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ESTUDOS DE MERCADO RELATÓRIO 01

AEROPORTO INTERNACIONAL DO RECIFE

/GUARARAPES

GILBERTO FREYRE

Março/2018

AEROPORTO INTERNACIONAL DE RECIFE | Estudos de Mercado 2

Sumário

Figuras ................................................................................................................................................5

Tabelas ............................................................................................................................................. 11

Principais abreviações e definições .................................................................................................. 13

1. Objetivos .................................................................................................................................. 16

SEÇÃO I – REGIÃO DE INFLUÊNCIA ................................................................................................... 18

2. Visão geral da demanda atual .................................................................................................. 18

3. Análise da Região de Influência ................................................................................................ 24

3.1. Definição da Região de Influência .......................................................................................... 24

3.2. Análise da competição intramodal......................................................................................... 27

3.2.1. Passageiros ................................................................................................................ 27 3.2.2. Carga aérea................................................................................................................ 31

3.3. Aspectos demográficos e socioeconômicos ........................................................................... 35

3.3.1. Principais indicadores ................................................................................................ 35 3.3.2. Entorno do aeroporto e acessibilidade ....................................................................... 37

3.4. Análise da competição intermodal ........................................................................................ 42

3.4.1. Passageiros ................................................................................................................ 42 3.4.2. Carga aérea................................................................................................................ 44

3.5. Síntese da vocação do aeroporto........................................................................................... 49

SEÇÃO II – PROJEÇÕES DE DEMANDA............................................................................................... 51

4. Projeção de demanda de passageiros sem restrições ............................................................... 51

4.1. Bases de dados ...................................................................................................................... 52

4.2. Passageiros domésticos ......................................................................................................... 54

4.2.1. Parametrização do modelo de projeção ..................................................................... 56 4.2.2. Projeção da demanda doméstica para o Aeroporto .................................................... 68

4.3. Passageiros em conexão ........................................................................................................ 74

4.4. Passageiros internacionais ..................................................................................................... 76

4.4.1. Parametrização do modelo de projeção ..................................................................... 77 4.4.2. Projeção da demanda internacional para o Aeroporto ............................................... 81

4.5. Passageiros de aviação geral ................................................................................................. 85

4.5.1. Parametrização do modelo de projeção ..................................................................... 87 4.5.2. Projeção da demanda de aviação geral para o Aeroporto........................................... 92

4.6. Passageiros totais .................................................................................................................. 94

5. Projeção de movimentos de aeronaves sem restrições ............................................................ 96

5.1. Metodologia de projeção ...................................................................................................... 96

5.1.1. Classificação de aeronaves ......................................................................................... 97


5.2. Bases de dados ...................................................................................................................... 98

5.3. Projeção do mix de aeronaves ............................................................................................... 99

5.4. Projeção da taxa de ocupação (load factor) ......................................................................... 104

5.5. Projeção do número de movimentos de aeronaves ............................................................. 105

6. Projeção de demandas de pico sem restrições ....................................................................... 109

6.1. Bases de dados .................................................................................................................... 110

6.2. Hora-pico de passageiros..................................................................................................... 111

6.2.1. Referência para critério de dimensionamento.......................................................... 111 6.2.2. Metodologia de projeção ......................................................................................... 112 6.2.3. Hora-pico de passageiros no ano base ..................................................................... 114 6.2.4. Projeção de hora-pico de passageiros ...................................................................... 116

6.3. Hora-pico de movimentos de pista ...................................................................................... 119

6.3.1. Referência de nível de serviço .................................................................................. 120 6.3.2. Metodologia de projeção ......................................................................................... 120 6.3.3. Hora-pico de pista no ano base ................................................................................ 122 6.3.4. Projeção de hora-pico de pista ................................................................................. 123

6.4. Pico de ocupação de pátio de aeronaves ............................................................................. 126

6.4.1. Referência de nível de serviço .................................................................................. 126 6.4.2. Metodologia de projeção ......................................................................................... 126 6.4.3. Pico de ocupação atual ............................................................................................ 127 6.4.4. Projeção do pico de ocupação de pátio .................................................................... 128

6.5. Pico de ocupação do estacionamento de veículos ............................................................... 129

6.5.1. Referência de nível de serviço .................................................................................. 129 6.5.2. Metodologia de projeção ......................................................................................... 130 6.5.3. Pico de ocupação atual ............................................................................................ 131 6.5.4. Projeção do pico de ocupação do estacionamento ................................................... 134

7. Projeções de demanda com restrição ..................................................................................... 136

7.1. Metodologia de projeção .................................................................................................... 136

7.2. Comparação entre demanda e capacidade .......................................................................... 137

7.2.1. Sistema de pistas ..................................................................................................... 137 7.2.2. Pico de ocupação de pátio ....................................................................................... 139 7.2.3. Sistema de terminal de passageiros ......................................................................... 140

7.3. Resultados das projeções de demanda com restrição .......................................................... 141

8. Projeção de necessidade de órgãos ATS no Aeroporto ........................................................... 143

8.1. Metodologia ........................................................................................................................ 143

8.2. Definição do órgão ATS a ser implementado ....................................................................... 144

9. Projeção de cargas aéreas ...................................................................................................... 145

9.1. Bases de dados .................................................................................................................... 145

9.2. Carga doméstica e correios.................................................................................................. 146


9.2.1. Metodologia de projeção ......................................................................................... 146 9.2.2. Projeção de carga doméstica e correios ................................................................... 149

9.3. Carga internacional ............................................................................................................. 150

9.3.1. Exportação de frutas ................................................................................................ 150 9.3.2. Importação e outras cargas de exportação ............................................................... 157

9.4. Projeção de movimentos de aeronaves cargueiras .............................................................. 169

SEÇÃO III – RECEITAS ...................................................................................................................... 172

10. Projeções de receitas .............................................................................................................. 172

10.1. Receitas tarifárias ............................................................................................................ 173

10.1.1. Receitas aeronáuticas .............................................................................................. 173 10.1.2. Armazenagem e capatazia ....................................................................................... 177

10.2. Receitas não tarifárias (comerciais).................................................................................. 179

10.3. Receitas totais ................................................................................................................. 186

10.4. Due diligence dos contratos comerciais ........................................................................... 188

10.4.1. Considerações iniciais .............................................................................................. 188 10.4.2. Premissas da due diligence ...................................................................................... 188 10.4.3. Resultados da due diligence dos contratos comerciais ............................................. 189 10.4.4. Relação de Contratos Comerciais ............................................................................. 195

SEÇÃO IV – ANÁLISES DE BENCHMARKS ......................................................................................... 212

11. Benchmarks operacionais e financeiros.................................................................................. 212

11.1. Objetivos ......................................................................................................................... 212

11.2. Benchmarks operacionais ................................................................................................ 212

11.2.1. Movimentação de passageiros ................................................................................. 212 11.2.2. Perfil dos passageiros ............................................................................................... 217 11.2.3. Passageiros em hora-pico ........................................................................................ 221 11.2.4. Movimentação de aeronaves ................................................................................... 223 11.2.5. Movimentos de aeronaves em hora-pico ................................................................. 226 11.2.6. Movimentação de cargas ......................................................................................... 228

11.3. Benchmarks de infraestrutura ......................................................................................... 229

11.3.1. Terminal de passageiros ........................................................................................... 229 11.3.2. Sistema de pistas ..................................................................................................... 230 11.3.3. Sistema de pátio de aeronaves................................................................................. 232

11.4. Benchmarks financeiros ................................................................................................... 233

11.4.1. Receitas ................................................................................................................... 236 11.4.2. Custos e despesas .................................................................................................... 243 11.4.3. Margem de EBITDA .................................................................................................. 254


Figuras

Figura 1-1: Sequência de etapas para o Relatório de Demanda ......................................................... 16

Figura 2-1: Mapa das rotas domésticas com no mínimo 20 chegadas ou partidas no 1º semestre de 2017 (ANAC). A espessura das linhas reflete a frequência relativa das rotas ...................................... 19

Figura 2-2: Mapa das rotas internacionais com no mínimo 20 chegadas ou partidas no 1º semestre de 2017 (ANAC). A espessura das linhas reflete a frequência relativa das rotas ...................................... 20

Figura 2-3: Histórico de passageiros (origem, destino e conexões) processados pelo Aeroporto de Recife ............................................................................................................................................... 21

Figura 2-4: Histórico de movimentos anuais (pousos e decolagens) no Aeroporto de Recife ............. 22

Figura 2-5: Histórico de carga movimentada no Aeroporto de Recife ................................................ 23

Figura 3-1: Diagrama com exemplos de municípios que compõem a RI de Recife .............................. 25

Figura 3-2: RI de Recife segundo o REGIC. Os aeródromos públicos e privados estão indicados, e o Aeroporto de Recife está destacado em laranja. Os aeroportos da RI com voos regulares em 2016 possuem seus códigos registrados .................................................................................................... 26

Figura 3-3: Localização dos aeródromos que competem com SBRF na aviação geral ......................... 30

Figura 3-4: Percentuais de exportação de frutas produzidas do Nordeste por aeroporto ................... 32

Figura 3-5: Percentuais de exportação de frutas produzidas do Nordeste por Aeroporto com relação ao país de destino em 2016 .............................................................................................................. 33

Figura 3-6: Percentuais de exportação de frutas produzidas no Nordeste com destino à Portugal por aeroporto ......................................................................................................................................... 34

Figura 3-7: População da RI de Recife de 2000 a 2017 ....................................................................... 35

Figura 3-8: PIB real (em valores de 2016) da RI de Recife em bilhões de reais entre 2000 e 2014 ...... 36

Figura 3-9: Ligação entre o Aeroporto de Recife e o TIP .................................................................... 38

Figura 3-10: Rede rodoviária federal (linha preta) e malha ferroviária (linha verde) na RI de Recife ... 39

Figura 3-11: Entorno próximo do Aeroporto de Recife ...................................................................... 40

Figura 3-12: Mapa centrado no Aeroporto de Recife indicando alguns dos principais destaques do seu entorno. As linhas cinza denotam as rodovias estaduais e federais. Os círculos marcam raios de 5, 10, 30 e 50km de distância do Aeroporto................................................................................................ 41

Figura 3-13: Comparativo entre passageiros rodoviários interestaduais e aéreos para viagens interestaduais ................................................................................................................................... 43

Figura 3-14: Competição intermodal relativa para principais destinos com origem em Recife ........... 44

Figura 3-15: Percentual de carga movimentada por modal no Brasil, excluindo-se minérios e combustíveis, em toneladas .............................................................................................................. 45

Figura 3-16: Percentual de carga movimentada por modal no Brasil, excluindo-se minérios e combustíveis, em valor (US$) ............................................................................................................ 46

Figura 3-17: Percentual de carga movimentada por modal em PE, excluindo-se minérios e combustíveis, em toneladas .............................................................................................................. 46

Figura 3-18: Percentual de carga movimentada por modal em PE, excluindo-se minérios e combustíveis, em valor (US$) ............................................................................................................ 47

Figura 3-19: Percentual de frutas produzidas no nordeste movimentada por modal, em toneladas .. 48

Figura 4-1: Metodologia de projeção de passageiros domésticos de origem e destino ...................... 54

Figura 4-2: Variáveis explicativas potenciais – passageiros domésticos .............................................. 56

Figura 4-3: Comparativo entre PIB mensal brasileiro com e sem sazonalidade .................................. 59

Figura 4-4: Índices de sazonalidade para PIB mensal brasileiro .......................................................... 60


Figura 4-5: Projeção anual do PIB real brasileiro ................................................................................ 63

Figura 4-6: Histórico e projeção do yield brasileiro ............................................................................ 64

Figura 4-7: Histórico e projeção do yield de SBRF, SBJP e SBKG ......................................................... 65

Figura 4-8: Curva de PIB per capita x Pax per capita .......................................................................... 66

Figura 4-9: Comparativo da curva de PIB per capita x Pax per capita com os aeroportos contemplados no Edital de Chamamento Público 01/2017 do MTPAC (sem convergência) ...................................... 67

Figura 4-10: Comparativo da curva de PIB per capita x Pax per capita com os aeroportos contemplados no Edital de Chamamento Público 01/2017 do MTPAC (com convergência) ...................................... 67

Figura 4-11: Projeção de demanda doméstica para SBRF, SBJP e SBKG em RPK ................................. 68

Figura 4-12: Histórico da Etapa Média doméstica brasileira e curva-base de projeção ....................... 69

Figura 4-13: Histórico e projeção de Etapa Média de SBRF, SBJP e SBKG ........................................... 70

Figura 4-14: Variação da relevância em 2006 e 2016 de destinos domésticos de SBRF, SBJP e SBKG .. 70

Figura 4-15: Projeção de demanda doméstica para SBRF, SBJP e SBKG .............................................. 71

Figura 4-16: Histórico e projeção do market-share dos aeroportos avaliados .................................... 72

Figura 4-17: Projeção mensal de passageiros domésticos em Recife, após convergência e ajuste de curto prazo ....................................................................................................................................... 73

Figura 4-18: Projeção de demanda doméstica de origem e destino para o aeroporto de Recife - Passageiros ....................................................................................................................................... 74

Figura 4-19: Histórico e projeção das taxas de conexão e bordo no Aeroporto .................................. 75

Figura 4-20: Projeção de conexão e bordo no Aeroporto................................................................... 75

Figura 4-21: Metodologia de projeção de passageiros internacionais ................................................ 76

Figura 4-22: Variáveis explicativas potenciais – passageiros internacionais........................................ 77

Figura 4-23: Histórico e projeção da Etapa Média dos voos internacionais com origem ou destino no Brasil ................................................................................................................................................ 81

Figura 4-24: Projeção de demanda internacional no Brasil - passageiros ........................................... 82

Figura 4-25: Market-share histórico e projetado do Aeroporto em passageiros internacionais .......... 83

Figura 4-26: Projeção mensal de passageiros internacionais no Aeroporto, após convergência e ajuste de curto prazo .................................................................................................................................. 84

Figura 4-27: Projeção de demanda internacional de origem e destino para o Aeroporto - Passageiros ......................................................................................................................................................... 85

Figura 4-28: Metodologia de projeção de passageiros domésticos de aviação geral .......................... 86

Figura 4-29: Variáveis explicativas potenciais – movimentos de aviação geral ................................... 87

Figura 4-30: Comparação entre preços de QAV no Brasil e nos EUA .................................................. 91

Figura 4-31: Projeção de preços de QAV no Brasil e nos EUA ............................................................. 92

Figura 4-32: Projeção de movimentação de aeronaves de aviação geral no Aeroporto ...................... 93

Figura 4-33: Projeção de passageiros de aviação geral no Aeroporto................................................. 94

Figura 4-34: Projeção de passageiros totais no Aeroporto, por tipo de fluxo ..................................... 95

Figura 4-35: Projeção de passageiros regulares e não-regulares do Aeroporto .................................. 95

Figura 5-1: Metodologia de projeção de movimentos de aeronaves comerciais ................................ 96

Figura 5-2: Frota atual e prevista das companhias aéreas brasileiras que operam voos comerciais regulares .......................................................................................................................................... 99

Figura 5-3: Evolução de média de assentos ofertados por voo por classe de faixa de assento no Brasil ....................................................................................................................................................... 100

Figura 5-4: Mix histórico brasileiro em número de voos, por classe de faixa de assento .................. 100


Figura 5-5: Percentual de horas voadas/ano por classe, histórico e projetado, no Brasil .................. 101

Figura 5-6: Duração média de voos por classe, histórico e projetado, no Brasil................................ 101

Figura 5-7: Projeção de aeronaves por classe, histórico e projetado, no Brasil ................................. 102

Figura 5-8: Mix brasileiro em voos, histórico e projetado, no Brasil ................................................. 102

Figura 5-9: Mix doméstico de SBRF em voos, histórico e projetado ................................................. 103

Figura 5-10: Mix internacional de SBRF em voos, histórico e projetado ........................................... 103

Figura 5-11: Mix aviação geral de SBRF por classe de envergadura em voos, histórico e projetado .. 104

Figura 5-12: Load factor médio brasileiro e de SBRF (doméstico e internacional) ............................ 105

Figura 5-13: Projeção de operações domésticas em SBRF, por classe de faixa de passageiros .......... 106

Figura 5-14: Projeção de operações internacionais em SBRF por classe de faixa de passageiros ...... 106

Figura 5-15: Projeção de operações domésticas em SBRF, por classe de envergadura ..................... 107

Figura 5-16: Projeção de operações internacionais em SBRF, por classe de envergadura ................. 107

Figura 5-17: Projeção de operações de aviação geral em SBRF por classe de envergadura .............. 108

Figura 5-18: Projeção de operações de cargueiros de Recife por classe de envergadura .................. 108

Figura 6-1: Metodologia de projeção de hora-pico de passageiros .................................................. 113

Figura 6-2: Relação entre fator de hora-pico de passageiros e demanda para aeroportos brasileiros ....................................................................................................................................................... 114

Figura 6-3: Passageiros por hora no fluxo doméstico simultâneo em 2016. A linha bege demarca a 30ª hora ................................................................................................................................................ 116

Figura 6-4: Projeção do PHP para fluxos domésticos no Aeroporto ................................................. 117

Figura 6-5: Projeção do PHP para fluxos internacionais no Aeroporto ............................................. 117

Figura 6-6: Projeção do PHP para fluxos simultâneos no Aeroporto ................................................ 118

Figura 6-7: Comparação entre fator de hora-pico projetado para o Aeroporto e referências apontadas pela ANAC....................................................................................................................................... 119

Figura 6-8: Metodologia de projeção de hora-pico de pista ............................................................. 121

Figura 6-9: Relação entre fator de hora-pico de pista e movimentação total para aeroportos brasileiros ....................................................................................................................................................... 122

Figura 6-10: Projeção de hora-pico de pista comercial no Aeroporto por classe de envergadura ..... 124

Figura 6-11: Projeção de hora-pico de pista comercial no Aeroporto por classe de velocidade de cruzamento de cabeceira ................................................................................................................ 124

Figura 6-12: Projeção de hora-pico de pista total no Aeroporto por classe de envergadura ............. 125

Figura 6-13: Projeção de hora-pico de pista total no Aeroporto por classe de cruzamento de cabeceira ....................................................................................................................................................... 125

Figura 6-14: Metodologia para estimativa do pico de utilização do pátio......................................... 127

Figura 6-15: Projeção do pico de pátio simultâneo por classe de envergadura ................................ 129

Figura 6-16: Metodologia de projeção de demanda de vagas de estacionamento ........................... 130

Figura 6-17: Distribuição percentual de veículos e horas*vaga por classe de permanência .............. 132

Figura 6-18: Perfil de permanência horária de veículos em 2014 ..................................................... 133

Figura 6-19: Projeção da demanda de vagas de estacionamento no Aeroporto, por segmento de usuário ........................................................................................................................................... 135

Figura 7-1: Comparativo entre hora-pico de pista de aeronaves comerciais (sem restrição) e capacidade horária de pista ............................................................................................................................... 138

Figura 7-2: Comparativo entre demanda e capacidade anual de pista ............................................. 139


Figura 7-3: Comparativo entre pico de pátio comercial (sem restrição) e a capacidade do pátio comercial ........................................................................................................................................ 140

Figura 7-4: Comparativo entre demanda e capacidade de processamento de pax na hora-pico simultânea ...................................................................................................................................... 141

Figura 7-5: Comparativo entre hora-pico de pista comercial com e sem restrição em Recife ........... 142

Figura 8-1: Projeções de movimentos e de hora-pico de pista consideradas na decisão do órgão ATS a ser implementado ano a ano no Aeroporto ..................................................................................... 144

Figura 9-1: Histórico de carga movimentada no porão de aeronaves e percentual movimentado em aeronaves de passageiros ............................................................................................................... 146

Figura 9-2: Histórico e projeção da fração de carga transportada no porão de aeronaves de passageiros (“barriga”) ...................................................................................................................................... 147

Figura 9-3: Histórico e projeção de volume de carga de barriga por movimento .............................. 148

Figura 9-4: Histórico de carga postal movimentada no Aeroporto ................................................... 149

Figura 9-5: Projeção de carga aérea doméstica e de correio no Aeroporto ...................................... 150

Figura 9-6: Histórico de exportações no Aeroporto, com quebra entre frutas e demais cargas ........ 151

Figura 9-7: Principais destinos das exportações de frutas com origem no Aeroporto ....................... 151

Figura 9-8: Histórico de produção de frutas no Brasil e participação do Nordeste na produção brasileira ....................................................................................................................................................... 152

Figura 9-9: Histórico de exportação de frutas produzidas no Nordeste via modal aéreo (volume e percentual) ..................................................................................................................................... 153

Figura 9-10: Projeção de produção de frutas no Nordeste ............................................................... 154

Figura 9-11: Projeção de exportação de frutas do Nordeste, por via aérea ...................................... 155

Figura 9-12: Projeção do market-share de frutas exportadas pelo Nordeste para Portugal pela via aérea, por origem ........................................................................................................................... 156

Figura 9-13: Projeção de exportação de frutas nordestinas pelo Aeroporto de Recife ..................... 156

Figura 9-14: Histórico de movimentação de carga internacional (exceto frutas) no Aeroporto de Recife ....................................................................................................................................................... 157

Figura 9-15: Sazonalidade de importações no Aeroporto de Recife ................................................. 158

Figura 9-16: Sazonalidade de exportações (exceto frutas) no Aeroporto de Recife .......................... 159

Figura 9-17: Metodologia de projeção de carga aérea (exceto frutas) ............................................. 159

Figura 9-18: Variáveis independentes para carga aérea no contexto brasileiro ................................ 160

Figura 9-19: Variáveis independentes para carga aérea no contexto regional .................................. 160

Figura 9-20: Projeção de Câmbio Nominal ....................................................................................... 166

Figura 9-21: Projeção de movimentação de cargas internacionais (exceto frutas) no Aeroporto...... 169

Figura 9-22: Movimentação histórica de carga (exportação total + importação total + carga doméstica em cargueiros) e de voos cargueiros no Aeroporto ......................................................................... 170

Figura 9-23: Projeção de movimentos de aeronaves PCCs no Aeroporto, por classe de envergadura ....................................................................................................................................................... 171

Figura 9-24: Projeção de movimentos de aeronaves PCCs domésticas e internacionais no Aeroporto ....................................................................................................................................................... 171

Figura 10-1: Evolução da receita do aeroporto ................................................................................ 172

Figura 10-2: Evolução da receita do aeroporto por categoria .......................................................... 173

Figura 10-3: Evolução da quebra das receitas aeronáuticas ............................................................. 174

Figura 10-4: Projeção das receitas aeronáuticas ao longo da concessão .......................................... 176

Figura 10-5: Quebra das receitas aeronáuticas projetadas para anos selecionados da concessão .... 176


Figura 10-6: Evolução das receitas de armazenagem e capatazia, por tipo ...................................... 177

Figura 10-7: Projeção das receitas de armazenagem e capatazia ao longo da concessão ................. 178

Figura 10-8: Projeção das receitas de armazenagem e capatazia, por tipo ....................................... 179

Figura 10-9: Evolução das receitas não tarifárias ............................................................................. 181

Figura 10-10: Projeção das receitas comerciais ao longo da concessão............................................ 185

Figura 10-11: Quebra das receitas comerciais projetadas para anos selecionados da concessão ..... 186

Figura 10-12: Projeção das receitais totais ao longo da concessão .................................................. 187

Figura 10-13: Quebra das receitas totais ao longo da concessão ..................................................... 187

Figura 11-1: Movimento anual de passageiros em 2016 (barras) e crescimento anual (CAGR) entre 2010 e 2016 (linha). Não há informações para SBBW, que iniciou operações regulares em 11/2016 ........ 213

Figura 11-2: Market-share de passageiros domésticos vs. passageiros internacionais (voos regulares) em 2016 ......................................................................................................................................... 214

Figura 11-3: Passageiros no movimentados no mês pico sobre a média mensal de passageiros em 2016. A linha pontilhada indica a média (1,27) ......................................................................................... 215

Figura 11-4: Passageiros não regulares sobre passageiros totais em 2016. Aeroportos concedidos até 2016 e aeroportos não administrados pela Infraero não possuem dados análogos ......................... 216

Figura 11-5: Percentual anual de passageiros de conexão em 2016, exceto dados dos aeroportos concedidos até 2016 ou aeroportos não administrados pela Infraero ............................................. 217

Figura 11-6: Principal motivo para a viagem .................................................................................... 218

Figura 11-7: Motivo para a escolha do aeroporto de embarque ...................................................... 219

Figura 11-8: Município de residência ............................................................................................... 220

Figura 11-9: Renda familiar mensal bruta ........................................................................................ 221

Figura 11-10: Movimentação de passageiros no ano de 2016 (barras) e PHP simultâneo (linha bege) em 2016. Não há informação do PHP para os aeroportos concedidos até 2016 nem para os aeroportos não administrados pela Infraero ..................................................................................................... 222

Figura 11-11: Evolução do fator de pico de PHP para um subconjunto de aeroportos da amostra ... 223

Figura 11-12: Movimentação de aeronaves comerciais e de aviação geral em 2016. Para os seis aeroportos concedidos até 2016 e para os aeroportos que não são administrados pela Infraero, somente a informação de voos comerciais é apresentada ............................................................... 224

Figura 11-13: Market-share das operações totais de cada aeroporto por fluxo ............................... 225

Figura 11-14: Movimentos não-regulares sobre movimentos totais em 2016. Aeroportos concedidos até 2016 e aeroportos não administrados pela Infraero não possuem esta informação .................. 226

Figura 11-15: Hora-pico de pista comercial em 2016. Não há informação da 1ª hora-pico para os demais aeroportos ...................................................................................................................................... 227

Figura 11-16: Evolução do fator de pico de pista para os aeroportos da amostra ............................ 228

Figura 11-17: Carga movimentada em 2016. Não são apresentados dados para os aeroportos concedidos nem para SBBW, que iniciou suas atividades em novembro de 2016 ............................ 229

Figura 11-18: Área do TPS por PHP simultâneo (2016). A linha pontilhada indica a média (24,5 m²/PHP). Não há informação de PHP em 2016 para os aeroportos concedidos ou para os aeroportos não administrados pela Infraero ............................................................................................................ 230

Figura 11-19: Capacidade horária do sistema de pistas homologada pelo CGNA e calculada no Relatório de Engenharia e Afins dos respectivos aeroportos .......................................................................... 231

Figura 11-20: Hora-pico de pista comercial dividido pela capacidade calculada no Relatório de Engenharia e Afins .......................................................................................................................... 232


Figura 11-21: Movimentos anuais de passageiros por posição no pátio. A linha pontilhada indica a média (227,7 mil pax/posição) ........................................................................................................ 233

Figura 11-22: Países com aeroportos avaliados na análise de benchmark internacional .................. 234

Figura 11-23: Porte dos aeroportos nacionais ................................................................................. 235

Figura 11-24: Porte dos aeroportos internacionais .......................................................................... 236

Figura 11-25: Benchmark nacional de receita total por WLU ........................................................... 237

Figura 11-26: Benchmark internacional de receita total por WLU .................................................... 238

Figura 11-27: Benchmark nacional de receita tarifária por WLU ...................................................... 239

Figura 11-28: Benchmark internacional de receita tarifária por WLU ............................................... 240

Figura 11-29: Benchmark nacional de receita não tarifária por WLU ............................................... 241

Figura 11-30: Benchmark internacional de receita não tarifária por WLU ........................................ 241

Figura 11-31: Participação das receitas tarifárias e não tarifárias na receita total – benchmark nacional ....................................................................................................................................................... 242

Figura 11-32: Participação das receitas tarifárias e não tarifárias na receita total – benchmark internacional................................................................................................................................... 243

Figura 11-33: Benchmark nacional de custo total por WLU.............................................................. 244

Figura 11-34: Benchmark internacional de custo total por WLU ...................................................... 245

Figura 11-35: Benchmark nacional de custo com pessoal e serviços de terceiros por WLU .............. 246

Figura 11-36: Benchmark estrangeiro de custo com pessoal e terceiros por WLU ............................ 246

Figura 11-37: Benchmark nacional de custo com utilidades por WLU .............................................. 247

Figura 11-38: Benchmark estrangeiro de custo com utilidades por WLU ......................................... 248

Figura 11-39: Benchmark nacional de custo com materiais de consumo por WLU ........................... 249

Figura 11-40: Benchmark internacional de custo com materiais de consumo por WLU.................... 249

Figura 11-41: Quebra dos custos e despesas, por tipo, aeroportos nacionais, .................................. 250

Figura 11-42: Quebra dos custos e despesas, por tipo, aeroportos estrangeiros .............................. 251

Figura 11-43: Regressão dos custos e despesas com pessoal e terceiros com WLU nacional ............ 252

Figura 11-44: Regressão dos custos e despesas com pessoal e terceiros com WLU internacional .... 252

Figura 11-45: Regressão dos custos e despesas com utilidades com WLU nacional .......................... 253

Figura 11-46: Regressão dos custos e despesas com utilidades com WLU internacional .................. 253

Figura 11-47: Regressão dos custos e despesas com materiais de consumo com WLU nacional....... 254

Figura 11-48: Regressão dos custos e despesas com materiais de consumo com WLU internacional ....................................................................................................................................................... 254

Figura 11-49: Benchmark nacional de margem de EBITDA ............................................................... 255

Figura 11-50: Benchmark internacional de margem de EBITDA ....................................................... 255


Tabelas

Tabela 3-1: Percentual de passageiros das RIs internas à RI de Recife atendidos nos respectivos aeroportos ........................................................................................................................................ 28

Tabela 3-2: Características dos aeródromos que competem com SBRF na aviação geral .................... 31

Tabela 3-3: Dados demográficos e socioeconômicos da RI e do município de Recife, do Estado de Pernambuco, do Nordeste e do Brasil ............................................................................................... 37

Tabela 3-4: EADIs que competem com o Aeroporto de Recife .......................................................... 47

Tabela 4-1: Exemplo ilustrativo de cálculo de índice de yield (Brasil ou regional). Processo similar foi feito com dados de PIB, para cada mês da série histórica .................................................................. 57

Tabela 4-2: Perfil de antecedência de compra de passagens em SBRF, SBJP e SBKG .......................... 58

Tabela 4-3: Coeficientes do modelo de regressão utilizado ............................................................... 61

Tabela 4-4: Principais resultados estatísticos da regressão ................................................................ 61

Tabela 4-5: Principais resultados do teste de Engle-Granger ............................................................. 62

Tabela 4-6: Projeção de PIB Brasil ..................................................................................................... 63

Tabela 4-7: Perfil de antecedência de compra de passagens no Brasil ............................................... 78

Tabela 4-8: Coeficientes do modelo de regressão utilizado ............................................................... 79

Tabela 4-9: Principais resultados estatísticos da regressão ................................................................ 79

Tabela 4-10: Principais resultados do teste de Engle-Granger............................................................ 80

Tabela 4-11: Coeficientes do modelo de regressão utilizado ............................................................. 89

Tabela 4-12: Principais resultados estatísticos da regressão .............................................................. 89

Tabela 4-13: Principais resultados do teste de Engle-Granger............................................................ 90

Tabela 5-1: Classificação por faixa de assentos .................................................................................. 97

Tabela 5-2: Classificação por faixa de envergadura ............................................................................ 98

Tabela 5-3: Classificação por velocidade de cruzamento de cabeceira ............................................... 98

Tabela 6-1: Fluxos avaliados na hora-pico de passageiros ................................................................ 111

Tabela 6-2: Histórico recente do PHP (30ª hora) no Aeroporto ........................................................ 115

Tabela 6-3: PHP (30ª hora) no Aeroporto – Ano base, início da concessão e término da concessão . 118

Tabela 6-4: Fluxos avaliados na hora-pico de pista .......................................................................... 120

Tabela 6-5: Resultados da análise de hora-pico de pista em 2016 ................................................... 123

Tabela 6-6: Hora-pico de pista no Aeroporto sem restrições – Ano base, início e término da concessão ....................................................................................................................................................... 126

Tabela 6-7: Picos de pátio (total, doméstico e internacional) para o Aeroporto no ano de 2016 ...... 128

Tabela 6-8: Demanda agregada de vagas de estacionamento em 2017 ........................................... 134

Tabela 7-1: Capacidade horária do sistema de pistas atual e no final da concessão ......................... 137

Tabela 9-1: População da RI de Recife e fração de carga postal por pessoa ..................................... 149

Tabela 9-2: Coeficientes do modelo de regressão utilizado ............................................................. 161

Tabela 9-3: Principais resultados estatísticos da regressão .............................................................. 162

Tabela 9-4: Principais resultados do teste de Engle-Granger ........................................................... 162

Tabela 9-5: IPCA mensal .................................................................................................................. 164

Tabela 9-6: IPCA acumulado anual .................................................................................................. 164

Tabela 9-7: CPI acumulado anual .................................................................................................... 165

Tabela 9-8 Câmbio médio mensal ................................................................................................... 165

Tabela 9-9: Câmbio médio anual ..................................................................................................... 166


Tabela 9-10: Projeção de Câmbio Real ............................................................................................ 167

Tabela 9-11: Coeficientes do modelo de regressão utilizado ........................................................... 168

Tabela 9-12: Principais resultados estatísticos da regressão ............................................................ 168

Tabela 10-1: Contatos comerciais vencidos ..................................................................................... 190

Tabela 10-2: Contratos comerciais stricto sensu com preços mensais significativos ......................... 191

Tabela 10-3: Contratos operacionais com preços mensais significativos .......................................... 193

Tabela 10-4: Contratos administrativos do aeroporto ..................................................................... 194

Tabela 10-5: Relação de contratos comerciais ................................................................................. 198

Tabela 11-1: Países e aeroportos/concessionários avaliados ........................................................... 235


Principais abreviações e definições

ACP São áreas urbanas de ocupação contínua caracterizadas principalmente pela densidade populacional e a coesão interna, definidas pelo REGIC

ADRM Airport Development Reference Manual. Manual de dimensionamento e planejamento de instalações aeroportuárias publicado pela IATA.

AFIS Serviço de informação de voo de aeródromo. Serviço que tem a finalidade de proporcionar informações que assegurem a condução eficiente do tráfego aéreo nos aeródromos homologados ou registrados

ANAC Agência Nacional de Aviação Civil

ATS Air Traffic Services. Serviço de tráfego aéreo prestado no aeroporto por entidade pública ou privada

BQV Relatório Executivo Brasil Que Voa, resultante do Acordo de Cooperação Técnica 08/2013, celebrado entre a SAC/PR e a Empresa de Planejamento e Logística (EPL). No texto faz-se referência à pesquisa que subsidiou a elaboração do Relatório

CAGR Compound Annual Growth Rate. É uma média geométrica de taxas de crescimento anuais

CGNA Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea

DECEA Departamento de Controle do Espaço Aéreo do Comando da Aeronáutica.

EADI Estação Aduaneira Interior. É um depósito alfandegado localizado na zona secundária

EBITDA Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization ou lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização (LAJIDA)

EPAM Erro percentual absoluto médio. Média dos erros percentuais verificados entre o resultado de um modelo e o valor real do parâmetro, em módulo

EPL Empresa de Planejamento e Logística S.A. Empresa estatal que tem por finalidade estruturar e qualificar, por meio de estudos e pesquisas, o processo de planejamento integrado de logística no país, interligando rodovias, ferrovias, portos, aeroportos e hidrovias

ERAA Estação de Radiodifusão Automática de Aeródromo

FAA Federal Aviation Administration

HOTRAN Horário de Transporte. Registro de operações aéreas para voos regulares da ANAC.

IATA International Air Transport Association

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

ICAO International Civil Aviation Organization

IDH Índice de Desenvolvimento Humano. Medida que pondera diversas variáveis que medem desenvolvimento e qualidade de vida numa determinada região

IFR Instrument Flight Rules ou regras de voo por instrumentos

INFRAERO Empresa pública federal responsável pela administração de aeroportos públicos federais

LOAD FACTOR Taxa de ocupação média das aeronaves


MDIC Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior

MTPAC Ministério dos Transportes, Portos e Aviação Civil

PCC Pure cargo carrier. Aeronave cargueira.

PHP Passageiros em hora-pico

PIB Produto Interno Bruto

P-value Nível descritivo. É a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula (a considerada verdadeira a priori)

QAV Querosene de aviação

R² Coeficiente de determinação. É uma medida da habilidade do modelo em explicar o fenômeno real

RBAC Regulamentos Brasileiros da Aviação Civil, disponíveis em http://www.anac.gov.br/assuntos/legislacao/legislacao-1/rbha-e-rbac/rbac

REGIC Estudo Regiões de Influência das Cidades 2007, IBGE, Rio de Janeiro, 2008

RI Região de influência

RPK Revenue Passenger Kilometer, ou passageiros-quilômetro voado. Para determinado voo, é obtido pela multiplicação do número de passageiros pagantes pela distância voada

SAC/PR Secretaria de Aviação Civil vinculada à Presidência da República, substituído pela SNAC, vinculada ao MTPAC.

SBAR Aeroporto Internacional de Aracaju

SBAT Aeroporto de Alta Floresta

SBBR Aeroporto Internacional de Brasília

SBBW Aeroporto de Barra do Garças

SBCY Aeroporto Internacional de Cuiabá

SBFZ Aeroporto Internacional de Fortaleza

SBGL Aeroporto Internacional Tom Jobim

SBGO Aeroporto de Goiânia

SBGR Aeroporto Internacional de Guarulhos

SBJP Aeroporto Internacional de João Pessoa

SBJU Aeroporto de Juazeiro do Norte

SBKG Aeroporto de Campina Grande

SBKP Aeroporto de Viracopos (Campinas)

SBME Aeroporto de Macaé


SBMO Aeroporto Internacional de Maceió

SBRD Aeroporto de Rondonópolis

SBRF Aeroporto Internacional de Recife/ Guararapes

SBRJ Aeroporto Santos Dumont

SBSO Aeroporto de Sorriso

SBSP Aeroporto de Congonhas

SBSV Aeroporto Internacional de Salvador

SBVT Aeroporto de Vitória

SNAC Secretaria Nacional de Aviação Civil

SWSI Aeroporto de Sinop

TECA Terminal de carga aérea

TPS Terminal de passageiros

TWR Torre de controle

VFR Visual Flight Rules ou regras de voo visual

VRA Voo Regular Ativo. Registro de voos da ANAC com horas precisas de chegada e saída.

WLU Work load unit. Medida que mede o tráfego aéreo em passageiros equivalentes (1 WLU = 1 pax = 100kg de carga)

YIELD Preço médio da tarifa por quilômetro voado [R$/km ou US$/km]


1. OBJETIVOS

O objetivo deste Relatório de Mercado é descrever e fundamentar as projeções de demanda realizadas

pelo Consórcio Grupo de Consultores em Aeroportos – Consórcio GCA para o Aeroporto

Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freyre (REC, na nomenclatura IATA, ou SBRF, na

nomenclatura ICAO) no horizonte de 30 anos, compatível com o prazo máximo previsto para a

concessão do aeroporto.

Serão descritas as metodologias e resultados das projeções de demanda mensais e de pico de

passageiros, aeronaves e cargas, bem como as receitas projetadas para o Aeroporto e benchmarks

diversos, que agregadamente orientarão o dimensionamento das instalações para níveis de serviço

preestabelecidos, conforme detalhado no Relatório de Engenharia e Afins, e as projeções financeiras

descritas no Relatório Econômico-Financeiro do Aeroporto.

Com esses propósitos, adotou-se neste Estudo a sequência exibida na Figura 1-1. Num primeiro ciclo

são consideradas as demandas irrestritas e depois as demandas restritas por capacidade. Por fim,

elaboram-se as projeções de carga.

Figura 1-1: Sequência de etapas para o Relatório de Demanda

Fonte: Consórcio GCA

Após as projeções de demanda, são realizadas as projeções de receitas que alimentam a modelagem

econômico financeira da concessão, bem como apresentada uma análise de benchmarks em diversas

dimensões.


Os estudos consideram o período de concessão de julho de 2019 a junho de 2049. As projeções foram

realizadas com periodicidade mensal até 2050. Para melhor ilustração das mesmas, os gráficos anuais

apresentam os dados até 2048, último ano cheio da concessão, bem como apresentam os dados de

todo o ano de 2019.

A estrutura do presente Relatório contém quatro Seções:

I. REGIÃO DE INFLUÊNCIA: apresenta, no capítulo 2, uma visão geral da demanda atual e no

capítulo 3 a análise da Região de Influência do Aeroporto, incluindo histórico de demanda,

aspectos demográficos e socioeconômicos, e análise de competição inter e intramodal para

passageiros e cargas. No item 3.5 busca-se sintetizar a vocação do Aeroporto;

II. PROJEÇÕES DE DEMANDA: descreve-se as metodologias e as projeções de passageiros

(domésticos, internacionais e conexões), movimentos de aeronaves e demandas de pico sem

restrições nos capítulos 4, 5 e 6, respectivamente. O capítulo 7 incorpora o elemento

capacidade nas análises de demanda, e avalia projeções com restrições. O capítulo 8 trata da

necessidade de órgãos de serviço de tráfego aéreo em função da demanda. Por fim, o capítulo

9 endereça as projeções de cargas aéreas, bem como de movimentos de aeronaves cargueiras;

III. RECEITAS: esta seção trata da interface entre a demanda e a Avaliação Econômico-Financeira:

as projeções de receitas tarifárias e não tarifárias par ao Aeroporto;

IV. ANÁLISES DE BENCHMARKS: a última seção apresenta comparações entre o Aeroporto em

foco e seus pares, em diversas dimensões (operações, uso da infraestrutura, e indicadores de

desempenho financeiro).


SEÇÃO I – REGIÃO DE INFLUÊNCIA

Esta Seção visa conferir aos potenciais interessados na concessão do Aeroporto uma visão mais

aprofundada da demanda atual (passageiros, movimentos de aeronaves e cargas aéreas) e dos limites

e características da Região de Influência (RI) que o mesmo atende.

A definição da RI e a identificação dos aeroportos competidores afetam diretamente as projeções de

demanda, por sua vez tratadas na Seção II.

2. VISÃO GERAL DA DEMANDA ATUAL

Em 2016 o Brasil atingiu a marca de 94 milhões de passageiros (pax) transportados, figurando na

décima posição entre os países com maior movimentação, segundo estimativa da Organização

Internacional de Aviação Civil (ICAO)1. Dez anos antes, ainda segundo à ICAO, esse número era de

apenas 41 milhões.

O crescimento do mercado brasileiro, motivado por fatores econômicos, tornou-se possível, entre

outros influenciadores, pelos investimentos feitos no setor pela iniciativa privada nos seis aeroportos

concedidos até 20162 com os objetivos de ampliar a capacidade e melhorar o atendimento aos

usuários, tendo como base os padrões mundiais de nível de serviço e o know-how de operadores com

experiência internacional.

O Aeroporto de Recife é um dos três aeroportos ainda não concedidos entre os 10 mais movimentados

do país e o segundo mais movimentado da Região Nordeste, segundo dados estatísticos da ANAC de

2016. Nesse ano, o aeroporto processou 6,8 milhões de pax em 69 mil operações, além de 39 mil

toneladas de cargas. Já em 2017, foram 7,8 milhões de pax em 75 mil operações e 39,5 mil toneladas

de cargas. SBRF está localizado a apenas 12 km do centro da capital que, em 2016, foi o principal

destino de eventos internacionais do Nordeste, segundo dados do Ministério do Turismo3.

Segundo a ANAC, em 2016, 30 companhias aéreas4, entre cargueiras e de passageiros, regulares e não

regulares, realizaram voos de/para 41 destinos domésticos e 28 internacionais, dos quais 36 com no

mínimo 20 chegadas ou partidas no período (29 domésticos e sete internacionais)5. O aeroporto com

o maior número de frequências no período foi o Aeroporto de Guarulhos (SBGR), com uma média de

114 voos semanais.

1 Fonte: https://data.worldbank.org/indicator/IS.AIR.PSGR?year_high_desc=true 2 Aeroportos de São Gonçalo do Amarante (RN), Brasília (DF), Guarulhos (SP), Viracopos (SP), Galeão (RJ) e Confins (MG). Segundo o site https://todosabordo.blogosfera.uol.com.br/2017/08/31/aeroporto-privatizacao-concessao-guarulhos-confins-galeao-brasilia/, o investimento feito nos aeroportos concedidos entre 2011 e 2017 foi de R$12 bi. Em 2017 foram também licitados os aeroportos de Fortaleza (CE), Salvador (BA), Florianópolis (SC) e Porto Alegre (RS). 3 Anuário Estatístico de Turismo 2017. 4 Azul, Avianca, Gol, LATAM, American Airlines, TAP, Condor Flugdienst, Copa Airlines, Dynamic International Airways, Hi Fly, Meridiana, Swift Air, TACV Cabo Verde Airlines, LATAM Cargo Brasil, LATAM Cargo Chile, LATAM Cargo Colombia, Colt Cargo, Sideral Air Cargo, Total Linhas Aéreas, Sterna Linhas Aéreas, Rio Linhas Aéreas, AirBridge Cargo, Cargolux, CAVOK Airlines, Florida West International Airways, Lufthansa Cargo, Atlas Air, Polet Airlines, Volga-Dnepr Airlines. 5 Há muitos destinos servidos esporadicamente, por voos não-regulares ou causados por motivo operacional (ex. reposicionamento de frota).


Os mapas a seguir registram as rotas aéreas domésticas (Figura 2-1) e internacionais (Figura 2-2), com

no mínimo 20 chegadas ou partidas realizadas, entre SBRF e outros aeroportos, no 1º semestre de

2017.

Figura 2-1: Mapa das rotas domésticas com no mínimo 20 chegadas ou partidas no 1º semestre de 2017 (ANAC). A espessura das linhas reflete a frequência relativa das rotas

Fonte: ANAC


Figura 2-2: Mapa das rotas internacionais com no mínimo 20 chegadas ou partidas no 1º semestre de 2017 (ANAC). A espessura das linhas reflete a frequência relativa das rotas

Fonte: ANAC

Em relação aos passageiros que passaram pelo Aeroporto de Recife, mais de 97% foram provenientes

de voos regulares6 (92% domésticos regulares), como pode ser visto na Figura 2-3. Entre 2006 e 2017,

o total de passageiros cresceu 6,3% ao ano. Nesse período, o pico foi registrado em 2017, com 7,8

milhões de passageiros7.

6 Voos regulares, segundo definição da ANAC, são etapas remuneradas realizadas sob uma numeração de Horário de Transporte (HOTRAN). 7 Para 2017 o volume de aviação geral está incorporado no total de aviação não-regular, em função da não-distinção na base de dados original.


Figura 2-3: Histórico de passageiros (origem, destino e conexões) processados pelo Aeroporto de Recife8

Fonte: Infraero

Segundo o relatório executivo Brasil Que Voa (BQV), divulgado pela SNAC/MTPAC com dados de 20149,

esses passageiros viajam principalmente a trabalho, negócios e eventos profissionais (43% do total), o

que explica o fato de 22% dos passageiros entrevistados ter realizado o mesmo trecho mais de cinco

vezes nos 12 meses anteriores à pesquisa. Viagens a lazer e visitas a amigos e parentes seguem como

outros motivos, com 25% e 21% respectivamente. O item 11.2.2 apresenta uma comparação desses

indicadores com outros aeroportos.

No que diz respeito ao perfil de aeronaves, a maioria das operações comerciais é realizada por

aeronaves classe de envergadura C (96,1%)10, incluindo, entre outros, os Embraer 190/195, o ATR 72,

os Airbus A318 a A321 e os Boeing 737. Em seguida, estão as aeronaves de classe de envergadura D

(2,3%) como os Boeing 757 e 767, e as de classe E (1,6%), como os Boeing 777 e os Airbus A330. As

maiores aeronaves a pousar no Aeroporto de Recife em 2016 foram da classe de envergadura F:

cargueiros Boeing 747 e Antonov An-124.

A movimentação de aeronaves cresceu historicamente até atingir um pico recente em 2011, com 84

mil movimentos, e sofrer leve declínio até 2016, quando registrou 69 mil movimentos (com novo

8 Passageiros não regulares domésticos oscilaram em torno de 3% no período. Por sua vez, passageiros não regulares internacionais, que representavam 1% entre 2006 e 2008, caíram para 0,1% a partir de 2010. Essa queda pode ser atribuída ao aumento do número total de voos internacionais regulares para o Aeroporto de Recife. Já os passageiros de aviação geral não passam de 0,3% do total em todo o período avaliado. 9 O BQV foi resultado do Acordo de Cooperação Técnica 08/2013 celebrado entre a Secretaria de Aviação Civil, então vinculada à Presidência da República (SAC/PR) e a Empresa de Planejamento e Logística (EPL). 10 Fonte: ANAC (Dados Estatísticos da Etapa Básica).


aumento para 75 mil em 2017). Essa queda foi causada principalmente pela introdução de aeronaves

maiores nas rotas servidas.

Atualmente, a maior parte dos movimentos é de voos domésticos regulares, que, conforme se vê na

Figura 2-4 representou 78% do total em 2016, seguido pela aviação geral, com 13% e voos domésticos

não regulares, com 6%11. Para 2017 o volume de aviação geral está incorporado no total de aviação

não-regular, em função da não-distinção na base de dados original.

