Aula 3a - Análise Econômica de Projetos

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Notas de aula para o curso de análise econômica de projetos 
Nota de aula 3.a, desenho do projeto parte 1 
Thiago Fonseca Morello 
fonseca.morello@ufabc.edu.br 
sala 301, Bloco Delta, SBC 
1 Análise de opções (ou projetos alternativos) 
[fonte: HM, p.16-19, EC, 2.6.2] 
1.1 Razão para considerar mais de uma versão do projeto: custo de oportunidade 
Em boa parte dos setores de atividade econômica, existem diversas maneiras de atingir um objetivo. Por 
exemplo, no projeto do anel rodoviário do Rio de Janeiro, foram consideradas três tipo de pista, simples, 
dupla e mista (dupla em uma parte do trajeto, simples no restante), cada uma delas representando um custo 
total específico e determinado volume de fluxo de pessoas e mercadorias – na verdade, concluiu-se que não 
haveria diferença relevante neste último aspecto. Já no projeto de apoio ao setor educacional do Congo, 
financiado pelo Banco Mundial, foi considerado tanto o foco exclusivo em ensino fundamental como o 
apoio a outros níveis de ensino (médio e superior). É comum que projetos do setor rodoviário e ferroviário 
contemplem mais de uma possibilidade de trajeto, conforme ocorreu no caso da linha 1 dô metro de Lima, 
Peru. Neste projeto, o último estudo de demanda considerou tanto um traçado básico da linha bem como um 
traçado ampliado em 12.4 km. 
Há uma razão metodológica para considerar múltiplas opções ou “versões” de um projeto de investimento e 
ela repousa no conceito de custo de oportunidade. 
Por custo de oportunidade se entende o benefício-líquido de que se abre mão por não aplicar os fatores de 
produção em um projeto alternativo, diferente do escolhido (trata-se do lucro sacrificado). Por exemplo, se 
há apenas duas versões possíveis de um projeto, o benefício líquido proporcionado por um deles é o custo de 
oportunidade do outro projeto. Se há mais de duas versões possíveis, o custo de oportunidade de uma delas é 
o valor máximo do benefício líquido proporcionado pelas outras duas versões. 
Conforme se afirma em CE (2015, p.36): “[a decisão de] [d]esenvolver um projeto compreende a decisão 
simultânea de não desenvolver nenhuma outra opção viável. Assim sendo, para avaliar a conveniência 
técnica, econômica e ambiental de um projeto, um leque amplo de opções deve ser considerado para 
comparação.” 
Conforme visto desde o início do curso de economia, é exatamente em função do custo de oportunidade que 
diferem os conceitos de custo contábil e custo econômico. Enquanto o primeiro abrange apenas valores 
efetivamente desembolsados, o segundo abrange desembolsos (custo contábil) e o custo de oportunidade. 
Apenas há análise econômica de projetos se o custo de oportunidade for contabilizado. A razão é simples: a 
análise econômica tem como objetivo identificar o projeto que proporciona o maior retorno econômico por 
cada centavo investido. Ou seja, trata-se de otimizar o recurso financeiro disponível para financiar projetos, 
seja ele privado ou público. 
Formalmente, isso significa identificar o projeto i* tal que BLi* = máx{BL1,...,BLN} em que BLi é o 
benefício líquido do i-ésimo projeto e 1,...,N são os N projetos possíveis. I.e., identificar o projeto com BL 
máximo. O que é equivalente a identificar i* tal que BLi ≥ máx{BL1,...,BLi-1,BLi+1,...,BLN}, ou seja, 
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identificar o projeto com BL não menor do que o BL de todos os demais projetos possíveis. Ocorre que o 
termo máx{BL1,...,BLi-1,BLi+1,...,BLN} é exatamente o custo de oportunidade do projeto i* (COi*). 
Conclusivamente, i* otimiza o recurso financeiro se e somente se BLi ≥ COi*. 
