Espacios. Vol. 35 (Nº 8) Año 2014. Pág. 14

Determinantes da eficiência dos terminais intermodais dos corredores logísticos de grãos do Brasil

Efficiency determinants of intermodal terminals of the grain logistic corridors of Brazil

Carlos Gracindo Pereira LANDIVAR 1, Renato Luiz SPROESSER 2, Matheus Wemerson Gomes PEREIRA 3

Recibido: 18/05/14 Aprobado: 02/08/14

Contenido

• 1. Introdução
• 2. Terminais intermodais
• 3. Método
• 4. Resultados e discussões
• 5. Considerações finais
• Referências

RESUMO:
Este trabalho objetiva analisar os determinantes da eficiência dos terminais intermodais do Brasil e estimar os efeitos marginais deles sobre seu desempenho. Para tanto, a partir dos níveis de eficiência avaliados pelo método de Análise Envoltória de Dados no trabalho de Santos (2012), e através do modelo de regressão Tobit, formulou-se e testou-se cinco variáveis possivelmente relacionadas ao nível de etficiência dos terminais. Os resultados apontam que a variável localização favorável aumenta o nível de eficiência dos mesmos; terminais operados sob administração privada têm eficiência superior à média da amostra composta por terminais públicos e privados; e o fato de serem terminais portuários marítimos representa um aumento no índice na eficiência dos terminais. Portanto, conclui-se que os terminais intermodais estarem estrategicamente instalados; operar sob uma estrutura de propriedade privada; e configurar-se em terminais portuários na cadeia de escoamento de grãos, lhes confere uma relação significativamente positiva com relação a eficiência.
Palavras-chave: Logística de grãos; Transporte Multimodal, Análise Envoltória de Dados

ABSTRACT:
This paper aims to analyze the efficiency determinants of the Brazilian intermodal terminals and estimate its marginal effects over the performance. Therefore, through the efficiency levels considered by Santos (2012) used the method Data Envelopment Analysis, and by the Tobit regression model, it was formulated and tested five variables possibly related to the terminal's efficiency. The results show that the variable "favorable localization" increases its efficiency level; terminals operated by private administration have higher efficiency comparing to the average of a sample composed by public and private terminals; the fact of being port terminals represents an increase of level efficiency. Therefore, it concludes that the intermodal terminals being strategically situated; being operated by a private property; and configured as a port terminals in a moving chain of grains, confers a significant and positive in relation to the efficiency.
Key-words: Logistics grain; Multimodal Transport; Data Envelopment Analysis

1. Introdução

O agronegócio brasileiro adquiriu significativa importância no cenário econômico brasileiro, caracterizando uma atividade economicamente rentável nas últimas décadas de acordo com o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) (MINISTÉRIO..., 2011). Segundo Mendes e Padilha Junior (2007), o crescimento da produção de grãos nas últimas quatro décadas foi de 616,9%, sobretudo devido a expansão da soja (8.300%). Os produtores de grãos também beneficiam-se do aumento da produtividade brasileira, ou seja, produz-se mais sobre uma mesma área em virtude, principalmente, dos níveis tecnológicos que o produtor brasileiro emprega em suas lavouras.

A competitividade da produção de grãos está aliada à forma de escoamento do produto da região produtora aos centros consumidores. Assim, a estrutura logística disponível confere um papel determinante à eficiência do sistema de movimentação e distribuição dos grãos. Para cadeias agroalimentares, a logística, compreendendo as atividades de transporte e de armazenamento, se planejada e operada de maneira integrada, pode resultar em benefícios claros e contabilizáveis (CAIXETA FILHO, 2010).

O transporte de grãos no Brasil é realizado pelos modais rodoviários, ferroviários ou hidroviários; cada um com suas vantagens e desvantagens econômicas. Santos (2012) apresenta os principais corredores logísticos de grão no Brasil, conforme evidenciado na figura1.

Gráfico 1: Principais corredores logísticos de grãos no Brasil

Fonte: Santos (2012).

Além do transporte dos grãos, a armazenagem dos mesmos é importante à eficiência do agronegócio. Alguns estudos apontam para a importância do processo de armazenagem de grãos para o país (NOGUEIRA JUNIOR, 2008; NOGUEIRA JUNIOR; TSUNECHIRO, 2010). Mendes e Padilha Junior (2007) afirmam que o armazenamento permite melhor distribuição da produção aos níveis de taxas de consumo, consegue-se redução na variabilidade dos preços dos produtos armazenados, proporciona efeitos positivos sobre a renda do produtor e estímulos às produções seguintes.

