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NOTA TÉCNICA FINAL

REVISÃO TARIFÁRIA DA SABESP

PRIMEIRA ETAPA DO SEGUNDO CICLO TARIFÁRIO

ANEXO – MEMORIA DE CÁLCULO DO FATOR X

Marco 2013

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INDICE

1 Estimativa de ganhos de eficiência esperados para as despesas de operação e manutenção

(OPEX) ................................................................................................................................................ 3

2 A Construção do Benchmark ...................................................................................................... 4

2.1 Orientação .......................................................................................................................... 4

2.2 Empresas Incluídas na Amostra ........................................................................................ 4

2.2.1 Mudança tecnológica ..................................................................................................... 4

2.2.2 Redução de ineficiências (catch-up) ............................................................................. 5

2.2.3 Escolha das Variáveis de Insumo e Produto ................................................................. 6

3 Resultados ................................................................................................................................... 9

3.1 Mudança tecnológica ......................................................................................................... 9

3.2 Redução de ineficiências (catch-up) .................................................................................. 9

3.3 Variáveis ambientais ........................................................................................................ 10

3.4 Fator de eficiência a ser aplicado aos OPEX .................................................................. 12

4 Anexo 1: Base de dados do SNIS ............................................................................................. 14

5 Anexo 2: Base de dados da Ofwat ............................................................................................ 19

6 Anexo 3: Resultados completos ................................................................................................ 23

6.1 Mudança tecnológica ....................................................................................................... 23

6.2 Redução de ineficiências (catch-up) ................................................................................ 25

6.3 Variáveis ambientais ........................................................................................................ 28

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1 ESTIMATIVA DE GANHOS DE EFICIÊNCIA ESPERADOS PARA AS DESPESAS DE

OPERAÇÃO E MANUTENÇÃO (OPEX)

Os ganhos de eficiência da empresa podem ser separados em duas fontes principais:

Redução de ineficiências (catch-up)

Mudança tecnológica

A primeira visa a reduzir a distância que separa uma determinada empresa do que se

considera a fronteira eficiente de custos. A segunda tenta capturar até que ponto a

fronteira eficiente se desloca ao longo do tempo como resultado da mudança

tecnológica.

De acordo com a NOTA TÉCNICA FINAL Nº RTS/01/2012, “METODOLOGIA DETALHADA

PARA O PROCESSO DE REVISÃO TARIFÁRIA DA SABESP”, para estimar os ganhos de

produtividade da empresa devido à mudança tecnológica esperada, utiliza-se um índice

de Malmquist através de DEA, que permite isolar a parte da variação na produtividade

atribuível a esta mudança tecnológica.

Para estimar o segundo componente, relacionado com o catch-up, calcula-se a distância

média da empresa até a fronteira em uma DEA seção transversal (“cross section”)

usando o último período disponível (2009). Logo se calcula a porcentagem anual que

deve ser incorporada ao ganho de eficiência de maneira que ao cabo do ciclo tarifário a

empresa reduza 75% do seu estoque de ineficiência estimado no passo anterior.

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2 A CONSTRUÇÃO DO BENCHMARK

2.1 ORIENTAÇÃO

Os modelos de eficiência podem ser orientados para (i) a redução proporcional de

insumos –orientação aos insumos- ou (ii) o aumento proporcional dos produtos –

orientação aos produtos-, ou também podem ser não orientados (nesse caso a redução

de insumos e o aumento de produtos são calculados em conjunto). A escolha do tipo de

orientação dependerá das particularidades do setor em estudo. No caso de empresas de

água e saneamento corresponde utilizar, à luz das características do setor, uma

orientação aos insumos, já que o produto é tipicamente exógeno (ou muito menos

sujeito ao controle da empresa que seus insumos).

2.2 EMPRESAS INCLUÍDAS NA AMOSTRA

Em todas as abordagens de estimativa da eficiência existe um problema de grau de

liberdade, exacerbado pela ênfase na eficiência relativa que têm estas abordagens. Os

graus de liberdade aumentam com o número de empresas da amostra e reduzem com o

número de variáveis (insumos, produtos e variáveis ambientais). Estas escolhas não são

independentes, uma vez que a inclusão de um maior número de empresas permite a

inclusão de mais insumos e produtos na análise, de modo a ter uma identificação mais

precisa da fronteira tecnológica.

2.2.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA

Para calcular os índices de Malmquist se utilizam os dados do Sistema Nacional de

Informações sobre Saneamento (SNIS). A respeito dos prestadores, em uma primeira

aproximação, analisou-se uma amostra representativa de 10% da população objetivo da

SABESP, ou seja 2.000.000 de habitantes a servir. O resultado foi um painel de 18

empresas observadas no período 2007-2009. No caso da SABESP a informação foi

desagregada em 11 unidades de negócios, o que gera um total de 28 x4 = 112

observações empresa-ano para a análise. A tabela seguinte apresenta mais detalhes das

empresas e unidades de negócios consideradas. O anexo 1 possui mais detalhes sobre

esta base de dados.

Tabela 1: Empresas na Amostra SNIS

Sigla Prestador Município Estado

SABESP

Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo:

São Paulo SP U.N. ALTO PARANAPANEMA

U.N. BAIXADA SANTISTA

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U.N. BAIXO PARANAPANEMA

U.N. BAIXO TIETE E GRANDE

U.N. CAPIVARI/JUNDIAI

U.N. LITORAL NORTE

U.N. MEDIO TIETE

U.N. PARDO E GRANDE

U.N. VALE DO PARAIBA

U.N. VALE DO RIBEIRA

U.N. REGIAO METROPOLITANA

COPASA Companhia de Saneamento de Minas Gerais Belo Horizonte MG

CEDAE Companhia Estadual de Águas e Esgotos Rio de Janeiro RJ

EMBASA Empresa Baiana de Águas e Saneamento Salvador BA

SANEPAR Companhia de Saneamento do Paraná Curitiba PR

COMPESA Companhia Pernambucana de Saneamento Recife PE

CORSAN Companhia Rio-Grandense de Saneamento Porto Alegre RS

CAGECE Companhia de Água e Esgoto do Ceará Fortaleza CE

SANEAGO Saneamento de Goiás S/A Goiânia GO

COSANPA Companhia de Saneamento do Pará Belém PA

CAEMA Companhia de Águas e Esgotos do Maranhão São Luís MA

CAGEPA Companhia de Águas e Esgotos da Paraíba João Pessoa PB

CASAN Companhia Catarinense de Águas e Saneamento Florianópolis SC

CAERN Companhia de Águas e Esgotos do Rio Grande do Norte Natal RN

AGESPISA Águas e Esgotos do Piauí S/A Teresina PI

CASAL Companhia de Saneamento de Alagoas Maceió AL

CESAN Companhia Espírito-Santense de Saneamento Vitória ES

CAESB Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal Brasília DF

2.2.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)