Identificar o projeto que otimiza o recurso financeiro, pois, pode ser feito de duas maneiras (i) identificar o 
projeto i* que, dentre todos os projetos possíveis, possui BL máximo e, (ii) identificar o projeto i* com BL 
superior ao CO. Essas duas vias levam ao mesmo resultado. Desde que, é claro, o conjunto de projetos 
considerados seja o mesmo. 
A rigor, pois, a otimização requer a consideração de todas as versões alternativas possíveis de um mesmo 
projeto1 e a estimação do BL de todas essas alternativas. Esse procedimento é custoso, pois é necessário 
levantar amplo conjunto de dados para estimar o BL e o tamanho deste conjunto cresce proporcionalmente 
com o número de alternativas. Este custo informacional pode não caber no orçamento disponível para quem 
desenvolve ou analisa um projeto. 
Uma saída está em proceder em dois estágios, partindo de uma pré-análise de baixo custo, em que 
alternativas “dominadas” são eliminadas e então, no segundo estágio, aplicar a análise econômica. Por 
alternativas “dominadas” se entende aquelas que não possuem BL máximo. 
É crucial perceber que há, neste procedimento, uma “questão de ordem”: como identificar alternativas 
dominadas sem estimar o BL? Impossível e não há saída logicamente consistente para este problema. Ou 
seja, inevitavelmente se corre o risco de eliminar alternativas não-dominadas, o que impediria com que o 
objetivo de otimização fosse alcançado. O que se pode fazer, pragmaticamente, é considerar, na pré-análise, 
o maior número de alternativas possíveis que sejam (i) viáveis técnica e legalmente e (ii) proporcionem 
benefício econômico líquido provavelmente considerável. 
1.2 Como conceber alternativas para a pré-análise 
A necessidade de considerar múltiplas alternativas impõe, para quem desenvolve projetos, a tarefa de 
elaborar versões alternativas de um mesmo projeto. Para quem analisa projetos, surge a necessidade de 
verificar se a versão do projeto selecionada pelo proponente representa, de fato, a melhor maneira de atingir 
o objetivo proposto ou se, pelo menos, há indícios de que outras alternativas foram consideradas na 
elaboração. Em ambos os casos é preciso pensar em alternativas, conceber opções. Isso muitas vezes 
também é verdade para a análise, pois ainda é comum que os proponentes ou não mencionem versões 
alternativas ou as mencionem com detalhe insuficiente para verificar se de fato tais alternativas são as 
melhores. E daí fica para o analista o exercício de verificar se a alternativa defendida pelo proponente é, de 
fato, a melhor. 
Uma possível lista de critérios para conceber alternativas é a seguinte: 
 A eficácia para atingir o objetivo está comprovada, na prática, no âmbito mundial (ou, pelo menos, 
nacional); 
 Trata-se de alternativa altamente difundida no setor a que pertence o projeto; 
 A alternativa é reconhecida como “melhor prática” mundialmente, sendo, pois, eficaz e eficiente (i.e., 
tem bom desempenho financeiro e econômico); 
 É recomendada por especialistas do setor com experiência reconhecida; 
 
1 Ou, pelo menos, conhecer a melhor versão alternativa (aquela que “domina” todas as demais versões, i.e., que tem maior BL). A 
aparência de que essa possibilidade requer uma menor despesa no levantamento de informações é ilusória, pois como saber qual é 
a melhor alternativa sem conhecer o BL de todas as alternativas? Impossível. 
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 É vista mundialmente como ambientalmente adequada; 
 Há literatura científica comprovando a eficácia e a eficiência da alternativa em escala experimental; 
 Há organizações (incluindo movimentos sociais) defendendo a prática; 
 A alternativa corresponde à opção de menor esforço ( “do-minimum”). 
Quanto mais razões dentre as anteriores forem verificadas, mais adequada é a seleção da alternativa que será 
enfatizada no projeto. O Box a seguir contém sugestões para pensar em versões alternativas para setores em 
específico. 