Figura 2-4: Histórico de movimentos anuais (pousos e decolagens) no Aeroporto de Recife12

Fonte: Infraero

Com relação à movimentação de cargas13, a média anual entre 2011 e 2016 foi de 1.300 voos que,

junto à “carga de barriga” em voos comerciais, somaram 44,5kt processadas, em média, por ano no

Aeroporto de Recife14. Pelo histórico apresentado na Figura 2-5 vê-se que a carga doméstica diminui

em aproximadamente 30% a partir de 2011, em contraposição às exportações, que vêm ganhando

11 Voos não regulares são aqueles sem HOTRAN. Os dados de 2017 não foram disponibilizados com a quebra disponível até 2016, e são apresentados de forma consolidada. 12 Movimentos não regulares internacionais oscilavam em torno de 1% até 2008, caindo para 0,3% mais recentemente. 13 Carga carregada e descarregada. Aqui não é considerada a carga em trânsito. 14 Até a finalização desse relatório não havia dados completos sobre voos cargueiros para o ano de 2017. Porém, a média anual de carga processada (cargueiros e “barriga”) entre 2011 e 2017 foi de 43,8 mil toneladas.


importância desde então. No total, em 2017 SBRF processou 39,5kt, seja no TECA, seja nas instalações

próprias das empresas aéreas.

Figura 2-5: Histórico de carga movimentada no Aeroporto de Recife

Fonte: Infraero e estatística TECA

A seguir, define-se e caracteriza-se a RI do Aeroporto, o que condiciona sua vocação e características

da demanda.


3. ANÁLISE DA REGIÃO DE INFLUÊNCIA

3.1. Definição da Região de Influência

A RI de um aeroporto pode ser definida como a área para as quais se destinam (ou nas quais se

originam) a maior parte dos passageiros e cargas que utilizam este aeroporto como destino final (ou

origem inicial) da viagem15. Passageiros fora desta área de captação são atendidos primordialmente

por outros aeroportos. Geralmente, os volumes e o perfil da demanda em um aeroporto serão

fortemente influenciados pelas características de sua RI, incluindo atividades econômicas, população,

nível de turismo, entre outros.

A delimitação da RI deve levar em consideração não só fatores econômicos, tempos de deslocamento

e distâncias ao aeroporto, mas também fatores culturais, como hábitos e preferências. Assim, como

base para a definição das RIs foi utilizado o estudo “Regiões de Influência das Cidades” (REGIC)16, do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que contempla essa diversidade de elementos.

O REGIC visa identificar a hierarquia da rede urbana do país através da análise de aspectos da gestão

federal e empresarial, e da distribuição de bens e serviços. Os centros urbanos da rede brasileira são

definidos a partir de informações de subordinação administrativa no setor público federal e de

localização das sedes e filiais de empresas. Também são consideradas a oferta de equipamentos e

serviços que caracterizam a centralidade de uma cidade (informações de ligações aéreas,

deslocamento para hospitais, áreas de cobertura de emissoras e televisão e internet, oferta de ensino

superior, diversidade das atividades comerciais e de serviço etc.), tratando a questão de definição de

RI de forma holística.

No REGIC, os municípios (alguns tratados conjuntamente como Área de Concentração de População -

ACP17) são classificados em cinco grandes níveis: Metrópole (12 no país), Capital Regional (70), Centro

Sub-Regional (169), Centro de Zona (556) e Centro Local (4.473). A RI de um dado município é

composta pelos municípios de nível hierárquico inferior que são por ele influenciados (ou influenciados

mais do que por outro município de nível superior).

No caso em tela, Recife é enquadrada como Metrópole e influencia diversas Capitais Regionais, como

Maceió, Natal e João Pessoa, cujas respectivas RIs estão contidas na de Recife, conforme ilustrado na

Figura 3-1. Ao todo, a RI de Recife cobre mais de 600 municípios e uma área total de 307 mil km2,

ilustrada na Figura 3-2.

15 Esta definição não acolhe os passageiros de conexão, que têm origem e destino finais em outras localidades. 16 Fonte: IBGE. Regiões de Influência das Cidades 2007, IBGE, Rio de Janeiro, 2008. Outros estudos mais atuais de Divisão Urbano-Regional foram publicados pelo IBGE, porém remetem à mesma análise hierárquica de municípios realizada no estudo de 2007, ou apresentam uma estrutura hierárquica mais simplificada, porém consistente com a adotada no estudo de 2007. 17 ACPs são áreas urbanas de ocupação contínua caracterizadas principalmente pela densidade populacional e a coesão interna. O REGIC define 40 ACPs, constituídas pela agregação de 336 municípios.


Figura 3-1: Diagrama com exemplos de municípios que compõem a RI de Recife

Fonte: REGIC/ IBGE


Figura 3-2: RI de Recife segundo o REGIC. Os aeródromos públicos e privados estão indicados, e o Aeroporto de Recife está destacado em laranja. Os aeroportos da RI com voos regulares em 2016 possuem seus códigos

registrados

Fonte: REGIC, ANAC e Consórcio GCA

Para verificar a compatibilidade entre a definição das RIs segundo o REGIC e a área de captação dos

respectivos aeroportos, foram utilizados os dados da pesquisa que embasaram o relatório executivo

Brasil Que Voa (BQV). Através de pesquisas de amostragem com passageiros de embarque em 65

aeroportos (responsáveis por 99% dos embarques) em 2014, o BQV desenhou a matriz origem x

destino real18 do transporte aéreo brasileiro e revelou traços da demanda relevantes para a gestão

aeroportuária.

Para que fossem utilizados, os pesos de cada entrevista do BQV foram primeiramente calibrados para

que os dados finais refletissem a proporção correta dos passageiros embarcados em cada aeroporto19.

Com os dados ajustados, foi possível corroborar e aperfeiçoar a definição de RI do REGIC e

18 A origem/ destino real corresponde ao município ou região inicial/final da viagem do passageiro. 19 Para aeroportos pequenos, o BQV produziu um mínimo de entrevistas independente da proporção de passageiros daqueles aeroportos sobre o total, assegurando valor estatístico, porém distorcendo a representação de cada entrevista do universo de passageiros.


compreender melhor as dinâmicas regionais de cada aeroporto analisado, bem como aferir a

competição entre aeroportos (intramodal).

Como a pesquisa BQV revela, os aeroportos dentro de uma mesma RI não necessariamente competem

entre si. Aeroportos com movimentação consolidada e alta conectividade, ou em regiões mais isoladas,

podem ter um elevado percentual de captura da RI do município ou ACP em que se localiza, podendo

ser tratados isoladamente nas projeções.

Por outro lado, Aeroportos mais próximos e com alta acessibilidade, ou com um deles possuindo

movimentação menos consolidada, podem dividir demanda entre si: neste caso, a série histórica de

passageiros no Aeroporto estudado resulta não apenas da demanda da RI, mas também da oscilação

da pressão competitiva ao longo do tempo. Nestes casos, as demandas dos aeroportos competidores

precisam ser projetadas conjuntamente para que não se atribua a PIB ou outros fatores explicativos

uma variação de demanda que, na verdade, decorre de efeitos de concorrência. Depois, define-se os

market-shares dos aeroportos competidores com base em racionais específicos.

O item a seguir trata de definição dos aeroportos competidores de SBRF para os diferentes segmentos

de aviação.

3.2. Análise da competição intramodal

Para definir os aeroportos competidores, primeiramente define-se a RI do município ou ACP em que o

aeroporto em análise se encontra.

Para a aviação comercial doméstica, a definição da RI foi apresentada no item 3.1. Para a aviação

comercial internacional, para a aviação geral, e para cargas aéreas adota-se abordagens distintas,

tratadas nos itens 3.2.1.2, 3.2.1.3 e 3.2.2.

Em seguida, deve-se identificar quais aeroportos externos ou internos à RI efetivamente competem

com aquele que é objeto da análise, tarefa realizada com base no BQV e descrita no item 3.2.1.1 a

seguir. Pode-se, então, definir racionais para a evolução do market-share dos aeroportos

competidores.

3.2.1. Passageiros

3.2.1.1. Domésticos

Recife é uma Metrópole e, conforme mostrado no item 3.1 e na Figura 3-2, possui uma RI muito ampla,

englobando uma série de Capitais Regionais de diferentes subníveis20 (Natal (RN), Mossoró (RN), João

Pessoa (PB), Campina Grande (PB), Caruaru (PE), Petrolina (PE) - Juazeiro (BA), Maceió (AL), Arapiraca

(AL)), cada qual com a sua RI particular21.

Assim, para identificar quais aeroportos efetivamente competem com SBRF, olha-se primeiramente se

passageiros da RI de Recife optam por aeroportos externos à RI. Em seguida, avalia-se se os passageiros

20 O REGIC define três subníveis para Capitais Regionais, em função do porte. 21 Natal (RN) e Mossoró (RN) são co-influenciadas pela Metrópole de Fortaleza (CE).


das RIs dessas Capitais Regionais utilizam majoritariamente os respectivos aeroportos (SBJP, SBMO,

etc.) ou dividem com outros as respectivas demandas22.

Considera-se que, caso acima de 85% dos passageiros de uma RI utilizem aeroportos internos à mesma,

estes não competem (ou exercem pressão competitiva desprezível) com aeroportos externos à essa

RI. Já aeroportos com percentuais entre 75% e 85% são analisados caso a caso, tomando-se em conta

outros fatores, como a distância/ tempo de transporte terrestre até o aeroporto em análise.

Competição com aeroportos externos à RI de Recife

Como Recife é categorizada como Metrópole, deve-se avaliar se outras Metrópoles (como Salvador ou

Brasília) capturam os passageiros gerados em sua RI.

Todavia, com base nos dados do BQV, avaliou-se que 51% dos passageiros domésticos da RI de Recife

utilizam SBRF, 45% utilizam outros aeroportos internos à RI (como SBJP, SBMO, etc.), e apenas 4% usa

um aeroporto externo à RI.

Pelos critérios estabelecidos, considera-se que SBRF não compete pela demanda da RI de Recife com

aeroportos fora da mesma.

Competição com aeroportos internos à RI de Recife

A Tabela 3-1 elenca todos os municípios ou ACPs pertencentes à RI de Recife que contenham

aeroportos com operações comerciais regulares, bem como o percentual de passageiros das

respectivas RIs atendidos pelos por esses aeroportos locais.

Tabela 3-1: Percentual de passageiros das RIs internas à RI de Recife atendidos nos respectivos aeroportos

Município ou ACP Código ICAO % de pax da RI atendidos no respectivo aeroporto

Fernando de Noronha (PE) SBFN 100%

Petrolina (PE) SBPL 77%

Natal (RN) SBSG 95%

Maceió (AL) SBMO 94%

João Pessoa (PB) SBJP 81%

Campina Grande (PB) SBKG 31%

Fonte: REGIC, BQV e Consórcio GCA

22 A abordagem parte também da premissa que passageiros destinados aos ou originados nos polos de maior movimentação muito raramente utilizam aeroportos mais distantes e de menor escala. Por exemplo: passageiros destinados à cidade de Recife dificilmente utilizariam SBJP em detrimento de SBRF.


Com base nos critérios estabelecidos, SBFN, SBSG, SBMO não competem com SBRF pela demanda das

respectivas RIs, e podem ser tratados isoladamente nas projeções de demanda.

Já SBPL e SBJP encontram-se em uma faixa intermediária em que outros parâmetros devem ser levados

em consideração.

Para o primeiro, nota-se pelo BQV que o Aeroporto de Salvador (SBSV) compete com SBPL e SBRF pelos

passageiros da RI de Petrolina. Como a distância entre Petrolina e SBRF é elevada (700km), e também

superior à distância para SBSV (cerca de 500km), considera-se que a contribuição de Petrolina para a

demanda de SBRF é muito pequena, e SBPL pode ser desconsiderado como competidor de SBRF.

No caso de João Pessoa, distante apenas 120km de Recife (distância rodoviária), considera-se que SBRF

compete com SBJP. Os passageiros da RI de Campina Grande, a apenas cerca de 200km de Recife e

130km de SBJP, também utilizam frequentemente SBRF.

Com relação às perspectivas de oferta de aviação comercial regular em outros aeroportos da RI de

Recife, observa-se que o Plano de Desenvolvimento da Aviação Regional (PDAR) do Governo Federal

prevê uma série de investimentos para capacitar aeroportos para este tipo de operação. Dentre

aqueles elencados pelo Governo Federal como prioritários em agosto de 201623, cita-se os Aeroportos

de Fernando de Noronha (PE), Serra Talhada (PE) e Maragogi (AL), entre outros24. Como o timing e o

impacto dessas obras sobre o movimento total em SBRF são incertos (redução da demanda por

concorrência versus aumento da demanda por maior conectividade), não se considerou efeito das

mesmas sobre a demanda da RI de Recife.

A projeção do mercado de aviação comercial doméstica será, portanto, feita conjuntamente para

SBRF, SBJP e SBKG, como detalhado no item 4.2, onde também se definirá a participação de mercado

de cada um deles.

3.2.1.2. Internacional

Para os passageiros internacionais considera-se que a competição intramodal ocorre entre todos os

aeroportos internacionais do Brasil, devido à possibilidade de se realizar conexões doméstico-

internacionais e a elevada frequência com que isso ocorre.

De acordo com o BQV, passageiros de todo o país utilizam majoritariamente os aeroportos

internacionais de Guarulhos (SBGR) e do Rio de Janeiro (SBGL), mas não apenas estes, para realizar

seus voos internacionais. O mesmo se pode declinar aos passageiros oriundos da RI de Recife25.

23 O PDAR previa, em sua concepção original (2012), investimentos em 270 aeroportos regionais. Em 2016 o PDAR seria revisitado, resultando na manutenção de 176 projetos considerados “viáveis” e 53 prioritários (fonte: http://www1.folha.uol.com.br/mercado/2016/08/1806278-temer-corta-programa-que-previa-ampliacao-de-aeroportos-regionais.shtml). 24 Fonte: SNAC/ MTPAC para projetos originais (http://www.aviacao.gov.br/assuntos/aviacao-regional/localizacao-aeroportos) e Folha de São Paulo para Plano revisado (http://www1.folha.uol.com.br/mercado/2016/08/1806278-temer-corta-programa-que-previa-ampliacao-de-aeroportos-regionais.shtml). 25 Pode-se inferir do BQV que a cada 100 passageiros da RI de Recife, 81 utilizam os aeroportos SBGR e SBGL para voos internacionais, enquanto 14 utilizam o Aeroporto de Recife e outros 5 passageiros utilizam outros aeroportos (principalmente SBBR), considerando o volume de respostas obtidas na pesquisa e a ponderação em volume de passageiros derivada da movimentação de cada aeroporto.


Esta perspectiva de competição em escala nacional é levada em consideração na projeção de

passageiros internacionais do Aeroporto, item 4.4 deste Relatório.

3.2.1.3. Aviação geral

No que tange à aviação geral a região de influência é mais restrita do que para a aviação comercial,

dada a maior sensibilidade dos passageiros ao tempo total de trânsito. Assim, considera-se que a RI de

SBRF para aviação geral inclui quaisquer aeródromos num raio de 100km (entre 1,5 e 2h de carro),

desde que tenham pavimento asfáltico e uma mínima infraestrutura de pouso e decolagem, bem como

de estadia.

A Figura 3-3 a seguir apresenta aeródromos que competem com SBRF na aviação geral, segundo os

critérios adotados. A Tabela 3-2 sintetiza as principais características de cada um.

Figura 3-3: Localização dos aeródromos que competem com SBRF na aviação geral

Fonte: ANAC e Consórcio GCA


Tabela 3-2: Características dos aeródromos que competem com SBRF na aviação geral

ICAO Nome/ Local Tipo Pista (compr.| resist.) Operação

SIFC Coroa do Avião / Igarassu (PE) Privado 1.145m | 22/F/A/W/T VFR D/N

SIPE Itapessoca / Goiana (PE) Privado 1.433m | 11/F/B/X/T VFR D/N

SDWI Faz. Lagoa do Cavalo/ Gravatá (PE) Privado 809m | 3000kg/0,5Mpa VFR D/N

Fonte: Relação de aeródromos públicos e privados da ANAC

Nesta região destacam-se o aeródromo de Coroa do Avião, inaugurado em 201426 e focado em aviação

geral, e o aeródromo de Itapessoca, com pista extensa e boa infraestrutura. O aeródromo SDWI, além

de estar mais distante, possui infraestrutura mais simples e seu uso é provavelmente dedicado.

Embora não haja dados disponíveis para avaliar o market-share de todos os aeródromos para este

segmento de aviação, não foram detectados indícios que os mesmos estejam engargalados, e

considera-se que o mercado atual se encontra em equilíbrio e assim permanecerá ao longo do tempo

(ou seja, a demanda de todos os aeródromos oscilará da mesma maneira). Assim, as projeções

irrestritas de aviação geral consideram implicitamente a manutenção do market-share de SBRF dentro

de sua região de influência.

3.2.2. Carga aérea

3.2.2.1. Carga internacional

A análise de competição intramodal de carga internacional foi feita separadamente para frutas, que

responderam por 31% do peso total movimentado em 2016, e para as demais cargas de exportação e

importação.

Exportação de frutas

As frutas são um importante produto de exportação nordestino, produzidas principalmente no Vale

do Rio São Francisco, do sul da Bahia até a divisa com Pernambuco. Em função da geografia da

produção frutífera, os principais portos e aeroportos da região se beneficiam dessa carga de

exportação, que tem como destino principal, no caso das cargas aéreas, a Europa.

26 Fonte: http://www.aerodromocoroadoaviao.com.br/.


Figura 3-4: Percentuais de exportação de frutas produzidas do Nordeste por aeroporto

Fonte: Aliceweb/MDIC

Os Aeroportos Internacionais de Guarulhos (SBGR) e Tom Jobim (SBGL), devido à maior conectividade,

capturam volumes destinados a países em que a conexão direta com o Nordeste não existe ou é

insuficiente. Contudo, as exportações para Portugal, principal país de destino das frutas (38% do peso

em 2016), são realizadas predominantemente pelos aeroportos do Nordeste, que possuem essa rota

direta. A Figura 3-5 ilustra a participação dos países de destino nas exportações de frutas e o atual

cenário de competição.


Figura 3-5: Percentuais de exportação de frutas produzidas do Nordeste por Aeroporto com relação ao país de destino em 2016


Para SBRF, especificamente, as exportações para Portugal representam de 90 a 95% do total. Assim,

analisou-se majoritariamente os efeitos da competição na rota Nordeste-Portugal. Os dados históricos

de participação percentual de cada aeroporto nessa rota são apresentados na Figura 3-6. Os volumes

e metodologias de projeção são descritos no item 9.3.1.


Figura 3-6: Percentuais de exportação de frutas produzidas no Nordeste com destino à Portugal por aeroporto


Demais cargas

No caso das demais cargas de exportação e de importação, entende-se que há estabilidade na

competição com outros aeroportos pois que não há fatores que apontem qualquer variação nesse

quesito. Dessa maneira, as demais cargas internacionais do aeroporto de Recife serão projetadas

independentemente dos aeroportos potencialmente competidores.

3.2.2.2. Carga doméstica e correio

A competição intramodal de carga doméstica e correio pode ser separada entre carga de “barriga” e

carga operada em aeronaves cargueiras.

Quando as aeronaves possuem volume e peso disponíveis nos porões (ou “barriga”), as empresas

aéreas tentam ajustar o frete para reduzir as ociosidades e fomentar a demanda por carga aérea. Dessa

forma, não se observa competição intramodal direta por carga aérea, posto que a distância entre os

aeroportos é significativa e que tipicamente há disponibilidade nos porões das aeronaves de

passageiros, domésticas ou internacionais.

No caso das cargas transportadas em aeronaves cargueiras entende-se que tampouco há competição,

pois os transportes são normalmente programados para utilizar o destino que otimiza a logística de

distribuição (é também este o caso do transporte de correios), não havendo nenhum indicio de que a

logística estabelecida deve ser alterada no horizonte de projeção.


3.3. Aspectos demográficos e socioeconômicos

3.3.1. Principais indicadores

O REGIC, citando dados de contagem da população do IBGE, coloca a RI de Recife como a quarta mais

populosa do Brasil27. Em 2017, segundo estimativa do IBGE, a população da RI de Recife ultrapassou

20,5 milhões de pessoas (Figura 3-7), crescendo em média 1,0% ao ano desde 2000.

Figura 3-7: População da RI de Recife de 2000 a 2017

Fonte: Estimativas anuais do IBGE

Do ponto de vista de produção, estima-se PIB real (em valores de 2016) da RI tenha alcançado R$351

bi em 2014 (Figura 3-8), crescendo em média 4,5% ao ano desde 2000, num ritmo superior ao do Brasil,

que cresceu 3,3% ao ano no mesmo período – reforçando a atratividade na exploração do Aeroporto.

27 Fonte: IBGE.


Figura 3-8: PIB real (em valores de 2016) da RI de Recife em bilhões de reais entre 2000 e 2014

Fonte: IBGE

Sob o enfoque socioeconômico, nota-se grandes disparidades entre os municípios da RI. Entre aqueles

com IDH28 mais altos estão os das capitais Recife (0,772), João Pessoa (0,763), e Maceió (0,721). Já do

outro lado do espectro estão alguns dos municípios mais pobres do país, com IDH inferior a 0,5.

Influenciado pelos grandes centros urbanos da região, a principal contribuição à economia da RI é do

setor terciário (44,5% do PIB da RI), que também abrange o turismo, relevante uma vez que a RI ocupa

grande parte da costa nordestina, incluindo importantes destinos como Porto de Galinhas (PE),

próximo ao Aeroporto de Recife, e os litorais alagoano, paraibano e potiguar. Em seguida, destaca-se

a atividade industrial, com 16,1% do PIB da RI, e as atividades primárias (agropecuária,

principalmente), com 4,1% do total em 201429.

A Tabela 3-3 apresenta aspectos demográficos e socioeconômicos da RI.

28 Índice de Desenvolvimento Humano é uma medida que pondera diversas variáveis que medem desenvolvimento e qualidade de vida numa determinada região. O IDH varia de 0 (menos desenvolvimento) a 1 (maior desenvolvimento). Fonte: Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil 2013 (dados dos Censos de 1991, 2000 e 2010). 29 Calculado no ano base 2016. Compõem ainda o PIB uma parcela administrativa (saúde e educação públicas e seguridade social) e impostos.


Tabela 3-3: Dados demográficos e socioeconômicos da RI e do município de Recife, do Estado de Pernambuco, do Nordeste e do Brasil

Dados RI Recife Pernambuco Nordeste Brasil

Área (km2) 0,31M 218 0,01M 1,5M 8,5M

População (2017) 20,5M 1,6M 9,5M 57,3M 207,7M

PIB real (2014)30 R$351,3 bi R$63,8 bi R$195,6 bi R$1,0 tri R$6,7 tri

Crescimento anual médio do PIB (2000-2014)

4,5% 4,0% 4,8% 4,4% 3,3%

IDH - 0,772 (210º)31 0,673 (19º)32 0,659 0,755

Fonte: IBGE, REGIC e Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil 2013

3.3.2. Entorno do aeroporto e acessibilidade

A despeito da grande amplitude da RI de Recife, a demanda aeroportuária de SBRF é mais fortemente

influenciada pelos centros urbanos próximos. De fato, segundo o BQV, os passageiros que embarcam

em SBRF são em sua maioria originados em Pernambuco (95%), particularmente em Recife (58%).

Por outro lado, as regiões de Maceió, Natal e João Pessoa, por exemplo, são relativamente distantes

de Recife e bem servidos por aeroportos locais. Sendo assim a influência do Aeroporto de Recife sobre

esses municípios diminui e a demanda é reduzida. Isso tem implicações sobre a competição entre

aeroportos, discutida no item 3.2.

Como mostra a Figura 3-10, o Aeroporto de Recife, localizado à Praça Ministro Salgado Filho s/nº -

Recife (PE), tem acesso rodoviário pela Av. Mal. Mascarenhas de Moraes (PE-008) que, por sua vez,

interliga-se ao restante da RI por meio de uma ampla rede rodoviária, cujos principais eixos são:

• BR-101: interliga PE aos demais estados costeiros da RI (RN, PB, AL, SE) e suas capitais,

correndo à oeste de SBRF. Da BR-101 pode-se acessar a PE-008 e o Aeroporto:

o Ao Norte: pela Av. Recife;

o Ao Sul: acesso direto à PE-008 ao final da Rodovia Antiga (corredor Rodovia Antiga/

Estrada da Batalha/ Av. Mal. Mascarenhas de Moraes);

• BR-232: liga Recife ao interior de Pernambuco, incluindo importantes municípios como

Caruaru (PE) e Parnamirim (PE). Da BR-232 pode-se acessar a PE-008 por meio da BR-101 ou

Avenida Recife;

• BR-408: liga Campina Grande (PB) à Jaboatão dos Guararapes, nas proximidades de Recife.

Permite acessar o Aeroporto a partir do entroncamento com a BR-232;

• Sistema PE-060/ PE-009/ PE-024: interligam Recife ao litoral sul de Pernambuco, com destaque

ao Complexo Industrial e Portuário de Suape, por meio da PE-009 e VPE-052, concedidas à

Concessionária Rota do Atlântico33, e às praias próximas à Recife, por meio da PE-024,

30 Em R$ de 2016. 31 Posição no ranking entre os municípios do Brasil. 32 Posição no ranking entre os Estados do Brasil 33 Fonte: http://www.rotadoatlantico.com.br/a-rota.


concedidas à Concessionária Rota dos Coqueiros34. A PE-009 também dá acesso a Porto de

Galinhas (PE). Da PE-060/ PE-009, toma-se a BR-101 e depois a PE-008 para se chegar ao

Aeroporto;

Recife também é servida por uma malha ferroviária atualmente dedicada ao transporte metropolitano

de passageiros. Em 2014 foi inaugurada uma passarela35 que facilitou o acesso da população local ao

Aeroporto por meio do TIP - Terminal Integrado de Passageiros, que recebe linhas de ônibus e o metrô

local (Figura 3-9).

Figura 3-9: Ligação entre o Aeroporto de Recife e o TIP

Fonte: Indavoula36

No que tange ao transporte de cargas na região, cabe mencionar a já obsoleta (inoperante desde

200937) Ferrovia Transnordestina (antiga CFN) que, em alguns anos, dará lugar a Nova Transnordestina,

que se encontra em construção e ligará o interior do Piauí e de Pernambuco aos portos de Suape e

Pecém (CE). Atualmente, a Nova Transnordestina encontra-se 52% concluída38 e as obras devem ser

retomadas no segundo semestre de 201839.

34 Fonte: http://www.rotadoscoqueiros.com.br/. 35 Fonte: http://g1.globo.com/pernambuco/noticia/2014/06/passarela-que-liga-o-aeroporto-do-recife-ao-metro-e-liberada.html. 36 Fonte: http://www.indavoula.com.br/2011/11/como-chegar-do-aeroporto-rodoviaria-em.html. 37 Fonte: SAF/ANTT 38 Fonte: https://www.opovo.com.br/jornal/colunas/vertical/2017/10/cade-a-transnordestina.html. 39 Fonte: http://diariodonordeste.verdesmares.com.br/cadernos/negocios/coluna/vaivem-1.215/vaivem-as-obras-da-ferrovia-1.1880020.


Figura 3-10: Rede rodoviária federal (linha preta) e malha ferroviária (linha verde) na RI de Recife

Fonte: DNIT, ANTT, REGIC, Consórcio GCA

O Aeroporto se encontra totalmente envolvido pelo tecido urbano da Região Metropolitana de Recife

(Figura 3-11), que incorpora importantes centros geradores de demanda como o Complexo Industrial

e Portuário de Suape, a cerca de 40 km de SBRF, que contém a recém-inaugurada Refinaria Abreu e

Lima (RNEST), a quinta maior do país em termos de capacidade produtiva40, e um dos mais

movimentados portos públicos do país, com 22,7 milhões de toneladas movimentadas em 201641. Nas

imediações do Aeroporto, destaca-se ainda o Parque Nacional dos Guararapes.

40 Capacidade de 230 mil barris de petróleo por dia (fonte: Petrobras). 41 Fonte: ANTAQ.


Figura 3-11: Entorno próximo do Aeroporto de Recife42

Fonte: Google Earth

Adicionalmente, importantes locais turísticos como o centro histórico de Recife (a apenas 12km, com

acesso pelo metrô ou de ônibus via o Terminal Intermodal, ou a cerca de 30min de carro) e a praia de

Boa Viagem (2,4km), além de Porto de Galinhas e Olinda (PE) estão mais próximos do Aeroporto do

Recife do que de qualquer outro aeródromo com operação comercial regular.

42 Norte para cima.


Figura 3-12: Mapa centrado no Aeroporto de Recife indicando alguns dos principais destaques do seu entorno. As linhas cinza denotam as rodovias estaduais e federais43. Os círculos marcam raios de 5, 10, 30 e

50km de distância do Aeroporto

Fonte: DNIT e Consórcio GCA

Como evidenciado na Figura 3-12, não apenas o Aeroporto possui diversas fontes geradoras de

demanda em sua RI, como também apresenta excelentes condições de acessibilidade. O Relatório

Ambiental traz mais detalhes sobre o entorno do Aeroporto em seus diversos aspectos.

43 Os layers disponibilizados pela fonte contém algumas imperfeições em extremidades dos trechos rodoviários, embora permitam com segurança compreender os destinos interligados.

BR-101

BR-408

BR-232

PE-009

PE-060

PE-008


3.4. Análise da competição intermodal

A RI de Recife pode ser acessada diretamente por diversas rodovias estaduais e federais, que permitem

que haja competição intermodal pelo tráfego de passageiros e cargas aéreas. A presente análise

envolve a avaliação dos modais disponíveis para o transporte de passageiros e cargas de/para os

centros geradores de demanda, considerando as características típicas de cada meio de transporte.

3.4.1. Passageiros

A escolha de um passageiro por um modal específico de transporte depende de diferentes variáveis,

dentre as quais pode-se destacar as seguintes:

• Localização: locais mais isolados, com difícil acesso, tendem a possuir maior proporção de

passageiros aéreos em relação ao total;

• Proporção entre renda média e preços das passagens: localidades em que a renda da

população é mais elevada proporcionalmente ao valor das passagens tipicamente possuem

maior quantidade de passageiros per capita, bem como maior preferência pelo modal aéreo

frente aos demais modais;

• Conectividade aérea: aeroportos que possuem grande número de destinos e frequências

regulares também tendem a incrementar a proporção de passageiros aéreos em relação ao

total.

A partir dos anos 2000, com expansões nas malhas aéreas domésticas, aumentos no PIB e quedas no

yield44, houve um aumento significativo na quantidade de passageiros embarcados: crescimento de

12,7% a.a. entre 2006 e 2012. Já nos últimos anos, tal crescimento passou a ser mais comedido, da

ordem de 2,8%a.a. (entre 2012 e 2015).

Não há dados públicos que permitem avaliar a evolução do tráfego de veículos próprios/empresas45

que, conforme o BQV, é o principal competidor do modal aéreo, correspondendo à maior parte dos

usuários que fizeram as mesmas rotas em outros modais nos 12 meses anteriores à pesquisa, com 68%

dos passageiros no Brasil (57% em SBRF)46. O transporte interestadual de ônibus, embora corresponda

a apenas a 27% do total (32% em SBRF), possui dados públicos que permitem uma análise de

tendências, mais simplificada.

Assim, tomando-se para comparação o volume agregado de tráfego em ônibus interestaduais no

Brasil, houve redução anual de 3,1% entre 2006 e 2015, como ilustra a Figura 3-13.

44 Yield equivale ao preço médio da tarifa por quilômetro voado [R$/km ou US$/km]. 45 Seriam necessários dados de contagem anuais para um grande número de rodovias e estudos anuais de origem e destino que permitissem segregar dados interestaduais dos demais, dados estes não disponíveis em nível nacional. 46 Fonte: EPL. Pesquisa De Origem/Destino Do Transporte Aéreo De Passageiros, 2014. Os passageiros que realizaram o trecho com outro meio de transporte, nos 12 meses anteriores à pesquisa, totalizaram 10% dos entrevistados. O número é afetado tanto por usuários habituais de mais um modal para as mesmas rotas como por migrantes para o modal aéreo.


Figura 3-13: Comparativo entre passageiros rodoviários interestaduais e aéreos para viagens interestaduais47

Fonte: ANTT e ANAC

Não se identificou nenhum fator estrutural previsto no cenário brasileiro que poderia interferir na

tendência de longo prazo mostrada na figura acima (ou seja, o crescimento do PIB, a redução do yield

e o aumento da conectividade da malha devem continuar de forma moderada nos próximos anos).

Assim, prevê-se também a redução paulatina da participação do modal rodoviário de longa distância

(ônibus interestadual) em relação ao total de passageiros transportados.

Focando-se sobre o transporte interestadual de passageiros, a partir de estatísticas operacionais da

ANTT pode-se identificar as rotas em que essa competição se dá com maior ênfase e as tendências

recentes de aumento/ redução no uso das mesmas48.

Considerando as três UFs com maior fluxo aéreo de passageiros do Aeroporto de Recife em 2016, vê-

se que o market-share de transporte rodoviário (apenas ônibus interestaduais) sobre o total vem se

reduzindo, como ilustra a

Figura 3-14. Como esperado, ainda, quanto mais distante a UF de SBRF, menor o market-share relativo

dos passageiros rodoviários de longa distância.

47 Fonte: ANAC. Relatório de Oferta e Demanda de Transporte Aéreo, 12/2016. 48 As bases são intituladas “Estatísticas e Estudos Rodoviários - Dados Operacionais”, e estão disponíveis em http://www.antt.gov.br/passageiros/Dados_Operacionais. Os dados foram agregados e tratados para extrair os indicadores mencionados neste relatório. Os dados endereçam apenas o transporte interestadual, e sua qualidade e completude dependem das empresas de ônibus, responsáveis pelo envio das informações à Agência.


Figura 3-14: Competição intermodal relativa para principais destinos com origem em Recife49

Fonte: ANTT e ANAC

Assim como a tendência geral do Brasil, em Recife e região considera-se que essa tendência persista

com o aumento do PIB per capita, redução do yield e aumento de capilaridade da malha aérea. Desta

forma, a competição intermodal estará naturalmente considerada na projeção por meio da adoção de

modelos de regressão com variáveis explicativas cujo histórico leva em consideração a competividade

histórica do modal aéreo em relação aos demais modais, tais como o PIB e o yield aéreo.

Com relação à competição entre aviação comercial e geral, considera-se o seguinte:

• Com relação ao segmento de taxi aéreo, as duas modalidades são em geral substitutas, e seus

passageiros devem ser projetados conjuntamente. É o que se faz neste Estudo de Mercado,

posto que os passageiros de taxi aéreo são alocados como aviação comercial não-regular nas

bases de dados da Infraero utilizadas nas regressões;

• Com relação aos demais segmentos não há, em geral, competição, posto que a aviação

comercial não é substituta (ex. instrução de pilotos, aerofotografia ou aviação executiva, em

que a comodidade tem peso preponderante).

3.4.2. Carga aérea

O modal adotado para o transporte de cargas depende de características como tamanho do lote, valor

e tempo disponível para o transporte. As características típicas das cargas transportadas por cada

modal são as seguintes:

• Modal aéreo: cargas com dimensões limitadas, alto valor agregado e com tempo limitado para

o transporte (ex. perecíveis, peças para reposição urgente);

49 Excluiu-se o fluxo rodoviário entre as cidades de Petrolina-PE e Juazeiro-BA, pela curta distância (de 5km).


• Modal marítimo: cargas com grandes volumes, baixo/médio valor agregado e ampla

disponibilidade de tempo para o transporte;

• Modal ferroviário: cargas com grandes volumes, baixo/médio valor agregado e disponibilidade

de tempo para o transporte;

• Modal rodoviário: cargas com dimensões limitadas, com variações no valor agregado e com

versatilidade para entrega onde os demais modais não conseguem atingir;

Além do transporte, também pode haver competição pela armazenagem de cargas, principalmente no

que tange às de importação, que geram maiores receitas ao recinto alfandegado (TECA e portos secos,

no caso das cargas aéreas).

Carga internacional

No Brasil, o modal aéreo representa cerca de 0,5% do volume total exportado e importado50, enquanto

a representatividade em valor é da ordem de 15%, como apresentam os gráficos da Figura 3-15 e da

Figura 3-16.

Figura 3-15: Percentual de carga movimentada por modal no Brasil, excluindo-se minérios e combustíveis, em toneladas

Fonte: Dados originais AliceWeb/MDIC

50 Com dados obtidos do Sistema Alice Web/MDIC, excluindo-se minérios e combustíveis da análise, por possuírem volumes extremamente elevados e serem transportados quase exclusivamente por via marítima.

0,5% 0,5% 0,4% 0,4% 0,4%

95,1% 95,2% 95,9% 95,1% 95,9%

4,2% 4,2% 3,6% 4,4% 3,6%

0,2% 0,2% 0,1% 0,1% 0,1%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

Aéreo Marítimo Rodoviário Ferroviário


Figura 3-16: Percentual de carga movimentada por modal no Brasil, excluindo-se minérios e combustíveis, em valor (US$)


Os gráficos anteriores mostram que as participações dos modais são estáveis ao longo do tempo,

sendo que o aéreo alcança números mais expressivos quando se trata do share em termos de valores.

No caso de Pernambuco (PE), tem-se participações ligeiramente superiores às verificadas no Brasil em

relação aos volumes (cerca de 1% do total) e menores em relação ao valor (5-10% em PE contra 15%

no Brasil), como mostram respectivamente a Figura 3-17 e a Figura 3-18.

Figura 3-17: Percentual de carga movimentada por modal em PE, excluindo-se minérios e combustíveis, em toneladas


14,5% 15,2% 14,9% 15,3% 14,2%

77,6% 77,5% 77,9% 77,2% 78,1%

7,7% 7,1% 7,1% 7,5% 7,6%

0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

Aéreo Marítimo Rodoviário Ferroviário


Figura 3-18: Percentual de carga movimentada por modal em PE, excluindo-se minérios e combustíveis, em valor (US$)


No que se refere à armazenagem alfandegada de cargas de importação, deve-se notar que há

competição do TECA com os portos secos ou EADIs da região, para onde as cargas podem ser

transferidas em regime aduaneiro (mediante solicitação de DTA51 à Receita Federal) para serem

armazenadas e despachadas. As instalações que competem com o TECA na região são:

Tabela 3-4: EADIs que competem com o Aeroporto de Recife52

Nome Local Empresa Área

EADI Pernambuco Cabo de Santo Agostinho (PE)

Yolanda Logística Ltda. (Grupo JSL)53 140 mil m² 54

Porto Seco Suape Ipojuca (PE) Wilson Sons Logística Ltda. 50 mil m² 55

Fonte: SRF; sites das empresas.

A despeito de exercerem pressão competitiva, o maior volume de operações dessas instalações está

nos contêineres desembarcados no Porto de Suape. Não há informações disponíveis que indiquem

qual percentual das cargas de importação de SBRF destinam-se a estes portos secos.

Assim, a competição intermodal de cargas internacionais será considerada na projeção a partir de

análises de regressão com variáveis explicativas cujo histórico reflete as características e a

51 Declaração de tráfego aduaneiro. Há também serviços específicos, como a armazenagem de longa estadia, que tipicamente só podem ser realizados em EADIs ou portos secos (em Zona Secundária), e não nos TECAs (Zona Primária). 52 Fonte: http://idg.receita.fazenda.gov.br/orientacao/aduaneira/importacao-e-exportacao/recinto-alfandegados/portos-secos. O EADI Recife viria a ser adquirido pelo Grupo JSL e transferido para Cabo de Santo Agostinho (PE). 53 Fonte: http://www.jsl.com.br/Paginas/pt-BR/Porto-Seco-Pernambuco-e-REDEX.aspx. 54 Fonte: http://www.transportabrasil.com.br/2012/04/jsl-instala-complexo-logistico-proximo-ao-porto-de-suape-pe/. 55 Fonte: http://www.revistamundologistica.com.br/noticias/novo-porto-seco-em-suape-conquista-regime-aduaneiro-especial.


competitividade do modal aéreo e do aeroporto frente aos demais modais e instalações de

armazenagem.

Exportação de frutas

Especificamente com relação a exportação de frutas, devido a relevância da produção nordestina e no

Aeroporto de Recife, foi feita uma análise complementar de competição intermodal. Identificou-se

que o modal aéreo foi responsável por 5,5% da exportação da produção nordestina de frutas em 2016,

oscilando no mesmo patamar historicamente.

Figura 3-19: Percentual de frutas produzidas no nordeste movimentada por modal, em toneladas


Os volumes e metodologias de projeção das exportações desse produto são descritos no item 9.3.1.

Carga doméstica e correio

No âmbito dos fluxos de cargas domésticas/ correio, tanto para o Brasil como para o aeroporto em

tela, apenas o modal rodoviário pode oferecer pressão competitiva ao modal aéreo, já que os modais

ferroviário e marítimo de cabotagem ou fluvial possuem características muito distintas, sendo

adequados a cargas de maior volume e menor valor agregado, que admitem menor custo unitário de

transporte e maior tempo de trânsito.

Ainda assim, os carregamentos que empregam o modal aéreo possuem, em geral, necessidades de

tempo e segurança que são mal preenchidas pelo transporte rodoviário, de forma que a competição

de fato ocorre de forma bastante eventual. Com efeito, segundo estudo da EPL (2015)56 praticamente

56 EPL. Estudo das Características da Demanda de Transporte de Cargas: Perfil de Embarcadores e do Serviço Demandado , 2015. Neste trabalho entrevistou-se 13.368 empresas transportadoras brasileiras e questionou-se quais modais as empresas utilizam para o transporte de suas cargas.


todas empresas brasileiras de transporte utilizam o modal rodoviário, enquanto apenas 1 em cada 10

utilizam o modal aéreo, mais exclusivo.

Pontua-se ainda que o armazenamento de cargas domésticas é, nos aeroportos de maior porte,

tipicamente realizado pelas próprias companhias aéreas. É justamente o caso do Aeroporto de Recife,

em que diversas empresas operam galpões próprios (e utilizam, junto com outras empresas, as

instalações do TECA de forma complementar).

3.5. Síntese da vocação do aeroporto

A vocação do aeroporto é sua aptidão natural ditada por um conjunto de aspectos circunstanciais e

locacionais associados à sua Região de Influência, definida e caracterizada nos itens anteriores, e aos

condicionantes de engenharia. A compreensão da vocação ajuda a orientar o operador do aeroporto

a explorá-lo de forma atrativa e harmônica com os interesses dos usuários.

Em função da combinação desses fatores, diferentes prioridades e modelos de negócio podem ser

assumidos pelo operador do aeroporto. Este poderá, por exemplo, ser explorado como um aeroporto

de trânsito local e conectividade relativamente reduzida, se for o que a sua RI comportar; ou, pelo

contrário, pode ser um hub de alta conectividade doméstica e internacional se sua RI for muito

relevante economicamente, e sua posição geográfica e potencial de expansão do sítio assim o permitir.

Poderá ainda, num meio termo, ser um hub doméstico regional, ou ainda ter especial afinidade à carga

aérea ou outros segmentos de aviação, como aviação geral ou voltada ao transporte de trabalhadores

para as sondas e plataformas de petróleo e gás natural offshore. Outras dimensões da vocação do

aeroporto referem-se ao perfil de passageiro (ex. voltados a negócios, residentes no local etc.) e

formas de relacionamento com o entorno (ex. existência de empreendimentos comerciais voltados ao

entorno, centros de convenções, shopping center etc.), que podem ser fomentadas com maior

facilidade de acesso, como metrô.

Dentre as características acima mencionadas, os principais aspectos da vocação do Aeroporto

Internacional de Recife/Guararapes (SBRF) são:

• SBRF vem se consolidando como um hub regional, com elevada conectividade na malha

doméstica e um crescente número de destinos internacionais sendo oferecidos. As projeções

de demanda consideram que SBRF continuará exercendo este papel na malha aeroportuária

doméstica, consolidando-se como um dos três mais importantes aeroportos da Região

Nordeste, junto ao Aeroporto de Salvador (SBSV) e de Fortaleza (SBFZ);

• Trata-se da porta de entrada para a capital de um dos Estados que têm apresentado o melhor

desempenho econômico no Brasil: crescimento do PIB de 4,8% ao ano entre 2000 e 2014 (ante

3,3% do Brasil). Pernambuco oferece amplas oportunidades de negócios e eventos

coorporativos. Como resultado, dentre os motivos de viagem predominam os negócios (43%

do total) sendo o restante dividido entre visitas e lazer, capitaneado pelo amplo leque de

atrações turísticas no seu entorno, incluindo praias e centros históricos, como o da capital e o

de Olinda;

• A influência do Aeroporto se estende aos estados vizinhos, mormente Alagoas ao Sul e Paraíba

ao Norte, sendo inclusive competidor direto dos aeroportos de SBJP e SBKG por parte dos

passageiros oriundos da Paraíba;


• Como resultado do poderio econômico da RI de Recife e da ampla conectividade doméstica e

internacional, SBRF continuará possuindo papel relevante no fluxo de cargas aéreas

domésticas e internacionais, especialmente na exportação de frutas para a Europa, e

continuará experimentando uma forte demanda por aviação geral, a despeito dos aeródromos

competidores;

• Trata-se também de um aeroporto envolto pela cidade, com limitadas capacidades de

expansão de pista e de instalações de apoio operacional no longo prazo. Deverá, portanto, ser

operado no futuro com elevado patamar de eficiência, reduzindo tempos de processamento

de passageiros e aeronaves e maximizando procedimentos operacionais;

• Por outro lado, sua inserção na malha urbana, inclusive com ligação metroviária, confere ao

operador aeroportuário distintas oportunidades de exploração comercial, inclusive associadas

ao entorno;

• Ainda, será necessário aproveitar (mediante indenização) parta das atuais instalações

ocupadas pelo Exército, porém subaproveitadas, dentro do sítio, conforme autorizado pelo

Poder Concedente. O plano de desenvolvimento proposto é apresentado no Relatório de

Engenharia e Afins.


SEÇÃO II – PROJEÇÕES DE DEMANDA

Nesta Seção serão apresentadas as metodologias e resultados das projeções de demanda de

passageiros, aeronaves. Primeiramente são endereçadas as projeções sem restrições (ou irrestritas),

isto é, desconsiderando eventuais efeitos de restrição de capacidade em qualquer dos subsistemas do

Aeroporto, e depois as demandas com restrição.

Inicialmente (capítulo 4) trata-se da projeção de volume de passageiros. Em seguida o foco passa a ser

a projeção de operação de aeronaves e demandas de pico (passageiros, pista, pátio e estacionamento

de veículos). O capítulo 7 endereça a análise de demandas com restrições de capacidade. As análises

de necessidade de órgãos de serviço de tráfego aéreo (ATS) são apresentadas no capítulo 8, e as

referentes à carga aérea no capítulo 9.

4. PROJEÇÃO DE DEMANDA DE PASSAGEIROS SEM RESTRIÇÕES

Diferentes metodologias podem ser empregadas, isoladamente ou conjuntamente, para a projeção de

passageiros no horizonte da concessão. A escolha depende dos objetivos pretendidos, da

compreensão dos fenômenos subjacentes à demanda e da disponibilidade de informações confiáveis

(tamanhos e frequência das séries históricas).

Para projeções quantitativas de longo prazo de fenômenos para as quais se consegue definir variáveis

explicativas usualmente são adotados modelos estatísticos, como regressões lineares múltiplas, que

possuem alto poder preditivo se forem identificados os fatores explicativos corretos, se se dispuser de

séries temporais de tamanho adequado e se forem fornecidas projeções confiáveis desses fatores. A

metodologia de regressão foi utilizada e validada pela International Air Transport Association - IATA e

atualmente é o método de previsão de demanda de transporte aéreo recomendado por esta

instituição57.

Para fenômenos que possam, com segurança, ser projetados apenas a partir de dados pretéritos, ou

cujas variáveis explicativas possam ser ignoradas ou são estáveis ao longo do tempo, podem ser

empregados modelos de séries temporais, usualmente dotados de uma parte sistemática (estável) e

outra aleatória.

Em casos em que fatores subjetivos não podem ser ignorados, devem ser observados – ao menos de

forma complementar – modelos qualitativos, incluindo racionais baseados em opiniões de

especialistas ou experiências pretéritas, ou ainda racionais lógicos com base em benchmarks.

Nas projeções de demanda de movimentação de passageiros que basearão a concessão do Aeroporto

de Recife serão empregadas análises de regressão, posto que estão disponíveis séries históricas das

variáveis explicativas e dependentes (demanda), bem como projeções públicas para as variáveis

explicativas.

