Aplicação da metodologia DEA na análise da eficiência do setor hoteleiro
português: uma análise aplicada às regiões portuguesas
1. Introdução
Num contexto de plena crise económica e financeira torna-se ainda mais premente
a análise do desempenho empresarial, em geral, e dos principais sectores
económicos, em particular, no sentido de contribuir para um possível aumento da
sua eficiência, uma vez que esta é um fator chave para o aumento da
produtividade.
O setor do turismo é um dos setores económicos mais importantes quer para
Portugal quer a nível mundial. Segundo o relatório de WTTC (2012) para
Portugal, este setor teve, em 2011, um contributo total para o PIB português de
15,2%, ou seja, 26,2 biliões de euros, em termos absolutos, e de 9,1% para o
PIB mundial. A nível do emprego, o contributo para o nosso país foi de 17,8%, o
que corresponde a cerca de 866.500 empregos diretos e indiretos, e em termos
mundiais foi de 8,7% (WTTC, 2012).
A eficiência de uma atividade corresponde à comparação entre os valores
observados e os valores ótimos dos inputs consumidos e dos outputs produzidos.
É neste domínio, que a metodologia designada por Data Envelopment Analysis
(DEA) tem ganho relevância como ferramenta útil à análise da eficiência, em
geral, e do setor hoteleiro, em particular.
É objetivo do presente estudo contribuir para a criação de um quadro de
referência para a avaliação da eficiência no setor hoteleiro em Portugal,
desenvolvendo, por um lado, uma análise longitudinal, ao verificar a evolução
da eficiência entre os anos de 2006 e 2008, e por outro, uma análise estática
de carácter regional, ao comparar dentro de cada ano qual a região considerada
globalmente mais eficiente.
O artigo encontra-se estruturado da seguinte forma. O Capítulo 2 apresenta a
revisão da literatura de base ao presente tema, apresentando uma descrição
teórica da metodologia DEA, por um lado, e por outro, é efetuada uma revisão de
estudos empíricos que aplicaram esta metodologia no estudo da eficiência da
indústria hoteleira. No Capítulo 3 efetua-se a apresentação dos dados e da
metodologia a seguir. O Capítulo 4 apresenta e analisa os resultados obtidos e
o Capítulo 5 conclui.
2. Revisão da literatura
2.1. A metodologia DEA
O DEA é um método matemático de programação linear não paramétrico multi-
fatorial utilizado na análise da eficiência relativa de unidades independentes,
denominadas DMU (Decision Making Units), desenvolvido por Charnes et al.
(1978), com base no trabalho de Farrell (1957). Estas unidades deverão ser
entidades mais ou menos homogéneas, no sentido em que utilizam o mesmo tipo de
recursos, mas em proporções diferentes. O DEA tem sido aplicado a diversos
tipos de DMU como escolas, hospitais, hotéis, bancos, departamentos, entre
outras.
O DEA avalia a eficiência da unidade no que respeita à transformação de um
conjunto de recursos ou fatores de produção (inputs) num conjunto de produtos
ou resultados (outputs). A partir dos inputs e outputs de cada unidade
estabelece uma função de produção empírica e por meio de programação linear
constrói uma fronteira de eficiência, constituída pelas unidades tidas como
eficientes, ou seja, as que detêm um coeficiente de eficiência igual a 1. Estas
unidades servirão de referência às unidades consideradas ineficientes, ou seja,
as unidades cujo coeficiente de eficiência é inferior a 1. Este coeficiente
varia entre 0 e 1.
As unidades tidas como ineficientes, tendo como referência as eficientes, podem
reduzir o seu nível de ineficiência quer na perspetiva dos inputs, verificando
o consumo de inputs que é possível reduzir mantendo o nível de outputs
(orientação input), quer na perspetiva dos outputs, onde se avalia a
possibilidade de aumentar o nível de outputs mantendo o nível de inputs
utilizado (orientação output) (Thanassoulis, 2001). Desta forma, o DEA não só é
uma metodologia para avaliar o desempenho de uma unidade, mas também, como
técnica de benchmarking, permite detetar falhas na gestão servindo de suporte
para decisões de melhoramento. Estas decisões não deverão deixar de considerar
questões relacionadas com o meio ambiente em que cada empresa se insere,
conforme adverte por exemplo Reynolds (2013).
