Upload
others
View
5
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
154
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor
sucroenergético brasileiro nos últimos 10 anos
Recebimento dos originais: 09/01/2016
Aceitação para publicação: 19/12/2016
Stella Vannucci Lemos
Engenheira Agrônoma, Doutoranda em Administração das Organizações.
Instituição: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade USP Ribeirão Preto.
Endereço: Avenida Bandeirantes, 3900, Monte Alegre, Ribeirão Preto/SP
CEP: 14.040-905.
E-mail: [email protected]
Alexandre Pereira Salgado Junior
Engenheiro de Produção, Livre docente em Administração.
Instituição: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade USP Ribeirão Preto.
Endereço: Avenida Bandeirantes, 3900, Monte Alegre, Ribeirão Preto/SP
CEP: 14.040-905.
E-mail: [email protected]
Alexandre Duarte
Engenheiro de Produção, Doutorando em Administração das Organizações.
Instituição: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade USP Ribeirão Preto.
Endereço: Avenida Bandeirantes, 3900, Monte Alegre, Ribeirão Preto/SP
CEP: 14.040-905.
E-mail: [email protected]
Fernanda de Almeida Antunes
Graduanda em Engenharia de Produção.
Instituição: Universidade Estácio de Sá, Unidade UniSEB Ribeirão Preto.
Endereço: Rua Abrahão Issa Halack 980, Ribeirania, Ribeirão Preto/SP
CEP: 14.096-160
E-mail: [email protected]
Rodolfo Luiz Esteves
Graduando em Engenharia de Produção.
Instituição: Universidade Estácio de Sá, Unidade UniSEB Ribeirão Preto.
Endereço: Rua Abrahão Issa Halack 980, Ribeirania, Ribeirão Preto/SP
CEP: 14096-160
E-mail: [email protected]
Resumo
Esta pesquisa envolve a análise de usinas sucroalcooleiras em todas as regiões brasileiras nos
períodos das safras de 2005/2006 até 2014/2015, com o objetivo de verificar as localizações
que obtiveram maiores índices de eficiência e explanar o comportamento da variação da
eficiência operacional nas usinas sucroalcooleiras. Os dados utilizados foram obtidos à partir
dos boletins de levantamento de safras de cana-de-açúcar da Companhia Nacional de
Abastecimento em um período de 10 anos, sendo analisados pela metodologia DEA. Os
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
155
resultados deste estudo confirmaram que os estados de São Paulo e Goiás foram os maiores
destaques em relação à eficiência operacional, a safra de 2012/2013 foi a mais eficiente de
todas as safras analisadas, e há necessidade das indústrias terem alto índice de eficiência para
realizar-se o melhor processo de extração possível, sendo suscetíveis de melhores tecnologias,
visto que não dependem diretamente da qualidade da matéria prima empregada.
Palavras-chaves: cana-de-açúcar, DEA, eficiência operacional.
1. Introdução
A agropecuária, que no passado não passava de uma simples atividade de subsistência
e autossuficiência, chega ao século XXI unindo campo e cidade através de um complexo
econômico constituído por variadas cadeias produtivas (GIMENES; GIMENES, 2007). O
Brasil participa desse cenário, mostrando sua vocação natural para o agronegócio devido às
suas características.
Atualmente, o país possui 72 milhões de hectares de terras para a agricultura e 170
milhões de hectares de pastagem em seu território de 850 milhões de hectares (CONAB,
2016), além da elevada tecnologia utilizada no campo que faz do agronegócio brasileiro um
setor moderno, eficiente e concorrente no cenário internacional (SESSO FILHO et al., 2011).
A cultura de cana-de-açúcar é uma das mais bem-sucedidas dentro do setor
agropecuário no Brasil. Além de alto retorno econômico, pode ser usada tanto pela indústria
alimentar quanto como fonte alternativa de energia, e ainda tem grande importância social
pela mão de obra empregada (ANDRADE et al., 2011).
Estudos conduzidos por várias décadas, como as pesquisas elaboradas por Humbert
(1963) e Jenkins (1966), contribuíram para o avanço científico e tecnológico do setor
sucroalcooleiro do Brasil, uma vez que há muito o país tem-se destacado na produção
competitiva do açúcar, etanol e coprodutos. Entretanto, as inovações tecnológicas são
dinâmicas e há necessidade de se quantificarem a eficiência e os custos gerados pela cana-de-
açúcar, visando detectar pontos de estrangulamento para assegurar a liderança mundial do
setor sucroalcooleiro (OLIVEIRA et al., 2012).
O crescimento da agricultura vem de dois aspectos: aumento de recursos e
produtividade. Os recursos, o crescimento da produtividade da agricultura sustentável e o
aumento da produtividade operacional exaltam a importância da mensuração da eficiência de
produção (LIU; ZHANG, 2015).
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
156
Ainda, Duarte et al. (2011) indicam que o gerenciamento se faz necessário para que o
produtor consiga aumentar a rentabilidade de sua empresa, cujo controle dos custos torna-se
de substancial importância. Na gestão do agronegócio, informações sobre o custo de produção
tornam-se relevantes na obtenção de informações utilizadas como medida de desempenho
organizacional e operacional (MENDES NETO; SILVEIRA, 2013).
