Audiência Pública 040/2010 Contribuições Endesa Brasil · 2011-01-11 · Aplicabilidade do...

Janeiro/2011

Audiência Pública 040/2010

Contribuições Endesa Brasil

ÍNDICE

Sumário Executivo ________________________________________________________________________ 1

1. Introdução ____________________________________________________________________________ 7

a) Incentivos à eficiência: capturar eficiência média ______________________________________ 8 b) Redução da assimetria da informação ______________________________________________ 10 c) Transparência e reprodutibilidade _________________________________________________ 11 d) Simplificação do método ________________________________________________________ 11 e) Estabilidade regulatória _________________________________________________________ 12 f) Incentivo à Qualidade e Redução de Perdas _________________________________________ 13

2. Ano teste_____________________________________________________________________________ 14

3. Custos Operacionais ___________________________________________________________________ 16

3.1. Análise Envoltória de Dados - DEA ___________________________________________________ 16

3.1.1 Aplicabilidade do DEA __________________________________________________________ 17 Experiência da Holanda _________________________________________________________ 19 Experiência de Nova Gales do Sul, Austrália _________________________________________ 19

3.1.2. DEA de 2 Estágios ___________________________________________________________ 20 Escolha das variáveis ambientais ___________________________________________________ 21

Padronização _________________________________________________________________ 23 Validação da Base de Dados _____________________________________________________ 24 Variações de rede e de clientes intra-empresas ______________________________________ 30 Correlação entre taxa de variação de clientes e taxa de variação de redes _________________ 35 Área de Atuação ______________________________________________________________ 42 Salário Médio _________________________________________________________________ 44 Distorção dos Resultados Devido ao Programa Luz para Todos - PLPT ____________________ 48 Aplicabilidade do DEA de 2 estágios _______________________________________________ 50

3.1.3. Incoerência entre os valores propostos e a teoria ___________________________________ 54 3.1.4. Resultados com muita dispersão em função das variáveis escolhidas ___________________ 56

3.2. Produtividade _____________________________________________________________________ 59

3.2.1. Aplicabilidade do Método ao Setor de Distribuição de Energia Elétrica __________________ 59 3.2.2. Problemas Matemáticos da Produtividade ________________________________________ 59

Inadequação do uso da regressão _________________________________________________ 59 Incoerência na aplicação da fórmula _______________________________________________ 62 Inconsistência dos resultados ____________________________________________________ 63

3.3. Proposta _________________________________________________________________________ 64

4. Fator X ______________________________________________________________________________ 67

4.1. Resultados verificados com a metodologia proposta_____________________________________ 68

4.2. Análise da metodologia _____________________________________________________________ 69

4.2.1. Componente Pt _____________________________________________________________ 70 4.2.2. Caráter Ex Post da componente P do fator X ______________________________________ 71 4.2.3. Comparação entre os Ganhos Exigidos e os Valores Reais Apurados ___________________ 72 4.2.4. Inconsistência dos resultados da ANEEL _________________________________________ 75

Remuneração Inconsistente _____________________________________________________ 76 Inconsistências nos Métodos e na Base de Dados ____________________________________ 83 Qualidade dos Dados ___________________________________________________________ 84 Problemas e Controvérsias no método de cálculo utilizado para apurar a remuneração e depreciação __________________________________________________________________ 84 Mistura entre variáveis de natureza econômica com outras de natureza contábil _____________ 85 IGPM como indexador dos valores ________________________________________________ 85

4.2.5. Procedimentos nos métodos de apuração de cada variável utilizada ____________________ 86 Remuneração_________________________________________________________________ 86 AIS _________________________________________________________________________ 86 Índice de Aproveitamento _______________________________________________________ 87 Bens 100%Depreciado _________________________________________________________ 87 Terrenos e Servidões ___________________________________________________________ 87 Baixas ______________________________________________________________________ 87 Almoxarifado em Operação ______________________________________________________ 87 Depreciação Acumulada ________________________________________________________ 87

Obrigações Especiais __________________________________________________________ 88 O saldo de OE é obtido por taxa de variação dos saldos anuais __________________________ 89

4.2.6. Distorção entre Crescimento de Mercado e Produtividade Exigida ______________________ 90

4.3. Proposta _________________________________________________________________________ 91

5. Definição da Taxa WACC _______________________________________________________________ 93

5.1. Prêmio por Risco de Mercado - PRM __________________________________________________ 93

5.1.1. Taxa Livre de Risco e Prêmio por Risco de Mercado ____________________________________ 94 Estimativa da Taxa Livre de Risco ___________________________________________________ 95 Estimativa do Prêmio por Risco de Mercado ___________________________________________ 96

5.1.2. Metodologias alternativas para estimar o prêmio de risco para o Brasil baseado em dados internacionais. _______________________________________________________________________ 96

Estimativa do Prêmio por Risco de Mercado usando cada um dos Modelos ___________________ 98 Modelo de classificação de risco país ________________________________________________ 98 Modelo de classificação de risco país com integração regional. ____________________________ 99 Modelo CAPM Internacional _______________________________________________________ 102 Modelo de Desvios Padrões Relativos _______________________________________________ 102

5.2. Risco Sistemático do negócio (Beta do Negócio) _______________________________________ 103

5.2.1. Estimativa do Beta do Negócio (Beta desalavancado) ______________________________ 103 Estimativa do Risco Sistemático do Negócio - CAPM com betas condicionais ________________ 104 Mostra de Empresas para a Estimativa do Beta do Negócio ______________________________ 105 Estimativa do Beta do Negócio ____________________________________________________ 108

5.3. Exclusão do Prêmio de Risco Regulatório _____________________________________________ 111

5.4. Uso da Mediana para o Cálculo do Prêmio de Risco País ________________________________ 114

5.5. Subestimação do Prêmio de Risco de Crédito _________________________________________ 114

5.6. Análise de Consistência do Valor Proposto ___________________________________________ 116

5.7. Proposta ________________________________________________________________________ 120

6. SUDENE: tratamento inadequado do incentivo tributário ____________________________________ 123

7. Perdas não técnicas __________________________________________________________________ 130

7.1. Definição da Velocidade de Redução das Perdas Não Técnicas ___________________________ 133

7.2. Tratamento Punitivo Adicional por UC Sem Medição ____________________________________ 140

7.3. Proposta: Análise econômico-financeiras _____________________________________________ 141

8. Outras receitas _______________________________________________________________________ 143

8.1. Receitas com Ultrapassagem de Demanda e com Excedente de Reativo não Devem Ser Consideradas para Efeito da Apuração das Outras Receitas _________________________________ 144

8.1.1. Enfoque na Receita e não no Preço (Tarifa) ______________________________________ 144 8.1.2. Conflito com a Subcláusula Quinta da Cláusula Primeira do Contrato de Concessão ______ 145 8.1.3. Conflito com a Motivação da Subcláusula Sexta da Cláusula Sétima do Contrato de Concessão 146

8.2. Demais Receitas: Percentual de Despesas e de Margens de Lucro ________________________ 147

8.3. Proposta ________________________________________________________________________ 147

9. BAR ________________________________________________________________________________ 148

9.1. Contribuição para Aperfeiçoamento da Metodologia ____________________________________ 151

9.2. Consistência da proposta da NT e da Concessionária ___________________________________ 155

9.3. Proposta ________________________________________________________________________ 158

10. Base de Remuneração _______________________________________________________________ 159

10.1. Banco de Preços ________________________________________________________________ 159

10.2. Movimentações Pós Laudo ________________________________________________________ 159

ANEXO I :FORMAÇÃO DO MARCO LEGAL __________________________________________________ 160

ANEXO II – PARECER JURÍDICO GOUVÊA VIEIRA ___________________________________________ 163

ANEXO III - MODELOS DEA SIMULADOS PELA ENDESA: _____________________________________ 199

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Sumário Executivo

O 3º Ciclo de Revisões Tarifárias Periódicas das concessionárias de Distribuição ocorre no momento em que as atuais concessões encontram-se na metade de sua execução. Depois de quase 14 anos da assinatura dos primeiros contratos de concessão, e da realização de dois grandes ciclos de Revisões Tarifarias, pode-se dizer que a Regulação do Setor Elétrico Brasileiro obteve grandes avanços e amadurecimento ao longo destes processos.

Nesse período a construção do marco regulatório permitiu à Aneel absorver uma grande quantidade de informações a cerca dos processos, e complexidades, do serviço de distribuição de energia elétrica.

Este aprendizado permitiu ao regulador estabelecer regras mais adequadas ao processo de distribuição de energia, transferindo ao consumidor os ganhos de eficiência alcançados pelos agentes. Como também permitiu às distribuidoras avançarem na melhoria dos seus processos, reduzindo custos e níveis de perdas, aumentando a qualidade na prestação do serviço, o aumento da eficiência nos processos técnico-comerciais e o atendimento da expansão da demanda de energia.

Há a expectativa, portanto, que o processo regulatório continue aperfeiçoando, corrigindo e incorporando, nas metodologias adotadas até então, os ganhos de eficiência verificados, tais como, expansão do processo do faturamento imediato, automação das redes e centros operativos, novas práticas no combate às perdas de energia, entre outros.

Numa direção oposta, verificamos nas propostas constantes da Audiência Publica 040/2010 uma forte ruptura nas metodologias desenvolvidas e aplicadas até então. Simulações realizadas com estas propostas indicam reduções de cerca de 35% do EBITDA das empresas de distribuição no Brasil.

Tal cenário, se mantido, poderá afetar drasticamente a capacidade de investimento das distribuidoras, o que seria crítico principalmente em regiões como o Ceará e o Interior do Estado do Rio de Janeiro que vêm registrando grandes crescimentos de sua economia, requisitando constantemente a expansão de toda a infra-estrutura destas regiões, aceleradas ainda pela proximidade da realização da Copa do Mundo de Futebol em 2014, das Olimpíadas no Rio de Janeiro em 2016, além das expansões necessárias para atender a exploração de Petróleo no Pré-Sal.

De modo simplificado destacamos os principais questionamentos e proposições contidas neste documento.

i) Custos Operacionais: a. A proposta em Audiência Publica abandona o conhecimento adquirido

sobre o serviço de Distribuição de Energia e suas complexidades, tanto pelo Regulador quanto pelas Distribuidoras. Em seu lugar passa a utilizar-se de métodos estatísticos e matemáticos complexos e que ainda não possuem a confiabilidade necessária nos seus resultados, e principalmente em sua aplicação para a definição de Tarifas.

b. O Método estatístico conhecido como Analise da Envoltória de Dados (DEA) tem sido utilizado em alguns países, com o detalhe fundamental de serem regiões com um mercado maduro e com concessões bastante similares. Os resultados obtidos têm sido questionados, principalmente pela alta dependência da qualidade dos Dados utilizados nos estudos, e também

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quanto à falta de robustez quando utilizado na comparação de empresas com grande heterogeneidade.

c. Identificamos na Base de Dados disponibilizados inúmeras inconsistências: utilização de base salarial equivocada (salário no CEARÁ como 50% do Salário praticado no Rio de Janeiro, quando em nossa prática na Ampla e Coelce este valor é da ordem de 15%, o que pode ser verificado na comparação com os salários aplicados na ER do 2º ciclo, que possuiu uma pesquisa salarial como suporte); Dados Constantes de Chuvas para todos os anos da análise; Áreas de Atuação das empresas maiores que as áreas de concessão (para quase 50% da amostra das empresas), e inúmeros outros problemas identificados e descritos ao longo do documento.

d. As inconsistências severas encontradas na base de dados, somadas à

complexidade da ferramenta utilizada, que não apresenta a mesma confiabilidade e robustez dos métodos adotados até então, indicam a necessidade de maiores estudos sobre a utilização destes métodos para a definição de tarifas no setor de distribuição no Brasil.

e. Portanto, em nossa proposta para o 3º ciclo sugerimos a manutenção da

metodologia de Empresa de Referência adotada até então, promovendo o aperfeiçoamento de itens como: a ampliação do faturamento imediato empregado pelas distribuidoras, automação dos centros operativos e frota de veículos no atendimento emergencial; melhores praticas nas atividades comerciais e técnicas, e os custos adicionais oriundos da evolução da regulamentação dos serviços (notadamente a Resolução nº 414/2010).

ii) Fator X:

a. A proposta de cálculo do Fator X abandona a metodologia consagrada e

disseminada do Fluxo de Caixa Descontado (adotado desde o 1º ciclo de Revisões Tarifarias) pela utilização de métodos complexos e, igualmente ao utilizado nos Custos Operacionais, altamente dependente da Base de Dados, que como já mencionado apresenta inconsistências incontornáveis.

b. Adicionalmente, supõe capturar de modo ex-post o ganho de produtividade máxima alcançado pela empresa no ano anterior pelo crescimento exclusivo do mercado ignorando as especificidades de cada concessão que aplicam seus recursos de capital e custeio de forma diferenciada. Ou seja, mais uma vez confunde heterogeneidade com ineficiência.

c. .Com base em simulações das metodologias propostas, utilizando as informações do ciclo anterior, encontramos para Coelce e Ampla, Fatores X na ordem de 6% e 4% ao ano, respectivamente. O quadro abaixo demonstra o que acarretaria a aplicação de tais valores:

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d. Caso esta metodologia fosse aplicada, o investimento que as empresas

poderiam realizar (de modo que a TIR regulatória alcance a WACC estabelecida) representa cerca de 33% do investimento que efetivamente foi realizado (caso da Coelce) e ainda menor do que a Depreciação Regulatória dos seus ativos. O mesmo se verifica na Ampla, ou seja, os investimentos teriam que ficar abaixo da depreciação regulatória. É provável que em concessões com mercados maduros e com baixas taxas de crescimento (que podem até ser encontradas em algumas regiões no Brasil) seja factível a realização de investimentos abaixo da depreciação. Em tal situação, entretanto não estão Coelce e Ampla, ambas com grandes taxas de crescimento de redes em função da expansão da economia nas regiões onde se encontram. E no caso da Ampla a necessidade de investimentos para o combate às Perdas Não técnicas.

e. Pelos motivos expostos: fragilidade da metodologia utilizada, inconsistência dos Dados e indução ao sub-investimento, nossa proposta é a manutenção da metodologia do Fluxo de Caixa Descontado, para a definição do Fator X, onde poderiam se incorporar aprimoramentos que diminuiriam as controvérsias, e os problemas de assimetria, nos seguintes itens:

i. Projeção de Receita por classe de consumo; ii. Projeção de Investimento realizado pela concessionária, com

devolução no ciclo seguinte caso não se realize (metodologia atual) iii. Projeção de Mercado de Venda de Energia: média das taxas de

crescimento verificado nos últimos 4 ou 5 anos (de acordo com o ciclo revisional de cada concessionária).

iii) Perdas Não Técnicas:

a. O Regulador alcançou nos últimos dois ciclos revisionais um grande conhecimento sobre as questões referentes às perdas não técnicas no Brasil. Tanto no que se refere ao nível de complexas variáveis que influem na existência dos problemas, onde nem todas podem ser mensuradas, bem

1.104

1.652

710

1.652

387

959

360

849

-

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

Coelce 2007-2011 Ampla 2009-2014

Investimento realizado no

ciclo tarifario

Investimento considerado no fator X 2º Ciclo

Quota de reintegração

Investimento resultante da nova metodologia

100%

64%

33%35%

100%

100%

51%58%

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como na heterogeneidade do problema. Com características específicas em cada concessão, ou região, diferenças que podem ser verificadas até mesmo dentro de uma única concessão entre cidades e regiões, tratam-se da não linearidade entre Cidade, Estado, Região e País e as diversas variáveis explicativas - desigualdade, violência, cobertura de abastecimento de água, precariedade e inadimplência no setor de credito – na composição dos indicadores de complexidade sócio-econômica que devem ser consideradas

b. Entretanto, demonstrando um recuo em relação ao 2º ciclo, a proposta de alteração metodológica se concentra apenas na definição das metas regulatórias dos percentuais de Perdas e não mais na avaliação e discussão dos recursos necessários, de O&M e de investimentos, às respectivas metas regulatórias.

c. Conforme o aprendizado ao longo deste período, o combate às perdas não técnicas requer a adoção de medidas as mais variadas, e adequadas às características de cada região. Ao mesmo tempo em que este combate requer a sinalização tarifária adequada para a sua redução.

i. Como exemplo, podemos citar o caso da Ampla, que no último ciclo

tarifário demonstrou que a redução de 4,2 p.p nas perdas de energia (entre 2003-2008) propiciaram ao consumidor um beneficio tarifário de 3,5%. Entretanto tal resultado só foi alcançado com investimentos na ordem de MMR$ 1.000 (cerca de 30% da Base de Remuneração), que não seria factível de realização se não houvesse a devida sinalização tarifária (via fator X e Empresa de Referencia).

d. Assim, a continuidade dos programas de combate às perdas de modo

eficaz só é possível com a adequada previsão tarifária de recursos em investimentos e custos, adequados às trajetórias regulatórias de perdas que forem definidas. Sendo assim, propomos a manutenção da metodologia adotada no 2º ciclo de revisões, com as devidas adequações e aprimoramentos alcançados com a evolução tecnológica das práticas de combate às Perdas Não-Técnicas.

iv) Incentivo Tributário SUDENE e Cálculo da Taxa WACC:

a. Quanto ao incentivo tributário concedido às Empresas que atuam nas regiões da SUDENE e SUDAM:

i. O Incentivo Tributário mencionado na proposta da AP foi concedido com base na legislação em vigor, que permite às empresas que realizaram com recursos próprios a ampliação ou modernização de suas instalações serem isentas do pagamento de parte do Imposto de Renda devido, por um determinado período. A proposta do Regulador pressupõe a possibilidade de capturar este incentivo concedido pela Lei, e equivocadamente repassá-lo às tarifas.

ii. O efeito desta isenção não extingue a obrigação das concessionárias

com o imposto devido, pois estes recursos obrigatoriamente têm de

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ser utilizados na sua atividade fim (investimentos, custeio, capital de giro, etc..), não podendo ser distribuídos aos sócios, o que de fato impede o aumento da rentabilidade dos agentes. Quando da dissolução daquela sociedade o imposto devido deve ser pago.

iii. Constata-se, portanto que o efeito da Isenção Tributária não pode

ser repassado à tarifa: primeiro porque este repasse reduziria a rentabilidade destas empresas, uma vez que não podem dispor dos recursos relativos à isenção, e em segundo porque os benefícios concedidos por Lei não podem ser revogados por atos administrativos. Para dar suporte a este entendimento este documento apresenta parecer do Tributarista Dr. Luiz Henrique Barros de Arruda, do escritório Gouvêa Vieira.

b. Quanto ao cálculo da Taxa Wacc:

i. A proposta apresentada traz alterações metodológicas significativas no cálculo da taxa WACC. Dentre elas, destacamos a exclusão do Risco Regulatório, Risco Cambial, utilização da Mediana nas séries históricas ao invés das Medias como nos ciclos anteriores, cálculo dos Betas e do Risco de Mercado.

ii. Como resultado, a Taxa Wacc regulatória definida apresenta sub valoração que a coloca no menor patamar entre as econômicas da America do Sul. Podemos compará-la, por exemplo, com a Taxa Wacc aplicada no Chile de 8,3% a.a (real depois de impostos) que se mantém a mesma desde 1982, em um país reconhecidamente como de menor risco na America do Sul.

iii. Deste modo, a contribuição que apresentamos neste documento

propõe dentre outros:

a) Adequação do Prêmio por Risco de Mercado – PRM b) Adequação do Risco Sistemático (Beta do negócio) utilizado no cálculo do CAPM c) Inclusão de um prêmio de risco regulatório d) Uso da média para o cálculo do prêmio de risco país e) Adequação do prêmio de risco de crédito à realidade do setor

v) Outras Receitas:

a. Ultrapassagem de Demanda e Energia Reativa:

i. Relativamente às receitas de ultrapassagem de potência e Energia Reativa, há expressa previsão contratual de que tais receitas não devem ser consideradas nas receitas anuais de fornecimento das distribuidoras.

ii. A Lei 8.987/95 (art. 11/§único) deixou expressa a possibilidade das

distribuidoras, com vistas a favorecer a modicidade tarifária, valerem-

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se de outras receitas, referindo-se a elas como receitas alternativas, complementares, acessórias ou de projetos associados

iii. O repasse à modicidade tarifária, referido nos contratos de concessão

está circunscrito às receitas de atividades alheias à concessão, neles denominadas como “outra atividade empresarial” e para fatos, naturalmente, supervenientes ao momento da celebração dos contratos. O que não é o caso da Ultrapassagem de Demanda e Energia Reativa que constituem o serviço;

iv. O argumento constante na Nota Técnica nº 266/10, quanto à suposta

inexistência de custos relacionados a algumas das receitas, por ela referidas como complementares e atípicas, não autoriza sua captura. Deixando-se de lado esta questão, dado que o serviço foi contratado no regime pelo preço, ainda que se tratassem de receitas sem despesas, integrariam o equilíbrio econômico-financeiro inicial do contrato.

b. Com respeito às demais Outras Receitas:

i. A análise apresentada na proposta em Audiência Publica, não

considera adequadamente o balanço de Receitas/Despesas real destes serviços.

ii. Como a utilização destas receitas é o de incentivar sua realização para contribuir com a modicidade tarifária, torna-se fundamental que a concessionária de distribuição possa no momento de sua revisão tarifaria, apresentar seu balanço de receitas e despesas, de modo que a captura para a modicidade tarifaria não inviabilize economicamente o serviço.

De modo geral, nossas contribuições destinam-se a valorizar o caminho percorrido na regulamentação do Setor Elétrico Brasileiro, com processos tarifários baseados nos desafios enfrentados pelas distribuidoras, das realidades específicas de cada concessão e nas informações adquiridas neste processo, tanto pelo Regulador quanto pelas Distribuidoras.

Por fim, não parece razoável supor que uma eficaz regulamentação possa dispor da realidade da prestação do serviço de distribuição, para basear a sustentabilidade de segmento tão crítico à infraestrutura do País, em métodos estatísticos que fogem ao senso comum, e que não possuem a mesma confiabilidade e robustez dos métodos empregados até então.

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1. Introdução

A discussão inicial a respeito das metodologias para os processos revisionais de tarifas se deu de forma intensa entre 2002 e 2003. Na época, além de extensos estudos do que se praticava pelo mundo e o envolvimento de várias consultorias e universidades, houve divergências entre as distribuidoras e a Aneel, ocorrendo inclusive vários recursos administrativos e até mesmo ações em instâncias judiciais.

No 2o Ciclo de Revisões Tarifárias Periódicas (2º ciclo), a Aneel ratificou as metodologias estabelecidas em 2003, promovendo os aperfeiçoamentos necessários. Para discussão desses aprimoramentos, instaurou audiência pública que levou cerca de 1 ano para seu término, culminando na publicação da resolução nº 338/08.

Desse modo, a despeito das divergências citadas, durante 2 ciclos tarifários, que compreende um período de 8 a 10 anos, existe um conjunto de metodologias, critérios, procedimentos, regras e parâmetros de eficiência estabelecidos e praticados para a revisão das tarifas de energia.

Nesse período, a construção do marco regulatório permitiu à Aneel absorver uma grande quantidade de informações a cerca dos processos e complexidade do serviço de distribuição de energia elétrica.

Este aprendizado permitiu tanto ao Regulador estabelecer regras mais adequadas ao processo de distribuição de energia, transferindo ao consumidor os ganhos de eficiência alcançados pelos agentes, quanto a distribuidora avançar na melhoria dos seus processos, reduzindo custos e níveis de perdas e aumentando a qualidade na prestação do serviço, a eficiência dos processos técnico-comerciais e atendimento da expansão da demanda.

Há expectativa, portanto, que o processo regulatório continue aperfeiçoando, corrigindo e incorporando nas metodologias adotadas até então os ganhos de eficiência verificados, tais como, expansão do processo do faturamento imediato, automação das redes e centros operativos, novas práticas no combate às perdas de energia entre outros.

No entanto, as propostas apresentadas nesta audiência pública (AP040) pressupõem rupturas drásticas nas metodologias adotadas, provocando resultados muito distantes da realidade das empresas.

De fato, estas propostas deixam de lado a experiência acumulada sobre os processos e atividades que compõem os serviços de distribuição de energia elétrica para utilizar ferramentas estatísticas complexas que não fornecem o mesmo grau de confiabilidade que os processos adotados até então, pois se baseiam em teorias ainda em desenvolvimento cujos resultados na definição tarifária de serviços públicos ainda carecem de maiores testes quanto a sua eficácia.

Ao analisar os fundamentos, conceitos e objetivos que em tese orientaram a proposta submetida à audiência pública, onde se destacam: incentivos à eficiência, redução da assimetria da informação, transparência e reprodutibilidade, estabilidade regulatória, incentivos à qualidade e redução de perdas e simplificação do método, pode-se tecer algumas considerações:

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a) Incentivos à eficiência: capturar eficiência média

Na teoria de regulação econômica de monopólios existem algumas formas de modelos regulatórios, entre os quais se destacam: Custo do Serviço, RevenueCap e PriceCap.

No regime por custo do serviço, a concessionária faz jus aos custos prudentes incorridos na prestação do serviço público. A essência da regulação pelo custo do serviço, e provavelmente seu principal problema, reside no fraco incentivo à gestão eficiente dos custos, resultado da equalização da receita requerida com o custo total da concessionária.

O regime Revenue Cap caracteriza-se pela definição de uma receita garantida que a concessionária tem a certeza de seu recebimento, independentemente do mercado realizado ou do fator de utilização dos seus ativos. O setor de transmissão brasileiro adota esse regime, no qual é estabelecida uma Receita Anual Permitida (RAP) capaz de cobrir os custos (operacionais, remuneração e depreciação) da prestação do serviço, sendo o recebimento dessa RAP garantida à concessionária, não importando o fluxo de potência efetivo verificado.

Por sua vez, o Price Cap foi o regime econômico-financeiro adotado pelo legislador, portanto definido em Lei, para as concessões de distribuição de energia elétrica no Brasil, conforme expresso nas Leis no 8.987/1995 e no 9.427/1996. Esse regime caracteriza-se pela fixação das tarifas máximas no contrato de concessão, sendo revisadas ou reajustadas nas condições do respectivo contrato mediante ato específico da ANEEL. Nesse regime, caracterizado pelo forte incentivo à operação eficiente, o Poder Concedente define a priori um conjunto de regras expressas no contrato de concessão e, se a operadora for mais eficiente que o modelo adotado no mercado regulado, ela se apropria dessas diferenças de rendas. Uma forma de compartilhar parte dos ganhos de eficiência com os usuários do serviço concedido é a introdução de mecanismos, como o denominado Fator X.

Cabe mencionar que somente o formalismo de realizar revisões tarifárias a cada 4 anos (ou 5 anos) e de o Regulador homologar as tarifas não caracteriza necessariamente um regime Price Cap. Além dos aspectos formais, devem ser analisados também os pressupostos que estão sendo atingidos, como por exemplo o forte incentivo à operação eficiente.

Em relação a esse aspecto, a metodologia proposta para os custos operacionais subverte a motivação do incentivo. No 1º e 2º ciclos de revisão, os custos operacionais regulatórios eram determinados por meio da Empresa de Referência - ER, associada à análise de consistência global, que se caracterizava conceitualmente por considerar o nível de eficiência setorial médio no início de cada ciclo tarifário. Ou seja, repassava aos consumidores os ganhos médios de produtividade que o setor de distribuição de energia elétrica incorreu até o início do novo ciclo.

Já para o 3º ciclo a proposta altera o seu critério de repasse de ganhos médios de produtividade e pretende repassar os ganhos máximos de produtividade, uma vez que acrescenta aos Custos Operacionais regulatórios atualizados um benchmarking feito por meio da metodologia do Análise Envoltória de Dados - DEA em 2 estágios.

A principal característica do DEA é o fato de que o seu resultado é um ranking em que as empresas são posicionadas em termos percentuais em relação as mais eficientes. Assim, as mais eficientes são pontuadas em 100%. Para essas empresas, a tendência é o repasse de seus custos reais para a tarifa. As demais empresas, consequentemente, são pontuadas em percentuais menores, com base em sua distância em relação às mais eficientes. Para elas, há um corte regulatório em seus custos reais, proporcional à sua posição percentual de eficiência.

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Portanto, em vez de fazer o compartilhamento dos ganhos de produtividade nos custos operacionais entre concessionária e consumidores, a proposta faz a transferência para os consumidores das distribuidoras dos ganhos máximos de produtividade, verificados em apenas um grupo de empresas.

Desse modo, a mudança de compartilhamento dos benefícios para repasse às tarifas dos ganhos máximos de produtividade vai contra o pressuposto do incentivo, visto que as que tiveram desempenho máximo terão apenas reconhecimento tarifário de boa parte de seus custos reais, enquanto todas as demais, inclusive as que tiveram desempenho superior à média setorial, serão severamente penalizadas.

O compartilhamento dos ganhos de produtividade médios auferidos pela distribuidora já foi abordado no 2º ciclo, também, como forma de estimar a evolução dos custos operacionais no fluxo de caixa descontado ao longo do ciclo tarifário.

Este assunto foi tratado na Nota Técnica nº 350/2007-SRE/ANEEL, cuja transcrição dos principais pontos encontra-se abaixo:

121. Para obtenção do ganho médio de produtividade utilizou-se uma regressão linear cujo coeficiente expressa diretamente a medida desejada, uma vez que a variável dependente (R$/UC) está expressa em logaritmo.(grifo nosso)

123. Por fim, uma vez conhecido o ganho médio de produtividade das empresas resta definir qual o tratamento regulatório a ser adotado. Para isso, propõe-se a utilização de um índice de produtividade de -1,35%, de modo a compartilhar com os consumidores 50% dos ganhos de produtividade esperados. (grifo nosso)

Dessa forma, de maneira coerente com o regime de regulação por incentivos,no 2ºciclo o entendimento era de compartilhar 50% da produtividade média com os consumidores.

Diante das análises feitas, verifica-se que a metodologia proposta não é coerente com a regulação do tipo Price Cap. Contrariamente, a proposta se aproxima do regime de regulação por custo do serviço, uma vez que o incentivo à eficiência é fraco.

Contudo, com base nas disposições legais do setor elétrico, pode-se concluir que o regime tarifário é aquele do serviço pelo preço, destinado a incentivar a concessionária à eficiência e à minimização de custos, a exploração do serviço “por conta e risco” e, em contrapartida, assegurar a absorção de seus ganhos de “eficiência empresarial e competitividade”.

Em outras palavras, a essência da regulação pelo Price Cap é manter fixo por um período o preço de prestação do serviço para a concessionária de modo a que se possa buscar processos mais eficientes e, em contrapartida, se apropriar de ganhos advindos da diferença entre a receita e os custos (maiores detalhes no Anexo I).

A atual proposta sugere o repasse integral da média das produtividades máximas entre os anos, uma vez que utiliza somente o vetor da decomposição relacionado à evolução técnica. Ainda que utilize a média das produtividades máximas, o resultado não deixa de ser produtividade máxima setorial do período analisado.

Assim, além de ser incoerente com o Price Cap, o repasse integral do ganho máximo de produtividade aos consumidores, aplicado sobre os custos operacionais e Fator X, vai significar, na maioria dos casos, perda de remuneração definida como eficiente pelo Regulador, afetando com isso o equilíbrio econômico-financeiro da concessionária.

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b) Redução da assimetria da informação

As notas técnicas em audiência pública alegam que as metodologias do 2º ciclo utilizam projeções futuras de variáveis, que provocam muitas discussões sem que, contudo, todas as informações necessárias para tomada de decisão estejam disponíveis. Portanto, propõe-se basear em dados realizados, o que implica na hipótese de que o futuro será basicamente igual ao passado, fato esse que pode não ser realidade para muitas concessionárias do Brasil.

Entretanto, cabe ressaltar que essa suposta assimetria vai sendo reduzida à medida que revisões tarifárias vão sendo realizadas. No caso brasileiro, ocorreram dois ciclos de revisão tarifária, produzindo para todos os agentes um volume considerável de informações e de conhecimentos, o que mitiga sobremaneira a suposta assimetria. Além do fato de a Agência dispor da competência fiscalizadora, permitindo, assim, um painel comparativo entre os diversos agentes.

Mais especificamente, os pontos onde poderia ocorrer assimetria de informações de maneira mais acentuada são as projeções de mercado e de investimento.

Com relação aos métodos de projeção de mercado utilizados no 2ºciclo a Nota Técnica n.º 351/2007-SRE/ANEEL concluiu:

76. As projeções informadas durante o processo de revisão serão analisadas observando-se os seus valores históricos e por meio de “modelos de séries de tempo”, haja vista a reconhecida robustez metodológica e estatística desses modelos. Importa ressaltar que a análise por séries de tempo não exclui a possibilidade de serem combinadas a outras metodologias válidas. (Grifo nosso)

Estes modelos de previsão de séries temporais são robustos e baseiam-se, por muitas vezes, em uma série de dados de mais de 30 anos com a inclusão de variáveis explicativas, como o PIB por exemplo. Dessa forma, o fenômeno de assimetria da informação vai sendo mitigado na medida em que a regulação econômica for amadurecendo.

Outro ponto que deve ser destacado é que a própria metodologia utilizada, mesmo que de forma indireta, propõe uma projeção de mercado para definição das produtividades. Ora, se a definição da produtividade a ser aplicada a partir da data do reajuste baseia-se no crescimento de mercado dos dois últimos anos, isso nada mais é do que uma simplificação de uma projeção de mercado. Simplificação esta bem menos robusta do que a utilização de métodos de previsão de séries temporais, com uma longa base de dados e com a possibilidade de utilização de várias variáveis explicativas.

Com relação à projeção de investimentos, houve aperfeiçoamentos no 2ºciclo, cujo maior objetivo explícito era o da redução da assimetria de informações. Nesse contexto, a principal mudança no Fator X do 2º ciclo foi a criação de um mecanismo onde a própria empresa declara suas melhores projeções de investimentos, considerando suas necessidades e suas reais expectativas de desembolsos financeiros, impondo-se apenas a restrição de o valor resultante do Fator X não ser negativo.

Adicionalmente, foi adotada uma sistemática de avaliação dos investimentos a posteriori, com aplicação de um fator redutor de Parcela B da próxima revisão tarifária, somente para os casos de violação do limite estabelecido.

A hipótese da projeção do futuro baseada apenas no passado é muito temerária, principalmente no Brasil. O país vem passando por grandes mudanças nos últimos anos e tais mudanças ocorrem de forma muito heterogênea entre suas regiões. Para se ter uma

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idéia, basta observar o período de crise ocorrido em 2008: concessões onde há grande predomínio de consumidores industriais sofreram fortemente os efeitos da crise, enquanto que naquelas em que predomina basicamente consumidores residenciais as reduções não foram tão substanciais.

Vale lembrar que, a vitória do novo Governo ocorreu fundamentada em uma proposta desenvolvimentista, fato que poderá ter efeitos significativos e diferentes nas diversas concessões.

Com isso, uma vez que o negócio de distribuição sofre influência direta e proporcional desse dinamismo heterogêneo, escapar da discussão a respeito do cenário e característica em cada concessão pode acarretar equívocos relevantes, para mais ou para menos, provocando desequilíbrios entre a receita adequada para a distribuidora e a tarifa justa para os consumidores.

c) Transparência e reprodutibilidade

A proposta utiliza um conjunto de conceitos e teorias, principalmente no campo da estatística e da matemática, que não são corriqueiras.

Com relação aos dados disponibilizados pode-se verificar inúmeras inconsistências não só nos próprios dados bem como na exclusão de algumas informações - que serão melhor detalhadas ao longo desta contribuição - comprometendo a reprodutibilidade e a transparência dos resultados encontrados.

Cabe ressaltar que nem toda a base de dados está disponível. No caso, por exemplo, dos salários a base de dados não foi disponibilizada sob o argumento de que é de caráter sigiloso e reservado, de acordo com o disposto na Lei 8.159/1991, regulamentada pelo Decreto nº 4.553/2002 e termo de confiabilidade assinado entre Aneel e Ministério do Trabalho.

Assim, o fato de ser baseado em métodos estatísticos e a ausência de toda a base de dados torna a reprodutibilidade dos resultados uma grande barreira para grande parte da sociedade.

d) Simplificação do método

A proposta apresentada afirma que a metodologia da Empresa de Referência adotada nos ciclos tarifários anteriores não estava errada e que uma das motivações básicas da alteração seria a complexidade da metodologia existente.

A esse respeito, tem-se que complexidade não é o termo mais correto para se caracterizar a metodologia, pois a Empresa de Referência é um conceito de entendimento consagrado que, apesar de necessitar de um grande número de informações pertinentes às atividades de distribuição de energia elétrica, não apresenta maiores dificuldades em sua aplicação. O que se poderia dizer de fato é que se trata de um procedimento trabalhoso.

Já a proposta para o 3º ciclo tem sua aplicação operacional baseada principalmente em um conjunto de tabelas. Entretanto, até se chegar a essas tabelas, foi utilizado um conjunto de conceitos e teorias, extremamente complexo e pouco intuitivo. Apenas como exemplo, podem-se citar os conceitos de: índice de Tornqvist, índice de Malmquist, Decomposição de

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Produtividade de Ray e Desli, Fare at al, de Simar e Wilson e Análise Envoltória de Dados – DEA de 2 estágios.

Esses modelos já foram apontados no 2º ciclo com seguintes conclusões:

A estimativa de produtividade pelo Índice de Tornqvist possui elevada necessidade de informações e média complexidade. Já o método de Malmquist possui elevada complexidade e elevada necessidade de informações.

Assim, a proposta para o Fator X para o 3º ciclo não atinge o objetivo principal: a simplicidade. Muito pelo contrário, é uma proposta que se origina de modelos estatísticos e matemáticos complexos e com muito pouca intuição econômica, afastados da realidade, do negócio e do serviço de distribuição de energia elétrica.

Sendo, portanto, o oposto do fluxo de caixa descontado (metodologia do 2ºciclo), que representa e identifica as variáveis econômicas e de mercado da concessionária (receitas, custos, mercado, número de consumidores, investimentos, ativos elétricos, base de remuneração, amortização, remuneração, receitas irrecuperáveis, custo de capital e taxa interna de retorno – TIR).

e) Estabilidade regulatória

O diagnóstico do que foi feito até o segundo ciclo de revisão tarifária é notadamente positivo, pois de modo geral, a qualidade do serviço prestado melhorou sensivelmente, a expansão da demanda foi atendida e perdas elétricas e inadimplência foram combatidas.

Portanto, nada mais razoável que o 3º ciclo continuasse trilhando o mesmo caminho escolhido em 2003 e aperfeiçoado no 2º ciclo, ou seja promover aperfeiçoamentos e correções em questões que estariam eventualmente equivocadas, em aspectos da metodologia que não mais se encaixam no atual momento socioeconômico do País, ou até mesmo incorporar eventuais mudanças ocorridas no negócio de distribuição de energia elétrica.

Entretanto, não foi esse o caminho adotado para a proposta metodológica para o 3º ciclo. Para algumas das metodologias, houve a proposição de ruptura radical em relação ao que havia sido estabelecido.

Tais mudanças provocam perdas significativas ao setor de distribuição de energia elétrica restringindo a capacidade de investimento das empresas, não podendo ser vistas apenas como mudanças nas ferramentas de aplicação das metodologias.

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f) Incentivo à Qualidade e Redução de Perdas

O custo de combate às perdas e de melhora da qualidade do serviço varia muito entre as concessionárias, uma vez que dependem das características da área de concessão, do nível de perdas e qualidade que ela já se encontra, entre outros. Tal fato tanto é verdadeiro que, por exemplo, para a questão das perdas não técnicas é considerada em sua metodologia específica a correlação entre as características socioeconômicas da área de concessão e o nível de perdas. Além disso, é sabido que quanto menores são as perdas e quanto maior a qualidade do serviço, mais difícil e mais custoso é melhorar esses níveis.

O ajuste proposto para considerar a questão das perdas não técnicas e da qualidade do serviço não se mostra razoável, uma vez que não é feita qualquer consideração sobre os custos e investimentos efetivamente necessários para cada distribuidora promover as melhorias em seus processos.

Assim, ao longo deste documento demonstraremos que as inovações metodológicas introduzidas na Audiência Publica 040/2010 abandonam métodos consagrados e consolidados nos processos regulatórios e o conhecimento da realidade do serviço de distribuição, e em seu lugar utilizam-se de métodos estatísticos complexos, que são totalmente dependentes de uma Base de Dados consistente e confiável, o que como veremos adiante, não se verifica nas informações disponibilizadas pelo Regulador, e que deram suporte aos métodos apresentados. Os graves problemas identificados na Base de Dados, aliados à limitação das metodologias propostas em tratar as especificidades das concessões no Brasil, dado a sua grande variedade e dispersão, orientam nossas propostas no sentido da manutenção das metodologias utilizadas até então, aplicando os aprimoramentos necessários para adequá-las às evoluções obtidas pelas distribuidoras ao longo do último ciclo tarifário.

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2. Ano teste

A nota técnica propõe a alteração do procedimento adotado nos ciclos revisionais anteriores para definir o período de observação do Ano-Teste por dois principais motivos1:

Redução da assimetria de informação, haja vista o uso de dados realizados ao invés de dados projetados;

Simplicidade operacional, pois dispensa o uso de complexos modelos de projeção.

Como já dito anteriormente, cabe mencionar que a utilização de dados projetados em detrimento de dados realizados não necessariamente deve ser caracterizada como assimetria de informação.

Alega, também, que2:

Para assegurar o princípio de que no período de vigência das tarifas a receita iguale os custos eficientes, é necessário aplicar uma medida de produtividade para o caso de mercado realizado;

A escolha de um ano-teste realizado ou projetado não representa mudança na forma como os ganhos de produtividade são compartilhados com os usuários;

Há equivalência das duas opções, independente das diferenças operacionais, nas principais diretrizes da regulação econômica do setor de distribuição.

Com essa proposta, o principio de equilíbrio estabelecido na data da revisão não é mantido. Nos dois primeiros ciclos revisionais a Agência manteve a seguinte interpretação sobre as condições de equilíbrio econômico-financeiro estabelecidas no ano-teste:

“A variação física dos insumos e dos ativos e a variação de preços dos mesmos ao longo do ano-teste constituem questões diferentes que requerem tratamentos distintos. Inicialmente, convém esclarecer que as quantidades de insumos e de ativos, bem como seus preços unitários considerados ... foram atualizados para a data de reposicionamento tarifário de cada concessionária de distribuição. No que se refere à variação física de insumos e de ativos ao longo do ano-teste, isto está devidamente contemplado no cálculo do Fator X.

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(destacamos)

Independente dos métodos e ferramentas utilizados, o referencial de equilíbrio era estabelecido na data de reposicionamento tarifário. Ademais, as variações físicas de insumos e ativos ao longo do ano-teste e suas implicações cotejadas com as mensurações de ganhos de produtividade eram operadas no cálculo do Fator X que, por sua vez, era aplicado ao final do período anual de vigência das tarifas estabelecidas na data de revisão, ou seja, na data do reajuste anual subseqüente.

Desta forma, fica nítido que a presente proposta traz alteração no conceito de equilíbrio ao invés da manutenção do referencial de equilíbrio.

A forma escolhida para operar o ano-teste passado muda estruturalmente a maneira de compartilhar o ganho de produtividade, pois antecipa seus efeitos para a data da revisão, ou

1 Nota Técnica 269/2010-SRE/ANEEL, de 25/08/2010, §§ 85 e 86, fls. 18.

2 Nota Técnica 269/2010-SRE/ANEEL, de 25/08/2010, §§ 91, 100 e 105.

3 Nota Técnica “Respostas e Esclarecimentos da ANEEL às contribuições e comentários recebidos nas

Audiências Públicas sobre as Revisões Tarifárias Periódicas”, de 15/09/2003

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seja, antecipa materialmente o efeito do fator X que somente deve ocorrer na data do primeiro reajuste subseqüente.

A natureza do compartilhamento da produtividade do Ano-Teste Futuro não é equivalente ao da proposta para o Ano-Teste Passado. No primeiro, o ganho de produtividade apropriado à modicidade tarifária ocorria pelo ganho de escala do mercado projetado que, consequentemente, reduzia o custo médio das tarifas.

Para este 3º ciclo, a componente Pd será estabelecida, ao final, pelos ganhos estimados de evolução técnica. Para não restar dúvida da distinta natureza, cabe registrar que na análise da decomposição do ganho médio de produtividade a própria Agência reconhece que “... os ganhos de escala se mantiveram razoavelmente constantes, alcançando valores próximos a 0%.”4

Em suma, a forma proposta pela ANEEL traz, de fato, muito mais do que ajustes operacionais. Revela-se em significativa alteração conceitual, contrariando as condições legais pactuadas nos contratos de concessão.

4 Nota Técnica 267/2010-SRE/ANEEL, de 25/08/2010, § 126, fls 20.

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3. Custos Operacionais

Segundo a proposta, para focar a discussão no nível global de custos e não se ater a detalhes de cada atividade da distribuidora, evidenciar o nível de qualidade do serviço e das perdas não técnicas no processo de definição das tarifas e buscar uma metodologia que minimize controvérsias em sua aplicação, concentrando as discussões na definição do modelo, propõe calcular os custos operacionais, conforme detalhes a seguir:

Etapa 1 – valor da Empresa de Referência da 2a revisão tarifária atualizada pelo crescimento de rede

e de clientes e reduzido em função de uma produtividade média setorial realizada;

Etapa 2 – Meta a ser atingida no último ano do 3º ciclo. Essa meta nada mais é do que uma parte dos custos operacionais reais da concessionária. As concessionárias ranqueadas como mais eficientes são glosadas em uma pequena parte de seus custos reais, enquanto que as ranqueadas como mais ineficientes têm uma penalização maior.

Como mencionado anteriormente, a proposta apresentada abandona o conhecimento do serviço de distribuição e as especificidades da distribuição e propõe utilizar método estatístico como DEA. Nos itens a seguir, serão feitas considerações a respeito da proposta apresentada nesta audiência pública.

3.1. Análise Envoltória de Dados - DEA

Realizar comparação entre empresas (benchmarking) é uma forma de determinar os parâmetros de eficiência operacional. Nesse contexto, existem duas técnicas principais que podem ser adotadas para fins regulatórios: (i)bottom-up; e (ii) top-down.

Para proceder à escolha da técnica de benchmarking a ser adotada, devem ser considerados os objetivos da aplicação, a quantidade e qualidade das informações disponíveis, as características das concessões e as diferenças entre elas. Cada aplicação tem vantagens e desvantagens, e não há consenso na literatura sobre a melhor forma de estimar os custos operacionais. De fato, muitos defendem que as técnicas de benchmarking deveriam ser consideradas como complementares, e não substitutas.

O método bottom-up foi adotado nos dois primeiros ciclos tarifários das distribuidoras de energia elétrica do Brasil, onde os níveis de Custos Operacionais eficientes foram estabelecidos com base na concepção de uma Empresa de Referência operando em cada uma das áreas de concessão, respeitando as suas particularidades.

Uma das vantagens desse método é fornecer ao Regulador maiores informações sobre a atividade regulada, pois induz os prestadores do serviço a revelar informações sobre os custos em que incorrem e a revelar as particularidades da sua área de concessão, que não seriam captadas caso o Regulador se ativesse apenas em estabelecer parâmetros de custo mais gerais.

Outra vantagem consiste no fato de o desenho metodológico fornecer um referencial de gestão para as empresas, o que lhes permite identificar os processos e atividades em que é possível buscar maior eficiência.

Os métodos top-down, diferentemente, não se preocupam em determinar quais os processos produtivos da atividade em análise. Existem duas abordagens top-down distintas

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que podem ser seguidas: a abordagem econométrica (modelos paramétricos) e a abordagem de programação matemática (modelos não paramétricos).

Os modelos paramétricos são aqueles que, com base em dados de insumos e produtos de várias empresas, estimam uma função matemática que explica a relação entre eles.

Os modelos não paramétricos, por sua vez, se baseiam em programação matemática. Entre os modelos não paramétricos existentes, encontra-se a Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA).

O método DEA é baseado em programação linear e busca medir a eficiência das empresas a partir da estimação de uma fronteira de possibilidades de produção.O DEA identifica a fronteira da melhor prática das empresas do setor e estima índices de eficiência relativa entre as empresas menos eficientes e a fronteira. Todos os desvios com relação à fronteira são considerados ineficiências. O índice assume o valor de 1 para as unidades com maior eficiência e menos de 1 se combinações alternativas de insumos/produtos são indicadas como ineficientes.

Os dados necessários se constituem numa lista de dados de entrada (inputs) e saída (outputs), sendo que escolhas diferentes de entradas e saídas podem conduzir a resultados diferentes.

As empresas adotadas em uma análise DEA devem ter em comum a utilização dos mesmos insumos e produtos, devem ser homogêneas e ter autonomia na tomada de decisões. Com relação às variáveis, cada uma, individualmente observada, deve operar na mesma unidade de medida em todas as empresas, mas podem estar em unidades de medida diferentes entre si.

Na utilização do DEA é não assumida nenhuma hipótese a respeito de distribuições de probabilidade, nem de uma função de produção específica. Também não é imposta uma relação matemática entre variáveis de entrada e de saída. Por outro lado, o DEA tem grande sensibilidade a erros de medida. Além disso, o método não permite verificar as variáveis determinantes das ineficiências estimadas e necessita que seja assumida alguma hipótese sobre o retorno de escala.

É importante lembrar que o DEA é uma técnica recente utilizada essencialmente em países desenvolvidos e em setores já maduros, onde as observações são homogêneas e diretamente comparáveis, os dados são validados, entre outros. Por esse motivo, sua aplicação em outras áreas de conhecimento e em outros países deve ser feita com cautela.

3.1.1 Aplicabilidade do DEA

Existem diversas dificuldades relacionadas à utilização do método do DEA de maneira geral. Segundo Irastoza5, esse método possui muito mais problemas que vantagens, entre os quais cabe citar:

5 IRASTOZA, Veronica. Benchmarking for Distribution Utilities: A Problematic Approach to Defining Efficiency.

The Electricity Journal. 2003.

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a) Partes não Explicadas são Vistas como Ineficiências

Os resultados do DEA estão sujeitos a interpretações incorretas uma vez que a diferença entre a pontuação de uma determinada empresa e a pontuação ótima 1 pode ser resultado de fatores que não são capturados no modelo. Uma pontuação no DEA de 75% não significa necessariamente que 25% dos custos são devidos à ineficiência, mas sim que o modelo não explica alguns dos custos reais. As pontuações do DEA medem não só as ineficiências da empresa como também as ineficiências do modelo.

b) O DEA é Sensível ao Número de Variáveis

O DEA é sensível ao número de insumos, produtos e variáveis de controle. Adicionar variáveis nunca diminui a pontuação do DEA e, portanto, dá às empresas uma chance de explicar melhor seus níveis particulares de custos. Se o modelo incluir muitas variáveis, mas somente uma pequena amostra de empresas, todas as empresas poderão contar com pelo menos uma das variáveis de resultado para explicar seus custos. Tal modelo colocaria muitas empresas na fronteira ou perto dela.