A falta de comparadores adequados (a contrapartida de um número limitado de

empresas na amostra) pode levar a qualificar uma empresa como eficiente por padrão:

não porque seja realmente, mas porque não existe na amostra nenhuma outra empresa

com a que se possa comparar. A busca de empresas comparáveis para um exercício bem

fundamentado de estimativa da eficiência relativa exige, em muitas circunstâncias,

recorrer a empresas de outros países na comparação.

Para obter uma melhor discriminação da eficiência relativa no cross section, agrega-se

às 28 empresas consideradas no ponto anterior, um grupo de 9 empresas de água e

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saneamento do Reino Unido. Todos os dados correspondem ao último ano disponível,

2009, e provem da base da OFWAT (Office of Water Regulation), o ente regulador de

água e saneamento da Inglaterra e País de Gales. O anexo 2 contém uma descrição

detalhada desta base de dados.

A tabela 2 apresenta a lista de empresas incorporadas.

Tabela 2: Empresas de água e saneamento do UK

Anglian Water Services Ltd (ANH)

Northumbrian Water Ltd (NES)

United Utilities Water plc (NWT)

Southern Water Services Ltd (SRN)

Severn Trent Water Ltd (SVT)

South West Water Ltd (SWT)

Thames Water Utilities Ltd (TMS)

Dwr Cymru Cyfyngedig (Welsh Water) (WSH)

Wessex Water Services Ltd (WSX)

Yorkshire Water Services Ltd (YKY)

2.2.3 ESCOLHA DAS VARIÁVEIS DE INSUMO E PRODUTO

Tipicamente, os insumos são definidos como os recursos utilizados pelas empresas ou

como condições que afetam o seu desempenho, enquanto que os produtos são os

benefícios gerados como resultado das operações da empresa. No entanto, é por vezes

difícil classificar um fator em particular como insumo ou produto. Nesses casos, uma

forma de classificar o fator é verificar se uma empresa com um registro mais alto nesse

fator é considerada mais eficiente ou não. Se a resposta for sim, o fator é geralmente

classificado como um produto; se for não, é classificado como um insumo.

Os critérios para a seleção costumam ser subjetivos, pelo menos em parte. No entanto,

algumas diretrizes gerais podem ser especificadas. Seguindo a prática usual em água e

saneamento as seguintes variáveis são utilizadas nesta estimativa:

• Insumos: despesas operacionais, perdas de AP.

• Produtos: ligações de água, ligações de esgoto, economias de água, economias de

esgoto, volume de água faturada, volume de esgoto recoletado.

As despesas operacionais se apresentam em reais constantes de 2009 no caso dos dados

do SNIS. Para facilitar a comparação, ao utilizar também dados do Reino Unido, todos os

valores monetários são convertidos a dólares estadunidenses (usando taxa de câmbio de

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paridade do poder aquisitivo) e logo se converte a dólares constantes de 2009 usando o

Índice de Preços ao Consumidor dos EUA.1

A tabela 3 mostra estatísticas descritivas para as distintas variáveis utilizadas no último

ano disponível (2009). Para manter baixo o número de variáveis e devido a alta

correlação entre todas as variáveis do produto (ver Tabela 3) trabalha-se com três

modelos diferentes de AP+AR: (i) ligações, (ii) economias y (iii) volumes, e se analisa em

seguida a consistência dos resultados.

Tabela 3: Estatísticas descritivas

BASE SNIS

Média Mediana Desvio padrão

Mínimo Máximo

Ligações AP 982,168 508,199 1,082,438 96,160 4,603,331

Ligações AR 417,541 206,698 652,466 11,220 3,053,027

Economias AP 1,236,126 707,257 1,381,012 96,972 5,728,931

Economias AR 621,658 241,345 984,704 29,063 4,739,470

Volume de água faturada (1000

m3/ano) 226,527 112,577 294,307 16,514 1,371,547

Volume de esgoto recoletado (1000

m3/ano) 94,284 37,514 151,501 583 720,088

Despesas operacionais (U$S

constantes) 312,068,068 165,742,828 356,800,827 35,704,870 1,648,990,342

Perdas de AP (%) 36.1 33.7 12.2 18.5 58.9

BASE OFWAT

Média Mediana Desvio padrão

Mínimo Máximo

Economias AP 1,933,913 1,951,268 1,111,627 557,086 3,482,421

1 As despesas operacionais da base da Ofwat correspondem à variável “Current operating costs" (incluindo CCD e IRC). Os dados de tipo de câmbio e índice de preços dos EUA foram obtidos da World Economic Outlook Database do Fundo Monetário Internacional.