No entanto, problemas são evidentes sobre os aspectos logísticos do Brasil. Os modais de transporte responsáveis pelo escoamento da safra possuem, em geral, eficiência limitada com rodovias em baixa qualidade (CONFEDERAÇÃO NACIONAL DE TRANSPORTE - CNT, 2011); elevada insegurança (CENTRO DE ESTUDOS LOGISTICOS - CEL/COPPEAD, 2002); problemas com congestionamentos, sinalizações e largura (HIJJAR e ALEXIM, 2006).

De acordo com a Agência Nacional de Transporte Terrestre (ANTT), as vias ferroviárias também apresentam deficiência estrutural, confirmando que os investimentos no setor são poucos para atenderem as demandas efetivas do país. Já o modal hidroviário, responsável pelo melhor custo/benefício em relação a distância e a capacidade de movimentação, enfrenta problemas institucionais ligados a órgãos reguladores para sua operacionalização (AGÊNCIA..., 2011)

Além dos gargalos presentes nos modais de transporte, Wanke e Fleury (2006) referem-se a distorção de sua matriz enfatizando o uso do modal rodoviário. Países com dimensões territoriais proporcionais a do Brasil utilizam predominantemente os modais ferroviário e hidroviário.

Problemas são evidentes também na capacidade de armazenagem. A mesma não acompanhou a evolução da produção de grãos, conforme afirmam Nogueira Junior e Tsunechiro (2005). Segundo Nogueira Junior (2008), a recomendação da FAO (do inglês, Food and Agriculture Organization) é que um país tenha capacidade estática de armazenagem 1,2 vezes maior que a produção de grãos. No Brasil, essa relação, em média, é de apenas 0,87.

Dados os problemas estruturais para escoamento da produção de grãos no Brasil, uma consideração viável é focar no desempenho a partir da integração e combinação eficiente entre os modais, caracterizando o transporte multimodal (BOWERSOX; CLOSS; COOPER, 2007), o que implica, necessariamente, na busca pela eficiência dos terminais intermodais. Para Sogabe (2010), os terminais intermodais são complexos logísticos de transbordo que realizam o transbordo de um modal de transporte ao outro

Uma vez que aspectos presentes no ambiente externo da empresa, encarados como pouco ou nada controláveis pela mesma, podem relacionar e explicar grande parte da sua eficiência; o presente estudo possui o seguinte problema de pesquisa: quais são os determinantes à eficiência dos terminais intermodais do escoamento de grãos do Brasil? Além de identificar os determinantes, a pesquisa também pretende estimar os efeitos marginais dos mesmos sobre a eficiência.

Este artigo está dividido em cinco seções. A seção 2 contém o referencial teórico explanando sobre a função e características de terminais intermodais; conceituação sobre avaliação de desempenho dos mesmos; e esboço teórico dos determinantes da eficiência dos terminais. A seção três apresenta os procedimentos metodológicos da pesquisa assim como o modelo analítico utilizado. A seção quatro aborda e discute os principais resultados encontrados, e por fim, na seção 5, o trabalho descreve as considerações finais, ressaltado as limitações e indicando sugestões para trabalhos futuros.

2. Terminais intermodais

Verifica-se um aumento da demanda pelo transporte intermodal no Brasil. Para otimizar a operação do transporte dos produtos (grãos), cada vez mais terminais intermodais surgem  com o papel fundamental de fazer o transbordo em pontos estratégicos ao longo do corredores logísticos (ZIMMER, 1996).

Para Lima Junior (1988), um terminal intermodal deve possuir interconexão entre sistemas de transportes. Deve ser dotado de infraestrutura operacional e administrativa própria, e primordialmente, deve executar o transbordo de cargas entre modais, por exemplo, rodoviário para ferroviário, conforme ilustra figura 2.

