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ANÁLISE DE EFICIÊNCIA E ALOCAÇÃO DE RECURSOS NA PRODUÇÃO
LEITEIRA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
JULIANA SOUZA OLIVEIRA; ALEXANDRE LOPES GOMES; JAQUELINE
GOMES MEDEIROS.
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE - UFF, VOLTA REDONDA, RJ,
BRASIL.
[email protected]
APRESENTAÇÃO ORAL
ADMINISTRAÇÃO RURAL E GESTÃO DO AGRONEGÓCIO
ANÁLISE DE EFICIÊNCIA E ALOCAÇÃO DE RECURSOS NA PRODUÇÃO
LEITEIRA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO1
Resumo: A análise envoltória de dados (DEA) foi aplicada a dados coletados junto a 132
produtores de leite no Estado do Rio de Janeiro. O objetivo foi avaliar a eficiência dos
produtores da região, identificar os fatores explicativos da ineficiência de uma parte deles e,
ao mostrar-lhes quais produtores lhes servem de exemplo, definir quais conselhos e
advertências que podem ser dados a estes ineficientes, de modo melhorar os seus índices de
eficiência. Área utilizada, gasto com mão de obra e com minerais, capital fixo imobilizado,
quantidade de vacas em lactação e grau de sangue médio são os inputs do modelo. A
quantidade de leite produzido é o output. É utilizado DEA BCC orientado a input. Os
resultados indicaram que existe uma grande diferença entre os maiores produtores e os
menores, em relação às suas estruturas de produção, e que uma parte significativa do grupo
dos grandes produtores de leite fazem parte daqueles que se mostraram eficientes.
Palavras-chave: Eficiência; Análise Envoltória de Dados; produtores de leite.
Abstract: The Data Envelopment Analysis (DEA) was applied to data, which was collected
from 132 producers in the state of Rio de Janeiro. The purpose was evaluating the efficiency
of the producers of this region, identifying the factors which explain the inefficient of a part
and defining which advices and warnings can be given to this inefficient producers making
possible to get this rating better. To aim it, it’s necessary to show the producers who are the
ones that can be used as an example. The model’s input are: the used area, the expense with
the work uses and with the minerals, the fixed still capital, the amount of cows in the milking
period and the average level of blood. The model’s output is the amount of milk, which is
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Os autores agradecem a professora Lídia Angulo Meza pelas valiosas contribuições ao trabalho.
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produced. For this case, was used the model DEA BCC oriented to input. The results showed
that there is a great difference between the big producers and the small ones, in relation to the
production structured, and a significant part of big milk’s producers had shown efficient.
Keywords: Efficiency, Data Envelopment Analysis, milk’s producers.
1. INTRODUÇÃO
No Brasil, a cadeia agroindustrial do leite tem grande importância econômica e
social. É um dos três principais sistemas agroindustriais brasileiros, importante no suprimento
de alimentos, na geração de emprego, renda e tributos para o país. A produção primária do
leite é um importante elo desta cadeia e está presente em todos os estados da federação.
O leite está entre os seis primeiros produtos mais importantes da agropecuária
brasileira. Segundo dados do EMPRAPA, para cada real de aumento na produção no sistema
agroindustrial do leite, há um crescimento de, aproximadamente, cinco reais no aumento do
Produto Interno Bruto – PIB, o que coloca o Agronegócio do Leite à frente de setores
importantes como o da siderurgia e o da indústria têxtil.
Segundo GOMES (2001), a principal característica da cadeia produtiva do leite no
Brasil é a sua importância no agronegócio nacional que, além de ser significativa, encontramse representantes dos segmentos de produção, industrialização e comercialização de leite e
derivados em todas as regiões do território nacional, os quais desempenham papel relevante
no suprimento de alimentos e na geração de emprego e renda para a população. Yamaguchi et
al. (2001) evidenciam as características da cadeia produtiva do leite no Brasil, e reforçam sua
importância social e econômica para a economia do país. A agroindústria do leite desencadeia
o crescimento a montante e a jusante dos sistemas de produção e passa assumir papéis antes
desempenhados pelo Estado, como é o caso do crédito rural e da assistência técnica.
