relatÓrio 3 relatório final -...

CENTRO DE ESTUDOS EM REGULAÇÃO DE MERCADOS

CERME Universidade de Brasília

1

RELATÓRIO 3

Relatório Final

ESTUDO COMPARATIVO DAS ESTRUTURAS DE CUSTOS E AVALIAÇÃO DE

PROJETOS/INVESTIMENTOS ENTRE TERMINAIS PORTUÁRIOS DE USO PÚBLICO E TERMINAIS PORTUÁRIOS DE USO PRIVATIVO

MISTO

Equipe: Paulo Cesar Coutinho (Coordenador) André Rossi de Oliveira Alexandre Xavier Ywata de Carvalho Paulo Augusto Pettenuzzo de Britto Paulo Lustosa Reinaldo Soares de Camargo

Vander Mendes Lucas



2

Sumário I Introdução .................................................................................................................................. 6

II Evolução Futura de Movimentação de Contêineres .................................................................... 9

II.1 Modelagem da Quantidade de Contêineres Movimentados ...............................................11

II.1.1 Modelagem da Movimentação de Contêineres em TEUs ...............................................14

II.1.2 Contêineres na Navegação de Longo Curso versus Navegação de Cabotagem ...............17

II.1.3 Cenários para o Fluxo Futuro de Movimentação de Contêineres ...................................19

II.2 Avaliação dos Investimentos nos Terminais de Contêineres ................................................21

III Investigação sobre Retornos Crescentes de Escala e Eficiência dos Terminais ........................25

III.1 Retornos de Escala .............................................................................................................25

III.1.1. Estudos Econométricos para Retornos de Escala ................................................................25

III.1.2. Retornos de Escala e Eficiência Relativa .............................................................................27

III.1.3. Estudo de Caso para os Terminais Brasileiros .....................................................................33

III.2 Eficiência dos terminais portuários ....................................................................................38

IV Indicadores de Desempenho: TUP x PP ..................................................................................47

IV.1 Considerações sobre as Demonstrações Financeiras ..........................................................47

IV.2 Amostra .............................................................................................................................47

IV.3 Indicadores de Desempenho ..............................................................................................48

IV.3.1 Margem Bruta sobre Vendas .......................................................................................49

IV.3.2 ROI - Retorno sobre o Investimento (return on investment) .........................................50

IV.3.3 ROA – Retorno sobre os Ativos (return on assets) ........................................................51

IV.3.4 RSPL – Retorno sobre o Patrimônio Líquido (return on equity) .....................................52

IV.4 Síntese dos Resultados .......................................................................................................53

IV.5 Market Share .....................................................................................................................54

V Um Modelo de Valoração dos Terminais ....................................................................................55

V.1 Modelo dos custos e sua estimação ...................................................................................55



3

V.2 Modelo da receita e sua estimação ....................................................................................68

V.3 Comparação dos fluxos de caixa descontados dos terminais privativos e arrendados .........69

V.3.1 Metodologia .................................................................................................................71

V.3.2 Aplicação da metodologia .............................................................................................75

V.3.3 Exercícios adicionais .....................................................................................................89

V.4 Vantagens e limitações do modelo .....................................................................................91

VI Propostas de Aperfeiçoamento nas Regras do Setor ..............................................................92

VI.1 Regras que geram assimetria regulatória contra os terminais arrendados ..........................92

VI.1.1 Assimetria no custo da outorga....................................................................................93

VI.1.2 Assimetria quanto ao prazo da outorga .......................................................................96

VI.1.3 A questão do OGMO ....................................................................................................97

VI.2 Regras que geram assimetria regulatória contra os terminais privativos ............................97

VII Conclusões ............................................................................................................................98

VIII Referências ..........................................................................................................................102



4

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1 ........................................................................................................................... 11

Tabela 2 .......................................................................................................................... 19

Tabela 3 .......................................................................................................................... 20

Tabela 4 .......................................................................................................................... 22

Tabela 5 .......................................................................................................................... 34

Tabela 6 .......................................................................................................................... 36

Tabela 7 .......................................................................................................................... 39

Tabela 8 .......................................................................................................................... 41

Tabela 9 .......................................................................................................................... 49

Tabela 10 ........................................................................................................................ 51

Tabela 11 ........................................................................................................................ 52

Tabela 12 ........................................................................................................................ 53

Tabela 13 ........................................................................................................................ 54

Tabela 14 ........................................................................................................................ 58

Tabela 15 ........................................................................................................................ 61

Tabela 16 ........................................................................................................................ 62

Tabela 17 ........................................................................................................................ 66

Tabela 18 ........................................................................................................................ 69

Tabela 19 ........................................................................................................................ 82

Tabela 20 ........................................................................................................................ 85

Tabela 21 ........................................................................................................................ 87

Tabela 22 ........................................................................................................................ 88

Tabela 23 ........................................................................................................................ 89

Tabela 24 ........................................................................................................................ 90



5

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1 ............................................................................................................................................12

Figura 2 ............................................................................................................................................13

Figura 3 ............................................................................................................................................14

Figura 4 ............................................................................................................................................15

Figura 5 ............................................................................................................................................16

Figura 6 ............................................................................................................................................17

Figura 7 ............................................................................................................................................18

Figura 8 ............................................................................................................................................19

Figura 9 ............................................................................................................................................43

Figura 10 ..........................................................................................................................................44

Figura 11 ..........................................................................................................................................44

Figura 12 ..........................................................................................................................................46

Figura 13 ..........................................................................................................................................55

Figura 14 ..........................................................................................................................................56

Figura 15 ..........................................................................................................................................57

Figura 16 ..........................................................................................................................................57

Figura 17 ..........................................................................................................................................58

Figura 18 ..........................................................................................................................................59

Figura 19 ..........................................................................................................................................60

Figura 20 ..........................................................................................................................................60

Figura 21 ..........................................................................................................................................61

Figura 22 ..........................................................................................................................................85



6

I Introdução

Neste relatório apresentamos os resultados do estudo feito pelo Centro de Estudos em Regulação de

Mercados (CERME) com o objetivo de investigar a possível existência de desvantagem concorrencial

provocada por assimetria regulatória entre os terminais portuários de uso público (PP), objeto de

arrendamento, e os terminais portuários de uso privativo misto (TUP), autorizados pela ANTAQ. Isto é, a

existência de desvantagens de custo ou receita que não sejam provenientes de eficiências gerenciais ou

tecnológicas dos terminais, mas sim provenientes de restrições legais diferenciadas entre os dois tipos de

terminais.

A existência deste tipo de desvantagem concorrencial provocada por assimetria regulatória pode ter

diversas consequências negativas para o desenvolvimento deste importante setor da infraestrutura,

responsável pela movimentação de mais de 90% do comércio internacional brasileiro como, por exemplo, a

inviabilização econômica do tipo de terminal desfavorecido pela legislação. Outra consequência possível é o

desestímulo a novos investimentos no tipo de terminal desfavorecido.

Como a capacidade do Estado brasileiro de realizar investimentos diretos é restrita, pelo menos no

momento, a expansão do setor de serviços portuários por intermédio de autorizações para a instalação de

terminais privativos é uma alternativa bastante interessante, já que não requer investimentos públicos

relevantes. Por outro lado, os arrendamentos de terminais portuários, ao promoverem novos investimentos

em superestrutura portuária, têm-se mostrado muito importantes para a melhoria da qualidade e da

eficiência dos serviços de movimentação de cargas. Como argumentaremos mais adiante, o ideal é a

manutenção dos dois modelos de terminal com a eliminação de eventuais diferenciais de custos

artificialmente criados pela regulação assimétrica.

Estudos anteriores realizados pela Fundação Getúlio Vargas (2010) e pela Verax Consultoria (2011)

chegaram a resultados conflitantes. A Fundação Getúlio Vargas (FGV), com base em uma análise sobre o

contexto jurídico que norteia os dois modelos, elencou algumas diferenças que impactariam os custos do

terminais: diferença no prazo da outorga, previsão de pagamento em caso de reversão dos ativos para a

União, regras de contratação de mão de obra, etc. O estudo da FGV constrói modelos de terminais privativos

(TUP) e arrendados (PP) equivalentes e, fazendo estimativas dos diferenciais de custo associados às



7

diferenças nas características dos terminais, conclui que os terminais privativos possuem significativas

vantagens competitivas sobre os terminais de uso público, podendo um TUP ter preços até 22,5% menores

do que os de um PP equivalente devido apenas à assimetria regulatória.

O estudo da FGV apresenta deficiências teóricas e empíricas. As deficiências teóricas estão muito

bem apontadas no Voto do Conselheiro do Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE) César

Mattos (2010). As deficiências empíricas ocorrem devido à impossibilidade tanto de verificar a qualidade dos

dados usados como de replicar a metodologia utilizada, que não é explicada com riqueza de detalhes

suficiente. Isso inviabiliza uma análise mais cuidadosa do estudo. Também não é feita uma análise de

sensibilidade, que verifique a robustez do resultado obtido. Isso faz com que o resultado de concorrência

inadequada entre os dois modelos de terminal seja, no mínimo, fortemente questionável.

O estudo da Verax parte da descrição de um terminal padrão com capacidade inicial de dois e final

de três berços de atracação post-panamax e tamanho de pátio e tipo e número de equipamentos

compatíveis. Em seguida, estima os custos dos equipamentos, a receita e o fluxo de caixa livre para então

gerar o valor presente líquido de cada um dos tipos de terminal com base no modelo padrão. Os resultados

encontrados são, em contraposição aos resultados do estudo da FGV, que um terminal arrendado tem maior

valor presente e menor tempo para recuperação do capital investido que um terminal privativo equivalente.

Todavia estas estimações partem de diversas hipóteses bastante irrealistas, como a de que o

terminal é arrendado na fase final de construção da infraestrutura e demora um ano para ser totalmente

equipado para operar, enquanto o terminal privativo leva cinco anos para entrar em funcionamento Além

disso, os valores imputados no modelo padrão não são os valores efetivamente incorridos pelos terminais

reais. Logo, ocorre um alto grau de arbítrio por parte do analista, o que compromete gravemente a

confiabilidade das conclusões.

O estudo realizado pelo CERME procura evitar as deficiências apresentadas pelos estudos anteriores

ao utilizar dados reais dos terminais portuários, ao invés de um terminal hipotético, para inferir como a

escolha do modelo contratual, arrendado versus autorizado, afeta o valor do negócio. Os dados que

subsidiaram este estudo foram fornecidos pelos terminais de contêineres e pela ANTAQ e, a partir deles,

desenvolvemos uma metodologia para identificar os impactos de eventuais assimetrias regulatórias.

Adicionalmente, fizemos um estudo da legislação em vigor que nos permitisse propor, caso encontrado

impacto relevante de assimetria regulatória que prejudicasse a concorrência entre os dois tipos de terminal,

alterações na legislação com o intuito de reduzir substancialmente ou mesmo eliminar este impacto.



8

Existem atualmente 21 terminais portuários especializados em contêineres. Desses, seis são

privativos (TUP) e quinze são arrendados (PP). A ANTAQ solicitou aos terminais que enviassem, com base

numa lista preparada pelo CERME, dados físicos, econômicos e financeiros para a realização deste estudo. A

maioria dos terminais enviou informações, mas a maioria com detalhamento aquém do solicitado pelo

CERME. Além disso, o terminal TECON Rio Grande não enviou nenhuma informação e o terminal TVV –

Terminal de Vila Velha, enviou dados incompatíveis com os dos demais terminais, o que impossibilitou a sua

utilização no estudo. As limitações impostas pelos dados dificultaram, mas não impediram que o estudo

atingisse seus objetivos.

Para analisar a possível existência de assimetria concorrencial, desenvolvemos três modelos

analíticos independentes. O primeiro modelo utiliza a metodologia de análise envoltória de dados (DEA) para

identificar se a assimetria regulatória gerou perda de eficiência econômica em algum tipo de terminal.

Constatamos que não existe diferença relevante na eficiência média de um tipo de terminal quando

comparada à do outro. Adicionalmente, ele investiga se existem economias de escala no setor. A existência

dessas economias poderia ser uma explicação para diferenças nos custos médios dos terminais.

O segundo modelo utiliza as demonstrações financeiras dos terminais para calcular indicadores

relativos de desempenho como, por exemplo, a margem bruta sobre as vendas. Constatamos que nenhum

dos indicadores calculados aponta diferença de desempenho estatisticamente significante entre os dois

tipos de terminal.

O terceiro modelo realizou um estudo econométrico das variáveis que afetam os custos e receitas

dos terminais portuários especializados em contêineres. O baixo grau de desagregação dos dados que

recebemos limitou a análise, mas o modelo que produzimos é capaz de identificar quantitativamente o

impacto econômico-financeiro das diferenças regulatórias entre os dois tipos de terminal. Além disto,

investigamos o impacto da assimetria regulatória sobre o valor presente líquido, principal medida financeira

para avaliar a atratividade de um empreendimento.

Apesar de não termos identificado impacto econômico-financeiro da assimetria regulatória sobre os

terminais, reconhecemos que esta assimetria tem causado desconforto entre os entes regulados. Para

atenuar este desconforto, fazemos algumas proposições de alteração das normas vigentes que reduzem

estas assimetrias



9

Para complementar nossos estudos analíticos, fizemos diversos estudos adicionais de grande valia

para o entendimento do funcionamento dos terminais portuários. São eles: metodologias disponíveis na

literatura de análise financeira de desempenho de empreendimentos; legislação pertinente em vigor; e

análise crítica de outros estudos realizados sobre o assunto. Realizamos ainda uma resenha de trabalhos

existentes na literatura sobre análise de eficiência e ganhos de escala em portos.

O presente relatório estrutura-se do seguinte modo. Na seção II estimamos o crescimento da

demanda por movimentação de contêineres até o ano 2025 e avaliamos os investimentos previstos em

terminais de contêineres. Na seção III investigamos a existência de economias de escala e realizamos uma

análise de eficiência relativa dos terminais portuários. Na seção IV apresentamos os resultados da análise de

indicadores econômico-financeiros para detectar a existência de desvantagem concorrencial. Na seção V

fazemos a principal análise de identificação de diferencial de desempenho relativo entre os dois tipos de

terminal que possa ser atribuída à presença de assimetria regulatória. Nesta seção também desenvolvemos

um modelo de valoração dos terminais como função das variáveis tipo, localização, tecnologia utilizada e

eficiência do terminal. Na seção VI fazemos propostas de alteração nas normas vigentes para reduzir a

assimetria regulatória. Finalmente, na seção VII concluímos o relatório. No Anexo 1 apresentamos a

tecnologia atual dos terminais portuários. No Anexo 2 apresentamos um resumo da legislação pertinente.

No Anexo 3 apresentamos algumas metodologias de análise financeira de performance de

empreendimentos. No Anexo 4 fazemos uma análise crítica dos estudos realizados anteriormente sobre o

assunto. No Anexo 5 fazemos um resenha sobre as técnicas e aplicações em portos de análise de eficiência

relativa. Finalmente, no Anexo 6 apresentamos o modelo matemático para comparação entre os terminais.

II Evolução Futura de Movimentação de Contêineres

Nesta seção, apresentamos a modelagem para previsão da evolução do número de contêineres

movimentados nos portos brasileiros até 2025. Essa previsão baseia-se nos dados de contêineres

movimentados entre 2000 e 2011 no Brasil. A variável utilizada como input da modelagem foi o total das

exportações mundiais. Essa variável incorpora implicitamente uma grande quantidade de informações. Por

exemplo, diversos trabalhos econométricos de modelagem de comércio exterior utilizam o total de

exportações mundiais como proxy para o PIB mundial. Outras variáveis foram testadas como input para o

modelo de movimentação, mas não se mostraram adequadas. Além disso, dado o número reduzido de



10

observações na amostra, optamos por utilizar apenas uma variável previsora, visando a obter a melhor

forma funcional ajustada. A tabela abaixo apresenta os dados utilizados na modelagem



11

Tabela 1 Evolução das exportações mundiais totais e da movimentação de contêineres no Brasil (2000 a 2010)

II.1 Modelagem da Quantidade de Contêineres Movimentados

A Figura 1 abaixo apresenta a movimentação total de contêineres, em número de unidades, nos

portos brasileiros, e as exportações mundiais totais, durante os anos analisados. Nota-se que a evolução de

contêineres parece acompanhar de fato os movimentos das exportações mundiais totais. Com a crise

mundial no ano de 2009, houve um impacto negativo significativo nas duas séries históricas. No ano de

2010, observa-se uma recuperação, mas ainda a patamares abaixo dos valores de 2008.

Ano Exportações Mundiais Totais (bilhões US$)

Quantidade de Containers movimentados (milhões)

Movimentação de containers (milhões de TEUs)

2000 6,359.83 1.648 2.470

2001 6,126.78 1.928 2.934

2002 6,406.48 2.280 3.492

2003 7,460.24 2.692 4.170

2004 9,074.60 3.207 4.999

2005 10,355.40 3.604 5.658

2006 11,986.60 3.909 6.121

2007 13,838.50 4.141 6.526

2008 16,008.40 4.446 6.999

2009 12,373.50 3.865 6.108

2010 15,077.30 4.342 6.823



12

Figura 1 Evolução Anual da Movimentação Total de Contêineres e das Exportações

Mundiais Totais

A Figura 2 a seguir apresenta um gráfico de dispersão entre as exportações mundiais totais (eixo

horizontal) e a movimentação de contêineres (eixo vertical). A movimentação de contêineres está em

número de unidades movimentadas. Nota-se uma correlação positiva entre as duas variáveis, seguindo uma

associação aparentemente não linear. Os dois primeiros anos da amostra parecem distorcer a relação entre

as duas variáveis estudadas, de forma que, na figura 3, esses dois anos foram excluídos. Esse início da

amostra possivelmente foi afetado pelo evento de 11 de setembro de 2001 (quando houve o ataque às

torres gêmeas, em Nova York), que ocasionou uma retração no comércio mundial.

00,511,522,533,544,55

-

2.000,00

4.000,00

6.000,00

8.000,00

10.000,00

12.000,00

14.000,00

16.000,00

18.000,00

1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009

Tota

l de

cont

êine

res m

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enta

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(milh

ões)

Expo

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ões m

undi

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otai

s (U

S$

bilh

ões)

Ano

Exportações mundiais (US$ bilhões)Quantidade de contâineres (milhões)



13

Figura 2 Quantidade de Contêineres Movimentados no Brasil versus Exportações Mundiais

Totais

Na Figura 3, observa-se uma clara relação, não linear, entre o total de exportações mundiais e o total

de unidades de contêineres movimentadas. Utilizamos o método de mínimos quadrados ordinários para

estimar a curva cuja equação é apresentada na figura 3. O ajuste dessa curva foi muito satisfatório, segundo

o coeficiente de determinação (R2). De acordo com esse coeficiente, conclui-se que o modelo estimado

explica 99,2% da evolução do total de contêineres movimentados nos portos brasileiros.

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

4.000,00 6.000,00 8.000,00 10.000,00 12.000,00 14.000,00 16.000,00 18.000,00

Qua

ntid

ade

tota

l de

cont

âine

res

(milh

ões)

Exportações mundiais em US$ Bilhões



14

Figura 3 Quantidade de Contêineres Movimentados no Brasil versus Exportações Mundiais Totais

II.1.1 Modelagem da Movimentação de Contêineres em TEUs

Na subseção anterior, modelamos a movimentação de contêineres no Brasil, em unidades

movimentadas. No entanto, pode ter havido alterações no tamanho dos contêineres utilizados. Para

capturar possíveis alterações desse tipo, apresentamos nesta seção a modelagem para a movimentação de

contêineres em TEUs. A Figura 4 abaixo mostra a evolução do número de TEUs movimentadas, juntamente

com as exportações mundiais totais.

y = 2,35187364ln(x) - 18,26091215 R² = 0,99222944

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

4.000,00 6.000,00 8.000,00 10.000,00 12.000,00 14.000,00 16.000,00 18.000,00

Qua

ntid

ade

tota

l de

cont

êine

res

(milh

ões)




15

Figura 4 Evolução Anual da Movimentação Total de Contêineres (TEUs) e das Exportações Mundiais Totais

A figura abaixo apresenta o gráfico de dispersão entre o total das exportações mundiais (eixo

horizontal) e a movimentação total de contêineres nos portos brasileiros, em TEUs (eixo vertical). Observa-se

novamente um possível ajuste de uma curva não linear na relação entre as duas variáveis. De forma similar à

modelagem da quantidade de unidades de contêineres movimentadas, excluímos os dois primeiros anos da

amostra, para evitar a possível contaminação da amostra pelo evento ocorrido em 11 de setembro de 2001.

Os dados com a exclusão dos primeiros dois anos estão apresentados na Figura 6.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-

2.000,00

4.000,00

6.000,00

8.000,00

10.000,00

12.000,00

14.000,00

16.000,00

18.000,00

1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009

Tota

l TEU

s mov

imen

tado

s (m

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s)

Expo

rtaç

ões m

undi

ais t

otai

s (U

S$ b

ilhõe

s)

Ano

Exportações mundiais (US$ bilhões)Total TEUs (milhões)



16

Figura 5 Movimentação de Contêineres (TEUs) versus Exportações Mundiais Totais

Na Figura 6 abaixo, observa-se também uma clara relação não linear entre o total de exportações

mundiais e a movimentação total de contêineres, em TEUs, nos portos brasileiros. Utilizamos o método de

mínimos quadrados ordinários para estimar a curva cuja equação está apresentada na figura 6. O ajuste

dessa curva também foi muito satisfatório, segundo o coeficiente de determinação (R2). De acordo com esse

coeficiente, conclui-se que o modelo estimado explica 99,2% da evolução da variável movimentação de

contêineres em TEUs.

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

4.000,00 6.000,00 8.000,00 10.000,00 12.000,00 14.000,00 16.000,00 18.000,00Mov

imen

taçã

o to

tal

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ontâ

iner

es (m

ilhõe

s TE

Us)




17

Figura 6 Movimentação de Contêineres (TEUs) versus Exportações Mundiais Totais

II.1.2 Contêineres na Navegação de Longo Curso versus Navegação de Cabotagem

Os resultados apresentados anteriormente referem-se à movimentação de contêineres de forma

agregada, somando-se a movimentação para a navegação de longo curso e a movimentação para a

navegação de cabotagem. Uma pergunta que surge no tratamento das informações de movimentação de

contêineres para fins de previsão no longo-prazo é a possibilidade de se construírem modelos separados: um

modelo especificamente para cabotagem e um modelo especificamente para longo curso. O gráfico a seguir

apresenta a evolução da movimentação de contêineres, em TEUs, separando-a entre cabotagem e longo

curso. As curvas referentes à movimentação de contêineres, em quantidade ao invés de em TEUs, são muito

similiares às da figura abaixo, e não estão apresentadas.

y = 3,80861993ln(x) - 29,76201561 R² = 0,99199738

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

4.000,00 6.000,00 8.000,00 10.000,00 12.000,00 14.000,00 16.000,00 18.000,00Mov

imen

taçã

o to

tal d

e co

ntêi

nere

s (m

ilhõe

s TE

Us)




18

Figura 7

A partir da figura acima, nota-se que a movimentação via navegação de cabotagem é menos sensível

a eventos externos, como a crise de 2009, do que a movimentação via navegação de longo curso. Em todo

caso, analisando-se o peso da movimentação de contêineres (em TEUs) na cabotagem sobre a

movimentação total, para o período 2000 a 2010, observa-se uma média geral de 18,4%. Esse peso, para o

caso da movimentação em termos de quantidade de contêineres (ao invés de TEUs), possui média geral,

para o período, igual a 18,0%.

A figura abaixo apresenta a evolução, ao longo dos onze anos analisados, do peso da movimentação

de cabotagem sobre a movimentação total. No período investigado, aparentemente não há uma tendência

sistemática clara de alteração no mix cabotagem versus longo curso. Há uma flutuação dos pesos, mas

aparentemente o processo reverte à média geral de 18% (aproximadamente). Dado que não há uma

tendência clara de aumento ou redução no papel da movimentação da cabotagem sobre a movimentação

total de contêineres, optamos por não tratar modelos separados para essas duas modalidades de

navegação. Portanto, todos os resultados de demanda calculados neste relatório referem-se ao modelo da

movimentação agregada, apresentado na seção anterior.