Figura 1: Representação de um terminal rodo-ferro em operação

Fonte: Calabrezi (2005, p.39)

O primeiro nível de atividades é a recepção cujo objetivo é a conferência das notas fiscais da carga. Em seguida, a classificação reconhece e faz a analise do grão que está sendo recebido. A pesagem mensura o peso da carga por meio de balanças. O descarregamento dos grãos dentro do terminal é realizado com o auxílio de tombadores diretamente nas moegas, caso o terminal não tenha essa tecnologia, o procedimento é feito manualmente; em trens o processo é basicamente manual tendo uma espécie de chapa para o descarregamento dos terminais, diretamente para a moega; e na barcaça, referente aos terminais hidroviários, os grãos são sugados. A elevação é a etapa do processo responsável pelo deslocamento dos grãos da moega para as tulhas, para completar o transbordo, ou para armazenagem. O transporte contempla a fase do processo da mobilidade dos grãos das moegas até as tulhas. Pode haver a armazenagem temporária dos grãos até a sua liberação; e finalmente o carregamento que é a passagem dos grãos das tulhas até o caminhão, trem ou barcaças (FERREIRA; CAMPEÃO, 2009).

Além do transbordo do produto, em virtude da estrutura física, operacional e administrativa próprias, os terminais, cada vez mais, estão agregando outros serviços como recepção e expedição de veículos, armazenagem entre outros (LIMA JUNIOR, 1988; GUALDA, 1995).

2.1. Avaliação da Eficiência dos Terminais Intermodais

Conceitualmente eficiência possui um caráter multidimensional, multidisciplinar e heterogêneo (NEELY et. al., 1996; BRITO; VASCONCELOS, 2004). Estratégias de avaliação de eficiência é um tópico frequentemente discutido, mas raramente atribuído um senso comum. Não raro, autores (CAPLICE; SHEFFI, 1994; BEAMON, 1998; NEELY; ADAMS, 2005) discutem as várias abordagens de avaliações de eficiência, transcorrendo sobre quais critérios adotar para representar fidedignamente a eficiência empresarial.

Tradicionalmente, a eficiência dos terminais é avaliada na tentativa de calcular e otimizar a produtividade operacional dos ativos dos terminais ou da área dos mesmos, contudo, novas abordagens denominadas "gerenciais", avaliam de forma holística e sistemática os terminais intermodais (LANDIVAR; SPROESSER; SANTOS, 2013). Segundo os autores, a técnica utilizada para medir os níveis operacionais é a simulação. A tabela 1 apresenta alguns trabalhos que utilizaram essa técnica para avaliar a eficiência de terminais intermodais.

Tabela 1: Pesquisas de Eficiência Operacional de Terminais Utilizando a Técnica de Simulação

Sob a perspectiva "gerencial", a metodologia comumente utilizada é a Análise Envoltória dos Dados (DEA, do inglês Data Envelopment Analysis). A tabela 2 mostra alguns trabalhos que fizeram uso dessa medida de eficiência em terminais intermodais.

Tabela 2: Pesquisas de Eficiência Gerencial de Terminais Utilizando a Técnica DEA

Para verificar os determinantes da eficiência dos terminais intermodais da cadeia logística de grãos do Brasil, este trabalho faz uso do modelo referente a "segunda fase do modelo DEA", detalhado na seção de procedimentos metodológicos. Em tempo, cabe uma discussão mais apurada sobre a técnica.

2.1.1 Técnica DEA

Cooper, Seiford e Tone (2007) explicam que essa técnica objetiva avaliar a eficiência relativa do desempenho de um sistema produtivo de características tecnológicas semelhantes, a partir de múltiplos insumos e produtos.

Há duas definições pertinentes ao DEA: eficiência orientada ao insumo e eficiência orientada ao produto. A primeira refere-se à quantidade de insumos ou recursos que pode ser reduzida sem diminuir a produção. A segunda, ao contrário, decorre do fato de quanto se pode produzir mais sem precisar aumentar a quantidade de insumo. Em ambos os casos, o objetivo é obter ganhos de produtividade por meio da eliminação de fontes de ineficiência. Há dois modelos que comportam a avaliação da eficiência de um conjunto de DMU (Decision Making Unit - Unidade Tomadora de Decisão): modelo CCR (CHARNES; COOPER; RHODES, 1978), o primeiro modelo proposto para a avaliação efetiva global e que trabalha com retorno constante de escalas, ou seja, qualquer variação proporcional nas entradas (inputs) produz variação proporcional na saída. Já o modelo BCC (BANRKER; CHARNES; COOPER, 1984), ao contrário, admite retornos variáveis de escala, sejam eles crescentes, decrescentes ou constantes. A exemplificação matemática dos modelos é verificada na tabela 3.

