A análise fatorial para identificação dos principais indicadores técnico-econômico para...

A análise fatorial para identificação dos principais indicadores técnico-econômico para avaliação do desempenho de produtores de leite em

RondôniaFábio Mamoré Conde (Universidade Federal de Rondônia)

Tomas Daniel Menendez Rodriguez (Universidade Federal de Rondônia)

ResumoO desempenho das organizações pode ser monitorado, no escopo do processo de gestão, através do acompanhamento de indicadores de desempenho. Para enfoque e análise do presente trabalho os indicadores de desempenho tem como perspectiva os indicadores de produtividade. Estes possuem características como: (1) visam medir o esforço em realizar alguma coisa, (2) relação com o consumo dos recursos disponíveis e (3) utilizados como ferramenta de auxílio para tomada de decisão. No entanto, com uma série de indicadores técnico-econômicos possíveis, como avaliar todos os indicadores conjuntamente e definir quais os indicadores que mais influenciam no resultado? Como decidir os pesos para cada indicador? Uma forma de se encontrar a importância de cada indicador no resultado é através da técnica estatística denominada Análise Fatorial. Através dessa técnica serão definidos os principais indicadores que explicam grande parte da variabilidade dos dados e com isso quais indicadores serão identificados como principais. Como resultado da pesquisa, os fatores encontrados pela AF demonstram os principais indicadores que deverão preencher o pensamento dos produtores de leite e gestores públicos e que estão distribuídos em quatro fatores representando 94% da variabilidade total dos dados.Palavras-chaves: Análise Fatorial, Indicadores desempenho, avaliação do desempenho

AbstractThe organizational performance can be monitored within the scope of the management process by monitoring performance indicators. To focus and analysis of this work is the performance indicators as indicators of productivity perspective. They have features such as: (1) aim to measure the effort to accomplish something, (2) related to the consumption of available resources and (3) used as a tool to aid decision making. However, with a series of technical and economic potential, to assess all the indicators together and define those indicators that influence the outcome? How to decide the weights for each indicator? One way to find the importance of each indicator is the result through the statistical technique called factor analysis. Through this technique will define the key indicators that could explain most of the data variability and hence which are identified as key indicators. As a result of the research, the factors found by AF show the main indicators that should be filling up the thought of milk producers and public officials and are distributed in four factors accounting for 94% of the total variability of the data.Key Words: Factor analysis, performance indicators, performance assessment

1 INTRODUÇÃO

Porto Velho, 30 de Novembro a 2 de Dezembro de 20111

A indústria de alimentos, segundo Carvalho (2010), contribuiu em 2009 com quase

10% do Produto Interno Bruto do Brasil, sendo uma das mais tradicionais estruturas

produtivas do País e, dentre os setores da indústria alimentícia, o setor de laticínios destaca-se

entre os quatro principais.

Segundo dados da Embrapa Gado de Leite (EGL, 2011), o aumento da produção de

leite no Brasil (em bilhões de litros) foi de 82% no período de 1990 e 2007, passando de 14,5

bilhões de litros em 1990 para 26,4 em 2007 (Estimativa Embrapa Gado de Leite). Ainda

segundo dados da Embrapa Gado de Leite (EGL, 2011), Rondônia também apresenta um

aumento na produção de leite (em bilhões de litros) alcançando 400% de crescimento no

período de 1990 e 2007, aumentando de 0,158 em 1990 para 0,642 em 2007 (Estimativa

Embrapa Gado de Leite).

Observa-se também o impacto do segmento lácteo quando se examina o aumento de

aproximadamente 10 vezes em 9 anos da exportação de litros de leite do País, saltando de

9,41 milhões em 1997 para 98,75 milhões em 2006 (dados correspondentes aos meses de

janeiro a agosto de 2006). Importância é notada também quando se observa a diminuição

expressiva da importação brasileira de produtos lácteos, que em 1998 reunia 387 mil quilos de

produtos lácteos para 55 mil quilos em 2006 (dados correspondentes aos meses de janeiro a

agosto de 2006).

Em relação ao volume de produção de leite nos anos 2008, 2009 e 2010, Rondônia

encontra-se em nono colocado, com produção de 772.060 em 2010 e produtividade de 2,5

litros/vaca. Em relação à produtividade, Minas Gerais com 27 litros/vaca (a primeira colocada

no ranking) é 10,8 vezes maior que Rondônia. Também segundo dados do IBGE/Pesquisa da

Pecuária Municipal e compilado pela Embrapa Gado de Leite, Rondônia teve em 2008 um

volume de produção de leite de 723.108 mil litros e em 2009 de 746.873 mil litros, uma

aumento de 23.765 mil litros equivalente a 3,3%.