Os modelos de DEA mais encontrados na literatura são o modelo CCR, desenvolvido
por Charnes, Cooper e Rhodes em 1978, e o modelo BCC, de Banker, Charnes e
Cooper (1984). Por curiosidade, as suas designações decorrem das iniciais dos
seus autores.
O modelo CCR analisa a eficiência produtiva de uma unidade, identificando as
fontes de ineficiência e estimando os montantes dessa ineficiência. Este modelo
assume rendimentos de escala constante, ou seja, uma variação nos inputs
implica uma variação proporcional nos outputs, sendo ignorado o efeito de
escala na análise da eficiência, o que constitui uma limitação do DEA, que foi
ultrapassada no modelo BCC.
O modelo BCC constitui uma extensão ao modelo CCR, onde se considera que as
unidades avaliadas apresentam rendimentos variáveis à escala, que se podem
consubstanciar em rendimentos de escala crescentes, caso as variações nos
outputs sejam mais do que proporcionais às variações nos inputs, ou em
rendimentos de escala decrescentes, caso as variações nos outputs sejam menos
que proporcionais às variações nos inputs. Este modelo devolve uma medida de
eficiência técnica, distinguindo entre eficiência técnica pura e a eficiência
de escala se se relacionar os seus resultados com os do modelo CCR, conforme a
Figura_1.
O DEA tem tido uma evolução muito rápida em termos de desenvolvimentos e
extensões, embora os modelos CCR e BCC continuem a ser os mais utilizados. Para
análise desses desenvolvimentos e extensões, considere-se Cooper et al. (2000)
e Zhu (2003).
De acordo com Emrouznejad et al. (2008), foram publicados mais de 4000 artigos
relacionados com a metodologia DEA desde 1978. A aplicação crescente da
metodologia DEA deve-se às suas várias vantagens, das quais de destacam: a)
facilidade de utilização, uma vez que não impõe uma forma funcional explicita
para os dados, ou seja, não é necessário pré-definir nenhuma função de
produção; b) possibilidade de utilização de múltiplos inputs e outputs,
permitindo que os mesmos tenham diferentes unidades de medida; c) identificação
das melhores práticas, que servirão de base de comparação às unidades menos
eficientes; d) decomposição da natureza da eficiência em várias componentes.
Esta técnica também encerra alguns inconvenientes como o não tratamento
estatístico do ruído, não proporcionando a possibilidade de testes para ajuizar
da bondade dos ajustamentos realizados ou a elevada sensibilidade aos outliers
(Coelli et al., 1998).
2.2. Aplicação da metodologia DEA no setor hoteleiro
Embora a metodologia DEA tenha já cerca de três décadas de existência, a sua
aplicação ao setor hoteleiro tem pouco mais de uma década, o que sugere que os
investigadores só recentemente reconheceram o DEA como uma ferramenta útil para
a gestão hoteleira.
O primeiro trabalho a utilizar esta metodologia no setor hoteleiro foi o de
Morey e Ditman (1995), em que os autores estudaram a performance de 54 hotéis
dos EUA geridos por proprietários, aplicando o DEA-Allocative a dados relativos
ao ano de 1993, obtendo uma média de eficiência de 89%. Este trabalho deu um
forte contributo na seleção de inputs e outputs não só pela quantidade de
inputs e outputs utilizada, mas também pela justificação dos mesmos. Morey e
Ditman (1995) selecionaram 14 variáveis de inputs: nº de quartos;
sindicalização ou não dos empregados; taxa média de ocupação; diária média;
despesas dos quartos relativas a salários, benefícios e refeições; outras
despesas dos quartos incluindo comissões, taxas de TV-satélite, etc; gasto de
eletricidade; salários relativos aos proprietários, operações e manutenção;
outras despesas com os proprietários, operações e manutenção; salários
relativos à publicidade e promoção; outras despesas relativas à publicidade e
promoção; despesas fixas de publicidade; salários da administração e direção; e
outras despesas com a administração e direção. Como outputs, foram selecionadas
3 variáveis: total de receitas do alojamento; nível de satisfação com as
instalações e nível de satisfação do serviço prestado, conforme Tabela_1.