Com a necessidade implicada à mensuração de eficiência no setor sucroenergético,
esta pesquisa tem como objetivo verificar as localizações que obtiveram maiores índices de
eficiência na relação campo – indústria, explanando o comportamento da variação relativa da
eficiência operacional nas usinas sucroalcooleiras em todas as regiões brasileiras nos períodos
das safras de 2005/2006 até 2014/2015.
2. Revisão de Literatura
2.1. Fatores relacionados com a produtividade dos canaviais
Conforme observado em Neves e Trombini (2014) a cadeia produtiva do setor de
açúcar e etanol é de grande importância para o desenvolvimento do país, chegando a
representar quase 2% do PIB do país, afirmando, ainda, que a produção de açúcar e etanol no
país é considerada um fator chave na estratégia de desenvolvimento rural e energético.
Gupta et al. (2011) afirmam que o setor sucroenergético tem uma grande contribuição
ao desenvolvimento do país, tanto do ponto de vista social como do ponto de vista
econômico. Entretanto, efetivamente o setor sucroenergético vem enfrentando nos últimos
anos, particularmente de 2008 até hoje, dificuldades e desafios conjunturais para seu
crescimento e consequente ganho de competitividade (OECD-FAO, 2015).
A cadeia produtiva da cana-de-açúcar está debilitada com a falta de uma política
energética que incentive a produção de combustíveis de fonte renovável, como o etanol
(MARTINELLI et al., 2011). Desde 2009, aproximadamente 50 unidades na região centro-sul
encerraram suas operações nas últimas sete safras, e na safra 2014/15, 10 unidades
suspenderam suas atividades (UNICA, 2015). Os problemas enfrentados são diversos,
podendo levar o setor, que já foi de grande importância para o crescimento da economia
brasileira, a uma grande crise econômica.
As empresas são pressionadas à adequação dos padrões de competitividade
(produtividade e qualidade), que se fazem presentes no mercado globalizado, sob o risco de
não conseguirem permanecer em atividade no caso de inadequação aos padrões competitivos
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
157
(FILOSO et al., 2015). A competitividade estaria, portanto, no centro da redefinição
produtiva, incorporando outros atributos, além da eficiência produtiva e preço, como a
qualidade dos produtos, dos processos produtivos e do trato com o meio ambiente, a
diversidade de produtos e a qualificação da mão-de-obra (FAGUNDES, 2012).
Pode-se observar que diversos problemas da cadeia sucroalcooleira estão ligados ao
aumento da eficiência operacional do setor, fator este de grande importância para a
competitividade do mesmo. Para Torquato et al. (2009), as unidades produtivas do setor
sucroenergético precisam aumentar sua eficiência em relação ao uso dos insumos empregados
na produção, atendendo assim, a um modelo de produção que considera o crescente aumento
da concorrência e a otimização da produtividade como fatores essenciais a sobrevivência.
Segundo Salgado Junior et al. (2009) determinar se uma empresa é eficiente (ou
ineficiente) e identificar alguns dos motivos para esse desempenho, contribuem de forma
significativa para a definição de estratégias apropriadas para esse setor.
Para ocorrer níveis elevados de produção industrial, é necessário que a matéria-prima
(cana-de-açúcar) esteja dentro de alguns padrões ideais de qualidade. Um dos principais
padrões de qualidade que deve ser levado em consideração para o processo industrial da cana-
de-açúcar é a sua maturação, sendo esta mensurada com o objetivo de fazer a colheita na
época ideal, visando assim, o seu melhor e maior aproveitamento na indústria (NEVES et al.,
2010).
Além da excelência da matéria-prima, as usinas necessitam buscar melhorias na
eficiência de seus processos internos, adequando-se a um novo modelo de produção, que leva
em consideração o crescente aumento da concorrência gerada pela entrada de grupos de
capital estrangeiros e pelo expansionismo (TORQUATO et al., 2009). Portanto, o estudo da
eficiência operacional em usinas de cana-de-açúcar pode contribuir para uma melhoria dos
resultados obtidos no setor sucroalcooleiro.
Segundo Slack (2009) o processo de produção envolve um conjunto de recursos de
inputs usados para transformar alguma coisa ou para ser transformado em outputs de bens
e/ou serviços. Esse modelo de transformação input-processo-output, embora possa ser
generalizado para todas as operações produtivas, difere em relação a natureza dos inputs e
outputs de cada processo. Conforme Salgado Junior et al. (2014) o modelo de processo de
produção e a forma da operação, estão relacionados com a seleção e utilização ótima dos
recursos de uma usina de cana-de-açúcar ao longo do tempo, buscando maximizar a eficiência
dos equipamentos da unidade produtiva.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
158
A análise da produtividade geral do sistema pode ser vista como a soma da
produtividade do campo, produtividade agrícola, mais a produtividade da indústria, podendo
ser analisada sob a ótica da teoria das restrições elaborada por Goldratt (1989) que
estabeleceu os conceitos, passos e princípios da teoria das restrições, definindo uma restrição
como qualquer coisa que limite o maior desempenho de uma organização em função ao
objetivo.
De acordo com Gasques et al. (2014), a produtividade do campo é definida como a
relação entre a produção (bens produzidos) e os fatores de produção utilizados, sendo estes
fatores definidos como pessoas, máquinas, materiais e área.
