Análise de custos e eficiência de fazendas produtoras de cana-de-açúcar por meio da
análise envoltória de dados
Oliveira, T.B.A.; Bornia, A.C.; Silveira, S. De F.R.; Drumond, A.M.; Oliveira, M.W.
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Análise de custos e eficiência de fazendas produtoras de cana-de-açúcar
por meio da análise envoltória de dados
Recebimento dos originais: 28/05/2013
Aceitação para publicação: 25/04/2014
Terezinha Bezerra Albino Oliveira
Mestre em Engenharia de Produção pela UFSCar
Instituição: Universidade Federal de Alagoas
Endereço: Universidade Federal de Alagoas, Campus Delza Gitai, Maceió/AL.
CEP: 57.037-000.
E-mail: [email protected]
Antonio Cezar Bornia
Doutor em Engenharia de Produção pela UFSC
Instituição: Universidade Federal de Santa Catarina
Endereço: Universidade Federal de Santa Catarina, PPGEP/UFSC, Campus Trindade,
Florianópolis/SC.
CEP: 88.040-900.
E-mail: [email protected]
Suely de Fátima Ramos Silveira
Doutora em Economia Aplicada pela USP
Instituição: Universidade Federal de Viçosa
Endereço: Av. P.H. Rolfs, s/n, Campus Universitário, Vicosa/MG.
CEP: 36.570-000.
E-mail: [email protected]
Alexandre Matos Drumond
Especialista em Administração Pública pela PUC/MG
Instituição: Universidade Federal de Viçosa
Endereço: Av. P.H. Rolfs, s/n, Campus Universitário, Vicosa/MG.
CEP: 36.570-000.
E-mail: [email protected]
Mauro Wagner de Oliveira
Doutor em Ciências pela USP
Instituição: Universidade Federal de Alagoas
Endereço: Universidade Federal de Alagoas, Campus Delza Gitai, Maceió/AL.
CEP: 57.037-000.
E-mail: [email protected]
Resumo
A cultura da cana-de-açúcar no Brasil teve grandes avanços nas últimas quatro décadas e,
atualmente, o país é uma referência mundial em tecnologias de produção de cana e álcool. Este
trabalho analisa a eficiência de fazendas produtoras de cana-de-açúcar usando o método Data
Envelopment Analysis (DEA), ou Análise Envoltória de Dados. Inicialmente, levantaram-se os
custos e constatou-se que os custos mais relevantes foram os relativos aos recursos humanos.
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Verificou-se que o lucro relacionou-se com a produtividade e calculou-se o custo médio e o ponto
de equilíbrio para este tipo de cultura. A análise de eficiência identificou fazendas com eficiência
relativa de 100%, uma vez que não foram detectadas perdas. Para as fazendas não eficientes, a
análise aponta uma possível redução do nível de insumos usados. Assim, recomenda-se
implementar medidas que aumentem a vida útil do canavial, preservem os recursos naturais e
aumentem a eficiência da terra, dos insumos e dos recursos humanos para aumentar a
competitividade do sistema produtivo.
Palavras-chave: Setor sucroenergético. Custos de Produção. Análise Envoltória de Dados.
1. Introdução
A cultura da cana-de-açúcar é de grande importância, tanto do ponto de vista
socioeconômico quanto do ambiental. Dentre os principais impactos socioeconômicos positivos,
destacam-se a geração de cerca de 4,5 milhões de empregos diretos e indiretos, a interiorização
do desenvolvimento, o aumento de divisas decorrentes das exportações e a possibilidade de
complementar a crescente demanda energética do país, dependente do petróleo e do gás natural
(CEPEA, 2011; CONAB, 2011; OLIVEIRA et al., 2012; RAPASSI et al., 2009). Quanto ao
aspecto ambiental, a elevada taxa de fixação do CO2 atmosférico pela cana-de-açúcar, por um
período prolongado de tempo contribui para a melhoria do meio ambiente, reduzindo o efeito
estufa ocasionado pela queima dos combustíveis fósseis. Além dessa importância ambiental, essa
cultura destaca-se na produção do etanol, combustível denominado “limpo”, derivado de fontes
renováveis, que, em complementação ou substituição aos combustíveis fósseis, contribui para
diminuir os efeitos do aquecimento global (GOLDEMBERG, 2007; MARTINELLI et. al., 2011;
OLIVEIRA et al., 2007; OLIVEIRA et al, 2012).