Tabela 3: Representação Matemática dos Modelos DEA

A modelagem DEA é utilizada em organizações produtivas que obedecem a características da presença de múltiplos produtos e insumos; uma realidade da maioria das empresas operantes. Utiliza-se a programação linear para cálculos de eficiência que compara o desempenho mais eficiente de uma organização com outras observadas.

No entanto, insumos e produtos somente avaliam o nível de eficiência de um conjunto de DMUs. Esta pesquisa vai além, e objetiva testar quais as variáveis explicativas relacionadas a esse nível de eficiência.

2.2 Determinantes da eficiência dos terminais intermodais

Os tópicos seguintes irão discutir alguns elementos nada ou pouco controláveis pelos terminais e que, possivelmente, influenciam o nível de eficiência desses complexos logísticos.

2.2.1 Produção de grãos próximos aos terminais

Pesquisando a indústria dos terminais intermodais da União Européia, Wiegmans, Masurel e Nijkamp (1998) identificaram que a localização favorável corresponde a maior barreira à entrada presente na indústria. A mesma é um dos elementos chaves para a competitividade do sistema de transporte (ARNOLD; PEETERS; THOMAS, 2004; PORTUGAL; MORGADO; LIMA JÚNIOR, 2011).

Localização favorável para terminais, segundo Giavina-Bianch e Cavalieri (2004) corresponde onde há maior concentração de carga, ou seja, próximo a produção. Koning (1996), constata que terminais localizam-se em áreas onde se espera uma grande manipulação de volume de produto.

Pesquisas de avaliação de desempenho de terminais do corredor logístico do Centro-Oeste, concluíram que, tanto na visão dos gerentes das unidades (TEIXEIRA, 2010), quanto na visão dos clientes dos terminais (CALARGE, 2010), a localização próxima às áreas produtoras de grãos tende a uma maior atratividade, influenciando nos fatores de desempenho.

2.2.2 Capacidade de armazenamento de grãos próximo aos terminais

O número de armazéns graneleiros nos centros produtores do país é uma das justificativas para o baixo índice da capacidade de armazenagem ante a quantidade produzida de grãos. Conforme explica Nogueira Junior (2008), nos Estados Unidos, 65% da capacidade de armazenamento encontram-se nas propriedades rurais, enquanto no Brasil, esse índice cai para 10%.

De acordo com Martins et. al. (2005), este cenário propicia também a sobrecarga dos terminais intermodais. Pesquisas corroboram (KUSSANO; BATALHA, 2009) que o baixo nível de armazenagem e, muitas vezes, a sobrecarga de grãos nos terminais portuários do país, aumentam os custos logísticos e diminuem o desempenho do setor.

2.2.3 Qualidade das vias rodoviárias de acesso aos terminais

De acordo com pesquisa conduzida por CEL/COPPEAD (2002), identificou-se que uma das causas da baixa eficiência do transporte terrestre é a insegurança das vias proporcionada pela falta de manutenção delas.

A qualidade das vias rodoviárias de acesso aos terminais intermodais são fatores relevantes por parte dos clientes, em razão de utilizá-las para receber os serviços dos terminais (LUDVGSEN, 1999). Sabendo que o transporte unimodal é o substituto direto ao uso dos terminais (WIEGMANS; MASUREL; NIJKAMP, 1998), os clientes podem preferir utilizar uma via de acesso diferente da intermodalidade, em detrimento de arcar com os custos da má conservação das vias de acesso ao terminal intermodal. Esses custos, segundo Bartholomeu e Caixeta Filho (2008) são: consumo de combustível; tempo de viagem e gasto com manutenção do veículo.

Hijjar e Alexim (2006) afirmam que, dentre os fatores de ineficiência das vias de acesso ao terminal (congestionamentos, largura das rodovias de acesso, área de estacionamento, sinalização, filas para acessar ao terminal), as condições de pavimentação das rodovias de acesso é o principal. Wanke e Hijjar (2009) constatam que a dificuldade dos exportadores de cargas a granel no Brasil é a forma de ingresso aos terminais para exportação.

2.2.4 Estrutura de Propriedade dos Terminais

Uma questão frequentemente pesquisada em estudos de desempenho é procurar saber se o setor público remete a qualidade e produtividade desejável na oferta de infraestrutura logística. Liu (1995) concorda que a mudança para a estrutura privada, mesmo sem mudança no ambiente competitivo, pode melhorar a eficiência dos custos nas organizações.

