Nota Técnica 3 ciclo Perdas Não Técnicas v7 27-8-10 · único para todo o período tarifário ou...

S U P E R I N T E N D Ê N C I A D E R E G U L A Ç Ã O E C O N Ô M I C A

Nota Técnica nº. 271/2010-SRE/ANEEL Brasília, 25 de agosto de 2010

M E T O D O L O G I A D E T R A T A M E N T O R E G U L A T Ó R I O P A R A P E R D A S N Ã O T É C N I C A S D E E N E R G I A E L É T R I C A

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . T E R C E I R O C I C L O D E R E V I S Ã O T A R I F Á R I A P E R I Ó D I C A D A S

C O N C E S S I O N Á R I A S D E D I S T R I B U I Ç Ã O D E E N E R G I A E L É T R I C A

AUDIÊNCIA PÚBLICA

Agência Nacional de Energia Elétrica Superintendência de Regulação Econômica – SRE SGAN 603 / Módulo “I” – 1º andar CEP: 70830-030 – Brasília – DF Tel: + 55 61 2192-8814 Fax: + 55 61 2192-8679

(Fls. 2 da Nota Técnica no 271/2010-SRE/ANEEL, de 25/08/2010).

índice I. DO OBJETIVO ............................................................................................................................................ 3 II. DOS FATOS .............................................................................................................................................. 4 III. INTRODUÇÃO........................................................................................................................................... 7 III.1 – REGULAÇÃO POR INCENTIVOS ............................................................................................... 9 III.2 – REGULAÇÃO POR COMPARAÇÃO ........................................................................................ 12 IV. CONTEXTUALIZAÇÃO............................................................................................................................. 13 IV.1 – DEFINIÇÕES ................................................................................................................................ 14 IV.2 – DIFERENCIAÇÃO SÓCIO-ECONÔMICA DAS ÁREAS DE CONCESSÃO .......................... 15 V. – DETALHAMENTO DO ESTUDO ................................................................................................. 21

V.1 – Descrição Geral ........................................................................................................................................ 21 V.2 – Modelo Estimado ...................................................................................................................................... 22 V.3 – Dados Utilizados ....................................................................................................................................... 23 V.4 – Resultados ............................................................................................................................................... 26

VI – TRATAMENTO REGULATÓRIO ................................................................................................. 35 VI.1 – Análise de Potencial de Redução de Perdas Não-Técnicas............................................................................. 35 VI.2. – Definição da velocidade de redução das perdas ........................................................................................... 41 VI.3. – Viabilidade da redução das perdas não técnicas .......................................................................................... 44 VI.4 – Passos de Análise .................................................................................................................................... 45 VI.5 – Tratamento nos reajustes tarifários ............................................................................................................. 50

VII. DO FUNDAMENTO LEGAL ...................................................................................................................... 50 VIII. CONCLUSÕES ...................................................................................................................................... 51 IX. ANEXOS ................................................................................................................................................ 53

ANEXO I – DESCRIÇÃO DO MODELO ECONOMÉTRICO UTILIZADO ......................................................... 54 DADOS EM PAINEL ............................................................................................................................................ 54 ANEXO II – ANÁLISE DE VARIÂNCIA ............................................................................................................. 58 ANEXO III – ANÁLISE DE CLUSTERS ............................................................................................................... 59

Nota Técnica no 271/2008–SRE/ANEEL

Em 25 de agosto de 2010.

Processo n.º 48500.007099/2009-11 Assunto: Metodologia de tratamento regulatório para perdas não técnicas de energia elétrica para o terceiro ciclo de revisão tarifária periódica das concessionárias de distribuição de energia elétrica.

I. DO OBJETIVO

O objetivo da presente Nota Técnica é apresentar a metodologia e os critérios a serem adotados pela ANEEL no cálculo do nível máximo de perdas não técnicas admitidas para cada concessionária no terceiro ciclo de revisões tarifárias. 2. Este documento está organizado da seguinte forma: A seção III destaca a necessidade de regulação no nível máximo das perdas não técnicas de energia elétrica, bem como os princípios que devem nortear esta regulação. 3. Na seção IV há uma contextualização do problema das perdas não técnicas no Brasil. É feita uma breve caracterização das perdas não técnicas, com ênfase àquelas associadas ao furto de energia, e apresentando um panorama de evolução das perdas não técnicas no país.

4. A seção V faz um detalhamento do estudo realizado pela area técnica que irá embasar a metodologia a ser adotada para a regulação do tema. Na seção, chama-se a atenção para a diversidade do ponto de vista sócio-econômico entre as áreas de concessão de distribuição de energia elétrica no país e conclui-se a respeito da melhor forma e de quais aspectos deverão ser considerados na regulação de perdas não técnicas. Por fim, são apresentados os níveis referenciais de perdas a serem adotados para cada distribuidora.

5. A seção VI apresenta o tratamento regulatório para as perdas não técnicas proposto para o terceiro ciclo de revisão tarifária periódica, e a forma como serão analisados os níveis referenciais de perdas a serem adotados para cada concessionária. 6. A seção VII trata do fundamento legal relativo à regulação de perdas não técnicas e, por fim, a seção VIII faz as considerações finais sobre a metodologia proposta.


* A Nota Técnica é um documento emitido pelas Unidades Organizacionais e destina-se a subsidiar as decisões da Agência.

II. DOS FATOS 7. A cada novo ciclo tarifário, a ANEEL estabelece os limites de perdas não técnicas a serem admitidas no balanço energético de cada distribuidora, que pode ser feito mediante a fixação de um valor único para todo o período tarifário ou mediante a definição de uma trajetória de redução para cada ano do período tarifário. Determinado o limite máximo de perdas, é calculado o montante de energia considerado na Parcela A das tarifas da concessionária. 8. O atual regime de regulação adotado para o setor de distribuição de energia elétrica é o da Regulação pelo Preço Teto (Price-Cap), que se caracteriza por ser uma regulação por incentivos. Neste regime, o mecanismo que incentiva as empresas a buscarem uma maior eficiência na gestão do seu negócio está na fixação pelo regulador de parâmetros gerenciáveis durante um período de tempo preestabelecido. No caso específico das perdas não técnicas, o incentivo está na fixação do nível de perdas ou da sua trajetória durante um período específico, e posterior avaliação dos resultados a fim de assegurar que os ganhos de eficiência sejam repassados aos consumidores. Assim, a concessionária tem o estímulo de reduzir a suas perdas a limites inferiores aos definidos pelo regulador na perspectiva de auferir ganhos adicionais de receita. 9. Nesse contexto, a fixação do nível de perdas ou trajetória deve sinalizar para uma busca permanente de maior eficiência no combate as perdas não técnicas pelas empresas de distribuição de energia elétrica. A correta fixação deste limite deve considerar fatores não gerenciáveis, presentes em cada área de concessão, muitas vezes relacionados a questões sócio-econômicas, e por outro lado impedir que sejam repassadas as tarifas fatores relacionadas à ineficiência das distribuidoras no combate das perdas não técnicas, cuja responsabilidade é exclusiva delas.

10. Cabe à ANEEL o estabelecimento desses limites, visando subsidiar as revisões tarifárias periódicas e reajustes tarifários de concessionárias de distribuição de energia elétrica, com foco na modicidade tarifária e na redução de desperdícios, os quais impactam de forma relevante toda a cadeia produtiva da indústria de energia elétrica. 11. O processo regulatório, em especial o processo tarifário orientado por incentivos, está em constante evolução, de forma a refletir a busca das melhores práticas gerenciais que possam beneficiar a sociedade. A utilização de mecanismos regulatórios em constante aperfeiçoamento e adequados incentivos aos prestadores de serviço de serviço proporcionam benefícios contínuos aos consumidores. Portanto, é dentro deste contexto de evolução regulatória que se inserem as alterações ocorridas no tratamento das perdas regulatórias do primeiro e do segundo ciclo de revisões tarifária, e que resultou na atual metodologia para o terceiro ciclo. 12. Historicamente as perdas elétricas sempre fizeram parte do cálculo tarifário. Inicialmente, nos primeiros anos após a mudança do regime de regulação para o serviço pelo preço, dado que as distribuidoras nunca haviam passado por revisão tarifária, as perdas elétricas consideradas correspondiam às perdas reais praticadas pelas concessionárias. Apesar de nem sempre explicitadas, tais perdas estavam embutidas nos custos de compra de energia da Parcela A. 13. Somente a partir do primeiro ciclo de revisões tarifárias é que a Aneel dispôs do instrumento legal necessário para avaliar os níveis de perdas praticados pelas empresas e atuar no sentido de limitar o seu repasse às tarifas. Desde então, este processo vem se aprimorando gradativamente a cada ciclo de revisão tarifária. A Aneel aprofundou o estudo do tema e definiu metodologias específicas com o objetivo de



melhor mensurar os níveis de perdas técnicas e não técnicas das distribuidoras, entender suas causas e o mais importante: estabelecer qual o nível aceitável de perda para cada concessionária que leve em consideração ao mesmo tempo uma gestão eficiente e as especificidades de cada concessão.

14. Diversas foram as premissas adotadas nos ciclos anteriores e mantidas no terceiro ciclo de revisões, como serão observadas adiante. O tratamento regulatório das perdas não técnicas adotado no primeiro ciclo teve como premissas a regulação por incentivos, que consistiu na fixação prévia de um nível máximo de perdas não técnicas para cada um dos anos do ciclo tarifário. As análises eram feitas a cada revisão tarifária das concessionárias e discutidas em Audiências Públicas específicas. Os critérios utilizados para a definição do referencial regulatório eram detalhados nas notas técnicas e compunham o processo de revisão tarifária. 15. Em relação ao critério utilizado na definição do referencial de perdas, este foi baseado na média histórica da própria concessionária, o que assegurou uma cobertura tarifária para o primeiro ciclo limitada aos patamares de perdas observados historicamente pela própria concessionária. Dessa forma, mesmo para aquelas concessionárias que praticaram perdas reais ao longo do ciclo acima do referencial previamente definido, o referencial de perdas foi mantido nos processos tarifários, resultado em uma redução na remuneração da concessionária. 16. Por sua vez, para aquelas concessionárias que praticaram perdas reais abaixo do referencial, observou-se um aumento de remuneração ao longo do ciclo. Para este último caso, os ganhos de eficiência passaram a ser efetivamente repassados aos consumidores no ciclo seguinte, ao não se permitir que o ponto de partidas das perdas regulatórias do segundo ciclo fosse superior ao menor percentual de perdas atingido pela empresas no seu histórico recente. 17. Nesse sentido, a metodologia empregada pela ANEEL no primeiro ciclo reconheceu níveis mínimos aceitáveis de perdas não técnicas, ao limitar as perdas aos patamares observados historicamente. Ao considerar a média histórica o modelo considerou fatores não gerenciáveis presentes na área de concessão de cada empresa, relacionados a questões sócio-econômicas. Adicionalmente, o estabelecimento prévio de um limite de perdas assegurou um incentivo para que as empresas buscassem as melhores práticas no gerenciamento de perdas, onde dentro do contexto do regime de price cap, naqueles casos em que a empresa consegue reduzir o seu patamar de perdas, os ganhos de eficiência são repassados aos consumidores no ciclo seguinte, proporcionando um benefício contínuo aos consumidores. 18. No que se refere ao segundo ciclo, houve uma continuidade da metodologia anterior, utilizada no primeiro ciclo. Sendo mantidas as premissas apresentadas acima, porém, com importantes melhorias que se fizeram necessárias no momento da redefinição da trajetória. A principal delas é a possibilidade de comparação entre distribuidoras operando em regiões distintas. Os ganhos de eficiência passaram a ser repassados aos consumidores no momento de redefinição do referencial de perdas, observando-se, além do nível real das perdas não técnicas da própria empresa (histórico de perdas recente), o nível de perdas reais praticados por empresas comparáveis, porém, consideradas mais eficientes. 19. Por meio da Resolução Normativa ANEEL n.º 234, de 31 de outubro de 2006, a Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL estabeleceu os conceitos gerais, as metodologias aplicáveis e os procedimentos iniciais para realização do segundo ciclo de Revisão Tarifária Periódica das concessionárias de serviço público de distribuição de energia elétrica, explicitando perspectivas de aprimoramentos, obtidas a



partir de contribuições apresentadas na Audiência Pública n.º 08/2006 e que se encontram reportados na Nota Técnica n.º 262/SRE/SFF/SRC/SFE/ANEEL, de 19 de outubro de 2006, com destaque, entre outros, para o seu Anexo VIII – Perdas de Energia, correlacionado com o disposto na Nota Técnica nº 026/2006 – SRD/SRC/SRE/ANEEL, referencial para o tema na citada Audiência Pública. 20. Visando implementar as diretrizes gerais estabelecidas por intermédio da Resolução Normativa ANEEL n.º 234/2006, foi colocada em Audiência Pública a Nota Técnica n.º 348/2007- SRE/ANEEL, de 12 de dezembro de 2007, que trata da Metodologia de tratamento regulatório para perdas não técnicas de energia elétrica para o segundo ciclo de revisão tarifária periódica das concessionárias de distribuição de energia elétrica. Posteriormente, foi disponibilizada também no endereço eletrônico da Agência, no período de 26 de setembro de 2008 a 13 de outubro de 2008 a Nota Técnica n.º 290/2008-SRE/ANEEL, de 25/09/2008, consolidando as análises das contribuições recebidas na Audiência Pública. Por fim a Nota Técnica no342/2008–SRE/ANEEL apresentou os resultados finais da metodologia. 21. Resumidamente, no tratamento regulatório das perdas no segundo ciclo ocorreu uma combinação de uma regulação por incentivo que se utiliza de observações da própria empresa com uma regulação por incentivo que se utiliza de observações de outras empresas. Ou seja, define-se o nível regulatório de perdas não técnicas observando-se, em especial, os níveis praticados por empresas comparáveis, bem como os níveis históricos praticados pela própria empresa. Isto é, optou-se no segundo ciclo pelo método de benchmarking como uma opção para o referencial de perdas.

22. Baseada no princípio de yardstick competition, ou regulação por comparação, amplamente utilizado na regulação de monopólios naturais, a metodologia consiste na avaliação dos resultados de desempenho de uma empresa, em comparação com a de outras do mesmo setor. Trata-se de uma metodologia na qual se definem os níveis máximos admitidos de cada unidade operacional, tendo como base o desempenho das empresas que se destacam nesses processos. Assim, aquelas concessionárias que obtiverem os melhores resultados, os benchmarks, serão beneficiadas com o reconhecimento integral de suas perdas, todas as demais são penalizadas com perdas regulatórias menores que as suas reais. Dessa forma, cria-se um ambiente de “competição virtual” na busca por melhores índices entre as distribuidoras.

23. Em uma perspectiva de longo prazo, esse mecanismo regulatório produz uma redução gradativa dos níveis de perda do setor, na medida em que induz as empresas a buscarem sempre a melhoria de sua gestão, para igualar e até mesmo superar a sua empresa benchmark. As empresas que não o fizerem registrarão reduções crescentes de sua receita, em função do seu distanciamento relativo às melhores praticas do setor. 24. De forma a identificar as empresas de fato comparáveis foi necessário levar em consideração fatores próprios de cada área de concessão que influenciam na diferenciação do nível de perdas não técnicas. Identificados tais fatores é possível comparar o nível de eficiência controlando para essas diferenças. Dessa forma, foram observados fatores que influenciam de forma direta e indireta as perdas não técnicas e seus níveis em todas as áreas de concessão e também fatores específicos de cada distribuidora. O conjunto desses fatores define o que se convencionou chamar de “complexidade de combate às perdas não técnicas”. Quanto maior a complexidade, maior a dificuldade de se combater as perdas não técnicas. 25. Para possibilitar a comparação, foi construído um “índice de complexidade” que levou em consideração diversos fatores que influenciam no combate às perdas não técnicas, em especial as



características sócio-econômicas de cada área de concessão. A Nota Técnica nº. 342/2008-SRE/ANEEL detalha a metodologia utilizada. 26. O resultado da comparação, quando controlada para as características sócio-econômicas, é que a eficiência no combate as perdas passa a ser o principal fator de explicação para as perdas praticadas, e a empresa que pratica a menor perda é considerada a mais eficiente no combate às perdas, empresa benchmark. Uma vez identificado, o conjunto de empresas consideradas mais eficientes no combate às perdas constituiu, no segundo ciclo, um referencial de perdas adicional para as empresas consideradas menos eficientes. 27. As propriedades desejáveis do método da regulação por comparação são conhecidas e foram consideradas na definição do tratamento regulatório para o terceiro ciclo: i) tendência de estreitamento entre os patamares observados de perdas, controlada para as condições sócio-econômicas de cada área de concessão; ii) potencial de redução das perdas é estabelecido a partir de patamares reais de perdas e, conseqüentemente, factíveis de serem alcançados; iii) correta sinalização quanto à busca permanente de melhores práticas na gestão das perdas, pois mesmo para as empresas consideradas eficientes há a incerteza quanto ao surgimento de uma nova empresa mais eficiente; iv) diminuição da assimetria de informação. III. INTRODUÇÃO 28. Um conceito importante que norteia o tratamento regulatório do terceiro ciclo que e que mantém várias das premissas adotadas nos ciclos anteriores é que as concessionárias possuem uma forte capacidade de gestão sobre as perdas de energia, em especial as perdas não técnicas. 29. Aqui será denominado de perdas na distribuição, como será discutido mais adiante, o somatório de perdas técnicas e não técnicas. As perdas técnicas são associadas à energia dissipada no transporte da energia pelas redes de distribuição e as perdas não técnicas associadas a furtos de energia, erros de medição, unidades consumidoras sem medição, etc. 30. No primeiro tipo de perda, ainda que associado à gestão da concessionária quanto à correta manutenção e operação da rede e planejamento da configuração do sistema de distribuição, parte das perdas técnicas são inevitáveis, pois decorrem das leis da Física e da configuração de suprimento e carga de cada distribuidora. Dessa forma, assim como é feito para as perdas não técnicas, há a necessidade de se definir um tratamento regulatório específico para perdas técnicas, o que de fato ocorreu nos ciclos anteriores. No tratamento dado no segundo ciclo, o referencial passou a ser calculado de forma padronizada seguindo a mesma metodologia para todas as concessionárias. Tal metodologia foi calculada respeitando-se a característica elétrica do sistema de distribuição e a configuração de suprimento e carga de cada distribuidora, supondo condições adequadas de operação e manutenção da rede. 31. Ao supor condições adequadas de operação e manutenção no cálculo das perdas técnicas regulatórias, a metodologia proveu o devido incentivo para que a concessionária adotassem as melhores práticas na gestão operacional da sua rede, pois aquelas distribuidoras com uma gestão ineficiente da rede passam a não ter suas perdas técnicas reconhecidas integralmente.