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Economias AR 2,394,218 2,061,493 1,464,518 673,180 5,372,483

Volume de água faturada (1000

m3/ano) 361,388 377,138 217,540 105,512 751,148

Volume de esgoto recoletado (1000

m3/ano) 379,477 320,138 278,326 86,640 1,025,226

Despesas operacionais (U$S

constantes) 932,572,663 836,500,763 447,032,474 356,030,534 1,587,175,573

Perdas de AP (%) 26.8 27.7 5.6 18.0 33.9

Tabela 4: Correlações entre variáveis de produto

Ligações

AP Ligações

AR Economias

AP Economias

AR

Volume de água faturada

Volume de esgoto

recoletado

Ligações AP 1,00

Ligações AR 0,96 1,00

Economias AP 0,99 0,96 1,00

Economias AR 0,95 0,99 0,97 1,00


0,94 0,94 0,98 0,97 1,00

Volume de esgoto recoletado

0,92 0,96 0,96 0,98 0,99 1,00

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3 RESULTADOS

3.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA

Foram considerados três modelos de acordo com a seleção de produtos realizada:

Modelo DEA-M1

o Produtos: ligações AP, ligações AR

o Insumos: despesas operacionais, perdas AP

Modelo DEA-M2

o Produtos: economias AP, economias AR


Modelo DEA-M3

o Produtos: volume AP faturada, volume AR recoletado


A tabela abaixo apresenta as estimativas de mudança tecnológica média anual na

amostra sob as três especificações anteriores. O anexo 3 contém os resultados completos

de toda a amostra.

Tabela 5: Mudança tecnológica

Modelo Mudança tecnológica (% anual)

DEA-M1 3,4%

DEA-M2 2,0%

DEA-M3 1,6%

Assim, por exemplo, de acordo com o modelo DEA-M2, o setor de água e saneamento no

Brasil enfrentou, no período 2007-2009, um afastamento de 2% ao ano da fronteira

tecnológica (porcentagem esta obtida como a média geométrica, ponderada pelo

número de ligações AP em 2009, das mudanças correspondentes a cada empresa da

amostra).

3.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)

Devido a falta de dados sobre ligações na amostra de empresas do Reino Unido, somente

dois dos três modelos sugeridos originalmente puderam ser analisados:

Modelo DEA-UK1

o Produtos: economias AP, economias AR


Modelo DEA-UK2

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o Produtos: volume AP faturada, volume AR recoletado


A Tabela 5 mostra a medida de eficiência de cada uma das unidades de negócio da

SABESP, assim como a média (ponderada por ligações AP 2009) para o total da

empresa. Em nenhum caso se impõe um pressuposto a priori sobre o tipo de

rendimentos de escala - ou seja, trabalha-se sobre a premissa de rendimentos

variáveis.

Tabela 6: Medidas de (in)eficiência

DEA-UK1 DEA-UK2

U.N. ALTO PARANAPANEMA 0,973 0,843

U.N. BAIXADA SANTISTA 0,828 0,771

U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0,971 0,853

U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 1,000 1,000

U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0,825 0,829

U.N. LITORAL NORTE 0,923 0,941

U.N. MEDIO TIETE 0,735 0,697

U.N. PARDO E GRANDE 0,931 0,879

U.N. VALE DO PARAIBA 0,907 0,875

U.N. VALE DO RIBEIRA 1,000 1,000

U.N. REGIAO METROPOLITANA 1,000 1,000

SABESP 0,964 0,946

Observa-se que ambos os modelos indicam um nível de eficiência em torno de 95%,

revelando um estoque de ineficiência na ordem de 5%. No anexo 3 se apresentam os

resultados detalhados para toda amostra.

3.3 VARIÁVEIS AMBIENTAIS

O benchmarking envolve o levantamento e análise de informações sobre um grupo de

empresas, de forma a obter conclusões sobre o que seria uma meta realista para o nível

dos custos de uma empresa eficiente. Um dos pré-requisitos essenciais para a sua

aplicação é a comparabilidade entre as empresas analisadas. O papel das variáveis

ambientais (fatores externos que podem influenciar no desempenho relativo das

empresas, e que estas não têm controle direto) é precisamente o de garantir que os

níveis de eficiência das empresas sejam comparáveis. A lista de variáveis ambientais

consideradas em estudos anteriores do setor de água e saneamento incluem: densidade

populacional, proporção de clientes não residenciais, fonte superficial e águas

subterrâneas (% água bruta), distância da fonte de água para os consumidores, média

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pluviométrica, temperaturas médias, densidade da rede (ligações por km de rede),

topografia, tipo de solo, consumo de eletricidade por ligação, regulamentos locais.

Existem várias maneiras de incluir essas variáveis de ambiente em uma análise de DEA.

O caminho escolhido aqui implica em resolver o modelo DEA com apenas os produtos e

insumos selecionados em uma primeira etapa e depois executar a regressão das medidas

de eficiência obtidas nessa primeira etapa contra as variáveis ambientais. Os sinais dos

coeficientes associados a essas variáveis indicam a direção de influência, e podem ser

executados testes de hipóteses sobre o significado desses coeficientes. A regressão de

segunda etapa pode, em seguida, ser usada para eventualmente para "corrigir" os

escores de eficiência para que correspondam ao mesmo ambiente de operação (por

exemplo, as médias amostrais).

Outras vantagens dessa opção incluem: que pode incorporar qualquer número de

variáveis ambientais, que não é necessário qualquer suposição sobre o sentido da

influência dessas variáveis, que permite considerar tanto variáveis contínuas quanto

categóricas e é simples de calcular e transparente.

Dadas as limitações dos dados, só se pôde trabalhar com dois variáveis ambientais nesta

etapa: proporção de clientes não residenciais e densidade da rede (ligações/economias

de AP por km de rede). Como é detalhado no anexo 3, não foi encontrada evidências

sólidas de um significativo impacto dessas variáveis sobre as estimativas de mudança

tecnológica e catch-up, portanto não se aplicou qualquer correção nos valores obtidos.

Um problema potencial com este método de duas etapas ocorre quando as variáveis

utilizadas ambas as etapas estão altamente correlacionadas, podendo gerar neste caso

resultados tendenciosos. Não parece ser o caso aqui, como mostrado nas Tabelas 7 e 8.