0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Milh

ões d

e TE

Us

Ano

Evolução da Movimentação de Contêineres em TEUs Longo Curso e Cabotagem

Longo Curso Cabotagem



19

Figura 8

II.1.3 Cenários para o Fluxo Futuro de Movimentação de Contêineres

Dado o excelente ajuste observado nas relações não lineares entre exportações mundiais totais e

movimentação de contêineres nos portos brasileiros (em unidades e em TEUs), utilizamos os modelos

estimados para prever a movimentação de contêineres nos próximos anos. Para isso, é necessário

levantarem-se cenários para o crescimento futuro das exportações mundiais. Observando-se o histórico de

crescimento das exportações mundiais, no período de 1995 a 2002, o crescimento anual médio foi de 4%. No

período entre 2002 e 2008, o crescimento anual médio foi de 17%, mas essa média foi puxada para cima

devido ao crescimento acentuado nos anos de 2003, 2004 e 2005. A equipe do projeto julgou então

coerente contemplar dois cenários para as trajetórias futuras das exportações mundiais: (a) no primeiro,

assumiu-se um crescimento médio anual de 8%; (b) no segundo cenário, assumiu-se um crescimento médio

anual de 12%. Os resultados para esses dois cenários estão apresentados nas Tabelas 2 e 3 abaixo.

12,00%

13,00%

14,00%

15,00%

16,00%

17,00%

18,00%

19,00%

20,00%

21,00%

22,00%

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Ano

Evolução do Peso da Cabotabem sobre a Movimentação Total de Contêiners (Quantidade e TEUs)

Quantidade TEUs



20

Tabela 2 Evolução das Exportações Mundiais Totais e da Movimentação de Contêineres nos

Portos Brasileiros nos Próximos Anos – Cenário 1

De acordo com o cenário de crescimento das exportações mundiais com média anual de 8% (cenário

1), em 2025, o total de contêineres movimentados estará em torno de 7,08 milhões (63% a mais do que em

2010), enquanto o total de TEUs estará em torno de 11,28 milhões (65% a mais do que em 2010). Para o

cenário de crescimento das exportações mundiais com média anual de 12% (cenário 2), o total de

movimentação de contêineres, em unidades movimentadas, em 2025, estará em torno de 8,36 milhões (93%

a mais do que em 2010), enquanto o total de TEUs movimentados estará em 13,35 milhões (96% a mais do

que em 2010).

Ano Exportações Mundiais (bilhões US$)

Quantidade de containers movimentados (milhões)

Movimentação de containers em TEUs (milhões)

2011 16,283.48 4.55 7.17

2012 17,586.16 4.73 7.47

2013 18,993.06 4.91 7.76

2014 20,512.50 5.09 8.05

2015 22,153.50 5.27 8.35

2016 23,925.78 5.45 8.64

2017 25,839.84 5.63 8.93

2018 27,907.03 5.81 9.23

2019 30,139.59 6.00 9.52

2020 32,550.76 6.18 9.81

2021 35,154.82 6.36 10.10

2022 37,967.21 6.54 10.40

2023 41,004.58 6.72 10.69

2024 44,284.95 6.90 10.98

2025 47,827.75 7.08 11.28

Elaboração: CERME



21

Tabela 3 Evolução das Exportações Mundiais Totais e da Movimentação de Contêineres nos Portos

Brasileiros nos Próximos Anos – Cenário 2

Os valores para a evolução futura da movimentação de contêineres nos portos brasileiros podem ser

ainda maiores do que os valores apresentados nas tabelas 2 e 3. De fato, esses valores serão afetados, por

exemplo, por uma maior participação dos produtos transportados em contêineres no mix das exportações e

importações brasileiras. Além disso, caso o peso das exportações e importações brasileiras aumente, em

relação ao comércio mundial total, isso acarretará também o aumento da demanda por contêineres

movimentados no país.

Para termos uma idéia do esforço que o Brasil terá que enfrentar para conseguir ofertar capacidade

de movimentação suficiente para suprir à demanda futura apresentada nas tabelas 2 e 3, é importante

mencionar que o total de TEUs movimentados no Porto de Santos, em 2010, foi um pouco maior do que 2,7

milhões. No cenário 2, em 2025, a movimentação de TEUs no Brasil será 6,53 milhões maior do que a

movimentação em 2010. Portanto, o país precisará do equivalente a mais de dois novos portos de Santos

para atender à demanda projetada para 2025.

II.2 Avaliação dos Investimentos nos Terminais de Contêineres

A partir das análises referentes à movimentação de contêineres, uma preocupação resultante está

relacionada aos investimentos que serão necessários para suprir a demanda futura nos cenários levantados.

Ano Exportações Mundiais (bilhões US$)

Quantidade de containers movimentados (milhões)

Movimentação de containers em TEUs (milhões)

2011 16,886.58 4.63 7.31

2012 18,912.97 4.90 7.74

2013 21,182.52 5.17 8.18

2014 23,724.42 5.43 8.61

2015 26,571.35 5.70 9.04

2016 29,759.92 5.97 9.47

2017 33,331.11 6.23 9.90

2018 37,330.84 6.50 10.33

2019 41,810.54 6.77 10.77

2020 46,827.81 7.03 11.20

2021 52,447.14 7.30 11.63

2022 58,740.80 7.56 12.06

2023 65,789.69 7.83 12.49

2024 73,684.46 8.10 12.92

2025 82,526.59 8.36 13.35

Elaboração: CERME



22

De acordo com informações da ANTAQ, atualizadas em outubro de 2011, estão previstos investimentos da

ordem de R$ 29,1 bilhões para os próximos anos. Desse total, em torno de R$ 24,6 bilhões são investimentos

a serem feitos pelos TUP, e em torno de R$ 4,4 bilhões serão feitos nos portos públicos. Portanto, do total de

investimento previsto, quase 85% será feito pelos terminais de uso privativo. Uma boa parte desses

investimentos já está aprovada pela ANTAQ, conforme apresentado na tabela a seguir.

Tabela 4 Investimentos Informados à ANTAQ

Outra referência sobre os números previstos para os investimentos agregados no setor portuário é o

trabalho de Puga e Borça Jr (2011)1. Nesse artigo, os autores estimam investimentos previstos, no setor

portuário, entre 2011 e 2014, da ordem de R$ 17,8 bilhões. Esses investimentos abrangem: (i) construção de

novos portos públicos, havendo a possibilidade de administração privada – 28% do total; (ii) investimento

público direto (notadamente através do PAC) – 26% do total; (iii) inversões em aumento de oferta de

movimentação de contêineres – 25% do total; (iv) modernização e aumento da capacidade dos terminais

existentes – 21% do total.

Campos Neto et al (2009)2 fazem um mapeamento detalhado de 265 obras de infraestrutura

portuária, de acesso ou de apoio, que se mostram necessárias para a melhoria da eficiência operacional dos

portos brasileiros. Nesse mapeamento, identificaram-se 133 obras de construção, ampliação e recuperação

de áreas portuárias (R$ 20,46 bilhões), 45 obras de acessos terrestres (R$ 17,29 bilhões), 46 obras de

dragagem e derrocamento (R$ 2,78 bilhões), e 41 obras de infraestrutura portuária (R$ 2,34 bilhões). Essas

obras necessárias mapeadas totalizam R$ 42,88 bilhões.

1 PUGA, F. P., BORÇA Jr, G. Perspectivas de Investimentos em Infraestrutura 2011-2014. Visão do Desenvolvimento, no 92, fev./2011, BNDES. 2 CAMPOS NETO, C. A. S., PÊGO FILHO, B., ROMMINGER, A. E., FERREIRA, I. M., VASCONCELOS, L. F. S. Gargalos e demandas da infraestrutura portuária e os investimentos do PAC: mapeamento IPEA de obras portuárias. Texto para Discussão, no. 1423, Brasília: IPEA, 2010.

Públicos ou Privados Tipologia Valores previstos dos investimentos (R$)TUP Autorizados – implantação em andamento 13.235.116.850,59

Autorizados – implantação não iniciada 4.828.547.875,36Pedidos de outorga em exame 6.506.401.805,70

Portos Públicos Em análise pela ANTAQ 1.970.981.596,00Aprovados pela ANTAQ 2.518.892.038,65

Elaboração CERME

Fonte: ANTAQ – dados de outubro de 2011.



23

O estudo de Campos Neto et al (2009) discute a necessidade de soluções para problemas em

diversas esferas: (a) construção e manutenção de áreas, retroáreas, berços, pátios, píeres, molhes e cais dos

portos; (b) acessos terrestres para ligações com os transportes ferroviário e rodoviário; (c) profundidade dos

canais, implicando a necessidade de serviços de dragagem; (e) outras demandas, envolvendo instalações de

apoio e equipamentos, implantação de sistemas de segurança, sinalização, eletrificação, saneamento etc.

Há portanto a necessidade de um grande esforço para contornar os problemas mapeados.

Tanto os valores fornecidos pela ANTAQ quanto os números apresentados em Puga e Borça Jr (2011)

e Campos Neto et al (2009) são relativos aos investimentos agregados para a expansão da capacidade de

movimentação dos diversos tipos de cargas. No entanto, considerando-se o objetivo deste trabalho, é

importante levantar valores especificamente para os investimentos visando a aumentar a capacidade de

movimentação de contêineres. Puga e Borça Jr (2011) indicam um valor de 25% dos R$ 17,8 bilhões, o que

resulta em torno de R$ 4,5 bilhões, para inversões eu aumento da capacidade da movimentação de

contêineres, mas uma boa parte dos investimentos nos outros itens (demais 75%) também pode estar

relacionada ao aumento dessa capacidade.

Em relação aos dados de investimento informados à ANTAQ, dos R$ 4,5 bilhões a serem investidos nos

portos públicos, cerca de R$ 1,12 bilhão são relativos a investimentos em terminais de contêineres. Para os

investimentos realizados nos terminais de uso privativo, os investimentos previstos pela EMBRAPORT –

Empresa Brasileira de Terminais e pela São Paulo Empreendimentos Ltda. totalizam R$ 4,1 bilhões.

Aparentemente, os demais investimentos previstos pelos terminais de uso privativo estariam direcionados

ao aumento da capacidade para outros tipos de cargas. Portanto, podemos estimar investimentos previstos

para aumento da capacidade de movimentação de contêineres da ordem de R$ 4,5 a 5,2 bilhões.

Vamos agora estimar o total de investimentos necessários nos próximos anos para atender à demanda

de movimentação de contêineres, conforme os cenários assumidos na seção anterior. Para isso, utilizamos

os dados de investimentos de implantação fornecidos pelos terminais de uso privativo ao longo da coleta de

dados deste estudo. Acreditamos que esses investimentos fornecem uma estimativa do esforço financeiro

necessário para gerar a oferta de movimentação de contêineres. Mais especificamente, utilizamos os dados

do Portonave, do terminal de Chibatão e do terminal de Pecém. O Superterminais não forneceu essa

informação, já que o início de sua atividade foi em outubro de 1996. Esses dados de investimentos para

implantação foram cruzados com dados de movimentação de contêineres em 2010, obtendo-se uma

estimativa do valor médio de investimentos necessários para se implantar a estrutura necessária para a



24

movimentação de um TEU por ano. O terminal que apresentou maior relação entre investimento necessário

e TEUs movimentados foi o terminal de Pecém. Isso porque a construção desse terminal envolveu obras “off

shore”, referentes à construção de ponte, quebra-mar etc. A média geral da estimativa investimentos por

movimentação de TEU resultou igual a R$ 1.665 / TEU por ano.

Considerando-se a expansão do número de contêineres movimentados prevista de acordo com as

projeções feitas nas seções anteriores, é possível estimar o valor dos investimentos necessários para que

essa demanda seja atendida. Assumindo-se um investimento médio em torno de R$ 1.665 para construir a

estrutura necessária para movimentar 1 TEU por ano, até 2020 serão necessários investimentos da ordem de

R$ 5 bilhões, e investimentos da ordem de R$ 7,4 bilhões até 2025. Esses números partem da premissa de

um crescimento médio do comércio mundial da ordem de 8% ao ano, nos próximos anos. Assumindo-se um

crescimento médio do comércio mundial da ordem de 12% ao ano, até 2020 serão necessários

investimentos da ordem de R$ 7,3 bilhões, e até 2025 serão necessários investimentos em torno de R$ 10,9

bilhões.

Os resultados mostram que serão necessários investimentos volumosos para prover a capacidade de

movimentação de contêineres necessária para atender ao crescimento da demanda futura. Para o cenário

de crescimento de 8% ao ano no comércio mundial, o levantamento dos investimentos previstos está na

mesma ordem de grandeza dos investimentos necessários, mas é importante que haja uma continuidade, ou

um possível aumento, da capacidade de investimento em terminais de contêineres no país. No caso de esse

crescimento ser da ordem de 12% ao ano, será necessário acelerar a captação dos investimentos para a

expansão na movimentação de contêineres.

Um fato importante nesse processo é o papel a ser desempenhado pelos terminais privados no

investimento agregado. Nos números fornecidos pela ANTAQ, os terminais públicos têm uma previsão de R$

1,12 bilhão a serem investidos nos próximos anos; os demais investimentos previstos, informados à ANTAQ,

serão efetuados por terminais de uso privativo. Mesmo os investimentos nos terminais públicos, esses serão

feitos com capital privado. Portanto, é importante que, para atingir a oferta de movimentação necessária

para suprir a demanda futura, haja mecanismos institucionais para viabilizar a participação cada vez maior

do capital privado no setor portuário.



25

III Investigação sobre Retornos Crescentes de Escala e Eficiência dos Terminais

III.1 Retornos de Escala

O tipo de retornos de escala presentes na operação de terminais de contêineres é de grande

importância para fins regulatórios. O tamanho do terminal pode ser crucial para determinar se a competição

entre os terminais é de fato possível, e também para determinar o modo de promover tal competição. Caso

não haja possibilidade de competição, é necessário definir uma regulação para o setor que leve isso em

conta. Logo, é importante que os órgãos reguladores tenham conhecimento detalhado dos custos para

diferentes volumes de movimentação.

Nesta seção, dividida em três subseções, apresentamos uma discussão sobre evidências a respeito

dos tipos de retornos de escala observados em operações portuárias. A primeira subseção traz uma

discussão sobre estudos econométricos buscando testar a presença de retornos de escala no provimento de

infraestrutura portuária em geral e, mais especificamente, na movimentação de contêineres. A segunda

subseção apresenta uma resenha sobre estudos envolvendo a estimação de eficiências relativas na operação

portuária. Finalmente, a terceira subseção apresenta um estudo de caso testando a presença ou não de

retornos crescentes de escala nos terminais de contêineres no Brasil.

Não existe na literatura uma visão conclusiva sobre a existência de retornos crescentes de escala na

movimentação de contêineres. Neste relatório realizamos o primeiro estudo econométrico para investigar se

este fenômeno ocorre em terminais de contêineres brasileiros. Os testes econométricos não rejeitaram a

hipótese de ausência de retornos crescentes de escala. Ressaltamos, no entanto, que a amostra possui um

número reduzido de observações, o que limitou a classe de funções de produção portuária consideradas na

análise.

III.1.1. Estudos Econométricos para Retornos de Escala

Para o caso de atividades industriais, uma metodologia comumente utilizada é a estimação de

funções de custo ou de funções de produção. A estimação dessas funções tem grande importância para a

obtenção de resultados que subsidiem as decisões regulatórias. Essas funções, de forma geral, analisam a



26

correspondência entre insumos e produtos gerados por uma unidade produtora. Em muitos casos, a

estrutura de insumos e produtos não é tratada de forma absoluta, mas sim de forma relativa; nesse caso,

comparam-se medidas de produtividades médias entre diferentes unidades produtoras, de forma a

identificarmos quais atributos podem estar diferenciando as unidades mais produtivas das unidades menos

produtivas. Metodologias consagradas para essa comparação relativa são a abordagem DEA (data

envelopment analysis) e a abordagem de fronteira de eficiência estocástica. No entanto, conforme

discutiremos na próxima subseção, essas abordagens não necessariamente permitem averiguar se há ou não

retornos crescentes de escala na operação portuária.

Apesar da importância desse tema, ainda não existe uma literatura consolidada e conclusiva sobre

estudos econométricos testando o tipo de retornos de escala para a operação portuária em terminais de

contêineres. Uma revisão sobre estudos investigando ganhos de escala na operação portuária em geral (não

somente movimentação de contêineres) é apresentada em Tovar et al. (2007). Os autores identificam dois

grandes grupos de estudos ao longo de 30 anos: o primeiro grupo baseia-se na estimação de funções de

produção e o segundo grupo baseia-se na estimação de funções de custo. Para o caso específico de

movimentação de contêineres, a literatura é ainda mais escassa; a justificativa é a dificuldade de obter dados

de terminais de contêineres. A maioria dos estudos contemplados em Tovar et al. (2007) referem-se ao

provimento de infraestrutura portuária, fornecida em geral por autoridades portuárias, de forma que as

informações são melhor disponibilizadas, o que explica a maior quantidade de artigos sobre provimento de

infraestrutura portuária na literatura especializada.

De maneira geral, os estudos sobre economias de escala discutidos em Tovar et al (2007) são

heterogêneos em relação à atividade analisada, em relação à forma funcional especificada para a função de

produção ou de custo, e também em relação aos objetivos de cada trabalho. Os textos focando estudos

sobre economias de escala no provimento de infraestrutura portuária concluem que existem de fato

retornos crescentes de escala, apesar de os autores fazerem certas ressalvas. Nesses estudos, ressalta-se a

importância de se utilizarem análises que levem em conta os múltiplos outputs da operação. Caso isso não

seja feito e são utilizados métodos que consideram um único output, quando o contexto real é de múltiplos

produtos, a tendência é encontrar evidências falsas de altos retornos crescentes de escala.

Segundo Tovar et al (2007), a literatura que analisa a operação de terminais de contêineres

especificamente, utilizando funções de produção, apresenta resultados contraditórios quanto ao tipo de

retornos de escala presentes. Reker et al. (1990) sugerem a existência de retornos decrescentes de escala.



27

No entanto, esse estudo não apresenta os valores para erros padrões ou estatísticas testes, o que impede

conclusões com base em intervalos de confiança e testes de hipóteses. Por outro lado, Tongzon (1993)

sugere uma função de produção com retornos crescentes de escala, apesar de o próprio autor se contradizer

quanto a uma conclusão anterior que os retornos de escala são constantes. Tongzon (1993) também não

apresenta intervalos de confiança, estatísticas testes ou erros padrões para as estimativas realizadas.

Em um estudo mais recente, Liu (2010) faz uma análise sobre os fatores que impactam a

produtividade de terminais e portos de contêineres no mundo. Da mesma forma que Tovar et al (2007), Liu

(2010) ressalta a escassez de estudos anteriores testando a presença de retornos crescentes de escala na

movimentação de contêineres. Tentando preencher essa lacuna, o autor apresenta resultados e conclusões

baseados em modelos econométricos com 288 observações (dados de painel com 32 portos de contêineres,

observados durante nove anos) e com 165 observações (dados cross-section de 165 terminais de

contêineres). De maneira geral, os resultados em Liu (2010) apresentam evidências de que: (a) terminais de

contêineres são mais produtivos do que terminais de operações diversificadas; (b) operadores globais de

contêineres não necessariamente são mais produtivos do que operadores locais; (c) dos 32 portos de

contêineres estudados, apenas quatro apresentaram retornos crescentes de escala, sendo que os demais

apresentaram retornos decrescentes ou constantes de escala; (d) dos 47 terminais de contêineres do

Mediterrâneo norte, apenas 21 apresentaram retornos constantes de escala – menos da metade. O autor

enfatiza a importância de tais resultados, principalmente diante da tendência de crescimento da

movimentação de contêineres no mundo (entre 1998 a 2007, ou seja, antes da crise de 2008, a

movimentação mundial de contêineres cresceu em média 12% ao ano).

Os modelos econométricos existentes na literatura testando a presença de retornos de escala para

terminais de contêineres são, portanto, não conclusivos quanto à existência ou não de retornos crescentes.

A próxima seção apresenta uma resenha de trabalhos sobre eficiência relativa na operação portuária. Nesses

trabalhos não são feitos testes diretamente para verificar a presença ou não de retornos crescentes de

escala. No entanto, essa resenha fornecerá uma perspectiva geral do que se assume em termos de retornos

de escala nas tecnologias portuárias. Além disso, essa discussão traz também um embasamento para a

análise da seção III.2, sobre o estudo de eficiência relativo nos terminais de contêineres.

III.1.2. Retornos de Escala e Eficiência Relativa

Nesta seção apresentamos uma revisão da literatura nacional e internacional sobre estudos

aplicados a área portuária que versam sobre retornos de escala, especificamente para modelagem



28

envolvendo eficiência relativa entre unidades produtivas. Nosso principal objetivo é investigar estudos que

tenham apresentado técnicas capazes de identificar, por meio de procedimentos paramétricos ou não-

paramétricos, qual o tipo de retorno de escala da atividade portuária. Discutimos também estudos que

tenham assumido a priori um padrão de retornos de escala para a tecnologia como premissa da modelagem.

Numa tecnologia que exibe retornos constantes de escala, duplicar os insumos acarreta a duplicação

da produção. No caso de retornos decrescentes de escala, a duplicação do nível de insumos geralmente não

leva à duplicação da produção, mas sim a um valor abaixo dela. Quando a tecnologia apresenta retornos

crescentes de escala, a duplicação dos insumos geralmente leva a mais que uma duplicação da produção. O

objetivo desta seção é descrever alguns resultados encontrados na literatura, a fim de se levantar indícios de

qual tipo de tecnologia (retornos crescentes, constantes ou decrescentes) é predominante nas operações de

movimentação de contêineres.

Para o levantamento de indícios sobre o tipo de retornos na operação de contêineres, inicialmente

foram pesquisados textos versando sobre modelos paramétricos (fronteira estocástica) e sobre modelos

não-paramétricos (DEA) aplicados à economia portuária. Não foi encontrada, nessa literatura, alguma

técnica que estime, com base nos dados, o tipo de retorno de escala da tecnologia da unidade em estudo.

Isso porque o objetivo desses estudos, inicialmente analisados, era construir indicadores individuais de

eficiência relativa, e não testar diretamente se há ou não algum tipo de retornos de escala na tecnologia.

Esses estudos, que procuram estudar eficiência relativa entre unidades produtivas, assumem a priori uma

função de produção com hipóteses sobre retornos crescentes, constantes ou variáveis de escala, sem fazer

referência à razão de tais escolhas. Portanto, na literatura de eficiência relativa, não há uma unanimidade

em relação ao tipo de retornos de escala para a operação portuária em geral nesses trabalhos.

Modelos Paramétricos de Eficiência Relativa

Na classe de modelos paramétricos, encontramos vários trabalhos aplicados à economia portuária,

mais especificamente, a portos e terminais de contêiner, que assumem a priori um padrão para a tecnologia.

CHANG (1978) estima uma função de produção Cobb-Douglas para analisar a produtividade e conveniência

de se ampliar a capacidade do porto de Mobile (Alabama, EUA), assumindo a priori uma tecnologia com

retornos constantes de escala.A produção foi medida como rendimento bruto anual do porto aos preços de

1967 (excluindo pagamentos de salários dos empregados do porto), e como insumos foram utilizados horas

homens, valores dos ativos do porto. REKER et. al (1990) estimam uma função de produção Cobb-Douglas

com retornos decrescentes de escala para analisar a eficiência de terminal de berços de contêineres em três



29

terminais, utilizando dados mensais de maio de 1984 a fevereiro de 1990. A produção foi medida por TEUs e

como insumos foram utilizados número de gruas por hora, horas de cais, número de trabalhadores.

KIM e SACHISH (1986) estimam uma função de custo trans-logarítmica, utilizando série temporal de

dados de 1966-1983. A produção foi medida pelo número de toneladas de carga, e o preço do trabalho e o

preço do capital foram utilizados como preços dos insumos. Foi considerada a priori tecnologia com retornos

crescentes de escala. JARA DIAZ et. al (1997) estimam uma função de custo quadrática, utilizando dados de

painel para observações anuais de 27 portos. Foram consideradas como produção toneladas de carga não

conteinerizada, toneladas de carga conteinerizada, toneladas de granéis líquidos, toneladas de granéis secos,

índice adicionado de outras atividades que utilizam a infraestrutura, e como fatores de preços o preço do

trabalho, preço do capital e preço de insumos intermediários, considerando a priori tecnologia com retornos

crescentes de escala. JARA DIAZ et. al (2005) estimam uma função de custo quadrática, utilizando dados de

painel para observações anuais de 3 terminais portuários. Foram consideradas como produção toneladas de

carga não conteinerizada, toneladas de carga conteinerizada, toneladas de granéis líquidos, toneladas de

granéis secos, toneladas de carga ro-ro do porto i no ano t, e como preços de insumos, salário de

trabalhadores não portuários, salário dos trabalhadores comuns, salário dos trabalhadores especiais, preço

do capital, preço dos insumos intermediários, preço de insumos de área. Além disso, foram utilizadas

variáveis dummies para firma específica e uma tendência temporal. Nesse artigo, também se considerou, a

priori, tecnologia com retornos crescentes de escala.

