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29/05/2013 pag 1
NOTA TÉCNICA FINAL
REVISÃO TARIFÁRIA DA SABESP
PRIMEIRA ETAPA DO SEGUNDO CICLO TARIFÁRIO
ANEXO – MEMORIA DE CÁLCULO DO FATOR X
Marco 2013
29/05/2013 pag 2
INDICE
1 Estimativa de ganhos de eficiência esperados para as despesas de operação e manutenção
(OPEX) ................................................................................................................................................ 3
2 A Construção do Benchmark ...................................................................................................... 4
2.1 Orientação .......................................................................................................................... 4
2.2 Empresas Incluídas na Amostra ........................................................................................ 4
2.2.1 Mudança tecnológica ..................................................................................................... 4
2.2.2 Redução de ineficiências (catch-up) ............................................................................. 5
2.2.3 Escolha das Variáveis de Insumo e Produto ................................................................. 6
3 Resultados ................................................................................................................................... 9
3.1 Mudança tecnológica ......................................................................................................... 9
3.2 Redução de ineficiências (catch-up) .................................................................................. 9
3.3 Variáveis ambientais ........................................................................................................ 10
3.4 Fator de eficiência a ser aplicado aos OPEX .................................................................. 12
4 Anexo 1: Base de dados do SNIS ............................................................................................. 14
5 Anexo 2: Base de dados da Ofwat ............................................................................................ 19
6 Anexo 3: Resultados completos ................................................................................................ 23
6.1 Mudança tecnológica ....................................................................................................... 23
6.2 Redução de ineficiências (catch-up) ................................................................................ 25
6.3 Variáveis ambientais ........................................................................................................ 28
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1 ESTIMATIVA DE GANHOS DE EFICIÊNCIA ESPERADOS PARA AS DESPESAS DE
OPERAÇÃO E MANUTENÇÃO (OPEX)
Os ganhos de eficiência da empresa podem ser separados em duas fontes principais:
Redução de ineficiências (catch-up)
Mudança tecnológica
A primeira visa a reduzir a distância que separa uma determinada empresa do que se
considera a fronteira eficiente de custos. A segunda tenta capturar até que ponto a
fronteira eficiente se desloca ao longo do tempo como resultado da mudança
tecnológica.
De acordo com a NOTA TÉCNICA FINAL Nº RTS/01/2012, “METODOLOGIA DETALHADA
PARA O PROCESSO DE REVISÃO TARIFÁRIA DA SABESP”, para estimar os ganhos de
produtividade da empresa devido à mudança tecnológica esperada, utiliza-se um índice
de Malmquist através de DEA, que permite isolar a parte da variação na produtividade
atribuível a esta mudança tecnológica.
Para estimar o segundo componente, relacionado com o catch-up, calcula-se a distância
média da empresa até a fronteira em uma DEA seção transversal (“cross section”)
usando o último período disponível (2009). Logo se calcula a porcentagem anual que
deve ser incorporada ao ganho de eficiência de maneira que ao cabo do ciclo tarifário a
empresa reduza 75% do seu estoque de ineficiência estimado no passo anterior.
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2 A CONSTRUÇÃO DO BENCHMARK
2.1 ORIENTAÇÃO
Os modelos de eficiência podem ser orientados para (i) a redução proporcional de
insumos –orientação aos insumos- ou (ii) o aumento proporcional dos produtos –
orientação aos produtos-, ou também podem ser não orientados (nesse caso a redução
de insumos e o aumento de produtos são calculados em conjunto). A escolha do tipo de
orientação dependerá das particularidades do setor em estudo. No caso de empresas de
água e saneamento corresponde utilizar, à luz das características do setor, uma
orientação aos insumos, já que o produto é tipicamente exógeno (ou muito menos
sujeito ao controle da empresa que seus insumos).
2.2 EMPRESAS INCLUÍDAS NA AMOSTRA
Em todas as abordagens de estimativa da eficiência existe um problema de grau de
liberdade, exacerbado pela ênfase na eficiência relativa que têm estas abordagens. Os
graus de liberdade aumentam com o número de empresas da amostra e reduzem com o
número de variáveis (insumos, produtos e variáveis ambientais). Estas escolhas não são
independentes, uma vez que a inclusão de um maior número de empresas permite a
inclusão de mais insumos e produtos na análise, de modo a ter uma identificação mais
precisa da fronteira tecnológica.
2.2.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA
Para calcular os índices de Malmquist se utilizam os dados do Sistema Nacional de
Informações sobre Saneamento (SNIS). A respeito dos prestadores, em uma primeira
aproximação, analisou-se uma amostra representativa de 10% da população objetivo da
SABESP, ou seja 2.000.000 de habitantes a servir. O resultado foi um painel de 18
empresas observadas no período 2007-2009. No caso da SABESP a informação foi
desagregada em 11 unidades de negócios, o que gera um total de 28 x4 = 112
observações empresa-ano para a análise. A tabela seguinte apresenta mais detalhes das
empresas e unidades de negócios consideradas. O anexo 1 possui mais detalhes sobre
esta base de dados.
