................. 19
3.1
3.2
3.3
4.
CONTRATOS................................................................................................................................... 19
ASSIMETRIA DE INFORMAÇÃO ............................................................................................... 20
INCENTIVOS E MONITORAMENTO ......................................................................................... 22
METODOLOGIA ...................................................................................................................................... 25
4.1
4.2
4.3
4.3.1
4.3.2
4.4
5.
BREVE HISTÓRICO DO SETOR ................................................................................................. 12
PRINCÍPIOS ECONÔMICOS DO SETOR DE TELECOMUNICAÇÕES ............................... 16
ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS ......................................................................................... 25
SELEÇÃO DE DMUS ...................................................................................................................... 27
DEFINIÇÃO DE VARIÁVEIS USADAS NO D.E.A. .................................................................... 29
INSUMOS .......................................................................................................................................... 29
PRODUTOS....................................................................................................................................... 30
MODELO FINAL ............................................................................................................................ 31
RESULTADOS .......................................................................................................................................... 33
5.1
5.2
ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS ......................................................................................... 33
CORRELAÇÃO ENTRE DISTÂNCIA E EFICIÊNCIA ............................................................. 37
6.
CONCLUSÕES E LIMITAÇÕES ........................................................................................................... 38
7.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................................... 40
8.
APÊNDICE................................................................................................................................................. 52
8.1
9.
ANÁLISE DE SENSIBILIDADE DO MODELO .......................................................................... 52
ANEXO ....................................................................................................................................................... 53
9.1
INDICADORES DE QUALIDADE - ANATEL ............................................................................. 53
9
1. INTRODUÇÃO
Contratos são documentos que buscam alinhar os objetivos de dois agentes
maximizadores de utilidade que, por algum motivo, precisam interagir (JENSEN;
MECKLING, 1976). Essas relações inter-organizacionais não são pautadas apenas em
instrumentos jurídicos (contratos formais); a confiança entre os „parceiros‟ pode ser crítica
para o início, o desenvolvimento ou, mesmo, o término do relacionamento (MACAULAY,
1963, LAWLER III, 1971, POPPO; ZENGER, 2002). Além disso, a capacidade dos contratos
preverem todas as contingências é questionável; e mesmo que todas as possibilidades possam
ser contempladas, isso pode ocorrer a um custo muito alto (TIROLE, 1999; BATTIGALLI;
MAGGI, 2002).
De uma forma geral, um contrato busca alinhar objetivos dos envolvidos oferecendo
uma remuneração mediante cumprimento de determinada tarefa. A remuneração pode ou não
ser financeira e funciona como incentivos aos contratados. A estrutura de incentivos pode
combinar remuneração fixa e variável e a combinação ótima depende de variáveis como
especificidade do ativo envolvido, risco do negócio, entre outros (ARROW, 1964).
Uma entidade pode estabelecer o mesmo tipo de relacionamento com diversos agentes.
Quando isso ocorre, os contratos que vigoram costumam ser uniformes, afinal atividades
semelhantes podem estar formalizadas através das mesmas cláusulas. É o que ocorre em
contratos de trabalho, por exemplo (ROY; SERFES, 2002). Tendo em vista a mesma estrutura
contratual, seria esperado que as partes envolvidas e subordinadas a tal estrutura se
comportassem da mesma forma. Isso, entretanto, é questionável. A literatura sobre franquias,
por exemplo, documenta a existência de free-riding entre as unidades franqueadas, ou seja,
mesmo sujeitas a estruturas contratuais similares, existem unidades franqueadas que investem
menos do que deveriam em uma ou mais dimensões e, ainda assim, são beneficiadas pelo
investimento das demais unidades (BRICKLEY, 1999). Essa mesma literatura revela que a
franqueadora também possui unidades próprias e que, nesse caso, o potencial comportamento
indesejado parte dos funcionários (shirking ou moral hazard) que não são proporcionalmente
beneficiados pelo melhor desempenho do sistema de franquias (SESHADRI, 2002). Nota-se,
portanto, a necessidade de avaliação do comportamento dos agentes. Isso significa, dentre
outras coisas, que algum mecanismo de avaliação de desempenho deve ser utilizado de forma
a contrastar o desempenho real com as expectativas contratuais.
10
Todavia, dificuldades na mensuração do desempenho ou na avaliação do esforço
alocado pelo agente diminuem a capacidade dos contratos de criarem incentivos. Nesses
casos, existe uma maior necessidade de formas alternativas de controle, como o
monitoramento direto (LAFONTAINE; SLADE, 2007). Porém, quando o monitoramento é
custoso, os incentivos do mercado (i.e., desempenho do agente contratado) são mais
eficientes, especialmente se o valor da reputação do principal não é tão alto (LAFONTAINE;
SHAW; 2005). De fato, as evidências sugerem que, nos casos em que o monitoramento é
custoso, a tendência é que haja menos integração vertical (e.g., BRICKLEY; DARK, 1987;
SCOTT, 1995; LAFONTAINE; SHAW; 2005), ou seja, que a oferta de produtos e/ou
serviços seja oferecida por terceiros.
A desintegração vertical, entretanto, não implica na ausência de monitoramento por
parte da contratante. Contudo, se os agentes contratados estão muito dispersos
geograficamente, torna-se mais difícil para a contratante fazer o monitoramento. Dessa forma,
em uma estrutura contratual na qual os incentivos são fracos, espera-se que quanto mais
distante geograficamente da contratada os contratados estiverem, menor a probabilidade deles
atenderem aos interesses da contratante. De fato, a literatura sobre incentivos revela que
quando é difícil o monitoramento dos agentes, a estrutura de incentivos precisa ser forte o
suficiente para fazê-los se comportar de acordo com o esperado pelo principal (GIBBONS,
1998). Em outras palavras, agentes sujeitos a baixo nível de supervisão ficam mais propensos
a agir oportunisticamente em detrimento dos interesses do principal (FAMA, 1980).
Este trabalho pretende analisar se a dificuldade no monitoramento dos agentes pode
gerar índices de eficiência aquém do desejado. Para tanto, foram analisadas as eficiências de
empresas subcontratadas por uma concessionária do setor de telecomunicações para prestar
serviços técnicos aos usuários finais. Em particular, esta pesquisa analisa a correlação entre a
localização da subcontratada e seu índice de eficiência relativa para checar se a variação na
distância entre a contratada e a filial que a monitora (proxy para custo de monitoramento)
pode levar a um pior desempenho por parte das subcontratadas.
O setor de telecomunicações é um contexto adequado para esse estudo por vários
motivos. Em primeiro lugar, porque a literatura sobre o setor se concentra nas relações entre
agências reguladoras e concessionárias (e.g., LOEB; MAGAT, 1979; LAFFONT, 1994),
enquanto que as relações entre concessionárias e empresas subcontratadas, até onde se sabe,
ainda não foi explorada. Em segundo lugar, porque o setor apresenta um monitoramento
relativamente custoso. Isso ocorre porque o que está sendo avaliado é a provisão de serviços e
11
não atributos de bens tangíveis. Além disso, a prestação de serviços ao usuário final pela
empresa subcontratada é feita longe do contratante, ou seja, os custos de monitoramento são
maiores pois o controle da operação demanda um esforço maior do contratante para averiguar
se os resultados dos serviços prestados estão de acordo com as expectativas contratuais. Por
último, mas não menos importante, destaca-se a relevância do setor para a economia
brasileira, tendo alcançado quase 181 bilhões de reais de receita bruta em 2009 (o que
equivale a 5,8% do PIB) e foi responsável pela arrecadação de 42,8 bilhões de reais em
tributos (TELEBRASIL, 2010).
Para analisar as eficiências das organizações foi empregada a técnica de Análise
Envoltória de dados (DEA – Data Envelopment Analysis) que é uma técnica não-paramétrica
utilizada para comparar a eficiência de unidades produtivas que desempenhem essencialmente
as mesmas atividades, diferenciando-se apenas nas quantidades de insumos (inputs) a serem
utilizados e produtos (outputs) a serem produzidos (HAO et al., 2000). A técnica tem como
resultado a eficiência relativa entre as unidades analisadas, ou seja, pelo menos uma delas
apresentará eficiência máxima e estará localizada na fronteira de eficiência (produtiva),
enquanto que as outras terão índices de eficiência relativos a uma DMU de referência (que
pode ser qualquer DMU localizada na fronteira) (GOLANY, 1988). O DEA é uma ferramenta
bastante utilizada em diversas áreas do conhecimento. Em telecomunicações, essa ferramenta
já foi usada para traçar fronteira de custos (SUEYOSHI, 1991), para avaliar o aparato
regulatório (URI, 2003) e até mesmo para avaliar eficiência de empresas cujos dados não são
precisos (COOPER et al., 2001; ZHU, 2004). O DEA é recorrentemente utilizado na análise
de eficiência de outros setores também, como por exemplo, na educação pública para
comparar escolas (RAY, 1991; LUDWIN; GUTHRIE, 1989), na saúde pública para comparar
hospitais (BYRNES; FREEMAN, 1999; STEINMANN et al., 2004) e no setor financeiro
privado para comparar diversos bancos (SEIFORD; ZHU, 1999; VASSILOGLOU; GOIKAS,
1990). Contudo, até onde se sabe, o DEA ainda não foi utilizado em um contexto como o da
presente dissertação caracterizado pela comparação de diversos prestadores de serviço
sujeitos a mesma estrutura contratual.