Tabela 7: Correlações entre variáveis da 1ª e 2ª etapas (base SNIS)

Proporção de clientes não residenciais

Ligações AP por km de rede

Economias AP por km de rede

Ligações AP 0,10 0,24 0,38

Ligações AR 0,13 0,26 0,39

Economias AP 0,11 0,21 0,45

Economias AR 0,11 0,26 0,48


0,09 0,26 0,55

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0,07 0,27 0,54

Despesas operacionais

0,11 0,23 0,52

Perdas de AP -0,41 0,25 0,23

Tabela 8: Correlações entre variáveis da 1ª e 2ª etapas (base SNIS+OFWAT)

Proporção de clientes no residenciais

Economias AP por km de rede

Economias AP -0,12 0,29

Economias AR -0,22 0,07


-0,15 0,37


-0,26 0,13


-0,25 0,08

Perdas de AP -0,31 0,39

3.4 FATOR DE EFICIÊNCIA A SER APLICADO AOS OPEX

Para a estimativa da eficiência em despesas operacionais anual se escolhe o modelo com

economias de AP e AR como produtos para conservar a coerência interna (não há dados

das ligações para as empresas do Reino Unido) e porque os dados de economias

aparentam ser mais precisos e confiáveis que os de volumes. Considerando que a

empresa deve diminuir em 75% a brecha que a separa da fronteira eficiente (catch-up),

a eficiência que deve ser aplicado às despesas operacionais é de 2,68%.

Tabela 9: Fator de eficiência OPEX

Mudança tecnológica 2,00%

Catch-up 0,68%

Fator de eficiência OPEX 2,68%

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4 ANEXO 1: BASE DE DADOS DO SNIS

O Sistema Nacional de Informação sobre Saneamento (SNIS) foi projetado e está sendo

desenvolvido desde sua criação pelo Programa para a Modernização do Setor de

Saneamento (PMSS), vinculado à Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental do

Ministério das Cidades do Brasil. Este ministério é responsável por decidir o rumo do

desenvolvimento urbano.

O SNIS é uma base de dados administrada pelo PMSS e contém informações de caráter

operacional, gerencial, financeiro e de qualidade de prestação do serviço de água e

saneamento, além do serviço de gestão de resíduos sólidos urbano.

Na Tabela A.1 pode-se observar um resumo das principais características dos dados do

SNIS.

Tabela A.1 – Características base SNIS

SNIS

Alcance País (Brasil)

Países 1

Prestadores 1064 (2009)

Quantidade de

Dados

285

Período 1995-2009

Metodologia2 Própria

Esta base tem dados atualizados anualmente para um amostra de prestadores de

serviços desde 1995 até 2009.

A seguir na Tabela A.2 poderão ser observadas as definições das variáveis selecionadas

segundo o glossário de informações do SNIS para a construção da base.3

Tabela A.2 – Variáveis Selecionadas do SNIS

Variável Descrição

Prestador Empresa prestadora do serviço de água e saneamento

ANO Ano dos dados

2 É importante destacar que por Metodologia Própria se entende o critério utilizado na construção de cada base por parte de cada um dos organismos, sem ater-se às regras específicas para a confecção das mesmas. Este conceito se utilizará também na Erro! Fonte de referência não encontrada..

3 O mesmo pode ser encontrado no site do organismo. http://www.snis.gov.br

http://www.snis.gov.br/

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Ligações de AP

Quantidade de ligações ativas de água à rede pública, providas ou não de hidrômetro, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.

Vol. de AP produzida (1000 m3)

Volume anual de água disponível para consumo, compreendendo a água captada pelo prestador de serviços e a água bruta importada, ambas tratadas na(s) unidade(s) de tratamento do prestador de serviços, medido ou estimado na(s) saída(s) da(s) ETA(s) ou UTS(s). Inclui também os volumes de água captada pelo prestador de serviços ou de água bruta importada, que sejam disponibilizados para consumo sem tratamento, medidos na(s) respectiva(s) entrada(s) do sistema de distribuição.

Vol. de AP faturada

(1000 m3/ano)

Volume anual de água debitado ao total de economias (medidas e não medidas), para fins de faturamento. Inclui o volume de água tratada exportado para outro prestador de serviços.

Perdas de AP (%)

Perdas de água.

Economias AP Quantidade de economias ativas de água, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.

Vol. de AR coletada

(1000 m3/ano)

Volume anual de esgoto lançado na rede coletora. Em geral é considerado como sendo de 80% a 85% do volume de água consumido na mesma economia. Não inclui volume de esgoto bruto importado.

Vol. de AR tratado (1000

m3/ano)

Volume anual de esgoto coletado na área de atuação do prestador de serviços e que foi submetido a tratamento, medido ou estimado na(s) entrada(s) da(s) ETE(s). Não inclui o volume de esgoto bruto importado que foi tratado nas instalações do importador, nem o volume de esgoto bruto exportado que foi tratado nas instalações do importador.

Ligações de AR

Quantidade de ligações ativas de esgoto à rede pública, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.

Economias de AR

Quantidade de economias ativas de esgoto, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.


(R$)

Valor anual das despesas realizadas para a exploração dos serviços, compreendendo Despesas com Pessoal, Produtos Químicos, Energia Elétrica, Serviços de Terceiros, Água Importada, Esgoto Exportado, Despesas Fiscais ou Tributárias computadas na DEX, além de Outras Despesas de Exploração.

Extensão da rede AP (km)

Comprimento total da malha de distribuição de água, incluindo adutoras, subadutoras e redes distribuidoras e excluindo ramais prediais, operada pelo prestador de serviços, no último dia do ano de referência.

Economias residenciais

AP

Quantidade de economias residenciais ativas de água, que estavam em pleno funcionamento no último dia do ano de referência.

% usuários não residenciais

Porcentagem de usuários não residenciais.

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% AR tratado [Vol. de AR tratado (1000 m3/ano)]/[ Vol. de AR recoletado (1000 m3/ano)]*100

densidade da rede

[Ligações de AP]/[ Extensão da rede AP (km)]

Fonte: http://www.snis.gov.br

Para executar o cálculo do fator x foi necessário desagregar os dados provenientes do

SNINS em Unidades de Negócios (UN) existentes na SABESP. Para isto foi feita uma

adaptação das variáveis usadas dessa base, tentando replicá-las pela subdivisão da

Unidades de Negócios.