Yamaguchi et al. (2001) dizem que esta atividade se destaca pelo uso intenso de
grandes áreas de terra e por empregar significativo contingente de mão-de-obra; pela
expressiva participação na formação de renda do setor e do país; o fornecimento de alimento
de alto valor nutritivo a população e matéria-prima para as indústrias de laticínios e ainda,
devido ao produto lácteo constituir um componente de peso no cálculo dos índices de custo de
vida e no orçamento familiar dos consumidores.
O país tem, hoje, acima de um milhão e meio de propriedades que exploram leite.
Numa análise retrospectiva, a produção brasileira de leite nos últimos 25 anos aumentou
150%. Passamos de 8 bilhões (1975) para 19,8 bilhões de litros (2000). BRANDÃO e LEITE
(2001) citam que no ano 2000, o Brasil produziu 22 milhões de toneladas de leite,
representando 4,5% da produção mundial. Isto classifica o Brasil como sexto maior produtor
de leite do mundo. No ano de 1997, a posição ocupada pelo Brasil era a oitava, com 3,5% da
produção. Esta melhor colocação no ano 2000 indica que a taxa de crescimento brasileira é
superior à da produção mundial.
O Brasil é possuidor da maior área agricultável e do maior reservatório de água doce
do mundo, e possui ainda topografia, variadas condições edafo-climáticas e excelente
luminosidade, o que lhe confere condições favoráveis de produzir pasto e forragem
conservada, permitindo o aumento do rebanho e de produção de leite de qualidade. Devido a
essas riquezas naturais, que garantem alto potencial de crescimento da sua produção (5% ao
ano, número que raríssimos países podem ostentar), o Brasil tem uma posição chave no
cenário futuro da pecuária de leite mundial. Estudiosos mencionam que o Brasil, ao lado da
Argentina, Nova Zelândia e sul da Austrália, serão as quatro maiores regiões produtoras de
leite do planeta (TORTUGA, 2003).
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Os cinco principais estados produtores de leite da Federação são: Minas Gerais, São
Paulo, Paraná, Rio Grande do Sul e Goiás. Juntos, foram responsáveis por 72% da produção
brasileira em 2004, de acordo com IBGE (2005).
A maior parte do leite produzido encontra-se ainda nas regiões Sudeste e Sul, que
participam com 68,2% do total nacional. O Estado do Rio de Janeiro tem tradição em pecuária
leiteira, ocupando a décima colocação no ranking nacional. A produção anual gira em torno
de 450 milhões de litros e, a média por vaca está em 1.146 litros/ano.
Embora o setor tenha todas essas condições favoráveis e uma significativa posição no
contexto nacional, a cadeia produtiva do leite tem sofrido com as sucessivas crises que
afetaram tanto o produtor quanto o abastecimento, e seus reflexos são sentidos no processo de
desenvolvimento do país. O Brasil não se inclui na lista dos países que produzem leite com
elevada produtividade e caracteriza-se como grande importador de produtos lácteos, em razão
do seu grande mercado interno. Segundo SOUZA (2000), apesar de terem ocorrido ganhos
significativos nos últimos anos, a pecuária leiteira nacional ainda está distante dos países mais
desenvolvidos em se tratando da produtividade do rebanho. Os dados contidos em MARTINS
(2001) mostram que a produtividade da atividade no Brasil é 7,96, 5,87 e 3,84 vezes menor
que as produtividades obtidas nos Estados Unidos, na União Européia e na Argentina,
respectivamente.