Este trabalho segue com uma revisão de literatura sobre alguns conceitos econômicos
inerentes ao setor de telecomunicações, tais como a estrutura do mercado e a existência de
regulação. Ainda na seção 2, relata-se um breve histórico do setor brasileiro de
telecomunicações e na 3 o tema de contratos e amplamente abordado. Na quarta seção, as
variáveis e a metodologia são descritas e o modelo final é definido. A seção seguinte
12
apresenta os resultados da análise envoltória de dados, assim como a correlação entre o índice
de eficiência relativa e a distância entre as contratadas e a sede da concessionária. Por fim, a
seção de conclusões apresenta as principais contribuições deste trabalho, assim como as
limitações e agenda para pesquisas futuras.
2. SETOR DE TELECOMUNICAÇÕES
2.1
BREVE HISTÓRICO DO SETOR
Antes da criação da empresa Telecomunicações Brasileiras S.A. (Telebrás) em 1972,
existiam cerca de 1.200 companhias de telecomunicações operando no Brasil (ANATEL,
1996). Entre 1972 e 1975, a Telebrás, através de suas subsidiárias adquiriu quase todas as
companhias de telefonia que atuavam no território, tornando-se um monopólio na provisão
deste tipo de serviço em todo o país.
O Sistema Telebrás, por ser estatal, não deveria precisar de um órgão regulador, pois por definição - o Estado deveria pensar no bem-estar social (SCHMIDT, 1996, p. 2).
Entretanto, as telecomunicações no Brasil não estavam atingindo este objetivo e, além disso, a
situação financeira da estatal estava comprometida. Então, em 1995, o governo federal deu
início a uma reforma nas telecomunicações brasileiras. Em julho de 1997, o Congresso
Nacional aprovou a Lei Geral de Telecomunicações que estabeleceu um novo aparato
regulatório para a privatização do Sistema Telebrás.
Em Julho de 1998, todas as empresas do Sistema Telebrás foram privatizadas. As
empresas privadas que assumiram o controle acionário da estatal ficaram responsáveis pela
prestação do serviço enquanto que o governo ficou encarregado de regulamentá-lo através da
Agência Nacional de Telecomunicações, a Anatel (PAULA, 2003).
A Anatel dispões de cinco ferramentas para regulamentar o Serviço de Telefonia Fixa
Comutado (STFC). São eles:
-
Plano Geral de Metas de Universalização cujo principal objetivo é garantir que
toda a população tenha acesso ao serviço de telefonia;
-
Plano Geral de Metas de Qualidade que visa garantir a excelência na prestação do
serviço fixando metas e prazos;
-
Contratos de Concessão que são os contratos entre Estado e Empresas Privadas;
13
-
Regulamentos de interconexão e de remuneração de redes que existem para
garantir níveis aceitáveis de competição uma vez que compartilhar a estrutura de
redes instalada é uma forma de reduzir as barreiras à entrada; e
-
Plano Geral de Outorgas que dividiu o país em quatro regiões de concessão,
conforme tabela 1.
A figura 1 ilustra a divisão das regiões I a III.
A exploração dos serviços de telefonia pode ser feita em regime público ou privado. O
regime público deve obedecer a princípios de universalização e continuidade (monitorados
pela agência reguladora) e o contrato é o de concessão. A prestação do serviço em regime
privado responde aos mecanismos de mercado e visa o lucro. O contrato, neste caso, é um
contrato de autorização (VENTURA, 2001).
Tabela 1: Distribuição das Unidades da Federação em Regiões do PGO
Região do PGO
REGIÃO I
REGIÃO II
Estados de Concessão
Estados do Rio de Janeiro, Minas Gerais, Espírito Santo, Bahia,
Sergipe, Alagoas, Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte,
Ceará, Piauí, Maranhão, Pará, Amapá, Amazonas e Roraima
Distrito Federal e Estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina,
Paraná, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Goiás, Tocantins,
Rondônia e Acre
REGIÃO III
Estado de São Paulo
REGIÃO IV
Nacional
Fonte: PAULA, 2003
O Plano Geral de Metas de Universalização (PGMU) acabou por forçar as
concessionárias e investirem pesado em infra-estrutura e manutenção. Os resultados foram
bastante satisfatórios: o número de linhas em serviço passou de 20 milhões em 1997 para
quase 39 milhões em 2002, ou seja, a penetração do serviço aumentou de 42% para quase
80% nos 5 primeiros anos de privatização. O tempo de espera pela instalação caiu de 1-2 anos
para apenas 7 dias e o preço das linhas, que antes chegavam a custar 5.000 dólares, caiu para
40 dólares (BUFFARA, 2003).
14
Em 2009, o setor de telecomunicações (telefonia fixa e móvel) teve receita operacional
líquida de mais de 97 bilhões de reais, sendo responsável por empregar 133 milhares de
pessoas (TELEBRASIL, 2010). Nesse mesmo ano, o Brasil ocupava o 5º lugar em número
total de telefones (1º entre países da América Latina) (TELECO, 2010).
Segundo dados da PNAD de 2009 (IBGE, 2010 – consultado em 28/10/2010), 84,3%
dos domicílios já têm acesso à telefonia (fixa ou móvel). O Estado de São Paulo apresentou as
maiores taxas de penetração do serviço, principalmente devido às características sócioeconômicas da região que são mais favoráveis do que no restante do país.
Figura 1: Mapa da telefonia no Brasil
Fonte: ANATEL, 2010a
Toda essa expansão se deu através da descentralização na prestação do serviço através
da total terceirização, pelas concessionárias, da execução de serviços nos locais de instalação.
A responsabilidade sobre esse tipo de serviço foi transferida para empresas devidamente
contratadas mediante pagamento acordado entre as partes. O sistema funciona da seguinte
forma: quando um cliente entra em contato com a central de atendimento comunicando algum
15
defeito ou solicitando a instalação da linha, a concessionária tenta de todas as formas resolver
o problema via sistema online. Quando isso não é possível, é aberto um Boletim de Defeito
(doravante BD), que nada mais é do que uma ordem de serviço no local da instalação. Esse
BD é enviado à empresa contratada responsável pela área geográfica onde o cliente reside. De
outubro de 2008 a setembro de 2009, a média mensal de BDs abertos no estado de São Paulo
foi de 327.393 (soma de todas as contratadas). Cada contratada tem prazos (fixados pela
Anatel via Plano Geral de Metas de Qualidade – vide apêndice 8.1) para atendimento do BD.
Por exemplo:
-
Solicitação de reparo em clientes residenciais devem ser atendidas em até 24 horas
em 98% dos casos;
-
Alteração de endereço em cliente residenciais devem ser atendidas em até 3 dias
úteis em 98% dos casos.
Fonte: ANATEL, 2010b
Os prazos variam dependendo do perfil do cliente. Para prestadores de serviços de
utilidade pública, por exemplo, o prazo para reparo cai de 24 horas para somente 2 horas e o
de alteração de endereço passa a ser de apenas 6 horas. Existem ainda outras metas que não
estão sob responsabilidade das contratadas, pois dependem do sistema interno da
concessionária. A taxa de chamadas completadas com sucesso e a taxa de erro em
documentos de cobrança emitidos são exemplos disso.
Este trabalho irá focar nos contratos existentes entre concessionárias e subcontratadas.
A hipótese que se pretende testar é se a distância geográfica entre as duas partes de um
contrato dificulta o monitoramento por parte da concessionária e gera um desempenho aquém
do desejado por parte da subcontratada. Para tanto será calculada a correlação entre a
eficiência de cada subcontratada e sua distância até a filial da concessionária que a monitora.
Vale lembrar que, neste caso, o desenho do contrato não exerce influência sobre o resultado
da eficiência, uma vez que os contratos entre a concessionária e cada uma das subcontratadas
são uniformes.
16
2.2
PRINCÍPIOS ECONÔMICOS DO SETOR DE
TELECOMUNICAÇÕES
No setor de telecomunicações, a característica que mais se destaca é a estrutura da
indústria. O fato de se tratar de uma indústria intensiva em capital e a existência de elevados
custos fixos (entre outros fatores) torna a provisão desse tipo de serviço um monopólio
(GABEL, 1991, p. 598)
Tanto para os serviços de telecomunicações, como para serviços de transporte,
eletricidade, saneamento e gás, o termo “monopólio” não é o mais adequado. Nesses cenários,
o que se verifica é o monopólio natural. Posner (1969, p. 548) definiu essa terminologia de
uma forma bastante intuitiva ao dizer que “se toda a demanda de um mercado relevante pode
ser atendida ao menor custo por uma firma ao invés de duas ou mais, então este mercado é um
monopólio natural” (tradução nossa).