O crescimento da produtividade não é sempre associado com um bom desempenho
financeiro de um setor, sendo que a produtividade é considerada um bom indicador de
mudança tecnológica, responsável por medir a eficiência com que todos os insumos (terra,
trabalho, capital, materiais) são combinados para gerar o produto total das lavouras
(GASQUES et al., 2014).
Salgado Junior et al. (2014) afirmam que, no que diz respeito aos fatores
edafoclimáticos, a produtividade pode ser influenciada de acordo com a interação e manejo da
cultura, a variedade da cana-de-açúcar escolhida para a plantação, o conhecimento das
características de cada solo.
Segundo Dalchiavon et al. (2014), o conhecimento da produtividade da cana-de-
açúcar pode ser obtido pelos componentes da produção de campo, podendo ser o volume de
colmos por hectare e população de plantas por metro quadrado, sendo ferramentas
extremamente importantes, das quais os agricultores dispõem, uma vez que alterações nesses
componentes são responsáveis diretos pelo ajuste da produtividade.
Entretanto, Moraes et al. (2016) afirmam que existe variabilidade em tais componentes
entre indivíduos de uma população em função de vários fatores, que vão desde a implantação
da cultura (influenciando o número de plantas por área), até a disponibilidade de nutrientes.
Para a agencia de informação da EMBRAPA (2014) a combinação dos fatores clima,
solo e variedades genéticas determinam a produtividade da cana-de-açúcar, sendo que uma
produtividade mais alta pode ser conseguida através da seleção de variedades adequadas ao
ambiente a ser cultivado.
Segundo Dias et al. (2015) para produzir uma maior quantidade de etanol por tonelada
de cana-de-açúcar plantada e por hectare, serão necessárias melhorias nos fatores
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
159
tecnológicos, nos processos produtivos de produção e no manejo e cultivo, além do aumento
da área cultivada.
Segundo Cox III (2002) o gerenciamento de restrições é uma abordagem que planeja e
controla a produção e venda de produtos e serviços, reconhecendo que a restrição de um
sistema determina uma grande influência na produtividade do mesmo.
A taxa de saída de todo o sistema determina a velocidade na qual a meta de uma
organização é realizada. Ao questionar o paradigma dos modelos de produção vigentes,
Goldratt (1989) afirma que o somatório dos ótimos isolados não resulta no ótimo global.
Desta forma, ao analisar-se a produtividade do sistema cana-de-açúcar precisa-se levar
em conta o ótimo global e não o ótimo local, seja ele o subsistema agrícola ou o subsistema
industrial.
Gupta e Boyd (2008) concluem que a teoria das restrições fornece uma abordagem de
decisões de operações que evita a armadilha de otimização de ilhas, otimização local, que
vem através das fronteiras funcionais das organizações.
2.2. Análise de eficiência
Eficiência é um conceito fundamental da teoria neoclássica, podendo a sua
importância ser analisada de diferentes formas (FARREL, 1957). Do ponto de vista de uma
firma, a eficiência está relacionada ao problema de alocação ideal de recursos (XAVIER,
2014).
Segundo Shirota (1996), em um ambiente de mercado de competição, espera-se que
firmas ineficientes sejam retiradas do mercado por firmas mais eficientes e, no longo prazo,
apenas as firmas eficientes prosperem. Portanto, para o tomador de decisão de uma firma é
importante saber o nível de eficiência relativa de sua firma em relação a outras no mercado e a
fronteira de possibilidades de produção.
Farrel (1957) definiu uma forma prática para mensuração de eficiência, propondo uma
mensuração de eficiência relativa em que cada unidade de produção é comparada às outras
unidades de um conjunto, sendo que dessa maneira, a eficiência de cada unidade de produção
correspondente a uma proporção em relação àquelas consideradas eficientes.
A eficiência técnica é a habilidade da firma em maximizar sua produção de acordo
com seus insumos (FARREL, 1957). Posteriormente, Coelli (1995) define a eficiência de
preço como eficiência de alocação, que é a habilidade de uma firma em usar os insumos em
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
160
proporções ótimas para seus níveis de preços, minimizando seus custos. Ambas as eficiências
são medidas em escala entre 0 e 1 e, quando combinadas, definem a eficiência econômica da
firma.
Segundo Delgado e Machado (2007), a eficiência econômica pretende alcançar o
produto máximo, a partir de um determinado volume de recursos, ou estabelecer uma meta
para o produto, com um gasto mínimo.
Shirota (1996) destaca que a teoria microeconômica é rica em funções de “fronteira”
tais como: função de máximo de uma função de produção que considera diferentes limitações
de recursos, ou uma função de mínimo de uma função custo considerando diferentes valores
de preços de insumos e quantidades de produção.
Os principais métodos desenvolvidos para mensuração empírica das funções de
fronteira são divididos em dois grupos: os determinísticos e os estocásticos; cada um desses
grupos de métodos pode ser subdivididos em dois outros grupos: paramétricos e não
paramétricos, permitindo-se definir quatro grupos de possíveis métodos de estimação de
fronteiras (SHIROTA, 1996).