Diversos fatores se interagem para explicar os níveis de produtividade relativamente
baixos. GOMES (1999) argumenta que a intervenção inadequada do governo na atividade está
entre as principais causas, principalmente no que se refere à intervenção por meio do
tabelamento dos preços. Segundo o autor, a intervenção do governo aumentou o risco da
atividade, reduziu sua rentabilidade e, por isso, não estimulou a entrada de capitais e de
recursos humanos mais capazes.
Adicionalmente, a baixa produtividade pode ser explicada pela característica da
estrutura de produção, em sua maior parte, formada por pequenos produtores que utilizam
fundamentalmente terra e trabalho. Segundo GOMES (1999), a atividade apresenta duas
realidades completamente distintas, onde a produção é composta por grande maioria de
pequenos produtores com baixa tecnologia e baixa produtividade, e por uma minoria de
grandes produtores que operam com elevado volume de produção e produtividade.
Esta conjuntura impõe a necessidade de ajustes em toda cadeia, sobretudo aos
produtores, quanto aos seus sistemas de produção. Do ponto de vista racional, não há mais
espaço para aqueles com baixa produtividade, altos custos, pouca tecnologia e ineficientes
economicamente. Um princípio básico em produção é que todo sistema em equilíbrio, sob a
ótica de alocação eficiente de recursos, tende a continuar e aquele fora deste tende a
desaparecer ou alcançá-lo, movido pelas forças do mercado. A modernização da agricultura é
progressiva. Do ponto de vista econômico, produtores que não conseguem inovar ou ajustar
as suas estruturas tecnológicas e de custo estão fadados à inviabilização do seu negócio.
Segundo ALVES et al. (1999), em um futuro próximo, permanecerão apenas 600 mil
estabelecimentos dos atuais quase 1,9 milhões.
Portanto, torna-se imprescindível que eles se profissionalizem, tornem-se
empreendedores munidos de informações e estejam atentos às mudanças no mercado. Nestes
termos, a propriedade rural deve ser encarada como uma empresa sendo, então, um desafio
aos produtores a se tornarem mais eficientes e competitivos.
Diante deste cenário de mudanças e da complexidade da produção leiteira, torna-se
relevante a busca da eficiência, utilizando racionalmente os fatores de produção como terra,
trabalho e capital, com o objetivo de obter eficiência econômica, independente de qual
sistema produtivo for adotado. Para tal, são necessárias ferramentas que possibilitem a
análise, quantifiquem os pontos de estrangulamento e auxiliem o tomador de decisão
profissional no processo de gerenciamento da atividade nas propriedades.
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2. METODOLOGIA
O conceito de eficiência tem sido um dos aspectos centrais nos estudos econômicos
atuais. Existe interesse em medir eficiência e produtividade, pois elas são medidas de
desempenho nas quais as unidades de produção são avaliadas.
Esse interesse nas medidas de eficiência teve início com o trabalho pioneiro de
FARREL (1957). Neste estudo, o autor consegue decompor a eficiência total (econômica) em
dois componentes: a eficiência técnica, que reflete a habilidade da firma em obter máximo
produto, dado um conjunto de insumos; e a eficiência alocativa, que reflete a habilidade da
firma em utilizar os insumos em proporções ótimas, dados seus preços relativos. Essas duas
medidas são combinadas para se obter uma medida de eficiência econômica total.
A eficiência de uma unidade produtiva é medida através da comparação entre os
valores observados e os valores possíveis de seus produtos (saídas) e recursos (insumos). Esta
comparação pode ser feita, em linhas gerais, pela razão entre a produção observada e a
produção potencial máxima alcançável, dados os recursos disponíveis, ou pela razão entre a
quantidade mínima necessária de recursos e a quantidade efetivamente empregada, dada a
quantidade de produtos gerados. Segundo Koopmans (1951), citado por PEREIRA (1995), ser
eficiente tecnicamente é quando não se consegue aumentar a produção de um produto sem
diminuir a produção de outro, ou seja, quando não há desperdícios de insumos. Para GOMES
(1999a), uma produção é tecnicamente eficiente se não existir nenhum processo, ou
combinação destes, que eleve a produção, mantendo a mesma quantidade de insumos, ou seja,
é a obtenção máxima de produtos com um mínimo de insumos.