Caso o mercado seja contestável, o monopólio natural será um equilíbrio estável apenas
se os preços praticados forem sustentáveis (SHARKEY, 1981). A ideia de preços sustentáveis
foi trazida, primeiramente por Panzar e Willig (1977). Basicamente, em um mercado com
características de monopólio, a maximização do lucro tem como conseqüência o não
atendimento de uma parte da demanda (aquela que tem menor disposição a pagar). Um
entrante conseguiria capturar essa parcela da demanda oferecendo o produto / serviço a preços
menores do que os já praticados. Se o preço vigente for sustentável, qualquer preço menor do
que ele trará prejuízos ao concorrente.
É por isso que a contestabilidade do mercado é essencial para se atingir o equilíbrio,
pois garante que a firma atuante no mercado seja aquela que pratica o menor preço
sustentável (COURSEY et al., 1984). Quando se fala em contestabilidade, o mercado de
telecomunicações é um caso a parte. Posner (1969, p. 548) identificou essa peculiaridade
como advinda das rápidas mudanças tecnológicas do setor. Segundo o autor, essa rápida
evolução favorece o ambiente competitivo e impor uma regulação contando que o setor
sempre será monopolista pode ser a principal causa para que isso de fato aconteça.
A literatura existente sobre o setor costuma dar bastante destaque para as privatizações
que ocorreram em diversos países. Qualquer que seja o setor analisado, os trabalhos
costumam comparar dois cenários: antes da privatização e depois dela (e.g., SAVAS, 1987).
Barnekov e Raffel (1990) concluem, por exemplo, que existem reduções nos custos de
empresas privatizadas. O aumento da produtividade, entretanto, depende do grau de
17
monitoramento da atividade em questão. Atividades cujo monitoramento era mais simples
(menos custoso) apresentaram ganhos de produtividade. Atividades cujo monitoramento era
complicado (mais custoso) não apresentaram esses ganhos.
Schmidt (1996) concorda que o processo de privatização gera redução nos custos. O
autor conclui em seu trabalho que, em empresas privatizadas, os gestores têm incentivos para
reduzir os gastos, pois priorizam a eficiência produtiva ao invés da eficiência alocativa. Nas
empresas estatais, os custos são elevados, pois o gestor sabe que o governo suporta esse tipo
de improdutividade desde que ele seja justificado com nível de produção ótimo para a
sociedade.
Frydman et al. (1999) faz uma análise diferente e opta por comparar somente empresas
privatizadas com base no grupo que adquiriu o direito de exploração do bem ou serviço. Ele
identifica dois grupos: os outsider-owners (grupos de pessoas que não possuíam nenhum tipo
de vínculo empregatício com o setor público antes da privatização) e, analogamente, os
insider-owners. O que os autores observaram é que as privatizações do tipo outsiders, tiveram
como resultado um efetivo aumento na produtividade das empresas, enquanto que aquelas que
foram privatizadas para insider-owners não apresentaram vantagens produtivas. Os ganhos de
produtividade foram, entretanto, advindos de aumentos na receita ao invés da diminuição nos
custos.
O aumento na produtividade que costuma ser encontrado em empresas privatizadas
pode ser atribuído ao foco no objetivo maior das empresas privadas: o lucro. As empresas
estatais costumam focar no bem-estar social e, por isso, toleram certo nível de ineficiência.
Essa diferença entre a estrutura de incentivos das empresas privadas (que focam no lucro) e
das estatais (que focam no bem-estar social) é um dos motivos que justificam a existência da
agência reguladora (HWANG; MAI, 1986).
A privatização de monopólios é sempre acompanhada da criação de uma agência
reguladora. Ela surge para garantir que o monopolista não irá cobrar preços abusivos pelo
bem / serviço. O objetivo é conseguir os mesmos preços cobrados em mercados competitivos.
O problema é que a intervenção no mercado por parte da entidade reguladora pode
gerar um resultado do tipo second-best e os custos dessa intervenção nem sempre são
facilmente mensuráveis. Para Posner (1969, p. 635) não só o resultado pode ser sub-ótimo
como a contribuição para o bem-estar social e econômico pode ser, e possivelmente será,
negativo. Joshi et al. (2001), por exemplo, mensuram o custo "oculto" da regulação ambiental
na indústria do ferro. A regulação impede que as empresas utilizem os inputs e as técnicas
18
mais eficientes, substituindo-as pelos aparatos de produção ecologicamente corretos. Os
autores constatam que os custos ocultos são de 9 a 10 vezes maiores do que os custos visíveis.
Entretanto, existem cenários em que a regulação em um mercado acaba aumentando
indiretamente a eficiência de outro mercado. No Canadá, a regulação que interveio no
transporte ferroviário aumentou a eficiência dos portos e reduziu o preço da canola no
mercado spot (CARTER, 1996). Outros estudos identificaram a regulação como gerador de
bem-estar social (CHOWDARY, 2002) e, até mesmo, de vantagem competitiva (MAIJOOR;
WITTELOOSTUIJN, 1996).
Independente dos prós e dos contras da regulação existe uma corrente de pensamento a
favor da desregulamentação. Coursey et al. (1984) afirmam que a contestabilidade do
mercado é suficiente para levar a indústria para um equilíbrio de mercado competitivo.
Outra forma de analisar a atuação de uma agência reguladora é enquadrando-a na ótica
da Teoria de Agência. O problema de agência existe quando há diferenças entre os objetivos
do agente e do principal. No caso do setor de telecomunicações, a função objetivo das
concessionárias (i.e., agente) é maximizar o lucro. Já a agência reguladora (i.e. principal), que
atua como representante dos consumidores, tem como principal objetivo maximizar o bemestar social (LAFFONT; TIROLE, 1986). Analogamente é a relação entre a concessionária
(i.e., principal) e as empresas subcontratadas (i.e., agentes) por ela para realizar determinados
serviços. Apesar da literatura existente já ter dado atenção à relação entre as concessionárias e
as agências reguladoras (e.g., LOEB; MAGAT, 1979; LAFFONT, 1994), ela é silenciosa
quanto à relação entre as concessionárias e as empresas subcontratadas. É esta lacuna que a
presente dissertação pretende preencher por meio da análise do relacionamento entre a
concessionária prestadora de serviços de telefonia no Estado de São Paulo e suas
subcontratadas, responsáveis por reparos, instalações, habilitações e mudanças de endereços
na linha telefônica dos clientes.
Este caso específico, a saber, os contratos entre as concessionárias de telefonia e suas
subcontratadas possui algumas peculiaridades:
(i)
trata-se de um contrato de prestação de serviço, fato que naturalmente dificulta
o monitoramento;
(ii)
o serviço contratado é prestado em toda a extensão geográfica da concessão,
diferente de contratos de terceirização de tecnologia, limpeza ou segurança que
são executados próximos ao contratante; e
(iii)
todas as contratadas estão sujeitas a contratos padronizados.
19
O objetivo deste trabalho é testar se as subcontratadas apresentam variações no nível de
eficiência de acordo com o grau de dificuldade de monitoramento cuja proxy será a distância
entre a subcontratada e a filial da concessionária que a monitora. Para isso, os dados das
subcontratadas serão utilizados em um modelo de análise envoltória de dados e o resultado
será comparado com a localização da subcontratada em relação à concessionária.
Como a teoria de contratos, em especial o problema de agência e a importância do
monitoramento, se mostra bastante relevante para este trabalho, a seção a seguir faz uma
revisão de literatura sobre este tema.
3. REVISÃO DE LITERATURA
3.1
CONTRATOS
Juridicamente, "contrato é um acordo de vontades, na conformidade da lei, e com a
finalidade de adquirir, resguardar, transferir, conservar ou modificar direitos" (PEREIRA,
1990). Economicamente, o conceito é mais abrangente já que se refere ao acordo que permeia
todo tipo de interação entre agentes que buscam a melhor alocação para recursos escassos
(BOLTON; DEWATRIPONT, 2005).
Dada a dimensão deste campo do conhecimento, i.e., as relações contratuais, muitas
teorias surgiram para explicar a forma como os agentes se organizam e quais são os incentivos
que guiam suas ações. As duas principais são a Teoria dos Custos de Transação e a Teoria da
Agência. Ambas têm como objetivo, entre outras coisas, explicar as cláusulas dos acordos
estabelecidos entre agentes com base nos custos associados às interações econômicas e nas
informações privadas dos agentes, respectivamente. Embora sigam linhas de pensamento
diferentes, essas teorias não são conflitantes, mas sim complementares, como ficará claro
mais adiante (KRAFFT; ALBERS; LAL, 2004).
A Teoria dos Custos de Transação tem como principal objetivo entender a estruturas
produtivas que se formam no mercado. Em geral, os trabalhos focados neste campo procuram
responder qual será a escolha dos agentes (produzir internamente, obter o insumo no mercado
ou, ainda, escolher uma forma híbrida de produção) com base nos custos de transação que
permeiam essas interações (WANG, 1999).
