ANÁLISE DE EFICIÊNCIA OPERACIONAL E FINANCEIRA

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1 
 
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE 
 
 
 
 
 
 
 
 
URBANO BUENO HERNANDES JÚNIOR 
 
 
 
 
 
 
ANÁLISE DE EFICIÊNCIA OPERACIONAL E FINANCEIRA NAS 
EMPRESAS DE TRANSPORTE COLETIVO URBANO POR ÔNIBUS NA 
CIDADE DE SÃO PAULO ATRAVÉS DO MÉTODO DE ANÁLISE POR 
ENVOLTÓRIA DE DADOS NO ANO DE 2011. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SÃO PAULO 
2012 
2 
 
URBANO BUENO HERNANDES JÚNIOR 
 
 
 
 
 
 
 
ANÁLISE DE EFICIÊNCIA OPERACIONAL E FINANCEIRA NAS EMPRESAS DE 
TRANSPORTE COLETIVO URBANO POR ÔNIBUS NA CIDADE DE SÃO PAULO 
ATRAVÉS DO MÉTODO DE ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS NO ANO DE 
2011. 
 
 
 
 
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Administração da Universidade 
Presbiteriana Mackenzie como requisito parcial à 
obtenção do título de mestre em Administração 
de Empresas – Linha Finanças Estratégicas. 
 
 
 
ORIENTADOR: Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso 
 
 
 
 
SÃO PAULO 
2012 
 
3 
 
 
 Hernandes Jr., Urbano Bueno. 
 Análise de Eficiência Operacional e Financeira nas Empresas de Transporte 
Coletivo Urbano por ônibus na Cidade de São Paulo através do método de Análise por 
Envoltória de Dados no Ano de 2011. – 2012 – 155 f: il.; 30 cm 
 Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas) – Universidade Presbiteriana 
Mackenzie, São Paulo, 2012 
 Orientação: Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso 
 Bibliografia: f. 82 
 1. Análise de Desempenho por Envoltória de Dados 2. Análise de Eficiência 
Operacional e Financeira 3. Transporte Público Local 4. Correlação de Pearson 
 
4 
 
URBANO BUENO HERNANDES JÚNIOR 
 
 
Análise de eficiência operacional e financeira nas empresas de transporte coletivo 
urbano por ônibus na cidade de São Paulo através do método de análise por envoltória 
de dados de 2011. 
 
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Administração de Empresas da 
Universidade Presbiteriana Mackenzie como 
requisito parcial à obtenção do título de mestre 
em Administração de Empresas – Linha Finanças 
Estratégicas. 
 
 
Aprovado em 22/02/2013 
 
 
BANCA EXAMINADORA 
 
 
___________________________________________________________________ 
Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso – Orientador 
Universidade Presbiteriana Mackenzie 
 
 
___________________________________________________________________ 
Prof. Dr.Herbert Kimura 
Universidade Presbiteriana Mackenzie 
 
 
____________________________________________________________________ 
Prof. Dr. Eduardo Kazuo Kayo 
Universidade de São Paulo 
 
5 
 
Dedicatória 
 
Dedico este trabalho primeiramente a Deus, pela saúde, fé e perseverança que tem me dado. À 
Mariese Ribas Stankiewicz, minha fiel companheira na hora da tribulação. A meus filhos, 
Ramón e Victor, pelo reconhecimento à minha profissão de professor. Ao mais novo, inocente 
Luiz Fernando, pelo contagiante sorriso e vontade de viver, enchendo-nos de esperança e 
motivação. Aos meus pais, a quem honro pelo esforço com o qual mantiveram quatro filhos 
na escola, permitindo-lhes condições de galgar êxito na vida. A meus amigos pelo incentivo à 
busca de novos conhecimentos, a todos os professores e professoras que muito contribuíram 
para a minha formação, dos quais tenho boas lembranças, e ao meu professor orientador, 
Professor Leonardo Basso, pela sabedoria e dedicação com o qual me passou valiosas 
orientações para conclusão deste. 
 
