Data og observasjoner

As seções anteriores mostraram que a fronteira de possibilidades de produção com produtos desejáveis e não desejáveis reflete o trade-off entre produzir e conservar o meio ambiente. Porém, nem todos se encontram sobre essa fronteira, pois existe uma quantidade significativa de unidades que utilizam técnicas e tecnologias ambientais que são ineficientes. Por isso, alguns estudos têm sugerido o desenvolvimento e a aplicação de indicadores (dentre eles as medidas de eficiência ambiental) para servirem de suporte em análises sobre o nível de emissão de GEEs em vários cenários distintos (ZHOU et al., 2010; LEE, 2005; HOANG; NGUYEN, 2013; SUEYOSHI; GOTO, 2013; SUEYOSHI et al., 2013).

A abordagem não paramétrica Data Envelopment Analysis (DEA) tem se tornado uma das principais ferramentas para avaliar a performance ambiental de unidades, pois, além de não necessitar de forma funcional específica para a função de produção, não requer informações sobre os preços dos insumos e produtos (CHUNG et al., 1997; FÄRE; GROSSKOPF, 2004; KUOSMANEN; KORTELAINEN, 2005; KORTELAINEN, 2008; ZHOU et al., 2008; ZHOU et al., 2010; CHIU et al., 2012; WANG et al., 2013; ZHANG; CHOI, 2013).

A exemplo disso, Chung et al. (1997) introduziram uma medida de eficiência ambiental que incorpora o efeito do aumento de bens desejáveis e a redução de não desejáveis simultaneamente na função de produção. Esta medida de eficiência foi nomeada Índice de produtividade de Malmquist- Luenberger.

Färe e Grosskopf (2004) sugeriram uma abordagem que permite maximizar o produto desejável e reduzir o não desejável, adotando uma função de distância direcional, a qual pode ser estimada por técnicas de programação matemática.

Kuosmanen e Kortelaien (2005) examinaram formas de utilizar métodos não paramétrico para sintetizar as pressões sobre o meio ambiente do setor de transportes em três cidades da Finlândia. Segundo os autores, o método DEA é útil para analisar aspectos relacionados à eco-eficiência em funções que contêm produtos desejáveis e não desejáveis.

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Kortelainen (2008) apresentou uma análise de performance ambiental através do índice de produtividade de Malmquist para vinte nações da União Europeia (UE), entre 1990-2003. Segundo a autora, os resultados da análise permitem decompor a performance das unidades em eco-eficiência e mudanças na tecnologia ambiental. Ela observou que as mudanças tecnológicas têm sido o principal fator de impacto sobre a performance ambiental.

Zhou et al. (2008) discutem a metodologia DEA aplicada no contexto ambiental que exibe retornos não crescentes de escala (Non-Increasing Returns to Scale – NIRS) e retornos variáveis de escala (Variant Returns to Scale – VRS). Os autores concluem que pode-se obter resultados diferentes sobre eficiência para cada tecnologia DEA ambiental.

Zhou et al. (2010) introduziram o índice de performance ambiental de Malmquist (Malmquist CO2 emission performance index – MCPI) para analisarem

a performance das emissões de CO2 ao longo do tempo. Os autores propuseram

a abordagem bootstrapping para realizar inferências estatísticas sobre o indicador. A amostra foi formada pelos 18 maiores emissores de CO2 do mundo,

entre 1997 e 2004. Os resultados mostraram que a performance desses países melhorou nesse período em razão do progresso tecnológico, corroborando ao estudo de Kortelainen (2008).

Chiu et al. (2012) mediram o efeito da heterogeneidade tecnológica em um modelo de eficiência ambiental em 90 países do mundo através da abordagem meta-frontier, entre 2003 e 2007. Os autores chegaram à conclusão de que a eficiência ambiental média dos países desenvolvidos foi maior em relação aos países em desenvolvimento. Um dos motivos apontados pelos autores foi o excesso do fator trabalho empregado na produção e o nível crescente de emissões dos países em desenvolvimento. Já em relação aos países desenvolvidos, constatou-se que a ineficiência ambiental estimada deriva-se de falhas no processo produtivo, enquanto em países em desenvolvimento os principais problemas são atribuídos às diferenças tecnológicas.

Wang et al. (2013) estenderam a abordagem DEA-Malmquist com produtos não desejáveis para considerar diferentes tecnologias de produção entre as unidades. O índice pôde ser decomposto em índice de mudança técnica

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e de mudança tecnológica. Os autores estimaram duas fronteiras, nomeadas de meta-frontier e fronteiras dos subgrupos.

