MAPEAMENTO DA UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE … · tem sido abandonado o sistema de...

MAPEAMENTO DA UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE

ENVOLTÓRIA DE DADOS NA PECUÁRIA

LEITEIRA

Jane Werle Techio (ufsm)

[email protected]

Taciana Mareth (Unicruz)

[email protected]

O objetivo deste estudo consiste em mapear a utilização da análise

envoltória de dados na pecuária leiteira. Para atingir o objetivo proposto

foram pesquisadas as bases de dados Scielo (Scientific Electronic Library

Online) e AgEcon Search. Buscaram-se, em cada uma dessas bases, artigos

com os seguintes termos e/ou palavras-chave em português e inglês: análise

envoltória de dados (DEA), leite e eficiência técnica. Foram identificados 22

artigos. Conclui-se que o evento da SOBER e o periódico Organizações Rurais

& Agroindustriais são os veículos com maior publicação.

Palavras-chave: Pecuária leiteira. Mapeamento. DEA.

XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens

avançadas de produção”

Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017.





2

1. Introdução

A evolução na utilização da DEA é comprovada pela quantidade de artigos publicados em

periódicos e “esse universo é ainda expandido por relatórios técnicos (working papers),

teses defendidas e artigos publicados em anais de eventos científicos” (GOMES, 2008, p.

28). Uma destas importantes áreas de aplicação é a pecuária leiteira, que representou

17,1% no estudo realizado por Gomes (2008).

Na literatura foram encontrados alguns estudos sobre o estado da arte da utilização da

DEA, tais como: Macedo, Casa Nova e Almeida (2009), que investigaram a utilização da

DEA em estudos de contabilidade e administração no Brasil no período de 1998 a 2007;

Gomes (2008) analisou o uso da DEA na agricultura (nacional e internacional) no período

de março a julho de 2007. Contudo, não foram encontradas referências sobre revisão da

literatura do uso específico de modelos DEA na pecuária leiteira.

Neste contexto, o objetivo deste estudo consiste em mapear a utilização da análise

envoltória de dados na pecuária leiteira. Para tanto, a partir de uma pesquisa em duas bases

de dados (Scielo e AgEcon Search), buscou-se identificar as características mais utilizadas

na utilização da DEA na pecuária leiteira, tais como: técnicas, DMUs, inputs, outputs e

modelos-orientação.

No intuito de atender o objetivo descrito, o artigo está organizado como segue: Seção 2

apresenta-se o referencial teórico com ênfase na pecuária leiteira e na DEA; Seção 3

descreve-se a metodologia; Seção 4 é apresentada a análise dos resultados destacando a

utilização da DEA na pecuária leiteira; Seção 5 são feitas algumas considerações finais.

2. Referencial teórico

Esta seção apresenta os dois temas principais tratados neste estudo: pecuária leiteira e





3

análise envoltória de dados.

2.1. Pecuária Leiteira: importância e gestão

A pecuária leiteira é uma das atividades mais importantes desenvolvidas a nível mundial.

Os Estados Unidos da América é o maior produtor mundial de leite em volume total

seguido da Índia, com uma participação de 15,02% e 7,52%, respectivamente. O Brasil

encontra-se na sexta colocação com uma participação de 4,52% do cenário mundial

(EMBRAPA, 2007; ANUALPEC, 2009).

Além dessa importante participação na economia, há perspectivas de aumento de consumo

no Brasil e no exterior (ANUALPEC, 2009), especialmente de produtos com valor

agregado, como o leite em pó, que continuam impulsionando novos projetos e obrigam os

produtores a se organizarem para tentar, ao menos, dobrar a produção atual. Apesar de o

Brasil ocupar a sexta posição em volume total no cenário mundial, no ranking

produtividade, o país ocupa a vigésima primeira posição (ANUALPEC, 2009).

Aliado a esse aumento de produção e consumo, tem-se as questões relativas à gestão das

propriedades rurais, que não crescem na mesma proporção. Analisando, por exemplo, a

agricultura familiar, observa-se que o leite é uma fonte de renda anual e permanente não

sendo abandonada mesmo em períodos em que o preço pago por litro praticamente não

cobre os custos de produção (LORENZONI, MERA e ARALDI, 2012). Para que haja a

consolidação deste segmento de fundamental importância, é necessário melhorar o aspecto

produtividade e, consequentemente, a lucratividade.