Serão tratados individualmente os seguintes fluxos de passageiros:

• Passageiros domésticos:

o Origem e destino;

57 Air Traffic Forecasting Methodology by IATA (http://www.epd.gov.hk/eia/register/report/eiareport/eia_2232014/html/Appendix%202.1.pdf)


o Conexão doméstica;

• Passageiros internacionais;

• Passageiros de aviação geral;

Não foram consideradas nas projeções eventuais sinergias de demanda decorrentes da exploração

conjunta de SBRF e outros aeroportos. Embora seja possível que o futuro concessionário consiga

usufruir de tais ganhos, como por exemplo uma maior flexibilidade para coordenar janelas de operação

em aeroportos distintos, em favor de uma determinada companhia aérea (possivelmente aumentando

as frequências desta empresa no Aeroporto e a demanda decorrente), tais vantagens são incertas,

imprevisíveis, e sensíveis às habilidades e ativos já operados pelo futuro concessionário.

4.1. Bases de dados

Há dois indicadores principais de se expressar a demanda por transporte aéreo ou em um determinado

aeroporto, considerando um fluxo específico de passageiros ou agregado (doméstico, conexão,

internacional, aviação geral):

• Número de passageiros [pax];

• Revenue Passenger Kilometer (RPK), ou passageiros-quilômetro voado [pax*km];

As séries históricas mensais destas duas grandezas foram levantadas a partir das seguintes bases de

dados:

• Dados de movimentação da Infraero, com frequência horária entre 2012 e 2016, para

passageiros (embarcados e desembarcados) e de conexão (embarque e desembarque), em

fluxos domésticos e internacionais, regulares e não-regulares, na aviação comercial e geral58;

• Estatísticas de movimentação da Infraero, com frequência mensal entre 1998 e 2016, para

passageiros (embarcados e desembarcados), em fluxos domésticos e internacionais, regulares

e não-regulares, na aviação comercial e geral. Estes dados permitiram estender a série

histórica de dados de embarque e desembarque (exceto conexão), bem como de movimentos,

para anos anteriores a 2012;

• Estatísticas de movimentação da Infraero, com frequência mensal entre 1998 e 2016, para

passageiros (embarcados e desembarcados) e em conexão (embarque e desembarque), em

fluxos domésticos e internacionais, regulares e não-regulares, na aviação comercial e geral.

Estes dados permitiram estender a série histórica de dados de conexão para anos anteriores a

201259;

58 Disponibilizados pela SNAC/MTPAC no data room da concessão. Previamente ao uso da base, foram ajustados os dados de conexão. Ao invés da soma de passageiros em “conexão origem” e “conexão destino”, adotou-se 2x o número de passageiros em conexão origem. Fez-se este ajuste pois, segundo a Infraero (Lei de Acesso à Informação, Protocolo #99927000407201717, data de abertura: 20/10/2017 15:39), os dados de conexão origem e destino encaminhados pelas empresas aéreas deveriam ser idênticos, mas não são em muitos casos. Assim, fez-se o ajuste para melhor espelhar a provável movimentação real de passageiros de conexão. 59 Dados disponibilizados pela Infraero via Lei de Acesso à Informação, Protocolo #99927000442201728 (data de abertura: 13/11/2017 11:12).


• Dados de movimentação da ANAC para trechos voados (“Dados estatístico da Etapa Básica”60),

voo a voo entre 2000 e 2017 (foram usados principalmente os dados de 2016), contendo

informações de distância voada, assentos ocupados (passageiros embarcados), em voos

domésticos e internacionais, regulares e não-regulares na aviação comercial.

Previamente ao seu uso, a base sofreu ajustes pontuais de consistência nos campos de

data/hora de chegadas e partidas, sanando para lacunas e sobreposições de informações e

resultando em uma base com alto grau de consistência61;

• Dados de movimentação da ANAC para todo o Brasil (“Dados Estatísticos”), mensais, contendo

informações de passageiros transportados por mês e rota, em voos domésticos e

internacionais, regulares e não-regulares, na aviação comercial. Essa base permitiu a

realização da projeção de passageiros internacionais para todo o Brasil, conforme preconiza a

metodologia adotada;

• Dados das pesquisas que subsidiaram o relatório Brasil Que Voa (BQV), da SNAC/MTPAC,

contendo informações de origem e destino real para o ano de 2014. Os dados foram

balanceados, conforme explicado no item 3.1, e utilizados principalmente na definição de RI e

na análise de market-share entre aeroportos competidores (vide item 3.2).

No que diz respeito às variáveis independentes empregadas nas regressões (item 4.2.1.1) foram

utilizadas séries históricas públicas:

• PIB Brasil nominal e real, com periodicidade mensal, entre janeiro/2000 e agosto/2017

divulgados pela FGV62;

• PIB e população estadual e municipal, com periodicidade anual, entre 2000 e 2014 (PIB) e entre

2000 e 2017 (população), divulgados pelo IBGE. A partir das informações municipais

reconstruiu-se as informações da RI do Aeroporto;

60 Os dados da “Dados estatístico da Etapa Básica” foram obtidos de duas fontes de informação: site da ANAC (https://sistemas.anac.gov.br/sas/downloads/view/frmDownload acessado em 11/09/2017), com dados até jul/2017, e solicitações à ANAC via Lei de Acesso à Informação, que juntas forneceram dados até set/2016 (protocolo #86000680201634 com data de abertura 23/12/2016 e protocolo #86000372201528 com data de abertura 26/08/2015). Observação: esses dados diferenciam-se dos da “Etapa Combinada” por não apresentarem informações de origem e destino real. Por outro lado, é mais completa e facilmente manipulável, razão pela qual foi empregada. Estes dados dão origem à base intitulada “Dados Estatísticos” da ANAC, com totais mensais de movimentação por rota e empresa aérea. 61 Exemplos de ajustes pontuais realizados nos dados da Etapa Básica: 1. Data/hora de chegada posterior à data/hora de partida de uma mesma aeronave num mesmo aeroporto; 2. Aeronaves que se apresentaram simultaneamente em aeroportos distintos; 3. Aeronaves que chegaram em um aeroporto e reapareciam em outro, sem haver um voo entre os dois aeroportos; 4. Problemas com data/hora no início e término do Horário de Verão. Dada a magnitude da base, os problemas foram rastreados e identificados com algoritmo computacional (flags), e depois ajustados manualmente tendo como gabaritos os dados da própria Etapa Básica, em semanas distintas daquela em que o erro foi detectado, do HOTRAN, publicados pela ANAC, e da Infraero, conforme o caso. 62 “O Monitor do PIB/FGV estima mensalmente o PIB brasileiro em volume, em valor corrente e em valor constante a preços de 1995. O objetivo de sua criação foi prover a sociedade de um indicador mensal do PIB, tendo como base a mesma metodologia das Contas Nacionais do IBGE. Sua série inicia-se em 2000 e incorpora todas as informações disponíveis das Contas Nacionais do IBGE (Tabelas de Recursos e Usos, até o último ano de divulgação) bem como as informações das Contas Nacionais Trimestrais do IBGE (CNT), até o último trimestre divulgado.” Fonte: http://portalibre.fgv.br/main.jsp?lumChannelId=8A7C82C5593FD36B015D5C57E75715CA.


• Yield [R$/km] real, com periodicidade mensal, obtidos a partir dos “Microdados de tarifas

aéreas comercializadas”63 a das etapas médias [km/movimento] calculadas a partir das fontes

já citadas acima;

• QAV (nacional e regional), com periodicidade mensal, entre janeiro/2002 e setembro/2017,

divulgados pela ANP.

4.2. Passageiros domésticos

A projeção de demanda de passageiros domésticos de origem e destino (os passageiros de conexão

são tratados no item 4.3) é primeiramente realizada para todos os aeroportos definidos como

competidores no item 3.2.1.1.

No caso em tela, Recife é enquadrada como Metrópole e influencia diversas Capitais Regionais

nordestinas e diversos Centros de menor abrangência. Como visto no item 3.2.1.1, SBRF pode ser

considerado competidor tanto de SBJP quanto de SBKG na aviação comercial.

Uma vez projetados os passageiros de origem e destino da região dos aeroportos SBRF, SBJP e SBKG,

são assumidos racionais de divisão de mercado, como tratado mais adiante.

A Figura 4-1 resume as etapas realizadas para projeção da demanda de passageiros domésticos de

origem e destino.

Figura 4-1: Metodologia de projeção de passageiros domésticos de origem e destino


63 Disponíveis em http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas.

• Preparação das

bases de dados das

variáveis utilizadas

na regressão

•Variáveis

dependentes

oRPK

oPax

•Variáveis

independentes

oPreço

oRenda

oVariáveis regionais

oEtc.

Divisão de mercado e ajuste de curto prazo

Convergência de elasticidade-renda

Projeção das variáveis

Definição do modelo de regressão utilizado

Definição das variáveis a serem testadas

• Forma funcional

•Rotina de testes

• Filtros estatísticos

• Filtros qualitativos (lógicos)

• Projeção das

variáveis

explicativas:

oPIB – SAC

oYield

oOutras variáveis

• Projeção da variável

dependente

• Ajuste de longo

prazo:

oRedução da elasticidade-PIB até elasticidade implícita de curva logarítmica dos países

comparáveis

•Mesma tendência de

crescimento

exponencial limitado

à captura de no máximo 100% da RI

do Aeroporto

oQuantidade de paxda RI calculado através do BQV

•Ajuste de curto prazo:

oRedução em 4 anos da diferença entre o real e projetado para

2017


A etapa de Definição das variáveis do modelo de regressão possui os seguintes passos:

1. Preparação das bases de dados;

2. Escolha da variável dependente;

3. Escolha das variáveis independentes, a partir da compreensão racional do fenômeno

estudado, da disponibilidade de dados pregressos e de projeções futuras, e da análise crítica

da qualidade estatística dos resultados com diferentes alternativas.

Em seguida, define-se o modelo de regressão a ser utilizado da seguinte forma:

1. Escolha da forma funcional. As formas mais utilizadas são as lineares (Y = b + a1X1 + a2X2 + ...)

aplicáveis quando a variável dependente possui uma relação linear com as variáveis

explicativas e as “log-log” (Y=b.X1a1. X2

a2...., convertidas em logY = logb + a1logX1 + a2logX2+...),

aplicáveis quando a variável dependente cresce exponencialmente com as variáveis

explicativas. Nestas projeções foram utilizadas as formas “log-log”, em linha com os estudos

que têm subsidiado a concessão de aeroportos federais no Brasil e com estudos de entidades

do setor como, por exemplo, a Associação Brasileira das Empresas Aéreas (ABEAR)64;

2. Rotina de testes de regressões. Desenvolvimento de ferramenta para realização de regressões

com diferentes combinações das possíveis variáveis explicativas, calculando os coeficientes e

elasticidades por meio do Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e demais

parâmetros estatísticos necessários para avaliação do modelo;

3. Filtros estatísticos das regressões. Avalia-se estatisticamente os modelos a partir do

coeficiente de determinação R² ajustado65, p-value66, erro percentual médio e

multicolinearidade;

4. Filtros qualitativos das regressões. Para os resultados com resultados estatísticos satisfatórios

e similares, adota-se aqueles com melhor fundamento racional de causalidade.

Com o modelo econométrico calibrado e escolhido, projeta-se as variáveis adotadas:

1. Projeção das variáveis independentes (PIB, yield, etc.);

2. Projeção da variável dependente (pax, RPK) a partir da equação da regressão.

A etapa seguinte consiste na realização de um ajuste de longo prazo da elasticidade-renda

considerada na projeção. O objetivo é que tal elasticidade convirja para a de países desenvolvidos com

características territoriais, populacionais e de infraestrutura comparáveis às brasileiras, num horizonte

de tempo associado ao alcance dos mesmos níveis de PIB/capita destes países.

Como mencionado anteriormente, os procedimentos explicitados resultam em uma projeção para

toda a região provedora de demanda para o aeroporto. Assim, na última etapa, faz-se a distribuição a

demanda entre os aeroportos competidores.

64 Panorama 2015 realizado pela ABEAR utiliza uma forma funcional “log-log” para projeção da demanda aérea. 65 O R² é uma medida da habilidade do modelo em explicar o fenômeno real. A inclusão de diversas variáveis independentes, mesmo que tenham pouco poder explicativo, aumentarão o valor de R² - o R² ajustado corrige essa falha e deve ser usado em regressões multivariadas. 66 O p-value, ou nível descritivo, é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula (a considerada verdadeira a priori). Por exemplo, ao se testar a hipótese H1 que PIB explica o volume de Pax com base numa dada amostragem (H0 sendo o seu complemento), um p-value muito baixo leva a refutar H0 e adotar H1 como correto, dado que é muito improvável que PIB na verdade não explique o fenômeno (H0 esteja correto), e a amostragem, por azar, tenha levado a aceitar H1.


Por fim, como as regressões explicam o comportamento da demanda esperado no longo prazo, mas

partem das estatísticas fechadas em 12/2016, faz-se uma convergência de curto prazo suave, em 4

anos, entre os registros parciais de 2017 e a curva projetada.

4.2.1. Parametrização do modelo de projeção

4.2.1.1. Definição das variáveis da regressão

Variáveis independentes

A demanda aérea pode ser explicada, com maior ou menor qualidade, por diferentes variáveis,

incluindo as que refletem o nível de atividade econômica67 e os preços das passagens, tanto em nível

nacional (já que os passageiros residem tanto na praça do Aeroporto como em outras localidades)

como regional. A Figura 4-2 apresenta um conjunto de variáveis explicativas a serem testadas.

Figura 4-2: Variáveis explicativas potenciais – passageiros domésticos


Basicamente, foram testadas variáveis:

• Associadas à atividade econômica:

o PIB total, industrial, agrícola, serviços (nacional e regional).

• Associadas ao preço das passagens:

o Tarifas aéreas domésticas (nacional e regional);

o Yield aéreo doméstico (nacional e regional);

o Proxies de custo das companhias aéreas, que afetam preços em mercados altamente

competitivos:

▪ Câmbio (nacional);

▪ Preço do querosene de aviação (QAV) (brasileiro e internacional).

• Associadas ao perfil das rotas servidas pelo aeroporto:

67 Conforme exigência do Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017 do MTPAC.

Atividade econômica

Preço das passagens locais

• PIB da RI (com quebra em Total, Indústria, Agricultura e Serviços)

• Tarifa aérea doméstica do aeroporto

• Yield aéreo doméstico do aeroporto

•QAV regional

Dados demográficos e socioeconômicos Locais

• População da RI

• População empregada em turismo na RI

Perfil das rotas servidas • Etapa média doméstica


Preço das passagens

• PIB Brasileiro (com quebra em Total, Indústria, Agricultura e Serviços)

•Tarifa aérea doméstica brasileira

• Yield aéreo doméstico brasileiro

•Câmbio

•QAV (brasileiro e internacional)

Dados demográficos e socioeconômicos

• População do Brasil

Variáveis nacionais Variáveis regionais


o Etapa média doméstica (regional). Serve como proxy da conectividade do aeroporto

na malha nacional e internacional, uma vez que uma maior proporção de passageiros

com destinos diretos ao Sul/Sudeste, ampliando a etapa média, implica maior

acessibilidade a importantes mercados domésticos e internacionais (via escala em

SBGR e SBGL, principalmente).

• Associadas a fatores demográficos e socioeconômicos:

o População (nacional e regional);

o População empregada em turismo (regional).

Além da escolha das variáveis, deve-se avaliar a frequência dos dados e eventuais defasagens de tempo

entre as variáveis dependentes e independentes68. Com relação à frequência, foram coletados e

considerados os dados mensais que, pela maior quantidade de pontos, tende a levar a resultados mais

satisfatórios nas regressões.

Com relação às defasagens, as mesmas foram contempladas para PIB e yield, tanto para valores no

Brasil quanto regionais, utilizando-se de inteligência conferida pelo BQV. Considerando que estas

variáveis afetam a demanda no instante da decisão de compra (e não na data da viagem)69, e que o

BQV disponibiliza as frequências relativas para antecedência de compra de passagens, foram

calculados médias de yield e PIB nacionais e locais ponderadas pela antecedência de compra70, como

mostra o exemplo ilustrativo a seguir (Tabela 4-1).

Tabela 4-1: Exemplo ilustrativo de cálculo de índice de yield (Brasil ou regional). Processo similar foi feito com dados de PIB, para cada mês da série histórica

Antecedência para compra

Frequência de compras de passagem [%]

Yield [$/km] Yield médio ponderado considerado no índice [$/km]

Mesmo mês 35% 0,20 35%*0,20 +

30%*0,15+

20%*0,16+

15%*0,14+

= 0,168

Mês -1 30% 0,15

Mês -2 20% 0,16

Mês -3 ou mais 15% 0,1471


Ao invés de se testar regressões com (inúmeras) diferentes combinações de antecedência de yield e

PIB, foram testadas apenas essas médias ponderadas ou “cestas” de PIB ou yield, as quais possuem

elevado poder explicativo (como se observa nos resultados dos testes) e reduzem sensivelmente o

número de variáveis testadas.

68 As defasagens buscam capturar efeitos retardados de variáveis explicativas sobre variáveis dependentes (ex. como o PIB verificado no período num mês afeta a demanda no mês subsequente). 69 Como observado na descrição das variáveis dos “Microdados de tarifas aéreas comercializadas”, disponível em http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas. 70 Com base na questão 40 do questionário: “Com que antecedência adquiriu a passagem aérea - Meses?”. 71 Este valor pode ser aproximado pelo próprio valor do Mês -3, com influência provavelmente bem maior que o Mês -4, -5...


A Tabela 4-2 aponta as frequências de antecedência de compra de passagem, apontados pelo BQV

para a região provedora de demanda para os Aeroportos de Recife, João Pessoa e Campina Grande em

2014 (proporções são assumidas constantes ao longo do tempo).

Tabela 4-2: Perfil de antecedência de compra de passagens em SBRF, SBJP e SBKG



Mesmo mês 59,4%

Mês -1 19,6%

Mês -2 9,8%

Mês -3 ou mais 11,2%

Fonte: BQV

As variáveis independentes selecionadas permitiram realizar regressões com boa aderência, com

razoável disponibilidade de dados mensais e apresentando fatores que tipicamente se relacionam à

demanda aérea72.

Variáveis dependentes

Como variável dependente podem ser adotados o número de passageiros (pax) ou RPK (pax*km),

ambas comuns no meio da aviação. No caso em tela optou-se pela utilização do RPK, que explicita o

efeito da etapa média sobre a demanda e é calculável mês a mês com os dados disponíveis73.

Para obter a série, converte-se cada dado mensal de passageiros74 em RPK. Para tanto, multiplica-se o

total de pax pela etapa média das aeronaves (conforme realizado pela ANAC em sua base de Dados

Estatísticos), a qual deve também ser projetada. Os resultados são apresentados em termos de

passageiros, pela maior familiaridade.

Tratamento de sazonalidade das variáveis

Previamente aos testes de regressão, as séries históricas mensais das variáveis dependentes e

independentes foram dessazonalizadas, evitando que a sazonalidade mensal contaminasse a aferição

do poder explicativo do indicador avaliado75. Os resultados mensais das projeções foram

posteriormente “ressazonalizados”, por meio da reaplicação dos índices calculados.

72 Fontes: Ashford, N. J., Mumayiz, A. and Wright, P.H. Airport Engineering, planning, design, and development of 21st-century airports. Wiley, 4th ed., 2011; Transportation Research Board / National Research Council. Transportation Research Circular E-C040: Aviation Demand Forecasting, 2002 <http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec040.pdf>. 73 O RPK também foi utilizado como variável dependente, a título de exemplo, na projeção realizada pela Associação Brasileira de Empresas Aéreas - ABEAR contida no Panorama 2015 da Associação, quanto na projeção realizada pela Airbus contida no “Airbus_Global_Market_Forecast_2017-2036_Growing_Horizons_full_book”. Ademais, foi empregada nos estudos que basearam a concessão dos aeroportos SBFZ e SBSV, em meados de 2017. 74 Oriundos de bases de dados obtidas da Infraero. 75 Para tanto, utiliza-se a média móvel de 12 meses para obter o valor ponderado esperado para determinado mês. Em seguida, divide-se o valor realizado no mês pelo valor obtido com a média móvel, obtendo-se um índice. A média destes


A Figura 4-3 apresenta um exemplo da retirada dos efeitos da sazonalidade no PIB real brasileiro, com

os índices de sazonalidade mensais calculados.

Figura 4-3: Comparativo entre PIB mensal brasileiro com e sem sazonalidade

Fonte: PIB com sazonalidade - Monitor do PIB (Fundação Getúlio Vargas)

A Figura 4-4 apresenta os índices de sazonalidade mensal calculados para o PIB Brasil.

índices para determinado mês ao longo da série temporal disponível resulta no índice de sazonalidade do mês para uma determinada variável. A título ilustrativo, um mês que tipicamente possua valores superiores (inferiores) à média móvel terá um índice de sazonalidade maior (menor) que 1. De maneira geral, a soma dos índices para os 12 meses do ano é próxima a 12, o que indica a aplicabilidade do modelo. Contudo, caso a soma isso não ocorra, aplica-se uma correção nos índices mensais para ajustar a soma.


Figura 4-4: Índices de sazonalidade para PIB mensal brasileiro

Fonte: PIB com sazonalidade - Monitor do PIB (Fundação Getúlio Vargas)

4.2.1.2. Definição do modelo de regressão

Para realizar os testes de regressão múltipla com todas as combinações possíveis de variáveis

independentes foi desenvolvida uma ferramenta computacional, que acomoda até cinco variáveis na

mesma regressão.

Dessa forma, o modelo gerou regressões com diferentes resultados estatísticos, as quais foram

filtradas para se selecionar a regressão mais adequada:

1. Filtro de multicolinearidade. quando duas variáveis independentes são correlacionadas entre

si o modelo produz coeficientes de elasticidade inválidos (o modelo matemático não consegue

alocar corretamente poder explicativo entre as duas variáveis). Para todos os pares em que tal

situação se verificou, utilizou-se um critério racional para escolher um dos parâmetros. Por

exemplo, diante da multicolinearidade entre PIB Brasil e PIB da RI, frequentemente observada,

escolheu-se o PIB Brasil uma vez que passageiros de todo o país se utilizam da infraestrutura

aeroportuária;

2. Filtro de variável atividade econômica. Considerou-se por princípio que todas as regressões

devem ter alguma variável explicativa associada à atividade econômica, inclusive por

imposição do Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017 do MTPAC. Adicionalmente,

refuta-se regressões cujos coeficientes de elasticidade-PIB observados não sejam aderentes

ao esperado para países em desenvolvimento76;

3. Filtro de variável preço. Considerou-se por princípio que todas as regressões devem ter

alguma variável explicativa associada à preço das passagens. Adicionalmente, refuta-se

76 Vide referências em: IATA. Estimating Air Travel Demand Elasticities, 2007 < https://www.iata.org/whatwedo/Documents/economics/Intervistas_Elasticity_Study_2007.pdf>


regressões cujos coeficientes de elasticidade-preço observados não sejam aderentes ao

esperado para países em desenvolvimento77;

4. Filtro de p-value. Utilizou-se um critério de p-value maior do que 10% para rejeitar a priori

regressões, reduzindo o número de testes a serem avaliados.

Em seguida, as regressões que resistiram aos filtros foram ranqueadas em ordem decrescente de erro

percentual absoluto médio (EPAM), e escolheu-se aquele que atendia a todos os critérios

estabelecidos e com menor complexidade78.

Aplicando-se a metodologia descrita chegou-se como melhor regressão para o Aeroporto, com os

parâmetros finais expressos na Tabela 4-3, e a Equação 4-1 em sequência.

Tabela 4-3: Coeficientes do modelo de regressão utilizado

Parâmetro Coeficiente

PIB BR Cesta (a) 2,57

Yield RI Cesta (b) -0,54

Intercepto (c) -31,99


Equação 4-1: Equação de utilizada no modelo de projeção do aeroporto

𝒍𝒏(𝑹𝑷𝑲) = 𝒂 ∗ 𝐥𝐧(𝑷𝑰𝑩) + 𝒃 ∗ 𝐥𝐧(𝒚𝒊𝒆𝒍𝒅) + 𝒄

A regressão acima apresentou os seguintes resultados estatísticos:

Tabela 4-4: Principais resultados estatísticos da regressão

Parâmetro Valor

R² ajustado 0,98

p-value PIB BR <0,01

p-value Yield RI <0,01

EPAM 0,3%


O método de MQO pode incorrer numa regressão espúria quando estimada com dados não

estacionários, ou seja, os coeficientes calculados podem ter alta significância estatística sem que haja

77 Vide referências em: IATA. Estimating Air Travel Demand Elasticities, IATA, 2007 < https://www.iata.org/whatwedo/Documents/economics/Intervistas_Elasticity_Study_2007.pdf> 78 “Modelos com grande complexidade reduzem a precisão de extrapolar os resultados obtidos para dados além da amostra de calibração do modelo”. Extraído de Hand, David I. Statistics- a very short Introduction, Oxford, 2008.


uma correlação significativa entre as variáveis, o que impede seu uso em projeções. Nesses casos, é

necessário investigar se as variáveis são cointegradas ou, em outras palavras, se as variáveis

compartilham a mesma tendência, o que significa que a combinação linear delas é estacionária apesar

de individualmente as variáveis não necessariamente o serem. Nesses casos, a regressão não é espúria,

e, portanto, não perde informação a longo termo pois há uma relação de longo prazo ou de equilíbrio

entre as variáveis, permitindo que projeções sejam feitas.

Nos modelos de regressão utilizados neste relatório, nem todas as variáveis utilizadas são

estacionárias. Então, foram realizados os testes Engle-Granger79, que verificam se os resíduos das

regressões são estacionários, provando que não há regressões espúrias80.

A regressão apresentada mostra resíduos estacionários81, como mostram os resultados da Tabela 4-5.

Tabela 4-5: Principais resultados do teste de Engle-Granger


Valor do teste -5,30

Valor crítico 1% -2,58




4.2.1.3. Projeção das variáveis explicativas

A seguir descreve-se as projeções para as variáveis explicativas selecionadas. Conforme comentado,

todas as regressões são realizadas com as variáveis dessazonalizadas, sendo a sazonalidade

reincorporada nas projeções dos fluxos futuros de passageiros.

PIB Brasil

A projeção do PIB brasileiro no horizonte da concessão baseia-se nas taxas de crescimento do PIB real

informadas pela SNAC para os anos de 2017 a 2021, com manutenção do patamar estimado a partir

deste ano (Tabela 4-6).

79 ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. “Co-integration and error correction: representation, estimation and testing.” Econometrica, 1987. V. 55 80 Bibliografia principal utilizada, “Econometria básica / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter” 81 O resíduo é considerada estacionário quando o valor do teste é menor do que o nível crítico apresentado.


Tabela 4-6: Projeção de PIB Brasil

Ano Crescimento real do PIB Brasil [% ao ano]

2017 0,50%

2018 2,00%

2019 2,50%

2020 2,60%

2021 em diante 2,50%

Fonte: SNAC

Em seguida calcula-se os PIBs mensais aplicando-se as taxas de crescimento acima e os índices de

sazonalidade (vide item 4.2.1.1). Finalmente, calcula-se, para cada mês da projeção, a média

ponderada dos PIBs mensais a partir da frequência de antecedência de compra verificadas na região,

conforme a Tabela 4-2 (p. 58).

A Figura 4-5 apresenta a projeção do PIB Brasil no horizonte da concessão, consolidada por ano, a

valores constantes de 2016.

Figura 4-5: Projeção anual do PIB real brasileiro


Yield da região provedora de demanda (Recife, João Pessoa e Campina Grande)


Projeta-se primeiramente o yield brasileiro e depois o da região SBRF, SBJP e SBKG, observando a

relação histórica entre ambos os indicadores.

Entre 2002 e 2016 o yield brasileiro registrado pela ANAC caiu cerca de 3x em termos reais, passando

do patamar de R$0,99/km em 2002 para R$0,31R$/km em 2016, em R$ constantes de 2016. Ainda

assim, entende-se – com base no que se prevê para os EUA – que há espaço para novas quedas em

termos reais no Brasil.

Segundo a Federal Aviation Administration (FAA)82 o yield norte-americano passará paulatinamente de

US$0,137/mi em 2017 para US$0,1287/mi em 2037 (equivalente a R$0,22/km83). Considera-se ainda

uma ineficiência estrutural atribuída ao mercado aéreo brasileiro da ordem de 7,20%84, chega-se ao

patamar de referência de R$0,24/km.

A cada ano considera-se que o yield brasileiro se comporte de forma similar ao previsto pela FAA para

os EUA, com alguma defasagem (yield médio americano dos 5 anos anteriores), até o patamar

supracitado em 2037, e constante daí em diante.

A Figura 4-6 apresenta o histórico e a projeção para o yield brasileiro, consolidado ano a ano.

Figura 4-6: Histórico e projeção do yield brasileiro

Fonte: Histórico – Microdados das tarifas aéreas comercializadas (ANAC)

82 FAA, National Forecast Report 2017-2037, disponível em https://www.faa.gov/data_research/aviation/ aerospace_forecasts/media/FY2017-37_FAA_Aerospace_Forecast.pdf 83 Considerando câmbio real previsto de 3,21 R$/US$ em 2050. 84 O Estudo do Setor de Transportes Aéreos do Brasil (McKinsey, 2010) aponta uma ineficiência média no setor aéreo brasileiro doméstico de 13,25% com relação ao mercado norte-americano. Consideram-se sanadas no longo prazo restrições de infraestrutura aeroportuária e aeronáutica (5,55%) e tempo de turnaround de aeronaves (0,5%), resultando em ineficiência de 7,20%.


Para se chegar aos valores de yield em SBRF, SBJP e SBKG a partir do yield Brasil utiliza-se a relação

média entre os dois valores nos últimos 5 anos disponíveis, e mantém-se a diferença ao longo da

projeção. O yield local é historicamente 25% inferior ao brasileiro.

Assim como realizado para o PIB Brasil, toma-se também uma média ponderada ou “cesta” para o yield

local considerando as frequências de antecedência de compra dos passageiros, conforme a Tabela 4-2

(pg. 58), obtendo a série a seguir.

Figura 4-7: Histórico e projeção do yield de SBRF, SBJP e SBKG

Fonte: Histórico – Microdados das tarifas aéreas comercializadas (ANAC)

4.2.1.4. Variação da elasticidade-renda

A elasticidade-renda (elasticidade-PIB) da regressão adotada é relativamente elevada, porém coerente

com o arrojado histórico de movimentação e consistente com o que se espera para países ou regiões

em desenvolvimento. Conforme a RI de um aeroporto se desenvolve no longo prazo, espera-se que

esta elasticidade se reduza paulatinamente, e fique próxima à de países desenvolvidos85. Assim, foi

incorporado ao modelo de projeção um ajuste de longo prazo para reproduzir esse fenômeno.

Inicialmente, fez-se uma análise de cross section com países que tivessem características semelhantes

com o Brasil: dimensão territorial, população total e distribuição no território e infraestrutura de

85 A título de exemplo, o Estudo de Mercado que subsidiou a concessão do Aeroporto Internacional do Galeão (SBGL, agora Tom Jobim), cita a ordem de grandeza das elasticidades típicas dos países desenvolvidos (valores baixos) comparando com às dos países em desenvolvimento (valores altos).


transportes terrestre. Foram selecionados EUA, Canadá, México, Chile, Argentina, União Europeia

(agregadamente), Rússia, África do Sul, Austrália, Índia e China.

Para os países selecionados buscou-se os parâmetros de passageiros e PIB (PPP86) per capita. Os

resultados encontrados podem ser observados na Figura 4-8.87

Figura 4-8: Curva de PIB per capita x Pax per capita

Fonte: Banco Mundial

Dessa forma, assumiu-se que o Aeroporto teria como ponto de partida a elasticidade-PIB calculada

pela regressão, e que essa se reduziria linearmente até que, na data em que o PIB/capita da RI do

Aeroporto equivalesse à mediana do PIB/capita dos países analisados (R$91,3 mil), a elasticidade-PIB

do Aeroporto tivesse a mesma elasticidade-PIB implícita da curva logarítmica construída através da

Figura 4-8 (elasticidade de 0,68, em um patamar esperado para um país desenvolvido)88.

Os resultados da projeção de passageiros domésticos com e sem a redução de elasticidade no longo

prazo podem ser observados nas duas figuras seguintes.

86 PIB real em U$ ajustado pela paridade do poder de compra (power purchase parity). 87 A análise não é prejudicada pelo uso de RPK ao invés de total de passageiros nas projeções, uma vez que, a comparação entre elasticidades é realizada com os valores implícitos do resultado em termos de passageiros totais. 88 Em outras palavras, a inclinação (ou primeira derivada) da curva associada ao Aeroporto se desenvolve até que obtenha a mesma inclinação observada na curva que melhor aproxima o comportamento dos países da amostra.


Figura 4-9: Comparativo da curva de PIB per capita x Pax per capita com os aeroportos contemplados no Edital de Chamamento Público 01/2017 do MTPAC (sem convergência)

Fonte: Banco Mundial e Consórcio GCA

Figura 4-10: Comparativo da curva de PIB per capita x Pax per capita com os aeroportos contemplados no Edital de Chamamento Público 01/2017 do MTPAC (com convergência)

Fonte: Banco Mundial e Consórcio GCA


Como se vê, os aeroportos contemplados no Edital de Chamamento Público 01/2017, incluindo o

Aeroporto tratado neste Relatório, posicionam-se na curva acima da média dos demais países

avaliados (ou seja, possuem uma taxa de viagens acima do que seria esperado para o PIB/capita de

sua RI). Esse distanciamento para a curva média dos países benchmarks é uma característica inata a

cada região, e que não deve ser afetada com o crescimento do PIB/capita da RI. Não obstante, o que

deve sim ser afetado é a elasticidade-PIB da demanda, ou seja, a inclinação da reta (pois à medida em

que a população da RI adquire maior renda, realiza proporcionalmente menos viagens).

Assim, espera-se que a inclinação da reta de cada aeroporto da amostra se reduza à medida em que a

RI do mesmo cresce em termos de PIB/capita, até, no futuro, alcançar uma inclinação esperada para

países em desenvolvimento.

4.2.2. Projeção da demanda doméstica para o Aeroporto

4.2.2.1. Projeção para a região provedora de demanda

Considerando a regressão adotada e a projeção das variáveis independentes, projeta-se a demanda

doméstica irrestrita de passageiros para a região provedora de demanda, ou seja, SBRF, SBJP e SBKG,

em termos de RPK.

Figura 4-11: Projeção de demanda doméstica para SBRF, SBJP e SBKG em RPK


Note-se que essa projeção é realizada antes da convergência de elasticidade tratada em 4.2.1.4, daí

sua elevada taxa de crescimento no longo prazo.


Para converter RPK em passageiros, é necessário projetar a Etapa Média para a região SBRF, SBJP e

SBKG, o que se faz baseado na manutenção da tendência histórica da região em relação à Etapa Média

brasileira.

O histórico da Etapa Média brasileira tem boa aderência à representação por uma curva de potência,

e a projeção do indicador nacional baseia-se nos expoentes desta curva, como se observa na Figura

4-12.

Figura 4-12: Histórico da Etapa Média doméstica brasileira e curva-base de projeção


Em anos mais recentes (2014-17), a Etapa Média da região de SBRF, SBJP e SBKG tem sido 56% superior

à média nacional. Considera-se que esse patamar se manterá constante, como se vê na Figura 4-13.

O número final (~1.600km) parece razoável ponderando que atualmente o mix de rotas servidas tem

uma participação muito maior de aeroportos distantes, como SBGR do que há uma década (Figura

4-14), mas ainda está abaixo ou próximo às distâncias das rotas mais demandadas: SBRF está a

2.081km de SBGR, 1.796km de SBGL e 1.616km de SBBR89

89 Fonte: https://www.worldatlas.com/travelaids/flight_distance.htm.


Figura 4-13: Histórico e projeção de Etapa Média de SBRF, SBJP e SBKG

Fonte: Dados originais da ANAC e Consórcio GCA

Figura 4-14: Variação da relevância em 2006 e 2016 de destinos domésticos de SBRF, SBJP e SBKG

Fonte: Dados originais da ANAC


Com os dados mensais de Etapa Média em SBRF/SBJP/SBKG, converte-se as projeções mensais de RPK

em passageiros. Em seguida, aplica-se na projeção em passageiros a convergência da elasticidade-PIB

descrita no item 4.2.1.4.

A Figura 4-15 apresenta a projeção consolidada ano a ano, para mais fácil visualização, para

SBRF/SBJP/SBKG. Prevê-se um crescimento de 4,3% ao ano entre 2019 (7,5 milhões pax) e 2048 (25,3

milhões pax).

Figura 4-15: Projeção de demanda doméstica para SBRF, SBJP e SBKG


4.2.2.2. Divisão de mercado entre aeroportos competidores

O passo seguinte da metodologia consiste em dividir a demanda entre os aeroportos competidores:

SBRF, SBJP e SBKG. É de se esperar que, conforme os aeroportos menores ganhem escala, tornem-se

mais “independentes”, pois as companhias aéreas criam novas rotas e horários e oferecem mais

opções aos passageiros.

A metodologia de divisão da demanda busca refletir essa tendência, seguindo dois passos:

1. Manutenção da tendência histórica (linear) de aumento/diminuição do market-share do

Aeroporto nos últimos anos;

2. Limitação da tendência para os aeroportos em 100% da respectiva RI, segundo percentuais do

BQV. Segundo esses dados, SBKG capturaria no limite 7% da RI. Entretanto, na tendência atual,

tal patamar não seria alcançado dentro do horizonte da concessão. Para SBJP o limite de sua


RI é de 21% subtraído do percentual de captura de SBJP da RI de SBKG90. Ademais, o market-

share de SBRF corresponde ao total subtraído da participação dos demais.

A Figura 4-16 apresenta o histórico e o resultado da projeção de market-share desses aeroportos.

Figura 4-16: Histórico e projeção do market-share dos aeroportos avaliados

Fonte: Infraero e Consórcio GCA

Pelas análises, o market-share de SBRF na região oscilará ao redor de 78% ao longo da concessão.

4.2.2.3. Ajuste de curto prazo na projeção

Como o modelo de regressão foi calibrado considerando os dados até 12/2016, e os dados reais até

outubro de 201791 (disponíveis no momento da elaboração dos estudos) diferem dos projetados, fez-

se uma convergência suave entre os dados reais e projetados em 4 anos.

90 Segundo BQV, SBJP captura 48% da RI de SBKG. Com o aumento da captura de SBKG sobre a RI própria, a participação de SBJP é reduzida. 91 Disponibilizados pela SNAC/MTPAC no data room. Como não foram divulgados os fluxos de conexão e origem/ destino do Aeroporto nestes dados de 2017, assumiu-se que a proporção seria a mesma da estimativa do modelo teórico para este período.


4.2.2.4. Resultado final da projeção

O resultado final da projeção mensal para passageiros domésticos de origem e destino em SBRF,

considerando o ajuste de curto prazo, pode ser observado na Figura 4-17.

Figura 4-17: Projeção mensal de passageiros domésticos em Recife, após convergência e ajuste de curto prazo


A Figura 4-18 apresenta a mesma projeção final, consolidada ano a ano, para mais fácil visualização.

Prevê-se um crescimento de 4,0% ao ano entre 2019 (6,3 milhões pax) e 2048 (19,5 milhões pax).


Figura 4-18: Projeção de demanda doméstica de origem e destino para o aeroporto de Recife - Passageiros


4.3. Passageiros em conexão

A taxa de conexão (soma de passageiros de conexão e bordo92 sobre o total) em um aeroporto está

relacionada não apenas às características da RI, mas também à dinâmica das companhias aéreas e à

configuração das respectivas malhas. Contribuem para altas taxas de conexão, entre outros:

• Localização geográfica estratégica;

• Volumes relevantes de passageiros de origem/destino na RI, que permitem um volume

razoável de frequências e aumentem opções de conexão;

• Boa infraestrutura aeroportuária.

Dadas as particularidades desse conjunto de características em SBRF, que inclusive levou uma empresa

aérea a ali sediar um hub doméstico regional, considera-se a manutenção da tendência recente da taxa

de conexões no Aeroporto. Essa tendência foi aproximada por uma função potência, utilizada para a

projeção da taxa de conexões + bordo (como mostra a Figura 4-19)93.

92 Passageiros que não desembarcam da aeronave em uma escala (podem ser considerados como passageiros de conexão, com a ressalva que não trocam de aeronave e, portanto, não solicitam a infraestrutura do TPS). 93 Tendo como base o histórico, não se prevê no Aeroporto passageiros de conexão internacional.


Figura 4-19: Histórico e projeção das taxas de conexão e bordo no Aeroporto

Fonte: Infraero, ANAC e Consórcio GCA

Combinando a curva acima à projeção dos passageiros domésticos de origem e destino (item 4.2.2.4),

obtém-se a projeção agregada de passageiros de conexão e bordo. Esses fluxos são então segregados

com base na tendência histórica (apenas os de conexão utilizam o TPS e geram receitas tarifárias).

Figura 4-20: Projeção de conexão e bordo no Aeroporto



4.4. Passageiros internacionais

Conforme observado no item 3.2.1.2, para os passageiros internacionais considera-se que a

competição intramodal ocorre entre todos os aeroportos internacionais do Brasil devido à

possibilidade de se realizar conexões doméstico-internacionais e a elevada frequência com que isso

ocorre, especialmente em SBGR e SBGL.

A metodologia adotada para este fluxo consiste nas etapas mostradas na Figura 4-21.

Figura 4-21: Metodologia de projeção de passageiros internacionais


Para a projeção do total de passageiros internacionais do Brasil empregou-se a mesma metodologia

básica utilizada para a projeção dos passageiros domésticos, descrita no item 4.2, ou seja: num

primeiro momento, faz-se a definição das variáveis dependentes e independentes do modelo de

regressão, a seleção do modelo a ser utilizado, a projeção das variáveis explicativas e a convergência

da elasticidade-renda no longo prazo.

Posteriormente, propõe-se a divisão da demanda de passageiros internacionais entre os aeroportos

internacionais no Brasil com base na tendência histórica observada nos últimos anos para o Aeroporto

em tela.

Existem, ainda, fatores externos a demanda natural da RI para a criação de rotas internacionais, como

a oferta de incentivos fiscais, por parte dos estados, a companhias aéreas que possuem voos regulares

internacionais. Recentemente algumas companhias aéreas iniciaram novas rotas internacionais para

usufruírem destes benefícios. Para capturar esses efeitos buscou-se nos HOTRANs vigentes e

solicitados quais aeroportos possuíam novas rotas internacionais, as quais foram incorporadas no

modelo de projeção como patamar mínimo esperado.

•Mesma metodologia de regressão

múltipla aplicada para os passageiros

domésticos

oDefinição das variáveis do modelo de

regressão

oModelo de regressão utilizado

oProjeção das variáveis explicativas

oConvergência de elasticidade-renda

Avaliação dos HOTRANSautorizados e pedidos

Divisão do market share entre os aeroportos internacionais

Projeção do número de passageiros internacionais do Brasil

• Levantamento histórico da

participação do aeroporto na

movimentação de passageiros

internacionais

• Projeção do market share com base

na tendência histórica observada para

o aeroporto

• Levantamento dos HOTRANs

autorizados para verificar alterações

de curto prazo

• Levantamento das solicitações de HOTRAN das companhias aéreas para

o Aeroporto

•Considera-se o valor máximo entre a

tendência do share histórico e os voos

autorizados/solicitados para o Aeroporto





No contexto da projeção de passageiros internacionais no Brasil, são adotadas como variáveis

independentes com potencial explicativo todas aquelas em nível nacional (e não regional) apontadas

no item 4.2.1.1, tais como PIB real, tarifa média, yield, etapa média, dentre outras.

Para o caso específico de passageiros internacionais, contemplou-se também o uso de variáveis

explicativas referentes apenas ao fluxo de passageiros internacionais, como tarifa média e yield médio

internacionais94. Contudo, os dados disponibilizados para o tráfego internacional têm horizonte

temporal significativamente inferior ao caso doméstico, prejudicando a regressão. Optou-se assim pela

não utilização destes parâmetros, mas sim os referenciais para o tráfego doméstico, partindo do

entendimento que o comportamento entre tarifas domésticas e internacionais é similar.

A Figura 4-22 apresenta o conjunto de variáveis explicativas a serem testadas.

Figura 4-22: Variáveis explicativas potenciais – passageiros internacionais


Com relação à frequência dos dados, foram coletados e considerados dados mensais, tal qual as

projeções de passageiros domésticos.

Da mesma maneira foram também consideradas defasagens nas variáveis explicativas PIB e yield,

utilizando-se de inteligência conferida pelo BQV. Considerando que estas variáveis afetam a demanda

no instante da decisão de compra (e não na data da viagem), e que o BQV disponibiliza as frequências

94 Base “Microdados das tarifas aéreas comercializadas”, da ANAC (disponível em http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas).


relativas para antecedência de compra de passagens, foram calculados médias de yield e PIB nacionais

ponderadas pela antecedência de compra, como tratado no item 4.2.1.1. para o caso doméstico.

A Tabela 4-7 aponta as frequências de antecedência de compra de passagem, apontados pelo BQV

para todos os aeroportos brasileiros em 2014 (proporções são assumidas constantes ao longo do

tempo).

Tabela 4-7: Perfil de antecedência de compra de passagens no Brasil



Mesmo mês 29,1%

Mês -1 19,7%

Mês -2 17,8%

Mês -3 13,2%

Mês -4 ou mais 20,1%

Fonte: SNAC

As variáveis independentes selecionadas permitiram realizar regressões com boa aderência, com

razoável disponibilidade de dados mensais e apresentando fatores que tipicamente se relacionam à

demanda aérea.


Como variável dependente podem ser adotados o número de passageiros (pax) ou RPK (pax*km),

ambas comuns no meio da aviação95. No caso em tela optou-se pela utilização do RPK, que explicita o

efeito da etapa média sobre a demanda e é calculável mês a mês com os dados disponíveis96.

Para obter a série, converte-se cada dado mensal de passageiros97 em RPK. Para tanto, multiplica-se o

total de pax pela etapa média das aeronaves (conforme realizado pela ANAC em sua base de Dados

Estatísticos), a qual deve também ser projetada. Os resultados são apresentados em termos de

passageiros, pela maior familiaridade.

95 O RPK também foi utilizado como variável dependente, a título de exemplo, na projeção realizada pela Associação Brasileira de Empresas Aéreas - ABEAR contida no Panorama 2015 da Associação, quanto na projeção realizada pela Airbus contida no “Airbus_Global_Market_Forecast_2017-2036_Growing_Horizons_full_book”. Ademais, foi empregada nos estudos que basearam a concessão dos aeroportos SBFZ e SBSV, em meados de 2017. 96 O RPK também foi utilizado como variável dependente, por exemplo, nos estudos que basearam a concessão dos aeroportos SBFZ e SBSV, em meados de 2017. 97 Oriundos de bases de dados obtidas da Infraero.



Assim como tratado no caso doméstico, previamente aos testes de regressão as séries históricas

mensais das variáveis dependentes e independentes foram dessazonalizadas para obter maior

confiabilidade estatística. Os resultados mensais das projeções foram posteriormente

“ressazonalizados”, por meio da reaplicação dos índices de sazonalidade calculados.


A definição do modelo de regressão se deu pela múltipla aplicação de filtros, conforme explicado para

o caso doméstico (item. 4.2.1.2). Ademais, chegou-se como melhor regressão para a demanda

internacional, com os parâmetros finais expressos na Tabela 4-8, e a Equação 4-2 em sequência.



PIB BR Cesta (a) 1,75

Yield BR Cesta (b) -0,25

Intercepto (c) -12,65



𝒍𝒏(𝑹𝑷𝑲) = 𝒂 ∗ 𝐥𝐧(𝑷𝑰𝑩) + 𝒃 ∗ 𝐥𝐧(𝒚𝒊𝒆𝒍𝒅) + 𝒄



Parâmetro Valor

R² ajustado 0,95

p-value PIB BR <0,01

p-value Yield BR <0,01

EPAM 0,3%









Valor do teste -3,4






A seguir descreve-se as projeções para as variáveis explicativas selecionadas. Conforme comentado,

todas as regressões são realizadas com as variáveis dessazonalizadas, sendo a sazonalidade

reincorporada nas projeções dos fluxos futuros de passageiros.

PIB Brasil



do último ano. As projeções são apresentadas no item 4.2.1.3.

Yield Brasil

A projeção do yield brasileiro no horizonte da concessão foi fundamentada e detalhada no item

4.2.1.3., onde os resultados da previsão para o Brasil também são apresentados.

4.4.1.4. Variação da elasticidade-renda

Conforme detalhado no item 4.2.1.4, a elasticidade-renda (ou elasticidade-PIB) de passageiros

internacionais no Brasil deve evoluir ao longo do tempo, iniciando com o patamar determinado pela

98 ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. “Co-integration and error correction: representation, estimation and testing.” Econometrica, 1987. V. 55 99 Bibliografia principal utilizada, “Econometria básica / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter” 100 O resíduo é considerada estacionário quando o valor do teste é menor do que o nível crítico apresentado.


análise de regressão e tendendo linearmente à mediana de uma amostra de países com características

similares às brasileiras, como tratado naquele item.