Modelos Não-Paramétricos de Eficiência Relativa

Na classe de modelos não-paramétricos, especificamente para a técnica DEA (Data Envelopment

Analysis) existem também diversos estudos envolvendo economia portuária, em particular, terminais de

contêiner. Roll e Hayuth (1993) foram pioneiros nesse tipo de estudo e consideraram a priori tecnologia com

retornos constantes de escala. Eles utilizaram dados hipotéticos de vinte portos e demonstraram como

mensurar a eficiência desses portos. Foram utilizados quatro outputs: nível de serviço (diferença entre

tempo de movimentação e o tempo total em que o navio fica no porto), movimentação de carga, satisfação

do usuário e número de atracações; e três inputs: total do capital investido, número de funcionários e tipo

de carga. Quatro portos do estudo atingiram 100% de eficiência, dois ficaram abaixo de 60%, seis entre 60%

e 75% e os restantes entre 77% e 90%.



30

Martinez-Budria et al. (1999) analisaram vinte e seis portos espanhóis no período de 1993 a 1997,

em um total de 130 observações, considerando tecnologia com retornos variáveis de escala3. Os portos

foram divididos em três grupos homogêneos de acordo com o tamanho e a complexidade. Foram utilizados

três inputs: despesas com pessoal, taxas de depreciação e outros gastos; e dois outputs: total de carga

movimentada e receita obtida no aluguel de facilidades. Os resultados obtidos mostram uma diferença entre

os grupos em termos de eficiência. Os portos com maior complexidade apresentaram maior nível de

eficiência, chegando perto da fronteira eficiente. O mesmo resultado não foi obtido no grupo com média

complexidade, em que o nível de eficiência observado durante o período foi menor. Por outro lado, os

portos com menor complexidade mostraram uma evolução negativa em níveis de eficiência global.

Analisando a eficiência dos terminais de contêineres de vários países, Valentine e Gray (2001)

compararam os terminais privatizados com os do setor público. A pesquisa observou se um tipo específico

de administração e estrutura organizacional são fatores que levam um terminal a ser mais eficiente. Foram

utilizados vinte e um terminais de contêineres da lista dos 100 melhores da Revista Cargo Systems de 1999.

Os inputs escolhidos foram o tamanho do berço e o total de investimentos e os outputs foram o número

total de contêineres e o total de toneladas movimentadas. Considerou-se a priori tecnologia com retornos

constantes de escala. Apenas os terminais de Port Klang, Johor e Charleston atingiram a eficiência máxima e

mais cinco ficaram entre 70% e 95%. O estudo mostra que portos com administração conjunta (público-

privada) são mais eficientes, alcançando eficiência média de 58,5%, enquanto portos com administração

privada apresentam eficiência média de 56,7% e portos com administração pública apresentam eficiência

média de 51,26%. Os autores sugerem a necessidade de um número maior de inputs na equação, propondo

a análise de outros dados.

Tongzon (2001) utilizou dois outputs: TEUs movimentados e o tempo de operação do navio; e seis

inputs: número de guindastes, número de berços, número de rebocadores, número de funcionários, área do

terminal e delay time (diferença do tempo total no berço mais o tempo de espera e o tempo de operação). O

objetivo do estudo foi medir o desempenho de quatro terminais de contêineres australianos e doze

internacionais no ano de 1996. O estudo mostrou que a técnica DEA é um método viável para medir a

eficiência dos terminais de contêineres, mas que o resultado de eficiência depende do tipo de modelo DEA

3 Nesse caso, não se especifica a priori se os retornos variáveis são crescentes ou decrescentes. Tais modelos podem inclusive tratar corretamente tecnologias com retornos constantes de escala. Os modelos com retornos variáveis de escala tornam as estimativas mais flexíveis na modelagem DEA, sem haver restrições quanto à natureza dos retornos de escala. Por outro lado, uma maior flexibilidade na função de produção, nos modelos de retornos variáveis, implica em que mais unidades produtivas estarão na fronteira de eficiência; isso pode comprometer um pouco a interpretação econômica dos resultados.



31

aplicado. Supondo uma tecnologia com retornos constantes de escala, 10 dos 16 terminais avaliados

atingiram a eficiência de 100%. Já supondo uma tecnologia com retornos variáveis de escala, 13 dos 16

terminais tiveram eficiência de 100%. Portanto, os autores não assumem nenhuma estrutura em particular

para os retornos de escala, e consideram diferentes hipóteses.

Itoh (2002) analisa a eficiência operacional dos oito maiores terminais de contêineres do Japão. O

output utilizado foi o número de TEU movimentado por ano e os inputs foram divididos em 3 categorias:

infraestrutura (área do terminal e número de berços), superestrutura (número de guindastes) e número de

trabalhadores. No modelo com tecnologia com retornos constantes de escala, o autor detectou que os

portos mais eficientes da amostra são Tóquio e Nagoya. No modelo com tecnologia com retornos variáveis

de escala, além desses dois, os portos de Yokkaichi e Shimizu, que tiveram eficiência baixa no modelo com

tecnologia com retornos constantes de escala, ficaram entre os quatro mais eficientes.

Para analisar a eficiência do tráfego de contêineres de nove portos espanhóis no período de 1992 a

2000, Serrano e Castellano (2003) utilizaram três inputs (tamanho do berço, área do terminal e número de

guindastes) e dois outputs (TEU movimentado e tonelagem movimentada). Apesar de o trabalho focar

portos que movimentam contêineres, a análise da eficiência levou em conta também a movimentação de

outros tipos de mercadorias. Os resultados mostraram que a eficiência dos portos estudados ficou entre 65%

e 70%. Apenas o porto de Alicante atingiu 100% de eficiência, seguido por Baleares (92%) e Tenerife (73%). O

Estudo assumiu a priori uma tecnologia com retornos constantes de escala.

Turner et al. (2004) mediram a eficiência de 26 terminais de contêineres da América do Norte

(Estados Unidos e Canadá) no período de 1984 a 1997, assumindo retornos constantes de escala. Os inputs

escolhidos foram: área do terminal, número de guindastes e tamanho do berço, e o output, o número de

TEU movimentado. Os autores salientam que a hipótese de usar mais um output (toneladas movimentadas)

foi considerada. Porém, devido à alta correlação entre os dois outputs, utilizaram apenas o número de TEU

movimentado. Os terminais foram divididos em três grupos: Costa do Golfo, Costa Oeste e Costa Leste. Foi

encontrado que a eficiência dos terminais da Costa do Golfo cresceu significantemente nos anos de 1992 a

1997. Já para os terminais da Costa Oeste, verificaram pequeno crescimento durante o período. Finalmente,

para os terminais da Costa Leste, não foi observado crescimento nos anos de 1984 a 1993, mas nos últimos

quatro anos da amostra, verificou-se um pequeno crescimento. A eficiência obtida por meio do DEA foi



32

usada como variável dependente em uma regressão do tipo Tobit4, em que outras cinco variáveis foram

utilizadas como independentes. Os resultados da regressão mostraram que o tamanho do terminal é

fundamental para a sua eficiência

Culliname et al. (2005) utilizaram a técnica de DEA para medir a eficiência de 25 dos 30 maiores

terminais de contêineres do mundo no período de 1992 até 1999. Os inputs usados foram: tamanho total do

berço, área do terminal, número de guindastes de berço, número de straddle carriers (equipamento

utilizado por alguns terminais para movimentar um contêiner no pátio) e o número de guindastes de pátio.

O único output foi o número de TEUs movimentados em cada período. Os autores também utilizaram o

método de janelas (aplicação do modelo em períodos de tempos distintos). Assumindo tecnologia com

retornos constantes de escala, os portos de Keelung, Nagoya, Colombo, Los Angeles e Kaohsiung obtiveram

o maior grau de eficiência. Assumindo tecnologia com retornos variáveis de escala, além dos citados acima,

também se destacaram os portos de Tanjunk Priok, New York / New Jersey, Singapura e Hong Kong.

Portanto, esse estudo também considerou tecnologias com diferentes tipos de retornos de escala.

Surco e Wilhen (2006), com o objetivo de desenvolver uma ferramenta computacional para

avaliação da eficiência técnica e da produtividade, implementaram 37 modelos diferentes, todos utilizando a

metodologia DEA. Numa dessas versões, a versão DEA assumindo tecnologia com retornos constantes de

escala (CCR) é alterada, para que, em conjunto com o modelo assumindo tecnologia com retornos variáveis

de escala (BCC), seja possível identificar se a unidade produtiva estudada possui tecnologia com retornos

constantes, crescentes ou decrescentes de escala.

Herrera e Pang (2008) utilizaram a metodologia DEA assumindo tecnologia com retornos constantes

de escala para medir a eficiência nos portos que usam contêineres e para estimar as fronteiras de eficiência,

utilizando informações de 86 portos distribuídos pelo mundo. Os resultados mostram que os portos mais

ineficientes usam insumos em excesso de 20% a 40%. Tendo em vista que os custos de infraestrutura

representam 40% do total dos custos de transporte marítimo, esses portos poderiam reduzir seus custos em

12%, o que os moveria do extremo ineficiente da distribuição para o extremo eficiente.

4 Para maiores detalhes sobre regressão Tobit, veja GUJARATI, D. N. Basic econometrics. Singapore: McGraw-

Hill International, 1995.



33

III.1.3. Estudo de Caso para os Terminais Brasileiros

Nesta seção, apresentaremos os resultados do estudo para averiguar a existência de retornos

crescentes de escala na operação dos terminais estudados. Os resultados obtidos não são conclusivos em

relação à presença ou não de retornos crescentes de escala na operação dos terminais de contêineres

brasileiros. O estudo levou em consideração dados de valor e não especificamente dados físicos de insumos

na função de produção. Não identificamos a presença (estatisticamente significante) de retornos crescentes

de escala, com base em uma função de produção. Essa não identificação da presença de retornos

crescentes de escala estatisticamente significantes está coerente com a literatura internacional existente

sobre o assunto.

Em primeiro lugar, o tamanho da amostra utilizada é pequeno, do ponto de vista econométrico. A

amostra utilizada consiste em dados de 16 terminais de contêineres, apresentados na tabela 4 abaixo. Do

ponto de vista econômico, esses 16 terminais representam em torno de 81% do total de TEUs

movimentados pelos portos brasileiros em 2010. Porém, do ponto de vista econométrico, uma amostra com

poucas observações pode trazer uma série de implicações; entre elas a baixa potência dos testes estatísticos

e a dificuldade de se adicionar mais variáveis explicativas na equação.

Outra dificuldade no estudo empírico é que as variáveis utilizadas como insumo na função de

produção são variáveis de valor, extraídas dos balanços fornecidos pelos operadores dos terminais. Em

modelos de função de produção, é interessante utilizar variáveis físicas para os terminais, tais como número

de máquinas, número de funcionários envolvidos na movimentação de contêineres, número de berços,

profundidade do canal etc. No entanto, diversas informações físicas disponíveis para alguns terminais não

estavam disponíveis para outros. Portanto, a utilização de variáveis de valor foi necessária para se evitar

eventuais vieses devidos à mensuração das variáveis explicativas.

Os modelos para testes de retornos de escala e modelos de eficiência relativa (vide próxima seção)

foram estimados utilizando variáveis de insumo obtidas a partir de informações contábeis. A justificativa

para isso é o fato de que as variáveis contábeis podem representar, de forma agregada, os insumos na

função de produção. Além disso, em estudos empíricos utilizando equações de produção, as especificações

tradicionais usualmente utilizam variáveis de capital e de trabalho (mão de obra, qualificada ou não). Nos

nossos estudos empíricos, o item capital está contemplado dentro da variável “máquinas e equipamentos”

e o item mão de obra está contemplado dentro das variáveis “custo dos serviços prestados” e “despesas

administrativas”.



34

As informações contábeis também podem apresentar algumas complicações. Dependendo da

estrutura verticalizada de alguns terminais, ou de se as empresas referentes aos dados contábeis oferecem

outros produtos além de movimentação de contêineres, os resultados, principalmente em termos de

eficiência relativa, podem favorecer um ou outro terminal especificamente. No entanto, do ponto de vista

do estudo econométrico para retornos crescentes de escala, dado que o interesse principal é analisar os

resultados agregados (p-valor do teste de hipóteses, por exemplo), eventuais imperfeições nos dados

contábeis podem não afetar significativamente as conclusões do estudo de caso apresentado nesta seção.

Tabela 5 Terminais Utilizados no Estudo de Retornos Crescentes de Escala na Movimentação de Contêineres

A montagem dos dados foi feita a partir de informações fornecidas diretamente pela ANTAQ e por

terminais portuários. Conforme discutido acima, diversas variáveis poderiam ter sido incluídas no modelo

econométrico apresentado abaixo, mas optamos por utilizar as informações para os 16 terminais

apresentados na tabela 5 apenas para as variáveis de valor listadas mais adiante nesta seção. Observamos

que 21 terminais enviaram informações para a ANTAQ, porém não foi possível utilizar as informações

enviadas por quatro desses 21 terminais, de forma que a amostra utilizada na estimação contou com os 16

terminais listados na tabela 5.

O teste aplicado parte de uma especificação de uma função de produção do tipo Cobb-Douglas:

Número Terminal

1 Chibatão2 Superterminais3 Pecem4 Tecondi – Santos5 Tecon – Sepetiba6 Portonave7 Teconvi8 Libra – Santos9 Paranaguá

10 Tecon – Imbituba11 Tecon – Salvador12 Tecon – Santos13 Tecon – Suape14 Tecon - Vila do Conde15 TESC

Elaboração: CERME



35

𝑌 = 𝐴 × 𝑋1𝛽1 × 𝑋2𝛽2 × … × 𝑋𝑝

𝛽𝑝 × 𝜖,

onde Y é o produto gerado, 1 2, , , pX X X são os insumos, A, 1 2, , , pβ β β são os parâmetros do modelo,

e ϵ é um termo idiossincrático multiplicativo. O modelo é estimado a partir da linearização da equação

acima, que gera uma equação linear no logaritmo das variáveis de produto e de insumos. O termo

idiossincrático multiplicativo transforma-se em um resíduo aditivo da regressão. A estimação do modelo

pode então ser efetuada pelo método dos mínimos quadrados ordinários.

Dada a especificação da equação acima, a verificação de retornos crescentes de escala é feita por

meio do teste da hipótese nula H0: 𝛽1 + 𝛽2 + ... + 𝛽𝑝 ≤ 1 versus a hipótese alternativa HA: 𝛽1 + 𝛽2 + ... + 𝛽𝑝 >

1. Se a hipótese nula for rejeitada, o modelo apresenta evidências a favor da hipótese de retornos

crescentes de escala na operação portuária (quando o somatório dos coeficientes é maior do que 1, isso

implica que, quando dobramos todos os insumos, a produção Y mais que dobra). Dentro do contexto de

regressão linear (no logaritmo das variáveis de produto e insumos), o teste de hipóteses acima pode ser

efetuado utilizando-se um teste F.

As variáveis utilizadas como insumos foram: o valor total das máquinas e veículos de cada terminal,

as despesas administrativas totais e o custo dos serviços prestados, onde as duas últimas foram obtidas dos

balanços fornecidos pelas empresas. Como foi discutido acima, as variáveis de custos dos serviços e de

despesas administrativas capturam de modo agregado diversos insumos que compõem os serviços de

movimentação de contêineres.

A variável “investimentos para montagem da infraestrutura e da superestrutura para movimentação

das cargas” não foi utilizada na modelagem econométrica para retornos de escala e na modelagem de

eficiência relativa, devido à ausência de tal informação para parte dos terminais analisados. Além disso, essa

variável pode ter significado diferente no caso de terminais públicos e no caso de terminais de uso privativo,

uma vez que os terminais de uso privativo necessitam construir tanto a infraestrutura quanto a

superestrutura, enquanto os terminais públicos não precisam construir a infraestrutura.

A variável de valor das máquinas e veículos foi montada a partir de informações fornecidas pelas

empresas à ANTAQ e informações de balanço. A variável de produto utilizada foi a movimentação total de

TEUs no ano de 2010. O somatório da movimentação, em TEUs, dos 16 terminais estudados na nossa

amostra foi em torno de 81% do total de TEUs movimentados em todos os portos brasileiros em 2010. Foi

considerada a movimentação total de contêineres de forma absoluta, sem levar em consideração eventuais



36

diferenças de valor agregado da carga movimentada. Logo, contêineres refrigerados, por exemplo, apesar de

terem valor agregado maior, são considerados equivalentes aos contêineres não refrigerados no modelo,

devido à ausência de informações na nossa amostra sobre o tipo de carga movimentada nos contêineres.

Isso também pode afetar os resultados, principalmente no estudo sobre eficiência relativa, apresentado na

próxima seção.

As correlações observadas entre os logaritmos das variáveis foram:

- Máquinas e veículos versus custo dos serviços prestados: 76,5%

- Máquinas e veículos versus despesas administrativas: 60,1%

- Despesas administrativas versus custo dos serviços prestados: 90,8%

Todas as correlações listadas acima foram estatisticamente significantes (a um nível de 1%). A alta

correlação apresentada entre as variáveis de insumo pode causar um problema de multicolinearidade em

uma regressão que utilize todas as variáveis. Para contornar esse problema, utilizamos diferentes

especificações, com diferentes combinações de insumos de cada vez. Além disso, utilizamos também uma

variável adicional, que consiste no somatório das despesas administrativas com o custo dos serviços

prestados. A tabela a seguir apresenta os principais resultados das estimações. Foram também realizadas

estimações com correção para a possível presença de heteroscedasticidade, mas as conclusões foram

idênticas às obtidas sem essa correção.



37

Tabela 6 Resultados das Estimações dos Testes de Retornos Crescentes de Escala para a Movimentação de

Contêineres

Na Tabela 6, um “x” nas colunas 1 a 4 indicam se as variáveis de insumo foram inseridas nas

estimações. A quarta coluna corresponde à variável resultante da soma das despesas administrativas com o

custo dos serviços. A soma dos coeficientes 𝛽1 + 𝛽2 + ... + 𝛽𝑝 é apresentada na quinta coluna na tabela 6.

Conforme discutido acima, o teste consiste em verificar se essa soma assume valor um. A última coluna da

tabela 6 apresenta o p-valor do teste com hipótese nula H0: 𝛽1 + 𝛽2 + ... + 𝛽𝑝 = 1, versus a hipótese

alternativa HA: 𝛽1 + 𝛽2 + ... + 𝛽𝑝 ≠ 1. Essa modificação no teste em relação ao que foi discutido acima não

prejudica as conclusões e facilita a sua implementação utilizando softwares estatísticos.

Todos os testes resultaram não significativos, com exceção do modelo onde apenas a variável de

máquinas e veículos foi incluída. Nesse caso, a soma resultou menor do que um. Portanto, não encontramos

evidências de retornos crescentes de escala nas operações dos terminais de contêineres. Ressaltamos

novamente que esse resultado foi obtido para a amostra com os 16 terminais estudados, para o ano de

2010. Pode ser o caso em que a inclusão de outros terminais na amostra ou o estudo de outro período gere

resultados diferentes. Além disso, os resultados devem ser considerados com ressalva, devido aos pontos

levantados no início desta seção, principalmente no que tange ao tamanho da amostra e ao fato de

utilizarmos variáveis de valor e não variáveis físicas.

Máquinas e veículos

Custos dos serviços (A)

Despesas administrativas (B) (A) + (B)

x 1.00221 0.9876x x 1.00547 0.9668x x x 1.02377 0.8568

x x 1.03481 0.7930x x 1.01215 0.9282x x 0.94622 0.7092x 0.42193 0.0106

x 0.94069 0.7017x 1.01968 0.8781

Elaboração CERME

Variáveis incluídasSoma dos

coeficientesP-valor do

teste



38

III.2 Eficiência dos terminais portuários

Nesta seção apresentamos os resultados do estudo de eficiência dos terminais portuários brasileiros

por meio da metodologia DEA (análise envoltória de dados). Utilizamos duas versões de DEA, uma

considerando retornos variáveis de escala (BCC) e outra considerando retornos constantes de escala (CCR).

Os terminais eficientes alcançaram índice de eficiência de 100%, enquanto os terminais ineficientes

apresentaram índice de eficiência inferior a 50%. A tabela 7 abaixo mostra que os índices de eficiência do

modelo CCR são inferiores aos índices de eficiência do modelo BCC. Isso ocorre devido à hipótese de

retornos constantes (lineares) de escala do modelo CCR, enquanto o modelo BCC supõe retornos variáveis

de escala, mais flexíveis, dado que não restringe a função de produção.

A razão de utilizamos modelos tanto com retornos constantes de escala quanto como retornos

variáveis de escala (o que inclui casos de retornos constantes, crescentes ou decrescentes de escala) foi

explicada na seção III.1.2, onde foi discutido que a literatura existente sobre o assunto não é conclusiva

sobre qual o tipo de retorno de escala que deve ser assumido a priori. Ressaltamos que o objetivo desta

seção não é apenas construir indicadores relativos de eficiência para cada terminal na amostra, mas sim

verificar se existem diferenças substanciais de produtividade entre os terminais públicos e os terminais de

uso privativo.

Os dados utilizados são os mesmos do estudo para testar a existência de retornos crescentes de

escala. Portanto, as variáveis utilizadas com insumo na função de produção são variáveis de valor, extraídas

dos balanços fornecidos pelos operadores dos terminais. Também nesta análise seria interessante utilizar

variáveis físicas para os terminais, no entanto, conforme discutido acima, os dados de variáveis físicas

coletados apresentam uma série de problemas e por isso optamos uma vez mais utilizar apenas os dados de

valor, obtidos a partir dos balanços contábeis.

Os insumos (inputs) utilizados nesta análise foram: investimentos em máquinas e equipamentos,

despesas administrativas e custos de serviços prestados e como produto (output) a movimentação de

contêineres equivalentes a 20 toneladas por ano (TEUs por ano). A base de dados utilizada está disposta na

Tabela 7 a seguir. Essas informações foram as mesmas utilizadas para o estudo de análise de retornos

crescentes de escala, na seção anterior. Apesar de estarmos trabalhando com variáveis de valor, note que os

elementos capital e trabalho (mão de obra, qualificada ou não), comumente encontrados em estimações de

equações de produção, estão contemplados nas variáveis utilizadas. De fato, o item capital está



39

contemplado dentro da variável “máquinas e equipamentos” e o item mão de obra está contemplado dentro

das variáveis “custo dos serviços prestados” e “despesas administrativas”.

Tabela 7 Base de dados utilizada na avaliação da eficiência dos terminais portuários, referente ao ano de

2010

Os índices de eficiência no sentido BCC e no sentido CCR bem como a ineficiência nos dois sentidos

estão dispostos na Tabela 8 a seguir. A ineficiência pode ser interpretada como sendo a quantidade de TEUs

que poderia ser movimentada a mais, utilizando-se a mesma quantidade atual de insumos, caso o terminal

tivesse a mesma eficiência que um terminal na fronteira de produção estimada. Conforme observado na

Tabela 7, considerando retornos variáveis de escala, os terminais Tecon-santos, Libra-Santos, Paranaguá,

Teconvi e Pecém são eficientes – conseguem produção máxima com o mínimo de insumos, pois alcançaram

índice de eficiência igual a 100%. Esses terminais são utilizados como benchmark para os demais. No caso de

retornos constantes de escala, os terminais de Paranaguá e Pecém são os únicos terminais eficientes.

Ressaltamos que a análise envoltória de dados (DEA – data envelopment analysis) trata-se de uma

análise baseada predominantemente na comparação da produtividade relativa entre uma série de unidades

produtivas. Para entender tal conceito, imagine que tenhamos apenas uma variável de insumo Xi e uma

Terminal Investimento em máquinas e

equipamentos

Despesas administrati

vas

Custo dos serviços prestados

Movimentação de TEUs por ano

Chibatão 50.882.096 22.263.114 30.192.158 162.670

Libra - Santos 113.543.095 93.225.166 265.907.809 766.187

Paranaguá 105.747.000 19.564.000 114.070.000 546.564

Pecem 1.128.317 7.647.785 12.464.335 163.909

Portonave 374.198.778 42.811.000 175.042.000 424.229

Superterminais 32.311.956 18.869.028 55.967.027 215.879

Tecon - Imbituba 25.051.000 4.112.000 23.488.000 25.462

Tecon - Salvador 31.385.000 18.760.000 55.321.000 233.735

Tecon - Santos 476.239.000 67.618.000 337.978.000 1.367.133

Tecon - Sepetiba 54.400.000 15.712.000 76.334.000 268.522

Tecon - Suape 86.348.000 14.597.000 57.488.000 324.191

Tecon - Vila do Conde 20.063.000 2.919.000 17.246.000 30.840

Tecondi - Santos 88.806.181 42.816.000 164.204.000 351.000

Teconvi 46.545.643 20.000.450 104.698.420 379.818

TESC 69.634.205 3.999.000 15.671.000 44.624

Elaboração CERME



40

variável de output Yi, para cada unidade produtiva i. A produtividade média da unidade i pode ser medida

com o quociente Yi / Xi = qi. Caso tivéssemos duas ou mais unidades produtivas na amostra, a unidade com

maior quociente Yi / Xi = qmax seria considerada como a unidade de eficiência relativa máxima (100%), e as

demais teriam eficiência relativa dada por qi / qmax; ou seja, as demais unidades teriam eficiência relativa

comparativamente à unidade produtiva de eficiência máxima.