Neste contexto, o desenvolvimento da cadeia produtiva do leite passa por momentos

delicados, pois a produtividade está diretamente ligada à qualidade e, na maioria das

vezes, a rentabilidade não atrai o produtor. Em relação à qualidade do leite, Krug et al.

(1982), já apontavam que requeria algumas condições básicas que são: o resfriamento, a

sanidade do animal, as condições higiênicas dos equipamentos e do ordenhador e o

treinamento do ordenhador e do produtor. Além disso, a qualidade é um dos grandes

gargalos da atividade e uma questão importante a ser melhorada, pois, atualmente, quanto





4

maior a qualidade do leite, maior será o preço pago pela indústria ao produtor.

Aguiar (2009, p. 276) afirma que

“as transações entre produtores e laticínios sofreram importante transformação no início da década de 2000.

As principais mudanças foram: (a) em 1991 terminou o controle do preço do leite por parte do governo; (b)

tem sido abandonado o sistema de pagamento cota e extra-cota; e (c) tem aumentado o uso do sistema preço-

base + bônus, em que se paga um bônus por quantidade e/ou, qualidade do produto entregue. Até 2005,

praticamente só havia bônus por quantidade; desde então, tem sido mais frequente a adoção do bônus por

qualidade”.

Dentre os fatores que influenciam a rentabilidade tem-se o valor dos insumos, que muitas

vezes são altos, baixando a rentabilidade do produtor rural. Ressalta-se, que o modelo de

produção adotado pelo produtor, também vai colaborar para uma maior/menor

rentabilidade, de acordo com o custo dos fatores de produção que ele dispõe na

propriedade, visto que o valor destes pode variar consideravelmente, bem como o grau de

intensificação de uso destes fatores (LORENZONI, MERA e ARALDI, 2012).

O desafio dos gestores da pecuária leiteira é combinar esses recursos disponíveis

estabelecendo um sistema de produção compatível com a realidade do produtor para

melhorar a qualidade buscando a sustentabilidade da sua propriedade e a consequente

permanência na atividade leiteira. Bandeira (2001) descreve bem este cenário, ou seja, o

que se visualiza para a cadeia do leite é de crescimento, modernização e exclusão, (...) e,

os produtores que não dispuserem de terra suficiente, recursos financeiros, acesso à

tecnologia e capacidade de gerenciamento, que são fatores essenciais para crescer e ser

competitivo, serão excluídos da atividade.

A importância econômica da atividade para as diversas regiões do Brasil e para os

municípios traz muitos benefícios, gerando renda e empregos (LORENZONI, MERA e

ARALDI, 2012). No intuito de auxiliar no desenvolvimento da pecuária leiteira e

consolidar este segmento, os gestores estão se profissionalizando e buscando ferramentas

para auxiliar na tomada de decisão. Uma dessas ferramentas é a análise envoltória de

dados – DEA, que está descrita na próxima seção.





5

2.2. Análise envoltória de dados - DEA

Charnes, Cooper e Rhodes, em 1978, generalizaram os estudos de Farrel (1957), fato que

deu origem a Análise Envoltória de Dados (DEA - Data Envelopment Analysis), também

chamada de análise de fronteiras, uma nova técnica de construção de fronteiras de

produção e indicadores da eficiência produtiva (SANTANA, 2008).

A expectativa que se criou inicialmente era de que a sua utilização serviria somente para

avaliar a eficiência das organizações sem fins lucrativos, e a sua primeira aplicação

ocorreu em escolas públicas norte-americanas. Depois disso, a DEA foi desenvolvida e

ampliada, e hoje é utilizada em diversas áreas do conhecimento e considerada como uma

técnica importante para a medida de desempenho.

Ferreira e Gomes (2009, p. 19) comentam que “não é fácil avaliar o desempenho relativo

de uma organização, ou seja, o desempenho comparado a um parceiro de excelência

(benchmark), quando há múltiplos insumos e múltiplos produtos a serem considerados na

análise”.

