Aplicação da análise envoltória de dados para apoiar a gestão de riscos e desastres: um estudo de caso da utilização dos recursos governamentais pelos estados brasileiros

Abstract

Diante das limitações orçamentárias existentes e do aumento tanto no número quanto na intensidade dos desastres ocorridos no Brasil nos últimos anos, torna-se importante avaliar a relação entre os investimentos públicos e seus respectivos retornos. Assim sendo, o presente trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência dos estados brasileiros na utilização dos recursos governamentais destinados à gestão de riscos e desastres, entre 2013 e 2023, por meio da Análise Envoltória de Dados (DEA). Implementou-se no software R Studio o modelo DEA BCC orientado a outputs, considerando como unidades tomadoras de decisão os 26 estados brasileiros. Para fins de comparação, foram analisados dois cenários: um cuja entrada consistia em PIB e execução orçamentária empenhada, e outro considerando PIB e execução orçamentária paga. Em ambos, definiram-se as mesmas variáveis de saída, sendo elas: total de danos humanos; total de danos materiais; valor dos danos materiais e o número de registros de ocorrências. No segundo cenário aplicou-se análise de Benchmarking e de Malmquist, definindo valores-alvo de pagamento e observando a evolução temporal das eficiências estaduais. A análise dos resultados revelou que em 2016 aproximadamente 27% das unidades obtiveram eficiência entre 30 e 40%, enquanto que em 2015 e em 2017 apenas 3,8% se situaram nessa faixa. Embora o número de estados que alcançaram eficiência máxima tenha dobrado de 2021 para 2022, em 2023 esse número retrocedeu, igualando-se ao observado em 2021. Por meio da avaliação cartográfica dos resultados constatou-se que Rio Grande do Sul e Santa Catarina apresentaram, predominantemente, eficiências inferiores a 0,6, enquanto Goiás, Maranhão e Piauí obtiveram eficiência máxima em praticamente todos os períodos. Ademais, através do comparativo entre o valor efetivamente pago pelo governo e o projetado pelo Benchmarking, identificou-se que os recursos transferidos foram insuficientes para suprir as demandas da maioria dos estados brasileiros, evidenciando as restrições orçamentárias como fatores limitantes para o alcance da máxima eficiência, principalmente em áreas que exigem maior capacidade de resposta aos desastres. A partir da análise do Índice de Malmquist avaliou-se a dinâmica temporal das eficiências, decompondo-a em mudanças na eficiência técnica e mudanças na eficiência tecnológica. Observou-se que, em determinados períodos, a melhoria da eficiência foi impulsionada por um uso mais eficiente dos recursos disponíveis, enquanto que em outros períodos foi decorrente de avanços tecnológicos ou adaptações na estrutura operacional dos estados. Essa distinção possibilitou identificar que os estados com maior capacidade de adaptação a novas tecnologias foram os que apresentaram maior ganho de produtividade. Em contrapartida, algumas unidades mantiveram desempenho estável ou apresentaram retrocessos, sugerindo a necessidade de revisões estratégicas e investimentos mais direcionados. A combinação das abordagens DEA, benchmarking e Malmquist se mostrou eficiente no atendimento dos objetivos propostos para esse trabalho, visto que permitiu avaliar a eficiência atual, identificar oportunidades de melhoria e monitorar a evolução das eficiências ao longo do tempo. Esses resultados fornecem subsídios importantes para a formulação de políticas públicas voltadas à otimização dos recursos e à melhoria das práticas de gestão de riscos e desastres à nível estadual.

Given existing budget constraints and the increase in both the number and intensity of disasters in Brazil in recent years, it is important to assess the relationship between public investments and their respective returns. Therefore, this study aims to assess the efficiency of Brazilian states in utilizing government resources allocated to risk and disaster management during the period from 2013 to 2023, using Data Envelopment Analysis (DEA). The DEA BCC output-oriented model was implemented in R Studio, considering the 26 Brazilian states as decision-making units. For comparison purposes, two scenarios were analyzed: one with inputs consisting of GDP and budget execution committed, and another considering GDP and budget execution paid. In both cases, the same output variables were defined: total human damages, total material damages, value of material damages, and the number of occurrences recorded. In the second scenario, Benchmarking and Malmquist analyses were applied, setting target payment values and observing the temporal evolution of state efficiencies. The analysis of the results revealed that in 2016, approximately 27% of the units achieved efficiency between 30% and 40%, whereas in 2015 and 2017, only 3.8% were within this range. Although the number of states achieving maximum efficiency doubled from 2021 to 2022, this number fell back to the 2021 level in 2023. Through the cartographic evaluation of the results, it was found that Rio Grande do Sul and Santa Catarina predominantly presented efficiencies below 0.6, while Goiás, Maranhão, and Piauí achieved maximum efficiency in nearly all periods. Furthermore, by comparing the amount effectively paid by the government to the projected amount by Benchmarking, it was identified that transferred resources were insufficient to meet the demands of most Brazilian states, highlighting budget constraints as limiting factors for achieving maximum efficiency, especially in areas requiring a higher capacity for disaster response. Using the Malmquist Index analysis, the temporal dynamics of efficiencies were evaluated by decomposing it into changes in technical efficiency and technological efficiency. It was observed that in certain periods, efficiency improvements were driven by more efficient use of available resources, while in other periods, these improvements resulted from technological advances or adaptations in the operational structure of the states. This distinction made it possible to identify that states with greater adaptability to new technologies demonstrated the highest productivity gains. In contrast, some units maintained stable performance or showed setbacks, suggesting the need for strategic revisions and more targeted investments.The combination of the DEA, Benchmarking, and Malmquist approaches proved effective in meeting the proposed objectives of this study, as it enabled an assessment of current efficiency, the identification of improvement opportunities, and the monitoring of efficiency evolution over time. These results provide important insights for formulating public policies aimed at resource optimization and improving risk and disaster management practices at the state level.