O setor sucroenergético brasileiro é um dos mais competitivos do mundo devido,
principalmente, ao desenvolvimento da ciência e da tecnologia nacional que aumentaram muito a
eficiência dos sistemas de produção de cana, extração e industrialização do caldo e uso dos
resíduos sucroalcooleiros na adubação dos canaviais e geração de energia elétrica (CAMARGO
et al., 2008; GOLDEMBERG, 2007; OLIVEIRA et al., 2007; RAPASSI et al., 2009). Todavia,
mesmo com esse desenvolvimento científico e tecnológico, Ferreira e Gomes (2009) apontam
que a complexidade ou a difícil aplicação de alguns instrumentos fora do âmbito acadêmico ou
técnico especializado para avaliar inputs e outputs no processo de produção faz com que os
gestores das empresas rurais tenham dificuldade para conhecer o desempenho de suas
propriedades rurais, isto é, a eficiência relativa comparada a um padrão quando há múltiplos
insumos e múltiplos produtos a serem considerados na análise de um sistema produtivo. Para
tanto, estes autores sugerem o uso de técnicas ou métodos que forneçam informações mais
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objetivas e precisas que as obtidas através da análise de rentabilidade e de indicadores
financeiros, uma vez que há vários fatores externos que podem influenciar os resultados.
A liderança das empresas que compõem o setor sucroenergético também deve estar
associada à eficiência operacional que, ao ser alcançada, permite obter produtos com menor
consumo de recursos, o que, por sua vez, pode levar a maiores resultados financeiros e
econômicos (TORQUATO et al., 2009). Dessa forma, o gerenciamento da produção de cana
requer ampla abrangência de informações de desempenho, ao considerar que o sistema poderá
ser mais eficiente e lucrativo na medida em que há maior domínio do produtor sobre o processo
produtivo e acerca das técnicas de execução e gerência (OLIVEIRA et al., 2012).
No apoio à decisão em situações de natureza multidisciplinar, a Data Envelopment
Analysis (DEA) ou Análise Envoltória de Dados vem se destacando como importante ferramenta
para avaliar a eficiência relativa de organizações. Trata-se de uma aplicação da Programação
Linear que tem por finalidade construir uma fronteira sobre os dados de produção ou de
possibilidades de produção, em que medidas de otimização são calculadas para avaliar a
eficiência relativa de cada organização ou unidade produtiva, comparada às demais organizações
em análise, cuja presença de múltiplos insumos e múltiplos produtos dificulta a comparação.
Diante desse cenário, o objetivo desta pesquisa é avaliar a eficiência produtiva de
propriedades canavieiras com uso da Análise Envoltória de Dados e analisar os custos de
produção da cana.
Este trabalho está estruturado da seguinte forma: na introdução, apresenta-se o objeto de
estudo, a importância da pesquisa e o objetivo geral do estudo. Após, é mostrado o referencial
teórico que abrange aspectos relacionados à cultura da cana-de-açúcar e à análise envoltória de
dados (ferramenta usada para avaliar a eficiência das fazendas). Na terceira seção, descrevem-se
o enquadramento metodológico e os procedimentos da pesquisa. No tópico resultados e
discussão, são apresentados e discutidos os resultados da análise dos dados e da avaliação da
eficiência relativa das propriedades canavieiras. Na quinta seção, destacam-se as considerações
finais.
2. Fundamentação Teórica
Na visão de Montgomery e Porter (1998), é essencial para uma empresa a perfeita
compreensão da estrutura do seu setor e de seu desempenho organizacional para que possa haver
vantagem competitiva sustentável. Ressaltam que alguns dos problemas mais difíceis que os
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gestores enfrentam estão dentro de suas próprias empresas e envolvem mudanças de suas
próprias organizações e não a derrota de adversários externos.
Toda organização tem interesse, de alguma forma, em medir o desempenho de suas
operações, como pré-requisito para a melhoria contínua (SLACK et al., 2009). Conforme reforça
Bueno et al. (2011), é fundamental conhecer as causas que originaram os problemas de um
ambiente organizacional, as possíveis alternativas de solução e o impacto que cada uma delas
gera nos ambientes internos e externos da organização. Portanto, Batalha et al. (2005) comentam
que a gestão do empreendimento agrícola, que compreende a coleta e tabulação de dados,
geração de informações, tomada de decisões e ações que derivam destas decisões, não é tratada
de maneira satisfatória na literatura nacional e internacional. Segundo estes autores,
tradicionalmente, a gestão na propriedade rural, especialmente aquela de menor porte, é
abordada de forma fragmentada e específica, uma vez que os trabalhos nesta área estão quase
sempre restritos aos aspectos econômico-financeiros do empreendimento rural, tais como custos,
finanças e contabilidade.
Cooper e Slagmulder (1999) citam que a gestão de custos tornou-se importante
ferramenta para a sobrevivência das organizações. Porém, não é suficiente reduzir custos, é
preciso administrá-los de modo a reforçar o posicionamento estratégico juntamente aos clientes e
fornecedores. Por sua vez, Batalha e Silva (2000) e Scarpelli (2007) sugerem aplicar técnicas de
gerenciamento que proporcionem meios de realizar cada etapa do processo de maneira
controlada, para otimizar o uso dos recursos, extraindo destes o máximo benefício ao longo do
maior tempo possível, considerando, portanto, o retorno econômico que poderão proporcionar.