Neste sentido, a análise envoltória de dados – DEA é considerada uma metodologia

eficiente, pois

“não exige a determinação de relações funcionais entre os insumos e os produtos, nem se restringe a medidas

únicas, singulares dos insumos e produtos e permite utilizar variáveis discricionárias ou exógenas (fixas), e

categóricas (tipo dummies) em suas aplicações” (FERREIRA e GOMES, 2009, p. 19).

Em relação a essas medidas únicas, Lins e Meza (2000, p. 7) afirmam que “cada uma

destas deve operar na mesma unidade de medida, mas pode estar em unidades diferentes

das outras”. Em suma, a DEA apresenta-se como uma “metodologia de avaliação de

desempenho capaz de comparar a eficiência de várias unidades operacionais similares

(Decision Making Units - DMUs), mediante a consideração explícita do uso de suas

múltiplas entradas (inputs) para a produção de múltiplas saídas (outputs)” (FERREIRA e





6

GOMES, 2009, p. 19).

Para uma aplicação da DEA é necessário primeiro definir e selecionar as DMUs, as

variáveis de outputs e inputs, aplicação do modelo. As DMUs (Unidades Tomadoras de

Decisão) são as unidades operacionais homogêneas cuja eficiência está sendo avaliada, por

exemplo: uma firma, departamento, divisão ou unidade administrativa (LINS e MEZA,

2000). Os outputs (produtos) são os resultados obtidos que comporiam o numerador do

quociente de eficiência devendo, portanto, respeitar ao critério de quanto maior, melhor. E

os inputs (insumos) são os recursos utilizados para obter os resultados (produtos)

desejados e, deste modo, obedecer ao critério de quanto menor, melhor compondo o

denominador do quociente de eficiência (MACEDO, CASA NOVA e ALMEIDA, 2009).

Para a aplicação do modelo, os básicos utilizados são: CCR (Charnes, Cooper e Rhodes,

1978), também conhecido como CRS (Constant Returns to Scale) e o BCC (Banker,

Charnes e Cooper, 1984), também conhecido como VRS (Variable Returns to Scale).

Segundo Wanke, Silveira e Barros (2009, p. 12) “a principal diferença entre os modelos

DEA-BCC e DEA-CCR é que o primeiro assume a premissa mais realista de retornos

variáveis de escala [..], em contraste com os retornos constantes de escala do modelo

DEA-CCR”.

3. Metodologia

Este trabalho caracteriza-se como pesquisa descritiva, pois visa descrever as características

de autores e publicações que aplicaram a análise envoltória de dados na pecuária leiteira.

Gil (2009, p. 28) afirma que as pesquisas descritivas “têm como objetivo primordial a

descrição das características de determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento

de relações entre as variáveis”.

Para atingir o objetivo deste estudo foram pesquisadas as bases de dados: Scielo e AgEcon

Search. A Scientific Electronic Library Online – Scielo e a Agecon Search são bibliotecas

eletrônicas que abrangem, respectivamente, uma coleção de 314 periódicos científicos





7

brasileiros e 147 periódicos e eventos em economia agrícola. Buscaram-se, em cada uma

dessas bases, artigos com os seguintes termos e/ou palavras-chave em português e inglês:

análise envoltória de dados, leite e eficiência técnica. Foram identificados 22 artigos e a

pesquisa foi realizada em março de 2017.

Para coletar os dados dos artigos, foi construído e utilizado um roteiro estruturado em

banco de dados no aplicativo Excel® no intuito de descrever os autores e a aplicação sobre

a DEA. Após a estruturação do referido roteiro, fez-se um pré-teste em uma série de cinco

artigos e, posteriormente, foram introduzidas algumas mudanças, tais como vinculação

acadêmica e número de citações por artigo. Feitas as correções, ele foi aplicado nos

demais artigos da amostra.

Para descrever o perfil dos autores analisou-se sobre o veículo de publicação, número de

autores por artigo, vinculação acadêmica dos autores e características das referências

bibliográficas. Na contagem completa dos autores foram consideradas as recomendações

de Urbizagastegui-Alvarado (2002, p. 15), ou seja, “cada autor (principal e/ou secundário)

é creditado com uma contribuição”. Na análise dos dados sobre a DEA foram observadas:

as técnicas aplicadas, as DMUs, o modelo-orientação, a quantidade de inputs e outputs, os

softwares utilizados na resolução.