Cullinane e Song (2002), pesquisando os portos localizados no Reino Unido, concluem que, além da estrutura de propriedade privada, fatores como localização geográfica e desregulamentação do setor ajudam a explicar o desempenho. No entanto, utilizando-se das palavras dos autores: "a privatização oferece uma resposta, mesmo que parcial, à cura que aflige a indústria portuária".

Cullinane e Song (2003) analisaram os terminais coreanos a partir de um modelo estocástico de fronteira no objetivo de verificar os níveis de eficiência produtiva da amostra. Os resultados sugerem que os graus de participação do setor privado estão positivamente relacionados com a melhora da eficiência produtiva dos terminais, uma vez que os mesmos seguem as políticas da privatização e da desregulamentação do setor coreano.

Cullinane, Ji e Wang (2005) concluíram, a partir de 240 observações gerais de portos localizados no mundo, através da metodologia DEA, que, inegavelmente, a hipótese de um maior envolvimento do setor privado no setor portuário, leva a maior eficiência do sistema.

Tongzon e Heng (2005), também sob uma amostra de terminais de contêineres de todo o mundo, admitem na discussão do estudo que a participação do setor privado na indústria portuária pode aumentar a eficiência e, consequentemente, aumentar a competitividade do porto.

Hijjar, Wanke e Barros (2008) utilizando a metodologia DEA, estudaram os terminais portuários brasileiros e concluíram que os mesmos, sob o controle privativo, tendem a apresentar um nível de eficiência maior que os terminais sob administração pública.

2.2.5 Terminais portuários

Suspeita-se que, a capacidade e movimentação dos produtos em terminais portuários são maiores que as dos terminais intermodais. Uma razão explicativa repousa no fato de, em sistemas portuários, cujo objetivo é o recebimento do total de cargas oriundas de diversas regiões do país com o objetivo de movimentá-la para exportação, necessitam apresentar infraestrutura e capacidade de operacionalização elevada.

Hijjar e Alexim (2006) constatam que, em virtude da maior grandeza de movimentação de produtos, os terminais portuários são mais sensíveis a perdas provocadas pelo sistema logístico de escoamento da safra.

3. Método

Para testar os determinantes da eficiência e estimar os efeitos marginais das variáveis sobre o desempenho dos terminais intermodais do Brasil, este estudo faz uso do modelo econométrico de regressão linear Tobit, utilizando os escores de eficiência como variável dependente (estimado pelo modelo DEA); e as variáveis independentes sendo as determinantes da eficiência Esse método é compreendido na literatura como o segundo estágio da metodologia DEA, sendo que pesquisas vem utilizando esta ferramenta em diferentes áreas (TURNER; WINDLE; DRESNER , 2004; DELGADO; MACHADO, 2008; SANTOS et. al. 2009; MOREIRA et. al. 2010; WANKE; AFFONSO, 2011).

A variável dependente é limitada (truncada) entre 0 a 1, sendo assim, os Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) não poderão ser utilizados uma vez que a variável não é livremente distribuída, oferecendo ao modelo Tobit uma alternativa à estimação nessas condições (GUJARATI, 2006). Para Chilingerian (1995), o modelo Tobit sendo utilizado no segundo estágio do DEA, traz estimativas esclarecedoras.

  Nesse sentido, a presente pesquisa é classificada em analítica (COLLIS; HUSSEY, 2005; HAIR et. al., 2005), ou seja, vai além da exploração e descrição dos fenômenos que envolvem o sistema produtivo de um terminal intermodal e busca explicar, o porquê desses fenômenos.

3.1 Variáveis da Pesquisa

A variável dependente utilizada nesta pesquisa são os níveis de eficiência estimados por Santos (2012), descrito na tabela 2. Tal estudo foi escolhido devido pertencer ao projeto de pesquisa intitulado "Desempenho dos Terminais Multimodais da Cadeia Logística de Grãos" aprovado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico (CNPq) edital 18/2009, da qual o presente estudo também faz parte. Nele, foram pesquisados 32 terminais intermodais localizados nas cinco regiões do país, utilizando amostragem não probabilística e por conveniência. Cada terminal foi numerado seguido da sigla da região correspondente.

• Região Centro-Oeste: 1CO; 2CO; 3CO; 4CO; 5CO; 6CO; 7CO; 8CO.
• Região Sul: 1S; 2S; 3S; 4S; 5S; 6S; 7S.
• Região Nordeste: 1NE; 2NE; 3NE; 4NE; 5 NE.
• Região Sudeste: 1SE; 2SE; 3SE; 4SE; 5SE; 6SE; 7SE; 8SE; 9SE.
• Região Norte: 1N; 2N; 3N.