Estes dados evidenciam a importância e o aumento do setor lácteo no Brasil e em

Rondônia. Dos dados apresentados, um dos fatores que marcam a diferença do volume de

produção entre Rondônia e Minas Gerais é sua produtividade. Enquanto Rondônia tem uma

produtividade de 2.5 litros/vaca Minas Gerais possui produtividade de 27 litros/vaca, 10,8

vezes maior.


No setor lácteo os segmentos de fornecedores de insumos, produtores, indústrias,

processadoras e distribuidoras se relacionam, interagem e estabelecem uma força comum na

qual há mutua influência de estratégia e tomada de decisão, caracterizando este ambiente de

rede de atores em uma cadeia produtiva, mais especificamente em Cadeia Produtiva do Leite.

De acordo com LimaFilho et al (2003), é necessário uma forma de coordenação

adequada que gere uma competitividade dinâmica na cadeia produtiva, voltada a uma maior

adaptação ao ambiente econômico. Essa dinâmica influencia a competitividade do indivíduo

na rede, influenciando também a competitividade de toda a cadeia e, com isso, possibilitando

a análise do desempenho competitivo da cadeia (LIMAFILHO et al, 2003).

Segundo Humphrey e Schmitz (2000 apud PAES et al, 2006), existem vários

mecanismo de coordenação ou governança que envolvem a coordenação de atividades

econômicas a partir do relacionamento inter-empresa e intra-empresa. Um dos aspectos

destacados por Bergamini (2005) é que os sistemas de governança podem ser eficientes,

“desde que cumpram os critérios de eficiência que lhes sejam apropriados e sejam

compatíveis com a cultura local”. E nesse ponto a característica dos produtores de leite de

Rondônia, de acordo com PAES (2007), é que a mão-de-obra utilizada na produção de leite

em Rondônia é tipicamente familiar.

Bergamini (2007) destaca que em linhas gerais, a empresa familiar difere-se das

demais por ter inserido em seu escopo uma área na qual se entrelaçam três dimensões: a

empresa, a família e a propriedade. Outro elemento presente em qualquer empreendimento é a

presença, segundo Crozatti (2002 apud HOLANDA e CAVALCANTE, 2008), de um

processo de gestão. Este está direta ou indiretamente nas decisões estabelecidas para atingir os

objetivos e metas. Decisões que visam contribuir para otimizar o desempenho da organização

(Beuren, 1998 apud HOLANDA e CAVALCANTE, 2008).

O desempenho das organizações pode ser monitorado, no escopo do processo de

gestão, através do acompanhamento de indicadores de desempenho. Em um ambiente cada

vez mais competitivo, estes indicadores disponibilizam informações para o processo de

tomada de decisão e visam refletir a performance global da organização, direcionando as

ações a realização de objetivos e metas (HOLANDA e CAVALCANTE, 2008).

De Acordo com Almeida et al (2004) as organizações necessitam medir seu

desempenho para (a) identificar as atividades que agregam valor, (b) realizar comparações de


desempenho com seus concorrentes e (c) rever estratégias organizacionais. Toledo e Oprime

(1996 apud Mafra, 1999) afirmam que "Indicadores de produtividade é a relação entre os

resultados (outputs) e os recursos utilizados (inputs)". Os mesmos autores classificam os

indicadores em produtividade técnica e econômica, sendo sintetizados por Mafra (1999)

como:

Produtividade técnica: medida de desempenho dos processos. Considera os

fatores de produção, analisados inicialmente isolados, para, posteriormente, analisá-

los em conjunto.

Produtividade econômica: medida global da organização. Relaciona lucro e

capital investido (rentabilidade).

No contexto da cadeia produtiva, a eficiência coletiva com a utilização de

indicadores pode ser buscada pela Gestão de Desempenho (HOLANDA e CAVALCANTE,

2008). A melhoria gerada pela medição de desempenho precisa estar associada a todos, pois,

no caso de uma cadeia produtiva, irá avaliar os pontos fortes e fracos da rede de atores e

desenvolver políticas para as localidades e regiões (LOURENZANI e LAGO, 2004).