4. Análise dos resultados

Esta seção apresenta a análise dos resultados deste estudo e, para tanto, está dividido em

perfil da amostra e descrição dos artigos que aplicaram DEA na pecuária leiteira. Foram

identificados 22 artigos, sendo 2 na base Scielo e 20 na base Agecon Search, sendo que o

resumo destes estão nos Quadros 1 e 2.

Quadro 1 – Resumo dos artigos encontrados na base Scielo





8

Autor Homem de Souza (2003) Brunetta (2004) Ferreira (2005) Mareth et. al. (2012)

TécnicasDEA-Fronteiras estocásticas

e Método VarianDEA e Malmquist

DEA, Tobit,

Análise

discriminante e

de cluster

DEA

Produtores de leite Produtores de leite Cooperativas Produtores de leite

143 e 114 18 107 327

Área forrageiraGasto total com

empregadosPessoas

Número de vacas em

lactação

Quantidade de

leiteCustos totais

Dispêndio com

concentrados, minerais,

volumosos, inseminação

artificial e medicamentos

Total de animais do

rebanho

Ativo

permanente totalTotal de animais

Mão-de-obra familiar e

contratadaMão-de-obra

Dispêndio com energia,

combustíveis, manutenção Custos totais

Faturamento

bruto

Resultado

operacional

líquido

Modelo-orientação CCR-O; BCC-O CCR-O CCR-O; BCC-O CCR-O

Meio de publicação Tese Dissertação Tese Projeto - Livro

DMUs

Inputs

Outputs ReceitaRenda bruta Receita

Valor agregado da terra +

valor dos animais + valor da

depreciação de máquinas,

equipamentos e benfeitorias

Número de

fornecedoresCustos ambientais

Fonte: O autor

Quadro 2 - Resumo dos artigos encontrados na base Agecon Search

AutorAbrantes et al.

(2008)

Breustedt et al.

(2009)

Breustedt et al.

(2010)

Campos e Ferreira

Neto (2008)Campos et al. (2008) Ferreira et al. (2008)

Fraser e

Graham (2005)

Gelan e Muriithi

(2010)

Homem de Souza e

Alves (2003)

Kovacs e

Emvalomatis

(2011)

Técnicas DEA DEA DEA DEA DEA DEA DEA DEA e regressão

DEA-Fronteiras

estocásticas e

Método Varian

DEA

Indústrias

laticinistas

Produtores de

leite

Produtores de

leite

Produtores de

leiteProdutores de leite Cooperativas

Produtores de

leiteProdutores de leite Fazendas Fazendas

142 102 102 23 22 59 1742 371 143 1187

Folha de

pagamentoTrabalho Terra

Gasto total com

empregados (média

anual), representando o

fator trabalho;

AlimentaçãoCustos com

habitação

Valor agregado da

terra, Capital

Ativo

permanenteCapital Trabalho Área MO contratada Animais, Trabalho

MO familiarDepreciação de

máquinas, Terra

Custos de

forragemEquipamentos, Materiais

IrrigaçãoCustos do

concentradoBenfeitorias; Pecuária

Capital Custos com água Mão-de-obra;

Custos com a

saúde animal

Gastos com

insumos;

Custos dos

serviços

Custos de criação

Receita Receita Venda de leite

Subsídios Consumo de leite

Lucros a curto

prazoVenda de animais

Insumos

intermediáriosVenda de estrume

DMUs

Área efetiva da

propriedade

dedicada à produção

de leite (em hectares)

Número de vacas

lactantes

Gastos com

alimentação do

rebanho

Número de

pessoas

envolvidas

Renda bruta

Outros gastos

Quantidade de leite

processado,

representando a matéria-

prima;Capital

Quotas de leite

Inputs

Outputs

Leite adquirido

Número total de

vacas

FaturamentoQuantidade anual

de leite produzida

Número total de

vacas , considerando

em lactação e secas (

em cabeças) e

considerando ainda

a produção animal

anual, considerando

o autoconsumo e o

descarte

Quantidade anual de

leite

produzida (em litros) Resultado operacional

líquido da cooperativa

Faturamento bruto do

setor de lácteos

Ativo

permanente total,

representando o capital

e número de

fornecedores (média

anual), representando

os custos de

transação.