Box Alguns exemplos de alternativas para atingir objetivos setoriais (EC, p.37) 
Transporte: rodovias vs ferrovias; trajetos alternativos; 
Saneamento: sistemas de abastecimento e tratamento centralizados vsdescentralizados; 
Saneamento: um novo coletor de esgoto e uma nova estação de tratamento de águas residuais vs. uma 
estação de bombeamento de pressão e tubos que bombeiam a água residual para uma estação de tratamento 
existente, mas com uma capacidade que tem de ser aumentada; 
Saneamento: diferentes localizações para um aterro centralizado em um projeto regional de gestão de 
resíduos. 
Energia: retrofit (reforma e atualização tecnológica parcial do equipamento) de uma usina velha vs. 
construção de uma nova usina; 
Energia: diferentes arranjos para atender aos picos de demanda; 
Energia: Construção de instalações de armazenamento subterrâneo de gás vs. novo terminal GNL; 
Saúde: estruturas hospitalares de grande porte vs. descentralização da prestação de serviços com clínicas 
locais; 
1.3 Pré-análise 
1.3.1 Procedimento geral 
O procedimento recomendado em CE (2015, p.36) é o seguinte: 
“(1) Estabelecer uma lista de alternativas para atingir os objetivos visados;” 
(2) Atribuir a cada alternativa, com base em análise multi-critério, uma pontuação e identificar a alternativa 
mais adequada [tradução adaptada]. 
A próxima subseção introduz um método para eliminação de versões alternativas do projeto que pode ser 
utilizada no estágio de pré-análise ou desenho do projeto, reduzindo o número de alternativas a serem 
submetidas à análise financeira e econômica. Trata-se, pois, de uma pré-triagem. 
1.3.2 A metodologia de priorização de investimentos de infraestrutura do Banco Mundial 
A análise multi-critério (AMC) permite levar em conta medidas qualitativas e quantitativas quanto à 
performance de um projeto em múltiplas dimensões. Trata-se de uma metodologia alternativa à análise 
financeira e também a um dos principais métodos de análise econômica, a análise de custo-benefício (esta a 
abordagem que permite estimar o BL das alternativas). Uma equipe da divisão de parcerias público-privadas 
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do Banco Mundial, Marcelo e co-autores (2016)2, propôs uma metodologia de AMC específica para a 
tomada de decisão entre múltiplos projetos de infraestrutura que competem por um único orçamento público 
limitado. A principal vantagem do método é ser menos custoso (especialmente em obtenção de dados), do 
que as análises financeira e econômica. O que o faz adequado para a pré-análise. 
De fato, a metodologia AMC proposta por Marcelo et al. (2016), foi desenhada como resultado da percepção 
e que as técnicas tradicionais de análise de projetos muitas vezes não são aplicadas. Conforme os autores 
afirmam: 
“Ao consultar países como Vietnã, Panamá, Indonésia e Peru, observamos que governos locais [estaduais e 
municipais] ou [ministérios (“line agency”)] propuseram grandes conjuntos de projetos ao governo central 
(por exemplo, ao Ministério das Finanças) para o financiamento. Embora os projetos propostos passassem 
por uma pré-triagem e estivessem, de fato, sujeitos a uma ‘análise básica’, nem sempre esta última 
compreendia uma análise custo-benefício completa ou estudos de viabilidade.” 
Contudo, para os propósitos deste curso, a metodologia proposta pelos autores será considerada apenas para 
fins de pré-análise e não como substituta das análises financeira e econômica, como eles propõem. 