32. De forma similar, é razoável supor que as concessionárias também possuem uma forte capacidade de gestão sobre as perdas não técnicas, de modo que o tratamento regulatório deve prover o devido incentivo para que a concessionária adote as melhores práticas na gestão comercial. São diversas as praticas que podem ser adotadas pelas concessionárias no combate e na manutenção das perdas não técnicas, com diferentes resultados práticos a depender da área de concessão a que são aplicadas e da própria gestão da concessionária, a saber: i) simples instalação de equipamentos de medição; ii) estruturação de equipes de combate às perdas, com o acompanhamento posterior das inspeções e regularizações realizadas.; iii) adoção de software de inteligência dedicados ao combate às perdas não técnicas; iv) implantação de medição eletrônica; e vi) substituição de rede convencional por rede antifurto (blindada, multiplexada; rede DAT, etc). 33. Na prática quando se analisa o histórico das ações de combate às perdas das 63 distribuidoras de energia elétrica observa-se uma grande heterogeneidade das ações. Tal heterogeneidade evidencia, por um lado, as particularidades de cada área de concessão, que requer muitas vezes ações específicas e, por outro lado, o que parece ser o maior determinante da heterogeneidade: as concessionárias se encontram em diferentes estágios de avanço no combate às perdas não técnicas. De um lado há concessionárias ainda em fase de implantação de medidores e com patamares crescentes de perdas não técnicas reais, sem nenhuma aparente deterioração das condições sócio-econômicas que justifique essa tendência. Por outro lado há concessionárias bem sucedidas no combate às perdas não técnicas, que empregam técnicas inteligentes de identificação dos fraudadores ao invés de aplicar uma varredura extensiva. 34. Outro fato que reforça o entendimento de que as concessionárias possuem uma forte capacidade de gestão das perdas não técnicas é a atual diferença nos patamares dessas perdas. Mesmo operando dentro de uma mesma região, com condições sócio-econômicas semelhantes, os patamares de perdas são diferenciados, o que evidencia a eficiência na gestão como a principal, senão única, explicação para as diferenças observadas. 35. Por sua vez, outro conceito importante que fundamenta a atual metodologia é o fato de as áreas de concessão possuírem características diferenciadas, com dificuldades distintas na gestão das perdas não técnicas. As perdas não técnicas que têm origem em irregularidades de consumidores fraudadores estão diretamente relacionadas às questões sócio-econômicas específicas de área de concessão, que vão se traduzir em uma propensão maior ou menor de reversão dos atuais patamares de perdas não técnicas. Dependendo da área de concessão, a parcela das perdas não técnicas que a distribuidora não tem poder de combater é bastante diferente, haja vista a ausência do Estado e a existência de fatores socioeconômicos graves, que fogem ao controle da empresa, como falta de segurança pública (poder de polícia, para apoiar as distribuidoras), informalidade, desorganização social, falta de infraestrutura, etc. 36. O resultado de tal diferenciação é que o potencial de redução e a velocidade com que as irregularidades serão corrigidas serão certamente diferentes. Desse modo, a correta comparação das perdas entre as empresas envolve a identificação das principais razões que diferenciam as áreas de concessão, pois uma parte das perdas não técnicas, a distribuidora não tem poder para combater, dado a precariedade socioeconômica de algumas regiões.



37. A discussão da necessidade de se regular as perdas não técnicas também se faz necessária, haja vista que é indiscutível que o combate às perdas, por si só, traz benefícios econômicos para a distribuidora ao regularizar uma energia que anteriormente não proporcionava receita. 38. Ocorre que em qualquer atividade produtiva, uma parte dos custos decorrentes de perdas é repassada ao preço final dos produtos, o que tem influência direta na competitividade da empresa. No entanto, o serviço de distribuição não se insere em um mercado competitivo. Em um cenário concorrencial1, aquela empresa cuja parcela de produção perdida for muito superior às demais certamente incorrerá inicialmente em preços mais altos e/ou menores margens de lucro e, conseqüentemente, perda de competitividade. Assim, pela própria dinâmica de mercado, as empresas, operando em livre concorrência, são pressionadas na direção da melhoria da sua gestão e do aumento da eficiência. 39. No serviço de distribuição de energia elétrica também existem perdas no processo produtivo, associadas a práticas irregulares de consumidores, como os furtos e fraudes. Mas há, nesse caso, uma diferença fundamental: trata-se de um monopólio natural regulado, em que o preço praticado pela distribuidora não é definido por ela, mas pelo órgão regulador. A necessidade de regulação em um mercado monopolista se dá na medida em que se a empresa não buscar o seu nível eficiente de custos não incorrerá em perda de competitividade, com conseqüentes impactos na margem de lucro. Os incentivos surgem justamente para indicar o correto sinal regulatório, a busca pela melhoria da sua eficiência. 40. Em outras palavras, uma regulação que não é capaz de incentivar a busca das melhores práticas na gestão das perdas não técnicas, na medida em que a empresa observa que a manutenção de patamares elevados de perdas pode ser reconhecida integralmente na tarifa, a mesma pode não buscar um nível eficiente de perdas, daí a importância do correto sinal regulatório. 41. Assim, cabe à ANEEL, como órgão regulador, definir a perdas de energia que poderão ser repassadas às tarifas, sendo suportadas, em conseqüência, pelos consumidores regulares, dentro da perspectiva de uma gestão eficiente por parte da concessionária. Posto isto, o correto sinal regulatório que se pretende com o tratamento regulatório do terceiro ciclo se baseia em dois mecanismos: uma regulação por incentivos (Price-Cap); e por comparação (Yardstick Competition). III.1 – REGULAÇÃO POR INCENTIVOS 42. O regime de price-cap ou preço teto adotado para o setor de distribuição de energia elétrica se caracteriza como sendo um tipo de regulação por incentivos. O regime de price cap é considerado uma regulação por incentivos porque as regras de fixação de preço estimulam as concessionárias a reduzir seus custos e se tornarem mais eficientes. Esta importante propriedade, que o diferencia de outros regimes, como a “Regulação pela Taxa de Retorno” (Cost Plus), está amplamente consolidada no arcabouço regulatório brasileiro e, inclusive, esteve presente nos tratamentos regulatórios das perdas nos ciclos anteriores. 1 Pressupondo o mercado de concorrência imperfeita, em que a firma tem algum grau de liberdade para definir seu próprio preço.



43. No regime de price-cap, diferentemente de uma regulação pela taxa de retorno, a regulação é pautada pelo estabelecimento de preços máximos a serem praticadas pelas firmas. O estabelecimento desse preço máximo se dá durante um período de tempo predeterminado, tipicamente de quatro a cinco anos, e normalmente incorpora alguma medida de ganho de produtividade na regra de preço, de forma a estimular uma produtividade próxima a que seria obtido em um mercado competitivo. 44. No caso particular da regulação do setor elétrico de distribuição, a fixação do preço máximo se dá em cima de custos que são considerados gerenciáveis pelas empresas reguladas durante um período, e reavaliá-los posteriormente a fim de se capturar os ganhos obtidos pelas empresas advindas dessa fixação, repassando-os ao consumidor. No tratamento regulatório das perdas não técnicas a fixação do limite de perdas não técnicas (em parte gerenciável) se dá mediante a fixação de um valor único para todo o período tarifário ou definição de uma trajetória para cada ano do período tarifário. No que se refere ao repasse dos ganhos de produtividade, os ganhos obtidos são repassados aos consumidores ao não se permitir no ciclo seguinte que o ponto de partida das perdas seja superior ao menor percentual de perdas atingido no passado. 45. Seguindo o regime de price cap, o tratamento regulatório das perdas não técnicas também incorpora medidas de ganho de produtividade na regra de repasse das perdas, de forma a estimular uma produtividade próxima a que seria obtida em um mercado competitivo. Mediante o estabelecimento de um limite de perdas baseado na observação das perdas da própria empresa ou de outras empresas mais eficientes, o resultado é que parte das perdas está sujeita a não ser repassada às tarifas. Mesmo resultado que seria obtido em um mercado competitivo, sem que isso significasse em uma perda de competitividade e conseqüente diminuição da rentabilidade. 46. A Teoria Econômica faz uma distinção entre os conceitos de eficiência e bem-estar que são importantes para o entendimento de como a fixação de um preço máximo durante um período estimula as concessionárias a se tornarem mais eficientes. O conceito de eficiência está mais associado à criação do excedente econômico, que corresponde a uma medida dos ganhos agregados dos consumidores e produtores com a compra e venda de um determinado produto. O conceito de bem-estar está mais relacionado à alocação desse excedente econômico entre consumidores e produtor. 47. A propriedade que caracteriza a regulação por incentivo está na existência de mecanismos que resultem em um verdadeiro aumento no excedente econômico (conceito de eficiência), e não apenas a transferência do excedente econômico do produtor para o consumidor (conceito de bem estar), por exemplo; onde num lado do mercado a situação melhora e no outro piora, mas o excedente econômico total não varia. 48. No que tange somente a eficiência, pode-se argumentar que existe uma perda total de excedente econômico em mercados monopolistas. É quase consenso que os mercados eficientes são os ditos mercados competitivos e que um monopólio é ineficiente em termos de criação do excedente econômico (chamando de ônus do monopólio). O motivo é que o preço no monopólio é em geral mais alto e a produção menor se a empresa se comportar de modo monopolista em vez de competitivo. Ainda que sem fazer um juízo de valor sobre o bem-estar dos consumidores e produtores, a ineficiência do mercado monopolista na criação de excedente econômico (desperdício de recursos) por si só justifica a necessidade de uma regulação para eliminar essa ineficiência.



49. O setor de distribuição de energia elétrica se caracteriza como sendo um monopólio natural com elevada economia de escala (custos fixos elevados e custos marginais baixos), o que inviabiliza a existência de mais de uma empresa com lucros positivos competindo no mesmo mercado. Logo, por esse segmento ser ineficiente na criação do excedente econômico, é necessário criar mecanismos que estimulem as empresas se tornarem mais eficientes, de forma a obter um resultado próximo que seria obtido em um mercado competitivo. 50. O mecanismo de incentivo existente no regime de regulação price-cap para o caso específico das perdas está na simples fixação do nível de perdas ou da sua trajetória durante um período específico. A figura abaixo ilustra o mecanismo.

Trajetória A

Trajetória B

Trajetória C

Trajetória Eficiente

Ciclo Tarifário

Perdas

Nível inicial de Perdas

Figura 1: Incentivo na Regulação de Perdas

51. A Trajetória eficiente de redução das perdas da Figura 1 corresponde à trajetória alcançada em um mercado competitivo. Dessa forma, supondo um mercado competitivo, qualquer trajetória diferente da trajetória eficiente (A, B ou C) resultaria em uma perda de competitividade ao ser obrigada a incorporar na tarifa um patamar de perdas acima da média das empresas concorrentes (trajetórias A e B) ou ao ser obrigada a incorporar na tarifa um esforço excessivo de redução das perdas que não traz um benefício líquido (trajetória C, que não é eficiente). Na ausência de um mercado competitivo, caso do setor de distribuição de energia, o incentivo no regime de price cap que induz a empresa a buscar a trajetória eficiente está na simples fixação de uma trajetória por um período predeterminado. Justamente porque, em qualquer que seja a trajetória definida pelo regulador, é sempre vantajoso para a empresa se aproximar da trajetória eficiente da Figura 1, pois os benefícios da sua implementação são maiores que o aumento associado de custos. 52. Qualquer das trajetórias acima apresenta o mesmo incentivo, pois é sempre vantajoso se aproximar de uma trajetória eficiente na qual o seu alcance traz benefícios líquidos, independentemente do patamar de perdas reconhecido pelo regulador para o ciclo. Mesmo para as distribuidoras com as perdas



reais acima da regulatória, existe a possibilidade da empresa obter um benefício econômico ao se aproximar da trajetória eficiente e em parte compensar a parcela das perdas que não é reconhecida nas tarifas. 53. Para tanto, o estabelecimento de um patamar de perdas pelo regulador para um período de tempo predeterminado, tipicamente de quatro a cinco anos, é necessário, pois é a garantia que o esforço de redução das perdas será recompensado, constituindo só assim a trajetória eficiente uma opção na decisão empresarial da empresa regulada. 54. A única diferença entre as trajetória A,B e C é a questão do repasse dos ganhos de eficiência, isto é, a transferência do aumento do excedente econômico, que está relacionado ao conceito discutido anteriormente de bem-estar. Neste caso, este repasse pode se dá de duas formas. Tipicamente no regime de price-cap, os ganhos de produtividade obtidos pelas empresas advindos da definição da trajetória pelo regulador são repassados aos consumidores ao final do ciclo. Outra forma também presente no regime de price-cap é na definição da trajetória de redução levar em consideração uma medida de potencialidade de redução das perdas, de modo a compartilhar já durante o ciclo tarifário os ganhos de eficiência. 55. Na trajetória A, por exemplo, as empresas são as únicas beneficiárias durante o ciclo tarifário dos ganhos de eficiência caso pratiquem a trajetória eficiente. Na trajetória B, há um compartilhamento de ganhos entre consumidor e empresa. Na trajetória eficiente, a empresa repassa todo ganho de eficiência ao consumidor. No entanto, como discutido anteriormente, qualquer das trajetórias acima apresenta o mesmo incentivo. 56. Portanto, um importante papel da regulação é buscar identificar as trajetórias eficientes que repassem aos consumidores os ganhos de eficiência dentro do limite do que é possível, levando em conta para isso todas condições de contorno que o problema apresenta. A seção VI aborda o tema com mais profundidade e apresenta uma proposta de mecanismo para aplicação de trajetórias de redução no contexto das perdas não técnicas. 57. Abaixo segue uma discussão a respeito dos tipos de regulação que poderiam nortear a identificação do potencial de ganho de eficiência durante o ciclo, bem como prós e contras na utilização de uma ou outra abordagem. III.2 – REGULAÇÃO POR COMPARAÇÃO 58. Um aspecto muito discutido na literatura sobre regulação, até mesmo antes da implementação do regime price-cap, é o que trata da redefinição do parâmetro gerenciável para o ciclo tarifário, isto é, a potencialidade de redução. Existem duas principais abordagens que concorrem nessa definição: (1) a de incentivo individual e (2) a de yardstick competition.

59. De acordo com esquemas de regulação propostos na primeira abordagem, de incentivo individual, o regulador deve observar o nível real da empresa e fixar o novo custo baseado neste valor. Apesar de não ferir o princípio da regulação por incentivos, ou seja, de ser um método aceito e perfeitamente possível de ser aplicado, de acordo com Shleifer (1985) há duas desvantagens principais nesta abordagem: (i) há perdas de bem-estar durante o ciclo tarifário e (ii) na medida em que a empresa observa que o próprio valor dos seus custos pode influenciar seus preços ou receita, a mesma pode não buscar seu nível eficiente de custos.



60. No caso particular das perdas, a possibilidade de perdas de bem-estar durante o ciclo tarifário é exemplificada na Trajetória A da Figura anterior. Nesse caso, as empresas são as únicas beneficiárias durante o ciclo tarifário dos ganhos de eficiência caso pratiquem a trajetória eficiente. Por sua vez, na medida em que a empresa observa que a manutenção de patamares elevados de perdas pode ser reconhecida integralmente na tarifa, a mesma pode não buscar um nível eficiente de perdas conforme alertado por Shleifer (1985). 61. Baseado nas desvantagens apontadas para a regulação de incentivo individual, Shleifer (1985) elabora uma segunda abordagem, denominando-a de Yardstick Competition. Chong (2004) define como aquela em que o regulador se utiliza de observações de outras empresas para definir o valor de custos eficientes para cada empresa. Após uma ampla avaliação das abordagens existentes, o autor entende que métodos de Yardstick Competition possuem melhores propriedades de incentivo em diversas situações. 62. Num contexto com N empresas com características similares, o modelo implica definir os custos das empresas de acordo com a função:

63. (1) 64. (2)

i. onde: ii. Cj = Custo Operacional da Empresa j; iii. Ri = Despesa da empresa i associado à redução dos custos.

65. Ou seja, o custo operacional seria definido a partir da média de custos das demais empresas com características parecidas. Da mesma forma, seriam reconhecidas as despesas envolvidas na redução a partir das despesas médias das demais. O autor demonstra que, a partir desta regra, o valor de custos operacionais que as empresas buscariam seria o nível eficiente. O mesmo ressalta ainda que, em verdade, esta regra não seria a única compatível com o modelo. A regra do menor valor entre as demais empresas, por exemplo, alcançaria o mesmo objetivo, dentre outras regras.

66. Shleifer (1985) discute ainda o modelo numa situação de firmas atuando sob condições diferenciadas. De acordo com o mesmo, se as variáveis que diferenciam as firmas puderem ser observadas, as diferenças podem ser “controladas” através de modelos de regressão.

67. Apesar de o modelo ter sido sugerido a princípio para a aplicação na definição de custos operacionais, sua idéia pode ser aplicada em outros contextos. De fato isso foi feito para a metodologia de perdas no segundo ciclo, que, na definição do limite de perdas, combinou a observação das perdas da própria empresa com a de outras empresas mais eficiente. A proposta da ANEEL para o terceiro ciclo é manutenção da aplicação do modelo de yardstick competition, conforme será detalhado adiante. IV. CONTEXTUALIZAÇÃO

;)(1

1

;1

1

ij

ij

CjRN

Ri

CjN

Ci



IV.1 – DEFINIÇÕES 68. Inicialmente cabe explicitar alguns conceitos adotados nesta Nota Técnica. Em relação às perdas de energia elétrica, denominam-se Perdas na Distribuição o somatório de Perdas Técnicas e Não Técnicas:

a) Perdas técnicas: constituem a quantidade de energia elétrica, expressa em megawatt-hora

por ano (MWh/ano), dissipada entre os suprimentos de energia da distribuidora e os pontos de entrega nas instalações das unidades consumidoras ou distribuidoras supridas. Essa perda é decorrente das leis da Física relativas aos processos de transporte, transformação de tensão e das perdas inerentes aos equipamentos de medição; e

b) Perdas não técnicas: apuradas pela diferença entre as perdas totais e as perdas técnicas, considerando, portanto, todas as demais perdas associadas à distribuição de energia elétrica, tais como furtos de energia, erros de medição, erros no processo de faturamento, unidades consumidoras sem equipamento de medição, etc. Esse tipo de perda está diretamente associado à gestão comercial da distribuidora.

69. Cabe destacar que, em termos de utilização de energia, a caracterização típica de “perda” se aplica mais apropriadamente à perda técnica, sendo a perda não técnica associada a um mix de perda de energia - por exemplo, consumo perdulário não medido e a parcela de perdas técnicas ocasionadas pela existência de perdas não técnicas – e de perda de receita, com parte desta sendo “recomposta” pelos consumidores regulares que arcam com o rateio dessas perdas de energia, em todo caso em prejuízo da modicidade tarifária

70. As Perdas na Distribuição podem ser obtidas pela diferença entre Energia Injetada na rede da distribuidora e a Energia Fornecida por meio dessa rede (considerados o mercado cativo, suprimento a outras concessionárias ou permissionárias via rede de distribuição) somando-se a esta a energia transportada aos consumidores livres, conforme as seguintes equações, com seus componentes expressos em MWh):

71. A Energia Injetada é o referencial usualmente adotado para o cálculo dos valores percentuais das Perdas de Energia na Distribuição, conforme segue:

72. Analogamente:

Perdas de Energia na Distribuição (%) = Perdas de Energia na Distribuição (MWh) / (Energia Injetada (MWh)) x 100%

Energia Injetada – Energia Fornecida – Consumo livre = Perdas de Energia na Distribuição Perdas de Energia na Distribuição= Perdas Técnicas + Perdas Não Técnicas



73. Complementarmente, para fins de comparação, pode ser verificada a evolução de perdas não técnicas em termos percentuais em relação ao mercado de baixa tensão da distribuidora, visto que é neste nível de tensão que se encontra a grande maioria das irregularidades que produzem perdas não técnicas. Em todo caso, deve ser explicitado o respectivo referencial do índice apresentado em “%” e o respectivo valor em MWh, a fim de se evitar eventuais confusões na comparação de índices com bases de referência diferentes.

74. Cabe observar que as Perdas na Rede Básica devem ser consideradas especificamente no balanço energético, não integrando as perdas de energia na distribuição.