Tabela 1: Empresas na Amostra SNIS
Sigla Prestador Município Estado
SABESP
Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo:
São Paulo SP U.N. ALTO PARANAPANEMA
U.N. BAIXADA SANTISTA
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U.N. BAIXO PARANAPANEMA
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI
U.N. LITORAL NORTE
U.N. MEDIO TIETE
U.N. PARDO E GRANDE
U.N. VALE DO PARAIBA
U.N. VALE DO RIBEIRA
U.N. REGIAO METROPOLITANA
COPASA Companhia de Saneamento de Minas Gerais Belo Horizonte MG
CEDAE Companhia Estadual de Águas e Esgotos Rio de Janeiro RJ
EMBASA Empresa Baiana de Águas e Saneamento Salvador BA
SANEPAR Companhia de Saneamento do Paraná Curitiba PR
COMPESA Companhia Pernambucana de Saneamento Recife PE
CORSAN Companhia Rio-Grandense de Saneamento Porto Alegre RS
CAGECE Companhia de Água e Esgoto do Ceará Fortaleza CE
SANEAGO Saneamento de Goiás S/A Goiânia GO
COSANPA Companhia de Saneamento do Pará Belém PA
CAEMA Companhia de Águas e Esgotos do Maranhão São Luís MA
CAGEPA Companhia de Águas e Esgotos da Paraíba João Pessoa PB
CASAN Companhia Catarinense de Águas e Saneamento Florianópolis SC
CAERN Companhia de Águas e Esgotos do Rio Grande do Norte Natal RN
AGESPISA Águas e Esgotos do Piauí S/A Teresina PI
CASAL Companhia de Saneamento de Alagoas Maceió AL
CESAN Companhia Espírito-Santense de Saneamento Vitória ES
CAESB Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal Brasília DF
2.2.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)
A falta de comparadores adequados (a contrapartida de um número limitado de
empresas na amostra) pode levar a qualificar uma empresa como eficiente por padrão:
não porque seja realmente, mas porque não existe na amostra nenhuma outra empresa
com a que se possa comparar. A busca de empresas comparáveis para um exercício bem
fundamentado de estimativa da eficiência relativa exige, em muitas circunstâncias,
recorrer a empresas de outros países na comparação.
Para obter uma melhor discriminação da eficiência relativa no cross section, agrega-se
às 28 empresas consideradas no ponto anterior, um grupo de 9 empresas de água e
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saneamento do Reino Unido. Todos os dados correspondem ao último ano disponível,
2009, e provem da base da OFWAT (Office of Water Regulation), o ente regulador de
água e saneamento da Inglaterra e País de Gales. O anexo 2 contém uma descrição
detalhada desta base de dados.
A tabela 2 apresenta a lista de empresas incorporadas.
Tabela 2: Empresas de água e saneamento do UK
Anglian Water Services Ltd (ANH)
Northumbrian Water Ltd (NES)
United Utilities Water plc (NWT)
Southern Water Services Ltd (SRN)
Severn Trent Water Ltd (SVT)
South West Water Ltd (SWT)
Thames Water Utilities Ltd (TMS)
Dwr Cymru Cyfyngedig (Welsh Water) (WSH)
Wessex Water Services Ltd (WSX)
Yorkshire Water Services Ltd (YKY)
2.2.3 ESCOLHA DAS VARIÁVEIS DE INSUMO E PRODUTO
Tipicamente, os insumos são definidos como os recursos utilizados pelas empresas ou
como condições que afetam o seu desempenho, enquanto que os produtos são os
benefícios gerados como resultado das operações da empresa. No entanto, é por vezes
difícil classificar um fator em particular como insumo ou produto. Nesses casos, uma
forma de classificar o fator é verificar se uma empresa com um registro mais alto nesse
fator é considerada mais eficiente ou não. Se a resposta for sim, o fator é geralmente
classificado como um produto; se for não, é classificado como um insumo.
Os critérios para a seleção costumam ser subjetivos, pelo menos em parte. No entanto,
algumas diretrizes gerais podem ser especificadas. Seguindo a prática usual em água e
saneamento as seguintes variáveis são utilizadas nesta estimativa:
• Insumos: despesas operacionais, perdas de AP.
• Produtos: ligações de água, ligações de esgoto, economias de água, economias de
esgoto, volume de água faturada, volume de esgoto recoletado.
As despesas operacionais se apresentam em reais constantes de 2009 no caso dos dados
do SNIS. Para facilitar a comparação, ao utilizar também dados do Reino Unido, todos os
valores monetários são convertidos a dólares estadunidenses (usando taxa de câmbio de
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paridade do poder aquisitivo) e logo se converte a dólares constantes de 2009 usando o
Índice de Preços ao Consumidor dos EUA.1
A tabela 3 mostra estatísticas descritivas para as distintas variáveis utilizadas no último
ano disponível (2009). Para manter baixo o número de variáveis e devido a alta
correlação entre todas as variáveis do produto (ver Tabela 3) trabalha-se com três
modelos diferentes de AP+AR: (i) ligações, (ii) economias y (iii) volumes, e se analisa em
seguida a consistência dos resultados.
Tabela 3: Estatísticas descritivas
BASE SNIS
Média Mediana Desvio padrão
Mínimo Máximo
Ligações AP 982,168 508,199 1,082,438 96,160 4,603,331
Ligações AR 417,541 206,698 652,466 11,220 3,053,027
Economias AP 1,236,126 707,257 1,381,012 96,972 5,728,931
Economias AR 621,658 241,345 984,704 29,063 4,739,470
Volume de água faturada (1000
m3/ano) 226,527 112,577 294,307 16,514 1,371,547
Volume de esgoto recoletado (1000
m3/ano) 94,284 37,514 151,501 583 720,088
Despesas operacionais (U$S
constantes) 312,068,068 165,742,828 356,800,827 35,704,870 1,648,990,342
Perdas de AP (%) 36.1 33.7 12.2 18.5 58.9
BASE OFWAT
Média Mediana Desvio padrão
Mínimo Máximo
Economias AP 1,933,913 1,951,268 1,111,627 557,086 3,482,421
1 As despesas operacionais da base da Ofwat correspondem à variável “Current operating costs" (incluindo CCD e IRC). Os dados de tipo de câmbio e índice de preços dos EUA foram obtidos da World Economic Outlook Database do Fundo Monetário Internacional.
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Economias AR 2,394,218 2,061,493 1,464,518 673,180 5,372,483
Volume de água faturada (1000
m3/ano) 361,388 377,138 217,540 105,512 751,148
Volume de esgoto recoletado (1000
m3/ano) 379,477 320,138 278,326 86,640 1,025,226
Despesas operacionais (U$S
constantes) 932,572,663 836,500,763 447,032,474 356,030,534 1,587,175,573
Perdas de AP (%) 26.8 27.7 5.6 18.0 33.9
Tabela 4: Correlações entre variáveis de produto
Ligações
AP Ligações
AR Economias
AP Economias
AR
Volume de água faturada
Volume de esgoto
recoletado
Ligações AP 1,00
Ligações AR 0,96 1,00
Economias AP 0,99 0,96 1,00
Economias AR 0,95 0,99 0,97 1,00
Volume de água faturada
0,94 0,94 0,98 0,97 1,00
Volume de esgoto recoletado
0,92 0,96 0,96 0,98 0,99 1,00
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3 RESULTADOS
3.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA
Foram considerados três modelos de acordo com a seleção de produtos realizada:
Modelo DEA-M1
o Produtos: ligações AP, ligações AR
o Insumos: despesas operacionais, perdas AP
Modelo DEA-M2
o Produtos: economias AP, economias AR
o Insumos: despesas operacionais, perdas AP
Modelo DEA-M3
o Produtos: volume AP faturada, volume AR recoletado
o Insumos: despesas operacionais, perdas AP
A tabela abaixo apresenta as estimativas de mudança tecnológica média anual na
amostra sob as três especificações anteriores. O anexo 3 contém os resultados completos
de toda a amostra.