O uso de Análise de Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA) para
medir a eficiência de unidades produtivas tem se mostrado bastante atrativo em diversos
setores de aplicação. Em Gomes et al. (2003a) encontra-se uma revisão sobre o estado da arte
do uso de DEA em agricultura. O emprego de modelos DEA em agricultura pode apoiar as
decisões dos agricultores, ao indicar as fontes de ineficiência e as unidades que podem servir
de referência às práticas adotadas, ou seja, na identificação de benchmarks, conforme
apresentado, por exemplo, em Tupy, Yamaguchi (2002).
A técnica DEA é uma abordagem não-paramétrica, que envolve programação
matemática para estimar a fronteira eficiente. A análise não-paramétrica de eficiência ou a
análise envoltória de dados (DEA) foi desenvolvida por CHARNES et al. (1978), baseado nas
propostas de medida de eficiência de Farrel (1957), citado por COELLI et al. (1998), e é
capaz de incorporar diversos inputs (entradas, recursos, insumos ou fatores de produção) e
outputs (saídas ou produtos) para o cálculo da eficiência de unidades tomadoras de decisão,
designadas por DMUs (Decision Making Units).
A maior vantagem da DEA é sua flexibilidade, no sentido de que impõe condições
menos restritivas sobre a tecnologia de referência, ou seja, não é necessário estabelecer uma
forma funcional para a função de produção. Além de identificar de forma simples as unidades
ineficientes, outra vantagem desta técnica é que, ao relacionar todos os insumos com todos os
produtos, permite identificar quais insumos estão sendo utilizados em excesso e quais são os
produtores cujas práticas podem servir de referência para os ineficientes.
A pressuposição fundamental na técnica DEA é que, se uma DMU “A” é capaz de
produzir Y(a) unidades de produto, utilizando-se X(a) unidades de insumos, outras firmas
poderiam produzir o mesmo, caso elas estivessem operando eficientemente. Da mesma forma,
se uma DMU “B” é capaz de produzir Y (b) unidades de produto, utilizando-se X (b)
unidades de insumos, outras firmas poderiam realizar o mesmo esquema de produção. Se
ambas as DMUs “A” e “B” são eficientes, elas poderiam ser combinadas para formar uma
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firma DMU composta, que utiliza uma combinação de insumos para produzir uma
combinação de produtos. Desde que esta DMU composta não necessariamente exista, ela é
chamada de DMU virtual. A análise DEA consiste em encontrar a melhor DMU virtual para
cada DMU da amostra. Se a DMU virtual for melhor que a original, por produzir mais com a
mesma quantidade de insumos, ou por produzir a mesma quantidade com menos insumos, a
DMU original será ineficiente (A DEA HOME PAGE, 2001).
Nesta abordagem, a análise de eficiência produtiva das firmas com múltiplos insumos
e múltiplos produtos parte da idéia de construir uma superfície limite (hiper), de tal modo que
as empresas mais eficientes se situem sobre esta superfície (fronteira), enquanto as menos
eficientes se situem internamente. De algum modo, sobre esta superfície de referência, a
relação produtos/insumos deve ser a maior possível dentre aquelas observadas nas várias
empresas (PEREIRA, 1995). Este método consiste em comparar uma unidade de produção ou
DMU somente com a melhor unidade ou DMU.
Há dois modelos DEA clássicos. O modelo CCR (também conhecido por CRS ou
constant returns to scale) trabalha com retornos constantes de escala (CHARNES et al.,
1978) e assume proporcionalidade entre inputs e outputs. O modelo BCC (ou VRS), devido a
Banker et al. (1984), considera retornos variáveis de escala, isto é, substitui o axioma da
proporcionalidade pelo axioma da convexidade.