20
Em seu trabalho pioneiro, Coase (1937) identifica os custos que podem levar o
empreendedor a internalizar o processo produtivo ao invés de recorrer ao mercado para obter
o insumo que precisa. Segundo ele, os principais custos são: custo de obtenção de informação,
custo de barganha, custo da garantia de confidencialidade, custo de enforcement dos
contratos, entre outros. Williamson (1985) incorpora à teoria outras contingências
determinantes para a escolha da estrutura da firma, como a frequência da interação, a
especificidade do ativo envolvido, a incerteza do ambiente, a racionalidade limitada e o
comportamento oportunista dos agentes.
A Teoria da Agência é complementar à Teoria dos Custos de Transação na medida em
que explora um cenário específico derivado desta última, ou seja, a união entre a existência de
custos de obtenção de informação (COASE, 1937) e a possibilidade de comportamento
oportunista dos agentes (WILLIAMSON, 1985). Quando esses dois fatores se unem, os
mecanismos contratuais – tais como incentivos e monitoramento – ganham destaque, pois
atuam na redução dos conflitos de interesse entre agentes (contratados) e principais
(contratantes) (GIBBONS, 1998). Em geral, esses conflitos são gerados pela assimetria de
informação entre os envolvidos, ou seja, informações que o agente possui sobre suas
habilidades, por exemplo, e que o principal gostaria de ter para desenhar um contrato que
maximize o resultado final.
Na Teoria da Agência, inúmeros problemas causados pela assimetria de informações
foram identificados. Os principais são a seleção adversa, o efeito free-rider e o moral hazard.
A literatura é bastante vasta quando se trata desses assuntos. Em especial, no que diz respeito
a como corrigi-los.
3.2
ASSIMETRIA DE INFORMAÇÃO
A seleção adversa tem como fato gerador a assimetria da informação acerca da dotação
inicial de cada agente. A estrutura contratual é decisiva neste caso, pois as condições impostas
pelo principal podem acabar atraindo apenas os agentes que não possuem as características
que ele procura. Os dois principais mecanismos de solução do problema de seleção adversa
são o preço e a sinalização. Por preço entende-se a estrutura de incentivos oferecida pelo
principal, neste caso são os juros cobrados pelo empréstimo. A sinalização é a capacidade do
agente de indicar qual é o grupo a que ele pertence, neste caso um avalista é uma forma de
sinalizar que o agente é bom pagador ou o histórico de empréstimos contraídos e pagos. A
21
diferença principal entre esses dois mecanismos é que o preço é uma tentativa do principal de
elaborar uma estrutura única de incentivos que seja capaz de separar os diversos tipos de
agentes, enquanto que a sinalização é uma iniciativa do próprio agente de evidenciar a qual
tipo ele pertence (BOLTON; DEWATRIPONT, 2005).
Por sua vez, o free-riding ocorre quando existe um problema na alocação dos direitos
de propriedade dos ativos envolvidos. Os primeiros trabalhos sobre o assunto tinham como
foco a estrutura tributária, pois é ela que custeia os bens públicos e, sendo públicos, os direitos
de propriedade sobre esses bens se tornam bastante nebulosos (SAMUELSON, 1958,
HOLTERMANN, 1972, BAUMOL, 1972). Rapidamente, os teóricos constataram que o
problema se repetia em outros cenários, sempre que existia dificuldade para atribuir a um
único agente a sua parcela de responsabilidade nos resultados agregados (COASE, 1960). O
exemplo típico do comportamento free-rider é a questão da poluição ambiental. Todos estarão
em melhor situação se cada um fizer o necessário para reduzir a emissão de poluentes.
Entretanto, como não é possível medir a contribuição individual na poluição agregada, cada
agente negligencia o problema e o resultado final prejudica o meio ambiente como um todo.
No ambiente organizacional, o free-rider é bastante comum entre franquias. As lojas
franqueadas devem realizar investimentos em propaganda, mas os benefícios desse
investimento serão apropriados por todos os franqueados e também pelo dono da marca. O
agente, então, decide economizar o capital que deveria ser alocado para publicidade e esse
comportamento oportunista só será identificado caso um considerável número de lojas adotálo (MATHEWSON; WINTER, 1985). Assim como a seleção adversa, o caso do free-rider
também tem dois conceitos-chave: externalidade e monitoramento. Externalidades existem
quando os efeitos das decisões de um agente geram conseqüências para o bem-estar de outro.
A existência de externalidades (positivas ou negativas) é fator necessário para que os agentes
tenham incentivos a agir de forma oportunista. E o monitoramento – embora custoso –
combinado com mecanismos de sanção, é a principal forma de inibir esse tipo de
comportamento (KELSALL, 2009).
Já o moral hazard é caracterizado por um desvio de comportamento após o contrato ser
firmado (BRINK, 2009). Suas causas são diversas, mas em geral o problema se origina
porque os incentivos contratuais não são desenhados de forma a alinhar integralmente os
objetivos do agente e do principal. O agente, portanto, desviará seu comportamento com a
intenção de maximizar a sua utilidade individual (HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2009, p.
280). O comportamento do agente leva em consideração diversos fatores, tais como os
22
investimentos realizados no passado - problema de hold-up - (LANGLOIS; ROBERTSON,
1989), as perspectivas futuras do relacionamento com o principal - construção de reputação –
(MARTIN; MILLS, 2008) e a intensidade da sanção prevista (ESKELAND; THIELE, 1999).
A teoria de contratos apresenta inúmeras contribuições no que diz respeito à correção
da assimetria de informação. Os trabalhos já publicados sugerem soluções diversas para os
problemas abordados, mas de um modo geral, todas elas podem ser agrupadas em dois
grandes temas: a estrutura de incentivos contratuais e os mecanismos de monitoramento,
detalhados na seção 3.3 a seguir.
3.3
INCENTIVOS E MONITORAMENTO
Incentivo contratual refere-se a tudo aquilo que influencia o comportamento de um
agente econômico, por exemplo, uma perspectiva futura é um incentivo, tanto quanto o prazo
de duração de um contrato. A expectativa de renovação de um contrato pode ser capaz de
disciplinar o agente a tal ponto que os contratos formais tornam-se desnecessários
(MACAULAY, 1963). Apesar do baixo enforcement legal de contratos informais, eles são
bastante usuais e são eficazes na medida em que refletem comportamentos de longo prazo e
construção de reputação (BULL, 1987). Todos esses (e muitos outros) são incentivos que
guiam as ações do agente e, quando bem desenhados, os incentivos contratuais podem extrair
dos agentes o comportamento que o principal efetivamente contratou (DEVARO; PRASAD,
2011, p. 2).
O esquema de remuneração monetária é o exemplo mais analisado. É possível
identificar na literatura inúmeros esforços de calcular a combinação entre pagamento fixo e
variável que confere ao principal a melhor utilidade possível, dado o cenário de informação
assimétrica (ANDERSON; OLIVER, 1987; BASU; LAL; SRINIVASAN; STAELIN, 1985;
HOLMSTROM; MILGROM, 1991). Anderson e Oliver (1987) constataram que o pagamento
fixo é uma forma de controlar o comportamento, enquanto que o variável serve para
incentivar maior empenho no executar das tarefas. Os autores afirmam, ainda, que não existe
uma combinação superior em todos os aspectos; tudo depende de qual critério se quer
influenciar. Ainda no que diz respeito a pagamento híbrido (parte fixo e parte variável), Basu
et al. (1985) vinculam a estrutura híbrida comumente praticada em contratos de vendas à
incerteza do ambiente. Para os autores, quanto maior a incerteza do ambiente, maior deverá
ser o salário fixo e menor a comissão. Se a empresa tiver condições de investir para diminuir a
23
incerteza, isso pode ser produtivo, pois os vendedores concentrarão maior esforço na
atividade para a qual foram contratados. Além da incerteza do ambiente, a capacidade
limitada de influenciar os resultados finais, a valorização da qualidade do item produzido e a
necessidade de garantir que os agentes aloquem parte de seu tempo na manutenção do aparato
produtivo (HOLMSTROM; MILGROM, 1991) são aspectos que aumentam a participação do
pagamento fixo na remuneração total. Por outro lado, agentes que detém o controle da
produção, agentes neutros ao risco ou agentes que queiram sinalizar ao principal sua
capacidade de produzir resultados estarão mais propensos a assinar contratos cuja
remuneração é essencialmente variável.
Para que seja possível calcular o valor do pagamento variável, costuma-se vincular a ele
alguma medida de performance. Com freqüência, o objetivo do principal é extrair do agente
um determinado comportamento que gere resultados para a empresa, mas monitorar um
comportamento pode ser inviável ou muito custoso. Kerr (1975) cita inúmeros exemplos de
estruturas de incentivos mal desenhadas que acabam por estimular outros comportamentos
que não o desejado. Um dos motivos apontados pelo autor para a ocorrência deste fenômeno é
a preferência por vincular o pagamento variável à medidas objetivas e diretamente
observáveis de performance. Se essas medidas objetivas não forem resultado exclusivo do
comportamento desejado, o agente pode trabalhar para melhorar o resultado que está sendo
monitorado sem, contudo, se comportar conforme aspira o principal. Cria-se, então, um viés
na estrutura de incentivos (ASCH, 1990).