Apesar dos grandes avanços teóricos, há críticas descritas por Afrait (1972), sendo a
principal delas referente à dificuldade na estimação de funções de produção conjunta, pois
não é possível construir mensurações agregadas a diferentes produções.
Para os casos que não podem ser adequadamente atendidos pelo método de fronteiras
estocásticas, ainda há a possibilidade de mensuração de eficiência via análises não-
paramétricas. Esses métodos, inclusive, têm sido um campo de pesquisa acadêmico bastante
ativo tanto no campo da pesquisa operacional como de análises econômicas (LIU et al., 2013).
A técnica de Análise Envoltória de Dados – DEA (Data Envelopment Analysis) – é
uma das várias abordagens não paramétricas, podendo ser empregada para mensurar a
eficiência técnica da função de produção, com a ideia central formulada pelo output dividido
pelo input (CHAITIP et al., 2014).
Conforme Ferreira e Gomes (2009), DEA baseia-se em modelos matemáticos não
paramétricos, ou seja, não utiliza inferências estatísticas e nem se apega a medidas de
tendência central. Trata-se de uma técnica que tem como objetivo avaliar o desempenho de
organizações e atividades, denominadas Unidades Tomadoras de Decisões ou DMUs
(Decision-Making Units) através de medidas de eficiência técnica.
DMU é o termo utilizado no método DEA para referenciar unidades homogêneas que
utilizam insumos semelhantes para produtos semelhantes e com autonomia para tomar
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
161
decisões. A Figura 1 ilustra o relacionamento entre as variáveis do modelo, que são os dados
de insumos, ou inputs, e os dados de produtos, ou de outputs (CARLUCCI, 2012).
output 2
DMU
Input 1
Input 2
Input N
output 1
output N
Figura 1: Relação entre as variáveis do modelo.
Fonte: Carlucci (2012).
Para Cooper, Seiford e Tone (2007), DEA é utilizada para avaliar o desempenho de
um conjunto de unidades tomadoras de decisão (DMUs), que convertem múltiplos insumos
(inputs) em múltiplos produtos (outputs).
De acordo com Andrade e Sant’anna (2011) as DMUs analisam características de
processos produtivos semelhantes, que utilizam quantidades de insumos (inputs) distintas
produzindo volumes de outputs também diferentes. Assim, Ferreira e Gomes (2009) afirmam
que a técnica é utilizada quando se quer medir a eficiência técnica de organizações ou
atividades, e que esta eficiência técnica está relacionada à produção de um bem ou serviço
com a menor utilização possível de recursos e que a forma de utilização dos recursos
necessários para a produção está relacionada à tecnologia adotada e ao respectivo processo de
produção. Portanto DEA define o posicionamento competitivo relativo, contrapondo suas
eficiências e ineficiências produtivas, técnicas, de escala e alocativas.
3. Material e Métodos
A Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB) promove desde 2005
levantamentos e avaliações quadrimestrais da safra brasileira de cana-de-açúcar, havendo
nesse acompanhamento o propósito fundamental de abastecer o governo federal com
informações que ajudem a gerir as políticas públicas voltadas para o setor sucroalcooleiro,
além de fornecer dados importantes ao próprio setor (CONAB, 2016).
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
162
Os dados utilizados neste trabalho foram obtidos à partir dos boletins de levantamento
de safras de cana-de-açúcar da Conab referentes às safras de 2005/2006 até 2014/2015.
A metodologia empregada pela Conab para elaboração desses boletins é coletar
informações em visita às unidades de produção em atividade, tais como dados atualizados de
área cultivada, produtividade por unidade de área, por corte e desempenho industrial de cada
unidade de produção (CONAB, 2016).
Por meio desses boletins, realizou-se um estudo de eficiência operacional, aplicando-
se a Análise Envoltória de Dados (DEA), utilizando o modelo BCC (Banker, Charnes e
Cooper), com orientação a output, à partir do uso do software Frontier Analyst 4.1, do
fabricante Banxia Software®.
O modelo BCC orientado à output, proposto por Banker et al. (1984), considera que as
unidades produtoras possuem diferentes níveis de escala. Por meio deste modelo foi possível
mensurar a eficiência operacional de usinas sucroalcooleiras buscando maximizar a produção
de açúcar e etanol para uma determinada quantidade de cana-de-açúcar. A formulação do
modelo pode ser representada da seguinte forma:
(1)
Sujeito às restrições:
(2)
(3)
Onde e são os produtos e insumos da j-ésima DMU, e representam os
pesos (coeficientes de ponderação ou importância relativa de cada variável) a serem
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
163
determinados pela solução do problema. Os pesos e obtidos são correspondentes a
DMU atual. Este processo é repetido para cada uma das DMUs, obtendo-se diferentes valores
para e .
A partir da representação matemática, tem-se que o objetivo é maximizar os outputs
(1) para cada DMU, dadas as restrições. Nas restrições, (2) tem-se que a soma dos inputs
multiplicados por seus respectivos pesos tem que ser igual a 1. Isto é necessário para que o
problema possa ser resolvido por programação linear. A segunda restrição (3) representa que
os outputs têm que ser menores ou iguais aos inputs, ou seja, não há como ter inputs menores
que outputs. Este problema busca otimizar a relação produto/insumo da DMU, atribuindo
livremente pesos aos mesmos com a restrição de que, com os mesmos pesos, todas as DMUs
não apresentem esta relação maior que 1.