Além deste estudo, efetuou-se a revisão de mais 17 estudos que aplicaram o DEA
a dados do setor hoteleiro, a qual se apresenta na Tabela_1. Da análise
efetuada, verificou-se que a maior parte dos estudos centram-se essencialmente
em Taiwan (Wu et al., 2010; Wang et al., 2006; Shang et al., 2008; Sun e Lu,
2005), Portugal (Barros e Santos, 2006; Barros, 2005; Barros e Mascarenhas,
2005; Barros e Alves, 2004), Coreia (Min et al., 2009; Min et al., 2008) e EUA
(Anderson et al., 2000; Morey e Ditman, 1995). Todos os trabalhos analisados
versam sobre um único país à exceção de Neves e Lourenço (2009) que analisaram
dados de 2000-2002 relativos a 83 hotéis de diversos países, constantes na base
de dados Infinancials.
Geralmente é analisada a eficiência de cada hotel, no intuito de identificar as
melhores práticas para servirem de benchmarking, no entanto, Huang et al.
(2012) e Pulina et al. (2010) têm como objetivo analisar qual a região mais
eficiente em termos de indústria hoteleira, no primeiro caso são avaliadas 31
regiões da China, enquanto na segunda são avaliadas 21 regiões de Itália.
Na revisão efetuada visualizou-se três tipos de análises: análises estáticas
com recurso a dados cross-section (e.g. Min et al., 2009; Shang et al., 2008;
Barros, 2005; Sigala et al., 2005); análises dinâmicas também com recurso a
dados cross-section (e.g. Neves e Lourenço, 2009; Barros e Dieke, 2008; Min et
al., 2008; Barros e Santos, 2006) e análises dinâmicas com recurso a dados em
painel, utilizando o DEA Window (DEWA) (Huang et al., 2012 e Pulina et al.,
2010). Para aprofundar esta extensão do DEA veja-se Cooper et al. (2011). A
maioria dos estudos utiliza as formulações de base do DEA, CCR e BCC.
A escolha das variáveis input e output é muito diversa quantitativamente,
enquanto Pulina et al. (2010) só tem uma variável input e duas output, já Morey
e Ditman (1995) apresentam 14 variáveis input e 3 output. Sigala et al. (2005)
num estudo sobre a eficiência produtiva de 93 hotéis de três estrelas do Reino
Unido utilizaram 8 inputs e 6 outputs. As variáveis de input utilizadas
retratam os recursos essenciais à atividade hoteleira ' mão de obra e capital.
A mão de obra é geralmente medida pelo número de empregados e pelos gastos com
o pessoal, enquanto o capital é habitualmente medido através do ativo total
fixo, número de quartos ou montante de gastos operacionais totais ou repartidos
de acordo com a sua natureza ou função. Muitas vezes é a disponibilidade da
informação que implica a escolha das variáveis input e output.
3. Metodologia
No presente estudo, a eficiência do setor hoteleiro português é analisada
através do estudo da eficiência técnica, com recurso à metodologia DEA, na
abordagem do modelo BCC, com orientação input, à semelhança de Neves e Lourenço
(2009). A eficiência pode ser atingida pela minimização dos inputs (orientação
input) ou pela maximização dos outputs (orientação output), porém estes últimos
não são totalmente controláveis pelos hotéis.
Considerando as variáveis sugeridas nos trabalhos revistos na secção 2.2 e os
dados disponíveis, definiram-se 3 variáveis input: o número de empregados, o
ativo fixo líquido e o total dos gastos operacionais e uma variável output: as
vendas totais líquidas. De acordo com Avkiran (2002), os inputs e outputs devem
estar correlacionados, pelo que se apresenta seguidamente a matriz de
correlações bivariadas na Tabela_2. Nesta pode-se constatar que existem
correlações estatisticamente significativas em todas as variáveis, para um
nível de significância inferior a 1%. Estas correlações variam entre cerca de
70% e 99%, como é o caso da correlação entre os custos operacionais e as
vendas.
4. Apresentação e análise dos resultados
4.1. Caracterização da amostra
Conforme a Tabela_3, verificamos que as empresas da região norte e centro
apresentam em média uma menor dimensão comparativamente às das regiões sul e
ilhas. Apresentam também um menor número de empregados e um nível de
investimento inferior. Em termos de exploração, detêm um menor nível de vendas
e de custos operacionais. É na região insular e no norte que se verifica a
maior dispersão a nível da dimensão das empresas hoteleiras.