A assimetria de informações existe porque o monitoramento raramente é pleno. Em
outras palavras, se fosse possível monitorar integralmente o comportamento de um agente,
não existiria necessidade de criar estruturas de incentivo para inibir comportamentos
indesejados (LAFONTAINE; SLADE, 2007). Uma das variáveis que impacta o custo de
monitoramento é a dispersão geográfica dos agentes (LAFONTAINE; SLADE, 2007, p.643).
A lógica associada a essa premissa é que monitorar o comportamento implica em monitorar
um agente pessoalmente. Logo, se os agentes estão muito dispersos geograficamente o custo
de observá-los in loco aumenta. Esse é um dos motivos que fundamenta a estratégia das
franquias de distribuir algumas lojas próprias na rede de franqueadas (SESHADRI, 2002).
No cenário em que este trabalho se concentra, a apuração dos indicadores de qualidade
estabelecidos pela Anatel indica que as concessionárias de telecomunicações têm deixado de
atingir a meta com freqüência (ANATEL, 2011). Uma vez que grande parte dos indicadores
refere-se a serviços que as concessionárias optam por terceirizar, conclui-se que o
24
monitoramento das contratadas se encontra insatisfatório. Isso porque a natureza da atividade
desenvolvida pelo agente é de difícil mensuração. Primeiro, porque se trata de um serviço. É
mais simples controlar outputs concretos, por exemplo, quantidade de peças produzidas.
Segundo, porque o serviço não é realizado próximo (fisicamente) do principal, mas sim no
local de instalação das linhas, ou seja, em toda a extensão geográfica designada pelo contrato
de concessão.
A extensão geográfica de atuação da empresa é um fator importante no processo de
tomada de decisão (LANDIER; NAIR; WULF, 2006). A dispersão geográfica das diferentes
unidades de uma mesma empresa reflete, em parte, os custos de monitoramento que ela
incorre(SORENSON; SORENSEN, 2001; MINKLER, 1990; MANESS, 1996; MARTIN,
1988). Na literatura sobre franquias, por exemplo, os custos de monitoramento, sob a forma
de dispersão geográfica, explicam o número relativo de lojas próprias e lojas franqueadas
(SORENSON; SORENSEN, 2001), a qualidade dos bens produzidos pelas lojas franqueadas
(MICHAEL, 2000) e, até mesmo, o risco enfrentado pelo franqueador (MARTIN, 1988).
Porém, na literatura mais ampla sobre incentivos contratuais, a dispersão geográfica foi
pouco explorada. Sua relação com a eficiência dos agentes também aparenta ser um tema que
tem recebido pouca atenção. Alguns trabalhos incluem a variável “monitoramento” na análise
de eficiência dos agentes, mas a proxy usada para estimar essa variável não se baseia na
dispersão geográfica. Por exemplo, Banker, Lee, Potter e Srinivasan (2010) analisaram a
eficiência de vendedores e o monitoramento foi estimado como a razão entre o número de
gerentes e o número de vendedores. O resultado encontrado pelos autores é contrário ao que a
literatura sobre Teoria de Agência costuma prever, ou seja, as evidências indicam que o
monitoramento por parte do supervisor resulta em impacto negativo sobre a produtividade das
vendas. Em outro trabalho, sobre a eficiência de bancos, Pasiouras (2008) inclui uma variável
que mede o grau de monitoramento privado. Os resultados indicam que o monitoramento é
significante e afeta positivamente a eficiência dos bancos. O presente trabalho, portanto, se
propõe a avançar um passo no entendimento dos efeitos do monitoramento em contextos de
desintegração vertical (i.e., outsourcing) através da análise de como a eficiência dos agentes
está relacionada com a distância entre eles e o principal.
25
4. METODOLOGIA
4.1
ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS
A análise envoltória de dados (Data Envelopment Analysis – DEA) é uma técnica nãoparamétrica utilizada para comparar a eficiência de unidades produtivas que desempenhem
essencialmente as mesmas atividades, diferenciando-se apenas nas quantidades de insumos
(inputs) a serem utilizados e produtos (outputs) a serem produzidos. Essas unidades
produtivas são chamadas de DMUs (Decision Making Units) (HAO; WEI; YAN, 2000) e suas
eficiências são calculadas a partir da relação entre produtos e insumos (CHARNES;
COOPER; RHODES, 1978).
A técnica tem como resultado a eficiência relativa entre as DMUs, ou seja, pelo menos
uma delas apresentará eficiência máxima e estará localizada na fronteira de eficiência
(produtiva), enquanto que as outras terão índices de eficiência relativos a uma DMU de
referência que estará situada na fronteira (GOLANY, 1988).
A fronteira pode ser de dois tipos:
1.
Retornos contantes de escala: um aumento nos insumos produtivos resultará em
aumento proporcional nos produtos. Este modelo foi proposto por Charnes, Cooper e
Rhodes (1978) e ficou conhecido como CCR. É recomendado seu uso quando as
DMUs são de portes semelhantes;
2.
Retornos variáveis de escala: um aumento nos insumos produtivos resultará em
aumento não-proporcional nos produtos. Este modelo foi proposto por Banker,
Charnes e Cooper (1984) e ficou conhecido como BCC. É recomendado seu uso
quando as DMUs são de portes diferentes.
A vantagem do DEA é que ele permite o cálculo da eficiência mesmo que existam
múltiplos insumos e múltiplos produtos. A técnica atribui pesos para cada um dos insumos e
dos produtos de forma a maximizar o índice de eficiência das DMUs. Outra vantagem é que,
por ser uma técnica não-paramétrica, não requer a imposição de relação funcional entre os
insumos e os produtos.
A maximização supramencionada pode ser atingida de duas formas: maximizando o
numerador do quociente de eficiência (os produtos) ou minimizando o denominador (os
insumos). No primeiro caso, diz-se que o modelo é orientado a produtos, o que significa que o
26
resultado do modelo irá indicar quanto poderia ser produzido com os insumos já disponíveis.
No segundo, o modelo será orientado a insumos. Isso significa que o resultado irá indicar
quais insumos podem ser reduzidos (e em qual percentual) sem prejuízo a produção final.
Existem outras técnicas para cálculo de eficiência, como a Análise de Fronteira
Estocástica (SFA) e o Bootstrap. O SFA é uma modelagem econômica cujo ponto de partida é
uma fronteira de produção estocástica (AIGNER et al., 1977). Já o Bootstrap, originalmente
proposto por Efron (1979), é utilizado nos casos em que a distribuição teórica de uma
estatística é muito complexa ou até mesmo desconhecida. As duas técnicas, portanto,
trabalham com dados estocásticos. Todavia, como os dados utilizados neste trabalho são
determinísticos, o DEA é a técnica mais indicada.
Também vale lembrar que o DEA se mostra uma técnica bastante robusta. Inúmeros
autores focaram seus esforços para comparar os resultados do DEA com os resultados de
outras técnicas de cálculo de eficiência, como Multiple Objective Linear Programming
(JORO et al., 1998), Game Theoretical Model (HAO et al., 2000), Multiple Criteria Decision
Making (BOUYSSOU, 1999; STEWART, 1996) e Análise de Fronteira Estocástica
(MIRANDA, 2009).
Além disso, existem também alguns autores que concentraram esforços no sentido de
aprimorar a técnica para casos específicos. As principais aprimorações referem-se à base de
dados utilizada (ZHU, 2004, COOPER et al., 2001, PORTELA et al., 2004, ROUSSEAU;
SEMPLE, 1993), ao controle dos pesos atribuídos aos insumos e produtos (COOPER et al.,
2001, GOLANY, 1988, PODINOVSKI; ATHANASSOPOULOS, 1998, JORO; VIITALA,
2004, DYSON; THANASSOULIS, 1988), e à possibilidade de obter melhores resultados
combinando o DEA com outras técnicas (PARK, 2004, BELTON; VICKERS, 1993,
TOFALLIS, 2001).
Tanto o DEA quanto suas aprimorações são amplamente utilizados pela academia nos
mais diversos temas. Existem trabalhos que comparam escolas (RAY, 1991, LUDWIN;
GUTHRIE, 1989), hospitais (BYRNES; FREEMAN, 1999, STEINMANN et al., 2004),
bancos (SEIFORD; ZHU, 1999, VASSILOGLOU; GOIKAS, 1990), transporte escolar
(SEXTON et al., 1994), entre outros.
O DEA também tem aplicações no mercado. No setor de telecomunicações, por
exemplo, os reajustes são calculados levando em conta os ganhos de produtividade da
Concessionária. Esses ganhos são calculados conforme a Resolução 507 de 2008 e são
27
compartilhados com a sociedade reduzindo o percentual de reajuste do serviço prestado. O
DEA entra no cálculo como uma premissa de eficiência do setor.