IV.2 – DIFERENCIAÇÃO SÓCIO-ECONÔMICA DAS ÁREAS DE CONCESSÃO 75. Os estados brasileiros são bastante diferenciados em relação aos seus perfis sócio-econômicos devido às dimensões do país, fatores históricos associados ao modelo de colonização, políticas de governo e outros fatores. Abaixo seguem exemplos de algumas dimensões que diferenciam as áreas de concessão de distribuição de energia elétrica no Brasil. 76. Um importante fator de diferenciação social é o nível de violência. Quanto a este aspecto, observa-se bastante variabilidade entre as áreas de concessão. A forma mais usual de se mensurar essa característica é por meio de indicadores de violência, definidos pelo número de ocorrências por habitante. O mais comumente utilizado em estudos sobre criminalidade é o número de óbitos por agressão, disponibilizado no Sistema Nacional de Mortalidade (SIM/DATASUS). Como os dados são municipais, é possível calcular o número de óbitos por agressão por área de concessão. Na Figura 2 estão apresentadas as concessionárias com maiores níveis de violência, e na Figura 3 as com menores níveis.

Perdas Técnicas (%) = Perdas Técnicas (MWh) / (Energia Injetada (MWh) x 100% Perdas Não Técnicas (%) = Perdas não técnicas (MWh) / (Energia Injetada (MWh) x 100% Perdas de Energia na Distribuição (%) = Perdas Técnicas (%) + Perdas Não Técnicas (%)



Número de Óbitos por Agressão - 2008

-10203040506070

CEAL

ESCELSA

CELPE

CELPA

AMPLACELB CEB

COPEL

COELBA

CEMAT

ELFSM

CEEE

ENERGIPECENF

Figura 2: Concessionárias com Maiores Níveis de Violência - 2008 Fonte: SIM/DATASUS -20082

Número de Óbitos por Agressão por mil habitantes - 2008

-2468

1012

CFLCL

NOVA PALMA

CPFL PAULIS

TA

EDEVPEEB

CLFM

EFLJC

DEMEI

DMEPCCSPE

EFLUL

HIDROPAN

CPEE

Figura 3: Concessionárias com Menores Níveis de Violência - 2008

Fonte: SIM/DATASUS - 2008 77. Os dados apresentados se referem ao número de óbitos por agressão por cem mil habitantes na área de concessão das distribuidoras no ano de 2008. Como podemos notar, não há um padrão regionalizado para este indicador. A área de concessão com maior nível de violência no período foi a CEAL, seguida por ESCELSA, CELPE e CELPA. Entre as maiores é possível encontrar concessionárias do Sudeste, Nordeste, Norte e Centro Oeste. Nota-se também a menor incidência de criminalidade em áreas de concessão menores em termos de unidades consumidoras, e em áreas de concessão da região Sul do país.

78. Outro aspecto social que se diferencia bastante entre as áreas de concessão é a desigualdade de renda, aqui representada pela a variável percentual de pessoas responsáveis pelos domicílios com renda de até 3 salários mínimos. O que a valores de 2008 seria o chefe do domicílio com renda de até R$ 2 http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?sim/cnv/extbr.def



1.245,00 (salário mínimo de R$ 415,00). Essa faixa de renda caracteriza parte relevante de domicílios, que depois de atendido o consumo dos artigos de primeira necessidade, como alimentos, estariam adequando o orçamento familiar a aquisição de bens duráveis, em especial eletroeletrônicos e eletrodomésticos. São itens que no seu conjunto incrementam a demanda por energia elétrica e por sua vez o dispêndio com a fatura de energia, comprometendo ainda mais as despesas familiares. 79. Em um estudo realizado por Yaccoub3 (2010), a autora constata que clientes de lojas de varejo de utilidades domésticas eram mais fiéis ao pagamento do carnê da loja do que a própria fatura de energia. Possivelmente este fenômeno estaria pressionando o índice de perdas comerciais, pois em uma situação de risco de corte no fornecimento por falta de pagamento, outros meios estariam sendo utilizados para manter o usufruto da energia elétrica. . 80. Nas Figuras a seguir são apresentadas as áreas de concessão com maiores e menores níveis para a variável supracitada para o ano de 2008, respectivamente4. No que diz respeito a esse aspecto é possível notar um padrão bastante regionalizado. As áreas de concessão com maiores concentrações de pessoas responsáveis por domicílio com renda até 3 salários mínimos são as do Nordeste e Norte, e as com menores concentrações são as de São Paulo e Sul.

Percentual de pessoas responsáveis pelos domicílios com renda de até 3 salários mínimos - 2008

0%

20%

40%

60%

80%

100%

SULGIPE

CEAM

CEMARCEA

CEPISA

COELCECEAL

FORCEL

CELPE

COELBA

CELPA

ENERGIPE

CERON

SAELPA

Figura 2: Concessionárias com maiores níveis de desigualdade - 2008

Fonte: PNAD/IBGE 2001-2008 e CENSO/IBGE - 2000

3 YACCOUB, Hilaine de Melo - Uma análise sobre consumo e furto de energia elétrica (dos “novos consumidores”) em um bairro popular de São Gonçalo – RJ, / Hilaine de Melo Yaccoub. – 2010. 4 Todos os dados apresentados a seguir foram extraídos da PNAD/IBGE (Pesquisa Nacional por Amostra em Domicílio) e CENSO/IBGE 2000. Os dados foram agregados por área de concessão a partir dos dados do CENSO 2000, que é municipal. Os dados relativos ao período 2001 – 2008 foram estimados de acordo com a evolução do respectivo indicador correspondente ao Estado onde se encontra a área de concessão. Maiores detalhes a respeito da forma como construído o indicador serão expostos mais á frente.



Percentual de pessoas responsáveis pelos domicílios com renda de até 3 salários mínimos - 2008

0%20%

40%

60%

80%

BANDEIRANTE

CEEECELESC

CJE

LIGHT

EFLULCPFL PAULISTA

NOVA PALMAELETROPAULO

EFLJC

CPFL PIRATIN

INGA

DMEPCBOA V

ISTA

CEB

Figura 3: Concessionárias com Menores Níveis de Desigualdade - 2008

Fonte: PNAD/IBGE 2001-2008 e CENSO/IBGE - 2000 81. De forma complementar ao impacto da dimensão renda no consumo de bens duráveis domésticos, tem-se a concessão de crédito, que se concretiza por meio da expansão da capacidade de aquisição desses bens via crediário oferecido aos consumidores como um fator adicional que induz ao aumento do endividamento e um potencial estímulo ao furto de energia. Procurou-se uma variável que refletisse a inadimplência das dívidas contraídas, como uma maneira de estimar a própria inadimplência no pagamento da conta de luz. Como na hierarquia de prioridades de pagamento, a quitação do carnê vem primeiro que a conta de energia, de acordo com Yaccoub (2010), a inadimplência da primeira já explicitaria a da segunda. Em última instância o desvio de energia seria o fenômeno observável com maior freqüência em áreas que concentram problemas dessa natureza, pois uma vez ocorrido o corte no fornecimento a energia elétrica estaria sendo adquirida por outros “meios”. A seção V aprofunda a discussão desse fator no contexto das perdas não técnicas. 82. Uma dimensão social bastante mencionada quando se discute a problemática de perdas comerciais se refere ao que alguns denominam “Percentual de Pessoas que Vivem em Domicílios Subnormais” ou “regiões subnormais”. É comum algumas concessionárias indicarem como uma razão para existência de maiores níveis de perdas comerciais um grande número de pessoas que vivem em domicílios denominados “subnormais”. Os maiores níveis de perdas nestas áreas existem, segundo algumas concessionárias, devido principalmente ao difícil acesso das equipes de fiscalização e à baixa infraestrutura existente. 83. Tal variável foi utilizada na metodologia adotada no segundo ciclo de revisões como proxy de informalidade, no entanto, houve contribuição à época indicando que os dados subestimavam a população de “favela” (informalidade, denominação da ANEEL) devido a problemas relacionados ao conceito adotado pelo IBGE e a qualidade da informação que dependia da colaboração entre o IBGE e as Prefeitura, ou outros órgãos públicos, responsáveis pela atualização cartográfica. De forma a minimizar o suposto problema de estimativa da população residente em regiões subnormais, o Ministério das Cidades5 realizou estudo aprimorando tal estimativa e criou a categoria “setor precário”. O estudo procurou identificar a existência de 5 Assentamentos precários no Brasil urbano (2007)



população classificada como moradora de setores comuns (ou “não-especiais”, na nomeclatura mais geral do IBGE), mas que apresentava características socioeconômicas, demográficas e habitacionais semelhantes às de populações e domicílios em setores subnormais, classificando-as como setores precários. Por se tratar de caracterização complementar ao do IBGE, optou-se por agregar as duas classificações, setor subnormal e setor precário, e definir a variável precariedade como representante do “Percentual de Pessoas que vivem em Domicílios Subnormais ou Precários”.

84. Segue abaixo aquelas concessionárias com maiores níveis para esta variável em 2008.

Figura 4: Concessionárias com Maiores Níveis de Regiões Subnormais – 2000

Fonte: CENSO/IBGE - 2000 85. Por fim, uma última variável que diferencia significativamente as áreas de concessão que é interessante ser mencionada é a cobertura de serviços públicos. Um exemplo é a cobertura de abastecimento de água. As áreas de concessão que apresentam maiores e menores níveis de cobertura de abastecimento de água são apresentadas nas Figuras 5 e 6 abaixo. Os valores se referem ao percentual de domicílios na área de concessão sem cobertura de abastecimento de água em 2008. Como podemos notar, aqui há também um padrão regionalizado, com as áreas de concessão do Norte e Nordeste apresentando índices menores de cobertura, enquanto São Paulo e Sul apresentam maiores níveis de cobertura. Isto pode ser verificado também na figura 7 abaixo, que apresenta a distribuição regional desta variável no Brasil.



Áreas de Concessão com Maiores Pecentuais de Domicílios com Cobertura de Abastecimento de Água - 2008

94%

96%

98%

100%

DMEPC

MUXFELD

TCENF

CLFM

CFLCL

EFLJCCPEE

EFLUL

COOPERALIANÇA

CNEE

CPFL P

AULISTA

ELETROPAULO

Figura 5: Concessionárias com Maiores Níveis de Cobertura de Abastecimento de Água - 2008


Áreas de Concessão com Maiores Pecentuais de Domicílios com Cobertura de Abastecimento de Água - 2008

20%

40%

60%

80%

CELPE

CELTINS

COELCECEAL

CEA

CERON

CEPISA

SULGIPECEAM

JARI

CEMAR

CELPA

ELETROACRECER.

Figura 6: Concessionárias com Menores Níveis de Cobertura de Abastecimento de Água - 2008




Figura 7: Distribuição Regional da Cobertura de Abastecimento de Água no Brasil

Fonte: Atlas do Desenvolvimento Humano - CENSO/IBGE 2000 V. – DETALHAMENTO DO ESTUDO

V.1 – Descrição Geral 86. Conforme já evidenciado no estudo desenvolvido no segundo ciclo de revisões, há grande diferenciação entre as áreas de concessão no que diz respeito uma maior ou menor propensão à existência de perdas não técnicas. É possível que as empresas não sejam diretamente comparáveis quanto à gestão eficiente das perdas comerciais, logo, perdas não técnicas. Logo, para a correta aplicação do modelo de Yardstick Competition na regulação de perdas não técnicas é preciso identificar os fatores que diferenciam as áreas de concessão nesse quesito. Portanto, o ponto central desta metodologia é identificar quais são os fatores mais relevantes do ponto de vista de perdas não técnicas e quais devem ser levados em conta na diferenciação das áreas de concessão e qual a melhor forma de representá-los. 87. Estudos desenvolvidos sobre os determinantes das perdas não técnicas indicam que o seu surgimento está relacionado a fatores comportamentais explicados, em grande parte, por características sócio-econômicas da concessão que refletem o grau de desarranjo social no qual o consumidor está inserido.

88. No segundo ciclo de revisões a SRE elaborou um estudo detalhado a respeito do tema. A solução encontrada foi a elaborarão de um índice, denominado índice de “complexidade social” ou simplesmente “complexidade”, cujo objetivo é diferenciar as áreas de concessão quanto a determinadas características sócio-econômicas e retratar o nível de dificuldade enfrentado por cada concessionária no combate às perdas não técnicas.



89. Para o terceiro ciclo de revisões o que se buscou foi atualizar e aprimorar o estudo desenvolvido no ciclo passado. Mantendo a mesma estrutura geral, de regulação por comparação como diferenciação para fatores exógenos, buscou-se testar modelos econométricos alternativos e variáveis adicionais que pudessem delinear melhor a complexidade sócio-econômica das concessões. Na seção seguinte estão detalhadas as variáveis e modelos testados, bem como os aprimoramentos propostos.

V.2 – Modelo Estimado 90. O índice criado pela ANEEL para comparar as empresas de distribuição em relação ao nível de perdas não técnicas foi baseado em Análise de Regressão Linear. A utilização de regressão ocorre pela necessidade de se “testar” estatisticamente quais variáveis devem ser incluídas na análise. 91. Há diversos métodos em Análise de Regressão possíveis de serem utilizados. Na metodologia do segundo ciclo foi utilizado o método de Dados em Painel com Efeitos Aleatórios, com correção para correlação serial devido à forte correlação existente entre as perdas não técnicas de um ano para o outro. Especificamente, foi utilizado o método de Baltagi e Wu (1999)6, disponível no software estatístico STATA.

92. No atual estudo manteve-se o método de dados em painel com efeitos aleatórios por diversas razões: pela estrutura em painel em que se apresentam os dados, pela óbvia pela vantagem de se ganhar um maior número de observações na análise temporal, e mais importante, pelo fato de esses modelos controlarem para a heterogeneidade presente nos indivíduos, que no caso específico de perdas é interpretado como fatores de gestão das concessionárias não observáveis nas variáveis sócio-econômicas testadas. Detalhes do método no Anexo I dessa Nota. 93. A questão da correlação serial constatada no estudo anterior também foi observada no estudo atual. Como forma de controlar para isso foram testados modelos com o método de Baltagi e Wu e alternativamente modelos estimados por matriz de variância robusta de White7. O que se observou, entretanto, é que o uso desses modelos alternativos causa um efeito apenas marginal sobre as estimativas de complexidade. É importante ter em mente que o objetivo final do estudo é o de ranquear as áreas de concessão para posterior comparação das perdas. Isso se dá através da definição de um benchmark de perdas e com isso o estabelecimento de uma meta a ser atingida a partir desse benchmark.

94. Em última análise, a meta de perdas é o resultado final da aplicação da metodologia e, para que essa se altere é preciso que haja significativa mudança do ranking a ponto de mudarem os benchmarks entre as empresas. Nesse sentindo, o que se observou a partir das simulações realizadas é que a simples alternância dos modelos tradicionais para esses modelos alternativos, mantendo-se as mesmas variáveis, tem pouca ou nenhuma relevância no resultado final das metas de perdas, razão pela qual se optou, por simplicidade, por utilizar o método de regressão tradicional. Maior detalhamento será dado na seção de resultados. 6 Para maiores referências vide Anexo II da Nota Técnica nº 342/2008-SRE/ANEEL 7 White H. (1980) Asymptotic Theory for Econometricians, Ch. 6, Academic Press, Orlando (FL). White H. (1984) A heteroskedasticity-consistent covariance matrix and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica 48, 817–838.



95. Para se realizar o estudo de regressão, é necessário partir de uma equação a ser estimada, que será descrita logo abaixo. 96. A hipótese básica do modelo estimado é a possibilidade de subdivisão das Perdas Não Técnicas PNT i de acordo com a equação abaixo:

IGiXiCiPNTi (4) onde

Xi =Características sócio-econômicas da área de concessão; IGi= Parcela das perdas não técnicas da empresa “ i ” devido à ineficiência gerencial; Ci = variáveis específicas da empresa i que influenciam no seu nível de perdas não técnicas não consideradas (e não observáveis) nos demais termos.

97. O termo Xi se refere às características sócio-econômicas da área de concessão. Em sua grande maioria, como mostraremos a frente, se refere a variáveis como violência, precariedade, etc. . O termo IGi se refere, principalmente, à parcela das perdas não técnicas devido à ineficiência da empresa no combate ao furto de energia. O termo Ci representa um conjunto de variáveis específicas (que influenciam o nível de perdas não técnicas) de cada área de concessão que não estão sendo consideradas nos demais termos da equação. 98. A questão mais importante, tratada nessa seção é estimar corretamente o termo Xi da equação (4) acima e por conseqüência a medida da contribuição de fatores exógenos na formação das perdas da concessionária.

V.3 – Dados Utilizados 99. Foram utilizados neste estudo um painel, compreendendo o período 2003-2008, onde foram analisadas diversas variáveis. Os dados foram extraídos das seguintes bases:

CENSO/IBGE 2000; Pesquisa Nacional por Amostra em Domicílios (PNAD/IBGE) 2001-2006; Sistema nacional de Mortalidade (SIM/DATASUS) 2001-2005; SAMP-AMP/ANEEL; Ofício 351/2009 – SRE/ANEEL; Ministério das Cidades Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS); Banco Central do Brasil.

100. Na metodologia do segundo ciclo de revisões o índice de complexidade era composto essencialmente por quatro dimensões:

a) a dimensão da violência, representado pela variável de óbitos por agressão do Ministério da Saúde;



b) a dimensão renda ou desigualdade, representada pelo número de pessoas situadas abaixo da linha da pobreza, apurado pelo IBGE;

c) a dimensão informalidade, representado pelo percentual de pessoas que vivem em domicílios subnormais, classificado pelo IBGE;

d) A dimensão infraestrutura, representada pelo percentual de domicílios da concessão com cobertura de serviços de água encanada.

101. Havia ainda uma variável de tendência cuja função era representar a tendência de crescimento das perdas no tempo e melhorar a estimativa dos demais parâmetros. Todavia, por ser igual para todas as concessionárias, essa variável não influenciou diretamente na formação do ranking das concessões. 102. Nesse estudo foram testadas novamente algumas das variáveis que se mostraram de certa forma relevantes no estudo passado e também foram testadas algumas outras que dentro do entendimento da área, poderiam apresentar relação lógica com o tema perdas não técnicas. 103. As variáveis analisadas estão descritas na tabela abaixo. É importante ressalvar que o fato de uma variável ter sido testada não implica, obrigatoriamente, a necessidade de sua inclusão no modelo.