Figura 2: Modelo de produção para o estudo.
Fonte: Autores (2016).
Neste estudo foi possível identificar as usinas mais eficientes em transformar cana-de-
açúcar processada (ton) em açúcar (ton) e etanol (m3), dentre um universo de, em média, 352
usinas nos estados brasileiros, classificando-as por safra, estado e eficiência operacional.
Para utilizar a técnica DEA, foram considerados como input o valor total da produção
de cana-de-açúcar, em mil toneladas, destinado à produção de açúcar e/ou etanol pelas usinas
e como outputs o valor total de açúcar, em mil toneladas, o valor total de etanol anidro e
hidratado, em m3, produzidos pelas usinas brasileiras para as safras estudadas.
Os dados de eficiência média obtidos para cada estado foram analisados por meio de
estatística descritiva no software SPSS (Statistical Package for Social Sciences, versão 18.0).
A normalidade de distribuição foi verificada com o teste Shapiro-Wilk, sendo que os valores
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
164
(n = 10) foram comparados entre si por meio do teste não paramétrico, com grau de confiança
de 0,05.
4. Resultados e Discussão
Neste estudo, a produtividade operacional é conferida por fatores decorrentes dentro
da área industrial somados à qualidade da matéria prima, ou seja, a cana-de-açúcar. Já a
produtividade do campo é relacionada com a densidade de cana-de-açúcar por hectare.
Com a técnica DEA foi possível analisar a eficiência operacional de usinas de cana-de-
açúcar no Brasil, sendo que na Figura 3 pode-se visualizar o índice de eficiência operacional
através do mapa de calor do Brasil, organizado por usinas de maior até menor eficiência
operacional média em relação as safras de 2005/2006 a 2014/2015, estabelecendo um ranking
entre os estados que se mantiveram com o maior número de safras entre os mais eficientes.
Figura 3. Mapa de calor em relação a eficiência das usinas dos estados brasileiros. Fonte: Autores (2016).
Na Figura 3 nota-se que São Paulo e Goiás foram os estados de maior destaque em
relação à eficiência operacional de suas usinas, corroborando com o estudo de Xavier (2014),
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
165
que indica o estado de Goiás em expressiva expansão da produção das 2 últimas décadas,
sendo este crescimento da produção canavieira três vezes superior ao crescimento médio da
economia brasileira que, segundo o IBGE (2014), foi de 3,7% ao ano no período entre 2003 e
2013. Já o estado de São Paulo, apresentou taxa anual de crescimento ligeiramente superior ao
crescimento da economia brasileira nos últimos dez anos (XAVIER, 2014).
O Gráfico 1 descreve a média dos rankings das usinas de todos os estados da
federação obtidos com a análise DEA, sendo separados por safras.
Gráfico 1: Eficiência brasileira das usinas por safra de cana-de-açúcar Fonte: Autores (2015).
De acordo com o Gráfico 1, observa-se que as safras de cana-de-açúcar mais eficientes
foram nos períodos de 2007/2008, 2010/2011, 2011/2012 e 2012/2013 e que as safras menos
eficientes foram dos períodos de 2006/2007 e 2013/2014.
Para a safra de 2007/2008, de acordo com o relatório da Conab (2007), o referido
aumento foi em função das boas condições climáticas, dos bons tratos culturais, da irrigação e
da introdução de novas variedades mais produtivas, e ainda, a área ocupada aumentou cerca
de 13,00% (800,4 mil hectares) em relação à safra anterior.
Nas safras de 2008/2009 e 2009/2010, percebe-se que os índices de eficiências
decaem, e isto se explica devido ao clima muito chuvoso, especialmente no período inicial da
moagem, que atrasou o ritmo de processamento da colheita e também ao atraso no
cronograma de funcionamento de muitas unidades de produção e, em especial, algumas
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
166
unidades novas, que não tiveram tempo hábil para processar toda a cana-de-açúcar madura
disponível (CONAB, 2008).
Para as safras de 2010/2011, 2011/2012 e 2012/2013 nota-se a recuperação no ranking
de eficiência, e ao analisar dados da época, obtém-se que, durante esses períodos houve o
aumento da produtividade média brasileira, com cerca de 3,5% maior, ocorreu a recuperação
das condições climáticas, proporcionando esse crescimento no volume de cana-de-açúcar
disponível para a moagem nesta safra, e ainda houve a entrada, em produção, de áreas
renovadas e áreas novas, fator que acarretou no aumento de produtividade (CONAB, 2012).
No período da safra de 2013/2014 observa-se um grande decréscimo de eficiência,
sendo um dos períodos menos eficientes em comparação às outras safras. Isso se deve ao fato
da estiagem ocorrida no final da safra que se encerrou em abril de 2013 e por isso não houve
umidade suficiente para o bom desenvolvimento da soqueira (CONAB, 2013).
Por fim, no período de 2014/2015 nota-se uma sensível recuperação da eficiência
produtiva, havendo um acréscimo de 3,1% na área plantada, sendo que este crescimento
ocorreu, principalmente, devido à expansão de novas áreas de plantio e maiores unidades
industriais em funcionamento (CONAB, 2015).