6 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Reitor da Universidade Presbiteriana Mackenzie 
Professor Doutor Benedito Guimarães Aguiar Neto 
 
Decano de Pesquisa de Pós-Graduação 
Professor Doutor Moisés Ari Zilber 
 
Coordenador de Pós-Graduação 
Professora Doutora Diana Luz Pessoa de Barros 
 
Diretor do Centro de Ciências Sociais e Aplicadas 
Professor Doutor Sérgio Lex 
 
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas 
Professora Doutora Darcy Mitiko Mori Hanashiro 
7 
 
RESUMO 
 
Esta pesquisa aborda a aplicação do método DEA (Data Envelopment Analysis) sobre o 
desempenho operacional e financeiro das empresas de transporte público local de passageiros 
por ônibus na cidade de São Paulo no ano de 2011, ao mesmo tempo em que apresenta 
referencial teórico sobre o benchmarking, sobre o método DEA, seus conceitos, metodologia 
e algumas aplicações em transporte e sobre a mensuração de desempenho econômico e 
financeiro dessas empresas. A metodologia desta pesquisa consiste na identificação de um 
modelo de DEA a ser aplicado tanto à mensuração da eficiência operacional, quanto para à da 
financeira, obtendo um escore de eficiência para cada uma delas, para posteriormente aplicar 
a Correlação de Pearson e verificar o grau de correlação entre estas eficiências. Os dados 
utilizados para este trabalho foram extraídos de (i) relatórios técnico-operacionais da São 
Paulo Transporte S/A e das (ii) demonstrações contábeis de cada uma das empresas, todos de 
2010 e 2011. Os resultados obtidos mostram que há uma maior dispersão no escore de 
eficiência financeira do que no de eficiência operacional, impossibilitando a aplicação de 
análise de regressão. O grau de correlação mostrou-se moderado, sugerindo que novas 
pesquisas possam ser realizadas para detectar outros motivos que complementam a relação 
entre eficiência operacional e financeira no transporte público por ônibus na cidade de São 
Paulo. 
 
Palavras-chave: Benchmarking, DEA, Transporte Público, Mensuração de Eficiência 
Operacional, Mensuração de Eficiência Financeira, Análise de Desempenho. 
 
8 
 
ABSTRACT 
 
This research approaches the application of DEA method (Data Envelopment Analysis) to the 
operational and financial performance of companies of local public transport of passengers by 
bus in the city of São Paulo in the year of 2011, at the same time in which it presents 
theoretical referential about benchmarking, about the DEA method, its concepts, 
methodology, and some applications in transport, and about the measurement of economic 
and financial performance of those companies. The methodology of this research consists in 
the identification of a DEA model to be applied to both the measurement of the operational 
efficiency and the financial one, obtaining a score of efficiency to each of them, afterward for 
applying Pearson’s Correlation and for verifying the level of correlation between these 
efficiencies. The data used in this study were verified from (i) technical and operational 
reports of São Paulo Transporte S/A, and from (ii) account statements of each firm, all of 
them from 2010 and 2011. The results attained show that there is a larger dispersion in the 
score of financial efficiency than in the operational one. It wasn´t possible to apply 
Regression Analysis. The correlational level was moderate, suggesting that new researches 
may be conducted for detecting other motives that complement the relationship between 
operational efficiency and financial one in public transportation by bus in the city of São 
Paulo. 
 
Keywords: Benchmarking, DEA, Public Transportation, Operational Efficiency 
Measurement, Financial Efficiency Measurement, Performance Analysis. 
 