Tabela 1: Resumo das Variáveis Analisadas

Dimensão Variável Fonte

Perdas de Energia

Perdas Não Técnicas - Distribuidoras

Ofício Circular -351/2009 SRE/ANEEL e SRD/ANEEL

Perdas Não Técnicas – ANEEL (Cálculo feito de acordo com as perdas técnicas estimadas pela SRD)

Violência Óbitos por Agressão SIM/DATASUS

Escolaridade Taxa de Analfabetismo PNAD/IBGE e

CENSO/IBGE Anos médios de estudo

Renda Renda média por habitante PNAD/IBGE e CENSO/IBGE

Desigualdade Percentual de pessoas abaixo da linha da pobreza

PNAD/IBGE e CENSO/IBGE Percentual de chefes de família que recebem até

três salários mínimos

Infraestrutura:

Percentual de Domicílios com água encanada

PNAD/IBGE e CENSO/IBGE

Percentual de Domicílios com cobertura de Esgoto Sanitário

Percentual de Domicílios sem coleta de lixo



Percentual de Domicílios sem banheiro Índice de cobertura da rede de água SNIS

Demográfica Número de consumidores SAMP-AMP/ANEEL

Empresas Recursos investidos no combate às perdas (R$mil) Ofício Circular

-351/2009 SRE/ANEEL

Informalidade

Percentual de Pessoas que Vivem em Domicílios Subnormais


Percentual de Pessoas que Vivem em Domicílios "precários" Min. Cidades

percentual de domicílios cuja classificação de posse do terreno foi enquadra como "outra condição"


Comprometimento da renda

inadimplência no setor de crédito do SFN BACEN inadimplência no setor elétrico Ofício Circular

-351/2009 SRE/ANEEL

inadimplência no setor de água SNIS

Outras Perdas no setor de Água

SNIS, ANEEL Dummies por porte da concessionária

104. Como representação do nível de perdas não técnicas foram testadas duas variáveis: o percentual de perdas não técnicas sobre mercado de baixa tensão informado pelas concessionárias por meio do Ofício Circular nº 351/2009-SRE/ANEEL; e alternativamente o percentual de perdas não técnicas estimado de acordo com o cálculo de perdas técnicas da SRD. 105. Essa segunda variável foi construída da seguinte maneira: do percentual de perdas totais (medido) informado pelas concessionárias retirou-se o percentual de perdas técnicas estimado pela Superintendência de Regulação dos Serviços de Distribuição - SRD e o percentual de perdas não técnicas apurado por diferença foi convertido para a base do mercado de baixa tensão. Para a variação das perdas técnicas ao longo do tempo aplicou-se a variação das perdas técnicas estimadas pelas empresas de forma proporcional. 106. Na maioria dos casos foi necessário adequar as variáveis para indicadores por concessão. Para as variáveis com abrangência municipal, essa agregação foi construída pela ponderação dos índices apurados nos municípios integrantes da área de concessão ponderado pela população dos mesmos. Para as variáveis com abrangência estadual considerou-se o mesmo indicador para todas as concessões do estado.

107. Para as variáveis apuradas no CENSO 2000, como as que fazem parte das dimensões Escolaridade, Renda, Desigualdade, Infraestrutura e Informalidade, os indicadores por concessão foram construídos da seguinte forma: (1) Primeiramente, utilizou-se os dados do CENSO 2000, que são municipais, para agregar por área de concessão as variáveis (quando os dados são percentuais, utiliza-se a média dos



municípios da área de concessão ponderada pela população); (2) para as variáveis que possuem um correspondente nas PNAD’s, os valores de 2000 foram atualizados conforme a variação do indicador do estado onde se situa a área de concessão, de forma predominante, para se estimar os valores do período 2001-2006; (3) Para as variáveis que não possuem um equivalente nas PNAD’s, foram repetidos os valores de 2000 para todos os anos.

108. Especificamente para a variável “percentual de pessoas vivendo em domicílios precários” que só abrange municípios com mais de 150 mil habitantes em 20078 adotou-se por hipótese que naqueles municípios não pesquisados a variável era zero. Corrobora para tal hipótese o fato de a classificação de subnormais, que abrange todos os municípios brasileiros, ser muito baixa ou zero para municípios menores de 150 mil habitantes, o que evidencia um baixo índice de precariedade nesses municípios.

109. As variáveis cuja fonte é a própria ANEEL ou as que se referem ao OC 351 já estão agregadas por área de concessão.

V.4 – Resultados 110. Foram realizadas diversas simulações a fim de se avaliar quais variáveis deveriam compor o índice. Como toda análise de regressão, foi necessário definir uma variável dependente (endógena ou explicada) e variáveis explicativas (exógenas). 111. No estudo do segundo ciclo muito se discutiu a respeito de qual variável dependente deveria se utilizar. Como não havia uma padronização para a estimativa da parcela de perdas técnicas por parte das distribuidoras, cogitou-se a utilização das perdas globais (técnica + não técnica) como variável dependente. De um lado a principal vantagem de se utilizar as perdas globais é o fato de se usar uma variável medida, não sujeita a erros de estimação. As distribuidoras se encontram em diferentes estágios de avanço no combate às suas perdas não técnicas e a forma de medi-las também difere bastante. Algumas ainda se utilizam de algoritmos bastante simplificados e mais sujeito a erros e não há garantia de que todos o cálculos tenham o mesmo grau de confiabilidade. Por outro lado, o uso das perdas globais introduz um erro adicional ao modelo haja vista que parte das perdas globais correspondem a perdas técnicas relacionadas com características de rede da concessionária e que poderia, em tese, viesar a estimativas dos parâmetros da regressão. Nesse caso o uso das perdas não técnicas diretamente seria mais aconselhável. É preciso ter claro que em ambos os casos é possível a introdução de ruído nos parâmetros da regressão devido a erros na variável dependente. Optou-se à época em se utilizar as perdas não técnicas informadas pelas empresas como variável dependente9. 112. No estudo atual houve um avanço com relação a essa questão. Ao longo do segundo ciclo de revisões a SRD procedeu ao cálculo das perdas não técnicas das concessionárias seguindo os critérios definidos nos Procedimentos de Distribuição, de forma que somente agora está disponível a estimativa de perdas não técnicas de todas as distribuidoras de forma mais confiável e seguindo um padrão de cálculo padronizado.

8 “Em seu conjunto, os 561 municípios da parte quantitativa do estudo englobavam em 2000 cerca de 98% dos setores censitários classificados como subnormais pelo IBGE”, Assentamentos precários no Brasil urbano (2007, p .10). 9 As simulações realizadas indicaram que os coeficientes deste último modelo não sofrem grandes distorções devido a possíveis erros de cálculos de perdas por parte das empresas.



113. Assim, foram testadas duas possibilidades para variável dependente. As perdas não técnicas sobre mercado de baixa tensão, estimadas de acordo com os critérios das empresas, e estimadas de acordo com os critérios da SRD.

114. Quanto às variáveis explicativas procurou-se testar diversas combinações entre variáveis descritas anteriormente. Nessa análise buscou-se maximizar a capacidade de explicação do modelo, porém evitando o excesso de correlação entre as variáveis escolhidas.

115. A partir do modelo definido no segundo ciclo foram testadas diversas especificações alternativas retirando ou introduzindo variáveis adicionais. De forma geral, os critérios utilizados para seleção das variáveis seguiu os padrões tradicionais utilizados em estudos econométricos:(1) A relação com a variável dependente deveria estar coerente com as hipóteses que embasaram a sua introdução no modelo, ou seja, uma variável selecionada para representar desarranjo social, por exemplo, não será selecionada se a sua relação com as perdas não técnicas se mostrar negativa, e (2) a variável deveria ser mostrar estatisticamente significantes, com “p_valor” inferior a 10%. 116. Outro aspecto observado, porém, com menor ênfase, foi o coeficiente de correlação (R2). A importância do R2 nesse contexto é minimizada devido a diversas razões: (a) existência de variáveis não-observadas (como a ineficiência das empresas) faz com que este parâmetro seja naturalmente baixo; (b) uma possível correlação entre as variáveis explicativas e as não observadas poderia elevar os valores de R2 sem necessariamente “melhorar” a especificação e (c) problemas tradicionais desse parâmetro enquanto boa medida de ajuste, como o fato do mesmo variar positivamente quando da introdução de uma variável qualquer e não existir, estatisticamente, níveis críticos que possam ser avaliados como adequados. Apesar desses pontos, pode servir como uma ferramenta auxiliar tanto na escolha do modelo final como enquanto critério de introdução de uma variável.

117. Além das combinações das variáveis também foram testados modelos alternativos como e sem tratamento para auto-correlação dos resíduos, com o método de Baltagi e Wu e modelos estimados por matriz de variância robusta de White.

118. De forma geral, os resultados se mostram muito semelhantes. Apesar de variações nos pesos dos coeficientes estimados, quando se compõe esses pesos para a formação do coeficiente de complexidade e do ranking o que se observa são poucas variações com mudanças pontuais na posição de algumas concessionárias, mas uma mesma “estrutura” na distribuição das empresas no ranking. Concessionárias localizadas nas regiões Norte e Nordeste no topo do ranking, com exceção do Rio de Janeiro, um grupo intermediário constituído de concessionárias das regiões Sudeste e Centro-Oeste e um terceiro grupo de concessionárias localizadas na região Sul e no interior do São Paulo no final do ranking.

119. Tal resultado é positivo na medida em que demonstra a robustez do mecanismo utilizado pela Aneel na regulação das perdas e contribui para a estabilidade regulatória. Ao se utilizar de uma metodologia de benchmark para a definição das perdas se evita que alterações pontuais no modelo de estimação tenham impacto elevado nas metas de perda como um todo. Isto porque, em uma eventual mudança na classificação das empresas é possível que os benchmarks permaneçam os mesmos.

120. A tabela a seguir apresenta a matriz de correlação entre os rankings construídos com vinte e três modelos alternativos simulados a partir de combinações das variáveis apresentadas anteriormente.



Pode-se observar que todos eles apresentaram uma elevada estrutura de correlação, superior a oitenta por cento, no mínimo.

Tabela 2: Correlação entre os rankings de complexidade 2º.CICLO M10 M11 M12 M13 M11a M14 M15 M16 M17 M18 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M19 M20 M21 M22

2º.CICLO 100%M10 92% 100%M11 94% 97% 100%M12 83% 96% 89% 100%M13 88% 96% 92% 98% 100%M11a 95% 94% 98% 85% 89% 100%M14 94% 97% 100% 89% 92% 98% 100%M15 94% 97% 100% 89% 92% 98% 100% 100%M16 89% 97% 94% 93% 93% 91% 94% 94% 100%M17 90% 95% 95% 91% 92% 93% 95% 95% 99% 100%M18 90% 95% 95% 91% 92% 93% 95% 95% 99% 100% 100%M1 83% 95% 90% 98% 96% 86% 90% 90% 94% 91% 91% 100%M2 83% 96% 90% 98% 96% 86% 90% 90% 94% 92% 92% 100% 100%M3 83% 95% 89% 98% 96% 85% 89% 89% 94% 91% 91% 100% 100% 100%M4 83% 96% 90% 98% 96% 86% 90% 90% 94% 92% 92% 100% 100% 100% 100%M5 83% 96% 89% 100% 98% 85% 89% 89% 94% 91% 91% 98% 98% 98% 98% 100%M6 87% 95% 92% 97% 98% 90% 92% 92% 93% 93% 93% 98% 98% 98% 98% 97% 100%M7 88% 96% 93% 97% 98% 91% 93% 93% 94% 93% 93% 98% 98% 98% 98% 97% 100% 100%M8 87% 95% 91% 98% 100% 89% 91% 91% 93% 92% 92% 96% 96% 96% 96% 98% 98% 98% 100%M9 92% 97% 99% 88% 91% 97% 99% 99% 94% 95% 95% 91% 92% 91% 91% 88% 93% 94% 90% 100%M19 96% 95% 98% 86% 88% 95% 98% 98% 92% 93% 93% 86% 87% 86% 87% 86% 88% 89% 87% 97% 100%M20 88% 93% 90% 94% 96% 88% 90% 90% 91% 91% 91% 95% 95% 95% 95% 94% 97% 97% 96% 91% 88% 100%M21 89% 98% 94% 98% 99% 90% 94% 94% 95% 94% 94% 97% 97% 97% 97% 98% 98% 98% 99% 94% 92% 96% 100%M22 87% 94% 91% 89% 87% 86% 91% 91% 98% 96% 96% 90% 90% 90% 91% 89% 88% 88% 87% 91% 93% 87% 91% 100%

121. Após uma análise extensiva sobre a especificação do modelo, cujos critérios principais foram apontados acima, chegou-se à conclusão que a mais adequada é a apresentada na Tabela 2 abaixo.

Tabela 3: Resultados do Modelo de Regressão

Conceitos Variáveis Representativas Coeficiente Estimado

T Estatístico P_valor

Constante 0,154 1,71 8,86% Violência Óbitos por agressão 0,197 3,91 <1%

Desigualdade Percentual de chefes de família que recebem até 3 salários mínimos 0,202 3,26 <1%

Precariedade Percentual de dominícilios subnormais + precários(MC) 1,240 3,22 <1%

Infraestrutura Cobertura de abastecimento de água -0,304 -3,87 <1% Comprometimento da

renda Inadimplência no setor de crédito 0,935 2,68 <1% Estatísticas do Modelo

Wald chi2 = 70,95 F-statistic: 14,08 R2: within = 0,053 R2: between = 0,546 R2: overall = 0,537

Sigma_u = 0,12825635 Sigma_e = 0, 0322803 Rho_fov = 0, 94042789



122. Em relação ao modelo utilizado no segundo ciclo, o que se observa agora é um maior equilíbrio entre os pesos das variáveis na formação do índice de complexidade. Houve aumento do peso para os coeficientes de desigualdade e violência e redução do peso da precariedade10. 123. A seguir uma breve discussão sobre a relevância das variáveis selecionadas e as razões que embasaram a escolha do modelo final. 124. Como variável dependente se utilizou o percentual de perdas não técnicas sobre mercado de baixa tensão, calculado com referência nos percentuais de perdas técnicas definidos pela SRD. Diante das possibilidades essa foi a opção que minimizava a chance de inclusão de ruído no modelo por erro na variável dependente.

125. Foi mantida a variável “Óbitos por Agressão”, que visa mensurar o nível de violência na área de concessão, pois é uma variável de extrema importância no modelo. Nos trabalhos sobre o tema há razoável consenso de sua importância neste tipo de estudo. Ações irregulares, como práticas de crime em geral, estão fortemente relacionadas à impunidade, que é reflexo, dentre outras coisas, do insuficiente controle do Estado. Altos níveis de violência fornecem então uma boa proxy para a existência de maior impunidade, o que pode gerar maior número de furtos de energia, logo, de perdas comerciais. 126. Foi mantida também a dimensão de desigualdade, porém a variável utilizada para representá-la, “percentual de pessoas vivendo abaixo da linha da pobreza” foi substituída pela variável “Percentual de chefes de família que recebem até três salários mínimos”. A principal razão para essa mudança foi a grande melhoria no teste estatístico. Além disso, o peso dessa nova variável no modelo também é bem maior, o que indica a sua grande relevância para o estudo. Talvez a forma de mensurar essa dimensão através da linha da pobreza não seja a mais adequada. A proposta com essa dimensão é indicar as áreas de concessão que apresentam uma proporção grande de indivíduos que possuem um nível de rendimento tal que a conta de luz reflete um peso muito grande no orçamento familiar, contudo, a linha da pobreza é por definição uma medida de extrema pobreza e representa uma parcela da população que por vezes nem tem acesso ao consumo de energia elétrica. Assim, variável que se refere a três salários mínimos representa melhor a dimensão que queremos identificar nesse estudo. 127. Outra variável cujo efeito sobre perdas comerciais é quase consensual é “Cobertura de Abastecimento de Água”, que tem como mérito mensurar a presença do Estado enquanto provedor de serviços públicos. É comum na literatura sobre criminalidade teorias que associam a ausência do estado como uma possível fonte de desrespeito a regras criadas pelo próprio Estado. Além disso, a existência de uma baixa cobertura de abastecimento de água é indicativa da ausência de infra-estrutura, o que pode implicar maiores custos relacionados ao deslocamento de equipes de combate ás perdas para fins de fiscalização de consumidores. Para representar essa dimensão foi mantida a variável “Percentual de Domicílios com água encanada”. Todas as demais variáveis testadas com relação a essa dimensão se mostraram estatisticamente insignificantes ou inconsistentes. 128. A mesma justificativa serve para precariedade, expressa pela proporção de pessoas vivendo em regiões subnormais ou precárias. Uma das principais características desses locais é justamente a ausência do Estado enquanto provedor de serviços públicos,em especial, o de segurança pública. 10 No segundo ciclo a denominação da variável era informalidade



129. No segundo ciclo essa foi identificada como a dimensão de maior peso para o surgimento das perdas não técnicas, expressa pela variável “Percentual de Pessoas que Vivem em Domicílios Subnormais”, do IBGE. Contudo, muito se argumentou à época sobre a deficiência nos critérios de classificação dos domicílios e na formação da variável. Como ressalta IETS (2008) há “grande dificuldade de obter dados confiáveis de favelas. O censo demográfico do IBGE identifica os domicílios que estão em aglomerados subnormais, mas há indícios de que estes dados subestimam a população de favela. Os problemas estão relacionados ao conceito adotado pelo IBGE, criticado por especialista na área, e a qualidade da informação que depende da colaboração entre o IBGE e as Prefeituras ou outros órgãos públicos responsáveis pela atualização cartográfica.” Como em geral a população que vive neste tipo de domicílios são pobres, a utilização da variável desigualdade pode minimizar uma distorção causada pela referida deficiência. 130. Como forma de contornar essa dificuldade utilizou-se na representação dessa dimensão além da variável original, uma secundária, definida como “percentual de pessoas vivendo em domicílios precários”. Esta representa uma classificação adicional desenvolvida pelo Ministério das Cidades cujo objetivo principal é justamente o de melhor definir estas regiões. 131. Por último, estudos relacionados ao tema indicam que o surgimento do furto de energia e conseqüentemente das perdas não técnicas estaria associado a fatores conjunturais como expansão e facilidade do crédito e ao aumento do poder de compra da população. 132. Esse forte estímulo ao consumo de bens duráveis em grande parte associados a consumo de energia elétrica, como eletrodomésticos, refrigeradores, etc. representaria um fator adicional de incentivo ao furto em função do comprometimento da renda dos consumidores com o aumento das despesas com energia elétrica ou mesmo devido ao aumento das despesas em função das novas dívidas contraídas. 133. Segundo Yaccoub (2010) a tendência ao aumento do consumo em geral e de energia, em particular, seria um dos principais fatores de estímulo aos “gatos” de energia elétrica. Os consumidores recorreriam a esta prática irregular, na tentativa de compensar o aumento de suas despesas. 134. Ainda segundo a autora: “Para driblar essa situação, há três possibilidades entre as praticadas. A primeira é fazer um “gato” de energia elétrica, mantendo seu padrão de uso dos eletrodomésticos, usufruindo do conforto e bem-estar que proporcionam sem preocupação, pois a conta será sempre baixa (ou “justa”, segundo alguns). A segunda é simplesmente renegar o que comprou, deixando os produtos eletroeletrônicos guardados sem uso nos armários ou em prateleiras, servindo de enfeites (um novo uso), ou utilizá-los de forma controlada havendo limitações duras a serem respeitadas, pois há conseqüências inevitáveis (a conta de energia elétrica), criando um novo “modo de usar”. A terceira é utilizar os produtos, adquirir dívidas e ir negociando com a empresa parcelamentos, formas de pagamento, etc. Além da parcela da compra do produto haveria mais um custo agregado, o preço que se paga para o uso do bem adquirido.” 135. Ademais, pesa o fato de a atividade de distribuição energia elétrica ter uma natureza de serviço público, que muitas vezes se confunde com serviço gratuito. A relação comercial com a concessionária caracterizada pelo pagamento em contrapartida pelo serviço prestado e pela entrega de um produto, por vezes não fica clara ao consumidor. A energia elétrica não é entendida como um produto, mas sim como algo essencial que deveria ser provido do Estado gratuitamente. Roubar energia elétrica nem sempre é entendido com uma desonestidade passível de repreensão social. Diferente de quem furta uma mercadoria, na concepção tradicional, o indivíduo que rouba energia pratica uma irregularidade mais branda justificável por



diversas razões com, por exemplo, a necessidade de superar uma situação financeira complicada que está se passando. Tudo isso faz com que produtos como energia elétrica estejam mais propensos ao não pagamento e eventualmente ao furto. Na eventualidade uma restrição de capacidade de pagamento por parte do consumidor a conta de luz deixa de ser prioridade. 136. Para representar essa característica a Aneel utilizou a variável taxa de inadimplência das operações de crédito. Um indicador apurado pelo Banco Central do Brasil que expressa a taxa de inadimplência em operações de crédito em que há pelo menos uma prestação, integral ou parcial, com atraso superior a noventa dias referente a todas operações de empréstimo, financiamento, adiantamento e arrendamento mercantil, concedidas pelas instituições integrantes do Sistema Financeiro Nacional (SFN), inclusive aquelas operando ou vinculadas ao comércio varejista. Também foram testadas a taxa inadimplência no setor de água a no setor elétrico. A última também se mostrou significativa, mas está muito associada a gestão das concessionárias, o que pode ser um problema. Optou-se, portanto, em se utilizar uma variável que represente a inadimplência média do setor de crédito

137. Com isso procura-se medir direta ou indiretamente o nível comprometimento da renda dos consumidores e, mais ainda, identificar um perfil comportamental de difícil mensuração relacionado a propensão a se endividar acima das suas capacidade. Isto porque, o ponto central não é o consumo excessivo e sim consumir de forma desequilibrada a ponto de se tornar um potencial furtador de energia elétrica..