A Análise Envoltória de Dados é uma ferramenta relativamente nova da programação
linear, usada para avaliar a eficiência relativa de um conjunto de organizações denominadas
DMUs (Decision Making Units), que utilizam processos tecnológicos semelhantes para converter
insumos em produtos (COOPER et al., 2004; FERREIRA; GOMES, 2009;
SALGADO
JÚNIOR et al., 2009). Essa abordagem não paramétrica envolve programação matemática em
sua estimação com a finalidade de construir uma fronteira de produção ou de possibilidades de
produção, utilizada para caracterizar uma transformação eficiente de insumos em produtos
(GOMES; BAPTISTA, 2004); uma vez que produção é um processo no qual os inputs (insumos
ou recursos) são utilizados para gerar outputs (produtos) e fronteira de produção pode ser
definida a partir da máxima quantidade de produtos que pode ser obtida, dados os insumos
empregados (LINS; CALÔBA, 2006).
Em comparação com técnicas convencionais, a Análise Envoltória de Dados (DEA) é
considerada uma das mais adequadas ferramentas de avaliação que, sem perder o rigor da análise
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científica, atende às demandas de aplicação prática, além de contribuir efetivamente para as
pesquisas acadêmicas (FERREIRA; GOMES, 2009). Da mesma forma, Sousa et al. (2009);
Cook e Zhu (2008); Onusic et al. (2007); Mello et al. (2003) e Kassai (2002) afirmam que DEA
ou Teoria da Fronteira vem sendo muito utilizada em situações em que se propõe medir o
desempenho de unidades organizacionais onde a presença de múltiplos insumos e múltiplos
produtos dificulta a comparação.
A eficiência relativa alcançada serve como referencial entre as DMUs, uma vez que essas
unidades de excelência ou benchmarks das organizações ineficientes espelham o padrão de
eficiência que deve ser almejado por estas organizações (FERREIRA; GOMES, 2009; LINS;
CALÔBA, 2006). As organizações eficientes situam-se sobre a fronteira, enquanto as não
eficientes sob a fronteira (BOZOĞLU et al., 2007; FARE et al. 1994; RAY, 2004). O objetivo é
encontrar o melhor produto virtual com relação a cada produto real. Se o produto virtual é
melhor que o produto real, utilizando-se a mesma quantidade de insumos que a organização real,
esta organização (real) é considerada ineficiente (FERREIRA; GOMES, 2009).
Os modelos DEA são com base em uma amostra de dados observados em diferentes
unidades produtoras. As DMUs reais e virtuais realizam tarefas similares, porém são
independentes no que se refere ao seu desempenho operacional e se diferenciam nas quantidades
de inputs que consomem e de outputs que produzem, levando-se em consideração os recursos
utilizados, consumidos ou transformados durante o processo produtivo. Cada DMU pode ser
uma organização com ou sem fins lucrativos, por exemplo, um município, país, organização,
unidade administrativa ou operacional, empresa, divisão, departamento, indivíduo ou um item
cuja eficiência está sendo avaliada (COOK; ZHU, 2008; COOPER et al., 2004; FERREIRA;
GOMES, 2009; GOMES; BATISTA, 2004; MACEDO; BENGIO, 2003; MELLO et al. 2005;
REIS et al., 2011; SOUZA; MACEDO, 2008; SOUSA et al., 2009; VILELA et al., 2007).
A Análise Envoltória de Dados (DEA) foi proposta por Farrel em 1957, disseminada por
Charnes, Cooper e Rhodes, em 1978, e inovada por Banker, Charnes e Cooper, em 1984.
Existem principalmente dois modelos básicos usados nas aplicações: o modelo CCR e o modelo
BCC. O modelo CCR (sigla para Cooper, Charnes e Rhoudes), também denominado CRS
(Constant Returns to Scale), surgiu em 1978 e tem como propriedade principal a
proporcionalidade entre inputs e outputs na fronteira, ou seja, ao analisar economias, adotam a
hipótese de rendimentos constantes de escala, por considerar que o crescimento proporcional dos
inputs produzirá crescimento proporcional dos outputs. O modelo BCC (sigla para Banker,
Charnes e Cooper), também conhecido como VRS (Variable Returns to Scale), surgiu em 1984,
com o intuito de analisar economias com rendimentos de escala variáveis, tornando-se, assim,
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uma inovação ao modelo CCR (CALÔBA, 2006; CHARNES et al. 1978; COOK; ZHU, 2008;
COOPER et al. 2004; LIMA, 2011; LINS; FERREIRA; GOMES, 2009; RAY, 2004).