 
9 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
FIGURA 1 Distritos e áreas do transporte coletivo da cidade de São 
Paulo..................................................................................................... 23 
FIGURA 2 Relação entre Desempenho, Benchmarking e Aprendizado................ 30 
FIGURA 3 Modelos e Orientações da Abordagem DEA ....................................... 40 
FIGURA 4 Passo-a-passo para montar um eficiente modelo DEA......................... 47 
FIGURA 5 Pontuação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao 
insumo com variáveis operacionais...................................................... 54 
FIGURA 6 Classificação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao 
insumo com variáveis operacionais...................................................... 54 
FIGURA 7 Pontuações das DMUs pelo modelo BCC voltado ao produto 
com variáveis operacionais .................................................................. 59 
FIGURA 8 Classificação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao produto 
com variáveis operacionais................................................................... 59 
FIGURA 9 Pontuação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao insumo 
com variáveis financeiras..................................................................... 65 
FIGURA 10 Classificação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao insumo 
com variáveis operacionais................................................................... 65 
FIGURA 11 Pontuação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao produto 
com variáveis financeiras..................................................................... 70 
FIGURA 12 Classificação das DMUs pelo modelo DEA-BCC voltado ao 
insumo com variáveis financeiras......................................................... 70 
FIGURA 13 Dispersão entre os resultados de eficiência operacional e eficiência 
financeira utilizando o modelo DEA-BCC voltado ao insumo .......... 76 
FIGURA 14 Dispersão entre os resultados de eficiência operacional e eficiência 
financeira utilizando o modelo DEA-BCC voltados ao produto – 
Operacional e Financeiro...................................................................... 78 
 
10 
 
LISTA DE QUADROS 
 
QUADRO 1 Área de atuação de Consórcios e Cooperativas.................................... 23 
QUADRO 2 Empresas que compõem os consórcios................................................. 24 
QUADRO 3 Síntese de alguns artigos de DEA em transporte.................................. 42 
QUADRO 4 Inputs e Outputs utilizados para mensuração de eficiência 
operacional............................................................................................ 45 
QUADRO 5 Inputs e Outputs utilizados para mensuração de eficiência 
financeira.............................................................................................. 45 
QUADRO 6 Folga das DMUs com o modelo DEA-BCC voltado ao insumo 
para dados operacionais........................................................................ 57 
QUADRO 7 Resultados comparativos dos modelos DEA-BCC orientado ao 
insumo x DEA-BCC orientado ao produto........................................... 60 
QUADRO 8 Folgas das DMUs com o modelo DEA-BCC voltado ao produto para 
dados operacionais................................................................................ 63 
QUADRO 9 Folgas das DMUs com modelo DEA-BCC voltado ao insumo para 
dados financeiros.................................................................................. 68 
QUADRO 10 Comparativo entre os resultados dos modelos DEA-BCC orientado ao 
insumo X DEA-BCC orientado ao produto – variáveis 
financeiras............................................................................................. 71 
QUADRO 11 Folgas das DMUs com o modelo DEA-BCC voltado ao produto para 
dados financeiros.................................................................................. 74 
QUADRO 12 Comparação entre os escores os escores gerados pelos modelos DEA-
BCC – Operacional e Financeiro.......................................................... 75 
QUADRO 13 Comparação entre os escores gerados pelos modelos DEA-BCC 
voltados ao produto – Operacional e Financeiro.................................. 77 
 
11 
 
LISTA DE TABELA 
TABELA 1 Estatística descritiva da amostra........................................................... 51 
TABELA 2 Dados Estatísticos do Modelo DEA-BCC voltados para o 
insumo para eficiência.......................................................................... 53 
TABELA 3 Ranking com pontuações das DMUs no modelo DEA-BCC voltado 
ao insumo para eficiência operacional.................................................. 53 
TABELA 4 Projeção de alvos para as empresas eficientes, através do modelo 
DEA-BCC voltado ao insumo para a eficiência 
operacional............................................................................................ 55 
TABELA 5 Ranking com pontuações das DMUs no modelo DEA-BCC voltado 
ao produto para eficiência operacional................................................. 58 
TABELA 6 Projeção de alvos para as empresas eficientes, através do modelo 
DEA-BCC voltado ao produto para a eficiência 
operacional............................................................................................ 61 
TABELA 7 Dados estatísticos do modelo BCC voltado para insumo para eficiência 
financeira.............................................................................................. 64 
TABELA 8 Ranking com as pontuações das DMUs no modelo DEA-BCC voltado 
ao insumo para eficiência financeira.................................................... 64 
TABELA 9 Projeção de alvos para as empresas eficientes através do modelo 
DEA-BCC voltado para o insumo para eficiência 
financeira.............................................................................................. 66 
TABELA 10 Ranking com pontuações das DMUs no modelo DEA-BCC 
voltado ao produto para eficiência financeira...................................... 69 
TABELA 11 Projeção de alvos para empresas eficientes através do modelo DEA-
BCC voltado ao produto para eficiência financeira.............................. 72 
12 
 