No presente trabalho, cada produtor de leite será comparado com aqueles que
produzem tanto ou mais e despendem tanto ou menos que ele, criando-se, assim, para cada
agricultor, a classe de produtor com os quais se efetuarão as comparações, conforme proposto
por ALVES e GOMES (1998).
Tradicionalmente são possíveis duas orientações radiais para esses modelos:
orientação a inputs, quando se deseja minimizar os recursos disponíveis, sem alteração do
nível de produção; orientação a outputs, quando o objetivo é aumentar os produtos, sem
mexer nos recursos usados.
Existem duas formulações equivalentes para DEA. De forma simplificada, pode-se
dizer que uma das formulações (modelo dos Multiplicadores) trabalha com a razão de somas
ponderadas de produtos e recursos, com a ponderação escolhida (escolha de pesos) de forma
mais favorável a cada DMU, respeitando-se determinadas condições (ou seja, cada DMU é
auto avaliada). A outra formulação (modelo do Envelope) define uma região viável de
produção e trabalha com uma projeção de cada DMU na fronteira dessa região. Uma vez que
são duais, esses dois problemas calculam a mesma eficiência.
Este artigo faz uso de DEA para medir a eficiência de uma amostra de 132 agricultores
Estado do Rio de Janeiro. Serão relatados os fatores explicativos dessa eficiência e os
conselhos e advertências que podem ser dados para os produtores ineficientes. Os dados
utilizados neste trabalho foram coletados na Implantação do “Programa Cadeias Produtivas
Agroindustriais” do Sebrae Nacional entre os anos de 2003 e 2004, pela equipe do Professor
Dr. Sebastião Teixeira Gomes, da Universidade Federal de Viçosa. Este programa fez um
levantamento detalhado de dados com produtores de leite no estado do Rio de Janeiro, e foi
desenvolvido em parceria com o Programa Estadual de Melhoria da Produção e Produtividade
da Pecuária Leiteira - PROLEITE da Câmara Setorial e demais instituições envolvidas no
setor. Com o uso de questionários de campo, levantou-se uma série de informações sócioeconômicas, que geraram 11 indicadores para uma amostra de 194 produtores rurais.
2.1. ESTRUTURAÇÃO DO PROBLEMA
Na construção do modelo DEA deve-se atentar quais variáveis serão consideradas
inputs e quais serão consideradas outputs. De forma geral, as variáveis que se desejam
minimizar são consideradas inputs, e outputs caso contrário.
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Um modelo com grande número de variáveis pode acarretar um resultado com várias
DMUs 100% eficientes. Existe uma recomendação recente (GONZÁLEZ ARAYA, 2003) que
indica que o número de DMUs seja 4 a 5 vezes maior do que o número de variáveis em
especial quando, além do índice de eficiência, deseja-se analisar os benchmarks das unidades
em avaliação.
Para avaliação do modelo foram escolhidos 6 indicadores para inputs e 1 para o
output. A razão para a escolha dos inputs deve-se ao fato desses indicadores representarem os
insumos de maior importância no cenário produtivo do leite. Área utilizada, gasto com
minerais e com mão de obra, capital fixo imobilizado, quantidade de vacas em lactação e grau
de sangue médio são os inputs do modelo e a quantidade de leite produzido é o output.
Dos 194 produtores, restaram, para esta análise, 132. Os produtores descartados do
trabalho apresentaram valor negativo para a variável Renda Líquida, o que acarreta
complicações teóricas aos modelos DEA (GONÇALVES, 2003; FIGUEIREDO, 2005).