4.4.2. Projeção da demanda internacional para o Aeroporto

4.4.2.1. Projeção para o Brasil

Considerando a regressão adotada e a projeção das variáveis independentes, projeta-se a demanda

internacional irrestrita de passageiros para o Brasil em termos de RPK. Em seguida, para converter RPK

em passageiros, projeta-se a Etapa Média dos voos internacionais com origem ou destino no Brasil.

Em função da estabilidade de longo prazo, assumiu-se na projeção a média do período 2000-2016.

Figura 4-23: Histórico e projeção da Etapa Média dos voos internacionais com origem ou destino no Brasil


Após a conversão de RPK em passageiros, aplica-se na projeção de passageiros a convergência da

elasticidade-PIB descrita no item 4.4.1.4.

A figura apresenta a projeção brasileira consolidada, ano a ano, para mais fácil visualização. Prevê-se

um crescimento de 2,8% ao ano entre 2019 (20 milhões pax) e 2048 (44 milhões pax).


Figura 4-24: Projeção de demanda internacional no Brasil - passageiros


4.4.2.2. Participação do mercado do Aeroporto

O passo seguinte da metodologia consiste em dividir a demanda do Brasil entre os aeroportos

internacionais, incluindo SBRF. Para tanto, adotou-se a manutenção da média histórica (2000-2016)

do market-share do Aeroporto em relação aos passageiros internacionais no Brasil. Quando se projeta

a tendência futura chega-se à ao patamar de 1,5% de participação do Aeroporto no mercado de

transporte internacional (Figura 4-25).


Figura 4-25: Market-share histórico e projetado do Aeroporto em passageiros internacionais


4.4.2.3. Ajuste de curto prazo na projeção

Como o modelo de regressão foi calibrado considerando os dados até 12/2016, e os dados reais até

outubro de 2017101 (disponíveis no momento da elaboração dos estudos) diferem dos projetados até

esta data, fez-se uma convergência suave entre os dados reais e projetados em 4 anos.

4.4.2.4. Resultado final da projeção

O resultado final da projeção mensal de passageiros internacionais no Aeroporto, considerando o

ajuste de curto prazo, pode ser observado na Figura 4-26.

101 Disponibilizados pela SNAC/MTPAC no data room. Como não foram divulgados os fluxos de conexão e origem/ destino do Aeroporto nestes dados de 2017, assumiu-se que a proporção seria a mesma da estimativa do modelo teórico para este período.


Figura 4-26: Projeção mensal de passageiros internacionais no Aeroporto, após convergência e ajuste de curto prazo


A Figura 4-27 apresenta a mesma projeção final, consolidada ano a ano, para mais fácil visualização.

Prevê-se um crescimento de 2,5% ao ano entre 2019 (323 mil pax) e 2048 (667 mil pax).


Figura 4-27: Projeção de demanda internacional de origem e destino para o Aeroporto - Passageiros


É possível observar a manutenção da tendência de crescimento, se comparada ao histórico recente,

como apresenta a Figura 2-3 (p.21). Seu patamar deriva majoritariamente da projeção brasileira de

passageiros internacionais, dado que o market-share do Aeroporto no Brasil se mantém praticamente

constante ao longo do tempo.

4.5. Passageiros de aviação geral

Conforme observado no item 3.2.1.3, os passageiros de aviação geral priorizam comodidade e tempo

de deslocamento na opção modal, e dessa forma o Aeroporto competirá apenas com aeródromos

públicos e privados nas proximidades, apontados naquele mesmo item.

Como não se dispõe de dados de movimentação dos aeródromos privados na região, a metodologia

de projeção via regressão considera implicitamente que os efeitos da pressão competitiva sobre o

Aeroporto durante o período analisado se manterão ao longo de projeção.

A metodologia adotada para este fluxo consiste nas etapas mostradas na Figura 4-28.


Figura 4-28: Metodologia de projeção de passageiros domésticos de aviação geral


Na aviação geral os dados de passageiros são menos precisos que os de movimentos102, com exceção

do segmento de taxi aéreo, tratado nos dados juntamente aos dados de aviação comercial (no caso

dos aeroportos administrados pela Infraero). Ademais, em parte da aviação geral sequer há

passageiros, como em voos para aerofotografia ou serviços de pulverização, por exemplo. Assim, para

a aviação geral (exceto taxi aéreo) projeta-se o total de movimentos, e em seguida faz-se uma

estimativa de total de passageiros.

Para a projeção do total de movimentos de aeronaves de aviação geral empregou-se metodologia

similar à utilizada para a projeção dos passageiros domésticos, descrita no item 4.2, ou seja: num

primeiro momento faz-se a definição das variáveis dependentes e independentes do modelo de

regressão, a seleção do modelo a ser utilizado e a projeção das variáveis explicativas e dependente103.

Em seguida, converte-se a projeção de aeronaves de aviação geral em passageiros, estimando um total

de pax/aeronaves.

102 O registro de passageiros movimentados depende da qualidade das informações fornecidas pelas empresas, porém nem todas as remetem. Alguns subsegmentos da aviação geral, como a aviação executiva, são mais críticos neste quesito. 103 Diferentemente do que foi realizado para a aviação comercial, neste caso não se realiza a variação da elasticidade-renda da demanda pois o perfil de passageiros é tipicamente de renda muito elevada, não havendo distinção significativa de perfil entre diferentes países/ regiões.





A demanda de movimentos de aviação geral pode ser explicada, com maior ou menor qualidade, por

diferentes variáveis, tanto em nível nacional como regional. A Figura 4-2 apresenta um conjunto de

variáveis explicativas a serem testadas.

Figura 4-29: Variáveis explicativas potenciais – movimentos de aviação geral


Para o Aeroporto de Recife, além das variáveis acima considerou-se também uma variável binária

(dummy) relacionada à competição entre aeródromos para aviação geral. Em meados de 2014 foi

inaugurado o aeródromo executivo Coroa do Avião (SIFC), localizado no município de Igarassu (PE), a

apenas 23km de Recife. Considerando um período de consolidação, considera-se que o aeroporto

passou a competir diretamente com SBRF a partir de janeiro de 2015, quando a variável passou a

receber valor 1, indicando uma potencial alteração nos volumes de movimentos de aviação geral para

o Aeroporto.

Basicamente, foram testadas variáveis:

• Associadas à atividade econômica:

o PIB total, industrial, agrícola, serviços (nacional e da RI);

o Dummy associada à operação do aeródromo SIFC competidor.

• Associadas ao custo da operação:

o Câmbio (nacional);

o Preço do querosene de aviação (QAV) (brasileiro e regional).

• Associadas a fatores demográficos:

o População (nacional, regional e da RI);


Custo da operação

• PIB da RI (com quebra em Total, Indústria, Agricultura e Serviços)

•QAV da Região (S, SE, N, NE, CO)

Dados demográficos

• População da RI

• População da Região (S, SE, N, NE, CO)


Custo da operação

• PIB Brasileiro (com quebra em Total, Indústria, Agricultura e Serviços)

•Câmbio

•QAV Brasil

Dados demográficos• População do Brasil

Variáveis nacionais Variáveis regionais


Com relação à frequência dos dados, foram coletados e considerados dados mensais, tal qual as

projeções de passageiros domésticos e internacionais104.


Conforme já comentado, adotou-se o total de movimentos de aeronaves como variável dependente.


Assim como nas projeções de passageiros domésticos e internacionais, as séries históricas mensais das

variáveis dependentes e independentes foram dessazonalizadas para as análises de regressão, e

posteriormente “ressazonalizados”, por meio da reaplicação dos índices de sazonalidade calculados.

De maneira geral, as variáveis independentes elencadas mostram-se adequadas e suficientes para

realizar as análises de regressão para cada aeroporto, sendo viável realizar a projeção de cada uma das

variáveis independentes, baseadas em projeções próprias e de outros órgãos, como bancos centrais

ou agências regulatórias.


A definição do modelo de regressão se deu pela múltipla aplicação de filtros, usando a mesma

ferramenta mencionada na análise de passageiros domésticos (item. 4.2.1.2).

As regressões geradas foram filtradas para se selecionar a regressão mais adequada, considerando a

sequência:




situação se verificou, utilizou-se um critério racional para escolher um dos parâmetros, como

por exemplo a que possui regressão com menores erro;

2. Filtros qualitativos. Este filtro impõe que modelos tenham suas variáveis com elasticidades

com sentido lógico. Dessa forma foram feitas as seguintes restrições:

a. Variáveis renda (PIB BR, PIB RI, etc.) devem ter coeficientes positivos;

b. Variáveis custo (preço do QAV, câmbio, etc.) devem ter coeficientes negativos.


percentual absoluto médio (EPAM) médio, e escolheu-se aquele que atendia a todos os critérios


104 Como na aviação geral não existe o processo de compra de passagens, não se considerou antecedência nas variáveis explicativas tal qual nos outros segmentos de aviação. 105 “Modelos com grande complexidade reduzem a precisão de extrapolar os resultados obtidos para dados além da amostra de calibração do modelo”. Extraído de Hand, David I. Statistics- a very short Introduction, Oxford, 2008.






PIB BR (a) 0,15

Preço QAV NE (b) -0,15

Dummy 2015/16 (c) -0,38

Intercepto (d) 4,19



𝒍𝒏(𝑨𝑽𝑮) = 𝒂 ∗ 𝐥𝐧(𝑷𝑰𝑩) + 𝒃 ∗ 𝐥𝐧(𝑸𝑨𝑽 𝑵𝑬) + 𝒄 ∗ 𝐥𝐧(𝐃𝐮𝐦𝐦𝐲) + 𝐝



Parâmetro Valor

R² ajustado 0,46

p-value PIB BR 0,04

p-value QAV NE <0,01

p-value dummy <0,01

EPAM 2,4%


Embora possua R² ajustado relativamente baixo, a regressão adotada é a que melhor explica o histórico

mensal oscilante deste tipo de aviação no Aeroporto de Recife dentre os inúmeros testes realizados,

sendo, portanto, utilizada para a projeção.




106 ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. “Co-integration and error correction: representation, estimation and testing.” Econometrica, 1987. V. 55 107 Bibliografia principal utilizada, “Econometria básica / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter”











A seguir descreve-se as projeções para as variáveis explicativas selecionadas.

PIB Brasil



do último ano. As projeções são apresentadas no item 4.2.1.3.

Preço do QAV no Nordeste

O histórico mensal do preço do QAV entre janeiro/2002 e agosto/2017 revela que o comportamento

das curvas no Brasil e nos EUA são similares, com picos e vales basicamente simultâneos, como mostra

a Figura 4-30. Assim, projeta-se os preços de QAV no Brasil a partir de projeções para os EUA, e em

seguida projeta-se os preços de QAV no Nordeste a partir das projeções para o Brasil.

108 O resíduo é considerada estacionário quando o valor do teste é menor do que o nível crítico apresentado.


Figura 4-30: Comparação entre preços de QAV no Brasil e nos EUA

Fonte: ANP (Brasil) e U.S. Energy Information Administration (EUA)

Obteve-se inicialmente a projeção de preços de QAV (Jet Fuel) nos EUA realizadas pelo U.S. Energy

Information Administration109 até o ano de 2050. Projeta-se em seguida os preços de QAV no Brasil

assumindo constante a mesma diferença média (período 2002 a 2017) entre os preços nos dois países.

Da mesma forma, projeta-se o QAV Nordeste assumindo constante a diferença média entre os preços

nacional e regional.

A Figura 4-31 a seguir ilustra o histórico e as projeções para o QAV norte-americano, o QAV Brasil e o

QAV Nordeste.

109 Disponível em https://www.eia.gov/analysis/projection-data.php#annualproj, tabela A12: Petroleum product prices.


Figura 4-31: Projeção de preços de QAV no Brasil e nos EUA


Dummy “Coroa do Avião”

A variável dummy descrita no item 4.5.1.1, associada à entrada em operação de aeroporto competidor

na vizinhança de SBRF, passou a receber valor 1 a partir de janeiro de 2015, mantendo-se com este

valor ao longo de todo o horizonte da concessão.

4.5.2. Projeção da demanda de aviação geral para o Aeroporto

4.5.2.1. Projeção de movimentos de aeronaves de aviação geral

Considerando a regressão adotada e a projeção das variáveis independentes, além de um ajuste de

curto prazo para acomodar a diferença entre os valores real e projetado para 2017 (assim como

realizado na projeção de passageiros domésticos – item 4.2.2.3), projeta-se a movimentação de

aeronaves de aviação geral no horizonte da concessão.

A projeção foi realizada em termos mensais até dezembro de 2050. A Figura 4-32 apresenta os

resultados consolidados por ano, partindo de 9 mil movimentos em 2019 e chegando a 11 mil

movimentos em 2048, crescendo 0,4% ao ano.


Figura 4-32: Projeção de movimentação de aeronaves de aviação geral no Aeroporto


4.5.2.2. Projeção de passageiros de aviação geral

A partir do estudo do mix de aeronaves de aviação geral, obtido para o período 2012-2017110, estima-

se uma quantidade média de assentos ofertados por classe de envergadura e estima-se o total de

passageiros movimentados considerando: i. a manutenção da média histórica do mix; ii. um load factor

médio de 50% para todas as classes de aviação geral (donde se obtém uma estimativa de média de

passageiros por movimento).

Multiplicando a estimativa da média de passageiros por movimento pelo total de movimentos a cada

período, obtém-se a projeção de passageiros na aviação geral ilustrada na Figura 4-33111. Partindo de

19 mil pax em 2019, chega-se a 29 mil pax ao final da concessão.

110 Com base na planilha “equipamentos” disponibilizada no data room. 111 Ressalte-se que estes dados não incluem passageiros de taxi aéreo, tratado juntos aos passageiros de aviação comercial em função da base de dados da Infraero que assim o considera.


Figura 4-33: Projeção de passageiros de aviação geral no Aeroporto


4.6. Passageiros totais

O gráfico da Figura 4-34 apresenta a projeção anual agregada de passageiros no horizonte da

concessão, considerando todos os fluxos relevantes: doméstico, internacional, conexão e bordo e

aviação geral. O total cresceria de 7,8 milhões para 23,6 milhões entre 2019 e 2048 (ou cerca de 3

vezes) com um crescimento médio anual de 3,9%a.a.


Figura 4-34: Projeção de passageiros totais no Aeroporto, por tipo de fluxo


A Figura 4-35 apresenta o mesmo total considerando a distinção entre passageiros de operações

regulares vs. não-regulares (sem considerar aviação geral). Para tanto, a proporção de passageiros de

aviação comercial não-regulares sobre o total foi projetada com conforme a média observada entre

2014 e 2016.

Figura 4-35: Projeção de passageiros regulares e não-regulares do Aeroporto



5. PROJEÇÃO DE MOVIMENTOS DE AERONAVES SEM RESTRIÇÕES

A projeção do movimento de aeronaves é input para o projeto de diversos elementos do aeroporto,

como os sistemas de pistas, pátios de aeronaves, e a identificação das necessidades de equipamentos

de navegação aeronáutica, por exemplo. De forma geral, interessam tanto o movimento total anual

previsto, por tipo ou classe de aeronave, como o mix das mesmas.

O dimensionamento de todos esses elementos à luz da demanda ora projetada será tratado no

Relatório de Engenharia e Afins.

5.1. Metodologia de projeção

A projeção dos movimentos de aeronaves comerciais depende da situação atual e da projeção de passageiros, do mix da frota de aeronaves e do load factor (taxa média de ocupação das aeronaves). A Figura 5-1 resume a metodologia adotada para a projeção de operações comerciais.

Figura 5-1: Metodologia de projeção de movimentos de aeronaves comerciais


Primeiramente, para projetar o mix da frota levantou-se e agrupou-se, por classe, a frota histórica e

atual do Brasil e do Aeroporto. Avaliando-se as tendências históricas e as encomendas das companhias

aéreas brasileiras, e ponderando a relação entre a frota local e nacional, estabelece-se uma projeção

do mix da frota local.

Na etapa seguinte, projeta-se o load factor brasileiro e local. Utilizando-se o load factor específico do

Aeroporto (doméstico e internacional) e os assentos disponíveis, calcula-se o número de passageiros

por operação, para cada classe. Ponderando esse valor pelo mix de frota do aeroporto (doméstico e

internacional), obtém-se o TMA do aeroporto, dado em passageiros/operação. Dividindo-se o total de

passageiros de cada linha (doméstica e internacional) pelo TMA, finalmente, resulta o total de

operações realizadas por ano no aeroporto, ao longo do horizonte de concessão.

• Levantamento da frota

atual e da carteira de

encomendas

•Agrupamento de modelos por classe

• Projeção do número de

voos e assentos ofertados

por classe

• Projeção do mix da frota no Brasil

•Comparação do mix de

frota local e nacional

• Projeção do mix da frota

local

Projeção do total de movimentos por classe

Projeção do número de passageiros por aeronave

Projeção do load factorProjeção do mix de frota

• Projeção do load factor

brasileiro

•Manutenção da

proporcionalidade do mercado local frente ao

brasileiro

•Com o load factor e o total

de assentos ofertados por

classe de aeronaves,

projeção do número de passageiros por operação

do aeroporto (por classe de

aeronaves)

•Com a projeção do mix e

do número de passageiros

por operação, projeção do

número de operações do aeroporto (por classe de

aeronaves)


No que tange à aviação geral, o total de movimentos foi estimado diretamente por análise de

regressão, tal qual tratado no item 4.5.

5.1.1. Classificação de aeronaves

Para melhor compreensão deste capítulo destaca-se as diferentes formas de classificação de modelos

de aeronaves contempladas na modelagem de demanda, com diferenças utilidades para as análises

de engenharia.

• Classificação por Faixa de Assentos: Classificação que caracteriza cada modelo pela quantidade

de assentos disponíveis;

• Classificação por Faixa de Envergadura: Classificação que caracteriza cada modelo pela

envergadura das asas;

• Classificação por Velocidade de Cruzamento de Cabeceira: Classificação que caracteriza cada

modelo pela velocidade de cruzamento de cabeceira.

A seguir, encontram-se tabelas discriminando as classes de cada uma das classificações acima

descritas.

Tabela 5-1: Classificação por faixa de assentos

Classe Faixa de assentos Aeronave-tipo

Classe 1 8 a 19 assentos Embraer 110

Classe 2 20 a 30 assentos Embraer 120

Classe 3 31 a 60 assentos ATR42

Classe 4 61 a 130 assentos Airbus A319, Embraer 195

Classe 5 131 a 190 assentos Airbus A320, Boeing 737-800

Classe 6 191 a 260 assentos Airbus A321 e A330, Boeing 767

Classe 7 261 a 450 assentos Airbus A350, Boeing 777

Classe 8 Acima de 450 assentos Airbus A380

Fonte: Infraero (PDIR dos aeroportos)


Tabela 5-2: Classificação por faixa de envergadura


Classe H (asa rotativa) S76, S92

Classe A Até 15m Embraer 110

Classe B De 15 a 24m Embraer 120

Classe C De 24 a 36m ATR42, Boeing 737, Airbus A319, A320 e A321

Classe D De 36 a 52m Boeing 767

Classe E De 52 a 65m Airbus A330, A350, Boeing 777

Classe F De 65 a 80m Airbus A380

Fonte: Skybrary112

Tabela 5-3: Classificação por velocidade de cruzamento de cabeceira


Classe H (asa rotativa) S76, S92

Classe A Menor que 91 nós Monomotor

Classe B De 91 a 120 nós Bimotor

Classe C De 121 a 140 nós Jatos comerciais – narrow body

Classe D De 141 a 165 nós Jatos comerciais – wide body

Classe E Maior que 166 nós Aeronaves militares

Fonte: Circular de Informações Aeronáuticas nº07/2009, DECEA

5.2. Bases de dados

As bases de dados consultadas para realizar a projeção de movimentos de aeronaves, em adição

àquelas apresentadas no item 4.1, são apresentados a seguir:

• Airfleets.com: Frota atual e histórica das companhias aéreas brasileiras;

• Skybrary.aero: Características dos modelos de aeronaves (dimensões, velocidade de

cruzamento de cabeceira, PMD);

• Companhias aéreas: encomendas de aeronaves e projeções de frota para próximos anos

(entrevistas e informações disponíveis na seção de relações com investidores);

• ANAC (Etapa Básica): informações de assentos oferecidos por modelo de aeronave (por

companhia aérea), operações por modelo de aeronave (por companhia aérea), horas voadas

por modelo de aeronave (por companhia aérea), e movimentos por modelo para os

aeroportos fora da malha Infraero (quando necessário);

• Infraero: dados de voo por modelo de aeronave por aeroporto da rede Infraero.

112 Disponível em https://www.skybrary.aero/index.php/ICAO_Aerodrome_Reference_Code.


5.3. Projeção do mix de aeronaves

Inicialmente, a partir das fontes elencadas no item 5.2, obteve-se dados de frotas históricas e atuais,

bem como encomendas e projeções de frota. Observa-se uma tendência comum entre as encomendas

de aéreas brasileiras de modernizar as respectivas frotas nos próximos anos, aumentando

moderadamente a quantidade de aeronaves a cada ano e, principalmente, substituindo modelos

obsoletos por outros mais modernos e eficientes, notadamente o A320neo e o B737-Max.

A Figura 5-2 consolida o histórico e a projeção agregada da frota doméstica por empresa aérea.

Figura 5-2: Frota atual e prevista das companhias aéreas brasileiras que operam voos comerciais regulares113

Fonte: airfleets.com e companhias aéreas

Em paralelo, utilizando os dados da ANAC (Dados Estatísticos da Etapa Básica)114 obteve-se, para cada

companhia aérea, o total de passageiros voados, assentos oferecidos, horas voadas e voos para cada

modelo de aeronave, por ano.

Em seguida, agrupou-se os modelos de aeronaves em classes de faixas de assento. Com o total de

assentos oferecidos e o total de aeronaves por classe, obteve-se a quantidade de assentos média

ofertada por voo (por classe e por ano, até 2028 quando os últimos dados de encomendas foram

divulgados)115.

113 Considera-se que eventuais mudanças no cenário comercial (ex. aquisição ou falência de cias aéreas) não afetariam o número de aeronaves disponíveis no mercado. 114 Disponibilizada no site http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas, acessada em 12/09/2017. 115 A partir de 2015, as principais aéreas deixaram de operar aeronaves da classe 3 de faixa de passageiros (ATR42, por exemplo).

http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas

http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/microdados-de-tarifas-aereas-comercializadas


Figura 5-3: Evolução de média de assentos ofertados por voo por classe de faixa de assento no Brasil


O agrupamento em classes possibilita, também, o cálculo do total de horas voadas por ano e a duração

média por voo para cada classe. A partir destes parâmetros calcula-se o histórico do mix brasileiro em

termos de número de voos, apresentado na Figura 5-4116.

Figura 5-4: Mix histórico brasileiro em número de voos, por classe de faixa de assento


116 Cabe pontuar que o mix em voos reflete a relevância de cada classe melhor que o mix em número de aeronaves na frota, posto que aeronaves maiores, das classes 6 e 7, tipicamente realizam voos mais longos, e, portanto, realizam menos voos por ano se comparadas a aeronaves de classes 4 e 5, por exemplo. Assim, caso o mix fosse ponderado apenas pela quantidade de aeronaves seria dada maior relevância a aeronaves maiores, o que não refletiria a realidade em voos do cenário brasileiro.


Para a projeção destes parâmetros, adota-se a manutenção do patamar médio dos últimos 5 anos

(2013-2017) para o percentual de horas voadas no ano (Figura 5-5) e para a duração média de voos

(Figura 5-6).

Figura 5-5: Percentual de horas voadas/ano por classe, histórico e projetado, no Brasil


Figura 5-6: Duração média de voos por classe, histórico e projetado, no Brasil



Já para o total de aeronaves, como já explicado, obtém-se as frotas previstas até 2028. A partir dessa

data, entende-se que haverá alterações na quantidade de aeronaves, mas o mix em número de voos

se estabilizará. As aeronaves separadas por classe são apresentadas na Figura 5-7.

Figura 5-7: Projeção de aeronaves por classe, histórico e projetado, no Brasil


A partir dos parâmetros acima, projeta-se o mix no Brasil em número de voos, conforme Figura 5-8.

Figura 5-8: Mix brasileiro em voos, histórico e projetado, no Brasil



Para o Aeroporto ora em foco, o mix é projetado mantendo-se a proporção verificada em 2017 entre

o mix do Aeroporto (separado em voos domésticos e internacionais) e o mix brasileiro, para cada

classe. A Figura 5-9 e a Figura 5-10 apresentam o histórico e a projeção do mix do Aeroporto para a

aviação comercial, separado em doméstico e internacional.

Figura 5-9: Mix doméstico de SBRF em voos, histórico e projetado


Figura 5-10: Mix internacional de SBRF em voos, histórico e projetado

Fonte: ANAC Consórcio GCA


Para a aviação geral, obteve-se o mix atual histórico por classe de envergadura (vide item 5.2) e

projetou-se o mesmo mantendo a média do percentual histórico de cada classe, disponível de 2012 a

2016. Os resultados são mostrados na Figura 5-11.

Figura 5-11: Mix aviação geral de SBRF por classe de envergadura em voos, histórico e projetado


5.4. Projeção da taxa de ocupação (load factor)

Para projetar o load factor avalia-se a média atual e futura no Brasil por classe de faixa de passageiros,

e depois projeta-se o indicador para o Aeroporto em análise considerando da relação histórica entre

este e o Brasil. Para o load factor médio do Brasil, observou-se a tendência entre 2012 e 2017 e traçou-

se uma curva de tendência com comportamento de potência.

Segundo o estudo da FAA117, o load factor médio nos EUA chegará a 86,4% em 2037, patamar adotado

como limitante para a média brasileira. O load factor para cada classe evolui no mesmo ritmo da média

brasileira, mantendo, portanto, as diferenças percentuais para esta última.

Para estimar o número específico do Aeroporto, por classe, realiza-se procedimento similar118. Neste

caso, para cada classe, relaciona-se o valor projetado para a Aeroporto e para o Brasil, iniciando com

o patamar de 2017 e mantendo a variação ao longo do horizonte projetado, tanto para o cenário

doméstico quanto para o cenário internacional (Figura 5-12).

117 “Federal Aviation Administration - FAA. Aerospace Forecast 2017-2037. Março/2017. 118 O load factor histórico do Aeroporto foi obtido a partir dos dados da ANAC (Etapa Básica). Extraiu-se o número de assentos oferecidos e de passageiros transportados em todos os voos entre 2012 e 2017 com origem ou destino no Aeroporto, com quebra entre voos domésticos e internacionais e separados por modelo de aeronave. Agrupou-se os modelos por classe de faixas de assentos e calculou-se o índice de ocupação pela divisão entre passageiros transportados e assentos oferecidos.


Figura 5-12: Load factor médio brasileiro e de SBRF (doméstico e internacional)


Para a aviação geral, como não foram disponibilizadas bases de dados informando o número de

passageiros transportados a cada voo, assumiu-se um load factor médio de 50% para todos as classes.

5.5. Projeção do número de movimentos de aeronaves

A partir das projeções de load fator, de mix de aeronaves e da média assentos ofertados por classe,

calcula-se a média de passageiros/operação, por classe. Dividindo-se, em sequência, o total de

passageiros (separados em domésticos e internacionais) pelo índice de passageiros/operação, obteve-

se o total de operações anuais por classe e por fluxo (doméstico e internacional).

Os resultados de total de movimentos para o fluxo doméstico são apresentados na Figura 5-13,

enquanto os resultados para o fluxo internacional estão na Figura 5-14. Para a aviação geral os

resultados são apresentados na Figura 5-17.


Figura 5-13: Projeção de operações domésticas em SBRF, por classe de faixa de passageiros


Figura 5-14: Projeção de operações internacionais em SBRF por classe de faixa de passageiros


A Figura 5-15 e a Figura 5-16 apresentam os mesmos dados segregados em classe de envergadura.


Figura 5-15: Projeção de operações domésticas em SBRF, por classe de envergadura


Figura 5-16: Projeção de operações internacionais em SBRF, por classe de envergadura


Como se vê, em SBRF predominam as aeronaves classe C de envergadura (98% do total), com alguma

participação de Classe E em voos internacionais. Considera-se que tal cenário perdurará ao longo da

concessão.


Figura 5-17: Projeção de operações de aviação geral em SBRF por classe de envergadura


No capítulo 9 será apresentada a metodologia de projeção de carga aérea, incluindo a de voos de

aeronaves cargueiras (item 9.4). Contudo, na Figura 5-18, apresentam-se apenas os resultados das

operações previstas por classe.

Figura 5-18: Projeção de operações de cargueiros de Recife por classe de envergadura



6. PROJEÇÃO DE DEMANDAS DE PICO SEM RESTRIÇÕES

Os fluxos de passageiros e aeronaves nos aeroportos, ao longo do tempo, são compostos por

flutuações mensais, semanais e horárias, além de componentes aleatórios, os quais se sobrepõem

resultando em curvas irregulares de solicitação da infraestrutura por parte dos passageiros.

No que diz respeito ao nível de serviço prestado aos passageiros, a prática recomendada pela IATA119

e também adotada no Brasil em geral é que se dimensione as instalações para um nível de conforto

adequado aos passageiros nos instantes de fluxo mais intenso (momentos de pico), admitindo-se ainda

que nos instantes extremos de solicitação haja uma redução do nível de conforto, evitando

investimentos excessivos que inviabilizem a exploração de uma infraestrutura ociosa.

Em aeroportos com movimentação reduzida, tais como regionais, podem ser adotados critérios de

dimensionamento mais conservadores, associados ao número de assentos ofertados pela aeronave

crítica (e não passageiros efetivamente processados), inclusive considerando eventuais operações

simultâneas.

Para os sistemas de pista e pátio de aeronaves, por outro lado, os parâmetros de dimensionamento

são mais rígidos: deve-se atender aos instantes de maior solicitação em ambos os sistemas para as

aeronaves comerciais, evitando impactos econômicos mais severos sobre o aeroporto e sua RI.

Este Relatório de Mercado descreve o processo de cálculo e a projeção das demandas de pico ou de

projeto para os principais subsistemas do aeroporto:

1. Terminal de passageiros (TPS): passageiros em hora-pico, considerando aviação comercial120;

2. Sistema de pistas: movimentos de aeronaves em hora-pico;

3. Sistema de pátios de aeronaves comerciais: posições de pátio ocupadas no instante de maior

solicitação;

4. Estacionamento de veículos: vagas ocupadas na hora-pico do estacionamento.

Os critérios de definição de hora-pico e metodologias para cada um dos quatro subsistemas acima são

descritos nos respectivos itens deste capítulo. Antes, faz-se uma breve descrição das bases de dados

consideradas.

Como se verá no capítulo 7 não se prevê que, no horizonte da concessão, haja redução da demanda

de passageiros em função de limitações de capacidade de pista, pátio ou de TPS, de forma que as

curvas projetadas de demanda e hora-pico de passageiros, de movimento de aeronaves, de pico de

ocupação do pátio de aeronaves e de pico de ocupação de vagas de estacionamento são as que devem

ser consideradas para fins de dimensionamento no Relatório de Engenharia e Afins. Por outro lado,

nos últimos anos da concessão prevê-se que a capacidade horária de pista passe a restringir a

movimentação total em hora-pico, sem, contudo, incorrer em perda da demanda excedente, que pode

ser acomodada fora dos picos.

119 International Air Transport Association (IATA). 120 Os passageiros de aviação geral utilizam instalações específicas ou acessam os hangares diretamente, e, portanto, suas demandas de pico não devem ser consideradas juntamente com as da aviação comercial.


6.1. Bases de dados

Para projetar as demandas de pico deve-se inicialmente calcular os parâmetros no ano base (2016,

salvo menção específica em contrário), o que é feito com base nos registros históricos de

movimentação de passageiros e de aeronaves.

As bases de dados consultadas para realizar as projeções, em adição àquelas apresentadas no item 4.1

são apresentados a seguir:

• Passageiros em hora-pico (PHP):

o Infraero: registros horários de PHP entre 2012 e 2016121;

o Infraero: Anuário Estatístico Operacional de 2010 a 2016. O documento contém

informações de hora-pico de passageiros para todos os aeroportos da rede Infraero, o

que permite criar benchmarks de decaimento do fator de pico com o aumento da

movimentação;

• Movimentos de aeronaves em hora-pico:

o ANAC (Dados Estatísticos da Etapa Básica)122: informações de todos os voos comerciais

(domésticos e internacionais, passageiros e cargueiros, regulares e não regulares),

com hora exata de chegada e partida (vide item 4.1 para detalhes sobre a preparação

desta base de dados);

o Infraero: registros horários de movimento em hora-pico de pista, para pousos e

decolagens e voos domésticos e internacionais. Não há distinção entre aviação

comercial e geral;

o ANAC (Voo Regular Ativo - VRA): utilizado para obter benchmarks da evolução do fator

de hora-pico de pista (hora-pico de pista sobre movimentação total) para diferentes

aeroportos;

o ANAC (Dados Estatísticos): utilizado para obter o total de passageiros movimentos nos

aeroportos brasileiros, dado utilizado para calcular os benchmarks de hora-pico de

pista (obs.: o VRA não possui dados de passageiros transportados, e a Etapa Básica

inclui passageiros de bordo, que não utilizam a infraestrutura do TPS).

Importante notar que a base da Infraero citada acima não distingue aviação comercial e geral. Tal

distinção é essencial pois, como se trata no Relatório de Engenharia e Afins em maiores detalhes,

dimensiona-se os sistemas de pista e pátios para assegurar atendimento à totalidade da aviação

comercial. Ao se considerar as horas-pico de pista com base nos dados da Infraero corre-se o risco de

sobredimensionar tais infraestruturas.

Assim, toma-se os registros horários da ANAC (Dados Estatísticos da Etapa Básica) para definir as

solicitações horárias de pista por parte da aviação comercial. O cruzamento dos dados da ANAC e

Infraero permitiram segregar, hora a hora, os movimentos de aviação comercial e geral.

121 Disponibilizado no Data Room. 122 Os dados da “Dados estatístico da Etapa Básica” foram obtidos de duas fontes de informação: site da ANAC (https://sistemas.anac.gov.br/sas/downloads/view/frmDownload acessado em 11/09/2017), com dados até jul/2017, e solicitações à ANAC via Lei de Acesso à Informação, que juntas forneceram dados até set/2016 (protocolo #86000680201634 com data de abertura 23/12/2016 e protocolo #86000372201528 com data de abertura 26/08/2015).


6.2. Hora-pico de passageiros

A hora-pico de processamento de passageiros (ou passageiros em hora-pico – PHP) é a taxa de

passageiros processados (pax/hora) em uma hora de referência (definida a seguir) de alta solicitação,

nos diferentes fluxos possíveis (Tabela 6-1).

Sistemas como os de check-in, de despacho e recuperação de bagagens, de revista e de segurança no

saguão de embarque serão dimensionados de acordo com o pico de projeto de passageiros.

Tabela 6-1: Fluxos avaliados na hora-pico de passageiros

Natureza Sentido

Doméstico Embarque

Desembarque

Conexões

Simultâneo

Internacional Embarque

Desembarque

Conexões

Simultâneo

Simultâneo Embarque

Desembarque

Conexões

Simultâneo


6.2.1. Referência para critério de dimensionamento

Existem diversas referências possíveis para se determinar o valor de PHP. A Heathrow Airport Holdings

(BAA), por exemplo, utiliza a 30ª hora mais movimentada do ano como critério123, que é o que tem

sido adotado pelo Governo Federal e ANAC para balizar o dimensionamento de terminais e o controle

de nível de serviço em aeroportos federais de maior porte. Outras referências na literatura são

descritas em nota de rodapé124.

123 Fonte: Ashford, Mumayiz and Wright. Airport Engineering, 4th ed., pp.57-9, Wiley, 2011. 124 Alguns exemplos de outros critérios de definição de hora pico, segundo Ashford, Mumayiz and Wright (2011), são:

• Typical peak-hour passenger (TPHP), definido pela FAA (Federal Aviation Administration): consiste em fatores de pico para converter demanda anuais em horas pico, refletindo a hora pico num dia médio do mês pico;

• Airport busy-day, definido pela IATA: sugere como dia pico o segundo dia mais movimentado da semana média do mês pico, excluindo registros de eventos especiais ou outros excepcionais;

A Infraero, em seu anuário estatístico, apresenta a metodologia sugerida em <Wang, P.T.. Forecasting Passenger Peak Hour – A Stability Analysis in Brazilian Airports, 1995>, que consiste em descrever cada registro de movimento de hora cheia em


O parâmetro de 30ª hora mais movimentada será também adotado no planejamento dos aeroportos

de Classe III e IV segundo classificação da RBAC 153 EMD01125, estudados no bojo do Edital de

Chamamento Público de Estudos Nº 1/2017 do MTPAC.

Por outro lado, para evitar subdimensionamento das instalações do TPS nos aeródromos de Classe I e

II (movimentação anual inferior a 1.000.000 pax/ano), a SNAC/MTPAC instruiu a utilização de um

parâmetro mais conservador de nível de serviço, qual seja:

• Fase I: 1,3 vezes a quantidade de assentos oferecidos pela aeronave crítica126. No caso de

simultaneidade de aeronaves127, 1,3 vezes a quantidade de assentos oferecidos; e

• Fase II: 1,0 vez a quantidade de assentos oferecidos pela aeronave crítica. No caso de

simultaneidade de aeronaves, 1,0 vezes a quantidade de assentos oferecidos.

No caso de SBRF, como o aeroporto já se encontra enquadrado como Classe IV (acima de 5.000.000

pax/ano) no início da concessão, e apresenta crescimento de longo prazo, apenas o critério previsto

para as Classes III e IV será aplicado.

6.2.2. Metodologia de projeção

A projeção de PHP nos diferentes fluxos inicia-se pela determinação da hora-pico atual para a

referência adotada (30ª hora de maior movimentação), por simples consulta aos registros horários da

Infraero (2016) ranqueados128.

Em seguida, deve-se estabelecer uma evolução do fator de pico (proporção do PHP sobre a demanda

anual) ao longo do tempo. Tipicamente o PHP não cresce à mesma taxa que a movimentação total. À

medida em que crescem os fluxos anuais os fatores de pico diminuem, pois os instantes de menor

solicitação vão sendo proporcionalmente mais ocupados.

A ANAC recomenda bandas de variação de fatores de pico em função da movimentação total, baseado

em uma adaptação de fatores publicados pela FAA129. Todavia, as bandas são muito amplas

(provavelmente para acomodar as particularidades dos aeroportos analisados), e diferentes extremos

na mesma banda levam a dimensionamentos significativamente diferentes.

Assim, adotou-se como abordagem uma redução progressiva do fator de pico partindo dos dados reais

de 2016 para o Aeroporto. Esta redução do fator de pico segue uma curva produzida a partir de séries

temporais de aeroportos nacionais (benchmarks). O procedimento é detalhado no subitem 6.2.2.1 a

seguir.

percentual do movimento anual, e ordená-las em ordem decrescente. Depois, somam-se os percentuais, e a hora pico a ser considerada é a que representa a participação acumulada de 3,5% do movimento anual. Os estudos de viabilidade que basearam as rodadas anteriores de concessões aeroportuárias fornecem outros exemplos e fontes de critérios de definição de hora pico. 125 Aeroportos com movimentação anual superior a 1.000.000 pax/ano. 126 Trata-se da aeronave com maior número de assentos oferecidos no aeroporto no período de referência. 127 Para este fim, simultaneidade ocorre quando dois ou mais voos possuem seus horários de decolagem e pouso com intersecção de, no mínimo, 45 minutos. 128 Não foi detectado nenhum evento único e marcante na RI do Aeroporto que justificasse algum tratamento especial na base de dados (os jogos olímpicos de 2016 foram realizados na cidade do Rio de Janeiro e arredores). 129 ANAC. Demanda na hora-pico: Aeroportos da rede Infraero, Rio de Janeiro, 2007. <http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/horaPicoForWeb.pdf>.


A curva de fator de pico resultante é comparada com os parâmetros da FAA e ANAC mencionados

acima para mera validação.

A projeção de PHP é finalmente obtida a partir da aplicação sucessiva, ano a ano, do fator de

decaimento da curva padrão (expoente da função potência que representa a curva) sobre os fatores

de pico calculados. Aplica-se o mesmo procedimento para todos os fluxos.

A Figura 6-1 apresenta em um quadro-resumo a metodologia de projeção de PHP.

Figura 6-1: Metodologia de projeção de hora-pico de passageiros


6.2.2.1. Detalhamento do cálculo da curva de decaimento do fator de pico

Utilizando os Anuários Estatísticos Operacionais da Infraero dos anos de 2010 a 2016, realizou-se o

levantamento do PHP simultâneo e do volume total de passageiros para todos os aeroportos

administrados pela Infraero, ano a ano.

Os fatores de pico de cada aeroporto e ano são então calculados pela divisão de PHP pelo volume

anual. A partir destes valores, realizou-se uma clusterização dos pontos com intervalos de 100.000

passageiros movimentados, calculando a mediana do PHP para cada grupo.

Deve se fazer a ressalva que a referência para PHP utilizada pela Infraero não é a 30ª hora mais

movimentada, e sim o resultado de um procedimento particular descrito a seguir:

• Descreve-se cada registro de movimento de hora cheia em termos de percentual do

movimento anual;

• Organiza-se o registro em ordem decrescente;

• Para cada registro, calcula-se o percentual do movimento anual acumulado;

• Toma-se o registro que represente 3,5% de participação acumulada do movimento anual,

sendo a respectiva demanda horária adotada como PHP130.

130 Conforme Wang, P.T. Forecasting Passenger Peak Hour – A Stability Analysis in Brazilian Airports. 2015.

•Definição da referência de PHP

•Organização das bases de dados

oDados da Infraero

oAnuário Estatístico Operacional daInfraero para benchmarks

Projeção da hora-pico de passageiros

Projeção do fator de pico (decaimento com o crescimento da demanda)

Levantamento da hora-pico de passageiros atual

•Calculo de séries temporais de fatores

de pico (PHP/demanda anual) para

aeroportos benchmark

•Clusterização dos dados

•Desenho de função potência que

melhor aproxima os dados

•Cálculo anual do PHP aplicando um

redutor sobre o crescimento da

demanda anual

oEste redutor á obtido da função

potência traçada anteriormente

oAplicação sobre todos os fluxos de PHP (dom emb, dom desemb, sim emb etc.)


Ainda que a referência para PHP seja distinta nas duas fontes, como a proporção entre ambas as

referências se mostrou estável para diferentes anos e aeroportos131, adotou-se a curva de

espraiamento calculada com base nos dados da Infraero na projeção de PHP do Aeroporto, ao longo

do horizonte da concessão.

A relação entre fator de hora-pico e passageiros movimentados é bem descrita por uma curva de

potência, cujo expoente é utilizado para as projeções de PHP (Figura 6-2).

Figura 6-2: Relação entre fator de hora-pico de passageiros e demanda para aeroportos brasileiros

Fonte: Anuário Estatístico Operacional da Infraero – 2010-2016

6.2.3. Hora-pico de passageiros no ano base

Os dados disponibilizados pela Infraero permitem traçar o histórico recente de 30ª hora de maior

movimentação entre 2012 e 2016 para os diferentes fluxos mostrados na Tabela 6-1. Os números são

apresentados na Tabela 6-2.

131 A estabilidade foi demonstrada observado a proporção relativa para os quatro aeroportos concedidos em 2017 (SBPA, SBFL, SBSV, SBFZ). Os respectivos registros horários foram disponibilizados no Data Room da respectiva rodada de concessões.


Tabela 6-2: Histórico recente do PHP (30ª hora) no Aeroporto

Natureza Sentido 2012 2013 2014 2015 2016

Doméstico Embarque 1308 1339 1291 1231 1420

Desembarque 1204 1235 1229 1271 1386

Conexões 300 340 321 351 524

Simultâneo 1807 1890 1909 1712 2041

Internacional Embarque 262 266 388 274 344

Desembarque 263 265 270 269 261

Conexões 0 0 0 13 4

Simultâneo 267 270 409 355 368

Simultâneo Embarque 1312 1341 1311 1231 1430

Desembarque 1237 1243 1278 1301 1398

Conexões 300 340 321 351 524

Simultâneo 1826 1943 2002 1749 2056

Fonte: Infraero

Na Figura 6-3 consta a distribuição de movimentos horários durante todo o ano de 2016 para o fluxo

simultâneo de passageiros domésticos. A 30ª hora mais movimentada, como visto na Tabela 6-2, tem

2.041pax/h enquanto que a hora mais movimentada tem 2.628pax/h.


Figura 6-3: Passageiros por hora no fluxo doméstico simultâneo em 2016. A linha bege demarca a 30ª hora

Fonte: Infraero

6.2.4. Projeção de hora-pico de passageiros

Considerando a projeção de demanda sem restrições para os fluxos doméstico e internacional, a

evolução do fator de hora-pico e os dados de 2016 como ponto de partida, projeta-se o PHP do

aeroporto no horizonte da concessão.

Para os fluxos de passageiros domésticos, observa-se na Figura 6-4 a projeção do PHP de embarque,

desembarque, conexão e simultânea, a partir de 2019 (considerado como o início do período de

concessão).


Figura 6-4: Projeção do PHP para fluxos domésticos no Aeroporto


Para os passageiros internacionais, a projeção para os mesmos fluxos encontra-se na Figura 6-5.

Figura 6-5: Projeção do PHP para fluxos internacionais no Aeroporto


Por fim, para os fluxos domésticos e internacionais simultâneos, tem-se as projeções da Figura 6-6.


Figura 6-6: Projeção do PHP para fluxos simultâneos no Aeroporto


Tabela 6-3: PHP (30ª hora) no Aeroporto – Ano base, início da concessão e término da concessão

Natureza Sentido 2016 2019 2048

Doméstico Embarque 1420 1532 3189

Desembarque 1386 1495 3112

Conexões 524 563 1132

Simultâneo 2041 2202 4583

Internacional Embarque 344 396 636


Conexões 4 0 0


Simultâneo Embarque 1430 1548 3193


Conexões 524 563 1132




Para efeitos de conferência da adequação das ordens de grandeza das projeções de PHP realizadas,

compara-se o fator de hora-pico simultâneo com referências apresentadas em estudo de 2005 da

ANAC132. Como naquele estudo as bandas de variação são discretas e fixas para um amplo espectro de

movimentação, e os fatores são calculados para um critério de hora-pico que não é a 30ª hora (como

no presente Relatório), naturalmente o PHP calculado poderá não se enquadrar nos limites das bandas,

porém espera-se que se mantenham nas mesmas ordens de grandeza.

Nesse sentido, a Figura 6-7 valida a abordagem, pois vê-se que o PHP simultâneo se encontra na

mesma ordem de magnitude da referência apresentada.

Figura 6-7: Comparação entre fator de hora-pico projetado para o Aeroporto e referências apontadas pela ANAC


6.3. Hora-pico de movimentos de pista

A hora-pico de pista é a maior taxa de processamento de aeronaves (mov/hora) verificada no período

de referência (em geral 1 ano), nos diferentes fluxos possíveis (Tabela 6-4). O sistema de pistas e

taxiways, entre outros, serão dimensionados de acordo com esta hora-pico.

132 ANAC. Demanda na hora-pico: Aeroportos da rede Infraero, Rio de Janeiro, 2007. <http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/horaPicoForWeb.pdf>.


Tabela 6-4: Fluxos avaliados na hora-pico de pista

Qualificação do pico Tipo de aviação

Comercial (hora com maior volume de aeronaves comerciais)

Aviação comercial

Aviação geral

Total

Total (hora com maior volume de aeronaves comerciais e gerais somadas)

Aviação comercial

Aviação geral

Total


6.3.1. Referência de nível de serviço

Considera-se como referência de nível de serviço para dimensionamento do sistema de pistas (e outros

sistemas associados) o atendimento à totalidade de operações na aviação comercial. O tema é

abordado com maior profundidade no Relatório de Engenharia e Afins.


A projeção da hora-pico de pista comercial inicia-se pela determinação da hora-pico atual para a

referência adotada (1ª hora de maior movimentação), discriminado em classes de faixa de

envergadura e de velocidade de cruzamento de cabeceira, e separado em duas classificações:

• Hora-pico de pista comercial, em que predominam voos de aviação comercial em relação à

aviação geral;

• Hora-pico de pista total, em que não há necessariamente predominância da aviação

comercial133;

Em seguida, assim como realizado para PHP no item 6.2.2, deve-se estabelecer uma evolução do fator

de pico (proporção da hora-pico de pista sobre o total de operações comerciais anuais) ao longo do

tempo. Tipicamente a hora-pico não cresce à mesma taxa que a movimentação total. À medida em

que crescem os fluxos anuais os fatores de pico diminuem, pois os instantes de menor solicitação vão

sendo proporcionalmente mais ocupados.