LISTA DE EQUAÇÕES 
 
EQUAÇÃO 1 Função de Produção.................................................................... 36 
EQUAÇÃO 2 Função de Produtividade............................................................. 37 
EQUAÇÃO 3 Modelo BCC voltado ao produto................................................ 39 
EQUAÇÃO 4 Modelo BCC voltado ao insumo................................................. 40 
13 
 
LISTA DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS 
 
 
DEA Data Envelopment Analysis 
SFA Stochastic Frontier Analysis 
SMT Secretaria Municipal de Transporte 
CPTM Companhia Paulista de Trens Metropolitanos 
CMTC Companhia Municipal de Transportes Coletivos 
EMTU Empresa Metropolitana de Transportes Urbanos 
SPTrans São Paulo Transporte S/A 
DMU Decision Making Units 
OSL Ordinary Least Square 
CCR Charnes, Cooper e Rhodes (modelo básico inicial do DEA) 
CRS Constant Return to Scale 
VRS Variable Return to Scale 
NIRS Non-Increasing Returns to Scale 
EBIT Earnings Before Interest and Taxes 
EBITDA Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization 
NOPAT Net Operating Profit After Taxes 
RONA Return on Net Assets 
TSR Total Shareholder Return 
MVA Market Value Added 
CFROI Cash Flow Return On Investment 
 
 
14 
 
LISTA DE APÊNDICES 
APÊNDICE A Indicadores.................................................................................. 86 
APÊNDICE B Exemplos de Aplicação do DEA................................................. 87 
APÊNDICE C Resultado do Modelo BCC voltado ao insumo – Eficiência 
Operacional.................................................................................89 
APÊNDICE D Resultado do Modelo BCC voltado ao produto – Eficiência 
Operacional............................................................................... 104 
APÊNDICE E Resultado do Modelo BCC voltado ao insumo – Eficiência 
Financeira.................................................................................. 119 
APÊNDICE F Resultado do Modelo BCC voltado ao produto – Eficiência 
Financeira.................................................................................. 134 
APÊNDICE G Correlação entre todas as variáveis........................................... 149 
APÊNDICE H Código atribuído às empresas................................................... 156 
 
15 
 
SUMÁRIO 
 
RESUMO................................................................................................................ 7 
LISTA DE FIGURAS............................................................................................ 9 
LISTA DE QUADROS......................................................................................... 10 
LISTA DE TABELAS........................................................................................... 11 
LISTA DE EQUAÇÕES ................................................................................... 12 
LISTA DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS.............................................................. 13 
LISTA DE APÊNDICES........................................................................................ 14 
1 – INTRODUÇÃO................................................................................................ 17 
2 – CENÁRIO DO TRANSPORTE PÚBLICO POR ONIBUS EM SÃO PAULO 
2.1 – O sistema municipal de transporte da cidade de São Paulo............................ 20 
2.1.1 - Divisão dos lotes de empresas por área....................................................... 21 
2.1.2 – Corredores.................................................................................................... 21 
2.1.3 – Subsistemas.................................................................................................. 22 
 a) Estrutural 
 b) Local 
2.1.4 - A importância da eficiência no setor de transporte público......................... 25 
3 – REFERENCIAL TEÓRICO 
3.1 – A importância de medir desempenho............................................................. 26 
3.1.1 – Implantando um sistema de medição de desempenho................................. 27 
3.1.2 – Implantando um sistema de avaliação de desempenho............................... 28 
3.1.3 – O benchmarking como instrumento de aprendizado................................... 29 
3.2 – Medidas de avaliação de desempenho operacional e financeiro.................... 32 
4. - METODOLOGIA 
4.1 – DEA – Análise por Envoltória de Dados........................................................ 38 
4.2 - Escolha e justificativa das variáveis................................................................ 46 
16 
 