Para prevenir variações nas pontuações, o número de variáveis explicativas tem que ser restrito. Contudo, esse tipo de modelação não considera todos os fatores específicos que afetam os custos de cada uma das empresas.

c) Os Outliers Podem ser Identificados como Eficientes

O DEA identifica as observações que estão na “fronteira” e cria uma comparação para cada empresa, por meio da identificação do ponto da fronteira que se encontra mais próximo. Entretanto, algumas empresas tendem a ser outliers. Os dados dessas empresas fazem com que elas fiquem na extremidade do grupo, mas isso pode ser resultado de condições excepcionais positivas (ex: uma empresa cuja área de concessão é predominantemente plana, enquanto as demais empresas do grupo possuem topografia mais acidentada). Uma vez que estão na extremidade do grupo, há grandes chances dessas empresas serem identificadas como parte da fronteira, sendo elas eficientes ou não.

d) Os Resultados do DEA não Podem ser Testados Estatisticamente

Os resultados do DEA não podem ser testados estatisticamente para avaliar se são robustos ou não. Isso significa que a confiabilidade dos resultados é desconhecida.

e)Suposição de Plena Possibilidade Substituição entre Insumos e Produtos

O DEA tenta maximizar a relação produto/insumo de cada empresa por meio da introdução de ponderadores nesses parâmetros. Isso pressupõe que nas empresas reais é possível fazer quaisquer combinações de insumos e produtos, e a qualquer proporção. Contudo, não é razoável supor que nas empresas de distribuição de energia elétrica, possa ser feita, por

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exemplo, uma redução drástica nos insumos de operação e manutenção sem que haja uma degradação nos níveis de qualidade do serviço prestado.

Como exemplo de problemas na aplicação do DEA para fins regulatórios e das suas conseqüências pode-se citar os casos dos setores elétricos da Holanda e da Austrália.

Experiência da Holanda

Em 2000, o Dutch Electricity Regulatory Service (DTe) realizou um benchmarking com base no método do DEA para determinar o Fator X do negócio de distribuição de eletricidade do país e, portanto, as receitas que as empresas tinham permissão para receber.

O DTe não baseou as receitas em medidas diretas dos custos reais. Ao invés disso, ele calculou as receitas estimadas dos distribuidores em 2000, excluindo elementos não-gerenciáveis (ex: alterações de taxas pela companhia de transmissão), e então ajustou os custos gerenciáveis estimados para normalizar as taxas de depreciação e fixar uma taxa de retorno única. Em seguida, multiplicou os custos gerenciáveis das empresas pelas pontuações do DEA para obter as metas de custo para 2003.

Por fim, o Regulador considerou os custos gerenciáveis calculados para 2003 e os ajustou de forma a inserir outra taxa de crescimento da produtividade, igual a uma taxa de redução esperada dos custos “eficientes” de 2% ao ano.

Os resultados finais dos custos totais foram então comparados com os de 2000 para estabelecer a taxa anual de variação necessária para atingir o novo patamar em 2003. O Fator X foi definido como essa taxa anual de variação.

Muitas companhias de distribuição de eletricidade contestaram judicialmente o cálculo do Fator X feito pelo DTe, e ganharam.

Uma das distribuidoras que entrou com a ação pediu que o DTe revisasse a base de dados utilizada. O Regulador concordou, adotou uma nova base de dados e re-padronizou os valores contábeis e os termos de depreciação. Como resultado, tanto a taxa de retorno quanto os componentes de depreciação dos custos totais gerenciáveis mudaram e a pontuação de eficiência da distribuidora mudou de 65% para 95%.

A instabilidade dos resultados demonstra o principal problema em aplicar a abordagem do DEA para fins de determinação de tarifas. Presumivelmente, outras companhias com baixas pontuações poderiam elaborar um caso igualmente persuasivo para que a base de dados fosse revisada e obter melhoras similarmente dramáticas em suas pontuações.

Experiência de Nova Gales do Sul, Austrália

A experiência do Independent Pricing and Regulatory Tribunal of New South Wales (IPART) ilustra as dificuldades de modelar os custos eficientes utilizando o DEA e o risco de os resultados modelados não terem credibilidade.

Para a primeira revisão tarifária das distribuidoras de energia, o IPART encomendou um estudo de eficiência por benchmarking utilizando o DEA como parte de sua investigação sobre os preços do negócio de distribuição de energia na Nova Gales do Sul, para o período de 5 anos a partir de 2000. A base de dados para o estudo incluiu 219 distribuidoras da Austrália, Nova Zelândia, Inglaterra, País de Gales e EUA. O modelo incluiu custos de operação e gestão, km de rede e MV de capacidade de transformadores como insumos. A

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energia distribuída, número de consumidores e demanda de ponta foram especificados como produtos do modelo. O modelo não reconhecia fatores como localização e qualidade do processo de distribuição.

Os resultados do DEA sugeriram que os seis distribuidores de Nova Gales do Sul poderiam reduzir proporcionalmente seus insumos entre 56% e 34% e ainda serem capazes de produzir o mesmo nível de produto caso eles fossem “eficientes”. Esses resultados foram ajustados para levar em consideração fatores que fogem ao controle da concessionária (densidade de consumidores, proporção de consumidores residenciais, etc). Mesmo após o ajuste para fatores ambientais, “ineficiências” entre 41% e 13% foram identificadas, resultando em controvérsias substanciais e debates sobre a exatidão dos resultados.

O IPART reconheceu que “a principal limitação do DEA é que ele sugere que todos os insumos podem ser reduzidos proporcionalmente”. Reduzir os insumos proporcionalmente não é sempre uma opção viável. Por exemplo, ele assume que as distribuidoras podem reduzir suas extensões de rede e ainda oferecer um fornecimento seguro.

No final, o IPART reconheceu as limitações do estudo de benchmarking com base no DEA e deu a eles um peso limitado em sua decisão final. O Northpower &Integral Energy, por exemplo, obteve uma pontuação de 0,65 e 0,60, respectivamente, no estudo do DEA (significando uma redução de preços de 35% e 40% para atingir a “eficiência”) e o IPART exigiu apenas uma redução de preços de 15% para o período de 5 anos.

Com base no exposto, conclui-se que o uso do DEA para fins de determinação de tarifa deve ser feito com muita cautela.

Para uma análise de benchmarking top-down adequada seria necessário, por exemplo, revisar cuidadosamente todos os custos de todas as empresas incluídas no estudo, o que a tornaria extremamente onerosa.

Além disso, há um risco elevado de que seja confundida ineficiência com heterogeneidade, o que é potencialmente prejudicial para as empresas.

Por fim, cabe destacar que a efetiva aplicação do benchmarking top-down mesmo com resultados distorcidos pode resultar em menores taxas no curto prazo, contudo, vai aumentar o risco financeiro das companhias e provocar sub-investimento, gerando problemas no longo prazo.

Isso não significa que essas técnicas não possam ter um papel na regulação. As comparações podem de fato fornecer informações úteis tanto para as empresas quanto para os reguladores:

Elas podem ser sinais de alerta para o regulador de áreas problemáticas específicas;

Elas podem ser úteis para a empresa analisar seu próprio desempenho e encontrar áreas passíveis de melhorias; e

Elas podem sinalizar situações fora do controle da empresa que, caso fossem alteradas, poderiam reduzir os custos para todos os consumidores.

3.1.2. DEA de 2 Estágios

Para o caso das distribuidoras de energia elétrica, há proposição de utilizar o DEA para estimar a eficiência das empresas no que diz respeito a custos de operação e manutenção. Contudo, a proposta afirma que existem variáveis externas à gestão da empresa que podem afetar essa medida de eficiência, as chamadas variáveis ambientais. Assim, além das variáveis tradicionais de insumo e produto, busca levar em consideração que parte da

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ineficiência apontada pelo DEA decorre do ambiente em que a empresa atua, e não somente de sua ineficiência gerencial. Para tanto, opta pela utilização do método DEA em 2 estágios.

O 2º estágio consiste em estimar, via análise de regressão, as variáveis ambientais mencionadas e corrigir o parâmetro de eficiência de forma a contemplar as especificidades de cada empresa, por meio de uma regressão dos escores de eficiência inicialmente obtidos (1º estágio) contra variáveis ambientais.

Escolha das variáveis ambientais

Para a realização do 2º estágio do DEA, foram selecionadas cinco variáveis ambientais principais, quais sejam: tendência, salário médio, densidade de consumidores, índice de precipitação e índice de complexidade.

Tendo em vista que a variável de tendência é apenas um recurso estatístico utilizado para corrigir um problema do 1º estágio do DEA, a mesma não tem o objetivo de capturar as especificidades das concessões. Assim, tem-se que de fato apenas 4 variáveis ambientais são utilizadas para esse propósito.

Uma vez que a heterogeneidade entre as 64 distribuidoras de energia é muito grande, é pouco provável que seja possível corrigir as ineficiências indicadas pela aplicação do DEA utilizando apenas 4 variáveis ambientais que interferem na eficiência das 64 concessionárias do País. Certamente, há outros fatores que impactam na gestão das distribuidoras, tais como, fortes ventos, acessibilidade às redes rurais, principalmente em determinadas regiões do Norte, Nordeste e Centro Oeste, a influência cultural no nível de perdas e inadimplência e o impacto concentrado do Programa Luz para Todos - PLPT em algumas concessões.

De fato, quando se analisa a aplicação do DEA em outros países e setores, observa-se que o número de variáveis utilizadas e a abrangência das mesmas é consideravelmente maior que aquela adotada nessa audiência.

A tabela a seguir apresenta exemplos de variáveis de input e output utilizadas em trabalhos acadêmicos e por agências reguladoras européias em modelos do DEA para avaliação das eficiências de empresas de distribuição de energia elétrica (Austrália, Bélgica, Dinamarca, Espanha, Finlândia, Noruega, Países Baixos, Reino Unido e Suécia).

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Variáveis de Produto e Insumo utilizadas para o cálculo do DEA em trabalhos acadêmicos e por agências reguladoras européias

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Assim sendo, entende-se que outras variáveis deveriam ser estudadas no processo de determinação dos custos operacionais regulatórios das distribuidoras de energia, com o objetivo de melhorar os resultados do DEA.

Nesse contexto existem algumas variáveis que,apesar de intuitivamente terem influência sobre os níveis de custos operacionais das distribuidoras de energia elétrica brasileiras, não foram consideradas na metodologia proposta. Entre elas cabe destacar:

6 Fonte: NT nº 265/2010 – SRE/ANEEL.

Insumo (Inputs) Produto (Outputs)

Homens/Hora disponíveis Energia Distribuída em AT (MWh)

Rede de alta tensão (Km) Energia Distribuída em MT (MWh)

Rede de baixa tensão (Km) Energia Distribuída em BT (MWh)

Rede de Média Tensão (Km) Energia residencial distribuída (MWh)

Rede Total (Km) Energia não residencial distribuída (MWh)

Capacidade de Transformação AT (kVA) Energia Total Distribuída (MWh)

Capacidade de Transformação MT (kVA) Energia por Classe de Consumo (kWh)

Capacidade de Transformação BT (kVA) Número de Consumidores em AT

Capacidade Tot. de Transformação (kVA) Número de Consumidores em MT

Número de Empregados Número de Consumidores em BT

Rede (Km) Número Total de Consumidores

Custo Operacional (Opex) Demanda (kW)

Custo do Capital Área Atendida (Km²)

Energia Total Distribuída (MWh) Demanda de Ponta MT

Composição das Classes de Consumo Demanda de Ponta BT

Perdas de Energia Número de Transformadores

Materiais (R$) Número de Pontos de Conexão AT

Ativo (Capex) Número de Pontos de Conexão MT

Perdas Técnicas (MWh) Rede de BT aérea (Km)

Custos Gerenciáveis Rede de BT subterrânea (km)

Totex (Opex + Capex) Rede de MT aérea (Km)

Ativo em Rede Rede de MT subterrânea (Km)

Qualidade do Serviço Rede Alta Tensão (km)

Coordenadas Geográficas Rede Média Tensão (km)

Carga Instalada Rede Baixa Tensão (km)

Tensão de Conexão do Consumidor Rede Total (km)

Energia Faturada Qualidade do Serviço

Índice de Distância[1]

Composição: energia distribuída, nº consumidores, extensão

de rede

Extensão de rede ponderada pela área geográfica

Coordenadas Geográficas

Carga Instalada

Tensão de Conexão do Consumidor

Energia Faturada

[1] O Índice de Distância expressa questões como

dificuldade de deslocamento, devido à existência de

montanhas, rios, estradas de terra, entre outros.

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Entende-se então que seria de extrema importância a análise dessas variáveis, e de outras que possam ser relevantes no processo de determinação dos custos operacionais das concessionárias.

Contudo, cabe lembrar que essa análise só será possível quando os dados forem devidamente validados e padronizados, isto é, quando forem corrigidas as distorções que existem na base de dados. Caso contrário, os resultados continuarão distorcidos e estarão sendo, na verdade, aleatórios.

Padronização

Conforme exposto, para ser viável a determinação dos custos operacionais eficientes das concessionárias de distribuição de energia por meio de benchmarking top-down seria necessária, antes de tudo, que estivesse disponível uma base de dados completa e validada. Caso contrário, a análise poderia estar influenciada por problemas de dados e, consequentemente, seus resultados não seriam confiáveis.

Nesse contexto, uma questão importante é a padronização. Para realizar comparações entre os dados das empresas é necessário que as mesmas sigam uma mesma metodologia de contabilização desses dados entre elas e também ao longo dos anos. Contudo, tal fato não se verifica atualmente no setor de distribuição de energia.

Como exemplo, pode-se citar a recente instituição da Contabilidade Regulatória no setor elétrico brasileiro. Até então, o Regulador, para realizar a fiscalização e o monitoramento da situação econômico-financeiras das concessões era obrigado a utilizar diversas informações e documentos complementares, a fim de se proceder ajustes nas informações contábeis enviadas pelas concessionárias. Além disso, mesmo com esses ajustes, não se podia ter certeza de que os resultados obtidos estavam completamente corretos e muito menos comparáveis entre empresas.

Dessa forma, por meio da Resolução Normativa nº 396, de 23 de fevereiro de 2010, a Agência institui contabilidade regulatória para estabelecer procedimentos contábeis regulatórios, de forma a atender à necessidade de divulgação à sociedade de um conjunto de informações que representem adequadamente a situação econômico-financeira das concessionárias e permissionárias de serviço público de energia elétrica.

Com base no exposto, observa-se que até a instituição da contabilidade regulatória, em fevereiro de 2010,o processo de contabilização não era padronizado entre as empresas. Consequentemente, os dados históricos contábeis das concessionárias, utilizados para

Insumo Produto

Rede BT Precipitação

Rede MT Raio

Rede AT Vento

Nº de clientes BT (rural e urbano) Densidade de consumidores

Nº de clientes MT Salário

Nº de clientes AT Dificuldade de deslocamento

Mercado BT Salinidade

Mercado MT

Mercado AT

Qualidade do serviço

Nível de perdas de energia

24

determinar os custos operacionais regulatórios para o 3º ciclo não são necessariamente comparáveis.

A utilização de dados não comparáveis para se estabelecer os níveis de custos operacionais eficientes para as distribuidoras pode gerar uma visão distorcida da realidade das empresas e, consequentemente, uma penalização de empresas que de fato são eficientes ou um beneficiamento de empresas que são ineficientes.

Com base no exposto, tem-se que os dados de custos operacionais utilizados para o 3º ciclo não são diretamente comparáveis entre as empresas, uma vez que os métodos de contabilização utilizados por elas no período em análise são diferentes. Assim, os mesmos não estão de acordo com a premissa de homogeneidade dos dados necessária para a aplicação de métodos de benchmarking top-down.

Consequentemente, os resultados obtidos de eficiência relativa não necessariamente expressam a realidade dessas empresas. Entende-se ainda que esse método de análise só poderá ser empregado quando houver uma base de dados suficientemente longa onde os métodos de contabilização estejam padronizados.

Validação da Base de Dados

Conforme a metodologia, a determinação dos Custos Operacionais se dá em duas etapas:

1ª Etapa: define o valor dos custos operacionais na data da revisão tarifária por meio da atualização da ER homologada no 2ºciclo pelo ganho de produtividade e pelo crescimento de rede e de cliente até a data da 3ºciclo;

2ª Etapa: define a meta dos custos operacionais a ser atingida ao final do 3ºciclo, apurada conforme os resultados do DEA em 2 Estágios.

A tabela a seguir indica a metodologia e as variáveis utilizadas em cada etapa.

Metodologia Variável de Insumo Variáveis de Produto

-Número de Consumidores

- Extensão de rede

1ª Etapa

Tornqvist e Malmquist- Custos Operacionais reais da

Concessionária

Metodologia Variáveis

- Número de consumidores

- Extensão de Rede

- Tendência

- Salário Médio de ocupações relacionadas à distribuidora extraídos

do ARAIS

- Área de Atuação

- Unidades Consumidoras por Área de Atuação

- Unidades Consumidoras por Número de Transformadores de

Distribuição

- Índice de Precipitação de chuvas na área da concessão

- Índice de complexidade sócio-econômica no combate às perdas da

Área de Concessão

2ª Etapa

DEA 1º Estágio

DEA 2º Estágio

25

Assim, para que os custos operacionais resultantes da aplicação da metodologia proposta estejam corretos, a qualidade das informações que os gerou é fundamental.

Dessa forma, é imprescindível a realização de uma revisão dos dados nas informações utilizadas. Para tanto, sugere-se que as informações encaminhadas pelas concessionárias sejam validadas pela ANEEL. Essa ação é necessária para que possíveis informações errôneas não prejudiquem os valores dos custos operacionais que serão definidos para quatro ou cinco anos do próximo ciclo tarifário. Também é importante a uniformização da contabilização e da alocação de custos.

Assim, será analisada a consistência das seguintes variáveis:

Número de Consumidores;

Extensão de rede;

Área de Atuação; e

Salário Médio.

Além disso, será abordado o impacto do Programa Luz para Todos - PLPT nos dados relativos a consumidores e redes.

Ao analisar os dados utilizados para a realização das simulações, verifica-se que algumas informações sugerem uma incompatibilidade com a situação socioeconômica da concessão.

Uma primeira análise realizada foi quanto aos valores de produtividade utilizados para o cálculo dos ganhos de produtividade que atualizarão o valor dos custos operacionais. Tal análise já indica que há dados atípicos.

Como já mencionado, para o cálculo desses ganhos foram utilizados um delta produto que consiste em crescimento de consumidores e redes ponderado pela participação dos custos comerciais e custos de operação e manutenção, respectivamente, nos custos operacionais.

A tabela a seguir apresenta alguns exemplos de valores do delta produto que apresentam inconsistências.

Empresa Período Delta Produto

ADESA 2003 – 2004 -8,82%

RGE 2006 – 2007 -6,41%

LIGHT 2005 – 2006 -5,42%

EBO 2005 – 2006 -0,02%

CELESC 2004 – 2005 13,41%

CELTINS 2003 – 2004 14,00%

CEMAT 2007 – 2008 14,07%

ELETROACRE 2006 – 2007 16,95%

EPB 2004 – 2005 17,46%

CELTINS 2006 – 2007 18,24%

CELPA 2007 – 2008 19,46%

ELETROACRE 2007 – 2008 20,98%

ELETROACRE 2004 – 2005 21,04%

CEMAT 2004 – 2005 22,85%

CELPA 2006 – 2007 25,40%

ADESA 2007 – 2008 25,71%

CELESC 2003 – 2004 27,93%

26

Ao analisar a tabela, observa-se a presença de valores da variação produto negativa. Esse fato não representa nenhuma similaridade com a realidade, pois não há a possibilidade de haver redução da quantidade de produto, resultante da ponderação estabelecida entre o número de consumidores e de extensão de rede.

Além disso, apresenta crescimentos significativos de 25,40%, 25,71% e de até 27,93%, como é o caso da Celesc no período de 2003 a 2004. Intuitivamente, percebe-se que há inconsistências no banco de dados utilizados, pois não é razoável haver crescimentos tão altos num período de apenas um ano.

Cabe então, a análise individual das variáveis, número de consumidores e redes para que se possa entender as possíveis distorçoes nos resultados obtidos.

Quanto ao número de consumidores, o regulador consideradou no DEA a sua variação de um ano para o outro. Nesse sentido, buscou-se verificar se existe alguma uniformidade ou tendência na variação do número de consumidores de um ano em relação ao anterior para uma mesma empresa.

Utilizando o banco de dados disponibilizado apresenta-se, a seguir, as taxas de variações máximas e mínimas do número de consumidores entre o período de 2003 a 2008 para cada empresa.

Empresa Variação Máxima Variação Mínima

Diferença

(p.p.)

LIGHT 19,01% -8,75% 27,76%

RGE 18,64% -10,45% 29,09%

COELBA 14,54% -0,23% 14,76%

CEMAR 7,71% 4,06% 3,65%

CELPA 7,55% 3,50% 4,06%

CEMAT 7,39% 4,57% 2,82%

COSERN 6,51% 3,47% 3,04%

BANDEIRANTE 6,33% 0,84% 5,49%

AMPLA 6,00% 1,42% 4,58%

CEAL 5,81% 3,45% 2,35%

CEPISA 5,80% 4,15% 1,65%

COELCE 5,77% 3,06% 2,71%

CEB 5,76% 2,33% 3,43%

ESE 5,60% 3,51% 2,09%

CELPE 5,44% 1,24% 4,20%

ESCELSA 5,14% 1,67% 3,47%

EPB 4,74% 2,43% 2,31%

ENERSUL 4,66% 2,83% 1,83%

CELESC 4,55% 0,84% 3,72%

CELG 4,16% 3,21% 0,95%

CEMIG 4,01% 2,12% 1,89%

Piratininga 3,63% 1,89% 1,74%

ELETROPAULO 3,35% 1,79% 1,56%

ELEKTRO 3,10% 2,28% 0,83%

CPFL Paulista 2,78% 2,16% 0,62%

COPEL 2,74% 2,41% 0,34%

AES SUL 2,74% 2,31% 0,43%

CEEE 2,07% 1,77% 0,29%

Empresas de Grande Porte

27

De acordo com as informações da tabela, nota-se a presença de altos valores negativos de variação do número de consumidores, indicando que houve grandes reduções da quantidade de clientes de um ano para o outro, o que dificilmente representa a realidade. Como exemplo, pode-se citar a RGE (-10,45%), a Light (-8,75%), a CFLO (-2,50%) e a EFLJC (-1,01%).

Além disso, observa-se que há uma grande diferença entre a variação máxima e a mínima para uma dada empresa, existindo diferenças que partem de 0,95 p.p. e atingem 29,08 p.p. A Light, por exemplo, apresenta variação máxima de 19,01% e variação mínima de -8,75%. A RGE também apresenta uma grande disparidade entre sua máxima de 18,64% e mínima de -10,45%. Outros casos que chamam a atenção são a Coelba (de -0,23% e chega a 14,54%), a CFLO (de -2,50% até 9,44%) e a EFLJC (de -1,01% a 5,78%).

O gráfico a seguir mostra essas grandes desigualdades entre os valores de variações para uma mesma empresa que se observa para a variável número de consumidores.


Diferença

(p.p.)

CFLO 9,44% -2,50% 11,94%

CELTINS 8,94% 5,55% 3,40%

ELETROACRE 8,41% 5,50% 2,90%

MUX-Energia 7,31% 3,52% 3,79%

Boa Vista 6,17% 2,63% 3,54%

ELFSM 5,91% 3,83% 2,08%

SULGIPE 5,83% 4,28% 1,55%

EFLJC 5,78% -1,01% 6,79%

HIDROPAN 5,41% 2,09% 3,32%

EMG 5,06% 2,78% 2,28%

CJE 4,58% 3,11% 1,47%

EBO 4,57% 2,89% 1,68%

IENERGIA 4,54% 3,07% 1,47%

COOPERALIANÇA 4,43% 2,82% 1,61%

EEB 4,00% 3,74% 0,26%

CNEE 3,84% 1,76% 2,08%

CHESP 3,40% 2,42% 0,98%

CSPE 3,37% 2,48% 0,89%

EFLUL 3,27% 2,03% 1,24%

DMEPC 2,86% 1,92% 0,94%

CLFSC 2,84% 2,07% 0,77%

DEMEI 2,75% 0,13% 2,63%

ENF 2,66% 1,86% 0,81%

CLFM 2,63% 1,90% 0,74%

CPEE 2,55% 1,87% 0,68%

CAIUÁ 2,48% 1,86% 0,62%

ELETROCAR 2,46% 0,89% 1,57%

UHENPAL 2,44% 0,97% 1,47%

EDEVP 2,31% 1,99% 0,32%

Empresas de Pequeno Porte

28

Em relação à extensão de rede, também se analisa a variação de um ano em relação ao ano anterior. A tabela a seguir apresenta as variações mínimas e máximas de extensão de rede para cada empresa no período de 2003 a 2008.

-20,00%

-10,00%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

LIG

HT

RG

EC

OEL

BA

CFL

OC

ELTI

NS

ELET

RO…

CEM

AR

CEL

PA

CEM

AT

CO

SER

NB

oa

Vis

taA

MP

LAEL

FSM

SULG

IPE

CEP

ISA

EFLJ

CC

OEL

CE

CEB ES

EC

ELP

EEP

BEN

ERSU

LC

ELES

CC

ELG

CN

EEEL

ETR

OP…

Variação de Número de Consumidores

Variação Máxima Variação Mínima


Diferença

(p.p.)

CELESC 49,25% 5,25% 4400,00%

EPB 40,57% 1,58% 3899,00%

CELPA 39,95% 4,93% 3502,00%

CEMAT 38,18% 8,46% 2972,00%

ENERSUL 23,31% 6,32% 1699,00%

CEMAR 17,40% 4,70% 1270,00%

CELG 15,05% -1,98% 1703,00%

CEPISA 14,67% 0,48% 1419,00%

ESE 12,91% 2,58% 1033,00%

COELBA 11,27% 6,94% 432,00%

COELCE 10,93% 1,45% 948,00%

COSERN 8,80% 1,02% 777,00%

CEEE 8,47% 6,66% 180,00%

CEAL 8,44% 3,52% 492,00%

AES SUL 6,70% -1,01% 771,00%

CEMIG 5,86% 2,17% 368,00%

ESCELSA 5,59% 2,96% 262,00%

CELPE 5,55% 2,87% 268,00%

ELETROPAULO 4,34% 0,69% 365,00%

AMPLA 4,29% 2,61% 169,00%

CEB 4,12% 0,48% 365,00%

CPFL Paulista 3,64% 1,55% 208,00%

BANDEIRANTE 3,57% 0,24% 333,00%

RGE 3,21% 0,90% 232,00%

Piratininga 2,89% 0,03% 285,00%

ELEKTRO 2,55% 1,54% 101,00%

COPEL 2,32% 1,54% 79,00%

LIGHT 1,19% 0,46% 74,00%


29

A partir da tabela, verifica-se que para um pequeno período de tempo (1 ano) observa-se enormes percentuais de crescimento de extensão de rede chegando a serem superiores a 50%, como são os casos da CNEE e da CFLO. A EPB (40,57%), a Celpa (39,95%), a Eletroacre (38,42%) e a CEMAT (38,18%) mostraram variações também muito grandes de crescimento sendo próximas de 40%.

Além disso, analisando-se as diferenças incorridas entre as taxas de crescimento máximas e mínimas de cada empresa (3ª coluna) as distorções são ainda maiores. Isso pode ser percebido pela enorme diferença, em p.p., encontrada entre as variações máximas e mínimas que se encontram entre 0,74 p.p. (Light) e 54,63 p.p. (CNEE).

Como exemplo dessa grande diferença, pode-se citar casos como da CFLO, que apresenta máxima de 51,12% e uma mínima de apenas -3,14%, o caso da Celg, com máxima de 15,05% e mínima de -1,98%, e o da EPB, com máxima de 40,57% e chegando a um percentual de 5,25%.

O gráfico a seguir mostra essas inconsistências entre as taxas de variações de extensão de rede para uma mesma empresa.


Diferença

(p.p.)

CNEE 56,50% 1,87% 54,63%

CFLO 51,12% -3,14% 54,26%

ELETROACRE 38,42% 7,71% 30,72%

CELTINS 26,93% 9,53% 17,40%

EEB 18,68% 6,10% 12,57%

MUX-Energia 17,46% 7,47% 9,99%

Boa Vista 14,85% 7,10% 7,75%

SULGIPE 14,63% 4,11% 10,52%

EBO 13,72% -6,50% 20,21%

ELFSM 13,24% 4,83% 8,41%

CPEE 12,63% 0,56% 12,07%

EDEVP 11,32% 0,86% 10,46%

CLFM 9,65% 0,45% 9,20%

CAIUÁ 6,93% 0,94% 5,99%

ENF 6,74% 0,76% 5,99%

CSPE 6,70% 1,33% 5,36%

CJE 6,54% 0,87% 5,66%

CLFSC 6,36% 0,23% 6,13%

EMG 6,25% 1,47% 4,77%

EFLJC 5,96% 0,40% 5,56%

CHESP 5,76% 1,04% 4,72%

COOPERALIANÇA 4,83% 3,24% 1,59%

EFLUL 4,68% 1,52% 3,16%

HIDROPAN 3,68% 0,47% 3,21%

ELETROCAR 3,37% -0,45% 3,82%

UHENPAL 3,32% 0,95% 2,37%

IENERGIA 3,05% 0,76% 2,29%

DMEPC 2,34% 1,51% 0,83%

DEMEI 0,18% 0,18% 0,00%


30

Diante do exposto, verifica-se que há inconsistências nos dados utilizados para as simulações tanto com relação a número de consumidores quanto para a extensão de rede. Parece não haver relação com a realidade da concessão em face de tamanha discrepância entre as informações.

Variações de rede e de clientes intra-empresas

Adicionalmente, estudou-se o comportamento das variações de cliente e de extensão de rede para cada ano para uma mesma empresa. As tabelas a seguir apresentam as informações referentes às variações do número de clientes para cada empresa no período de 2003 a 2008.

-20,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

Variações de Extensão de Rede

Variação Máxima Variação Mínima

31

Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

COELBA 3,49% 5,60% -0,23% 14,54% 5,58%

RGE 1,90% 2,08% 2,57% -10,45% 18,64%

Piratininga 3,63% 1,89% 2,78% 2,91% 3,24%

CEMAR 4,06% 7,71% 7,53% 6,59% 6,77%

CEMAT 6,17% 5,54% 4,57% 5,75% 7,39%

CELPE 1,24% 3,41% 3,89% 5,44% 5,25%

CPFL Paulista 2,16% 2,55% 2,45% 2,61% 2,78%

LIGHT 19,01% 10,33% -8,75% 0,73% 0,97%

AES SUL 2,74% 2,31% 2,42% 2,64% 2,56%

ESE 4,04% 3,51% 4,84% 5,51% 5,60%

COSERN 3,47% 5,02% 6,51% 5,47% 4,50%

ENERSUL 4,12% 2,83% 4,66% 3,14% 4,33%

CELG 3,21% 3,39% 3,26% 3,56% 4,16%

CEB 5,76% 4,05% 2,33% 2,56% 3,62%

ELETROPAULO 1,79% 2,96% 3,18% 3,35% 3,17%

EPB 3,87% 2,43% 4,74% 4,72% 4,70%

ELEKTRO 2,34% 2,28% 2,61% 2,59% 3,10%

BANDEIRANTE 2,36% 0,84% 6,33% 2,69% 2,67%

ESCELSA 1,67% 5,14% 2,44% 3,40% 4,54%

COPEL 2,73% 2,41% 2,73% 2,74% 2,52%

CEMIG 2,28% 2,12% 4,01% 3,21% 3,89%

CELPA 6,70% 3,85% 6,22% 7,55% 3,50%

COELCE 5,77% 4,28% 3,89% 3,06% 5,60%

AMPLA 5,61% 4,14% 1,42% 3,15% 6,00%

CEEE 1,97% 1,77% 1,85% 2,07% 2,00%

CEPISA 4,15% 4,79% 5,34% 5,80% 4,49%

CEAL 3,45% 5,81% 5,40% 5,13% 4,36%

CELESC 0,84% 4,55% 0,88% 3,28% 2,75%

ADESA -16,75% 0,83% 6,21% 5,76% 4,51%


32

Através da tabela do número de consumidores, observa-se que a mesma empresa apresenta comportamentos muito distintos de um ano para o outro. No caso da CFLO, há uma redução de 2,50%, de 2003 a 2004, já no período seguinte (2004 - 2005), há um grande crescimento de 9,44% e entre 2005 e 2006, sua variação de número de consumidores desce para 3,17%.

Já no caso da Light, há um crescimento excessivo nos períodos de 2003 a 2004 (19,01%) e de 2004 a 2005 (10,33%), passado já no período de 2005 a 2006 a ter uma inexplicável redução de 8,75% e voltando a crescer entre 2006 e 2007 (0,73%). É importante observar que há um inversão abrupta dos comportamentos do número de cliente entre os períodos de 2004 e 2005 e de 2005 e 2006.

A RGE, por sua vez, apresentou uma tendência de crescimento para o período de 2003 até 2006. Porém, no período de 2006 a 2007 apresentou uma inesperada inversão, passando a apresentar uma redução de 10,45%, e já no período seguinte atingiu o alto crescimento de 18,64%

No caso das demais empresas, não há como perceber uma similaridade entre os percentuais de variação no período de 2003 a 2008, apresentando-se muita irregularidades.

Em relação à variação de extensão de rede, as informações para cada empresa no período de 2003 a 2008 são apresentadas nas tabelas a seguir.

Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

CELTINS 6,13% 5,99% 8,94% 7,99% 5,55%

ELETROACRE 5,50% 8,25% 6,68% 7,51% 8,41%

CSPE 2,48% 2,59% 3,37% 2,89% 2,84%

CLFM 2,06% 2,31% 2,23% 1,90% 2,63%

EMG 2,78% 3,34% 4,72% 3,13% 5,06%

CJE 3,76% 4,58% 3,11% 3,24% 4,41%

CHESP 3,08% 2,44% 3,10% 3,40% 2,42%

HIDROPAN 5,41% 3,92% 2,09% 2,22% 3,65%

ELFSM 3,83% 5,17% 5,36% 5,91% 5,91%

CPEE 1,87% 1,92% 2,01% 1,95% 2,55%

SULGIPE 4,28% 5,70% 5,70% 5,83% 5,53%

CLFSC 2,09% 2,12% 2,64% 2,07% 2,84%

DEMEI 2,57% 1,57% 0,13% 1,01% 2,75%

COOPERALIANÇA 4,43% 3,15% 3,44% 2,82% 3,55%

EDEVP 2,13% 2,10% 1,99% 2,19% 2,31%

EBO 3,39% 2,89% 4,57% 3,74% 3,45%

EEB 4,00% 3,87% 3,74% 3,99% 3,87%

ELETROCAR 2,46% 1,12% 0,89% 1,41% 2,21%

CFLO -2,50% 9,44% 3,17% 2,61% 3,06%

CAIUÁ 2,48% 2,29% 2,45% 2,20% 1,86%

ENF 2,34% 2,09% 2,66% 1,86% 2,53%

CNEE 2,73% 2,76% 2,49% 1,76% 3,84%

DMEPC 2,14% 2,86% 2,65% 1,92% 2,16%

IENERGIA 3,22% 3,07% 4,54% 3,31% 3,61%

Boa Vista 4,47% 2,63% 4,18% 5,81% 6,17%

EFLJC 1,25% -1,01% 5,78% 1,40% 3,11%

EFLUL 2,99% 2,80% 2,03% 3,27% 2,43%

MUX-Energia 7,31% 4,54% 3,52% 4,73% 5,78%

UHENPAL 1,61% 1,38% 1,05% 0,97% 2,44%


33

Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

COELBA 11,27% 6,94% 10,74% 10,30% 7,88%

RGE 0,90% 2,34% 3,21% 2,48% 1,59%

Piratininga 2,49% 0,83% 2,03% 2,89% 0,03%

CEMAR 11,53% 14,51% 4,70% 17,40% 7,90%

CEMAT 8,46% 38,18% 10,47% 16,49% 19,98%

CELPE 2,87% 4,03% 5,55% 4,52% 3,15%

CPFL Paulista 2,92% 1,55% 3,09% 3,64% 2,54%

LIGHT 1,19% 0,46% 0,86% 0,91% 1,17%

AES SUL 3,49% 3,11% 4,30% 6,70% -1,01%

ESE 2,58% 8,68% 5,76% 12,91% 8,54%

COSERN 1,02% 3,81% 8,80% 8,14% 4,13%

ENERSUL 11,08% 11,67% 13,96% 23,31% 6,32%

CELG 15,05% -1,98% 2,76% 3,25% 7,21%

CEB 4,12% 0,48% 1,95% 1,20% 0,88%

ELETROPAULO 3,76% 1,34% 4,34% 1,09% 0,69%

EPB 6,89% 40,57% 1,58% 5,47% 2,02%

ELEKTRO 1,54% 1,99% 2,54% 2,55% 1,96%

BANDEIRANTE 0,24% 0,91% 3,57% 0,76% 0,74%

ESCELSA 3,00% 5,59% 3,42% 2,96% 3,61%

COPEL 2,32% 1,73% 1,54% 2,05% 1,81%

CEMIG 2,17% 3,12% 4,04% 5,86% 4,97%

CELPA 4,93% 9,32% 7,13% 39,95% 32,47%

COELCE 8,99% 10,93% 1,45% 10,57% 8,32%

AMPLA 3,42% 2,61% 4,29% 3,18% 3,12%

CEEE 7,09% 8,47% 7,85% 7,24% 6,66%

CEPISA 0,48% 4,53% 14,67% 5,79% 8,04%

CEAL 5,59% 4,87% 3,79% 3,52% 8,44%

CELESC 49,25% 20,39% 13,33% 7,36% 5,25%

ADESA 6,76% 9,73% 18,53% 11,65% 67,36%


34

Em relação à variação de extensão de rede, verifica-se que, para a variável extensão de rede, os dados também apresentam-se irregulares para uma mesma empresa quando compara-se um período com o anterior. No caso da CFLO, é importante ressaltar a enorme variação entre os períodos 2006/2007 e 2007/2008, partindo de um crescimento de 51,12% até atingis uma redução de 3,14%, respectivamente.

Destaca-se também os picos de crescimento encontrados para as empresas Celpa (39,95%), EPB (40,57%), Celesc (49,25%) e CNEE (56,50%).

Os gráficos a seguir apresentam algumas dessas discrepâncias.

Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 – 2008

CELTINS 20,68% 13,46% 13,02% 26,93% 9,53%

ELETROACRE 7,71% 38,42% 19,18% 29,78% 38,04%

CSPE 6,70% 1,33% 3,32% 5,40% 6,62%

CLFM 8,38% 0,45% 2,61% 9,65% 5,36%

EMG 1,47% 1,72% 4,47% 6,25% 5,81%

CJE 4,25% 0,87% 2,10% 6,54% 1,82%

CHESP 1,04% 2,08% 5,76% 1,80% 2,80%

HIDROPAN 3,68% 1,65% 0,47% 0,93% 1,38%

ELFSM 8,31% 13,24% 4,83% 5,70% 7,00%

CPEE 7,34% 0,56% 2,56% 12,63% 2,02%

SULGIPE 4,11% 6,13% 14,63% 9,58% 8,06%

CLFSC 1,63% 1,69% 6,36% 0,78% 0,23%

DEMEI 0,18% 0,18% 0,18% 0,18% 0,18%

COOPERALIANÇA 3,29% 4,83% 4,07% 4,24% 3,24%

EDEVP 6,31% 11,32% 2,92% 6,02% 0,86%

EBO -1,12% 7,39% -6,50% 3,77% 13,72%

EEB 6,10% 9,31% 18,68% 14,10% 6,96%

ELETROCAR 2,35% 2,53% 3,37% 3,26% -0,45%

CFLO 1,10% 3,80% 3,27% 51,12% -3,14%

CAIUÁ 3,66% 5,80% 5,90% 6,93% 0,94%

ENF 6,74% 2,59% 2,90% 0,76% 1,80%

CNEE 3,17% 56,50% 1,87% 5,08% 2,25%

DMEPC 1,64% 1,62% 1,59% 2,34% 1,51%

IENERGIA 0,76% 0,87% 3,05% 2,47% 0,85%

Boa Vista 7,10% 10,56% 11,33% 14,85% 12,27%

EFLJC 0,74% 4,18% 0,40% 1,47% 5,96%

EFLUL 4,68% 4,35% 2,50% 1,52% 3,74%

MUX-Energia 14,36% 12,55% 7,47% 17,46% 8,24%

UHENPAL 1,93% 1,99% 0,95% 3,32% 1,88%

35

A partir do exposto, percebe-se que, tanto para a variação do número de clientes das empresas como para a de extensão de rede, não há uma tendência no comportamento das empresas.

Correlação entre taxa de variação de clientes e taxa de variação de redes

Dado que a variação da extensão de rede possui relação direta com a variação do número de clientes, é importante analisar se, com os dados utilizados haveria algum indício da existência dessa relação entre as variações.

A tabela a seguir apresenta os dados de variação do número de consumidores e de extensão de rede para o período de 2003 a 2004, para as mesmas empresas estudadas anteriormente.

-20,00%

-10,00%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

Variação do número de Clientes por empresa

2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

-10,00%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

Variação da Extensão de Rede por empresa

2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

36

Empresa

Variação de

Clientes Variação de Rede

AES SUL 2,74% 3,49%

AMPLA 5,61% 3,42%

BANDEIRANTE 2,36% 0,24%

CEAL 3,45% 5,59%

CEB 5,76% 4,12%

CEEE 1,97% 7,09%

CELESC 0,84% 49,25%

CELG 3,21% 15,05%

CELPA 6,70% 4,93%

CELPE 1,24% 2,87%

CEMAR 4,06% 11,53%

CEMAT 6,17% 8,46%

CEMIG 2,28% 2,17%

CEPISA 4,15% 0,48%

COELBA 3,49% 11,27%

COELCE 5,77% 8,99%

COPEL 2,73% 2,32%

COSERN 3,47% 1,02%

Piratininga 3,63% 2,49%

CPFL Paulista 2,16% 2,92%

ELEKTRO 2,34% 1,54%

ELETROPAULO 1,79% 3,76%

ENERSUL 4,12% 11,08%

EPB 3,87% 6,89%

ESCELSA 1,67% 3,00%

ESE 4,04% 2,58%

LIGHT 19,01% 1,19%

RGE 1,90% 0,90%


37

A partir das informações da tabela, percebe-se que não há nenhuma similaridade entre o comportamento das variações do número de consumidores e da extensão de rede, o que enfatiza a baixa qualidade dos dados utilizados.

Como exemplo, pode-se citar o caso da Celesc que, em 2004, seu número de consumidores apenas aumentou 0,84%, entretanto, sua extensão de rede teve um aumento de 49,25%. No caso da Light, seus clientes aumentaram 19,01%, porém a extensão de rede teve um aumento de apenas 1,19%.

Destaca-se também a CFLO que apresentou uma queda de 2,50% no número de cliente, enquanto que sua extensão de rede aumento 1,10%. A Celtins, por sua vez, apresentou um aumento de 20,68% em sua extensão de rede e a quantidade de seus consumidores aumentou 6,13%.

O gráfico a seguir mostra a relação verificada entre as variações.

Empresa

Variação de

Clientes Variação de Rede

Boa Vista 4,47% 7,10%

CAIUÁ 2,48% 3,66%

CELTINS 6,13% 20,68%

CFLO -2,50% 1,10%

CHESP 3,08% 1,04%

CJE 3,76% 4,25%

CLFM 2,06% 8,38%

CLFSC 2,09% 1,63%

CNEE 2,73% 3,17%

COOPERALIANÇA 4,43% 3,29%

CPEE 1,87% 7,34%

CSPE 2,48% 6,70%

DEMEI 2,57% 0,18%

DMEPC 2,14% 1,64%

EBO 3,39% -1,12%

EDEVP 2,13% 6,31%

EEB 4,00% 6,10%

EFLJC 1,25% 0,74%

EFLUL 2,99% 4,68%

ELETROACRE 5,50% 7,71%

ELETROCAR 2,46% 2,35%

ELFSM 3,83% 8,31%

EMG 2,78% 1,47%

ENF 2,34% 6,74%

HIDROPAN 5,41% 3,68%

IENERGIA 3,22% 0,76%

MUX-Energia 7,31% 14,36%

SULGIPE 4,28% 4,11%

UHENPAL 1,61% 1,93%


38

Adicionalmente, analisou-se essa correlação através de regressão linear. A fim de facilitar a observação, optou-se por separar as empresas em quatro grupos de acordo com a variação dos números de consumidores.

Os gráficos a seguir apresentam a correlação verificada, sendo que no eixo X encontra-se o crescimento de clientes de um determinado ano e no eixo Y o crescimento de rede no mesmo ano.

-20,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

Variação de Clientes X Variação de Rede

Variação de Clientes Variação de Rede

y = 0,523x + 0,062R² = 0,364

0,00%2,00%4,00%6,00%8,00%

10,00%12,00%

-15,00% -10,00% -5,00% 0,00% 5,00%

De

ltaR

ed

e

DeltaClientes

Variação de Rede X Variação de Clientes (para Variação de

cliente<0%)

y = 0,178x + 0,044R² = 0,000

-20,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00%

De

ltaR

ed

e

DeltaClientes

Variação de Rede X Variação de Clientes (para Variação de cliente

entre 0% e 3%)

39

A partir dos gráficos, verifica-se que o parâmetro R2 das regressões são muito baixos, sendo o melhor valor de 0,36, para o Grupo 1. Entretanto, para os demais grupos, o valor de R2 se encontra muito próximo de zero, chegando ao valor insignificante de 0,0001 (Grupo 2).

Os resultados mostrados reforçam o argumento de que a base de dados apresenta uma baixa qualidade, pois as regressões não indicam nenhuma relação entre as variações do número de consumidores e da extensão de rede.

Ademais, outra forma de constatar a qualidade das informações utilizadas para a realização das simulações é analisar a variação da quantidade de extensão de rede necessária para cada consumidor da concessionária. Intuitivamente, essa relação deve se manter praticamente constante quando comparada de um período para o outro.

A tabela a seguir apresenta as variações da extensão de rede, em metro, para cada consumidor adicional.

y = 1,49x + 0,000R² = 0,052

-10,00%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

2,90% 3,90% 4,90% 5,90% 6,90%

De

ltaR

ed

e

DeltaClientes

Variação de Rede X Variação de Cliente (para Variação de Cliente

entre 3% e 6%)

y = -0,913x + 0,220R² = 0,073

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

5,90% 10,90% 15,90% 20,90%

De

ltaR

ed

e

DeltaClientes

Variação de Rede X Variação de Clientes (para Variação de

Cliente>6%)

40

Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

COELBA 124,32 51,34 -1.996,37 32,97 63,3

RGE 33,92 79,99 89,1 -17,03 7,04

Piratininga 11,9 7,57 12,4 16,74 0,18

CEMAR 119,76 85,04 29,99 123,44 60,1

CEMAT 78,71 404,4 175,88 232,65 241,61

CELPE 96,45 49,98 60,71 35,94 25,76

CPFL Paulista 34,72 15,73 32,32 35,99 23,72

LIGHT 1,2 0,72 -1,45 20,39 19,75

AES SUL 81,32 86,68 115,05 167,82 -27,14

ESE 21,98 83,91 42,33 84,21 58,65

COSERN 12,15 30,52 53,67 60,32 38,23

ENERSUL 165,89 271,4 213,99 577,62 135,73

CELG 401,66 -55,66 76,67 82,28 155,71

CEB 15,99 2,59 17,74 9,91 5,06

ELETROPAULO 15,25 3,36 9,96 2,41 1,58

EPB 79,05 761,3 20,88 70,51 26,28

ELEKTRO 34,45 45,41 50,45 50,9 32,68

BANDEIRANTE 2,1 21,7 11,36 5,55 5,32

ESCELSA 85,21 52,23 67,69 42,5 38,55

COPEL 55,27 46,58 36,2 47,39 45,42

CEMIG 62,19 95,85 66,13 120,04 86,26

CELPA 22,33 72,09 35,98 167,44 382,43

COELCE 57,8 97,71 15,14 136,97 63,35

AMPLA 13,47 13,65 64,54 22,17 11,43

CEEE 130,68 181,94 172,44 150,85 150,44

CEPISA 5,95 46,68 135,17 53,45 95,74

CEAL 59,56 31,53 26,15 25,17 69,96

ADESA -4,82 179,99 49,81 37,69 294,01

CELESC 1.470,72 165,82 645,34 107,51 95,07


Empresa 2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 – 2008

CELTINS 327,958 248,688 172,235 413,913 248,007

ELETROACRE 38,9949 132,485 104,391 161,15 221,838

CSPE 134,011 26,6836 50,3802 95,2891 122,016

CLFM 144,119 7,30816 43,2633 188,92 81,2437

EMG 35,5665 34,3018 61,9593 129,946 77,1065

CJE 33,957 5,74713 19,6759 58,127 12,2699

CHESP 34,1495 83,937 182,809 53,6481 115,138

HIDROPAN 23,0769 14,0845 7,27273 13,4228 11,9522

ELFSM 165,267 203,29 77,1496 82,1392 100,609

CPEE 175,955 13,8889 59,4595 303,493 41,0172

SULGIPE 46,3109 51,785 124,072 86,1002 79,0061

CLFSC 40,4312 41,1118 124,053 20,1079 4,2994

DEMEI 1,19548 1,90722 23,125 2,9249 1,06017

COOPERALIANÇA 29,964 61,2107 48,0645 61,4068 37,6908

EDEVP 119,847 227,238 67,6111 127,403 17,9324

EBO -10,602 78,2609 -45,462 28,8497 113,737

EEB 54,513 87,7568 191,695 155,367 86,7138

ELETROCAR 68,0194 160,178 273,1 171,319 -15,342

CFLO -10,959 10,408 25,3186 480,698 -37,175

CAIUÁ 53,7857 93,2524 91,9249 124,222 20,7369

ENF 60,0484 26,9575 23,8235 8,93738 15,4305

CNEE 23,7006 419,915 23,4274 89,8044 18,7972

DMEPC 13,6474 9,96215 10,45 21,025 12,1134

IENERGIA 19,8798 23,3231 53,8118 58,8858 18,4615

Boa Vista 41,72 107,965 78,516 79,1985 66,8011

EFLJC 11,8519 -82,727 1,44 20,9375 38,1944

EFLUL 70,8547 71,4159 57,619 21,8841 71,1321

MUX-Energia 29,1518 43,7752 36,1647 65,3468 28,2844

UHENPAL 142,718 172,067 108,696 410,853 94,5122

41

Com as informações da tabela, nota-se a presença de valores muito irregulares. Como é o caso da Celesc que apresentou um crescimento excessivo no período de 2003 a 2004 de 1470,72 m/consumidores, reduzindo para 165,82 m/consumidores já no período seguinte.