Zhang e Choi (2013) propuseram estimar o índice de Malmquist meta- frontier para analisarem a performance dinâmica das emissões de CO2,

permitindo incorporar a heterogeneidade tecnológica entre as unidades. Os autores analisaram a decomposição de usinas de combustíveis fósseis na China no período entre 2005-2010.

Em suma, o DEA é uma ferramenta não paramétrica que torna possível a estimação da eficiência técnica dos municípios através de programação matemática. Considera-se um vetor de insumos x∈ ℜN₊, um vetor de bens desejáveis y∈ ℜM₊ e um vetor de bens não desejáveis b∈ ℜI₊(CHIU et al., 2012). De maneira formal, pode-se descrever a tecnologia de produção conforme (18):

(

)

{

}

P(x)= y,b : x produz (y,b) , (18)

em que P(x) é um conjunto composto por bens desejáveis (y) e não desejáveis (b) pela sociedade. O vetor de insumos x permite produzir o conjunto de possibilidades de produção. Neste sentido, entende-se por desempenho ambiental a eficiência de um determinado município para produzir um bem desejável, dado um conjunto de insumos de produção, minimizando o impacto ambiental sobre a sociedade. Unidades eficientes serão aquelas que maximizam a produção de y, minimizando os efeitos de b, mantidos os insumos constantes.

Todavia, é importante relembrar que o axioma da monotonicidade não é satisfeito na presença de externalidades, uma vez que a poluição é vista pela sociedade como um produto a ser reduzido (e não aumentado, como no caso da produção de bens e serviços). Por este motivo, Varian (1992) propõe redefinir a externalidade como “ausência do bem não desejável”, pois dessa forma a sociedade buscará maximizar a produção e a ausência das emissões. Em termos operacionais, o produto “ausência de emissões” pode ser obtido por uma transformação monotônica das emissões, especificamente sobre seu inverso, o que garante suas propriedades tradicionais (CHUNG et al., 1997; FÄRE et al., 2005; ZHANG; CHOI, 2013).

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Chung et al. (1997) foi o primeiro a incorporar empiricamente os efeitos de bens não desejáveis em funções de distância para estimar a eficiência ambiental. A Figura 5 apresenta a função de produção com os produtos desejável e não desejável.

Fonte: Chung et al. (1997)

O bem desejável é representado por y; b é o bem não desejável; e P(x) é o conjunto de possibilidades de produção. A função de distância de Shephard (1970) aplicada ao vetor (y, b) coloca-o no limite do conjunto de possibilidades de produção P(x) no ponto A. Se os bens desejáveis e não desejáveis forem ambos aumentados pelo fator AO/OC, o município poderia ser considerado eficiente. Contudo, como apontam Chung et al. (1997), se a produção de bens não desejáveis dos agentes fosse regulada, a sociedade não desejaria torná-los eficientes no ponto A, uma vez que a quantidade emitida de poluentes também aumentaria. Mesmo estando no ponto C é possível atingir um nível eficiente de produção no qual a quantidade de bens desejáveis é máxima e a produção de bens não desejáveis é a mínima possível. No ponto B da Figura 5, por exemplo, o município é eficiente, pois está na fronteira de possibilidades de produção, produzindo maior quantidade de y e menor quantidade de b.

Chiu et al. (2012) argumentam que a desnecessidade de incorporar dados relativos aos preços dos insumos e de optar por uma forma funcional específica para a função de produção são fatores que têm tornado a função de distância bastante popular na literatura econômica. Pode-se destacar Chung et al. (1997),

b (Bad) y (Good) B C (y,b) A g O P(x)

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Zhou e Ang (2008), Zhou et al. (2010), Zhang e Choi (2013) e Wang et al. (2013). A semelhança entre os estudos supracitados é a combinação de uma identidade multiplicativa para mensurar a eficiência técnica do ponto de vista social e a utilização de índices radiais e índices de produtividade que incluem produtos não desejáveis na função de produção. Segundo Zhou et al. (2010), os resultados obtidos por estes métodos são relativamente simples e podem fornecer base teórica e empírica para a adoção de políticas públicas. De forma resumida, o DEA é uma técnica flexível que não requer pressuposições sobre a forma funcional e possibilita estimar a eficiência ambiental em um contexto multiproduto, o que é adequado aos propósitos desta pesquisa.