Assim como no caso do PHP, adotou-se como abordagem uma redução progressiva do fator de pico

partindo dos dados reais de 2016 para o Aeroporto. Esta redução do fator de pico segue uma curva

133 Assim, a hora de maior movimentação total (comercial + geral) tem uma relevância secundária para o dimensionamento, já que os movimentos de aviação geral são mais facilmente deslocados para fora do pico e sua baixa geração de valor ao concessionário (comparativamente) não justifica, por si só, novos investimentos em pista. Pelo mesmo motivo, o total de operações de aviação geral na 1ª hora mais movimentada de aeronaves comerciais não por si só um parâmetro decisivo para a ampliação do sistema de pistas, sendo utilizado de forma complementar para avaliar a partir de qual instante as operações de aviação geral são afetadas por eventual limitação da capacidade de pista.


produzida a partir de séries temporais de aeroportos nacionais (benchmarks). O procedimento é

detalhado no subitem 6.3.2.1 a seguir.

A projeção de hora-pico de pista é finalmente obtida a partir da aplicação sucessiva, ano a ano, do

fator de decaimento da curva padrão (expoente da função potência que representa a curva) sobre os

fatores de pico calculados. Aplica-se o mesmo procedimento para todos os fluxos.

A Figura 6-8 apresenta em um quadro-resumo a metodologia de projeção de hora-pico de pista.

Figura 6-8: Metodologia de projeção de hora-pico de pista


6.3.2.1. Detalhamento do cálculo da curva de decaimento do fator de pico

Utilizando os dados publicados pela ANAC (VRA), obteve-se o pico de pista comercial (1ª hora) para

324 aeroportos brasileiros entre os anos 2000 e 2016. Em seguida, com base nos “Dados Estatísticos”

(ANAC) obteve-se o total de voos comerciais (pousos e decolagens) por ano para estes aeroportos,

possibilitando, mediante simples divisão, obter uma série histórica de fatores de hora-pico de pista

para diferentes aeroportos.

Visando a obtenção de um fator de hora-pico de pista médio para a amostra, plota-se um gráfico de

fator de hora-pico x voos realizados, discretizando os aeroportos em intervalos de 1.000 voos anuais e

adotando a mediana dos fatores. A relação encontrada é bem descrita por uma curva de potência, cujo

expoente é utilizado para as projeções de hora-pico de pista (Figura 6-9).


• Levantamento da hora-pico de pista

em 2016

•Hora-pico de pista com os indicadores:

oMix de envergadura

oMix de velocidade de cruzamento de cabeceira

oMix de pousos e decolagens

Projeção da hora pico de pistaProjeção do fator de pico (decaimento com o crescimento da demanda)

Identificação da hora-pico de pista atual

•Calculo de séries temporais de fatores

de pico (hora-pico de

pista/movimentação anual) para

aeroportos benchmark

•Clusterização dos dados

•Desenho de função potência que

melhor aproxima os dados

•Cálculo anual da hora-pico de pista

aplicando um redutor sobre o

crescimento da demanda anual

oEste redutor á obtido da função

potência traçada anteriormente

oAplicação sobre todos os fluxos de hora-pico de pista


Figura 6-9: Relação entre fator de hora-pico de pista e movimentação total para aeroportos brasileiros

Fonte: Dados originais da ANAC (VRA e Dados Estatísticos)

6.3.3. Hora-pico de pista no ano base

Os dados disponibilizados pela Infraero permitem determinar a hora de maior movimentação total de

pista em 2016 para os diferentes fluxos mostrados na Tabela 6-4. Esses dados não discriminam entre

aeronaves comerciais e de aviação geral. Porém, com a hora-pico definida, utiliza-se os dados da ANAC

(Etapa Básica) para contabilizar os pousos e decolagens comerciais no Aeroporto134.

No Aeroporto de Recife, a hora-pico de pista total em 2016 foi de 23 movimentos (entre pousos e

decolagens), sendo 11 deles realizados por aeronaves comerciais.

Já a hora-pico de pista de movimentos comerciais foi identificada a partir dos dados da ANAC (Dados

Estatísticos da Etapa Básica) no ano de 2016, agrupando as operações por mês, dia e hora135. A hora-

pico de pista comercial em 2016 foi de 21 movimentos (entre pousos e decolagens), sendo que na

mesma hora foram também contabilizados 2 movimentos de aviação geral.

A Tabela 6-5 agrega os resultados encontrados.

134 Nos casos de empate do total de movimentos em diferentes horas, considera-se como pico a hora mais restritiva, ou seja, com o maior número de aeronaves com menor velocidade de cruzamento de cabeceira. 135 Nos casos de desempate no total de movimentos comerciais, foram adotados os seguintes critérios para eleição do pico:

i. utilizando os dados da Infraero de movimentos de aeronave, seleciona-se como pico a hora que contiver mais movimentos de aeronaves de aviação geral (definido como a diferença entre voos totais, provenientes dos dados Infraero, dos voos comerciais na hora pico em questão);

ii. a hora mais restritiva, ou seja, aquela com mais aeronaves de menor velocidade de aproximação.


Tabela 6-5: Resultados da análise de hora-pico de pista em 2016

Qualificação do pico Tipo de aviação Movimentos


Aviação comercial 21 [hora-pico comercial]136

Aviação geral 2

Total 23137


Aviação comercial 11

Aviação geral 12

Total 23 [hora-pico total]138


6.3.4. Projeção de hora-pico de pista

Considerando a projeção de movimentação de aeronaves sem restrições, a evolução do fator de hora-

pico e os dados de 2016 como ponto de partida, projeta-se a hora-pico de pista para o Aeroporto (sem

restrições).

Para a hora-pico de pista comercial observa-se, na Figura 6-10 e na Figura 6-11, a projeção de

movimentos por hora, com quebra em classes de envergadura e de velocidade de cruzamento de

cabeceira139, parâmetro essencial para o cálculo da capacidade de pista segundo metodologia proposta

pelo DECEA e adotada no Relatório de Engenharia e Afins.

Eventuais diferenças de ± 1 movimento de pista nos gráficos e tabelas apresentados neste item

decorrem de arredondamentos.

136 Dos quais 14 decolagens e 9 pousos. 137 Não foi selecionado como hora-pico total pelos critérios de desempate. 138 Dos quais 15 decolagens e 8 pousos. 139 Os dados incluem as operações de aviação geral que ocorrem na hora-pico de pista comercial.


Figura 6-10: Projeção de hora-pico de pista comercial no Aeroporto por classe de envergadura


Figura 6-11: Projeção de hora-pico de pista comercial no Aeroporto por classe de velocidade de cruzamento de cabeceira


Para a hora-pico de pista total, a projeção de movimentos/hora de aeronaves encontra-se na Figura

6-12 e na Figura 6-13.


Figura 6-12: Projeção de hora-pico de pista total no Aeroporto por classe de envergadura


Figura 6-13: Projeção de hora-pico de pista total no Aeroporto por classe de cruzamento de cabeceira


A Tabela 6-6 consolida os valores atuais e projetados de hora-pico de pista.


Tabela 6-6: Hora-pico de pista no Aeroporto sem restrições – Ano base, início e término da concessão140

Qualificação do pico Tipo de aviação 2016 2019 2048


Aviação comercial 21 22 40

Aviação geral 2 2 1

Total 23 24 41


Aviação comercial 11 12 29

Aviação geral 12 12 12

Total 23 24 41


6.4. Pico de ocupação de pátio de aeronaves

Podem ser definidos três picos de pátio que podem ou não coincidir: o pico de pátio total, que contém

aeronaves realizando voos domésticos ou internacionais, o pico de pátio doméstico, e o pico de pátio

internacional141.


No dimensionamento do sistema de pátios considera-se como parâmetro de nível de serviço o

atendimento à totalidade de operações – ou seja, aeronaves não podem aguardar em solo para que

vague uma posição de pátio.


O objetivo da análise é estabelecer o instante em que o maior número de aeronaves se encontra em

solo, e assim um maior número de posições de pátio são demandadas. O pico de pátio não é

necessariamente correlacionado à hora-pico de pista devido à variação no tempo de turnaround142 de

cada aeronave, além de pernoites e períodos de manutenção. Contudo, incrementos no número de

movimentos na hora-pico de pista têm efeitos sobre a ocupação do pátio.

Sendo assim, com base nos dados da ANAC (Dados Estatísticos da Etapa Básica) para o ano de 2016,

estima-se inicialmente o pico atual de utilização do pátio para as aeronaves domésticas,

internacionais e simultâneo (incluindo aeronaves domésticas, internacionais e cargueiras),

discriminados em classes de faixa de assento e faixa de envergadura.

140 Eventuais diferenças na soma devem-se a arredondamentos. 141 As aeronaves de aviação geral, por outro lado, em geral ocupam hangares próprios ou terceirizados, os quais são tratados, sob a ótica do operador aeroportuário, como áreas de exploração comercial externas, bem como outras atividades desta natureza. 142Tempo de solo, necessário para descarregar e carregar uma aeronave para uma nova etapa de voo.


Em seguida, projeta-se a demanda por posições de pátio com o mesmo ritmo de crescimento da hora-

pico de pista comercial, posto que a demanda por posições cresce com o movimento total de

aeronaves, mas também se beneficia de um “espraiamento”, isto é, de uma ocupação

proporcionalmente maior dos instantes de menor solicitação à medida em que a demanda anual

cresce. A Figura 6-14 resume a metodologia utilizada.

Figura 6-14: Metodologia para estimativa do pico de utilização do pátio


Cabe notar que o dimensionamento do sistema de pátios observará não apenas as projeções de

demanda por posições resultantes da presente metodologia, como também as necessidades de

posições de pátios considerando a hora-pico de passageiros (30ª hora), admitindo premissas médias

de tempo de turnaround, modelos de aeronaves e load factor nesse pico, além de considerar um

adicional de posições de reserva operacional, para longa estadia, emergência e atrasos. A adoção dessa

abordagem complementar, detalhada no Relatório de Engenharia e Afins, assegura o atendimento dos

passageiros e aeronaves com o nível de serviço adequado e o balanceamento da capacidade do pátio

com a do terminal de passageiros.

6.4.3. Pico de ocupação atual

O pico de ocupação de pátio em 2016 foi identificado a partir dos dados da ANAC (Dados Estatísticos

da Etapa Básica). Para isso, faz-se uso do identificador de aeronave fornecido pela base de dados, que

permite rastrear a localização de cada aeronave que passou por um determinado aeroporto brasileiro

ao longo do ano. Após o pouso, considera-se que a aeronave ocupa o pátio até sua próxima

decolagem143.

143 No caso de aeronaves de empresas internacionais, o identificador de aeronave não está disponível. Para solucionar essa questão, usa-se o nome da empresa como discriminante, após confirmar na Etapa Básica que não há duas ou mais aeronaves de uma dada empresa ao mesmo tempo no pátio do aeroporto.


• Etapa básica fornece o número de

aeronaves no pátio a cada instante

•Ocupação do pátio com quebra porclasse envergadura

oDoméstico

oInternacional

oSimultâneo

Projeção da máxima ocupação de pátio

Identificação da máxima ocupação de pátio atual

•Crescimento da ocupação de pátio ao

mesmo ritmo da hora-pico de pista,

para os diferentes fluxos

oDoméstico

oInternacional

oSimultâneo


Na prática, atribui-se uma flag=0 para aeronaves que não estão presentes no pátio e uma flag=1 para

aeronaves presentes no pátio. Somando-se as flags é possível determinar, para cada minuto do ano,

quantas aeronaves se encontram no pátio. O minuto com o maior número de aeronaves define o

pico144.

Foram determinados três picos. O primeiro, o pico de pátio simultâneo total, inclui aeronaves

comerciais de passageiros ou carga em voos domésticos ou internacionais. O segundo pico, de pátio

doméstico, inclui apenas aeronaves cujas origens e destinos são em território nacional.

Frequentemente os picos total e doméstico coincidem. O último pico é de pátio internacional, que

inclui apenas aeronaves com origens ou destinos em aeroportos internacionais.

A engenharia poderá utilizar as diferentes informações, a depender do arranjo de pátios. Caso haja um

terminal internacional segregado, são relevantes o pico de pátio doméstico e o pico de pátio

internacional. Caso não haja um terminal internacional segregado, mas sim posições reversíveis

doméstico/internacional, deve-se observar primordialmente o pico de pátio simultâneo.

Na Tabela 6-7 constam os três picos de aeronaves determinados para 2016 no pátio do Aeroporto de

Recife145.

Tabela 6-7: Picos de pátio (total, doméstico e internacional) para o Aeroporto no ano de 2016

Segmento Aeronaves

Pico de pátio simultâneo 21

Pico de pátio doméstico 19

Pico de pátio internacional 5


6.4.4. Projeção do pico de ocupação de pátio

Considerando a projeção de demanda sem restrições, a evolução da movimentação de aeronaves e os

dados de 2016 como ponto de partida, projeta-se o pico da ocupação do pátio do Aeroporto.

No caso do Aeroporto de Recife, o plano de desenvolvimento prevê inicialmente o compartilhamento

de posições de pátio de aeronaves internacionais (uso menos frequente) com domésticas, de forma

que o dimensionamento se dará com base na projeção do pico de utilização simultâneo, considerando

aeronaves domésticas, internacionais e cargueiras. Os demais picos (doméstico e internacional)

também foram projetados, o que permite planejar distintos arranjos do lado ar do Aeroporto.

Esta projeção é apresentada na Figura 6-15, considerando o mix por classe de envergadura, com

predominância da Classe C.

144 No caso de mais de um pico ocorrer, o critério de desempate é a maior quantidade de aeronaves de maior envergadura que vão, portanto, ocupar mais espaço no pátio. 145 No caso de Recife, o pico de pátio total, que precisou do critério de desempate, continha aeronaves de voos internacionais. Assim, o pico de pátio doméstico não coincide com o pico total apesar de ter o mesmo número total de aeronaves (são aeronaves diferentes e, no conjunto, de menor envergadura).


Figura 6-15: Projeção do pico de pátio simultâneo por classe de envergadura


Chega-se a uma demanda total de pátio simultâneo de 37 posições em 2048.

6.5. Pico de ocupação do estacionamento de veículos


O estacionamento de veículos de um aeroporto atende a diferentes tipos de clientes, que podem ser

segmentados da seguinte forma146:

a) Horistas de curta estadia ou rotativos: associados a usuários que vão levar/ trazer passageiros

de embarque/ desembarque, e que permanecerão no aeródromo por um tempo superior ao

limite de uso do meio-fio de embarque/ desembarque;

b) Horistas de longa estadia: associados a passageiros que acessam o aeroporto em veículos

próprios e os deixam estacionados durante a viagem (em geral esses passageiros residem na

região de influência do aeroporto);

c) Mensalistas147: membros da população do aeroporto que usam regularmente o

estacionamento durante o período de trabalho; e

d) Outros usuários do aeroporto: prestadores de serviço do aeroporto, visitantes, etc.

146 As demandas de áreas para veículos de locadoras são tratadas na análise de locação de áreas comerciais (due diligence de contratos no Relatório de Engenharia e Afins), já que em geral não utilizam áreas locadas dedicadas, muitas vezes fora do sítio aeroportuário. 147 Inclui a categoria de “isentos”, para os quais se qualificam alguns agentes públicos que trabalham nos aeroportos.


Como parâmetro de nível de serviço adota-se que as vagas disponibilizadas pelo aeroporto devem

atender a totalidade dos usuários (a), (b), (c) e (d) acima. Como se verá no Relatório de Engenharia e

Afins, um novo ciclo de expansão é engatilhado quando a ocupação no pico atinge determinado

percentual da capacidade, assegurando o atendimento a todos os usuários do Aeroporto.


A projeção de demanda de vagas de estacionamento foi desenhada de forma a contemplar os

diferentes segmentos de usuários e seus respectivos drivers de crescimento, conforme as três etapas

elencadas na Figura 6-16148.

Figura 6-16: Metodologia de projeção de demanda de vagas de estacionamento


Inicialmente, estima-se a demanda atual de vagas de estacionamento, por faixa de permanência e

segmento, com as seguintes atividades:

• Organização das bases de dados. Extrai-se das estatísticas de permanência de horistas

disponibilizadas pela Infraero para o período de 01/01/2017 a 31/07/2017 um histograma de

uso por faixa de permanência;

• Avaliação da demanda agregada de horas*vagas com horistas, considerando, para cada faixa

de permanência, a média entre os dois extremos da classe (por exemplo, para a classe de

permanência de 2 a 3 horas, considerou-se permanência média de 2,5h);

• Em seguida, segmenta-se a demanda em diferentes classes:

o Considera-se como de curta estadia os veículos que permaneceram até 6 horas no

estacionamento, e de longa estadia, todos os demais horistas149.

148 As demandas associadas a “outros usuários do aeroporto” (d) são tratadas na metodologia como horistas, posto que não é possível dissociar essas categorias a partir dos dados disponíveis. 149 Para os veículos horistas “que não realizaram pagamento (veículos liberados, saídas na tolerância e/ou saídas off-line sem pagamento)”, considera-se a permanência média de 20% de 1 hora, assumindo que a maior parte se refere a saídas dentro da tolerância.

•Organização das bases de dados;

•Avaliação do total de horas*vaga

ocupadas com horistas e mensalistas,

por faixa de permanência;

• Segmentação da demanda atual em:

oCurta estadia;

oLonga estadia;

oMensalistas;

•Check de consistência com a vocação do aeroporto, outras fontes e

observações in loco;

Projeção da demanda de pico de vagas de estacionamento

Estimativa da demanda de pico para os usuários de curta estadia

Estimativa da demanda atual de horas*vagas de estacionamento

• Estimativa do uso de vagas no pico

em função do perfil horário simultâneo

de uso do aeroporto por passageiros:

oCálculo da média de ocupação de vagas

por usuários de curta estadia;

oCálculo do fator de pico baseado nas estatísticas de passageiros;

oEstimativa do pico de demanda de vagas de curta estadia;

• Estimativa da demanda total de vagas

no pico em 2017;

• Seleção dos drivers de projeção para

os segmentos identificados;

• Projeção de demanda de vagas de

cada um dos segmentos;

• Projeção agregada de vagas no

horizonte da concessão;


o Para os mensalistas, aplica-se sobre as estatísticas de horistas de 2017 percentuais de

mensalistas estimados em 2014150, com um ajuste em função da variação da

população do aeroporto no período;

• Check de consistência com outras informações e percepções in loco;

Em seguida, deve-se converter a demanda horária média de curta estadia em vagas necessárias no

pico para este segmento. Considerando que a demanda de curta estadia flutue hora a hora com

comportamento similar ao dos embarques e desembarques de passageiros, pode-se estimar o pico de

uso de vagas a partir de um fator de pico obtido da seguinte forma:

Equação 6-1: Cálculo do pico de utilização do estacionamento de veículos

𝐹𝑃𝑒 =𝑃𝐻𝑃𝑆

𝐷𝑃𝑡𝑃

Onde:

• FPe é o fator de pico para dimensionamento da demanda de estacionamento;

• PHPS é o PHP simultâneo considerado nos estudos de demanda (2016) – vide item 6.2;

• DP é a demanda total de passageiros no período avaliado;

• tP é o tempo total, em dias, no período avaliado.

Este fator de pico deve multiplicar a demanda média de horas*vaga em curta estadia para se calcular

a demanda de vagas real no pico de movimentação do Aeroporto. Finalmente, projeta-se as demandas

de vagas no pico considerando as demandas de curta e de longa estadia (incluindo mensalistas).

O resultado agregado deverá ser confrontado com a capacidade disponível do aeroporto para fins de

definição dos ciclos de expansão, o que é feito no Relatório de Engenharia e Afins.

6.5.3. Pico de ocupação atual

6.5.3.1. Cálculo da demanda atual de horas*vaga

O pico de ocupação do pátio é composto pelos diversos segmentos de usuários supramencionados.

Horistas

As estatísticas de permanência de veículos horistas entre 01/01/2017 e 31/07/2017 permitem

desenhar o perfil de ocupação específico no aeroporto. Neste período, 553 mil veículos horistas

consumiram cerca de 2,9 milhões de horas*vaga, em uma média de 5,3 h/veículo.

150 No caso de SBRF, os percentuais de movimentos de mensalistas foram estimados pela análise das estatísticas agregadas de uso do estacionamento, disponíveis junto aos documentos de licitação da concessão comercial vigente do estacionamento, concretizada em 2014, em seu esclarecimento #1 (vide licitacao.infraero.gov.br/arquivos_licitacao/2014/SEDE/085_DFLC_SBRF_2014_PG/EsclarecDuvidas_001.pdf).


Como mostra a Figura 6-17, cerca de 80% dos veículos movimentados permanecem não mais de 2h no

local, mas representam apenas 12% do consumo total de horas*vaga. Por outro lado, os 9% de veículos

que ficam mais de 24 horas no estacionamento consomem 79% das horas*vaga de horistas151.

Os horistas de curta permanência (aqui definidos como os que permanecem até 6h) representaram

504 mil horas*vaga, ou 17% do total. Já os horistas de longa permanência representaram 2.440 mil

horas*vaga (83% do total), o que, considerando um perfil de uso uniforme, equivaleria a 480 vagas.

Figura 6-17: Distribuição percentual de veículos e horas*vaga por classe de permanência


Mensalistas

O percentual de veículos mensalistas no estacionamento foi estimado a partir das estatísticas de

permanência total para o exercício de 2014, fornecidas nos documentos que subsidiaram a licitação

da concessão comercial vigente do estacionamento.

Nestes dados, percebe-se que a concentração de veículos totais (horistas + mensalistas) que ficaram

entre 7h e 10h é superior ao que seria esperado para horistas (Figura 6-18). O excedente pode ser

atribuído a mensalistas que, de fato, ocupam suas vagas por um período de tempo próximo a uma

jornada de trabalho.

151 O documento “RELATÓRIO DE MOVIMENTO X TARIFA” fragmenta a demanda na 1ª diária nas seguintes classes: até 1h, até 4h, até 8h, até 12h, até 15h e até 24h. Foi feita uma discretização adicional horária (até 1h, até 2h, até 3h, até 4h...) a partir de estatísticas mais completas de permanência para 2014, obtidas nos documentos que suportaram a licitação da atual concessão comercial do estacionamento, em seu esclarecimento #1 (vide licitacao.infraero.gov.br/arquivos_licitacao/2014/SEDE/085_DFLC_SBRF_2014_PG/EsclarecDuvidas_001.pdf).


Figura 6-18: Perfil de permanência horária de veículos em 2014


Segundo esta estimativa, 1,6% dos veículos totais que usaram o estacionamento em 2014 (1,6 milhão)

corresponderam a mensalistas.

Entretanto, a população do aeroporto naquele ano era significativamente superior. Em 2015, segundo

dados da Infraero152, a população era de 8.470 pessoas, ante 4.364 em 2017 (retrato de

novembro/2017). Assumindo que essa queda se refletiu linearmente no número de mensalistas,

estima-se que haja atualmente uma demanda de 52 vagas para este segmento.

Considera-se, para fins de dimensionamento, que essas vagas de mensalistas são dedicadas (isto é,

ocupam 24h de uma vaga disponível).

6.5.3.2. Demanda de pico para usuários de curta estadia

No Aeroporto de Recife, os veículos horistas de curta permanência representaram, no período

avaliado, 504 mil horas*vaga, o que, considerando um perfil de uso uniforme no tempo, equivaleria a

99 vagas em tempo constante.

Considerando a metodologia detalhada anteriormente, calculou-se o fator de pico para

dimensionamento de estacionamento (FPe) de 2,60. Isto significa que a demanda de vagas de curta

estadia no pico é de 2,60 vezes a demanda média no período (99 vagas), ou seja, é de 258 vagas.

6.5.3.3. Demanda de pico atual agregada

Considerando os diferentes segmentos de demanda tem-se a estimativa de demanda por vagas de

estacionamento mostrada na Tabela 6-8.

152 Dados também fornecidos no data room.


Tabela 6-8: Demanda agregada de vagas de estacionamento em 2017

Segmento Vagas

Horistas de curta estadia 258

Horistas de longa estadia 480

Mensalistas 52

Total 790


6.5.3.4. Check de consistência

O resultado da análise é, à primeira vista, anti-intuitivo, posto que há atualmente um total de 2.079

vagas no edifício garagem (EDG) do aeroporto, quantidade 2,6x superior à demanda de vagas no pico.

Por outro lado, a visita ao aeroporto atestou um alto índice de ocupação do EDG, assim como se obteve

a informação que, em alguns momentos do ano, a ocupação chegou quase a plena capacidade.

Consolidando as análises realizadas, as informações obtidas localmente e a análise dos arredores do

Aeroporto, obteve-se as seguintes explanações para a aparente divergência:

• O atual concessionário do EDG sublocou um grande volume de vagas para locadoras,

informação que não aparece nas estatísticas do aeroporto (pois não se trata de horistas). De

fato, considerando o total de horas*vaga “consumido” pelos horistas, segundo dados da

Infraero, a ocupação média do estacionamento do aeroporto seria de apenas 28%;

• Existem eventos na redondeza que produzem picos muito acentuados de ocupação do

estacionamento, e que não são capturados pela metodologia adotada.

Ambos os usos do estacionamento acima, entretanto, não devem ser de fato considerados na projeção

de demanda para vagas para usuários do aeroporto. Com o desenvolvimento do sítio aeroportuário as

locadoras de veículos poderão locar mais áreas próprias para exercer suas atividades, liberando espaço

para os usuários associados diretamente às demandas de passageiros. Da mesma forma, não seria

conveniente considerar picos de demanda associados a eventos externos para fins de

dimensionamento do estacionamento, o que acabaria por onerar a concessão por fatores alheios à

exploração operacional do Aeroporto.

6.5.4. Projeção do pico de ocupação do estacionamento

Conforme mencionado anteriormente, projeta-se as demandas de vagas no pico considerando:

• Que as vagas de curta estadia crescem à mesma taxa de crescimento do PHP simultânea (vide

item 6.2.4);

• Que as vagas de longa estadia e mensalistas crescem à mesma taxa da movimentação total de

passageiros (vide item 4.6).

Como resultado, a demanda de vagas no aeroporto cresce de 790 vagas em 2017 para 792 em 2019,

e 2.134 em 2048 (Figura 6-19).


Figura 6-19: Projeção da demanda de vagas de estacionamento no Aeroporto, por segmento de usuário



7. PROJEÇÕES DE DEMANDA COM RESTRIÇÃO

Os capítulos precedentes trataram das projeções de demanda de passageiros, de movimentos de

aeronaves e das demandas de pico para o Aeroporto desconsiderando eventuais restrições de

capacidade.

Este capítulo apresenta o resultado do confronto entre a demanda projetada e a capacidade atual e

futura do Aeroporto para os principais sistemas: pista, pátios e TPS. Apresenta também, caso se

preveja restrições de capacidade, as projeções de demanda com restrição.

As metodologias e memorial de cálculo da capacidade atual e futura dos sistemas aeroportuários são

detalhados no Relatório de Engenharia e Afins.

7.1. Metodologia de projeção

A metodologia geral da projeção de demanda com restrições consiste em comparar a solicitação da

infraestrutura com a capacidade disponibilizada ao longo do tempo.

Inicialmente, compara-se a hora-pico de pista (operações de aeronaves comerciais) à capacidade

horária do sistema de pistas.

Caso a hora-pico supere a capacidade horária e esta seja fisicamente inexpansível, avalia-se a

capacidade anual do sistema de pistas, levando-se em conta benchmarks de distribuição das

operações ao longo dos dias do ano e horas do dia. Caso a capacidade anual seja superior à

movimentação prevista, isso significa que o excedente da hora-pico poderá ser acomodado nos

instantes de menor solicitação. Caso contrário, avalia-se se é razoável prever aumentos no tamanho

das aeronaves e/ou no load factor, e no limite, prevê-se a expulsão das operações da aviação geral153.

Em seguida compara-se a projeção do pico de ocupação de pátio de aeronaves comerciais ao total de

posições disponíveis no pátio comercial, por classe de envergadura. Como os pátios são expandidos

sempre que demandadas posições adicionais, a movimentação total poderá ser restrita caso falte área

no sítio.

Finalmente, compara-se a projeção de passageiros em hora-pico (PHP), nos seus diversos fluxos (vide

Tabela 6-3), à capacidade de processamento do TPS nos fluxos correspondentes. Como as expansões

do TPS são engatilhadas a cada vez que se atinge um limite de nível de serviço, evitando sua

deterioração, esse sistema só será restritivo caso não haja possibilidade de expansão do TPS dentro

do sítio aeroportuário154.

Caso alguma restrição nos sistemas de pista, pátio ou TPS seja encontrada, afetando o fluxo de

passageiros totais ou na hora-pico, movimentos de pista totais ou movimentos de pista na hora-pico,

as demandas finais podem ser recalculadas, a depender da restrição, considerando as interações entre

esses indicadores.

153 Em caso de escassez de capacidade, as operações de aviação geral são preteridas diante das de aviação comercial em função da menor receita gerada em favor do operador aeroportuário. 154 No caso de estacionamento de veículos, identificada uma eventual falta de espaço para expansão, recorre-se a edifícios-garagem ou, no limite, entende-se que a demanda será atendida por prestadores fora do sítio. Assim, o sistema de estacionamentos não restringe demanda de passageiros.


Estas análises são mais detidamente conduzidas no Relatório de Engenharia e Afins. Neste capítulo são

apresentados os principais resultados.

7.2. Comparação entre demanda e capacidade

7.2.1. Sistema de pistas

A evolução da capacidade do sistema de pistas, conforme o Relatório de Engenharia e Afins, é

apresentada na Tabela 7-1.

Tabela 7-1: Capacidade horária do sistema de pistas atual e no final da concessão

Classe Movimentos/hora

Atual (2017) 30

Final (2048) 34

Fonte: Relatório de Engenharia e Afins

A projeção de hora-pico de movimento de pista de aeronaves comerciais parte de 22mov/h em 2019

e chega a 40mov/h em 2048, passando a restringir a aviação geral a partir de 2037. Todavia, após 2040,

prevê-se que haveria restrições ao crescimento de movimentos de aviação comercial na hora-pico.


Figura 7-1: Comparativo entre hora-pico de pista de aeronaves comerciais (sem restrição) e capacidade horária de pista


Por outro lado, quando se considera benchmarks de Airport Service Volume – ASV155, tem-se uma

capacidade anual de pista156 que supera a movimentação total prevista para o Aeroporto de Recife,

como se observa na Figura 7-2.

155 Capacidade anual do sistema de pistas em movimentos por ano. 156 A capacidade anual de pista reflete um máximo “espraiamento” possível das operações com base em benchmarks, e é função de três parâmetros: capacidade horária de pista, fator de variação diário (“fator D”) e fator de variação horário (“fator H”). Os fatores D e H são estabelecidos com base em benchmarks, conforme detalhado no Relatório de Engenharia e Afins.


Figura 7-2: Comparativo entre demanda e capacidade anual de pista


Sendo assim, embora haja limitação da capacidade horária de pista, entende-se que a demanda anual

não será afetada, sobretudo pela possibilidade de acomodar as operações fora dos instantes de pico,

tanto na aviação geral como na comercial. O Relatório de Engenharia e Afins detalha a análise

realizada.

7.2.2. Pico de ocupação de pátio

O arranjo geral desenvolvido no plano de desenvolvimento do Aeroporto, segundo o Relatório de

Engenharia e Afins, acomoda toda a necessidade de novas posições no pátio de aeronaves (vide Figura

7-3), respeitando o mix previsto por classe de envergadura e fluxos doméstico e/ou internacional.

Como se vê na figura, a capacidade do sistema evolui conforme os ciclos de investimento previstos, e

a demanda não deverá encontrar restrições ao crescimento devido ao sistema de pátios157.

157 A capacidade do pátio pode variar conforme a configuração geral, cada qual com seu número máximo de posições para cada classe de envergadura.


Figura 7-3: Comparativo entre pico de pátio comercial (sem restrição) e a capacidade do pátio comercial


Nota-se que o objetivo primordial da Fase 1 de obras é a restauração do nível de serviço do Aeroporto

(incluindo o sistema de pátio), elevando a quantidade de posições para patamares que viabilizem a

operação sem restrições até o ciclo seguinte de investimentos.

7.2.3. Sistema de terminal de passageiros

O projeto do TPS desenvolvido acomoda toda a necessidade de áreas e processadores para atender o

PHP em todos os fluxos (vide Figura 7-4 para o fluxo simultâneo total158), respeitando as premissas de

nível de serviço requeridas, conforme detalhado no Relatório de Engenharia e Afins. Sendo assim, não

haverá restrições ou prejuízo ao nível de serviço no atendimento ao fluxo de passageiros.

158 Fluxo simultâneo considerando passageiros de embarque e desembarque, domésticos ou internacionais.


Figura 7-4: Comparativo entre demanda e capacidade de processamento de pax na hora-pico simultânea


7.3. Resultados das projeções de demanda com restrição

Segundo as comparações realizadas e considerações tecidas, apenas a projeção de movimentos

em hora-pico de pista sofrerá restrições ao longo da concessão, ao passo que as projeções de

passageiros, PHP, movimentos de aeronaves e necessidades de posições de pátio não devem

sofrer restrições.

A Figura 7-5 apresenta a projeção movimentos em hora-pico de pista considerando a restrição de

capacidade horária supramencionada.


Figura 7-5: Comparativo entre hora-pico de pista comercial com e sem restrição em Recife


Considera-se que a restrição na hora-pico de pista não deve ser refletida na redução da necessidade

de posições de pátio, que varia em função de um conjunto de movimentos ocorridos em intervalos

maiores que 60 minutos, bem como de aeronaves com permanências mais longas e pernoites, sem

relação com o pico de pista. Assim, para não correr o risco de subdimensionar o sistema de pátios, não

se replica a restrição de hora-pico de pista ao sistema de pátios.

Analogamente, a restrição na hora-pico de pista para aviação comercial não deve afetar a projeção de

PHP. Primeiramente, trata-se de critérios distintos: quando a movimentação na 1ª hora (pista) alcança

a capacidade, a demanda na 30ª hora (passageiros) ainda tem espaço para crescimento. Não obstante,

load factor e/ou tamanho médio das aeronaves podem aumentar na hora-pico de pista para acomodar

um aumento no fluxo de passageiros nessa hora159.

159 A premissa também parece razoável quando se observa o caso de Congonhas, que tem operado na capacidade de pista nos últimos anos, mas que tem experimentado sistemático crescimento do PHP nos últimos anos, segundo dados da Infraero. Entre 2010 e 2016 PHP simultâneo (calculada conforme especificado no Anuário Estatístico da Infraero) cresceu 16%.


8. PROJEÇÃO DE NECESSIDADE DE ÓRGÃOS ATS NO AEROPORTO

O objetivo deste item é identificar, a partir das projeções de demanda e de demanda de pico, qual o

órgão de serviço de Tráfego Aéreo (ATS) que deve estar operando ano a ano no Aeroporto.

Considera-se que a implantação e operação do órgão ATS não estará a cargo do futuro concessionário

do Aeroporto.

8.1. Metodologia

A disponibilidade de informações meteorológicas do aeródromo relativas ao vento de superfície, à

pressão atmosférica, à visibilidade, à temperatura, à quantidade de nuvens e altura da base de suas

camadas, por meio de órgão ATS do aeródromo ou de Estação de Radiodifusão Automática de

Aeródromo (ERAA) é pré-requisito para a operação IFR não precisão diurna e noturna (ICA 100-1).

A definição de qual órgão ATS deve ser implantado no aeródromo se dá com base na ICA 63-18, e

depende de dois fatores: total de pousos e decolagens, e hora pico de pista. Em aeroportos com

operação IFR, deverá ser implantado160:

• AFIS, remota ou não, prestado por uma Estação de Telecomunicações Aeronáuticas (RADIO):

o Movimentação >10.000mov/ano ou >8.000mov/ano sendo ao menos 1.000mov/ano

de operação comercial regular; ou

o Hora-pico > 10mov/h, sendo ao menos 4 em IFR ou >8mov/h, sendo ao menos 3 de

linha aérea regular.

• Torre de controle (TWR), remota ou não161:

o Caso geral (qualquer aeródromo):

▪ Movimentação >30.000mov/ano ou >20.000mov/ano sendo ao menos

3.000mov/ano de operação comercial regular; ou

▪ Hora-pico > 40mov/h, ou >30mov/h sendo ao menos 10 em IFR, ou

>20mov/h, sendo ao menos 8 de linha aérea regular.

o Aeródromo internacional:

▪ Movimentação >15.000mov/ano sendo ao menos 2.000mov/ano de

operação comercial regular; ou

▪ Hora-pico >30mov/h, sendo ao menos 10 de linha aérea regular.

A norma estabelece ainda que, em aeródromo desprovido de RADIO para prover as AFIS, operações

IFR somente poderão ocorrer caso as informações pertinentes sejam disponibilizadas por uma ERAA.

A partir da definição do órgão ATS necessário segundo as projeções de demanda, o Relatório de

Engenharia e Afins apresenta de forma detalhada a análise e define se há necessidade de implantação

de novo sistema ou adequação do existente, considerando o tipo de operação do Aeroporto (IFR

precisão vs. não-precisão) e o sistema atualmente existente.

160 Há ainda critérios associados à necessidade de implantar controle de aproximação (APP), que todavia não caberiam a um concessionário privado. 161 Caso as aeronaves de asa rotativa não utilizem procedimentos IFR e nem realizem pousos e decolagens na pista em uso, esses movimentos devem ser computados pela metade para efeito dos critérios de implantação de TWR.


8.2. Definição do órgão ATS a ser implementado

Os indicadores necessários para se definir o órgão ATS do Aeroporto a cada ano decorrem das

projeções de movimentos de aeronaves e de hora-pico de pista apresentadas anteriormente,

considerando eventuais restrições (demandas com restrições). Para operações na hora-pico em regime

IFR adotou-se equivalência ao total de operações comerciais regulares162.

A Figura 8-1 sintetiza as projeções de movimentos anuais em operações regulares e não regulares,

bem como as projeções de hora-pico de pista comercial (linhas regulares) e não regular.

Figura 8-1: Projeções de movimentos e de hora-pico de pista consideradas na decisão do órgão ATS a ser implementado ano a ano no Aeroporto


A partir do confronto entre essas projeções e as regras da ICA 63-18, vê-se que, do ponto de vista da

demanda aérea, SBRF deve operar TWR ao longo de toda a concessão (mesmo sistema que possui

atualmente).

162 O Plano Diretor do Aeroporto apresenta apenas uma estimativa do percentual de operações IFR vs VFR no ano de sua elaboração.


9. PROJEÇÃO DE CARGAS AÉREAS

As projeções de demanda de cargas aéreas nos seus diversos tipos de fluxo (doméstica, correios,

exportação e importação), bem como da movimentação de aeronaves cargueiras, são empregadas nas

análises de engenharia para dimensionar áreas e instalações do Aeroporto e estimar receitas do

operador aeroportuário.

A carga aérea pode ser movimentada exclusivamente por aeronaves cargueiras dedicadas ao serviço

(pure cargo carrier - PCC) ou no porão das aeronaves comerciais (“barriga”), o que é mais comum nos

aeroportos brasileiros.

O processamento de cargas, por sua vez, pode acontecer no terminal de cargas (TECA) do Aeroporto,

um processo obrigatório no caso de cargas internacionais, ou em galpões e hangares das companhias

aéreas ou empresas de logística, para cargas domésticas e correios163.

Para cada tipo ou fluxo de carga foram avaliadas tendências históricas e relações causais com

indicadores econômicos e outros drivers (nacionais e regionais) para determinar a melhor forma de

projetar a demanda.

O histórico de carga aérea do Aeroporto de Recife foi brevemente discutido no capítulo 2. Em resumo,

entre 2012 e 2016 houve em média 1.310 voos de aeronaves cargueiras por ano e 43.510 toneladas

de carga movimentada (tanto em cargueiros como em porões de aeronaves comerciais e no TECA). A

carga doméstica representa, em média, 48% do volume total movimentado no período, e a carga

postal 33%.

A seguir estão detalhadas metodologias e resultados dessas projeções, iniciando-se pela listagem das

bases de dados empregadas.

9.1. Bases de dados

As bases de dados consultadas para realizar a projeção de cargas aéreas são apresentadas a seguir:

• Cargas domésticas e correios:

o Infraero: registros anuais disponibilizados no data room e mensais no website da

empresa164;

o ANAC (Dados Estatísticos): cálculo do percentual de cargas aéreas movimentadas em

cargueiros e em “barriga”;

• Cargas de exportação/ importação:

o Infraero: sistema TECA165;

o AliceWeb (MDIC): análises de cargas de exportação (quantidades, modais de

escoamento e aeroportos competidores);

o IBGE (Produção Agrícola): análise de exportação de frutas.

163 Estes fluxos são menos relevantes para o operador aeroportuário, que não operam, controlam nem auferem receitas com a maior parte das cargas domésticas e correios. 164 Vide http://www.infraero.gov.br/cargo/index.php/2016-04-12-12-07-49/movimentacao-das-cargas. 165 Diferentemente das outras bases da Infraero disponibilizadas no data room, as do sistema TECA possuem informação de carga em trânsito aduaneiro, que afetam o dimensionamento das instalações.


9.2. Carga doméstica e correios


O histórico mensal de carga aérea doméstica apresenta comportamento histórico de alta volatilidade

em torno de uma média relativamente estável, e não leva a modelos causais com bom poder

explicativo. Assim, para as projeções foi realizada uma análise tendencial a partir dos dados mensais

de movimentação de cargas entre janeiro de 2012 a junho de 2017 da Infraero, e das frações de carga

de barriga/PCC (Dados Estatísticos da ANAC). Esse histórico é apresentado na Figura 9-1.

Figura 9-1: Histórico de carga movimentada no porão de aeronaves e percentual movimentado em aeronaves de passageiros

Fonte: Infraero e ANAC

Primeiramente projeta-se a fração de carga de barriga. Para tanto, considera-se a média do período

entre junho de 2014 e junho de 2017, quando os valores históricos parecem estar mais estabilizados,

conforme observado na Figura 9-2.


Figura 9-2: Histórico e projeção da fração de carga transportada no porão de aeronaves de passageiros (“barriga”)


Com o total de carga doméstica e os percentuais acima calcula-se o histórico mensal de carga de

barriga. Agregando na análise o histórico dos movimentos de aeronaves de passageiros, calcula-se uma

média de volume de carga de barriga por movimento por mês166. Para a projeção deste indicador

considera-se a média de todo o período histórico até o final da concessão, dado que os dados

(dessazonalizados) tem oscilado historicamente dentro de uma banda restrita (Figura 9-3).

166 Essa variável sofre com efeitos da sazonalidade associados ao movimento de aeronaves. Sendo assim, é necessário dividir pelo índice de sazonalidade descrito anteriormente antes de realizar a projeção.


Figura 9-3: Histórico e projeção de volume de carga de barriga por movimento167


Feita a projeção, a sazonalidade é reincorporada aos dados. Então, multiplicando os dados de volume

de carga por movimento pela projeção de movimentos totais (vide item 5.5), obtém-se a projeção de

volume carga doméstica de barriga. O volume de carga PCC é obtido a partir da proporção média de

carga PCC/ carga de barriga.

A projeção de carga aérea postal é feita de forma similar à de carga doméstica, porém levando em

consideração não a evolução da movimentação de aeronaves, mas sim o crescimento da população da

RI. O histórico mensal de volume de carga postal pode ser visto na Figura 9-4.

Nota-se que o volume total de correio no Aeroporto sofreu uma queda em 2017, provavelmente como

um efeito colateral da reorganização da logística do Correios, incluindo a abertura de um novo centro

de tratamento de cartas em Jaboatão dos Guararapes/RF. Entretanto, como o fundamento econômico

dessa carga é a população em sua RI, e esta cresce, acredita-se que a queda deverá ser revertida

proximamente.

167 As linhas tracejadas representam a média e o desvio padrão dos dados históricos


Figura 9-4: Histórico de carga postal movimentada no Aeroporto

Fonte: Infraero

Já a população da RI, obtida de estimativas do IBGE, é apresentada na Tabela 9-1.É possível então

calcular o volume anual e média mensal de carga aérea per capita na RI. Esse valor, que se estimou

como constante durante a duração da concessão, multiplicado pela projeção de população de RI (item

3.3), incorre na projeção de volume de carga postal.

Tabela 9-1: População da RI de Recife e fração de carga postal por pessoa

Segmento 2012 2013 2014 2015 2016

População da RI 19.291.774 19.963.981 20.110.837 20.252.804 20.389.506

Correio aéreo (kg)/ população 0,73 0,80 0,84 0,66 0,55

Fonte: REGIC, IBGE e Infraero

9.2.2. Projeção de carga doméstica e correios

Baseado nas metodologias descritas acima, as previsões de demanda para carga doméstica e correios

são apresentadas na Figura 9-5.


Figura 9-5: Projeção de carga aérea doméstica e de correio no Aeroporto


O crescimento anual implícito é de 3,6% ao ano para carga doméstica e 0,2% para correios no horizonte

2019-2048.

9.3. Carga internacional

Tendo em vista as diferentes dinâmicas, as projeções de cargas internacionais consideraram

destacadamente os fluxos de exportações de frutas, particularmente relevante no Aeroporto de

Recife, exportações de outros produtos e importações.

9.3.1. Exportação de frutas

Conforme introduzido anteriormente nos itens 3.2.2 e 3.4.2 (competição intramodal e intermodal de

cargas), o principal produto de exportação dos aeroportos da região Nordeste são frutas, destinadas

majoritariamente para Portugal, Espanha e Alemanha.

No Aeroporto de Recife as frutas representaram, em 2016, 52% do volume exportado168, como pode

ser visto na Figura 9-6. Já entre os destinos, Portugal é o principal cliente, importando mais de 90% das

frutas via Recife a partir de 2014, conforme apresentado na Figura 9-7.

168 Fonte: Aliceweb/MDIC.


Figura 9-6: Histórico de exportações no Aeroporto, com quebra entre frutas e demais cargas


Figura 9-7: Principais destinos das exportações de frutas com origem no Aeroporto



9.3.1.1. Metodologia de projeção

A primeira etapa da metodologia é a projeção da produção de frutas no Nordeste. Para isso, parte-se

dos dados históricos169 de produção do Nordeste e do Brasil, que podem ser observados na Figura 9-8,

e da projeção nacional de produção de frutas do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

– MAPA, mostrado no subitem 9.3.1.2 adiante.

Figura 9-8: Histórico de produção de frutas no Brasil e participação do Nordeste na produção brasileira

Fonte: Dados originais do IBGE

Então, é feita uma análise da relação histórica entre a produção e a exportação das frutas nordestinas

e da participação do modal aéreo nessas exportações, com base nos dados do AliceWeb/MDIC. A figura

a seguir mostra, por cultura, o volume histórico de exportação por via aérea e a participação desse

modal.

169 Fonte: IBGE.


Figura 9-9: Histórico de exportação de frutas produzidas no Nordeste via modal aéreo (volume e percentual)


Combinando os dados de produção no Nordeste com a proporção exportada por via aérea nesta

Região, obtêm-se a as exportações aéreas de frutas previstas para o Nordeste. A projeção da parcela

que utiliza o Aeroporto de Recife é feita com base na análise de competição intramodal.

A fração das produções nordestinas destinada à Portugal é projetada com base no market-share

histórico. Em seguida, projeta-se a participação do Aeroporto nessa rota de exportação e a

representatividade dessa rota em relação às demais.

Em resumo, a metodologia de projeção de exportação de frutas é composta das seguintes etapas:

i. Projeção do volume de produção de frutas no Nordeste;

ii. Projeção do volume de exportação de frutas do Nordeste em todos os modais;

iii. Projeção do volume de exportação de frutas do Nordeste por via aérea;

iv. Projeção do volume de frutas do Nordeste com destino a Portugal por via aérea;

v. Projeção do market-share de Recife na rota Brasil-Portugal;

vi. Projeção do market-share de Recife para outros destinos; e

vii. Projeção da exportação de frutas do Aeroporto de Recife.


9.3.1.2. Projeção de exportação de frutas

Conforme descrito anteriormente, a primeira etapa para a projeção de carga é a projeção de produção

de frutas no Nordeste, decorrente da projeção nacional de produção de frutas do MAPA170 por cultura

(crescimento médio projetado de 1% a.a. entre 2017 e 2027) e da participação histórica do Nordeste.

A projeção é apresentada na Figura 9-10. A partir de 2028, mantém-se o mesmo crescimento projetado

pelo MAPA entre 2017 e 2027.

Figura 9-10: Projeção de produção de frutas no Nordeste

Fonte: MAPA

As exportações são dadas com base na relação entre produção e exportações totais, considerando o valor

médio de 2015 e 2016 para cada cultura, que varia de 1% no caso da banana à 42% para melão. Assim,

projeta-se a exportação de frutas nordestinas em todos os modais, atingindo 900 mil toneladas em

2048, sendo manga e melão responsáveis por 83% das exportações totais.

Ainda assim, com base no mix de exportação de frutas por via aérea de cada cultura obtém-se a

projeção do volume de frutas do Nordeste exportadas via aérea (Figura 9-11). Já nesse modal, as

principais frutas exportadas são mamão e manga (96% das exportações aéreas de frutas em 2016171).