O caso da Coelba é o mais atípico, pois esta apresentou no período de 2005/2006 uma redução não coerente de 1996,37 m/consumidores. Destaca-se também o caso da EPB que teve no período de 2004/2005 uma alta variação de 761,30 m/consumidores.

O gráfico mostra as discrepâncias entre o comportamento resultante.

Para melhorar a observação das demais empresas, o gráfico a seguir apresenta o comportamento das mesmas empresas mostradas no anterior, entretanto, desconsiderando os outliers analisados anteriormente, Celesc, Coelba e EPB.

De acordo com gráfico, nota-se que as demais empresas também se apresentam incoerentes, devido a sua enorme inconstância. Destacam-se os enormes picos de variação do metro por consumidores verificados na CFLO (480,70), na Celpa (382,43) e na CNEE (419,92).

-3000,00

-2000,00

-1000,00

0,00

1000,00

2000,00

Variação de Extensão de Rede por Consumidores

2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

-200,00

-100,00

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

Variação de Extensão de Rede por Consumidores

2003 - 2004 2004 - 2005 2005 - 2006 2006 -2007 2007 - 2008

42

Diante das análises expostas, conclui-se que há incoerências já nas informações utilizadas para a determinação e avaliação da metodologia.

As causas dessas inconsistências podem ser:

Equívocos nas informações encaminhadas;

Ocorrências nos sistemas comerciais e de georreferenciamento; e

Inadequação conceitual da finalidade das informações encaminhadas pelas empresas para a finalidade adotada. Ou seja, a informação está correta, mas não adequada para a finalidade dos estudos.

Área de Atuação

A Nota Técnica nº 265/2010 afirma que a variável área de atuação, que visa mensurar a densidade de consumidores na área de concessão da empresa e corresponde a área onde há rede de distribuição, foi construída a partir do emprego de dados georreferenciados da rede de distribuição das concessionárias.

Estabelece, também, a importância dessa variável, conforme mostra trecho a seguir.

“A variável Área de Atuação é uma maneira interessante de considerar o problema na medida em que os parâmetros de eficiência já consideram a escala da empresa. Assim, caso esta variável esteja afetando os parâmetros de eficiência, isto significa que, para uma dada escala, uma maior área de atuação implica maiores custos

operacionais”.

Diante disso, é importante a presença de um banco de dados confiável. Entretanto, ao analisar as informações relacionadas à área de atuação, verifica-se que há inconsistências nos dados utilizados para a definição dos custos operacionais para o 3º ciclo.

A tabela apresenta a comparação entre a área de atuação utilizada na metodologia do 3º ciclo e a área da concessão das concessionárias apresentadas nas Notas Técnicas das Revisões do 2º ciclo.

43

Empresa

Área de Atuação

(AT) 3º CRTP

Área da Concessão

(AC) 2º CRTP AT/AC

AMPLA 129.794 31.741 4,09

ELETROCAR 3.877 2.560 1,51

EBO 2.310 1.789 1,29

CJE 309 252 1,23

CPEE 2.970 2.589 1,15

ELEKTRO 138.365 120.884 1,14

ESE 19.620 17.419 1,13

CEB 6.528 5.814 1,12

ELFSM 5.045 4.494 1,12

EMG 18.032 16.331 1,1

CELESC 95.516 88.105 1,08

IENERGIA 1.343 1.252 1,07

EEB 3.735 3.493 1,07

EPB 58.076 54.595 1,06

CEAL 29.588 27.933 1,06

COSERN 54.966 53.307 1,03

CEEE 75.174 73.626 1,02

COELCE 149.098 146.348 1,02

CELTINS 280.047 277.620 1,01

CEMAT 909.030 903.357 1,01

COPEL 200.701 200.501 1

CEMAR 333.642 333.366 1

Boa Vista 5.712 5.712 1

COOPERALIANÇA 569 569 1

DEMEI 49 49 1

EFLJC 263 263 1

CELG 336.966 337.008 1

COELBA 566.124 567.295 1

ESCELSA 41.252 41.372 1

LIGHT 10.916 10.970 1

DMEPC 537 544 0,99

BANDEIRANTE 9.649 9.800 0,98

EDEVP 11.595 11.800 0,98

CFLO 1.359 1.387 0,98

ELETROPAULO 4.376 4.526 0,97

CEMIG 548.590 567.478 0,97

CELPE 98.983 102.745 0,96

CPFL Paulista 86.467 90.440 0,96

CLFM 1.753 1.844 0,95

CHESP 3.294 3.485 0,95

AES SUL 93.941 99.512 0,94

CAIUÁ 8.795 9.612 0,92

CNEE 4.015 4.500 0,89

Piratininga 6.003 6.785 0,88

CSPE 3.345 3.802 0,88

SULGIPE 5.357 6.324 0,85

ENERSUL 248.825 330.000 0,75

CLFSC 8.578 11.849 0,72

RGE 64.960 90.718 0,72

ELETROACRE 104.257 152.581 0,68

ENF 459 1.000 0,46

HIDROPAN 281 917 0,31

CELPA 358.451 1.247.703 0,29

CEPISA 70.560 252.000 0,28

44

A partir da tabela, verifica-se grande discrepância entre a variável de atuação e a área total da concessão das distribuidoras, tendo, inclusive, 22 empresas (40% da amostra) que apresentaram área de atuação maior do que sua área de concessão.

Salário Médio

Conforme a Nota Técnica nº 265/2010, a variável salário médio busca mensurar o nível de custos de mão de obra ao qual a empresa está exposta ao contratar seus colaboradores. O propósito é agrupar áreas de salários similares e, ao mesmo tempo, tornar a amostra representativa, já que para algumas áreas de concessão a amostragem seria insuficiente.

Para cada área, foi calculado o salário mediano pago aos trabalhadores formais de ocupações típicas de uma distribuidora de energia elétrica. As informações de salário foram extraídas da Relação Anual de Informações Sociais – RAIS, do Ministério do Trabalho.

Entretanto, a base de dados não está disponível, sob o argumento de que é de caráter sigiloso e reservado, de acordo com o disposto na Lei 8.159/1991, regulamentada pelo Decreto nº 4.553/2002 e termo de confiabilidade assinado entre ANEEL e Ministério do Trabalho. Logo não há possibilidade de reprodução dos cálculos.

A despeito de sua impossibilidade de reprodução, é possível perceber incoerências nos valores utilizados.

Uma boa maneira para demonstrar essa incoerência das informações é compará-las aos valores considerados na ER. Esta é uma ótima referência devido ao fato de os salários nelas considerados decorreram de uma pesquisa salarial realizada no ciclo anterior com amostragem de empresas e cargos suficientes para dar robustez estatística à pesquisa.

Além disso, o salário médio disponibilizado na empresa de referência - ER reflete a ponderação efetiva de uma empresa de distribuição de energia elétrica no sentido de que já considera a força de trabalho, ponderada pelas quantidades, necessária para cada atividade, ou seja, já considera o número indispensável de engenheiros, leituristas, atendentes, eletricistas, e assim por diante.

A combinação das duas vantagens resulta que o salário médio obtido a partir da ER homologada no 2º Ciclo para cada empresa representa a combinação dos efeitos dos valores de mercado de salários (pesquisa de mercado salarial) ponderada pelo quantitativo de funcionários de cada atividade de distribuição.

A tabela a seguir apresenta os valores de salários médios considerados na Empresa de Referência e nas simulações do 2º estágio do DEA para as empresas de grande porte no ano de 2008.

45

Uma vez que, para a realização do ajuste das empresas para torná-las comparáveis, a variável do salário médio é calculada como o desvio em relação à remuneração média, a analise da coerência dos salários, quando comparado à ER, deve ser feita pela diferença relativa.

Nesse sentido, para fazer a comparação entre os dois valores de salário médio, relativizaram-se os valores utilizando como base a média dos salários das empresas, R$ 3.148, para o salário do 3º ciclo, e R$ 2.054, para o da Empresa de Referência homologada no 2º ciclo. Dessa forma, encontrou-se o valor dos salários relativos para cada concessionária, conforme apresentado a seguir.

EMPRESA Salário Médio DEA

Salário médio da ER

(base 2008)

COELBA 2.998 1.595,91

CEMAR 2.523 1.652,85

COELCE 2.105 1.662,65

CELPE 3.157 1.664,67

COSERN 2.327 1.683,77

EPB 2.327 1.714,95

CEAL 2.955 1.807,88

CEPISA 2.523 1.843,83

ESSE 2.955 1.862,03

COPEL 3.446 1.868,69

RGE 2.844 1.908,20

AES SUL 2.906 1.937,90

CEEE 3.469 1.938,95

CELG 3.403 1.972,06

CEMAT 2.885 2.012,78

AMPLA 3.464 2.019,50

CELESC 3.661 2.076,97

ENERSUL 2.885 2.101,10

CEMIG 3.161 2.150,31

ESCELSA 2.607 2.183,16

CELPA 2.937 2.184,54

LIGHT 4.381 2.188,12

CPFL Paulista 3.279 2.193,72

ELEKTRO 3.285 2.350,24

BANDEIRANTE 3.208 2.578,15

Piratininga 3.614 2.612,70

ELETROPAULO 3.622 2.686,31

CEB 5.210 3.067,10

MÉDIA 3.148 2.054

46

A tabela mostra que as diferenças relativas são muito discrepantes. Ou seja, foram considerados níveis de salários diferentes para uma mesma empresa nas simulações do 3º ciclo e na Empresa de Referência. Essa diferença varia de 32,7%, como no caso da Light, até -23,6%, no caso da Bandeirante.

Além disso, há empresas que no 2º ciclo tinham seus salários médios reconhecidos como acima da média do setor e agora no 3º ciclo são rebaixados para abaixo da média. Como exemplo, tem-se a Enersul, a Escelsa e a Celpa. No caso da Escelsa, essa redução chega a 23,5 p.p, variando de 106,3% no 2º ciclo para 82,8% no 3º ciclo.

A partir da tabela, os gráficos a seguir realçam toda essa diferença encontrada.

ER

2º CRTP

COELBA 95,20% 77,70% 17,60%

CEMAR 80,20% 80,50% -0,30%

COELCE 66,90% 80,90% -14,10%

CELPE 100,30% 81,00% 19,20%

COSERN 73,90% 82,00% -8,10%

EPB 73,90% 83,50% -9,60%

CEAL 93,90% 88,00% 5,90%

CEPISA 80,20% 89,80% -9,60%

ESSE 93,90% 90,60% 3,20%

COPEL 109,50% 91,00% 18,50%

RGE 90,30% 92,90% -2,50%

AES SUL 92,30% 94,30% -2,00%

CEEE 110,20% 94,40% 15,80%

CELG 108,10% 96,00% 12,10%

CEMAT 91,70% 98,00% -6,30%

AMPLA 110,10% 98,30% 11,70%

CELESC 116,30% 101,10% 15,20%

ENERSUL 91,70% 102,30% -10,60%

CEMIG 100,40% 104,70% -4,20%

ESCELSA 82,80% 106,30% -23,50%

CELPA 93,30% 106,30% -13,00%

LIGHT 139,20% 106,50% 32,70%

CPFL Paulista 104,20% 106,80% -2,60%

ELEKTRO 104,40% 114,40% -10,10%

BANDEIRANTE 101,90% 125,50% -23,60%

Piratininga 114,80% 127,20% -12,40%

ELETROPAULO 115,10% 130,80% -15,70%

CEB 165,50% 149,30% 16,20%

EMPRESA ANEEL DEA

Diferença = ANEEL

DEA – ER 2º CRTP

47

Conforme o gráfico verifica-se que, além das grandes discrepâncias, não há similaridades nos padrões de salários considerados para cada concessionária. Como exemplo, pode-se apontar para o caso da Escelsa e Light que, na ER do 2º ciclo, obtiveram o mesmo nível de salários relativos reconhecidos, em torno de 106,5%. Já nas simulações do 3º ciclo, não há semelhança entre elas, sendo que teve considerado 82,8%, para a Escelsa, e 139,2%, para a Light.

Os gráficos a seguir apresentam a relação entre os salários relativos da ER do 2º ciclo e as diferenças desse valor em comparação com os salários relativos das simulações do 3º ciclo.

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

140,0%

160,0%

180,0%

ER2CRTP

3CRTP

17,6%

-0,3%-14,1%

19,2%

-8,1%-9,6%5,9%

-9,6%3,2%

18,5%

-2,5%-2,0%

15,8%12,1%

-6,3%

11,7%15,2%

-10,6%-4,2%

-23,5%

-13,0%

32,7%

-2,6%-10,1%

-23,6%

-12,4%-15,7%

16,2%

77

,7%

80

,5%

80

,9%

81

,0%

82

,0%

83

,5%

88

,0%

89

,8%

90

,6%

91

,0%

92

,9%

94

,3%

94

,4%

96

,0%

98

,0%

98

,3%

10

1,1

%

10

2,3

%

10

4,7

%

10

6,3

%

10

6,3

%

10

6,5

%

10

6,8

%

11

4,4

%

12

5,5

%

12

7,2

%

13

0,8

%

14

9,3

%

-40,0%

-20,0%

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

140,0%

160,0%

"=3CRTP - ER2CRTP ER2CRTP

48

Essas análises mostram claramente que os salários médios utilizados no DEA em 2 Estágios estão equivocados porque estão muito distintos dos que foram homologados na ER do 2º ciclo (lembrando que a ER reflete, dentre outros, a combinação dos salários de mercado, identificados por pesquisa salarial, com a força de trabalho efetivamente dimensionada para cuidar das redes reais e do mercado real de cada concessionária).

A variável salário médio tem o objetivo de apurar qual o efeito das diferenças dos custos de mão-de-obra no Brasil nas eficiências identificadas pelo 1o estágio do DEA. Sendo assim, uma vez que foi comprovado que existem equívocos cruciais na série de dados utilizada, pode-se afirmar que as conclusões feitas por esse estudo estão comprometidas, não permitindo aferir que as ineficiências reais são de fato aquelas identificadas pelo modelo DEA.

Distorção dos Resultados Devido ao Programa Luz para Todos - PLPT

Em adição a todos os problemas mostrados anteriormente, a série histórica dos dados de 2003 a 2008 está fortemente impregnada dos efeitos do PLPT. Esse programa caracteriza-se pelo incremento em algumas concessões de quantidades atípicas e elevadas de ativos elétricos e clientes em curtíssimo prazo, sendo financiados em sua maioria por recursos não onerosos (Obrigações Especiais).

Com isso, do lado da remuneração e da depreciação dos ativos não ocorre à elevação na mesma proporção do incremento dos ativos, tendo em vista a predominância das Obrigações Especiais. Pelo lado dos custos operacionais reais, o incremento efetivo nos custos da concessionária também não é em mesma medida proporcional ao aumento de rede elétrica, por se tratarem de ativos novos que demandam menor nível de manutenção, particularmente a corretiva.

Diante dessas características, uma vez que foi considerado o período de maior expansão do PLPT, os ganhos de produtividade das concessionárias em que o programa foi intenso têm a tendência de identificar grandes crescimentos de produto (rede e clientes) sem o correspondente aumento de insumos (custos operacionais). Ou seja,

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

140,0%

160,0%

180,0%

ER2CRTP

3CRTP

49

os ganhos de produtividade apurados pela ANEEL das empresas com grandes programas de PLPT são alavancados pelos efeitos desse programa (crescimento desproporcional de produto em relação ao aumento dos insumos).

Confirmando os efeitos nos ganhos de produtividade das concessionárias com grande PLPT entre 2003 e 2008, a tabela a seguir apresentar o crescimento de produto e de produtividade das empresas consideradas pela ANEEL como eficientes (AesSul, RGE, Coelba, Coelce, Cemar, EPB).

*percentuais anuais médios e o conjunto de empresas eficientes foi definido pela própria ANEEL.

Segundo a proposta, os ganhos de produtividade do conjunto de empresas eficientes foram respectivamente: Técnica (Ray e Desli) = 4,53%, Técnica (Fare ET AL) = 2,50%, Tornqvist = 2,84%. Contudo, uma análise mais detalhada permite verificar os efeitos do PLPT.

O crescimento médio de produto do conjunto das empresas eficientes foi de 5,94%, sendo que AesSul e RGE cresceram juntas apenas 2,88% enquanto as que passaram por grande PLPT aumentaram em 7,47%. Ou seja, o crescimento de produto dessas empresas submetidas ao PLPT foi superior em 2,5 vezes que as demais (AesSul e RGE).

Essa distinção clara entre os resultados de empresas com ou sem PLPT se verifica também nos índices de produtividade calculados. Em termos de evolução técnica (Ray e Desly) o ganho de produtividade de todas juntas foi de 4,53%, sendo aquelas com PLPT foi um ganho de 6,25% e as demais de 1,10%, representando uma diferença entre estes dois grupos de 5,7 vezes.

Já em termos de evolução técnica de Fare ET AL, todo o conjunto teve um ganho de produtividade de 2,50%, o grupo com PLPT foi de 3,40% e as demais de 0,69%, indicando uma diferença de 4,9 vezes.

E finalmente, o índice de Tornqvist ratifica a alavancagem que o PLPT proporcionou nos índices de medição de ganhos de produtividade apurados pela ANEEL. Todas as empresas eficientes juntas produziram um ganho de 2,84%, ao passo que as com PLPT foram de 4,45% e as demais um valor negativo de – 0,38%.

Vale lembrar que para garantir a coerência de seu conjunto metodológico que mede ganhos de produtividade, especialmente Malmquist e suas decomposições, a proposta apresentou os resultados do Tornqvist das empresas eficientes, em torno de 3%, sob o argumento de que há convergência entre as metodologias.

Mas, conforme foi mostrado, esse valor para Tornqvist só foi dessa magnitude por conta principalmente do PLPT, ocorrendo inclusive o valor negativo de -0,38% para AesSsul e RGE. Logo, os resultados indicados por Tornqvist das eficientes não podem ser utilizados para garantir coerência dos outros métodos.

Concessionárias

Evolução Técnica - RAY AND

DESLI e SIMAR WILSON Evolução Técnica – FARE Tornqvist

Crescimento de

Produto

Ganho de

Produtividade

Exigido pela ANEEL

AES SUL 1,24% 1,18% -1,60% 3,07% 1,20%

RGE 0,96% 0,20% 0,84% 2,68% 2,20%

CEMAR 4,28% 3,04% 7,93% 9,04% 7,00%

COELBA 14,00% 4,78% 10,06% 7,61% 5,40%

COELCE 6,44% 4,64% 1,94% 6,28% 4,20%

EPB 0,28% 1,14% -2,12% 6,93% 3,40%

Empresas Eficientes 4,53% 2,50% 2,84% 5,94% 3,90%

Empresas com PLPT 6,25% 3,40% 4,45% 7,47% 5,00%Demais (AesSul e

RGE) 1,10% 0,69% -0,38% 2,88% 1,70%

50

Assim, parece haver um equívoco na utilização da série sem o devido tratamento dos dados referentes ao PLPT, um programa com prazos específicos e efeitos mais concentrados nas regiões Norte e Nordeste do Brasil.

Além disso, essa produtividade, se aplicada para as empresas no 3º ciclo, dificilmente será alcançada pela maioria das distribuidoras no Brasil, uma vez que esse programa (PLPT) não se repetirá nessa magnitude após 2011 nem para as concessionárias das regiões hoje contempladas e muito menos para as demais regiões do País.

Aplicabilidade do DEA de 2 estágios

Um dos pré-requisitos para a aplicação do DEA é que as empresas analisadas utilizem os mesmos insumos e produtos. Além disso, sua aplicação é utilizada principalmente em países e setores maduros e onde as empresas são claramente comparáveis. De fato, segundo a NT nº 265/2010, o DEA em 2 estágios é utilizado em agências reguladoras do setor elétrico de países como Áustria, Grã-Bretanha, Bélgica, Finlândia e Holanda.

Contudo, essa homogeneidade e maturidade não são verificadas no caso do setor distribuição de energia brasileiro. Devido as suas particularidades, existem extraordinárias diferenças entre esse setor no Brasil e em outros países mais maduros.

O Brasil é um país com dimensões continentais, no qual conta 5.564 municípios, uma população de mais de 180 milhões de habitantes, e com uma extensão territorial de mais de 8,5 milhões de quilômetros quadrados. Além disso, é atendido por 64 concessionárias de distribuição de energia elétrica, sendo algumas estatais federais ou estaduais, outras privadas, além das cooperativas e dos departamentos municipais.

A tabela a seguir apresenta os principais parâmetros de algumas das concessões de distribuição brasileiras:

http://pt.wikipedia.org/wiki/Anexo:Lista_de_munic%C3%ADpios_do_Brasil

51

Obs: Área em km2, Unidade de Consumidores em quantidade, Mercado em MWh e Rede em km

Empresa Área Unidades Consumidoras Mercado Rede

AES SUL 99.512 1.128.238 7.733.920 74.705

AMPLA 31.741 2.351.229 9.270.651 50.231

BANDEIRANTE 9.800 1.438.735 13.426.651 27.216

Boa Vista 5.712 75.064 452.540 2.668

CAIUÁ 9.612 201.873 956.192 8.247

CEAL 27.933 804.964 2.434.886 30.214

CEB 5.814 794.223 4.917.679 16.142

CEEE 73.626 1.410.811 7.312.425 66.714

CELESC 88.105 2.207.029 17.797.076 112.605

CELG 337.008 2.133.438 8.989.352 197.271

CELPA 1.247.703 1.550.562 5.694.588 81.759

CELPE 102.745 2.818.512 9.566.241 118.392

CELTINS 277.620 393.214 1.149.061 58.889

CEMAR 333.366 1.535.235 3.351.863 79.947

CEMAT 903.357 940.008 5.239.153 93.831

CEMIG 567.478 6.690.019 39.271.042 455.440

CEPISA 252.000 848.763 1.831.032 46.960

CFLO 1.387 47.476 238.916 1.615

CHESP 3.485 29.060 78.318 2.900

CJE 252 30.891 557.063 896

CLFM 1.844 38.845 194.026 1.592

CLFSC 11.849 174.199 858.682 8.940

CNEE 4.500 95.410 470.148 3.011

COELBA 567.295 4.407.551 13.687.968 201.862

COELCE 146.348 2.629.661 7.657.714 114.974

COOPERALIANÇA 569 29.798 139.032 1.229

COPEL 200.501 3.523.543 23.506.438 220.791

COSERN 53.307 1.006.804 4.080.307 41.722

CPEE 2.589 49.035 285.625 2.529

Piratininga 6.785 1.328.081 13.299.996 21.713

CPFL Paulista 90.440 3.427.765 25.287.590 89.020

CSPE 3.802 68.318 444.925 3.706

DEMEI 49 26.041 96.738 406

DMEPC 544 60.845 369.200 1.047

EBO 1.789 156.247 729.199 4.908

EDEVP 11.800 153.573 718.725 7.287

EEB 3.493 119.508 881.397 5.930

EFLJC 263 2.299 10.511 47

ELEKTRO 120.884 2.067.317 13.453.778 105.825

ELETROACRE 152.581 177.883 568.583 11.106

ELETROCAR 2.560 31.792 154.361 2.335

ELETROPAULO 4.526 5.830.735 39.965.878 41.051

ELFSM 4.494 82.368 362.878 7.067

EMG 16.331 359.079 1.276.910 24.291

ENERSUL 330.000 747.986 3.327.374 70.894

ENF 1.000 88.957 314.882 1.914

EPB 54.595 1.016.076 2.951.062 60.640

ESCELSA 41.372 1.150.848 8.748.527 55.290

ESE 17.419 546.300 2.521.145 21.588

HIDROPAN 917 14.243 84.561 442

IENERGIA 1.252 28.002 187.158 2.137

LIGHT 10.970 3.516.935 23.667.705 57.588

RGE 90.718 1.192.810 8.064.025 83.983

SULGIPE 6.324 111.689 233.131 6.205

52

A tabela a seguir apresenta as medidas de dispersão – média, desvio padrão, mínimo e máximo – da área de concessão, quantidade de consumidores, do mercado de venda e da extensão de rede.

Obs: Área em km2, Unidade de Consumidores em quantidade, Mercado em MWh e Rede em km

A tabela a seguir apresenta os valores referentes à dispersão mostrados, tendo como referência a média de cada variável.

Observando esta última tabela, verifica-se que a dispersão entre as concessões brasileiras é elevadíssima. Para se ter noção dessa dispersão, o desvio padrão é superior à média para todas as variáveis, atingindo o valor de 1,99 vezes a média para o caso da área de concessão.

Em relação aos valores de máximo e de mínimo, a heterogeneidade também causa impacto, porque existe máximo que supera em 10 vezes a média, enquanto que o valor mínimo para todas as características da concessão é da ordem de centésimos.

As especificidades brasileiras não se restringem apenas aos aspectos da área de concessão. Há diferenças acentuadas também quanto à tipologia das redes elétricas, das quais se destacam:

Distribuidoras conectadas ou não à rede básica;

O número de conexões à rede básica é muito diferente entre as distribuidoras;

Distribuidoras em Sistemas Isolados e que seu suprimento se dá por geração hidráulica e por geração térmica conectadas diretamente à sua rede elétrica; e

A participação relativa dos circuitos de alta-tensão, média-tensão e baixa-tensão se diferencia consideravelmente entre as distribuidoras.

Além dos aspectos mostrados acima, há grande heterogeneidade também quanto às características do mercado, tais como, concessão estritamente metropolitana, concessões com altas taxas de expansão de investimentos, concessões mais maduras, concessões com grandes problemas de perdas não técnicas, concessões que atendem um Estado inteiro, etc.

Adicionalmente, pela grande extensão do país, se têm outros fatores que contribuem para essa grande diferença entre as concessões, como a diversidade de cultura e das condições climáticas. E todas essas especificidades afetam diretamente a gestão operacional da concessionária e a necessidade de investimentos.

Já no setor de distribuição de energia do Reino Unido, apesar de também de tratar de uma regulação por incentivos, existem diferenças substanciais quando comparado ao caso brasileiro. Trata-se de um país com uma área total cerca de 3% a do Brasil (245 mil km²),

Informação Área Unidades Consumidoras Mercado Rede

Desvio Padrão 234.173 1.499.847 9.250.099 77.500

Média 117.444 1.142.405 6.275.349 52.032

Máximo 1.247.703 6.690.019 39.965.878 455.440

Mínimo 49 2.299 10.511 47

Informação Área Unidades Consumidoras Mercado Rede

Desvio Padrão 1,99 1,31 1,47 1,49

Média 1 1 1 1

Máximo 10,62 5,86 6,37 8,75

Mínimo 0,0004 0,002 0,0017 0,0009

53

com 14 distribuidoras de energia elétrica7 razoavelmente homogêneas, sem diferenças significativas em suas características principais (número de clientes, comprimento de linhas, características geográficas e climáticas da área servida, etc.). Além disso, quatro aspectos chaves presentes no setor elétrico do Reino Unido cabem ser mencionados:

Os níveis de qualidade do serviço se encontram em patamares elevados e não são tão heterogêneos entre concessões;

O serviço elétrico está “universalizado”;

O setor de energia elétrica no Reino Unido apresenta características típicas de um país desenvolvido: mercado amadurecido, com demanda que praticamente não cresce e pode ainda cair por aplicação de ações de eficiência energética, no marco das diretivas da União Europeia; e

Baixíssimos níveis de inadimplência e de perdas não técnicas.

Percebe-se facilmente que o nível de amadurecimento do setor de distribuição de energia elétrica entre o Brasil e o Reino Unido se encontra em níveis bem distintos.

No que se refere à qualidade do serviço e as perdas não técnicas, por exemplo, tem-se que, diferentemente do observado no Reino Unido, são questões importantes no Brasil.

Além disso, o setor de distribuição de energia brasileiro ainda está em processo de universalização e o mercado de energia ainda cresce bastante acima dos níveis vegetativos. Consequentemente, a necessidade de investimentos no setor de distribuição no Brasil, para atender a taxa de expansão do serviço e os requisitos de qualidade e combate às perdas não técnicas é muito elevada, bem maior em termos relativos que no Reino Unido.

Tal discrepância também ocorre quando comparamos o setor elétrico brasileiro com o dos demais países citados como adeptos do DEA de 2 estágios. A Áustria, por exemplo, possui um território de apenas 84 mil km² (menor que a área de concessão da Celesc, com 88 mil km²), sendo que grande parte do mesmo não é habitada por conta da existência dos Alpes, e mais de 130 distribuidoras de energia elétrica8. Consequentemente, as distribuidoras desse país são bastante homogêneas, uma vez que as áreas de concessão são relativamente pequenas.

O mesmo acontece com a Finlândia, onde em uma área de 338 mil km² (aproximadamente o tamanho da concessão da CELG – 337 mil Km²) existem 91 companhias distribuidoras de energia9, sendo que apenas 4 dessas possuem um poder de mercado maior que 5%10. Isto é, trata-se de um país onde as áreas de concessão são muito pequenas e consequentemente mais homogêneas quando comparadas ao setor elétrico brasileiro.

Assim, apesar de ser aplicado no setor elétrico de países maduros e homogêneos, não se pode afirmar que tal aplicação também seria bem sucedida no Brasil. Como já dito, as técnicas de benchmarking top-down, como o DEA, uma vez que se utilizam de comparações entre as empresas, obtém melhores resultados em amostras mais homogêneas.

Fato este que, comprovadamente, não ocorre no Brasil, muito pelo contrário, trata-se de um país com 64 distribuidoras extremamente heterogêneas. Portanto, é de se esperar que a probabilidade de distorções nos resultados da aplicação desse método para o setor de distribuição de energia brasileiro seja extremamente elevada, principalmente se não forem consideradas todas as especificidades importantes para todas as áreas de concessão.

7 Fonte: http://www.nationalgrid.com/uk/

8 Fonte: http://www.e-control.at/

9 Fonte: http://www.energiamarkkinavirasto.fi/

10 Fonte: 2009 Annual Report of the European Energy Regulators.

54

3.1.3. Incoerência entre os valores propostos e a teoria

O DEA, de 1 ou 2 estágios, é por princípio uma ferramenta que determina a fronteira de eficiência e a partir dela todas as demais firmas são posicionadas em relação à essa fronteira. As empresas mais eficientes são classificadas como 100% enquanto as outras necessariamente estarão abaixo desse valor.

Desse modo, em tese, a utilização regulatória dos resultados do DEA resultaria da aplicação direta dos seus resultados. Ou seja, o repasse seria somente na proporção indicada pelo ranking resultante do DEA porque a outra parcela indica a ineficiência da firma.

Consequentemente, qualquer tratamento diverso do que os resultados do DEA mostram é uma decisão que estaria no âmbito do poder discricionário de quem aplica e que escapa aos aspectos teóricos do DEA.

Em relação a proposta para os custos operacionais regulatórios, conclui-se que o objetivo é fazer a transição da metodologia da ER para a metodologia do DEA em 2 estágios. Ou seja, na 3a revisão ainda se tem como parâmetro de referência a ER e a partir da 4a o ponto de partida para a ação do Regulador poderá ser o DEA em 2 Estágios.

Segundo a NT nº 265/2010, o centro da faixa regulatória da meta de custos operacionais para o fim do 3o ciclo seria o que se mostra no gráfico a seguir.

Conforme foi dito, essas metas decorrem dos resultados obtidos pelo DEA em 2 estágios. No sentido de verificar tal assertiva, o gráfico a seguir apresenta os resultados do DEA em 2 estágios (obtido como sendo a média dos DEA’s dos 14 modelos) e a meta proposta para cada uma das distribuidoras

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

CO

ELB

A

CP

FL P

irat

inin

ga

RG

E

CEM

AR

CEM

AT

CP

FL P

aulis

ta

AES

SU

L

CEL

PE

LIG

HT

ESE

CO

SER

N

ENER

SUL

CEL

G

CEB

BA

ND

EIR

AN

TE

ELEK

TRO

ELET

RO

PA

ULO EP

B

ESC

ELSA

CEL

PA

CO

PEL

CEM

IG

CO

ELC

E

CEE

E

AM

PLA

CEP

ISA

CEA

L

CEL

ESC

Etapa 2 ANEEL

55

De acordo com o gráfico observa-se que:

Há repasse no qual supera para todas as distribuidoras os resultados obtidos pelo seu modelo DEA em 2 estágios;

O valor adicionado ao DEA não é o mesmo entre as empresas e não se visualiza uma regra clara, a partir do DEA em 2 estágios, que justifique o patamar individualizado concedido (por exemplo, a Coelba é a 1

a do ranking e recebeu praticamente o mesmo adicional que a

antepenúltima Cepisa, ao passo que as intermediárias receberam bem mais); e

As supostamente mais eficientes foram as menos beneficiadas.

A teoria é clara quando afirma que os valores resultantes do DEA representam o nível de eficiência de cada firma. Desse modo, torna-se muito frágil uma decisão regulatória de repassar às tarifas um valor substancialmente superior ao obtido pelo DEA (por exemplo, para a Eletropaulo e CEMIG está sendo adicionado um valor que faz com que os custos operacionais repassados às tarifas são 175% superiores ao valor eficiente indicado pelo DEA). Além disso, outra fragilidade é que tal acréscimo parece não guardar uma correlação clara com os resultados do DEA.

Consequentemente, ainda que os valores agora propostos façam uma acomodação conveniente para algumas das distribuidoras, dada a sua fragilidade teórica e até mesmo discricionária, há sérios riscos de questionamentos futuros. Isso poderá ocorrer dado que estão sendo repassados para as tarifas custos maiores do que o DEA 2 Estágios considera como eficientes.

O gráfico a seguir apresenta a Etapa 2, a ER e a diferença entre elas.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

CO

ELB

A

CP

FL P

irat

inin

ga

RG

E

CEM

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CEM

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FL P

aulis

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AES

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L

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CO

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G

CEB

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ELSA

CEL

PA

CO

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CO

ELC

E

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E

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CEP

ISA

CEA

L

CEL

ESC

DEA versus Etapa 2

Etapa 2 ANEEL DEA 2 por Média Móvel (Etapa 2 ANEEL) 2 por Média Móvel (DEA)

56

Dentre as várias conclusões possíveis da análise desse gráfico, podem ser destacadas as seguintes:

Cemar, Coelba, Cosern, Coelce, Celpa, RGE, Cepisa, EPB, Elektro, Celpe, Escelsa, Ampla, e Ceal tem reduções (as 1ªs significativas) quando comparada a ER com a proposta da Etapa 2;

AES Sul, CPFL Pa, ESSE, CPFL Pi, Bandeirante, Cemat, CEEE, Celesc, Copel, Cemig, Enersul, Eletropaulo, Light, Ceb e Celg tem aumentos (as ultimas significativos) quando comparada a ER com a proposta da Etapa 2.

3.1.4. Resultados com muita dispersão em função das variáveis escolhidas

Para o ranking das empresas mais eficientes, tirou-se a média de todos os modelos elaborados para a proposta apresentada na audiência pública - 2 modelos no primeiro estágio do DEA e mais 14 modelos no segundo estágio.

Não utilizou em suas simulações duas dimensões importantes para o serviço prestado pelas concessionárias e que afetam sobremaneira os custos operacionais, quais sejam, níveis de perdas não técnicas e qualidade do serviço prestado. Portanto, os parâmetros de eficiência encontrados ao final do 2º estágio podem não refletir a real eficiência de cada empresa. Essas duas dimensões foram adicionadas por fora pela metodologia proposta. Contudo, a consideração dessas variáveis já no DEA 2 estágios promove uma alteração significativa no ranking das empresas, uma vez que empresas com níveis mais baixos de perdas e com melhor qualidade do serviço apresentam justificativas claras para custos operacionais maiores.

Assim, os resultados encontrados para o 2º estágio do DEA não foram intuitivos, contrariando, inclusive as informações utilizadas pela Aneel para o cálculo da produtividade

-40%-30%-20%-10%

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%110%120%130%140%150%160%

CEM

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CO

ELB

A

CO

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CO

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E

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PA

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LIG

HT

CEB

CEL

G

Etapa 2 versus ER versus diferença

ER 2CRTP Etapa 2 ANEEL Etapa 2 - ER 2CRTP

57

do 1ºestágio, quando utiliza as empresas Coelba (90% eficiência), Coelce (50%), RGE (80%), EPB (60%), AES (70%), Cemar (80%) como as empresas mais eficientes do setor.

Além disso, o modelo indica que a empresa mais eficiente do setor, a Coelba, somente possui 90% de eficiência média, o que já faz por si só um corte de 10% (a mais eficiente deveria ter 100% de eficiência).

Cabe ressaltar ainda que também chega a resultados estranhos: é razoável verificar que empresas como Coelce (ganhadora do premio Abradee de mais eficiente do setor por 2 anos seguidos) e Ampla, ambas 100% capital privado teriam ineficiências da ordem de 50% de seus custos? O mesmo ocorrendo com empresas da Energisa, também 100% privadas, com ineficiências da ordem de 40% de seus custos? A resposta óbvia é que não é possível. O que ocorre é que as variáveis utilizadas nos dois estágios do DEA não foram suficientes para capturar todos os fatores necessários ao modelo e com isso toda a heterogeneidade do setor está sendo vista como ineficiência, o que não é correto.

Com o intuito de comprovar a falta de robustez dos modelos DEA, e a sensibilidade as variáveis escolhidas, a Endesa simulou alguns modelos alternativos (maiores detalhes no anexo III) levando em consideração variáveis importantes para explicar os custos das distribuidoras.

A tabela a seguir apresenta uma comparação entre os modelos ora propostos e o resultado da ANEEL:

DMU Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 ANEEL Diferença max

AES SUL 78,20% 76,80% 75,30% 69,70% 8,40%

AMPLA 66,50% 66,40% 72,20% 44,90% 27,30%

BANDEIRANTE 57,00% 69,90% 57,80% 57,80% 13,00%

CEAL 60,40% 59,00% 58,80% 43,60% 16,70%

CEB 51,50% 52,00% 77,40% 59,50% 25,90%

CEEE 52,40% 49,70% 52,10% 45,70% 6,70%

CELESC 43,30% 45,30% 45,50% 37,50% 8,00%

CELG 58,80% 60,60% 63,60% 60,90% 4,80%

CELPA 48,10% 51,00% 49,50% 52,90% 4,80%

CELPE 77,40% 85,00% 77,90% 69,80% 15,20%

CEMAR 90,50% 95,00% 90,60% 77,10% 17,90%

CEMAT 77,20% 79,20% 78,60% 74,10% 5,10%

CEMIG 95,10% 101,10% 97,80% 51,10% 49,90%

CEPISA 50,40% 53,30% 48,90% 45,40% 8,00%

COELBA 105,10% 106,00% 104,30% 90,40% 15,50%

COELCE 101,50% 102,80% 100,30% 51,10% 51,70%

COPEL 79,80% 79,40% 84,20% 52,90% 31,30%

COSERN 98,70% 99,00% 92,00% 61,60% 37,40%

CPFL Paulista 89,80% 89,60% 86,30% 70,50% 19,30%

ELEKTRO 92,10% 87,70% 96,00% 56,90% 39,10%

ELETROPAULO 79,00% 89,50% 73,50% 57,10% 32,30%

ENERSUL 96,60% 98,90% 96,00% 61,60% 37,30%

EPB 63,90% 71,30% 62,00% 56,70% 14,60%

ESCELSA 87,20% 89,70% 87,70% 55,10% 34,60%

ESE 76,80% 73,90% 87,10% 66,10% 21,10%

LIGHT 67,60% 76,20% 99,00% 69,70% 31,40%

Piratininga 86,40% 89,90% 110,80% 84,70% 26,10%

RGE 93,70% 95,10% 110,80% 81,30% 29,50%

58

Em primeiro lugar, destaca-se que os três modelos desenvolvidos são “coerentes” do ponto de vista teórico, sendo as variáveis utilizadas de acordo com o bom senso. Dessa forma, observa-se que os resultados dos modelos são sempre diferentes e, em alguns casos, a escolha de um modelo em detrimento de outro pode levar a diferenças na eficiência estimada de até 51,7% de eficiência. Não obstante, o ranking pode ser completamente alterado, conforme gráfico a seguir:

A partir da tabela, verifica-se que a posição das empresas no ranking apresenta uma grande variação de acordo com a escolha do modelo, indicando a vulnerabilidade do DEA. Dessa forma, além de revisar a qualidade da base de dados, fica claro a necessidade de se ampliar a gama de variáveis dentro do modelo para se buscar reconhecer as especificidades de cada área de concessão. Nesse contexto, outras variáveis deveriam ser estudadas e consideradas como salinidade, ventos, raios, relevo, dificuldade de acesso, etc.

Assim, dado os impactos, a vulnerabilidade dos métodos diante da heterogeneidade das concessões, o grande número opções de técnicas paramétricas e não paramétricas a serem testadas para o caso brasileiro, a falta de qualidade e fragilidade da base de dados, a falta de uniformização da contabilização e alocação dos custos, a limitação da quantidade de variáveis utilizadas para explicar as especificidades das concessões, os riscos de questionamento dos agentes externos ao setor e os efeitos a médio e longo prazo para o setor de distribuição, propõe-se a manutenção da metodologia do 2º ciclo com relação aos custos operacionais (aplicação da empresa de referência - ER), com os devidos ajustes necessários.

média (14

simulações) - AneelSimulação Endesa 1

Simulação

Endesa 2

Simulação

Endesa 3

COELBA G1 G1 G1 G1

RGE G1 G2 G2 G1

Piratininga G1 G3 G2 G1

CEMAR G1 G2 G2 G3

CEMAT G2 G4 G4 G4

CELPE G2 G4 G4 G4

CPFL G2 G3 G3 G4

LIGHT G2 G5 G5 G2

AES G3 G4 G4 G5

ESE G3 G5 G5 G3

COSERN G3 G1 G1 G3

ENERSUL G3 G1 G2 G2

CELG G4 G6 G6 G6

CEB G4 G7 G7 G5

ELETROPAULO G4 G4 G3 G5

EPB G4 G5 G5 G6

ELEKTRO G5 G2 G3 G2

BANDEIRANTE G5 G6 G5 G6

ESCELSA G5 G3 G3 G3

COPEL G5 G3 G4 G4

CEMIG G6 G2 G1 G2

CELPA G6 G7 G7 G7

COELCE G6 G1 G1 G1

AMPLA G6 G5 G6 G5

CEEE G7 G6 G7 G7

CEPISA G7 G7 G6 G7

CEAL G7 G6 G6 G6

CELESC G7 G7 G7 G7

ADESA G7 G7 G7 G7

59

3.2. Produtividade

Como mencionado, a proposta utilizou os modelos Índices de Tornqvist e Índice de Malmquist para estimar o ganho de produtividade dos Custos Operacionais.

Entretanto, a proposta apresentada para tratamento regulatório dos ganhos de produtividade dos custos operacionais apresenta problemas em relação aos seguintes aspectos, tratados a seguir.

Aplicabilidade do método ao setor de distribuição de energia elétrica; e

Problemas matemáticos.

3.2.1. Aplicabilidade do Método ao Setor de Distribuição de Energia Elétrica

Há diferentes métodos, em economia, utilizados para estimar a produtividade, todos com vantagens e desvantagens. Dessa forma, a escolha correta do método a ser aplicado é essencial, pois depende fortemente da consideração das variáveis que influenciam o universo estudado.

Nesse sentido, é importante realizar uma análise detalhada do método estabelecido para o 3º ciclo. A seguir, realizou-se a análise de pontos relevantes desse método.

O índice de Tornqvist mede a variação entre crescimento de produtos e insumos, ponderados pela participação relativa de cada um deles.

No que se refere ao Índice de Malmquist, ele é estimado utilizando o modelo DEA. Portanto, sua utilização incorpora as fragilidades que o DEA apresenta, entre outras já explicitadas anteriormente, não faz distinção entre eficiência e heterogeneidade, assume implicitamente e erroneamente que custos elevados são ocasionados por ineficiência.

3.2.2. Problemas Matemáticos da Produtividade

Inadequação do uso da regressão

A proposta avalia também se os ganhos de produtividades alcançados possuem alguma relação com o crescimento do produto (consumidores e redes). Para obtenção de tal relação foi feita uma regressão linear, onde: (i) a produtividade, obtida pelos índices de Tornqvist é a variável explicada e (ii) o crescimento de consumidores e rede ponderado pela participação dos custos comercias e custos de operação e manutenção, respectivamente, nos custos operacionais do 2ºciclo é a variável explicativa. O resultado encontrado está disposto no gráfico abaixo:

60

Sobre os resultados encontrados a nota técnica discorre:

“107. Como esperado, o gráfico demonstra que há uma relação direta entre os ganhos de produtividade e o crescimento do produto (consumidores e redes). A relação estimada implica que para cada1 ponto percentual de crescimento do produto têm-se aproximadamente 1 ponto percentual de ganhos de produtividade. É importante a ressalva de que o crescimento do produto não é o único fator que explica o ganho de produtividade de uma empresa em um ano específico. Portanto, não é recomendável a análise de medidas de ajustes da regressão linear como R2 como forma de invalidação dos resultados. Isto, porque, adequação não pretende explicar os ganhos de produtividade, mas somente mensurar a relação existente entre este e o crescimento do produto.(Nota Técnica nº265/2010-SRE/ANEEL)”.

Com relação às conclusões obtidas algumas considerações são necessárias. A primeira delas é que, a despeito de ser afirmado que há uma relação direta entre os ganhos de produtividade e o crescimento de produto, pode-se visualizar pelo gráfico que isto não é verdadeiro. O que pode se depreender do gráfico é que, dada a elevada dispersão dos pares ordenados, não há relação entre ganhos de produtividade e crescimento de produto, o que torna a expressão praticamente aleatória.

A proposta afirma ainda que o crescimento de produto não é o único fator que explica o ganho de produtividade de uma empresa em um ano específico e que por isso não é recomendável a análise de medidas de ajustes da regressão linear, como, por exemplo, o R². Com relação ao afirmado, o crescimento de produto, além de não ser a única variável que explica ganhos de produtividade, explica muito pouco a relação pretendida. Dessa forma, não parece razoável a utilização de uma regressão com baixo valor estatístico, pois poderá induzir a resultados inconsistentes.

“A interpretação do Coeficiente de Correlação (r) como medida de intensidade da relação linear entre duas variáveis é puramente matemática e está completamente isenta de qualquer implicação de causa e efeitos... Na prática, se r > 70% ou r < -70% com n> 30, diremos que há uma forte correlação... Por outro lado, o Coeficiente de Determinação (r2) apresenta-se como um indicador de qualidade do ajustamento...expressa a proporção da variação total que é explicada (devida)” (Martins, G. Estatística Geral e Aplicada. Atlas: São Paulo, 2001).

61

Para comprovar o que foi mencionado, o exemplo abaixo ilustra a distorção quando da utilização de uma regressão da forma realizada anteriormente:

Na situação proposta, as variáveis explicativas X e Y e a constante K definem o comportamento da variável Z de acordo com a seguinte equação:

Z=2X+3Y+10

Para cada valor de X e Y foi aplicada a equação conforme apresentado na tabela abaixo:

Efetuando-se o mesmo procedimento da nota técnica, ou seja, utilizando-se apenas uma variável explicativa, no caso variável X, para explicar a variável Z tem-se a regressão apresentada abaixo:

Nessa situação, o fato de se desprezar a variável explicativa Y gera uma distorção significativa na real influência da variável explicativa X na variável explicada Z. O coeficiente angular da variável X passou de 2, no caso onde se considerou todas as variáveis, para 8,10 no caso em que se considerou apenas a variável X como explicativa da variável Z.

A metodologia proposta para relacionar os ganhos de produtividades possui inconsistências que invalidam sua aplicação. O fato de desconsiderar qualquer análise estatística sob a justificativa de que a equação não pretende explicar os ganhos de produtividade e sim mensurar a relação existente entre este e o crescimento de produto não possui nenhum amparo teórico e possui fragilidades relevantes.

X (Variável

Explicativa 1)

Y (Variável

Explicativa 2) K (Constante) Z (Variável Explicada)

1 0 10 12

2 15 10 59

3 4 10 28

4 6 10 36

5 20 10 80

6 5 10 37

7 50 10 174

8 14 10 68

9 16 10 76

10 18 10 84

y = 8,109x + 20,8R² = 0,294

0

50

100

150

200

0 2 4 6 8 10 12

X versus Z

X (Variável Explicativa 1) Linear (X (Variável Explicativa 1))

62

Incoerência na aplicação da fórmula

Como já exposto, para a atualização dos custos operacionais definidos no 2º ciclo, a proposta considera o ganho de produtividade de acordo com a tabela a seguir.

A fim de analisar esse resultado, considerou-se que uma concessionária apresentou entre 0% e 2% de crescimento de produto. Nesse caso, seu ganho de produtividade considerado será 0% e essa receberá 100% dos seus custos operacionais, ou seja, se a concessionária A tem R$100 milhões de custos operacionais, ela receberá esse valor por completo. Já se essa mesma concessionária apresentar 4% de crescimento de produto, pela tabela anterior, essa terá reconhecido 1% de produtividade. Assim, a empresa receberá 103% de seus custos. No caso da concessionária A, receberá R$ 103 milhões.

A tabela a seguir mostra esse cálculo para cada intervalo de crescimento de produto.

Obs: Opex_t1 Aneel está representado em base 100

O gráfico a seguir apresenta o resultado mostrado na tabela.

Crescimento

Produto Produtividade

0% - 2% 0%

2% - 4% 1%

4% - 6% 3%

6% - 8% 5%

8% - 10% 7%

>10% 9%

Ganho de

Produtividade

Exigido

0% - 0% 0% 100

0% - 2% 0% 102

2% - 4% 1% 103

4% - 6% 3% 102,8

6% - 8% 5% 102,6

8% - 10% 7% 102,3

Crescimento do

Produto

OPEX Concessionária

A(R$ milhões)

100,0%

102,0%

103,0% 102,8%102,6%

102,3%

98,5%

99,0%

99,5%

100,0%

100,5%

101,0%

101,5%

102,0%

102,5%

103,0%

103,5%

0% 2% 4% 6% 8% 10%

Opex (ANEEL)

63

Conforme o gráfico, observa-se que, quando se obtém crescimento de produto superior ao grupo central, com produtividade de 3%, o valor dos Custos Operacionais reconhecidos no período tarifário diminui, chegando ao ponto de que a empresa que alcançar crescimento maior que 10% receberá apenas 102,3% de custos operacionais.