Neste artigo, o modelo DEA a ser usado é o BCC, já que as unidades em avaliação
apresentam diferenças de escala significativas. Em (1) e em (2) apresentam-se,
respectivamente, o modelo DEA BCC dos Multiplicadores e do Envelope, com orientação a
inputs, já que se deseja verificar se a quantidade de recursos utilizados pelos produtores está
compatível com a produção de leite.
s
Máx Eff 0 = ∑ u j y jo + u*
j =1
sujeito a
r
∑v x
i
j =1
io
=1
(1)
r
s
i =1
j =1
− ∑ v i x ik + ∑ u j y jk + u* ≤ 0, ∀k
u j , v i ≥ 0, u* ∈ ℜ
Min ho
sujeito a
n
ho x io − ∑ x ik λ k ≥ 0, ∀i
k =1
n
− y jo + ∑ y jk λ k ≥ 0, ∀j
(2)
k =1
n
∑λ
k =1
k
=1
λ k ≥ 0, ∀ k
Os resultados do modelo DEA foram obtidos com o uso do software SIAD (ANGULO
MEZA et al., 2005).
3. RESULTADOS
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Para a obtenção dos resultados, foi realizada uma análise global através da avaliação
conjunta de todas as DMUs. Dos 132 produtores avaliados, 42 (o que representa
aproximadamente 32% dos produtores) foram 100% eficientes, dos quais 42% (18
produtores) são pequenos produtores, 40% (17 produtores) são produtores médios e 18% (7
produtores) são grandes produtores de leite.
Neste trabalho, considerou-se pequenos produtores aqueles cuja produção de leite vai
até 50 litros de leite/dia, médios produtores aqueles com produção entre 50 e 400 litros de
leite/dia e, grandes produtores aqueles cuja produção está acima de 400 litros de leite/dia.
Cabe ressaltar que aparentemente os produtores pequenos são mais eficientes do que
os grandes, mas ao analisar dentro de cada grupo, observa-se que existe uma minoria de
grandes produtores: dos 132 produtores apenas 14 tem produção de leite acima de 400
litros/dia. Dos 14 grandes produtores 7 fazem parte do grupo de eficientes, ou seja, 50% do
grupo de grandes produtores são eficientes, o que representa uma grande expressividade para
este grupo. Já com os pequenos produtores a situação se inverte. Apesar de 42% dos
produtores eficientes serem os pequenos produtores, esta porcentagem representa apenas 18
produtores de um total de 64 considerados produtores pequenos, o que daria
aproximadamente 28% dos pequenos produtores que fazem parte do grupo geral de eficientes.
Analisando os resultados do modelo dos multiplicadores (pesos e fatores de escala),
verifica-se uma grande quantidade de pesos zero, em especial para a variável “Área utilizada”
(66% das DMUs) e “Capital fixo imobilizado” (60% das DMUs). Isto significa que, no
cálculo da eficiência, esta variável foi desconsiderada para que a DMU obtivesse a eficiência
máxima possível, quando comparada com as demais. Tal fato sinaliza a dificuldade dos
produtores em utilizar, de forma mais eficiente, as variáveis área utilizada e capital fixo
imobilizado.
Alguns dos fatores que podem explicar a grande quantidade de pesos zeros para a
variável área utilizada são: baixa capacidade de investimento em pastagens, elevada
quantidade de terra da propriedade em relação às necessidades ou pretensões dos produtores,
a característica do relevo no estado do Rio de Janeiro que, em muitas regiões, é montanhoso,
prejudicando a formação de sistemas de produção extensivos. Para a variável capital
imobilizado o fator que ajuda a explicar essa quantidade de pesos zeros é a grande quantidade
desse fator em relação à produção.
Ainda em relação ao modelo dos multiplicadores apenas 2 produtores apresentaram
retornos decrescentes de escala e 5 apresentaram retornos constantes de escala enquanto o
restante (125 produtores) apresentaram retornos crescentes de escala. Isto mostra que para a
maioria dos produtores avaliados, acréscimos na utilização de inputs acarretam aumentos
significativos no valor da eficiência.