A AMC requer pelo menos quatro passos, (i) determinar os quesitos (ou critérios) em função dos quais o 
desempenho dos projetos (ou versões de um projeto) será avaliada, (ii) atribuir pesos (valores quantificando 
a importância relativa dos) aos quesitos e (iii) atribuir notas, segundo cada um dos quesitos, para os projetos, 
(iv) calcular a “nota final”, ou valor do indicador sintético, para cada projeto e selecionar o mais bem cotado 
(ou eliminar os piores cotados).3 
Uma vantagem da AMC está em forçar os órgãos governamentais e empresas privadas a explicitarem os 
quesitos e pesos a eles atribuídos como parte do processo de seleção de projetos. Isso imprime transparência 
a tal processo, pois é necessário explicitar as preferências por quesitos ambientais, sociais, econômicos e 
financeiros. 
A AMC, caso embasada em um indicador sintético linear do tipo “média ponderada”, gera indicadores com 
o formato geral abaixo4: 
ܫ௝ = ෍ݓ௜ܽ௜,௝ே
௜ୀଵ
, ݆ = 1, … , ܬ 
Em que Ij é o valor do indicador para o j-ésimo projeto (a “nota” do projeto), wi é o peso dado ao i-ésimo 
quesito e aij é o valor que a medida do quesito assume para o j-ésimo projeto. Por exemplo, o quesito “risco 
social” pode ser medido pelo número de pessoas deslocadas por um projeto do setor de energia. As medidas 
para os quesitos serão referidas como “variáveis”. 
A AMC é utilizada na análise de projetos por países e regiões como Argentina, Chile, Irlanda e Reino 
Unido. 
 
2 Marcelo, D., Mandri-Perrott, C., House, S., & Schwartz, J. (2016). An Alternative Approach to Project Selection: The 
Infrastructure Prioritization Framework. World Bank Working Paper, forthcoming. 
http://pubdocs.worldbank.org/en/844631461874662700/16-04-23-Infrastructure-Prioritization-Framework-Final-
Version.pdf 
3 Trata-se de algo bastante parecido com o procedimento de cálculo da média final de um aluno (a). 
4 Há diversas outras maneiras de obter um indicador que permita ranquear projetos de investimento, entre elas o processo analítico 
hierárquico, que permite incorporar quesitos não-quantificáveis às vezes difíceis de quantificar. Uma referência para AMC é a 
obra Mateo, J. R. S. C. (2012). Multi Criteria Analysis in the Renewable Energy Industry. Springer London. 
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1.3.3 Metodologia AMC de priorização de infraestrutura: MPI 
O método de priorização para infraestrutura (MPI), proposto pelo time do Banco Mundial (Marcelo et al., 
2013), sintetiza dimensões financeiras, econômicas, sociais e ambientais dos projetos em apenas dois 
indicadores, (i) indicador socioambiental e (ii) indicador financeiro-econômico. 
O MPI permite comparar apenas projetos referentes a um mesmo setor, por exemplo, comparar projetos 
alternativos de suprimento energético, ou comparar projetos de transporte. Mas não permite comparar 
projetos pertencentes a setores distintos (por exemplo, comparar um projeto de investimento em energia com 
um projeto de investimento em saúde). 
Outros princípios do MPI são (i) quantificar os quesitos para evitar subjetividade, (ii) o resultado deve ser 
apresentado de forma transparente, permitido a reprodução do cálculo dos indicadores por auditores. 