Dessa forma, é perceptível que há inconsistências nos resultados, pois na realidade à medida que o produto cresce os custos também aumentam. Assim, deveria haver aumento no percentual de custos operacionais reconhecidos na proposta.

Inconsistência dos resultados

Um método comumente adotado para comprovar a adequação de uma estratégia, teoria ou modelo é o chamado "backtesting". Amplamente utilizado no setor financeiro, o método consiste em fazer uma análise do histórico de um ativo para testar como este ativo se comporta. A tendência é a ação repetir o comportamento estatístico, então, configura-se uma estratégia para operar esta ação de acordo com o estudo de seu histórico.

Nesse sentido, foi utilizado o backtesting para analisar os resultados obtidos. Esse procedimento consistiu em comparar os ganhos de produtividade exigidos (tabela acima) com os percentuais de ganhos de produtividade médios efetivamente calculados pela ANEEL com a utilização dos Índices de Tornqvist e Índice de Malmquist.

Assim, para os ganhos de produtividade incorridos por cada distribuidora em cada ano, foi considerado a média entre os percentuais apresentados pela ANEEL como resultado da “Evolução Técnica - RAY AND DESLI e SIMAR WILSON” e “Evolução Técnica – FARE at al”, conforme mostra a tabela a seguir com dados de algumas distribuidoras.

O gráfico a seguir apresenta os resultados, onde a produtividade exigida se encontra no eixo das ordenadas e a produtividade calculada, no eixo das abscissas.

Empresa Período

Evolução Técnica - RAY AND

DESLI e SIMAR WILSON Evolução Técnica – FARE

média

(Técnica)

AES SUL 2007 - 2008 1,026 1,017 -2,15%

CELG 2004 - 2005 0,99 0,922 4,40%

LIGHT 2006 - 2007 0,855 0,921 11,20%

BANDEIRANTE 2004 - 2005 0,961 0,961 3,90%

LIGHT 2007 - 2008 0,871 0,913 10,80%

BANDEIRANTE 2003 - 2004 0,979 1,025 -0,20%

CAIUÁ 2007 - 2008 1,024 0,913 3,15%

64

A partir do gráfico, observa-se a grande dispersão dos percentuais de ganhos de produtividade calculados para uma mesma cobrança de produtividade. Como exemplo, pode-se citar que para empresas com ganhos de aproximadamente 12% até -6% são cobrados os mesmos 0% de produtividade.

Calculando agora a média geométrica de cada conjunto de empresas dos ganhos de produtividade calculados através dos Índices de Tornqvist e Índice de Malmquist, obtêm-se a tabela a seguir.

Com base na tabela, verifica-se que não há nenhuma correspondência entre a produtividade cobrada e às produtividades médias do conjunto das empresas. Além disso, os percentuais encontrados são muito diferentes para o mesmo crescimento de produto, obtendo-se até valores negativos como -1,04% com um método e, em contrapartida, um valor muito alto em outro, 7%, o que sugere que o conjunto de método proposto resultou em valores muito díspares.

3.3. Proposta

Com base no exposto, entende-se que a metodologia proposta pela ANEEL para a determinação dos custos operacionais no 3º ciclo não é adequada do ponto de vista conceitual, da qualidade da base de dados, das diferenças entre concessão e muito menos dos resultados obtidos.

Como a analista Sênior da NERA, Veronica Irastorza, conclui em seu artigo “a técnica de benchmarking para fins de determinação de tarifa pode não ser viável”. Segundo ela, uma análise de benchmarking adequada seria extremamente onerosa, dado que seria necessário revisar cuidadosamente todos os custos de todas as empresas incluídas no estudo. Além

-10,00%

-5,00%

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00%

Cresc. Produto Prod. Cobrada Técnica Real

0,17% 0,00% 2,55%

2,75% 1,00% 2,90%

4,87% 3,00% 2,92%

7,00% 5,00% 3,48%

8,93% 7,00% -1,04%

15,54% 9,00% 3,09%

65

disso, afirma que os reguladores que tentam simplificar a metodologia para torná-la mais tratável arriscam tomar decisões arbitrárias que confundem ineficiência com heterogeneidade e que são potencialmente prejudiciais para as empresas que não conseguem “melhorar” para sair das diferenças fundamentais das circunstâncias. Mesmo se os problemas de implementação forem resolvidos, o benchmarking pode resultar em menores taxas no curto prazo, mas vai aumentar o risco financeiro das companhias e o sub-investimento, que gera problemas no longo prazo.

Assim, dado os impactos, a vulnerabilidade dos métodos diante da heterogeneidade das concessões, o grande número opções de técnicas paramétricas e não paramétricas a serem testadas para o caso brasileiro, a falta de qualidade e fragilidade da base de dados, a falta de uniformização da contabilização e alocação dos custos, a limitação da quantidade de variáveis utilizadas para explicar as especificidades das concessões, os riscos de questionamento dos agentes externos ao setor e os efeitos a médio e longo prazo para o setor de distribuição, propõe-se a manutenção da metodologia do 2º ciclo com relação aos custos operacionais (aplicação da empresa de referência - ER), com os devidos ajustes necessários, descritos abaixo:

a) Ajuste dos custos complementares não contemplados no modelo da ER: relacionados ao atendimento específico de conformidade legal e outros de peculiaridades devidas às condições geo-econômicas de cada área de concessão. Tais custos seriam calculados conforme critérios estabelecidos na Resolução nº 338, de 25 de novembro de 2008. Neste aspecto, observa-se que, por um lado, nem todas as obrigações legais vigentes a época do processo do 2º ciclo foram incorporadas e, por outro lado, nem todas as especificidades da área de concessão foram adequadamente incorporadas ou, mesmo nem foram contempladas na ER.

Nas diversas manifestações das concessionárias em seus processos individuais de revisão tarifária apontaram-se subdimensionamentos de custos para algumas das atividades técnicas e comerciais de campo relevantes. Citam-se, por exemplo, a manutenção em regime de linha viva, a limpeza de faixas de servidão, os eletricistas para o combate às perdas não técnicas e a indisponibilidade de equipes de emergência em áreas criticas de acesso. É importante registrar que tais subdimensionamentos estão vinculados à área fim do serviço de distribuição de energia com impactos nos índices de qualidade de atendimento ao consumidor.

Evidencia-se ainda que, gastos relacionados com o Conselho de Consumidores e indenização de danos elétricos, não gerenciáveis pela concessionária e com considerações regulatórias, sequer foram contemplados pela ER.

b) Consideração dos novos custos complementares no período compreendido entre aqueles custos determinados no 2º CRTP e o que será definido no 3º CRTP principalmente se vinculados às Obrigações Legais e ou Mutações na Regulamentação.

Até o momento desta contribuição algumas novas exigências regulatórias já fazem parte da realidade das concessionárias e não foram consideradas na ER do 2º CRTP. Destacam-se algumas a seguir:

I. Obrigação de suspensão do fornecimento de energia (corte) em prazo Máximo de 90 dias (Resolução nº 414/2010). A partir das exigências previstas nos regulamentos que regem a matéria, deverá ser revisada a forma de parametrização dos custos de processos comerciais em geral – serviços técnicos, a menos do combate as perdas não técnicas, e de atendimento a consumidores - incorporando ao modelo as melhores práticas de gestão comercial, inclusive a intensa terceirização observada nos processos comerciais. Talvez ate as

66

concessionárias devam ser clusterizadas, em função da maior ou menor intervenção comercial;

II. Obrigação de nova estrutura de atendimento emergencial em campo face aos tempos exíguos estipulados pelas metas de DIC /FIC /DMIC do Módulo 8 do Prodist. A definição dos custos de operação e manutenção de campo deverá levar em consideração a qualidade exigida do prestador do serviço considerando, alem do maior ou menor tempo de deslocamento, as características das áreas de concessão o que ensejaria uma discussão sobre produtividades e freqüências de intervenções na rede da distribuidora. Ressalta-se que nos ciclos anteriores, tal assunto foi todo codificado através de paramétricas de valores rigorosamente iguais para todas as áreas de concessão.

III. Obrigação de atendimento de 100% das ligações telefônicas no Call Center com um tempo de espera máxima de 60 segundos (Decreto nº 6523 e Portaria nº 2014); A definição dos custos de Teleatendimento deverá levar em consideração a qualidade do prestador do serviço versus as características das áreas de concessão o que ensejaria uma discussão sobre tempo e freqüências de chamadas, alem de mudança relevante no mix de ligações entre fixo e móvel.

IV. Incorporação de redes particulares (Resolução nº 359/2009). Embora seu efeito de maior intensidade seja a partir do 3CRTP, as concessionárias que já iniciaram a incorporação dentro do 2CRTP e que os km’s de rede particulares não estavam na sua base de ativos deverá ser considerado como custos adicionais a ER do 2CRTP.

c) na definição de suas quantidades e portes das Gerencias Regionais nos processos tarifários, deverão ser incorporados parâmetros objetivos para sua distribuição e definição dos portes levando em consideração, dentre outros, tamanho da área de concessão, concentração de consumidores e ativos, melhores práticas de gestão das distribuidoras, regiões de influência das principais cidades de cada área de concessão, dificuldades de deslocamento das equipes de campo, etc. Registra-se que o aumento das atividades de campo via novas exigências regulatórias devem remontar uma nova estrutura regionalizada mais robusta para as atividades de programação e controle das atividades de campo.

d) Entre o 1º e o 2º ciclo, a ANEEL avançou no processo de clusterização, porem é preciso avançar mais de forma a mitigar a influencia da análise discriminante cujos padrões rotulados (ou pré-classificados) trazem inconsistência na formação dos clusters. Sob este aspecto, é necessário buscar o melhor agrupamento de um conjunto de padrões não-rotulados em clusters que possuam algum significado, ou seja, que os padrões apresentem alguma propriedade comum entre eles. Na sua forma perfeita significa obter um elevado grau de homogeneidade dentro dos grupos e um alto nível de heterogeneidade entre eles.

Posto isto, a proposta da ANEEL de “blindar” a ER do 2º CRTP, após os ajustes sugeridos pela Nota Técnica nº 265/10, não se mostra compatível com a própria dinâmica da regulamentação, onde novas resoluções são implementadas pela própria ANEEL visando a melhoria contínua do fornecimento de energia elétrica, aliado, ainda, ao fato de certo subdimensionamento das atividades técnicas e comerciais relevantes de campo.

Neste sentido, há necessidade de inclusão de mais um ajuste vinculado a outros custos complementares necessários ao funcionamento da ER a ser definida no 3º CRTP e que sejam exclusivamente relacionados ao atendimento específico de obrigações regulatórias e outras exigências legais, além de valores que compensem o aumento de custos operacionais provenientes de peculiaridades da área de concessão vinculadas tão somente às atividades fim de campo.

Propõe-se, também, abrir uma agenda regulatória de estudos e discussões para aprofundar análises, simulações e escolhas de ferramentas visando identificar a viabilidade e a melhor forma de aplicação dos modelos Top Down para o 4º ciclo.

67

4. Fator X

No 1º e 2º ciclos, o cálculo do componente Xe foi realizado pelo método de Fluxo de Caixa Descontado – FCD - que tem por objetivo valorar adequadamente as receitas e despesas futuras da concessionária, dado um determinado crescimento de mercado. De acordo com esse método, o componente Xe define um percentual a ser reduzido (ou acrescido) das receitas previstas para a concessionária de forma a igualar a taxa interna de retorno do fluxo de caixa regulatório da concessionária no período tarifário ao custo de capital regulatório (WACC).

O Fator X deve então garantir a correta evolução da Parcela B ao longo do ciclo tarifário, expressando adequadamente a remuneração total sobre a base de ativos e a cobertura dos custos operacionais, de modo a garantir que o equilíbrio econômico definido no momento da revisão tarifária seja mantido.

Para a definição do Fator X no 3º ciclo, a proposta baseia-se na extinção do Fluxo de Caixa Descontado. Em substituição a esta metodologia, sugere uma abordagem baseada na medição da Produtividade Total dos Fatores, acompanhada da medição de Qualidade e da de Eficiência, sendo as duas primeiras realizadas ex-post e a última ex-ante.

Segundo a metodologia proposta, o Fator X é dado por:

onde:

P: componente de produtividade ( );

Q: componente de qualidade;

T: componente de trajetória.

Ex-ante: definidos no reposicionamento tarifário;

Ex-post: definidos a cada reajuste tarifário

- Componente de Produtividade (P): será dado pela soma dos valores de PD e PT. O Componente PD mede o ganho de produtividade associado à distribuição de energia, estimado por meio dos índices de Tornqvist e Malmquist. Estes ganhos de produtividade foram decompostos em: evolução técnica, ganhos de eficiência e ganhos de escala. Para definir os ganhos potenciais de produtividade são utilizados como base os ganhos decorrentes de evolução técnica. Por sua vez, o Componente PT deve refletir os ganhos de produtividade associados aos custos com transmissão de energia, medidos diretamente pela relação entre a variação do montante de uso do sistema de transmissão (MUST), que representa o insumo, e a variação do mercado da concessionária, que representa o produto. Para definição dos percentuais de produtividade a serem efetivamente aplicados nos reajustes tarifários, utiliza-se a relação entre a variação da produtividade e a variação do nível de crescimento do mercado.

- Componente de Qualidade (Q): Para calculá-lo, forma-se um ranking das distribuidoras de acordo com o nível de qualidade. Esse ranking será definido anualmente (ex-post) e variações anuais com relação ao ranking definido na revisão implicará em mudanças no componente Q do Fator X.

- Componente de Trajetória (T): tem por objetivo amortizar o impacto do reposicionamento tarifário considerando uma trajetória de eficiência para os custos operacionais. Seu cálculo é

68

feito a partir da diferença dos valores de custos operacionais definidos no 2º ciclo - atualizados pela evolução do produto (cliente e redes) e descontado o ganho de produtividade - e os custos eficientes a serem alcançados ao final do 3º ciclo. Caso não haja diferença, o valor do componente T será nulo.

Precisa-se, portanto, verificar se os resultados obtidos com a nova metodologia proposta promovem resultados factíveis para a realidade das empresas brasileiras, uma vez que abandonam, em sua elaboração, variáveis importantes ao negócio de distribuição, como por exemplo, volume de investimentos.

4.1. Resultados verificados com a metodologia proposta

Os resultados para o fator X segundo a metodologia proposta resultam para o grupo Endesa:

Um dos pressupostos da utilização do Fator X nos reajustes tarifários é a manutenção da rentabilidade estabelecida regulatoriamente para o ciclo tarifário.

Assim, é conveniente analisar se a metodologia proposta pela ANEEL garante a condição de equilíbrio econômico financeiro da concessão, ou seja, se a receita regulatória é suficiente para cobrir todas as despesas regulatórias (Custos Operacionais Regulatórios, Custo com Capital, Receitas Irrecuperáveis e etc ao longo do ciclo tarifário).

O investimento, como já dito, é uma das variáveis mais importantes no negócio e serviço de distribuição de energia elétrica, tanto que as concessionárias despenderam enorme dedicação na sua definição e na viabilização dos recursos financeiros e materiais para concretizá-los.

A definição dos investimentos passa pela análise de diversos fatores, dentre os quais se podem citar: alcançar os índices de qualidade exigidos pelo Regulador, atingir a trajetória regulatória de Perdas Não Técnicas definida na revisão tarifária periódica, atender ao crescimento da demanda da concessão, expandir o setor para que novos consumidores sejam agregados ao sistema elétrico, realizar a renovação dos ativos que estejam chegando ao final da vida útil econômica, entre outros. Além dos aspectos mencionados, o volume destes investimentos é afetado pelo custo da mão-de-obra e dos custos adicionais, que são bastante particulares entre as concessões.

Para que a rentabilidade regulatória seja atingida com base nessa nova metodologia, o resultado nos níveis de investimento a serem realizados pelas concessionárias do grupo Endesa é desastroso, como pode ser observado no gráfico a seguir.

Fator X Fator T Fator PCres.merc

(%)

Ampla 4,15% 0,85% 3,30% 4,50%

Coelce 6,30% 2,20% 4,10% 5,50%

69

Como pode ser observado os investimentos decorrentes da nova metodologia provocam a necessidade de investimentos menores que a depreciação dos ativos.

Em decorrência da metodologia proposta, a consequência poderá ser a postergação de investimentos, uma vez que não traz qualquer impacto no componente Pd, com efeitos que somente se refletiriam no longo prazo, como por exemplo, a deterioração da qualidade do serviço. Aliás, o Reino Unido vivenciou essa experiência de subinvestimentos, provocada pela decisão regulatória de precificar o negócio abaixo de seus custos eficientes e adequados. Fato semelhante também ocorreu na Argentina com resultados muito impactantes.

Também do gráfico pode-se observar que os investimentos possíveis com os resultados obtidos dessa nova metodologia são menores do que os efetivamente realizados no período em 49% e 67%, respectivamente, para Ampla e Coelce.

Assim, além de trazer um desequilíbrio econômico financeiro, ferindo o contrato de concessão, a proposta não é isonômica, uma vez que trata empresas com diferentes características da mesma maneira. Notadamente, as necessidades de investimentos são muito diferentes entre empresas que apresentam o mesmo crescimento de mercado.

A metodologia proposta penaliza empresas que necessitam de maiores taxas de expansão no sistema elétrico, que precisam combater perdas não técnicas e que apresentam a característica de baixo consumo médio.

Quando a ANEEL propõe a extinção do Fluxo de Caixa Descontado e desconsidera os investimentos necessários para execução do serviço de distribuição, a rentabilidade regulatória não é atingida, gerando desequilíbrio econômico financeiro. Dessa forma, o princípio basilar da relação contratual relativo ao equilíbrio econômico financeiro é quebrado.

4.2. Análise da metodologia

A análise da metodologia proposta para o Fator X é feita a seguir e aborda os seguintes aspectos:

Componente Pt;

1.104

1.652

710

1.652

387

959

360

849

-

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

Coelce 2007-2011 Ampla 2009-2014

Investimento realizado no

ciclo tarifario

Investimento considerado no fator X 2º Ciclo

Quota de reintegração

Investimento resultante da nova metodologia

100%

64%

33%35%

100%

100%

51%58%

70

Caráter ex post do Fator X;

Análise de Consistência dos dados

Comparação entre os Ganhos Exigidos e os Valores Reais Apurados

4.2.1. Componente Pt

Uma das mais fortes rupturas apresentadas é a criação do componente Pt associado aos custos do transporte de energia, calculado a partir da evolução da relação insumo/produto ou custo/receita em um determinado período.

Propõe-se um suposto ganho de produtividade de item de Parcela A cuja aplicação se dá na Parcela B, ou seja, aplicação de uma variável criada em item da parcela não gerenciável na parcela destinada à gestão do negócio de distribuição. Além disso, a motivação apresentada fere o conceito do Pricecap.

. 149. Conforme visto anteriormente, o objetivo do fator X é garantir que o equilíbrio econômico e financeiro definido na RTP se mantenha nos reajustes subsequentes do ciclo tarifário correspondente. E, 151. Dessa forma, para garantir a coerência entre a evolução de receita e despesa de Parcela B em todo o ciclo tarifário, o Fator X deve medir todos os potenciais ganhos de produtividade da concessionária que impactam a receita de Parcela B, e não apenas os relacionados aos custos da atividade de distribuição.

A essência da regulação por incentivos é manter fixo por um período o preço de prestação do serviço para a concessionária buscar ser mais eficiente e apropriar dos ganhos advindos da diferença entre a receita e os custos. Logo, entre reajustes tarifários anuais o equilíbrio econômico não pode ser o mesmo da revisão, pois ocorreu um excedente de remuneração.

Do contrário, querer manter o mesmo equilíbrio é simplesmente garantir que as receitas anuais sejam convergentes aos custos reais, ou seja, é a implementação do regime pelo custo do serviço.

Vale lembrar que ainda que o aditivo contratual, assinado há poucos meses, não estabelece somente as regras do reajuste tarifário. Define também de forma explícita o tratamento que deve ser dado aos itens da Parcela A, à Parcela B e os princípios que devem ser norteados pela revisão tarifária periódica.

É importante recuperar também que um tratamento diverso para os custos com transporte de energia foi proposto no âmbito da Audiência Pública que tratou do aditivo ao Contrato de Concessão ocorrida ao final de 2009. Esse tratamento era semelhante em termos conceituais ao que se apresenta agora na revisão e foi devidamente demonstrada sua incoerência com o regime de concessão do serviço de distribuição de energia elétrica, instituído pelas Leis nº 8.987/1995 e nº 9.427/1996.

Ao final do processo da AP nº 043/2009, foi relatado o seguinte no voto (processo 48500.006111/2007-08 - Aditivo aos contratos de concessão de serviço público de distribuição de energia elétrica para adequação dos procedimentos de cálculo dos reajustes tarifários anuais, visando à neutralidade da Parcela A):

“23. Em breve síntese, no regime de serviço pelo preço o risco da variação de mercado pertence concessionária. A introdução da CVA, embora tenha emprestado contornos de custo do serviço a alguns componentes da Parcela A, não descaracterizou a natureza do regime econômico-financeiro das concessões, com predomínio dos elementos de regime de "Preço-teto", e nem a ANEEL poderia fazê-lo, pois não lhe foi dada competência para isso. Como conseqüência, as concessionárias permanecem na condição de detentoras dos direitos às receitas residuais decorrentes da prestação do serviço, ganhando ou perdendo de acordo com sua eficiência empresarial. A ampliação do

71

componente de encargos setoriais na Parcela A, para a cobertura de despesas não vinculadas diretamente à prestação do serviço público de energia elétrica, abriu espaço para a apropriação de receita adicional que, pela natureza arrecadatória do encargo, deveria ser neutra, não gerando ganhos nem perdas às concessionárias”.

Assim, diante do que foi exposto, propor o componente Pt é na verdade um tratamento alternativo, adicional e incorreto ao que já está estabelecido no Contrato de Concessão.

4.2.2. Caráter Ex Post da componente P do fator X

A nota técnica propõe que o valor do componente Pd a ser aplicado nos reajustes tarifários anuais sejam determinados “ex post” em função do mercado anual que se realiza. A forma “ex post” apresenta vários problemas.

O primeiro deles refere-se à impossibilidade de saber a meta que o concessionário deve atingir. Uma vez que o valor do componente Pd será definido somente no dia seguinte à realização do último dia do mercado da concessionária, e que esse dia será exatamente o da aplicação desse componente, a concessionária não tem possibilidade de fazer a sua gestão de modo a competir com o Pd que será transferido quase na integralidade aos consumidores. Além disso, essa gestão torna-se ainda mais difícil porque o que vai determinar o ganho a ser repassado é o crescimento de mercado verificado, ou seja, uma variável não gerenciável pela empresa é o que define o valor de Pd.

O segundo problema é que efetivamente a concessionária não irá apropriar rendas adicionais decorrentes dos ganhos de produtividade que ela conseguiu obter. Esses ganhos não ocorrem da noite para o dia e leva tempo para começar a produzir resultados (em escala de meses e anos). Contudo, propõe repassar de forma imediata praticamente todo o suposto ganho de produtividade verificada.

-

.

Naquela ocasião, foi abordada da seguinte maneira a proposta apresentada para a possibilidade de recálculo do Fator X, ou seja, um mecanismo com a mesma natureza de “ex post” discutida atualmente:

-

-se estipular a presença de um -

. Caso nsumidores

anualmente, eliminando o poder de incentivo da regulação de preços tetos

, apr -.

Esse entendimento foi reforçado ainda: “10. Realço também a decisão de não recalcular, a cada reajuste, o Fator Xe, assegurando maior aderência ao conceito da regulação por incentivos, aumentando a previsibilidade, evitando questionamentos quanto ao

72

descumprimento do contrato de concessão e simplificando e reduzindo custos do processo regulatório, tanto na esfera da Agência quanto na dos concessionários. Apenas entendo que deveria ficar explicitado no procedimento que, ainda que as previsões de mercado sejam prerrogativas do regulador, seria aberto um espaço para a análise de peculiaridades de cada concessionária e que, caso estas se mostrem razoáveis, seriam as mesmas consideradas”.

4.2.3. Comparação entre os Ganhos Exigidos e os Valores Reais Apurados

Ao calcular as produtividades anuais a serem considerados no componente Pd do Fator X, as estimativas demonstram variações acentuadas dos resultados entre os anos. Segundo a proposta, tais variações podem se dar em função de quedas ou altas atípicas de mercado, grandes movimentos de contratações de trabalhadores, programas de demissão voluntária, choques de preços de matérias-primas, aumento de encargos trabalhistas, grande acúmulos de imobilizações de investimentos, etc. Para mitigar o efeito de tais variações, foi proposta a utilização da média do período como estimativa.

A metodologia proposta exige das concessionárias a produtividade máxima obtida no setor nos últimos anos. Contudo, será mostrado adiante que os valores reais apurados de ganhos de produtividade variam acentuadamente quando as empresas são comparadas entre si, e até mesmo cada concessionária de modo individual tem desempenho irregular ao longo dos anos.

Com o objetivo de estimar a produtividade associada à distribuição de energia elétrica a proposta estimou o componente Pd do Fator X. Para tal, foram utilizados algoritmos de decomposição dos ganhos de produtividade em seus componentes.

Esses ganhos de produtividade são medidos como a evolução da relação entre insumos e produtos. Como insumos foram considerados os custos operacionais e de capital, enquanto o produto considerado foi o mercado atendido pela distribuidora. Dessa forma, quanto maior o crescimento do mercado para o mesmo volume de Custos Operacionais e de Capital, maiores são os ganhos de produtividade propostos.

Com o resultado da decomposição da produtividade a nota técnica inferiu que os ganhos potenciais de produtividade estariam associados ao componente de evolução técnica.

Para encontrar uma relação entre os ganhos de produtividade e o crescimento de mercado, fez-se uma regressão linear entre o índice de Tornqvist e o crescimento de mercado. A relação estimada implicou que para cada 1 ponto percentual de crescimento de mercado têm-se aproximadamente 0,83 ponto percentual de ganhos de produtividade.

Dessa forma, considerou-se que o grupo central, com produtividade de 3%, representa o crescimento médio do produto no período analisado (2003 a 2008) que foi de aproximadamente 5%. Para os demais grupos, utilizou-se que a variação de 1 p.p do produto resulta na variação de 0,8 p.p. na produtividade, conforme tabela a seguir.

73

Os índices de produtividade utilizados para definição do ponto central de produtividade são dados pelo índice de Malmquist, que é calculado com o auxílio de DEA.

Como já dito, a utilização de um modelo DEA exige que a escolha das DMUs (empresas) considere a homogeneidade. Como se sabe, no setor elétrico brasileiro coexistem concessionárias de distribuição de energia elétrica com características bastante particulares: necessidades de expansão do sistema elétrico peculiares, disparidades relevantes das condições socioeconômicas nas áreas de concessão, exigências diferenciadas de melhoria da qualidade do serviço e do produto por parte do regulador, necessidades muito diferenciadas de redução de perdas não técnicas, diferentes tipos de controle acionário, diferentes tipos de adensamento de cargas e urbano, diferentes custos de mão de obra entre as regiões, concessões com áreas não contíguas, escalas entre os negócios totalmente diferentes, tipologias de rede, fatores climáticos, fatores históricos relevantes nas áreas de concessão, geografia muito diferenciada, entre outros aspectos relevantes.

Certamente, todos estes pontos elencados afetam as variáveis utilizadas como insumo na análise para potencial de produtividade, no caso Custo Operacional e Custo de Capital.

Para se ter uma idéia do grau de dispersão das DMU´s utilizadas, o gráfico abaixo resume os insumos que originaram o estudo.

A Relação entre o maior e o menor Custo Operacional utilizado é de 52 vezes. O desvio padrão só é 17% inferior a média. O que confere uma dispersão significativa da amostra e que comprometem os resultados obtidos.

Crescimento de

Mercado (%)

Produtividade

(%)

<0% 0,0%

0% - 3% 1,4%

3% - 4% 2,2%

4% - 5% 3,0%

5% - 6% 3,8%

6% - 7% 4,6%

7% - 8% 5,4%

>8% 6,2%

835

16

237196

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

Maior Menor Media Desvio

Custos Operacionais (milhões de reais)

Custos Operacionais

74

Com relação ao insumo custo do capital a diferença chama ainda mais atenção. A relação entre o maior e o menor custo de capital utilizado é de 149 vezes. O desvio padrão é praticamente igual a média. O que confere uma dispersão relevante a amostra e que comprometem os resultados obtidos.

Com relação à heterogeneidade do produto o gráfico abaixo mostra que as dispersões também são acentuadas:

A relação entre o maior e o menor mercado utilizado é de 72 vezes. O desvio padrão é praticamente igual a média. O que confere uma dispersão significativa a amostra e que comprometem os resultados obtidos.

Diferentemente dos custos operacionais, em que propõe o segundo estágio para tentar corrigir os efeitos da heterogeneidade entre as concessões (variáveis ambientais), na apuração do componente PD do Fator X o Regulador aplica diretamente os resultados obtidos pelo seu modelo de DEA, cujas variáveis de insumo e de produto utilizadas não passaram por qualquer tratamento que pudesse tentar mitigar os efeitos nas conclusões do modelo das heterogeneidades que existem.

1.040

7

241 237

0

200

400

600

800

1.000

1.200


Custos de Capital (milhões de reais)

Custos de Capital

25.287.590

349.943

6.769.848 6.506.697

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

30.000.000


Mercado (MWh)

Mercado

75

Quando utiliza os dados sem levar em consideração os efeitos das variáveis ambientais que refletem diretamente os custos da concessionária, para mais ou para menos, há uma elevada propensão a não se distinguir especificidades de eficiências ou ineficiências.

Um exemplo claro disto é que quando empresas de diferentes regiões são comparadas na mesma medida, há uma tendência de as empresas de regiões que pagam menores salários de serem tidas como mais eficientes do que empresas de maiores salários.

O mesmo exemplo pode ser aplicado para empresas que possuem redes aéreas e subterrâneas. Notadamente, é muito difícil comparar diretamente empresas que apresentam estas características.

Outro fato que não passou por qualquer consideração ou tratamento nos dados que serviram de base calcular o seu DEA para fins de apuração do componente Pd é a qualidade do serviço prestado, tanto no que se refere à energia elétrica fornecida quanto ao atendimento comercial dispensado.

A qualidade do serviço prestado é função direta, dentre outros fatores, do nível de investimentos realizado pela concessionária. Desse modo, uma vez que não considerou a qualidade do serviço, investimentos voltados para a melhoria da qualidade são tratados como ineficiência porque não há incremento de mercado associado. O contrário também é verdadeiro, se investimentos em qualidade forem evitados, a percepção do DEA é de eficiência.

4.2.4. Inconsistência dos resultados da ANEEL

Assim como realizado para os custos operacionais, o gráfico a seguir apresenta os resultados do método de backtesting , onde a produtividade exigida com base no crescimento de mercado, encontra-se no eixo das abscissas e a produtividade calculada (evolução técnica) no eixo das ordenadas.

76

A partir do gráfico, e como era de se esperar, com base na análise dos dados de insumos e produtos utilizados, observa-se a grande dispersão dos percentuais de ganhos de produtividade calculados para uma mesma cobrança de produtividade. Como exemplo, pode-se citar que para empresas com ganhos exigidos pela ANEEL de 3,8% os resultados da decomposição resultaram em valores que variaram de -3% até 6,4%. Além disso, não se verifica qualquer tendência de aumento de produtividade com o crescimento do mercado. O comportamento da média geométrica dos ganhos de produtividade calculados pelo índice de Malmquist é totalmente errática ao longo dos grupos de produtividades da tabela da ANEEL.

Outro ponto que chama bastante atenção no gráfico é que o desvio padrão dos resultados é elevado para todos os grupos de produtividades, em alguns casos supera até a média. Dessa forma, verifica-se um caráter quase que totalmente aleatório entre as produtividades calculadas pela decomposição pelos índices de Malquist.

Além dessas análises mostradas, há problemas críticos na base de dados utilizados pela ANEEL. Por exemplo, a decomposição de Malmquist por evolução técnica da Piratininga chegou a ser de 16,1% entre 2003-2004 e três anos depois esta evolução técnica reduziu para -10,6%.

Com tamanha dispersão de resultados não há nenhuma garantia de que a média geométrica utilizada para representar os ganhos de produtividade seja realmente válida.

Remuneração Inconsistente

Além de heterogeneidades relevantes entre as empresas, comprovada por meio de uma análise dos dados utilizados como insumo e produto, outro ponto que merece cautela é a qualidade das informações utilizadas.

2,3%3,6%

2,7%3,3% 3,9% 3,3%

2,6%

-0,13

-0,08

-0,03

0,02

0,07

0,12

0,17

0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0%

DEA Média Geométrica Desvio Padrão

77

Para um trabalho dessa importância, que poderá afetar o equilíbrio econômico financeiro das distribuidoras, faz-se necessário uma base de dados confiável, extraída de uma contabilidade regulatória implantada e consolidada e com processos de auditoria associados. Para boa parte das informações utilizadas não há uma garantia de que estas informações são confiáveis o suficiente para a magnitude da relevância da sua utilização.

Assim, é imprescindível a realização de uma análise criteriosa na base de dados utilizada. Para tanto, sugere-se que as informações encaminhadas pelas concessionárias sejam validadas pela ANEEL.

Para calcular os ganhos potenciais de produtividade relativos ao componente Pd do Fator X a proposta utilizou como insumos Custos Operacionais e Custo do Capital dos anos de 2003 à 2008 e como produto o mercado atendido pela distribuidora no mesmo período.

Os dados de custos operacionais foram extraídos do Ofício nº 351/2009 SRE-SFF-SRD/ANEEL, onde a Agência efetuou glosas em algumas contas.

Para o cálculo do custo de capital foi criado um método de apuração, dado que estes valores só são obtidos nos anos de revisão tarifária por meio do processo de avaliação dos ativos da concessão.

A apuração do Custo de Capital anual de 2003 até 2008 a ANEEL baseou-se no seguinte em um conjunto de equações, que levavam em conta, os investimentos, bens totalmente depreciados, índice de aproveitamento, entre outros.

351/2009 SRE-SFF-SRD/ANEEL.

os de fevereiro de 2010.

A evoluçãoobrigações

351/2009.

-se o cusreal antes de impostos aplicado no 2º ciclo. A taxa de depreciação t

2º ciclo para cada empresa.

Contudo, algumas ressalvas devem ser feitas com relação a metodologia descrita. Apurar o custo de capital ao longo dos anos sem um processo de avaliação não é trivial. Tanto não é trivial, que em cada ciclo tarifário uma empresa credenciada pela Agência deve avaliar os ativos da concessionária. Essas avaliações não costumam ser simples, demandam muito esforço operacional, possuem custos consideráveis, mas é a única forma de se apurar o Valor Novo de Reposição dos Ativos de forma fidedigna.

Dentre as diversas etapas para confecção do laudo de avaliação pode-se mencionar: determinação dos Custos Adicionais, Componentes Menores, Banco de Preços referencial, índice de aproveitamento, conciliação físico-contábil, atualização do banco de preços por índices específicos, dentre outras.

Se uma metodologia simplificada, como a proposta, tivesse a robustez necessária para a determinação do Valor Novo de Reposição dos Ativos para o período incremental fosse tão simples de ser efetuada não seria necessária a realização do laudo de avaliação dos ativos da concessionária.

78

Dessa forma, com relação ao Custo de Capital, antes de se avaliar o método e as considerações utilizadas para sua apuração é conveniente que seja feita uma análise crítica dos resultados obtidos e de sua adequação à realidade.

A premência desta análise advém do fato de que o método utilizado para apuração do Custo de Capital consiste de uma simplificação de uma das etapas mais complexas de uma revisão tarifária, a determinação do Valor Novo de Reposição e do Valor de Mercado em Uso dos ativos. Dessa forma, o somatório de considerações e simplificações podem tornar os resultados obtidos incoerentes.

A tabela abaixo mostra como variou de um ano para o outro a parcela de remuneração de capital utilizada para algumas empresas (lembrando, a remuneração do capital é um dos componentes do insumo Parcela B do modelo da ANEEL).

Ressalta-se que remuneração corresponde a WACC X BRRL (Base de Remuneração Regulatória Líquida). Portanto, uma redução de um ano para o outro na remuneração de 10% foi ocasionada pela redução na base de remuneração líquida dos mesmos 10%.

O que eleva em determinado ano a base de remuneração regulatória líquida (BRRL) são os investimentos (adições), ao passo que o único redutor é a depreciação anual, uma vez que a ANEEL não fez qualquer consideração sobre baixas na metodologia adotada.

Em termos práticos, considerando que em média a BRRL representa algo em torno de 50% (0,5) da base bruta, a depreciação anual típica do setor de distribuição de 4,5% a.a. tende a reduzir a BRRL em aproximadamente 9% (=4,5%/0,5).

EMPRESA Ano

Variação de

Remuneração do

Capital

1 CELTINS 2006/2005 -59,36%

2 UHENPAL 2004/2003 -45,10%

3 ADESA 2006/2005 -34,22%

4 CEMAR 2007/2006 -33,55%

5 ADESA 2008/2007 -32,81%

6 ADESA 2005/2004 -32,77%

7 CEPISA 2006/2005 -29,72%

8 CERON 2006/2005 -26,25%

9 IENERGIA 2006/2005 -21,54%

10 ELETROACRE 2005/2004 -18,47%

11 CELTINS 2005/2004 -17,24%

12 CNEE 2006/2005 -17,04%

13 CEMIG 2006/2005 -15,60%

14 ENERSUL 2007/2006 -14,03%

15 ESE 2006/2005 -14,02%

16 COPEL 2005/2004 -13,82%

17 CAIUA 2005/2004 -13,81%

18 CEMAR 2005/2004 -13,50%

19 EDEVP 2004/2003 -13,36%

20 CHESP 2006/2005 -12,72%

21 ELFSM 2005/2004 -12,03%

22 EDEVP 2005/2004 -11,82%

23 CEB 2007/2006 -11,72%

24 CEMIG 2007/2006 -11,61%

25 CAIUA 2006/2005 -11,42%

26 CELG 2004/2003 -11,40%

27 CFLO 2004/2003 -11,19%

28 COPEL 2008/2007 -10,90%

29 CEB 2006/2005 -10,78%

30 EMG 2006/2005 -10,26%

31 COPEL 2007/2006 -10,03%

79

Portanto, tendo em vista que o efeito das baixas não é considerado, para ocorrer uma redução anual de 10% na base líquida a concessionária não deveria ter feito praticamente nenhum investimento naquele ano.

Não realizar qualquer investimento é incoerente para a realidade das concessões de distribuição no Brasil, que têm expansão do mercado e de clientes acima de 3%, sem contar por exemplo os investimentos em melhoria da qualidade e de combate às perdas não técnicas.

O fato de empresas como Celtins e Cemar, que possuem uma forte expansão de ativos e clientes, apresentarem reduções de 59% e 34% de toda sua Base de Remuneração Líquida remete a sérias inconsistências nos dados utilizados para o cálculo dos potenciais ganhos de produtividade das empresas e comprometem qualquer resultado obtido.

O gráfico a seguir apresenta as empresas que segundo o Regulador tiveram redução anual da BRRL superior a 15%.

Esse gráfico mostra que para diversas empresas e com porte distintos foram encontrados problemas na BRRL, sem qualquer consistência com a realidade.

Ainda com relação à remuneração de capital, também parece existir outras inconsistências, conforme se verifica abaixo.

Para visualizar melhor as distorções encontradas é conveniente se analisar alguns casos. Para a Celtins variar sua remuneração, ou sua Base de Remuneração Líquida, em 121,5% não há outra explicação senão inconsistência nos dados utilizados ou na metodologia adotada para sua apuração. O caso da Boa Vista ainda é mais emblemático, já que,

-70,00%

-60,00%

-50,00%

-40,00%

-30,00%

-20,00%

-10,00%

0,00%

Redução Anual da BRRL

EMPRESA Ano

Variação de

Remuneração do

Capital

UHENPAL 2005/2004 103,05%

UHENPAL 2006/2005 53,85%

ELFSM 2008/2007 61,61%

DME-PC 2006/2005 99,27%

DME-PC 2008/2007 768,08%

DEMEI 2004/2003 104,17%

CPEE 2006/2005 70,12%

CFLO 2008/2007 60,82%

CELTINS 2007/2006 121,50%

BOA VISTA 2004/2003 818,00%

ADESA 2007/2006 271,26%

80

segundo a base de dados utilizada, sua Base de Remuneração Líquida experimentou um crescimento de 8,18 vezes entre os anos de 2003 e 2004.

Outra forma muito intuitiva de se avaliar a consistência dos resultados é a de comparar, no mesmo ano, os valores obtidos para a Base de Remuneração Líquida com a Base de Remuneração Líquida Homologada no 1ºciclo atualizada por IGP-M, dado que a ANEEL partiu dos valores homologados do 2ºciclo.

A Base Líquida homologada no 1ºciclo corresponde ao valor mais fidedigno para o valor dos ativos remuneráveis, uma vez que foi realizado por metodologia consagrada, que não houve alterações substanciais na sua apuração com relação ao 2ºciclo, que foi realizada por empresa credenciada e foi fiscalizada pela própria agência.

Com relação a esta comparação, desvios entre os valores comparados são esperados, uma vez que, conforme já discutido, o método de avaliação dos valores homologados é mais completo e possui um detalhamento maior que a metodologia proposta.

Ainda que esperado, mesmo que ocorram pequenos desvios, estes podem comprometer os resultados da análise, uma vez que a ordem de grandeza dos ganhos de produtividade podem ser menores que os erros introduzidos pelas considerações da metodologia ou por dados inconsistentes.

Dessa forma, foram selecionadas as 23 maiores empresas com relação a Base de Remuneração Líquida. Com base nessa amostra foram segregados os casos em que a variação foi superior a 10%.

A tabela abaixo explicita esta comparação para a Base de Remuneração Líquida:

(*) Os valores homologados foram atualizados por IGP-M conforme sistemática adotada pela metodologia da ANEEL.

Com base na tabela exposta, das 20 maiores empresas selecionadas inicialmente, segundo o critério de base líquida, verificou-se que 14 delas tiveram uma variação superior a 10% quando foi comparada a Base de Remuneração Líquida homologada no 1ºciclo com a Base de Remuneração Líquida apurada.

É importante destacar que houve variações significativas em empresas de todas as regiões do país, o que confere uma problemática generalizada na metodologia ou na base de dados utilizada.

Ainda que a análise em tela tenha se atido às variações com relação as empresas de maior porte, nas empresas classificadas como de menor porte também houve variações de vulto similar ao apresentado.

EMPRESA B.L ANEEL (FX) (1)

B.L. Distribuição

(1CRTP) Atualizada

(2)(*) Variação (2)/(1)

RGE 888.263.140 1.194.171.727 34,40%

CEMAR 771.652.613 1.021.960.290 32,40%

AMPLA 1.545.577.113 2.044.259.770 32,30%

CELPA 935.511.342 1.105.717.749 18,20%

CELESC 1.812.940.353 2.076.298.304 14,50%

CELPE 1.385.850.573 1.586.229.086 14,50%

CEPISA 361.457.823 410.371.934 13,50%

CEAL 407.954.958 451.725.153 10,70%

CPFL-

PAULISTA 3.536.506.553 3.183.901.869 -10,00%

COELBA 3.240.922.767 2.855.600.527 -11,90%

COSERN 686.969.805 600.512.254 -12,60%

CEB 726.631.751 595.278.136 -18,10%

CELG 1.124.189.017 868.278.690 -22,80%

COPEL 3.085.185.118 1.723.329.564 -44,10%

81

Diante dos resultados desta análise, pode-se depreender que os desvios encontrados são significativos. Se, como mencionado, a ocorrência de pequenos desvios comprometem o resultado, os desvios encontrados tornam a utilização dessas informações temerária.

O maior desvio entre os dados comparados foi da RGE, onde o valor homologado atualizado foi superior em 34% ao valor apurado conforme metodologia ANEEL. Assim, não há garantia que os resultados encontrados pela ANEEL para a apuração das produtividades são robustos suficientes para a definição do Fator X, uma vez que há tamanha divergência entre os valores calculados.

O gráfico abaixo demonstra as variações entre os valores de Base de Remuneração Líquida homologadas atualizados por IGPM no 1ºciclo e os valores da Base de Remuneração Líquida apurado para obtenção dos ganhos de produtividade:

Por meio do gráfico apresentado verifica-se que não há aderência entre os valores de Base Líquida homologados no 1ºciclo atualizados e os valores calculados. A magnitude das distorções encontradas fragiliza sobremaneira a utilização do Custo de Capital estimado pela metodologia para o cálculo das produtividades.

Uma outra consistência que pode ser feita é a de se comparar o crescimento da Base de Remuneração Bruta e Líquida, conforme a metodologia, com relação ao crescimento de rede (dados do banco de dados utilizado pela ANEEL).

Para esta análise é razoável de supor que há uma relação direta entre expansão de rede com relação ao crescimento da Base Bruta e da Base Líquida. O crescimento de rede é uma boa proxy para crescimento de ativos de uma maneira geral, uma vez que associado à expansão da rede está o crescimento dos outros ativos como postes, transformadores e reguladores de tensão, estando assim estes outros ativos fortemente correlacionados com o crescimento da rede.

Para uma melhor visualização dos resultados e para se comparar empresas que apresentam dinâmicas mais semelhantes de expansão optou-se por segregar as amostras em quatro grupos de acordo com o crescimento de rede.

Dessa forma, plotou-se um gráfico de dispersão onde no eixo X encontra-se o crescimento de rede de um determinado ano e no eixo Y o crescimento da Base de Remuneração Bruta no mesmo ano.

82

Para os quatro grupos analisados o grupo 1 apresentou o melhor R2, sendo este de 0,19. Os demais grupos apresentaram uma correlação muito próxima de zero.

A mesma análise efetuada para a Base de Remuneração Bruta foi feita para a Base de Remuneração Líquida e os resultados encontram-se dispostos abaixo:

Para análise da Base de Remuneração Líquida os resultados são igualmente incoerentes. Dos quatro grupos analisados o grupo 1 apresentou o melhor R2, sendo este de 0,13. Os demais grupos apresentaram uma correlação muito próxima de zero.

Os resultados apresentados mostram que não há praticamente nenhuma relação entre crescimento de ativos e crescimento de Base Bruta e da Base Líquida. Este resultado é contraintuitivo, uma vez que a Base de Remuneração tem relação direta com a evolução das Linhas e Redes de Distribuição.

Uma outra variável de potencial influência do crescimento da base é o acréscimo de unidades consumidoras. A análise abaixo investiga a relação entre esta variável e a Base de Remuneração Bruta da Concessionária.

83

Mais uma vez, não se encontrou nenhuma relação entre estas variáveis. As correlações em todos os grupos foram muito próximas de zero, com exceção do Grupo 3 que foi de 0,15.

Dessa forma, é importante destacar que para um trabalho dessa importância, que poderá afetar o equilíbrio econômico financeiro das distribuidoras, faz-se necessário uma base de dados confiável, extraída de uma contabilidade regulatória implantada e consolidada.

Para boa parte das informações utilizadas não há uma garantia de confiabilidade suficiente frente a relevância da sua utilização. Ainda que as informações sejam consistentes, qualquer metodologia, que não seja avaliação dos ativos, adotará simplificações que distorcem os resultados de maneira imprevisível. Uma prova disso foram as relevantes inconsistências apontadas nas análises apresentadas anteriormente.

Inconsistências nos Métodos e na Base de Dados

O tópico anterior teve por objetivo mostrar as inconsistências nos resultados da apuração do Custo de Capital por parte para o cálculo dos potenciais ganhos de produtividade. A mencionada análise não teve o objetivo específico de entrar no mérito da origem e do impacto da fonte dos problemas.

O presente tópico tem por objetivo explorar de maneira mais detalhada os pontos que podem ter dado origem as inconsistências demonstradas anteriormente. De uma maneira geral, estas decorrem do somatório de inconformidades na base de dados utilizada, bem como nos métodos de apuração do Custo de Capital no período de 2003 até 2008.

Os principais pontos que apresentaram problemas e que serão descritos de maneira mais detalhada são:

o Qualidade dos dados o Problemas e Controvérsias no método de cálculo o Problemas no Cálculo das Obrigações Especiais o Problemas no Cálculo dos Bens 100% depreciados e da depreciação acumulada o Problemas no Índice de Aproveitamento

84

Qualidade dos Dados

A base de dados disponibilizada apresenta apenas 37 distribuidoras para os estudos dos potenciais ganhos de produtividade. Por meio da publicação da Nota de Esclarecimento nº1, de 25/10/10, foi justificado o uso da amostra reduzida para os custos operacionais da seguinte maneira: “O critério para a seleção da amostra utilizada no cálculo dos ganhos de produtividade referentes aos custos operacionais foi o mesmo empregado na seleção da amostra dos ganhos de produtividade relativos ao fator X, ou seja, foram consideradas as concessionárias de

distribuição não supridas por outras concessionárias”. Além disso, foram expurgados dados de dois anos da CEMAR.

A medição de produtividade do setor não tem relação alguma com o critério de seleção da amostra utilizado pela ANEEL (empresas não supridas por outras concessionárias), portanto, não se justifica a exclusão das 20 concessionárias.

Um outro ponto que fragiliza a base de dados utilizada é que há casos em que as adições das Obrigações Especiais (Participações e doações) são superiores as adições como um todo, o que gera um saldo negativo para vários anos. Este fato sugere uma inconsistência, uma vez que as Obrigações Especiais são uma parcela das adições.

A tabela abaixo demonstra esta potencial inconsistência encontrada

Problemas e Controvérsias no método de cálculo utilizado para apurar a remuneração e depreciação

No cálculo do componente Pd do Fator X, a proposta definiu como insumo Custos Operacionais e Custo do Capital e como produto o mercado faturado, em MWh, do período de 2003 a 2008.