4.2
SELEÇÃO DE DMUs
Foram selecionadas todas as empresas que possuíam contrato vigente com a
concessionária no período de outubro de 2008 a setembro de 2009, totalizando doze DMUs.
Das doze, uma delas (DMU “A”) faz reparos e manutenções em telefones de uso
público (“orelhões”), ou seja, atua em toda a extensão territorial do estado de São Paulo. As
outras onze realizam reparos e manutenções em linhas particulares (residenciais e
corporativas) e se diferenciam apenas pela região geográfica de atuação dentro do Estado de
São Paulo. Dyson et al. (2001) destacam que as DMUs devem ser homogêneas na sua
atuação, fato este que deveria excluir a DMU “A” da análise. Serão apresentados, portanto,
dois resultados: com a DMU “A” e sem ela.
Figura 2: Distribuição das subcontratadas pelo Estado de São Paulo
Fonte: elaboração própria
As onze DMUs consideradas homogêneas na sua forma de atuação estão espalhadas
pelo estado de São Paulo conforme as figura 2. A região da Grande São Paulo, que apresenta
maior densidade de acessos em telefonia, aparece detalhada na figura 3.
28
Apesar da análise do comportamento das subcontratadas ser feito pela sede da empresa
em São Paulo, capital, a concessionária possui filiais espalhadas pelo estado que são as
responsáveis pelo monitoramento das subcontratadas. Por isso, a distância utilizada neste
trabalho será calculada entre a sede de cada subcontratada e a filial da concessionária
responsável pelo monitoramento.
O cálculo foi feito utilizando o serviço gratuito Google Maps através do qual se insere o
endereço de partida e o de chegada e o software calcula a distância entre eles. Subcontratadas
que possuem filiais tiveram as diversas distâncias ponderadas pela densidade do serviço
telefônico no entorno de cada filial. O que equivale dizer que filiais localizadas em regiões
com maior número de acessos terão maior peso do que as demais. Esse raciocínio faz sentido,
uma vez que o monitoramento integral da subcontratada por parte da concessionária é
inviável, logo, os esforços devem se concentrar nas regiões com maior número de clientes.
Figura 3: Distribuição das subcontratadas pela região da Grande São Paulo
Fonte: elaboração própria
Os dados tiveram suas escalas alteradas por exigência da concessionária sem, contudo,
perder a proporcionalidade entre eles e estão relatados na tabela 2.
29
Tabela 2: Distância em quilômetros entre as DMUs e a filial que a monitora
DMU
TFN
Distância
A
B
1
16,1
C
1
13,7
D
1
25,7
E
2
302,8
F
1
25,5
G
1
14,4
H
3
122,3
I
3
123,4
J
3
82,1
K
4
5,7
L
4
228,6
Fonte: elaboração própria
4.3
DEFINIÇÃO DE VARIÁVEIS USADAS NO D.E.A.
4.3.1 INSUMOS
Serão usadas 3 variáveis como insumos no modelo:
-
Boletins de Defeito (variável BD): cada vez que um cliente liga para a central de
atendimento, são efetuadas tentativas de resolver o problema através do sistema
online. Quando isso não é possível, é aberto um Boletim de Defeito (BD) que
funciona como uma ordem de serviço a ser realizado no local de instalação. A
quantidade de BDs irá representar a demanda por serviços técnicos e o objetivo da
contratada é minimizar este número, uma vez que a remuneração da contratada não
varia de acordo com as solicitações1;
-
Acessos Totais (variável InvAcess): os serviços de telefonia no Brasil foram
universalizados através de 2 Planos Gerais de Metas de Universalização e atendem
100% do território nacional (ANATEL, 2010c). Entretanto, muitos terminais não
estão habilitados e em funcionamento, pois o cliente não contratou o serviço (seja
pelo preço cobrado, seja pelo atual fenômeno de substituição entre telefone fixo e
telefone móvel, ou por qualquer outro motivo). A variável “Acessos Totais” refere-
1
A concessionária tem como objetivo minimizar o número de solicitações que demandem algum tipo de serviço
in loco. Logo, não faz sentido vincular a remuneração à quantidade de BDs. Isso desencadearia um problema de
risco moral.
30
se à média mensal do número de terminais em serviço, ou seja, trata-se dos
terminais que podem dar origem a um BD. A quantidade de acessos, como já foi
mencionado, é uma aproximação para o tamanho da região a ser atendida. Quanto
maior for a região, maior será a parte fixa da remuneração prevista em contrato.
Portanto, o mais eficiente é que essa quantidade seja a maior possível. Como se
trata de um insumo será necessário inverter o número, pois insumos devem ser
minimizados2; e
-
Gastos com veículos (variável Veic): trata-se da média mensal dos gastos com
locação da frota e combustível utilizado. Essa variável será considerada um insumo,
pois servirá de proxy para estimar o tamanho da frota da empresa. O ideal, neste
caso, é que a contratada consiga atender a todas as BDs com a menor frota possível.
4.3.2 PRODUTOS
Foram coletadas 2 variáveis que serão consideradas produtos no modelo proposto:
-
Índice de produtividade (média mensal): é um índice que aponta quantas BDs um
técnico atende por dia (BD/Técnico/Dia); e
-
Índice de deslocamento (média mensal): é um índice que aponta a distribuição
geográfica das BDs e é medido em Km/BD.
Dyson et al. (2001) recomendam a seguinte fórmula para a escolha da quantidade de
insumos e produtos:
QDMUs
2 * Inputs* Outputs
Se o modelo usasse as 12 DMUs não seria necessário reduzir a quantidade de variáveis,
mas como se pretende testar também o modelo sem a DMU A (responsável pelos telefones de
uso público) é importante reduzir a quantidade total de variáveis. Para tanto, as variáveis de
produto serão multiplicadas e o resultado será o deslocamento diário por técnico. Se não
houvesse prazos para o atendimento dos BDs, seria possível agrupá-los de forma que o
deslocamento fosse o menor possível. A existência dos prazos não permite que isso seja feito
de forma muito intensiva, mas ainda assim, o mais eficiente é que o deslocamento diário por
técnico seja o menor possível. Assim como ocorre com Acessos Totais, a variável precisará
2
Variáveis anti-isotônicas (DYSON ET AL., 2001, p. 251)
31
ser invertida, pois variáveis caracterizadas como produtos devem ser maximizadas (DYSON
et al., 2001). A variável de produto será, portanto, chamada de InvDesloc.
4.4
MODELO FINAL
Na escolha da orientação do modelo, pode-se optar por maximizar o produto ou
minimizar os insumos. Um modelo orientado a produtos identificaria quanto poderia estar
sendo produzido com os insumos já disponíveis. Como será usada apenas uma variável de
produto, é mais interessante rodar um modelo orientado a insumos, pois além de fornecer qual
deveria ser o nível ótimo dos insumos sem prejuízo da produção final, é possível comparar as
melhorias sugeridas para cada insumo e inferir qual deles está sendo a maior fonte de
ineficiência.
Os valores de cada insumo e produto estão relatados na tabela 3 e, novamente, sofreram
alterações de escala por exigência da concessionária.
Tabela 3: Dados de insumo e produto do modelo DEA
DMU
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
BD
4.797,04
54.308,56
9.043,00
35.621,65
41.171,39
28.437,85
36.467,89
32.970,64
16.449,21
27.556,60
19.453,27
21.115,55
InvAcess
0,54
0,07
0,22
0,08
0,06
0,13
0,14
0,11
0,22
0,14
0,19
0,20
Veic
970,52
1.013,03
985,15
1.013,59
1.256,63
1.026,88
1.045,14
1.270,62
1.151,72
1.194,89
1.168,17
1.212,91
InvDesloc
9.808,42
5.869,16
8.153,99
6.070,20
1.843,49
5.394,31
4.699,99
1.844,31
2.582,83
2.302,82
2.514,18
2.152,78
Fonte: elaboração própria
A correlação entre as variáveis que serão utilizadas no modelo DEA segue conforme
tabela 4 abaixo:
32
Tabela 4: Correlação entre as variáveis de insumo e produto
BD
InvAcess
Veic
InvDesloc
BD
1
-
InvAcess
-0,8
1
-
Veic
0,16
-0,37
1
-
InvDesloc
-0,33
0,57
-0,92
1
Fonte: elaboração própria
A correlação de -0,33 entre InvDesloc e BD indica que quanto maior o número de BDs,
maior será o deslocamento3. Com a variável InvAcess, a correlação de 0,57 (positiva)
significa que quanto maior for a planta instalada, maior será o deslocamento. Por último, a
correlação negativa entre Veic e InvDesloc mostra que quanto maior a frota, maior o
deslocamento.