Os valores discutidos no gráfico 1 foram analisados estatisticamente, consistindo em
verificar, através da eficiência média anual, sua normalidade, como é demonstrado na Tabela
1.
Tabela 1: Análise de normalidade estatística.
Shapiro-Wilk
Média Mediana Estatística Grau de liberdade Significância
91,77 91,93 0,899 9 0,244
Fonte: Autores (2015).
Analisando a Tabela 1, observa-se que a média e a mediana dos valores de eficiência
correspondem as safras de 2005/2006 e 2014/2015, confirmando que ambas as safras, mesmo
havendo um intervalo de 10 anos entre elas, obtiveram médias similares no país,
comprovando a variação de eficiência entre os anos e posterior recuperação na última safra
analisada. Ainda, o índice de significância obtido nas safras foi 0,244 com 95% de grau de
confiança, confirmando uma distribuição normal das eficiências.
O Gráfico 2 compreende os índices de produção, área, produtividade do campo e
eficiência média na indústria, estudados nesta pesquisa e distribuídos percentualmente em
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
167
relação à safra anterior, sendo que o índice de produção se refere à densidade de matéria
prima, ou seja, toneladas de cana-de-açúcar; área é compreendida pela extensão territorial
(hectares); produtividade do campo é o resultado da relação entre os índices de produção e
área, obtendo-se valores em toneladas de cana-de-açúcar por hectare; e por fim há a eficiência
média industrial, que são os valores encontrados através da análise DEA.
Gráfico 2: Comparativo percentual das safras de cana-de-açúcar com os índices
estudados. Fonte: Autores (2015).
Silva et al. (2014) afirmam que a indústria sucroalcooleira visa à recuperação máxima
da sacarose da cana-de-açúcar ao menor custo possível, sendo que a qualidade da matéria-
prima da cana-de-açúcar a ser processada é de fundamental importância para se conseguir
atingir esse objetivo.
Analisando o Gráfico 2, observa-se que a curva de produtividade e a curva da análise
DEA são divergentes, isto que a produtividade do campo é resultado da interação das curvas
de produção e área. Enquanto isso, a curva da análise DEA resulta-se da extração de sacarose,
que independentemente do tamanho da área de produção, é resultado da capacidade
operacional da indústria.
De acordo com o Gráfico 2, até a safra 2009/2010 houve aumento da produtividade do
campo, visto que ocorreu aumento da produção em relação à expansão de área agrícola, e
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
168
após esse ano, a produtividade do campo retraiu-se, visto que a área agrícola aumentou, mas a
densidade de matéria prima por hectare diminuiu.
Assim, ao observar a curva de eficiência média na indústria, no Gráfico 2, depreende-
se que a mesma não se alterou em relação a produtividade do campo, oscilando de acordo
com a tecnologia empregada nas unidades produtivas, sendo possível afirmar que não há uma
relação direta entre a produtividade do campo e a eficiência operacional.
Ao complementar esta afirmação com os dados deste estudo, deve-se ressaltar como
um interesse maior das usinas sucroalcooleiras a potencialização da extração de sacarose
realizada pela indústria, permitindo-se afirmar que a eficiência das unidades produtivas não
depende diretamente da produtividade do campo.
5. Conclusão
Neste estudo confirmou-se que os estados de São Paulo e Goiás foram os maiores
destaques em relação à eficiência operacional de suas usinas e que a safra de 2012/2013 foi
obtida como a mais eficiente de todas as safras analisadas.
As safras 2005/2006 e 2014/2015 obtiveram médias similares, mesmo havendo um
grande período de intervalo entre elas e com alta variação de eficiência, verificando-se
posterior recuperação na última safra analisada.
No período analisado de 10 anos de safra, foi possível interpretar que a produção
agrícola em relação à expansão da área utilizada variou, desde que a produção de cana-de-
açúcar é passível de modificações devido as mudanças edafoclimáticas e até mesmo
adaptações à melhores tecnologias utilizadas no campo.
Analisando a produtividade no campo e a eficiência média na indústria – resultado da
capacidade operacional da indústria em extrair sacarose – observou-se divergência, visto que
a otimização da indústria ocupa um papel importante no setor sucroenergético, pois mesmo
quando há boa qualidade de matéria prima, a indústria deve ter alto índice de eficiência para
realizar-se o melhor processo de extração possível.
O processo produtivo de açúcar e etanol se estabelece como suscetível de melhores
tecnologias utilizadas nas indústrias sucroalcooleiras para alavancar a eficiência operacional
das mesmas, apontando que o somatório dos ótimos locais não leva ao ótimo global.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
169
6. Referências
AGÊNCIA DE INFORMAÇÃO EMBRAPA. Disponível em:
<http://www.agencia.cnptia.embrapa.br>. Acesso em: 24 nov. 2015.
AFRAIT, S. N. Efficiency estimation of production functions. International Economic
Review, Hoboken, v. 13, n. 3, p. 568-598, 1972.
ANDRADE, N. S. F.; MARTINS FILHO, M. V.; TORRES, J. L. R.; PEREIRA, G. T.;
MARQUES JÚNIOR, J. Impacto técnico e econômico das perdas de solo e nutrientes por
erosão no cultivo da cana-de-açúcar. Revista Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 31, n.3,
p.539-550, 2011.