4.3 - Criando um bom modelo de DEA................................................................... 46 
4.3 – Resultado das Correlações.............................................................................. 48 
4.4 – Identificação de outliers................................................................................. 49 
4.6 – Custos homogêneos........................................................................................ 49 
4.7 – Software utilizado........................................................................................... 50 
4.8 – Informações da amostra.................................................................................. 51 
5 – RESULTADOS 
5.1 – Aplicação dos modelos................................................................................... 53 
5.1.1 – Eficiência Operacional – Modelo DEA-BCC voltado ao insumo............... 53 
5.1.2 – Eficiência Operacional – Modelo DEA-BCC voltado ao produto.............. 57 
5.1.3 – Eficiência Financeira – Modelos DEA-BCC voltado ao insumo................ 63 
5.1.4 – Eficiência Financeira – Modelos DEA-BCC voltado ao produto............... 68 
5.2 – Análise e verificação dos escores de eficiência operacional e eficiência 
financeira........................................................................................................ 75 
6 – CONSIDERAÇÕES FINAIS.......................................................................... 79 
7 – REFERÊNCIAS............................................................................................... 82 
8 – ANEXOS........................................................................................................... 86 
 
 
 
17 
 
 
1 – INTRODUÇÃO 
 
A proposta deste trabalho foi verificar se há relação entre eficiência operacional e 
eficiência financeira nas empresas de transporte público de ônibus da cidade de São Paulo, 
com o uso da abordagem da Análise por Envoltória de Dados, (DEA - abreviação do inglês 
Data Envelopment Analysis), com o uso de variáveis operacionais e financeiras de 2011. 
 A base de dados foi constituída de indicadores e índices operacionais internos, de 
uso da Sptrans para controle e gestão do transporte, além das demonstrações contábeis das 
empresas relativas aos anos de 2010 e 2011. O ano de 2011 foi utilizado efetivamente para 
compor a hipótese, mas foi necessário a utilização dos dados de 2010 para composição de 
algumas variáveis, como Patrimônio Líquido Médio, Ativo Médio, etc. As variáveis de 2010 
também serviram para verificar se havia alguma discrepância nos dados de um ano para outro, 
o que levaria a uma verificação das fontes e, possivelmente, exclusão da amostra. 
As empresas de ônibus do município de São Paulo estão classificadas como 
empresas permissionárias ou concessionárias e são remuneradas pelo município por 
passageiro transportado. Quando transportados, os usuários pagam pela tarifa através de 
pecúnia ou do decremento de um crédito eletrônico em um cartão, chamado de Bilhete Único. 
Os recursos arrecadados pelas empresas pertencem ao Sistema Municipal de Transporte – 
SMT, os quais são repassados novamente às empresas de acordo com, entre outras variáveis, 
o número de passageiros registrados em catraca. 
No setor de transporte público, os gastos com o transporte acabam sendo uma 
determinante para a fixação da tarifa. Quando os recursos advindos das tarifas não são 
suficientes para cobrir estes gastos, há repasses da Prefeitura para a Secretaria Municipal de 
Transportes em forma de subsídios, para que seja restabelecido o equilibro entre gastos e 
arrecadação. 
Concomitantemente a essa preocupação, as empresas buscam reduzir seus custos e 
maximizarem suas receitas, seja através de investimentos em novos carros, treinamentos com 
o pessoal, aluguel de espaços publicitários etc. E, ao mesmo tempo, devem atender as 
necessidades de transporte da população com qualidade. 
Uma das formas dessas empresas buscarem novas práticas para otimizar seus 
resultados operacionais e financeiros é a busca de conhecimento através de benchmarking, 
onde as empresas copiam as boas ideias do setor. Uma das ferramentas que pode ser utilizada 
18 
 