Gomes e Leite (2001 apud Corrêa, Veloso e Barczsz, 2010) destacam que a maioria

dos produtores no Brasil (80%) é responsável por apenas 20% da produção. Além disso,

segundo Corrêa, Veloso e Barczsz (2010), os laticínios estão reduzindo o número de

fornecedores ficando apenas com os de maior escala e qualidade, fazendo uma concentração

de produtores de leite.

Neste sentido, torna-se notória a relevância de pesquisas sobre produtividade de

produtores de leite. Para enfoque e análise do presente trabalho os indicadores de desempenho

tem como perspectiva os indicadores de produtividade. Estes possuem características como:

(1) visam medir o esforço em realizar alguma coisa, (2) relação com o consumo dos recursos

disponíveis e (3) utilizados como ferramenta de auxílio para tomada de decisão (MAFRA,

1999). No entanto, com uma série de indicadores técnico-econômicos possíveis, como

avaliar todos os indicadores conjuntamente e definir quais os indicadores que mais

influenciam no resultado? Como decidir os pesos para cada indicador? Uma forma de se


encontrar a importância de cada indicador no resultado é através da técnica estatística

denominada Análise Fatorial (BEZERRA e CORRAR, 2006). Através dessa técnica serão

definidos os principais indicadores que explicam grande parte da variabilidade dos dados e

com isso quais indicadores serão identificados como principais.

Por ser uma etapa de dissertação, o objetivo geral desta etapa da pesquisa é

determinar as variáveis técnico-econômicas mais significativas, reveladas pela Análise

Fatorial, que devem ser levadas em consideração na avaliação dos produtores de leite de

Rondônia. Além do objetivo geral descrito, espera-se contribuir, que podem ser atingidos na

sua totalidade ou parcialmente, da forma que segue:

• Demonstrar que a utilização da análise fatorial diminui a subjetividade

na avaliação dos produtores de leite;

• Diminuição do número de indicadores necessários para avaliação dos

produtores de leite;

• Disponibilizar um instrumento para auxiliar na operacionalização as

políticas de desenvolvimento local, na distribuição os recursos financeiros

disponíveis e/ou priorização projetos que visam fortalecer os fatores

competitivos dos produtores.

2 METODOLOGIA

Na pesquisa é utilizada uma amostra não probabilística (não casual), pois os elementos

escolhidos não são aleatórios e, segundo Carnevalli e Miguel (2001), pode-se utilizar a

estatística descritiva. Além de não probabilística, a amostra é intencional, pois foi escolhida

intencionalmente para a pesquisa. Possui as características de ser também (a) exploratória,

pois pretende aumentar o conhecimento existente sobre a utilização de ferramentas de análise

estatística multivariada na avaliação de desempenho dos produtores de leite; e (b) ser ex post

facto, pois serão avaliadas as ocorrências após as variáveis terem interferido sobre o objeto de

pesquisa, uma vez que não é possível a interferência do pesquisador sobre as variáveis

analisadas.

A definição da amostragem é então: são dados referentes a produtores de leite do

estado de Rondônia, do ano produtivo de 2008 e coletados em 2009 pelo Centro de Estudos


Interdisciplinar em Desenvolvimento Sustentável da Amazônia-CEDSA, como parte do

projeto de assessoria no acompanhamento das ações dos municípios.

Os indicadores selecionados e que são utilizados para análise fatorial estão em escalas

diferentes, portanto, com o objetivo de evitar a influência das unidades de medidas, será

utilizado na análise fatorial variáveis normalizadas, caracterizadas por ter média igual a 0 e

variância igual a 1. Então, substitui-se a variável original pela normalizada, definida por:

, onde: = Variável normalizada; = Observação; = Média da

variável; = Desvio padrão.

Os indicadores mostrados na Tabela 1 foram empregados por Rodrigues (2010) em

trabalho que analisa a eficiência dos produtores de leite e serão utilizadas nesta pesquisa.

Nesta tabela é demostrada (1) a definição constitutiva da variável que tem como objetivo

esclarecer de forma precisa definições muito gerais; e (2) a definição operacional, que tem por

finalidade traduzir em conteúdos prático as variáveis teóricas.

Tabela 1: Indicadores de Desempenho Técnico e Econômico utilizados na pesquisa.Fonte: Adaptado Rodrigues (2010).