ANDRADE, G. N.; SANT’ANNA, A. P. Análise da evolução da eficiência de empresas de
transmissão de energia elétrica. Relatórios de pesquisa em engenharia de produção, Rio de
Janeiro, v.11, n.2, p. 1-26, 2011.
BANKER, R.; CHARNES, A.; COOPER, W. Some models for estimating technical and scale
inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, Catonsville, v. 30, n. 9,
1078-1092, 1984.
CARLUCCI, F. V. Aplicação da análise envoltória de dados (DEA) para avaliação do
impacto das variáveis tamanho e localização e eficiência operacional de usinas de cana-de-
açúcar na produção de açúcar e etanol no Brasil. 2012. 103 f. Dissertação (Mestrado) –
Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto (FEA-RP).
Ribeirão Preto, 2012.
CHAITIP, P.; CHAIBOONSRI, C.; INLUANG, F. The Production of Thailand's Sugarcane:
Using Panel Data Envelopment Analysis (Panel DEA) Based Decision on Bootstrapping
Method. Procedia Economics and Finance, Amsterdam, v. 14, p. 120-127, 2014.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
170
COELLI, T. J. Recent development in frontier modelling and efficiency measurement.
Australian Journal of Agricultural Economics, Richmond, v. 39, n. 3, p. 219-245, 1995.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2007/2008. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2008/2009. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2012/2013. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2013/2014. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2014/2015. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
CONAB. Companhia Nacional de Abastecimento: acompanhamento da safra brasileira de
cana-de-açúcar 2015/2016. Disponível em: <http://www.conab.gov.br>. Acesso em: 03 fev.
2015.
COOPER, W.; SEIFORD, L.; TONE, K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text
with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Kluwer Academic
Publishers, Boston, 2000.
COX III, J. F.; SPENCER M.S. Manual da teoria das restrições. Porto Alegre: Bookman,
2002. 280 p.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
171
DALCHIAVON, F. C.; CARVALHO, M. P.; MONTANARI, R.; ANDREOTTI, M.;
PANOSSO, A. R. Produtividade da cana-de-açúcar: variabilidade linear e espacial entre
componentes tecnológicos e da produção. Bioscience Journal, Uberlândia, v. 30, n. 1, p. 390-
400, 2014.
DELGADO, V. M. S.; MACHADO, A. F. Eficiência das escolas públicas estaduais de Minas
Gerais. Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio de Janeiro, v. 37, p. 427-464, 2007.
DIAS, M. O. S.; MACIEL FILHO, R.; MANTELATTO, P. E.; CAVALETT, O.; ROSSELL,
C. E. V.; BONOMI, A.; LEAL, M. R. L. V. Sugarcane processing for ethanol and sugar in
Brazil. Environmental Development, Amsterdam, v. 15, p. 35-51, 2015.
FAGUNDES, M. B. B.; COSTA, C. L. Análise da competitividade da cana-de-açúcar nos
estados de Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e Paraná. Revista de Economia e Agronegócio,
Viçosa, v. 10, n. 3, p. 441-462, 2012.
FARREL, M. J. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical
Society, Malden, v. 120, n. 3, p. 253-290, 1957.
FERREIRA, C. M. de C.; GOMES, A. P. Introdução à análise envoltória de dados: teoria,
modelos e aplicações. Viçosa: Editora UFV, 2009.
FILOSO, S.; DO CARMO, J. B.; MARDEGAN, S. F.; LINS, S. R. M.; GOMES, T. F.;
MARTINELLI, L. A. Reassessing the environmental impacts of sugarcane ethanol production
in Brazil to help meet sustainability goals. Renewable Sustainable Energy Review, v. 52, p.
1847–1856, 2015.
GASQUES, J. G.; BASTOS, E. T.; VALDES, C.; BACCHI, M. R. P. Produtividade da
agricultura: resultados para o Brasil e estados selecionados. Revista de Política Agrícola,
Brasília, v. 3, p. 87-98, 2014.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
172
GIMENES, R. M. T.; GIMENES, F. M. P. Agronegócio cooperativo: a transição e os desafios
da competitividade. Cadernos de Economia, Chapecó, v. 11, n. 20, p. 45-72, 2007.
GOLDRATT, E.; COX, J. A Meta. São Paulo: IMAM, 1989. 400 p.
GUPTA M. C.; BOYD L.H. Theory of constraints: a theory for operations management.
International Journal of Operations & Production Management, London, v. 28, n. 10, p. 991-
1012, 2008.
GUPTA, N.; TRIPATHI, S.; BALOMAJUMDER, C. Characterization of pressmud: a sugar
industry waste. Fuel, Amsterdam, v. 90, p. 389-394, 2011.
HUMBERT, R. P. The growing of sugar cane. Amsterdam: Elsevier, 1963. 722 p.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA – IBGE. Sistema de contas
nacionais referência 2000: PIB em R$ (preços de 2014). Disponível em:
<http://www.ipeadata.gov.br>. Acesso em: 24 nov. 2015.
JENKINS, G. H. Introduction to cane sugar tecnology. Amsterdam: Elsevier, 1966. 478 p.
LIU, X.; ZHANG, Z. An application of DEA model to measure the efficiency of ecological
agricultural informatization in Heilong Jiang Province. Custos e Agronegócio Online, Recife,
v. 11, n. 2, p. 2-12, 2015.