EMPRESA ANO ADIÇÕES

ADIÇÕES DE

OBRIGAÇÕES

ESPECIAIS Saldo

UHENPAL 2003 1.112.341 -1.209.850 -97.510

IENERGIA 2005 1.751.061 -2.837.989 -1.086.928

ESE 2005 37.552.780 -56.136.540 -18.583.761

ENERSUL 2006 100.155.419 -138.285.700 -38.130.281

ELFSM 2004 3.416.099 -4.208.322 -792.223

ELETROAC

RE 2004 9.791.144 -18.299.475 -8.508.331

EDEVP 2003 4.408.217 -7.311.578 -2.903.360

COSERN 2005 72.588.336 -76.396.017 -3.807.681

COPEL 2004 196.821.289 -243.908.982 -47.087.693

CNEE 2005 2.262.191 -4.369.054 -2.106.863

CLFSC 2008 1.996.313 -3.733.353 -1.737.040

CHESP 2005 2.232.350 -2.737.824 -505.474

CERON 2005 24.690.942 -76.942.824 -52.251.883

CEPISA 2005 25.557.056 -93.567.607 -68.010.551

CEMIG 2005 447.798.450 -608.747.330 -160.948.880

CEMAR 2003 0 -384.520 -384.520

CEMAR 2004 0 -39.733.885 -39.733.885

CEMAR 2006 296.484.049 -483.550.015 -187.065.966

CELTINS 2004 64.611.171 -73.984.362 -9.373.192

CELTINS 2005 115.727.784 -198.991.158 -83.263.374

CELG 2003 119.952.023 -139.542.834 -19.590.811

CEB 2005 1.303.513 -2.478.585 -1.175.072

CEAL 2005 42.519.484 -44.703.190 -2.183.706

CAIUA 2004 3.889.705 -7.373.152 -3.483.448

BOA VISTA 2004 2.998.256 -6.159.125 -3.160.869

ADESA 2007 46.983.471 -48.361.730 -1.378.259

85

Tendo em vista que a Parcela B é detalhada somente no ano da revisão tarifária, para apurar o Custo de Capital, partiu-se dos valores homologados no 2º ciclo e para os demais anos utilizou uma metodologia para apurar estes valores. É nesse cálculo que residem os maiores problemas que produziram resultados inconsistentes já mostrados.

Mistura entre variáveis de natureza econômica com outras de natureza contábil

Em resumo, para a remuneração e depreciação, o procedimento básico da ANEEL foi partir dos valores homologados no 2º ciclo para a base de remuneração e descontar os valores contábeis de adições e obrigações especiais, corrigidos pelo IGPM, para se obter a respectiva base de cada ano do período 2003-2008.

Ou seja, faz adições, subtrações e multiplicações envolvendo simultaneamente variáveis econômicas (tais como, base de remuneração, AIS, Depreciação Acumulada e Saldo Bruto das Obrigações Especiais) com outras de natureza contábeis (adições e variações de saldo bruto contábil das obrigações especiais).

No entanto, conforme entendimento pacífico, dados econômicas representam o valor econômico do bem na data da revisão tarifária enquanto que as da contabilidade são registradas pelo valor histórico de aquisição dos bens (isso faz com que para um mesmo bem existam valores distintos de aquisição, dependendo do ano de imobilização do bem) .

Consequentemente é um equívoco metodológico considerar em uma mesma equação variáveis de natureza tão distintas e que afetam certamente nos resultados.

Caso não acarretasse em problemas tão sérios não haveria a necessidade do laudo de avaliação sendo preciso apenas fazer uma atualização de dados contábeis corrigidos pela inflação.

IGPM como indexador dos valores

A atualização de todos os dados utilizados na definição da remuneração de capital foi realizada pelo IGPM até Janeiro/2010.

A discussão acerca do índice adequado para atualizar os ativos é extremamente controversa e difícil convergência. A atualização de todos os dados por IGP-M certamente distorce o resultado em proporções que não podem ser estimadas.

No momento da confecção do laudo de avaliação, uma das etapas mais importantes para determinação do Valor Novo de Reposição é a elaboração do banco de preços referencial. A metodologia estabelecida prima pela atualização deste banco por índices específicos, dependendo do equipamento em foco. Os principais índices econômicos utilizados pela ANEEL são INCC, IGP-M, IPA41, IPA40 e IPA34.

Dessa forma, o valor novo de reposição do ativo imobilizado em serviço é o resultado da aplicação de um banco de preços atualizados por índices específicos. A composição final dessa cesta de índices depende muito das características dos ativos da concessionária.

A aplicação do IGP-M indistintamente pode causar distorções de elevadas proporções nos resultados, distorções estas de ordem de grandeza superiores a dos ganhos de produtividades procurados.

86

O gráfico abaixo mostra o comportamento da atualização, de janeiro de 2003 até dezembro de 2008, de 1 unidade monetária pelos índices INCC, IGP-M, IPA41, IPA40 e IPA34.

A tabela abaixo resume o valor final de 1 unidade atualizado por cada um dos índices econômicos do período de janeiro de 2003 até dezembro de 2008.

No período considerado o IGP-M foi superior ao IPCA em 7%, mas foi inferior ao IPA 40 e ao IPA 34 em 22%. Dessa forma, diante da diversidade de valores encontrados para cada um dos índices que afetam o valor econômico dos ativos da concessão pode-se concluir que a atualização somente por IGP-M pode trazer a resultados inconsistentes.

4.2.5. Procedimentos nos métodos de apuração de cada variável utilizada

Remuneração

Com relação à remuneração do Capital, foi utilizada a taxa de 15%, definida para o 2º ciclo, para todos os anos do estudo, inclusive, para o período de 2003 a 2008, cujo valor de WACC foi de 17%.

AIS

O Procedimento de apuração do AIS foi o seguinte:

, p/ anos anteriores ao da 2ª

RTP.

, p/ anos posteriores ao da

2ª RTP

IPCA/IBGE INCC-M/FGV IPA 41 IPA 40 IGP-M/FGV IPA 34

1,42 1,69 1,32 1,86 1,52 1,86

Atualização de 1 Unidade de jan-03 até dez-08

87

Sendo o valor homologado pela ANEEL para o VNR da base de ativos , essas fórmulas envolvem subtrações entre uma variável de natureza econômica (VNR do AIS Bruto) e outra de natureza contábil (Adições Contábeis).

Conforme foi dito, é um equívoco metodológico considerar em uma mesma equação variável de natureza tão distinta e que afetam certamente nos resultados.

Índice de Aproveitamento

Na atualização das Bases Blindadas nos ciclos anteriores para a data do terceiro ciclo foi mantido o Índice de Aproveitamento calculado para avaliação dos ativos da data da base blindada. Essa metodologia é demasiadamente simplista, pois desconsidera que o real aproveitamento dos ativos em questão se altera entre um ciclo e outro, principalmente em função do crescimento da demanda.

Bens 100%Depreciado

Para os bens 100% depreciados, utilizou para todo período de 2003 a 2008 o mesmo valor em R$ definido no 2º ciclo.

Esse critério certamente é equivocado porque o montante de bens 100% depreciado é dinâmico sendo alterados os seus valores em cada ano. A cada ano novos bens 100% depreciados são agregados e alguns outros são baixados, dado que os bens de massa são baixados contabilmente no ano mais antigo.

Terrenos e Servidões

Com relação aos terrenos e servidões, foi utilizado para todo período de 2003 a 2008 o mesmo valor em R$ definido no 2º ciclo. Esse critério certamente é equivocado porque o valor dos terrenos é dinâmico sendo alterados os seus valores em cada ano.

Ainda que já tenha sido mencionado anteriormente, é conveniente destacar que não há coerência alguma na atualização dos Terrenos e Servidões por IGP-M.

Baixas

Não foi feita qualquer consideração sobre as baixas na metodologia proposta, fato este pouco aderente à realidade, o que confere uma simplificação nos métodos que podem alterar os resultados obtidos.

Almoxarifado em Operação

Equivocadamente, não utilizou essa rubrica na apuração da base de remuneração líquida. Dessa forma, nem no ano do 2º ciclo, onde a análise se origina, a remuneração do capital está coerente com a calculada no âmbito da segunda revisão tarifária.

Depreciação Acumulada

88

A partir da Depreciação Acumulada homologada no 2º ciclo, o respectivo saldo dos outros anos foi obtido pela diminuição do saldo anterior pela depreciação anual calculada por TaxaDepr.*AIS, por meio da seguinte equação:

, p/

anos anteriores ao da 2ª RTP

, p/

anos posteriores ao da 2ª RTP.

Uma vez que contém os valores relativos aos bens 100% depreciados, a taxa de depreciação anual apurada a partir desse AIS está acrescida da depreciação indevida da parcela de bens já 100% depreciados.

Portanto, há equívocos no procedimento adotado para a apuração da Depreciação Acumulada, uma vez que os bens 100% depreciados continuam sendo depreciados.

Obrigações Especiais

O método de apuração das Obrigações Especiais é o que possui o maior número de inconsistências e equívocos. Além dos problemas na base de dados mostrados na seção anterior, o seu método de apuração compromete totalmente os resultados pelos seguintes motivos:

Mistura Fonte de Recursos para apurar Aumento de Eficiência do Setor; e

O saldo de OE é obtido por taxa de variação dos saldos anuais.

De modo análogo a questão a ser respondida sobre qual WACC utilizar, tendo em vista que o objetivo é apurar um valor de X a ser aplicado no 3º ciclo a partir de produtividades passadas, o correto é utilizar critérios de tratamento de OE do passado ou calcular as produtividades passadas utilizando os critérios de OE que vigorarão do 3º ciclo?

Analogamente, a resposta a essa questão é controversa em virtude da ANEEL estar adotando a Proxy Parcela B, em R$, para calcular a produtividade dos insumos, quando a

teoria preconiza que a produtividade dos insumos deve ser medida pela variação de suas quantidades físicas, por exemplo, o incremento de extensão de rede, de transformadores, de potência instalada, de empregados.

As quantidades devem ser físicas porque o objetivo é apurar o aumento na produtividade da

indústria, no caso distribuição de energia elétrica, ou seja, verificar se o setor está oferecendo a mesma quantidade de produto por meio de um conjunto de insumos que se reduziu ao longo do tempo.

Diante disso, a Proxy Parcela B, em R$, introduz novos efeitos que não ocorreriam em caso de serem utilizadas as quantidades físicas. Dentre esses efeitos, destacam-se o que é provocado pela introdução das OE nas equações.

O primeiro efeito das OE na incorporação da Proxy Parcela B decorre da utilização de uma variável que não tem qualquer semelhança à natureza dos insumos (de ativos ou de mão de obra). Conforme sabemos, as OE têm natureza de origem de financiamento porque representam as fontes de recursos, portanto meramente financeiros, que não são onerosos à concessão.

Consequentemente, utilizar variáveis de natureza financeira para medir o aumento na relação produto/insumo da indústria de distribuição de energia elétrica é uma mistura de variáveis de naturezas distintas.

89

Por exemplo, suponha que, a partir de um dado instante, a metade dos ativos das distribuidoras passou a ser custeada com recursos não onerosos das OE. Segundo as equações adotadas, o insumo Parcela B seria reduzido pela metade e consequentemente a relação produto/insumo seria multiplicada por 2, indicando que houve uma otimização na indústria, na qual passou a utilizar ½ dos insumos que consumia anteriormente.

Mas essa conclusão a respeito do ganho de produtividade não é verdade porque nesse exemplo a quantidade de insumos e de produtos não foi alterada. O que mudou apenas foi a fonte de recursos, que passou a ser não onerosa.

Esse exemplo mostra claramente que a fonte de recursos não guarda qualquer relação com o que se quer medir, que é a evolução da produtividade real do setor. Ainda mais, incorporar a variável de fonte de financiamento OE certamente produz erros irreparáveis nas conclusões acerca dos ganhos de produtividade setorial.

O saldo de OE é obtido por taxa de variação dos saldos anuais

O segundo problema decorrente da incorporação das OE na apuração da evolução dos insumos de Parcela B do setor de distribuição de energia elétrica é o equívoco no método de apuração do Saldo Bruto das OE.

Esse procedimento da ANEEL tem os seguintes erros:

A taxa de variação entre dois valores é adimensional. Portanto, ele não deve ser multiplicado por inflação. Por exemplo, os bens A e B custam R$ 100,00 e 200,00 em 2000, indicando que a relação entre eles é de 2. Se até 2010 a inflação foi de 100%, esses bens terão os valores corrigidos para R$ 200,00 e R$ 400,00 respectivamente, fazendo com que relação entre eles permaneça de 2. Entretanto a fórmula da ANEEL leva a uma relação de (200/100)*(1+100%) =4.

O saldo contábil das OE é formada pelo somatório de financiamentos adquiridos ao longo da existência da concessionária e que foram registrados pelos valores efetivos à época de sua aquisição, ou seja, seus valores são registrados conforme o valor histórico, sem qualquer tratamento de atualização (a rigor, a extinção da correção monetária se deu em 1995). Logo, nada representa a variação de saldos de Obrigações Especiais entre dois anos, pois essa variação foi calculada a partir de saldos formados por empilhamentos de inúmeros financiamentos registrados pelo seu respectivo valor histórico.

Além disso, não foi simulada a amortização dos saldos das obrigações especiais que efetivamente ocorrerá no 3º ciclo.

Para chegar ao saldo econômico das OE em janeiro do ano da respectiva revisão da concessionária, é feita a redução do valor de OE homologado na referida revisão pela variação contábil da conta Participações e Doações.

Ou seja, há em uma mesma equação uma mistura de variável econômica (OE homologada na 2ª RTP) com variável contábil (variações no saldo de Participações e Doações).

Com relação a análise da base da dados foram encontrados diversos problemas. Alguns deles remetem a problemas de informação primária e outros deles deficiências na metodologia adotada para o cálculo dos Custos de Capital.

90

Os problemas de procedimento encontrados podem ser resumidos conforme tópicos abaixo:

Contradição na soma de variáveis de natureza distintas;

Simplificações que sugerem inconsistências como considerar constante índice de aproveitamento, bens 100% depreciados, Terrenos e Servidões;

Não consideração do almoxarifado de operação;

Não houve amortização das obrigações especiais;

Atualização monetária obtida mediante utilização do IGP-M, contudo é controverso a utilização desse índexador ou outro; e

Obrigações Especiais obtidas mediante a taxa de variação do saldo contábil bruto das obrigações especiais.

Diante dos resultados inconsistentes mostrados e da quantidade de problemas na base de dados é conveniente que se faça uma revisão e uma avaliação consistente da base de dados.

Com relação a metodologia proposta para apuração do Custo de Capital sugere-se uma discussão mais ampla, dado que esta possui várias simplificações e equívocos que comprometem os resultados. Continuar com essa metodologia é algo preocupante, pois há diversas fragilidades que poderão gerar questionamentos ou mesmo culminar em ações judiciais.

4.2.6. Distorção entre Crescimento de Mercado e Produtividade Exigida

A tabela dos ganhos de produtividade em função do mercado sugerido possui inconsistências quando é analisada a sua aplicação. De acordo com a tabela de produtividades sugerida baseada no crescimento de mercado da distribuidora, elaborou-se uma tabela cujos resultados são apresentados abaixo:

Crescimento de

Mercado (%)PD(%)

Crescimento de Receita

FX (%)

0,00% 0,00% 0,00%

0,50% 1,40% -0,90%

1,00% 1,40% -0,40%

1,50% 1,40% 0,10%

3,00% 1,40% 1,60%

3,10% 2,20% 0,80%

4,00% 2,20% 1,70%

4,10% 3,00% 1,00%

5,00% 3,00% 1,90%

5,10% 3,80% 1,10%

6,00% 3,80% 2,00%

6,10% 4,60% 1,20%

7,00% 4,60% 2,10%

7,10% 5,40% 1,30%

7,50% 5,40% 1,70%

91

Essa tabela está representada no gráfico abaixo, sendo que o crescimento de mercado encontra-se no eixo das abscissas e o crescimento de receita de Parcela B no das ordenadas:

Uma empresa que o mercado cresce 3%, de um ano para outro, terá um crescimento real de Parcela B de 1,6%, enquanto uma empresa que seu mercado cresce 7,1% de um ano para outro terá um crescimento real de Parcela B de 1,3%. Nessa situação, uma empresa que tem um crescimento 2,4 vezes superior a outra tem um crescimento de Parcela B 20% inferior. Nesse sentido, não há qualquer razoabilidade nos resultados obtidos por meio desse exercício.

Outro exemplo que demonstra que há problemas na tabela proposta: se uma empresa cresce 0% o seu crescimento real de Parcela B é 0%, mas se o crescimento for de 0,5%, a Parcela B será reduzida em 0,9%. Se o mercado crescer 3% a Parcela B crescerá 1,6%, mas se o mercado crescer 3,1%, a Parcela B crescerá apenas a metade, ou seja, 0,8%.

Assim, além de todos os problemas mostrados anteriormente, a tabela final de repasse às tarifas de ganhos de produtividade também tem fortes incoerências que inviabilizam sua aplicação.

4.3. Proposta

A manutenção do equilíbrio econômico financeiro, além da sua previsibilidade contratual, é um fator muito importante para o funcionamento, atratividade e sustentabilidade do setor de distribuição de energia elétrica. O comprometimento desse princípio, como está sendo proposto, reduz a atratividade do negócio, desconfigura o regime econômico de tarifa pelo preço, desincentiva a eficiência e força as empresas a redução no nível de investimentos, comprometendo a expansão do setor, a manutenção ou melhoria da qualidade do produto e do serviço prestado e a diminuição dos índices de perdas não técnicas.

Dada sua importância, a proposição de uma nova metodologia para o Fator X deve ser definida com parcimônia e seguido de uma análise de consistência dos resultados e do seu impacto regulatório. Os resultados obtidos por meio de modelos estatísticos e de programação matemática não devem ser aplicados mecanicamente nas tarifas sem uma análise de sua adequação à realidade país e fundamentalmente do setor em foco.

0,0%

-0,9%

-0,4% 0,1%

1,6%

0,8%

1,7%

1,0%

1,9%

1,1%

2,0%

1,2%

2,1%

1,3%

1,7%

-1,5%

-1,0%

-0,5%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

0,0% 0,5% 1,0% 1,5% 3,0% 3,1% 4,0% 4,1% 5,0% 5,1% 6,0% 6,1% 7,0% 7,1% 7,5%

Crescimento de Receita x Crescimento de Mercado

Crescimento de Receita x Crescimento de Mercado

92

No que se refere à metodologia proposta pela ANEEL para o tratamento do Fator X para o 3º ciclo, foram encontradas diversos pontos equivocados e que trazem para preocupação para o setor de distribuição, entre os quais cabe destacar:

Descontinuidade das metodologias e estabilidade regulatória;

Indefinição quanto ao regime econômico-financeiro adotado

Não aborda a necessidade de investimentos e as especificidades da concessão;

Não garante o princípio basilar da manutenção do equilíbrio econômico-financeiro da concessão ao longo do ciclo, dado que a TIR regulatória e o WACC regulatório não são equivalentes;

A incipiente confiabilidade dos dados utilizados e a heterogeneidade destes comprometem os resultados da regressão;

Não foi feita uma validação dos resultados obtidos;

Descumprimento do aditivo contratual;

Caráter Ex Post do Fator X; e

Desse modo, diante de tantos problemas e riscos envolvidos, inclusive quando se considera uma visão de longo prazo, a possibilidade de êxito quanto aos aperfeiçoamentos a partir do proposto é reduzida. As análises mostraram que a proposta para o Fator X configura-se uma descontinuidade regulatória. A não consideração do nível de investimentos para cada realidade da concessão compromete o equilíbrio econômico-financeiro durante o ciclo tarifário.

Por isso, não há como fazer contribuição de aperfeiçoamento para metodologia proposta.

Portanto, entende-se que a melhor opção metodológica para o Fator X é a manutenção do Fluxo de Caixa Descontado, onde é possível se discutir possíveis aperfeiçoamentos que se façam necessários na metodologia aprovada no 2º ciclo.

Com relação aos investimentos, entende-se que a melhor opção, no sentido de atender as especificidades das concessões, é manter a sistemática do 2º ciclo, onde os investimentos são declarados pelas concessionárias e, ao final do ciclo, os investimentos propostos são comparados com os investimentos realizados e, caso a distribuidora não realize os investimentos propostos, estes são devolvidos aos consumidores pelo WACC.

Para simplificar as controvérsias com relação à projeção de mercado no 3º ciclo, propõe a utilização da taxa histórica de crescimento de mercado efetivamente verificada no ciclo anterior (4 ou 5 anos dependendo da concessionária).

No que se refere aos custos operacionais, propõe-se a manutenção da projeção conforme metodologia do 2º ciclo, considerando uma produtividade.

93

5. Definição da Taxa WACC

O setor de distribuição de energia elétrica abrange um serviço de grande interesse socioeconômico e, portanto, sujeito a diversas pressões de atores sociais (consumidores, governos estaduais, poderes legislativos, etc). Além disso, trata-se de um setor extremamente regulado (comercial, técnica, financeira e economicamente), caracterizado pela exigência de imobilização de elevado volume de capital (sunk costs) e pelo envolvimento de questões de ordem ambiental e de engenharia. Consequentemente, o tempo necessário para a execução e maturação dos investimentos é muito longo (amortização em torno de 25 anos), aumentando a incerteza e o risco da aplicação de

capital no setor.

A remuneração do capital é um fator muito importante para o funcionamento, atratividade e sustentabilidade do setor de distribuição. A subavaliação do Custo de Capital regulatório reduz a atratividade do negócio, e com isso pode levar a uma redução no nível de investimentos, comprometendo a manutenção e expansão do setor, a qualidade do serviço prestado e o combate às perdas não técnicas.

Na medida em que considera que o WACC ANEEL reflete adequadamente rentabilidade em longo prazo em condições competitivas, empresas prestadoras do serviço terão os incentivos corretos aos investimentos consistentes com um serviço de alta qualidade e compatível com o esperado crescimento no Brasil nos próximos anos.

Nesse sentido, é extremamente importante que o cálculo da taxa de remuneração dos investimentos realizados utilize as melhores práticas regulatórias a nível internacional com atenção especial ao Reino Unido onde os reguladores OFWAT e OFGEM tem desenvolvido métodos de estimativa baseados nos últimos avanços científicos em finanças regulatórias.

Nesta contribuição daremos atenção especial a dois parâmetros que podem ser estimados usando métodos modernos de finanças e que levam a uma taxa WACC competitiva com respeito a outros países da região e porque não dizer a nível internacional, que são: o risco sistemático do negócio de distribuição elétrica (chamado beta do negócio ou beta dos ativos) e o prêmio por risco de mercado (PRM).

Também abordaremos alguns pontos que entendemos passíveis de aperfeiçoamento envolvendo principalmente o risco regulatório e as metodologias de cálculo do risco país e do risco de crédito. Finalizamos com um uma análise de consistência do valor proposto nas Notas Técnicas da ANEEL em referência a cenários nacionais e internacionais.

5.1. Prêmio por Risco de Mercado - PRM

Em países desenvolvidos como em países emergentes se utiliza preferencialmente para efeitos regulatórios uma estimativa do prêmio por risco esperado de mercado (PRM) correspondente ao próprio país de interesse. Algumas das razões pelas quais é necessário fazê-lo desta forma são:

o Diferenças nos níveis de risco dos portfólios de mercado: Isto pode implicar diferenças proporcionais nos retornos esperados de mercado para eliminar oportunidades de arbitragem entre mercados. Claramente o mercado acionário do Brasil tem um nível

94

de risco mais alto que o dos Estados Unidos e, portanto o investidor nesse país exigirá que uma compensação por esse maior risco com um maior prêmio por risco de mercado.

o Níveis distintos na profundidade dos mercados acionários: Quanto menos profundo for o mercado acionário então os investidores estarão dispostos a investir na medida em que o mercado lhes compense por essa menor liquidez. Esta compensação se traduz em um maior retorno. Claramente o mercado acionário do Brasil é menos líquido que o mercado de Estados Unidos e, portanto o retorno de mercado do Brasil deverá ser mais alto que o dos Estados Unidos.

o Diferenças no nível de risco país: Quanto maior for o risco país maior é o PRM desse país. O retorno de mercado tem um componente de risco país maior que a taxa livre de risco e isso leva a que o PRM seja mais alto quanto maior for o risco país. Claramente o Brasil tem um risco país superior a Estados Unidos, o qual é reconhecido nas Notas da ANEEL, assim seu PRM deveria ser mais alto que o dos Estados Unidos.

Nesta contribuição, realizamos estimativas baseadas em quatro modelos alternativos propostos pela comunidade científica, que refletem diversos níveis de integração do mercado brasileiro com os mercados internacionais (incluídos os cenários extremos), aspecto relacionado com a diversificação portanto com a volatilidade dos retornos (risco) e as diferenças de risco país. O valor que estimamos do PRM em Brasil flutua entre 8,45-10,03% anual. Em todo caso, se recomenda para o Brasil um PRM de 9,30% anual. Ademais, demonstramos que esta faixa é consistente com os PRM que se podem estimar para outras economias da região. Em nenhum país da região existe um PRM de 5,78% como sugere ANEEL para o Brasil em suas Notas Técnicas. Esse prêmio é muito razoável para os Estados Unidos mas não é aceitável para nenhum país da América Latina.

O PRM mais baixo da região é o do Chile que tem o nível de risco país e risco de mercado mais baixo da região. A estimativa do PRM do Chile mais recente, utilizado no último processo de fixação tarifária para o setor de Telecomunicações é 7,4% ao ano. Para isso, o regulador estimou que o valor Esperado de Retorno de Mercado em 10,78% real em pesos anual e ao se subtrair uma taxa livre de risco para Chile de 4,38% real em pesos anual se obtém um PRM de 7,4% ao ano (no informe se estabelece um PRM de 10,68% mas isso se deve ao uso de uma taxa livre de risco fixada em lei de 0,1% real anual que corresponde a taxa de uma caderneta de poupança no Banco Estado de Chile). Entretanto, o 7,4% é comparável ao caso do Brasil considerando a legislação regulatória vigente. Por outro lado, o PRM mais alto da região corresponde ao da Argentina que é aproximadamente 11,62% ao ano. Este país tem o nível mais alto de risco país e risco de mercado de toda a região. Considerando que Brasil tem um nível de risco país e risco de mercado intermediário entre Argentina e Chile, então o PRM que finalmente se propõe neste estudo para o Brasil de 9,30% é economicamente consistente. Somente de maneira ilustrativa, o cálculo da média simples dos valores de Argentina e Chile resulta 9,51% anual.

5.1.1. Taxa Livre de Risco e Prêmio por Risco de Mercado

É importante manter a consistência entre estes dois parâmetros. O prêmio por risco de mercado é o retorno de mercado esperado menos a taxa livre de risco do país em estudo. Nesse caso, então em primeiro lugar se deve tomar uma decisão com respeito a qual é a taxa livre de risco do Brasil e essa mesma taxa servirá para poder determinar o valor do prêmio por risco de mercado.

95

Estimativa da Taxa Livre de Risco

A taxa livre de risco representa conceitualmente o retorno exigido de um instrumento que é completamente líquido e não apresenta volatilidade em seu retorno. Por definição seu pagamento ou retribuição no vencimento é conhecido com certeza e seu prazo coincide com o horizonte do investimento. Logo, dois aspectos fundamentais que devem ser considerados no momento de selecionar o instrumento para a análise são: o risco de inadimplência e o risco de reinvestimento. Com respeito ao risco de inadimplência podem-se considerar instrumentos emitidos em moeda local pelo Governo ou pelo ente emissor de dinheiro (ex. Banco Central, Reserva Federal, Tesouraria), devido a impossibilidade de quebra da instituição emissora. Em relação ao risco de reinvestimento, é necessário prever que a rentabilidade efetiva do instrumento coincida com a rentabilidade esperada do mesmo e o prazo de vencimento do instrumento e o horizonte de investimento devem ser equivalentes. Caso se utilize um instrumento que gera pagamentos em um período anterior ao período de análise ou seu vencimento é anterior ao horizonte de investimento, se geram dificuldades para garantir que tais recursos possam ser reinvestidos à mesma taxa que considera o instrumento original e isto não é consistente com a definição de um ativo livre de risco.

Outro aspecto a considerar no contexto da aplicação do CAPM é que a taxa livre de risco se determina, em teoria, por forças de oferta e demanda em um mercado competitivo. Na realidade, entretanto, existe um único emissor que tem como propósito velar pela política monetária do país e por suas repercussões na taxa de inflação, pelo que, mais que competição perfeita, existe um ofertante monopolista de instrumentos livres de risco. A taxa de juros de mercado estará determinada, entre outras coisas, pelas políticas do Estado e por tanto, afetará a taxa de juros de equilíbrio. Neste sentido, se o objetivo é manter taxas de juros baixas de longo prazo em una economia onde há alta demanda por títulos de longo prazo, então o Emissor pode decidir restringir a oferta de papéis com o qual os preços dos papéis subirão e em conseqüência, baixarão as taxas de juros. É recomendável não utilizar estimativas pontuais de taxa livre de risco senão considerar a média da taxa para um período de tempo.

Recomenda-se utilizar como proxy da taxa livre de risco do Brasil nominal em dólares, a média das taxas (nominais) anualizadas do Treasury Bond de Estados Unidos com vencimento de 10 anos (desde janeiro de1995 a Abril 2010) mais a média dos spreads anualizados do EMBI Plus Brasil para o período Janeiro de 2000 a Abril 2010. Ou seja, a taxa livre de risco para Brasil se estima como:

Tomando para base de cálculo os valores propostos na Nota técnica da ANEEL, para os quais entendemos ser passível ainda de adequação, conforme trataremos adiante, o primeiro termo da equação tem um valor de 4,96% e o segundo 4,42%, portanto a taxa livre de risco para Brasil seria de 9,38% nominal em dólares. Na ausência de arbitragem, um investidor no Brasil estaria indiferente em manter bônus de tesouro dos Estados Unidos versus bônus do Brasil na medida em que o mercado o compense pelo risco país do Brasil. A quebra dessa igualdade implica a existência de oportunidades de arbitragem entre os dois tipos de ligações, que podem ocorrer temporariamente, mas não permanentemente, pois os preços dos títulos será ajustada de modo a restaurar o equilíbrio das taxas de livre risco entre os dois países.

,f f EEUU EMBI Brasilr r spread

96

Estimativa do Prêmio por Risco de Mercado

Sem dúvida, a maior dificuldade na utilização do CAPM é alcançar uma estimativa razoável do prêmio de risco de mercado necessária, imputável à carteira de mercado. No contexto do modelo CAPM o prêmio é definido como a diferença entre o retorno esperado e exigido da carteira de mercado e o retorno esperado de uma carteira zero-beta ou instrumento taxa livre de risco. Em termos mais práticos, o prêmio de risco de mercado exigido (PRM) é definido como a diferença entre o retorno exigido esperado de uma carteira diversificada e a rentabilidade esperada do instrumento livre de risco. Ambos os componentes não são diretamente observáveis, então temos de recorrer a outras variáveis, que, em teoria, estão relacionadas com as expectativas e nos dá informações relevantes sobre eles.

Mesmo supondo que a taxa livre de risco é constante na amostra, permanece ainda por estimar adequadamente a taxa de retorno exigido esperado do portfólio de mercado. Desde um ponto de vista teórico, três fatores intervêm na determinação desse valor esperado: a aversão ao risco dos agentes, o preço de mercado do risco e a volatilidade esperada do retorno de mercado. Para períodos muito longos de tempo, é provável que o primeiro fator sofra mudanças, de outro modo é razoável supor que as preferências tendem a ser estáveis no tempo. Com respeito aos outros dois fatores a literatura financeira sustenta que são essencialmente variáveis. Desafortunadamente, não existe suficiente informação histórica de preços de ações para poder estimar o PRM como média histórica para o Brasil.

5.1.2. Metodologias alternativas para estimar o prêmio de risco para o Brasil baseado em dados internacionais.

A este respeito, se propõe na literatura a utilização de medidas indiretas para o cálculo do prêmio por risco esperado de mercado através da identificação de suas possíveis componentes. A principal justificativa teórica para este tipo de modelos é o tratamento que se dá á suposição de integração dos mercados e definir a melhor descrição da relação entre o retorno do mercado e o nível de risco país. Com respeito ao primeiro, se os mercados de capitais se encontram perfeitamente integrados então o prêmio por risco de um mercado deve estar, em um equilíbrio de longo prazo, igual ao de outro. Mas se por restrições aos mercados de capitais; movimentos de capitais, conversão da moeda, risco político, desproteção aos direitos de propriedade ou assimetrias de informação (entre muitas outras razões), a integração não é perfeita, então os PRM entre países claramente diferem. Mais ainda, as menores possibilidades de diversificação em um mercado emergente asseguram que essa diferença seja estritamente positiva a seu favor, ou seja, o país emergente deve apresentar em equilíbrio um prêmio por risco esperado maior que o de um mercado mais desenvolvido. O problema consiste então em determinar quão maior deve ser esta diferença e como estimá-la. Em relação ao segundo aspecto, em finanças internacionais, no principio se pensava que o risco país afetava de igual maneira ao retorno de mercado e a taxa livre de risco, portanto ao tomar a diferença entre ambos então se cancelava o prêmio por risco país. Entretanto, existe suficiente evidencia empírica em finanças que o risco país tem um impacto maior no retorno de mercado que em a taxa livre de risco e, portanto o prêmio por risco de mercado está associado positivamente com o nível de risco país.

Existem várias alternativas para resolver estes problemas, algumas construídas sobre sólidos argumentos teóricos. Em todo caso, é claro que o PRM para o Brasil não pode ser inferior ao dos Estados Unidos e ademais no Brasil há menos possibilidades de diversificação, o que levaria a uma volatilidade do mercado mais alto e por conseguinte um

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prêmio maior. Existem ao menos quatro modelos de prêmio por risco de mercado que se poderiam utilizar para um país em que não se pode fazer uma estimativa direta ou histórica por carecer de dados suficientes.

Estes modelos são:

a) O modelo de classificação de risco país. b) O modelo de classificação de risco país com integração regional c) O modelo CAPM Internacional d) O modelo de desvios padrões relativos (baseado no argumento de Merton).

O modelo de classificação de risco país se baseia nos rankings de classificações de risco de países que produzem semestralmente o Institucional Investor, baseado em pesquisas a prestadores em mais de 100 países. Esta pesquisa provê uma medida de risco esperado para uma mostra ampla de mercados. A idéia do modelo é utilizar estas classificações de risco e os retornos de índices acionários de diversas economias para fazer inferências sobre as taxas de retorno esperadas em cada um dos mercados em desenvolvimento. Erb, Campbell, Harvey e Viskanta (1995), propõem realizar uma regressão em que os retornos de índices acionários dos países são a variável dependente, e a variável independente é o logaritmo natural da classificação de risco país do período anterior (ou o nível de risco país, em uma versão linear de mesmo modelo). A regressão resultante permite estimar o retorno esperado de qualquer país, ainda quando este não tenha dados de retornos. Ibbotson e Associados reportam que este modelo produz consistentemente resultados razoáveis, evita usar dados de retornos de índices acionários de economias não desenvolvidas que pudessem ser inconsistentes ou incompletas, e finalmente produz resultados relativamente estáveis.

Quanto ao segundo modelo, se inspira em Clare e Kaplan (1998) que propõem adicionar ao prêmio por risco global um componente que depende do risco regional, reconhecendo que os mercados não se encontram completamente integrados. Eles buscam resolver os problemas do modelo CAPM internacional estudando a interação entre o país e a região geográfica em que se encontra. A idéia é que se os mercados não estão totalmente integrados, então o risco regional importa. Morningstar reporta problemas com o funcionamento deste modelo, o qual atribui a indicadores atualmente em uso. Na busca de resgatar o conceito de integração regional parcial então se pode voltar ao modelo anterior de classificação de risco país e fazer uma estimativa conjunta usando países da América Latina com a técnica de dados de painel. Os países mais importantes desde o ponto de vista econômico na região são: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú e Venezuela.

O modelo de CAPM internacional supõe integração perfeita, onde o prêmio por risco se determina nos mercados mundiais. Este modelo é descartado por Morningstar, por apresentar resultados sem sentido (países com maior risco podem aparecer com menores prêmios por risco). Este não é o caso do Brasil, pelo qual se utilizará como uma alternativa de estimativa para o PRM.

O modelo de desvios padrões relativos se baseia na suposição que os mercados são totalmente segmentados. Como demonstrou Merton (1980), em tal caso, se os investidores em dois países têm coeficientes de aversão relativas ao risco similares, esta situação de mercados segmentados implica que o prêmio por risco de um país é proporcional ao risco total deste mercado. Conceitualmente, o risco total do país não é diversificável internacionalmente, posto que os mercados se supõem segmentados. Por tanto, deve existir uma igualdade entre o prêmio por risco de mercado por unidade de risco entre dois países, tal como se expressa na seguinte equação:

98

Portanto, o PRM do Brasil seria equivalente ao PRM dos Estados Unidos multiplicado pela volatilidade do retorno do mercado de Brasil e divido pela volatilidade do retorno de mercado dos Estados Unidos. Para três dos modelos aqui propostos existem estimativas realizadas por Morningstar a partir de 2003 até 2010, portanto se utilizará essa fonte de informação para realizar as estimativas correspondentes. O quarto modelo se constrói a partir da informação apresentada por Morningstar enquanto a retornos de mercado de países da América Latina (CAPM incorporando integração regional) e são nossas próprias estimativas.

Estimativa do Prêmio por Risco de Mercado usando cada um dos Modelos

A seguir apresentam-se os resultados de aplicar cada um dos modelos apresentados na seção anterior. Cada uma das alternativas propostas requer informação de outros mercados para ter um prêmio por risco de mercado para o Brasil que tenha relação com dados internacionais: o modelo de classificação de risco país, o CAPM incorporando integração regional, CAPM internacional e o modelo de desvios padrões relativos.

Modelo de classificação de risco país

Na tabela a seguir se reportam as estimativas do prêmio por risco de mercado para Brasil utilizando as duas metodologias selecionadas do International Cost of Capital Report de Morningstar. Ao utilizar os modelos anteriores, para o caso Americano, nos percebemos uma leve sobrestimativa que será corrigida no momento de determinar o PRM para o Brasil. Esta sobrestimativa surge da seguinte situação. Segundo o reporte de Morningstar, a média do retorno de mercado para os Estados Unidos, de acordo com o modelo é de 11,93% e a taxa livre de risco (TB de 10 anos) é 4,96%. Portanto, o PRM para os Estados Unidos seria de 6,97%. Entretanto, é muito razoável o PRM americano proposto pela ANEEL de 5,78%. Então se gera uma diferença de 1,19%.

No entanto, dado que a volatilidade inerente a um mercado de capitais emergente como o brasileiro é maior que a volatilidade exibida por um mercado desenvolvido como o americano, se pode argumentar que a sobrestimativa para o Brasil seja maior que a deste último. Por conseguinte, propomos corrigir a sobrestimativa do mercado americano aplicando um fator de correção que considere as diferenças de volatilidades entre ambos os mercados. De forma análoga ao modelo de desvios padrões relativos, corrigimos pela relação entre a volatilidade do mercado acionário brasileiro e a volatilidade do mercado acionário americano:

1,19% 1,74 2,07%Brasil

Brasil EEUU

EEUUsobrestimacion sobrestimacion

Finalmente, para efeitos de cálculos, se considerou a mesma taxa livre de risco para Estados Unidos e prêmio por risco país estimados por ANEEL de 4,96% e 4,42%

( ) ( )memergente fsemergente mEUA fEUA

memergente mEUA

E R r E R r

( ) [ ( ) ] mBrasil

mBrasil fBrasil mEUA fEUA

mEUA

E R r E R r

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respectivamente, com a ressalva de que esse último carece de aperfeiçoamentos, conforma trataremos mais adiante neste documento.

Estimativas de Prêmio por risco de Mercado para o Brasil baseado em dados internacionais (Reportado atualmente por Morningstar e no passado por Ibbotson and Associates)

* Fonte: Morningstar, International Cost of Capital Report (2003 a 2010).

Finalmente, a média da estimativa ao usar este modelo durante 8 anos é de 9,55%.

Modelo de classificação de risco país com integração regional.

Considerando que as economias latino-americanas mais importantes guardam uma estreita inter-relação entre elas, então consideramos importante fazer uma estimativa conjunta. Para isso se utiliza um grupo de 7 países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México, Peru e Venezuela). A inter-relação entre as economias de América Latina se pode observar ao considerar como se movem seus índices acionários e ademais o nível de correlação que há entre as volatilidades dos retornos dos índices acionários. No gráfico a seguir se mostra o movimento dos índices acionários padronizados por volatilidades dos mercados, constatando-se o alto nível de relação que há entre eles.

Log Linear Média

23,88% 23,60% 23,74%

22,58% 23,47% 23,03%

22,82% 23,99% 23,41%

21,53% 23,00% 22,27%

20,19% 21,50% 20,85%

19,42% 20,75% 20,09%

17,41% 18,71% 18,06%

15,89% 17,38% 16,64%

Retorno Médio de Mercado Brasil 20,47% 21,55% 21,01%

Ajuste Sobreestimação(*) 2,07% 2,07% 2,07%

Taxa Livre de Risco EUA 4,96% 4,96% 4,96%

Prêmio por Risco País 4,42% 4,42% 4,42%

PRM para Brasil 9,01% 10,10% 9,55%

(*) corresponde a relação entre a volatilidade acionária do Brasil e EUA por sobreestimar RM de EUA

2010

Modelo de Classificação de Risco PaísRetornos de Mercado por ano

2007

2008

2009

2004

2005

2006

2003

100

Comportamento de Índices Acionários Estandarizados por volatilidade (Junho 2001 a Junho 2010)

Fonte: Os dados dos índices de Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru foram obtidos de Bloomberg. Consideram-se os valores dos índices semanais a partir de Junho de 2001 até Junho 2010.

Quanto às volatilidades, na tabela a seguir se mostra a correlação que existe entre distintos mercados de América Latina. Pode-se observar claramente que a volatilidade dos retornos do mercado do Brasil está altamente correlacionada com a volatilidade dos retornos de Argentina, Chile e Peru. Entretanto, não se deve esquecer que todas as correlações são significativas sendo a menor 41,48% entre Argentina e Peru.

Correlação entre as volatilidades dos retornos de mercado

(Junho 2001 a Junho 2010)

Claramente se observa o adequado de realizar uma estimativa do valor esperado do retorno de mercado para o Brasil utilizando a relação que existe entre os mercados da região.

Foram estimados dois modelos com dados de painel. O primeiro deles é um modelo com dois efeitos aleatórios (país, tempo) e o outro é um modelo com efeito fixo. O primeiro modelo permite incorporar as volatilidades dos retornos de cada um dos países e como se afetam os retornos por mudanças nas volatilidades. O segundo modelo permite tomar em

Brasil Argentina Colombia Perú Chile

Brasil 100.00% 72.17% 47.31% 58.71% 69.02%

Argentina 72.17% 100.00% 35.85% 41.48% 46.58%

Colombia 47.31% 35.85% 100.00% 61.82% 61.62%

Perú 58.71% 41.48% 61.82% 100.00% 86.46%

Chile 69.02% 46.58% 61.62% 86.46% 100.00%

101

conta a diferença que pode existir no retorno médio entre os mercados mais outras variáveis que não são observáveis, que diferem entre os países e em sua relação com o retorno de mercado.

O conjunto de variáveis independentes que explicariam os retornos são: retorno de mercado dos Estados Unidos, taxa do bônus do tesouro norte-americano com vencimento em 10 anos, EMBI do país, termos de intercambio, diferença de inflação entre o país e os Estados Unidos. Escolhem-se estas variáveis considerando que o retorno de mercado de uma economia emergente deveria ser maior que o da economia norte-americana, ao menos devido ao prêmio por risco país (EMBI) e dado que os investidores olham sua capacidade de consumo no mercado doméstico então também o retorno se vê afetado pelos termos de intercambio e as diferenças de inflação.

, , , , , ,( , 10 , , , )i t mEUA t tasa t i t i t i tX R TBOND EMBI TI Inflación

O modelo com dois efeitos aleatórios corresponde a:

El modelo com efeito fixo é:

Valores de cada uma das Variáveis para estimar o Retorno do Mercado do Brasil

Estima-se o modelo sem usar os dados do Brasil e com os parâmetros estimados se obtém o retorno de mercado esperado de Brasil para cada uno dos anos sob análise (2003 a 2010). Em todo caso, o retorno de mercado esperado mais alto provém do modelo com efeito fixo. O retorno de mercado esperado sob este modelo seria de 18,76%. O modelo com dois efeitos aleatórios entrega um retorno de mercado esperado de 18,6%. Finalmente, a média simples dos retornos de mercados esperados para o Brasil destes dois modelos corresponde ao estimador do valor esperado do retorno de mercado do Brasil.

AÑO RMUSA TBOND10 EMBI TC INFLAPAIS INFLAUSA DIFINF

2003 6.87 3.81 1048 0.388 8.45 1.59 6.86

2004 9.52 3.83 559 0.411 14.72 2.27 12.45

2005 10.19 4.5 458 0.447 6.60 2.68 3.92

2006 10.77 4.72 235 0.557 6.87 3.39 3.47

2007 11.74 4.56 167 0.641 4.18 3.23 0.96

2008 11.46 3.51 284 0.737 3.64 2.85 0.78

2009 9.14 2.82 425 0.823 5.66 3.84 1.82

2010 11.55 3.73 185 0.778 4.89 -0.36 5.24

2

2

2

'

~ (0, )

~ (0, )

~ (0, )

it it i t it

i u

t v

it e

R X u v e

u N

v N

e N

2

'

~ (0, )

it it i it

it e

R X u e

e N

102

A média das estimativas de ambos modelos entrega um retorno esperado para o mercado do Brasil de 18,68%. Então, ao considerar o estimador da taxa livre de risco para Brasil de 9,38% se obtém finalmente um PRM para Brasil de 9,3%.

Modelo CAPM Internacional

Os resultados dos retornos estimados para cada país sob este modelo é apresentado diretamente por Morningstar em seu International Cost of Capital Report. Na tabela a seguir se reportam os retornos de mercado para o Brasil e Estados Unidos. O prêmio por risco de mercado para o Brasil se estima através deste modelo em 8,54% tal como se pode apreciar no quadro.

Estimativa do Prêmio por Risco de Mercado para o Brasil usando CAPM Internacional

Modelo de Desvios Padrões Relativos

Este modelo relaciona o prêmio por risco de mercado de Estados Unidos com o do Brasil através da seguinte relação:

( ) [ ( ) ] mBrasilmBrasil fBrasil mEUA fEUA

mEUA

E R r E R r

Considerando que desde janeiro de 1990 a Abril de 2010 a volatilidade diária do retorno do Bovespa é 0,0177% e a volatilidade diária do retorno S&P500 para o mesmo período para Estados Unidos é de 0,0102% então a relação de volatilidade é 1.74. Tomando o PRM para Estados Unidos médio histórico sugerido por ANEEL de 5.78%, então o PRM para Brasil seria de 10.06%.

Em resumo, a faixa possível de valores para o PRM de Brasil estaria entre 8,54% e 10.06%. Claramente o mínimo e máximo do intervalo reflete os extremos que se podem realizar com respeito ao mercado acionário de um país, ou seja, uma economia completamente integrada

Retorno de Mercado por ano Brasil Retorno de Mercado por ano EUA

16,86%

18,98%

12,74%

13,01%

2008

CAPM Internacional

10,99%

2009

2010

Retorno Médio de Mercado Brasil

18,54%

19,94%

18,86%

19,15%

21,06%

20,49%

16,93%

2003

2004

2005

2006

2007

12,73%

12,21%

12,33%

11,29%

9,06%

0,00%

8,54% 5,78%

11,80%

Ajuste Sobreestimação(*)

Taxa Livre de Risco EUA

Prêmio por Risco País

PRM para Brasil e EUA

1,06%

4,96%

4,42%

1,06%

4,96%

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ao resto do mundo sem nenhum tipo de barreira que permita ao investidor brasileiro diversificar seu portfólio de ações a nível internacional e, por tanto o PRM seria de 8,54% graças aos benefícios da diversificação. Por outro lado, no caso de um mercado acionário plenamente segmentado, caso no qual não há possibilidade de diversificação a nível internacional e, portanto o investidor exigiria um PRM de 10,06%. Como o caso do Brasil não reflete nenhum desses dois extremos então parece razoável optar por um cenário intermédio em que o investidor olha seu portfólio nacional mas também está plenamente consciente da inter-relação de seu mercado com os principais mercados acionários na América Latina e, portanto é recomendável usar um PRM de 9,30% que corresponde ao segundo modelo explicado nesta seção.

5.2. Risco Sistemático do negócio (Beta do Negócio)

As variações temporais no risco sistemático estão vinculadas ao ciclo da economia. Em períodos de expansão o beta do negócio é mais baixo, pois diminui o risco operacional enquanto que, em períodos de contração seu valor é mais alto devido ao incremento do risco operacional. Isto claramente nos indica que a melhor forma de modelar o beta não é a forma tradicional (OLS que supõe betas constantes), mas os métodos modernos que levam em conta o fato de que o beta varia no tempo devido aos ciclos econômicos. Isto é mais relevante quando se trata de tarifas reguladas, pois as próprias fixações tarifárias podem modificar o beta. Modelar o beta como variável no tempo permite usar períodos mais longos para a estimativa que inclua distintos ciclos da economia. Isto não se pode fazer corretamente ao usar betas estimados de forma tradicional.

No Reino Unido ultimamente se tem levado em conta a importância de incorporar o efeito das variações temporais no risco sistemático. Este método tem sido adotado por OFGEM, ainda que de maneira simplificada, e NERA (2008) que estimou a WACC para água potável no Reino Unido para PR09 utilizando o suposto de betas que variam no tempo. A estimativa resultante é inferior ao WACC definido na PR04. O uso destes métodos modernos não leva necessariamente a taxas de custo de capitais mais altas, mas desde o ponto de vista estatístico, permite fazer uma estimativa de longo prazo com um beta que é consistente (imparcial), condição fundamental para quando se está determinando parâmetros futuros como é a WACC.

5.2.1. Estimativa do Beta do Negócio (Beta desalavancado)

Considerando que as empresas elétricas no Brasil requerem uma estimativa de beta do negócio que não provenha de sua própria informação senão de uma mostra internacional de empresas do setor, então se estimam betas patrimoniais para cada uma das empresas de uma mostra e logo tomando o nível de endividamento, a taxa de imposto e o risco da dívida de cada uma delas se estimam os betas do negócio. Finalmente, o estimador do beta do negócio será a média simples dos betas do negócio de cada uma delas.

104

Estimativa do Risco Sistemático do Negócio - CAPM com betas condicionais

Aspectos teóricos

O modelo CAPM em sua forma tradicional prediz que a taxa de rentabilidade esperada para uma empresa em equilíbrio E[ri] pode ser representada pela seguinte Linha de Mercados de Ativos:

(1) [ ] [ ]i f M f iE R r E R r

Onde: i (beta patrimonial) mede o risco sistemático associado à empresa i e se define como a covariância entre o retorno esperado da ação e o retorno esperado do portfólio de mercado, rf corresponde a rentabilidade do ativo livre de risco e RM a rentabilidade do portfólio de mercado.