Indicador/Variável Definição Constitutiva Descrição OperacionalVolume de produção anual (VPA)

Quantidade total de leite produzido no período de um ano na propriedade rural;

Quantidade anual de leite vendida ou auto-consumida na forma fluida ou na forma de derivados, somada às demais receitas da atividade leiteira convertidas em equivalente-leite;

Renda bruta (R$/ano) Valor em reais da receita da propriedade no ano;

Composta por venda e autoconsumo de leite, derivados e animais, além da variação do inventário animal de um ano para o outro;

Produtividade das vacas (PV) (litros/hectare/ano)

Quantidade de produção anual de leite em litros por unidade de vaca na propriedade;

Relação entre a produção leite anual e o número de vacas (litros/vaca);

Produtividade da terra Quantidade da produção anual de leite em litros por unidade de terra utilizada para o gado;

Relação entre a produção de leite por ano e hectares utilizados para o gado;

Produtividade do capital investido (litros/R$)

Quantidade da produção anual de leite em litros por unidade de capital investido na

Litros de leite por real (R$), e imobilizado em benfeitorias, máquinas e animais;


propriedade;Produtividade da mão-de-obra (litros/R$);

Quantidade da produção de leite anual em litros por unidade de mão-de-obra;

Litros de leite/mão-de-obra (R$), incluindo a mão-de-obra familiar e contratada;

Produtividade do custo operacional total (litros/R$)

Quantidade da produção anual de leite em litros por unidade do custo operacional;

Relação entre produção anual total e o custo operacional;

Participação da renda leite (%)

O impacto da produção de leite na renda do produtor;

Relação da renda proveniente da atividade leiteira e à receita total da propriedade;

Custo operacional total (R$/ano)

Valor em reais do custo operacional total do ano;

Somatória do custo operacional efetivo mais a depreciação de máquinas e benfeitorias e a mão-de-obra familiar;

Custo unitário de produção

O custo operacional por unidade produzida.

Relação entre custo operacional total e volume de produção anual;

A análise fatorial é definida por Reis (1997 apud Artes, 1998) como "um conjunto de

técnicas estatísticas cujo objetivo é “representar ou descrever um número de variáveis iniciais

a partir de um menor número de variáveis hipotéticas". Portanto, a análise fatorial é utilizada

quando há um grande número de variáveis, sendo essas, por exemplo, um conjunto de itens de

uma escala.

A aplicação da análise fatorial foi efetuada nas dez variáveis normalizadas definidas

anteriormente em que se utiliza o método de análise de componentes principais, que tem

como vantagem, segundo Arte (1998), a identificação do quanto cada variável está

relacionada a cada fator. Para melhor interpretação dos fatores gerados pela análise, é feita a

"rotação" dos fatores com o método Varimax, pois, de acordo com Artes (1998), é um dos

métodos que “permite obter fatores com maior potencial de interpretabilidade”.

Para os cálculos, a pesquisa utilizou o auxílio do software SPSS 17.0. Foi analisado o

valor do Kaiser-Meyer-Olkin (Measure of Sampling Adequacy - MSA) em cada indicador.

Este valor indica o grau de explicação dos dados a partir dos fatores encontrados e caso o

MSA possua um grau de explicação menor do que 0.50, isto significa que os fatores

encontrados na AF não conseguem descrever, satisfatoriamente, as variações dos dados

originais. E, segundo Bezerra e Corrar (2006), valores abaixo de 0.50 são considerados muito

pequenos para análise e nesses casos indicam variáveis que podem ser retiradas da análise.


A execução da análise fatorial seguiu as seguintes etapas:

1. Calcular a Análise Fatorial;

2. Verificar se todos os indicadores possuem valor acima de 0.50

o Caso Sim: Indicadores encontrados;

o Caso Não: próximo passo;

3. Identificar o indicador com menor valor do MSA na matriz antiimagem.

4. Remover o indicador selecionado;

5. Retorna ao passo 1;

3 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A análise fatorial dos indicadores ocorreu da seguinte maneira:

1. A execução da análise fatorial ocorreu inicialmente com todos os indicadores.

Nesta primeira análise o indicador com o menor valor de MSA foi

“Participação da renda leite (%)” com o valor de 0.365.

2. Na segunda tentativa o indicador com o menor valor de MSA foi

“Produtividade da mão-de-obra (litros/R$)” com o valor de 0.386.

3. Na terceira tentativa o indicador com o menor valor de MSA foi “Volume de

produção anual (VPA)” com o valor de 0.414.