1.3.4 Operações básicas do MPI 
 Pesos são atribuídos aos quesitos seguindo uma de duas maneiras: 
o Atribuição subjetiva: os tomadores de decisão são consultados e pergunta-se a eles quais 
pesos preferem (p.ex., consulta a órgãos do governo que implementam projetos); 
o Atribuição estatística: a análise de componente principal (APC), que sintetiza um conjunto de 
variáveis em apenas um indicador, é empregada para atribuir pesos. Cada peso reflete a 
contribuição da variável correspondente para o padrão de variação descrito por todas as 
variáveis; 
 As variáveis qualitativas são quantificadas com base no algoritmo “Alternating Least Squares 
Optimal Scaling”, o qual revela a distância implícita entre os valores (categorias) das variáveis 
(métrica implícita); 
 Os valores dos indicadores são gerados na forma de média ponderada, conforme equação anterior; 
 Os valores dos indicadores são apresentados cada um em um dos eixos do plano cartesiano (matriz 
de priorização); 
 O plano cartesiano é divido em quadrantes de acordo com a razão entre o custo do projeto e o 
orçamento disponível para financiamento. Mais precisamente, ordena-se os projetos em ordem 
decrescente de um dos indicadores e acumula-se o custo de realização dos projetos do primeiro ao 
último. Com isso tem-se o custo acumulado até um determinado projeto. O último projeto cujo custoacumulado cabe no orçamento é utilizado como referência para dividir o eixo em que o indicador 
está representado. Realizando o procedimento para os dois indicadores, tem-se quatro quadrantes. 
Figura 1 Sequência de realização do MPI na prática 
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Fonte: Marcelo (2016) 
Quanto às duas formas de atribuição de pesos, a via subjetiva tem a desvantagem de ser passível de 
manipulação (p.ex., um tomador de decisão que deseja favorecer um projeto opta por um alto valor para o 
quesito em que o projeto tem maior pontuação) e menor transparência (como chegaram nos pesos?). Mas 
tem a vantagem de gerar pesos mais intuitivos e captar preferências da sociedade (ou dos tomadores de 
decisão). 
As próximas duas subseções apresentam detalhes e resultados da aplicação do MPI em dois estudos piloto, 
conduzidos no Vietnam e no Panamá. 
1.3.5 Detalhes do cálculo dos indicadores 
Variáveis consideradas para o indicador socioeconômico (piloto do Vietnam): 
1. Empregos gerados; 
2. Número de beneficiários diretos; 
3. Pessoas afetadas pelo repurposing of land use 
4. Riscos ambientais e culturais 
5. Poluição medida em CO2 emitido 
6. Variáveis adicionais captando efeitos indiretos previstos 
Variáveis consideradas para o indicador econômico-financeiro (piloto do Vietnam) 
1. Taxa interna de retorno 
2. Efeitos multiplicadores calculados a partir de um modelo de insumo-produto 
3. Variável categórica indicando se o projeto tomaria lugar ou não em zonas de prioridade econômica 
4. Medida qualitativa de risco de implementação 
5. Medida qualitativa de efeitos de competição/complementação, captando a compatibilidade do projeto 
com a infraestrutura existente 
1.3.6 Resultados 
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Figura 2 Matriz de priorização de projetos para o setor de transportes do Vietnam 
 
Fonte: Marcelo et al. (2016). 
Nota: indicador econômico financeiro (FEI) no eixo horizontal e indicador socioeconômico (SEI) no eixo vertical. 
Figura 3 Matriz de priorização de projetos para o setor de saneamento básico do Panamá 
 
Fonte: Marcelo et al. (2016). 
Nos gráficos acima, as linhas pontilhadas representam o custo do último projeto que pode ser financiado 
caso o orçamento seja direcionado prioritariamente aos projetos com maiores valores para o indicador do 
eixo cruzado pela linha. Disso não se deve entender, por exemplo, que nenhum dos projetos do quadrante 
inferior esquerdo, D, não possam ser financiados. Alguns deles provavelmente podem, caso considerados 
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individualmente, porém, se for atribuída prioridade aos projetos mais bem cotados, não sobraria recursos 
para financiar projetos do quadrante D. 
Os projetos dominantes são aqueles que pertencem ao quadrante A (alta prioridade), pois eles atingem 
maiores valores para os dois indicadores, em comparação com os demais projetos. Já os projetos dominados 
pertencem ao quadrante D (baixa prioridade). Os projetos posicionados nos demais quadrantes são de média 
prioridade, pois vale a pena implementa-los apenas se o órgão executor (governo, p.ex.) está disposto a abrir 
mão de uma melhor performance em uma das dimensões, socioambiental, por exemplo, para com isso obter 
melhor performance na outra dimensão, no caso, econômico-financeira. A decisão final depende, é claro, do 
peso atribuído pelo órgão a cada uma das duas dimensões. 