A mesma tabela realça ainda um aumento do contributo para o nível de emprego,
principalmente na região sul onde o aumento do número de empregados foi
superior, em termos relativos. No entanto, a nível de investimentos em ativos
fixos, em média, a região sul teve um comportamento totalmente oposto às
restantes regiões. Na região sul houve um ligeiro decréscimo no nível de
investimento em ativos fixos líquidos, enquanto nas restantes regiões se
verificou um aumento, que teve maior expressão na região centro e das ilhas.
Em termos do volume de vendas, verificou-se em média um aumento em todas as
regiões, principalmente na região norte. A evolução média dos custos
operacionais não foi similar à das vendas, uma vez que houve uma redução do
valor médio dos custos operacionais na região insular. De realçar ainda que o
aumento do valor médio dos custos operacionais na região sul foi superior ao
aumento do valor médio das vendas, em termos relativos.
4.2. Aplicação da metodologia DEA no setor hoteleiro
Com a aplicação da metodologia DEA, na abordagem do modelo BCC, com orientação
input, às variáveis anteriormente enumeradas, obtiveram-se índices de
eficiência técnica para cada um dos 283 hotéis, os quais foram sintetizados na
Tabela_4, que se segue.
Em termos globais, verifica-se uma melhoria no desempenho das empresas
hoteleiras da amostra, conforme realça o ligeiro aumento do nível médio da
eficiência técnica, que aumentou de 72,65%, no ano 2006, para 79,84%, no ano de
2008. Em termos regionais, também se verificou um aumento do nível médio de
eficiência técnica, com exceção da região insular, que viu diminuída a sua
eficiência em cerca de 14%. No ano de 2006, o índice médio da eficiência
técnica da região das ilhas era de 88,39%, diminuindo para os 75,98%, no ano de
2008. Esta é uma descida estatisticamente significativa conforme evidencia o
resultado do teste-t para amostras emparelhadas, para um nível de significância
de 5%, constante na Tabela_5. Comportamento contrário teve a região sul, que
viu aumentado o seu nível médio de eficiência de 44,37%, em 2006, para 79,75%,
em 2008. O aumento de cerca de 80% no nível de eficiência da região sul também
é estatisticamente significativo (sig. = 0,000), conforme Tabela_5. As
restantes evoluções não se mostraram estatisticamente significativas.
Comparando as várias regiões entre si, verifica-se que em média as empresas
hoteleiras da região norte apresentam um melhor desempenho e um comportamento
mais homogéneo em termos de eficiência, conforme evidencia o desvio padrão e o
intervalo em que estão compreendidos os índices de eficiência técnica [72,42%;
100%], em 2006, e [73,23%; 100%], em 2008, indicados na Tabela_4. Já na região
sul é onde se encontra uma maior heterogeneidade em termos de performance,
apresentando o maior nível de dispersão (desvio padrão em 2006 ' 29,61% e em
2008 ' 14,99%). É igualmente nesta região que se encontram as empresas com
menor índice de eficiência, apresentando mínimos de eficiência técnica de
6,25%, em 2006 e de 39,08%, em 2008, conforme Tabela_4. No ano de 2008, com a
descida do nível de eficiência, a região insular também aumentou a sua
heterogeneidade (desvio padrão ' 18,59%).
Os resultados do teste ANOVA, apresentados na Tabela_6, mostram que existe pelo
menos uma região, cuja média de eficiência é significativamente diferente das
restantes nos dois anos (sig. = 0,000). Para verificar a diferença entre as
médias das várias regiões procedeu-se ao teste de Bonferroni, cujos resultados
se resumem na Tabela_7.
No ano de 2006, a comparação das médias mostra que são consideradas
significativamente diferentes as médias de eficiência das regiões norte, centro
e sul (sig. < 0,05), e são consideradas semelhantes as correspondentes à região
norte e das ilhas. A diferença entre as médias corroboram que os índices de
eficiência das empresas hoteleiras da região norte são significativamente
superiores aos índices das empresas da região centro e do sul (sig. = 0,000).
Embora a Tabela_4 mostre que o valor médio dos índices de eficiência da região
norte (92,11%) é superior ao obtido pela região insular (88,39%), tal diferença
não é estatisticamente significativa (sig. = 1,000).