Este processo foi usado na informação fornecida tanto pela empresa, SABESP, quanto

pelo regulador,ARSESP. Para cada uma das variáveis foi usado algum documento

mostrando a informação desagregada por UN, ao mesmo tempo em que foi feita a

verificação apropriada baseada nos resultados totais anualmente fornecidos pela base do

SNISS.

Para começar, é necessário tornar explícito que a base desagregada por UN estava

montada para o período 2007-2009 pela disponibilidade de informações neste nível de

desagregação.

Para a montagem de cada uma das variáveis foram utilizados diversos documentos e em

algumas ocasiões, para a construção de uma única variável, mais de um. A forma como

foi calculada cada uma delas e a fonte de informação de onde são provenientes podem

ser observadas na Tabela abaixo.

Tabela A.3 – Fonte e forma de cálculo das variáveis por UN

Variável Fonte e Forma de Cálculo

Ligações de AP

[1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] Este documento apresenta as quantidades de ligações por UN, e foram utilizadas as [Ligações Ativas e Medidas – Água] de dezembro de cada ano.


Foi utilizada a variável [Vol. de AP faturada] adicionada das [perdas] que surgiram do documento [1.11 e 1.12 Dados_volumes_2007_a_abril 2011]. No caso das permissionárias foram adicionadas manualmente as perdas.

Vol. de AP faturada

(1000 m3/ano)

A informação foi adquirida do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme]. As variáveis utilizadas foram [Volume Faturado da Distribuição Final discriminado - Água] e [Volume Faturado de Permissionárias discriminado - Água] adicionadas.

Perdas de AP (%)

Foi calculado manualmente a partir da relação entre as variáveis [Vol. de AP produzida] y [Vol. de AP faturada] com a fórmula [((Vol. de AP produzida - Vol. de AP faturada)/ Vol. de AP produzida)*100].

Economias AP Foi utilizada do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] a variável [Economias Ativas Totais - Água] de dezembro de cada ano.

http://www.snis.gov.br/

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Vol. de AR coletada

(1000 m3/ano)

Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Volume Coletado de Esgoto], como esta variável não incluía as infiltrações, as mesmas foram obtidas do plano de negócios da SABESP.

Ligações de AR

Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Ligações Ativas e Coletadas – Esgoto] de dezembro de cada ano.

Economias de AR

A informação foi adquirida do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme]. A variável utilizada foi [Economias Ativas Totais - Esgoto] de dezembro de cada ano.


(R$)

A informação foi adquirida do documento [3.2 - SABESP - UNIDADE DE NEGOCIO - MUNIC-PIO] a partir da adição das variáveis: COFINS/PASEP + SALÁRIOS E ENCARGOS + MATERIAIS GERAIS + MATERIAIS DE TRATAMENTO + SERVIÇOS + FORÇA E LUZ + DESPESAS GERAIS + DESPESAS FISCAIS.


Do documento [1.13_Redes_2007_a_abril_2011], para cada ano foram adicionados os km de tubulações e de adutoras de dezembro de cada ano.

Economias residenciais

AP

Do documento [1.1 a 1.5 e 1.7 a 1.9 e 2.3-Dados Físicos e Demanda Firme] foi utilizada a informação da variável [Economias Ativas Residenciais - Água] de dezembro de cada ano.

Fonte: Elaboração própria

29/05/2013 pag 18

29/05/2013 pag 19

5 ANEXO 2: BASE DE DADOS DA OFWAT

Para realizar o Benchmarking da SABESP foram utilizados dados provenientes da base da

OFWAT (Office of Water Regulation). A OFWAT é a entidade reguladora de água e

saneamento na Inglaterra e País de Gales, responsável por garantir que as empresas

forneçam um serviço de boa qualidade a um preço justo.

As empresas responsáveis pela água e saneamento na Inglaterra e País de Gales têm a

obrigação de fornecer relatórios anualmente, conhecidos como o "June returns", que são

usadas para realizar cálculos de eficiência. Os relatórios e os dados são publicados no

site da entidade (www.ofwat.gov.uk).

As bases apresentam dados de 2003 até 2010, inclusive. A OFWAT está modificando seu

sistema regulatório e uma das principais mudanças é a eliminação dos "June returns".

Eles serão substituídos por solicitações de dados mais simples. Por esse motivo, em

junho de 2011 não foram mais recebidos relatórios e os dados começaram a ser

publicados nos sites das empresas.

A OFWAT coleta dados de todas as companhias de água e saneamento. O mercado

atualmente regulado pela OFWAT compreende 22 prestadores de serviços, dos quais 12

são apenas AP e os outros 10 são AP e AR. Destes foram tomados somente os provedores

de AP e AR, tanto por serem os maiores, ou porque prestam ambos os serviços, como a

SABESP. A Tabela resume as principais características da base de dados sob estudo.

Tabela A.4 - Características da Base de Dados da OFWAT

OFWAT

Alcance Inglaterra e

País de Gales

Países 2

Prestadores 22

Quantidade de

Dados

1284

Período 1990 - 2010

Metodologia Própria

Na Tabela A.5 são listados os nomes das empresas e a quantidade de habitantes

servidos, tanto para água potável como para águas residuais.

29/05/2013 pag 20

Tabela A.5 – Principais empresas de água e saneamento na Inglaterra e País de Gales

Habitantes servidos

Água Potável

Águas Residuais

Thames Water 8.667.327 13.809.639

Severn Trent 7.673.605 8.599.436

United Utilities 6.834.781 7.007.856

Yorkshire Water 4.925.314 4.984.603

Northumbrian 4.319.305 2.661.660

Anglian Water 4.287.360 5.814.970

Dwr Cymru 2.915.107 3.145.838

Southern Water 2.291.804 4.373.554

South West 1.651.989 1.614.770

Wessex Water 1.262.868 2.667.224

44.829.460 54.679.550

Fonte: www.ofwat.gov.uk

As informações exigidas às empresas de água e saneamento na Inglaterra e País de Gales

podem ser agrupadas em 12 categorias com níveis variados de informações. As

categorias são as seguintes:

Outputs principais,

Dívida,

Consumidores,

Medidas Não Financeiras,

Fatores de Saneamento,

Contabilidade Regulatória (Preços históricos),

Contabilidade Regulatória (Preços correntes),

Contabilidade Regulatória (Transações com empresas associadas),

Comparação do gasto segundo finalidade,

Medidas Financeiras,

Saúde e Segurança, e

Mudança Climática.