Receitas do

leite

Outras receitas

Ração

compradaQuotas de leite

Subsídios

Fertilizantes

Produção de

leite

Despesas com

insumos

intermediários

Terra

Número de

vacas em

lactação





10

Quadro 2 - Resumo dos artigos encontrados na base Agecon Search (continuação)

AutorLuik e Viira

(2011)

Macedo et al.

(2006)

Michalicková et

al. (2013)

Pinheiro e

Altafin (2007)

Santos et al.

(2004)

Santos et al.

(2005)

Steffanello et

al. (2009)Tauer (1993)

Tupy e Serillo

(2006)

Tupy et al.

(2006)

TécnicasDEA e

MalmquistDEA

DEA e

regressão

DEA e

Indicadores de

desempenho

DEA DEA DEADEA e

regressãoDEA DEA

FazendasProdutores de

leite

Rebanhos

bovinos

Produtores de

leite

Produtores

de leite

Produtores de

leite

Produtores de

leite de cabraFazendas

Frigorífico e

indústria de

laticínios

Cooperativas

58 20 83 16 17 e 11 17 11 395 17 e 15 66

Custos de

Medicamento

Custos de Mão-

de-Obra

Custos de

Alimentação

Custos

trabalhistas

Total de

vacas;

Alimentação

adquirida

Depreciações

Custos de

material

Diversos

Capital Capital

Outros custos

Volume de

Leite Produzido

Quantidade

anual

de leite

produzida

MO

DMUs

Volume de Leite

Produzido

Quantidade

anual de leite

produzida;

Área

dedicada à

produção de

leite;

Custo

operacional

efetivo

Margem

bruta

Ativo total

(capital)

Custo

operacional

efetivo

Custos de

alimentação

Custos de mão-

de-obra

Custos de

medicamento

Ativo total

(capital)

Número total

de vacas

Área

Despesas gerais

Outros custos

diretos

Custos de

alimentação

Produção de

leite

Receitas do

leite

Outras

saídas

Terra

Trabalho

Materiais

Vacas

Receita com a

venda de leite,

animais

e derivados do

leite

Área total de

cada produtor

Gastos com

concentrados

Total

de vacas no

rebanho

Gastos com

energia

e combustíveis

MO contratada

Produção de

leite

Operadores

Alimentação

produzida

Inputs

Outputs

Outros Custos

Receita líquida

Número de

horas

trabalhadas

(trabalho)

Número de

horas

trabalhadas

(trabalho)

Receita bruta

obtida

Fonte: O autor

A partir dos Quadros 1 e 2, os dados foram analisados descritivamente e estão

apresentados nas próximas seções.

4.1. Perfil da amostra

Esta seção apresenta o perfil da amostra em estudo onde foram identificadas as seguintes

variáveis: veículo de publicação, número de autores por artigo, vinculação acadêmica dos

autores e características das referências bibliográficas. O Quadro 3 apresenta o veículo de

publicação dos 22 artigos da amostra.

Quadro 3 – Veículo de publicação

Periódicos/Eventos Quantidade % Base

Acta Oeconomica et Informatica 1 5% Agecon Search

Agricultural and Resource Economics Review 1 5% Agecon Search

Applied Studies in Agribusiness and Commerce 1 5% Agecon Search

Association of Agricultural Economists (Conference) 2 9% Agecon Search

Australasian agribusiness review 1 5% Agecon Search

Economia Aplicada 1 5% Scielo

GEWISOLA 1 5% Agecon Search

Organizações Rurais & Agroindustriais 4 18% Agecon Search

Revista de Economia e Agronegócio 3 14% Agecon Search

Revista de Economia e Sociologia Rural 1 5% Scielo

Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural (SOBER) 6 27% Agecon Search

Total 22 100% -

Fonte: O autor

Observa-se, no Quadro 3, a identificação de cada um dos veículos com a sua respectiva

base, por exemplo, o evento da SOBER é o veículo com maior publicação, 27%, e está

vinculado a base Agecon Search. Em segundo e terceiro lugares estão os periódicos

Organizações Rurais & Agroindustriais e Revista de Economia e Agronegócio com 18% e

14%, respectivamente.