O risco sistemático é o único componente do modelo CAPM que é específico à empresa, em conseqüência, sua correta estimativa é de grande importância para implementar adequadamente dita teoria. O problema na prática é que o beta de uma ação no é diretamente observável e por este motivo é necessário recorrer a técnicas estatísticas que permitam conhecer seu valor a partir de fontes de informação relevantes. A aproximação mais comum para sua estimativa é utilizar informação de cotação em bolsa no contexto de um modelo de séries de tempo dos retornos de uma ação que se negociada no mercado de valores, assumindo que o risco sistemático é constante. Sob estas considerações, o modelo CAPM implica na seguinte relação empírica, conhecida como Modelo de Mercado:

(2) 1it ft i i Mt itR r R e

onde: Rit é a rentabilidade total obtida por um acionista de manter a ação i que é observada no período t, Rft é a taxa livre de risco observada no período t, RMt é a rentabilidade observada do portfólio de mercado no período t e eit é um erro de estimativa associado a ação i.

Comumente, os parâmetros (ou constantes desconhecidas) do modelo de mercado se estimam através uma regressão linear. Isto é conhecido como o método de mínimos quadrados ordinários. Por exemplo, este é o método utilizado por Bloomberg, Value Line e Morningstar para estimar os betas que reportam respectivamente. Sua maior vantagem é a simplicidade do procedimento estatístico. No entanto, esta simplicidade tem associada importantes custos. Deve-se ter em conta que a correta utilização de uma especificação linear como modelo estatístico para conhecer o beta de um ativo requer a verificação de suposições fundamentais, que se não cumpridas invalidam qualquer interpretação do parâmetro estimado como risco sistemático da empresa. A suposição mais importante compreende validar a estabilidade da estimativa, quer dizer, que os parâmetros do modelo efetivamente sejam constantes na mostra. Se a estimativa se utiliza como ferramenta de prognóstico, então é necessário ainda assumir que o beta não mudará no futuro.

A este respeito, em uma especificação linear como (2) o beta coincide com um parâmetro do modelo, por isso é crucial que se mantenha constante no tempo. A conseqüência de não

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cumprimento desta suposição é que a estimativa do beta seja tendenciosa e seja inconsistente, em outras palavras, o valor estimado para o beta não pode ser interpretado como uma medida razoável do risco sistemático. Se esse fosse o único problema no modelo, se poderia demonstrar que a estimativa tem um importante viés de baixa. A razão principal pela qual é necessário resolver esta dificuldade é que a estimativa de um beta com tendência de baixa se interpreta no contexto do modelo CAPM como um ativo que aporta pouco risco a uma carteira bem diversificada e por tanto subestima o risco sistemático associado a ação. No âmbito da determinação do custo de capital isto significa que o patrimônio deve ser remunerado com uma taxa de rentabilidade mais baixa.

É necessário ressaltar que a estimativa do beta com esse método não pode ser interpretado como uma estimativa “mais conservadora” do risco sistemático, já que as razões pelas quais ocorre este problema estão associadas a outras dificuldades não necessariamente estatísticas que invalidam toda a estimativa. Na verdade, há ampla evidência empírica de que as variâncias e covariâncias de retornos de ações variam significativamente no tempo. Como conseqüência o beta patrimonial também varia no tempo e as razões financeiras que explicam isto podem ser variadas. Assim, por exemplo, se a empresa evidenciou modificações importantes em sua estrutura de financiamento durante o período então não é razoável supor que seu beta patrimonial se manteve constante nesse tempo. Outras causas que provocam variações temporais nos betas do negócio são aumentos de tamanho e diversificação de negócios das empresas, alterações na alavancagem operacional, vulnerabilidade a ciclos econômicos, mudanças no marco regulatório, etc.

Em suma, razões teóricas financeiras descartam o modelo linear (2) como uma especificação estatística razoável para conhecer o beta de uma empresa, exceto em um caso trivial que é sua aplicação no contexto de um modelo de apenas dois períodos, a qual obviamente não tem relevância prática. A forma estatística correta de abordar estes problemas sob o suposto de que o CAPM segue sendo o modelo teórico válido para determinar o custo de capital de um ativo, é considerar versões condicionais da teoria que permitam variação dos betas no tempo. O principio estatístico que rege este caso é que quando se estima o risco, condicional a um set de informações dado (ex. informação de mercado), mesmo quando o beta de uma ação possa variar no período de análise existe igualmente um conjunto de parâmetros do modelo que são constantes para toda a mostra e que, por conseguinte podem ser estimados apropriadamente a partir desta. Consequentemente, o beta assim estimado pode ser significativamente diferente daquele obtido a partir de simples regressões dada a ocorrência de alguma das circunstancias antes mencionadas. A este respeito, cabe destacar que existem outras experiências internacionais recentes nas quais as estimativas de betas para o setor elétrico levam em consideração variações no tempo. A seguir detalhamos a metodologia proposta para estimar os betas condicionais que servirão de base para a estimativa do risco sistemático dos setores de distribuição elétrica.

Mostra de Empresas para a Estimativa do Beta do Negócio

O marco regulatório onde opera a empresa é importante na definição do grupo de empresas de referencia que se utiliza para o cálculo do beta. No entanto, o maior desafio que se enfrenta ao selecionar uma mostra representativa de empresas que pertencem à indústria de interesse está relacionado com a definição empírica do negócio. É aqui provavelmente onde se cometem importantes erros de metodologia quanto à estimativa do beta para uma

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indústria em particular, toda vez que já se tenha superado o problema de estimativa condicional do risco sistemático.

Assim, alguns aspectos que são únicos para o negócio de distribuição de eletricidade determinam que certos indicadores contábeis diferem em relação ao que acontece em outras indústrias. Esta informação pode ser usada em conjunto com ferramentas estatísticas para classificação de dados (análise de cluster), a fim de "separar" a partir de uma amostra potencial das empresas, aquelas que não partilham características comuns com as empresas do setor de interesse. Neste estudo foram utilizados quatro indicadores: tamanho da empresa, alavancagem financeira, margem operacional sobre as vendas e valor da empresa sobre as vendas. Nestes quatro indicadores se capturam algumas das características fundamentais do negócio de distribuição de eletricidade, como as economias de escala, a estabilização do risco sistemático que se associa a empresas de maior tamanho, o efeito do endividamento sobre o beta patrimonial (importante quando se estima o beta a partir de dados acionários) onde empresas com maior endividamento tem associados maiores betas alavancados, estrutura de custos fixos e flexibilidade operacional que afetam o beta do ativo, assim como taxa de crescimento e reinvestimento que também afeta a elasticidade preço demanda e em nível de competição que enfrenta a empresa na indústria e que sabemos estão relacionados com beta do negócio.

Os dados para estimar o risco sistemático provem de empresas que operam no setor de distribuição elétrica na Austrália, Espanha, Estados Unidos e Reino Unido. De uma amostra original de 48 empresas foram selecionadas 32 empresas mediante um procedimento estatístico de classificação de dados (cluster analysis) seguindo critérios de tamanho (FV), alavancagem financeira (MDE), margem operacional sobre vendas (MO) e valor da empresa sobre vendas (EVS). Para manter um número significativo de representantes, se pré-selecionou empresas que tinham um tamanho (medido através do valor em US$ da empresa) até dez vezes maior que a média do tamanho das empresas de distribuição elétrica no Brasil, eliminando da amostra empresas com um tamanho maior (9 empresas no total). Para definir o cluster de interesse se incluiu na nova amostra a uma empresa que chamamos “a empresa típica da indústria” e se selecionaram aquelas empresas que compartilhavam a mesma classificação desta última. em a Figura a seguir se mostra a classificação de empresas obtida. Somente sete empresas foram adicionalmente eliminadas da nova amostra por ter parâmetros contábeis discordantes com os da empresa típica. Para estas empresas se verificou que a alavancagem financeira superava em 4 vezes ao da típica e a margem operacional sobre vendas era o dobro da empresa de referência. Na figura a seguir se mostram três clusters e COELCE que se encontra localizada no primeiro cluster da esquerda na figura.

Clusters resultantes da análise amostral

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Na tabela a seguir se mostram os valores de cada um dos indicadores utilizados para realizar a análise de cluster. A primeira empresa corresponde a COELCE com cada um dos valores associados às variáveis de classificação. Na coluna cluster se indica com SI a todas aquelas empresas que pertencem ao mesmo cluster de COELCE. Um total de 32 empresas das 48 inicialmente consideradas mostram maior similaridade com a COELCE e portanto serão elas as que serão usadas para estimar os betas patrimoniais (alavancado) e os betas de negócio (desalavancado).

Indicadores de cada empresa da amostra para fazer Análise de Cluster

Para cada empresa selecionada da amostra se calculou a trajetória de betas condicionais utilizando retornos acionários semanais para o período compreendido entre novembro de 2005 e outubro de 2010. Os betas assim estimados correspondem a betas patrimoniais

PAIS ticker FV MDE OM EVS CLUSTERBRASIL coce3 1860.9 .35 .21 2.17

AUS soo 20.62 1.37 0.06 0.76 SI

AUS ski 2588.80 1.07 0.95 15.96 SI

AUS apa 4030.20 1.52 0.38 5.18 SI

AUS env 2210.80 2.70 0.57 7.33 SI

AUS enb 20.90 1.37 0.12 5.69 SI

AUS ene 799.70 1.09 0.23 3.87 SI

AUS ewc 806.40 0.46 0.26 7.81 SI

EEUU AEE 14790.5 1.21 0.27 1.88 SI

EEUU AEP 34525.2 1.08 0.28 2.36

EEUU ALE 1687.1 0.56 0.22 1.98 SI

EEUU AYE 8290.1 1.03 0.32 2.34 SI

EEUU CEG 15762.2 1.18 0.06 0.79 SI

EEUU DUK 36902.7 0.64 0.32 2.72

EEUU ED 22592.1 0.81 0.28 1.66

EEUU EDE 1399.1 1.10 0.29 2.69 SI

EEUU ETR 27922 0.78 0.27 1.99

EEUU EXC 45717.6 0.40 0.40 2.36

EEUU FE 28400.8 0.97 0.31 2.04

EEUU FPL 38972.7 0.78 0.27 2.34

EEUU IDA 2958.5 0.92 0.30 3.07 SI

EEUU LNT 5396 0.58 0.20 1.37 SI

EEUU MGEE 1232.5 0.47 0.21 2.05 SI

EEUU NST 7001.1 0.76 0.27 2.09 SI

EEUU NU 10013.7 1.20 0.23 1.71 SI

EEUU NVE 8216.9 1.79 0.23 2.31 SI

EEUU OGE 6024.6 0.69 0.17 1.44 SI

EEUU PCG 28387.7 0.71 0.28 1.93

EEUU PEG 25855.6 0.54 0.31 1.81

EEUU PGN 23115.3 1.03 0.28 2.50

EEUU PNM 3417.2 2.14 0.17 1.67 SI

EEUU PNW 7632.2 1.03 0.32 2.24 SI

EEUU POM 9697.3 1.57 0.12 0.87 SI

EEUU UIL 1585.4 0.90 0.22 1.65 SI

EEUU UNS 2989.3 1.59 0.21 2.10 SI

EEUU WEC 10525.9 0.82 0.22 2.37 SI

EEUU XEL 18509.5 0.90 0.21 1.63 SI

UK sse 26505.10 0.53 0.02 0.69

UK drx 2994.10 0.22 0.18 1.07 SI

UK ipr 18365.40 1.42 0.34 2.97 SI

UK ksk 1483.90 0.31 0.20 24.98 SI

UK cna 31116.90 0.34 0.08 0.86

UK ng 69065.60 1.56 0.17 3.05

UK uu 14372.40 1.63 0.29 3.98 SI

ESP ana 20816.00 1.58 0.13 0.96

ESP ele 67655.00 0.87 0.23 2.02

ESP ibe 95873.30 0.95 0.15 2.67

ESP ree 12671.70 0.70 0.45 8.00 SI

ESP eng 10050.50 0.91 0.36 5.52 SI

108

(alavancados) e para dar uma idéia de sua variabilidade temporal, se mostram na tabela a seguir os betas obtidos que foram resumidos em dois índices construídos com a mesma ponderação para cada empresa, um para o grupo de empresas que operam nos Estados Unidos e o outro para aquelas empresas selecionadas que operam na Austrália, Espanha ou Reino Unido (não-USA).

Betas Patrimoniais (alavancados) de duas amostras: Empresas dos Estados Unidos e Empresas que não são dos Estados Unidos.

O beta patrimonial estimado flutua em uma faixa de 0,43-1,56 com um valor médio de 0,89 para toda a amostra selecionada:

Com esta informação é possível enfatizar a importância que tem uma adequada definição do negócio para o cálculo do risco sistemático. Quando se incorporam na amostra empresas similares a empresa típica, notamos que não se observam diferenças significativas no beta patrimonial médio que sejam atribuíveis a outros fatores como o país de origem. Mais ainda, no caso da amostra para Estados Unidos o beta médio um pouco mais alto se justifica plenamente porque as empresas que operam nesse mercado se encontram também integradas aos negócios de geração elétrica, que em geral são setores de maior risco sistemático. Entretanto, a similaridade entre os parâmetros financeiros destas empresas em relação com o resto da amostra é evidencia estatística de que seu negócio principal corresponde a distribuição elétrica, justificando sua inclusão na amostra.

Estimativa do Beta do Negócio

Para obter o beta do negócio se deve ajustar os betas patrimoniais por nível de endividamento e dívida onerosa. Isto se faz utilizando a fórmula que se pode deduzir de

Mínimo Media Máximo

no-EEUU 0.50 0.86 1.83

EEUU 0.43 0.91 1.56

todos 0.43 0.89 1.56

109

Rubinstein (1973) e que Fernández (2004) mostra como a mais adequada no momento de estimar betas de negócios a partir de betas patrimoniais:

1 (1 ) (1 )E U DD Dt t

E E

Onde: U

é o beta do negócio (desalavancado), E

é o beta patrimonial (alavancado), D

é o beta da dívida onerosa, E

D denota a razão dívida/patrimônio econômica e t é a taxa de

impostos das empresas.

O beta da dívida se calcula diretamente desde o modelo CAPM, da seguinte forma:

PRM

fDDrr

Onde:

1D D Dr y p y p TR

Onde: fr é a taxa livre de risco (em dólares), PRM o prêmio por risco de mercado (em

dólares), Dy é o yield–to-maturity da dívida (em dólares), p é a probabilidade de

inadimplência da dívida e TR é a taxa de recuperação do pagamento da dívida que segundo as estimativas disponíveis, usando um grupo de empresas norte-americanas é de 22,55% para o setor de eletricidade. Na tabela a seguir se mostram as classificações de risco de todas as empresas americanas, incluídas na amostra.

Dados de Classificação de Risco, Custo da Dívida e Probabilidades de Inadimplência

Nome Classificação de Risco Maturidade Média da Dívida Spread da Dívida Tbond Maturidade da Dívida

Ameren Corp. Baa 6 0,87% 2,65%

ALLETE A 13 0,81% 2,65%

Allegheny Energy B 6 3,93% 2,65%

Constellation Energy Baa 9 0,30% 2,65%

Empire Dist. Elec. A 16 1,13% 3,83%

IDACORP Inc. A 16 0,23% 3,83%

Alliant Energy A 16 0,33% 3,83%

MGE Energy A 13 0,86% 2,65%

NSTAR A 13 0,49% 2,65%

Northeast Utilities Baa 9 0,71% 2,65%

NV Energy Inc. Baa 11 1,44% 2,65%

OGE Energy Baa 13 0,50% 3,83%

PNM Resources Baa 7 3,41% 2,65%

Pinnacle West Capital Baa 10 0,48% 3,83%

Pepco Holdings Baa 5 0,43% 2,65%

UIL Holdings Baa 18 1,74% 3,83%

UniSource Energy NA NA NA NA

Wisconsin Energy A 20 0,05% 3,88%

Xcel Energy Inc. A 8 2,15% 2,65%

110

O prêmio por risco de mercado que se supõe para cada um dos países na amostra é 5,78%, correspondente ao referido pela ANEEL para Estados Unidos.

Os betas patrimoniais (beta alavancado) correspondem à média dos betas estimados para cada empresa, usando o modelo de betas estocásticos apresentado anteriormente. O beta do negócio de distribuição elétrica para o Brasil se calcula como a média simples dos betas de negócios (desalavancado) que se obtém para cada uma das empresas da amostra. Os resultados estão resumidos na tabela a seguir:

Cálculo do Beta do Negócio de cada Empresa da Amostra.

É importante notar que a estimativa do beta do negócio para a amostra representativa não se vê afetada pelo país de referência. Desta maneira, incluir ou não na amostra as empresas que operam nos Estados Unidos não afeta a estimativa do risco do negócio relevante para o setor de distribuição elétrica no Brasil. O beta do negócio médio da amostra é 0,61 tal como se mostra no quadro anterior. E mais, se só se tomam as empresas dos Estados Unidos o beta do negócio é 0,62. Na prática a diferença entre estes dois valores não é estatística nem economicamente relevante.

As grandes diferenças verificadas com relação ao beta do negócio proposto nas notas técnicas da ANEEL (0,33) são duas: i) Neste trabalho se supõe um beta que varia no tempo e por tanto captura ciclos econômicos e ii) Se estimam cada um dos betas do negócio de cada empresa usando o nível de risco da dívida que cada uma das empresas tem. Se não se faz isto e se supõe que a dívida é livre de risco, então sempre se subestima o verdadeiro beta do negócio. Para uma comparação de níveis, no caso de Reino Unido, Nera (2008) estima um beta do negócio de água que flutua entre 0,33 e 0,44. Claramente o negócio de distribuição elétrica tem um risco sistemático mais alto que o de água potável, pelo qual o valor proposto pela ANEEL não é economicamente consistente com o risco do setor desde um ponto de vista conceitual e tampouco desde uma perspectiva empírica a nível internacional.

Company Name Country Levered Beta D/E Debt Beta Corporate Tax Rate Beta del Negocio

Ameren Corp. EEUU 1.00 1.21 0.14 35% 0.622

ALLETE EEUU 0.92 0.56 0.13 35% 0.707

Allegheny Energy EEUU 1.08 1.03 0.40 35% 0.810

Constellation Energy EEUU 0.71 1.18 0.03 35% 0.415

Empire Dist. Elec. EEUU 0.66 1.10 0.18 35% 0.459

IDACORP Inc. EEUU 0.83 0.92 0.03 35% 0.526

Alliant Energy EEUU 1.14 0.58 0.05 35% 0.843

MGE Energy EEUU 0.77 0.47 0.14 35% 0.623

NSTAR EEUU 0.67 0.76 0.08 35% 0.472

Northeast Utilities EEUU 0.85 1.20 0.10 35% 0.524

NV Energy Inc. EEUU 0.94 1.79 0.22 35% 0.550

OGE Energy EEUU 1.10 0.69 0.05 35% 0.777

PNM Resources EEUU 0.99 2.14 0.56 35% 0.738

Pinnacle West Capital EEUU 0.69 1.03 0.05 35% 0.432

Pepco Holdings EEUU 1.12 1.57 0.07 35% 0.588

UIL Holdings EEUU 1.26 0.90 0.26 35% 0.892

UniSource Energy EEUU 0.95 1.59 0.16 35% 0.547

Wisconsin Energy EEUU 0.52 0.82 0.00 35% 0.340

Xcel Energy Inc. EEUU 1.19 0.90 0.36 35% 0.882

Red Eléctrica Corporación S A. (CATS:REE) ESPAÑA 1.07 0.70 0.16 30% 0.771

Enagas SA (CATS:ENG) ESPAÑA 0.79 0.91 0.16 30% 0.544

Drax Group plc. (LSE:DRX) UK 1.00 0.22 0.16 28% 0.883

International Power plc (LSE:IPR) UK 0.89 1.42 0.16 28% 0.520

KSK Power Ventur PLC (AIM:KSK) UK 0.74 0.31 0.16 28% 0.633

United Utilities Group PLC (LSE:UU.) UK 0.65 1.63 0.16 28% 0.384

Solco Ltd. (ASX:SOO) AUSTRALIA 0.55 1.37 0.16 30% 0.358

Spark Infrastructure Group (ASX:SKI) AUSTRALIA 0.58 1.07 0.16 30% 0.399

APA Group (ASX:APA) AUSTRALIA 0.99 1.52 0.16 30% 0.561

Envestra Ltd. (ASX:ENV) AUSTRALIA 0.84 2.70 0.16 30% 0.394

Eneabba Gas Ltd. (ASX:ENB) AUSTRALIA 1.29 1.37 0.16 30% 0.736

Energy Developments Ltd. (ASX:ENE) AUSTRALIA 0.58 1.09 0.16 30% 0.397

Energy World Corp. Ltd. (ASX:EWC) AUSTRALIA 1.67 0.46 0.16 30% 1.303

Average Beta 0.613

111

1 (1 ) (1 )E U DD Dt t

E E

Para obter o beta do negócio se deve ajustar os betas patrimoniais por nível de endividamento e dívida onerosa.

1 (1 ) (1 )E U DD Dt t

E E

O beta da dívida implícito no prêmio por risco de crédito é igual a 0,23 e se estima da seguinte forma:

0,02120,23

PRM 0,093

D fDr r

A seguir, conforme definimos acima, apresentamos a estimativa do beta patrimonial que corresponde conforme a estrutura de capital definida e ao beta da dívida calculado.

*[1 (1 )* ] *(1 )*E U D

C C

D Dt t

E E0,61*[1+0,66*1,5]-0,23*0,66*1,5= 0,988

5.3. Exclusão do Prêmio de Risco Regulatório

Quando se está calculando o Custo de Capital de setores regulados, uma questão importante a ser abordada é o ajuste ao risco do regime regulatório envolvido.

Segundo a própria ANEEL, na Nota Técnica nº 68/2007-SRE/ANEEL, em situações onde é necessário utilizar um mercado de referência cujo setor regulado em análise esteja sob regulação distinta do mesmo setor no Brasil, faz-se necessário o ajuste à diferença de risco regulatório.

No caso em tela, é feita uma estimativa do Custo do Capital do setor de distribuição de energia brasileiro, que está sob regulação do tipo “preço-teto” (price-cap), a partir do mesmo setor nos EUA, que está sob uma regulação do tipo “taxa de retorno” (rate of return). É internacionalmente reconhecido que o método de regulação por preços máximos implica para as empresas reguladas um risco superior àquele sob regime de taxa de retorno. Assim sendo, segundo a definição da própria Agência, seria necessário incluir na formulação do CAPM um prêmio que considerasse essa diferença de risco.

112

A necessidade de um prêmio de risco regulatório para o setor de distribuição de energia é reafirmada na Nota Técnica nº 49/2007-SRE/ANEEL:

“Como o beta calculado encontra-se refletido no mercado dos EUA, deve-se ainda avaliar o diferencial de risco em função do regime regulatório, uma vez que temos no Brasil o regime price cap.”

A ANEEL, nos dois ciclos de revisões tarifárias anteriores, considerou um prêmio de risco regulatório na formulação custo do capital próprio. Entretanto, para o 3º ciclo, a Agência decidiu pela não inclusão do mesmo. Segundo ela, apesar de formalmente se tratar de uma regulação por “taxa de retorno”, não há que se falar em regime de custo do serviço nos EUA, uma vez que a regulação é descentralizada nos estados, havendo em diversos deles fortes mecanismos de incentivos relacionados a um regime price-cap.

Sendo isso verdade, é de se esperar que o risco relacionado à regulação nos EUA seja semelhante ao risco relacionado à regulação em um país igualmente maduro, estável, mas onde seja aplicado o regime price-cap, como é o caso do Reino Unido. Porém, tal fato não se verifica na prática. Uma maneira de estimar a diferença de risco existente entre os ambientes regulatórios distintos seria justamente pela diferença entre os betas. Ao compararmos o coeficiente beta de empresas de distribuição de energia dos EUA com o beta de empresas do mesmo setor no Reino Unido, observa-se que estes são historicamente maiores que aqueles. Tal desigualdade é atribuída principalmente à diferença entre o risco associado aos regimes regulatórios adotados nos dois países.

Assim sendo, a diferença entre os betas dos EUA e do Reino Unido pode ser utilizada como base para calcular o prêmio de risco regulatório brasileiro. Contudo, tal resultado não reflete a totalidade do risco adicional associado à regulação do setor de distribuição do país.

A diferença entre os betas mencionados representa exclusivamente a diferença de risco inerente aos regimes regulatórios utilizados. Entretanto, além dessa diferença, o prêmio de risco regulatório deve levar em consideração ainda o risco adicional específico da regulação do setor em análise. Assim, uma vez que o risco associado à regulação brasileira é consideravelmente maior que o do Reino Unido, a simples diferença entre os betas não capta a totalidade do risco adicional daquela regulação.

No que se refere à regulação da distribuição de energia elétrica no Brasil, tem-se que especificidades e questões ainda não solucionadas fazem com que seu risco seja mais elevado relativamente. Entre elas, destacam-se:

a) Trata-se de um país com dimensões continentais, onde existem 64 distribuidoras de energia extremamente heterogêneas reguladas pela mesma Agência.

b) A regulação da distribuição, apesar de estar muito mais desenvolvida que no passado, ainda é recente e pouco madura, tendo sido realizadas apenas duas revisões tarifárias até o momento.

c) Por se tratar de um setor estratégico e de grande importância socioeconômica, está constantemente sob pressões dos atores sociais. Como exemplo, pode-se citar a CPI criada em maio de 2009, destinada a investigar a formação dos valores das tarifas, a atuação da ANEEL e esclarecer os valores da tarifa média de energia.

d) Há ainda uma complexa discussão do alcance da competência da Agência. Tome-se o exemplo dos embates entre a Agência Reguladora e o Tribunal de Contas da União – TCU.

e) A própria descontinuidade regulatória que caracteriza as mudanças metodológicas da ANEEL para o 3º CRTP, após a utilização de metodologias consagradas nas duas revisões anteriores.

Por outro lado, no setor elétrico do Reino Unido, apesar de também se tratar de uma regulação por incentivos, existem diferenças substanciais quando comparado ao Brasil.

113

Quatro aspectos chaves presentes no setor elétrico do Reino Unido cabem ser mencionados:

a) Os níveis de qualidade do serviço encontram-se em patamares elevados e não são tão heterogêneos entre concessões;

b) O serviço elétrico está “universalizado”; c) O setor de energia elétrica no Reino Unido apresenta características típicas de um país

desenvolvido: mercado amadurecido, com demanda que praticamente não cresce e pode ainda cair por aplicação de ações de eficiência energética, no marco das diretivas da União Européia;

d) Baixíssimos níveis de inadimplência e de perdas não técnicas; e) As distribuidoras elétricas do Reino Unido são apenas 14 empresas, razoavelmente

homogêneas, sem diferenças significativas nos parâmetros chave (número de clientes, comprimento de linhas, características geográficas e climáticas da área servida, etc.).

Com base nas características apresentadas, observa-se a grande diferença entre a situação da regulação nos dois países.

No que se refere à qualidade do serviço, por exemplo, tem-se que, diferentemente do observado no Reino Unido, essa questão ainda é um problema no Brasil. Além disso, o setor de distribuição de energia brasileiro ainda está em processo de universalização e o mercado de energia ainda não atingiu o amadurecimento. Consequentemente, a necessidade de investimentos no setor de distribuição de energia no Brasil, para atender a taxa de expansão do serviço e os requisitos de qualidade e combate às perdas não técnicas é muito elevada, bem maior em termos relativos que no Reino Unido.

Assim sendo, uma vez que o reconhecimento, a remuneração e os custos de operação e manutenção desses investimentos são determinados pelo Regulador, a dependência com relação à ação regulatória é muito maior no Brasil que no Reino Unido. Ou seja, o risco regulatório envolvido é consideravelmente maior.

É sabido ainda que as técnicas de benchmarking, uma vez que se utilizam de comparações entre as empresas, obtém melhores resultados em amostras mais homogêneas. Assim, considerando que a determinação dos custos regulatórios, e consequentemente das receitas das concessionárias, é feita pelos reguladores dos dois países por meio de benchmarking (ou vertentes do mesmo) e que no Brasil a heterogeneidade é muito maior que no Reino Unido, é de se esperar que a probabilidade de existirem “erros” nos resultados dos modelos também seja maior no Brasil. Consequentemente, o risco regulatório associado à regulação brasileira também é maior.

Com base no exposto, observa-se que de fato existem especificidades relacionadas à regulação do setor de distribuição brasileiro que fazem com que seu risco regulatório seja relativamente maior que o observado no mesmo setor do Reino Unido. Assim, entende-se necessária a inclusão de um prêmio de risco regulatório, que capture não só a diferença de risco existente entre os regimes price cap e custo do serviço, como também os riscos adicionais específicos da regulação do setor de distribuição de energia brasileiro, decorrentes das características apresentadas. Esses riscos adicionais não estão refletidos na diferença entre betas e tampouco no risco país já que este se refere aos riscos dos setores econômicos em geral e não de uma regulação que está em fase de consolidação institucional.

114

5.4. Uso da Mediana para o Cálculo do Prêmio de Risco País

O risco país pode ser entendido como o risco adicional que um projeto incorre ao ser desenvolvido em um determinado país de economia emergente e instável ao invés de em um país com economia desenvolvida, estável e de risco zero (ou próximo de zero).

Ao calcular o prêmio de risco do Brasil, busca-se estimar esse risco no futuro, no período tarifário no qual a taxa de remuneração regulatória incidirá. Uma das formas de se estimar o risco futuro é com base na análise do comportamento do mesmo no passado. O risco país é usualmente avaliado pelo índice Emerging Markets Bonds Index Plus relativo ao Brasil (EMBI+BR). Assim sendo, para estimá-lo no futuro, parte-se da observação da série histórica do EMBI+BR e, em geral, utiliza-se alguma medida de tendência para determinar o valor regulatório.

Nos dois ciclos tarifários anteriores, a ANEEL utilizou a média da série histórica diária desse índice para calcular o prêmio de risco país. Contudo, para o 3º CRTP, a metodologia proposta adota a mediana da série, em substituição à média.

A mediana é definida como o valor do elemento que se está localizado no centro da distribuição, quando ordenada de forma crescente (ou a média dos valores dos dois elementos centrais, para o caso de amostras com número ímpar de elementos). Dito de outra forma, sendo a amostra ordenada de forma crescente de valores, a mediana resulta do valor do elemento que se encontra posicionado na metade.

Portanto, a mediana não é uma medida que visa representar a tendência média de uma determinada amostra, sendo apenas um valor que decorre do elemento que está localizado na metade do ordenamento.

Além disso, tem-se que na mediana apenas os valores dos elementos que estão na posição central da distribuição influenciam o resultado final. Por exemplo, para o caso da amostra em análise, apenas dois dados de um universo de 2.630 foram importantes para definir o prêmio de risco regulatório.

Assim sendo, entende-se que a mediana da série histórica do EMBI+BR não é uma medida apropriada para se estimar o risco futuro do Brasil.

Dada a inadequação da mediana para fins de cálculo do prêmio de risco país, sugere-se a sua substituição pela média aritmética. A média é uma medida de tendência amplamente utilizada e que foi inclusive adotada pela própria ANEEL nos ciclos tarifários anteriores para a determinação tanto do prêmio de risco país quanto de outros parâmetros regulatórios. O seu cálculo leva em consideração todas as observações da amostra e, portanto, é uma medida adequada de tendência da mesma.

5.5. Subestimação do Prêmio de Risco de Crédito

O prêmio de risco de crédito calcula o spread sobre a taxa livre de risco que pagam as empresas com a mesma classificação de risco das distribuidoras de energia elétrica brasileiras.

Analisando a classificação de risco que as empresas do setor elétrico brasileiro obtiveram na agência de rating Moody’s, tem-se:

115

Fonte: NT nº 262/2010 – SRE/ANEEL

Observa-se que a classificação mais elevada que as empresas alcançaram foi Baa3. Com base nisso, a ANEEL optou por adotar a classificação Baa3 como referência para o risco de crédito das empresas de distribuição no 3º CRTP.

Cabe lembrar que, para a agência Moody’s, essa classificação é considerada grau de investimento (investment grade), isto é, as empresas que possuem esse rating podem ser vistas com aplicações de baixo risco relativo para os investidores.

Historicamente, no setor de distribuição de energia elétrica, é adotada a regulação por incentivos do tipo yardstick competition. Tem-se como objetivo o aumento da eficiência alocativa por meio da determinação dos parâmetros regulatórios com base no desempenho médio verificado no setor.

Nesse contexto, era de se esperar que a mesma abordagem regulatória fosse adotada na determinação do prêmio de risco de crédito. Contudo, isso não ocorre. A metodologia proposta pela ANEEL, conforme mencionado, consiste na adoção da melhor classificação obtida pelas empresas do setor como referência regulatória para todas as distribuidoras de energia. Assim, ao utilizar apenas a classificação mais elevada obtida no conjunto de empresas, tem-se um afastamento do objetivo da regulação por desempenho com base na eficiência média.

Para se utilizar somente a classificação das empresas mais eficientes seria necessária uma análise aprofundada para se comprovar que a diferença de classificação é dada somente por ineficiência das demais empresas. Contudo, é sabido que isso não é verdade.

Para atribuir a classificação, as agências de rating avaliam diversos aspectos que consideram relevantes das empresas, como: tamanho e escala, estratégia financeira, desempenho operacional, participação de mercado, ambiente regulatório e político, entre outros. Assim sendo, fica clara a existência de fatores específicos, que não ineficiência, que interferem na classificação das empresas. Assim, heterogeneidade e especificidades não podem ser confundidas com ineficiência.

116

Além disso, outro aspecto relevante se refere à base de dados utilizada. Primeiramente tem-se que na tabela apresentada pela ANEEL estão listadas também empresas que atuam na transmissão e geração de energia elétrica. Contudo, essas não podem ser utilizadas como referência para o risco de crédito das distribuidoras, uma vez que tratam-se de setores distintos, principalmente no que se refere aos riscos envolvidos. Assim, três das empresas listadas não podem ser utilizadas para fins de determinação do risco de crédito das distribuidoras.

Por sua vez, das 64 distribuidoras de energia existentes, apenas 12 possuem classificação de risco na Moody’s. Além disso, dessas 12, apenas 5 possuem a rating Baa3, isto é, menos de 8% das empresas do setor.

Assim sendo, não é razoável que a melhor classificação obtida por empresas de distribuição seja utilizada para definir o risco de crédito de todo o setor, muito menos quando essas empresas representam um percentual tão pequeno do mesmo.

Com base no exposto, sugere-se o recálculo do prêmio de risco de crédito considerando uma classificação de risco que de fato represente a realidade do setor de distribuição de energia como um todo, e não aquele associado apenas às empresas com melhores classificações de risco, dado que a regulação por incentivos se baseia na exigência da eficiência média do setor e que a diferença de rating entre as empresas pode se dar também pelas especificidades das mesmas.

5.6. Análise de Consistência do Valor Proposto

A remuneração do capital é um fator determinante para o setor. A subavaliação do custo de capital reduz a atratividade do negócio, e com isso pode levar a uma redução no nível de investimentos, comprometendo a manutenção e expansão do setor, a qualidade do serviço prestado, etc. Por outro lado, a sobrevalorização do custo capital constitui uma transferência injusta de recursos dos consumidores para o prestador do serviço regulado. Assim, a boa adequação de seu valor é de extrema importância.

Segundo a metodologia adotada, a taxa de remuneração regulatória é determinada por meio de parâmetros que, após serem estimados, são aplicados na fórmula do Custo Médio Ponderado de Capital (WACC) para a obtenção do resultado final.

Contudo, embora a teoria de finanças forneça ferramentas úteis para o cálculo do WACC, seus resultados não devem ser aplicados mecanicamente. Uma vez que existem diversas formas de se proceder à escolha dos parâmetros e de se calcular os mesmos, que muitas vezes levam a valores diferentes, torna-se extremamente importante a análise de consistência dos resultados obtidos.

Uma boa forma de avaliar a adequação do WACC estimado é compará-lo com outras taxas de remuneração, nacionais e internacionais.

Segundo a ANEEL, o custo de capital estimado de 7,15% (valor real e depois de impostos de 34%) está coerente com a evolução da economia brasileira para taxas de juros moderadas e com os custos de capital regulatórios estabelecidos em diversas agências reguladoras internacionais, conforme mostra o gráfico a seguir:

117

Custo de Capital Praticado pelos Países

Fonte: Nota Técnica nº 262/2010-SRE/ANEEL

De primeira vista, de fato tem-se a impressão que o WACC estimado para o 3º CRTP das distribuidoras brasileiras está coerente com o que é praticado por outros países.

Contudo, para se avaliar a real consistência do resultado, é necessário que o confronto seja feito com custos de capital de países e setores comparáveis. A remuneração oferecida pelo setor de distribuição de países da América Latina, por exemplo, pode ser vista como uma boa referência para o percentual regulatório a ser adotado, pois se tratam de países em desenvolvimento que possuem certa semelhança com o Brasil na visão dos investidores.

Analisando mais detalhadamente o gráfico anterior, observa-se que, todos os demais países da América Latina listados remuneram a um Custo de Capital maior que o definido pela ANEEL para as distribuidoras de energia (estão localizados à esquerda no gráfico). Ou seja, apesar de possuírem de maneira geral um nível de risco semelhante, o setor de distribuição brasileiro está remunerando seus investidores a uma taxa menor que a praticada pelos outros países da América Latina. Assim, caso fosse homologado esse valor de WACC estimado pela ANEEL, o setor de distribuição de energia brasileiro estaria em desvantagem no que se refere à captação de investimentos, pois estaria oferecendo a menor remuneração entre os países comparáveis.

Além disso, tem-se que todos os custos de capital menores que 7,15% apresentados no gráfico correspondem, com exceção da África do Sul, a países desenvolvidos, maduros e estáveis, sendo a maioria da União Européia. Ou seja, os mesmos não podem servir de comparação para o WACC das distribuidoras brasileiras, uma vez que o risco associado a eles é muito menor que o do Brasil. Além disso, muitos dos valores utilizados correspondem ao setor de transmissão de energia, que é inerentemente menos arriscado que o de distribuição. Tem-se, então, que os países e setores apresentados com custo de capital menores que o estabelecido pela ANEEL não são comparáveis ao setor de distribuição de energia brasileiro.

Assim sendo, não é correto dizer que o valor definido pela ANEEL está coerente com o que é praticado internacionalmente.

Além disso, é de se esperar que o custo de capital do setor de transmissão de energia elétrica brasileiro seja menor que o da distribuição, uma vez que os dois são executados no mesmo país, estão sujeitos à mesma Agência Reguladora, mas os riscos associados à transmissão são consideravelmente menores que os da distribuição. Isso porque existem

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diferenças fundamentais entre os regimes price cap aplicados nos dois setores, entre as quais cabe destacar:

Na distribuição, toda a gestão do negócio cabe à concessionária, que irá tentar maximizar seus lucros, recebendo, em contrapartida, a tarifa paga por seus consumidores. Já na transmissão, cabe à concessionária apenas implementar seu projeto adequadamente e realizar sua operação e manutenção de modo a garantir a disponibilidade de suas instalações durante o maior tempo possível;

Em um empreendimento de transmissão de energia elétrica, o maior componente é o investimento inicial, que é uma despesa bastante previsível e que sofrerá muito pouca variabilidade durante sua construção. Além disso, os custos de O&M são praticamente fixos e bastante previsíveis;

O risco de inadimplência na transmissão é praticamente inexistente, pois os usuários do sistema correspondem a número limitado e são bem conhecidos (distribuidores, geradores e grandes clientes);

A receita anual permitida não sofre influência de eventuais perdas não técnicas;

A receita anual permitida de cada concessionária de transmissão é fixada em função da disponibilização das instalações e não do fluxo de potência, aumentando a previsibilidade do fluxo de caixa da empresa, o que se traduz em segurança para o negócio.

O gráfico a seguir faz uma comparação entre os custos regulatórios de capitais dos setores de transmissão e distribuição de energia elétrica historicamente11.

No ano de 2007, ocorreu a determinação dos custos de capital regulatórios a serem aplicado na 1ª RTP das transmissoras e na 2ª RTP das distribuidoras de energia elétrica. Conforme apresentado no gráfico, o custo de capital adotado na 1ª RTP das transmissoras (9,18%) foi menor que o custo de capital da 2ª RTP das distribuidoras (9,95%). Tais valores estão de acordo com a análise de risco feita anteriormente. Dado que o risco associado ao setor de distribuição de energia é maior que o associado ao setor de transmissão, aquele deve oferecer uma remuneração maior para seus investidores.

Contudo, quando analisamos os custos de capital referentes à 2ª RTP das transmissoras e à 3ª RTP das distribuidoras, determinados respectivamente em 2009 e 2010, tem-se que os resultados são muito próximos, sendo inclusive o WACC da distribuição (7,15%) menor que o da transmissão (7,24%), apesar do maior risco associado àquele setor. De fato, quando

11 Para efeitos de comparação, foram considerados para o 3CRTP das distribuidoras os valores resultantes

quando aplicada a alíquota de tributos de 34%.

9,18%7,24%

11,26%9,95%

7,15%

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

WACC real depois de impostos

transmissão distribuição

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comparamos a metodologia e os valores regulatórios dos parâmetros adotados nos dois setores nas mencionadas revisões, observa-se que eles são, erroneamente, quase idênticos.

3º CRTP Distribuidoras 2º CRTP Transmissoras

Custo de Capital Regulatório

Custo de Capital Regulatório

Custo do Capital Próprio

Valor nominal: 13,14%

Custo do Capital Próprio

Valor Nominal: 13,74%

Custo do Capital de Terceiros

Valor nominal: 11,50%

Custo do Capital de Terceiros

Valor Nominal: 12,25%

Estrutura de Capital Regulatória

60%

Estrutura de Capital Regulatória

63,55%


7,15%


7,24%

Como se pode observar, as formulações adotadas para o Custo de Capital dos dois setores são iguais, se diferenciando entre si apenas nas referências utilizadas para a determinação de alguns dos parâmetros e na extensão das séries consideradas. Consequentemente, os valores globais são muito parecidos. Contudo, como já mencionado, há diferenças fundamentais de risco entre os dois setores que não estão sendo contempladas.

Aliás, a própria ANEEL explicita que são setores que requerem prêmios de risco diferenciados, conforme a empresa na Nota Técnica nº 49/2007-SRE/ANEEL:

“Como o beta calculado encontra-se refletido no mercado dos EUA, deve-se ainda avaliar o diferencial de risco em função do regime regulatório, uma vez que temos no Brasil o regime price cap. Contudo, no caso específico do setor de transmissão, a remuneração da concessionária se dá através de uma receita máxima (revenue cap) que independe do fluxo de energia e não está sujeita a variações de mercado. Logo, não há justificativa para inclusão de um adicional de risco em função do regime de regulação.”

Assim sendo, pode-se observar que existe uma incompatibilidade entre o tamanho do WACC proposto pela ANEEL e os riscos envolvidos no segmento de distribuição.

Com base na análise realizada, observa-se que o custo de capital proposto pela ANEEL para o 3º CRTP está subavaliado se considerados os riscos associados ao negócio. Tal constatação é comprovada quando comparamos seus resultados com outras taxas de remuneração nacionais e internacionais. Assim sendo, tem-se que os resultados obtidos pela ANEEL por meio dos modelos teóricos não estão adequados e, portanto, não devem ser implementados nas tarifas de energia.

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5.7. Proposta

A remuneração do capital é um fator muito importante para o funcionamento, atratividade e sustentabilidade do setor de distribuição. A subavaliação do Custo de Capital regulatório reduz a atratividade do negócio, e com isso pode levar a uma redução no nível de investimentos, comprometendo a manutenção e expansão do setor, a qualidade do serviço prestado e o combate às perdas não técnicas.

Dada sua importância, o mesmo deve ser definido com cautela e sempre acompanhado de uma sólida análise de consistência. Os resultados obtidos por meio das ferramentas estatísticas e de finanças não devem ser aplicados mecanicamente nas tarifas sem uma análise de sua adequação à realidade do setor em análise.

No que se refere à metodologia proposta pela ANEEL para o cálculo do Custo de Capital regulatório para o 3º CRTP, foram encontrados diversos problemas, entre os quais cabe destacar:

f) Adequação do Prêmio por Risco de Mercado – PRM

Conforme apresentamos ao longo desta contribuição, entendemos que existem metodologias modernas em finanças corporativas que podem ser utilizadas para estimar de maneira mais adequada os parâmetros utilizados no cálculo da taxa WACC.

Em países desenvolvidos como em países emergentes se utiliza preferencialmente para efeitos regulatórios uma estimativa do prêmio por risco esperado de mercado (PRM) correspondente ao próprio país de interesse. Em nenhum país da região existe um PRM de 5,78% como sugere ANEEL para o Brasil em suas Notas Técnicas. Esse prêmio é muito razoável para os Estados Unidos mas não é aceitável para nenhum país da América Latina.

O PRM mais baixo da região é o do Chile que tem o nível de risco país e risco de mercado mais baixo da região. A estimativa do PRM do Chile mais recente, utilizado no último processo de fixação tarifária para o setor de Telecomunicações é 7,4% ao ano. Para isso, o regulador estimou que o valor Esperado de Retorno de Mercado é 10,78% real em pesos anual e ao se subtrair uma taxa livre de risco para Chile de 4,38% real em pesos anual se obtém um PRM de 7,4% ao ano (no informe se estabelece um PRM de 10,68% pero isso se deve ao uso de uma taxa livre de risco fixada em lei de 0,1% real anual que corresponde a taxa de uma caderneta de poupança no Banco Estado de Chile). Entretanto, o 7,4% é o comparável ao caso do Brasil considerando a legislação regulatória vigente. Por outro lado, o PRM mais alto da região corresponde ao da Argentina e é aproximadamente 11,62% ao ano. Este país tem o nível mais alto de risco país e risco de mercado de toda a região. Considerando que Brasil tem um nível de risco país e risco de mercado intermediário entre Argentina e Chile, então o PRM que se propõe para o Brasil, de modo a ser economicamente consistente, deve estar situado entre o riscos destes dois países.

Nesta contribuição, realizamos estimativas baseadas em quatro modelos alternativos propostos pela comunidade científica, que refletem diversos níveis de integração do mercado brasileiro com os mercados internacionais (incluídos os cenários extremos), aspecto relacionado com a diversificação portanto com a volatilidade dos retornos (risco) e as diferenças de risco país. O valor que estimamos do PRM em Brasil flutua entre 8,45-10,03% anual. em todo caso, se recomenda para o Brasil um PRM de 9,30% anual.

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g) Adequação do Risco Sistemático (Beta do negócio) utilizado no cálculo do CAPM

Apresentamos ao longo dessa contribuição metodologia moderna de estimativa do Risco sistemático (Beta do negócio) utilizando amostra de empresas internacionais com forte correlação com empresa típica do setor de distribuição de energia elétrica no Brasil e ajustado pelo nível de endividamento oneroso das empresas.

Segundo a metodologia apresentada, o Beta a ser utilizado no cálculo da taxa WACC para o setor de distribuição de energia elétrica no Brasil deveria ser de 0,988.

h) Não inclusão de um prêmio de risco regulatório

Para o terceiro ciclo, diferente do que vinha praticando em ciclos anteriores, a ANEEL excluiu o risco regulatório sob o argumento de que o mesmo já está refletido no Beta e no risco-país, posto que tais componentes já contemplam a qualidade institucional do país.

Os argumentos apresentados por essa Agência são frágeis e contraditórios com a prática anterior. O beta, que representa o risco sistemático do mercado e o risco-país não refletem o impacto que a intervenção regulatória exerce sobre o custo da empresa e sobre a atratividade dos investimentos no setor.

A metodologia de cálculo do Beta proposta pela ANEEL considera papéis de empresas dos EUA, que nada têm a ver com ações do Regulador no Brasil. O risco país, por sua vez, mede a capacidade do país honrar um título de dívida soberano expresso em dólares.

Em nossa contribuição apresentamos argumentos que a diferença entre os betas dos EUA e do Reino Unido pode ser utilizada como base para calcular o prêmio de risco regulatório brasileiro. Contudo, tal resultado não reflete a totalidade do risco adicional associado à regulação do setor de distribuição do país.

A diferença entre os betas mencionados representa exclusivamente a diferença de risco inerente aos regimes regulatórios utilizados. Entretanto, além dessa diferença, o prêmio de risco regulatório deve levar em consideração ainda o risco adicional específico da regulação do setor em análise.

Nossa contribuição a este tema é no sentido de que a ANEEL reavalie sua posição e inclua um prêmio de risco regulatório, que capture não só a diferença de risco existente entre os regimes price cap e custo do serviço, como também os riscos adicionais específicos da regulação do setor de distribuição de energia brasileiro, decorrentes das características apresentadas.

i) Uso da mediana para o cálculo do prêmio de risco país

Nos dois ciclos tarifários anteriores, a ANEEL utilizou a média da série histórica diária desse índice para calcular o prêmio de risco país. Contudo, para o 3º CRTP, a metodologia proposta adota a mediana da série, em substituição à média.

A mediana é definida como o valor do elemento que se está localizado no centro da distribuição, quando ordenada de forma crescente, portanto, a mediana não é uma medida

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que visa representar a tendência média de uma determinada amostra, sendo apenas um valor que decorre do elemento que está localizado na metade do ordenamento.

A média é uma medida de tendência amplamente utilizada e que foi inclusive adotada pela própria ANEEL nos ciclos tarifários anteriores para a determinação tanto do prêmio de risco país quanto de outros parâmetros regulatórios. O seu cálculo leva em consideração todas as observações da amostra e, portanto, é uma medida adequada de tendência da mesma.

Dessa forma, para fins de cálculo do prêmio de risco país, sugere-se a utilização da média aritmética.

j) Não correspondência do prêmio de risco de crédito à realidade do setor;

A ANEEL optou por adotar a classificação Baa3 como referência para o risco de crédito das empresas de distribuição no 3º CRTP, que corresponde a classificação mais elevada que as empresas brasileiras alcançaram no rating da Agência Moody´s.

A metodologia proposta pela ANEEL, conforme mencionado, consiste na adoção da melhor classificação obtida pelas empresas do setor como referência regulatória para todas as distribuidoras de energia. Das 64 distribuidoras de energia existentes, apenas 5 possuem a rating Baa3, isto é, menos de 8% das empresas do setor.