Em situações mais realistas, cada unidade produtiva não possui um insumo apenas, podendo ter

também diversos outputs. No nosso caso, estamos considerando a movimentação de TEUs por ano como

variável de output; mas a análise DEA possibilita situações mais gerais, com vários outputs. No caso de vários

insumos, pode acontecer de os insumos serem parcialmente substitutos; por exemplo, ao invés de ter três

portêineres, um terminal pode ter apenas MHCs, investindo menos em guindastes e utilizando mais do

insumo “mão de obra” na sua operação. Nesses casos, como estamos utilizando diferentes insumos de

forma diferenciada em cada terminal, não é possível fazer uma comparação direta em termos de eficiência

relativa entre esses dois terminais. É justamente nesse caso que a análise DEA tem a sua principal vantagem

– a análise DEA busca fazer comparações diretas, para fins de cálculo de eficiência relativa, entre terminais5

que utilizam os insumos aproximadamente da mesma forma. No limite, se os terminais utilizassem apenas

mão de obra (como 100% dos seus insumos) ou apenas máquinas (como 100% dos seus insumos), a análise

DEA faria uma comparação diferenciada entre os terminais dentro de cada um desses dois grupos. Dessa

forma, possivelmente teríamos no mínimo dois terminais com eficiência relativa máxima: um para cada

grupo de utilização de insumos. Uma consequência dessa diferenciação entre mix de utilização de insumos é

que, caso apenas um terminal utilize 100% de insumos do tipo máquinas, como ele não possui outro

terminal no seu grupo de comparação, esse terminal certamente terá eficiência relativa igual a 100%;

mesmo que ele seja ineficiente do ponto de vista econômico. Esse fato ilustra o caráter puramente de

comparação relativa na construção dos indicadores de eficiência na análise DEA.

Além de considerar diferenças em relação ao mix de insumos utilizados para comparação entre

terminais, a análise DEA pode ou não levar em consideração também uma diferenciação em relação ao

tamanho da unidade produtiva. Essa é o justamente o papel que exercem os modelos do tipo BCC e CCR. O

primeiro considera o tamanho do terminal (em termos de output gerado) como outro fator de diferenciação

entre grupos para comparação. Portanto, terminais muito grandes não são comparados com terminais

menores, mesmo que eles apresentem aproximadamente o mesmo mix percentual de utilização de insumos.

5 A partir de agora, iremos nos referir a terminais, ao invés de unidades produtivas de forma mais ampla.



41

Justamente por esse motivo, os grandes terminais (Tecon-Santos, Libra-Santos, Paranaguá e Teconvi)

aparecem com eficiência de 100% de acordo com os modelos BCC (retornos variáveis de escala), conforme

apresentado na tabela 8.

De acordo com a modelagem empregada, na tabela 8, o Tecon de Salvador apresenta uma eficiência

relativa de 60% aproximadamente, considerando-se o modelo BCC. Isso significa que, existe um ou mais

terminais eficientes na amostra, com mix de insumos e com output total similares ao Tecon de Salvador, de

forma que tais terminais eficientes possuem uma produtividade em torno de 67% maior do que o Tecon de

Salvador (67% = 100/60 – 1). Portanto, caso o terminal de Salvador aumentasse sua produtividade ao nível

desse outro terminal (ou terminais) mais eficiente, seria possível expandir em até 67% a sua movimentação

anual de contêineres (em TEUs), sem precisar aumentar os insumos empregados.

Já os modelos do tipo CCR (retornos constantes de escala) consideram apenas o mix percentual de

insumos para fins de montagem dos grupos de comparação para o cálculo da eficiência relativa, sem

considerar o tamanho como fator de diferenciação entre os grupos. Nesse caso, se um terminal pequeno

apresentar um mesmo mix percentual de insumos de um terminal grande, ambos estarão no mesmo grupo

de comparação. Por esse motivo, alguns dos terminais com grande movimentação (Tecon-Santos, Libra-

Santos, Teconvi) tiveram sua eficiência relativa reduzida no caso de modelos CCR (e relação aos resultados

da análise BCC). Isso porque eles possivelmente estão sendo comparados com terminais menores, com mix

percentual de insumos similar.

O caráter comparativo da análise DEA tem outra implicação importante de se considerar quando da

análise dos resultados. Essa comparação está diretamente ligada às variáveis de insumo e de output

utilizadas. Por exemplo, estamos considerando como output o número de contêineres (em TEUs)

movimentados por ano. Essa informação não está levando em consideração o tipo de carga movimentada.

Se um terminal estiver movimentando contêineres refrigerados, que possivelmente necessitam de maiores

custos (refletidos nos insumos), isso não está sendo considerado na análise nesta seção. A consequência é

que, aos terminais com carga refrigerada, podem ser atribuídos indicadores de eficiência relativa menores

do que eles de fato deveriam ter. Para que pudéssemos levar em consideração o valor agregado da

movimentação efetuada, seria necessário ter essa informação na base de dados, o que não estava disponível

à época do estudo. Em todo caso, ressaltamos que o objetivo principal desta seção é testar se há diferenças

de eficiência relativa entre os terminais do tipo TUP e os terminais do tipo PP; para isso, acreditamos que as

eventuais diferenças individuais devido às variáveis utilizadas não afetam as conclusões obtidas.



42

Tabela 8 Avaliação da eficiência dos terminais portuários brasileiros no ano de 2010

A Figura 9 a seguir ilustra o índice de eficiência dos terminais portuários brasileiros, em 2010,

considerando tanto retornos variáveis de escala (BCC) como retornos constantes de escala (CCR). Os

terminais de Paranaguá e Pecém são eficientes nas duas versões de modelos DEA, ou seja, têm índice de

eficiência igual a 100. Os terminais Tecon – Santos, Libra – Santos e Teconvi, considerados eficientes no

sentido BCC, são classificados como ineficientes no sentido CCR.

Terminal Tipo Terminal TEU Ano Eficiência (BCC)

Eficiência (CCR)

Ineficiência (BCC)

Ineficiência (CCR)

Tecon - Santos Público 1.367.133 100,00% 75,90% 434.783

Libra - Santos Público 766.187 100,00% 36,10% 1.355.299

Paranaguá Público 546.564 100,00% 100,00% -

Teconvi Público 379.818 100,00% 78,70% 102.774

Pecem TUP 163.909 100,00% 100,00% -

Tecon - Suape Público 324.191 95,70% 88,80% 14.519 40.837

Tecon - Sepetiba Público 268.522 66,90% 66,90% 132.659 132.659

Tecon - Salvador Público 233.735 60,40% 53,40% 153.457 203.740

Tecondi - Santos Público 351.000 49,10% 34,40% 363.179 668.702

Superterminais Público 215.879 49,00% 49,00% 225.060 225.060

Portonave TUP 424.229 46,60% 39,30% 485.943 656.316

TESC Público 44.624 44,70% 44,70% 55.258 55.258

Chibatão TUP 162.670 41,00% 41,00% 234.364 234.364

Tecon - Vila do Conde Público 30.840 37,80% 37,80% 50.709 50.709

Tecon - Imbituba Público 25.462 22,30% 22,30% 88.661 88.661

Público 4.553.955 68,80% 57,30% 1.083.502 3.358.480

TUP 750.808 62,50% 60,10% 720.308 890.680

Elaboração CERME



43

Figura 9 Avaliação da eficiência dos terminais portuários brasileiros

Elaboração: CERME

Considerando a movimentação de TEUs por ano como a medida de produção, os terminais de uso

privativo (TUP) representam 17% da produção total, enquanto os terminais arrendados (PP) são

responsáveis por 83% da produção total.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

Índi

ce d

e Ef

iciên

cia

Avaliação da Eficiência

Retornos Variáveis de Escala (BCC) Retornos Constantes de Escala (CCR)



44

Figura 10 Movimentação de contêineres por ano

Elaboração: CERME

Considerando retornos variáveis de escala (BCC), os terminais arrendados possuem índice de

eficiência médio de 69,2%, enquanto os terminais de uso privativo têm índice de eficiência médio de 59,1%.

Considerando retornos constantes de escala (CCR), os terminais arrendados têm índice de eficiência médio

de 57,7% enquanto os terminais de uso privativo possuem índice de eficiência médio de 57,3%.

Figura 11

Elaboração: CERME

A figura 12 a seguir ilustra a ineficiência dos terminais considerando retornos variáveis de escala

(BCC) e retornos constantes de escala (CCR). Mantendo-se o mesmo nível de insumos correntemente

Público83%

TUP17%

TEU / ANO

69,2%57,7%59,1% 57,3%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

Retornos Variáveis de Escala (BCC) Retornos Constantes de Escala (CCR)

Índice de eficiência médio

Público TUP



45

utilizados, os terminais arrendados têm potencial para movimentar 1,07 milhões de TEUS/Ano adicionais

enquanto os terminais de uso privativo têm potencial para movimentar 0,94 milhões de TEUS/Ano adicionais

– considerando retornos variáveis de escala. Por outro lado, considerando retornos constantes de escala, os

terminais arrendados têm potencial adicional de 3,35 milhões de TEUS/Ano, enquanto os terminais de uso

privativo possuem potencial adicional de 1,12 milhões de TEUS/ano.

Os números de potencial produtivo adicional (vide Figura 12 abaixo) correspondem ao total

adicional de contêineres movimentados (em TEUs) por ano, caso todos os terminais na amostra tivessem

eficiência relativa de 100%. Conforme discutimos anteriormente, a eficiência relativa de acordo com a

análise DEA corresponde a uma medida de produtividade de um determinado terminal, em comparação ao

terminal (ou terminais) mais produtivo no mesmo grupo de comparação, considerando-se o mix de insumos

utilizados. Quando utilizamos retornos variáveis de escala (modelos BCC), além do mix de insumos,

considera-se também o tamanho dos terminais (em termos de total movimentado) para diferenciação entre

os grupos.

Considerando-se uma modelagem do tipo BCC, as estimativas realizadas indicam que, caso os 16

terminais na nossa amostra tivessem uma produtividade similar aos terminais mais produtivos (aqueles com

eficiência de 100%), seria possível se movimentar um adicional de 2,01 (1,07 + 0,94) milhões de TEUs por

ano, utilizando-se as mesmas quantidades de insumos atualmente empregadas. Ressalta-se que, levando-se

em conta as limitações intrínsecas da análise DEA, o aumento de contêineres movimentados poderia ser até

maior do que 2,01 milhões de TEUs por ano. Isso porque, mesmo os terminais mais eficientes na análise

(com eficiência de 100%) também poderiam ter ganhos de produtividade. O fato de esses terminais

apresentarem 100% de eficiência advém do fato de não haver outros terminais, com o mesmo mix de

insumos e o mesmo tamanho, que possuam uma maior produtividade.



46

Figura 12 Potencial de produção adicional

Elaboração: CERME

Todos os resultados apresentados nesta seção consideram modelos BCC (retornos variáveis de

escala) e CCR (retornos constantes de escala). Resta a pergunta de quais resultados considerarmos, caso

tivéssemos de optar por um dos modelos. Segundo a literatura sobre testes de retornos de escala discutida

anteriormente neste relatório, não existe consenso sobre qual o tipo de retornos de escala predominante

nas operações de movimentação de contêineres. Impor alguma estrutura a priori, mesmo do tipo retornos

constantes de escala, pode não ser adequado do ponto de vista prático. Além disso, com base na tabela 8,

observamos que os terminais grandes são penalizados quando a hipótese de retornos constantes de escala é

considerada (modelos CCR).6 Portanto, achamos mais conveniente considerar os resultados da modelagem

via BCC, que assumem uma estrutura de retornos de escala menos restritiva.

De maneira geral, não foi observada diferença significativa entre a média de eficiência dos terminais

públicos e dos terminais de uso privativo. Isso está em consonância com os resultados apresentados na

próxima seção, que leva em consideração diferenças médias nos indicadores de desempenho construídos a

partir das demonstrações financeiras dos terminais portuários. Portanto, o tipo de regime, TUP ou PP,

parece não ter influência relevante sobre a eficiência ou o desempenho médio dos terminais de contêineres.

6 Os terminais grandes serem penalizados no modelo CCR vis-a-vis o modelo BCC é mais uma evidência a favor da não existência de economias de escala. Se houvesse economia de escala, os maiores seriam mais eficientes e, na hipótese de recortons constantes de escala os menores apareceriam menos eficientes.

1,07

3,35

0,94 1,12

-

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

Ineficiência (BCC) Ineficiência(CCR)

Milh

óes

de TE

Us

/ Ano

Potêncial produtivo

Público TUP



47

IV Indicadores de Desempenho: TUP x PP

IV.1 Considerações sobre as Demonstrações Financeiras

Os relatórios financeiros disponibilizados pelos terminais têm diferentes padrões de apresentação

dos dados. Os exemplos incluem: (i) alguns terminais consideram o resultado financeiro como componente

operacional, outros o destacam fora do resultado operacional; (ii) segregação de resultados, operacionais e

não operacionais, por alguns terminais; e (iii) separação dos ativos em apenas duas categorias (circulante e

não circulante), como prescreve a regulamentação societária atual, ou em três categorias (circulante,

realizável a longo prazo e permanente), como na antiga legislação societária.

Além da falta de padronização, os relatórios financeiros foram apresentados em sua versão

publicada em diário oficial ou em jornal, em que as informações não são desdobradas por segmento

operacional de receitas e custos. Não tivemos acesso, portanto, às informações que seriam necessárias para

uma análise mais aprofundada, como receitas e custos segregados por tipo de serviço, operações de carga e

descarga dos contêineres dos navios, operações de pátio e de armazenagem. Por essa razão, ficou

parcialmente prejudicada a análise realizada nesta seção. Sugerimos, a propósito, que a Antaq estabeleça

um padrão único de apresentação dos relatórios financeiros, para cada tipo de terminal, com informações

desdobradas por segmento operacional, a ser obrigatoriamente apresentado, em periodicidade a ser

definida, ao órgão regulador.

IV.2 Amostra

A amostra inicial de terminais arrendados continha 13 dos 15 terminais existentes, ficando de fora

apenas o Tecon Rio Grande (RS) e o TVV – Terminal de Vila Velha (ES), que não enviaram à ANTAQ a tempo

os dados físicos, econômicos e financeiros solicitados. Além disso, 2 terminais arrendados não remeteram

suas demonstrações financeiras (Libra Rio e Multi-Rio). Quanto aos terminais de uso privativo, a amostra

inclui os 6 principais terminais existentes (Chibatão, Embraport, Itapoá, Pecém, Portonave e Superterminais),

de uma população de 12 terminais dessa modalidade. Ressalve-se, porém, que dois importantes terminais

dessa amostra ainda não entraram em operação (Embraport, em Santos; e Itapoá, em Santa Catarina). E um

desses terminais (Pecém) tem um sistema de governança misto, ou seja, não é um terminal arrendado mas

tem característica pública, posto que é controlado pelo Governo do Estado do Ceará. Considerando que

Chibatão e Superterminais são terminais fluviais, localizados em Manaus, onde ainda não existe um terminal



48

público arrendado em funcionamento, na prática a comparação de eficiência entre terminais arrendados e

privativos fica restrita, pelo lado dos terminais de uso privativo, ao Portonave – Terminal Portuário de

Navegantes, podendo incluir, em um futuro próximo, os terminais Embraport e Itapoá, quando eles

entrarem em operação.

Mesmo assim, optamos por trabalhar com estatísticas agregadas para os 6 terminais de uso

privativo da amostra, quando existissem informações para cada variável sob análise, e para apenas 4

terminais, quando as informações para uma variável específica não fossem aplicáveis a Embraport e Itapoá.

Por exemplo, esses dois terminais ainda não possuem receitas e custos de prestação de serviços no período

amostral de 2007 a 2010, pois ainda não entraram em operação, mas já possuem ativo, passivo e patrimônio

líquido nesse mesmo período.

IV.3 Indicadores de Desempenho

As informações sobre a estrutura de receitas e custos revelam aspectos importantes sobre a fatia do

mercado de movimentação de contêineres de cada categoria de terminal, arrendado e privativo. Também

fornecem informações indiretas das margens sobre faturamento e de eficiência operacional. Mas a

apresentação de informações financeiras em termos de grandezas absolutas não revela, diretamente,

índices de desempenho relacionados com a eficiência alocativa do capital.

Contudo, a visita a diversos terminais pela equipe de pesquisadores mostrou que há grandes

idiossincrasias em cada terminal e região, com características físicas e modelos de gestão específicos. Há

terminais internos (Suape e outros), oceânicos (Pecém) e fluviais (Chibatão e Super Terminais), terminais

com ponte de acesso ao cais ou com cais no continente, terminais que operam com portêineres e

transtêineres e outros que operam com guindastes e empilhadeiras sobre rodas, etc. Os modelos de gestão

também podem ser bastante diferentes, mesmo entre terminais de uma mesma categoria. Pecém, por

exemplo, é um terminal de uso privativo, em que o administrador portuário é uma entidade pública ligada

ao governo do estado do Ceará (Cearáportos), mas cujas operações portuárias, de carga, descarga e de

pátio, são realizadas por empresas privadas contratatadas e monitoradas pelo administrador portuário.

Neste sentido, os modelos que buscam identificar, por meio de variáveis físicas não financeiras, se há

diferenças importantes de eficiência entre os terminais arrendados e privativos, devem ser analisados com

cautela.



49

Uma forma de contornar esse problema é trabalhar com índices financeiros de desempenho, pois

estes sumariam, em indicadores simples, a eficiência agregada das múltiplas decisões, operacionais, de

investimento e financiamento, dos gestores de cada tipo de terminal. Como ambos querem maximizar o

retorno do capital, a existência de diferenças significativas nesses indicadores, entre as diferentes categorias

de terminal, poderia sinalizar assimetrias concorrenciais entre os dois modelos. A seguir apresentaremos o

significado conceitual de alguns indicadores financeiros relativos de desempenho e, na sequência de cada

um, o resultado da aplicação de testes estatísticos de médias entre os dados observados para as duas

categorias de terminal.

Na cálculo dos indicadores a seguir não foram incluídos os seguintes dados para os terminais

arrendados: (i) dos 4 anos do terminal de Imbituba, uma vez que esse terminal ainda está em processo de

implantação; (ii) dos anos de 2010 do Tecon Suape e TESC, por não terem remetido as demonstrações

financeiras do ano de 2010; e (iii) dos anos de 2008 e 2009 do terminal Vila do Conde, por apresentarem

margem bruta negativa, um outlier provavelmente devido a erro no fornecimento dos dados. Para os

terminais de uso privativo, não foram considerados os dados de 2007 a 2010 dos terminais Embraport e

Itapoá, uma vez que esses terminais ainda estão inoperantes, sem apresentarem, portanto, receita

operacional.

IV.3.1 Margem Bruta sobre Vendas

Este indicador relaciona o lucro bruto com as receitas líquidas de prestação de serviços. Uma vez

que ele confronta os custos dos serviços com a receita auferida diretamente na prestação desses serviços,

não há, teoricamente, transferência de ociosidade de capacidade instalada para a margem bruta. Se houver

diferenças significativas, em favor dos terminais privativos, da margem bruta sobre vendas entre os

terminais arrendados e de uso privativo, para além de um problema de gestão, isto poderia sinalizar, por

exemplo, que o uso obrigatório da mão de obra do OGMO pelos terminais arrendados lhes traria alguma

desvantagem competitiva em relação aos terminais de uso privativo.

A margem bruta sobre vendas é apurada da seguinte forma:

𝑀𝐵𝑆𝑉𝑖𝑗𝑡 = 𝐿𝐵𝑖𝑗𝑡𝑅𝑂𝐿𝑖𝑗𝑡

,

onde

ijtMBSV = margem bruta sobre vendas, terminal i, categoria j, no fim do período t;



50

ijtLB = lucro bruto (receita operacional líquida menos custo dos serviços prestados), terminal i, categoria j,

fim do período t;

ijtROL = receita operacional líquida, terminal i, categoria j, fim do período t.

A Tabela 9 a seguir apresenta uma comparação média das margens brutas sobre vendas entre os

terminais arrendados e os de uso privativo:

Tabela 9 Margem bruta sobre vendas, terminais arrendados e de uso privativo

Os resultados do teste t de médias, bi-caudal, para duas amostras com tamanho e variância

diferentes, indicam que não há diferença significativa na média da margem bruta sobre vendas entre os

terminais arrendados e os de uso privativo. Em termos absolutos, a margem bruta sobre vendas dos

terminais arrendados, de 36,12%, é ligeiramente menor do que o valor médio dessa variável para os

terminais de uso privativo (37,51%). Mas quando essas médias são conjugadas com a variabilidade bastante

diferente (17,04% e 25,76%) para os dois tipos de terminal, as duas médias de margem bruta sobre vendas

resultam estatisticamente iguais. Não se pode afirmar, portanto, com base nos dados financeiros do lucro

bruto e vendas líquidas, que o uso obrigatório da mão de obra do OGMO pelos terminais arrendados, na

prestação dos seus serviços de carga e descarga em navios, lhes gere desvantagem competitiva em relação

aos terminais de uso privativo.

IV.3.2 ROI - Retorno sobre o Investimento (return on investment)

Este indicador relaciona o lucro operacional (ou EBIT – Earnings Before Interest and Taxes) da

entidade com os ativos operacionais que contribuíram para a geração desse lucro. Ele parte da premissa de

que o retorno dos ativos independe da forma como eles são financiados, por isso o custo financeiro

associado às fontes de financiamento dos ativos não faz parte do lucro operacional. Utilizaremos a seguinte

expressão para o cálculo do ROI:

𝑅𝑂𝐼𝑖𝑗𝑡 = 𝐿𝑂𝑖𝑗𝑡𝐴𝑂𝑀𝑖𝑗𝑡

,

onde

ROIijt = retorno sobre o investimento do terminal i, pertencente à categoria j, no ano t;

Colunas1 N Média Desvio Padrão t-testArrendados 32 0,3612 0,1704 0,8474TUP 16 0,3751 0,2576



51

LOijt = lucro operacional do terminal, i, pertencente à categoria j, no ano t; AOMijt = ativo operacional médio do terminal i, pertencente á categoria j, no ano t.

O ativo operacional será o ativo total do terminal deduzido dos ativos não operacionais. Ativos não

operacionais são aqueles cujas rendas estão fora do lucro operacional, sendo exemplos os investimentos em

coligadas e controladas e outros ativos que contribuam para resultados não operacionais. Este estudo utiliza

periodicidade anual para o lucro operacional, mas durante o ano a entidade pode ter realizado novos

investimentos em ativos operacionais. Por essa razão, será considerado o ativo operacional médio do ano, e

não o ativo operacional do início do ano, como base de comparação com o lucro operacional gerado. Assim:

𝐴𝑂𝑀𝑖𝑗𝑡 =(𝐴𝑂𝑖𝑗𝑡 + 𝐴𝑂𝑖𝑗𝑡−1)

2

A Tabela 10 a seguir apresenta os resultados médios desse indicador para as duas categorias de

terminal de contêineres.

Tabela 10 Retorno sobre o Investimento, terminais arrendados e de uso privativo

Podemos observar, pelos resultados da Tabela 10, que o retorno operacional médio sobre o

investimento em ativos, bem como a variabilidade média desses retornos, nos dois tipos de terminal, é

bastante similar. O teste t de médias, para duas amostras de tamanho e variância diferentes, confirma que

não há diferenças significativas no indicador “Retorno sobre o Investimento”, entre os dois tipos de terminal.

Uma vez que o desvio padrão de ambas as amostras é praticamente o mesmo, o teste t foi realizado

também assumindo igualdade na variância das duas amostras (homoscedasticidade). Nessas condições, o

resultado, dado pela estatística t de 0,4849, reforça mais ainda a constatação de que não se pode rejeitar a

hipótese de que os retornos do investimento dos terminais arrendados e de uso privativo são, na média,

iguais.

IV.3.3 ROA – Retorno sobre os Ativos (return on assets)

Este indicador mede o lucro gerado por todos os ativos, operacionais e não operacionais, e

considera também o custo de financiamento desses ativos. Neste sentido, o indicador relaciona o lucro

líquido do terminal (bottom line da demonstração do resultado) com seu respectivo ativo total. É um

Colunas1 N Média Desvio Padrão t-testArrendados 32 0,1248 0,1424 0,9702TUP 16 0,1231 0,1466 0,4849(*)(*) resultado do teste-t para duas amostras com variâncias iguais.