é a abordagem DEA – Análise Envoltória de Dados, que tem como principal ferramenta 
identificar as empresas eficientes do setor e fornecer alvos-meta para as empresas ineficiente. 
Para a utilização do DEA, faz-se necessário formular um modelo no qual serão 
utilizadas variáveis de entrada, chamadas de input e variáveis de saída, conhecidas como 
outputs. As variáveis de input representam os insumos que deverão ser considerados como 
relevantes para gerar produção e/ou resultados. As variáveis de output são os resultadosconsiderados relevantes no negócio. 
No setor de transporte público por ônibus, verifica-se que há uma grande quantidade 
de variáveis de inputs e outputs que podem ser utilizadas na aplicação da metodologia. Para 
tanto, foi utilizada a experiência de outras aplicações similares para reproduzirmos a 
metodologia no sistema de transporte por ônibus na cidade de São Paulo. Muitos artigos como 
De Borger et al (2002,2008,2008), Boame (2004), Cowie (2002), Odeck e Alkadi (2001), 
Pina e Torres (2001) foram encontrados sobre a análise de desempenho em transporte de 
passageiros, e outros como Carton e Hofer (2006), Rappaport, Drucker (1954), Ansof (1965), 
Koopmans (1951), Peterson e Peterson (1996), Young & O´Byrne (2001), Murphy (1996), 
Barney (2001), Watson e Holman, (1979) em análise de desempenho financeiro. Mas até a 
conclusão deste trabalho, não foi encontrado nenhum artigo nacional que tivesse relacionado 
eficiência operacional e eficiência financeira através da abordagem por DEA em transporte 
público local de passageiros por ônibus. 
Com as variáveis disponíveis no setor, é possível mensurar eficiência operacional das 
empresas de transporte, bem como eficiência financeira. É sabido que há empresas com linhas 
deficientes, como também eficientes. Também se sabe que há empresas com problemas 
financeiros e enfrentando dificuldades, como há outras que não apresentam essa deficiência. 
Assim, nosso problema de pesquisa é verificar se eficiência operacional explica eficiência 
financeira. A hipótese inicial é de que haveria uma relação entre as duas eficiências. 
O objetivo principal deste trabalho foi aplicar a abordagem DEA com modelos 
operacionais e modelos financeiros que buscassem classificar e dar uma pontuação a cada 
uma destas empresas. Após a obtenção destes rankings, é aplicado um Diagrama de Dispersão 
entre as pontuações operacionais e financeiras para verificar se seu comportamento sugere 
uma análise de regressão, de forma que a variável independente explicasse a dependente. 
O objetivo secundário deste problema é identificar as sugestões para as empresas 
ineficientes. Essa é uma das ferramentas que a abordagem DEA propõe: alvos-meta para que 
as empresas ineficientes possam atingir a fronteira da eficiência, seja diminuindo insumos, 
seja aumentando a produção. 
19 
 
Como consequência desse estudo, foi realizada uma análise individual de todas as 
variáveis das empresas de transporte, identificando todas as variáveis utilizadas na literatura 
para conceituar e mensurar desempenho operacional e financeiro de empresas de transporte. 
Também foram identificados os modelos mais apropriados e utilizados de DEA para análise 
de desempenho operacional e desempenho financeiro destas empresas. 
Para a aplicação desta pesquisa, foi utilizada a base de dados da SPTrans sobre os 
índices e medições existentes sobre o transporte e suas empresas operadoras, bem como as 
demonstrações contábeis destas. Para delimitar a pesquisa, foram levantados dados de 2010 e 
2011 (mas aplicados à abordagem do DEA somente aos de 2011), anos em que não houve 
eleições para prefeito ou trocas de comando na Secretaria Municipal dos Transportes e São 
Paulo Transporte S/A. 
 