138. Outra variável que se mostrou estatisticamente significativa, mas que não foi incluída no modelo foi a de perdas no setor de água. Em linhas gerais uma possível justificativa para a introdução dessa variável seria a de expressar um fator comportamental não capturado pelas demais variáveis do modelo. Em tese, consumidores que se propõem a furtar água poderiam estar dispostos também a furtar energia elétrica. Assim, essa variável ajudaria a delinear aquelas regiões onde os consumidores teriam uma maior propensão a roubar energia elétrica. Entretanto, analisando melhor a variável se constatou que as perdas a que se refere contemplam não somente as perdas devido ao furto, mas todas as perdas da rede de distribuição de água, como perdas “técnicas” no transporte, perdas devido a vazamentos e inclusive as perdas devido a ineficiência das concessionárias de distribuição. A inclusão de todos esses componentes de perdas poderia prejudicar ou até anular o efeito desejado com o uso da variável. Assim, na dúvida, optou-se por não usá-la.

139. Também foram testados modelos com variáveis “dummy” para diferenciação por porte das concessionárias. A diferenciação se mostrou significante, porém apenas em alguns modelos. Quando incluída no modelo uma variável de infraestrutura (cobertura de água), a dummy de porte perdia significância estatística. Isto porque as concessionárias de pequeno porte em geral possuem elevados níveis de cobertura de serviços de infraestrutura, próximos de 100%, de forma que essa variável já faz a diferenciação entre empresas grandes e pequenas tornando a variável dummy desnecessária. 140. As demais variáveis citadas na Tabela 1 acima não foram incluídas no modelo, em grande parte , devido à baixa significância estatística ou a resultados incoerentes. 141. Uma variável que se mostrou sem significância foi de “montante de recursos despendidos pelas concessionárias com programas de combate às perdas”. O intuito da inserção da variável era incluir uma medida do esforço das concessionárias na redução de suas perdas de forma a diferenciar aquelas em que se empenham pouco das que se empenham muito. A falta de significância é um resultado contra intuitivo que pode ser explicado pela qualidade dessa variável. Muitas concessionárias informaram ter dificuldade em



segregar os valores históricos de despesas com combate às perdas do total. Além disso, não há uma definição clara do dos tipos de despesas que compõe a rubrica de combate as perdas. Cada concessionária informa os seus valores de acordo com seus próprios critérios de classificação, subjetivos e sujeito a erros. 142. Por fim, a variável de tendência foi removida do modelo em função de as perdas não técnicas não apresentarem mais uma tendência clara de crescimento como o observado no estudo passado. Ademais, cabe ressaltar que a função da tendência era apenas de melhorar a estimativa dos coeficientes das demais variáveis. A sua influência na formação do ranking era marginal. 143. Como mencionado anteriormente, após a estimação desses parâmetros é possível construir um índice que possibilita comparar as empresas. O índice para a empresa “A” é resultado da seguinte equação:

n

i iA

iX1

. (5) onde:

AiX = Valor da variável “i” para a empresa “A”;

i = Valor do coeficiente de regressão estimado para a variável “i”. 144. O resultado final está apresentado na Tabela 3 abaixo11, relativo ao ano de 2008. As variáveis que compõem este índice são: desigualdade, violência, cobertura de abastecimento de água, precariedade e inadimplência no setor de crédito. A ordem da tabela vai da área de concessão cujos indicadores sócio-econômicos se apresentaram mais adversos ao combate às perdas não técnicas para os menos adversos. Por exemplo, quanto maior a violência, maior o nível de desigualdade ou menor o nível de cobertura de abastecimento de água na área de concessão, uma posição mais elevada no ordenamento a empresa ocupará. Não irá se discutir nesta nota as razões que fazem com que as áreas de concessão possuam uma posição superior ou inferior no ordenamento, pois não é o foco do trabalho.

Tabela 3: Índice Estimado por Área de Concessão Empresa Posição Índice Desvio Padrão CELPA 1º 0.485 0.052

CEA 2º 0.456 0.063 AMAZONAS 3º 0.422 0.044

CEMAR 4º 0.363 0.036 CELPE 5º 0.334 0.029

COELCE 6º 0.326 0.034 LIGHT 7º 0.318 0.068 CEAL 8º 0.315 0.033

ELETROACRE 9º 0.291 0.044 11 É válido ressaltar que algumas empresas não enviaram os dados de perdas não técnicas solicitados no Ofício n.º 351/2009 SRE/ANEEL. Porém, a partir do levantamento dos valores das demais variáveis para estas empresas, foi possível calcular o índice para um conjunto de 60 distribuidoras de energia elétrica. As demais foram excluídas devido a ausência de dados.



COELBA 10º 0.283 0.025 AMPLA 11º 0.273 0.034

EBO 12º 0.270 0.036 CEPISA 13º 0.262 0.026

CER 14º 0.256 0.048 EPB 15º 0.248 0.021

SULGIPE 16º 0.240 0.036 CERON 17º 0.239 0.025

ESE 18º 0.218 0.021 ELETROPAULO 19º 0.205 0.048

CEEE 20º 0.189 0.030 CELTINS 21º 0.181 0.025 COSERN 22º 0.173 0.024

BANDEIRANTE 23º 0.170 0.029 CEMIG 24º 0.169 0.022

ESCELSA 25º 0.160 0.027 COPEL 26º 0.148 0.020 CEMAT 27º 0.141 0.021

BOA_VISTA_ENERGIA 28º 0.132 0.024 ELEKTRO 29º 0.129 0.020 AES-SUL 30º 0.128 0.019

CELG 31º 0.125 0.020 FORCEL 32º 0.124 0.026 CHESP 33º 0.122 0.025

ENF 34º 0.122 0.020 COCEL 35º 0.120 0.019

ENERSUL 36º 0.119 0.021 CFLO 37º 0.118 0.019

SANTA MARIA 38º 0.110 0.025 UHENPAL 39º 0.106 0.024

PIRATININGA 40º 0.095 0.025 CEB 41º 0.094 0.024

IENERGIA 42º 0.086 0.024 RGE 43º 0.083 0.020 EMG 44º 0.070 0.024



CAIUA 45º 0.069 0.023 SANTA CRUZ 46º 0.068 0.024

CPFL PAULISTA 47º 0.067 0.021 EVP 48º 0.066 0.025

ELETROCAR 49º 0.061 0.024 COOPERALIANÇA 50º 0.058 0.021

NACIONAL 51º 0.058 0.024 CSPE 52º 0.058 0.024

CELESC 53º 0.051 0.022 MOCOCA 54º 0.045 0.025

BRAGANTINA 55º 0.044 0.024 DEMEI 56º 0.042 0.024

CJE 57º 0.042 0.023 CPEE 58º 0.040 0.026

HIDROPAN 59º 0.030 0.025 MUXFELDT 60º 0.021 0.026

EFLUL 61º 0.010 0.025 DME-PC 62º 0.008 0.027

JOAO CESA 63º -0.002 0.027 145. De forma geral o ranking se manteve similar ao anterior, com algumas alterações pontuais. Comparativamente ao resultado do ranking desenvolvido no estudo do segundo ciclo o que se observa é uma tendência de perda de posição de empresas localizadas na região Sudeste, principalmente o estado de São Paulo, e subida das empresas localizadas nas regiões Norte e Nordeste. 146. Além da mudança dos pesos das variáveis mencionadas anteriormente, contribuiu para essas alterações a inclusão da classificação de domicílios em regiões precárias, do Ministério das Cidades, na construção da variável de precariedade, que aumentou esse índice para muitos estados das regiões Norte e Nordeste. 147. É necessária a ressalva de que este resultado pode não capturar todos os aspectos envolvidos no problema para algumas empresas, devido principalmente à complexidade do tema. Porém, entende-se que fornece uma boa aproximação da realidade atual das empresas, devido à robustez dos resultados encontrados, amplitude dos aspectos sócio-econômicos considerados e rigor metodológico no tratamento estatístico empregado. Do ponto de vista do modelo e do ranking houve poucas alterações em relação ao segundo ciclo, mas no nosso entender as alterações que ocorreram foram positivas no sentido de tornar a modelagem mais adequada à realidade das empresas. Buscou-se atender a algumas críticas do estudo passado, como no caso da classificação dos domicílios subnormais e ainda trazer uma nova dimensão para análise com a inclusão da variável de inadimplência no setor de crédito. Ademais, os resultados se



apresentaram bastante coerentes com os verificados pela distribuidoras em relação ao nível de perdas não técnicas.

VI – TRATAMENTO REGULATÓRIO

VI.1 – Análise de Potencial de Redução de Perdas Não-Técnicas 148. Em relação à definição da meta de referência, optou-se pela manutenção do método de benchmarking utilizado no tratamento regulatório do segundo ciclo. Uma vez definidas as posições das concessionárias dentro do ranking de complexidade sócio-econômico, pode-se concluir que empresas com perdas não-técnicas menores, porém em áreas de concessão identificadas como de maior ou igual complexidade sócio-econômica, são mais eficientes e, portanto, referências para as demais. 149. Pressupõe-se, dessa forma, para a aplicação da metodologia de benchmarking, que as empresas sejam diretamente comparáveis. Por serem as perdas não-técnicas um problema essencialmente sócio-econômico, a comparação envolve a identificação das principais condições sócio-econômicas que diferenciam as empresas. Segundo Shleifer (1995), conhecida a fonte de diferenciação (heterogeneidade, nos termos empregados pelo autor), é possível realizar comparações “controlando” para as diferenças. O resultado da comparação, quando controlada para as características sócio-econômicas, é que a eficiência no combate as perdas passa a ser o principal fator de explicação para as perdas praticadas, tornando-as comparáveis segundo a eficiência. 150. Partindo-se do pressuposto de que há apenas duas empresas, há que se considerar duas possibilidades de comparação:

Caso 1: A Área de concessão da empresa A possui uma posição no ordenamento acima em relação à empresa B: Neste caso, não é possível esperar da empresa A um nível de perdas não técnicas compatível com o da empresa B. Porém, é possível esperar da empresa B um nível de perdas não-técnicas menor ou igual ao da empresa A.

Caso 2: As Áreas de concessão entre as empresas A e B possuem posição no ordenamento similar: Neste caso, as empresas são diretamente comparáveis e deve-se esperar níveis de perdas não técnicas similares entre as mesmas, caso contrário a empresa que pratica menor perda é considerada mais eficiente no combate às perdas.

151. Para ambos os casos, o referencial de perdas é estabelecido a partir de empresas eficientes, o que significa que a sinalização regulatória para uma melhor gestão das perdas se dá comparando as empresas eficientes com as demais. O resultado esperado da sua aplicação é um estreitamento entre os patamares observados de perdas, consideradas as condições sócio-econômicas de cada área de concessão. 152. Na análise comparativa das perdas não técnicas, será utilizado como referencial o índice percentual calculado em proporção do mercado de baixa tensão da distribuidora, primeiramente por se tratar da parcela do mercado em que se localiza a grande maioria das irregularidades originárias de tais perdas, e também por constituir uma base mais estável do ponto de vista de variações anuais, livre da influência das migrações ou oscilações do mercado livre. Além disso, a forte presença de mercado livre pode, no caso de



algumas distribuidoras, contribuir para um baixo índice percentual de perdas em relação a outras com níveis de perdas semelhantes, distorcendo a análise comparativa proposta. 153. Uma das vantagens da aplicação do método de benchmarking na metodologia de perdas não-técnicas é que o potencial de redução das perdas é estabelecido a partir de patamares reais de perdas, no caso do próprio benchmarking, e, conseqüentemente, factíveis de serem alcançados, pois já foram alcançados por empresas comparáveis. Outra vantagem da aplicação do método é que o mesmo dá a correta sinalização quanto à busca de uma melhor gestão das perdas. Mesmo para as empresas consideradas eficientes, a incerteza quanto ao surgimento de um novo benchmarking, aliada à própria sinalização econômica do combate às perdas, garante a busca de perdas não-técnicas sempre menores. 154. No que se refere ao método de benchmarking são duas as preocupações principais, ambas consideradas para a metodologia de perdas. A primeira diz respeito a inferir imprecisamente, pelo modelo econométrico, que determinada empresa está em uma pior área de concessão, constituindo dessa forma um referencial de perdas inalcançável para as outras empresas. Não menos importante, a segunda possibilidade é deixar de comparar a concessionária que se quer determinar o potencial de redução, com concessionárias que o modelo identificou imprecisamente como de melhores áreas de concessão e que praticam perdas menores. Ambas as possibilidades derivam da incerteza conferida pelo modelo econométrico quanto às posições no ranking. 155. A possibilidade de cometer o primeiro tipo de erro é menor quanto maior a distância entre o benchmarking posicionado acima no ranking e a concessionária que se pretende definir o potencial de redução. Quanto maior a distância entre o benchmarking e a concessionária a ser analisada (posicionada abaixo no ranking), maior a segurança de se afirmar que o benchmarking está, de fato, em uma pior área de concessão. Isto é, a distância é demasiadamente grande para ser atribuída somente à variabilidade do ranking estimado. 156. Por sua vez, a possibilidade de se cometer o segundo tipo de erro, isto é, deixar de comparar uma concessionária com outra porque o modelo econométrico estimou que a segunda está em uma melhor área de concessão, é minimizada quando se compara com empresas posicionadas abaixo, porém, preferencialmente próximas. Neste caso, quanto menor a distância entre a concessionária a ser analisada (posicionada acima) e o potencial benchmarking (posicionado abaixo), maior a segurança de se afirmar que as empresas possuem áreas de concessão semelhantes e, portanto, passíveis de serem comparadas. 157. O seguinte exemplo ilustra o problema:

EMPRESA Índice Sócio-Econômico PERDAS A 0,28 5% B 0,26 8% C 0,24 7% D 0,20 2% E 0,17 10%

158. Seja o ranking composto pelas 5 empresas acima. Inicialmente, as empresas comparáveis seriam aquelas situadas acima no ranking. As empresas comparáveis com a empresa C, por exemplo, seriam A e B. Logo, sua meta seria aquela correspondente à empresa A, ou seja, uma redução de 7% para 5%.



Ocorre que, como em qualquer estimativa, há uma probabilidade da empresa C se situar, na verdade, acima no ranking. Ou seja, há uma probabilidade da empresa C possuir uma área de concessão mais “complexa” que a empresa A, o que não permitiria afirmar que o nível de 5% seria factível. A conseqüência prática é um referencial de perdas teoricamente inalcançável para a empresa C. 159. Porém, da mesma forma, há um probabilidade da empresa C estar em uma posição mais baixa no ranking, abaixo da empresa D, por exemplo. Desta forma, a empresa D seria comparável, e passaria ser o benchmarking de C. Ou seja, o percentual de redução de D na verdade seria de 7% para 2%. Nesta situação deixar-se-ia de comparar C com a concessionária D, mesmo existindo uma probabilidade de inversão de posição entre D e C. 160. O procedimento de comparação apenas com as empresas situadas acima, sem levar em conta as probabilidades de inversão, possui outro inconveniente. No caso da empresa A, como é a primeira no ranking não possuiria empresas comparáveis. Logo, qualquer valor de perda que possuir seria justificável. Corre-se o risco de se justificar, de forma incorreta, que o nível de perdas das empresas situadas acima é eficiente por comparação, mesmo que exista uma probabilidade de inversão de posição. 161. A solução encontrada para minimizar a incerteza na comparação entre as empresas quanto às posições do ranking foi combinar o resultado do modelo, no que se refere ao posicionamento no ranking de cada concessionária, com o desvio-padrão dos valores estimados. Isto é, levar-se em consideração, quando da definição da meta, a variabilidade amostral do valor estimado através de uma medida de precisão do estimador, no caso o desvio-padrão12 162. Dessa forma, a incerteza do resultado econométrico em relação ao posicionamento no ranking, necessário para a aplicação do método de benchmarking, é minimizado combinando o valor de referência, praticado pelo benchmarking, com a probabilidade do benchmarking estar em uma área de concessão mais complexa. A rigor, aplica-se o conceito de valor esperado na definição da meta, como segue:

)(*)](Pr1[)(*)(Pr)( iPerdasobbenchmarkPerdasobiEmpresaMetaE (6)

Onde:

.

,)(Prcomplexamenosconcessãodeáreaemestariempresadaadeprobabilida

igualéquecomplexamaisconcessãodeáreaemestarbenchmarkdoadeprobabilidob

163. Em vez de utilizar somente a informação relativa às posições no ranking, combina-se a perda praticada pelo benchmarking com o grau de incerteza de ela de fato ser um benchmark, de modo a aumentar a confiabilidade da meta. Independentemente de se posicionar acima ou abaixo da empresa, a qual se quer definir o potencial de redução, existe sempre uma probabilidade de o benchmarking estar na área de concessão mais complexa. A conseqüência prática é que quanto mais acima o benchmarking estiver da empresa, maior o seu peso na ponderação. Por outro lado, quanto mais abaixo estiver da empresa, menor o seu peso.

12 Para uma apresentação mais detalhada da forma de cálculo do desvio-padrão, ver Johnston, J.; Dinardo, J. Econometric Methods. Ney York: Mc Graw Hill, 1997.