Cada um dos grupos de informação apresentam aproximadamente 42 tabelas, caso a

empresa tenha fornecido todas as informações solicitadas. Na Tabela A.6 se descreverão

as variáveis selecionadas do sistema de informação da OFWAT a fim de comparar os

dados com a informação proveniente da base SNIS.

Tabela A.6 – Variáveis utilizadas nas bases SNIS e OFWAT

Variáveis SNIS Variáveis OFWAT Descrição Variáveis OFWAT

http://www.ofwat.gov.uk/

29/05/2013 pag 21


Comprimento total da rede

Comprimento total da rede, água potável.


Distribuição de insumos

Distribuição de insumo é a quantidade média de água potável que entra no sistema de distribuição e é fornecida aos usuários dentro da área de abastecimento da companhia. Espera-se que seja igual à distribuição de insumo medida.

Vol. de AP faturada

(1000 m3/ano)

Água entregue: distribuição de insumos

Toda a água potável fornecida como parte do negócio nomeado. Inclui toda a água potável cobrada à tarifas padrão e não padrão.

Economias AP Residências cobradas por água - Não residências cobradas por água

Número médio de residências cobradas por água dentro da área de abastecimento de água. Número médio de não residências cobradas por água medida dentro da área de abastecimento.

Economias residenciais AP

Residências cobradas por água

Número médio de residências cobradas por água dentro da área de abastecimento de água.

Vol. de AR coletada (1000

m3/ano)

Volume de águas residuais

Volume de água fornecida para abastecimento de água medido e não medido que são retornados para o sistema de esgotos. As empresas devem incluir esgotos coletados de propriedades fornecidas por todas as empresas de abastecimento de água dentro da sua área de saneamento básico.

Vol. de AR tratado (1000

m3/ano)

Carga total de esgotos (toneladas DBO/ano)

Esta é a carga total de poluição em toneladas DBO/ano que é lançada para o sistema de esgotos.

Economias de AR

Residências cobradas por esgoto - Não residências cobradas por esgoto

Número total de residências cobradas por esgoto na área da empresa. Exclui propriedades desocupadas. Número total de não residências cobradas por esgoto. Exclua propriedades desocupadas.


(R$)

Custo atual de custos operacionais (incluindo CCD e IRC)

Total de custos atuais de custos operacionais, incluindo os encargos de manutenção de capital, mas excluindo itens extraordinários.

Densidade da rede

Densidade da rede [Economias de AP]/[ Extensão da rede AP (km)]



Porcentagem de usuários não residenciais

Perdas de AP (%)

[Vazamento total]/[Água entregue: distribuição de insumo]

[Vazamento total: Este valor calculado resume as perdas na distribuição e vazamento na tubulação subterrânea de abastecimento. É incluído para assegurar que as estimativas das empresas para estes volumes são compatíveis com as suas estimativas de vazamento entregues a partir de medições noturnas de fluxo e testes de reservatórios e adutoras após a dedução do

29/05/2013 pag 22

subsídio de perdas de canalização e uso noturno do cliente para os fluxos medidos noite] / [Água entregue : distribuição de insumos]

Fonte: Elaboração própria

O primeiro passo para a utilização da base OFWAT foi identificar quais informações

foram realmente dadas por cada uma das variáveis da base SNIS, para então poder

encontrar essas variáveis na base OFWAT. Para isso, foram comparados esses dados com

os valores dos balanços contábeis da SABESP, uma vez que se possuem os dados

contábeis desta empresa.

A partir desta análise foi detectada a existência de uma diferença entre dados e

variáveis, que gerou a adaptação dos dados da OFWAT às informações apresentadas nas

variáveis do SNIS: uma das variáveis selecionadas vindas da base SNIS ("despesas

operacionais" (FN015)), não apresentava as informações corretas no caso particular da

SABESP. Ou seja, ao comparar os dados do SNIS com a SABESP foi observado que os dados

"despesas operacionais" (FN015) incluíam amortizações (e excluíam as despesas

capitalizáveis e a provisão para créditos incobráveis), que não foram detalhadas na

descrição dos dados.

Ao analisar as variáveis incluídas na base SNIS, não se identificou qualquer uma que

permitiria isolar as amortizações, porque a variável "Despesas com depreciação,

amortização do ativo diferido e provisão de devedores duvidosos" (FN019) incluía tanto

as amortizações como a provisão de créditos incobráveis. Além disso, "Despesas totais

com os serviços (DTS)" (FN017), também não permitia limpar a variável necessária, dado

que as categorias detalhadas em outras variáveis financeiras não eram exaustivas. Essa

variável incluía impostos corporativos, COFINS, despesas financeiras e variações

monetárias.

Desta forma e como mencionado previamente, ao selecionar as variáveis OFWAT, foram

incluídos nos custos operacionais as depreciações. Desta forma e como mencionado

previamente, ao selecionar as variáveis OFWAT foram incluídas as depreciações nos

custos operacionais.

29/05/2013 pag 23

6 ANEXO 3: RESULTADOS COMPLETOS

6.1 MUDANÇA TECNOLÓGICA

O índice de PTF de Malmquist mede a variação da PTF (tfpch) entre duas observações,

calculando a razão entre as distâncias de cada observação relativa a uma tecnologia

comum. O índice de Malmquist pode ser decomposto em mudança na eficiência técnica

("catch up" ou redução da distância à fronteira; effch) entre os dois períodos e em

mudança tecnológica (mudança tecnológica ou deslocamento da fronteira no tempo;

techch). A mudança na eficiência técnica, por sua vez pode ser decomposta em uma

pura mudança na eficiência (pech) e uma mudança na eficiência de escala (sech). As

tabelas abaixo mostram as médias por empresa para cada um desses componentes. As

médias para o total da amostra são médias ponderadas por ligações de 2009 e os

resultados das unidades de negócios da SABESP são realçados em cinza.