Banker et al. (1984) comentam que, no modelo BCC - ou VRS - são consideradas
situações de eficiência de produção com variação de escala, sem uma relação de
proporcionalidade entre os inputs e outputs. Neste modelo, uma DMU é eficiente se esta, em sua
escala de operação, melhor aproveitar os inputs, enquanto que, no modelo CCR, a DMU é
considerada eficiente quando apresenta o melhor quociente de outputs em relação aos inputs, ou
seja, a que melhor aproveitar os inputs sem considerar sua escala de operação. Nessa ótica,
Ferreira e Gomes (2009) comentam que, quando o conjunto de DMUs tem tamanhos diversos,
elas tendem a ter rendimentos de escala diferentes. Assim, foram propostos modelos
complementares ao modelo básico CCR, como o modelo BCC. Este modelo tem como base o
modelo CCR, porém considera tecnologias com rendimentos de escala crescentes e decrescentes.
A modelagem Análise Envoltória de Dados tem sido bastante difundida em diferentes
setores nacionais e internacionais. Nessa diversidade de estudos sobre DEA, apresentada pela
literatura, encontram-se, a seguir, alguns trabalhos na cadeia agroindustrial. Na agricultura
destacam-se as pesquisas de Ruberto et al. (2013); Adhikari e Bjorndal (2012); Bezerra Neto et
al. (2007); Bozoğlu et al. (2007); Graham (2009); Gunduz et al. (2011); Mulwa e Emrouznejad
(2011); Piewthongngam et al. (2007) e Reig-Martinez et al. (2011). Na atividade zootécnica,
evidenciam-se trabalhos de Armagan e Nizam (2012); Begum et al. (2012); Cabrera et al.
(2010); Chang e Mishra (2011); Gonçalves et al. (2008) e Hansson (2007); Macedo et al. (2007).
Na agroindústria, citam-se os estudos de Ali et al. (2009); Dimara et al. (2008); Dios-Palomares
e Martínez-Paz (2011); Hasnah et al. (2004); Macedo et al. (2010); Mulwa et al. (2009); Salgado
Junior et al. (2009) e Santos (2011).
3. Método de Pesquisa
Esta pesquisa configura-se como sendo predominantemente quantitativa e exploratória.
Além da revisão de literatura, foram feitas consultas diretas a especialistas e técnicos ligados ao
setor sucroenergético. Selecionaram-se 20 fazendas produtoras de cana-de-açúcar localizadas no
noroeste de Minas Gerais (figura 1).
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Serra dos Aimorés:
Localização das 20
fazendas de cana-deaçúcar avaliadas no
estudo.
Figura 1: Mapa do Brasil destacando-se a localização geográfica das propriedades
avaliadas no estudo
A escolha da região justifica-se em razão de esta ser uma das regiões canavieiras do
Brasil que tem a maior produtividade agrícola sem irrigação. Esta grande produtividade
possivelmente seja em decorrência da temperatura e radiação solar, uma vez que quando há boa
distribuição de chuvas várias fazendas têm produtividade de colmos superiores a 150 t por ha,
considerada alta por autores como Demattê (2005), Oliveira et al. (2012) e Rapassi (2009).
Os dados foram obtidos do SEBRAE/MG – Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e
Pequenas Empresas, correspondentes às safras de 2006-2007; 2007-2008; 2008-2009; 2009-2010
e 2010-2011 (plantio da cana em abril de 2006 e colheita da quarta rebrota em 2011).
Realizaram-se visitas in loco para conhecer os sistemas de produção. Para as análises, foram
considerados os valores médios das cinco safras. A análise dos custos foi com base em Bornia
(2009); Santos, Marion, Segatti (2009). Foram levantados os custos, medidos em reais por
hectare (R$/ha), dos seguintes itens: análise de solo; calcário; adubo químico; adubo orgânico;
muda de cana; inseticida; herbicida; mecanização; recursos humanos na implantação e condução
do canavial e no corte, carregamento e transporte da cana à Destilaria; depreciação de
equipamentos e benfeitorias; bem como os custos de oportunidade relativos à remuneração dos
equipamentos, benfeitorias e do terreno. Também foram obtidas as produtividades, medidas em
toneladas por hectare (t/ha) e as receitas, obtidas pela multiplicação da produção por hectare e do
preço de mercado da cana (R$45,54/t).
O valor do aluguel do terreno (custo de oportunidade) correspondeu ao preço de 10
toneladas de cana e o custo da muda a duas vezes o preço da tonelada de cana.