164. Uma vez estimada a posição da concessionária, que é uma média amostral com distribuição de probabilidade conhecida, é possível calcular o nível de significância que o valor estimado tem de assumir um determinado valor de média populacional, no caso, propositalmente a posição do benchmarking considerada a sua variabilidade. Dessa forma, o potencial de redução pode ser combinado com a probabilidade do benchmarking estar em uma área de concessão mais complexa, )(Pr ob . O Anexo II faz uma discussão detalhada da análise de variância utilizada no cálculo da )(Pr ob . O Anexo IV apresenta as probabilidades resultantes do modelo de regressão da Tabela 3. 165. Suponha no exemplo anterior que exista uma probabilidade de 30% da empresa D se situar acima da empresa C. Na prática, isto significa dizer que há 30% de probabilidade da mesma estar em uma pior área de concessão, o que tornaria o valor de 2% alcançável pela empresa C. Para minimizar esta incerteza, basta ponderar os valores de perdas das empresas pela probabilidade de inversão, definindo a meta da seguinte forma:

)(*)](1[)()()( CPerdasprobDPerdasprobCEmpresaMetaE

No caso da empresa C,

%5,5%7*%70%2%30)( CempresaMetaE 166. A rigor, a combinação do valor de referência com o conceito de valor esperado garante que as incertezas de posição no ranking sejam minimizadas. Na prática, calcula-se o valor de referência para todos os benchmarking potenciais da concessionária, a qual se quer determinar o potencial de redução, e escolhe-se o menor valor. A tendência são benchmarkings posicionados muito acima ou, quando posicionados abaixo, muito próximos da empresa que se quer determinar o potencial de redução. Quanto maior a distância do benchmarking posicionado acima, maior será a certeza em se afirmar que ele representa uma referência viável e maior será o peso do benchmarking na ponderação, pois maior é

)(prob em (6). Da mesma forma, quanto menor a distancia do benchmarking posicionado abaixo, maior será o peso do benchmarking na ponderação, pois )(prob aumenta quanto menor à distância. Esse é um resultado esperado, pois quanto menor a distância maior a segurança de se afirmar que as empresas possuem áreas de concessão semelhantes e, portanto, passíveis de serem comparadas. 167. Nesta comparação, é importante dividir as empresas em dois grupos, pequenas e grandes. Um bom critério a ser utilizado pode ser o de mercado da concessionária. Em geral, pode-se dividir as empresas naquelas com mercado menor e maior que 500 GWh/ano. Empresas menores tendem a apresentar uma maior facilidade de combate às perdas não técnicas que empresas grandes. 168. Cabe ressaltar que o método desenvolvido pressupõe que sejam identificadas empresas potencialmente mais eficientes que a analisada. A idéia central da metodologia é identificar empresas que possam ser comparadas entre si de forma que a empresa que possua menor nível de perdas comerciais possa servir de referência para as demais. Ocorre que pode haver empresas que não apresentem qualquer empresa comparável ou que são associadas a uma probabilidade muito pequena de existir outra empresa mais eficiente. O resultado é uma meta de referência em (6) próxima do atual valor de perdas praticado pela empresa que se está analisando. Para esses casos o resultado encontrado não significa que as atuais perdas são necessariamente eficientes, apenas que não foi possível identificar com segurança um benchmarking potencial e, daí, dá-se preferência para a própria perda da empresa.



169. Esta limitação do método de benchmarking exige um tratamento diferenciado para as empresas que estão sob esta circunstância, quais sejam, aquelas que se situam na parte superior do ranking descrito na tabela 3 acima. Para estas empresas, é necessário que se faça algumas análises complementares de forma a evitar que se reconheça níveis de perdas comerciais regulatórios ineficientes, devido a uma limitação do modelo. 170. Um critério que poderá ser observado é a relação entre as perdas comerciais de empresas que se situam numa localização próxima do ranking com áreas de concessão próximas geograficamente, por exemplo. Não é razoável esperar que uma empresa com características socioeconômicas pouco mais complexas que outras localizadas numa mesma região geográfica possua perdas comerciais (em relação ao mercado de BT) duas vezes maiores, por exemplo. 171. Outro aspecto que deve ser levado em consideração na análise do potencial de redução de perdas não técnicas da concessionária é grau de esforço por ela dispendido para combater as perdas em seu passado recente. A presença de programas estruturados com planos de ações específicas é sinal do comprometimento da empresa no combate ás perdas e está diretamente relacionado a sua eficiência no tratamento do assunto.

172. Evidentemente que se trata de uma análise complexa envolvendo vários parâmetros de difícil mensuração. Existem diversas estratégias adotadas pelas concessionárias em seus programas de combate às perdas. Algumas priorizam o investimento em soluções na área de tecnologia com o desenvolvimento de equipamentos que inibam ou dificultem o surgimento de fraudes e ligações clandestinas, outras preferem investir em novas técnicas de gestão de recursos humanos, inteligência, ações de conscientização dos consumidores, eficiência energética, enfim, cada distribuidora adota as medidas que lhe parecem mais eficazes de acordo com as características da sua área de concessão. 173. Do ponto de vista do regulador seria muito difícil, se não impossível, em uma análise individual apontar quais as melhores ações deveriam ser realizadas. A definição por parte do regulador da melhor estratégia a ser seguida fatalmente resultaria em desempenhos inferiores aos que poderiam ser alcançados. Essa decisão é essencialmente gerencial que deve ser tomada pela concessionária, que conhece a fundo a concessão e detém as informações necessárias para identificar qual estratégia alcançará os melhores resultados. O que cabe ao regulador, portanto, é comparar o desempenho dos agentes e, dentro de uma perspectiva que leve em conta as heterogeneidades entre eles, incentivar a melhoria da eficiência. É isso que esta metodologia em essência se propõe a fazer. 174. Nesse sentido, a Aneel encaminhou Ofício Circular a todas as concessionárias de distribuição solicitando, dentre outras, informações relativas ao histórico de perdas não técnicas e a ações realizadas e recursos despendidos para objetivando a sua redução. 175. Apesar da diversidade de programas e ações, chamou atenção na análise dos dados obtidos a presença de consumidores sem medição e a sua forte relação com o percentual de perdas não técnicas. 176. O que se observou a partir da pesquisa realizada é que nas distribuidoras em que há presença acentuada de consumidores sem medição observa-se também elevados níveis de perdas não técnicas. Por outro lado, aquelas empresas que se destacam no combate às perdas, reconhecidas como benchmaking nos



seus índices baixos de perdas não técnicas, mesmo em regiões de elevada complexidade, a parcela de consumidores sem medidor é praticamente inexpressiva. A correlação observada entre as duas variáveis foi de 62%. 177. Um resultado intuitivo visto que o consumidor sem medição é faturado pelo mínimo ou por cálculos aproximados independente de seu consumo real, o que faz desse tipo de prática comercial um forte potencial para o surgimento de perdas não técnicas. 178. Como se pode observar a partir do gráfico a seguir a ausência de consumidores sem medição não assegura necessariamente níveis baixos de perdas não técnicas, evidentemente existem diversos outros fatores envolvidos conforme já relatado em seções anteriores. Por outro lado, de taxas elevadas de consumidores sem medição sempre acompanha também de níveis elevados de perdas não técnicas.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0%

Perdas nt na baixa tensão

consumidores sem medidor/total

Perdas x sem medidor

PntLinear (Pnt)

Figura 8: Percentual de perdas não técnicas vs percentual de consumidores sem medição

Fonte: Ofício Circular nº 351/2009 179. De fato, a instalação do parque de medição consiste de uma das primeiras e mais básicas ações de redução de perdas não técnicas. A persistência dessa prática, principalmente em concessionárias com problema acentuado de perdas não técnicas, representa uma forte evidência de ineficiência gerencial e/ou inércia da concessionária no tratamento do problema. 180. Muito além das questões gerencias e tarifárias, o combate e a redução de perdas constitui um compromisso contratual firmado pelas distribuidoras de energia em seu contrato de concessão. É incompreensível e inadmissível que a concessionária após dois ciclos tarifários ainda se encontre em estágios iniciais de combate às perdas não técnicas e onerando os seus consumidores em razão de uma postura leniente. 181. Assim, dada a relevância desse dado no estudo realizado, na análise do potencial de redução de perdas das concessionárias serão observados indicadores relativos ao histórico de gestão da empresa, em



especial, a parcela de consumidores sem medidor. A presença de níveis elevados de perdas não técnicas juntamente com percentuais elevados de consumidores sem medição será interpretado como leniência da concessionária. Em tais situações poderão ser feitas glosas adicionais em suas perdas não 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.

VI.2. – Definição da velocidade de redução das perdas 182. Identificado o potencial de redução das perdas, que nesse contexto representa a parcela de ineficiência da distribuidora, faz-se necessário eliminar o excedente das perdas que não deveria estar sendo praticado pela concessionária. No caso específico isso se traduz no estabelecimento de trajetórias de redução para as perdas regulatórias.

183. A questão adicional, que naturalmente surge dessa situação, é a discussão de quanto tempo será concedido a concessionária para o cumprimento da meta estabelecida, ou, de outra forma, com que velocidade se espera que ela reduza as suas perdas. Existem várias formas de atingir tal objetivo, desde a redução em um único ciclo a trajetórias mais brandas até uma trajetória de redução mais suave de forma a atingir o resultado desejado no longo prazo. A intensidade da trajetória imposta reflete o grau de incentivo que o regulador pretende transmitir aos agentes regulados.

184. Nesse contexto, é importante ter em mente que a concessionária não tem a capacidade de reduzir a suas perdas imediatamente. Existem diversos fatores relacionados ao surgimento e a redução das perdas, muitos de gestão da própria concessionária, e outros que fogem ao seu controle. Por um lado, ao se definir trajetórias de redução muito intensas corre-se o risco de exigir da concessionária mais do que ela é capaz de realizar, prejudicando assim o seu resultado operacional. Por outro lado, o estabelecimento de trajetórias excessivamente brandas é prejudicial os consumidores, que são obrigados a suportar o reconhecimento de um nível de perdas na tarifa por um tempo maior do que o necessário. A situação ideal é aquela em que o regulador exige da concessionária a redução de suas perdas no limite da sua capacidade de reduzi-las. Na prática, entretanto, esse ponto ideal é difícil identificação. Deve-se procurar observar os melhores resultados apresentados pelas empresas do setor atendo-se ao fator que o país exibe enorme heterogeneidades entre as suas regiões e que as condições de operação entre elas nem sempre é a mesma.

185. No segundo ciclo de revisões tarifárias as trajetórias de redução foram traçadas de forma que as concessionárias atingissem os seus benchmarks em um único ciclo. Havia, entretanto, um limitador para as trajetórias. O limite era único para todas as concessionárias independente das suas características.

186. Este foi um ponto muito discutido ao longo do segundo ciclo de revisões. Várias concessionárias se manifestaram contrárias às trajetórias a elas impostas sob argumento de que seriam inexeqüíveis. A principal questão levantada é de que além da complexidade decorrente de características socioeconômicas da concessão, algumas concessionárias estariam sujeitas a outros fatores externos que limitariam a sua capacidade de reduzir perdas com rapidez. Assim as velocidades de redução de perdas das concessionárias seriam diferenciadas.



187. Cabe destacar a sutil diferença entre a definição da meta, tratado na seção anterior, e a definição da trajetória de redução. A questão tratada aqui não é da possibilidade da distribuidora de atingir um determinado benchmark de perdas, e sim de quanto tempo é necessário para atingi-lo.

188. A título de ilustração, suponhamos duas concessionárias A e B que operam com o mesmo nível de perdas percentual, atuam em áreas concessão semelhantes sob o ponto de vista das características sócio-econômicas e que tenham a mesma meta de perdas não técnicas, definida com base em uma empresa benchmark comum as duas. Ocorre que a empresa A atende apenas a um conjunto pequeno de municípios ao passo que a empresa B atende a um estado inteiro e possui um número de consumidores muitas vezes superior a primeira. É de se esperar que a empresa A consiga reduzir as suas perdas mais rapidamente que a empresa B, primeiramente por atuar em uma área de concessão menor o que exige menor complexidade na gestão, e segundo porque em razão do seu pequeno porte cada ponto percentual de perdas reduzido representa uma quantidade significativamente menor de energia do que a empresa B.

189. Como forma de tratar a questão propõe-se para o terceiro ciclo de revisões que os limites de velocidade de redução de perdas sejam diferenciados de acordo com grupos de empresas com características semelhantes.

190. Para melhor análise do tema buscou-se agrupar as empresas de distribuição em grupos de similaridade de acordo com determinados critérios a fim de identificar como se comporta a velocidade de redução de perdas daquelas empresas que guardam semelhança entre si. Foram criados clusters de empresas com dificuldade de redução de perdas semelhante. A técnica usada para agrupamento e definição dos clusters se encontra detalhada no Anexo III desta Nota Técnica.

191. Propõe-se, portanto, que para o terceiro ciclo de revisões o limite de redução na definição das trajetórias não seja mais único, e sim diferenciado de acordo com clusters de dificuldade de redução. Assim, concessionárias classificadas em clusters que apresentem maior dificuldade para reduzir poderão eventualmente ter um maior prazo para atingir a sua meta, e por outro lado para concessionárias classificadas em clusters de maior facilidade poderão ser exigidas trajetórias mais intensas.

192. Na formação dos clusters serão consideradas basicamente duas características que intuitivamente se relacionam com a velocidade de redução:

O nível de perdas não técnicas; O porte da concessionária;

193. O nível de perdas estaria ligado ao estágio de combate às perdas em que a distribuidora se encontra. Concessionárias com níveis muito elevados de perdas possuem, em tese, um potencial de reduzir suas perdas a taxas muito mais altas que outras cujas perdas já se encontram em patamares inferiores.

194. O porte da concessionária, como já mencionado, está relacionado à dificuldade de gestão e a intensidade do programa de redução de perdas. As trajetórias de redução são definidas em pontos percentuais de redução anual, entretanto, para distribuidoras maiores cada ponto percentual de perdas representa uma maior quantidade de energia a ser recuperada, o que exige maiores e mais complexos programas de redução de perdas e a necessidade de uma maior quantidade de irregularidades para serem



corrigidas. Assim, empresas de maior porte teriam - em tese - uma maior “inércia” na redução da suas perdas no tempo. O porte da empresa será representado pela quantidade de unidades consumidoras. 195. Na definição dos clusters procurou-se conciliar embasamento técnico e simplicidade, se apoiando nos resultados da análise empírica desenvolvida, de forma definir uma metodologia que fosse de fácil entendimento e aplicação, porém coerente com a realidade.

196. Foram criados sete clusters de “velocidade de redução de perdas” de acordo com critérios de nível de perdas e porte das concessionárias. Primeiramente com relação ao nível de perdas não técnicas as concessionárias foram classificadas em quatro grupos: perdas muito altas, altas, médias e baixas. Posteriormente, para alguns agrupamentos maiores, foram feitas subdivisões em subgrupos de acordo com o porte das concessionárias de forma a aumentar mais similaridade entre eles. As características e critérios de enquadramento estão apresentados na tabela a seguir:

Tabela 4- Clusters de redução de perdas Cluster Característica Critério de enquadramento

Cluster 1 Concessionárias com perdas muito elevadas

Perda nt/ BT > 30%

Cluster 2 Concessionárias com perdas altas, porém de porte muito pequeno

30% > Perda nt/ BT > 15%

Numero de consumidores < 200 mil

Cluster 3 Concessionárias com perdas altas e médio porte

30% > Perda nt/ BT > 15%

200 mil < Numero de consumidores < 2 milhões

Cluster 4 Concessionárias com perdas altas e grande porte

30% > Perda nt/ BT > 15%

Numero de consumidores > 2 milhões

Cluster 5 Concessionárias com perdas médias, porém de menor porte

15% > Perda nt/ BT > 8%

Numero de consumidores < 700 mil

Cluster 6 Concessionárias com perdas médias e maior porte

15% > Perda nt/ BT > 8%

Numero de consumidores > 700 mil

Cluster 7 Concessionárias com perdas baixas Perda nt/ BT < 8%

Maio

r velo

cidad

e de r

eduç

ão



197. Identificados os grupos de empresas semelhantes, buscou-se definir os seus limites de redução a partir dos dados históricos de perdas não técnicas praticados. A base de dados utilizada consistiu das informações coletadas junto às concessionárias de distribuição por meio do Ofício Circular nº 351/2009, no período de 2004 a 2008. Como o objetivo do estudo era identificar os limites máximos para a redução das perdas foram selecionadas na amostra apenas aquelas observações em que houve redução de perdas em relação ao ano anterior

198. A partir das velocidades médias de redução de perdas observadas no estudo empírico definiu-se os seguintes limites de redução de perdas não técnicas para cada cluster. Os limites estão definidos em pontos percentuais ao ano.

Tabela 5- Limites de velocidade de redução Limites de redução [p.p/ano]

Cluster 7 Cluster 6 Cluster 5 Cluster 4 Cluster 3 Cluster 2 Cluster 1 0.50 0.85 1.20 1.55 1.90 2.25 3.00

199. Cabe ressaltar que os valores apresentados na tabela acima servem apenas como limitador para as trajetórias de redução de perdas, definidas a partir das perdas praticadas pela concessionária e o seu benchmark, e não necessariamente serão aplicados.

200. Ademais, como as variáveis nível de perdas e consumidores se alteram ao longo do tempo não se procederá a priori a definição das empresas integrantes de cada cluster. Os critérios apresentados na tabela 4 permanecerão como referência para o terceiro ciclo de revisões, mas a classificação das concessionárias em seus respectivos clusters só ocorrerá no momento da sua revisão tarifária.

201. Eventualmente, nos casos em que a concessionária não houver atingido a sua meta de redução do ciclo anterior e as perdas regulatórias difiram das perdas reais, a classificação poderá ser feita de acordo com o nível regulatório.

202. De todo exposto, com a abordagem proposta se espera ter uma postura justa e isonômica por parte do regulador, exigindo o máximo possível de cada concessionário em benefício dos seus consumidores. Sendo a definição do que é possível fruto da observação dos resultados alcançados por concessionárias semelhantes.

VI.3. – Viabilidade da redução das perdas não técnicas 203. Na metodologia usada no segundo ciclo de revisões a viabilidade das trajetórias era avaliada por meio de uma análise econômica de estimativa de custos e benefícios associados ao seu cumprimento. Considerava-se um adicional de custos operacionais e investimentos para cumprimento das ações de combate às perdas, bem como os possíveis retornos financeiros da atividade, caracterizados por aumento do faturamento e redução nos custos de compra de energia. 204. Do ponto de vista dos custos cabe destacar que o mecanismo regulatório utilizado à época era o da Empresas de Referência, tanto para combate às perdas não técnicas como custos operacionais de uma



forma geral. Assim, a partir da trajetória de redução de perdas definida era possível estabelecer, através da modelagem feita na Empresa de Referência, quais seriam exatamente os custos associados e reconhecidos na tarifa. 205. Para o terceiro ciclo, estão sendo propostas alterações na definição dos custos operacionais, mudando do modelo de Empresa de Referência para modelos comparativos baseados em fronteira de eficiência e produtividade, em que os custos são definidos por comparação entre as empresas a partir de análises de econometria paramétrica e não paramétrica13. Não é objeto desta Nota discutir as razões que motivaram essa mudança, mas sim o seu reflexo sob o ponto de vista do tratamento das perdas não técnicas.

206. Existem inúmeras vantagens em se definir custos por fronteira de eficiência em relação a Empresa de Referência, não por acaso esse método com suas variantes é usado pela grande maioria das agências reguladoras pelo mundo. Entre as principais, a simplicidade e a redução da assimetria de informação entre regulador e regulado. Há, entretanto desvantagens. Do ponto de vista da interface entre as metodologias de perdas não técnicas e custos operacionais, essa migração de um modelo do tipo “building blocks” para um modelo de fronteira não permite mais o mesmo nível de detalhamento na definição de custos comparativamente ao que se tinha anteriormente. Não será mais possível explicitar a parcela de custos associados às atividades de combate às perdas, da mesma maneira que nenhuma outra atividade, de forma que a análise viabilidade das trajetórias também deve se adequar a essa nova realidade.

207. O estudo da viabilidade das trajetórias no terceiro ciclo não passará mais por análises de custos e benefícios e sim a pela observação de trajetórias realizadas no passado. Seguindo a mesma tendência dos custos operacionais, deixa-se de lado a análise individual e pormenorizada para uma visão mais ampla, de comparação entre as empresas. 208. A forma como estão sendo definidas as trajetórias, limitadas por velocidades factíveis, definidas a partir da média de redução observada por um grupo de empresas com características similares, dispensa a análise econômica. A viabilidade não está mais relacionada diretamente com os recursos econômicos, mas sim com o que é possível frente ao já feito anteriormente por empresas semelhantes. Por princípio, as concessionárias que reduziram as suas perdas no passado o fizeram dentro de uma perspectiva de uma relação custos e benefícios favorável. 209. O objetivo agora segue a filosofia do yardstick competition, inferir os custos de uma determinada firma por meio dos custos de firmas comparáveis. No caso em tela, está se comparando velocidades, mas que em ultima instância refletem os próprios custos de combate as perdas, pois se houve redução no passado, certamente houve custos associados. De outra forma, não há motivo para dimensionar volume extra de recursos ao combate a perdas, porque empresas do mesmo grupo estão em igual grau de dificuldade, portanto a velocidade exigível implica os recursos necessários.