LIU, J. S.; LU, L. Y. Y.; LU, W. M.; LIN, B. J. Y. Data envelopment Analysis 1978-2010: a
citation-based literature survey. Omega, Oxford, v. 41, n. 5, p. 893-902, 2013.
MARTINELLI, L. A.; GARRETT, R.; FERRAZ, S.; NAYLOR, R. Sugar and ethanol
production as a rural development strategy in Brazil: evidence from the state of Sao Paulo.
Agricultural Systems, Amsterdam, v. 104, p. 419-428, 2011.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
173
MENDES NETO, E. B.; SILVEIRA, C. Custos e agronegócio: um estudo bibliométrico dos
trabalhos publicados em periódicos nacionais e internacionais. In: Anais... Uberlândia: XX
Congresso Brasileiro de Custos, 2013.
MORAES, M. A. F. D.; BACCHI, M. R. P.; CALDARELLI, C. E. Accelerated growth of the
sugarcane, sugar, and etanol sectors in Brazil (2000-2008): effects on municipal gross
domestic product per capita in the south-central region. Biomass Bioenergy, v. 91, p. 116–
125, 2016.
NEVES, L. C. G. et al. Maturação em cana-de-açúcar: manejo do solo. Colloquium Agrariae,
Presidente Prudente, v. 6, n. 2, p. 14-19, 2010.
NEVES, M. F.; TROMBINI, V. G. A dimensão do setor sucroenergético: mapeamento e
quantificação da safra 2013/2014. Ribeirão Preto: Fundace, 2014.
OECD-FAO. Agricultural Outlook. Paris: OECD Publishing, 2015.
OLIVEIRA, T. B. A.; SELIG, P. M.; BARBOSA, V. M.; CAMPOS, L. M. S.; BORNIA, A.
C.; OLIVEIRA, M. W. Tecnologia e custos de produção de cana-de-açúcar: um estudo de
caso em uma propriedade agrícola. Latin American Journal of Business Management,
Taubaté, v. 3, n. 1, p. 150-172, 2012.
PIMENTEL, J. C. S. Eficiência tributária: um estudo do desempenho das regiões fiscais da
receita federal do Brasil na arrecadação de imposto de renda entre 1995 e 2006. 2009. 226 f.
Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão
Preto (FEA-RP). Ribeirão Preto, 2009.
SALGADO JUNIOR, A. P.; BONACIM, C. A. G.; PACAGNELLA JUNIOR, A. C.
Aplicação da análise envoltória de dados (DEA) para avaliação de eficiência de usinas de
açúcar e álcool da região nordeste do estado de São Paulo. Organizações Rurais e
Agroindustriais, Lavras, v. 11, n. 3, p. 494-513, 2009.
Análise comparativa entre produtividade agrícola e industrial do setor sucroenergético brasileiro nos
últimos 10 anos
Lemos, S.V.; Salgado Junior, A.P.; Duarte, A.; Antunes, F. de A.; Esteves, R.L.
Custos e @gronegócio on line - v. 12, n. 4 – Out/Dez - 2016. ISSN 1808-2882
www.custoseagronegocioonline.com.br
174
SALGADO JUNIOR, A. P.; CARLUCCI, F. V.; NOVI, J. C. Aplicação da análise envoltória
de dados (DEA) na avaliação da eficiência operacional relativa entre usinas de cana-de-açúcar
no território brasileiro. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 34, n. 5, p. 826-843, 2014.
SESSO FILHO, U. A.; GUILHOTO, J. J. M.; RODRIGUES, R. L.; MORETTO, A. C.;
GOMES, M. R. Geração de renda, emprego e impostos no agronegócio dos estados da região
sul e restante do Brasil. Economia & Tecnologia, Curitiba, v. 7, n. 2, p. 71-80, 2011.
SHIROTA, R. Efficiency in financial intermediation: a study of the Chilean banking industry.
1996. 138 f. Tese (Ph.D.) – Ohio State University. Columbus, 1996.
SILVA, N. F.; MOURA, L. C.; CUNHA, F. N.; RIBEIRO, P. H.; CARVALHO, J. J.;
TEIXEIRA, M. B. Qualidade industrial da cana-de-açúcar fertirrigada sob diferentes lâminas
de água no sudoeste goiano. Revista Brasileira de Agricultura Irrigada, Fortaleza, v. 8, n. 3,
p. 280-295, 2014.
SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da Produção. São Paulo:
Atlas, 2009.
TORQUATO, S. A.; MARTINS, R.; RAMOS, S. F. Cana-de-açúcar no Estado de São Paulo:
eficiência econômica das regionais novas e tradicionais de produção. Informações
Econômicas, São Paulo, v. 39, n. 5, 2009.
ÚNICA - União da Indústria de cana-de-açúcar. Disponível em:
<http://www.unica.com.br/>. Acesso em: 24 nov. 2015.
XAVIER, C. E. O. Análise de eficiência do setor sucroenergético brasileiro. 2014. 163 f.
Tese (Doutorado em Ciências) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,
Universidade de São Paulo. Piracicaba, 2014.
v. 76, n. 4, p. 532 – 543, 2016.