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Para mensurar a eficiência relativa das propriedades canavieiras estudadas, utilizou-se o
método Análise Envoltória de Dados (DEA), modelo BCC (retorno variável de escala), com
orientação a insumos. A opção pelo modelo BCC foi pelo fato de o mesmo propiciar um
envelopamento mais completo, sem a exigência de proporcionalidade entre inputs e outputs.
Quanto à orientação aos inputs, deveu-se à possibilidade de intervenção dos administradores das
fazendas na tentativa de reduzir os custos de produção ser uma possibilidade considerada maior
que sua capacidade de influenciar o preço de venda de seus produtos no mercado
sucroenergético. A partir desta escolha, tem-se que os resultados gerados contribuirão para
identificar quais insumos podem ser reduzidos, mantendo-se constante o output, visando atingir a
eficiência na relação insumo-produto.
Com o propósito de avaliar a eficiência relativa das 20 propriedades canavieiras (DMUs),
foram considerados os inputs e outputs necessários para a implantação e condução de um
canavial, apresentados na figura 2.
• Análise de solo
• Calcário, adubo químico e
orgânico
• Muda de cana
• Inseticida e herbicida
• Mecanização
• Recursos Humanos (RH)
• Depreciação de benfeitorias e
equipamentos
• Remuneração do capital
investido
Decision Making Unit
(DMUs)
• Receita da cana-de-
• Fazendas produtoras de cana
açúcar
Outputs
Inputs
Figura 2: Processo de produção das fazendas produtoras de cana
Fonte: Elaborada pelos autores.
Os inputs e outputs utilizados no modelo de processo de produção das fazendas
canavieiras (figura 2), em R$/ha, foram:
a) Input 1: Insumos ou matéria-prima (análise de solo; calcário; adubo químico; adubo
orgânico; muda de cana; inseticida e herbicida).
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b) Input 2: Serviços e Outros (mecanização e recursos humanos na implantação e condução
do canavial; no corte, carregamento e transporte da cana à Destilaria) + depreciação de
benfeitorias e equipamentos + custo de oportunidade (remuneração do capital investido).
c) Output: Receita da cana (resultado da operação tonelada de cana produzida vezes o preço
da tonelada de cana).
Para tratamento dos dados, utilizou-se o software SIAD – Sistema Integrado de Apoio à
Decisão (ÂNGULO-MEZA et al., 2005).
4. Resultados e Discussão
Na tabela 1 são apresentados os custos e as receitas levantados nas 20 fazendas
canavieiras, em reais por hectare, além da produção de cana, em toneladas por hectare, e a área
plantada, em hectares.
Tabela 1: Área, matéria-prima (MP), serviços (mecanização e recursos humanos),
depreciação e remuneração do capital, produtividade e receita de 20 fazendas canavieiras
Fazenda
Área
DMU 1
DMU 2
DMU 3
DMU 4
DMU 5
DMU 6
DMU 7
DMU 8
DMU 9
DMU 10
DMU 11
DMU 12
DMU 13
DMU 14
DMU 15
DMU 16
DMU 17
DMU 18
DMU 19
DMU 20
(ha)
479,73
240,89
256,03
91,20
519,17
33,11
46,59
280,37
52,46
27,60
134,30
30,47
20,81
50,97
19,73
52,46
35,22
17,65
54,53
253,41
MP
(insumos)
(R$/ha)
619,93
900,74
647,74
873,76
635,34
629,29
583,94
643,39
856,14
860,75
857,52
872,50
862,35
644,79
859,64
622,15
920,79
829,37
678,50
679,49
Custo Total
Serviços
Depreciação e
(Mecan.+ RH) Remuneração Capital
(R$/ha)
(R$/ha)
(R$/ha)
1.724,96
489,28
2.834,17
1.516,25
493,32
2.910,31
1.624,04
505,34
2.777,12
1.587,97
522,76
2.984,49
1.524,70
510,93
2.670,97
1.850,46
551,86
3.031,62
1.525,07
511,01
2.620,02
1.693,27
511,47
2.848,13
1.477,32
528,75
2.862,21
1.454,56
492,64
2.807,96
1.815,43
522,66
3.195,61
1.495,63
507,43
2.875,56
1.633,53
462,16
2.958,04
1.306,43
511,07
2.462,29
1.570,96
541,24
2.971,84
1.499,58
551,74
2.673,47
1.589,11
534,82
3.044,72
1.741,06
566,62
3.137,05
1.777,66
515,10
2.971,27
1.641,13
498,99
2.819,60
Produção
Receita
(t/ha)
87,53
74,49
81,23
78,98
75,02
90,31
75,04
85,55
68,23
70,64
88,24
73,21
81,82
73,89
73,77
73,45
74,85
83,84
90,83
82,30
(R$/ha)
3.986,31
3.392,45
3.699,16
3.596,53
3.416,48
4.112,66
3.417,54
3.896,15
3.107,32
3.216,92
4.018,28
3.333,77
3.726,16
3.364,73
3.359,61
3.345,00
3.408,52
3.817,91
4.136,27
3.747,77
Fonte: Dados da pesquisa.