Além da orientação do modelo DEA é necessário definir, também, se as DMUs em
análise apresentam fronteira de eficiência com retornos constantes de escala ou com retornos
variáveis. Coelli (1996) explica que os retornos de escala estão vinculados à natureza da
atividade que está sendo analisada. Retornos variáveis de escala retratam melhor a realidade
de DMUs que apresentam eficiência de escala, como é o caso dos bancos, por exemplo. Já as
atividades desempenhadas pelas DMUs em análise neste trabalho contam com eficiências
técnicas e nestes casos, ou autores indicam o uso da fronteira de retornos constantes de escala.
Esquematicamente, o modelo final terá inputs e outputs se relacionando conforme a
figura 4.
Figura 4: Esquema de interação das variáveis no modelo DEA
Fonte: Elaboração própria
3
Apesar da correlação negativa, a relação entre as variáveis ocorre conforme descrito acima devido ao fato da
variável de produto (InvDesloc) estar invertida.
33
5. RESULTADOS
5.1
ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS
O software usado para calcular o modelo DEA proposto acima é o Frontier Analyst 4.
O ranking de eficiência quando o modelo é orientado a inputs e mantendo a variável InvAcess
como insumo não controlado segue conforme a tabela 5.
Conforme previsto, o modelo com retornos constantes de escala retrata melhor a
realidade das DMUs. Cinco das doze DMUs foram consideradas eficientes pelo DEA com
retornos variáveis de escala. A DMU “E”, no entanto, serve de referência apenas para uma
DMU: ela mesma. Dyson et al. (2001) chamam atenção para o fato de que variações
consideráveis no tamanho das DMUs nem sempre indicam economias ou deseconomias de
escala.
Tabela 5: Ranking de eficiência e DMUs de referência
DMU
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
Retornos variáveis
Eficiência Referências
100%
2
100%
5
100%
8
100%
5
100%
1
98%
0
96%
0
93%
0
86%
0
85%
0
85%
0
82%
0
Retornos constantes
Eficiência Referências
100%
8
100%
2
100%
4
100%
1
17%
0
67%
0
53%
0
14%
0
22%
0
19%
0
21%
0
18%
0
Fonte: elaboração própria
A figura 5 compara graficamente as fronteiras de eficiência obtidas com retornos
constantes e com retornos variáveis de escala.
34
Figura 5: Retornos constantes (CRS) vs. Retornos variáveis (VRS)
Fonte: Dyson et al. (2001)
Como é possível visualizar, a fronteira obtida com retornos variáveis de escala é mais
flexível e acaba por envolver as DMUs de uma forma que coloca várias delas na fronteira. Os
autores destacam que esse modelo só deve ser utilizado quando as variações no retorno forem,
de fato, comprovadas.
A DMU “A” serve como referência para outras sete DMUs. Como já havia sido
previsto, a DMU “A” será retirada da amostra, porque é importante que as DMUs sejam
homogêneas (RAMANATHAN, 2003). Neste caso, a DMU “A” é responsável pelos telefones
de uso público e as demais se encarregam das linhas particulares. Os novos resultados estão
retratados na tabela 6.
Tabela 6: Resultados do DEA (retornos constantes) sem a DMU “A”
DMU
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
Eficiência
100%
100%
100%
18%
67%
54%
18%
27%
23%
26%
21%
Referências
2
9
1
0
0
0
0
0
0
0
0
Fonte: elaboração própria
35
As DMUs ineficientes continuam muito concentradas, agora em torno da DMU “C”,
enquanto que a DMU “D” é referência apenas para ela mesma. Ramanathan (2003) destaca
que a existência de uma DMU que só serve de referência para ela mesma não caracteriza, por
si só, um problema para a análise. O problema surge quando a retirada dessa DMU altera
muito o ranking de eficiência das demais. Isso ocorre porque essa DMU pode ter um valor
muito diferente para algum insumo ou produto e retirá-la da análise altera significativamente
os pesos atribuídos a cada componente usado no cálculo da eficiência.
O autor recomenda, então, um teste de sensibilidade para chegar a um modelo final que
não seja viesado pelos insumos ou produtos de alguma DMU em particular. Os resultados dos
testes de sensibilidade estão no anexo 1. A DMU “D” não está viesando a análise e, portanto,
o resultado exposto na tabela 6 é, de fato, o modelo final.
Tabela 7: Correlação entre as variáveis e a eficiência das DMUs
BD
InvAcess
Veic
InvDesloc
Eficiência
0,20
-0,17
-0,93
0,96
Fonte: elaboração própria
As relações entre as variáveis e a eficiência estão de acordo com o esperado (vide tabela
7). As variáveis que indicam insumos devem ser reduzidas para que a eficiência aumente, ou
seja, devem apresentar correlação negativa com a eficiência. A correlação positiva entre BD e
eficiência pode ser tolerada devido ao baixo peso atribuído a esta variável no cálculo da
eficiência (tabela 8).
A variável de produto apresenta correlação positiva. Atentando para o fato de que esta
variável se encontra invertida, a análise da correlação fica da seguinte forma: quanto maior o
deslocamento, menor a eficiência da DMU. Isso faz sentido, pois um bom planejamento
logístico é essencial para garantir os prazos solicitados pela agência sem gastar muito com a
frota de veículos.
36
Tabela 8: Peso das variáveis no modelo DEA
DMU
B
C
D
E
F
G
Peso BD
0%
0%
0,4%
0%
0%
0%
Peso InvAcess
19,6%
0%
22,7%
0%
31,6%
0%
Peso Veic
80,4%
100,0%
76,9%
100,0%
68,4%
100,0%
Peso InvDesloc
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
H
I
J
K
L
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
Média
0%
7%
93%
Fonte: elaboração própria
100%
O DEA também fornece uma tabela de melhorias (tabela 9). De acordo com os pesos
estipulados pelo modelo, é possível calcular quais insumos podem ser reduzidos sem
prejudicar a produção final. Como o modelo é orientado a insumos, não era esperada
nenhuma sugestão de melhoria em InvDesloc (que é a variável de produto). Intuitivamente,
também não deveria ser sugerida nenhum melhoria para InvAcess que foi classificado como
insumo não-controlável. No entanto, o software prevê a possibilidade de que essas colunas
apresentem, sim, percentuais de melhorias diferentes de zero. Isso quer dizer que alcançar a
fronteira de eficiência pode exigir uma economia de insumos combinada com uma melhoria
nas variáveis de produto ou que estar na fronteira depende também dos fatores que não são
controláveis (BANXIA, 2010).
O resultado não indica necessidade de melhorias em InvDesloc, mas sugere
consideráveis melhorias em InvAcess: 61%, em média. Essa melhoria, no entanto, não é
responsabilidade da empresa contratada. Dentre as variáveis de insumos controladas pelo
agente, o tamanho da frota é a que precisa de mais ajustes.
37
Tabela 9: Sumário de melhorias
DMU
BD
InvAcess
Veic
InvDesloc
B
0%
0%
0%
0%
C
0%
0%
0%
0%
D
0%
0%
0%
0%
E
-95,0%
-15,1%
-82,3%
0%
F
-60,8%
0%
-33,3%
0%
G
-85,7%
-12,9%
-45,7%
0%
H
-93,8%
-54,6%
-82,5%
0%
I
-82,6%
-68,7%
-72,9%
0%
J
K
L
-90,7%
-85,7%
-88,7%
-57,5%
-64,3%
-70,7%
-76,7%
-74,0%
-78,6%
0%
0%
0%
Média
-85,4%
-43,0%
-68,3%
0%
Fonte: elaboração própria
5.2
CORRELAÇÃO ENTRE DISTÂNCIA E EFICIÊNCIA
Este trabalho procurou unir duas vertentes na literatura de contratos. A primeira referese aos custos de monitoramento e sua relação com a dispersão geográfica dos contratados
(BRICKLEY; DARK, 1987; MINKLER, 1990). A segunda diz respeito ao modo como esses
contratados respondem aos incentivos aos quais estão expostos (KERR, 1975,
HOLMSTROM, 1979, BASU ET AL., 1985, ANDERSON; OLIVER, 1987, ASCH, 1990,
HOLMSTROM; MILGROM, 1991).
Apesar da teoria de contratos estar intimamente ligada tanto a custos de monitoramento
quanto a estrutura de incentivos, o foco do trabalho não é o desenho contratual em si. Por este
motivo, foi escolhido um setor onde os contratos são uniformes entre os diversos agentes, a
saber a relação estabelecida entre concessionária de telefonia fixa e suas subcontratadas
responsáveis pelo serviço técnico realizado nos locais de instalação das linhas.
Para tanto, a distância entre a sede de cada subcontratada e a sede da concessionária foi
utilizada como proxy para o custo de monitoramento e foi estimada sua correlação com o
ranking de eficiência relativa obtido através da análise envoltória de dados.
Pressupõe-se que as subcontratadas agem de forma auto-interessada e combinam seus
insumos da melhor forma possível levando em conta os incentivos (contratuais e extracontratuais) aos quais estão submetidas.
38
O cálculo da correlação entre as distâncias relatadas na tabela 2 e o ranking de
eficiência exposto na tabela 6 resultou no valor de -0,63902. Este resultado vai ao encontro às
expectativas e corrobora a hipótese que se pretende investigar, pois indica que quanto maior a
distância entre agente e principal, pior será a eficiência relativa do contratado, indicando claro
problema de risco moral.