Para atribuir a classificação, as agências de rating avaliam diversos aspectos que consideram relevantes das empresas, como: tamanho e escala, estratégia financeira, desempenho operacional, participação de mercado, ambiente regulatório e político, entre outros. Assim sendo, fica clara a existência de fatores específicos, que não ineficiência, que interferem na classificação das empresas. Assim, heterogeneidade e especificidades não podem ser confundidas com ineficiência.

Historicamente, no setor de distribuição de energia elétrica, é adotada a regulação por incentivos do tipo yardstick competition. Tem-se como objetivo o aumento da eficiência alocativa por meio da determinação dos parâmetros regulatórios com base no desempenho médio verificado no setor.

Com base no exposto, sugere-se o recálculo do prêmio de risco de crédito considerando uma classificação de risco que de fato represente a realidade do setor de distribuição de energia como um todo, e não aquele associado apenas às empresas com melhores classificações de risco, dado que a regulação por incentivos se baseia na exigência da eficiência média do setor e que a diferença de rating entre as empresas pode se dar também pelas características das mesmas, que não necessariamente refletem algum nível de ineficiência.

Como conseqüência dessas inconsistências metodológicas, tem-se que os valores de WACC propostos para o 3º CRTP estão subavaliados e não são compatíveis com a realidade setorial. De fato, quando comparados com outros países semelhantes e com outras taxas de remuneração menos arriscadas, os valores de WACC propostos são evidentemente desfavoráveis para o setor de distribuição.

Assim sendo, entende-se necessária a correção dos problemas encontrados e a conseqüente alteração dos custos do capital para valores coerentes com a realidade atual do setor de distribuição de energia elétrica no Brasil.

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6. SUDENE: tratamento inadequado do incentivo tributário

A proposta adota a taxa de retorno após os impostos como remuneração do capital, adicionando a esta taxa um percentual correspondente ao pagamento dos tributos sobre a renda (Imposto de Renda de Pessoa Jurídica – IRPJ e da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido - CSLL).

Nos ciclos tarifários anteriores, considerou-se uma alíquota tributária única para todas as distribuidoras de 34%, sendo 25% de IRPJ e 9% de CSLL.

Para o 3º ciclo, com o objetivo de considerar os diferentes tratamentos tributários dados pela legislação brasileira, a nota técnica propôs o seguinte procedimento:

“56. (…)

i. Juros sobre Capital de Terceiros são retirados do Lucro Bruto da distribuidora para cômputo do lucro tributável;

ii. Os tributos pagos pela empresa são iguais ao IRPJ mais o CSLL:

a. para as empresas situadas na área de atuação da SUDENE e SUDAM, as respectivas alíquotas de IRPJ e CSLL a serem consideradas são 6,25% e 9%, totalizando 15,05%;

b. para as concessionárias cooperativas e autarquias municipais as alíquota de IRPJ e CSSL somam 0,00% (zero);

c. para concessionárias com remuneração regulatória menor do que R$ 240.000,00 as respectivas alíquotas de IRPJ e CSLL são 15% e 9%, totalizando 24%;

d. para os demais casos, considera-se as alíquotas de 25% e 9%, totalizando 34%” (NT no

262/2010 – SRE/ANEEL)

Ainda segundo essa Nota Técnica, a alíquota tributária para as empresas situadas na área de atuação da SUDENE e SUDAM resultam do estudo realizado pela Agência sobre as possibilidades de tributação existentes, no qual conclui que:

“54. (…) as alíquotas de IRPJ e CSLL estão sujeitas a tratamento legal diferenciado, de acordo com as especificidades da distribuidora, podendo resultar em alíquotas finais inferiores ao valor de 25%. Entre as possibilidades de alíquota diferenciada, destaca-se:

(...)

c) Incentivos Fiscais: conforme Medida Provisória no. 2.199-14, de 24 de agosto de 2001, com redação dada pela Lei no. 11.196, de 21 de novembro de 2005, a Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste – SUDENE e a Superintendência de Desenvolvimento da Amazônia – SUDAM estão autorizadas a concederem incentivos fiscais às pessoas jurídicas com projetos de implantação ampliação, diversificação ou modernização total ou parcial, enquadrados em setores da economia considerados prioritários18, entre os quais se enquadra a distribuição de energia elétrica. Entre os incentivos fiscais, há a redução de 75% do IRPJ, a ser revertido para reserva de capital da empresa e utilizado para absorção de prejuízo ou aumento de capital social. São três as pré-condições para um empreendimento habilitar-se ao incentivo de redução de 75% do IRPJ: (i) a unidade produtora do empreendimento deve estar localizada e em operação na área de atuação da SUDENE/SUDAM; (ii) o empreendimento é considerado prioritário para o desenvolvimento regional; (iii) a pessoa jurídica titular do empreendimento é optante da tributação com base no lucro real.”

A seguir são apresentados os principais conceitos do parecer do Tributarista Dr. Luiz Henrique Barros de Arruda, do escritório Gouvêa Vieira que se encontra, em sua íntegra, no Anexo II.

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No que se refere à alíquota diferenciada das concessionárias localizadas nas áreas de atuação da SUDENE e SUDAM, tem-se que essas Superintendências estão autorizadas a conceder incentivos fiscais às pessoas jurídicas com projetos de implantação ampliação, diversificação ou modernização total ou parcial, enquadrados em setores da economia considerados prioritários. Entre os incentivos fiscais, há a redução de 75% do IRPJ, a ser revertido para reserva de capital da empresa e utilizado para absorção de prejuízo ou aumento de capital social.

Conforme apresentado, a nota técnica conclui que, tendo em vista que as atividades de distribuição de energia elétrica realizadas nas áreas de atuação da SUDENE e SUDAM são prioritárias e, portanto, têm direito ao benefício tributário, deve ser considerado no cálculo do Custo de Capital das distribuidoras o desconto de 75% do IRPJ.

Contudo, tal conclusão apresenta diversos problemas, entre os quais destacam-se:

- A obtenção do incentivo não é automática, estando condicionada à realização de projetos de ampliação ou modernização do empreendimento e à avaliação e homologação dos mesmos pela SUDENE/SUDAM e pela Receita Federal;

- O incentivo fiscal possui um período de duração pré-estabelecido. Assim sendo, é possível que, para algumas concessionárias, seu período de fruição não coincida com seu período tarifário;

- O tratamento tributário proposto contraria objetivos regulatórios e a própria motivação do incentivo fiscal concedido;

- A proposta consiste em uma alteração posterior nas condições vigentes à época da licitação; - O incentivo do imposto de renda não eleva a taxa de retorno do investimento feito na

companhia que dela usufrui; - É legalmente impedida a livre revogação do incentivo fiscal pelo entre político tributante por

ato de qualquer natureza, muito menos administrativo; - A alteração na metodologia de revisão tarifária que a ANEEL pretende implementar contraria

a Lei no 8.987/95 e a Subcláusula Décima da Cláusula Sétima do Contrato de Concessão.

O art. 1º da Medida Provisória nº 2.199-14, de 24 de agosto de 2001, que trata do benefício fiscal às empresas localizadas nas áreas de atuação da SUDENE e SUDAM, diz que:

"Art. 1º Sem prejuízo das demais normas em vigor aplicáveis à matéria, a partir do ano-calendário de 2000, as pessoas jurídicas que tenham projeto protocolizado e aprovado até 31 de dezembro de 2013 para instalação, ampliação, modernização ou diversificação enquadrado em setores da economia considerados, em ato do Poder Executivo, prioritários para o desenvolvimento regional, nas áreas de atuação das extintas Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste - Sudene e Superintendência de Desenvolvimento da Amazônia - Sudam, terão direito à redução de 75% (setenta e cinco por cento) do imposto sobre a renda e adicionais, calculados com base no lucro da exploração. (Redação dada pela Lei nº 11.196, de 2005)

§ 1º A fruição do benefício fiscal referido no caput deste artigo dar-se-á a partir do ano-calendário subseqüente àquele em que o projeto de instalação, ampliação, modernização ou diversificação entrar em operação, segundo laudo expedido pelo Ministério da Integração Nacional até o último dia útil do mês de março do ano-calendário subseqüente ao do início da operação. (Redação dada pela Lei nº 11.196, de 2005)

§ 2º Na hipótese de expedição de laudo constitutivo após a data referida no § 1o, a fruição do benefício dar-se-á a partir do ano-calendário da expedição do laudo.

§ 3º O prazo de fruição do benefício fiscal será de 10 (dez) anos, contado a partir do ano-calendário de início de sua fruição. (Redação dada pela Lei nº 11.196, de 2005)

§ 4º Para os fins deste artigo, a diversificação e a modernização total de empreendimento existente serão consideradas implantação de nova unidade produtora, segundo critérios estabelecidos em regulamento.

125

§ 5º Nas hipóteses de ampliação e de modernização parcial do empreendimento, o benefício previsto neste artigo fica condicionado ao aumento da capacidade real instalada na linha de produção ampliada ou modernizada em, no mínimo:

I - vinte por cento, nos casos de empreendimentos de infra-estrutura (Lei no 9.808, de 20 de julho de 1999) ou estruturadores, nos termos e nas condições estabelecidos pelo Poder Executivo; e

II - cinqüenta por cento, nos casos dos demais empreendimentos prioritários." (NR)”

Com base na legislação apresentada, observa-se, primeiramente que, apesar de todas as concessionárias de distribuição localizadas nas áreas de atuação das extintas SUDENE e SUDAM terem legalmente direito ao benefício tributário, a redução de 75% no IRPJ não é garantida e muito menos automática. Ela está condicionada à execução de projeto de instalação, ampliação, modernização ou diversificação. Além disso, os projetos devem passar por avaliação da SUDENE/SUDAM e homologação da Receita Federal para que seja concedido o referido incentivo fiscal. Assim, não é coerente a premissa adotada de que todas as empresas de distribuição de energia localizadas nas áreas de atuação das extintas SUDENE e SUDAM necessariamente fazem uso do benefício.

Além disso, tem-se que as datas a partir das quais as concessionárias passarão a ter o direito ao benefício variam muito, uma vez que dependem da aprovação e execução do projeto. O mesmo acontece com a data a partir da qual o benefício seria descontado da remuneração do capital, isto é a data da 3ª revisão tarifária da concessionária. Assim sendo, podem ocorrer casos onde o benefício estará sendo retirado da concessionária num determinado período sem que ela esteja fruindo do mesmo, e vice-versa.

Ainda segundo a MP, terão direito ao benefício fiscal “as pessoas jurídicas que tenham projeto protocolizado e aprovado até 31 de dezembro de 2013”. Nada é dito sobre os projetos que serão protocolizados e aprovados após essa data. Assim, tem-se que as concessionárias que tiverem seus projetos protocolizados e aprovados após 31 de dezembro de 2013, terão o benefício fiscal deduzido de sua remuneração do capital durante todo o seu período tarifário, sem, por outro lado, terem o direito ao mesmo.

Outra questão se refere ao período de fruição do benefício fiscal. Conforme definido na MP, “a fruição do benefício (...) dar-se-á a partir do ano-calendário subseqüente àquele em que o projeto (...) entrar em operação”. Não é razoável, portanto, que seja feito o desconto no Custo de Capital continuamente para todo o período tarifário sendo que a concessionária, mesmo que tenha colocado em operação projetos de instalação, ampliação, modernização ou diversificação, só receberá o benefício a partir do ano subseqüente.

Ainda segundo a redação da MP, “o prazo de fruição do benefício fiscal será de 10 (dez) anos, contado a partir do ano-calendário de início de sua fruição”. Ou seja, o benefício fiscal ora em tela possui um período de duração previsto legalmente, de 10 anos. Assim sendo, é possível que algumas concessionárias, que já auferem o benefício há algum tempo, deixem de fruir do mesmo ainda durante o período tarifário. Nessas circunstâncias, caso a metodologia proposta fosse implementada, estaria sendo deduzida da remuneração da concessionária, no período após o encerramento da fruição até o fim do ciclo tarifário, um benefício que a mesma não estaria recebendo.

Além dos problemas operacionais e legais apresentados, outro aspecto questionável se refere à motivação da implementação dos incentivos fiscais. Ao instituir um benefício fiscal a uma determinada região ou setor, tem-se como objetivo incentivar o desenvolvimento dos mesmos. Ou seja, se trata de uma remuneração adicional que é dada aos investidores para que eles optem por investir naquela região/setor.

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Para fins de obtenção da citada redução no imposto de renda, são considerados aqueles empreendimentos vistos como prioritários para o desenvolvimento regional, como por exemplo: indústrias de transformação (têxtil, produtos farmacêuticos, metalurgia,...), indústrias de veículos, setores de infraestrutura (energia, telecomunicações, transportes,...), entre outros12. Como se pode observar, o incentivo fiscal é dado a diversas atividades, abrangendo tanto setores competitivos como monopólios.

Nos segmentos competitivos, tem-se que a redução de IRPJ consiste em um aumento nas margens de lucro dos mesmos. Isso porque, nesses setores, os preços são dados pelo mercado. O fato de alguns poucos ofertantes fruírem de um benefício fiscal não alterará o preço de venda do mercado como um todo. Assim, ocorre que, para aqueles que recebem o benefício fiscal, os custos de produção são reduzidos (menor custo com pagamento de impostos) e, consequentemente, há um aumento na margem de lucro dos mesmos frente aos demais ofertantes. Portanto, torna-se evidente que o objetivo do benefício é oferecer maiores rendimentos às empresas para que elas se instalem nos locais onde há o incentivo.

Assim sendo, a consideração regulatória do benefício fiscal, para o caso do setor de distribuição de energia elétrica, deve buscar dois objetivos:

a) Cumprir com a finalidade precípua da regulação de emular o mercado competitivo no contexto institucional, legal e socioeconômico vigente; e

b) Conceder maiores rendimentos para atrair investidores e, consequentemente, promover a instalação de setores prioritários em áreas menos favorecidas, promover o desenvolvimento regional, etc.

Para cumprir o primeiro objetivo, deve-se fazer o tratamento regulatório desse benefício fiscal de modo que os incentivos finais resultantes se assemelhem àqueles existentes nos segmentos competitivos. Conforme exposto, o benefício fiscal em setores competitivos resulta em remuneração adicional para as empresas. Assim, o mesmo deveria acontecer no setor de distribuição de energia elétrica. Contudo, a proposta para o 3º CRTP de incorporar no Custo de Capital regulatório alíquotas tributárias diferenciadas consiste em uma dedução na remuneração das empresas, exatamente o oposto do que ocorre nos setores competitivos. Portanto, o objetivo de emular esses setores não é atingido.

No que se refere ao segundo objetivo, de atrair os investidores para áreas e setores menos desenvolvidos, tem-se que, com a proposta, os demais setores que também possuem o direito ao benefício fiscal passarão a ter uma vantagem do ponto de vista do investidor com relação ao setor de distribuição de energia. Isso porque nesses setores o incentivo é integralizado na forma de maior remuneração para as empresas, enquanto, contrariamente, no setor de distribuição de energia, ele será deduzido da taxa remuneração. Assim, o objetivo de atrair investidores para o setor também não é atingido quando aplicada a proposta.

Por fim, no que se refere à adoção de alíquotas tributárias diferenciadas, cabe mencionar o art. 17 da Lei nº 8.987, de 13 de fevereiro de 1995, que trata das licitações das concessões:

“Art. 17. Considerar-se-á desclassificada a proposta que, para sua viabilização, necessite de vantagens ou subsídios que não estejam previamente autorizados em lei e à disposição de todos os concorrentes.

§ 2o Inclui-se nas vantagens ou subsídios de que trata este artigo, qualquer tipo de tratamento tributário diferenciado, ainda que em conseqüência da natureza jurídica do licitante, que comprometa a isonomia fiscal que deve prevalecer entre todos os concorrentes. (Incluído pela Lei nº 9.648, de 1998)”.

12

Decreto nº 4.213, de 26 de abril de 2002.

http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/lei%208.987-1995?OpenDocument

http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/L9648cons.htm#art2

127

Dessa forma, tem-se que no momento da elaboração das propostas para a licitação, as empresas levaram em consideração os benefícios fiscais relacionados à concessão. Ou seja, os proponentes consideraram em suas estimativas de fluxo de caixa o fato de que alguns deles poderiam ter o benefício de custos menores com o pagamento de impostos, desde que houvesse o reinvestimento do correspondente desconto, o que significou uma majoração no valor do negócio à época (lembrando que o vencedor da licitação foi aquele que ofereceu ao Poder Concedente o maior valor para ter o controle acionário e de gestão da concessão).

Assim, fazer um tratamento tributário na remuneração de capital repassando-o às tarifas, durante o período de concessão para o qual as propostas das empresas vencedoras ainda se aplicam, significa retirar um benefício do concessionário que foi considerado no âmbito da licitação e que representou uma majoração do lance dos agentes participantes do leilão.

Portanto, não é razoável a consideração de tratamento tributário diferenciado no Custo de Capital, pois representa uma alteração posterior nas condições vigentes à época da licitação. Essa alteração unilateral das condições contratuais é questionável do ponto de vista legal e também sob a ótica da estabilidade regulatória.

Conforme apresentado, o fundamento da letra “c” do item 54 da NT nº 262/2010-SRE/ANEEL repousa na premissa de que "... o que interessa é a taxa de retorno líquida após todos os juros e tributos pagos" e, "por essa razão, adota a utilização da taxa de retorno após os impostos como remuneração do capital, adicionando a esta taxa um percentual correspondente ao pagamento dos tributos sobre a renda (Imposto de Renda de Pessoa Jurídica – IRPJ – e da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido - CSLL)". Contudo, os procedimentos descritos revelam-se inteiramente impróprios, uma vez que a isenção em exame não eleva a taxa de retorno do investimento feito na companhia que dela usufrui, pois:

(i) as beneficiárias do incentivo fiscal regulado pelo artigo 1º da MP nº 2.199-14/2001, para constituir a Reserva de Incentivos Fiscais que condiciona o gozo do incentivo, são obrigadas a lançar o valor do imposto exonerado em conta de despesa com o IRPJ, reduzindo o lucro líquido do exercício de maneira idêntica à das pessoas jurídicas não amparadas pelo citado estímulo fiscal; (ii) a Reserva de Capital e, atualmente, a Reserva de Incentivos Fiscais formada em contrapartida do lançamento de despesa acima mencionado, conquanto seja classificada no patrimônio líquido, na verdade representa obrigação tributária principal de titularidade da União, cujo objeto está apenas excluído sob condição resolutiva, assinalando, desse modo, patrimônio especial indisponível para os investidores, mesmo se seu saldo tiver sido empregado no aumento do capital social da pessoa jurídica, circunstância que, do ponto de vista econômico, os coloca na mesma situação dos investidores das pessoas jurídicas que não usufruem do incentivo fiscal em tela; e (iii) até mesmo em caso de dissolução da sociedade, os recursos formadores do patrimônio especial constituído em decorrência da isenção somente poderão ser pagos aos investidores, se a companhia renunciar à isenção, recolhendo o crédito tributário que estava excluído sob condição resolutória.

Além disso, tratando-se de incentivo fiscal consubstanciado na redução de 75% do imposto de renda e adicionais não restituíveis incidentes sobre o lucro da exploração (isenção parcial), concedido em caráter individual, por prazo certo e sob a condição do cumprimento de determinados requisitos, os artigos 178 do CTN13 e 41 do ADCT14 asseguram ao

13

“Art. 178 - A isenção, salvo se concedida por prazo certo e em função de determinadas condições, pode

ser revogada ou modificada por lei, a qualquer tempo, observado o disposto no inciso III do art. 104.”

128

contribuinte o direito de desfrutá-lo pelo prazo da concessão e nem mesmo a lei poderá modificar sua configuração.

O mecanismo de revisão tarifária proposto implica revogação indireta do incentivo fiscal deferido. Contudo, se nem mesmo a lei pode prejudicar o contribuinte que suportou os pertinentes encargos e conquistou o direito de aproveitar o incentivo fiscal em comento na sua plenitude, não pode, mediante ato administrativo, determinar sua eliminação por via indireta, qual seja, o da revisão da tarifa a ser cobrada pela concessionária em níveis mais baixos, supondo serem seus custos mais baixos em decorrência justamente do incentivo que lhe foi conferido pela União para compensar os ônus de haver modernizado por completo seu empreendimento numa região economicamente desinteressante.

Por fim, cabe mencionar que o artigo 9º, § 3º, da Lei nº 8.987/95 e a Subcláusula Décima da Cláusula Sétima do Contrato de Concessão são claros ao impedir que qualquer alteração na carga tributária decorrente de impostos sobre a renda, para mais ou para menos, autorize revisão da tarifa.

Lei nº 8.987/95

“Art. 9º - A tarifa do serviço público concedido será fixada pelo preço da proposta vencedora da licitação e preservada pelas regras de revisão previstas nesta Lei, no edital e no contrato. (...)

§ 2º - Os contratos poderão prever mecanismos de revisão das tarifas, a fim de manter-se o equilíbrio econômico-financeiro. § 3º- Ressalvados os impostos sobre a renda, a criação, alteração ou extinção de quaisquer tributos ou encargos legais, após a apresentação da proposta, quando comprovado seu impacto, implicará a revisão da tarifa, para mais ou para menos, conforme o caso. § 4º- Em havendo alteração unilateral do contrato que afete o seu inicial equilíbrio econômico-financeiro, o poder concedente deverá restabelecê-lo, concomitantemente à alteração.” (grifos nossos)

Cláusula Sétima do Contrato de Concessão

Subcláusula Décima – No atendimento ao disposto no § 3º do art. 9º da Lei nº 8.987, de 1995, ressalvados os impostos sobre a renda, a criação, alteração ou extinção de quaisquer tributos ou encargos legais, após a assinatura deste Contrato, quando comprovado seu impacto, implicará revisão das tarifas, para mais ou para menos, conforme o caso.” (grifos nossos)

Assim sendo, o fato de a concessionária, depois da apresentação da proposta e até mesmo da celebração do Contrato de Concessão, ter obtido o reconhecimento do direito de redução, em 75%, do IRPJ devido, não pode, então, interferir na metodologia de revisão tarifária, pois esse procedimento implicaria agressão frontal às aludidas disposições.

14

“Art. 41. Os Poderes Executivos da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios reavaliarão todos os incentivos fiscais de natureza setorial ora em vigor, propondo aos Poderes Legislativos respectivos as

medidas cabíveis. § 1º - Considerar-se-ão revogados após dois anos, a partir da data da promulgação da Constituição, os incentivos que não forem confirmados por lei. § 2º - A revogação não prejudicará os direitos que já tiverem sido adquiridos, àquela data, em relação a incentivos concedidos sob condição e com prazo certo.

§ 3º - Os incentivos concedidos por convênio entre Estados, celebrados nos termos do art. 23, § 6º, da Constituição de 1967, com a redação da Emenda Constitucional nº 1, de 17 de outubro de 1969, também deverão ser reavaliados e reconfirmados nos prazos deste artigo.”

129

Considerando ainda que a Companhia Energética do Ceará – COELCE passou a desfrutar do incentivo fiscal em 2007, o mecanismo de revisão tarifária em análise contraria também o artigo 9º, § 3º, da Lei nº 8.987/95 e à Subcláusula Décima da Cláusula Sétima do Contrato de Concessão nº 01/98, in verbis:

“Art. 9º - A tarifa do serviço público concedido será fixada pelo preço da proposta vencedora da licitação e preservada pelas regras de revisão previstas nesta Lei, no edital e no contrato.

Constata-se, portanto, que o efeito da Isenção Tributária não pode ser repassado à tarifa: primeiro porque este repasse reduziria a rentabilidade destas empresas, uma vez que não podem dispor dos recursos relativos à isenção, e em segundo porque os benefícios concedidos por Lei não podem ser revogados por atos administrativos.

130

7. Perdas não técnicas

A proposta para a definição regulatória das Perdas Não Técnicas (PNT) no 3º ciclo não considera alguns avanços que o próprio Regulador definiu no 2º ciclo, quando estabeleceu uma metodologia avançada e adaptada à grande heterogeneidade entre as concessões brasileiras. Para compreender em detalhes essa afirmação, segue adiante os principais pontos assinalados no 2º ciclo sobre PNT, conforme Nota Técnica no 342/2008-SRE/ANEEL.

“7. No atual modelo de regulação

, com

.

8. ANE

-financei

–Mercado de Ene -

- ).

9. , cabe c

–

s envolvidas.

10.

agentes, consumidores e potenciais

incentivos.

...

63. -

-.

No 2º ciclo a ANEEL reconheceu que a problemática de PNT no Brasil exige uma participação ativa do Regulador, no âmbito de sua competência, e que de fato há grande heterogeneidade entre as concessões, e que mesmo o ranking de complexidade

socioeconômica produzido desde o 2º ciclo não é capaz de refletir todos os fenômenos que envolve a questão das perdas de energia.

Consequentemente, o Regulador determinou para o 2º ciclo uma metodologia composta da seguinte seqüência:

131

A

, as atividades que ve

, os

montantes de reducão de perdas e ganhos de mercado;

;

Apuracão dos valores de PNT;

Definic

por benchmarking (índice de complexidade socioeconô

empresa apresentado pela concessionária;

Definicão da forma da trajetória de reduc ;

;

(O&M e investimentos); e

Apresentac dos à concessionária para que este tenha a oportunidade se

manifestar.

Diante do que foi mostrado anteriormente, afirma-se de modo imediato que a metodologia estabelecida pela ANEEL para o 2º ciclo é avançada porque visa a modicidade tarifária, reconhece a interferência de fatores socioeconômicos no nível de PNT e a heterogeneidade das concessões, avalia todo o esforço empreendido pelas concessionárias no seu combate, dimensiona recursos de O&M e de investimentos necessários à redução de PNT, avalia do ponto de vista econômico o custo/benefício da trajetória e dá a oportunidade à concessionária de debater todo o processo feito pela ANEEL.

Todo este processo do 2º ciclo propiciou ao Regulador avançar no entendimento das questões referentes ao combate as perdas, suas melhores praticas e níveis de custos e investimento para a redução das perdas. Também para as empresas, a disponibilização das informações do combate às perdas, serviu para a troca de praticas e experiências fomentando assim o setor de distribuição com mais meios para enfrentar o problema.

Entretanto, demonstrando um recuo em relação ao 2º ciclo, a proposta de alteração metodologia se concentra apenas nas metas regulatórias dos percentuais de PNT e não mais na avaliação e discussão dos recursos necessários, de O&M e de investimentos, às respectivas metas regulatórias.

Os argumentos para essa proposta do 3º ciclo foram:

“207.

-.

208.

semelhantes. .

.

.

132

Argumenta - uma vez que a trajetória proposta a uma determinada distribuidora é resultado da análise do que foi conseguido por empresas semelhantes, estas últimas já fizeram tal redução com base na an .

Consequentemente, para a proposta do 3º ciclo ser razoável e sustentável do ponto de vista conceitual é necessário que o benchmarking feito esteja revelando de forma consistente, cabal e inquestionável que as empresas agrupadas são de fato similares em todas as vertentes da problemática PNT. Seja nos nível das perdas, quanto nos custos referentes ao combate e também de identificar claramente todos os componentes que influem na dificuldade do combate às perdas.

Várias ações vêm sendo adotadas pelas distribuidoras na busca de soluções tecnológicas e metodológicas eficazes para combater o problema das PNT. Entretanto, a experiência vem demonstrando a impossibilidade de aplicação de soluções únicas pelas distribuidoras, até mesmo dentro de uma mesma área de concessão, o que se deve não apenas a fatores físicos, mas, principalmente, à enorme diversidade histórica, cultural, social e econômica da sociedade brasileira. Esse panorama sugere a necessidade de construção de soluções diferenciadas por parte das distribuidoras, o que acarreta custos também diferenciados para cada empresa.

Nesse sentido, verificar o histórico de despesas operacionais e investimentos em combate às perdas das concessionárias é uma forma de constatar que esses custos costumam variar muito tanto de uma empresa para outra como, para uma mesma empresa, de um ano para o outro.

A Nota Técnica nº 348/2007 – SRE/ANEEL apresenta, em seu anexo III, os valores das despesas operacionais, em milhões, do Combate às Perdas Não Técnicas de 15 empresas, do período de 2003 a 2006, conforme tabela a seguir:

Dispondo as despesas operacionais anuais médias em ordem crescente obtém-se o gráfico abaixo.

Empresa 2003 2004 2005 2006

O&M média

anual

4 0,85 1,08 4,35 2,9 2,3

12 2,22 1,96 3,66 8,35 4,05

6 1,55 4,59 4,59 5,68 4,1

7 2,46 3,54 3,81 7,58 4,35

15 1,87 4,35 5,41 6,33 4,49

9 2,87 5,56 7,27 6,03 5,43

13 2,9 3,37 8,12 8,51 5,73

2 9,59 9,66 10,17 9,03 9,61

10 8,62 11,52 13,99 14,1 12,06

8 7,71 12,95 17,15 18,26 14,02

5 13,58 13,95 14,29 16,71 14,63

3 14,44 16,87 17,07 25,92 18,58

14 22,96 33,46 33,89 53,64 35,99

11 35,76 39,96 47,08 47,44 42,56

1 59,46 47,69 41,93 36,28 46,34

133

Observa-se que os custos operacionais de combate às perdas variam de R$ 2,3 a R$ 46,34 milhões, ou seja, a relação entre o máximo e o mínimo no período foi de 20 vezes, tendo como causa o alto nível de heterogeneidade entre as concessões, tais como, área de concessão.

7.1. Definição da Velocidade de Redução das Perdas Não Técnicas

Para o 3º CRTP as trajetórias dos limites de redução das perdas foram definidas mediante análise de grupamento (“clusterização”). A proposta define os limites de redução a partir dos dados históricos de PNT praticados pelas concessionárias, no período de 2004 a 2008. Os limites definidos em pontos percentuais ao ano para cada cluster é apresentado a seguir.

A pesquisa empírica que tecnicamente embasou a “clusterização” consta no Anexo III – Análise de Clusters, da mencionada Nota Técnica. Como variáveis relacionadas à velocidade de redução das perdas foram analisadas: (i) o nível destas perdas; (ii) o porte da concessionária e (iii) a complexidade sócio-econômica, sendo que, do estudo resultaram nove distintos grupos, apresentados na Figura 9 do Anexo III da NT 217/2010

Porém, na Nota Técnica, as variáveis que aparecem como consideradas no estabelecimento dos Clusters foram o nível de Perdas Não Técnicas e o porte da distribuidora. Desta feita, dos 9 grupos inicialmente estruturados, restaram somente 7 (sete) clusters constituídos, conforme está exposto na Tabela 4 (fls 43) da NT 271/2010.

Por inspeção, percebe-se que os resultados dos sete clusters, definidos regulatoriamente, não correspondem exatamente com os resultados dos nove grupos estruturados da fundamentação técnica contida no anexo da NT 271/2010 (Ver Figura 1).

4 12 6 7 15 9 13 2 10 8 5 3 14 11 1

"O&M médio PNT" 2,30 4,05 4,10 4,35 4,49 5,43 5,72 9,61 12,06 14,02 14,63 18,58 35,99 42,56 46,34

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

50,00

"O&M médio PNT"

Cluster 7 Cluster 6 Cluster 5 Cluster 4 Cluster 3 Cluster 2 Cluster 1

0,5 0,85 1,2 1,55 1,9 2,25 3

Limites de Redução (p.p./ano)

134

Estas diferenças de faixas entre grupos e clusters ocasionaram alterações dos limites de velocidades observados na amostra utilizada, conforme ilustramos na Figura 2. Como pode ser visto, a alteração discricionária nos limites acabou resultando em maiores velocidades de redução das perdas do que as apresentadas no anexo III da NT 271/2010.

Para que os pontos percentuais ao ano definidos como limites de redução de PNT regulatório resultante da aplicação da metodologia proposta esteja correto, a qualidade das informações que os gerou é fundamental. Ao analisar os dados utilizados para a realização das simulações, verifica-se que algumas informações apresentadas pelas concessionárias aparentemente sugerem uma incompatibilidade com a situação socioeconômica da sua concessão.

Afim de mostrar as incoerências entre as informações utilizadadas para a definição dos limites, observou-se as empresas de um cluster para simplificar a análise.

Conforme banco de dados disponibilizada pela ANEEL, a tabela a seguir apresenta as velocidades médias (delta_y1) de redução de perdas observadas para as empresas classificadas no cluster 1, ou seja, concessionárias com perdas não técnicas sobre o baixa tensão maiores que 30%.

Grupo Critério de enquadramento

Grupo 1 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% Numero de consumidores < 165 mil

Grupo 2 Perda nt/ BT > 36,8%

Grupo 3 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% 165 mil < Numero de consumidores < 2,1 milh

Grupo 4 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% Numero de consumidores > 2,1 milhões

Grupo 5 15,8% > Perda nt/ BT > 8,87%Numero de consumidores < 663 mil

Grupo 6 15,8% > Perda nt/ BT > 8,87% Numero de consumidores > 663 mil

Grupo 7 8,87% > Perda nt/ BT > 5,51 %

Grupo 8 5,51% > Perda nt/ BT > 3,52%

Grupo 9 Perda nt/ BT < 3,52%

Grupo Critério de enquadramento

Grupo 1 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% Numero de consumidores < 165 mil

Grupo 2 Perda nt/ BT > 36,8%

Grupo 3 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% 165 mil < Numero de consumidores < 2,1 milh

Grupo 4 36,8% > Perda nt/ BT > 15,8% Numero de consumidores > 2,1 milhões

Grupo 5 15,8% > Perda nt/ BT > 8,87%Numero de consumidores < 663 mil

Grupo 6 15,8% > Perda nt/ BT > 8,87% Numero de consumidores > 663 mil

Grupo 7 8,87% > Perda nt/ BT > 5,51 %

Grupo 8 5,51% > Perda nt/ BT > 3,52%

Grupo 9 Perda nt/ BT < 3,52%

Cluster Critério de enquadramento

Cluster 1 Perda nt/ BT > 30%

Cluster 2 30% > Perda nt/ BT > 15% Numero de consumidores < 200 mil

Cluster 3 30% > Perda nt/ BT > 15% 200 mil < Numero de consumidores < 2 milhões

Cluster 4 30% > Perda nt/ BT > 15% Numero de consumidores > 2 milhões

Cluster 5 15% > Perda nt/ BT > 8%Numero de consumidores < 700 mil

Cluster 6 15% > Perda nt/ BT > 8% Numero de consumidores > 700 mil

Cluster 7 Perda nt/ BT < 8%

Cluster Critério de enquadramento

Cluster 1 Perda nt/ BT > 30%

Cluster 2 30% > Perda nt/ BT > 15% Numero de consumidores < 200 mil

Cluster 3 30% > Perda nt/ BT > 15% 200 mil < Numero de consumidores < 2 milhões

Cluster 4 30% > Perda nt/ BT > 15% Numero de consumidores > 2 milhões

Cluster 5 15% > Perda nt/ BT > 8%Numero de consumidores < 700 mil

Cluster 6 15% > Perda nt/ BT > 8% Numero de consumidores > 700 mil

Cluster 7 Perda nt/ BT < 8%

0.00%

1.00%

2.00%

3.00%

4.00%

5.00%

6.00%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Velocidade média de redução de perdas (p.p)

Grupos Cluster Limite

135

Empresa ano delta_y1

AMPLA 2002 -0,29%

AMPLA 2003 7,05%

AMPLA 2004 -1,81%

AMPLA 2005 0,02%

AMPLA 2006 -4,89%

AMPLA 2007 -2,78%

AMPLA 2008 -3,22%

BOA VISTA 2004 -0,96%

BOA VISTA 2005 -1,62%

BOA VISTA 2006 1,76%

CEAL 2002 3,44%

CEAL 2003 -5,35%

CEAL 2004 5,17%

CEAL 2005 5,59%

CEAL 2006 14,58%

CEAL 2007 -4,73%

CEAL 2008 -0,79%

CELPA 2002 -0,98%

CELPA 2003 -1,38%

CELPA 2004 2,96%

CELPA 2005 5,60%

CELPA 2006 8,35%

CELPA 2007 1,71%

CELPA 2008 0,75%

CEMAR 2003 12,52%

CEMAR 2004 5,06%

CEMAR 2005 -1,21%

CEMAR 2006 -0,34%

CEMAR 2007 -2,65%

CEMAR 2008 -0,06%

CEPISA 2002 1,16%

CEPISA 2003 9,15%

CEPISA 2004 4,90%

CEPISA 2005 4,44%

CEPISA 2006 0,06%

CEPISA 2007 11,53%

CEPISA 2008 -8,36%

CERON 2002 1,69%

CERON 2003 0,27%

CERON 2004 4,77%

CERON 2005 0,06%

CERON 2006 -6,03%

CERON 2007 1,79%

CERON 2008 -2,93%

ELETROACRE 2002 13,04%


ELETROACRE 2004 -10,18%





EPB 2004 -2,21%

EPB 2005 1,53%

EPB 2006 -3,22%

EPB 2007 -1,00%

EPB 2008 -4,68%

LIGHT 2002 4,66%

LIGHT 2003 1,69%

LIGHT 2004 0,62%

LIGHT 2005 -4,44%

LIGHT 2006 2,72%

LIGHT 2007 3,06%

LIGHT 2008 -1,96%

136

Como já exposto, a ANEEL afirma que os limites foram definidos a partir das velocidades médias. Nesse sentido, é coerente que se observe como variam as velocidades dessas empresas em torno do percentual de 3,00 p.p./ano.

A gráfico a seguir apresenta a distribuição das velocidades das empresas desse cluster.

A partir das informações da tabela e do gráfico, observa-se a presença de valores bastante discrepantes, variando de 14,58%, para o ano de 2006 da Ceal, até -10,18%, para o ano de 2004 da Eletroacre. Além disso, para uma mesma concessionária, à variações bruscas de um ano para o outro. Exemplo disso é o caso da Cepisa que teve em 2007 um crescimento de 11,53% em seu percentual de perdas, enquanto que, em 2008, apresentou uma redução de 8,36%. Dessa maneira, intuitivamente, percebe-se que há inconsistências no banco de dados utilizados.

Dessa forma, é imprescindível a realização de uma qualificação das informações utilizadas. Para tanto, sugere-se que as informações encaminhadas pelas concessionárias sejam validadas pela ANEEL. Essa ação é necessária para que possíveis informações errôneas não prejudiquem os valores dos limites de redução de perdas que serão definidos para quatro ou cinco anos do próximo ciclo tarifário.

Adicionalmente, é importante analisar que PNT na distribuição está diretamente associada à perda de receita ocasionada pela ausência de seu faturamento. Consequentemente, a recuperação dessa receita, ou seja, a redução do percentual de perdas, acarreta benefícios tanto para os consumidores como também para a própria distribuidora.

Na Nota Técnica nº 290/2008-SRE/ANEEL, o Regulador reconhece que a distribuidora tem incentivo à redução das perdas a medida que tal medida representa para esta vantagem em relação:

A energia faturada que anteriormente não proporcionava receita e que passa a funcionar como um crescimento de mercado;

A possibilidade de recuperar parte da energia furtada na forma de cobrança retroativa do consumidor, receita que pode ser tão ou até mais expressiva que a receita oriunda do

-15,00%

-10,00%

-5,00%

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

CEA

L20

06

CEP

ISA

20

07

AM

PLA

20

03

CEA

L20

04

CEP

ISA

20

04

CEP

ISA

20

05

CEL

PA

20

04

BO

A V

ISTA

20

06

CER

ON

20

02

CEP

ISA

20

02

CER

ON

20

03

AM

PLA

20

05

CEM

AR

20

06

BO

A V

ISTA

20

04

CEM

AR

20

05

AM

PLA

20

04

CEM

AR

20

07

EPB

20

06

EPB

20

08

ELET

RO

AC

RE2

00

6

CER

ON

20

06

137

mercado agregado segundo informações dos planos de combate às perdas apresentados pela empresa; e

A possibilidade de a concessionária auferir uma receita adicional nos casos em que se atinge um nível de perda inferior ao regulatório.

A esse respeito, a proposta afirma, conforme a nota técnica 290/2008, o que se segue.

“Esses três benefícios atuam como um contraponto positivo para a empresa na atividade de combate às perdas”.

Considerando que a empresa possue predisposição de reduzir seus percentuais de perdas, é essencial que se analise os limites máximos de velocidades de redução de perdas definidos pela ANEEL, uma vez que estes serão utilizados como elemento de tomada de decisão para a definição da trajetória de redução de perdas para o período correspondente aos próximos 4 ou 5 anos seguintes à revisão.

Logo, o procedimento adotado para apurar os limites de redução deve estar coerente com o fato de que os resultados serão utilizados numa decisão tarifária que impacta todo o 3º CRTP, ou seja, um período de 4 e/ou 5 anos.

Segundo a Nota Técnica 271/2010, para a definição desses limites, a ANEEL utilizou-se de dados históricos de PNT praticados no período de 2004 a 2008, sendo selecionadas na amostra apenas aquelas observações em que houve redução de perdas em relação ao ano anterior o terceiro ciclo.

Entretanto, ao se analisar a base de dados utilizada, observa-se que esses valores de redução não predominam nas distribuidoras quando são vistas individualmente.

Esta prática, como esperado, ocasionou grande impacto sobre a redução real das empresas, pois superestimou a real capacidade de redução efetiva das perdas no período. Veja-se, como exemplo, os resultados observados para a Light e RGE.

Como esperado, a estimativa de redução de PNT, no critério apresentado por esta proposta, é muito superior ao efetivamente realizado.

A partir das informações do banco de dados disponibilizado apresentadas anteriormente, mostra-se no gráfico a seguir as variações médias (delta_y1) de perdas, por ano, observadas para as empresas classificadas no cluster 1, ou seja, concessionárias com perdas não técnicas sobre o baixa tensão maiores que 30%. A linha vermelha representa o percentual de redução de 3,00% exigido para esse cluster.

LIGHT RGE

AnoPNT/MBT –SRD/ ANEEL

Delta PNT/MBT


Delta PNT/MBT

2004 43.12% 2004 6.77%2005 38.68% -4.44% 2005 6.57% -0.20%2006 41.41% 2.73% 2006 10.36% 3.79%2007 44.53% 3.12% 2007 6.30% -4.07%2008 42.58% -1.95% 2008 5.04% -1.25%

Redução Real -0.54% Periodo Real -1.73%

Redução Considerada -6.39% Redução Considerada -5.52%

LIGHT RGE


Delta PNT/MBT


Delta PNT/MBT

2004 43.12% 2004 6.77%2005 38.68% -4.44% 2005 6.57% -0.20%2006 41.41% 2.73% 2006 10.36% 3.79%2007 44.53% 3.12% 2007 6.30% -4.07%2008 42.58% -1.95% 2008 5.04% -1.25%

Redução Real -0.54% Periodo Real -1.73%

Redução Considerada -6.39% Redução Considerada -5.52%

138

Através do gráfico, observa-se que uma mesma empresa apresenta comportamentos muito distintos de um ano para o outro. No caso da Ampla, há uma pequena redução de 0,29%, em 2002, já no ano seguinte (2003), há um crescimento de 7,05% e em 2004, seu percentual de perdas volta a diminuir, apresentando uma redução de 1,81%.

Já no caso da Ceal, apenas há redução de perdas nos anos de 2003 (-5,35%), 2007 (-4,73%) e 2008 (-0,79%). Nos outros anos, as perdas apresentam um enorme crescimento, chegando a aumentar 14,58%, em 2006. É importante abservar que há uma inversão abrupta dos comportamentos da trajetória de perdas entre os anos de 2002 e 2003 e entre os anos 2005 e 2006.

A Celpa, por sua vez, só apresentou redução de perdas nos dois primeiros anos (2002 e 2003). Porém, não há como perceber uma similaridade entre os percentuais de crescimento dos outros anos, mostrando-se irregular e variando de 0,75%, em 2008, até 8,35%, em 2006.

A Cemar apresentou altos percentuais de crescimento nos anos de 2002 (12,52%) e de 2003 (5,06%). Em contra partida, nos anos seguintes, observa-se baixos percentuais de redução, variando de 0,06% (2008) até 2,65% (2007).

No caso da Cepisa, nota-se que esta reduziu seus percentuais de perdas apenas em 2008 (-8,36%). Ressalta-se a inversão de comportamento entre os anos de 2007 e 2008, variando de um crescimento de 11,53% (2007) para uma redução de 8,36% (2008).

A variação das perdas da Light também apresenta-se irregular, partindo de um crescimento de 4,66%, em 2002; atingindo redução de 4,44%, em 2005, voltando a crescer em 2006 (2,72%) e em 2007 (3,06%), e reduzindo novamente 1,96%, em 2008.

A partir do exposto, percebe-se que não há uma tendência no comportamento da variação das PNT das empresas, muito menos uma tendência de redução. Nem próximo ao ano de 2008, último ano analisado, há uma tendência de redução.

Considerando que, como já mencionado, há um grande incentivo para as distribuidoras reduzir suas perdas, possíveis fatores que podem explicar essa grande diferença entre as variações de um ano para o outro são:

-10,00%

-5,00%

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

AM

PLA

20

02

AM

PLA

20

03

AM

PLA

20

04

AM

PLA

20

05

AM

PLA

20

06

AM

PLA

20

07

AM

PLA

20

08

BO

A V

ISTA

20

04

BO

A V

ISTA

20

05

BO

A V

ISTA

20

06

CEA

L20

02

CEA

L20

03

CEA

L20

04

CEA

L20

05

CEA

L20

06

CEA

L20

07

CEA

L20

08

CEL

PA

20

02

CEL

PA

20

03

CEL

PA

20

04

CEL

PA

20

05

CEL

PA

20

06

CEL

PA

20

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CEL

PA

20

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CEM

AR

20

03

CEM

AR

20

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CEM

AR

20

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CEM

AR

20

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CEM

AR

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CEM

AR

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CEP

ISA

20

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CEP

ISA

20

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CEP

ISA

20

04

CEP

ISA

20

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CEP

ISA

20

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CEP

ISA

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CEP

ISA

20

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CER

ON

20

02

CER

ON

20

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CER

ON

20

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CER

ON

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CER

ON

20

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CER

ON

20

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CER

ON

20

08

ELET

RO

AC

RE2

00

2EL

ETR

OA

CR

E20

03

ELET

RO

AC

RE2

00

4EL

ETR

OA

CR

E20

05

ELET

RO

AC

RE2

00

6EL

ETR

OA

CR

E20

07

ELET

RO

AC

RE2

00

8

EPB

20

04

EPB

20

05

EPB

20

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EPB

20

07

EPB

20

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LIG

HT2

00

2LI

GH

T20

03

LIG

HT2

00

4LI

GH

T20

05

LIG

HT2

00

6LI

GH

T20

07

LIG

HT2

00

8

139

A capacidade de reação dos consumidores infratores: ao se detectar a fraude, os consumidores que elas executaram tendem a tentar repetir a infração; e

A migração das fraudes: Há um movimento da população visando fugir da inspeção. Há uma migração das fraudes para as regiões que antes se caracterizavam como áreas de menor risco de perdas.

Portanto, para avaliar a eficiência e o resultado do combate às perdas, não se pode restringir a observação dos dados históricos para apenas elementos esporádicos, como é o caso de considerar apenas observações em que houve redução de perdas em relação ao ano anterior, sendo que, como já mostrado, não predominam nas distribuidoras. Ao contrário, deve ser visto o efeito resultante em um período maior de anos.

A tabela a seguir apresenta as médias de variação de perdas para cada empresa do cluster 1.

Pelas informações da tabela, observa-se que, ao considerar todas as observações da amostra, a velocidade média resultante é um crescimento de 0,79%, que se contrapõe e muito com o limite máximo de redução de 3,00 p.p /ano definido pela ANEEL.

Adicionalmente, ao se considerar apenas as empresas privadas desse grupo de concessionárias, empresas que teriam um maior interesse voltado para uma crescente auferição de receita adicional, verifica-se uma velocidade média resultante de 0,56% de crescimento das perdas, conforme mostra tabela a seguir.

Observa-se que, mesmo considerando apenas uma parte das empresas, o percentual resultante se encontra muito longe dos 3 p.p./ano exigidos pelo Regulador.

Assim, tendo em vista que o objetivo da definição desses limites é utilizá-lo na trajetória de redução de perdas para o 3º CRTP, portanto, com efeitos para 4 ou 5 anos, e que foi mostrado que as máximas reduções de perdas não representaram uma tendência, os limites máximos definidos não estão coerentes para o fim a que se destinam.

Empresa Média

AMPLA -0,85%

BOA VISTA -0,27%

CEAL 2,56%

CELPA 2,43%

CEMAR 2,22%

CEPISA 3,27%

CERON -0,05%

ELETROACRE -0,38%

EPB -1,92%

LIGHT 0,91%

Média Total 0,79%

Empresa Média

AMPLA -0,85%

CELPA 2,43%

CEMAR 2,22%

EPB -1,92%

LIGHT 0,91%

Média Total 0,56%

140

7.2. Tratamento Punitivo Adicional por UC Sem Medição

Entendemos como equivocada a sumária avaliação, e conseqüente generalização, ao concluir que as distribuidoras com unidades consumidoras cadastradas têm postura leniente, em função da primeira interpretação dos dados apresentados na Figura 8 da NT 271/2010. No primeiro momento cabe a analise das regras contidas nas Condições Gerais de Fornecimento vigentes na época da coleta dos referidos dados (REN 456/2000):

Art. 32. A concessionária é obrigada a instalar equipamentos de medição nas unidades consumidoras, exceto quando:

I - o fornecimento for destinado para iluminação pública, semáforos ou assemelhados, bem como iluminação de ruas ou avenidas internas de condomínios fechados horizontais;

II - a instalação do medidor não puder ser feita em razão de dificuldade transitória, encontrada pelo consumidor, limitada a um período máximo de 90 (noventa) dias, em que o mesmo deve providenciar as instalações de sua responsabilidade;

III - o fornecimento for provisório; e

IV - a critério da concessionária, no caso do consumo mensal previsto da unidade consumidora do Grupo “B” ser inferior ao respectivo valor mínimo faturável referido no art. 48;

“Parágrafo único. No caso de fornecimento de energia elétrica destinada à iluminação pública, efetuado a partir de circuito exclusivo, a concessionária deverá instalar equipamentos de medição sempre que julgar necessário ou quando solicitado pelo consumidor.” (destacamos)

Observamos, por oportuno, que mesmo a nova regulamentação (REN 414/2010 de 09 de setembro de 2010), posterior a redação da NT 271/2010 de 25 de agosto de 2010, prevê possibilidades de faturamento sem medição. Vejamos:

Art. 72. A distribuidora é obrigada a instalar equipamentos de medição nas unidades consumidoras, exceto quando o fornecimento for provisório ou destinado para iluminação pública, semáforos, iluminação de vias internas de condomínios fechados horizontais, assim como equipamentos de outra natureza instalados em via pública, sem prejuízo ao disposto no art. 22. (destacamos)

Ademais, as informações consideradas internalizam diferentes categorizações de dados, apresentadas pelas distribuidoras, dentre as quais destacamos, em especial, a existência concomitante de unidades consumidoras ativas com fornecimento suspenso por inadimplência e, conseqüentemente, sem medição15. Alie-se a isto, a verificação de que o coeficiente de determinação entre as duas variáveis (percentual de perdas e percentual de consumidores sem medição), com depurações básicas, para estimar alguma causa-efeito não superou 35%.