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237
Os custos com aluguel da terra foi o mesmo para todas as propriedades: R$455,40/ha Os
custos mais relevantes foram os de recursos humanos na implantação e condução do canavial,
incluindo corte, carregamento e transporte dos colmos industrializáveis por tonelada da cana, que
oscilou de R$1.135,27/ha a R$1.679,30/ha; sendo influenciado principalmente pela distância da
fazenda à indústria e pela produtividade da lavoura. O custo operacional efetivo (COE) variou de
R$1.949,06/ha a R$2.670,79/ha, obtendo-se um custo médio operacional igual a R$2.354,20/ha.
O lucro médio totalizou R$732,15/ha. No diagrama de dispersão apresentado na figura 3,
mostra-se a relação entre o custo e a produtividade.
Figura 3: Produtividade e custos das fazendas canavieiras
Fonte: Dados da pesquisa.
A relação estimada entre o custo e a produtividade é representada pela equação custos =
1.908 + 12,188xProdutividade, significando custos fixos de R$1.908,00/ha e custos variáveis de
R$12,188/t. Considerando-se preço de venda de R$45,54/t, chega-se a uma margem de
contribuição unitária de R$33,35/t (R$45,54-R$12,188) e ponto de equilíbrio de 57,21 t/ha
(R$1.908,00/R$33,35). Resultados semelhantes foram obtidos por Carvalho (2006) em pesquisa
conduzida em São Paulo, na qual o autor apontou que para cobrir os custos operacionais, foram
necessárias 53 toneladas de cana. Oliveira et al. (2012) em estudo conduzido em uma fazenda de
650 hectares em Iturama, Estado de Minas Gerais, verificaram relação de troca de 33 toneladas
de cana por hectare, considerando um valor de venda de R$45,00 a tonelada de cana. Contudo,
estes autores não consideraram o custo de mecanização da lavoura, da depreciação de
equipamentos e das benfeitorias, bem como a remuneração do capital investido, o que reduziu o
ponto de equilíbrio, comparativamente aos valores deste estudo e o de Carvalho (2006).
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238
A produtividade da cana variou de 68,23 a 90,83 t de colmos industrializáveis por
hectare, sendo a produtividade média de 80 t/ha. Valor próximo de produtividade média foi
encontrado por Moreira e Bonizio (2012), 82 t/ha em propriedades de grande porte. Na média,
as produtividades das fazendas encontram-se acima do ponto de equilíbrio.
Constatou-se, também, que houve relação positiva entre a produtividade da lavoura e o
lucro, em R$/ha, como seria o esperado. Na figura 4, verifica-se que tal relação pode ser descrita
pela equação Lucro = 33,352xProdutividade - 1908.
Figura 4: Produtividade e lucro das fazendas canavieiras
Fonte: Dados da pesquisa.
Novamente, tem-se a estimativa de R$1.908,00 para os custos fixos e de R$33,35 para a
margem de contribuição. O coeficiente de determinação (R2) indica que 67,82% da variação no
lucro pode ser explicada pela variação na produtividade.
Na figura 5, encontra-se a relação entre os custos e a área plantada.
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239
Figura 5: Área plantada e custos das fazendas canavieiras
Fonte: Dados da pesquisa.
Observa-se que o custo unitário (R$/ha) não apresenta correlação com a área (coeficiente
de determinação de apenas 5,91%). A estimativa para a inclinação da reta de regressão é a = 0,2818. Testando-se a hipótese nula de que o valor real (parâmetro) seja zero, obtém-se
estatística t=-1,06, com um valor p de 0,302, o que reforça a hipótese de não haver relação entre
área plantada e custos unitários. Portanto, conclui-se que é possível realizar a análise diretamente
com os custos unitários, sem considerar a área plantada.
O ranking e o escore de eficiência relativa das 20 propriedades, utilizando a modelagem
DEA nas variáveis matéria-prima (análise de solo, calcário, adubo químico, adubo orgânico,
muda de cana, inseticida e herbicida); serviços (mecanização e recursos humanos); depreciação
de equipamentos e benfeitorias, bem como os custos e oportunidade do capital investido (terreno,
equipamentos e benfeitorias) versus a receita da venda da cana encontram-se sintetizados na
tabela 2.