Tabela 5: Mudança tecnológica
Modelo Mudança tecnológica (% anual)
DEA-M1 3,4%
DEA-M2 2,0%
DEA-M3 1,6%
Assim, por exemplo, de acordo com o modelo DEA-M2, o setor de água e saneamento no
Brasil enfrentou, no período 2007-2009, um afastamento de 2% ao ano da fronteira
tecnológica (porcentagem esta obtida como a média geométrica, ponderada pelo
número de ligações AP em 2009, das mudanças correspondentes a cada empresa da
amostra).
3.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)
Devido a falta de dados sobre ligações na amostra de empresas do Reino Unido, somente
dois dos três modelos sugeridos originalmente puderam ser analisados:
Modelo DEA-UK1
o Produtos: economias AP, economias AR
o Insumos: despesas operacionais, perdas AP
Modelo DEA-UK2
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o Produtos: volume AP faturada, volume AR recoletado
o Insumos: despesas operacionais, perdas AP
A Tabela 5 mostra a medida de eficiência de cada uma das unidades de negócio da
SABESP, assim como a média (ponderada por ligações AP 2009) para o total da
empresa. Em nenhum caso se impõe um pressuposto a priori sobre o tipo de
rendimentos de escala - ou seja, trabalha-se sobre a premissa de rendimentos
variáveis.
Tabela 6: Medidas de (in)eficiência
DEA-UK1 DEA-UK2
U.N. ALTO PARANAPANEMA 0,973 0,843
U.N. BAIXADA SANTISTA 0,828 0,771
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0,971 0,853
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 1,000 1,000
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0,825 0,829
U.N. LITORAL NORTE 0,923 0,941
U.N. MEDIO TIETE 0,735 0,697
U.N. PARDO E GRANDE 0,931 0,879
U.N. VALE DO PARAIBA 0,907 0,875
U.N. VALE DO RIBEIRA 1,000 1,000
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1,000 1,000
SABESP 0,964 0,946
Observa-se que ambos os modelos indicam um nível de eficiência em torno de 95%,
revelando um estoque de ineficiência na ordem de 5%. No anexo 3 se apresentam os
resultados detalhados para toda amostra.
3.3 VARIÁVEIS AMBIENTAIS
O benchmarking envolve o levantamento e análise de informações sobre um grupo de
empresas, de forma a obter conclusões sobre o que seria uma meta realista para o nível
dos custos de uma empresa eficiente. Um dos pré-requisitos essenciais para a sua
aplicação é a comparabilidade entre as empresas analisadas. O papel das variáveis
ambientais (fatores externos que podem influenciar no desempenho relativo das
empresas, e que estas não têm controle direto) é precisamente o de garantir que os
níveis de eficiência das empresas sejam comparáveis. A lista de variáveis ambientais
consideradas em estudos anteriores do setor de água e saneamento incluem: densidade
populacional, proporção de clientes não residenciais, fonte superficial e águas
subterrâneas (% água bruta), distância da fonte de água para os consumidores, média
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pluviométrica, temperaturas médias, densidade da rede (ligações por km de rede),
topografia, tipo de solo, consumo de eletricidade por ligação, regulamentos locais.
Existem várias maneiras de incluir essas variáveis de ambiente em uma análise de DEA.
O caminho escolhido aqui implica em resolver o modelo DEA com apenas os produtos e
insumos selecionados em uma primeira etapa e depois executar a regressão das medidas
de eficiência obtidas nessa primeira etapa contra as variáveis ambientais. Os sinais dos
coeficientes associados a essas variáveis indicam a direção de influência, e podem ser
executados testes de hipóteses sobre o significado desses coeficientes. A regressão de
segunda etapa pode, em seguida, ser usada para eventualmente para "corrigir" os
escores de eficiência para que correspondam ao mesmo ambiente de operação (por
exemplo, as médias amostrais).
Outras vantagens dessa opção incluem: que pode incorporar qualquer número de
variáveis ambientais, que não é necessário qualquer suposição sobre o sentido da
influência dessas variáveis, que permite considerar tanto variáveis contínuas quanto
categóricas e é simples de calcular e transparente.
Dadas as limitações dos dados, só se pôde trabalhar com dois variáveis ambientais nesta
etapa: proporção de clientes não residenciais e densidade da rede (ligações/economias
de AP por km de rede). Como é detalhado no anexo 3, não foi encontrada evidências
sólidas de um significativo impacto dessas variáveis sobre as estimativas de mudança
tecnológica e catch-up, portanto não se aplicou qualquer correção nos valores obtidos.
Um problema potencial com este método de duas etapas ocorre quando as variáveis
utilizadas ambas as etapas estão altamente correlacionadas, podendo gerar neste caso
resultados tendenciosos. Não parece ser o caso aqui, como mostrado nas Tabelas 7 e 8.