VI.4 – Passos de Análise

13 Para maior detalhamento consultar a Nota Técnica nº 265/2010-SRE/ANEEL, que trata da definição dos custos operacionais regulatórios



Da base de dados 210. Por se tratar de uma metodologia de regulação por comparação, uma etapa fundamental da análise consiste na construção da base de dados para comparação entre as empresas. No caso em questão ,a comparação das 63 concessionárias de distribuição faz surgir, para fins práticos, um problema de temporariedade dos dados utilizados. Isto porque os processos de revisão tarifária, por razões contratuais, não estão concentrados em um único momento de tempo, mas distribuídos ao longo de um período de três anos. As perdas não técnicas, por sua vez, por terem característica muito dinâmica podem sofrer significativa variação nesse horizonte de tempo.

211. Por outro lado as perdas técnicas e não técnicas das distribuidoras só são apuradas pelo regulador uma vez por ciclo tarifário, no período que antecede à sua revisão tarifária, pela Superintendência de Regulação dos Serviços de Distribuição – SRD. 212. Dessa forma, a utilização dos valores de perdas apurados pela SRD para construção da base de dados implica em se comparar os desempenhos das empresas em momentos distintos do tempo. Corre-se o risco, por exemplo, de definir uma meta regulatória para uma determinada concessionária com base no valor de perdas praticado por um benchmark que tenha melhorado o seu desempenho e, no momento de análise do processo, se encontre em patamar de perdas mais baixo, ou ainda pode ter surgido outro benchmark com melhor desempenho no combate às perdas. Pode ser que as condições de combate às perdas tenham melhorado ou mesmo piorado, enfim, a comparação nesses casos ficaria prejudicada. 213. De forma a contornar essa inconveniência, propõe-se que para o terceiro ciclo de revisões tarifárias que a base de dados para comparação entre as empresas seja atualizada ao longo do ciclo. A base inicial será composta pelas perdas apuradas no ano civil de 2010, que será usada para definição das perdas das empresas que passarão por revisão de 2011. Para comparação será utilizado o índice de perdas não técnicas sobre o mercado de baixa tensão apurado dentro deste período sendo que, na apuração desse índice, o montante de perdas não técnicas será calculado pela diferença entre o total de perdas na distribuição e as perdas técnicas mais recentes calculadas pela SRD, conforme expressão a seguir:

MbtPtecEinjPtotalPnt (%)(%)

Onde, Ptotal – Total de perdas na distribuição apurado no período Einj – Total de energia injetada na rede de distribuição no período Ptec(%) – Percentual de perdas técnicas sobre energia injetada calculado pela SRD Mbt – Mercado de baixa tensão apurado no período 214. Em condições normais não é de se esperar grande variação do percentual de perdas técnicas das distribuidoras, de forma que por simplicidade esta será considerada constante. Casos específicos poderão receber algum tratamento adicional, quando cabível. 215. Na medida em que forem ocorrendo as revisões tarifárias do terceiro ciclo revisional e que as perdas técnicas forem sendo novamente calculadas pela SRD, seus valores serão substituídos na base de dados para comparação nos processos de revisão seguintes.



216. Da mesma maneira, em 2012 a base de dados de perdas será atualizada com as informações apuradas no ano civil de 2011 com a atualização das perdas técnicas já calculadas e assim por diante, de forma que no momento de sua revisão tarifária cada empresa possa ser comparada com as informações de desempenho mais atualizadas das demais. 217. Todas as informações que comporão a base de dados de perdas serão recebidas via Sistema de Acompanhamento de Informação de Mercado para Regulação Econômica - SAMP e estão sujeitas auditoria e fiscalização por parte da Aneel. 218. Outro ponto importante no que diz respeito a definição de perdas regulatórias é a diferença entre os mercados medidos e faturados. Em decorrência do faturamento mínimo previsto na REN 456 é possível que mercados faturados difiram dos mercados medidos, principalmente em regiões onde há grande número de consumidores com consumo abaixo do mínimo.

219. Conseqüentemente, como as perdas são apuradas por diferença entre a energia que entra na rede da concessionária e a que sai, a presença do faturamento mínimo pode beneficiar ou prejudicar determinadas concessões com o registro de perdas mais baixas ou mais altas. A comparação nesse caso ficaria prejudicada.

220. De outro lado, os Contratos de Concessão especificam que para a construção dos balanços energéticos no âmbito dos cálculos tarifários de reajuste e revisão deve-se usar o mercado faturado pelas distribuidoras. Logo, para fins de apuração e comparação das perdas entre as concessionárias é mais adequado usar o mercado medido, mas na sua aplicação nos processos tarifários deve usar o mercado faturado. Não seria coerente a aplicação de um percentual de perdas apurados pelo mercado medido em um mercado faturado, portanto um tratamento regulatório deve ser dado às metas de perdas regulatórias definidas antes de aplicá-las nos processos tarifários. 221. Assim, no processo de análise e comparação entre as distribuidoras e definição de metas de perdas não técnicas deve-se usar o mercado medido, mas para aplicação do seu valor nos processos tarifários deve-se ser feito um ajuste de forma a se levar em conta o incremento do faturamento mínimo.

Passos da análise

222. Nos processos de revisão tarifária a análise para definição dos limites de perdas técnicas e não técnicas obedecerá as seguintes etapas: 223. Passo 1: Recebimento das informações: A concessionária deverá encaminhar à SRE relatório do combate às perdas não técnicas em sua área de concessão no qual deverá constar, no mínimo:

Evolução das perdas da empresa nos últimos anos segregadas entre técnicas e não técnicas, tanto em valores absolutos quanto em percentual da energia injetada;

Diagnóstico do problema das perdas na concessão, origens, características e fatores determinantes; Detalhamento do programa de combate às perdas não técnicas detalhando as atividades que vêm

sendo desempenhadas, os investimentos e as despesas operacionais realizadas;



Resultados das ações de combate às perdas implementadas até o momento detalhando os montantes de redução de perdas, ganhos de mercado e ganhos de receita adicional obtidos com o programa;

Diagnóstico dos processos e dificuldades encontradas; Plano de combate às perdas para o próximo ciclo contendo propostas de melhoria de ações e metas

a serem cumpridas. Deve conter também a previsão de recursos que serão investimentos com cada uma delas, os resultados esperados e os benefícios tarifários auferidos pelos consumidores ao final do programa.

224. Passo 2: Cálculo das Perdas Técnicas: a SRD procederá ao cálculo das perdas técnicas conforme metodologia definido no Modúlo 7 dos Procedimentos de Distribuição. A partir da avaliação realizada pela SRD, a mesma definirá o percentual que representa a melhor estimativa de perdas técnicas no momento da revisão bem como os valores regulatórios que serão utilizados ao longo do ciclo tarifário.

225. Passo 3: Apuração dos valores de Perdas Não Técnicas: a SRE irá apurar os valores de perdas não técnicas, pela diferença entre perdas globais realizadas nos últimos doze meses anteriores a data da revisão tarifária da empresa e perdas técnicas calculadas no passo 2. 226. As perdas totais serão informadas via Sistema de Acompanhamento de Informação de Mercado para Regulação Econômica – SAMP e deverão ser apuradas considerando-se o mercado medido, conforme manual de preenchimento do SAMP. 227. Passo 4: Definição da referência de Perdas Não Técnicas: Será definido um índice referencial de perdas não técnicas para a empresa a partir de uma análise do modelo comparativo por benchmarking conforme descrito na Seção VI.1. Essa referência leva em consideração os melhores resultados do ponto de vista de perdas não técnicas dentre as empresas com complexidade semelhante e servirá como meta regulatória para a concessionária em análise. A construção desse referencial se pautará fundamentalmente nos critérios objetivos expostos nas seções anteriores. 228. Passo 5: Ponto de partida para a análise: O primeiro passo para análise e definição das perdas não técnicas regulatórias é a identificação da referência inicial ou ponto de partida. Não necessariamente o ponto de partida coincidirá com o as perdas para do ano teste. Em verdade, o que esse parâmetro representa é um valor referencial para as perdas não técnicas da concessionária para o ano tarifário imediatamente anterior ao início do seu ciclo tarifário.



0

2

4

6

8

10

Ponto de partida

ano teste ano teste +1 ano teste +2 ano teste +3

Ciclo tarifário

229. Há uma série de parâmetros que devem ser considerados para definição desse referencial. Em primeiro lugar deve-se observar a trajetória de redução de perdas definida na revisão tarifária anterior, quando cabível. Via de regra não será permitido que o ponto de partida seja maior que o ponto de chegada da trajetória definida no ciclo de revisão anterior. Além disso, também deve-se observar o nível de perdas reais praticado pela concessionária no ano anterior a revisão e a sua evolução ao longo do último ciclo tarifário. O ponto de partida para a análise de perdas não técnicas será definido pelo menor valor entre as perdas regulatórias do ciclo passado e as perdas praticadas pela empresa em seu histórico recente. 230. Por último, conforme já discutido, será observado também parâmetros relacionados ao comprometimento demonstrado pela distribuidora com o combate às perdas não técnicas em sua concessão. Para tanto será utilizado o número de consumidores sem medidor em relação ao total de consumidores da concessão. 231. Quando cabível, será desconsiderado do total de perdas que compõe o ponto de partida aquele referente a consumidores sem medição. A estimativa dessa parcela se dará de forma simplificada e levará em conta o número de consumidores sem medição, o consumo médio da concessão e o faturamento mínimo, conforme expressão a seguir:

)( minFatCNP medsm Onde: Psm – Perda não técnica decorrente de ausência de medição; N – Número de consumidores sem medição; Cmed – Consumo médio anual por consumidor da concessão; Fatmin – Faturamento mínimo de consumidores monofásicos previsto em norma.



232. Passo 6: Definição da trajetória de redução de Perdas Não Técnicas: A meta de perdas não técnicas definida no passo 4 poderá ser atingida por meio de uma trajetória linear decrescente das perdas regulatórias em cada reajuste subseqüente, ou tratado como uma meta fixa ao longo de todo o ciclo. No caso de trajetórias decrescentes análise adicional deve ser feita quanto possibilidade de se atingir a meta definida em um único ciclo. 233. A trajetória de redução será o resultado da comparação entre a meta definida no item 4 e o ponto de partida definida no item 5. Para as empresas com um potencial baixo de redução de perdas é importante avaliar se é desejável que seja definida uma meta de redução, em vez de trajetória. Assim, nos casos em que a diferença entre as referências tratadas no parágrafo anterior se apresente pouco significativa a ponto de resultar em uma trajetória mínima, e que a concessionária já apresente um índice relativamente baixo de perdas não técnicas, poderá se optar pela definição de uma meta fixa de perdas para todo o ciclo tarifário correspondente ao ultimo percentual de perdas não técnicas alcançado. 234. Nos casos em que se identifique grande potencial para redução de perdas será definida uma trajetória linear de redução anual, definida pela diferença entre o ponto de partida e a meta regulatória dividida pelo número de anos até a próxima revisão da concessionária. 235. Na definição da trajetória serão observados os limites de redução anual previstos nas seções anteriores. No caso de a trajetória calculada para a concessionária ultrapassar a taxa anual máxima de redução definida para o cluster no qual ela se encontra, prevalecerá o limite do cluster. 236. Passo 7: Ajuste da trajetória: A trajetória definida no passo anterior será ajustada de forma a considerar a influência do faturamento mínimo no mercado e nas perdas da concessionária para aplicação no cálculo do balanço energético da revisão.

VI.5 – Tratamento nos reajustes tarifários 237. Para cômputo do balanço energético e apuração de eventuais sobras de energia serão considerados os limites de perdas não técnicas regulatórias definidos na revisão tarifária, sejam eles definidos como meta fixa (único percentual durante todo o período tarifário) ou uma trajetória de redução gradativa ano após ano.

VII. DO FUNDAMENTO LEGAL 238. O art. 13 da Lei n.º 8.987, de 13 de fevereiro de 1995, estabeleceu que “as tarifas poderão ser diferenciadas em função das características técnicas e dos custos específicos provenientes do atendimento aos distintos segmentos de usuários”.

239. Os contratos de concessão para distribuição de energia elétrica, celebrados com a União, definem a receita da distribuidora, que inclui a consideração das perdas valoradas na parcela A (custos não gerenciáveis), sendo que a empresa possui considerável gestão sobre as perdas de energia elétrica. Nos citados contratos de concessão, constam cláusulas que dizem respeito às perdas de energia, sob o enfoque



da qualidade dos serviços prestados, que propõem o acompanhamento de indicadores para auferir as perdas de energia elétrica. Alguns contratos definem que o órgão regulador deve estabelecer a metodologia para o cálculo das perdas técnicas.

240. São diretrizes das atividades da ANEEL, conforme art. 3º do Decreto 2335/1997:

“Art. 3.º A ANEEL orientará a execução de suas atividades finalísticas de forma a proporcionar condições favoráveis para que o desenvolvimento do mercado de energia elétrica ocorra com equilíbrio entre os agentes e em benefício da sociedade, observando as seguintes diretrizes: ------------ IV - criação de condições para a modicidade das tarifas, sem prejuízo da oferta e com ênfase na qualidade do serviço de energia elétrica;” (grifo nosso)

241. No mesmo Decreto, são estabelecidas as competências da Agência:

“Art. 4.º À ANEEL compete: ----------- IV - regular os serviços de energia elétrica, expedindo os atos necessários ao cumprimento das normas estabelecidas pela legislação em vigor; ------------- IX - incentivar o combate ao desperdício de energia no que diz respeito a todas as formas de produção, transmissão, distribuição, comercialização e uso da energia elétrica; -------------- XV - cumprir e fazer cumprir as disposições regulamentares do serviço e as cláusulas dos contratos de concessão ou de permissão e do ato da autorização; XVI - estimular a melhoria do serviço prestado e zelar, direta e indiretamente, pela sua boa qualidade, observado, no que couber, o disposto na legislação vigente de proteção e defesa do consumidor;” (grifo nosso)

VIII. CONCLUSÕES 242. Buscou-se com essa proposta metodológica identificar pontos que foram objeto de discussão e divergência na aplicação da metodologia ao longo do segundo ciclo de revisões e propor melhorias no sentido de tornar a metodologia o mais aderente possível à realidade dos agentes. Ao mesmo tempo buscou-se também reestudar o tema e testar, dentro de uma mesma estrutura metodológica, novas dimensões para análise do problema. 243. Conclui-se que a metodologia proposta traz avanços em relação à que foi utilizada no segundo ciclo. Procurou-se aprimorar as regras de maneira a prover maior justiça e isonomia na definição das metas perdas não técnicas, atendendo as contribuições dos agentes, quando cabível, sem, contudo, perder as suas principais características, quais sejam, a simplicidade na aplicação e a objetividade da análise.

244. A nova metodologia mantém os mesmos princípios conceituais da regulação por incentivos e regulação por comparação, e procura criar entre as concessionárias um ambiente de competição por



melhores resultados e estímulo a eficiência gerencial e redução das perdas. O bom resultado da aplicação desses princípios no segundo ciclo já pode ser observado com a redução das perdas de diversas concessionárias nos últimos dois anos. 245. Para favorecer a eficácia dos procedimentos aqui propostos, cumpre destacar a necessidade de que haja de fato a universalização da medição de consumo de energia de todas as unidades consumidoras, em níveis cada vez mais precisos, tanto quanto a tecnologia e os compromissos de economicidade assim o exigir. De forma análoga deve ser incentivado que as concessionárias tenham efetivo controle da dimensão das perdas não técnicas em suas áreas de concessão. Desenvolvam programas estruturados de acompanhamento e redução das perdas não técnicas e promovam ações junto aos seus mercados consumidores com vistas de regularização e conscientização para esse problema.



IX. ANEXOS 246. Acompanham a presente Nota Técnica os seguintes Anexos:

Anexo I – Descrição do Modelo Econométrico Utilizado; Anexo II – Análise de Variância; Anexo III – Análise de Clusters;

HÁLISSON RODRIGUES FERREIRA COSTA Especialista em Regulação

de Serviços Públicos de Energia

HERMANO DUMONT VERONESE Especialista em Regulação


MARCIO ANDREY ROSELLI Especialista em Regulação


THIAGO ROBERTO MAGALHÃES VELOSO Especialista em Regulação


VICTOR QUEIROZ OLIVEIRA Especialista em Regulação


De Acordo:

DAVI ANTUNES LIMA Superintendente de Regulação Econômica



ANEXO I – DESCRIÇÃO DO MODELO ECONOMÉTRICO UTILIZADO

DADOS EM PAINEL

O objetivo deste anexo é apresentar de forma simplificada características gerais de modelos econométricos de Dados em Painel e os conceitos associados, enfatizando suas vantagens frente aos modelos tradicionais que utilizam dados em corte temporal (cross-section), ou seja, que utilizam apenas um momento específico no tempo, e a conveniência de sua aplicação no estudo de perdas descrito anteriormente. Será apresentado também de forma igualmente simplificada o modelo específico utilizado pela ANEEL neste estudo e as razões que justificam sua utilização neste contexto. Uma descrição mais aprofundada dos conceitos e modelos mencionados se encontram nas fontes referidas ao longo do texto.

O uso de modelos econométricos de Dados em Painel é relevante para metodologia proposta,

pois atende muitas das questões que envolvem a construção de um índice que objetiva classificar as concessionárias segundo as suas áreas de concessão. O termo “Dados em Painel” surge quando combinamos dados com dimensão de corte transversal com dados em série de tempo e, que, assim, possibilitam o aumento da amostra. Em um painel típico, o número de cortes transversais é bem maior do que o número de períodos de série de tempo, o que evita uma série de complicações estatísticas relacionas com a estacionariedade da série14. Este é o caso do painel construído para as perdas de energia elétrica no qual a unidade de corte transversal se refere às perdas totais de 65 distribuidoras (64 distribuidora mais a empresa Jarí) em um período de tempo formado por cinco anos (2001 a 2006), resultando em um painel de 390 observações.

A principal vantagem da aplicação dos modelos de Dados em Painel na metodologia de perdas é a possibilidade de acompanhar, para um mesmo conjunto de distribuidoras, as perdas não técnicas associadas a cada área de concessão ao longo do tempo. Na relação que existe entre perdas e características sócio-econômicas, a estimação por painel considera tanto os fatores que relacionam os patamares de perdas com as condições sócio-econômicas (pelo qual se identifica que áreas de concessão piores estão associadas a maiores perdas, independentemente do período analisado) como fatores associados a mudanças estruturais no tempo (por exemplo, os efeitos de uma política bem sucedida de combate às perdas). Neste sentido, o uso de painel confere ao índice de classificação uma representatividade no tempo e nas relações estimadas, o que não seria possível no caso de se utilizar dados em corte transversal e/ou de séries de tempo em separado.