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240
Tabela 2: Resultado do escore de eficiência e ranking de 20 fazendas canavieiras
usando o modelo BCC, orientado a inputs
Categoria
Ranking
Grupo de Fazendas Eficientes
Grupo de Fazendas Ineficientes
Fazendas
Escore de
(DMUs)
Eficiência
1º
DMU1
1
1º
DMU6
1
1º
DMU7
1
1º
DMU14
1
1º
DMU19
1
2º
DMU8
0,978
3º
DMU13
0,973
4º
DMU16
0,964
4º
DMU3
0,964
5º
DMU20
0,961
6º
DMU5
0,960
7º
DMU11
0,950
8º
DMU10
0,933
9º
DMU4
0,929
10º
DMU2
0,913
11º
DMU18
0,909
12º
DMU12
0,907
13º
DMU9
0,906
14º
DMU17
0,868
15º
DMU15
0,860
Fonte: Dados da pesquisa.
Pode-se categorizar, pela tabela 2, o estudo das propriedades canavieiras em dois grupos
distintos: fazendas eficientes e fazendas ineficientes. Dessa forma, identificaram-se neste estudo
cinco fazendas eficientes e 15 fazendas ineficientes na relação insumo-produto. As DMUs 1, 6,
7, 14 e 19 foram consideradas eficientes, uma vez que estas obtiveram escore de eficiência
relativa de 100%. Estas DMUs para o nível de produção obtido foram eficientes na utilização de
seus insumos, pois não identificaram perdas.
Nota-se que houve diferença nos escores de eficiência relativa das 20 fazendas, variando
de 100% a 86%. Para as fazendas que não foram eficientes, considera-se que é possível reduzir o
nível de insumos usados mantendo-se constante o valor da receita (output). Deste modo,
considera-se que tais fazendas podem se projetar para o nível de eficiência, ou seja, para um
escore de eficiência igual 100%, conforme resultados da tabela 3.
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241
Pela análise da tabela 3, pode-se observar que, na Fazenda 17 (DMU17), foram sugeridos
os maiores percentuais de redução de insumos: input1 (29,77%) e input2 (13,95%). A média
percentual de redução foi de 17,74% e 6,83% para os inputs 1 e 2, respectivamente.
Para as DMUs 9, 10, 12, 15 e 16 foram sugeridos incrementos em output (receita sobre a
venda da cana) oscilando de 1,75% a 8,28%. Pode-se inferir que este aumento deverá ser na
produtividade, uma vez que o preço da tonelada de cana foi o mesmo para todas as DMUs.
As DMUs 1, 6, 7, 14 e 19 foram consideradas eficientes, pois estas não tiveram folga nos
insumos e no produto. Segundo Ferreira e Gomes (2009), em DEA, a utilização de insumos além
do estritamente necessário (excesso) ou produção aquém da adequada (escassez) são
denominadas folgas. Ao fazer um paralelo com a engenharia, a folga de insumo é a “energia
dissipada”, isto é, parte da energia que é perdida no processo produtivo. Assim, neste estudo,
para o nível de produção obtido, cinco DMUs foram eficientes na utilização de seus insumos,
uma vez que nestas propriedades não se identificaram perdas (folgas).
As propriedades que foram consideradas eficientes constituem-se referência para as
demais unidades de análise. Esta referência varia conforme a aproximação dos níveis de
utilização de insumos e produtos entre as fazendas, podendo variar de 0 a 1. A importância da
DMU eficiente para as demais é tanto maior quanto mais próximo de 1. Na tabela 4, estão
apresentados os resultados da análise de benchmark, considerando as DMUs que são principais
referências para as demais propriedades rurais.
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242
Tabela 3: Insumo/produto atual, alvo e percentual de redução desses insumos e produto nas
fazendas canavieiras ineficientes
DMUs
Ins/Prod.