Tabela 7: Correlações entre variáveis da 1ª e 2ª etapas (base SNIS)
Proporção de clientes não residenciais
Ligações AP por km de rede
Economias AP por km de rede
Ligações AP 0,10 0,24 0,38
Ligações AR 0,13 0,26 0,39
Economias AP 0,11 0,21 0,45
Economias AR 0,11 0,26 0,48
Volume de água faturada
0,09 0,26 0,55
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Volume de esgoto recoletado
0,07 0,27 0,54
Despesas operacionais
0,11 0,23 0,52
Perdas de AP -0,41 0,25 0,23
Tabela 8: Correlações entre variáveis da 1ª e 2ª etapas (base SNIS+OFWAT)
Proporção de clientes no residenciais
Economias AP por km de rede
Economias AP -0,12 0,29
Economias AR -0,22 0,07
Volume de água faturada
-0,15 0,37
Volume de esgoto recoletado
-0,26 0,13
Despesas operacionais
-0,25 0,08
Perdas de AP -0,31 0,39
3.4 FATOR DE EFICIÊNCIA A SER APLICADO AOS OPEX
Para a estimativa da eficiência em despesas operacionais anual se escolhe o modelo com
economias de AP e AR como produtos para conservar a coerência interna (não há dados
das ligações para as empresas do Reino Unido) e porque os dados de economias
aparentam ser mais precisos e confiáveis que os de volumes. Considerando que a
empresa deve diminuir em 75% a brecha que a separa da fronteira eficiente (catch-up),
a eficiência que deve ser aplicado às despesas operacionais é de 2,68%.
Tabela 9: Fator de eficiência OPEX
Mudança tecnológica 2,00%
Catch-up 0,68%
Fator de eficiência OPEX 2,68%
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4 ANEXO 1: BASE DE DADOS DO SNIS
O Sistema Nacional de Informação sobre Saneamento (SNIS) foi projetado e está sendo
desenvolvido desde sua criação pelo Programa para a Modernização do Setor de
Saneamento (PMSS), vinculado à Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental do
Ministério das Cidades do Brasil. Este ministério é responsável por decidir o rumo do
desenvolvimento urbano.
O SNIS é uma base de dados administrada pelo PMSS e contém informações de caráter
operacional, gerencial, financeiro e de qualidade de prestação do serviço de água e
saneamento, além do serviço de gestão de resíduos sólidos urbano.
Na Tabela A.1 pode-se observar um resumo das principais características dos dados do
SNIS.
Tabela A.1 – Características base SNIS
SNIS
Alcance País (Brasil)
Países 1
Prestadores 1064 (2009)
Quantidade de
Dados
285
Período 1995-2009
Metodologia2 Própria
Esta base tem dados atualizados anualmente para um amostra de prestadores de
serviços desde 1995 até 2009.
A seguir na Tabela A.2 poderão ser observadas as definições das variáveis selecionadas
segundo o glossário de informações do SNIS para a construção da base.3
Tabela A.2 – Variáveis Selecionadas do SNIS
Variável Descrição
Prestador Empresa prestadora do serviço de água e saneamento
ANO Ano dos dados
2 É importante destacar que por Metodologia Própria se entende o critério utilizado na construção de cada base por parte de cada um dos organismos, sem ater-se às regras específicas para a confecção das mesmas. Este conceito se utilizará também na Erro! Fonte de referência não encontrada..
3 O mesmo pode ser encontrado no site do organismo. http://www.snis.gov.br
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Ligações de AP
Quantidade de ligações ativas de água à rede pública, providas ou não de hidrômetro, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.
Vol. de AP produzida (1000 m3)
Volume anual de água disponível para consumo, compreendendo a água captada pelo prestador de serviços e a água bruta importada, ambas tratadas na(s) unidade(s) de tratamento do prestador de serviços, medido ou estimado na(s) saída(s) da(s) ETA(s) ou UTS(s). Inclui também os volumes de água captada pelo prestador de serviços ou de água bruta importada, que sejam disponibilizados para consumo sem tratamento, medidos na(s) respectiva(s) entrada(s) do sistema de distribuição.
Vol. de AP faturada
(1000 m3/ano)
Volume anual de água debitado ao total de economias (medidas e não medidas), para fins de faturamento. Inclui o volume de água tratada exportado para outro prestador de serviços.
Perdas de AP (%)
Perdas de água.
Economias AP Quantidade de economias ativas de água, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.
Vol. de AR coletada
(1000 m3/ano)
Volume anual de esgoto lançado na rede coletora. Em geral é considerado como sendo de 80% a 85% do volume de água consumido na mesma economia. Não inclui volume de esgoto bruto importado.
Vol. de AR tratado (1000
m3/ano)
Volume anual de esgoto coletado na área de atuação do prestador de serviços e que foi submetido a tratamento, medido ou estimado na(s) entrada(s) da(s) ETE(s). Não inclui o volume de esgoto bruto importado que foi tratado nas instalações do importador, nem o volume de esgoto bruto exportado que foi tratado nas instalações do importador.
Ligações de AR
Quantidade de ligações ativas de esgoto à rede pública, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.
Economias de AR
Quantidade de economias ativas de esgoto, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.
Despesas operacionais
(R$)
Valor anual das despesas realizadas para a exploração dos serviços, compreendendo Despesas com Pessoal, Produtos Químicos, Energia Elétrica, Serviços de Terceiros, Água Importada, Esgoto Exportado, Despesas Fiscais ou Tributárias computadas na DEX, além de Outras Despesas de Exploração.
Extensão da rede AP (km)
Comprimento total da malha de distribuição de água, incluindo adutoras, subadutoras e redes distribuidoras e excluindo ramais prediais, operada pelo prestador de serviços, no último dia do ano de referência.
Economias residenciais
AP
Quantidade de economias residenciais ativas de água, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.
% usuários não residenciais
Porcentagem de usuários não residenciais.
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% AR tratado [Vol. de AR tratado (1000 m3/ano)]/[ Vol. de AR recoletado (1000 m3/ano)]*100
densidade da rede
[Ligações de AP]/[ Extensão da rede AP (km)]
Fonte: http://www.snis.gov.br
Para executar o cálculo do fator x foi necessário desagregar os dados provenientes do
SNINS em Unidades de Negócios (UN) existentes na SABESP. Para isto foi feita uma
adaptação das variáveis usadas dessa base, tentando replicá-las pela subdivisão da
Unidades de Negócios.
Este processo foi usado na informação fornecida tanto pela empresa, SABESP, quanto
pelo regulador,ARSESP. Para cada uma das variáveis foi usado algum documento
mostrando a informação desagregada por UN, ao mesmo tempo em que foi feita a
verificação apropriada baseada nos resultados totais anualmente fornecidos pela base do
SNISS.