1.3.7 Lições aprendidas com os estudos piloto: Vietnam 
Precedentes: no Vietnam, a lei do investimento público de 2014 estabeleceu a exigência de implementar um 
sistema de classificação e seleção de projetos de infraestrutura, compreendendo quesitos financeiros, sociais 
e econômicos. 
Piloto MPI: O Ministério do planejamento havia recebido 3 mil projetos, e destes 268 foram selecionados 
para serem submetidos a um pré-estudo de viabilidade, dada a restrição orçamentária. O exercício piloto de 
elaboração do MPI foi aplicado a um subconjunto de 30 dos 268 projetos. Algumas das variáveis utilizadas 
para calcular os indicadores foram retiradas dos estudos de viabilidade prévios. 
Principais lições aprendidas: 
1. É necessário estabelecer uma norma de qualidade e comparabilidade para a análise de viabilidade, 
garantido que ela gerará resultados para cada projeto que podem ser comparados (se técnicas de análise 
distintas foram aplicadas a projetos distintos não há comparabilidade); 
2. Os pesos gerados com base na técnica estatística de análise de componente principal (ACP) têm de 
possuir relações esperadas com o desempenho socioambiental e econômico-financeiro. Por exemplo, 
uma medida de redução de pobreza não pode ter peso negativo, o que é tecnicamente possível (peso 
negativo significa que quanto mais um projeto contribui para a redução da pobreza, pior é o desempenho 
socioambiental dele); 
3. É preciso incorporar quesitos que captem as prioridades de desenvolvimento do governo. Por exemplo, 
foi observado que projetos voltados a áreas mais carentes obtinham menores notas segundo quesitos 
econômico-financeiros. Para realinhar com as prioridades de governo, foi incluído um quesito captando 
o pertencimento ou não a uma área-alvo com alto nível de pobreza; 
4. Os analistas que operam a “ferramenta” MPI devem compreender a implicação de escolhas referentes, 
por exemplo, aos quesitos considerados, às medidas para os quesitos e aos pesos, nos resultados (valores 
dos indicadores) e na decisão final. Daí a necessidade de qualificar pessoal e de criar a cultura não 
apenas do uso do MPI mas também do aprimoramento da ferramenta; 
1.3.8 Lições aprendidas com os estudos piloto: Panamá 
Precedentes: houve em 2014 um boom de projetos de infraestrutura submetidos ao governo federal, os quais 
ultrapassavam, em conjunto, o orçamento disponível. O plano estratégico do governo federal de 2015-2019 
e a emenda à lei de reponsabilidade social e fiscal de 2008 introduziram a exigência de recorrer a uma 
metodologia de priorização de projetos. 
Piloto MPI: foram selecionados 35 projetos dos setores de saneamento básico e 19 de transporte, com base 
em consulta ao Ministério da Economia/Finanças. Foi oportunidade de refinar procedimentos de análise já 
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existentes. As variáveis escolhidas para compor o índice de comum acordo entre Ministério da 
Economia/Finanças e Banco Mundial. Compreenderam, no caso do índice socioeconômico, além das já 
mencionadas para o caso do Vietnam, população pobre atendida pelo projeto, riscos sociais e ambientais e 
pegada de carbono (emissões de gases de efeito estufa convertidas no equivalente em dióxido de carbono). 
Mas ao final apenas foi possível utilizar número de beneficiários, empregos diretos criados e população 
pobre, dada a falta de informação com qualidade mínima para demais quesitos. 