170 Realizadas em agosto de 2017 pelo MAPA. Além das frutas consideradas (banana, uva, manga, melão e mamão), a projeção de maçãs foi descartada por não ser relevante na exportação via aérea do Nordeste. 171 A projeção das exportações de “outras frutas” é feita com base nesse histórico.


Figura 9-11: Projeção de exportação de frutas do Nordeste, por via aérea


A fração dessas exportações por via aérea com destino a Portugal, principal importador do produto no

Nordeste, é dada com base na média histórica de 31% entre 2012 e 2016.

Os dados do MDIC revelam que os aeroportos do Nordeste são os principais canais de saída (92%) na

rota Brasil-Portugal. Em relação aos demais aeroportos do Nordeste, o market-share de SBRF em 2016

foi de 27%. Projeta-se, então, que em cinco anos os aeroportos do Nordeste capturam 100% das

exportações dessa rota, e que o Aeroporto de Recife manterá a mesma participação histórica, como

ilustra Figura 9-12.


Figura 9-12: Projeção do market-share de frutas exportadas pelo Nordeste para Portugal pela via aérea, por origem


Por fim, com base na participação do Aeroporto de Recife na rota de Portugal (27%) e nas outras rotas

(2%), projeta-se o volume total de exportações de frutas no Aeroporto de Recife, que atinge 4,3 mil

toneladas em 2048, conforme Figura 9-13.

Figura 9-13: Projeção de exportação de frutas nordestinas pelo Aeroporto de Recife



9.3.2. Importação e outras cargas de exportação

9.3.2.1. Metodologia de projeção

Além da projeção de exportação de frutas, projeta-se as demais cargas de exportação pelo Aeroporto

em conjunto com a projeção de importação. Não se encontrou modelos causais que explicasse

isoladamente esses fluxos de forma adequada. Por outro lado, a projeção conjunta de importações e

outras cargas de exportação mostrou resultados mais satisfatórios, como se detalhará a seguir.

A metodologia adotada inicialmente se baseia nas estatísticas dos Terminais de Carga (TECA),

divulgadas pela Infraero, utilizadas para definir os volumes históricos anuais, entre 2004 e 2016,

separando-se os fluxos de importação e de exportação, e expurgando-se os volumes de frutas

exportadas do total (já tratado no item 9.3.1).

Em seguida, soma-se os volumes de importação e exportação e observa-se o percentual relativo da

carga de importação sobre o total (Figura 9-14).

Figura 9-14: Histórico de movimentação de carga internacional (exceto frutas) no Aeroporto de Recife

Fonte: TECA

A partir do histórico de carga, realiza-se a busca de duas regressões independentes para se projetar os

volumes de carga aérea internacional movimentados no Aeroporto de Recife172.

• O primeiro conjunto de regressões é realizado entre o total de cargas movimentadas a cada

ano e uma série de possíveis variáveis explicativas;

172 Excetuando-se a exportação de frutas, realizada de forma independente.


• O segundo conjunto é realizado entre o percentual de carga de importação sobre o total de

carga movimentada, empregando as mesmas possíveis variáveis.

Escolhida a melhor regressão com base em filtros estatísticos e qualitativos, realiza-se a projeção das

variáveis independentes utilizadas, e em seguida a projeção dos volumes totais movimentados (exceto

frutas) e o percentual de carga que compete à importação e à exportação.

Por fim, para transformar a projeção de anual em mensal, divide-se os volumes projetados por 12 e

multiplica-se os valores anuais pelo índice de sazonalidade de cada mês, calculado

independentemente para os volumes de exportação (exceto frutas) e de importação, os quais são

apresentados na Figura 9-15 e na Figura 9-16.

Figura 9-15: Sazonalidade de importações no Aeroporto de Recife



Figura 9-16: Sazonalidade de exportações (exceto frutas) no Aeroporto de Recife


A Figura 9-17 ilustra a metodologia adotada para a projeção de cargas de importação e de exportação

(excetuando-se as frutas).

Figura 9-17: Metodologia de projeção de carga aérea (exceto frutas)


9.3.2.2. Definição das variáveis de regressão


Primeiramente, no que diz respeito à escolha de variável dependente, apenas o volume total de carga

em kg se mostra necessário para as análises a serem produzidas. Tal variável pode ser testada com

diversas variáveis independentes, combinadas ou não, dado que as unidades sejam compatíveis.



Para o transporte de carga aérea, de maneira similar ao realizado para passageiros, inicialmente devem

ser considerados fatores econômicos, exemplificados por variáveis como o PIB brasileiro (total e

separado em agricultura, serviços e indústria) e o câmbio. A Figura 9-18 a seguir ilustra, para esses

fatores, todas as variáveis explicativas elencadas.

Figura 9-18: Variáveis independentes para carga aérea no contexto brasileiro


Considerando variáveis de espectro regional, pode-se buscar correlações com variáveis que

tipicamente se relacionem à demanda de transporte de cargas, como PIB local, tanto em valores

acumulados quanto com quebra em setores (agricultura, serviços e indústria).

A Figura 9-19 apresenta as variáveis regionais elencadas para as regressões, relacionadas aos seus

drivers.

Figura 9-19: Variáveis independentes para carga aérea no contexto regional


Destaca-se na figura acima a variável binária (dummy) relacionada à instalação de uma fábrica de

automóveis no município de Goiana (PE) em 2015. Considerando um período de consolidação para a

fábrica, observa-se uma movimentação de carga aérea fora do padrão no ano de 2015, como se

observa na Figura 9-14 . Dessa forma, a variável recebe valor 1 em 2015 e valor 0 para todos os demais

períodos, tanto anteriores quanto posteriores a 2015.


• PIB Brasileiro (com quebra em Total,

Indústria, Agricultura e Serviços)

• Câmbio

Atividade econômica Local• PIB da RI (com quebra em Total,

Indústria, Agricultura e Serviços)

Variáveis regionais

específicas• Dummy fábrica automóveis


Qualitativamente, entende-se que as variáveis independentes selecionadas são suficientes para

realizar análises de regressão com boa aderência, com razoável disponibilidade de dados e

apresentando fatores que tipicamente se relacionam à demanda aérea, com base em diversos estudos

do setor.


A definição do modelo de regressão se deu pela múltipla aplicação de filtros, usando a mesma

ferramenta mencionada na análise de passageiros domésticos (item 4.2.1.2).

As regressões com diferentes resultados estatísticos foram filtradas para se selecionar a regressão

mais adequada:




situação se verificou, utilizou-se um critério racional para escolher um dos parâmetros, como

por exemplo a que possui regressão com menores erro;

2. Filtros qualitativos. Este filtro impõe que modelos tenham suas variáveis com elasticidades

com sentido lógico. Dessa forma foram feitas as seguintes restrições:

a. Variáveis renda (PIB BR, PIB RI, etc.) devem ter coeficientes positivos;


percentual absoluto médio (EPAM) médio, e escolheu-se aquele que atendia a todos os critérios






PIB BR (a) 0,57

Cambio -3 (b) 0,96

Dummy Fábrica Automóveis (c) 0,51

Intercepto (d) -2,35


173 “Modelos com grande complexidade reduzem a precisão de extrapolar os resultados obtidos para dados além da amostra de calibração do modelo”, extraindo de Hand, D. Statistics- a very short Indrotuction, Oxford, 2008.



𝒍𝒏(𝑪𝒂𝒓𝒈𝒂 𝒊𝒏𝒕) = 𝒂 ∗ 𝐥𝐧(𝑷𝑰𝑩) + 𝒃 ∗ 𝐥𝐧(𝑪𝒂𝒎𝒃𝒊𝒐 − 𝟑) + 𝒄 ∗ 𝐥𝐧(𝐃𝐮𝐦𝐦𝐲) + 𝐝



Parâmetro Valor

R² ajustado 0,69

p-value PIB BR 0,41

p-value Câmbio -3 0,03

p-value dummy 0,05

EPAM 10,9%


Embora possua baixa significância para uma das variáveis explicativas, a regressão adotada é a que

melhor explica o histórico mensal oscilante deste conjunto de cargas no Aeroporto de Recife dentre

os inúmeros testes realizados, sendo, portanto, utilizada para a projeção.













174 ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. “Co-integration and error correction: representation, estimation and testing.” Econometrica, 1987. V. 55 175 Bibliografia principal utilizada, “Econometria básica / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter” 176 O resíduo é considerado estacionário quando o valor do teste é menor do que o nível crítico apresentado.


A seguir descreve-se as projeções para as variáveis explicativas selecionadas.

PIB Real

Como já apresentado no item 4.2.1.3, a projeção de crescimento do PIB brasileiro baseia-se na previsão

informada pela SNAC para os anos de 2017 a 2021, com manutenção do patamar estimado para 2021

para todo o horizonte de projeção.

No caso da projeção de cargas internacionais não se realiza a variação da elasticidade-PIB da demanda,

considerando que os embarcadores de cargas aéreas, diferentemente dos passageiros, não reduzem

a propensão a contratar voos com o aumento da renda média.

Câmbio Real

A projeção de câmbio real é derivada das projeções de IPCA, CPI e câmbio nominal. Será explicada a

seguir a projeção de cada uma das variáveis das quais depende o câmbio real.

IPCA

A projeção de IPCA é realizada inicialmente a partir do Sistema de Expectativas de Mercado do Banco

Central do Brasil177, adotando a mediana das estimativas para IPCA até abril/2019. Em seguida,

utilizando a periodicidade anual, adota-se a mediana para o IPCA acumulado anual entre 2019 e 2021,

e interpola-se os dados mensais considerando a sazonalidade média de cada mês, tal que o IPCA

acumulado seja equivalente ao obtido nas estimativas.

A Tabela 9-5 a seguir indica os dados mensais obtidos a partir do Sistema de Expectativas para o

período entre novembro/2017 e abril/2019, e a Tabela 9-6 apresenta o IPCA médio anual entre 2019

e 2021, bem como os valores projetados.

Assume-se que o IPCA anual se manterá no patamar de 4,00% ao longo de todo o período da

concessão. Assim, mantida a sazonalidade do indicador, os valores obtidos para cada mês também

serão mantidos constantes.

177 Consultado em 10/11/2017.


Tabela 9-5: IPCA mensal

Data IPCA [%] Data IPCA [%]

Nov/2017 0,41 Ago/2018 0,28

Dez/2017 0,45 Set/2018 0,36

Jan/2018 0,50 Out/2018 0,40

Fev/2018 0,46 Nov/2018 0,47

Mar/2018 0,34 Dez/2018 0,50

Abr/2018 0,37 Jan/2019 0,46

Mai/2018 0,30 Fev/2019 0,35

Jun/2018 0,19 Mar/2019 0,43

Jul/2018 0,18 Abr/2019 0,28

Fonte: Sistema de Expectativas de Mercado do BACEN

Tabela 9-6: IPCA acumulado anual

Data IPCA [%]

2019 4,25

2020 4,00

2021 4,00

… 4,00

2050 4,00


CPI

As expectativas para o CPI só são disponibilizadas em período anual, e são obtidas do U.S. Bureau of

Labor Statistics178 para os anos de 2017 a 2020. De maneira similar ao realizado no IPCA, estima-se os

índices mensais a partir dos dados mensais de 2016 (dado que não há uma sazonalidade histórica no

índice), fazendo com que o índice acumulado seja equivalente à expectativa do ano em questão.

Adota-se a manutenção do patamar de 2,4% de inflação ao ano para o horizonte projetado, como pode

ser observado na Tabela 9-7.

178 Disponível em http://www.seattle.gov/financedepartment/cpi/documents/US_CPI_Forecast_--_Annual.pdf.


Tabela 9-7: CPI acumulado anual

Data IPCA [%]

2017 2,40

2018 2,20

2019 2,30

2020 2,40

… 2,40

2050 2,40

Fonte: U.S. Bureau of Labor Statistics

Câmbio nominal

A projeção de câmbio nominal é realizada inicialmente a partir do Sistema de Expectativas de Mercado

do Banco Central do Brasil179, adotando a mediana das estimativas para taxa de câmbio mensal até

abril/2019. Em seguida, utilizando a periodicidade anual, adota-se a mediana para a taxa média do ano

até o ano de 2021, e interpola-se os dados mensais tal que o câmbio médio anual seja equivalente ao

obtido nas projeções.

A Tabela 9-8 a seguir indica os dados mensais obtidos a partir do Sistema de Expectativas para o

período entre novembro/2017 e abril/2019, e a Tabela 9-9 apresenta o câmbio médio anual entre 2019

e 2021.

Tabela 9-8 Câmbio médio mensal

Data IPCA [%] Data IPCA [%]

Nov/2017 3,21 Ago/2018 3,28

Dez/2017 3,20 Set/2018 3,30

Jan/2018 3,21 Out/2018 3,30

Fev/2018 3,22 Nov/2018 3,30

Mar/2018 3,23 Dez/2018 3,30

Abr/2018 3,25 Jan/2019 3,30

Mai/2018 3,25 Fev/2019 3,30

Jun/2018 3,26 Mar/2019 3,30

Jul/2018 3,27 Abr/2019 3,30


179 Consultado em 10/11/2017.


Tabela 9-9: Câmbio médio anual

Data IPCA [%]

2019 3,31

2020 3,39

2021 3,45


A projeção do câmbio nominal depende das projeções de IPCA e de CPI, segundo a equação a seguir,

onde i representa um determinado mês e i-1 representa o mês anterior.

Equação 9-2: Projeção de câmbio nominal

𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙𝑖 = 𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙𝑖−1 ∗1 + 𝐼𝑃𝐶𝐴𝑖

1 + 𝐶𝑃𝐼𝑖

O gráfico da Figura 9-20 indica a projeção para o câmbio nominal até o final do horizonte projetado.

Figura 9-20: Projeção de Câmbio Nominal



Câmbio Real

Por fim, o câmbio real é obtido da relação entre o câmbio nominal e os índices acumulados de IPCA e

CPI, como apresentado na equação a seguir, em que i representa um determinado mês e i-1 representa

o mês anterior.

Equação 9-3: Projeção de câmbio real

𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜 𝑅𝑒𝑎𝑙𝑖 = 𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙𝑖 ∗Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐶𝑃𝐼𝑖

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐼𝑃𝐶𝐴𝑖

Onde:

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐶𝑃𝐼𝑖 = Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐶𝑃𝐼𝑖−1 ∗ (1 + 𝐶𝑃𝐼𝑖 )

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐼𝑃𝐶𝐴𝑖 = Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝐼𝑃𝐶𝐴𝑖−1 ∗ (1 + 𝐼𝑃𝐶𝐴𝑖)

Resulta da análise que o câmbio médio real se estabiliza em 3,21 R$/US$ ao longo do horizonte

projetado, como se observa na Tabela 9-10 a seguir.

Tabela 9-10: Projeção de Câmbio Real

Data IPCA [%]

2017 3,18

2018 3,22

2019 3,20

2020 3,22

2021 3,23

2022 3,21

… 3,21

2048 3,21


Dummy Fábrica de Veículos

Como descrito no item 9.3.2.2, adotou-se uma variável binária para o período de instalação de uma

nova fábrica de veículos em Goiana (PE). Tal variável recebeu valor 1 no ano de 2015, e em períodos

anteriores e posteriores a 2015, recebeu valor 0.


9.3.2.5. Projeção de carga internacional

Considerando a regressão adotada e as projeções das variáveis explicativas, projetou-se o total de

cargas de exportação (exceto frutas) e importação.

Em seguida, dividiu-se o total entre esses dois tipos de fluxo de cargas com uma nova regressão, tendo

como variável dependente o percentual de importação, e como variáveis independentes – após uma

série de testes de regressão – o câmbio defasado em 3 meses, e a variável dummy da indústria

automobilista. Os parâmetros finais da regressão estão expressos na Tabela 9-11, e a Equação 9-4 em

sequência.



Câmbio - 3 (a) -0,11

Dummy Fábrica Automóveis (b)

0,19

Intercepto (c) 1.02



% 𝑰𝒎𝒑 = 𝒂 ∗ (𝐂𝐚𝐦𝐛𝐢𝐨 − 𝟑) + 𝒃 ∗ 𝑫𝒖𝒎𝒎𝒚 + 𝒄



Parâmetro Valor

R² ajustado 0,56

p-value Câmbio -3 <0,01

p-value dummy <0,01



Figura 9-21: Projeção de movimentação de cargas internacionais (exceto frutas) no Aeroporto


Observa-se que as importações passarão de 3,6 mil toneladas em 2017 para 5,3 em 2048, enquanto

que para a exportação (sem frutas) os volumes passarão de 1,8 a 2,8 mil toneladas. O crescimento,

para ambos os segmentos, será da ordem de 1,4% ao ano no horizonte apresentado (2019-48).

9.3.2.6. Projeção de captura da carga internacional pelo TECA

A armazenagem de carga de importação é, de forma geral, a atividade associada à carga aérea que

mais gera receitas ao operador aeroportuário, e a captura deste fluxo em geral é um objetivo relevante

para o TECA do aeroporto. Contudo, neste segmento há competição por este serviço com os portos

secos da região.

Na RI de Recife, há dois portos secos que competem diretamente com o aeroporto pela armazenagem

de cargas: Porto Seco Pernambuco (Grupo JSL) e Porto Seco Suape (Grupo Wilson&Sons), como

mostrado no item 3.4.2.

Na falta de dados específicos que indiquem o percentual das cargas de importação desembarcadas em

SBRF mas despachadas em portos secos, considera-se implicitamente, na projeção, a manutenção dos

patamares verificados.

9.4. Projeção de movimentos de aeronaves cargueiras

A projeção de aeronaves cargueiras (PCCs) no Aeroporto é baseada nos históricos de movimentação

desses equipamentos e de volume de cargas aéreas movimentado nos porões dos mesmos.


O histórico de volume de carga movimentada por PCCs e o total de voos de PCCs no Aeroporto são

apresentados na Figura 9-22.

Figura 9-22: Movimentação histórica de carga (exportação total + importação total + carga doméstica em cargueiros) e de voos cargueiros no Aeroporto

Fonte: Infraero, TECA e ANAC

Para as projeções de voos em PCCs considera-se a manutenção, no longo prazo, de um índice que

relaciona número de movimentos de PCCs e total de carga aérea movimentada, com base em dados

de 2016 e considerando conjuntamente operações domésticas e internacionais.

Já a projeção do mix de PCCs por classe de envergadura assume a manutenção da tendência observada

em 2016 (32% de aeronaves de classe C e 68% de aeronaves de classe D). A Figura 9-23 apresenta a

projeção de aeronaves cargueiras por classe.


Figura 9-23: Projeção de movimentos de aeronaves PCCs no Aeroporto, por classe de envergadura


Na sequência separa-se os voos domésticos dos internacionais a partir de uma análise da tendência

histórica da representatividade. Os resultados são apresentados na Figura 9-24.

Figura 9-24: Projeção de movimentos de aeronaves PCCs domésticas e internacionais no Aeroporto



SEÇÃO III – RECEITAS

10. PROJEÇÕES DE RECEITAS

A Figura 10-1 apresenta a evolução das receitas totais do Aeroporto nos últimos anos, em termos

nominais e constantes (descontados os efeitos da inflação). Note-se que, salvo quando indicado o

contrário, a moeda base de todos os valores monetários apresentados ao longo deste capítulo é o Real

(R$) a valores constantes, com nível de preços compatíveis com a data-base de julho/2017, data base

definida pela SNAC para a avaliação econômico-financeira da concessão.

Figura 10-1: Evolução da receita do aeroporto

Fonte: Infraero

As receitas de um aeroporto podem geralmente ser divididas em:

• Receitas tarifárias, resultado da cobrança de tarifas sobre as operações de passageiros, cargas

e aeronaves, além de armazenagem e capatazia de cargas e de comunicação e controle aéreo,

quando aplicável; e

• Receitas não tarifárias (ou comerciais/acessórias), associadas à exploração direta ou indireta

de espaços e de serviços no aeroporto.

A Figura 10-2 apresenta a evolução das receitas do Aeroporto nos últimos anos, por tipo de receita.


Figura 10-2: Evolução da receita do aeroporto por categoria

Fonte: Infraero

A projeção das receitas ao longo do horizonte da concessão foi feita a partir de racionais específicos

para cada categoria ou tipo de receita, com base, principalmente, nos valores históricos observados,

na projeção de movimentação do aeroporto e em análises de benchmark e de outras referências

setoriais.

Cumpre notar que, a despeito de o início da concessão estar previsto para 1º de agosto de 2019, o

concessionário só passará a auferir receitas após 120 dias (ao fim de novembro de 2019), em razão das

fases iniciais de transição da operação do aeroporto ao futuro concessionário. Este período será

consumido com os estágios 1 e 2 da Fase 1-A da concessão, referentes à elaboração do Plano de

Transferência da Operação (50 dias) e do período de operação pela Infraero assistida pelo

concessionário (70 dias)180. Por fim, considerando o prazo de 30 anos de concessão orientado pela

SNAC, o concessionário só fará jus a receitas em parte do ano de 2049. Por tais razões, as receitas

apresentadas ao longo deste capítulo para os anos de 2019 e 2049 correspondem apenas a frações do

ano calendário completo.

10.1. Receitas tarifárias

10.1.1. Receitas aeronáuticas

As receitas aeronáuticas são resultantes da cobrança de tarifas reguladas sobre as operações de

passageiros, cargas e aeronaves, conforme o tipo de operação, além de navegação aérea, quando

180 Prazos adotados conforme os parâmetros mínimos definidos na última rodada de concessão de aeroportos.


aplicável. As tarifas aplicadas são as constantes na Portaria ANAC Nº 169/SRA, compatibilizadas para

a data-base do modelo econômico-financeiro.

A Figura 10-3 apresenta a evolução das receitas aeronáuticas, por tipo, ao longo dos últimos anos.

Figura 10-3: Evolução da quebra das receitas aeronáuticas

Fonte: Infraero

A forma de incidência das tarifas e, consequentemente, o modo como as respectivas receitas foram

consideradas na modelagem financeira da concessão são detalhadas a seguir:

• Tarifas proporcionais à movimentação de passageiros, estimadas conforme as projeções de

fluxos de passageiros apresentadas no capítulo 4:

o Tarifa de embarque doméstico: cobrada por passageiro embarcado em voo

doméstico, inclusive para passageiros em conexão internacional-doméstica, uma vez

que o passageiro paga a tarifa específica do reembarque em voo doméstico;

o Tarifa de embarque internacional: cobrada por passageiro embarcado em voo

internacional, inclusive para passageiros em conexão doméstica-internacional, uma

vez que o passageiro paga a tarifa específica do reembarque em voo internacional;

o Tarifa de conexão doméstica: cobrada por passageiro em conexão entre voos

domésticos;

o Tarifa de conexão internacional: cobrada por passageiro em conexão entre voos

internacionais;


• Tarifas proporcionais à movimentação de aeronaves, por tipo de operação (regular e não

regular de passageiros, aviação geral e aviação de carga)181:

o Tarifas de pouso: cobrada por operação de pouso de aeronave, de forma proporcional

ao Peso Máximo de Decolagem (PMD) da aeronave, estimadas conforme o total de

operações e o mix de aeronaves apresentados no capítulo 5;

o Tarifas de permanência: cobrada por tempo de permanência de aeronaves em área

de manobra ou de estadia, de forma proporcional ao Peso Máximo de Decolagem

(PMD) da aeronave, por hora de permanência. Estimadas a partir do PMD médio de

2017 e das receitas de permanência observadas em 2016, ponderadas pelas tarifas

domésticas e internacionais e pela evolução dos respectivos fluxos de operações,

conforme projetado no capítulo 5;

o Tarifas para aviação geral: incluem pouso e embarque, além de eventual estadia;

cobradas por operação de aeronave de aviação geral, de forma proporcional ao Peso

Máximo de Decolagem (PMD) da aeronave. Estimadas a partir da ponderação entre as

respectivas tarifas e o mix de aeronaves observado em 2016, considerando as

respectivas faixas de PMD e o tipo de operação (doméstica e internacional);

A Figura 10-4 apresenta a projeção das receitas aeronáuticas ao longo de todo o horizonte de

concessão, enquanto a Figura 10-5 apresenta sua quebra pelos principais tipos de receita para alguns

anos selecionados. Observa-se que predominam receitas relacionadas à aviação doméstica (79% do

total em 2048) e ao pouso (15%), e prevê-se o crescimento das receitas aeronáuticas em 3,9% ao ano

entre 2020 (R$134MM) e 2048 (R$389MM).

Cumpre notar que, além do crescimento da movimentação, o aumento relevante das receitas

aeronáuticas no início da concessão em comparação com o histórico de receitas do aeroporto se deve,

na maior parte, à extinção do Adicional de Tarifa Aeroportuária (Ataero) e sua consequente

incorporação às tarifas, ocorrida somente no segundo semestre de 2016.

181 Tarifas de comunicação e controle aéreo não foram consideradas receitas do concessionário, seguindo orientação da SNAC.


Figura 10-4: Projeção das receitas aeronáuticas ao longo da concessão


Figura 10-5: Quebra das receitas aeronáuticas projetadas para anos selecionados da concessão



10.1.2. Armazenagem e capatazia

As receitas de armazenagem e capatazia correspondem aos serviços de movimentação e

armazenagem de cargas prestados diretamente pela Infraero nos Terminais de Cargas (TECA) dos

aeroportos, a serem assumidos pelos futuros concessionários dos aeroportos. Cumpre notar que

apenas parte das cargas totais movimentadas pelo sistema aéreo brasileiro faz uso dessa estrutura e,

consequentemente, representará receita direta de armazenagem e capatazia para o concessionário,

uma vez que parte da carga é processada diretamente por companhias aéreas em estruturas próprias

nos aeroportos.

As receitas de armazenagem e capatazia a serem auferidas pelo concessionário podem ser divididas

entre cargas de importação, exportação ou doméstica, além da prestação de serviços acessórios à

movimentação e armazenagem dos produtos. A Figura 10-6 apresenta a evolução dessas receitas no

aeroporto ao longo dos últimos anos, por tipo.

Figura 10-6: Evolução das receitas de armazenagem e capatazia, por tipo

Fonte: Infraero

A projeção dessas receitas ao longo do período de concessão pressupõe a manutenção do patamar

atual de tarifas (em termos reais), bem como dos padrões de armazenagem e contratação de serviços

acessórios. Dessa forma, as receitas foram projetadas a partir dos valores observados no ano de 2016,

de forma proporcional aos respectivos fluxos de movimentação, conforme projeções contidas no

capítulo 9. No caso específico das receitas de importação, uma vez que a tarifa incide sobre o valor da

carga armazenada, considerou-se também o impacto da variação da taxa de câmbio real182.

182 Presumindo-se que o valor real médio das cargas importadas não oscilará ao longo do tempo. Os detalhes da projeção da taxa de câmbio real encontram-se descritos no Relatório de Avaliação Econômico-Financeira.


A Figura 10-7 apresenta a projeção do total de receitas de armazenagem e capatazia ao longo da

concessão, enquanto a Figura 10-8 apresenta as projeções específicas para cada tipo de receita.

Projeta-se um crescimento de 1,7% ao ano entre 2020 (R$15,7MM) e 2048 (R$25,1MM), observando

o predomínio das receitas relacionadas a importação (69% do total em 2048).

Figura 10-7: Projeção das receitas de armazenagem e capatazia ao longo da concessão



Figura 10-8: Projeção das receitas de armazenagem e capatazia, por tipo


10.2. Receitas não tarifárias (comerciais)

As receitas aeroportuárias não tarifárias, também denominadas comerciais ou acessórias, são

resultantes principalmente da exploração comercial do sítio aeroportuário, tipicamente através da

sub-concessão a terceiros mediante o pagamento de valores de aluguéis fixos ou variáveis

(proporcionais à receita auferida pelo sub-concessionário), além da eventual prestação de serviços,

como o fornecimento de utilidades a terceiros.

Esse grupo de receitas pode ser dividido entre as seguintes atividades:

• Varejo, alimentos e bebidas e serviços a passageiros: cessão de áreas do terminal de

passageiros para a implantação de estabelecimentos comerciais diversos: varejos de

conveniência, varejos de especialidade, lojas francas, lojas de alimentos e bebidas e serviços a

passageiros (agências bancárias, casas de câmbio, agências de turismo etc.);

• Abastecimento de aeronaves: cessão de área para a implantação de áreas de armazenagem e

fornecimento de combustíveis para aeronaves;

• Locadoras de automóveis: cessão de áreas para a implantação de balcões operacionais

(guichês) para locação de veículos e de pátios de estacionamento para os veículos locáveis;


• Estacionamento: cessão de área para exploração de estacionamento de veículos para usuários

e funcionários do aeroporto;

• Publicidade e mídia: cessão de espaço para a implantação de publicidade no aeroporto;

• Companhias aéreas e Empresas de Serviços Auxiliares ao Transporte Aéreo (ESATAs): cessão

de áreas para a implantação de procedimentos operacionais, escritórios e instalações de apoio

dessas empresas, galpões para o processamento de carga, aluguel de hangares de aviação

geral etc.;

• Telecomunicações: cessão de espaço para a implantação de antenas de operadoras de

telefonia e internet e fornecimento de serviço de telefonia e afins para cessionários de áreas

no aeroporto;

• Utilidades e serviços: repasse de custos com utilidades e serviços associados ao consumo de

terceiros instalados no aeroporto;

• Desenvolvimento imobiliário: cessão de áreas disponíveis no sítio aeroportuário externas ao

terminal de passageiros para a exploração de empreendimentos imobiliários.

A Figura 10-9 apresenta a evolução das receitas não tarifárias do aeroporto ao longo dos últimos anos,

segundo a classificação acima.


Figura 10-9: Evolução das receitas não tarifárias183

Fonte: Infraero

Para a projeção de receitas com a exploração dessas atividades ao longo da concessão, em geral partiu-

se dos valores observados em 2016 e incorporou-se aos mesmos índices de crescimento específicos

para cada caso. O crescimento de cada tipo de receita comercial é resultado da composição de até três

drivers diferentes, conforme cada caso:

• Índice de volume: referente à variação no volume de vendas dos produtos ou serviços

ofertados por parte dos cessionários de áreas;

• Índice de preços: referente à variação dos preços dos produtos ou serviços ofertados por parte

dos cessionários de áreas;

• Índice de comissão sobre vendas: referente à variação esperada na proporção das receitas

obtidas pelos cessionários de áreas a ser repassada ao concessionário do aeroporto (royalties

variáveis).

Em casos específicos, variações na metodologia foram aplicadas, como: a subdivisão de uma categoria

em perfis específicos quando necessário aplicar índices diferentes para perfis distintos de exploração

comercial; a condensação dos índices de preços e volume em um único índice de faturamento; ou a

adoção de racionais específicos para tipos particulares de exploração comercial. Os detalhes das

projeções são apresentados a seguir:

183 Cabe ressaltar que linhas de receita que eram alocadas em desenvolvimento imobiliário em 2012 (relacionadas ao arrendamento de utilização de áreas) passaram a ser alocadas em varejo, alimentos e bebidas e serviços a passageiros a partir de 2013.


• Varejo, alimentos e bebidas e serviços: receitas com varejo de conveniência, varejo de

especialidade, lojas francas, alimentos e bebidas e serviços a passageiros, projetados

separadamente a partir do valor observado em 2016, considerando índices de faturamento e

de comissão sobre vendas específicas. O índice de faturamento em cada caso foi calculado a

partir da composição de dois fatores: (i) a quantidade e o mix de consumidores, que pondera

o volume de cada tipo de consumidor e o consumo relativo de cada um deles (uma vez que

perfis diferentes de passageiros e demais frequentadores do aeroporto têm perfis diferentes

de consumo de bens e serviços); e (ii) a diversidade de oferta de bens e serviços, que pondera

o impacto que o aumento da área comercial do aeroporto184 tem sobre o consumo, a partir de

elasticidade calculada com base em dados de aeroportos internacionais185;

• Abastecimento de aeronaves: projetada a partir da receita observada em 2016, considerando

os seguintes índices: (i) índice de volume de abastecimento, que considera a projeção do fluxo

de aeronaves e dos respectivos PMDs186 e um ganho de eficiência energética da frota187; (ii)

índice de preço, que projeta a variação do preço do combustível (QAV) no Brasil; e (iii) índice

de comissão sobre vendas, mantido constante com base nos contratos atuais entre

fornecedores de combustíveis e a Infraero;

• Locadoras de automóveis: receitas com a cessão de espaço para balcão (guichê) e para pátios

de veículos. As primeiras são variáveis, proporcionais às receitas obtidas pelas locadoras de

automóveis, enquanto as seguintes são fixas e, portanto, foram projetadas com racionais

diferentes. No primeiro caso, parte-se da receita observada em 2016 e considera-se os índices

de: (i) volume, proporcional à variação no fluxo total de passageiros OD e de aviação geral188;

(ii) preço, assumido constante, considerando ausência de flutuação real no preço cobrado pelo

aluguel de veículos; e (iii) comissão sobre vendas, que aumenta conforme o vencimento dos

contratos vigentes, substituídos com novos contratos com comissão igual à do benchmark

dentre todos os contratos de aeroportos nacionais (10%). No segundo caso, a receita foi

projetada apenas a partir do índice de volume;

• Estacionamento: projetada a partir da receita observada em 2016, considerando os índices

de: (i) volume, proporcional à variação no fluxo total de passageiros OD e de aviação geral189;

(ii) preço, assumido constante, considerando ausência de flutuação real no preço cobrado pelo

uso do estacionamento; e (iii) comissão, calculado a partir das condições do contrato atual de

exploração do estacionamento e sua posterior substituição por novo contrato com patamar

de comissão compatível com o benchmark dentre aeroportos nacionais (e de forma

184 Ponderada pelo número total de passageiros. 185 36 aeroportos. Dados originais: Airport Revenue News Fact Book 2009, compilados por LeighFisher http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/acrp/acrp_rpt_054.pdf, pagina 54 186 Melhor driver para o consumo de combustível das aeronaves. 187 Fonte: NLR (Centro Aeroespacial da Holanda), 2006. "Fuel efficiency of commercial aircraft Fuel efficiency of commercial aircraft. An overview of historical and future trends." Disponível em http://www.transportenvironment.org/sites/te/files/media/2005-12_nlr_aviation_fuel_efficiency.pdf 188 Pressupõe que a proporção de passageiros que alugam veículos permanecerá constante ao longo do tempo. 189 Considerou-se que o tempo médio de permanência e a proporção de frequentadores do aeroporto que usam o estacionamento permanecerão constantes ao longo do tempo.


compatível com a premissa considerada no estudo de engenharia, que aloca os investimentos

ao concessionário do aeroporto)190;

• Publicidade e mídia: considera o incremento gradual do valor unitário por passageiro obtido

a partir da exploração de serviços de publicidade e mídia por terceiros, partindo do valor

observado em 2016 no início da concessão e alcançando a média ajustada191 de valores de

aeroportos nacionais após o vencimento dos contratos atuais (pressupõe o fechamento de

novos contratos com patamares superiores de comissão e exploração de novas mídias);

• Companhias aéreas e ESATAs: cessão de áreas para a implantação de procedimentos

operacionais, escritórios e instalações de apoio dessas empresas, galpões para o

processamento de carga, aluguel de hangares de aviação geral. Essas receitas foram

separadas, a partir da due diligence contratual, entre aquelas associadas à movimentação de

passageiros, à movimentação de cargas e à aviação geral. Estes subgrupos de receitas foram

então projetados a partir da variação, respectivamente, da movimentação total de

passageiros, da movimentação total de carga e do total de operações de aviação geral;

• Telecomunicações: receitas com a cessão de espaço de antenas, estimada a partir do valor

observado em 2016, ponderado pelo número total de passageiros, e com o fornecimento de

serviços de telefonia a cessionários de áreas no aeroporto, projetada a partir do crescimento

da área total do TPS;

• Utilidades e serviços: repasse de custos com utilidades para cessionários de áreas no

aeroporto, estimada a partir da proporção entre os repasses e os custos totais do aeroporto

em 2016;

As projeções dos diferentes itens acima foram precedidas da due diligence dos contratos comerciais

vigentes no Aeroporto. Para algumas linhas, como em varejo, alimentos e bebidas, serviços e

publicidade, avaliou-se se os aluguéis e royalties previstos estavam em patamares adequados. Em

outros, como no caso das companhias aérea e ESATAS e postos de abastecimento, os contratos foram

utilizados para definir os drivers mais apropriados de crescimento das receitas. Por fim, no caso dos

estacionamentos e locadoras de automóveis, por exemplo, foram considerados os parâmetros

específicos dos respectivos contratos até o término da sua vigência. Além disso a análise comparativa

entre os contratos de todos os aeroportos que integram essa rodada de concessões permitiu a

identificação de benchmarks de royalties para diferentes tipos de contratos, também considerados

para definir o potencial de crescimento das receitas comerciais. A due diligence dos contratos

comerciais específicos deste aeroporto é apresentada no item 10.4.

Além do crescimento das receitas não tarifárias já auferidas pela Infraero, projeta-se a possibilidade

do desenvolvimento imobiliário em áreas externas a serem disponibilizadas para locação, o que

190 A assunção dos investimentos no estacionamento por parte do concessionário permite a cobrança de comissões maiores dos cessionários do espaço. 191 Considera-se o valor unitário de cada aeroporto da base amostral ajustado em função do benchmark de royalty de contratos de exploração de mídia e publicidade em aeroportos nacionais.


potencializará as receitas da concessão. Prevê-se a implantação de uma unidade hoteleira e ainda

aluguel de outras áreas para fins diversos.

Além do crescimento das receitas não tarifárias já auferidas pela Infraero, projeta-se a possibilidade

do desenvolvimento imobiliário em áreas externas a serem disponibilizadas para locação, o que

potencializará as receitas da concessão. Prevê-se a implantação de uma unidade hoteleira e ainda

aluguel de outras áreas para fins diversos.

O potencial de desenvolvimento de um hotel no Aeroporto é considerado com base na sua localização

privilegiada e região de influência. Como mencionado no item 3.3.2, o Aeroporto está envolvido no

tecido urbano da região metropolitana de Recife com ampla rede rodoviária e transporte

metropolitano que incorpora ainda o Complexo Industrial e Portuário de Suape. A região ainda inclui

importantes locais turísticos como o centro histórico de Recife (a apenas 12km) e a praia de Boa

Viagem (2,4km). A esses aspectos soma-se ainda a conveniência que hotéis em aeroportos oferecem

aos passageiros.

A disponibilização de novas áreas com infraestrutura adequada e o desenvolvimento do aeroporto

proporcionados pela concessão devem, ainda, atrair outros empreendimentos capazes de gerar

receitas à concessão. A contiguidade com a região urbana permite pensar no potencial de explorações

vinculadas a economia regional, como atividades comerciais, entretenimento, centro de exposição e

eventos. Por outro lado, aliado ao transporte aéreo de cargas prevê-se interesse também em centros

industriais ou logísticos vinculados com demandas próprias.

Especificamente, foram consideradas as seguintes premissas para a estimativa dessas receitas:

• Unidade hoteleira: implantação de um hotel conjuntamente à primeira fase de obras por parte

do concessionário e início da operação em 2022. Receitas para o concessionário de 8% da

receita bruta do empreendimento, estimada considerando um hotel com 200 quartos192 e

receita e ocupação iguais à média dos hotéis da cidade em 2017193.

• Outros desenvolvimentos imobiliários: considera a ocupação gradual de áreas para

desenvolvimento imobiliário que serão disponibilizadas a terceiros a partir da conclusão da

Fase 1 de obras por parte do concessionário. Considera-se o modelo típico de exploração

imobiliária em aeroportos, em que o concessionário do aeroporto se responsabiliza pelo

investimento na preparação de lotes (fornecimento de infraestrutura básica), locados em

contratos de longo prazo a terceiros, que se responsabilizam pelo desenvolvimento e

respectivos investimentos, conforme o perfil de cada empreendimento a ser desenvolvido. A

receita auferida pelo concessionário foi calculada a partir de índices médios de aluguel de

terrenos próximos ao aeroporto, compatível com este modelo de exploração.

A Figura 10-10 apresenta a projeção das receitas comerciais ao longo de todo o horizonte de

concessão, enquanto a Figura 10-11 apresenta sua quebra pelos principais tipos de receita para alguns

anos selecionados. Observa-se que as principais linhas de receita são as relacionadas ao varejo (36%

do total em 2048), ao estacionamento (28%), ao abastecimento de aeronaves (13%) e a locadoras de

192 Porcentual de royalties e tamanho de unidade padrão hoteleira levantados junto à empresa VCI Holding, que tem

projetos imobiliários diversos, incluindo unidades hoteleiras em aeroportos do Brasil.

193 Cálculo com base nos Informativos mensais 2017 do Fórum de Operadores Hoteleiros do Brasil (inFOHB). Além disso, considera-se uma área ocupada de 7.500 m² com base em amostra de hotéis em aeroportos de SP.


automóveis (10%). Estima-se o crescimento das receitas comerciais em 4,4% ao ano entre 2020

(R$85MM) e 2048 (R$284MM).

Figura 10-10: Projeção das receitas comerciais ao longo da concessão



Figura 10-11: Quebra das receitas comerciais projetadas para anos selecionados da concessão


10.3. Receitas totais

A Figura 10-12 consolida a projeção do total de receitas do concessionário, enquanto a Figura 10-13

apresenta a sua quebra entre receitas aeronáuticas, não tarifárias e de armazenagem e capatazia. O

crescimento previsto é de 4,0% ao ano, passando de R$235MM em 2020 para R$698MM em 2048.

Observa-se que as receitas aeronáuticas (56% do total em 2048) e não tarifárias (41%) respondem pela

maior parcela das receitas do concessionário.


Figura 10-12: Projeção das receitais totais ao longo da concessão


Figura 10-13: Quebra das receitas totais ao longo da concessão



10.4. Due diligence dos contratos comerciais

10.4.1. Considerações iniciais

A Due Diligence é um processo de investigação e auditoria nas informações de determinada empresa, fundamental para confirmar os dados disponibilizados que serão utilizados por potenciais interessados ou investidores.

No presente Estudo, a Due Diligence tem por objeto a análise de todos os Contratos Comerciais vigentes celebrados pela Infraero, bem como a validação de todas as informações relacionadas às referidas contratações.

As informações objeto da Due Diligence foram disponibilizadas pelo MTPAC194, em Data Room virtual, no âmbito do Edital de Chamamento Público de Estudos n.º 1, de 01 de setembro de 2017.

Considerando que os Contratos Comerciais serão sub-rogados em favor do futuro concessionário, a acuidade da Due Diligence é de suma importância, não apenas para conhecimento das receitas iniciais do futuro concessionário, como para conhecimento sobre as principais condições de execução de referidos contratos (possibilidade de rescisão unilateral, prazo de vigência, dimensionamento da área atualmente ocupada etc.) e para fornecer uma visão sobre os tipos de atividades que atualmente são disponibilizadas aos usuários do aeroporto.

Desta forma, a presente Due Diligence, além de fornecer um retrato fidedigno de aspectos contratuais relevantes para os Estudos de Viabilidade, contribuindo para maior coerência e exatidão na projeção de receitas e investimento a serem executados no prazo de vigência da concessão, tem por objetivo destacar, aos potencias interessados na exploração do aeroporto, as informações mais relevantes, envolvendo as relações contratuais da Infraero.

10.4.2. Premissas da due diligence

Para fins do presente Estudo, os Contratos Comerciais celebrados pela Infraero foram classificados da seguinte forma: Contratos Comerciais stricto sensu, Operacionais e Administrativos.

• Os Contratos Comerciais stricto sensu são aqueles voltados, primordialmente, a venda de produtos e serviços em áreas internas ou externas do aeroporto;

• Os contratos classificados como operacionais, por sua vez, envolvem a cessão de áreas a empresas direta ou indiretamente envolvidas na prestação de serviços de transporte aéreo de pessoas e/ou cargas;

• Por fim, os contratos classificados como administrativos envolvem a cessão de áreas a órgãos integrantes da Administração Pública.

Não foram analisados no âmbito da Due Diligence os contratos da área de telecomunicações, os quais não preveem o pagamento de preços fixos ou variáveis em favor da Infraero e apresentam área ocupada nula.

Tais contratos prescrevem as condições pelas quais as empresas que atuam no aeroporto utilizam-se do Sistema de Telecomunicações por Linhas Físicas em Aeroportos administrados pela Infraero.

194 Atualmente, responsável pela exploração de infraestruturas aeroportuários no país, conforme Lei Federal n.º 13.341, de 29 de setembro de 2016 (que altera as Leis n.º 10.683, de 28 de maio de 2003, que dispõe sobre a organização da Presidência da República e dos Ministérios, e 11.890, de 24 de dezembro de 2008, e revoga a Medida Provisória n.º 717, de 16 de março de 2016.


Em tais contratos, há apenas previsão de ressarcimento pelos serviços efetivamente utilizados pelas beneficiárias, de acordo com tabela divulgada pela Infraero, não sendo possível aferir o valor cobrado por mês em razão da utilização efetiva de tais serviços pelas beneficiárias.

Em razão da ausência de repercussão financeira ou de ocupação física de áreas localizadas dentro do aeroporto, tais contratos não integraram o escopo da Due Diligence.

Outrossim, não foram escopo da Due Diligence a análise dos processos administrativos e judiciais (seja de ordem civil, criminal, ambiental etc.) relacionados aos Contratos Comerciais, posto que, por serem anteriores à concessão, deverão ser solucionados pela própria Infraero, sendo certo que, na hipótese de não serem, gerando custos ao futuro concessionário, estes serão objeto de reequilíbrio econômico-financeiro em favor do concessionário.

Além de tal análise, foram levantadas informações adicionais relacionadas a execução de referidos contratos, por meio de visita realizada no Aeroporto Internacional do Recife.

10.4.3. Resultados da due diligence dos contratos comerciais

Os Contratos Comerciais caracterizam-se como contratos em que a Infraero cede o uso de áreas localizadas no Aeroporto Internacional do Recife, por tempo determinado, mediante pagamento de preço fixo e/ou variável (a depender do objeto), a entidades públicas ou privadas.

Os Contratos Comerciais apresentam prazo de vigência médio de 5 anos, sendo que a vigência dos últimos Contratos Comerciais a serem assumidos pelo futuro concessionário encerra-se em 2029.

Os Contratos Comerciais preveem, em sua maioria, o pagamento de um preço mensal em favor da Infraero pela exploração da área localizada no aeroporto. O preço a ser pago em favor da Infraero é dividido, na maior parte, em um pagamento fixo mensal, acrescido de uma parcela variável equivalente a um percentual pré-fixado do faturamento do cessionário.

Destaca-se, adicionalmente, que independentemente da classificação adotada, os Contratos Comerciais apresentam como ponto comum a ausência de previsão de investimentos a serem realizados pelos cessionários, a impossibilidade de rescisão contratual unilateral pela Infraero e a necessidade de indenização em caso de rescisão imotivada.

Relativamente ao Aeroporto Internacional do Recife, dos 197 Contratos Comerciais constantes da relação de contratos disponibilizado pelo MTPAC, 09 contratos não foram disponibilizados pelo MTPAC para análise.

Dos 184 Contratos Comerciais analisados, 124 correspondem a Contratos Comerciais stricto sensu, 56 correspondem a Contratos Operacionais e 9 correspondem a Contratos Administrativos.

Desse total, 22 já se encontram vencidos, sendo estes descritos na Tabela 10-1.


Tabela 10-1: Contatos comerciais vencidos

Contrato Concessionário Objeto Situação Atividade (Operacional /

Comercial / Administrativa)

02-1998-014-0012 LANCHONETE GUARARAPES LTDA

CAFETERIA VENCIDO COMERCIAL

02-1998-014-0039 GUANABARA JORN. REVISTAS LTDA

LIVRARIA/REVISTARIA VENCIDO COMERCIAL

02-1998-014-0046 PIZZA PRONTA ALIMENTOS LTDA

PIZZARIA VENCIDO COMERCIAL

02-1998-014-0102 SOCIEDADE TX AEREO WESTON LTDA

HANGAR - MANUTENÇÃO - EMPRESA AÉREA NÃO REGULAR

VENCIDO OPERACIONAL



VENCIDO OPERACIONAL

02-2002-014-0029 BON GOURMET IND COM ALIMENTOS

RESTAURANTE VENCIDO COMERCIAL

02-2004-014-0005 AERO BRASIL LTDA HANGAR - MANUTENÇÃO - EMPRESA AÉREA NÃO REGULAR

VENCIDO OPERACIONAL

02-2004-014-0028 LIDER SIGNATURE S.A HANGAR - MANUTENÇÃO - EMPRESA AÉREA NÃO REGULAR

VENCIDO OPERACIONAL



VENCIDO COMERCIAL

02-2009-014-0038 A.S. ARTESANATO E SOUVENIR LTDA-ME

ARTESANATO VENCIDO COMERCIAL

02-2010-014-0035 CLIO LIVRARIA COMERCIAL LTDA

LIVRARIA/REVISTARIA VENCIDO COMERCIAL

02-2011-014-0067 HIPERCLINICAS LTDA EQUIPAMENTOS E FACILIDADES - COMERCIAL

VENCIDO COMERCIAL

02-2012-014-0027 MARIA DE FATIMA PINHEIRO SOUZA

OTICA VENCIDO COMERCIAL

02-2012-014-0030 DUDALINA S/A CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL

VENCIDO COMERCIAL

02-2012-014-0034 2G TURISMO E EVENTOS LTDA TURISMO PARTICULAR VENCIDO COMERCIAL

02-2013-014-0005 M.V. FERREIRA CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL

VENCIDO COMERCIAL

02-2015-014-0043 LITO PLAZA-COMÉRCIO DE ARTIGOS DO VESTUÁRIO LTDA - ME

CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL

VENCIDO COMERCIAL

02-2015-014-0055 RICARDO JOSÉ FERREIRA DA SILVA

ARTISTA MUSICAL VENCIDO COMERCIAL

02-2015-014-0056 GOL LINHAS AEREAS S.A.