Para começar, é necessário tornar explícito que a base desagregada por UN estava
montada para o período 2007-2009 pela disponibilidade de informações neste nível de
desagregação.
Para a montagem de cada uma das variáveis foram utilizados diversos documentos e em
algumas ocasiões, para a construção de uma única variável, mais de um. A forma como
foi calculada cada uma delas e a fonte de informação de onde são provenientes podem
ser observadas na Tabela abaixo.
Tabela A.3 – Fonte e forma de cálculo das variáveis por UN
Variável Fonte e Forma de Cálculo
Ligações de AP
[1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] Este documento apresenta as quantidades de ligações por UN, e foram utilizadas as [Ligações Ativas e Medidas – Água] de dezembro de cada ano.
Vol. de AP produzida (1000 m3)
Foi utilizada a variável [Vol. de AP faturada] adicionada das [perdas] que surgiram do documento [1.11 e 1.12 Dados_volumes_2007_a_abril 2011]. No caso das permissionárias foram adicionadas manualmente as perdas.
Vol. de AP faturada
(1000 m3/ano)
A informação foi adquirida do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme]. As variáveis utilizadas foram [Volume Faturado da Distribuição Final discriminado - Água] e [Volume Faturado de Permissionárias discriminado - Água] adicionadas.
Perdas de AP (%)
Foi calculado manualmente a partir da relação entre as variáveis [Vol. de AP produzida] y [Vol. de AP faturada] com a fórmula [((Vol. de AP produzida - Vol. de AP faturada)/ Vol. de AP produzida)*100].
Economias AP Foi utilizada do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] a variável [Economias Ativas Totais - Água] de dezembro de cada ano.
29/05/2013 pag 17
Vol. de AR coletada
(1000 m3/ano)
Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Volume Coletado de Esgoto], como esta variável não incluía as infiltrações, as mesmas foram obtidas do plano de negócios da SABESP.
Ligações de AR
Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Ligações Ativas e Coletadas – Esgoto] de dezembro de cada ano.
Economias de AR
A informação foi adquirida do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme]. A variável utilizada foi [Economias Ativas Totais - Esgoto] de dezembro de cada ano.
Despesas operacionais
(R$)
A informação foi adquirida do documento [3.2 - SABESP - UNIDADE DE NEGOCIO - MUNIC-PIO] a partir da adição das variáveis: COFINS/PASEP + SALÁRIOS E ENCARGOS + MATERIAIS GERAIS + MATERIAIS DE TRATAMENTO + SERVIÇOS + FORÇA E LUZ + DESPESAS GERAIS + DESPESAS FISCAIS.
Extensão da rede AP (km)
Do documento [1.13_Redes_2007_a_abril_2011], para cada ano foram adicionados os km de tubulações e de adutoras de dezembro de cada ano.
Economias residenciais
AP
Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Economias Ativas Residenciais - Água] de dezembro de cada ano.
Fonte: Elaboração própria
29/05/2013 pag 19
5 ANEXO 2: BASE DE DADOS DA OFWAT
Para realizar o Benchmarking da SABESP foram utilizados dados provenientes da base da
OFWAT (Office of Water Regulation). A OFWAT é a entidade reguladora de água e
saneamento na Inglaterra e País de Gales, responsável por garantir que as empresas
forneçam um serviço de boa qualidade a um preço justo.
As empresas responsáveis pela água e saneamento na Inglaterra e País de Gales têm a
obrigação de fornecer relatórios anualmente, conhecidos como o "June returns", que são
usadas para realizar cálculos de eficiência. Os relatórios e os dados são publicados no
site da entidade (www.ofwat.gov.uk).
As bases apresentam dados de 2003 até 2010, inclusive. A OFWAT está modificando seu
sistema regulatório e uma das principais mudanças é a eliminação dos "June returns".
Eles serão substituídos por solicitações de dados mais simples. Por esse motivo, em
junho de 2011 não foram mais recebidos relatórios e os dados começaram a ser
publicados nos sites das empresas.
A OFWAT coleta dados de todas as companhias de água e saneamento. O mercado
atualmente regulado pela OFWAT compreende 22 prestadores de serviços, dos quais 12
são apenas AP e os outros 10 são AP e AR. Destes foram tomados somente os provedores
de AP e AR, tanto por serem os maiores, ou porque prestam ambos os serviços, como a
SABESP. A Tabela resume as principais características da base de dados sob estudo.
Tabela A.4 - Características da Base de Dados da OFWAT
OFWAT
Alcance Inglaterra e
País de Gales
Países 2
Prestadores 22
Quantidade de
Dados
1284
Período 1990 - 2010
Metodologia Própria
Na Tabela A.5 são listados os nomes das empresas e a quantidade de habitantes
servidos, tanto para água potável como para águas residuais.
29/05/2013 pag 20
Tabela A.5 – Principais empresas de água e saneamento na Inglaterra e País de Gales
Habitantes servidos
Água Potável
Águas Residuais
Thames Water 8.667.327 13.809.639
Severn Trent 7.673.605 8.599.436
United Utilities 6.834.781 7.007.856
Yorkshire Water 4.925.314 4.984.603
Northumbrian 4.319.305 2.661.660
Anglian Water 4.287.360 5.814.970
Dwr Cymru 2.915.107 3.145.838
Southern Water 2.291.804 4.373.554
South West 1.651.989 1.614.770
Wessex Water 1.262.868 2.667.224
44.829.460 54.679.550
Fonte: www.ofwat.gov.uk
As informações exigidas às empresas de água e saneamento na Inglaterra e País de Gales
podem ser agrupadas em 12 categorias com níveis variados de informações. As
categorias são as seguintes:
Outputs principais,
Dívida,
Consumidores,
Medidas Não Financeiras,
Fatores de Saneamento,
Contabilidade Regulatória (Preços históricos),
Contabilidade Regulatória (Preços correntes),
Contabilidade Regulatória (Transações com empresas associadas),
Comparação do gasto segundo finalidade,
Medidas Financeiras,
Saúde e Segurança, e
Mudança Climática.