Para o índice econômico-financeiro originalmente desejava-se utilizar a TIR, porém muitos dos projetos não 
gerariam receita ou benefícios econômicos diretos (o que é claro para o setor de saneamento básico). Então 
optou-se por razões benefício-custo, em que os benefícios são medidos em unidades físicas (e não 
monetárias), p.ex., redução de tempo de deslocamento para projetos de transporte e população atendida por 
projetos de saneamento básico. 
Para atribuir pesos aos quesitos não foi usada a APC, mas sim comparadas duas possibilidades, (1) pesos 
iguais e (2) pesos atribuídos pelos tomadores de decisão do governo. Praticou-se, pois, a atribuição 
subjetiva. 
 
Principais lições aprendidas: 
1. Os indicadores se mostraram mais sensíveis às variáveis (medidas dos quesitos) do que aos pesos; 
2. É preciso introduzir quesitos que captem prioridades do governo. O mesmo problema de ter projetos 
em áreas carentes com baixa pontuação nos quesitos tradicionais foi observado no Panamá. Em 
particular, projetos em áreas urbanas e menos carentes, em que a economialocal e a infraestrutura dá 
maior suporte a projetos, obtiveram maior desempenho; 
3. É necessário aprimorar sistemas de geração de informação já existentes para garantir que dados 
estarão disponíveis para calcular os índices. O processo de cálculo do MPI revela a necessidade de 
melhorar os sistemas de informação disponíveis e funciona como forma de persuadir as autoridades 
neste sentido (pois se está mostrando a utilidade da informação); 
4. O índice pode incorporar tanto medidas de eficácia (capacidade de atingir o objetivo) e eficiência 
(custo com que o objetivo é atingido). Por exemplo, número de beneficiários é uma medida de 
eficácia relevante se o objetivo do projeto é expansão do atendimento, e custo por beneficiário, uma 
medida de eficiência relevante para o objetivo de otimização do recurso fiscal. A metodologia MPI é 
flexível o bastante para permitir a incorporação das duas; 
2 Adicionalidade 
Atualmente organismos internacionais de financiamento de projetos têm dado ênfase à demonstração de que 
a implementação do projeto traria benefícios que não ocorreriam na ausência da implementação. É o que se 
denomina por “adicionalidade”. A base deste conceito repousa em dois tipos de cenários hipotéticos e 
opostos. Um deles é o “cenário sem projetos”, também denominado por “linha de base”, “baseline”, ou 
“business as usual (BAU)” nos manuais (EC, 2015, p.26). O outro é o cenário em que uma determinada 
versão do projeto é implementada – em coerência com a seção anterior, considera-se que um projeto de 
investimento pode tomar diversas formas alternativas, daí o uso do termo “versão”. É apenas comparando 
esses dois cenários que é possível verificar se há adicionalidade. 
Há alguma confusão entre o cenário sem-projetos e o cenário em que a alternativa de “mínimo-esforço” é 
implementada, e, para evita-la, será convencionado, em consistência com a definição de mínimo-esforço (a 
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qual não é equivalente a “esforço zero”), que tal alternativa apenas pode fazer parte dos cenários “com 
projeto”. Assinalo, pois, que a alternativa de “mínimo esforço” não será considerada como cenário sem-
projetos (ou baseline ou BAU). 
Um ponto crucial está na cautela e precisão que a definição do cenário sem-projetos requer. Não se trata 
meramente de um cenário em que nada ocorre, muito pelo contrário, mas sim de um cenário em que ocorre 
tudo aquilo que não é desencadeado pelos projetos alternativos de investimento e que pode alterar o nível do 
indicador de desempenho. Na verdade, um dos principais erros na especificação do cenário sem-projetos 
está na desconsideração de transformações cuja ocorrência no futuro é provável de acordo com as 
informações atualmente disponíveis, transformações essas que poderiam atingir, ainda que parcialmente, o 
objetivo do projeto e atender, mesmo que parcialmente, a necessidade social que ele procura atender. 