52

indicador que mede o retorno sobre todo o capital, próprio e de terceiros, utilizado para financiar os ativos

da entidade. Como o custo do capital de terceiros já está considerado no lucro líquido, o ROA mostra quanto

sobrou, em termos relativos, depois de considerar todos os custos reconhecidos nas demonstrações

contábeis, operacionais e financeiros, para remunerar o capital dos controladores do terminal. Assim:

𝑅𝑂𝐴𝑖𝑗𝑡 = 𝐿𝐿𝑖𝑗𝑡𝐴𝑇𝑀𝑖𝑗𝑡

,

onde

ROAijt = retorno sobre os ativos do terminal i, pertencente à categoria j, no ano t; LLijt = lucro líquido do terminal i, pertencente à categoria j, no ano t; ATMijt = ativo total médio do terminal i, pertencente á categoria j, no ano t.

O ativo total médio, ATM, é calculado pela média aritmética entre os ativos do fim do ano t e do fim

do ano t-1. A Tabela 11 a seguir mostra os resultados do teste estatístico de médias para esse indicador.

Tabela 11 Retorno sobre Ativos, terminais arrendados e de uso privativo

Podemos observar que em termos absolutos o retorno médio sobre o ativo dos terminais

arrendados, de 7,25%, é ligeiramente superior ao dos terminais de uso privativo, de 5,71%. Mas em termos

estatísticos, dada a variabilidade dos valores médios das duas amostras, o resultado das estatísticas t, para

variâncias diferentes e para variâncias iguais, mostra que os retornos médios dos ativos dos terminais

arrendados e dos de uso privativo são iguais.

IV.3.4 RSPL – Retorno sobre o Patrimônio Líquido (return on equity)

Este indicador mede o retorno gerado sobre o capital que pertence aos donos do empreendimento,

depois da remuneração do capital de terceiros. Ele é definido como a relação entre o lucro líquido, bottom

line da demonstração do resultado, e o patrimônio líquido contábil. O patrimônio líquido é composto pelo

capital social integralizado pelos sócios e por lucros anteriores que foram reinvestidos no negócio. É a

principal medida de síntese do desempenho de um negócio, pois contempla todas as decisões realizadas,

Colunas1 N Média Desvio Padrão t-testArrendados 32 0,0725 0,1206 0,667TUP 16 0,0571 0,1139 0.3361(*)(*) resultado do teste t para 2 amostras de mesma variância.



53

inclusive os efeitos não operacionais que não estejam diretamente sob o controle do gestor, como eventos

da natureza, mudança nas taxas de juros, câmbio, inflação etc. Formalmente:

𝑅𝑆𝑃𝐿𝑖𝑗𝑡 = 𝐿𝐿𝑖𝑗𝑡𝑃𝐿𝑀𝑖𝑗𝑡

.

O Patrimônio Líquido Médio, PLM, adotado neste trabalho, é a média aritmética entre os

patrimônios do fim do ano corrente e do imediatamente anterior, isto é:

𝑃𝐿𝑀𝑖𝑗𝑡 = 𝑃𝐿𝑖𝑗𝑡+𝑃𝐿𝑖𝑗𝑡−12

.

Os resultados do teste estatístico para esse indicador estão apresentados na tabela 11 a seguir.

Tabela 12 Retorno sobre o Patrimônio Líquido, terminais arrendados e de uso privativo

Conforme observamos na tabela acima, também para esse indicador os resultados dos testes t de

médias para duas amostras de tamanho diferente, sob as duas condições de variabilidade das médias,

diferentes e iguais, não permitem rejeitar a hipótese de que são iguais os retornos sobre o patrimônio

líquido dos terminais arrendados e dos de uso privativo. Em termos absolutos, o RSPL dos terminais

arrendados supera o dos terminais de uso privativo em 3,57% (21,82% a 18,25%). Mas a grande diferença de

variabilidade média entre as duas categorias de terminais (56,85% para os arrendados e 17,82% para os

privativos) mostra que as diferenças nos valores médios do RSPL entre os terminais são apenas aleatórias.

IV.4 Síntese dos Resultados

A comparação entre os terminais arrendados (PP) e privativos (TUP), para os quatro indicadores de

desempenho apresentados nas equações 1, 3 e 4, é apresentada na Tabela 13 a seguir.

Colunas1 N Média Desvio Padrão t-testArrendados 32 0,2182 0,5685 0,7547TUP 15 0,1825 0,1782 0,8196(*)(*) resultado do teste t para duas amostras de mesma variância.



54

Tabela 13 Síntese dos resultados desta seção

A maior dispersão no indicador RSPL - Retorno sobre o Patrimônio Líquido, como se pode ver pela

grande amplitude entre os valores mínimo e máximo, bem como pelo desvio padrão, decorre de este

indicador sumariar todas as decisões que ocorrem na empresa, ficando fora dele apenas a remuneração do

capital próprio, que não é considerada pela contabilidade societária. Um dos elementos que tem peso

importante na explicação dessa dispersão é a provisão para o imposto de renda, pois a regra de diferimento

das despesas e receitas não pagas e recebidas sob a forma de ativo e passivo fiscal diferido,

respectivamente, pode resultar em grandes oscilações do lucro líquido em relação ao lucro operacional.

A variabilidade dos indicadores tende a ser tanto maior quanto mais a medida de fluxo se distancia

da receita líquida e se aproxima do lucro líquido (Lucro Bruto ® Lucro Operacional ® Lucro Líquido). Por

essa razão o coeficiente de variação, que mede o tamanho do desvio padrão em relação à média, tende a ser

crescente, de MBSV para RSPL.

IV.5 Market Share

Uma vez constatado, pelos indicadores contábeis, que não há diferença significativa entre as

rentabilidades dos terminais arrendados e dos de uso privativo, o próximo passo é analisar a perda potencial

de mercado que poderia resultar da migração de receitas dos terminais arrendados para os de uso privativo.

A figura a seguir mostra, para a amostra deste estudo, a evolução do market-share, medido pela receita

líquida, das duas categorias de terminal, entre os anos de 2007 e 2010.

Estatística Descritiva MBSV ROI ROA RSPL MBSV ROI ROA RSPL

Média 0,3612 0,125 0,073 0,2182 0,3751 0,123 0,0571 0,1825Mediana 0,3857 0,133 0,078 0,2111 0,3904 0,056 0,0517 0,1823Mínimo -2690 -0,168 -0,264 -2,211 -0,389 -0,021 -0,28 -0,151Máximo 0,6272 0,412 0,274 2075 0,6535 0,387 0,2458 0,571Desvio Padrão 0,1704 0,142 0,121 0,5685 0,2576 0,147 0,1139 0,1782Coeficiente de Variação 0,4716 1,141 1,663 2,6879 0,6868 1,191 1,9954 0,9763Teste de médias (NC = 95%) 0,8474 0,97 0,667 0,8196 - - - -

TUPPP



55

Figura 13 Evolução do Market-Share medidapela receita líquida

A participação no mercado dos terminais arrendados (PP), embora continue elevada relativamente

aos portos de uso privativo (TUP), vem caindo gradualmente ao longo do tempo. Em 2007, os PP detinham

91% do mercado, contra 9% dos TUP; em 2010, esta relação passou para 79% e 21%, respectivamente. Com

a entrada em operação de Portonave e Itapoá, em Santa Catarina, e Embraport, em Santos, esta relação

cairá mais ainda.

V Um Modelo de Valoração dos Terminais

Nesta seção desenvolvemos um modelo de valoração dos custos, receita e Valor Presente Líquido

aplicável aos terminais portuários brasileiros. Este modelo tem a flexibilidade de diferenciar o terminal pelo

tipo (TUP X PP), região (Nordeste, Norte, Sudeste e Sul ), entre outras variáveis que afetam custos e receitas.

O modelo é flexível para poder ser aplicado a um terminal existente ou projetado. O modelo é aplicado para

identificar se existe diferença de desempenho que possa ser atribuída à forma contratual: TUP ou PP.

V.1 Modelo dos custos e sua estimação

Um dos fatores fundamentais para a comparação entre terminais arrendados e privativos é o

comportamento relativo dos seus custos operacionais. Os custos operacionais de uma empresa podem ser

desagregados em vários níveis, e quanto maior a desagregação mais precisa a análise. No entanto, os dados

de que dispomos só permitem a desagregação em custos dos serviços e despesas gerais/administrativas. O

primeiro tipo de custo inclui os gastos com pessoal, materiais e serviços utilizados diretamente pelo terminal

na prestação de serviços portuários, incluindo aqueles com estiva e desestiva. Já o segundo inclui

praticamente as mesmas categorias de gasto, mas desta feita referentes ao setor de vendas e administração

do terminal.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

2007 2008 2009 2010

PP

TUP



56

Para analisar o comportamento desses custos, criamos inicialmente dois indicadores, o custo dos

serviços por tonelada de carga movimentada (CUSTOPORMOV) e as despesas gerais por tonelada de carga

movimentada (DESPPORMOV), definidos abaixo:

( )( )

( )( )

$,

$,

Custo dos serviços RCUSTOPORMOV

Movimentação bruta de carga ton

Despesas gerais RDESPPORMOV

Movimentação bruta de carga ton

=

=

onde a movimentação bruta de carga inclui contêineres, carga geral solta, granéis sólidos e granéis líquidos.

As figuras abaixo mostram os custos médios dos serviços (por tonelada movimentada) prestados por

terminais privativos e arrendados no período 2007-2010. Salta aos olhos imediatamente a sua alta

dispersão, variando de R$3 por tonelada até mais de R$62 por tonelada. Também desponta o fato de que o

terminal de Pecém apresentou consistentemente custos por tonelada substancialmente inferiores aos dos

demais terminais.

Figura 14 Custos médios dos serviços prestados (R$ por tonelada) – 2007



57





58


É interessante também comparar o custo médio anual dos terminais privativos com o dos

arrendados, considerados como grupos separados, o que é feito na tabela abaixo:

Tabela 14 Médias dos custos dos serviços prestados por tonelada de carga, por tipo de terminal

Fica claro que os terminais privativos apresentam custos médios dos serviços prestados mais baixos

a partir de 2007. No entanto, esta constatação por si só não tem muito valor, pois há muitos fatores que

podem estar por trás dessa diferença. Por exemplo, não podemos afirmar que os terminais privativos são

mais eficientes nem que tenham custos menores porque não são obrigados a contratar mão de obra dos

OGMOs. Precisamos depurar das diferenças entre os custos dos dois tipos de terminal outros fatores que

podem explicá-las para só então tirar conclusões.

Tipo de terminal 2007 2008 2009 2010Privativo 31,44499 22,59764 22,30674 21,10412Arrendado 29,92109 33,2003 31,99774 23,80219



59

Fizemos o mesmo tipo de análise descritiva para as despesas gerais médias (por tonelada

movimentada). As figuras a seguir mostram o comportamento dessas despesas no período 2007-2010 para

vários terminais privativos e arrendados.

Figura 18 Despesas gerais médias (R$ por tonelada) – 2007

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

2007

Libra Santos

PECEM

Portonave

Sepetiba Tecon

Superterminais

Tecon Salvador

Tecon Santos

Tecon SUAPE

Tecondi Santos

Teconvi - Itajaí



60



0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

2008

Chibatão

Libra Santos

PECEM

Portonave

Sepetiba Tecon

Superterminais

Tecon Salvador

Tecon Santos

Tecon SUAPE

Tecondi Santos

Teconvi - Itajaí

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

2009

Chibatão

Imbituba

Libra Santos

Paranaguá

PECEM

Portonave

Sepetiba Tecon

Superterminais

Tecon Salvador

Tecon Santos

Tecon SUAPE

Tecondi Santos

Teconvi - Itajaí

TESC



61


Como no caso dos custos médios dos serviços, a dispersão das despesas médias é muito alta, o que

dificulta comparações. O terminal de Pecém novamente apresenta despesas por tonelada de carga

relativamente baixas, mas outros terminais como Tecon Vila do Conde e TESC têm despesas médias mais

baixas do que Pecém em alguns anos.

O desempenho médio de terminais privativos e arrendados em termos de despesa geral por

tonelada de carga pode ser encontrado na tabela abaixo:

Tabela 15 Médias das despesas gerais por tonelada de carga,

por tipo de terminal

Desta feita são os terminais arrendados que apresentam desempenho melhor na média, ou seja,

despesas gerais médias mais baixas em quase todos os anos. Mais uma vez, não podemos tirar conclusões

0

2

4

6

8

10

12

14

16

2010

Chibatão

Libra Santos

Paranaguá

PECEM

Portonave

Superterminais

Tecon Salvador

Tecon Santos

Tecon SUAPE

Tecon Vila do Conde

Tecondi Santos

Teconvi - Itajaí

TESC

Tipo de terminal 2007 2008 2009 2010Privativo 21,88054 12,00696 11,23086 8,304928Arrendado 8,546787 12,41883 8,603341 6,336902



62

apressadas com base nessa constatação. É preciso realizar exercícios econométricos que possam identificar

os fatores que explicam essas diferenças.

Passemos então a esses exercícios econométricos, realizados a partir de uma amostra com dados de

20 terminais (apenas 15 com informações suficientes para serem usadas nas estimações) para os anos de

2007, 2008, 2009 e 2010. As estimações foram baseadas em um modelo econométrico cuja especificação

matemática pode ser encontrada no apêndice a esta seção. Intuitivamente, queremos encontrar os

principais fatores que afetam os custos dos terminais. Esses custos foram divididos em custo dos serviços

prestados e despesas gerais/administrativas. Optamos por trabalhar com essas variáveis em logaritmos, já

que essa configuração foi a que gerou os melhores resultados. Identificamos diversas variáveis com

potencial para explicar o comportamento desses custos, incluindo movimentação bruta de carga, salários,

localização geográfica do terminal, participação de contêineres na movimentação total de carga, número de

berços, área de armazenagem, número de navios atracados, e tipo de terminal (privativo ou arrendado).

Nem todas se revelaram apropriadas para prever os custos dos terminais, como discutimos a seguir.

Para determinar os principais fatores que explicam os custos dos terminais, realizamos uma análise

que inicialmente separa as variáveis em duas categorias: as dependentes e as explicativas. No nosso caso, as

variáveis dependentes são duas: o custo dos serviços prestados e as despesas gerais/administrativas. As

explicativas são as que mencionamos no parágrafo anterior. Para cada uma das variáveis dependentes,

avaliamos se existe correlação significativa com cada uma das variáveis explicativas e se essa correlação é

estatisticamente significante, ou seja, se é improvável que possa ser atribuída apenas ao acaso. Os

resultados dessa análise são apresentados na tabela abaixo: 78

7 Foi utilizado o método de efeito aleatórios, por motivos que são explicados no apêndice. 8 É importante enfatizar que estamos usando a variável dependente e algumas das variáveis explicativas em logaritmos, mais especificamente as variáveis que medem o preço do trabalho e a quantidade produzida. Embora nosso objetivo aqui não seja estimar as funções de custo dos diferentes tipos de terminal, vale lembrar que esse é o tipo de especificação da função de custo que se encontra na literatura quando a função de produção é do tipo Cobb-Douglas. Além disso, os modelos de custos operacionais dos terminais portuários com as variáveis mencionadas acima em log se adequam muito bem ao nosso objetivo principal de fazer previsões para os valores desses custos.



63

Tabela 16 Estimação dos determinantes do custo dos serviços prestados

Essa tabela apresenta apenas alguns dos fatores (variáveis explicativas) com potencial para

influenciar o custo dos serviços prestados, embora outros tenham sido testados. Na segunda coluna

encontramos, para cada variável, dois números. O de cima é o coeficiente associado àquela variável, e mede

o seu efeito estimado sobre o custo do serviço prestado. O número de baixo é conhecido como P-valor9, e

indica a probabilidade de que aquele coeficiente seja estatisticamente diferente de zero, assumindo

verdadeira a hipótese de ele ser de fato igual a zero, ou seja, indica a significância desse coeficiente.

Podemos observar que os resultados são bastante satisfatórios, especialmente tendo em vista o

número reduzido de observações da nossa amostra. Muitos estudos que utilizam dados e técnicas de

9 Um P-valor menor ou igual a x/100 significa que a variável é significativa ao nível de x%.

Variável explicativa CoeficienteDTERM -0,112417

0,467LMOVBRUTA 0,6608996

0LRAISMICRO 0,5094894

0,052DSE 0,3821922

0,003DNE -0,2668362

0,048DSUL 0,4214774

0,004CONTPORMOV 2,368759

0CONSTANTE 1,922806

0,4110

(total) 0,9687

Número de observações 46Note: Os coeficientes são aqueles estimados a partir de uma regressão de efeitos variáveis da variável dependente LCUSTOSERV sobre as variáveis explicativas. Os P-valores estão em parênteses.

2Prob χ>2R



64

estimação de painéis produzem coeficientes de determinação relativamente baixos, de forma que o R2 total

de 0,9687 que obtivemos pode ser considerado muito bom.10

A primeira das variáveis explicativas que aparece na tabela, DTERM, mede as diferenças entre os

custos dos terminais privativos e os dos arrendados que se devem a fatores não capturados pelas outras

variáveis11. Como o seu coeficiente é negativo, aparentemente os terminais de uso privativo apresentam,

tudo o mais constante, custo do serviço prestado menor do que os terminais arrendados. No entanto, o seu

P-valor é igual a 46,7%, o que significa que esse coeficiente não é estatisticamente significante. É forçoso

concluir então que não existe diferença estatística entre um terminal privativo e um terminal arrendado em

termos do custo de prestação dos serviços.

A segunda variável explicativa é LMOVBRUTA, ou seja, o logaritmo da movimentação bruta de carga.

Utilizamos a transformação logarítmica porque isso produziu estimativas melhores. Podemos observar que o

seu P-valor é igual a zero, o que significa que o seu coeficiente é altamente significante. A interpretação do

coeficiente é de que um aumento de 1% na movimentação bruta de cargas está associado a um aumento de

aproximadamente 0,66% no custo dos serviços prestados.

A terceira variável explicativa é o rendimento médio dos trabalhadores do setor, usado como

medida do preço do insumo trabalho. Trabalhamos inicialmente com duas bases de dados para essa variável,

a Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), e o Cadastro

Central de Empresas do IBGE. Acabamos optando pela RAIS, pois infelizmente os dados do IBGE não incluem

o ano de 2010, o que significa que utilizá-los reduziria substancialmente o tamanho da nossa amostra, que já

não conta com um número muito grande de observações. A RAIS disponibiliza duas séries de rendimento

médio, uma medida em salários mínimos e outra medida em reais. Rodamos diversas regressões utilizando

essas séries tanto para a unidade da federação quanto para a microrregião em que se localiza o terminal, e

acabamos optando pelo rendimento médio medido em reais na microrregião.

É importante também esclarecer como selecionamos o setor de atividade econômica que serviu de

base para a geração dos dados de rendimento médio da RAIS. O maior nível de desagregação do setor de

atividade econômica da RAIS é a Classe de Atividade Econômica, que segue a Classificação Nacional de

10 Além disso, o teste 2χ (P-valor igual a 0.0000) indica que as variáveis explicativas escolhidas são conjuntamente significantes. 11 Essa variável é uma dummy que assume o valor 1 quando o terminal é privativo e 0 quando o terminal é arrendado.



65

Atividades Econômicas – CNAE, versão 2.0. Optamos por utilizar a classe 52.3 – Atividades Auxiliares dos

Transportes Aquaviários, e dentro dela a subclasse 52.31-1 – Gestão de Portos e Terminais. Esta subclasse

compreende: As atividades da administração da estrutura portuária, tais como o balizamento da área

portuária, a manutenção da dragagem e das condições físicas do porto; as atividades de operação de

terminais marítimos e fluviais, de uso público ou privado; o armazenamento no parque portuário de

mercadorias provenientes ou destinadas às embarcações; a operação e gestão de equipamentos destinados

a carga e descarga; a carga e descarga de embarcações, além das atividades dos operadores portuários.

Mais uma vez, a transformação logarítmica revelou-se vantajosa, O sinal do coeficiente da variável

LRAISMICRO é positivo, como esperado, e significante (a 10%), o que significa que um aumento no

rendimento médio dos trabalhadores do setor de gestão de portos e terminais leva a um aumento do custo

de prestação dos serviços. Mais precisamente, um aumento de 1% no rendimento médio está associado a

um aumento de 0,51% no custo.

As três variáveis explicativas seguintes refletem a localização geográfica do terminal12, e procuram

capturar variações de custo que podem ser atribuídas a diferenças dos preços de insumos de produção entre

regiões geográficas que não mão de obra. As variáveis DSE, DNE e DSUL são todas significativas e

apresentam coeficientes positivo, negativo, e positivo, respectivamente. Isso significa que os custos de

prestação dos serviços nas regiões sudeste e sul são mais altos do que o da região norte, enquanto o da

região nordeste é relativamente mais baixo.

A última variável explicativa é CONTPORMOV, igual à porcentagem da movimentação bruta de carga

do terminal que se deve à movimentação de contêineres13. O objetivo dessa variável é captar possíveis

diferenças nas tecnologias utilizadas pelos terminais em função da maior ou menor participação da atividade

de movimentação de contêineres nos serviços prestados pelo terminal. Essa variável também é

estatisticamente significante e tem um coeficiente positivo. A leitura que se deve fazer nesse caso é a de que

um aumento de um ponto percentual na participação da movimentação de contêineres no total de carga

movimentada leva a um aumento de 2% no custo do serviço prestado. A interpretação desse resultado não é

muito clara, já que se poderia argumentar que a movimentação de cargas unitizadas em contêiner leva à

12 As váriaveis que utilizamos são dummies de localização: DSE (igual a 1 quando o terminal está localizado na região sudeste), DNE (igual a 1 quando o terminal está localizado na região nordeste), e DSUL (igual a 1 quando o terminal está localizado na região sul). 13 Não transformamos essa variável em logaritmo porque para muitos terminais ela assume o valor 1, cujo logaritmo é zero.



66

redução de custos. Isso é certamente verdade para o transporte aquaviário de carga, mas o efeito sobre os

custos operacionais de terminais portuários não é tão evidente.

Os resultados que descrevemos acima são importantes porque podemos utilizá-los para prever a

evolução dos custos dos serviços dos terminais portuários, o que é fundamental para conduzir uma análise

de fluxo de caixa descontado. Com esse intuito, rodamos uma nova regressão em que a variável DTERM está

ausente, já que concluímos que ela não é estatisticamente significante. A equação estimada é a seguinte:

1,122349 0,664 0,5890,448 0,204 0,489 2,422

LCUSTOSERV LMOVBRUTA LRAISMICRODSE DNE DSUL CONTPORMOV

= + ++ − + +

A partir dessa equação podemos obter a evolução do custo dos serviços prestados a partir de

projeções para o comportamento da movimentação de carga bruta, dos rendimentos médios dos

trabalhadores no setor portuário e da participação da movimentação de contêineres na movimentação

bruta total.

O próximo passo é fazer o mesmo tipo de análise econométrica dos determinantes das despesas

gerais/administrativas dos terminais. O modelo utilizado é o mesmo, mas agora a variável dependente é o

logaritmo das despesas gerais/administrativas (LDESPGERAL). Os resultados que obtivemos são

apresentados na tabela abaixo:



67

Tabela 17 Estimação dos determinantes das despesas gerais/administrativas

Mais uma vez, a variável DTERM revelou-se não significante do ponto de vista estatístico. Isso quer

dizer que não foi possível identificar diferenças relevantes entre as despesas gerais/administrativas dos

terminais privativos e as dos arrendados. Também não são estatisticamente significantes as variáveis

LRAISMICRO, DSE e DSUL, de forma que não faremos comentários sobre os seus coeficientes. Vale

mencionar, contudo, que a não significância da variável que mede o rendimento médio dos trabalhadores

(LRAISMICRO) provavelmente se deve ao fato de que o mercado de trabalho para o pessoal que trabalha nas

áreas de vendas e administrativa dos terminais não é o mesmo daqueles trabalhadores que trabalham

diretamente na operação portuária.

O coeficiente de LMOVBRUTA é significante e positivo, como no caso do custo dos serviços. Isso já

era esperado, já que uma maior movimentação de carga bruta está geralmente associada a atividades

administrativas e de venda mais intensas. O coeficiente de 0,5755311 significa que um aumento de 1% na

movimentação bruta leva a um aumento de aproximadamente 0,58% nas depesas gerais/administrativas. A

Variável explicativa CoeficienteDTERM 0,2854646

0,12LMOVBRUTA 0,5755311

0LRAISMICRO 0,0777938

0,738DSE 0,4725162

0,198DNE -0,4900765

0,079DSUL -0,0842413

0,769CONTPORMOV 1,77886

0CONSTANTE 6,027174

00

(total) 0,905

Número de observações 46Nota: Os coeficientes são aqueles estimados a partir de uma regressão de efeitos variáveis da variável dependente LDESPGERAL sobre as variáveis explicativas. Os P-valores estão em parênteses.