Cada um dos grupos de informação apresentam aproximadamente 42 tabelas, caso a
empresa tenha fornecido todas as informações solicitadas. Na Tabela A.6 se descreverão
as variáveis selecionadas do sistema de informação da OFWAT a fim de comparar os
dados com a informação proveniente da base SNIS.
Tabela A.6 – Variáveis utilizadas nas bases SNIS e OFWAT
Variáveis SNIS Variáveis OFWAT Descrição Variáveis OFWAT
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Extensão da rede AP (km)
Comprimento total da rede
Comprimento total da rede, água potável.
Vol. de AP produzida (1000 m3)
Distribuição de insumos
Distribuição de insumo é a quantidade média de água potável que entra no sistema de distribuição e é fornecida aos usuários dentro da área de abastecimento da companhia. Espera-se que seja igual à distribuição de insumo medida.
Vol. de AP faturada
(1000 m3/ano)
Água entregue: distribuição de insumos
Toda a água potável fornecida como parte do negócio nomeado. Inclui toda a água potável cobrada à tarifas padrão e não padrão.
Economias AP Residências cobradas por água - Não residências cobradas por água
Número médio de residências cobradas por água dentro da área de abastecimento de água. Número médio de não residências cobradas por água medida dentro da área de abastecimento.
Economias residenciais AP
Residências cobradas por água
Número médio de residências cobradas por água dentro da área de abastecimento de água.
Vol. de AR coletada (1000
m3/ano)
Volume de águas residuais
Volume de água fornecida para abastecimento de água medido e não medido que são retornados para o sistema de esgotos. As empresas devem incluir esgotos coletados de propriedades fornecidas por todas as empresas de abastecimento de água dentro da sua área de saneamento básico.
Vol. de AR tratado (1000
m3/ano)
Carga total de esgotos (toneladas DBO/ano)
Esta é a carga total de poluição em toneladas DBO/ano que é lançada para o sistema de esgotos.
Economias de AR
Residências cobradas por esgoto - Não residências cobradas por esgoto
Número total de residências cobradas por esgoto na área da empresa. Exclui propriedades desocupadas. Número total de não residências cobradas por esgoto. Exclua propriedades desocupadas.
Despesas operacionais
(R$)
Custo atual de custos operacionais (incluindo CCD e IRC)
Total de custos atuais de custos operacionais, incluindo os encargos de manutenção de capital, mas excluindo itens extraordinários.
Densidade da rede
Densidade da rede [Economias de AP]/[ Extensão da rede AP (km)]
% usuários não residenciais
% usuários não residenciais
Porcentagem de usuários não residenciais
Perdas de AP (%)
[Vazamento total]/[Água entregue: distribuição de insumo]
[Vazamento total: Este valor calculado resume as perdas na distribuição e vazamento na tubulação subterrânea de abastecimento. É incluído para assegurar que as estimativas das empresas para estes volumes são compatíveis com as suas estimativas de vazamento entregues a partir de medições noturnas de fluxo e testes de reservatórios e adutoras após a dedução do
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subsídio de perdas de canalização e uso noturno do cliente para os fluxos medidos noite] / [Água entregue : distribuição de insumos]
Fonte: Elaboração própria
O primeiro passo para a utilização da base OFWAT foi identificar quais informações
foram realmente dadas por cada uma das variáveis da base SNIS, para então poder
encontrar essas variáveis na base OFWAT. Para isso, foram comparados esses dados com
os valores dos balanços contábeis da SABESP, uma vez que se possuem os dados
contábeis desta empresa.
A partir desta análise foi detectada a existência de uma diferença entre dados e
variáveis, que gerou a adaptação dos dados da OFWAT às informações apresentadas nas
variáveis do SNIS: uma das variáveis selecionadas vindas da base SNIS ("despesas
operacionais" (FN015)), não apresentava as informações corretas no caso particular da
SABESP. Ou seja, ao comparar os dados do SNIS com a SABESP foi observado que os dados
"despesas operacionais" (FN015) incluíam amortizações (e excluíam as despesas
capitalizáveis e a provisão para créditos incobráveis), que não foram detalhadas na
descrição dos dados.
Ao analisar as variáveis incluídas na base SNIS, não se identificou qualquer uma que
permitiria isolar as amortizações, porque a variável "Despesas com depreciação,
amortização do ativo diferido e provisão de devedores duvidosos" (FN019) incluía tanto
as amortizações como a provisão de créditos incobráveis. Além disso, "Despesas totais
com os serviços (DTS)" (FN017), também não permitia limpar a variável necessária, dado
que as categorias detalhadas em outras variáveis financeiras não eram exaustivas. Essa
variável incluía impostos corporativos, COFINS, despesas financeiras e variações
monetárias.
Desta forma e como mencionado previamente, ao selecionar as variáveis OFWAT, foram
incluídos nos custos operacionais as depreciações. Desta forma e como mencionado
previamente, ao selecionar as variáveis OFWAT foram incluídas as depreciações nos
custos operacionais.
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6 ANEXO 3: RESULTADOS COMPLETOS
6.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA
O índice de PTF de Malmquist mede a variação da PTF (tfpch) entre duas observações,
calculando a razão entre as distâncias de cada observação relativa a uma tecnologia
comum. O índice de Malmquist pode ser decomposto em mudança na eficiência técnica
("catch up" ou redução da distância à fronteira; effch) entre os dois períodos e em
mudança tecnológica (mudança tecnológica ou deslocamento da fronteira no tempo;
techch). A mudança na eficiência técnica, por sua vez pode ser decomposta em uma
pura mudança na eficiência (pech) e uma mudança na eficiência de escala (sech). As
tabelas abaixo mostram as médias por empresa para cada um desses componentes. As
médias para o total da amostra são médias ponderadas por ligações de 2009 e os
resultados das unidades de negócios da SABESP são realçados em cinza.