6. CONCLUSÕES E LIMITAÇÕES
Usando a análise envoltória de dados, este trabalho visou estabelecer relação entre a
eficiência dos diversos agentes submetidos a um contrato-padrão com concessionária de
telefonia fixa e a dificuldade em monitorá-los.
Os resultados indicam uma correlação moderada e negativa entre a dificuldade em
monitorar as subcontratadas e a eficiência relativa delas. Esta correlação corrobora a hipótese
de que quanto mais longe estiver a subcontratada, mais difícil será monitorá-la e pior será seu
desempenho.
Como os contratos que guiam os relacionamentos inter-organizacionais aqui analisados
são idênticos entre os diversos agentes, a falta de credibilidade dos agentes para com o
monitoramento do principal pode estar ocasionando este problema de moral hazard.
Os modelos teóricos costumam analisar problemas de moral hazard considerando que
os resultados são prejudiciais apenas ao contratante (principal). Este trabalho chama atenção
para o fato de que os desvios de comportamento podem causar danos também ao agente, uma
vez que a utilização ineficiente de insumos pode reduzir os lucros consideravelmente. O
ferramental oferecido aqui, entretanto, não é suficiente para avaliar se o efeito líquido entre a
economia de esforços e a perda de eficiência é positivo ou negativo.
Do ponto de vista das concessionárias, uma questão gerencial que deve ser revista é a
completa terceirização dos serviços em questão. Assim como no caso das franquias, um
modelo híbrido (com prestadoras próprias e prestadoras contratadas) pode ser mais adequado
do que o modelo atual de total desintegração vertical para minimizar o comportamento
oportunista e melhorar os índices de qualidade estipulados pela Agência. Outra opção para
tratar o problema aqui identificado seria efetuar ajustes nos contratos de forma a incorporar os
custos de monitoramento na estrutura de incentivos. O pagamento variável poderia, por
exemplo, estar vinculado ao índice de qualidade publicado pela Anatel. Desta forma, todas as
39
subcontratadas seriam penalizadas pelo desvio de comportamento de uma delas. Com uma
estrutura de incentivos deste tipo, os custos de monitoramento são deslocados da
concessionária para as subcontratadas, pois elas irão fiscalizar umas às outras para que o
resultado agregado seja o almejado pelo regulador e pelo contratante.
Vale lembrar que este trabalho analisou apenas a relação entre o monitoramento e a
eficiência dos agentes. A correlação encontrada é considerada moderada e pode, portanto,
estar indicando a existência de outros fatores capazes de influenciar os resultados das
contratadas. Por exemplo, a extensão geográfica da área atendida por cada contratada pode
influenciar a eficiência da mesma na medida em que prejudica o planejamento logístico do
atendimento das BDs. Isso porque a existência de regulação no setor impede o agrupamento
ótimo das BDs de forma a otimizar o itinerário dos técnicos.
Outros aspectos que reduzem a eficiência dos agentes, mas não estão relacionados ao
comportamento oportunista são eventos não controlados pela contrata como ocorrência de
chuvas e roubo dos fios de cobre utilizados nas redes telefônicas. Nessas circunstâncias, a
manutenção preventiva não é capaz de reduzir o número de BDs abertos.
Por outro lado, podem existir situações em que a eficiência do agente aumenta, sem que
isso seja, contudo, fruto do seu esforço. Nas regiões de maior densidade telefônica, por
exemplo, algumas contratadas possuem contrato não só com a concessionária, mas também
com algumas autorizatárias. Isso permite que o atendimento às solicitações de reparo sejam
otimizados através de melhor planejamento logístico e redução de capacidade ociosa. Esses
fatores, porém, vão além do escopo deste trabalho.
Dentre as possíveis expansões deste trabalho, seria interessante refazê-lo utilizando
outras medidas de desempenho (contábeis e/ou econômicas) para checar se o resultado se
mantém.
40
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52
8. APÊNDICE
8.1
ANÁLISE DE SENSIBILIDADE DO MODELO
DMU
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
DEA com 11 DMUs
Eficiência
Referências
100,00%
2
100,00%
9
100,00%
1
17,72%
0
66,66%
0
54,33%
0
17,54%
0
27,09%
0
23,28%
0
26,00%
0
21,44%
0
DEA com 10 DMUs
Eficiência
Referências
100,00%
2
100,00%
9
17,72%
0
66,66%
0
54,33%
0
17,54%
0
27,09%
0
23,28%
0
26,00%
0
21,44%
0
Fonte: elaboração própria
Variação no índice
de eficiência
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
53
9. ANEXO
9.1
INDICADORES DE QUALIDADE - ANATEL
Indicadores
Meta
DAS METAS DE QUALIDADE DO SERVIÇO - LOCAL
Taxa de chamadas locais originadas completadas - Matutino
70%
Taxa de chamadas locais originadas completadas - Noturno
70%
Taxa de chamadas locais originadas não completadas por congestionamento - Matutino
4%
Taxa de chamadas locais originadas não completadas por congestionamento - Noturno
4%
DAS METAS DE ATENDIMENTO ÀS SOLICITAÇÕES DE REPARO
Taxa de solicitação de reparos por 100 (cem) acessos em serviço - Integral
1,50%
Taxa de atendimento de solicitações de reparos de usuários residenciais em até 24 horas Integral
98%
Taxa de atendimento de solicitações de reparos de usuários não residenciais em até 8
(oito) horas - Integral
98%
Taxa de atendimento de solicitações de reparo de usuários que são prestadores de
serviços de utilidade pública em até 2 (duas) horas - Integral
98%
DAS METAS DE ATENDIMENTO ÀS SOLICITAÇÕES DE MUDANÇA DE ENDEREÇO
Taxa de atendimento ás solicitações de mudança de endereço de usuários residenciais em
até 3 (três) dias úteis - Integral
98%
Taxa de atendimento ás solicitações de mudança de endereço de usuários não
residenciais em até 24 horas - Integral
98%
Taxa de atendimento de solicitações de mudança de endereço de usuários que são
prestadores de serviços de utilidade públicas em até 6 (seis) horas - Integral
98%
54
DAS METAS DO ATENDIMENTO POR TELEFONE AO USUÁRIO
Taxa de atendimento por telefone ao usuário do STFC em até 10 segundos - Matutino
95%
Taxa de atendimento por telefone ao usuário do STFC em até 10 segundos - Noturno
95%
Taxa de chamadas na rede da prestadora, destinadas ao Centro de Atendimento da
própria Prestadora, que resultam em chamada completada - Matutino
98%
Taxa de chamadas na rede da prestadora, destinadas ao Centro de Atendimento da
própria Prestadora, que resultam em chamada completada - Noturno
98%
DAS METAS DE QUALIDADE PARA TELEFONE DE USO PÚBLICO
Número de solicitações de reparo de Telefones de Uso Público por 100 (cem) TUP em
serviço - Integral
8%
Taxa de atendimento de reparos de Telefone de Uso Público instalados em regiões
remotas ou de fronteira em até 5 (cinco) dias - Integral
92%
Taxa de atendimento de reparos de Telefone de Uso Público instalados em regiões não
caracterizadas como remotas ou de fronteira em até 8 (oito) horas, detectadas por
sistema de supervisão - Integral
98%
Taxa de atendimento de reparos de Telefone de Uso Público instalados em regiões não
caracterizadas como remotas ou de fronteira em até 8 (oito) horas, por solicitação Integral
98%
DAS METAS DE INFORMAÇÃO DO CÓDIGO DE ACESSO DO USUÁRIO
Taxa de informação do código de acesso do usuário respondida em até 30 segundos ( área
de atuação da Prestadora ) - Integral
98%
DAS METAS DE ATENDIMENTO À CORRESPONDÊNCIA DO USUÁRIO
Taxa de atendimento à correspondência do usuário respondida no prazo regulamentar (5
dias úteis até dez/2005 e 10 dias a partir de jan/2006 - área de atuação da Prestadora ) Integral
100%
DAS METAS DE ATENDIMENTO PESSOAL AO USUÁRIO
Taxa de atendimento pessoal ao usuário em até 10 minutos ( até dez/2005 por área de
atuação da Prestadora e a partir de jan/2006 por CN ) - Integral
95%
DAS METAS DE EMISSÃO DE DOCUMENTO DE COBRANÇA
Taxa de contas contestadas ( em cada 100 contas ) com crédito devolvido referentes á
modalidade Local - Integral
98%
Taxa de documentos de cobrança, por código de acesso, entregue ao assinante com
antecedência mínima de 5 dias de seu vencimento - Integral
100%
55
Número de documentos de cobrança com reclamação de erro em cada 1.000 (mil)
documentos de cobrança emitidos na modalidade Local - Integral
2
DAS METAS DE MODERNIZAÇÃO DE REDE
Taxa de digitalização da Rede Local - Integral
Fonte: ANATEL, 2010b
99,50%