4. Na quarta tentativa o indicador com o menor valor de MSA foi “Renda bruta

(R$/ano)” com o valor de 0.222.

5. Na quinta tentativa o indicador com o menor valor de MSA foi “Produtividade

da terra” com o valor de 0.168.

6. Na sexta tentativa todos os valores de MAS dos indicadores possuem valor

acima de 0.50.

A tabela de antiimagem mostrada na Figura 01 exibe os cinco indicadores não

removidos na análise fatorial e que representam a variabilidade dos dados.

Figura 1: Imagem da tabela de antiimagem final.Fonte: Resultados da pesquisa.


Outra análise efetuada é referente ao valor do Determinante de 0,376 (calculado com a

Matriz de Correlação e mostrado na Figura 02) que indica que não há variável dependente,

possibilitando, com isso, o cálculo da análise e a inversão da matriz.

Figura 02: Valores de Matriz de Correlação e Determinante.Fonte: Resultado da pesquisa.

Outro ponto a ser avaliado é o valor de MAS (mostrado na Figura 03) de 0,605 e que

demonstra que é possível a utilização da análise fatorial. Outra avaliação também realizada é


sobre ao valor de significância igual a 0,000, que indica que os dados são apropriados para o

cálculo.

Figura 03: Valores de KMO e Bartlett’s Test.Fonte: Resultado da pesquisa.

As explicações das variáveis a partir dos fatores apresentam-se de forma bastante

razoável (todas comunalidades estão acima de 0.857). Isso pode ser observado na tabela de

Communalities (comunalidades) na Figura 04.

Figura 04: Comunalidades dos indicadores.Fonte: Resultado da pesquisa.

A tabela de explicação da variação total da análise fatorial, mostrada na Figura 05,

demostra que quatro fatores explicam 94% da variação das variáveis. Indicando que essas

quatro dimensões calculadas pela análise fatorial explicam quase a totalidade da variação dos

dados.

Figura 05: Explicação de variação total da análise fatorial.Fonte: Resultado da pesquisa.


O próximo exame é relacionar os indicadores e os fatores calculados na análise

fatorial. Para isso utiliza-se a matriz dos componentes após a rotação dos fatores (Rotated

Component Matrix). A rotação permite uma classificação mais precisa dos indicadores em

cada um dos fatores. O resultado da rotação efetuado no SPSS é mostrado na Figura 06.

Figura 06: Matriz dos componentes Fonte: Resultado da pesquisa.

4 CONCLUSÕES

Os fatores encontrados pela AF demonstram os principais indicadores que deverão

preencher o pensamento dos produtores de leite e gestores públicos.

Fator 1: Custo

O fator que sugere um maior controle dos custos é responsável por 34.22% da

variância explicada. Esse fator é representado pelos indicadores:


Custo operacional total: Valor em reais do custo operacional total do ano; Somatória

do custo operacional efetivo mais a depreciação de máquinas e benfeitorias e a mão-de-obra

familiar;

Custo unitário de produção: O custo operacional por unidade produzida; Relação

entre custo operacional total e volume de produção anual.

Fator 2: Animal

O fator que sugere um maior controle dos animais é responsável por 20.12% da

variância explicada. Esse fator é representado pelos indicador:

Produtividade das vacas: Quantidade de produção anual de leite em litros por

unidade de vaca na propriedade; Relação entre a produção leite anual e o número de vacas

(litros/vaca);

Fator 3: Investimento

O fator que sugere um maior controle dos investimentos é responsável por 20.03% da

variância explicada. Esse fator é representado pelo indicador:

Produtividade do capital investido: Quantidade da produção anual de leite em litros

por unidade de capital investido na propriedade; Litros de leite por real (R$), e imobilizado

em benfeitorias, máquinas e animais;

Fator 4: Produtividade do custo

O fator que sugere um maior controle da produtividade dos custos é responsável por

19.98% da variância explicada. Esse fator é representado pelo indicador:

Produtividade do custo operacional total (litros/R$): Quantidade da produção anual de

leite em litros por unidade do custo operacional; Relação entre produção anual total e o custo

operacional;

Como resultado final da análise fatorial temos que dos dez indicadores iniciais, cinco

indicadores representam 94% da variabilidade total dos dados e que esses indicadores são

distribuidos em quatro fatores. Com base nos resultados da análise fatorial, a escolha dos

indicadores foi feita de forma objetiva utilizando os critérios do método de análise

multivariada.


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