Modelo DEA-M1
Sigla effch techch pech sech tfpch
AGESPISA 0.958 0.989 0.967 0.990 0.947
CAEMA 0.973 0.989 0.991 0.981 0.962
CAERN 1.037 0.988 1.045 0.992 1.025
CAESB 1.017 1.073 1.015 1.002 1.091
CAGECE 1.000 0.997 1.000 1.000 0.997
CAGEPA 1.033 0.989 1.037 0.996 1.022
CASAL 1.065 0.988 1.083 0.984 1.053
CASAN 0.991 0.998 1.066 0.930 0.989
CEDAE 1.195 1.024 1.025 1.166 1.224
CESAN 1.066 0.989 1.064 1.002 1.054
COMPESA 1.021 0.989 1.012 1.009 1.010
COPASA 0.983 1.075 1.000 0.983 1.056
CORSAN 0.977 1.025 0.973 1.004 1.001
COSANPA 1.005 0.989 1.017 0.988 0.993
EMBASA 0.980 1.020 0.979 1.001 0.999
SANEAGO 1.025 1.011 1.027 0.998 1.036
SANEPAR 1.000 1.059 1.000 1.000 1.059
U.N. ALTO PARANAPANEMA 1.025 1.005 1.025 1.000 1.030
U.N. BAIXADA SANTISTA 0.947 1.022 0.989 0.957 0.968
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 1.122 1.012 1.093 1.027 1.136
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 1.000 1.007 1.000 1.000 1.007
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.954 1.035 0.982 0.972 0.987
U.N. LITORAL NORTE 0.991 1.013 1.015 0.977 1.004
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U.N. MEDIO TIETE 0.996 1.014 1.008 0.988 1.010
U.N. PARDO E GRANDE 1.036 1.004 1.015 1.021 1.040
U.N. VALE DO PARAIBA 0.991 1.005 0.956 1.037 0.997
U.N. VALE DO RIBEIRA 0.945 1.032 1.000 0.945 0.975
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.089 1.000 1.000 1.089
Média Ponderada 1.011 1.034 1.006 1.005 1.045
Modelo DEA-M2
Sigla effch techch pech sech tfpch
AGESPISA 0.985 0.961 0.995 0.990 0.947
CAEMA 0.922 0.945 0.982 0.939 0.871
CAERN 1.059 0.969 1.069 0.991 1.025
CAESB 1.037 1.037 1.010 1.027 1.075
CAGECE 0.990 1.001 1.000 0.990 0.991
CAGEPA 1.037 0.984 1.043 0.995 1.021
CASAL 1.106 0.946 1.112 0.995 1.047
CASAN 0.988 1.000 1.026 0.963 0.988
CEDAE 1.193 1.027 1.201 0.993 1.225
CESAN 1.058 0.988 1.053 1.005 1.045
COMPESA 1.020 0.991 1.018 1.002 1.011
COPASA 1.003 1.050 1.000 1.003 1.052
CORSAN 0.977 1.023 0.972 1.006 1.000
COSANPA 1.038 0.961 1.045 0.993 0.997
EMBASA 0.984 1.016 0.984 0.999 1.000
SANEAGO 1.016 1.008 1.023 0.993 1.024
SANEPAR 1.000 1.048 1.000 1.000 1.048
U.N. ALTO PARANAPANEMA 1.007 1.025 1.023 0.985 1.032
U.N. BAIXADA SANTISTA 0.916 1.055 0.933 0.982 0.967
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 1.129 1.021 1.142 0.989 1.153
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 0.980 1.021 1.000 0.980 1.001
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.957 1.051 0.978 0.979 1.006
U.N. LITORAL NORTE 0.998 0.993 1.033 0.967 0.991
U.N. MEDIO TIETE 0.980 1.033 1.004 0.976 1.012
U.N. PARDO E GRANDE 1.019 1.020 1.032 0.987 1.040
U.N. VALE DO PARAIBA 0.978 1.024 0.981 0.997 1.001
U.N. VALE DO RIBEIRA 0.928 1.053 1.000 0.928 0.978
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.038 1.000 1.000 1.038
Média Ponderada 1.012 1.020 1.017 0.996 1.033
29/05/2013 pag 25
Modelo DEA-M3
Sigla effch techch pech sech tfpch
AGESPISA 0.899 1.028 0.919 0.978 0.925
CAEMA 1.000 1.017 1.000 1.000 1.017
CAERN 0.907 1.030 0.934 0.971 0.934
CAESB 1.050 1.002 1.006 1.043 1.052
CAGECE 0.964 1.016 0.961 1.003 0.979
CAGEPA 1.027 1.020 1.037 0.991 1.047
CASAL 1.033 1.018 1.058 0.977 1.052
CASAN 0.965 1.032 1.020 0.946 0.996
CEDAE 1.164 1.011 1.195 0.974 1.176
CESAN 1.000 1.044 1.000 1.000 1.044
COMPESA 0.986 1.033 1.010 0.976 1.019
COPASA 1.037 1.000 0.978 1.061 1.037
CORSAN 0.985 1.011 0.969 1.017 0.995
COSANPA 0.963 1.028 0.985 0.977 0.990
EMBASA 0.957 1.013 0.965 0.991 0.969
SANEAGO 1.008 1.004 0.996 1.012 1.012
SANEPAR 1.023 1.009 1.000 1.023 1.033
U.N. ALTO PARANAPANEMA 1.022 1.003 0.998 1.023 1.025
U.N. BAIXADA SANTISTA 0.937 1.013 0.937 1.000 0.949
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 1.150 1.008 1.129 1.018 1.159
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 1.002 1.012 1.000 1.002 1.014
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.997 0.983 0.962 1.036 0.980
U.N. LITORAL NORTE 0.968 1.023 1.016 0.953 0.991
U.N. MEDIO TIETE 0.995 1.000 0.978 1.017 0.995
U.N. PARDO E GRANDE 1.003 1.040 1.006 0.996 1.042
U.N. VALE DO PARAIBA 1.022 1.036 0.986 1.036 1.058
U.N. VALE DO RIBEIRA 0.948 1.023 1.000 0.948 0.971
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.026 1.000 1.000 1.026
Média Ponderada 1.006 1.016 1.001 1.006 1.022
6.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)
As tabelas abaixo mostram as medidas de eficiência de cada empresa no ano de 2009,
sob rendimentos variáveis (vrste) e rendimentos constantes (crste) de escala. A
eficiência de escala (se) é a razão entre ambos (crste/vrste). Os resultados das unidades
de negócios da SABESP são realçados em cinza.