Dentre os terminais considerados, existem todos os tipos no que se refere à combinação dos modais de transporte de acesso (rodo-ferro; ferro-rodo; rodo-hidro; rodo-ferro-hidro; hidro-ferro). Segundo Santos (2012), a ordem obedece ao fluxo de mercadoria, por exemplo: se o fluxo de transbordo for maior no modal rodoviário para o modal ferroviário, o terminal é caracterizado como "rodo-ferroviário".

A tabela 4 apresenta medidas descritivas dos níveis de eficiência dos terminais identificados no trabalho de Santos (2012).

Tabela 4: Escores da Eficiência dos Terminais Amostrados

Fonte: Adaptado de Santos (2012).

A média da ineficiência dos terminais intermodais pesquisados é 0,54 (1 - 0,460), representando que existe a possibilidade de se aumentar, em média, 54% o volume de  produtos transbordados, mantendo-se constante o nível de insumos. Santos (2012) considerou como inputs: capacidade de recepção (toneladas); capacidade de expedição (toneladas); e número de funcionários; e como outputs: quantidade movimentada de grãos (toneladas) nos últimos 12 meses do terminal. Em virtude dos terminais apresentarem como inputs variáveis de baixa manobra de redução ou expansão de sua capacidade, uma vez que são ativos imobilizados, e sendo a intenção dos terminais é aumentar a quantidade transbordada, Santos (2012) faz uso do modelo BCC orientado "ao produto".

Para a segunda fase do DEA, este artigo baseia suas variáveis independentes na discussão do tópico 2.2 do presente estudo, gerando as seguintes variáveis:

• Variável PROD - quantidade produzida dos grãos soja, milho e trigo (toneladas), no raio de 200 km no entorno do terminal;
• Variável SARM - relação da capacidade estática de armazenagem à granel (toneladas) sobre a produção de grãos (toneladas), no raio de 200 km no entorno do terminal;
• Variável QUAL – qualidade das vias das estradas de acesso à cidade na qual o terminal está instalado;
• Variável ESTR – estrutura de propriedade dos terminais;
• Variável PORT – terminais considerados portuários na amostra.

3.2 Descrição, Coletas de Dados e Tratamento das Variáveis Independentes

Para a variável PROD e SARM coletou-se seus valores a partir de um raio de 200 km no entorno do terminal. Este raio foi estimado por meio do software online i3GEO. A figura 3 exemplifica o procedimento.

Gráfico 2: Exemplo de raio do entorno do terminal

Fonte: elaborado pelos autores.

Tomou-se o exemplo, na figura 3, a região do terminal compreendida no município de Alto Araguaia/MT, região de elevada produção de grãos (soja) no país. Para todos os terminais intermodais considerados, foi efetuado o mesmo processo.

Os valores de PROD foram coletados do Banco de Dados online do IBGE, referentes ao ano 2010. Para SARM, os valores da capacidade estática de armazenagem à granel utilizados procederam do sistema da Conab (Companhia Nacional de Abastecimento), na área de "Capacidade Estática dos Armazéns", e referem-se ao ano de 2011.

A terceira variável (QUAL) refere-se às condições da infraestrutura das vias rodoviárias que fornecem acesso à cidade do terminal. Consideraram-se as condições das vias de acordo com a classificação da Confederação Nacional do Transporte - CNT (2011). Segundo o órgão, trechos ideais recebem a categorização de "ótimo" ou "bom", e trechos considerados não ideais recebem a classificação de "regular", "ruim" ou "péssimo". Sendo assim, a QUAL será uma variável dummie, obtendo para cada terminal considerado valor "1" caso as condições das vias rodoviárias enquadrarem-se em trechos ideais, e valor "0" caso as condições dos trechos forem não ideais. A figura 4 exemplifica a classificação que as vias receberam.

Gráfico 3: Exemplo de classificação das vias rodoviárias de acesso a cidade dos terminais

Fonte: adaptado de CNT (2011).

Para todos os terminais amostrados foi efetuado o processo evidenciado na figura 4: identificou-se a localização das cidades dos terminais, e verificou-se a classificação das vias de acesso. Como muitas vezes existem mais de uma via de acesso à cidade, fez-se a média das notas fornecida pela pesquisa da CNT (2011).

