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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.11.2014.tde-03122014-173110
Documento
Autor
Nombre completo
Carlos Eduardo Osório Xavier
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2014
Director
Tribunal
Marques, Pedro Valentim (Presidente)
Cruz Júnior, José César
Cunha Filho, Joaquim Henrique da
Lima, Roberto Arruda de Souza
Oliveira, Aryeverton Fortes de
Título en portugués
Análise da eficiência do setor sucroenergético brasileiro
Palabras clave en portugués
DEA
Eficiência
Etanol
Sucroenergético
Resumen en portugués
O objetivo deste trabalho foi desenvolver e aplicar um critério para mensurar a eficiência econômica da produção do setor sucroenergético do Brasil e, em função disso, avaliar a existência de potenciais melhorias na eficiência nas atividades produtivas do setor. Para atingir esses objetivos foi desenvolvido um modelo DEA - Data Envelopment Analysis baseado na organização do sistema de produção. O modelo foi formulado considerando dados primários coletados com 67 agroindústrias brasileiras, responsáveis pelo processamento de 22,6% da cana produzida no Brasil, na safra 2012/2013. Testes paramétricos e não-paramétricos sobre os resultados de diferentes especificações de modelos DEA, apontaram como mais apropriado a adoção do modelo de análise de eficiência mais simples o qual é especificado pelos inputs área cultivada por cada agroindústria e a quantidade de ATR adquirida de fornecedores e pelo output equivalente a total de ATR recuperado na forma de açúcar e etanol. Considerou-se um modelo DEA com orientação insumo baseado na lógica de mensuração dos índices de eficiência econômica em razão da aproximação de custos, produto dos preços e quantidades de inputs. Com o objetivo de preservar a confidencialidade dos dados de cada empresa, a propriedade de invariabilidade dos resultados do método DEA em relação a unidade de medida das variáveis foi utilizada para transformar os dados de input e output em índices medidos em números inteiros na base 1000. Os resultados indicaram potencial de melhoria de eficiência econômica de 90% sobre os níveis de eficiência médios das usinas brasileiras considerando as práticas de produção vigentes na safra 2012/13. Decompondo a medida de eficiência econômica, a eficiência técnica foi estimada em 72% enquanto eficiência alocativa foi de 74%. A eficiência alocativa foi a medida de maior variabilidade entre as usinas. Os resultados indicaram uso de tecnologia com retornos constantes à escala de produção como a melhor especificação do modelo. Uma conclusão é que o potencial de ganho de eficiência na gestão do uso dos fatores de produção em razão de seus preços é tão relevante quanto o ganho com eficiência técnica. Essa conclusão é uma contribuição à discussão atual sobre a necessidade de incorporar ganhos de produtividade agrícola pelas usinas. Outra conclusão foi a de que uma vez obtidos ganhos de eficiência técnica, o aumento da verticalização da produção de cana, ou seja, a substituição da compra de cana de terceiros por arrendamento de terras pode contribuir para a melhoria de eficiência das empresas. Por fim, testes de avaliação indicaram que as usinas da região Centro-Sul são mais eficientes que as usinas do Nordeste, no entanto, não se observam diferenças de eficiência entre as usinas das regiões Tradicional e Expansão.
Título en inglés
Analysis of the Brazilian sugarcane industry efficiency
Palabras clave en inglés
Cane Industry
DEA
Efficiency
Ethanol
Resumen en inglés
The main objective of this work was to develop a model to measure the economic efficiency of the sugar, ethanol and bioeletricity industry in Brazil as well as to evaluate the existence of potential efficiency improvements in production and economic activities of the sector. In order to reach our goal, we developed a DEA - Data Envelopment Analysis model based on the organization of the sugarcane production system. The proposed model model was built considering primary data collected from 67 Brazilian agricultural industries, which was responsible for processing 22.6% of the total sugarcane crushed in Brazil, during the 2012/2013 cropyear. Asymptotic parametric tests and the non-parametric tests were used to select different specifications of DEA models, considering different input and output variables. The tests results recommended to use the simplest efficiency analysis model specified by two input variables, production area and the amount of ATR purchased, and one output, total equivalent of ATR recovered as sugar and ethanol. The DEA model was created with input orientation based on the logic of measuring the economic efficiency as an approximation of costs defined by the product of prices and quantities of inputs. We used the DEA unit invariability property of variables to transform all individual data in a 1000 based index in order to keep confidentiality of individual data. The results indicate potential for a 90% improvement on the economic efficiency of Brazilian mills considering only the technological practices of 2012/13 season. When we decomposed the factors of economic the efficiency in technical is o 72% and allocative efficiency 74%. The evaluated model found constant returns to scale for mills production. The variability of allocative efficiency is the most variable measurement among mills. One conclusion of this work is that the potential for efficiency gains in managing the use of factors of production according to its prices, ie, allocative efficiency, is as relevant as the gain in technical efficiency. We also found that better efficiency levels can be reached by substituting sugarcane acquisition from others by the use of more land for mills sugarcane production. We consider that our results could contribute to the current discussion of productivity gains in the sugarcane industry. The results also indicated that mills located in the Center-South face higher levels of efficiency than the mils placed in the Northest. Among the Center-South region, Traditional and Expansion there was not notice any efficiency diference.
 
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Fecha de Publicación
2014-12-16
 
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