Modelo DEA-UK1
29/05/2013 pag 26
Sigla crste vrste se
AGESPISA 0.622 0.706 0.881
CAEMA 0.850 0.964 0.882
CAERN 0.898 0.990 0.907
CAESB 0.579 0.759 0.762
CAGECE 0.981 1.000 0.981
CAGEPA 0.764 0.830 0.920
CASAL 0.693 0.846 0.818
CASAN 0.687 0.839 0.819
CEDAE 0.628 0.657 0.955
CESAN 0.831 0.916 0.907
COMPESA 0.865 0.877 0.987
COPASA 0.960 1.000 0.960
CORSAN 0.694 0.771 0.899
COSANPA 0.753 0.878 0.858
EMBASA 0.968 0.969 0.999
SANEAGO 0.801 0.817 0.981
SANEPAR 1.000 1.000 1.000
U.N. ALTO PARANAPANEMA 0.895 0.973 0.920
U.N. BAIXADA SANTISTA 0.787 0.828 0.950
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0.911 0.971 0.938
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 0.914 1.000 0.914
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.630 0.825 0.764
U.N. LITORAL NORTE 0.543 0.923 0.588
U.N. MEDIO TIETE 0.645 0.735 0.878
U.N. PARDO E GRANDE 0.864 0.931 0.929
U.N. VALE DO PARAIBA 0.868 0.907 0.958
U.N. VALE DO RIBEIRA 0.551 1.000 0.551
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.000 1.000
ANH 0.791 1.000 0.791
NWT 0.676 0.764 0.884
SRN 0.797 1.000 0.797
SVT 0.828 0.841 0.985
SWT 0.512 0.792 0.647
TMS 1.000 1.000 1.000
WSH 0.551 0.691 0.797
WSX 0.934 0.953 0.980
YKY 0.748 0.792 0.945
Modelo DEA-UK2
29/05/2013 pag 27
Sigla crste vrste se
AGESPISA 0.484 0.557 0.869
CAEMA 1.000 1.000 1.000
CAERN 0.704 0.774 0.910
CAESB 0.575 0.770 0.747
CAGECE 0.908 0.924 0.983
CAGEPA 0.737 0.807 0.913
CASAL 0.535 0.689 0.776
CASAN 0.653 0.840 0.778
CEDAE 0.919 0.971 0.947
CESAN 1.000 1.000 1.000
COMPESA 0.678 0.722 0.939
COPASA 0.784 0.786 0.997
CORSAN 0.760 0.786 0.966
COSANPA 0.697 0.798 0.873
EMBASA 0.876 0.896 0.978
SANEAGO 0.650 0.683 0.950
SANEPAR 1.000 1.000 1.000
U.N. ALTO PARANAPANEMA 0.613 0.843 0.728
U.N. BAIXADA SANTISTA 0.725 0.771 0.940
U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0.639 0.853 0.749
U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 0.674 1.000 0.674
U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.599 0.829 0.722
U.N. LITORAL NORTE 0.529 0.941 0.562
U.N. MEDIO TIETE 0.525 0.697 0.754
U.N. PARDO E GRANDE 0.642 0.879 0.730
U.N. VALE DO PARAIBA 0.776 0.875 0.887
U.N. VALE DO RIBEIRA 0.443 1.000 0.443
U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.000 1.000
ANH 0.628 1.000 0.628
NWT 0.582 0.740 0.786
SRN 0.630 1.000 0.630
SVT 0.667 0.746 0.894
SWT 0.427 0.792 0.539
TMS 1.000 1.000 1.000
WSH 0.516 0.705 0.732
WSX 0.768 0.855 0.899
YKY 0.693 0.781 0.887
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6.3 VARIÁVEIS AMBIENTAIS
Nesta seção são relatados os resultados das regressões por Mínimos Quadrados Clássicos
da 2ª etapa das medidas de eficiência obtidas acima contra as variáveis ambientais
disponíveis: proporção de clientes não residenciais (nonredcust) e densidade da rede
(ligações ou economias de AP por km de rede; netdens e netdens2, respectivamente).
Nas regressões de mudança tecnológica se incluem os efeitos fixos por empresa e por
ano. No caso dos modelos de corte transversal, dado que várias medidas de eficiência
são iguais à unidade, relataram-se também regressões Tobit, que podem acomodar
dados truncados.
Modelo DEA-M1
VARIÁVEIS techch
nonredcust -0.001
[0.294]
netdens 0.004***
[0.003]
Constante 0.599***
[0.000]
Efeitos fixos Sim
Observações 56
R2 0.908 p-valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-M2
VARIÁVEIS techch
nonredcust 0.004
[0.379]
netdens -0.001
[0.180]
Constante 1.072***
[0.000]
Efeitos fixos Sim
Observações 56
R2 0.730 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-M3
VARIÁVEIS techch
nonredcust -0.017*
[0.099]
29/05/2013 pag 29
netdens 0.001
[0.607]
Constante 1.104***
[0.001]
Efeitos fixos Sim
Observações 56
R2 0.683 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-UK1 (Mínimos Quadrados)
VARIÁVEIS vrste
nonredcust 0.002
[0.831]
netdens2 -0.000
[0.963]
Constante 0.872***
[0.000]
Observações 37
R2 0.002 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-UK2 (Mínimos Quadrados)
VARIÁVEIS vrste
nonredcust -0.004
[0.736]
netdens2 0.000
[0.745]
Constante 0.857***
[0.000]
Observações 37
R2 0.010 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-UK1 (Tobit)
VARIÁVEIS vrste
nonredcust 0.004
[0.768]
netdens2 0.000
[0.974]
Constante 0.869***
[0.000]
29/05/2013 pag 30
Observações 37 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Modelo DEA-UK2 (Tobit)
VARIÁVEIS modelo
nonredcust -0.008
[0.608]
netdens2 0.000
[0.919]
Constante 0.921***
[0.000]
Observações 37 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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