No ano de 2008, diminuíram as diferenças de médias e aumentaram as semelhanças.
Desta forma, o teste de Bonferroni indica que no ano de 2008, a média da
eficiência das empresas hoteleiras da região norte é significativamente
superior à média obtida nas restantes regiões (sig. = 0,000). A superioridade
da média da eficiência técnica da região sul (79,75%) relativamente à obtida
pelas regiões centro (77,81%) e insular (75,98%), e da região centro
relativamente à das ilhas, verificada na Tabela_4, não se mostrou significativa
(sig. = 1,000), o que indica que a média da eficiência técnica das empresas
hoteleiras das regiões centro, sul e ilhas é semelhante.
A nível global, na Tabela_8 pode-se verificar que cerca de 11% das 283 empresas
hoteleiras da amostra apresentam eficiência máxima nos dois anos em estudo, ou
seja, da amostra 30 empresas são modelos a seguir pelas restantes 253 empresas.
O número total de empresas eficientes aumentou de 46 para 59, nos anos de 2006
para 2008, o que indica que cerca de 16 empresas tidas como eficientes no ano
de 2006 deixaram de o ser em 2008 e que nesse ano, 29 empresas, consideradas
ineficientes no ano de 2006, conseguiram atingir o nível de eficiência de 100%.
No âmbito regional, a Tabela_8 evidencia um aumento do número de empresas
eficientes em todas as regiões continentais. Na região insular o número total
de empresas eficientes manteve-se nos dois anos (12 empresas), no entanto, só 7
empresas da região das ilhas é que detiveram eficiência máxima nos dois anos,
pelo que houve 5 empresas que deixaram de ser eficientes no ano de 2008 e
outras 5 que nesse ano atingiram o patamar de eficiência mais elevado.
Em termos relativos, a região norte detém a maior percentagem de empresas
eficientes. Em 2006, 36% das empresas da região norte tem um índice de
eficiência de 100%, em 2008, 42%, e nos dois anos, cerca de 19%. Segue-se a
região insular, com uma percentagem de 27%, em ambos os anos e de 16%, quando
se verifica a percentagem de empresas que detêm eficiência máxima nos dois
anos. A percentagem de empresas eficientes na região centro é de 11%, em 2006,
14%, em 2008 e de 8%, nos dois anos. De entre as quatro regiões, a região sul é
a que detém a menor percentagem de empresas eficientes, no ano de 2006 - 9% e
na análise aos dois anos - 7,6%. No ano de 2008, a percentagem é de cerca de
20%, superior à da região centro.
5. Conclusões
Por se considerar que o setor do turismo tem um papel muito importante no
reequilíbrio da estrutura produtiva nacional, este artigo procedeu à análise da
eficiência do setor hoteleiro por regiões, utilizando a metodologia DEA, no
sentido de contribuir para a criação de um quadro de referência para a
avaliação da eficiência no setor hoteleiro em Portugal.
O estudo da avaliação da eficiência no setor hoteleiro em Portugal foi
desenvolvido, por um lado, numa ótica longitudinal, ao verificar a evolução da
eficiência entre os anos de 2006 e 2008, e por outro, numa ótica estática de
carácter regional, ao comparar dentro de cada ano qual a região considerada
globalmente mais eficiente.
De uma forma geral, o desempenho das empresas do setor hoteleiro português
melhorou de 2006 para 2008, com exceção para as empresas da região insular,
onde se registou uma significativa diminuição da eficiência média. O aumento do
nível médio de eficiência de 2006 para 2008, só foi comprovado estatisticamente
para a região sul.
A nível regional, no ano de 2006, a média da eficiência das empresas hoteleiras
da região norte era significativamente superior à obtida nas regiões centro e
sul. No ano de 2008, a supremacia da região norte verifica-se relativamente a
todas as regiões.
A aplicação da metodologia DEA ' modelo BCC, com orientação input, permitiu
encontrar 30 empresas cuja eficiência se manteve a 100% nos dois anos em
estudo, 7 na região norte, 11 no centro, 5 no sul e 7 nas ilhas. Em termos
relativos, é na região norte que se encontra uma maior percentagem de empresas
com eficiência máxima.