2Prob χ>2R



68

única variável de localização significante é DNE (a 10%), e o seu coeficiente negativo indica que, tudo o mais

constante, terminais localizados na região Nordeste apresentam despesas gerais/administrativas mais

baixas. Por fim, a variável CONTPORMOV apresenta um coeficiente significante e positivo. A interpretação é

de que um aumento de um ponto percentual na participação da movimentação de contêineres no total de

carga movimentada leva a um aumento de aproximadamente 1,8% nas despesas gerais.

Após retirar do nosso modelo as variáveis cujos coeficientes não são estatisticamente significantes,

chegamos à seguinte equação estimada:

7,218771 0,562 0,656 1,625LDESPGERAL LMOVBRUTA DNE CONTPORMOV= + − +

Essa equação será utilizada para projetar a evolução das despesas gerais/administrativas dos

terminais portuários com base em projeções para o comportamento da movimentação de carga bruta e da

participação da movimentação de contêineres na movimentação bruta total.

V.2 Modelo da receita e sua estimação

A nossa análise das receitas auferidas pelos terminais é mais simples do que a que fizemos dos seus

custos. Isso se justifica porque não há razão para crer que o fato de um terminal ser privativo ou arrendado

tenha impacto significativo na geração de receitas, lembrando que o objetivo principal deste trabalho é

exatamente comparar esses dois tipos de terminal em termos dos valores presentes líquidos de seus fluxos

de caixa.

Optamos assim por fazer uma análise em que a variável dependente é a receita bruta de serviços

dos terminais e as variáveis explicativas são a movimentação bruta de cargas e as variáveis de localização. Os

resultados foram os seguintes:



69

Tabela 18 Estimação dos determinantes da receita bruta de serviços

Podemos observar que a variável de localização para a região Sul não aparece. Isso se deve ao fato

de que seu coeficiente não foi estatisticamente significante. Sendo assim, a equação estimada que

utilizaremos para projetar a evolução da receita bruta de serviços do terminal é a seguinte:

45,26917 58.500.000 40.700.000RECEITA MOVBRUTA DSE DNE= + − .

V.3 Comparação dos fluxos de caixa descontados dos terminais privativos e arrendados

O propósito desta seção é comparar terminais privativos e arrendados em termos do valor presente

dos seus fluxos de caixa, o que também é conhecido como valor criado para os investidores. O objetivo final

é determinar se algumas das assimetrias regulatórias possivelmente existentes entre esses dois tipos de

terminal têm algum efeito sobre essa criação de valor. As assimetrias regulatórias que consideraremos aqui

são as seguintes:

I. Os ativos de infraestrutura são arrendados pelo Poder Concedente aos terminais arrendados,

mediante pagamento, enquanto os ativos dos terminais privativos pertencem aos investidores

privados proprietários do terminal.

II. Os terminais arrendados são obrigados a contratar mão de obra diretamente dos OGMOs. Como

não existe essa obrigação legal para os terminais privativos, os primeiros teriam custos de mão

de obra mais elevados do que os últimos.

Variável explicativa CoeficienteMOVBRUTA 45,26917

(0)DSE 58.500.000

(0,028)DNE -40.700.000

(0)0

Número de observações 50Note: Os coeficientes são aqueles estimados a partir de uma regressão pooled da variável dependente RECEITA sobre as variáveis explicativas. Os P-valores estão em parênteses.

2Prob χ>



70

III. Os terminais arrendados estariam sujeitos a algumas taxas portuárias que não seriam cobradas

dos privativos pelas autoridades portuárias.

IV. Embora exista previsão legal, não existe garantia de prorrogação do contrato de arrendamento

dos terminais arrendados. Também não existe previsão legal ou contratual do valor a ser pago

pelo terminal arrendado no caso de renovação do contrato. Já os contratos de autorização dos

terminais privativos têm prazo indeterminado.

V. Por representarem opções de investimento menos atraentes do que os terminais arrendados,

que contam com cláusulas de equilíbrio econômico-financeiro, os terminais privativos

encontrariam mais dificuldades para obter crédito e teriam que gerar taxas de retorno mais altas

para os investidores.

Os três primeiros itens afetam os custos operacionais das empresas, enquanto o item 4 afeta o prazo

de duração do investimento, e o item 5 afeta a taxa de desconto a ser utilizada no cálculo do valor presente

dos fluxos de caixa.

Aqui fica evidente a importância da análise econométrica dos custos operacionais que realizamos

anteriormente. Como mencionamos naquela ocasião, trabalhamos com duas categorias, custos dos serviços

prestados e despesas gerais/administrativas, devido ao baixo nível de desagregação dos dados que

recebemos. Isso significa que tanto os repasses feitos pelos terminais aos OGMOs como pagamento pela

mão de obra contratada, quanto os eventuais pagamentos de parcelas de arrendamento e de taxas

portuárias estão incluídos nessas duas categorias de custo. Após compararmos os custos operacionais dos

terminais arrendados e os dos privativos, chegamos à conclusão de que não havia diferença estatisticamente

significante entre eles. Como as análises econométricas controlam para o preço da mão de obra de estiva e

desestiva, bem como outros fatores que afetam esses custos, há três possíveis explicações para esse

resultado. A primeira é que a magnitude dos custos adicionais incorridos pelos terminais arrendados

(parcelas de arrendamento, taxas portuárias e pagamentos aos OGMOs mais altos) é pequena quando

comparada à dos custos operacionais totais, o que impediu que sua presença fosse identificada

estatisticamente. A segunda é que há custos que são incorridos pelos terminais privativos, mas não pelos

arrendados, que não foram identificadas durante a análise. E a terceira é que os terminais arrendados são

mais eficientes do que os privativos, hipótese que não se confirmou quando fizemos uma estudo estatístico

dessa questão (Seção III). Estudos futuros que tenham à disposição uma série mais longa de dados e em nível

de desagregação maior poderão determinar qual dessas alternativas é a correta.



71

V.3.1 Metodologia

Com base nas estimativas das funções de custo e receita que obtivemos anteriormente, construímos

planilhas que nos permitem calcular o valor presente dos fluxos de caixa de terminais com diferentes

características. Passamos agora a descrever a metodologia utilizada, e na próxima seção apresentamos

algumas possíveis aplicações.

A metodologia pode ser dividida em cinco etapas, cada uma com vários passos:

Etapa 1: Estabelecer os valores dos parâmetros do modelo que servem de base para as projeções.

Os parâmetros necessários e a forma como seus valores são determinados estão descritos a seguir:

1. Capacidade de movimentação: O valor máximo ou limite da movimentação bruta de carga do

terminal deve ser definido de acordo com o tamanho de terminal que se pretende analisar.

2. Movimentação bruta de carga: É preciso, evidentemente, que seja menor do que a capacidade

do terminal. Seu valor inicial depende da demanda estimada pelos serviços de movimentação de

cargas do terminal.

3. Rendimento real médio do trabalho: Deve ser utilizado o valor desse rendimento na

microrregião ou unidade da federação em que se encontra o terminal ou, em casos especiais,

outro valor que se considere apropriado.

4. Participação da movimentação de contêineres na movimentação bruta de carga: Deve ser

escolhido um valor que represente o modelo de negócios do terminal que se pretende analisar.

5. Investimentos em infraestrutura e superestrutura: Pode ser interpretado como a soma dos

investimentos realizados em infraestrutura e superestrutura (seja pelo terminal privativo, seja

pelo terminal arrendado e/ou autoridade portuária, conforme o caso) até o início das operações

do terminal. Deve ser usado um valor que seja compatível com a movimentação bruta de carga.

6. Variáveis de localização: São utilizadas três variáveis, uma para a região Nordeste, uma para a

região Sudeste e outra para a região Sul. A localização do terminal evidentemente determina os

valores dessas variáveis. Por exemplo, se o terminal está localizado na região Sudeste, a variável

correspondente (DSE) assume o valor 1 para todo o horizonte do fluxo de caixa (de agora em

diante chamado de horizonte de programação), enquanto as outras duas variáveis (DNE e DSUL)

são sempre iguais a 0.

7. Taxa de desconto e número de períodos do horizonte de programação: Livre escolha do analista,

dependendo do propósito do exercício.



72

Etapa 2: Selecionar trajetórias de evolução dos parâmetros.

1. Capacidade de movimentação: Os valores futuros da capacidade do terminal dependem dos

projetos de investimento.

2. Movimentação bruta de carga: A previsão da evolução da movimentação bruta de carga deve

ser baseada em estudos econométricos que indiquem como ela reage a variações nas

exportações líquidas do país, PIB regional e outras variáveis.

3. Rendimento real médio do trabalho: A previsão de como esta variável se comportará é mais

difícil. Pode-se usar vários valores ad hoc e fazer uma análise de sensibilidade ou extrapolar

dados históricos. Outra possibilidade é conduzir um estudo econométrico que aponte os

determinantes dos salários reais no setor, mas esse estudo não é trivial.

4. Participação da movimentação de contêineres na movimentação bruta de carga: Deve ser

escolhido um valor que represente o modelo de negócios do terminal que se pretende analisar.

5. Investimentos em infraestrutura e superestrutura: Os valores futuros dessa variável resultam

dos investimentos programados e devem ser compatíveis com a evolução da movimentação

bruta de carga.

6. Variáveis de localização geográfica: Como dito acima, seus valores ficam imediatamente

determinados para todo o horizonte de programação a partir do momento que se escolhe a

localização do terminal.

Etapa 3: Utilizar as equações estimadas de receitas e custos para computar os valores da receita

bruta de serviços e dos custos operacionais.

1. Para o cálculo da receita bruta de serviços utilizamos a equação:

45,26917 58.500.000 40.700.000RECEITA MOVBRUTA DSE DNE= + −

Mais precisamente, para cada período (ano) do horizonte de programação, inserimos os dados de

movimentação bruta de carga e os valores das variáveis de localização para as regiões Sudeste e Nordeste na

equação acima e encontramos a receita bruta do terminal.

2. Para o cálculo do custo dos serviços prestados utilizamos a equação:



73

1,122349 0,664 0,5890,448 0,204 0,489 2,422

LCUSTOSERV LMOVBRUTA LRAISMICRODSE DNE DSUL CONTPORMOV

= + ++ − + +

Mais precisamente, para cada período (ano) do horizonte de programação, tiramos o logaritmo dos

valores da movimentação bruta de carga e do rendimento real médio dos trabalhadores portuários e

inserimos os resultados na equação acima em conjunto com os da participação da movimentação de

contêineres na movimentação total e os valores das variáveis de localização para as regiões Sudeste,

Nordeste e Sul. O resultado é o logaritmo do custo dos serviços prestados, ao qual aplicamos a função

exponencial para obter o custo dos serviços prestados.

3. Para o cálculo das despesas gerais/administrativas utilizamos a equação:

7,218771 0,562 0,656 1,625LDESPGERAL LMOVBRUTA DNE CONTPORMOV= + − +

Mais precisamente, para cada período (ano) do horizonte de programação, tiramos o logaritmo dos

valores da movimentação bruta de carga e inserimos os resultados na equação acima em conjunto com os

da participação da movimentação de contêineres na movimentação total e os valores da variável de

localização para a região Nordeste. O resultado é o logaritmo das despesas gerais/administrativas, ao qual

aplicamos a função exponencial para obter as despesas gerais administrativas.

Etapa 4: Calcular os valores das rubricas do demonstrativo financeiro do terminal para cada ano do

horizonte de programação.

A estrutura do demonstrativo financeiro que utilizamos é bastante simplificada, compatível com o

nível de desagregação dos dados a que tivemos acesso:

Receita Bruta de Serviços

- Deduções de Receita Bruta

= Receita Líquida de Serviços

- Custo dos Serviços

- Despesas Gerais/Administrativas

= Lucro operacional14

+ Outras receitas não operacionais líquidas

= Lucro antes de juros e impostos (EBIT)

- Juros

14 As despesas com depreciação já estão incluídas no custo dos serviços prestados e nas despesas gerais/administrativas.



74

= Lucro antes dos impostos

- Impostos

= Lucro líquido

Etapa 5: Calcular os fluxos de caixa para cada período do horizonte de programação e o seu valor

presente.

O fluxo de caixa operacional é calculado para cada período como descrito abaixo:

Lucro antes de juros e impostos

+ Depreciação

- Impostos

= Fluxo de caixa operacional

Os gastos com capital ou investimentos são obtidos da seguinte forma:

Aquisição de ativos imobilizados

- Vendas de ativos imobilizados

= Gastos de capital

Com base nesses dois valores, calculamos o fluxo de caixa total:

Fluxo de caixa operacional

- Gastos de capital

= Fluxo de caixa total da firma

Por fim, trazemos o fluxo de caixa de cada período a valor presente, somamos todos esses valores e

do resultado subtraímos o valor dos investimentos realizados até o ano base do horizonte de programação.

Esse é o valor criado para os investidores do terminal.



75

V.3.2 Aplicação da metodologia

V.3.2.1 Terminal localizado na região Sudeste

Apresentamos a seguir os resultados do uso da metodologia acima para comparar os valores

presentes líquidos (VPL) dos fluxos de caixa descontados de um terminal arrendado e de um terminal

privativo. Os valores dos parâmetros comuns aos dois terminais no período base são os seguintes:

• Capacidade de movimentação: 15 milhões de toneladas.

• Movimentação bruta de carga (ano base): 14 milhões de toneladas (semelhante à do TECON Santos

no ano de 2010).

• Rendimento real médio do trabalho: R$3.110,55 (correspondente ao valor em 2010 do rendimento

médio dos trabalhadores da subclasse “Gestão de Portos e Terminais” na microrregião geográfica

onde se localiza o TECON Santos).

• Participação da movimentação de contêineres na movimentação bruta de carga: 95%.

• Investimentos em infraestrutura e superestrutura: R$600 milhões (R$360 milhões em infraestrutura

e R$240 milhões em superestrutura).

• Variáveis dummy: DSE = 1, DNE = 0, DSUL=0. Isso significa que o terminal se localiza na região

Sudeste.

• Taxa de desconto: 8,3% (Notas técnicas NT017 e NT025 da ANTAQ).

Além disso estipulamos que o número de períodos do horizonte de programação do terminal

arrendado é de 25 anos, igual ao prazo de duração do contrato de arrendamento. Já o investimento em um

terminal privativo tem características de perpetuidade, mas para efeito deste exercício, trabalhamos com

um horizonte de programação de 50 anos. Também supomos que os ativos são totalmente depreciados

(contabilmente) em 25 anos de forma linear, tanto para o terminal arrendado quanto para o privativo.

As hipóteses utilizadas para a evolução dos parâmetros relevantes ao longo do tempo foram as

seguintes:

• Capacidade de movimentação: Fixa. Não há investimentos novos durante o horizonte de

programação.

• Movimentação bruta de carga estimada: Crescimento de 1% ao ano.

• Rendimento real médio do trabalho: Crescimento de 1% a cada dois anos.

• Participação da movimentação de contêineres na movimentação bruta de carga: Fixa em 95%.



76

A hipótese de que não há investimentos novos ao longo do tempo tem efeito praticamente

inexistente sobre as conclusões, já que se considerássemos a possibilidade desses investimentos eles seriam

incluídos nas duas planilhas, do terminal arrendado e do terminal privativo, de maneira simétrica. Outras

hipóteses que adotamos para esse exercício são as de que o valor da rubrica “Outras Receitas Não

Operacionais Líquidas” do Demonstrativo Financeiro é zero e de que os dois tipos de terminal têm a mesma

estrutura de capital, mais precisamente aquela definida nas Notas técnicas NT017 e NT025 da ANTAQ.

Também precisamos esclarecer o tratamento que demos aos valores de arrendamento. De acordo

com a Nota Técnica no. 017-2007 da ANTAQ, os valores do arrendamento dividem-se em duas partes: Uma

fixa, calculada como o produto da área total arrendada por um preço em R$/m2 obtido a partir de um laudo

imobiliário; e uma variável, que depende da movimentação de carga do terminal e é calculada de forma a

fazer com que os resultados do fluxo de caixa do arrendamento que ultrapassarem a remuneração do custo

de capital sejam revertidos à Autoridade Portuaria. Esses valores são pagos ao longo do arrendamento,

embora seja admitido um pagamento inicial à vista (“down payment”), considerado um adiantamento de

receita ao Poder Concedente.

Embora descreva em detalhes como as parcelas fixa e variável devem ser calculadas, a

regulamentação da ANTAQ não especifica como os terminais devem contabilizar os valores de

arrendamento pagos. Essa lacuna conduziu a uma falta de padronização no tratamento contábil dado a esses

pagamentos pelos terminais. Por exemplo, alguns contabilizam a parcela fixa do arrendamento como um

ativo intangível. Quando esse pagamento é feito à vista, a contrapartida do ativo intangível é a conta caixa.

Quando ele é feito de forma parcelada, o montante do ativo intangível correspondente ao parcelamento é

lançado no passivo e baixado contra o caixa à medida que as parcelas são pagas. Alguns terminais amortizam

o ativo intangível, lançando a parcela correspondente na demonstração do resultado, ou como custo dos

serviços prestados ou como despesas administrativas. Há terminais em que o ativo intangível associado à

parte fixa é residual ou inexistente, indicando que essa parcela: (i) foi total ou quase totalmente amortizada;

ou (ii) não foi contabilizada como ativo intangível, mas sim lançada como despesa, de uma vez só no

passado, no momento da formalização do contrato de arrendamento. Quanto à parte variável, alguns

terminais lançam a parcela mensal da parte variável do arrendamento como uma despesa, às vezes no grupo

custo dos serviços prestados, às vezes com despesas gerais de vendas e administrativas.

Como os dados que temos à disposição não nos permitem nem discriminar as partes fixa e variável

dos valores de arrendamento nem determinar se o terminal fez um “down payment”, resolvemos adotar a



77

hipótese simplificadora de que o valor presente dos pagamentos totais (fixo + variável) de arrendamento é

igual ao valor dos ativos de infraestrutura já existentes no momento do arrendamento. Além disso,

trabalhamos com duas situações hipotéticas. Na primeira, que chamaremos de cenário 1, todos os

pagamentos de arrendamento são contabilizados como custos operacionais, de forma que a parte fixa não

entra no balanço patrimonial como ativo intangível e, consequentemente, não é amortizada. Na segunda,

que chamaremos de cenário 2, 50% dos valores de arrendamento correspondem à parte fixa e são

contabilizados como despesas de capital. Isso significa que a parte fixa entra no balanço patrimonial como

um ativo, o qual é amortizado ao longo do tempo. Além disso, é preciso que o resultado (lucro) operacional

seja modificado de forma a refletir o fato de que agora essas despesas são tratadas como despesas de

capital, e não operacionais. O ajuste necessário é o de, a cada ano, adicionar a parte fixa do arrendamento e

subtrair a amortização do resultado operacional.15

Os quadros a seguir apresentam as planilhas Excel que foram utilizadas para calcular os valores

presentes líquidos dos fluxos de caixa de um terminal arrendado e de um terminal privativo localizados na

região Sudeste em diferentes situações. Duas delas supõem que o terminal realiza investimentos em

infraestrutura durante 3 anos antes de o empreendimento começar a gerar receitas. No caso do terminal

privativo, ele é responsável pela totalidade dos investimentos. No caso do arrendado, adotamos a hipótese

de que ele precisa fazer investimentos em infraestrutura de R$240 milhões (2/3 do total da infraestrutura), o

que significa que os outros R$120 milhões referem-se a ativos de infraestrutura já existentes, os quais são

arrendados pela Autoridade Portuária ao terminal.

15 Evidentemente, as considerações sobre o tratamento dado as valores de arrendamento só se aplicam a terminais arrendados.



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Quadro 1: Valor presente líquido do fluxo de caixa de um terminal arrendado sem defasagem (cenário 1)

PARÂMETROS

Investimentos em infra e superestrutura (R$) 600000000Infraestrutura 360000000Superestrutura 240000000Capacidade de movimentação (ton) 15000000Taxa de desconto 0.083

AnoUnidade Base Projeção (2010) 1 2 3 4 5 20 21 22 23 24 25

Movimentação de Contêineres Toneladas 13300000.00 13433000.00 13567330.00 13703003.30 13840033.33 13978433.67 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00

Movimentação bruta de carga efetiva Toneladas 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 14568456.14 14714140.70 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00Movimentação bruta de carga estimada 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 14568456.14 14714140.70 17082660.56 17253487.16 17426022.04 17600282.26 17776285.08 17954047.93

Receita Bruta 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 718001917.64 724596936.82 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Receita bruta por tonelada movimentada 49.45 49.41 49.37 49.32 49.28 49.24 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Custo dos serviços prestados (logaritmo) 19.53414688 19.5407539 19.55322166 19.55982868 19.57229645 19.57890347 19.63856559 19.63856559 19.64442634 19.64442634 19.65028708 19.65028708Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.49436921 16.50431954 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Rendimento real médio do trabalho R$ 3110.55 3110.55 3141.66 3141.66 3173.07 3173.07 3435.98 3435.98 3470.34 3470.34 3505.05 3505.05Logaritmo do rendimento real médio 8.04 8.04 8.05 8.05 8.06 8.06 8.14 8.14 8.15 8.15 8.16 8.16Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Dummy Sul 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Participação contêineres % 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95

Despesas gerais/administrativas (logaritmo) 18.00998815 18.01558024 18.02117232 18.02676441 18.0323565 18.03794858 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.49436921 16.50431954 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Dummy Nordeste 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Participação contêineres 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95

DEMONSTRATIVO FINANCEIRO

ReceitasReceita Bruta de Serviços 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 718001917.64 724596936.82 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Deduções receita bruta 67288486.54 67904509.40 68526692.50 69155097.42 69789786.39 70430822.26 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86Receita Líquida de Serviços 624979893.46 630701554.40 636480431.94 642317098.26 648212131.24 654166114.56 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14

CustosCusto dos serviços prestados 304489413.35 306507841.45 310353230.95 312410529.68 316329973.18 318426891.10 338003089.04 338003089.04 339989855.19 339989855.19 341988299.45 341988299.45Despesas gerais/administrativas 66319077.10 66690977.96 67064964.35 67441047.96 67819240.55 68199553.95 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01Custos e Despesas Operacionais Totais 370808490.45 373198819.41 377418195.29 379851577.63 384149213.73 386626445.06 406944125.04 406944125.04 408930891.19 408930891.19 410929335.46 410929335.46Arrendamento 0.00 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84Depreciação 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00

LucroLucro Operacional Antes IR + CS (EBIT) 254171403.02 257502734.99 259062236.65 262465520.63 264062917.51 267539669.50 258904775.10 258904775.10 256918008.95 256918008.95 254919564.68 254919564.68Prov. IR +CS sobre EBIT 86418277.03 87550929.90 88081160.46 89238277.01 89781391.95 90963487.63 88027623.53 88027623.53 87352123.04 87352123.04 86672651.99 86672651.99

Lucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 169951805.09 170981076.19 173227243.62 174281525.56 176576181.87 170877151.56 170877151.56 169565885.91 169565885.91 168246912.69 168246912.69

Fluxo de Caixa OperacionalLucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 169951805.09 170981076.19 173227243.62 174281525.56 176576181.87 170877151.56 170877151.56 169565885.91 169565885.91 168246912.69 168246912.69(+) Depreciação 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00

Fluxo de Caixa Operacional -240000000.00 179551805.09 180581076.19 182827243.62 183881525.56 186176181.87 180477151.56 180477151.56 179165885.91 179165885.91 177846912.69 177846912.69Fluxo descontado 165791140.44 153962630.90 143931397.38 133667021.78 124963113.24 36631364.44 33823974.55 31004824.37 28628646.69 26239972.26 24228967.92

Valor Presente R$ 1,675,402,263.39



79

Quadro 2: Valor presente líquido do fluxo de caixa de um terminal privativo sem defasagem

PARÂMETROS










CustosCusto dos serviços prestados 304489413.35 306507841.45 310353230.95 312410529.68 316329973.18 318426891.10 362630341.74 364761865.71 364761865.71 366905918.68 366905918.68 369062574.29Despesas gerais/administrativas 66319077.10 66690977.96 67064964.35 67441047.96 67819240.55 68199553.95 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01Custos e Despesas Operacionais Totais 370808490.45 373198819.41 377418195.29 379851577.63 384149213.73 386626445.06 431571377.74 433702901.72 433702901.72 435846954.69 435846954.69 438003610.30

Depreciação 24000000.00 24000000.00 24000000.00 24000000.00 24000000.00 0 0 0 0 0 0



Fluxo de Caixa OperacionalLucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 169951805.09 170981076.19 173227243.62 174281525.56 176576181.87 154623164.78 153216358.96 153216358.96 151801284.00 151801284.00 150377891.29(+) Depreciação 24000000.00 24000000.00 24000000.00 24000000.00 24000000.00 0 0 0 0 0 0





80

Quadro 3: Valor presente líquido do fluxo de caixa de um terminal arrendado sem defasagem (cenário 2)