Box Linhas de base não convincentes e financiamento de projetos de investimento em redução de 
emissões de gases de efeito estufa (GEE) 
O conceito de adicionalidade se tornou importante no vocabulário de agências de financiamento e de 
empresas interessadas em obter créditos de carbono, i.e., pagamentos por emissões de GEE evitadas. A 
Organização das Nações Unidas disponibiliza o “Mecanismo de Desenvolvimento Limpo (MDL)”5 por meio 
do qual projetos de investimento em redução de emissões de GEE podem ser apresentados a potenciais 
financiadores, entre estes últimos empresas cujas emissões estejam próximas ou acima do nível permitido 
por seus países. Uma das dificuldades em obter financiamento está exatamente em elaborar um cenário 
“sem-projetos” convincente. I.e., em demonstrar que, no cenário em que não há o financiamento e, pois, o 
projeto não é realizado, as emissões de GEE seriam consideravelmente superiores. Os exemplos abaixo são 
esclarecedores e focam em projetos de investimento em tecnologias (industriais, p.ex) que permitem reduzir 
emissões de GEE. 
Cenários “sem-projetos” não convincentes 
(1) Tecnologias menos GEE-intensivas, com custo de adoção desprezível e que não permitem reduzir o 
custo operacional (mas não aumentam), não são adotadas após a introdução de metas setoriais nacionais cujo 
descumprimento geraria multas relevantes; 
(2) Tecnologias menos GEE-intensivas, com custo de adoção desprezível e que permitem reduzir 
consideravelmente o custo operacional não são adotadas (não há introdução de metas setoriais). 
Porque tais cenários “sem-projeto” não são convincentes? Basicamente porque está nítido que a introdução 
das tecnologias menos GEE-intensivas é economicamente recompensadora e, portanto, irá ocorrer mesmo 
sem crédito subsidiado. E isso pois a adoção permite às empresas evitar multas ou a aumentar seu lucro. Não 
há, pois, necessidade de crédito subsidiado. 
Cenário “sem-projetos” convincente: tecnologias mais GEE-intensivas, com custo de adoção considerável e 
que não permitem reduzir o custo operacional não são adotadas após a introdução de metas setoriais cujo 
descumprimento geraria multas irrisórias. 
 
5 Mais informações nos links abaixo: http://cdm.unfccc.int/about/index.html 
https://en.wikipedia.org/wiki/Clean_Development_Mechanism. Um artigo interessante em que o conceito de adicionalidade tal 
como utilizado no MDL é discutido é o de Gillenwater no link a seguir: http://ghginstitute.org/wp-
content/uploads/2015/04/AdditionalityPaper_Part-1ver3FINAL.pdf 
 
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Este cenário é convincente pois não há incentivo econômico em introduzir as tecnologias GEE-intensivas. 
Sem crédito subsidiado que permita abater parte do custo de adoção, as emissões continuarão no mesmo 
patamar atual. 
3 Os três cenários básicos da análise de projetos 
A análise de projetos requer a definição e apreciação de ao menos três cenários (figura 2), (i) o cenário sem-
projetos (ou baseline), (ii) o cenário em que é implementado (apenas) o projeto de mínimo esforço, (iii) o 
cenário em que é implementado (apenas) um segundo projeto. Os dois últimos cenários devem ser 
comparados com o primeiro, sempre. Como será discutido com mais detalhe à frente, a comparação dos dois 
projetos deve se dar com base em quanto cada um deles altera o indicador de desempenho 
comparativamente ao cenário sem-projetos. O que o indicador de desempenho mede exatamente ainda será 
discutido, mas, na figura 2, se assume que se trata do benefício social líquido. P.ex., trata-se do incremento 
de benefício social líquido proporcionado pelo atendimento da demanda por saneamento básico, por energia, 
por transporte, etc. 
Figura 4 Os três cenários requeridos pela análise de projetos* 
 
Fonte: adaptado de Canadá (2007, fig.1). 
 
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