Modelo DEA-M1

Sigla effch techch pech sech tfpch

AGESPISA 0.958 0.989 0.967 0.990 0.947

CAEMA 0.973 0.989 0.991 0.981 0.962

CAERN 1.037 0.988 1.045 0.992 1.025

CAESB 1.017 1.073 1.015 1.002 1.091

CAGECE 1.000 0.997 1.000 1.000 0.997

CAGEPA 1.033 0.989 1.037 0.996 1.022

CASAL 1.065 0.988 1.083 0.984 1.053

CASAN 0.991 0.998 1.066 0.930 0.989

CEDAE 1.195 1.024 1.025 1.166 1.224

CESAN 1.066 0.989 1.064 1.002 1.054

COMPESA 1.021 0.989 1.012 1.009 1.010

COPASA 0.983 1.075 1.000 0.983 1.056

CORSAN 0.977 1.025 0.973 1.004 1.001

COSANPA 1.005 0.989 1.017 0.988 0.993

EMBASA 0.980 1.020 0.979 1.001 0.999

SANEAGO 1.025 1.011 1.027 0.998 1.036

SANEPAR 1.000 1.059 1.000 1.000 1.059

U.N. ALTO PARANAPANEMA 1.025 1.005 1.025 1.000 1.030

U.N. BAIXADA SANTISTA 0.947 1.022 0.989 0.957 0.968

U.N. BAIXO PARANAPANEMA 1.122 1.012 1.093 1.027 1.136

U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 1.000 1.007 1.000 1.000 1.007

U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.954 1.035 0.982 0.972 0.987

U.N. LITORAL NORTE 0.991 1.013 1.015 0.977 1.004

29/05/2013 pag 24

U.N. MEDIO TIETE 0.996 1.014 1.008 0.988 1.010

U.N. PARDO E GRANDE 1.036 1.004 1.015 1.021 1.040

U.N. VALE DO PARAIBA 0.991 1.005 0.956 1.037 0.997

U.N. VALE DO RIBEIRA 0.945 1.032 1.000 0.945 0.975

U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.089 1.000 1.000 1.089

Média Ponderada 1.011 1.034 1.006 1.005 1.045

Modelo DEA-M2


AGESPISA 0.985 0.961 0.995 0.990 0.947

CAEMA 0.922 0.945 0.982 0.939 0.871

CAERN 1.059 0.969 1.069 0.991 1.025

CAESB 1.037 1.037 1.010 1.027 1.075

CAGECE 0.990 1.001 1.000 0.990 0.991

CAGEPA 1.037 0.984 1.043 0.995 1.021

CASAL 1.106 0.946 1.112 0.995 1.047

CASAN 0.988 1.000 1.026 0.963 0.988

CEDAE 1.193 1.027 1.201 0.993 1.225

CESAN 1.058 0.988 1.053 1.005 1.045

COMPESA 1.020 0.991 1.018 1.002 1.011

COPASA 1.003 1.050 1.000 1.003 1.052

CORSAN 0.977 1.023 0.972 1.006 1.000

COSANPA 1.038 0.961 1.045 0.993 0.997

EMBASA 0.984 1.016 0.984 0.999 1.000

SANEAGO 1.016 1.008 1.023 0.993 1.024

SANEPAR 1.000 1.048 1.000 1.000 1.048






U.N. LITORAL NORTE 0.998 0.993 1.033 0.967 0.991

U.N. MEDIO TIETE 0.980 1.033 1.004 0.976 1.012

U.N. PARDO E GRANDE 1.019 1.020 1.032 0.987 1.040




Média Ponderada 1.012 1.020 1.017 0.996 1.033

29/05/2013 pag 25

Modelo DEA-M3


AGESPISA 0.899 1.028 0.919 0.978 0.925

CAEMA 1.000 1.017 1.000 1.000 1.017

CAERN 0.907 1.030 0.934 0.971 0.934

CAESB 1.050 1.002 1.006 1.043 1.052

CAGECE 0.964 1.016 0.961 1.003 0.979

CAGEPA 1.027 1.020 1.037 0.991 1.047

CASAL 1.033 1.018 1.058 0.977 1.052

CASAN 0.965 1.032 1.020 0.946 0.996

CEDAE 1.164 1.011 1.195 0.974 1.176

CESAN 1.000 1.044 1.000 1.000 1.044

COMPESA 0.986 1.033 1.010 0.976 1.019

COPASA 1.037 1.000 0.978 1.061 1.037

CORSAN 0.985 1.011 0.969 1.017 0.995

COSANPA 0.963 1.028 0.985 0.977 0.990

EMBASA 0.957 1.013 0.965 0.991 0.969

SANEAGO 1.008 1.004 0.996 1.012 1.012

SANEPAR 1.023 1.009 1.000 1.023 1.033






U.N. LITORAL NORTE 0.968 1.023 1.016 0.953 0.991

U.N. MEDIO TIETE 0.995 1.000 0.978 1.017 0.995

U.N. PARDO E GRANDE 1.003 1.040 1.006 0.996 1.042




Média Ponderada 1.006 1.016 1.001 1.006 1.022

6.2 REDUÇÃO DE INEFICIÊNCIAS (CATCH-UP)

As tabelas abaixo mostram as medidas de eficiência de cada empresa no ano de 2009,

sob rendimentos variáveis (vrste) e rendimentos constantes (crste) de escala. A

eficiência de escala (se) é a razão entre ambos (crste/vrste). Os resultados das unidades

de negócios da SABESP são realçados em cinza.