PARÂMETROS










CustosCusto dos serviços prestados 304489413.35 306507841.45 310353230.95 312410529.68 316329973.18 318426891.10 338003089.04 338003089.04 339989855.19 339989855.19 341988299.45 341988299.45Despesas gerais/administrativas 66319077.10 66690977.96 67064964.35 67441047.96 67819240.55 68199553.95 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01Custos e Despesas Operacionais Totais 370808490.45 373198819.41 377418195.29 379851577.63 384149213.73 386626445.06 406944125.04 406944125.04 408930891.19 408930891.19 410929335.46 410929335.46Arrendamento (parte fixa + variável) 0.00 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84 34592740.84Depreciação 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00 9600000.00Amortização 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00 7200000.00



Fluxo de Caixa OperacionalLucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 176615409.57 177644680.66 179890848.09 180945130.03 183239786.35 177540756.04 177540756.04 176229490.38 176229490.38 174910517.17 174910517.17(+) Depreciação + Amortização 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00 16800000.00





81

Quadro 4: Valor presente líquido do fluxo de caixa de um terminal privativo com defasagem (entrada em operação após 3 anos)

PARÂMETROS



Movimentação de Contêineres Toneladas 13300000.00 13433000.00 13567330.00 13703003.30 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00

Movimentação bruta de carga efetiva Toneladas 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00Movimentação bruta de carga estimada 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 21907350.46 22126423.97 22347688.21 22571165.09 22796876.74 23024845.51

Receita Bruta 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Receita bruta por tonelada movimentada 49.45 49.41 49.37 49.32 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Custo dos serviços prestados (logaritmo) 19.53414688 19.54661464 19.55908241 19.56568943 19.71475528 19.72061602 19.72061602 19.72647677 19.72647677 19.73233751Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Rendimento real médio do trabalho R$ 3110.55 3110.55 3141.66 3141.66 3173.07 3173.07 3910.47 3949.57 3949.57 3989.07 3989.07 4028.96Logaritmo do rendimento real médio 8.04 8.05 8.06 8.06 8.27 8.28 8.28 8.29 8.29 8.30Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Dummy Sul 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Participação contêineres % 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95

Despesas gerais/administrativas (logaritmo) 18.00998815 18.01558024 18.02117232 18.02676441 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Dummy Nordeste 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Participação contêineres 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95


ReceitasReceita Bruta de Serviços 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Deduções receita bruta 67288486.54 67904509.40 68526692.50 69155097.42 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86Receita Líquida de Serviços 624979893.46 630701554.40 636480431.94 642317098.26 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14

CustosCusto dos serviços prestados 304489413.35 308309480.03 312177472.54 314246863.97 364761865.71 366905918.68 366905918.68 369062574.29 369062574.29 371231906.63Despesas gerais/administrativas 66319077.10 66690977.96 67064964.35 67441047.96 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01Custos e Despesas Operacionais Totais 370808490.45 375000457.98 379242436.89 381687911.93 433702901.72 435846954.69 435846954.69 438003610.30 438003610.30 440172942.63

Depreciação 24000000.00 24000000.00 24000000.00 0 0 0 0 0 0

LucroLucro Operacional Antes IR + CS (EBIT) 254171403.02 255701096.41 257237995.06 260629186.33 232145998.42 230001945.45 230001945.45 227845289.84 227845289.84 225675957.51Prov. IR +CS sobre EBIT 86418277.03 86938372.78 87460918.32 88613923.35 78929639.46 78200661.45 78200661.45 77467398.55 77467398.55 76729825.55

Lucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 168762723.63 169777076.74 172015262.98 153216358.96 151801284.00 151801284.00 150377891.29 150377891.29 148946131.96

Fluxo de Caixa OperacionalLucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 168762723.63 169777076.74 172015262.98 153216358.96 151801284.00 151801284.00 150377891.29 150377891.29 148946131.96(+) Depreciação 24000000.00 24000000.00 24000000.00 0 0 0 0 0 0

Fluxo de Caixa Operacional -120000000.00 -120000000.00 -360000000.00 192762723.63 193777076.74 196015262.98 153216358.96 151801284.00 151801284.00 150377891.29 150377891.29 148946131.96Fluxo descontado 151753139.34 140860288.48 131567192.20 3612165.80 3304528.69 3051273.03 2791008.50 2577108.50 2356945.20




82

Quadro 5: Valor presente líquido do fluxo de caixa de um terminal arrendado com defasagem (entrada em operação após 3 anos)

PARÂMETROS



Movimentação de Contêineres Toneladas 13300000.00 13433000.00 13567330.00 13703003.30 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00 14250000.00

Movimentação bruta de carga efetiva Toneladas 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00 15000000.00Movimentação bruta de carga estimada 14000000.00 14140000.00 14281400.00 14424214.00 17082660.56 17253487.16 17426022.04 17600282.26 17776285.08 17954047.93

Receita Bruta 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Receita bruta por tonelada movimentada 49.45 49.41 49.37 49.32 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17 49.17Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Custo dos serviços prestados (logaritmo) 19.53414688 19.54661464 19.55908241 19.56568943 19.64442634 19.64442634 19.65028708 19.65028708 19.65614783 19.65614783Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Rendimento real médio do trabalho R$ 3110.55 3110.55 3141.66 3141.66 3173.07 3173.07 3470.34 3470.34 3505.05 3505.05 3540.10 3540.10Logaritmo do rendimento real médio 8.04 8.05 8.06 8.06 8.15 8.15 8.16 8.16 8.17 8.17Dummy Sudeste 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Dummy Nordeste 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Dummy Sul 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Participação contêineres % 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95

Despesas gerais/administrativas (logaritmo) 18.00998815 18.01558024 18.02117232 18.02676441 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215 18.04876215Logaritmo da movimentação bruta 16.45456789 16.46451822 16.47446855 16.48441888 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076 16.52356076Dummy Nordeste 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Participação contêineres 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95


ReceitasReceita Bruta de Serviços 692268380.00 698606063.80 705007124.44 711472195.68 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00 737537550.00Deduções receita bruta 67288486.54 67904509.40 68526692.50 69155097.42 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86 71688649.86Receita Líquida de Serviços 624979893.46 630701554.40 636480431.94 642317098.26 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14 665848900.14

CustosCusto dos serviços prestados 304489413.35 285247652.80 289115645.32 291185036.75 316928027.96 316928027.96 318926472.23 318926472.23 320936663.26 320936663.26Despesas gerais/administrativas 66319077.10 66690977.96 67064964.35 67441047.96 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01 68941036.01Custos e Despesas Operacionais Totais 370808490.45 351938630.76 356180609.66 358626084.71 385869063.97 385869063.97 387867508.24 387867508.24 389877699.26 389877699.26Arrendamento 0.00 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61 11530913.61Diferença arrendamento 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22 23061827.22Depreciação 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00

LucroLucro Operacional Antes IR + CS (EBIT) 254171403.02 278762923.64 280299822.28 283691013.56 279979836.17 279979836.17 277981391.90 277981391.90 275971200.88 275971200.88Prov. IR +CS sobre EBIT 86418277.03 94779394.04 95301939.58 96454944.61 95193144.30 95193144.30 94513673.25 94513673.25 93830208.30 93830208.30

Lucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 183983529.60 184997882.71 187236068.95 184786691.87 184786691.87 183467718.66 183467718.66 182140992.58 182140992.58

Fluxo de Caixa OperacionalLucro Operacional Após IR + CS (EBI) 167753125.99 183983529.60 184997882.71 187236068.95 184786691.87 184786691.87 183467718.66 183467718.66 182140992.58 182140992.58(+) Depreciação 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00 19200000.00

Fluxo de Caixa Operacional -80000000.00 -80000000.00 -320000000.00 203183529.60 204197882.71 206436068.95 203986691.87 203986691.87 202667718.66 202667718.66 201340992.58 201340992.58Fluxo descontado 159956955.87 148435373.00 138561730.08 35300088.09 32594725.84 29902095.20 27610429.55 25327500.52 23386427.08




83

Os VPLs obtidos para cada tipo de terminal e para todos os casos considerados estão na tabela a

seguir, que também apresenta as principais hipóteses utilizadas (a defasagem mencionada na tabela é de

três anos entre o início do empreendimento e a entrada em operação do terminal):

Tabela 19

Fluxos de caixa e VPL de Terminal da Região Sudeste

Região Sudeste

Hipótese Terminal arrendado Terminal privativo Capacitacidade de movimentação de carga Fixa em 15 milhões de toneladas Fixa em 15 milhões de toneladas

Movimentação bruta de carga 14 milhões de toneladas – ano base, crescimento de 1% ao ano

14 milhões de toneladas – ano base, crescimento de 1% ao ano

Rendimento médio dos trabalhadores do setor

R$3.110,55 – ano base, crescimento de 1% a cada dois anos


Participação da movimentação de contêineres na movimentação total de carga

95% 95%

Investimentos em infraestrutura e superestrutura

R$360 (infra) R$240 (supra)

R$360 (infra) R$240 (supra)

Taxa de desconto 8,3% 8,3% Duração do empreendimento 25 anos 50 anos

Sem defasagem cenário 1


Com defasagem Sem defasagem Com defasagem

VPL R$ 1.675 milhões

R$ 1.820 milhões

R$ 1.415 milhões

R$ 1.695 milhões

R$ 1.406 milhões

Como podemos perceber pela comparação dos VPLs, o VPL do terminal privativo sem defasagem é

aproximadamente R$19,172 milhões maior do que o do terminal arrendado sem defasagem, cenário 1. Isso

se deve principalmente ao fato de que os ativos do terminal privativo continuam gerando fluxos de caixa

positivos muitos anos após o 25o ano. No entanto, ele é menor do que o VPL do terminal arrendado sem

defasagem, cenário 2.

Quando comparamos os dois tipos de terminal no caso que chamamos de “com defasagem,”

observamos que o valor gerado para o investidor em um terminal privativo é menor do que o gerado para o

investidor em um terminal arrendado. Mais precisamente, a diferença é de aproximadamente R$9,638

milhões. Essa comparação é possivelmente a mais relevante para futuros terminais, já que os terminais

públicos especializados em contêineres em operação já foram arrendados, e os terminais de contêineres a

serem arrendados no futuro deverão ser greenfield.



84

Os resultados acima nos permitem avaliar melhor as assimetrias regulatórias I e IV apresentadas

anteriormente. Podemos afirmar que, apesar de o investimento em um terminal privativo gerar fluxos de

caixa positivos por um período maior, e sob a hipótese de que um terminal privativo só entra em operação

após três anos de investimentos em infraestrutura, o projeto do terminal arrendado é o mais vantajoso dos

dois. É preciso ter em mente, contudo, que essa conclusão é resultado direto do fato de que não há

diferença estatística entre os custos operacionais de terminais privativos e arrendados (que inclui

pagamento de parcelas do arrendamento). Como o estudo econométrico foi baseado em dados de vários

terminais dos últimos quatro anos, e nessa amostra há terminais cujas operações já se iniciaram há muito

tempo junto com outros que recém ingressaram no mercado, é preciso ter cautela ao extrapolar os

resultados para a avaliação de investimentos “greenfield.” À medida que mais dados ficarem disponíveis

será possível refinar a análise e chegar a conclusões mais robustas.

O último exercício que realizamos tem como objetivo avaliar a assimetria regulatória V. Buscamos a

taxa de desconto que faz com que o VPL do terminal privativo seja igual ao do terminal arrendado supondo

que ambos comecem a gerar receitas imediatamente. O valor para o prêmio de risco do investimento em

um terminal privativo que obtivemos foi de aproximadamente 0,079%. Isso significa que, sob a hipótese de

que a taxa de retorno de um terminal arrendado é igual à taxa normativa da ANTAQ de 8,3%, a taxa de

retorno esperada do investimento em um terminal privativo localizado na região Sudeste que faz com que

um investidor seja indiferente entre investir em um terminal privativo ou em um terminal arrendado é de

aproximadamente 8,379%.

Realizamos ainda um último exercício, que foi o de comparar os VPLs dos dois tipos de terminal, sob

a hipótese de que eles começam a gerar receitas imediatamente, quando os fluxos de caixa são descontados

a diferentes taxas de retorno. Além da taxa normativa de 8,3%, trabalhamos com as taxas de 7,3%, 7,8%,

8,8% e 9,3%. Os resultados estão apresentados na figura abaixo. Podemos perceber que a diferença entre o

VPL de um terminal privativo e o de um terminal arrendado reduz-se, como esperado, quando a taxa de

retorno aumenta (já que os fluxos de caixa após o 25º ano dos privativos são descontados a taxas mais

altas), tornando-se negativa a partir de uma taxa de 8.5%.



85

Figura 22 Diferenças entre VPLs para diferentes taxas de retorno

V.3.2.2 Terminais localizados em outras regiões

Aplicamos a metodologia também a terminais localizados em outras regiões. Os resultados estão

resumidos a seguir.

(R$ 60,000,000.00)

(R$ 40,000,000.00)

(R$ 20,000,000.00)

R$ 0.00

R$ 20,000,000.00

R$ 40,000,000.00

R$ 60,000,000.00

R$ 80,000,000.00

R$ 100,000,000.00

R$ 120,000,000.00

Diferença entre VPLs dosterminais



86

Tabela 20

Região Nordeste

Hipótese Terminal arrendado Terminal privativo Capacitacidade de movimentação de carga Fixa em 3,85 milhões de toneladas Fixa em 3,85 milhões de toneladas

Movimentação bruta de carga 3,5 milhões de toneladas – ano base16, crescimento de 1% ao ano

3,5 milhões de toneladas – ano base, crescimento de 1% ao ano


R$2.715,71 – ano base17, crescimento de 1% a cada dois anos



95% 95%


R$92,4 (infra) R$61,6 (supra)






VPL R$ 219 milhões

R$ 256 milhões

R$ 184,1 milhões

R$ 198,1 milhões

R$ 159,7 milhões

Para terminais representativos localizados na região Nordeste:

1. O VPL do terminal privativo sem defasagem é menor do que o do terminal arrendado sem

defasagem, cenário 1, e também menor do que o do sem defasagem, cenário 2.

2. O VPL do terminal privativo com defasagem é menor do que o do terminal arrendado sem


3. O VPL do terminal privativo com defasagem é menor do que o do terminal arrendado com

defasagem.

16 Esse valor corresponde aproximadamente à movimentação bruta de carga do terminal TECON Suape em 2010, de acordo com dados fornecidos pela ANTAQ. 17 Esse valor é igual ao rendimento médio dos trabalhadores da subclasse “Gestão de Portos e Terminais” na microrregião geográfica onde se localiza o TECON Suape.



87

Tabela 21

Região Norte


Movimentação bruta de carga 3 milhões de toneladas – ano base18, crescimento de 1% ao ano






95% 95%








VPL R$ 329,4 milhões

R$ 361,1 milhões

R$ 278,7 milhões

R$ 331 milhões

R$ 274,5 milhões

Para terminais representativos localizados na região Norte:

1. O VPL do terminal privativo sem defasagem é maior do que o do terminal arrendado sem

defasagem, cenário 1, mas menor do que o do sem defasagem, cenário 2.




defasagem.

18 Esse valor corresponde aproximadamente à movimentação bruta de carga do terminal Superterminais em 2010, de acordo com dados fornecidos pela ANTAQ. 19 Esse valor é igual ao rendimento médio dos trabalhadores da subclasse “Gestão de Portos e Terminais” na microrregião geográfica onde se localiza o Superterminais.



88

Tabela 22

Região Sul


Movimentação bruta de carga 4 milhões de toneladas – ano base20, crescimento de 1% ao ano






95% 95%








VPL R$ 57,4 milhões

R$ 99,7 milhões

R$ 44,1 milhões

R$ 2,08 milhões

R$ -10,9 milhões22

Para terminais representativos localizados na região Sul:

1. O VPL do terminal privativo sem defasagem é menor do que o do terminal arrendado sem

defasagem, cenário 1, e também menor do que o do sem defasagem, cenário 2.




defasagem.

A principal constatação que podemos extrair dos resultados relatados acima é a de que o

empreendimento representativo de terminal arrendado gera valores para o investidor, ou seja, valores

presentes líquidos, maiores do que os de um terminal privativo na maioria dos casos. O único caso em que

se dá o contrário é quando comparamos o VPL de um terminal privativo sem defasagem com o de um

terminal arrendado no cenário 1, e ainda assim apenas nas regiões Sudeste e Norte. Combinado com o fato

20 Esse valor corresponde aproximadamente à movimentação bruta de carga do terminal Portonave em 2010, de acordo com dados fornecidos pela ANTAQ. 21 Esse valor é igual ao rendimento médio dos trabalhadores da subclasse “Gestão de Portos e Terminais” na microrregião geográfica onde se localiza a Portonave. 22 É importante ressaltar que este número não reflete o terminal Portonave, mas um terminal fictício, extraído do modelo.



89

de que receitas e custos de terminais arrendados e privativos não apresentaram diferenças significativas, de

acordo com nosso estudos estatísticos, chegamos à conclusão de que não há evidências de que terminais

privativos apresentem desempenho superior a terminais arrendados devido à existência de assimetrias

regulatórias. Essa conclusão está condicionada aos parâmetros e hipóteses adotados no nosso estudo, mas

não vislumbramos a possibilidade de que elas se alterem significativamente se aqueles forem modificados.

V.3.3 Exercícios adicionais

A metodologia que propomos baseia-se em dados reais dos terminais para estimar funções que nos

permitem obter os valores dos custos e receitas de um terminal a partir dos valores de alguns dos seus

principais fatores determinantes. Essa abordagem confere uma grande flexibilidade à aplicação do modelo.

Podemos, por exemplo, estudar terminais bastante distintos entre si em termos de movimentação de carga,

gastos com mão de obra e localização geográfica, como ficou claro na discussão acima. Além disso, ela

permite uma atualização permanente dos resultados, à medida que mais e melhores dados forem tornando-

se disponíveis, além de facilitar a realização de exercícios hipotéticos em que são testados diversos valores

das variáveis-chave, como rendimento médio dos trabalhadores, taxa de retorno e capacidade do terminal.

Para exemplificar essa flexibilidade, realizamos dois exercícios adicionais em que a capacidade de

movimentação e os investimentos associados são os mesmos para todos os terminais, independentemente

de sua localização geográfica. Isso possibilita uma nova comparação entre terminais localizados em regiões

diferentes. Modificamos também os valores do rendimento real médio do trabalho. Para cada região, o valor

utilizado para o período base foi a média aritmética dos valores do rendimento médio dos trabalhadores da

subclasse “Gestão de Portos e Terminais.” Essa média foi calculada sobre os valores desses rendimentos nas

microrregiões geográficas em que se localizam os terminais da amostra. Os valores utilizados foram: Norte:

R$2.052,03; Nordeste: R$2.356,15; Sudeste: R$3.557,58; e Sul: R$2.166,37.

No primeiro exercício, as capacidades de movimentação e os investimentos são todos iguais aos

usados nas planilhas do relatório 1, quais sejam os correspondentes ao do terminal TECON Santos. Os

resultados são apresentados na tabela abaixo:



90

Tabela 23 VPLs Comparados de um Terminal Grande

Terminal arrendado Terminal privativo

Região Sem defasagem cenário 1 Sem defasagem cenário 2 Com defasagem Sem defasagem Com defasagem

Sudeste R$ 1.493 milhões R$ 1.637 milhões R$ 1.259 milhões R$ 1.485 milhões R$ 1.226 milhões Nordeste R$ 2.525 milhões R$ 2.670 milhões R$ 2.146 milhões R$2.675 milhões R$ 2.249 milhões Norte R$ 2.424 milhões R$ 2.568 milhões R$ 2.059 milhões R$ 2.558 milhões R$ 2.148 milhões Sul R$ 1.664 milhões R$ 1.808 milhões R$ 1.408 milhões R$ 1.686 milhões R$ 1.400 milhões

Podemos observar que os terminais representativos da região Nordeste são os que geram os VPLs

mais altos, sendo seguidos pelos das regiões Norte, Sul e Sudeste, nessa ordem. Vale lembrar que essa

comparação só é válida sob a hipótese de que todos os terminais têm capacidade de movimentação de carga

de 15 milhões, movimentação inicial de 14 milhões, e investimentos totais (infra mais superestrutura) de

R$600 milhões.

É interessante analisar especificamente o caso dos terminais localizados na região Sul. Quando

comparamos os VPLs agora obtidos com aqueles da seção anterior, observamos uma diferença muito grande

em termos dos seus valores absolutos. Por exemplo, o VPL de um terminal arrendado sem defasagem,

cenário 1, era anteriormente de R$57,4 milhões, e, sob as novas hipóteses, passou para R$1.664 milhões.

Isso se deve ao fato de que a capacidade de movimentação desses terminais aumentou sensivelmente no

novo exercício. Mais precisamente, a explicação para esse fato é que o aumento da receita por unidade de

movimentação de carga é maior do que o aumento correspondente do custo, enquanto o rendimento médio

do trabalhador permanece o mesmo. Também podemos observar que, contrariamente ao que ocorria no

exercício original, agora o VPL de um terminal com defasagem é superior ao de um terminal arrendado com

defasagem, ainda que por muito pouco. Essa mudança será revertida no próximo exercício, que passamos a

descrever.

No segundo exercício, as capacidades de movimentação são todas iguais a 6,6 milhões de toneladas.

Esse valor é a média aritmética (arredondada) das movimentações de carga de todos os terminais da

amostra no ano de 2010, acrescida de 10%. Os investimentos em infraestrutura e superestrutura foram

redimensionados proporcionalmente à nova capacidade de movimentação. Como o valor do investimento

total usado nas planilhas do relatório 1 foi de R$40 por tonelada de capacidade, utilizamos um valor de

investimento de R$240 milhões para a nova capacidade. Os resultados são apresentados na tabela abaixo:



91

Tabela 24 VPLs Comparados de um Terminal Médio

Terminal arrendado Terminal privativo

Região Sem defasagem cenário 1 Sem defasagem cenário 2 Com defasagem Sem defasagem Com defasagem

Sudeste R$ 429,8 milhões R$ 487,5 milhões R$ 358,8 milhões R$ 400,3 milhões R$ 322,9 milhões Nordeste R$ 773,0 milhões R$ 830,7 milhões R$ 655,5 milhões R$ 801,4 milhões R$ 669,6 milhões Norte R$ 810,5 milhões R$ 868,2 milhões R$ 687,1 milhões R$ 842,7 milhões R$ 704,4 milhões Sul R$ 374,0 milhões R$ 431,7 milhões R$ 312,8 milhões R$ 341,0 milhões R$ 274,1 milhões

Podemos observar que agora são os terminais representativos da região Norte os que geram os VPLs

mais altos, seguidos pelos das regiões Nordeste, Sudeste e Sul, nessa ordem. Como mencionado

anteriormente, agora os VPLs dos terminais localizados na região Sul apresentam a mesma ordenação que a

do exercício original.

V.4 Vantagens e limitações do modelo

A comparação entre terminais arrendados e privativos em termos dos valores gerados para os

investidores (VPL dos fluxos de caixa) passa pelo cálculo das rubricas dos seus demonstrativos financeiros, o

que, por sua vez, requer uma modelagem das operações desses terminais. Uma possibilidade é usar um

modelo de engenharia, ou seja, dimensionar a capacidade do terminal, identificar a infraestrutura e a

superestrutura compatíveis com a movimentação de cargas correspondente, determinar o valor dos

investimentos necessários, e, finalmente, calcular as receitas geradas e os custos incorridos por um terminal

com essas características. O problema com esse enfoque é que ele tem aplicação limitada e é altamente

sensível às hipóteses utilizadas. Por exemplo, se o terminal foi dimensionado para movimentar x toneladas e

queremos analisar um terminal que movimenta y toneladas, precisaremos reconfigurar todo o modelo,

incluindo investimentos em super e infraestrutura, receitas e custos. Outra limitação desse enfoque é que

ele não leva em consideração características regionais, já que baseia-se apenas em características técnicas

do terminal.

Por esses e outros motivos, decidimos buscar uma modelagem alternativa. Utilizamos dados reais

dos terminais para estimar funções que nos permitem obter os valores dos custos e receitas de um terminal

a partir dos valores de alguns dos seus principais fatores determinantes, como volume movimentado de

carga e salários médios pagos. Essa abordagem confere uma grande flexibilidade à aplicação do modelo.



92

Podemos, por exemplo, estudar terminais bastante distintos entre si em termos de movimentação de carga

e gastos com mão de obra fazendo apenas adaptações mínimas no modelo. Além disso, podemos estudar as

diferenças entre terminais localizados em diferentes regiões geográficas, já que usamos variáveis (dummies)

de localização na estimação das funções de custo e de receita.

A nossa abordagem também permite uma atualização permanente, à medida que mais dados forem

tornando-se disponíveis, além de facilitar a realização de exercícios hipotéticos em que são testados diversos

valores das variáveis-chave, como rendimento médio dos trabalhadores, taxa de retorno e capacidade do

terminal.