Input1
Input2
Output
Input1
DMU3
Input2
Output
Input1
DMU4
Input2
Output
Input1
DMU5
Input2
Output
Input1
DMU8
Input2
Output
Input1
DMU9
Input2
Output
Input1
DMU10
Input2
Output
Input1
DMU11
Input2
Output
Input1
DMU12
Input2
Output
Input1
DMU13
Input2
Output
Input1
DMU15
Input2
Output
Input1
DMU16
Input2
Output
Input1
DMU17
Input2
Output
Input1
DMU18
Input2
Output
Input1
DMU20
Input2
Output
Estatística Descritiva
Input1
Redução
Input2
Output
Incremento
DMU2
Atual
Alvo
---------------R$/ha------------900,74
646,00
2.009,57
1.834,58
3.392,45
3.392,45
647,74
624,46
2.129,38
2.052,85
3.699,16
3.699,16
873,76
654,92
2.110,73
1.960,29
3.596,53
3.596,53
635,34
609,85
2.035,63
1.953,97
3.416,48
3.416,48
643,39
628,95
2.204,74
2.155,25
3.896,15
3.896,15
856,14
644,79
2.006,07
1.817,50
3.107,32
3.364,73
860,75
644,79
1.947,21
1.817,50
3.216,92
3.364,73
857,52
673,34
2.338,09
2.220,08
4.018,28
4.018,28
872,50
644,79
2.003,06
1.817,50
3.333,77
3.364,73
862,35
660,58
2.095,69
2.040,14
3.726,16
3.726,16
859,64
644,79
2.112,19
1.817,50
3.359,61
3.364,73
622,15
600,01
2.051,32
1.978,34
3.345,00
3.403,59
920,79
646,70
2.123,93
1.844,47
3.408,52
3.408,52
829,37
664,59
2.307,68
2.096,65
3.817,91
3.817,91
679,49
652,72
2.140,11
2.055,79
3.747,77
3.747,77
Mínimo
Máximo
2,24%
29,77%
2,24%
13,95%
0,00%
8,28%
Redução proporcional das variáveis
28,28%
8,71%
0,00%
3,59%
3,59%
0,00%
25,05%
7,13%
0,00%
4,01%
4,01%
0,00%
2,24%
2,24%
0,00%
24,69%
9,40%
-8,28%
25,09%
6,66%
-4,59%
21,48%
5,05%
0,00%
26,10%
9,26%
-0,93%
23,40%
2,65%
0,00%
24,99%
13,95%
-0,15%
3,56%
3,56%
-1,75%
29,77%
13,16%
0,00%
19,87%
9,14%
0,00%
3,94%
3,94%
0,00%
Média
17,74%
6,83%
1,05%
Fonte: Dados da pesquisa.
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243
Tabela 4: Principais benchmarks para as Fazendas ineficientes
Principais benchmarks
DMU1
DMU7
DMU14
DMU19
Fazendas Ineficientes
DMU3
DMU8
DMU5
DMU16
DMU2
DMU4
DMU 9
DMU 10
DMU 12
DMU13
DMU 15
DMU17
DMU20
DMU11
DMU18
Índice de Importância de Referência
0,528
0,751
0,560
0,736
0,964
0,700
1,000
1,000
1,000
0,532
1,000
0,943
0,471
0,847
0,587
Fonte: Dados da pesquisa.
A DMU 14 é considerada principal benchmark (parceira de excelência) para maior
número de DMUs ineficientes (DMU2, DMU4, DMU9, DMU10, DMU12, DMU13, DMU15,
DMU17 e DMU20). Destas, as DMUs 9, 10, 12, 15 são as que se encontram mais próximas à
DMU14, com “lâmbda” igual a 1,000.
A DMU6 é considerada eficiente, no entanto, não se constitui a principal referência para
nenhuma outra fazenda (DMU).
5. Considerações Finais
O método Análise Envoltória de Dados (DEA) apresenta-se como uma importante
ferramenta de análise de eficiência a ser utilizada em estudos de fazendas produtoras de cana-deaçúcar. A aplicação deste método para análise das 20 fazendas, objeto deste estudo, permitiu a
identificação de que em todos as variáveis de produção (input 1 e input 2) é possível
implementar reduções em seus gastos ou incremento na produção visando à eficiência na relação
insumo-produto.
O custo total médio de implantação e condução do canavial foi R$ 2.872,82/ha, gerando
um lucro médio de R$732,15/ha. Quanto à eficiência relativa das propriedades avaliadas pelo
método DEA, verificou-se que, das 20 DMUs, somente 25% das fazendas foram consideradas
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244
eficientes. Observa-se que algumas propriedades operaram em níveis baixos de eficiência, uma
vez que, para todos os inputs, deveriam intervir e reduzir seus custos cerca de 12%, em média.
Nos casos das DMUs 2; 4; 9; 10; 11; 12; 13; 15; 17; e 18 necessitam-se reduções de 20 a 28%
nos insumos, enquanto que nas demais DMUs consideradas ineficientes as sugestões de reduções
nos insumos situaram-se abaixo de 4%. Este resultado indica que há grandes diferenças de
desempenho entre as fazendas deste mesmo setor de atividade.
A aplicação da modelagem DEA resultou na existência de fazendas consideradas
eficientes na relação insumo-produto que podem ser estudadas com maior profundidade a fim de
espelhar sua forma de produção e ser utilizada para o desenvolvimento das demais fazendas,
principalmente para aquelas que cada uma das fazendas eficientes foi considerada a principal
parceira de excelência.
Assim, um estudo mais aprofundado pode ser realizado na perspectiva de
desenvolvimento da atividade sucroenergética na região do nordeste de Minas Gerais, para
identificar os produtores de cana eficientes e explorar os seus conhecimentos, com o propósito de
melhorar os ineficientes. Recomenda-se implementar medidas que aumentem a vida útil do
canavial, preservem os recursos naturais e aumentem a eficiência da terra, dos insumos e dos
recursos humanos para aumentar a competitividade do sistema produtivo.
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