Modelo DEA-UK1

29/05/2013 pag 26

Sigla crste vrste se

AGESPISA 0.622 0.706 0.881

CAEMA 0.850 0.964 0.882

CAERN 0.898 0.990 0.907

CAESB 0.579 0.759 0.762

CAGECE 0.981 1.000 0.981

CAGEPA 0.764 0.830 0.920

CASAL 0.693 0.846 0.818

CASAN 0.687 0.839 0.819

CEDAE 0.628 0.657 0.955

CESAN 0.831 0.916 0.907

COMPESA 0.865 0.877 0.987

COPASA 0.960 1.000 0.960

CORSAN 0.694 0.771 0.899

COSANPA 0.753 0.878 0.858

EMBASA 0.968 0.969 0.999

SANEAGO 0.801 0.817 0.981

SANEPAR 1.000 1.000 1.000

U.N. ALTO PARANAPANEMA 0.895 0.973 0.920

U.N. BAIXADA SANTISTA 0.787 0.828 0.950

U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0.911 0.971 0.938

U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 0.914 1.000 0.914

U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.630 0.825 0.764

U.N. LITORAL NORTE 0.543 0.923 0.588

U.N. MEDIO TIETE 0.645 0.735 0.878

U.N. PARDO E GRANDE 0.864 0.931 0.929

U.N. VALE DO PARAIBA 0.868 0.907 0.958

U.N. VALE DO RIBEIRA 0.551 1.000 0.551

U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.000 1.000

ANH 0.791 1.000 0.791

NWT 0.676 0.764 0.884

SRN 0.797 1.000 0.797

SVT 0.828 0.841 0.985

SWT 0.512 0.792 0.647

TMS 1.000 1.000 1.000

WSH 0.551 0.691 0.797

WSX 0.934 0.953 0.980

YKY 0.748 0.792 0.945

Modelo DEA-UK2

29/05/2013 pag 27

Sigla crste vrste se

AGESPISA 0.484 0.557 0.869

CAEMA 1.000 1.000 1.000

CAERN 0.704 0.774 0.910

CAESB 0.575 0.770 0.747

CAGECE 0.908 0.924 0.983

CAGEPA 0.737 0.807 0.913

CASAL 0.535 0.689 0.776

CASAN 0.653 0.840 0.778

CEDAE 0.919 0.971 0.947

CESAN 1.000 1.000 1.000

COMPESA 0.678 0.722 0.939

COPASA 0.784 0.786 0.997

CORSAN 0.760 0.786 0.966

COSANPA 0.697 0.798 0.873

EMBASA 0.876 0.896 0.978

SANEAGO 0.650 0.683 0.950

SANEPAR 1.000 1.000 1.000

U.N. ALTO PARANAPANEMA 0.613 0.843 0.728

U.N. BAIXADA SANTISTA 0.725 0.771 0.940

U.N. BAIXO PARANAPANEMA 0.639 0.853 0.749

U.N. BAIXO TIETE E GRANDE 0.674 1.000 0.674

U.N. CAPIVARI/JUNDIAI 0.599 0.829 0.722

U.N. LITORAL NORTE 0.529 0.941 0.562

U.N. MEDIO TIETE 0.525 0.697 0.754

U.N. PARDO E GRANDE 0.642 0.879 0.730

U.N. VALE DO PARAIBA 0.776 0.875 0.887

U.N. VALE DO RIBEIRA 0.443 1.000 0.443

U.N. REGIAO METROPOLITANA 1.000 1.000 1.000

ANH 0.628 1.000 0.628

NWT 0.582 0.740 0.786

SRN 0.630 1.000 0.630

SVT 0.667 0.746 0.894

SWT 0.427 0.792 0.539

TMS 1.000 1.000 1.000

WSH 0.516 0.705 0.732

WSX 0.768 0.855 0.899

YKY 0.693 0.781 0.887

29/05/2013 pag 28

6.3 VARIÁVEIS AMBIENTAIS

Nesta seção são relatados os resultados das regressões por Mínimos Quadrados Clássicos

da 2ª etapa das medidas de eficiência obtidas acima contra as variáveis ambientais

disponíveis: proporção de clientes não residenciais (nonredcust) e densidade da rede

(ligações ou economias de AP por km de rede; netdens e netdens2, respectivamente).

Nas regressões de mudança tecnológica se incluem os efeitos fixos por empresa e por

ano. No caso dos modelos de corte transversal, dado que várias medidas de eficiência

são iguais à unidade, relataram-se também regressões Tobit, que podem acomodar

dados truncados.

Modelo DEA-M1

VARIÁVEIS techch

nonredcust -0.001

[0.294]

netdens 0.004***

[0.003]

Constante 0.599***

[0.000]

Efeitos fixos Sim

Observações 56

R2 0.908 p-valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Modelo DEA-M2

VARIÁVEIS techch

nonredcust 0.004

[0.379]

netdens -0.001

[0.180]

Constante 1.072***

[0.000]

Efeitos fixos Sim

Observações 56

R2 0.730 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Modelo DEA-M3

VARIÁVEIS techch

nonredcust -0.017*

[0.099]

29/05/2013 pag 29

netdens 0.001

[0.607]

Constante 1.104***

[0.001]

Efeitos fixos Sim

Observações 56


Modelo DEA-UK1 (Mínimos Quadrados)

VARIÁVEIS vrste

nonredcust 0.002

[0.831]

netdens2 -0.000

[0.963]

Constante 0.872***

[0.000]

Observações 37


Modelo DEA-UK2 (Mínimos Quadrados)

VARIÁVEIS vrste

nonredcust -0.004

[0.736]

netdens2 0.000

[0.745]

Constante 0.857***

[0.000]

Observações 37


Modelo DEA-UK1 (Tobit)

VARIÁVEIS vrste

nonredcust 0.004

[0.768]

netdens2 0.000

[0.974]

Constante 0.869***

[0.000]

29/05/2013 pag 30

Observações 37 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Modelo DEA-UK2 (Tobit)

VARIÁVEIS modelo

nonredcust -0.008

[0.608]

netdens2 0.000

[0.919]

Constante 0.921***

[0.000]

Observações 37 p- valores robustos entre parêntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

n t f revisÃo tarifÁria da sabesp - arsesp.sp.gov.br · para calcular os índices de malmquist se...

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