Abstraindo-se integralmente de qualquer exercício para apuração dos dados e fatos, a metodologia do 3º ciclo propõe-se aplicar dupla penalização sobre estas distribuidoras:

“... percentuais elevados de consumidores sem medição será interpretado como leniência da concessionária. Em tais situações poderão ser feitas glosas adicionais em suas perdas não

15 A ANEEL disponibilizou arquivo com banco de dados de "clientes sem medidor" das concessionárias de

distribuição de energia elétrica, cuja informação foi obtida em resposta ao Ofício Circular no 351/2009. Na base de dados disponibilizada pela Agência encontram-se aparentes discrepâncias que impedem a utilização direta da referida massa de informações. A hipótese plausível seria a de interpretações distintas entre as distribuidoras para o preenchimento do conteúdo solicitado por meio do mencionado ofício, ensejando informações equivocadas para o propósito exposto na Nota Técnica 271/2010.

141

técnicas regulatórias como forma de incentivo a melhoria da eficácia dos seus programas de combate às perdas, sem prejuízo da sua independência gerencial e decisória”

16 (destacamos)

Propomos que no momento da revisão tarifaria de cada distribuidora, possa ser realizado levantamento adequado ao que se refere a consumidores sem medição. Para que se verifique quais destes estão enquadrados dentro das regras estabelecidas nas resoluções sobre as condições gerais de fornecimento.

7.3. Proposta: Análise econômico-financeiras

No momento em que o regulador estabelece o nível de perdas a ser atingido pela concessionária, é imprescindível prover à concessionária as condições suficientes para o alcance do nível aceitável de perdas, sem que haja desequilíbrio econômico da concessão. Nesse sentido, é importante a realização da análise econômica a fim de identificar os recursos necessários na forma de despesas operacionais e investimentos para cumprimento das ações de combate às perdas, bem como os possíveis retornos financeiros da atividade, caracterizados na forma de aumento do faturamento e redução nos custos de compra de energia.

Na quantificação do benefício econômico obtido na redução de PNT, cabe a otimização dessas até o limite em que, na sua redução, os benefícios globais superem os correspondentes ônus para obtê-los. Em outras palavras, é necessário fazer uma análise de custo/benefício de forma a encontrar o nível desejável de redução, a fim de identificar o ponto em que os esforços para reduzir as perdas é tão grande e necessitam de aportes elevados, que a relação custo-benefício inviabiliza uma maior redução do percentual de perdas. Adicionalmente, devem ser analisados os históricos de perdas das concessionárias, os esforços empreendidos, os custos e os resultados obtidos pelas concessionárias. Em resumo, o que a concessionária propõe é a retomada aos procedimentos de análise estabelecidos na 2º ciclo, quais sejam:

iniciais relativas ao h

, tanto em valores absolutos quanto em percentual da energia in-

, destacando os investimentos e despesas operacionais associados por atividade espec

retroativa do consumidor duran .

-

;

2;

16

Nota Técnica 271/2010-SRE/ANEEL, de 25/08/2010, § 181, fls. 41.

142

.

.

-

anterior. Tanto os recursos dimensionados para custos operacionais quanto para investimentos devem ser devidamente incorporados às tarifas no âmbito da 3º ciclo.

-

.

concession.

Passo 9: Será acrescentado no fator X valores de custo operacionais e investimentos necessários para o atingimento da nova trajetória de perdas.

E finalmente, a realização de todos esses passos permitirá discutir em bases econômicas sólidas de custo/benefício à factibilidade dos limites máximos de redução das PNT propostos para a 3º ciclo.

Isso não exime de que sejam feitos os aperfeiçoamentos e correções em questões que estariam eventualmente equivocadas, em aspectos da metodologia que não mais se encaixam no atual momento socioeconômico do Brasil, a exemplo do que foi feito para obtenção do novo ranking socioeconômico.

143

8. Outras receitas

As outras receitas correspondem à parcela de receitas auferidas pela concessionária na execução de atividades que não a prestação direta do serviço regulado, mas que guardam pertinência com esse serviço. Seu valor regulatório, estabelecido no momento da Revisão Tarifária Periódica é deduzido da Receita Requerida para fins de modicidade tarifária.

Para o 3º ciclo, a nota técnica propõe classificar Outras Receitas em duas categorias:

a) Atividades Complementares: são atividades cujas despesas asso.

Encontram-se nessa categoria as receitas obtidas com as seguintes atividades:

Compartilhamento de Infraestrutura;

Sistemas de Comunicação (PLC);

Encargos de Conexão;

Reserva de Capacidade;

Ultrapassagem de Demanda; e

Excedente de Reativos.

b) Atividades Atípicas:

que permitam total distinc . Encontram-se nessa

categoria as receitas obtidas com as seguintes atividades:

Serviço de Consultoria;

Serviço de O&M;

Serviço de Comunicação;

Serviços de Engenharia;

Publicidade;

Arrecadação de Convênios; e

Outros Serviços.

-ante”. Para

cada fonte de receita adicional identificada, o valor a ser considerado na revisão corresponderá à média anual dos valores arrecadados no último ciclo tarifário, atualizados pelo IGPM à data da revisão. O montante de receita capturado para a modicidade tarifária dependerá da categoria da receita:

Atividades Complementares com preço/receita regulada: captura de 100%;

Atividades Complementares com preço livremente negociado: captura das despesas e da metade do lucro; e

Atividades Atípicas: captura da metade do lucro.

A tabela a seguir apresenta o percentual proposto de captura de receita para a modicidade tarifária de acordo com a sua categoria.

144

Outras Receitas classificadas em 2 categorias

8.1. Receitas com Ultrapassagem de Demanda e com Excedente de Reativo não Devem Ser Consideradas para Efeito da Apuração das Outras Receitas

As receitas provenientes de Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativo não devem ser consideradas para efeito da apuração das Outras Receitas, pois conflita com o modelo regulatório tarifário Price Cap e com o Contrato de Concessão.

8.1.1. Enfoque na Receita e não no Preço (Tarifa)

Com relação às Outras Receitas, a Aneel escreveu na primeira vez que abordou esse tema, no 1º ciclo, que a teoria regulatória preconiza, dentre outros, que a necessidade de regulac

- -produto, incorpora-se o feno os oferecidos.

Nesses casos, os benefícios originados das receitas extraconcessão devem ser compartilhados entre os prestadores do serviço regulado e os consumidores. A teoria regulatória define extraconcessão aquela que não decorre do objeto do serviço público concedido, no caso em particular a distribuição e a comercialização de energia elétrica.

Consequentemente, a análise dos aspectos regulatórios do que está sendo proposto para o tratamento de Outras Receitas no 3º ciclo, deve observar a harmonização dos pressupostos do Price Cap com o compartilhamento dos benefícios das receitas provenientes das atividades caracterizadas como extraconcessão. Nesse contexto, a proposta para o tratamento tarifário das receitas de Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativo não obedece a necessária harmonização, pois: i) dá tratamento de receita extraconcessão ao que não o é; e, ii) o enfoque dado está associado ao Revenue Cap em vez de Price Cap.

Em vez de serem receitas decorrentes de serviços acessórios à prestação do serviço público concedido, a Ultrapassagem de Demanda e o Excedente de Reativo constituem-se de penalidades que são impostas legalmente aos consumidores à medida que eles descumprem de algum modo o que foi estabelecido nos respectivos contratos de fornecimento de energia elétrica. Por exemplo, ao ultrapassar a demanda o consumidor é penalizado com uma tarifa três vezes maior que a normal.

Ou seja, essas receitas estão diretamente relacionadas ao serviço público concedido de distribuição de energia elétrica, diferindo apenas no fato de que enquanto as demais receitas de fornecimento são auferidas pela entrega/disponibilidade do produto/serviço, a

3° Ciclo 2° Ciclo*

- Ultrapassagem de Demanda

- Excedente de Reativo

- Reserva de Capacidade

- Compartilhamento de Infraestrutura 90% 90%

- Sistema de Comunicação 60% 0%

- Encargos de Conexão 80% 0%

- Serviço de Consultoria 30% 0%

- Serviço de Operação e Manutenção 10% 0%

- Serviço de Comunicação 40% 0%

- Serviço de Engenharia 10% 0%

- Publicidade 50% 0%

- Arrecadação de Convênios 50% 0%

- Outros Serviços 10% 0%

Atípicas

* Quaisquer atividades ou novos serviços que sejam implementados pelas empresas e que venham a gerar outras receitas deverão estar sujeitas aos mesmos princípios e diretrizes metodológicas.

Receita Auferida Para Modicidade Tarifária

Atividades Serviços Receitas% da Receita Líquida revertida para mocidade tarifária

Complementares

Preços/Receitas Regulados 100% 0%

Preços/Receitas Livremente

Negociados

145

Ultrapassagem de Demanda e o Excedente de Reativo surgem como uma forma de penalidade, por transgressão a um padrão previamente estabelecido. Agindo assim, a proposta estará colidindo com conceitos regulatórios fundamentais, quando faz em sua proposta um tratamento de receita extraconcessão para as receitas decorrentes da Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativos.

O outro aspecto desarmônico no tratamento das Receitas de Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativos é o enfoque com fortes traços de Revenue Cap em vez de Price Cap.

Conforme dito, Ultrapassagem de Demanda e Excedente de Reativos são penalidades, tais como aquelas por atrasos de pagamentos. Consequentemente, ambas as multas são receitas financeiras e que portanto não devem fazer parte da formação do preço.

Desse modo, o tratamento proposto contamina o preço (objetivo essencial do Price Cap), a ser determinado na revisão tarifária, com receitas financeiras. A preocupação em não contaminar conceitos econômicos com financeiros está consolidado no segmento de distribuição. Nos reajustes e revisões são homologados dois anexos de tarifas. O anexo I contempla os componentes econômico e financeiro das tarifas e sua vigência é de apenas os 12 meses subsequentes à movimentação tarifária, e visando preservar o conceito econômico, é homologado o anexo II que contempla apenas a componente tarifária econômica e a sua finalidade é definir a base tarifária que será utilizada na movimentação tarifária subsequente.

Além disso, a nota técnica propõe repassar para a modicidade tarifária o valor anual efetivamente incorrido. Desse modo, uma vez que o valor médio anual reduz a base tarifária do ciclo que se inicia, a diminuição total da receita da concessionária nesse ciclo será praticamente igual ao valor recebido no ciclo anterior. Portanto, a proposta é devolver aos consumidores o que foi recebido pela concessionária a título de Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativos.

Assim, essa devolução revela de forma clara uma metodologia estabelecida para limitar a receita da concessionária na suposta receita teto de equilíbrio definida na revisão tarifária. Ou seja, é procedimento de Revenue Cap em vez de Price Cap, o que parece uma tentativa de igualar o regime da distribuição ao da transmissão, que absolutamente não cabe não só pelos impedimentos legais, mas também pelas extraordinárias diferenças.

E finalmente, ainda que a Ultrapassagem de Demanda e o Excedente de Reativo fossem receitas extraconcessão, o que não o é, a transferência integral para a modicidade tarifária se configura um confronto a um dos pilares essenciais da regulação price cap que determina que os benefícios originados dessas receitas devem ser compartilhados entre os consumidores e os consumidores.

8.1.2. Conflito com a Subcláusula Quinta da Cláusula Primeira do Contrato de Concessão

Segundo a Nota Técnica no 266/2010-SRE/ANEEL, a utilização de outras receitas está motivada pela Subcláusula Quinta da Cláusula Primeira do Contrato de Concessão, a qual estabelece que

(...)”.

146

Com o destaque dessa Subcláusula, acaba confirmando que para as concessionárias exercerem outra atividade empresarial é necessário que as mesmas sejam comunicadas à ANEEL, o que contraria a classificação de Ultrapassagem de Demanda e de Excedente de Reativo, pelo Regulador, como Outras Receitas, uma vez que essas para serem realizadas não necessitam de comunicação à ANEEL, justamente por estarem diretamente relacionadas com as atividades da concessão, o que as descaracteriza como atividades extraconcessão.

8.1.3. Conflito com a Motivação da Subcláusula Sexta da Cláusula Sétima do Contrato de Concessão

Na Nota Técnica no 266/2010-SRE/ANEEL, a ANEEL frisa que

das tarifas.”

O próprio Regulador reconhece que os Contratos de Concessão prevêem que receitas oriundas de Ultrapassagem da Demanda, e por consequência, de Excedente de Reativo, por serem de mesma natureza, não devem ser consideradas nas receitas anuais de fornecimento quando dos reajustes tarifários. Por outro lado, afirma que: “Resta, portanto, o repasse desses valores à modicidade tarifária no momento da revisão das tarifas

foi aceita integralmente quando da assinatura do primeiro aditivo ao contrato de concessão, conforme mostra a análise da contribuição à época.

Análise de Contribuições referentes à AP no 045/2004

O argumento da Aneel foi que retratava uma prática do Regulador e que o texto proposto aprimorava o conteúdo original, no qual destaca-se pontualmente a não consideração das receitas oriundas de ultrapassagem na receita anual, de onde infere-se que esse tipo de receita não deva impactar a composição da tarifa. Ocorre que ao deixar de considerá-la nos reajustes e considerá-la no momento da revisão tarifária, o Regulador descumpre o Contrato de Concessão, uma vez que a tarifa é definida na revisão e vigora pelos próximos quatro ou cinco anos, sendo, apenas, atualizada pelos reajustes (pois fazem parte da tarifa econômica definida na revisão tarifária e mantêm o poder de compra da tarifa e o equilíbrio econômico e financeiro do contrato).

Se no momento da elaboração do primeiro aditivo ao Contrato de Concessão, e consequentemente da sua assinatura, o entendimento do Regulador fosse de considerar as receitas oriundas de ultrapassagem nas receitas anuais de fornecimento assim o faria, não

147

precisando utilizar este mecanismo somente nas revisões sob o argumento de que: “Resta, portanto, o repasse desses valores à modicidade tarifária no momento das revisões das tarifas”. Trata-se de cláusula acordada entre o Poder Concedente e as concessionárias de distribuição no Contrato de Concessão.

8.2. Demais Receitas: Percentual de Despesas e de Margens de Lucro

O objetivo central de determinar Outras Receitas é de considerá-las para benefício tanto do consumidor como do prestador do serviço regulado. Deve ser perseguida pelo Regulador uma metodologia que, a um só tempo, promova o incentivo econômico na obtenção das Outras Receitas e contribua para a modicidade tarifária. É importante destacar que o objetivo é o compartilhamento de receitas, de modo que o prestador do serviço de distribuição de energia elétrica tenha sempre o incentivo de ampliar essas atividades, o que resultará em maiores benefícios também para os consumidores, ou seja, a parcela de receitas capturadas deve ser o resultado de um “jogo ganha ganha”.

Assim, como a utilização destas receitas é o de incentivar sua realização para contribuir com a modicidade tarifária, torna-se fundamental que a concessionária de distribuição possa no momento de sua revisão tarifaria, apresentar seu balanço de receitas e despesas, de modo que a captura para a modicidade tarifaria não inviabilize economicamente o serviço.

8.3. Proposta

Ultrapassagem de demanda e excedente de reativo

Isto posto, não nos resta contribuição diferente a não ser recomendar que a proposta da captura da receitas de ultrapassagem de demanda e de excedente reativo seja abandonada, por singular inobservância das condições e regras dos Contratos de Concessão.

Outras receitas

Quanto à definição dos demais percentuais regulatórios propostos, a proposta levou em consideração a participação da despesa e da remuneração na receita, bem como para alguns casos a despesa adicional necessária para a realização da atividade. Entretanto, a proposta não apresenta a base de dados que permitiu concluir por tais percentuais.

Assim, como a utilização destas receitas é o de incentivar sua realização para contribuir com a modicidade tarifária, torna-se fundamental que a concessionária de distribuição possa no momento de sua revisão tarifaria, apresentar seu balanço de receitas e despesas, de modo que a captura para a modicidade tarifaria não inviabilize economicamente o serviço.

148

9. BAR

Conforme apresentado na Nota Técnica nº 268/2010 item III.3. TRATAMENTO DOS ATIVOS DA BASE DA ANUIDADE REGULATÓRIA determinados ativos não são considerados diretamente no Ativo Imobilizado em Serviço (AIS) que comporá a base de remuneração. Esses ativos são:

Edificações e terrenos administrativos;

Móveis e utensílios;

Veículos; e

Sistemas de informática.

Sendo que esses ativos têm uma característica diferente dos demais que compõem o AIS, pois a empresa pode optar entre ter ativos próprios e alugados. Exemplo disso são os imóveis administrativos e veículos, onde é prática mais comum o aluguel.

Desse modo, o tratamento utilizado para consideração na Base de Remuneração é tratá-los por meio de uma anuidade, de forma que é indiferente se tais ativos são da própria empresa ou alugados, cabendo a esta a análise da melhor opção a ser adotada.

Nos ciclos tarifários anteriores essas anuidades compunham a Empresa de Referência, ferramenta utilizada para a definição dos Custos Operacionais. Já para o 3º ciclo a proposta é de que esses ativos sejam definidos como uma relação do AIS avaliado.

De acordo com a citada Nota Técnica essa alteração decorre da mudança no método de cálculo dos custos operacionais, não sendo mais aplicada a metodologia da Empresa de Referência, o que impossibilita a atualização das anuidades. Para tanto, a proposta utilizou as anuidades definidas no 2º ciclo, para cada grupo de ativos, e dividiu este valor pela vida útil do ativo, pela remuneração do capital bruta considerando-se os ativos 50% amortizados e pelo percentual de manutenção adotado para cada tipo de ativo. Dessa forma, a proposta apurou os investimentos regulatórios para cada grupo de ativos, de forma a definir um referencial regulatório em relação ao AIS aprovado no 2º ciclo.

O gráfico abaixo apresenta o resultado dos investimentos em ativos não elétricos apurados com relação ao AIS, bem como a regressão utilizada na definição da base de remuneração para esses ativos.

149

Os valores apresentados no gráfico estão disponibilizados no site da ANEEL nas documentações apresentadas no processo da Audiência Pública nº 040/2010.

A formulação então a ser adotada na determinação da base de anuidade regulatória (BAR) será:

BAR = 3,4837 * AIS-0,234+1

onde:

BAR: Montante da base de remuneração regulatória referente aos investimentos em ativos não elétricos (instalações móveis e imóveis);

AIS: Ativo imobilizado em serviço aprovado no 3º ciclo.

Uma vez definida a base de anuidade regulatória (BAR), para o cálculo da anuidade a ANEEL segregou em 3 grupos de ativos, ou seja: Aluguéis (BARA), Veículos (BARV) e Sistemas (BARI).

Devido ao porte das concessionárias e para realizar a segregação nos grupos citados a foram determinados dois “clusters” onde o Cluster 1 corresponde as empresas com o AIS superior a R$ 500 milhões e o Cluster 2 as empresas com AIS inferior a R$ 500 milhões.

Definidos os clusters a participação percentual dos grupos de ativos foi definida por meio da média ponderada, por grupo de ativos, em relação ao total dos investimentos.

Segregação da Base de Anuidade Regulatória nos Grupos de Ativos

y = 3,483x-0,23

R² = 0,854

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

- 5.000.000.000 10.000.000.000 15.000.000.000 20.000.000.000

%anuidades do 2CRTP com relação ao AIS x AIS

Equação Potência (Equação)

Cluster Concessionárias Aluguéis (BARA) Veículos (BARV) Sistemas (BARI)

Cluster

1

Cluster

2

AES SUL, AMAZONAS, AMPLA, BANDEIRANTE, CEAL,

CEB, CEEE, CELESC, CELG, CELPA, CELPE,

CELTINS, CEMAR, CEMAT, CEMIG, CEPISA, CERON,

COELBA, COELCE, COPEL, COSERN, CPFL

PAULISTA, CPFL PIRATININGA, ELEKTRO,

ELETROPAULO, EMG, ENERSUL, EPB, ESCELSA,

18% 20% 62%

BOA VISTA, BRAGANTINA, CAIUÁ, CFLO, CHESP,

CNEE, COCEL, COOPERALIANÇA, CPEE, CSPE,

DEMEI, DME-PC, EBO, EEVP, ELETROACRE,

ELETROCAR, ENF, FORCEL, IGUAÇÚ, JAGUARI,

JOÃO CESA, MOCOCA, MUXFELDT, SANTA CRUZ,

SANTA MARIA, SULGIPE, HIDROPAN, UHENPAL,

URUSSANGA

35% 20% 45%

150

Após a segregação as unidades desses ativos serão dadas por:

CAIMI = CAL + CAV + CAI

onde:

CAIMI: Custo Anual de Instalações Móveis e Imóveis;

CAL: Custo Anual de Aluguéis;

CAV: Custo Anual de Veículos;

CAI: Custo Anual de Sistemas de Informática.

O cálculo de cada parcela da anuidade é dada por:

CAL – Aluguéis

CAL = BARA * [1/VU + rWACC/2*T]

onde:

BARA: Montante da base de anuidade regulatória referente aos investimentos considerados para infraestrutura de imóveis de uso administrativos;

T: Alíquota tributária, conforme tratamento dado aos tributos;

VU: Vida útil. Considera-se 20 anos.

CAV – Veículos

CAV = CC + CO&M

CAV = BARV * [1/VU + rWACC/2*T + 0,50]

onde:

CC: Custo de capital, calculado em regime, com depreciação linear na vida útil e com remuneração sobre 50% do investimento;

CO&M: Custos de combustível, manutenção e outros (impostos e seguros). Estima-se o custo anual em 50% do investimento;

BARV: Montante da base de anuidade regulatória referente aos investimentos em veículos;


151

CAI – Sistemas de informática

CAI = CC + CM

CAI = BARI * [1/VU + rWACC/2*T + 0,15]

onde:


CM: Custos de manutenção. Estima-se o custo anual em 15% do investimento;

BARI: Montante da base de anuidade regulatória referente aos investimentos em sistemas de informática;

VU: Vida útil. Considera-se 10 anos

9.1. Contribuição para Aperfeiçoamento da Metodologia

De modo sucinto, a ANEEL está propondo para o 3º ciclo um mecanismo de determinação das anuidades a partir do Ativo Imobilizado Bruto (AIS Bruto) registrado no sistema contábil das distribuidoras.

Para obter a equação que permite correlacionar as anuidades regulatórias ao Ativo Imobilizado Bruto contábil, o Regulador fez a comparação empírica entre os valores de anuidades homologados no âmbito da ER do 2º ciclo com o que estava registrado contabilmente no AIS Bruto das distribuidoras à época da respectiva 2a revisão tarifária.

De modo mais específico, com base nos dados do 2º ciclo, a ANEEL formulou uma equação para a determinação dos ativos não elétricos (ANEM) por meio de uma regressão de potência, onde no eixo x está o AIS Bruto e no y o quociente:

(ANEM _2CRTP)(AIS _Bruto_2CRTP )

A despeito da discussão acerca da opção adotada para as anuidades, uma conclusão intuitiva pode ser feita: caso a regressão resultante tenha razoável representatividade da

relação (ANEM )

(AIS _Bruto) real, a aplicação da equação empírica com os dados relativos

ao 2º ciclo deve conduzir a valores aproximados aos que foram efetivamente homologados na ocasião, haja visto que o ponto de partida para se encontrar a referida equação empírica foram os valores homologados (esse procedimento de validação é comumente denominado de “backtesting”). Entretanto, o “backtesting” revela uma inconsistência do que foi implementado pelo Regulador.

Após a disponibilização dos dados da regressão foi realizada uma análise da forma pela qual foi apurado os ANEM do 2º ciclo. O ponto de partida adotado foram as respectivas as anuidades homologadas na ER. Desse modo, ressalte-se que essas anuidades representam a remuneração e a amortização (depreciação) dos ANEM, sendo, portanto, excluído da base de cálculo a parcela referente aos custos regulatórios com manutenção (O&M) desses ativos.

152

Visto que a base de dados da ANEEL não contempla os custos de O&M, a recomposição dos ANEM não pode pressupor a existência de O&M. Ou seja, a equação de apuração do ANEM coerente com a base utilizada pelo Regulador é:

ANEManuidades(R$)

(wacc(%)*0,5 depreciação(%))

Entretanto, o procedimento adotado foi diverso porque o denominador da equação anterior foi acrescentada do percentual de custos de O&M dos ANEM, ou seja:

ANEManuidades(R$)

(wacc(%)*0,5 depreciação(%) custos_O& M(%))

A comparação entre as duas equações mostra claramente que o procedimento da ANEEL está incorreto pois anuidades(R$) representam a soma entre remuneração e depreciação homologados no 2º ciclo e, desse modo, é um erro acrescentar custos_O&M(%) em uma equação que representa a correlação entre ANEM e remuneração/depreciação.

As equações abaixo mostram um equívoco e a forma de corrigi-los para cada um dos tipos dos ANEM que compõem a Empresa de Referência.

CAV – Veículos

Inconsistência:

A proposta utilizou o CAV somente como custo com capital, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos, mas na recomposição dos investimentos dividiu também pelo valor de 0,5, que é relativo à manutenção dos veículos. Dessa forma, o valor de investimentos não é recomposto.

CAV = CC

BARV = CAV/ [1/VU + rWACC/2*T + 0,50]

Correção – Procedimento 1:

Nesse caso, recomenda-se a utilização do CAV com a parcela custo com capital e de manutenção, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos e custos de manutenção, assim, na recomposição dos investimentos, divide-se o CAI pela soma da amortização, remuneração do capital e pela parcela de manutenção.

CAV = CC + CO&M


onde:



153




Nesse caso, recomenda-se a utilização do CAV com a parcela custo com capital, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos, assim, na recomposição dos investimentos divide-se o CAI pela soma da amortização e remuneração do capital.

CAV = CC

BARV = CAV/ [1/VU + rWACC/2*T]

onde:





CAI – Sistemas de informática

Inconsistência:

A proposta utilizou o CAV somente como custo com capital, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos, mas na recomposição dos investimentos dividiu também pelo valor de 0,15, que é relativo a manutenção dos sistemas. Dessa forma, o valor de investimentos não é recomposto.

CAV = CC



Nesse caso, recomenda-se a utilização do CAV com a parcela custo com capital e de manutenção, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos e custos de manutenção, assim, na recomposição dos investimentos, divide-se o CAI pela soma da amortização, remuneração do capital e pela manutenção dos sistemas.

CAI = CC + CM

BARI CAI = CAI/ [1/VU + rWACC/2*T + 0,15]

onde:

154






Nesse caso, recomenda-se a utilização do CAV com a parcela custo com capital, ou seja, remuneração e amortização dos investimentos, assim, na recomposição dos investimentos divide-se o CAI pela soma da amortização e remuneração do capital.

CAI = CC

BARI CAI = CAI/ [1/VU + rWACC/2*T]

onde:





Tendo em vista que o equívoco foi um aumento indevido do denominador, os valores de ANEM decorrentes da regressão obtida levam a valores sistematicamente inferiores e incoerentes aos que foram efetivamente homologados na 2º ciclo. Além disso, e de forma mais preocupante, essa redução inadequada também está se refletindo na ER do 3º ciclo.

Desse modo, esses cálculos precisam ser revistos integralmente. Isso significa dizer que a curva apresentada no gráfico da figura anterior deve ser alterada e consequentemente a equação gerada por ela também.

Sendo assim, procedendo-se as correções nos valores dos investimentos da base de dados fornecida o novo gráfico gerado e sua respectiva equação estão destacados abaixo:

155

Com essa nova equação a fórmula da Base de Anuidade Regulatória (BAR) passa a ser:

BAR = 3,4883 * AIS-0,206+1

Dando sequência a determinação das anuidades verificou-se que a inconsistência anterior também gerou uma alteração na distribuição dos percentuais para os grupos de ativos, e os novos valores estão apresentado no quadro abaixo:

Para a determinação final das anuidades (CAIMI, CAL, CAV e CAI) devem ser utilizadas as fórmulas já definidas na Nota Técnica nº 268/2010.

9.2. Consistência da proposta da NT e da Concessionária

Ainda que a metodologia proposta abandone a abordagem Bottom-Up da Empresa de Referência, esta nova sistemática se utiliza dos valores homologados no 2º ciclo, seja nas anuidades presentes na Empresa de Referência, seja no Valor Novo de Reposição do Ativo Imobilizado em Serviço.

Dessa forma, os valores das anuidades obtidas por meio da equação da regressão mencionada devem guardar coerência com os valores homologados no segundo ciclo. Efetivamente, a única mudança representativa entre os ciclos está na alteração do WACC considerado em cada um dos momentos.

Em particular no caso das empresas do grupo Endesa, refazendo os cálculos para as anuidades, com a nova equação para a BAR e comparando-se com as anuidades

y = 3,488x-0,20

R² = 0,794

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

- 5.000.000.000 10.000.000.000 15.000.000.000 20.000.000.000

%anuidades do 2CRTP com relação ao AIS x AIS

Regressão Potência (Regressão)

Cluster Concessionárias Aluguéis (BARA) Veículos (BARV) Sistemas (BARI)

Cluster

1

Cluster

2

AES SUL, AMAZONAS, AMPLA, BANDEIRANTE, CEAL,

CEB, CEEE, CELESC, CELG, CELPA, CELPE,

CELTINS, CEMAR, CEMAT, CEMIG, CEPISA, CERON,

COELBA, COELCE, COPEL, COSERN, CPFL

PAULISTA, CPFL PIRATININGA, ELEKTRO,

ELETROPAULO, EMG, ENERSUL, EPB, ESCELSA,

ESE, LIGHT, RGE

10% 30% 61%

BOA VISTA, BRAGANTINA, CAIUÁ, CFLO, CHESP,

CNEE, COCEL, COOPERALIANÇA, CPEE, CSPE,

DEMEI, DME-PC, EBO, EEVP, ELETROACRE,

ELETROCAR, ENF, FORCEL, IGUAÇÚ, JAGUARI,

JOÃO CESA, MOCOCA, MUXFELDT, SANTA CRUZ,

SANTA MARIA, SULGIPE, HIDROPAN, UHENPAL,

URUSSANGA

21% 25% 54%

156

calculadas pela equação apresentada na Nota Técnica ANEEL nº 268/2010 foi obtido os seguintes valores apresentados no quadro abaixo:

Obs.: (1) Os valores do AIS para fins de comparação foram os mesmos utilizados para o 2ciclo

(2) WACC de 7,15%

(3) Impostos de 15,24%.

No modelo de Empresa de Referência do 2º ciclo foi reconhecido um valor de investimentos para sistemas de informática significativamente superior ao utilizado na sua regressão para definição no 3º ciclo, conforme apresentado na tabela abaixo:

Somente para efeito de comparação o quadro abaixo apresenta o valor das unidades determinadas no 2º ciclo através da Empresa de Referência e em comparação com os valores calculados pelo modelo atual nos dois cenários (conforme NT e com a nova equação):

A tabela abaixo faz a mesma análise da tabela anterior considerando o WACC do 2º ciclo, dessa forma, pode-se excluir este efeito para uma comparação mais uniforme.

E para demonstrar de forma definitiva no que resultou a metodologia, a aplicação da regressão e das demais equações propostas para o 3º ciclo aos valores da 2º ciclo deve guardar razoável semelhança com o que foi efetivamente homologado na ER do 2o ciclo. O gráfico a seguir apresenta os resultados da simulação do que é proposto para o 3º ciclo sob as condições do 2o ciclo (inclusive com o WACC=15,07%) em comparação com a homologação dos ativos em sistemas de informática.

Descrição Anuidades

(AMPLA)

Valores conforme NT nº 268/2010 Valores com a Nova Equação Diferença

(A) (B) (C = A – B)

CAL 1.524.107,98 1.501.141,71 22.966,27

CAV 13.637.465,38 38.309.827,21 (24.672.361,83)

CAI 16.642.455,23 30.355.990,89 (13.713.535,66)

CAIMI 31.804.028,60 70.166.959,81 (38.362.931,22)

Descrição Anuidades

(COELCE)

Valores conforme NT nº 268/2010 Valores com a Nova Equação Diferença

(A) (B) (C = A – B)

CAL 1.042.055,26 1.012.187,11 29.868,14

CAV 9.324.137,62 25.831.481,00 (16.507.343,39)

CAI 11.378.693,81 20.468.382,64 (9.089.688,83)

CAIMI 21.744.886,68 47.312.050,75 (25.567.164,07)

Investimentos em Sistemas

(R$)

Valores conforme NT nº 268/2010 Valores Reconhecidos no 2º

CRTPP

AMPLA 46.173.725,00 85.660.947,00

COELCE 45.642.468,00 84.675.366,00

Descrição Anuidades Valores conforme NT nº 268/2010 Valores com a Nova Equação Valor da Anuidade Calculada

no 2º CRTPP na ER

CAIMI (AMPLA) 31.804.028,60 70.166.959,81 63.683.436,36

CAIMI (COELCE) 21.744.886,68 47.312.050,75 53.860.593,62

Descrição Anuidades Valores conforme NT nº 268/2010 Valores com a Nova Equação Valor da Anuidade Calculada

no 2º CRTPP na ER

CAIMI (AMPLA) 34.858.139,86 75.878.164,35 63.683.436,36

CAIMI (COELCE) 23.833.027,91 51.162.991,42 53.860.593,62

157

O eixo horizontal representa os valores que foram efetivamente homologados no 2º ciclo enquanto no vertical consta o que resulta da aplicação da metodologia agora proposta pelo Regulador. Com isso, o modelo proposto estaria correto se a curva de tendência do gráfico estivesse próxima de 45o, ou o coeficiente do x estivesse em torno da unidade. Contudo, a tendência resultou em um coeficiente de x bem diferente de um, e mais ainda, ele é quase metade disso. Ou seja, os investimentos em sistemas decorrentes da nova metodologia proposta representa um corte sistemático equivocado de 43% em relação à homologação do 2º ciclo (relembrando, essa simulação utilizou WACC=15,07% e a nova metodologia proposta é a mesma da que foi feita no 2o ciclo, alterando-se apenas a forma de apuração).

Por sua vez, para validar a consistência da correção aqui proposta adota-se o mesmo procedimento anterior feito para avaliar a proposta.

A proposta da Endesa leva ao gráfico a seguir.

O gráfico deixa claro que a tendência resultou em um coeficiente de x próximo de um (1,09). Consequentemente, o “backtesting” da proposta da concessionária mostra a consistência com os valores homologados na 2ºciclo (relembrando, os valores homologados na 2ciclo foram a base de dados utilizada para ser obtida a regressão:

(ANEM )(AIS _Bruto) da ANEEL).

158

O “backtesting” mostra que, para todas as distribuidoras, os valores das anuidades resultantes da proposta metodológica para 3º ciclo não estão coerentes com os valores definidos no 2º ciclo.

9.3. Proposta

Além disso, foi identificado que a causa da discrepância foi um equívoco ao adicionar ao denominador de uma relação ativo/anuidade uma parcela relativa aos custos de O&M. Dessa forma, deve ser feita a correção desse equívoco por meio da exclusão dessa parcela de O&M o que conduzirá à equação empírica proposta pela concessionária y = 3,4883x-0,206, o que resulta em BAR = 3,4883x-0,206+1

159

10. Base de Remuneração

10.1. Banco de Preços

Em referencia ao item 60 da NT 268 que define que:

“O banco de preços deverá ser formado com base em informações de todas as compras efetivamente realizadas pela concessionária, sendo que para apuração do valor unitário médio ponderado na data-base do Laudo do 3º ciclo deverá ser considerada, por código de material, a aquisição dos bens ocorrida nos 2 (dois) últimos anos anteriores à data-base do Laudo do 3º ciclo. Para os bens que não tenham sido adquiridos neste período deverá ser considerado o período compreendido entre os ciclos (datas-base dos laudos). Deverá ser considerada a data de pagamento do bem e os valores deverão ser atualizados para a data base do Laudo. “ (grifo nosso)

Entende-se que deve ser considerado o período compreendido entre os ciclos para determinação do valor unitário médio de todos os bens da Base de Remuneração.

A utilização de todo o período irá considerar o valor médio real praticado pela concessionária para os bens da Base de Remuneração e irá, portanto, eliminar efeitos de “picos” ou “baixas” que podem ocorrer, principalmente no caso de comoditys como Alumínio e Cobre.

O valor de condutores e transformadores, por exemplo, é diretamente influenciado pelo valor desses materiais, que seguem cotações de mercados financeiros nacionais e internacionais. O valor da Base de Remuneração da concessionária pode ser fortemente influenciado positiva ou negativamente, dependendo de eventos do mercado financeiro ocorridos nos meses que antecedem a data da Base de Remuneração. Essas oscilações de preço possuem período relativamente curto mas amplitude grande e se ficarem integralmente ou parcialmente dentro do período de 2 anos do Banco de Preços influenciarão de forma predominante o valor de avaliação do bem, que não refletirá o valor médio das aquisições do período.

10.2. Movimentações Pós Laudo

No que se refere à data-base para efeito de laudo de avaliação e determinação da base de remuneração, a Nota técnica propõe o sexto mês anterior à data da revisão tarifária, não devendo ter nenhum acréscimo pós-laudo até a data da revisão.

Propõe-se manter a disposição da resolução 338/08, onde se considera: (i) na data-base do laudo de avaliação as movimentações (adições, baixas e depreciação) da base blindada e base incremental ocorridas até o último dia do sexto mês anterior ao mês da revisão tarifária do segundo ciclo. (ii) Adiciona-se ao laudo de avaliação, após a sua data-base, as movimentações (adições, baixas, depreciação e obrigações especiais) ocorridas em data anterior à revisão tarifária do segundo ciclo. Para tanto, serão consideradas as informações contábeis das obras energizadas, encerradas e unitizadas até o último mês contábil fechado com o respectivo Balancete Mensal Padronizado - BMP, conforme planilha modelo disponibilizada pela ANEEL. Será considerada, ainda, a depreciação acumulada até o último mês contábil fechado, bem como haverá atualização da base de remuneração até o mês anterior a data de revisão tarifária do segundo ciclo.

160

ANEXO I :FORMAÇÃO DO MARCO LEGAL

O art. 175 da Constituição da República dispõe sobre a disciplina da “política tarifária”, restando claro que toda a disciplina originária da política tarifária deverá ser buscada através de leis ou medidas provisórias.

“Art. 175. Incumbe ao Poder Público, na forma da lei, diretamente ou sob regime de concessão ou permissão, sempre através de licitação, a prestação de serviços públicos.

Parágrafo único. A lei disporá sobre:

I – o regime das empresas concessionárias e permissionárias de serviços públicos, o caráter especial de seu contrato e de sua prorrogação, bem como as condições de caducidade, fiscalização e rescisão da concessão ou permissão;

II – os direitos dos usuários;

III – política tarifária; e

IV – a obrigação de manter serviço adequado”. (grifo nosso)

Assim, nas leis nº 8.987/1995 (Lei Geral de Concessões) e nº 9.427/1996 (Lei de Criação da Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL) foi adotado pelo legislador o Price Cap como regime econômico-financeiro para as concessões de distribuição de energia elétrica no Brasil.

Segundo tal regime tarifário, a concessionária encontra-se sujeita algumas condicionantes principais:

a) Tarifas máximas fixadas no contrato de concessão reajustadas nas condições do contrato mediante ato específico da ANEEL.

“Art. 9º Lei nº 8.987/1995. A tarifa do serviço público concedido será fixada pelo preço da proposta vencedora da licitação e preservada pelas regras de revisão previstas nesta Lei, no edital e no contrato.”

“Art. 15. Lei nº 9.427/96. Entende-se por serviço pelo preço o regime econômico-financeiro mediante o qual as tarifas máximas do serviço público de energia elétrica são fixadas:

I - no contrato de concessão ou permissão resultante de licitação pública, nos termos da Lei n.º 8.987, de 13 de fevereiro de 1995;

...

IV - em ato específico da ANEEL, que autorize a aplicação de novos valores, resultantes de revisão ou de reajuste, nas condições do respectivo contrato.

Assim, tal como exigido pelo inciso III do parágrafo único do art. 175 da Constituição da República, a lei fixou a política tarifária sob a forma do regime tarifário do serviço pelo preço e indicou os seus aspectos e princípios fundamentais.

b) Assunção de um conjunto de riscos, como por exemplo, de variação de mercado pela concessionária (da Lei Geral de Concessões)

“Art. 2º Para os fins do disposto nesta Lei considera-se:

II – concessão de serviço público: a delegação de sua prestação, feita pelo poder concedente, mediante licitação, na modalidade de concorrência, à pessoa jurídica ou

161

consórcio de empresas que demonstre capacidade para seu desempenho, por sua conta e risco e por prazo determinado;”.

A imposição às concessionárias do risco de variação de mercado:

“Art. 28. da Medida Provisória nº 2.198-5/2001. Na eventual e futura necessidade de recomposição do equilíbrio econômico-financeiro de contratos de concessão, devidamente comprovada na forma da legislação, esta far-se-á, observado o disposto no art. 20, na forma do § 2o do art. 9o da Lei no 8.987, de 1995, mediante reconhecimento da ANEEL, ressalvadas as hipóteses de casos fortuitos, força maior e riscos inerentes à atividade econômica e ao respectivo mercado.”

c) Absorção dos ganhos de produtividade pela concessionária

“Art. 14. O regime econômico e financeiro da concessão de serviço público de energia elétrica, conforme estabelecido no respectivo contrato compreende:

I - a contraprestação pela execução do serviço, paga pelo consumidor final com tarifas baseadas no serviço pelo preço, nos termos da Lei nº 8.987, de 13 de fevereiro de 1995;

...

IV - apropriação de ganhos de eficiência empresarial e da competitividade;”.

d) Manutenção do equilíbrio-econômico financeiro da concessão

O equilíbrio econômico-financeiro a ser preservado ao longo da execução do contrato de concessão foi definido na licitação originalmente realizada, ficando evidente que não há equilíbrio econômico-financeiro caso haja disfunções com relação ao contrato de concessão.

“Art. 10 Lei nº 8.987/95 Sempre que forem atendidas as condições do contrato, considera-se mantido seu equilíbrio econômico-financeiro”.

Essa mesma lei estabeleceu ainda, em seu art. 11, a possibilidade de as concessionárias auferirem de receitas tarifárias distintas já que foram utilizadas para a “aferição do inicial equilíbrio econômico-financeiro do contrato”, sendo obrigatória a preservação dessa admissão de outras receitas sob pena de violação a esse inicial equilíbrio econômico-financeiro do contrato.

Art. 11. No atendimento às peculiaridades de cada serviço público, poderá o poder concedente prever, em favor da concessionária, no edital de licitação, a possibilidade de outras fontes provenientes de receitas alternativas, complementares, acessórias ou de projetos associados, com ou sem exclusividade, com vistas a favorecer a modicidade das tarifas, observado o disposto no art. 17 desta Lei.

Parágrafo único. As fontes de receita previstas neste artigo serão obrigatoriamente consideradas para a aferição do inicial equilíbrio econômico-financeiro do contrato.”

162

Ou seja, a Lei 8.987/95 (art. 11/§único) deixou expressa a possibilidade das distribuidoras, com vistas a favorecer a modicidade tarifária, valerem-se de outras receitas, referindo-se a elas como receitas alternativas, complementares, acessórias ou de projetos associados e, ainda, para evitar que elas viessem a ser capturadas pelo Regulador, dispôs que as mesmas fossem obrigatoriamente consideradas na aferição do equilíbrio econômico-financeiro inicial do contrato.

Assim, podemos concluir que o regime tarifário é aquele do serviço pelo preço, destinado a incentivar a concessionária à eficiência e à minimização de custos, a exploração do serviço “por conta e risco” e, em contrapartida, assegurar a absorção de seus ganhos de “eficiência empresarial e competitividade” e a obtenção de outras receitas, oriundas de fontes não tarifárias e, em qualquer hipótese, “obrigatoriamente consideradas para a aferição do inicial equilíbrio econômico-financeiro do contrato”.

Em outras palavras, a essência da regulação pelo Price Cap é manter fixo por um período o preço de prestação do serviço para a concessionária de modo que possa buscar processos mais eficientes e, em contrapartida, se apropriar de ganhos advindos da diferença entre a receita e os custos.

163

ANEXO II – PARECER JURÍDICO GOUVÊA VIEIRA

199

ANEXO III - MODELOS DEA SIMULADOS PELA ENDESA:

Modelo 1: Tobit, usando as observações 1-157

Variável dependente: l_EFF

No 1º modelo desenvolvido, utiliza as seguintes variáveis

O resultado do modelo encontra-se a seguir:

DEA 1º estágio DEA 2º estágio

Custo {Input} Constante

dec {Input} Ano (tendência)

km_rede {Output} Complexidade

nº de cliente {Output} cliente/área

Redução de Perdas {Output} MWh/km_rede

Salário da Empresa de referência {Output}

DMU Eficiência

COELBA 105,10%

COELCE 101,50%

COSERN 98,70%

ENERSUL 96,60%

CEMIG 95,10%

RGE 93,70%

ELEKTRO 92,10%

CEMAR 90,50%

CPFL Paulista 89,80%

ESCELSA 87,20%

Piratininga 86,40%

COPEL 79,80%

ELETROPAULO 79,00%

AES SUL 78,20%

CELPE 77,40%

CEMAT 77,20%

ESE 76,80%

LIGHT 67,60%

AMPLA 66,50%

EPB 63,90%

CEAL 60,40%

CELG 58,80%

BANDEIRANTE 57,00%

CEEE 52,40%

CEB 51,50%

CEPISA 50,40%

CELPA 48,10%

CELESC 43,30%

200

Resultados

Coeficiente Erro Padrão z p-valor

const -0,511974 0,185804 -2,7555 0,00586

Ano 0,00484428 0,0119167 0,4065 0,68437

l_COMPLEX -0,0916412 0,0334048 -2,7434 0,00608

l_Cli_area 0,0801524 0,0293171 2,7340 0,00626

l_dens -0,053219 0,0523407 -1,0168 0,30926

No segundo estágio, apesar do coeficiente de algumas variáveis não ter sido significante, os sinais dos coeficientes foram todos coerentes com o esperado. Vale destacar que, para os 3 modelos desenvolvidos, no 2º estágio foi utilizado como variável dependente o logaritmo natural do score encontrado no 1 estágio. Com isso, as variáveis causais, a exceção da constante e da tendência, também sofrem uma transformação logarítmica.

Média var. dependente -0,354305 D.P. var. dependente 0,269108

Observações censuradas 0 sigma 0,247827

Log da verossimilhança 71,38120 Critério de Akaike -130,7624

Critério de Schwarz -112,4249 Critério Hannan-Quinn -123,3149

Teste da normalidade dos resíduos -

Hipótese nula: o erro tem distribuição Normal

Estatística de teste: Qui-quadrado(2) = 156,761

com p-valor = 9,11378e-035

201


Variável dependente: l_ineff2

O 2º modelo desenvolvido utiliza:

O resultado do modelo encontra-se a seguir:


Custo {Input} Constante


fec {Input} Complexidade

km_rede {Output} cliente/área

nº de cliente {Output} Salário (ABRADEE)

Redução de Perdas {Output}

MWh/km_rede

DMU Eficiência

COELBA 106,00%

COELCE 102,80%

CEMIG 101,10%

COSERN 99,00%

ENERSUL 98,90%

RGE 95,10%

CEMAR 95,00%

Piratininga 89,90%

ESCELSA 89,70%

CPFL Paul 89,60%

ELETROP 89,50%

ELEKTRO 87,70%

CELPE 85,00%

COPEL 79,40%

CEMAT 79,20%

AES SUL 76,80%

LIGHT 76,20%

ESE 73,90%

EPB 71,30%

BAND 69,90%

AMPLA 66,40%

CELG 60,60%

CEAL 59,00%

CEPISA 53,30%

CEB 52,00%

CELPA 51,00%

CEEE 49,70%

CELESC 45,30%

202

Resultados

Coeficiente Erro Padrão z-stat p-valor

const -4,9998 12,9273 -0,3868 0,69893

Ano -0,0384713 0,0713659 -0,5391 0,58984

l_Cli_area -0,219551 0,0827924 -2,6518 0,00801

l_COMPLEX 0,296492 0,120906 2,4523 0,01420

l_SAL_ABR 0,582051 1,66473 0,3496 0,72661



Log da verossimilhança -123,8889 Critério de Akaike 259,7777

Critério de Schwarz 277,9994 Critério Hannan-Quinn 267,1793

rô 0,730546 Durbin-Watson 0,577953




com p-valor = 4,12417e-034

203


Variável dependente: l_Eff

O 3º modelo desenvolvido utiliza:

O resultado deste modelo encontra-se a seguir:


custo {Input} Constante


rede_km {Output} Complexidade

Nº de cliente {Output} Cliente/area

Redução de perdas {Output} MWh/km_rede

Nº de trafos {Output}

Salario Empresa Referência {Output}

DMU Total

Piratininga 110,80%

RGE 110,80%

COELBA 104,30%

COELCE 100,30%

LIGHT 99,00%

CEMIG 97,80%

ENERSUL 96,00%

ELEKTRO 96,00%

COSERN 92,00%

CEMAR 90,60%

ESCELSA 87,70%

ESE 87,10%

CPFL Paulista 86,30%

COPEL 84,20%

CEMAT 78,60%

CELPE 77,90%

CEB 77,40%

AES SUL 75,30%

ELETROPAULO 73,50%

AMPLA 72,20%

CELG 63,60%

EPB 62,00%

CEAL 58,80%

BANDEIRANTE 57,80%

CEEE 52,10%

CELPA 49,50%

CEPISA 48,90%

CELESC 45,50%

204

Coeficiente Erro Padrão z p-valor

const -0,574398 0,183697 -3,1269 0,00177

Ano 0,0136064 0,0115892 1,1741 0,24037

l_COMPLEX -0,118812 0,033057 -3,5942 0,00033

l_Cli_area 0,0903559 0,0281305 3,2120 0,00132

l_dens -0,0555107 0,0503565 -1,1024 0,27031



Log da verossimilhança 76,14509 Critério de Akaike -140,2902

Critério de Schwarz -122,0296 Critério Hannan-Quinn -132,8732




com p-valor = 3,8881e-034

Audiência Pública 040/2010 Contribuições Endesa Brasil · 2011-01-11 · Aplicabilidade do...

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