Os dados das variáveis ESTR e PORT são oriundos de fonte primária, obtidos em pesquisa de campo no período de agosto a outubro de 2011, junto aos gerentes dos terminais entrevistados.

A variável ESTR refere-se a estrutura de propriedade dos terminais intermodais. A variável em questão também é uma variável dummie e tem valor "1" quando o terminal for de propriedade privada, e "0" quando o mesmo for de propriedade pública.

A variável PORT explicita quais são os terminais da amostra portuários marítimos. A PORT é uma dummie com valores "1" para terminais portuários marítimos, e "0" para não portuários.

3.3 Modelo Analítico

Conforme Gujarati (2006) explica, a estimação dos parâmetros do modelo Tobit dá-se por meio do Método da Máxima Verossimilhança que, segundo o autor, estima as observações conhecidas e desconhecidas de uma amostra censurada.

De acordo com Greene (2003), a formulação geral do modelo Tobit se expressa na equação 13:

Sobre os efeitos marginais das variáveis explicativas no valor esperado yi, a equação que permite essa inferência é dada por:

4. Resultados e discussões

Nesta seção será apresentada uma análise descritiva das variáveis. Em seguida, são estimados os resultados da regressão e seus efeitos marginais com relação ao desempenho dos terminais intermodais.

Verifica-se acentuada variabilidade entre o valor máximo e mínimo da variável PROD, confirmando a heterogeneidade das diversas regiões produtoras de grãos no Brasil no que se refere às quantidades produzidas. A média de PROD para cada entorno do terminal ficou em aproximadamente 3,7 milhões de toneladas; juntas, as regiões Sul e Centro-Oeste representam  80,77% da quantidade de grãos do país.

A média da variável SARM foi 1,38, valor acima das recomendações de 1,2 (NOGUEIRA JUNIOR, 2008) sobre a relação de capacidade de armazenagem e produção grãos, no entanto, este valor corresponde apenas às regiões dos terminais selecionados. A tabela 5 fornece os valores de PROD e SARM.

Tabela 5: Estatística Descritiva de PROD e SARM

Quanto a variável QUAL, o estudo verificou que 43,75% das rodovias que dão acesso às cidades nas quais os terminais estão localizados são classificadas como "regular"; 28,13% classificadas como "ruim"; 25,00% como "bom"; e 3,13% classificadas como "ótimo".

Quanto a natureza da propriedade dos terminais (variável ESTR), públicos e privados, verifica-se que 71,88% da amostra são classificados como de iniciativa privada e 28,13% de administração pública.

E por fim os terminais portuários, referindo-se a variável PORT, apresentaram a seguinte descrição: 21,88% dos terminais estudados eram classificados como "terminais portuários marítimos". Enquanto 78,13% são classificados como "terminais não portuários", ou seja, não transbordam por via marítima.

4.1 Fatores Determinantes à Eficiência dos Terminais Intermodais

   Em se tratando da aceitação do nível de significância para os resultados estimados, estabeleceu-se a faixa entre 0,05 e 0,10, de acordo com Wanke e Affonso (2011), para os quais as pesquisas exploratórias em logística vêm apresentando valores nesse intervalo.

A tabela 6 apresenta os resultados de teste dos determinantes da eficiência dos terminais intermodais do Brasil:

Tabela 6: Fatores Associados à Eficiência dos Terminais Intermodais

Os valores apresentados na tabela 6 confirmam o impacto das variáveis estimadas no efeito da eficiência dos terminais intermodais. Verifica-se que o modelo estimado é globalmente significativo, visto que, pelo teste da Razão de Verossimilhança (LR), é possível rejeitar a hipótese nula de que todos os coeficientes associados às variáveis explicativas sejam nulos (pelo valor do teste do log LR do modelo irrestrito e restrito implica que o modelo é globalmente significativo ao nível de 1% de significância). Este resultado é corroborado pelo teste F (Tabela 6), com cinco variáveis e 26 graus de liberdade. O modelo é globalmente aceito (6,23), rejeitando a hipótese nula que as mesmas sejam iguais a 0.

Duas das variáveis não obtiveram significância estatística (QUAL E SARM). Para a variável QUAL, não importa se as vias rodoviárias de acesso aos terminais sejam classificadas em "trechos ideais" ou "trechos não ideais" pela CNT (2011), tal perspectiva não afeta o nível de eficiência dos terminais. E a variável SARM infere que níveis maiores ou menores da capacidade de armazenagem ante ao volume produzido de grãos no entorno do terminal também não afeta a eficiência do mesmo.