Outra vantagem dos Dados em Painel é que a combinação de amostras aleatórias em períodos

de tempo diferentes resulta em estimadores mais precisos com o aumento do tamanho da amostra. Hsiao apresenta e justifica o uso de modelos de painel da seguinte forma: “Panel data usually give the researcher a large number of data points, increasing degrees of freedom and reducing the collinearity among explanatory

14 Testes de estacionariedade são relevantes para análise de painel quando o número de períodos é elevado. Isso porque estimativas com variáveis não estacionárias podem levar a uma estimação de uma relação enganosa, onde os valores das estatísticas t e R2 deixam de ser confiáveis. Alguns dos principais testes de raiz unitária aplicados a dados em painel são os de Levin, Lin e Chu , de Im, Pesaran e Shin e de Maddala e Wu.



variables – hence improving the efficiency of econometric estimates.” (Hsiao, 2002. p. 3)15. Estimadores mais precisos no sentido de que os coeficientes utilizados na ponderação do índice se aproximam individualmente dos verdadeiros valores. Em outras palavras, o efeito parcial de cada variável sócio-econômica nas perdas, mantendo as demais variáveis do modelo constante, se torna mais preciso com o aumento da amostra.

Um problema considerado e devidamente tratado na estimação de Dados em Painel,

particularmente importante para o índice de classificação pretendido, é que não podemos supor que as observações sejam independentemente distribuídas ao longo do tempo. Variáveis Omitidas ou fatores “não observáveis” (como capacidade de gestão de cada distribuidora no combate ás perdas e demais varáveis omitidas da especificação relacionadas com perdas técnicas) que afetam, por exemplo, as perdas globais de uma determinada distribuidora em 2001, possivelmente as afetarão em 2002. Essa “heterogeneidade” existente entre os indivíduos (no caso, distribuidoras), que não pode ser observada nas variáveis explicativas por se tratarem de características que são próprias de cada distribuidora e/ou que não são objetos de interesse, constitui tema central na análise de painel.

Um modo usual de tratar a heterogeneidade é separar no momento da estimação os fatores não

observados que são razoavelmente constantes no tempo, i.e. controlar as características não observadas das distribuidoras que afetam as perdas globais de energia elétrica. O conjunto de variáveis não observados se referem principalmente à ineficiência da distribuidora no combate às Perdas Não Técnicas e, possivelmente, a outras variáveis socioeconômicas. Segundo Wooldridge (2002)16, características não observadas podem ser consideradas aproximadamente constantes no tempo -- mesmo que não seja exatamente constante --, o que vai depender do período de análise em questão.

Os principais métodos econométricos de Dados em Painel são os modelos conhecidos como de efeitos aleatórios (do inglês random effects) e de efeitos fixos (do inglês fixed effects). Como o modelo utilizado foi baseado no primeiro, não irá se apresentar aqui o modelo de efeitos fixos. Um tratamento mais detalhado e rigoroso do tema pode ser encontrado em (Wooldridge, 2002). O modelo de efeitos aleatórios é particularmente importante para a metodologia de perdas ao permitir a inclusão de variáveis que não se alteraram ao longo do tempo e ao pressupor que os fatores não observados são variáveis aleatórias do modelo (Wooldridge, 2002). O controle dos fatores não observados se dá por meio de um componente de erro, específicos para cada indivíduo, que é aproximadamente constante no tempo.

O tratamento da heterogeneidade pelos dados em painel garante ao índice de classificação mais uma característica desejável. Quando da estimação do efeito de cada variável sócio-econômica, os valores estimados não sofrem influência das características não observadas ou omitidas, i.e. refletem estritamente o efeito parcial de cada variável sócio-econômica nas perdas não-técnicas de energia elétrica. Uma “característica” não-observada, por exemplo, são os erros de cálculos de perdas técnicas (e como conseqüência, erros de cálculo das perdas não técnicas). Dadas certas condições, como por exemplo, a não correlação entre os erros de cálculos de perdas técnicas e as variáveis explicativas.

As considerações acima deixam claro algumas das vantagens do uso de dados em painel na construção do índice de classificação. Aqui foram ressaltados quatro a saber: i) a metodologia adotada permite que sejam “testadas” estatisticamente quais variáveis estão associadas com as perdas não técnicas de energia elétrica; ii) o índice de classificação passa a ter uma representatividade no tempo e nas relações 15 Hsiao, C (2002). Analysis of Panel Data. West Nyack, NY, Cambridge University Press. 16 Wooldridge, J. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press. Cambridge, Massachusetts.



estimadas, o que não seria possível no caso de se utilizar dados em corte transversal e/ou de séries de tempo em separado; iii) o uso de painel possibilita o aumento do número de observações, aumentando o número de graus de liberdade e reduzindo o problema de colinearidade entre as variáveis; e finalmente iv) o efeito-parcial estimado reflete estritamente o efeito de cada variável sócio-econômica nas perdas não técnicas.

O detalhamento da estimação por efeitos aleatórios é tratado a seguir.

Efeitos Aleatórios

Como mencionado um método usual de tratar a heterogeneidade entre os indivíduos é separar no momento da estimação os fatores não observados que são constantes no tempo. No modelo de efeitos aleatórios, a heterogeneidade é captada por um componente de termo do erro, específico para cada indivíduo.

Fazendo i representar a unidade de corte transversal e t o período de tempo, temos a seguinte especificação:

Ttuaxy itittit ,...,2,1, (1)

Onde itx é uma matriz 1 x K de variáveis observáveis (no caso variáveis sócio-econômicas e variáveis de controle) que podem variar tanto em relação a i quanto a t. A variável ia captura os fatores não observados. Note que seu valor difere entre os indivíduos, porém para uma determinada unidade de corte transversal, seu valor é fixo. O termo itu é chamado de erro idiossincrático em função de variar tanto em t quanto em i; e de possuir propriedades usuais (média zero, não auto-correlacionado, não correlacionado com itx e ia ). Note que o objeto de interesse em (1) é a estimação do vetor de dimensão K x 1 que corresponde o efeito parcial de cada variável observada na variável .ity A sua estimação, contudo não é direta sendo necessárias algumas manipulações algébricas.

Calculando a média da equação (1), temos para cada i:

iiii uaxy___

(2)

onde t iiti Tyy /_

, t iiti Txx /_

e t iiti Tuu /_

.

Subtraindo (2) de (1), é igualmente verdadeiro que:

)()()(___

iititit uuxxyy (3)

A estimação por Mínimos Quadrados Ordinário – MQO da especificação (3) é chamada de estimação por efeitos fixos ou estimador interno. A idéia por trás da estimação por efeitos fixos é eliminar o fator não observado ia com a transformação feita em (3); e assim obter estimadores não viesados sob a hipótese de exogeneidade estrita das variáveis explicativas (Hipótese 1.a.). O estimador de (2) por MQO que usa as médias de tempo de y e x é chamado de estimador entre as amostras. Na estimação por efeitos aleatórios a premissa adicional é que o efeito não observado ia é uma variável aleatória e, portanto, não



correlacionada com cada variável explicativa do modelo (Hipótese 1.b.)

HIPÓTESE 1 – EFEITOS ALEATÓRIOS a. TtaxuE iiit ,...,1,0),|( b. 0)|( ii xaE

onde ).,...,,( 21 iTiii xxxx

A estimação da expressão (4) que agora pondera a subtração da equação (2) é chamada de estimação por efeitos aleatórios.

iiitiitiit auuxxyy )1()()()1()(___

(4)

De fato, enquanto o estimador por efeitos fixos subtrai a média da variável correspondente, a transformação de efeitos aleatórios subtrai uma fração da média, onde 2/1222 )]/([1 auu é função da variância do erro e da variância do fator observável. Para 2

a =0, o que significa que =0, a expressão (1) pode ser diretamente estimada por MQO. Por outro lado, quando 2

u =0 e =1, a estimação por efeitos aleatórios se torna semelhante à de efeitos fixos.

Como o efeito não observado é uma variável aleatória no modelo de efeitos aleatórios, o erro em um (1) passa a ser itiit uav ; e os ia geram correlação entre os erros da mesma unidade de corte transversal. Isto é, ainda que se parta da premissa que o efeito não observado é não-correlacionado com cada variável explicativa, o termo de erro itv é positivamente correlacionado nos modelos de efeitos aleatórios, o que pode ser observado pela expressão abaixo:

stvEvE

vvEvvCorr

ua

a

isit

isitijit

,0

)()()(

)(),(

22

2

22

(5)

para covariância e variância de itv assim definidas: 22 )())(()( aiisiitiisit aEuauaEvvE ; 22222 )()(2)()( uaititiiit uEucEaEvE .

Neste sentido, a estimação do modelo de efeitos aleatórios deve ser feita por Mínimos Quadrados Generalizados – MQG para que sejam obtidos estimadores precisos, uma vez que os erros são positivamente correlacionados. Daí o porquê da ponderação em (4). Em notação matricial, o estimador MQG pode ser escrito de acordo com (6), quando definimos (1) para todo os T períodos como iii vXy .

N

iii

N

iii yXXX

1

1'1

1

1' (6)

Onde é a matriz de covariância do termo de erro itv . Portanto, desde que seja conhecido, o estimador (6) pode ser calculado, pois iy e iX correspondem os dados observados do painel. [Para uma discussão detalhada da derivação do estimador por MQG e a questão do MQG factível ver Wooldridge (2002)



e Greene (2002)17].

222

2

222

2222

)'(

uaa

a

uaa

aaua

iivvE

(7)

Como os valores de 2a e 2

u não são usualmente conhecidos, para tornar factível a utilização do modelo descrito em (6) é necessário estimá-los. Assim, o modelo apresenta dois passos: (1) estima-se primeiramente os valores de 2ˆ a e 2ˆ u através de algum estimador consistente (é comum a utilizar dos resíduos de uma regressão por mínimos quadrados) e (2) aplica-se, em seguida, a fórmula (6) acima. Detalhes a respeito dos métodos de estimação de 2ˆ a e 2ˆ u pode ser encontrados nas referências citadas neste anexo.

ANEXO II – ANÁLISE DE VARIÂNCIA

Formalmente, sejam para as empresas A e B (benchmarking) os valores estimados AY e BY

e as variâncias )( AYV

e )( BYV , respectivamente. Os valores tabelados da distribuição t de Student podem ser

utilizados para calcular a freqüência com que a empresa A (caso fossem conhecidos os verdadeiros valores de s' da equação 5), se posiciona, abaixo da empresa B, i.e., o nível de significância quando se assume como verdade a hipótese )/()/( BBAA XYEXYE . O que é equivalente a calcular a ocorrência de B se posicionar acima de A, )(prob da expressão (6).

Simbolicamente, )(prob é igual:

adeprobabiliddavalorXYEXYEXYEXYE BBAABBAA 0)/()/(Pr)/()/(Pr (7)

Para tanto, considera-se a variável BA YY

, com média )/()/()( BBAABA XYEXYEYYE e

variância )()()( BABA YVYVYYV

conhecidas. Por ser uma combinação linear de variáveis normalmente distribuídas, a variável BA YY

também tem distribuição normal.

Assumindo a hipótese 0)/()/( BBAA XYEXYE para a média da variável BA YY

, observar-se a probabilidade de se obter uma estatística de teste )( critt similar ou maior a estatística calculada )( obst ,

17 Greene (2002). Econometric Analysis. Pretence Hall. 5ª Edição, New Jersey.



respeitada a hipótese 0)/()/( BBAA XYEXYE . Uma vez que BA YY

tem distribuição t Student 18, a equação (8) representa a probabilidade exata de ocorrência de 0)/()/( BBAA XYEXYE , )(prob :

adeprobabiliddavalor

YVYV

YYttt

BA

BAcriobscrit

)()(

PrPr (8)

Assim, sob a hipótese de A se situar abaixo de B, a probabilidade de se obter um critt igual ou maior a obst pode ser elevada de modo a aumentar o peso do benchmarking na ponderação ou ser baixo de modo a diminuir o peso na ponderação. As tabelas a seguir apresentam as probabilidades resultantes do modelo de regressão.

ANEXO III – ANÁLISE DE CLUSTERS

Existem na literatura diversas técnicas de clusterização/classificação, cada uma com os seus

prós e contras. Para esse estudo optou-se por utilizar a técnica de classificação denominada árvore de regressão ou regression tree19, proposto por Breiman et alli (1984). A principal vantagem dessa técnica em relação a técnicas de clusterização tradicionais baseadas em distâncias, como K-means e outras, é que diferente dessas a árvore de regressão leva em consideração a relação entre as variáveis que se está usando na clusterização e uma variável de saída, no caso a velocidade de redução das empresas, atribuindo pesos diferenciados para cada variável de acordo com a sua capacidade de influenciar a saída.

Existem duas formas de classificação segundo o paradigma de aprendizagem: supervisionada e

não supervisionada. A técnica de clusterização é um exemplo de paradigma de aprendizagem não supervisionado.

Nestes casos o número de categorias ou classes pode não ser definido à priori, ou seja, os objetos são agrupados em função de sua similaridade ou proximidade de seus atributos, de tal forma que as similaridades intraclusters (dentro de um mesmo cluster) sejam maximizadas e as similaridades interclusters (entre clusters diferentes) sejam minimizadas.

Em linhas gerais o que a técnica faz é classificar os “indivíduos” da amostra em um processo

interativo de repartições utilizando como base as variáveis de input utilizadas. São criadas diversas partições, sendo que em cada “nó” procura-se identificar um critério de corte de minimize a variância interna entre os componentes de cada partição e maximize a variância entre partições. Após sucessivas partições constrói-se

18 Segundo Hoffman(1998) com gl igual

1)(

1)(

))()((

2

2

1

2

2

nYV

nYV

YVYVgAA

BA , onde n corresponde o número de observações.

19 BREIMAN, Leo; FRIEDMAN, Jerome H; OLSHEN, Richard A. e STONE, Charles J. Classification and Regression Trees. Wadsworth International: Califórnia, 1984.



uma árvore de classificação dos indivíduos da amostra que pode ser interpretada como clusters de similaridade.

A árvore de classificação e decisão, classification and decision trees consistem em técnicas que

utilizam o paradigma de aprendizagem supervisionado. Nestes casos o processo de minimização dos erros do modelo, ou treinamento, está relacionado à diferença entre o target e a variável endógena. Consiste basicamente em fracionar o espaço de dados de entrada por uma seqüência de divisões em nós terminais, como demonstrado na Figura 1:

Figura 1 – Modelo de árvore de decisão binária.

247. A construção da árvore é realizada de forma top down, considerando sempre a melhor variável para cada nó. A escolha do melhor atributo é feita utilizando como métrica a função entropia. Tal função mede a homogeneidade do conjunto. Se tivermos um conjunto de n classes C={C1, C2 ,..., Cn} em S, onde pi expressa a probabilidade da classe Ci em S, então a entropia do conjunto S será dado por:

c

iii ppEntropia

12log.

248. Destarte, obtém-se a maior heterogeneidade dos conjuntos no máximo da função entropia, também conhecida como logworth.

2. Do Estudo

Por hipótese foram elencadas três variáveis que estariam intuitivamente relacionados a velocidade de redução das perdas não técnicas:

O nível de perdas não técnicas; O porte da concessionária; A complexidade sócio-econômica da concessão.

O nível de perdas está ligado ao estágio de combate às perdas em que a distribuidora se encontra. Concessionárias com níveis muito elevados de perdas possuem, em tese, uma capacidade de

km Rede

Alto Baixo

NUC NUC

Alto Baixo Alto Baixo



reduzir suas perdas a taxas muito mais altas que outras cujas perdas já se encontram em patamares inferiores.

O porte da concessionária, como já mencionado, está relacionado a dificuldade de gestão e a

intensidade do programa de redução de perdas. As trajetórias de redução são definidas em pontos percentuais de redução anual, entretanto, para distribuidoras maiores cada ponto percentual de perdas representa uma maior quantidade de energia a ser recuperada, o que exige maiores e mais complexos programas de redução de perdas de redução de perdas e a necessidade uma maior quantidade de irregularidades pra serem corrigidas. Assim, empresas de maior porte teriam em tese uma maior “inércia” na redução da suas perdas no tempo. O porte da empresa será representado pela sua quantidade de unidades consumidores.

Por fim, a complexidade sócio-econômica retrata um ambiente com características mais

propensas ao surgimento de perdas não técnicas. Empresas operando em áreas de concessão mais complexas enfrentam naturalmente uma maior dificuldade na redução de suas perdas devido a fatores externos a sua gestão como, por exemplo, maiores taxas de reincidência de fraude, presença de regiões dominadas pela criminalidade em que a concessionária tem difícil acesso, etc.

A base de dados usada consistiu de dados históricos de perdas não técnicas, no período de

2004 a 2008, coletadas junto às concessionárias de distribuição por meio do Ofício Circular nº 351/2009. Como o objetivo do estudo era identificar os limites máximos para a redução das perdas foram selecionadas na amostra apenas aquelas observações em que houve redução de perdas em relação ao ano anterior. Por questão de relevância, também foram excluídas da amostra as empresas cuja perda não técnica sobre baixa tensão fosse menor que 2%.

O resultado da simulação está apresentado na figura a seguir:

cons < 2,1 milhões

y > =15,8% y < 15,8%

Grupo 1

Grupo 2

Grupo 3

cons < 165 mil

Grupo 4

y > 36,8% Grupo 9

Grupo 5 Grupo 6 Grupo 7 Grupo 8

y < 3,52%

y > 8,87%

cons < 663 mil y > 5,51%

Figura 9: Resultado da simulação de árvore de regressão



Onde: y – nível de perdas não técnicas sobre a baixa tensão cons – número de consumidores da concessionária

A simulação identificou nove grupos de similaridade dentro da amostra, agrupadas basicamente de acordo nível de perdas e o porte das empresas. O nível de perdas foi a variável mais representativa. Em princípio a complexidade sócio-econômica não foi utilizada como critério para classificação, o que não necessariamente significa que essa variável não possua influência sobre a velocidade de redução de perdas. A complexidade e o nível de perdas são muito correlacionadas, é possível que a primeira classificação de acordo com o nível de perdas tenha sido suficiente para caracterizar a similaridade dos grupos, sendo uma classificação adicional de acordo com a complexidade, nesse caso, desnecessária.

Os grupos foram numerados por ordem crescente de dificuldade de redução de perdas, de

acordo com os critérios intuitivos pressupostos, ou seja, quanto maior o porte e menores as perdas mais lenta será as perdas seguintes.

Identificados os grupos de similaridade na amostra, buscou-se observar como as taxas de

redução de perdas se distribuía entre eles. A figura a seguir apresenta a taxa média de redução de perdas não técnicas dentro de cada grupo, expresso pontos percentuais sobre o mercado BT, por ano.

y = 0,0023x1,3678

R² = 0,8881

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

c9 c8 c7 c6 c5 c4 c3 c2 c1

Redução de perdas (p.p/ano)

Cluster

Velocidade média de redução de perdas (p.p)

Como pode ser visto a partir do gráfico as observações da amostra classificadas em clusters considerados “mais difíceis” tendem a apresentar taxa menores de redução que os classificados como mais fáceis. Ordenados em ordem decrescente de dificuldade os clusters apresentaram taxas crescentes de velocidade de redução de perdas.

Evidentemente, existe um fator de grande relevância que não se está observando nessa

simulação que é justamente a eficiência das empresas na redução das suas perdas. O fato de não se



observar uma velocidade maior em um determinado cluster não significa que não é possível, somente que não foi observado dentro da amostra coletada. Um exemplo disso é o agrupamento 3, que apesar de ter estar em uma situação de maior facilidade apresentou taxas menores que o grupo 4.

De todo exposto, o ponto central que se pode concluir a partir da observação e análise dos

dados coletados é os fatores analisados exercem certa medida de influência na velocidade com que as concessionárias conseguem reduzir as suas perdas.

Nota Técnica 3 ciclo Perdas Não Técnicas v7 27-8-10 · único para todo o período tarifário ou...

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