DESPACHO DE AERONAVES, VENDA DE PASSAGENS, RESERV E INFORM - EMPRESA AÉREA, LL - LOST LUGGAGE (BAGAGEM EXTRAVIADA),

VENCIDO OPERACIONAL

02-2015-014-0062 TAM - LINHAS AÉREAS S/A

CHECK-IN - EMPRESA AÉREA, BALCÃO INFORM., LOST LUGGAGE, CHECK OUT, TERMINAL AUTO ATENDIMENTO

VENCIDO OPERACIONAL

02-2016-014-0050 CANADA AIR CARGO LTDA RECEB. E DEPACHO DE CARGAS E BENS - EMPRESA AÉREA

VENCIDO OPERACIONAL

02-2017-014-0028 ATOS PRODUTOS ALIMENTÍCIOS EIRELI - ME.

LANCHONETE VENCIDO COMERCIAL

02-2017-014-0029 T & T PRODUTOS ALIMENTÍCIOS LTDA

MÁQ. P/ VENDA DE REFRIGERANTES, SALGADOS E/OU SUCO

VENCIDO COMERCIAL

Fonte: Infraero

10.4.3.1. Contrato comerciais stricto sensu

Especificamente aos Contratos Comerciais stricto sensu, destaca-se, em razão do alto valor pago pela

exploração da área, o Contrato n.º 02.2014.014.0041, celebrado com a HORA PARK SISTEMA DE


ESTACIONAMENTO ROTATIVO LTDA., tendo por objeto a cessão do uso da área para fins de exploração

da atividade comercial de estacionamento.

O prazo de vigência de referido contrato é de 180 meses, com início em 07 de novembro de 2014 e

término em 06 de novembro de 2029.

A área total cedida pela Infraero à HORA PARK SISTEMA DE ESTACIONAMENTO ROTATIVO LTDA.

corresponde a 61.381,18m², sendo 14,25m² de área localizada no Terminal de Passageiros e

61.366,93m² de Área Externa Não Edificada.

A Infraero aufere em decorrência deste contrato o montante mensal de R$ 850.000,00 (oitocentos e

cinquenta mil reais) ou, então, 40% do faturamento bruto auferido pelo cessionário a partir do 1.º ao

5.º ano; 45% do faturamento bruto auferido pelo cessionário a partir do 6.º ao 10.º ano; e 50% do

faturamento bruto auferida pelo cessionário do 11.º ao 15.º ano.

Não há previsão de investimento pelo cessionário. No entanto, eventual adequação na área necessária

à exploração da atividade é responsabilidade deste.

Ademais, não há previsão de rescisão unilateral do contrato e, na hipótese de rescisão imotivada, o

cessionário fará jus à restituição proporcional do valor de R$16.500.000,00 pago a título de preço fixo

inicial, além de eventual indenização.

Além desse, destacam-se, ainda, os seguintes contratos comerciais stricto sensu (Tabela 10-2), que

rendem à Infraero, mensalmente, o valor mínimo mensal igual ou superior a R$20.000,00:

Tabela 10-2: Contratos comerciais stricto sensu com preços mensais significativos

Contrato Concessionário Objeto Preço Fixo

Mensal Preço Variável

Mensal Data de

Início Data de término

02-2009-014-0049

DOCE CACAU COMERCIO DE PRODUTOS ALIMENTÍCIOS LTDA

BOMBONIERE R$23.916,75

5% 01/01/2010 30/06/2019

02-2010-014-0035

CLIO LIVRARIA COMERCIAL LTDA

LIVRARIA/REVISTARIA R$47.000,00

5% 01/10/2010 30/09/2015

02-2013-014-0029

CAIXA ECONÔMICA FEDERAL BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS

R$23.400,00

N/A 15/08/2013 14/08/2018

02-2013-014-0045

CASA DE FARINHA LTDA – ME ALMOXARIFADO/DEPÓSITO COMERCIAL

R$31.000,00

N/A 15/06/2014 14/06/2019

02-2014-014-0004

SUPER NEWS EIRELI LIVRARIA/REVISTARIA R$64.308,00

5% 01/03/2014 28/02/2019

02-2014-014-0008

CAR RENTAL SYSTEMS DO BR LOC DE VEÍCULOS LTDA

LOCAÇÃO VEÍCULOS – BALCÃO

R$37.505,00

5% 01/04/2014 31/03/2019

02-2014-014-0010

E. J. COMÉRCIO LTDA BAR R$60.000,00

15% 15/07/2014 14/07/2019

02-2014-014-0013

E. B. DE CASTRO JUNIOR CAFETERIA E INFORMÁTICA - EPP

CAFETERIA R$29.000,00

15% 01/06/2014 31/05/2018

02-2014-014-0015

UNIDAS LOCADORA DE VEÍCULOS LTDA


R$43.000,00

7% 07/06/2014 06/06/2019

02-2014-014-0016

MASTER FOODS RECIFE LANCHONETE LTDA.

LANCHONETE - FAST FOOD R$85.200,00

15% 01/07/2014 30/06/2019

02-2014-014-0017

MAISON GOURMET PROD. E COM. ALIM. LTDA.

RESTAURANTE - FAST FOOD

R$84.500,00

15% 01/07/2014 30/06/2022

02-2014-014-0020

AVODAH ARTEZANATOS LTDA. – ME


R$23.601,00

5% 15/07/2014 14/07/2019

02-2014-014-0029

JFQ COMÉRCIO DE ALIMENTAÇÃO LTDA

ARTIGOS REGIONAIS/EMPÓRIO

R$7.050,00

10% 01/10/2014 30/09/2019


02-2014-014-0036

BANCO BRADESCO S/A BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS

R$28.600,00

N/A 01/02/2015 31/01/2020

02-2014-014-0041

HORA PARK SISTEMA DE ESTACIONAMENTO ROTATIVO LTDA.

ESTACIONAMENTO. DE VEÍCULOS TERC. – CONCESSÃO

R$850.000,00

40% - Do 1.º ao 5.º ano; 45% - Do 6.º ao 10.º ano; e 50% - Do 11.º ao 15.º ano.

07/11/2014 06/11/2029

02-2014-014-0043

BANCO DO BRASIL SA BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS

R$52.000,00

N/A 01/01/2015 31/12/2019

02-2014-014-0044

E. J. COMÉRCIO LTDA DOCERIA/BALAS R$24.010,00

15% 25/04/2015 24/04/2020

02-2014-014-0045

AP COMÉRCIO DE ALIMENTOS LTDA


15% 01/05/2015 30/04/2020

02-2015-014-0004

LOPES & PEREIRA LTDA – ME FARMÁCIA/DROGARIA R$47.050,00

5% 01/03/2015 29/02/2020

02-2015-014-0010

DALLAS HOLDING S.A LOCAÇÃO VEÍCULOS – BALCÃO

R$45.000,00

7% 01/06/2015 31/05/2020

02-2015-014-0041

LOCALIZA RENT A CAR S/A LOCAÇÃO DE VEÍCULOS - ÁREA EXTERNA

R$132.000,00

7% 25/08/2015 24/08/2020

02-2015-014-0051

LEON INDÚSTRIA E COMÉRCIO DE ALIMENTOS LTDA-EPP

RESTAURANTE R$36.000,00

15% 15/11/2015 14/11/2025

02-2015-014-0061

TECNOLOGIA BANCÁRIA S.A(TECBAN)

BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS

R$34.000,00

N/A 01/02/2016 31/01/2021

02-2015-014-0065

AZTER EMPREENDIMENTOS ALIMENTÍCIOS EIRELI - ME

LANCHONETE R$35.000,00

15% 01/03/2016 28/02/2026

02-2015-014-0066

COMERCIAL CASA DOS FRIOS LTDA

COMIDAS TÍPICAS/PRODUTOS REGIONAIS

R$28.500,00

15% 25/04/2016 24/04/2020

02-2016-014-0017

ANA NC COMÉRCIO LTDA – ME


15% 23/04/2016 22/04/2026

02-2016-014-0033

DUFRY DO BRASIL DUTY FREE SHOP LTDA

ARTIGOS IMPORTADOS - NÃO LOJAS FRANCAS

R$55.000,00

13% 01/06/2016 31/07/2021

02-2017-014-0005

MOVIDA LOCAÇÃO DE VEÍCULOS S.A.


R$52.000,00

7% 01/02/2017 31/01/2022

02-2017-014-0013

RECIFE TENIS CLUBE LTDA – EPP

ÁREA PARA LAZER/SEDE RECREATIVA/PARQUE

R$20.000,00

N/A 16/03/2017 15/03/2027

02-2017-014-0014

GR SERVIÇOS E ALIMENTAÇÃO LTDA


10% 22/05/2017 21/05/2027

02-2017-014-0015

PRO SCAN COMERCIO E SERVICOS LTDA - EPP

ARTIGOS DE VIAGEM R$30.010,00

13% 01/06/2017 31/05/2022

02-2017-014-0023

B & T ASSOCIADOS CORRETORA DE CAMBIO LTDA

SERVIÇO DE CÃMBIO - CASA/POSTO

R$45.200,00

1% 26/06/2017 25/06/2022

02-2017-014-0027

PAC LOGÍSTICA E HANGARAGEM LTDA

TECA MASTER - MODAL TERRESTRE, MARÍTIMO, AÉREO, ATIVIDADES ACESSÓRIAS

R$710.000,00

Modal Marítimo: 12%; Modal Terrestre: 57% e Modal Aéreo: 68,35%

01/07/2017 30/06/2027

02-2017-014-0030

FJW EMPRESARIAL LTDA - ME COMIDAS TÍPICAS/PRODUTOS REGIONAIS

R$60.000,00

15% 01/08/2017 31/07/2027

02-2017-014-0035


LANCHONETE R$85.000,00

10% 01/08/2017 31/07/2027

08-2016-014-0004

OI MÓVEL S/A TELECOM FACILIDADES/ANTENAS

R$21.132,23

N/A 01/11/2016 31/10/2021

02-2017-014-0059


LANCHONETE - FAST FOOD R$30.040,00

8% 30/12/2017 29/12/2027

02-2017-014-0060

PORTO ALFÂNDEGA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS LTDA


8% 30/12/2017 29/12/2027

Fonte: Infraero


Dentre os contratos comerciais stricto sensu com maior área dentro do terminal de passageiros,

destaca-se o da PORTO ALFÂNDEGA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS LTDA. (Contrato n.º 02-

2017.014.0060), cuja área referida corresponde a 519m². Referido contrato também se destaca pelo

preço mensal pago à Infraero de, no mínimo, R$60.110,00.

Outro contrato que merece ser mencionado em virtude do alto preço mensal a ser pago à Infraero é o

da PAC LOGÍSTICA E HANGARAGEM LTDA. (Contrato n.º 02.2017.014.0027), cujo preço referido é de

R$ 710.000,00, o qual fica atrás somente do contrato celebrado com a HORA PARK SISTEMA DE

ESTACIONAMENTO ROTATIVO LTDA., já mencionado anteriormente.

O Contrato n.º 02.2017.014.0027 possui prazo de vigência de 120 meses, com término somente no

ano de 2027. Tal qual ocorre na maioria dos contratos, este não pode ser rescindido unilateralmente

pela Infraero, e, na hipótese de ser rescindo, a empresa fará jus a restituição do preço fixo inicial de

R$ 700.000,00, além de eventual indenização.

Neste caso, salvo se por inadimplemento contratual por parte da PAC LOGÍSTICA E HANGARAGEM

LTDA, é recomendável, ao concessionário que vier a assumir a exploração do aeroporto, manter

referido contrato até o seu advento contratual.

10.4.3.2. Contratos operacionais

Relativamente aos Contratos Operacionais, vale destacar, em razão do valor pago pela exploração da

área, os seguintes contratos:

Tabela 10-3: Contratos operacionais com preços mensais significativos


Mensal

Preço Variável Mensal

Área (m²) -

Externa

Data de Início

Data de término

02-2015-014-0029

OCEANAIR LINHAS AÉREAS S/A.

CARGA NACIONAL - CARGA AÉREA

R$22.927,14 0,01062/por quilo operado

1.164,42 01/07/2015 30/06/2020

02-2015-014-0030

EMPRESA BRASILEIRA DE CORREIOS E TELÉGRAFOS



N/A 15/09/2015 14/09/2020

02-2016-014-0030

CATERAIR SERVIÇOS DE BORDO E HOTELARIA LTDA

COMISSARIA/ACESSO VEÍC. COMISSARIA - EMPRESA AUXILIAR


6.378,02 01/07/2016 30/06/2021

02-2016-014-0046

AEROMECANICA LTDA. - ME

MANUTENÇÃO DE AERONAVES - EMPRESA AUXILIAR

R$44.995,50 7% 2.160,00 10/12/2016 09/12/2021

02-2017-014-0003

GOL LINHAS AEREAS S.A.

CARGA NACIONAL - RECEITA CARGA AÉREA

R$52.005,69 10% 3.843,16 01/02/2017 31/01/2022

02-2017-014-0026

AVIAÇÃO EXECUTIVA COMPARTILHADA LTDA

HANGAR - MANUTENÇÃO (COMERCIAL)


N/A 15/06/2017 14/06/2018

06-2016-014-0003

SECRETARIA DE DEFESA SOCIAL

HANGAR - NÃO EMPRESA AÉREA - CONVÊNIO/TERMO DE CESSÃO

R$31.605,12 10% 3.129,22 01/09/2017 31/08/2022

08-2015-014-0001

TELEMAR NORTE LESTE S/A

TELECOM FACILIDADES/ANTENAS

R$24.103,66 N/A N/A 01/12/2015 31/07/2020


02-2015-014-0024

TAM - LINHAS AÉREAS S/A

CARGA NACIONAL, SERVIÇO MANUTENÇÃO LINHA

R$67.433,07 N/A N/A 01/07/2015 30/06/2020

Fonte: Infraero

Dentre os Contratos Operacionais acima, destaca-se pelo maior valor mensal mínimo a ser pago à

Infraero o contrato da TAM – LINHAS AÉREAS S/A (Contrato n.º 02.2015.014.0024), qual seja, de R$

67.433,07.

Ressalta-se, ademais, que, nos Contratos de n.º 02.2015.014.0024 (Concessionária: TAM - LINHAS

AÉREAS S/A.), n.º 02.2015.014.0029 (Concessionária: OCEANAIR LINHAS AÉREAS S/A.) e n.º

02.2015.014.0030 (Concessionária: EMPRESA BRASILEIRA DE CORREIOS E TELÉGRAFOS), além do preço

fixo mensal, a Infraero faz jus ao recebimento de preço variável de R$ 0,01062 (por quilo operado).

Igualmente, no Contrato de n.º 02-2017-014-0003 (Concessionária: GOL LINHAS AEREAS S.A.), em que

a Infraero faz jus ao recebimento de preço variável de R$ 0,01182 (por quilo operado).

Ademais, não há, na maioria dos contratos operacionais listados na Tabela acima, previsão de rescisão

unilateral do contrato e, na hipótese de rescisão imotivada, o concessionário fará jus à indenização.

Exceção ocorre nos Contratos de n.º 06.2016.014.0003 (Concessionária: SECRETARIA DE DEFESA

SOCIAL) e de n.º 08.2015.014.0001 (Concessionária: TELEMAR NORTE LESTE S/A), em que há

disposição expressa no sentido da possibilidade de a Infraero rescindir o Contrato, sem direito, por

parte do cessionário, a qualquer indenização ou compensação.

Sendo assim, considerando o longo período de vigência de alguns dos referidos contratos, é

recomendável que o concessionário que vier a assumir a exploração desses aeroportos também

mantenha tais contratos até o advento do termo contratual.

Apesar da recomendação, a decisão pela manutenção ou não dos atuais Contratos Comerciais deverá

ser tomada pelo futuro operador, sob a ótica comercial, considerando o plano de negócios elaborado.

10.4.3.3. Contratos administrativos

No Aeroporto Internacional do Recife, verificamos a existência dos seguintes Contrato Administrativos,

a saber:

Tabela 10-4: Contratos administrativos do aeroporto


Mensal Área (m²)

Área (m²) -

Externa

Data de término

Possibilidade de rescisão unilateral pelo Poder

Concedente sem justificativa (Sim / Não)

02-2015-014-0021

MODERN TRANSP. AÉREO DE CARGA S.A

ESCRITÓRIO - EMPRESA AÉREA

R$889,17 N/A 14,3 14/06/2020 NÃO

06-2013-014-0001

SECRETARIA DE FAZENDA DO ESTADO PERNAMBUCO

ESCRITÓRIO ADMINISTRATIVO - ÓRGÃOS PÚBLICOS

R$2.223,10 328,6 130,4 14/09/2018 NÃO


06-2013-014-0002

SUPERINTENDÊNCIA REG. DA POLÍCIA FEDERAL


N/A 414,05 N/A 31/03/2019 SIM

06-2015-014-0001

AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL – ANAC


N/A 19,59 N/A 28/12/2020 SIM

06-2016-014-0001

SECRETARIA DE JUSTIÇA E DIREITOS HUMANOS-GOV.DE PERNAMBUCO

SERVIÇO DE APOIO AO CONSUMIDOR

R$426,00 20,16 N/A 30/06/2021 SIM

06-2014-014-0001

TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DE PERNAMBUCO

SERVIÇO DE JUIZADO DE MENORES

N/A 19,63 N/A 30/05/2019 SIM

06-2016-014-0002



N/A 19,63 N/A 30/06/2021 SIM

06-2017-014-0001

POLÍCIA CIVIL DE PERNAMBUCO

SERVIÇO DE POLÍCIA CIVIL

N/A 167,41 N/A 15/05/2022 SIM

06-2017-014-0002

AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA - ANVISA

USO DE ÁREAS PARA COORDENAÇÃO DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA

N/A 175,13 N/A 21/09/2022 SIM

Fonte: Infraero

Como se pode depreender pela análise da Tabela 10-4 acima, com exceção aos Contratos n.º

02.2015.014.0021, n.º 06.2013.014.0001 e n.º 06.2016.014.0001, a Infraero não aufere qualquer

renda em razão da cessão do uso de referidas áreas.

Em relação aos Contratos n.º 02.2015.014.0021 e n.º 06.2013.014.0001, note que não há a

possiblidade de rescisão unilateral pela Infraero sem justificativa, no entanto, apenas em relação ao

Contrato n.º 02.2015.014.0021 o cessionário teria direito à indenização.

Ademais, com exceção dos contratos mencionados anteriormente (ou seja, contratos n.º

02.2015.014.0021 e n.º 06.2013.014.0001), verifica-se que, nos casos de rescisão, a Infraero entrará

de imediato e de pleno direito na posse da área, edificações e benfeitorias, sem que assista ao

concessionário direito à indenização ou compensação.

Inobstante, o futuro operador deve estar ciente que, em alguns casos, a permanência de referidos

órgão públicos no aeroporto é obrigatória, em atenção a regulação/legislação do setor aeroportuário,

de modo que, caberá ao futuro operador avaliar a melhor maneira de acomodar referidos órgãos no

aeroporto, sem lhe causar maiores prejuízos.

10.4.4. Relação de Contratos Comerciais

As principais informações relativas aos Contratos Comerciais do Aeroporto Internacional do Recife

foram consolidadas na Tabela 10-5.

Nas tabelas completas, das quais as informações da Tabela 10-5 foram extraídas, as colunas contêm

as informações contratuais consideradas mais relevantes à realização dos estudos e aos futuros

concessionários. As informações contratuais constantes das colunas e os respectivos significados estão

descritas abaixo:

1. Contrato: é o número do contrato dado pela Infraero;

2. Concessionário: é a razão social do concessionário;


3. Objeto: é a atividade a ser explorada pelo concessionário na área do aeroporto;

4. Preço fixo inicial: é a parcela paga, à vista, pelo concessionário à Infraero até o 10º dia útil a partir

da assinatura do contrato;

5. Preço fixo mensal: é o valor previsto no contrato, sem aplicação do reajuste, pago mensalmente

pelo concessionário à Infraero durante a vigência do contrato em decorrência da exploração da

área;

6. Preço variável mensal (% sobre o faturamento bruto): é o percentual sobre o faturamento bruto

mensal auferido em decorrência da exploração da área / valor por determinado evento (sem

aplicação do reajuste) pago mensalmente pelo concessionário à Infraero durante a vigência do

contrato;

7. O preço mínimo está contido no preço variável mensal (Sim / Não): Sim, significa que,

mensalmente, o concessionário pagará à Infraero o preço fixo mensal ou o preço variável mensal,

o que for maior no mês. Não, significa que além do preço fixo mensal, o concessionário pagará à

Infraero o preço variável mensal, cumulativamente;

8. Preço (m²): é o preço relativo ao metro quadrado no aeroporto constante do contrato;

9. Área (m²): é a área localizado no Terminal de Passageiros;

10. Área (m²) – Externa: significa Área Externa Não Edificada e Área Externa Edificada;

11. Data de início: é o dia de início da exploração da área pelo concessionário constante do contrato;

12. Data de término: é o último dia da exploração da área pelo concessionário constante do contrato;

13. Índice de correção: é o Índice Nacional de Preços ao Consumidor – INPC divulgado pelo Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatísticas - IBGE;

14. Situação: é a situação atual que se encontra a relação contratual que pode ser “em vigência”,

“vencido” ou “em assinatura”;

15. Possibilidade de rescisão unilateral pelo poder concedente sem justificativa (Sim / Não): Sim,

significa que o poder concedente pode rescindir unilateralmente o contrato, mediante prévio

comunicado ao concessionário. Não, significa que o poder concedente não pode rescindir o

contrato de forma imotivada;

16. Prazo mínimo para denúncia: é o prazo previsto no contrato para comunicar a outra parte acerca

do seu interesse de rescindir o contrato;

17. Indenização por rescisão sem culpa do concessionário (Sim / Não): Sim, significa que o

concessionário fará jus ao recebimento do preço fixo inicial, além de eventual indenização. Não,

significa que o concessionário não fará jus a qualquer indenização;

18. Investimentos (Não Há / Público / Privado): Não há, significa que o contrato não previu o valor

de investimento, seja por parte do concessionário, seja pelo poder concedente. Público, significa

que o contrato prevê o valor de investimentos por parte do poder concedente. Privado, significa

que o contrato prevê o valor de investimentos por parte do concessionário;

19. Atividade (Operacional / Comercial / Administrativa): é a classificação adotada para distinguir os

Contratos Comerciais da Infraero;

20. Exclusividade (Sim / Não): Sim, significa que apenas aquele concessionário pode prestar o serviço

objeto do contrato. Não, significa que não há exclusividade na prestação do serviço objeto do

contrato;

21. Aditivos: serão identificados quantos aditivos foram analisados;

22. Observações: qualquer informação relevante sobre o contrato, tal como por exemplo, a indicação

da Área Externa Edificada prevista no contrato.


Por fim, insta esclarecer que as linhas destacadas na cor amarela se referem aos Contratos Comerciais

não analisados em função de não terem sido disponibilizado no Data Room.

AEROPORTO DO RECIFE | Estudos de Mercado 198

Tabela 10-5: Relação de contratos comerciais

DUE DILIGENCE DOS CONTRATOS COMERCIAIS – AEROPORTO INTERNACIONAL DO RECIFE


Mensal

Preço Variável Mensal

(% sobre faturamento

bruto mensal)

Data de término

Possibilidade de rescisão unilateral

pelo Poder Concedente

sem justificativa (Sim / Não)

Prazo mínimo

para denúncia

Indenização por rescisão

sem culpa do Concessionário

(Sim / Não)

Investimento (Não há / Público / Privado)

Atividade (Operacional /

Comercial / Administrava)

Exclusividade (Sim / Não)

Aditivos

02-1995-014-0034


LOJAS FRANCAS R$5.499,44 10 31/05/2020 NÃO NÃO NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 16 TA

02-1998-014-0012

LANCHONETE GUARARAPES LTDA

CAFETERIA R$300,00 5 31/05/2009 NÃO Não NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 7 TA

02-1998-014-0039

GUANABARA JORN. REVISTAS LTDA

LIVRARIA/REVISTARIA R$200,00 5 31/08/2009 NÃO Não NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 7 TA

02-1998-014-0046

PIZZA PRONTA ALIMENTOS LTDA

PIZZARIA R$650,00 10 31/08/2009 NÃO Não NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 4 TA

02-1998-014-0102

SOCIEDADE TX AEREO WESTON LTDA


R$2.844,70 N/A 28/02/2009 NÃO Não NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO 3 TA

02-2001-014-0031



R$ 10.574, 96 N/A 31/08/2008 NÃO Não SIM PRIVADO OPERACIONAL NÃO 3 TA

02-2002-014-0029

BON GOURMET IND COM ALIMENTOS

RESTAURANTE R$9.000,00 5 08/06/2014 NÃO Não NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 5 TA

02-2004-014-0005

AERO BRASIL LTDA HANGAR - MANUTENÇÃO - EMPRESA AÉREA NÃO REGULAR

R$5.230,00 N/A 01/02/2009 NÃO 60 DIAS NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO 3 TA

02-2004-014-0028

LIDER SIGNATURE S.A HANGAR - MANUTENÇÃO - EMPRESA AÉREA NÃO REGULAR

R$830,00 N/A 01/02/2009 NÃO 60 DIAS NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO 1 TA

02-2006-014-0007



R$19.500,00 N/A 29/02/2016 NÃO 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 1 TA

02-2009-014-0038

A.S. ARTESANATO E SOUVENIR LTDA-ME

ARTESANATO R$15.012,00 5 30/04/2015 NÃO 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 1 TA

02-2009-014-0049

DOCE CACAU COMERCIO DE PRODUTOS ALIMENTÍCIOS LTDA

BOMBONIERE R$23.916,75 5 30/06/2019 NÃO 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 3 TA


02-2010-014-0023

L.A COMÉRCIO DE REFEIÇÕES LTDA - ME

RESTAURANTE R$18.100,00 5 31/07/2020 NÃO 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2010-014-0035

CLIO LIVRARIA COMERCIAL LTDA

LIVRARIA/REVISTARIA R$47.000,00 5 30/09/2015 NÃO 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2011-014-0043

11º SUPERINTENDÊNCIA DE POLÍCIA RODOVIÁRIA FEDERAL


R$12.300,00 N/A 31/05/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2011-014-0067

HIPERCLINICAS LTDA EQUIPAMENTOS E FACILIDADES - COMERCIAL

R$690,00 N/A 29/02/2016 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2011-014-0069

EMPRESA DE TURISMO DE PERNAMBUCO S/A - EMPETUR

TURISMO ESTATAL R$10.737,07 X 31/08/2016 X X X X X X X

02-2011-014-0076

CASA DE FARINHA LTDA - ME

RESTAURANTE R$14.118,00 5 14/10/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2012-014-0027

MARIA DE FATIMA PINHEIRO SOUZA

OTICA R$7.010,00 5 30/09/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2012-014-0030

DUDALINA S/A CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL

R$11.550,00 5 14/11/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2012-014-0034

2G TURISMO E EVENTOS LTDA

TURISMO PARTICULAR R$12.100,00 N/A 14/12/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2013-014-0005

M.V. FERREIRA CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL


02-2013-014-0007

AGÊNCIA AEROPORTO PAMPULHA LTDA.

LIVRARIA/REVISTARIA R$0,00 X 30/06/2018 X X X X X X X

02-2013-014-0008


LOCAÇÃO DE VEÍCULOS - ÁREA EXTERNA


02-2013-014-0013

PONTESTUR AGÊNCIA DE VIAGENS

SALA DE ATENDIMENTO ESPECIAL - EXPLORADA


02-2013-014-0014

COMPANHIA PANAMENA DE AVIACIÓN S.A - COPA AIRLINES

ESCRITÓRIO - EMPRESA AUXILIAR

R$131,28 N/A 30/04/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2013-014-0016

ASSB COMÉRCIO VAREJISTA DE DOCES LTDA

CHOCOLATERIA R$14.049,00 5 30/09/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2013-014-0027

RAIZEN COMBUSTÍVEIS S/A

FORNEC. COMBUST. LUB. DE AERONAVES- EMPRESA AUXILIAR

R$9.422,00 1 31/07/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2013-014-0028

MALEX DO BRASIL IND. E COM. E SERV. DE GUARDA MALAS LTDA

GUARDA VOLUME R$1.840,00 N/A 31/10/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2013-014-0029

CAIXA ECONÔMICA FEDERAL


R$23.400,00 N/A 14/08/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 1 TA


02-2013-014-0032

COOPSETA-COOP.SERV.TX.AEROPORT

TÁXI - SERVIÇO/VENDA DE TÍQUETE/COOPERATIVA DE TÁXI


02-2013-014-0033

L"AUTO CARGO TRANSPORTES RODOVIÁRIO LTDA

ALMOXARIFADO/DEPÓSITO - EMPRESA AUXILIAR

R$13.723,97 X 31/10/2018 X X X X X X X

02-2013-014-0036




02-2013-014-0045

CASA DE FARINHA LTDA - ME

ALMOXARIFADO/DEPÓSITO COMERCIAL


02-2014-014-0001

JEAN MARC PIGOT - O BOTICÁRIO

PERFUMARIA R$8.700,00 5 26/05/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0003

CACHAÇA BRASIL LTDA. COMIDAS TÍPICAS/PRODUTOS REGIONAIS


02-2014-014-0004

SUPER NEWS EIRELI LIVRARIA/REVISTARIA R$64.308,00 5 28/02/2019 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0008

CAR RENTAL SYSTEMS DO BR LOC DE VEÍCULOS LTDA

LOCAÇÃO VEÍCULOS - BALCÃO


02-2014-014-0010

E. J. COMÉRCIO LTDA BAR R$60.000,00 15 14/07/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0011

SIESTA BOX SERVIÇOS DE HOSPEDAGEM LTDA.-EPP

CASA DE BANHO E REPOUSO R$6.730,00 7 30/06/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0012

AGÊNCIA LUCK VIAG TURISMO LTDA

TURISMO PARTICULAR R$18.871,55 N/A 30/06/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO 1 TA

02-2014-014-0013

E. B. DE CASTRO JUNIOR CAFETERIA E INFORMÁTICA - EPP

CAFETERIA R$29.000,00 15 31/05/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0015




02-2014-014-0016

MASTER FOODS RECIFE LANCHONETE LTDA.

LANCHONETE - FAST FOOD R$85.200,00 15 30/06/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0017


RESTAURANTE - FAST FOOD R$84.500,00 15 30/06/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0018

BRINKS SEGURANÇA E TRANSPORTES DE VALORES LTDA

TRANSPORTE DE MALOTES E VALORES


02-2014-014-0020

AVODAH ARTEZANATOS LTDA. - ME




02-2014-014-0021

MARIA FRASSINETT XAVIER - EPP

ARTIGOS BORDADOS R$3.000,00 10 31/08/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0022

VEGA COM. ART. PRES. E TABACARIA LTDA-ME

CHARUTARIA R$7.300,00 10 31/08/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0023

D&T SOUSA LTDA-ME LOTERIAS R$3.010,00 N/A 14/07/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0024

M. VALERIA FERREIRA - ME

SANDÁLIAS - NÃO PROMOCIONAL


02-2014-014-0025

MOVIDA LOCAÇÃO DE VEÍCULOS LTDA



02-2014-014-0027




02-2014-014-0029

JFQ COMÉRCIO DE ALIMENTAÇÃO LTDA



02-2014-014-0031

PONTUAL VIAGENS E TURISMO LTDA - EPP


02-2014-014-0033

CASABLANCA TURISMO E VIAGENS LTDA.


02-2014-014-0034

SALÃO AEROPORTO LTDA - ME

SALÃO DE BELEZA R$6.001,00 7 31/10/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0036

BANCO BRADESCO S/A BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS


02-2014-014-0037

A ARCA LTDA CONFECÇÃO MASC/FEM/INFANTIL


02-2014-014-0041

HORA PARK SISTEMA DE ESTACIONAMENTO ROTATIVO LTDA.

ESTACIONAMENTO. DE VEÍCULOS TERC. - CONCESSÃO

R$850.000,00

40% - Do 1.º ao 5.º ano; 45% - Do 6.º ao 10.º ano; e 50% - Do 11.º ao 15.º ano.

06/11/2029 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0043

BANCO DO BRASIL SA BANCO - EQUIPAMENTO ELETRÔNICO/24 HORAS



02-2014-014-0044

E. J. COMÉRCIO LTDA DOCERIA/BALAS R$24.010,00 15 24/04/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2014-014-0045



02-2014-014-0049


SERVIÇOS POSTAIS/TELEGRÁFICOS/BANCO POSTAL


02-2015-014-0003




02-2015-014-0004

LOPES & PEREIRA LTDA - ME

FARMÁCIA/DROGARIA R$47.050,00 5 29/02/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0006

A ARCA LTDA ARTESANATO R$16.000,00 10 30/06/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0009

COOPSTAR TAXI COMUM TÁXI - SERVIÇO/VENDA DE TÍQUETE/COOPERATIVA DE TÁXI


02-2015-014-0010

DALLAS HOLDING S.A LOCAÇÃO VEÍCULOS - BALCÃO


02-2015-014-0015

JAAZIEL GOMES FERREIRA CARREGADOR DE BAGAGENS R$260,00 N/A 30/04/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0016

ANDRÉ LUIZ XAVIER MERGULHÃO RENDAS


02-2015-014-0021

MODERN TRANSP. AÉREO DE CARGA S.A


R$889,17 N/A 14/06/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ ADMINISTRATIVA NÃO NÃO

02-2015-014-0023

TOTAL AVIATION SERVICES BRASIL LTDA

ALMOXARIFADO/DEPÓSITO - EMPRESA AUXILIAR


02-2015-014-0024


CARGA NACIONAL, SERVIÇO MANUTENÇÃO LINHA

R$67.433,07 0,01062 (por quilo operado)

30/06/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2015-014-0027

AZUL LINHAS AÉREAS BRASILEIRAS S/A

DEPÓSITO - EMPRESA AÉREA R$484,38 N/A 31/07/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2015-014-0029





02-2015-014-0030





02-2015-014-0031

RENASCENÇA DE MAIZER LTDA - ME



02-2015-014-0036

JOSE ANTONIO DA SILVA CARREGADOR DE BAGAGENS R$260,00 N/A 31/07/2019 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0041

LOCALIZA RENT A CAR S/A



02-2015-014-0043

LITO PLAZA-COMÉRCIO DE ARTIGOS DO VESTUÁRIO LTDA - ME



02-2015-014-0045

BEACH SHOES COMÉRCIO IMPORTAÇÃO E EXPORTAÇÃO LTDA

CALÇADOS/SAPATARIA R$11.001,29 10 14/11/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0049

FOCUSLOG LOGISTICA SERVIÇOS E TRANSPORTES LTDA

SERVIÇO DE AGENCIAMENTO E APOIO DE BENS TRANSPORTADOS


02-2015-014-0051

LEON INDÚSTRIA E COMÉRCIO DE ALIMENTOS LTDA-EPP


02-2015-014-0052

A ARCA LTDA ARTESANATO R$17.000,00 10 21/09/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0053

EDVALDO DE SANTA CLARA BORBA

ARTISTA MUSICAL R$316,55 X 30/09/2017 X X X X X X X

02-2015-014-0055

RICARDO JOSÉ FERREIRA DA SILVA

ARTISTA MUSICAL R$316,55 Vide observações


02-2015-014-0056

GOL LINHAS AEREAS S.A.

DESPACHO DE AERONAVES, VENDA DE PASSAGENS, RESERV E INFORM - EMPRESA AÉREA, LL - LOST LUGGAGE (BAGAGEM EXTRAVIADA),

R$6.200,70 N/A 31/10/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2015-014-0058

ALMIR JÚNIO DOS SANTOS MARINHO - ME


02-2015-014-0059


SORVETERIA R$10.500,00 15 14/01/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0061




02-2015-014-0062


CHECK-IN - EMPRESA AÉREA, BALCÃO INFORM., LOST LUGGAGE, CHECK OUT, TERMINAL AUTO ATENDIMENTO

R$5.130,02 N/A 30/11/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO 1 TA


02-2015-014-0063

TRANSPORTES AEREOS PORTUGUESES SA

CARGA E DESCARGA - EMPRESA AÉREA


02-2015-014-0064


DEPÓSITO - EMPRESA AÉREA R$865,42 N/A 31/12/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

02-2015-014-0065

AZTER EMPREENDIMENTOS ALIMENTÍCIOS EIRELI - ME

LANCHONETE R$35.000,00 15 28/02/2026 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2015-014-0066

COMERCIAL CASA DOS FRIOS LTDA



02-2015-014-0067

MARTUR VIAGENS E TURISMO LTDA


02-2016-014-0002

EURO SERVICE ATENDIMENTO AEROPORTUÁRIO LTDA - EPP



02-2016-014-0003

TRI-STAR SERVIÇOS AEROPORTUÁRIOS LTDA



02-2016-014-0005

GP DA SILVA COMERCIO DE JOIAS E ACESSORIOS - ME



02-2016-014-0007

CF LESSA - COMÉRCIO VAREJISTA DE BEBIDAS - ME



02-2016-014-0011

EVALDO BEZERRA DE AGUIAR

ARTISTA MUSICAL R$296,00 N/A 31/03/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0012

JOÃO BORBA CARVALHO JÚNIOR

ARTISTA MUSICAL R$296,00 N/A 31/03/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0015

ESALFLORES COMÉRCIO DE FLORES LTDA

FLORICULTURA R$3.350,00 10 14/04/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0016




02-2016-014-0017

ANA NC COMÉRCIO LTDA - ME


02-2016-014-0019

HEVILE AGENCIAMENTO DE CARGAS E REPRESENTAÇÕES LTDA - EPP




02-2016-014-0020




02-2016-014-0021

PROAIR SERVIÇOS AUXILIARES DE TRANSPORTE AÉREO LTDA

SALA DE ATENDIMENTO ESPECIAL - EXPLORADA


02-2016-014-0022

MODERN TRANSPORTE AÉREO DE CARGA S.A




02-2016-014-0023

GENIVAL FELICIANO COELHO LAN HOUSE

CONVENIÊNCIA DIGITAL R$3.002,00 7 30/09/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0024

CLUBE OFICIAL COMERCIO E DISTRIBUIÇÃO LTDA - EPP

ARTIGOS ESPORTIVOS R$7.000,00 11 30/06/2023 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0025

SWISSPORT BRASIL LTDA GUARDA DE EQUIPAMENTOS DE RAMPA - EMPRESA AUXILIAR, ESCRITORIO


02-2016-014-0028

AIR CARGO RECIFE LTDA ESCRITÓRIO - EMPRESA AUXILIAR


02-2016-014-0029

PALHAS DA TERRA II COMERCIO DE BIJUTERIAS LTDA -ME

ARTIGOS DE BIJUTERIAS R$10.000,00 10 14/07/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0030

CATERAIR SERVIÇOS DE BORDO E HOTELARIA LTDA

COMISSARIA/ACESSO VEÍC. COMISSARIA - EMPRESA AUXILIAR


02-2016-014-0031




02-2016-014-0032


BACK OFFICE - EMPRESA AÉREA; LL - LOST LUGGAGE (BAGAGEM EXTRAVIADA); CHECK-IN - EMPRESA AÉREA; BALCÃO DE INFORM. - EMPRESA AÉREA


02-2016-014-0033




02-2016-014-0035

RM SERVICOS AUXILIARES DE TRANSPORTE AEREO S/A

GUARDA MAT. RAMPA - EMPRESA AÉREA


02-2016-014-0036

LAUTO AIR SERVICOS AUXILIARES DE TRANSP AEREOS LTDA-EPP

RECEB. E DEPACHO DE CARGAS E BENS - EMPRESA AÉREA



02-2016-014-0037

JOSE FLAVIO BARATELLA - ME



02-2016-014-0040

PRESERVE TÁXI AÉREO LTDA

HANGAR - MANUTENÇÃO DE AERONAVES PRÓPRIAS - EMPRESA AÉREA REGULAR


02-2016-014-0041

SINDICATO NAC. DOS EMPR. EM EMPR. ADM. DE AEROPORTOS

ASSOCIAÇÃO/SINDICATO - SERVIÇOS


02-2016-014-0042

PROAIR SERVIÇOS AUXILIARES DE TRANSPORTE AÉREO LTDA

GUARDA DE EQUIPAMENTOS DE RAMPA - EMPRESA AUXILIAR E ESCRITÓRIO ADMINISTRATIVO


02-2016-014-0044

MANUELA DE FREITAS POTON BARATELLA ME



02-2016-014-0045


GUARDA MAT. RAMPA - EMPRESA AÉREA, ESCRITÓRIO - EMPRESA AÉREA, SALA DE APOIO - EMPRESA AÉREA, SERVIÇO/MANUTENÇÃO DE LINHA - EMPRESA AÉREA


02-2016-014-0046

AEROMECANICA LTDA. - ME

MANUTENÇÃO DE AERONAVES - EMPRESA AUXILIAR


02-2016-014-0047

GRANDE FRATELLO EIRELI-ME

RESTAURANTE - FAST FOOD R$17.050,00 10 14/11/2026 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0049

INÊS HELENA DE SOUZA - PIPOCAS - ME

PIPOCA R$2.501,00 15 31/10/2020 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2016-014-0050

CANADA AIR CARGO LTDA RECEB. E DEPACHO DE CARGAS E BENS - EMPRESA AÉREA


02-2016-014-0051

GOL LINHAS AEREAS S.A. ESCRITÓRIO - EMPRESA AÉREA, GUARDA MAT. RAMPA - EMPRESA AÉREA


02-2016-014-0052

GOL LINHAS AEREAS S.A. CARGA E DESCARGA - EMPRESA AÉREA


02-2017-014-0001

AIR CARGO RECIFE LTDA - EPP

CARGA E DESCARGA - EMPRESA AUXILIAR


02-2017-014-0002

TWO TAXI AEREO LTDA HANGAR - MANUTENÇÃO DE AERONAVES PRÓPRIAS - EMPRESA AÉREA REGULAR



02-2017-014-0003

GOL LINHAS AEREAS S.A. CARGA NACIONAL - RECEITA CARGA AÉREA



02-2017-014-0005

MOVIDA LOCAÇÃO DE VEÍCULOS S.A.



02-2017-014-0006

BPJ ALIMENTOS RÁPIDOS LTDA - EPP

LANCHONETE - PREÇO REGISTRADO


02-2017-014-0007

BPJ ALIMENTOS RÁPIDOS LTDA - EPP

ALIMENTOS NATURAIS R$6.000,12 15 01/03/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0008

BARUR COMÉRCIO DE ARTESANATO LTDA-ME

ARTIGOS DE DECORAÇÃO R$14.000,00 10 30/04/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0009

OCEANAIR LINHAS AEREAS S/A



02-2017-014-0010

EUROSERVICE LTDA - EPP TURISMO PARTICULAR R$7.100,00 N/A 10/02/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0011

TOK TAXI AEREO LTDA HANGAR - EMPRESA AÉREA - NÃO REGULAR


02-2017-014-0012

L.B.M. ZARZAR LUCAS - ME

BRINQUEDOS/ARTIGOS PEDAGÓGICOS


02-2017-014-0013

RECIFE TENIS CLUBE LTDA - EPP

ÁREA PARA LAZER/SEDE RECREATIVA/PARQUE


02-2017-014-0014



02-2017-014-0015

PRO SCAN COMERCIO E SERVICOS LTDA - EPP

ARTIGOS DE VIAGEM R$30.010,00 13 31/05/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0016

BELT COMPANY DO BRASIL MARKETING LTDA

PUBLICIDADE EM DIVISORES DE FLUXO DE PASSAGEIROS - MÍDIA ESTÁTICA


02-2017-014-0017

BIG COMERCIO DE ALIMENTOS LTDA - ME

VENDING MACHINE - PIPOCA R$3.450,00 10 30/04/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0019

DAI BRASIL ATM SERVICOS DE T.I. LTDA


R$714,00

R$0,30 por operação de saque e R$0,20 por operação de consulta de saldo/extrato efetuado



02-2017-014-0020

CODEMP MARKETING E EMPREENDIMENTOS LTDA

PUBLICIDADE EM CARRINHOS DE BAGAG - MÍDIA ESTÁTICA


02-2017-014-0021

LEM INDUSTRIA E COMERCIO LTDA - ME

VENDA DE BILHETES E/OU TICKTES PARA ÔNIBUS/TERMINAL DE AUTO ATEND UBER


02-2017-014-0022

SIDERAL LINHAS AEREAS LTDA

CARGA E DESCARGA - EMPRESA AÉREA


02-2017-014-0023

B & T ASSOCIADOS CORRETORA DE CAMBIO LTDA

SERVIÇO DE CÃMBIO - CASA/POSTO


02-2017-014-0024

SINDICATO DOS DESPACHANTES ADUANEIROS DO ESTADO DE PERNAMBUC



02-2017-014-0025

EMPRESA DE TRANSPORTES AEREOS DE CABO VERDE TACV S/A

VENDA DE PASSAGENS, RESERV E INFORM - EMPRESA AÉREA


02-2017-014-0026




02-2017-014-0027

PAC LOGÍSTICA E HANGARAGEM LTDA

TECA MASTER - MODAL TERRESTRE, MARÍTIMO, AÉREO, ATIVIDADES ACESSÓRIAS

R$710.000,00

Modal Marítimo: 12%; Modal Terrestre: 57% e Modal Aéreo: 68,35%


02-2017-014-0028

ATOS PRODUTOS ALIMENTÍCIOS EIRELI - ME.

LANCHONETE R$5.000,00 N/A 31/12/2017 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0029

T & T PRODUTOS ALIMENTÍCIOS LTDA

MÁQ. P/ VENDA DE REFRIGERANTES, SALGADOS E/OU SUCO


02-2017-014-0030

FJW EMPRESARIAL LTDA - ME



02-2017-014-0032

C PAULA LTDA EPP VESTUÁRIO - MODA PRAIA R$8.901,00 10 30/07/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0033

AZUL LINHAS AEREAS BRASILEIRAS S.A.

BALCÃO DE INFORM. - EMPRESA AÉREA, LOST LUGGAGE, BACK OFFICE, GABARITO BAGAGENS, AUTO ATENDIMENTO, CHECK IN



02-2017-014-0034

MARIA LEA FREITAS POTON - ME



02-2017-014-0035


LANCHONETE R$85.000,00 10 31/07/2027 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0038

GUARA COMÉRCIO DE RELÓGIOS E ÓCULOS DE SOL EIRELI - ME

OTICA R$6.000,00 10 31/08/2019 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0046

RENASCENÇA DE MAIZER LTDA - ME

ARTIGOS EM RENDAS R$10.000,00 13 31/08/2022 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

06-2005-014-0001

SUPERINT. FEDERAL DE AGRIC., PECUÁRIA E ABAST.- PE MIN. AGR.