Já as variáveis PROD, ESTR e PORT obtiveram significância estatística, podendo afirmar que existe relação entre as mesmas e a eficiência dos terminais intermodais. Os resultados obtidos para a variável PROD corroboram os resultados de autores (KONING, 1996; GIAVINA-BIANCH; CAVALIERI, 2004; TEIXEIRA, 2010; CALARGE, 2010), quando estes afirmam que terminais intermodais próximos aos centros produtores possuem um diferencial competitivo.

O efeito marginal das variáveis citadas são todos positivos. PROD apresentou baixo índice, mostrando que, com o aumento de 10 mil toneladas de produção de grãos no entorno do terminal, isto faz aumentar a eficiência do mesmo em 0,000571%, na média. O mais relevante dos efeitos marginais é o visualizado em PORT, que provoca um aumento médio na eficiência dos terminais em 69%. Este resultado vai ao encontro de Hijjar e Alexim (2006), os quais afirmam que, devido aos terminais portuários possuírem maiores níveis de recepção (uma vez que a carga se destina a exportação), e consequentemente, maior capacidade de infraestrutura, seus níveis de eficiência são maiores.

A variável ESTR também apresentou efeito marginal significativo. De acordo com os resultados obtidos, o fato do terminal intermodal ser privado, aumenta, em média, 22% a eficiência dos terminais, concordando com os autores CULLINANE; SONG, 2002; CULLINANE; SONG, 2003; CULLINANE; JI; WANG, 2005; TONGZON; HENG, 2005; HIJJAR; WANKE; BARROS, 2008), quando estes asseguram que estruturas de propriedades privadas tendem a possuir um maior nível de eficiência.

5. Considerações finais

É inegável a importância dos terminais intermodais para a competitividade internacional da produção de grãos no Brasil. Por meio de uma maior eficiência do transporte, o escoamento do produto para o mercado interno e externo pode implicar em menores custos logísticos, e consequentemente, maiores ganhos aos operadores do sistema em todos os eles da cadeia produtiva. O aumento da eficiência do transporte, apesar dos inúmeros problemas logísticos existentes, pode ser visualizado por meio da integração dos modais, ou seja, apropriando-se das vantagens inerentes à cada modalidade de transporte. Essa conexão, representada pelos terminais intermodais, contribui à geração de ganhos na movimentação de grãos.

Neste sentido, este estudo buscou identificar quais variáveis influenciam a eficiência dos terminais intermodais de grãos do Brasil. No intuito de contribuir na discussão desse problema, partiu-se dos níveis de eficiência elencados por Santos (2012), através do modelo DEA, e construiu-se um modelo de regressão Tobit a fim de estimar os efeitos marginais das variáveis selecionadas sobre a eficiência dos terminais intermodais. Foram identificadas cinco variáveis com potencial para influenciar o nível de eficiência dos mesmos, sendo que destas, três variáveis foram consideradas significativas. Os resultados apontaram para a conclusão de que terminais próximos a "região produtora de grãos", "operados pela iniciativa privada" e "inseridos em portos de exportação", apresentam eficiência superior em relação aos terminais intermodais que não apresentam tais características.

Algumas limitações do estudo decorrem da escassez de informações sobre terminais intermodais no Brasil, tanto em bases de dados oriundas do governo como das informações obtidas junto aos operadores de terminais. Ressalta-se, também, a limitação do tamanho da amostra da pesquisa.

 A pesquisa trouxe contribuições teóricas ao estudo de terminais intermodais de transbordo de grãos, principalmente no que se refere a discussão sobre alguns determinantes da eficiência dos mesmos. Além de contribuições ao processo decisório dos operadores de terminais intermodais.

Finalmente, sugere-se que sejam avaliados outros determinantes da eficiência, contribuindo assim ao entendimento mais amplo sobre os terminais intermodais de transbordo de grãos e do sistema logístico como um todo.

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1 Administrador Mestre em Administração – UFMS carloslandivar@gmail.com
2 Professor Doutor do Departamento de Economia e Administração (DEA) – UFMS renato.sproesser@ufms.br
3 Professor Doutor do Departamento de Economia e Administração (DEA) – UFMS matheuswgp@yahoo.com.br