No Quadro 4 tem-se o número de autores por artigo. Percebe-se que, nos periódicos, a maioria dos

artigos apresenta 3 autores e, nos eventos, 2 autores – ambos com 50%. Em média, nos periódicos,

são 3,2 autores por artigo e, nos eventos, 2,17. Isso contraria o estudo de Macedo, Casa Nova e

Almeida (2009) que encontraram uma média de quase 2,5 autores por artigo, em ambos os casos –

periódicos e eventos.





12

Quadro 4 – Número de autores por artigo

Autores Periódicos Eventos

Quantidade % Quantidade %

1 Autor 1 10% 0 0%

2 Autor 3 30% 6 50%

3 Autor 5 50% 5 42%

Mais de 3

Autores 1 10% 1 8%

Total Artigos 10 100% 12 100%

Total Autores 32

26

Autores/Artigos 3,2 2,17

Fonte: O autor

Em relação à vinculação acadêmica dos autores, observa-se, no Quadro 5, que as

Instituições que mais predominam são a Universidade Federal de Viçosa, seguida da

Embrapa e da University of Kiel, com 40%, 10% e 10%, respectivamente.

Quadro 5 – Vinculação acadêmica dos autores

Fonte: O autor





13

O Quadro 6 apresenta as características em relação às referências bibliográficas.

Observou-se que, nos periódicos, predominou até 20 citações e, nos eventos, até 15

citações – 56% da amostra.

Quadro 6 – Características das referências bibliográficas

Quantidade % Quantidade %

até 15 citações 5 38% 5 56%

de 16 a 20 4 31% 3 33%

de 21 a 25 1 8% 0 0%

de 26 a 30 3 23% 0 0%

acima de 30 0 0% 1 11%

Total 13 100% 9 100%

Periódicos EventosQuantidade

Fonte: O autor

Instituição Quantidade %

Cornell University 1 2%

Deakin University 1 2%

Embrapa 6 10%

Estonian University of Life Sciences 2 3%

Faculdade Alvorada 1 2%

Imperial College 1 2%

INPE 1 2%

Institute for Animal Breeding and Product 2 3%

Institute of Animal Science, Genetics and Breeding of Farm Animals 1 2%

International Livestock Research Institute 2 3%

UFC 2 3%

UFRGS 1 2%

UFRJ 4 7%

UFV 23 40%

UNB 1 2%

University of Debrecen (Hungary) 1 2%

University of Kiel 6 10%

USP 1 2%

Wageningen University (The Netherlands) 1 2%

Total 58 100%





14

Além da análise do perfil da amostra, a próxima seção descreve a aplicação da DEA nos

22 artigos da amostra também por meio da análise descritiva de dados.

4.2. Artigos

Esta seção apresenta a aplicação da DEA na pecuária leiteira e foram identificadas as

seguintes variáveis: as técnicas aplicadas, as DMUs, o modelo-orientação, a quantidade de

inputs e outputs, os softwares utilizados na resolução. O Gráfico 2 apresenta as técnicas

aplicadas nos artigos.

Gráfico 1 – Técnicas aplicadas

64%9%

5%

5%

14%5%

DEA

DEA e indicadores de

desempenho

DEA e Malmquist

DEA e modelo econométrico

de Tobit

DEA e regressão

DEA, Fronteiras estocásticas

e Método Varian

Fonte: O autor

Observa-se, no Gráfico 2, que na maioria dos artigos, 64%, a DEA foi a única técnica

aplicada. Em 14% e 9% dos artigos, aplicou-se a DEA juntamente com a análise de

regressão e com indicadores de desempenho.





15

No Gráfico 3 tem-se a identificação das DMUs – unidades de análise, sendo que os

produtores de leite foram os mais utilizados em 59% dos casos – 13 artigos. As fazendas

foram em 18% e as cooperativas em 9% dos artigos.