VI Propostas de Aperfeiçoamento nas Regras do Setor

Existem dois tipos de regra no setor que tratam diferentemente os terminais públicos arrendados e

os terminais privativos autorizados: as regras que prejudicam os terminais arrendados e as regras que

prejudicam os terminais privativos. Primeiro trataremos das regras que prejudicam os terminais arrendados,

das restrições impostas pela regulação e suas consequências, e das nossas propostas de aperfeiçoamento

nas regras para mitigação das perdas destes terminais. Em seguida trataremos da principal regra que

prejudica os terminais privativos e apresentaremos proposta de aperfeiçoamento desta regra para mitigar os

problemas dos terminais privativos.

VI.1 Regras que geram assimetria regulatória contra os terminais arrendados

Embora existam distinções nas regras que regem os terminais arrendados e privativos, ficou bem

estabelecido neste estudo que os dados do setor não apontam vantagem concorrencial favorecendo os

terminais privativos em detrimento dos terminais arrendados especializados em movimentação de

contêineres. Portanto, não se fazem necessárias ações regulatórias buscando corrigir desequilíbrios

inexistentes.



93

Há de se reconhecer, entretanto, que existem diferenças nas regras de regulação no setor que têm

causado desconforto para parte dos entes regulados. Em particular os terminais arrendados têm

argumentado que algumas assimetrias na regulação impactam apenas seus custos23.

VI.1.1 Assimetria no custo da outorga

Os terminais arrendados têm argumentado que, para obterem sua outorga, têm que participar de

leilões24, o que acarreta pagamento para a obtenção das outorgas, enquanto os terminais privativos

recebem suas outorgas sem nada pagarem. É bem verdade que os terminais arrendados tipicamente

recebem suas áreas com infraestrutura e parte da superestrutura portuária prontas, podendo iniciar suas

operações imediatamente ou quase imediatamente, enquanto os terminais privativos são tipicamente

greenfield, e precisam fazer investimentos por um período de 3 a 5 anos para poderem começar a operar.

Todavia, os terminais públicos especializados em contêineres passíveis de arrendamento no futuro

deverão ser do tipo greenfield, diferenciando-se dos terminais privativos apenas pelo fato de os últimos se

localizarem em terras de sua própria propriedade, enquanto os arrendados se localizam em terras públicas.

Nossas sugestões de aperfeiçoamento das regras são voltadas exatamente para esta nova situação dos

terminais arrendados.

Uma primeira e óbvia proposta de redução desta assimetria é fazer a outorga de autorização se

realizar via leilão. Todavia esta proposta acarretaria na necessidade de mudança na legislação pertinente.

Outra sugestão seria a transformação deste tipo de outorga em outorga de permissão, onde fosse mais

natural a implantação do mecanismo de leilão. Todavia, há dificuldades praticamente insuperáveis nesta

proposta de redução de assimetria. Diferentemente de uma outorga de concessão via arrendamento de

terminal público, onde o ativo a ser outorgado é bem definido, no caso da outorga dos terminais privativos

cada candidato a receber a autorização detém um terreno distinto em tamanho, localização, condições

topográficas, acessos aquaviários e terrestres, entre outras características. Não existem ainda mecanismos

eficientes desenvolvidos para a realização de leilões deste tipo. Em particular, é bastante difícil definir os

critérios para determinar proposta vencedora. Um exemplo é o caso em que há dois participantes, sendo

23 Vale relembrar aqui que nas diversas análises econômico-financeiras realizadas neste estudo não foi detectado a existência real de tal impacto de custos. 24 Leilões aqui tem o sentido econômico mais geral de qualquer forma de transação onde os compradores deem lances e não o sentido restrito dado pela lei 8.666.



94

que um deles pretende construir um terminal com a metade do tamanho do do outro, mas com capacidade

de movimentação de carga igual a 75% da capacidade de movimentação de carga do maior. Além disso, um

dos terminais está localizado em uma área geográfica mais valorizada do que a do outro, tem acesso

aquaviário melhor e maior número de conexões terrestres . Finalmente as condições geológicas dos terrenos

também são bastante distintas. Se ambos derem lances diferentes, qual venceria, e por quê?

Portanto, a escolha de um mecanismo de leilão para a outorga dos terminais privativos nos parece

bastante árduo e seria necessário um enorme esforço intelectual para produzir um leilão tecnicamente

consistente.

Para evitar as dificuldades de licitações para este tipo de outorga, propomos que seja estabelecido

um valor pela ANTAQ para obtenção da outorga de autorização, valor este que seria por ela determinado a

partir de critérios técnicos bem definidos.25 Estes critérios poderiam ser semelhantes aos critérios

estabelecidos para definir o valor mínimo do lance na licitação de um terminal arrendado: o valor que faz

com que o valor presente líquido da outorga, descontado à taxa de retorno apropriada, definida por

metodologia da ANTAQ e aplicada tanto aos terminais arrendados quanto aos terminais autorizados, seja

igual a zero. Este valor garantiria duas coisas: a atratividade do negócio e a redução da assimetria

regulatória. Todavia a ANTAQ poderia considerar valores a maior ou a menor dependendo do interesse em

incentivar ou desincentivar investimentos em diferentes hinterlândias. Essas autorizações seriam vendidas,

provavelmente pela ANTAQ, após avaliação técnica minuciosa. A seguir detalhamos uma alternativa de

procedimento para apreçamento de outorga de construção de TUPs:

i. O preço de referência 𝑃𝑟 de uma outorga de autorização seria determinado de forma a fazer com que o Valor Presente Líquido da outorga seja zero, isto é:

0 0rP VPL− = ,

onde ( )0

1 1

Nt

tt

FCVPLR=

=+

∑ é o Valor Presente Líquido antes do cálculo do preço de

referência, tFC é o fluxo de caixa líquido do terminal no período t, N é o número de

períodos da autorização, e R é a taxa de retorno do setor, conforme determinada pela

ANTAQ.

25 Vale salientar que aqui também haverá a necessidade de alteração na legislação pertinente.



95

ii. O valor da outorga 𝑃𝑂 seria então igual ao preço de referência mais um valor K. Este valor K que poderia ser negativo ou positivo, seria definido discricionariamente pela ANTAQ e seria diferenciado por hinterlândia, permitindo que haja certa discricionariedade da União para incentivar ou desincentivar a construção de terminais em determinadas regiões do país. Ou seja,

𝑃𝑂 = 𝑃𝑟 + 𝐾𝐼

onde 𝐾𝐼 é o valor de K na hinterlândia I.

iii. Do valor da outorga 𝑃𝑂, até 20% poderia ser paga a vista (similarmente à regra atual para terminais públicos arrendados).

iv. Além do valor fixo, seria calculado também, com base no valor da outorga 𝑃𝑂, um preço unitário pago por TEU movimentado no terminal a ser construído. Este valor unitário seria tal que o valor presente dos pagamentos por TEUs movimentados mais o valor paga a vista seja igual a valor da outorga 𝑃𝑂. Dessa forma, fica diminuído o risco do investidor, que não seria adicionalmente prejudicado caso a quantidade de contêineres movimentados fosse menor que a esperada.

v. A aquisição da outorga de autorização de terminal implicaria na livre escolha, por parte do operador desse terminal, de movimentar livremente cargas próprias ou cargas de terceiros. Assim, se eliminaria a necessidade de se viabilizar o investimento apenas com movimentação de carga própria e o montante de cargas de terceiros não necessitaria ser apenas residual. Esta liberalização na movimentação de contêineres favoreceria um aumento significativo dos investimentos no setor e uma utilização mais eficiente da capacidade de movimentação de cargas, facilitando o suprimento da demanda por movimentação que acontecerá nos próximos anos.

vi. Em princípio, as licenças deveriam ser adquiridas apenas quando houver real interesse na construção dos terminais privativos. Nesse sentido, haveria um prazo máximo de carência para o início da operação do terminal a ser construído (por exemplo, três ou cinco anos). Esse prazo para início da operação seria determinado pela ANTAQ.

vii. Haveria também um prazo de carência para o início da construção do terminal (por exemplo, dois ou três anos). Após esse prazo para o início da construção, a cada mês em que a construção não tivesse sido iniciada, o adquirente teria de pagar um valor adicional à ANTAQ. Esse prazo para início da construção seria determinado pela ANTAQ.

viii. Caso o terminal previsto na licença não entrasse em operação até o prazo pré-definido de carência, o adquirente teria de pagar um valor (multa) adicional a cada mês em que o terminal não estivesse em operação. Alternativamente, o adquirente poderia desistir da licença obtida, pagando uma multa em única parcela à ANTAQ.

ix. Para fomentar a concorrência entre os terminais, o adquirente de uma nova licença não poderia ser operador, ou ter participação em grupos de operadores, de terminal público ou privativo na mesma hinterlândia onde o novo terminal seria construído. Além disso, o adquirente da licença não poderia ser operador, ou ter participação em grupo de



96

operadores, de mais de um número máximo de terminais (por exemplo, dois terminais) em todo o Brasil.

VI.1.2 Assimetria quanto ao prazo da outorga

A Lei 8630 de fev/1993 define em seu artigo 4º, parágrafo 4º, que, entre as cláusulas essenciais de

contrato de arrendamento para terminais de uso público, há obrigatoriedade do contrato ser firmado pelo

prazo máximo de 25 anos, renovável uma única vez por igual período. O artigo 6º, parágrafo 1º, reafirma

que tal cláusula vale também para contrato de autorização para terminais de uso privativo.

A Resolução Antaq 2240/2011 estabelece as normas sobre o arrendamento, regulamentando a Lei

8630. Com relação ao prazo inicial do arredamento, o artigo 16 da Resolução afirma que “O prazo contratual

do arrendamento deverá ser suficiente para a amortização dos investimentos previstos no contrato, a serem

feitos pela arrendatária, e para lhe proporcionar a adequada remuneração, conforme parâmetros adotados

no estudo de avaliação do empreendimento”. Portanto, em princípio o prazo do arrendamento poderia ser

menor ou maior que 25 anos, embora todos os contratos de arrendamento de terminais portuários públicos

tenham prazo inicial de 25 anos. Já o artigo 24 estabelece que “O prazo do contrato de arrendamento de

áreas e instalações portuárias será de até 25 (vinte e cinco) anos, podendo ser prorrogado, uma única vez,

por prazo máximo igual ao originalmente contratado, desde que prevista sua possibilidade no edital de

licitação, seja devidamente justificado e que o prazo total, incluído o da prorrogação, não exceda a 50

(cinquenta) anos.

Portanto, o prazo de arrendamento dos terminais portuários públicos pode ser suposto como de 25

anos, renováveis por mais 25 anos, enquanto a autorização tem prazo de 50 anos. Como as condições para a

renovação descritas nos contratos de arrendamento são moderadas o suficiente para até hoje não ter

ocorrido nenhuma negação de prorrogação de contrato de arrendamento solicitada, o prazo de um

arrendamento não é muito diferente de 50 anos, se assim desejar o arrendatário. Em outras palavras, a

assimetria neste quesito é bastante reduzida. Em adição, vale salientar aqui que um arredamento típico tem

o VPL calculado sobre um fluxo de caixa líquido de 25 anos, contra um VPL de um autorizado calculado sobre

um fluxo de caixa de 50 anos. Sendo assim, economicamente,a assimetria, se existir, ocorre a favor do

arrendatário.



97

VI.1.3 A questão do OGMO

A Lei 8.630 determina em seu artigo 18 que cada porto organizado constitua um Órgão de Gestão de

Mão de obra (OGMO). Subentende-se, portanto, que somente os terminais públicos estarão sujeitos a esta

legislação. Porém, a Resolução ANTAQ 1.660 em seu artigo 31 diz que quando a ANTAQ identificar

precarização da mão de obra ou conflito de âmbito concorrencial, a agência pode determinar à autorizada

que contrate compulsoriamente mão de obra junto ao OGMO.

Portanto, esta assimetria regulatória já foi mitigada pela referida Resolução da ANTAQ. Todavia,

para reduzir ainda mais a assimetria regulatória, poderia ser interessante a retirada da obrigação de

contratação de mão de obra junto ao OGMO também dos terminais arrendados. Além de reduzir a

assimetria regulatória, esta medida tem o potencial de reduzir o custo de mão de obra, pois o OGMO

deixaria de ter uma demanda cativa pelos seus profissionais.

VI.2 Regras que geram assimetria regulatória contra os terminais privativos

Uma única regra imposta sobre os terminais privativos de uso misto é determinante como fator

gerador de assimetria que impacta fundamentalmente os terminais especializados em contêineres, embora

possa ter implicações sobre terminais especializados em granéis que sejam controlados por pequena

empresa produtora do granel. Um exemplo seria uma pequena mineradora interessada em construir um

terminal próprio, mas que operasse também cargas de outras mineradoras pequenas que poderiam

viabilizar economicamente este terminal.

Um terminal de uso misto é definido, na Lei 8.630/93, como aquele que movimenta carga própria e

de terceiros. Até aí não existe impacto sobre os terminais privativos. Todavia, o Decreto 6.620 de

29/10/2008, em seu Artigo 2º, define o que se entende como carga própria e de terceiros. Segundo o

Decreto, carga própria é “aquela pertencente ao autorizado, a sua controladora ou a sua controlada, que

justifique por si só, técnica e economicamente, a implantação e a operação da instalação portuária”; e a

carga de terceiros, é “aquela compatível com as características técnicas da infraestrutura e da

superestrutura do terminal autorizado, tendo as mesmas características de armazenamento e

movimentação, e a mesma natureza da carga própria autorizada que justificou técnica e economicamente o

pedido de instalação do terminal privativo, e cuja operação seja eventual e subsidiária”. A Resolução 1.660

normatiza os procedimentos para caracterização de carga própria e de terceiros, exigindo declaração da



98

solicitante de outorga quanto ao tipo de carga e demonstração de que o empreendimento é

economicamente viabilizado pela movimentação de carga própria.

Esta regulação inviabiliza, na prática, a existência de novos terminais privativos de uso misto, em

particular os especializados em contêineres, onde a presença de carga própria é, em geral, mínima.

Contêineres são cargas gerais, onde mesmo dentro de um contêiner pode haver carga de diversos donos.

Esta inviabilização pode ter consequências bastante nefastas para o desenvolvimento do setor portuário

brasileiro, por duas razões. Primeiro, a capacidade instalada atual de movimentação de contêineres é capaz

de atender a demanda por movimentação apenas quando os terminais operam a plena capacidade, o que

reduz substancialmente a concorrência entre os terminais: como o terminal concorrente não pode

movimentar mais carga do que a movimentação atual, cada terminal se sente confortável para cobrar o

preço que lhe é mais conveniente sem medo de perder sua clientela. Seria bastante conveniente que

houvesse uma expansão da capacidade de movimentação de contêineres para atender a demanda atual que

gerasse um nível saudável de concorrência.

Segundo, conforme ficou evidenciado na Tabela 4, 85% dos investimentos previstos na expansão dos

terminais portuários nos próximos anos se dará via investimentos dos terminais privativos. Se estes forem

estrangulados, a situação atual de plena capacidade pode evoluir para uma situação de insuficiência de

capacidade de movimentação de contêineres, encarecendo sobremaneira o custo de

exportação/importação, elevando o “custo Brasil,” o que retira competitividade de nossos produtos

internacionalmente, e gerando pressão por elevação dos preços internamente.

Portanto, sugerimos que estas restrições para a criação de novos terminais portuários de uso misto

sejam retiradas e, ao contrário do estabelecido nas normas atuais, sejam dados incentivos para que os

terminais privativos de uso misto movimentem cargas de terceiros, fazendo com que suas instalações sejam

mais eficientemente utilizadas.

VII Conclusões

Neste estudo abordamos diversas questões relevantes para a identificação e mensuração dos

potenciais impactos econômico-financeiros das diferenças na regulação entre os terminais públicos

arrendados e os terminais de uso privativo misto especializados em movimentação de contêineres. Estas



99

diferenças em regulação, que têm sido agregadas pelo setor no termo de assimetria regulatória, têm sido

objeto de reclamações por parte dos terminais arrendados que alegam apresentarem ineficiências

relativamente ao outro tipo de terminal provenientes de estarem sujeitos a regras distintas e não

provenientes de eficiências gerenciais ou tecnológicas.

Inicialmente fizemos uma previsão do crescimento da demanda por movimentação de contêineres,

encontrando, com hipótese conservadora de crescimento de exportações mundiais de 8%, uma necessidade

de expansão de aproximadamente 70% da capacidade de movimentação existente em 2010. Com uma

hipótese de crescimento de exportações mundiais de 12%, a capacidade de movimentação necessitaria de

dobrar entre 2010 e 2025. Isto mantendo-se constante o grau de utilização da capacidade atual, próxima da

plena capacidade. Em seguida, verificamos, a partir de dados da ANTAQ, que, dos investimentos em

andamento, programados e em exame, 85% estão sendo ou serão realizados em terminais privativos e

apenas 15% realizados em portos públicos, evidenciando a importância dos terminais privativos para a

expansão do setor.

Em seguida realizamos um estudo para verificar se existe retorno crescente de escala no setor de

movimentação de cargas nos portos. A importância deste estudo é permitir separar claramente os

resultados de eficiência que seja proveniente de ganhos de escala. Como os terminais privativos são em

média maiores que os terminais arrendados, ganhos de escala poderiam explicar um possível desempenho

superior deste tipo de terminal proveniente de fatores econômicos e não de assimetria regulatória. Todavia,

os resultados econométricos não identificaram retornos crescentes de escala a partir dos dados do setor.

Estes resultados nos permitem afirmar que qualquer vantagem de desempenho de um tipo de terminal

sobre outro é proveniente ou de maior eficiência de seus administradores (que não temos nenhuma razão

para acreditar que esteja ocorrendo), ou do fato de que ele está sujeito a regras regulatórias distintas.

Em seguida realizamos um estudo de mensuração de assimetria de desempenho econômico entre os

dois tipos de terminal. Isso foi feito com base em um estudo sobre eficiência relativa dos terminais

portuários, utilizando a metodologia de análise envoltória dos dados. O objetivo deste estudo foi o de

identificar se existe alguma evidência de maior eficiência de um tipo de terminal sobre outro (TUP x PP).

Nada foi encontrado que corroborasse uma clara vantagem de eficiência de um tipo de terminal sobre o

outro.

Estabelecido que não existe vantagem de eficiência relativa de um tipo e terminal sobre outro,

continuamos buscando verificar, com outros tipos de dados e utilizando outros tipos de modelo, se existe



100

vantagem concorrencial de um tipo de terminal em detrimento do outro que seja proveniente de assimetria

regulatória. Analisamos os dados financeiros e construímos uma série de indicadores, como margem bruta

sobre vendas e retorno sobre patrimônio líquido, que permitem identificar se existem diferentes

desempenhos financeiros e suas fontes. Embora os dados recebidos dos terminais não tivessem o

detalhamento ideal, pudemos realizar testes de média que revelaram que não se pode identificar vantagem

de um tipo de terminal sobre o outro, corroborando os resultados encontrados na análise de eficiência

relativa.

Finalmente, desenvolvemos nosso principal instrumento de análise, um modelo de valoração dos

custos, receitas e Valor Presente Líquido aplicável aos terminais portuários brasileiros. A primeira conclusão,

baseada em uma análise econométrica, foi a de que não existe diferença estatisticamente significante entre

os custos de terminais arrendados e privativos. Além disso, geramos estimativas de custos e receitas que

permitiram o cálculo dos VPLs dos terminais sob diferentes hipóteses.

O modelo tem a flexibilidade de diferenciar o terminal pelo tipo (TUP X PP) e região (Nordeste,

Norte, Sudeste e Sul), entre outras variáveis que afetam custos e receitas. O modelo é também flexível o

suficiente para poder ser aplicado a um terminal existente ou a um projetado.

Em nosso primeiro exercício para identificar se existe diferença de desempenho que possa ser

atribuída à forma contratual, TUP ou PP, identificamos, para um terminal localizado na região Sudeste, e sob

a hipótese de o projeto do terminal privativo gerar receitas por 50 anos e o do terminal arrendado, por 25

anos, que o VPL do terminal privativo é maior que o VPL do terminal arrendado em aproximadamente R$19

milhões. Mas, supondo que tanto o terminal privativo quanto o arrendado realizem investimentos em

infraestrutura durante 3 anos antes de o empreendimento começar a gerar receitas, o valor gerado para o

investidor em um terminal privativo é menor do que o gerado para o investidor em um terminal arrendado.

Mais precisamente, a diferença é de R$9,6 milhões, mesmo supondo que o terminal arrendado tenha receita

por apenas 25 anos.

Esses resultados nos permitiram avaliar as seguintes assimetrias regulatórias.

I. Os ativos de infraestrutura são arrendados pelo Poder Concedente aos terminais arrendados,

mediante pagamento, enquanto os ativos dos terminais privativos pertencem aos investidores

privados proprietários do terminal.



101

II. Os terminais arrendados são obrigados a contratar mão de obra diretamente dos OGMOs. Como

não existe essa obrigação legal para os terminais privativos, os primeiros teriam custos de mão

de obra mais elevados do que os últimos.

III. Os terminais arrendados estariam sujeitos a algumas tarifas portuárias que não seriam cobradas

dos privativos pelas autoridades portuárias.

IV. Embora exista previsão legal, não existe garantia de prorrogação do contrato de arrendamento

dos terminais arrendados. Também não existe previsão legal ou contratual do valor a ser pago

pelo terminal arrendado no caso de renovação do contrato. Já os contratos de autorização dos

terminais privativos têm prazo indeterminado.

V. Por representarem opções de investimento menos atraentes do que os terminais arrendados,

que contam com cláusulas de equilíbrio econômico-financeiro, os terminais privativos

encontrariam mais dificuldades para obter crédito e teriam que gerar taxas de retorno mais altas

para os investidores para compensar o risco adicional.

Com relação às assimetrias regulatórias I a IV, podemos afirmar que, apesar de o investimento em

um terminal privativo gerar fluxos de caixa positivos por um período maior de tempo, e sob a hipótese de

que um terminal privativo só entra em operação após três anos de investimentos em infraestrutura, o

projeto do terminal arrendado é o mais vantajoso dos dois. É preciso ter em mente, contudo, que essa

conclusão é resultado direto do fato de que não há diferença estatística entre os custos operacionais de

terminais privativos e arrendados (que inclui pagamento de parcelas do arrendamento). Como o estudo

econométrico foi baseado em dados de vários terminais dos últimos quatro anos, e nessa amostra há

terminais cujas operações já se iniciaram há muito tempo junto com outros que recém ingressaram no

mercado, é preciso ter cautela ao extrapolar os resultados para a avaliação de investimentos “greenfield.” À

medida que mais dados ficarem disponíveis será possível refinar a análise e chegar a conclusões mais

robustas.

As conclusões acima se mantiveram quando aplicamos a metodologia a terminais localizados em

outras regiões, embora os números dos VPLs tenham sido evidentemente diferentes. Realizamos ainda

exercícios adicionais com o intuito de permitir uma melhor comparação entre os desempenhos dos

terminais localizados em regiões diferentes. Mais especificamente, calculamos os VPLs sob a hipótese de que

todos os terminais representativos (das regiões Norte, Nordeste, Sudeste e Sul) possuíam a mesma

capacidade de movimentação de carga. De maneira geral, as conclusões quanto ao desempenho relativo de

terminais privativos e arrendados se mantiveram.



102

Portanto, não encontrando impacto econômico-financeiro relevante gerado por assimetria

regulatória entre terminais arrendados e privativos, observamos que a existência destas assimetrias gera

desconforto entre os entes regulados. Isto é, não existe evidência de que as diferenças nas regulações entre

terminais arrendados e privativos acarretam desvantagem concorrencial a qualquer dos tipos de terminal,

isto é, nenhum tipo de terminal apresenta ineficiências relativamente aos outros terminais que seja

proveniente das diferenças entre as normas legais que regem os tipo de outorga.

Mas algumas regras impostas sobre os terminais privativos inviabilizam a expansão dos terminais

deste tipo especializado em movimentação de contêineres. Para minorar estes desconfortos e estimular

novos empreendimentos em terminais privativos de uso misto, propomos na seção VI uma série de

alterações nas regras atuais de forma a reduzir substancialmente as principais assimetrias e permitir a

expansão dos terminais privativos de uso misto sem prejudicar os terminais arrendados.

Com relação à assimetrias que prejudicariam os terminais arrendados, a principal é a que eles têm

de pagar pelas outorgas de arrendamento, mas os terminais privativos nada pagam pelas suas outorgas.

Propomos que os terminais privativos paguem pela outorga, com metodologia de apreçamento semelhante

à aplicada para determinar o lance mínimo de um arrendamento de terminal arrendado em porto público.

Vale ressaltar aqui que esta cobrança pela outorga exigirá alteração na legislação pertinente.

Com relação à assimetria que prejudica os terminais privativos, propomos a eliminação das

exigências que os terminais privativos sejam viabilizados economicamente apenas movimentando carga

própria e que a movimentação de carga de terceiros não precise ser residual.

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