Os resultados do modelo do envelope (benchmarks e alvos) mostram que o produtor
eficiente que aparece o maior número de vezes como referência para as outras unidades é um
pequeno produtor, com valores de área utilizada, gastos com mão de obra e com minerais,
quantidade de vacas e índices de grau de sangue médio menores que a média dos produtores
avaliados. Isso mostra que pequenos produtores, em relação à capacidade alocativa dos
recursos, podem servir de exemplo a serem seguidos por unidades ineficientes, até mesmo
com maiores produções do que eles.
Uma outra análise pode ser feita para os produtores menos referenciados. Observa-se
que muitos dos produtores eficientes, que não servem de referência para outras DMU´s,
consideram pesos diferentes de zero para variáveis como capital imobilizado e área utilizada.
Isso quer dizer que estes produtores podem ser menos referenciados pelo fato de explorarem
um grupo de insumos que são mal utilizados pelos outros estabelecimentos.
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Em relação aos alvos, destaca-se uma das contribuições principais dos modelos DEA
para os produtores de leite, pois pode-se informar aos produtores quais são as fontes de
ineficiência e o que deve ser feito para a busca da eficiência. É possível indicar qual a
porcentagem que cada variável deve reduzir para que aquele produtor torne-se eficiente. Por
exemplo, para uma DMU que obteve 45,3% de eficiência (a menor eficiência do conjunto), a
recomendação para a busca da eficiência é a redução em 67,5% da área utilizada, 63,1% no
gasto com mão de obra, 54,8% no capital fixo imobilizado, na quantidade de vacas em
lactação, no gasto com minerais, e no grau de sangue médio.
Além de todas essas análises e informações, pode-se recorrer, como complemento do
modelo, a todos os dados coletados no questionário. A pesquisa de campo completa contém
outras variáveis importantes que podem ser pontos chaves na busca de eficiência, em especial
se forem comparadas com as variáveis dos produtores benchmarks dos ineficientes.
4. CONCLUSÕES
Neste trabalho aplicou-se a Análise Envoltória de Dados (DEA) com o objetivo de
analisar a eficiência dos produtores de leite do estado do Rio de Janeiro.
Essa metodologia mostrou-se bastante satisfatória, principalmente porque seus
resultados conferem com a realidade destes produtores. A possibilidade de determinar
diretrizes aos produtores ineficientes de modo a alcançar a fronteira de eficiência é um outro
ponto da metodologia de bastante importância. Essas diretrizes podem ser as unidades de
referência, benchmarks e/ou alvos, com a indicação de qual variável e de quanto os
produtores devem reduzir (no caso de orientação inputs) os seus valores para o alcance da
eficiência.
Todas as informações obtidas através dos resultados dos modelos DEA auxiliam os
tomadores de decisão no processo de gerenciamento da atividade nas propriedades de modo a
inovarem ou ajustarem as suas estruturas produtivas, tornando-se competitivos e
empreendedores.
Verificou-se que boa parte dos grandes produtores (produção acima 400l/dia) faz parte
do grupo de produtores eficientes. Isto pode ser explicado devido a estes produtores: terem
mais facilidade de investimentos, terem mais acesso à informação, terem grande produção
para suprir os seus custos do capital imobilizado, terem crédito bancário e assistência técnica
privada.
Alguns produtores pequenos também se mostraram eficientes, inclusive um deles foi o
produtor mais referenciado para as outras DMUs ineficientes podendo servir de exemplo para
as mesmas. Estes produtores possuem menores quantidades de insumos e de produção, o que
facilita numa melhor alocação das variáveis. Portanto, no longo prazo, estes produtores
tendem a ter dificuldades de sobrevivência, pois possuem baixa rentabilidade e altos custos
com o capital imobilizado.
Destaque para o uso de variáveis não incluídas no modelo, que podem ajudar a
explicar as ineficiências e gerar informações, para as instituições de pesquisa,
desenvolvimento e extensão rural, no intuito de melhorar a eficiência dos produtores
ineficientes.
5. BIBLIOGRAFIA
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