Gráfico 2 – Identificação das DMUs

5%

59%9%

18%

5% 5%

Indústrias laticinistas

Produtores de leite

Cooperativas

Fazendas

Rebanhos bovinos

Frigorífico e indústria de

laticínios

Fonte: O autor

O Gráfico 4 identifica-se a preferência pelos modelos constante e variável ambos com a

orientação para as entradas (CCR-I/BCC-I), com 50%. Em seguida têm-se os modelos

constante e variável com orientação aos produtos (CCR-O/BCC-O) e o modelo variável

com orientação ao produto (BCC-O), com 18% e 14%, respectivamente.

Gráfico 3 – Identificação do modelo-orientação





16

9%

14%

9%

50%

18%CCR-I

BCC-O

BCC-I

CCR-I; BCC-I

CCR-O; BCC-O

Fonte: O autor

No Quadro 7 tem-se a quantidade de variáveis totais (entradas e saídas) que foram

utilizadas nos artigos. Observa-se que, em 7 (32%) e 6 (27%) artigos, foram utilizadas 5 e

7 variáveis respectivamente. Além disso, na maioria dos estudos foi utilizado 4 variáveis

de entrada (32% dos casos) e 1 de saída (64% dos casos).

Quadro 7 – Quantidade de variáveis totais

Variáveis totais Quantidade %

3 3 14%

4 1 5%

5 7 32%

7 6 27%

8 3 14%

9 1 5%

13 1 5%

Total 22 100%

Fonte: O autor

Para resolver os problemas da DEA também foram identificados os softwares – Gráfico 5.

A preferência dos autores foi pelos softwares EMS - Efficiency Measurement System e o

Frontier Analyst, com 23% cada. O DEAP – Data Envelopment Analysis Program, o





17

SIAD - Sistema Integrado de Apoio à Decisão e o GAMS - General Algebraic Modeling

System são os demais softwares utilizados, com 18%, 14% e 5%, respectivamente.

Evidencia-se que em 18% dos casos, não foi informado o software.

Gráfico 4 – Identificação dos softwares utilizados na resolução

18%

18%

23%

23%

5%

14%Não informado

DEAP

EMSS

Frontier

GAMS

SIAD

Fonte: O autor

5. Considerações finais

O presente estudo teve como objetivo apresentar como a ferramenta DEA está sendo

utilizada no segmento da pecuária leiteira e, para tanto, foram pesquisadas duas bases de

dados: Scielo e AgEcon Search. Buscaram-se, em cada uma dessas bases, artigos com os

seguintes termos e/ou palavras-chave em português e inglês: análise envoltória de dados

(DEA), leite e eficiência técnica. Foram identificados 22 artigos e a pesquisa foi realizada

em março de 2017.

Por meio desse mapeamento, conclui-se que o evento da SOBER e o periódico

Organizações Rurais & Agroindustriais são os veículos com maior publicação. Os autores

que mais publicaram estão vinculados à Universidade Federal de Viçosa. A maioria dos

artigos apresenta 3 autores e, nos eventos, 2 autores e, em média, nos periódicos, são 3,2

autores por artigo e, nos eventos, 2,17.

Em relação à aplicação da DEA na pecuária leiteira, conclui-se que, na maioria dos





18

artigos, a DEA foi a única técnica aplicada, sendo que as DMUs mais utilizadas foram os

produtores de leite. A preferência foi pelos modelos constante e variável ambos com a

orientação para as entradas (CCR-I/BCC-I) e, além disso, na maioria dos estudos foi

utilizado 4 variáveis de entrada e 1 de saída. Para a resolução, a preferência dos autores foi

pelos softwares EMS - Efficiency Measurement System e o Frontier Analyst.

Por fim, ressalta-se que o presente estudo apresenta algumas limitações no que diz respeito

às buscas efetuadas: a busca que se restringiu a alguns termos (descritos anteriormente) e o

período analisado - um mês.

Espera-se que os resultados deste estudo possam estimular outros pesquisadores dedicados

ao desenvolvimento do segmento da pecuária leiteira a trabalharem com a metodologia

DEA. A publicação de uma pequena quantidade de artigos na área de Pesquisa

Operacional “pode ser explicada pela reduzida quantidade de artigos que fazem uso de

modelos teóricos avançados ou que trazem alguma inovação teórica à modelagem DEA.

Isto demonstra a potencialidade de inserção para aqueles que desejam dedicar-se a esta

temática” (GOMES, 2008, p. 38).

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