SERVIÇO DE DEFESA SANITÁRIA ANIMAL/VEGETAL

R$0,00 X 28/02/2007 X X X X X X X

06-2006-014-0002

SECRETARIA DA RECEITA FEDERAL

SERVIÇO DE FISCALIZAÇÃO ADUANEIRA

R$0,00 X 31/12/2010 X X X X X X X

06-2012-014-0003


SERVIÇO DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA

R$0,00 X 31/08/2017 X X X X X X X

06-2013-014-0001

SECRETARIA DE FAZENDA DO ESTADO PERNAMBUCO


R$2.223,10 N/A 14/09/2018 NÃO N/A NÃO NÃO HÁ ADMINISTRATIVA NÃO NÃO

06-2013-014-0002

SUPERINTENDÊNCIA REG. DA POLÍCIA FEDERAL


N/A N/A 31/03/2019 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ ADMINISTRATIVA NÃO NÃO

06-2014-014-0001

FUNDO ESP. DE REAP.E MODERN.DO P.JUD.DO ESTADO DE PERNAMBUCO


R$0,00 X 31/05/2019 X X X X X X X

06-2015-014-0001

AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL - ANAC



06-2016-014-0001

SECRETARIA DE JUSTIÇA E DIREITOS HUMANOS-GOV.DE PERNAMBUCO

SERVIÇO DE APOIO AO CONSUMIDOR

R$426,00 N/A 30/06/2021 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ ADMINISTRATIVA NÃO NÃO

06-2014-014-0001




06-2016-014-0002




06-2016-014-0003

SECRETARIA DE DEFESA SOCIAL

HANGAR - NÃO EMPRESA AÉREA - CONVÊNIO/TERMO DE CESSÃO

R$31.605,12 N/A 31/08/2022 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO


06-2017-014-0001

POLÍCIA CIVIL DE PERNAMBUCO

SERVIÇO DE POLÍCIA CIVIL N/A N/A 15/05/2022 SIM 30 DIAS NÃO NÃO HÁ ADMINISTRATIVA NÃO NÃO

06-2017-014-0002


USO DE ÁREAS PARA COORDENAÇÃO DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA


08-2014-014-0006

HUGHES TELECOMUNICACOES DO BRASIL LTDA


R$443,15 N/A 31/10/2019 SIM 60 DIAS NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

08-2015-014-0001

TELEMAR NORTE LESTE S/A



08-2015-014-0002

TELEFÔNICA BRASIL S.A. TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


08-2015-014-0004




08-2016-014-0001



R$401,74 N/A Desconhecido (Vide observações)

SIM 60 DIAS NÃO NÃO HÁ OPERACIONAL NÃO NÃO

08-2016-014-0002

TIM NORDESTE S/A. TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


08-2016-014-0003

CLARO S/A TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


08-2016-014-0004

OI MÓVEL S/A TELECOM FACILIDADES/ANTENAS

R$21.132,23 N/A 31/10/2021 SIM 60 DIAS NÃO NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

08-2017-014-0001

TELECOM SERVICOS DE TECNOLOGIA EM INTERNET LTDA



08-2017-014-0002

TAM LINHAS AEREAS S/A. TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


08-2017-014-0003

GOL LINHAS AEREAS S.A. TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


08-2017-014-0005

TELEFÔNICA BRASIL S.A. TELECOM FACILIDADES/ANTENAS


02-2017-014-0045

ANM MIDIA AGENCIA PUBLICIDADE LTDA

SERVIÇOS PARA MASSAGEM R$7.500,00 10 31/08/2021 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0047

JOANA AREIAS COELHO LIMA - ME

GALERIA DE ARTES R$2.000,00 10 30/09/2018 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO


02-2017-014-0059


LANCHONETE - FAST FOOD R$30.040,00 8 29/12/2027 NÃO N/A SIM NÃO HÁ COMERCIAL NÃO NÃO

02-2017-014-0048

PALHAS DA TERRA II COMERCIO DE BIJUTERIAS LTDA -ME

ARTIGOS DE BIJUTERIAS - BIOJOIAS


02-2017-014-0060

PORTO ALFÂNDEGA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS LTDA


Fonte: Infraero

AEROPORTO INTERNACIONAL DO RECIFE | Estudos de Mercado 212

SEÇÃO IV – ANÁLISES DE BENCHMARKS

11. BENCHMARKS OPERACIONAIS E FINANCEIROS

11.1. Objetivos

Este capítulo objetiva, por meio da comparação de indicadores do Aeroporto de Recife com os de

outros aeroportos (benchmarking), dar subsídios para que possíveis interessados na concessão do

Aeroporto possam avaliar a infraestrutura instalada em seus diversos subsistemas, o desempenho

operacional e o desempenho financeiro do Aeroporto, vis-a-vis seus pares.

Na base comparativa estão apresentados dados dos 20 aeroportos brasileiros mais movimentados em

2016 (movimentação superior a 1,9 milhão de pax), além de outros aeroportos a serem concedidos no

bojo do Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017 do MTPAC (Aeroporto de João Pessoa –

SBJP, Aeroporto de Aracaju – SBAR, Aeroporto de Juazeiro do Norte – SBJU, Aeroporto de Campina

Grande – SBKG, Aeroporto de Macaé – SBME, Aeroporto de Rondonópolis – SBRD, Aeroporto de Sinop

– SWSI, Aeroporto de Alta Floresta – SBAT e Aeroporto de Barra do Garças – SBBW).

Os dados operacionais referentes a aeroportos da rede Infraero foram do seu Anuário Estatístico

Operacional de 2016 e/ou dos Dados Estatísticos da ANAC, entre outras fontes explicitadas ao longo

do texto. Os dados da ANAC também foram empregados para extrair estatísticas dos aeroportos

nacionais não operados pela Infraero.

Para informações de aeroportos internacionais, os dados foram obtidos dos sites desses aeroportos

ou de fontes específicas descritas ao longo do texto.

11.2. Benchmarks operacionais

Neste item são comparados dados de movimentação de pax e de número de operações. Os dados são

referentes ao ano de 2016 e foram extraídos, conforme o caso, do Anuário Estatístico Operacional da

Infraero 2016 e da base de Dados Estatísticos da ANAC.

11.2.1. Movimentação de passageiros

Estima-se que o Aeroporto de Recife tenha sido responsável por 3,4% da movimentação de passageiros

do Brasil em 2016 segundo os Dados Estatísticos da ANAC, sendo o 10º no ranking geral. Entre 2010 e

2016 o aeroporto cresceu em média 2,3% ao ano, um crescimento moderado comparado aos seus

pares e diante do cenário de crise econômica experimentado pelo país neste período, conforme

observado na Figura 11-1.


Figura 11-1: Movimento anual de passageiros em 2016 (barras) e crescimento anual (CAGR) entre 2010 e 2016 (linha)195. Não há informações para SBBW, que iniciou operações regulares em 11/2016

Fonte: ANAC

De acordo com as projeções, em 2027, SBRF terá uma de movimentação de 10,3 milhões de pax,

superando os números atuais do Aeroporto de Confins (SBCF). Em 2048, ao final da concessão, prevê-

se um total 23,6 milhões de pax, superior à movimentação de SBSP em 2016 e 65% da movimentação

de SBGR no mesmo ano.

Em relação ao perfil ao mix doméstico vs internacional, considerando voos regulares, o Aeroporto de

Recife teve 3,7% de pax internacionais em 2016, um valor próximo à média de 3,8% do conjunto de

aeroportos avaliados. Dentre esses, 12 (Aeroporto de Congonhas - SBSP, Aeroporto Santos Dumont –

SBRJ, Aeroporto de Goiânia – SBGO, SBJP, SBAR, SBJU, SBME, SBKG, SWSI, SBRD, SBAT, SBBW) não

apresentaram voos internacionais. Em contrapartida, os Aeroportos de Guarulhos (SBGR) e Tom Jobim

(SRGL) apresentaram relevante participação internacional (36,5% e 26,6%, respectivamente) tanto por

atenderem a maiores praças, como também por capturarem passageiros com origem do e destino ao

exterior de provenientes de outras RIs no Brasil (são pontos fortes de conexão). A Figura 11-2 mostra

o market-share dos passageiros domésticos e internacionais nos aeroportos considerados.

Em 2048, ao final da concessão, prevê-se que SBRF teria percentual de passageiros internacionais de

2,8%.

195 No caso de SBSG, foram utilizados os dados do antigo aeroporto SBNT para o ano 2010.


Figura 11-2: Market-share de passageiros domésticos vs. passageiros internacionais (voos regulares) em 2016

Fonte: ANAC (Dados Estatísticos)

Com relação à sazonalidade das operações, traduzida pela razão entre o mês de pico de passageiros movimentados e a média mensal de passageiros em 2016, vê-se que SBRF possui moderada dispersão, apresentando valor próximo à média dos 28 aeroportos apresentados na comparação, conforme mostra a Figura 11-3. Aeroportos como SBSV, SBEG e SBMO apresentam índices maiores e, portanto, maior flutuação sazonal. O resultado de SBRF corrobora com a definição da vocação do Aeroporto, em que se ressalta a importância dos passageiros de negócios para o aeroporto, menos suscetíveis a flutuações sazonais.


Figura 11-3: Passageiros no movimentados no mês pico sobre a média mensal de passageiros em 2016. A linha pontilhada indica a média (1,27)

Fonte: ANAC

Com relação à proporção de passageiros regulares vs. não-regulares, segundo dados da Infraero tem-

se o cenário relevado a seguir196. O Aeroporto do Recife apresenta reduzida taxa de passageiros não-

regulares se comparada a seus pares, 20% menor do que a média (3,4%, desconsiderando o resultado

de SBME, que tem 100% de passageiros não-regulares sob a nomenclatura ora adotada).

196 Neste caso considera-se que passageiros não-regulares são provenientes de voos sem HOTRAN (regulares), táxi aéreo, e demais segmentos da aviação geral.

1,2

0

1,1

1 1,2

4

1,1

8

1,2

6

1,1

6

1,0

7

1,0

9

1,4

7

1,2

6

1,0

9

1,3

7

1,3

0

1,2

3

1,2

7

1,1

6

1,1

8

1,4

1 1,5

6

1,4

6

1,3

6

1,4

0

1,3

1

1,3

0

1,1

8

1,2

7

1,5

1

1,0

7

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8SBG

R

SBSP

SBBR

SBG

L

SBCF

SBKP

SBRJ

SBPA

SBSV

SBRF

SBCT

SBFZ

SBFL

SBBE

SBVT

SBG

O

SBCY

SBEG

SBSG

SBM

O

SBJP

SBAR

SBJU

SBM

E

SW

SI

SBKG

SBRD

SBAT

Mês

de p

ico /

média

mensa

l


Figura 11-4: Passageiros não regulares sobre passageiros totais em 2016. Aeroportos concedidos até 2016 e aeroportos não administrados pela Infraero não possuem dados análogos197

Fonte: Infraero

Na Figura 11-5 é apresentada a porcentagem de passageiros de conexão em 2016, obtida com dados

do Anuário Estatístico Operacional da Infraero (informação não disponível para os aeroportos

concedidos). O Aeroporto de Recife, com 15% do total de passageiros, tem a terceira maior taxa de

conexão entre os aeroportos da rede Infraero (até 2016), atrás apenas dos Aeroportos de Congonhas

(SBSP) e de Cuiabá (SBCY). O percentual está acima da média de 6,8% da amostra, coerente com sua

posição geográfica e atual papel na malha doméstica, atuando como hub regional.

197 SBME não está apresentado no gráfico, mas apresenta 100% de passageiros não regulares.


Figura 11-5: Percentual anual de passageiros de conexão em 2016, exceto dados dos aeroportos concedidos até 2016 ou aeroportos não administrados pela Infraero198

Fonte: Infraero

11.2.2. Perfil dos passageiros

Com relação ao perfil de passageiros, os dados da pesquisa de 2014 que subsidiou o relatório executivo

Brasil Que Voa (BQV), considerando a calibração na base explanada no item 3.1, permite traçar

características dos usuários do Aeroporto. Todos os aeroportos considerados na amostra foram

selecionados para a pesquisa, com exceção de SBBW.

Uma primeira característica importante diz respeito ao motivo de viagem, que contribui para o

planejamento comercial por parte do futuro concessionário do Aeroporto. No caso do Aeroporto de

Recife, que segue a tendência de seus pares, o mais frequente motivo para viagem é declarado como

198 SBME e SBKG não tiveram passageiros de conexão em 2016.


“trabalho, negócios e/ou eventos profissionais”, como pode ser visto na Figura 11-6Figura 11-6. As

exceções são os aeroportos SBGL e SBMO, cujo motivo principal de viagem é o lazer.

Figura 11-6: Principal motivo para a viagem

Fonte: BQV

Outra característica interessante a ser avaliada é o motivo da escolha do aeroporto para a realização

da viagem, o qual pode suscitar ideias de como atrair mais passageiros ao aeroporto, especialmente

nos casos em que há competição intramodal. Como pode ser visto na Figura 11-7, grande parte dos

aeroportos é escolhido por ser a única opção. No caso específico de SBRF, essa foi a resposta para 66%

dos passageiros, porém a proximidade com a origem da viagem também contribui na escolha, sendo

o principal motivo de 18% dos passageiros que responderam à pesquisa.


Figura 11-7: Motivo para a escolha do aeroporto de embarque

Fonte: BQV

Em relação ao munícipio de residência, os passageiros embarcando em SBRF, assim como no restante

dos aeroportos avaliados, são comumente domiciliados ou no munícipio do aeroporto de embarque

ou no município do aeroporto de destino final (e estão, portanto, em provável viagem de retorno).

Especificamente para SBRF, pouco mais de 50% dos pax entrevistados (no saguão de embarque)

residiam no aeroporto de destino, e cerca de 40% em Recife. Já 8,5% dos passageiros residiam em

outros municípios e 0,7% moravam fora do país, conforme indicado na Figura 11-8.


Figura 11-8: Município de residência

Fonte: BQV

Finalmente, é possível avaliar a renda familiar dos passageiros, o que permite caracterizar o poder de

compra dos mesmos e planejar as concessões comerciais do aeroporto. A maior parte (29,5%) dos

passageiros embarcando em Recife tem renda familiar entre 2 e 5 salários mínimos199, como mostrado

na Figura 11-9. Expurgando os passageiros que não responderam à pergunta (cerca de 20% dos

entrevistados), e comparando SBRF à média de seus pares, fica claro que Recife tem

proporcionalmente mais passageiros com renda até 5 salários mínimos e menos de renda superior.

199 O salário mínimo à época da pesquisa era de R$724,00.


Figura 11-9: Renda familiar mensal bruta

Fonte: BQV

11.2.3. Passageiros em hora-pico

O TPS é dimensionado para propiciar um determinado nível de conforto pré-estabelecido (vide Estudos

de Engenharia e Afins, que estabelecem níveis de serviço com base no IATA ADRM 10ª edição200) para

o PHP previsto, nos diferentes fluxos (vide item 6.2.1).

Para o Aeroporto de Recife, o PHP simultâneo201 segundo critério da Infraero (adotado nesta análise

no lugar do critério da 30ª hora para se manter bases comparáveis) foi o quarto maior dentro os

aeroportos administrados pela Infraero em 2016202, com 1.842 pax/h.

A distribuição do PHP dos aeroportos da amostra, bem como os dados de movimentação anual de

passageiros, pode ser vista na Figura 11-10.

200 Airport Development Reference Manual (ADRM) – manual de dimensionamento e planejamento de instalações aeroportuárias publicado pela IATA. 201 O PHP simultâneo contempla passageiros de embarque e desembarque de voos domésticos e internacionais, regulares e não regulares, considerando as horas de embarque e desembarque na aeronave. Fonte: Anuário Estatístico Operacional da Infraero. 202 Para os demais aeroportos (concedidos e SBRD, SBAT, SBBW e SWSI) não há a informação disponível em bases comparáveis.


Figura 11-10: Movimentação de passageiros no ano de 2016 (barras) e PHP simultâneo (linha bege) em 2016. Não há informação do PHP para os aeroportos concedidos até 2016 nem para os aeroportos não

administrados pela Infraero

Fonte: ANAC e Infraero

Como se vê no gráfico acima, não existe uma proporcionalidade exata entre movimento de pax e PHP.

Por exemplo, a movimentação no Aeroporto de Fortaleza (SBFZ) é cerca de 2x à do Aeroporto de

Manaus (SBEG), porém o PHP é apenas ligeiramente mais acentuado: 20% maior. Há casos inversos.

Ocorre que o perfil de PHP para um dado volume sofre influências locais, dependendo não apenas do

volume total de pax mas de outros fatores como organização da malha das empresas aéreas, hábitos

de voo da população da RI, etc.

Ademais, essa relação entre movimentação total e PHP é afetada pelo “espraiamento” das operações

(ou progressiva redução do fator de pico, calculado como PHP/movimentação total), à medida em que

crescem os volumes. O item 6.3.2.1 traz maiores detalhes da metodologia da redução do fator de pico.

A Figura 11-11 apresenta a variação do fator de pico ao longo do ano para um subconjunto de

aeroportos da amostra para fins de mais fácil visualização (todos os aeroportos constantes no Edital

de Chamamento Público de Estudos 01/2017 somados dos quatro de maior movimentação da rede

Infraero até 2016 – SBSP, SBRJ, SBPA e SBSV).


Figura 11-11: Evolução do fator de pico de PHP para um subconjunto de aeroportos da amostra

Fonte: Infraero

O Aeroporto de Recife encontra-se num cluster de 5 a 10 milhões de passageiros, juntamente a SBSV,

SBRJ, SBPA, e com fatores de pico similares, embora um pouco inferiores ao observado em SBRJ e

SBPA.

11.2.4. Movimentação de aeronaves

O Aeroporto de Recife registrou 69 mil movimentos de aeronaves em 2016, entre comerciais de

passageiros, cargueiros e de aviação geral. Em 2048, ao final da concessão e já em regime de saturação,

conforme tratado no item 7.2.1, as operações deverão atingir 180 mil.

Tratando separadamente os fluxos de aviação comercial e geral (Figura 11-12), o Aeroporto de Recife

registrou, em 2016, 60 mil (87% do total) e 9 mil operações (13% do total), respectivamente. A média

de participação da aviação geral da amostra (exceto aeroportos concedidos em 2016 e aeroportos não

administrados pela Infraero) é de 24%, o que indica participação relativamente reduzida desta

modalidade no Aeroporto.


Figura 11-12: Movimentação de aeronaves comerciais e de aviação geral em 2016. Para os seis aeroportos concedidos até 2016 e para os aeroportos que não são administrados pela Infraero, somente a informação

de voos comerciais é apresentada203

Fonte: ANAC e Infraero

O aeroporto nacional com uma pista principal com maior número de operações é SBSP, com 213 mil

em 2016, sendo 183 mil de aviação comercial e 30 mil de aviação geral, cujas aeronaves utilizam tanto

a pista auxiliar como a principal. Atendo-se a aeroportos com apenas uma pista, o de maior

movimentação é o Aeroporto de Campinas (SBKP): 113 mil em 2016. O benchmark nacional de

operações de aviação comercial em 2016 foi SBGR: 254 mil.

Esses números não significam que SBRF será incapaz de operar toda a movimentação prevista de

aviação comercial e geral com apenas uma pista. A capacidade do sistema com melhorias de pista

consideradas no projeto, combinada ao fenômeno do espraiamento das operações em instantes fora

dos picos, será suficiente para acomodar a demanda, conforme calculado no Estudo de Engenharia e

Afins e retomado no capítulo 7.2.1, ainda sem considerar potenciais alavancas como melhorias

tecnologias e de procedimentos de aproximação (como uma redução potencial da separação de

aeronaves de 5MN para 4MN ou 3MN, por exemplo).

203 SBME não teve movimentos comerciais em 2016.


Há benchmarks no exterior que corroboram com essa avaliação. O caso mais emblemático é o de

Gatwick, em Londres, que com uma pista realizou 282 mil operações em 2017204. Tomando-se ainda o

exemplo de alguns dos mais relevantes aeroportos da Europa (Heathrow – EGLL, Frankfurt – EDDF e

Amsterdam/Schipol – EHAM) vê-se que a movimentação por pista (com 2 pistas independentes) em

EGLL foi de 237 mil em 2016205, superando aquela prevista em SBRF. No mesmo ano, EDDF registrou

115 mil movimentos por pista206 (entre quatro pistas não independentes) e EHAM movimentou 103

mil207 (seis pistas não independentes).

Em termos de representatividade das operações totais por fluxo (doméstico vs. internacional), como

demonstrado pela Figura 11-13, as domésticas correspondem a 97%, e os voos internacionais por 3%

do total do Aeroporto de Recife. Esse índice é típico dos maiores aeroportos ainda administrados pela

rede Infraero em 2016.

Figura 11-13: Market-share das operações totais de cada aeroporto por fluxo

Fonte: ANAC

204 Fonte: https://www.gatwickairport.com/business-community/about-gatwick/company-information/gatwick-by-numbers/. 205 Fonte: https://www.heathrow.com/company/company-news-and-information/company-information/facts-and-figures. 206 Fonte: http://www.fraport.com/content/fraport/en/misc/binaer/traffic-figures/air-traffic-statistic/current_air_traffic_statistics/jcr:content.file/air-traffic-statistics-2016-5.pdf. 207 Fonte: https://www.schiphol.nl/en/schiphol-group/page/transport-and-traffic-statistics/.


Com relação à proporção de voos regulares vs. não-regulares, segundo dados da Infraero tem-se o

cenário da Figura 11-14. Conforme já mencionado, considera-se nesta comparação que voos não

regulares são aqueles sem HOTRAN (regulares), táxi aéreo, charters e aviação geral. O Aeroporto do

Recife apresenta reduzida taxa de voos não-regulares (quarta menor) se comparada a seus pares.

Figura 11-14: Movimentos não-regulares sobre movimentos totais em 2016. Aeroportos concedidos até 2016 e aeroportos não administrados pela Infraero não possuem esta informação

Fonte: Infraero e ANAC

11.2.5. Movimentos de aeronaves em hora-pico

O sistema de pistas é dimensionado para permitir o atendimento a todas as aeronaves comerciais

previstas no horizonte da concessão (1ª hora de maior movimentação de aeronaves comerciais). A

Figura 11-15 apresenta a hora-pico comercial para todos os aeroportos administrados pela Infraero

contemplados no Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017, exceto SBME que, em 2016, não

recebeu operações comerciais regulares. Voos de aviação geral não são considerados neste quadro.


Figura 11-15: Hora-pico de pista comercial em 2016. Não há informação da 1ª hora-pico para os demais aeroportos

Fonte: ANAC

Assim como visto no item 11.2.3, o fator de pico de pista também sofre um decaimento ao longo do

tempo, conforme crescem as movimentações, como mostra a Figura 11-16, elaborada com base em

dados da ANAC (VRA).


Figura 11-16: Evolução do fator de pico de pista para os aeroportos da amostra

Fonte: ANAC (VRA)

O Aeroporto de Recife encontra-se numa faixa intermediária, evoluindo para o patamar de 70 mil

operações comerciais em 2016, na mesma ordem de grandeza que SBSV e SBPA, e com fatores de pico

similares.

11.2.6. Movimentação de cargas

Segundo dados da Infraero, o Aeroporto de Recife movimentou 39,3 mil t de cargas (domésticas,

correios e internacionais) em 2016. Desconsiderando SBEG, com movimentação de cargas

desproporcionalmente elevada em função da Zona Franca de Manaus, e os aeroportos concedidos,

isso faz com que SBRF seja o maior movimentador de carga em 2016. Conforme as projeções realizadas

no capítulo 9, em 2048, o aeroporto deverá atingir um total de 83,2 mil t. Para efeito de comparação,

a Figura 11-17 mostra cargas movimentadas nos aeroportos pares em 2016.


Figura 11-17: Carga movimentada em 2016. Não são apresentados dados para os aeroportos concedidos nem para SBBW, que iniciou suas atividades em novembro de 2016

Fonte: Infraero e estatística TECA

11.3. Benchmarks de infraestrutura

Neste item os aeroportos da base são comparados em termos de disponibilidade e aproveitamento da

infraestrutura, considerando os diversos sistemas relevantes.

11.3.1. Terminal de passageiros

É possível relacionar a área do TPS com variáveis de demanda para avaliar se o mesmo se encontra, no

ano base, adequadamente dimensionado208. As áreas dos terminais foram extraídas do site da Infraero

(quando disponíveis), e dos sites oficiais para aeroportos concedidos, em 2015.

Na Figura 11-18 observa-se a distribuição de área do TPS por PHP simultâneo em 2016 (critério

específico de PHP da Infraero, e não a 30ª hora mais movimentada, conforme comentado no item

6.2.1), um parâmetro associado ao nível de conforto. O Aeroporto de Recife é o 6º maior,

desconsiderando os seis aeroportos concedidos até 2016 e os aeroportos não administrados pela

Infraero. Seu resultado é 15% maior que a média.

208 Análises mais detidas podem ser necessárias para comparar não apenas as áreas totais, mas a composição das mesmas entre lado ar, lado terra, áreas associadas a processadores etc.


Figura 11-18: Área do TPS por PHP simultâneo (2016). A linha pontilhada indica a média (24,5 m²/PHP). Não há informação de PHP em 2016 para os aeroportos concedidos ou para os aeroportos não administrados pela

Infraero

Fonte: Infraero

11.3.2. Sistema de pistas

A capacidade horária do sistema de pistas depende de diversos fatores, como a disponibilidade de

saídas rápidas, mix de aeronaves, ligações às cabeceiras, equipamentos de navegação aérea

disponíveis, disposição das pistas dependentes (se houver), etc. O Aeroporto de Brasília (SBBR), por

exemplo, apresenta grande capacidade horária em função das duas pistas paralelas e independentes

que possui.

Já o Aeroporto de Recife possui uma única pista e a capacidade horária homologada pelo CGNA em 29

movimentos por hora. Na Figura 11-19 estão as capacidades homologadas para os maiores aeroportos

no Brasil209. Para os aeroportos constantes no Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017 do

MTPAC, é apresentada também a capacidade atual calculada no Relatório de Engenharia e Afins dos

respectivos aeroportos (naquele Relatório também se explica as diferenças entre as capacidades

horárias calculada e homologada pelo CGNA).

209 Observe-se que a capacidade homologada pelo CGNA, em alguns casos (sobretudo nos aeroportos com menor movimentação), pode ser expandida com relativa facilidade pela adoção de procedimentos operacionais distintos, não representando restrição da infraestrutura.


Figura 11-19: Capacidade horária do sistema de pistas homologada pelo CGNA e calculada no Relatório de Engenharia e Afins dos respectivos aeroportos

Fonte: CGNA e Relatório de Engenharia e Afins

No fim da concessão, espera-se que a capacidade horária de pista de SBRF chegue a 33mov/h. Apenas

para fins ilustrativos, os mesmos benchmarks estrangeiros mencionados anteriormente mostram que

existem mecanismos para expandir mais a capacidade caso venha a ser necessário. Por exemplo, a

capacidade de pista declarada era, em 2013210, 55 para EGKK (1 pista), 88 para EGLL (44 por pista, em

média), 120-125 para EDDF (31-31 por pista, em média) e 110-115211 para EHAM.

Por meio da Figura 11-20, que apresenta a hora-pico de pista212 dividida pela capacidade calculada no

Relatório de Engenharia e Afins para os aeroportos constantes no Edital de Chamamento Público de

Estudos 01/2017 do MTPAC213, verifica-se quais são os aeroportos que parecem requerer

investimentos nesse sistema mais rapidamente.

O Aeroporto de Recife apresentou um percentual de 70%, revelando que ainda há algum potencial de

incremento de movimentação com o sistema atual. Porém, conforme analisando no capítulo 7, a

expansão desse sistema será necessária no horizonte de projeção.

210 Fonte: https://www.itf-oecd.org/expanding-airport-capacity-competition-and-connectivity. 211 Não é possível aferir se a capacidade horária abarca também aviação geral. 212 Pico de pista comercial (voos de aviação geral não foram levados em consideração). 213 Exceto Macaé, que não registrou operações de aviação comercial em 2016.


Figura 11-20: Hora-pico de pista comercial dividido pela capacidade calculada no Relatório de Engenharia e Afins

Fonte: ANAC e Relatório de Engenharia e Afins

11.3.3. Sistema de pátio de aeronaves

Posições de pátio são demandadas por aeronaves estacionadas para movimentar passageiros e cargas,

realizar operações de pré-embarque, pernoitar ou realizar manutenção. As posições de pátio podem

ser próximas ao TPS ou ser remotas.

Ao relacionar a movimentação anual de passageiros com o número de posições de pátio214 tem-se uma

ideia do giro ou “eficiência” do uso das mesmas (pode haver variações no número de posições

consideradas em função de diferentes arranjos de acomodação no pátio, como o uso de uma posição

Classe E para receber 2x Classe C, por exemplo).

Na Figura 11-21, é apresentado o resultado para 2016. O Aeroporto de Recife apresenta o sexto maior

valor neste índice, denotando, por um lado, alto giro, e, por outro, a necessidade de expansão.

214 Fonte: site da Infraero exceto para aeroportos concedidos, para os quais as informações foram obtidas nos sites oficiais das concessões. Para os aeroportos do bojo do Edital de Chamamento Público de Estudos 01/2017 do MTPAC, foram consideradas as posições de pátio equivalentes a ocupação exclusiva de aeronaves de classe de envergadura C, segundo considerado no Relatório de Engenharia e Afins.


Figura 11-21: Movimentos anuais de passageiros por posição no pátio. A linha pontilhada indica a média (227,7 mil pax/posição)

Fonte: ANAC, Infraero, site dos concessionários e Relatório de Engenharia e Afins

11.4. Benchmarks financeiros

A análise de benchmarks de indicadores financeiros aeroportuários envolveu amostras de aeroportos

nacionais e internacionais.

A base de dados de aeroportos nacionais foi constituída de três formas:

• Via Lei de Acesso à Informação (LAI)215 conseguiu-se os indicadores de 16 aeroportos (Curitiba,

Manaus, Belém, Goiânia, Foz do Iguaçu, São Luís, Campo Grande, Navegantes, Teresina,

Londrina, Macapá, Joinville, Petrolina, Boa Vista, São José dos Campos, Corumbá);

• Através de dados disponibilizados pela SNAC/MTPAC obteve-se indicadores dos aeroportos da

atual e da última rodada de concessão – Congonhas, Salvador, Fortaleza, Porto Alegre,

Florianópolis, Recife, Maceió, Aracaju, João Pessoa, Juazeiro do Norte, Campina Grande,

Cuiabá, Alta Floresta, Rondonópolis, Vitória e Macaé216;

215 Protocolo 99927000361201728; data de abertura: 20/09/2017. 216 Não foram disponibilizados dados financeiros referentes a dois dos aeroportos desta rodada de concessão: Sinop e Barra do Garças.


• Dados públicos de aeroportos já concedidos – Guarulhos, Brasília e Confins217.

Já no caso de aeroportos internacionais, a pesquisa se baseou no resultado do “World Airport

Awards”218, que além de apresentar uma lista com os melhores aeroportos do mundo também

apresenta os melhores aeroportos por região e por faixa de quantidade de passageiros.

A partir das listas de melhores aeroportos do mundo, buscou-se levantar dados financeiros e

operacionais dos respectivos aeroportos, que permitissem o cálculo de indicadores e a comparação

com os indicadores nacionais. Foram pesquisados e avaliados dados de aeroportos de 22 países,

destacados na Figura 11-22 e na Tabela 11-1. No caso de aeroportos americanos, foi utilizada uma

base que permitiu a análise de mais de 400 aeroportos, enquanto os dados dos aeroportos dos demais

países foram pesquisados diretamente.

Figura 11-22: Países com aeroportos avaliados na análise de benchmark internacional


217 Não foram encontradas informações públicas em nível de detalhe adequado dos aeroportos de Galeão e Viracopos. 218 Fonte: http://www.worldairportawards.com/


Tabela 11-1: Países e aeroportos/concessionários avaliados


A Figura 11-23 e a Figura 11-24 apresentam o porte das operações, em WLU, dos aeroportos nacionais

e internacionais. Ressalte-se que, devido à quantidade de dados de aeroportos americanos, apresenta-

se a média destes aeroportos. O Aeroporto de Recife apresenta um valor de WLU superior à média

nacional em 2016 (7,2 milhões e 4,8 milhões, respectivamente).

Figura 11-23: Porte dos aeroportos nacionais219


219 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014).


Figura 11-24: Porte dos aeroportos internacionais220


Cumpre notar que os dados de benchmark em valores unitários de aeroportos internacionais devem

ser considerados com ressalvas, uma vez que particularidades de cada país, como valor da moeda local,

perfil de renda da população, estrutura tarifária, além do próprio perfil de movimentação

aeroportuária (entre outros) pode torná-los pouco comparáveis a aeroportos brasileiros. As

comparações com aeroportos nacionais são mais efetivas quando tomadas em termos proporcionais

(e não absolutos).

Exceto quando especificado em contrário, os valores apresentados encontram-se em R$ atualizados

para jul/2017, data base orientada pela SNAC/MTPAC para a elaboração das análises de viabilidade

econômico-financeira.

11.4.1. Receitas

Os itens a seguir apresentam os resultados dos indicadores de receitas calculados para a amostra final

de aeroportos nacionais e estrangeiros. Foram definidos quatro indicadores principais: receita total

por WLU; receitas tarifárias por WLU; receitas não tarifárias por WLU; e percentual das receitas não

tarifárias sobre a receita total. Os gráficos são apresentados sempre em ordem decrescente de porte

dos aeroportos (em WLU), tanto para os nacionais quanto estrangeiros.

11.4.1.1. Receitas totais

A maioria dos aeroportos nacionais avaliados tem uma receita unitária similar, com algumas exceções:

Guarulhos, Manaus, Macaé e São José dos Campos mostram-se superiores à média. O primeiro, com

a alta relevância de operações internacionais e de carga, além de ser o principal aeroporto do país; o

220 Dados de 2014.


segundo, com grande relevância de carga, e os demais devido ao perfil predominante de aviação geral,

com alta geração de receitas comerciais de hangaragem; já alguns aeroportos de pequeno porte são

inferiores à média, como Campina Grande, Rondonópolis e Alta Floresta.

O aeroporto de Recife teve uma receita total de R$23,1/WLU em 2016221, ligeiramente superior à

média nacional, de R$21,2/WLU. Projeta-se que, ao final da concessão, a receita total do Aeroporto

passará para R$26,0/WLU, devido principalmente ao aumento nas receitas comerciais considerados

na modelagem financeira da concessão.

Note-se que neste caso, assim como nos demais indicadores impactados pela incorporação do ATAERO

às receitas dos operadores aeroportuários (como receitas tarifárias, proporção de receitas tarifárias

vs. não tarifárias e margem de EBITDA), os dados apresentados referentes às projeções do aeroporto

em concessão são ajustados para refletir um cenário sem ATAERO, para que o dado apresentado seja

comparável à amostra do benchmark, uma vez que a incorporação do ATAERO não se aplica ao caso

de aeroportos já concedidos e só ocorreu para os demais no final de 2016, tendo pouco ou nenhum

impacto sobre os dados da base amostral222 .

Figura 11-25: Benchmark nacional de receita total por WLU223


Todos os aeroportos internacionais224 possuem receita (se convertida em R$) bem superior ao

observado no Brasil. A Figura 11-26 demonstra que a menor receita dos aeroportos internacionais

analisados é de USD10,7/WLU (média dos aeroportos americanos analisados).

221 O valor não considera receitas eventuais e cancelamentos, de caráter esporádico. 222 Os valores efetivos de receita, receita tarifária e margem de EBITDA para o aeroporto em concessão são maiores devido à incorporação do Ataero na receita do concessionário. 223 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 224 Considerando a média dos aeroportos americanos como um único aeroporto na análise.


Figura 11-26: Benchmark internacional de receita total por WLU225


11.4.1.2. Receitas tarifárias

O benchmark de receita tarifária por WLU de aeroportos nacionais apresenta pouca variação nos

valores – a maioria dos aeroportos tem uma receita tarifária por WLU entre R$9 e R$13 por WLU

(Figura 11-27). Isso se deve à natureza regulada das tarifas aeroportuárias, que tende a levar a uma

equiparação desta receita entre aeroportos de mesma classe tarifária (e valores próximos mesmo para

classes diferentes, uma vez que as diferenças de tarifas entre classes não são demasiadamente

grandes). As variações entre os diferentes aeroportos se devem, além da classe tarifária, ao perfil de

movimentação de cada caso, como a quebra dos passageiros entre domésticos e internacionais e à

representatividade de operações de carga e de aviação geral (que geram particularidades como

Guarulhos, Manaus e São José dos Campos, respectivamente).

O aeroporto de Recife apresentou R$13,8/WLU de receita tarifária em 2016, um pouco superior à

média nacional, de R$ 13,2/WLU, favorecido pelo enquadramento na mais elevada classe tarifária.

Projeta-se que durante o período da concessão este índice registre R$13,5/WLU em 2048.

225 Dados de 2014.


Figura 11-27: Benchmark nacional de receita tarifária por WLU226


A análise de benchmarks internacionais de receitas tarifárias aponta, como esperado, maiores

diferenças entre aeroportos localizados em diferentes países (em função das particularidades das

estruturas e valores de tarifas em cada caso) e valores (se convertidos em R$) significativamente

superiores à amostra de aeroportos nacionais – à exceção dos mais de 400 aeroportos americanos

analisados, cuja média de receita tarifária unitária se apresenta um pouco mais próxima aos

aeroportos nacionais (embora ainda relevantemente superior à média nacional). Ao contrário da

análise nacional, o benchmark internacional indica a existência de ganho de escala nas receitas

tarifárias (aeroportos de maior porte com valores de receitas unitárias superiores - Figura 11-28).



Figura 11-28: Benchmark internacional de receita tarifária por WLU227


11.4.1.3. Receitas não tarifárias

O aeroporto de Recife teve uma receita não tarifária de R$9,3/WLU em 2016, pouco acima da média

nacional, de R$7,9/WLU (Figura 11-29). Dentre os predicados de SBRF que justificam essa posição está

a existência de um fluxo de passageiros domésticos e o fato se estar, nos últimos anos, se consolidando

como hub doméstico na Região Nordeste (e, como tal, recebe passageiros de conexão que consomem

produtos e serviços no aeroporto nos intervalos entre voos).

Observa-se que os aeroportos com maior movimentação possuem uma receita unitária ligeiramente

maior, demonstrando uma tendência de ganho de escala. Alguns aeroportos específicos destoam mais

significativamente da média, conforme já discutido.

Projeta-se que ao fim da concessão a receita não tarifária do Aeroporto passará a R$12,6/WLU,

ampliando sua diferença em relação à média nacional. Esse aumento decorre da otimização da

exploração comercial das áreas internas ao TPS (novas áreas e melhoria nas condições dos contratos

vigentes) e áreas externas, inclusive para empreendimentos imobiliários.

227 Dados de 2014.


Figura 11-29: Benchmark nacional de receita não tarifária por WLU228


A análise de benchmarks internacionais de receitas não-tarifárias indica mais significativamente a

existência de ganho de escala nas receitas tarifárias (Figura 11-30). Se convertidos em reais, os valores

também superam significativamente as receitas geradas nos aeroportos nacionais.

Figura 11-30: Benchmark internacional de receita não tarifária por WLU229


228 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 229 Dados de 2014.


11.4.1.4. Proporção entre as receitas tarifárias e não tarifárias

A Figura 11-31 apresenta a participação das receitas tarifária e não tarifária na receita total dos

aeroportos nacionais. Em média, 65% da receita total é composta pela receita tarifária. No aeroporto

de Recife, em 2016, a receita tarifária representou 60%, e a não tarifária 40% (porcentuais que se

manterão relativamente estáveis até 2048).

Figura 11-31: Participação das receitas tarifárias e não tarifárias na receita total – benchmark nacional230


O benchmark internacional da participação das receitas tarifárias e não tarifárias na receita total

apresenta percentuais ligeiramente inferiores à média brasileira na participação da receita tarifária

(60%).



Figura 11-32: Participação das receitas tarifárias e não tarifárias na receita total – benchmark internacional231


11.4.2. Custos e despesas

Os indicadores analisados no benchmark de custos foram: custo total e sua respectiva quebra (em

pessoal e terceiros, utilidades e material de consumo) ponderados em função da escala das atividades

(medida em WLU), além da participação relativa de cada categoria nos custos e despesas totais. O

resultado das análises é apresentado a seguir.

Os gráficos são apresentados em ordem decrescente (da esquerda para a direita) de escala dos

aeroportos analisados (em WLU). Note-se que os custos com pessoal próprio e serviços de terceiros

foram tratados de forma conjunta - diferenças no nível de terceirização de atividades em função de

estratégias empresariais ou de restrições legais, entre diferentes aeroportos ou países, poderiam

distorcer a análise.

Com o intuito de analisar o possível ganho de escala nos custos, aumentou-se a base de benchmark

internacional incluindo todos os aeroportos americanos separadamente (em vez de utilizá-los

conjuntamente como uma média).

11.4.2.1. Total de custos e despesas

Atualmente, observa-se que o custo unitário total nacional é, em média, de R$19,7/WLU (Figura

11-33). Entretanto, quando se observa aeroportos do porte do de Recife, como os aeroportos de Porto

Alegre e Curitiba, vê-se que a média cai para um patamar da ordem de R$11-13/WLU.

O Aeroporto de Recife apresentou custo unitário total de R$ 13,5/WLU em 2016, na mesma ordem

que seus pares em volume de passageiros. Este valor passará a R$11,7/WLU ao final do período de

231 Dados de 2014.


concessão, devido à existência de economias de escala (coincidentemente, é o mesmo patamar

observado no aeroporto de Guarulhos, segundo a amostra).

Note-se que os valores apresentados para o Aeroporto são líquidos do pagamento de outorgas e de

custos exclusivamente contábeis, assim como os dados da amostra (para permitir a comparação

adequada com os benchmarks).

Figura 11-33: Benchmark nacional de custo total por WLU232233234


O efeito dos ganhos de escala, observado na análise dos dados nacionais, fica evidenciado na análise

dos aeroportos estrangeiros, como mostra a Figura 11-34 (em ordem decrescente de movimentação

total da esquerda para a direita), como tipicamente se observa no setor aeroportuário.

232 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 233 SJdC e Corumbá apresentam custos muito acima dos observados no Brasil, portanto os dados foram retirados para não contaminarem as análises. 234 Nos aeroportos já concedidos (Guarulhos, Brasília e Confins) os dados de custos total não consideram outorgas e custos meramente contábeis.


Figura 11-34: Benchmark internacional de custo total por WLU235


11.4.2.2. Custos e despesas com pessoal e terceiros

O benchmark nacional de custo com pessoal e terceiros aponta um valor unitário médio de

R$18,0/WLU (Figura 11-35). O Aeroporto de Recife, com escala bastante superior à média da amostra,

apresentou custos unitários de pessoal e terceiros de R$ 11,1/WLU em 2016. Projeta-se que este valor

atinja R$9,2/WLU no final da concessão, comportamento esperado diante das evidências de ganhos

de escala apontados pela análise e considerando o porte das operações do aeroporto.

235 Dados de 2014.


Figura 11-35: Benchmark nacional de custo com pessoal e serviços de terceiros por WLU236237238


A Figura 11-36 demonstra que o custo com pessoal e terceiros por WLU dos benchmarks internacionais

superiores aos observados no Brasil (se convertidos em reais). O benchmark estrangeiro também

evidencia a existência de ganhos de escala.

Figura 11-36: Benchmark estrangeiro de custo com pessoal e terceiros por WLU239


236 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 237 O aeroporto de Guarulhos e de Brasília não disponibilizam esses dados. 238 SJdC e Corumbá apresentam custos muito acima dos observados no Brasil, portanto os dados foram retirados para não contaminarem as análises. 239 Dados de 2014.


11.4.2.3. Custos e despesas com utilidades

O benchmark nacional de custos com utilidades por WLU apresenta pouca variação entre os

aeroportos, com média de R$ 1,7/WLU (Figura 11-37). O aeroporto de Recife teve um valor

ligeiramente acima da média nacional, de R$2,0/WLU em 2016. A menor variação dos custos unitários

desta categoria em relação à média aponta menor possibilidade de ganhos de escala.

Figura 11-37: Benchmark nacional de custo com utilidades por WLU240241242


A Figura 11-38 demonstra o benchmark internacional de custo com utilidade por WLU. Neste caso, os

valores unitários também superam os valores de aeroportos nacionais (se convertidos em reais) e, ao

contrário do que aponta a análise de benchmark nacional, indicam maior possibilidade de ganhos de

escala.

240 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 241 O aeroporto de Guarulhos, Brasília e de Confins não disponibilizam esses dados. 242 SJdC e Corumbá apresentam custos muito acima dos observados no Brasil, portanto os dados foram retirados para não contaminarem as análises.


Figura 11-38: Benchmark estrangeiro de custo com utilidades por WLU243


11.4.2.4. Custos e despesas com materiais de consumo

O benchmark nacional de custos com materiais de consumo por WLU apresenta valores unitários de

custos com materiais de consumo menores para aeroportos com maiores volumes, ou seja, também

se observa de forma mais evidente ganhos de escala nestes custos. O aeroporto de Recife teve um

custo de R$0,4/WLU em 2016, inferior à média nacional (R$0,5/WLU - Figura 11-39).

243 Dados de 2014.


Figura 11-39: Benchmark nacional de custo com materiais de consumo por WLU244245246


A Figura 11-40, com o benchmark internacional de custo com materiais de consumo por WLU, também

demonstra ganhos de escala, embora os valores unitários não sejam diretamente comparáveis aos

valores nacionais (valores superiores).

Figura 11-40: Benchmark internacional de custo com materiais de consumo por WLU247


244 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 245 O aeroporto de Guarulhos e de Brasília não disponibilizam esses dados. 246 SJdC e Corumbá apresentam custos muito acima dos observados no Brasil, portanto os dados foram retirados para não contaminarem as análises. 247 Dados de 2014.


11.4.2.5. Proporção entre os custos e despesas

Conforme se observa na Figura 11-43, a proporção de cada linha de custos e despesas no total

apresenta pouca variação entre os aeroportos nacionais considerados na análise, em perfil similar

também ao dos aeroportos estrangeiros – custos e despesas com pessoal e serviços de terceiros variam

entre 80% e 90% do total no cenário nacional e entre 70% e 80% na amostra estrangeira.

No Aeroporto de Recife, em 2016, os custos e despesas com pessoal e serviços de terceiros

representam 82% do total. Utilidades representou 15% e materiais de consumo, 3%. Esse padrão de

quebra de custos e despesas é usual na amostra de aeroportos domésticos.

Figura 11-41: Quebra dos custos e despesas, por tipo, aeroportos nacionais248,249


248 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). 249 O aeroporto de Guarulhos e de Brasília não disponibilizam esses dados.


Figura 11-42: Quebra dos custos e despesas, por tipo, aeroportos estrangeiros250


11.4.2.6. Avaliação da possibilidade de ganhos de escala na operação de aeroportos

As análises de benchmark nacional e internacional de custo indicaram a existência de ganhos de escala

relevantes na operação de aeroportos. Para quantificar esses ganhos e permitir a sua incorporação à

avaliação econômico-financeira da concessão, traçou-se regressões do tipo y = a * x ^ b, onde y

representa os custos e despesas e x a escala da operação, em WLU. Devido às diferenças particulares

de cada aeroporto na composição dos custos totais e nos diferentes perfis de ganho de escala para

cada categoria de custos, estas foram analisadas isoladamente. Visando melhorar a precisão da

análise, foram considerados os dados dos aeroportos nacionais e internacionais de todos os anos

disponíveis na amostra, aumentando o número de pontos das regressões251.

11.4.2.6.1. Pessoal e terceiros

As regressões nacionais e internacionais apresentam uma aderência bastante elevada com a amostra

(R² = 0,93 e R² = 0,82, respectivamente) e ambas apontam para uma elasticidade de 0,72 dos custos e

despesas com pessoal e terceiros em relação ao aumento da movimentação.

250 Dados de 2014.

251Para adequar a base de benchmark internacional aos parâmetros observados e projetados nos aeroportos estudados,

filtrou-se a base de aeroportos por porte e perfil de movimentação (considerando o mix entre movimentação de passageiros

e de carga): (i) Porte: Número máximo de passageiros de 25,5 milhões (projeção para o aeroporto de Recife em 2050); (ii)

Perfil de movimentação: %WLU entre 0,53% e 3,98% (média +-1desvio dos blocos).


Figura 11-43: Regressão dos custos e despesas com pessoal e terceiros com WLU nacional


Figura 11-44: Regressão dos custos e despesas com pessoal e terceiros com WLU internacional


11.4.2.6.2. Utilidades


(R² = 0,86 e R² = 0,76, respectivamente) e apontam para elasticidades de 0,92 e 0,64, respectivamente,

dos custos e despesas com utilidades em relação ao aumento da movimentação respectivamente.


Figura 11-45: Regressão dos custos e despesas com utilidades com WLU nacional


Figura 11-46: Regressão dos custos e despesas com utilidades com WLU internacional


11.4.2.6.3. Materiais de consumo


(R² = 0,70 e R² = 0,55, respectivamente) e apontam para elasticidades de 0,70 e 0,63, respectivamente,

dos custos e despesas com materiais de consumo em relação ao aumento da movimentação.


Figura 11-47: Regressão dos custos e despesas com materiais de consumo com WLU nacional


Figura 11-48: Regressão dos custos e despesas com materiais de consumo com WLU internacional


11.4.3. Margem de EBITDA

A Figura 11-49 e a Figura 11-50 apresentam os benchmarks nacional e internacional de margem de

EBITDA, respectivamente. O aeroporto de Recife apresentou 37% de margem de EBITDA em 2016,

similar a benchmarks internacionais. Durante o período de concessão, esperara-se que este indicador

alcance 51% em 2048, como resultado dos ganhos de escala e melhor aproveitamento comercial do


aeroporto. Cumpre notar que esse valor de margem, razoável diante dos benchmarks nacionais e

estrangeiros mais eficientes, é líquido de ATAERO e de outorgas para permitir a comparação nos

mesmos parâmetros que os da amostra.

Figura 11-49: Benchmark nacional de margem de EBITDA252

Figura 11-50: Benchmark internacional de margem de EBITDA253


252 Dados de 2016, exceto para Salvador, Porto Alegre, Fortaleza e Florianópolis (dados de 2014). Nos aeroportos já concedidos (Guarulhos, Brasília e Confins) os dados de custos total não consideram outorgas e custos meramente contábeis. 253 Dados de 2014.