20 
 
2 - CENÁRIO DO TRANSPORTE PÚBLICO POR ONIBUS EM SÃO PAULO 
 
2.1 O sistema municipal de transporte da cidade de São Paulo 
 
Segundo o IBGE, a população da cidade de São Paulo no ano de 2010 ultrapassou 11 
milhões de habitantes. Se levar em conta os 38 municípios que integram a região 
metropolitana de São Paulo, chegaremos aproximadamente a 17 milhões de pessoas. Segundo 
dados da Secretaria Municipal de Transporte de São Paulo, nesta região, 55% das viagens 
motorizadas são feitas em transporte coletivo, num total de seis milhões de passageiros 
transportados por dia útil. 
Para atender a demanda de passageiros na cidade de São Paulo, a São Paulo 
Transporte S/A gerencia a concessão de linhas para diversas empresas de ônibus, todas da 
iniciativa privada. Hoje, o sistema é operado por 13 consórcios, formados por 28 empresas e 
cooperativas, responsáveis pela operação de 15 mil veículos em quase de 1.500 linhas. 
Além dos coletivos sob a gestão da São Paulo Transporte S/A, a cidade de São Paulo 
é servida pela Companhia do Metropolitano de São Paulo e pela CPTM - Companhia Paulista 
de Trens Metropolitanos, controladas pelo Governo Estadual, que transportam juntas cerca de 
3,5 milhões de passageiros/dia, conforme site oficial da SPTrans. 
Para ligar a cidade de São Paulo às demais regiões da cidade, o sistema 
metropolitano de ônibus, responsabilidade da EMTU, também subordinado ao Governo 
Estadual, oferece uma extensa rede de linhas operadas por empresas privadas, um corredor 
intermunicipal em faixa segregada com linhas-tronco de ônibus a diesel e trólebus, além de 
um serviço rodoviário especial, que atende ao Aeroporto Internacional de Guarulhos. 
A São Paulo Transporte S/A – SPTrans, denominação adotada em 8 de março de 
1995 em substituição à antiga C.M.T.C – Companhia Municipal de Transporte Coletivo, tem 
por finalidade o planejamento e gerenciamento do sistema de transporte público por ônibus 
em São Paulo. 
Todas as linhas de ônibus são operadas por concessionárias, sob a supervisão da 
SPTrans. Esta emite ordens de serviço de operação para cada linha, incluindo definição de 
trajetos, horários de operação e frota necessária. O pagamento da passagem pelo usuário pode 
ser efetuado em dinheiro ou por um cartão denominado Bilhete Único. O referido órgão 
gestor coordena também a implantação e/ou uso dos corredores de ônibus e terminais de 
ônibus do município. 
 
21 
 
 
2.1.1 Divisão dos lotes de empresas por área 
 
O atual modelo do transporte público municipal em São Paulo divide a cidade em 
nove áreas diferentes, sendo que para oito delas (1 - Noroeste, 2 - Norte, 3 - Nordeste, 4 - 
Leste, 5 - Sudeste, 6 - Sul, 7 - Sudoeste e 8 - Oeste) foram estabelecidos lotes para a 
distribuição das empresas e cooperativas que prestam os serviços de transporte por ônibus, 
micro-ônibus, vans e trólebus. 
A área 9 é a da região central da cidade, que não possui lotes específicos, de forma 
que não há nenhuma empresa ou cooperativa que atua especificamente nestes limites. As 
linhas que operam apenas dentro dos limites da área 9 são de responsabilidade de empresas 
das áreas 1 a 8, normalmente, a que fica mais próxima do ponto considerado como o inicial da 
linha (regra que comporta várias exceções). 
 
 
2.1.2 Corredores 
 
O Corredor de Ônibus ou Faixa de Ônibus é uma via, de uso exclusivo ou não, 
voltado para a circulação de transporte público rodoviário, integrada em rodovia normal, 
geralmente urbana. 
Os corredores podem ser demarcados em uma faixa de rolamento à direita, ou ainda 
ter vias segregadas. Há ainda os que ocupam faixas à esquerda das avenidas e possuem 
paradas de ônibus deste lado. A atribuição do nome de “corredor de ônibus” é aplicada à via 
que recebe maior parte do tráfego de ônibus numa região. 
Na cidade de São Paulo, são os seguintes corredores: 
 Campo Limpo - Rebouças - Centro 
 Vereador José Diniz - Ibirapuera - Centro 
 Inajar - Rio Branco - Centro 
 Itapecerica - João Dias - Centro 
 Jardim Ângela - Guarapiranga - Santo Amaro 
 Parelheiros - Rio Bonito - Santo Amaro 
 Pirituba - Lapa - Centro 
 Santo Amaro - Nove de Julho - Centro 
22 
 
 Expresso Tiradentes 
 Expresso Grajaú 
 Binário Santo Amaro 
 
 
2.1.3 Subsistemas 
 
O Sistema Municipal de Transporte é composto por uma rede integrada, criada pela 
Secretaria Municipal de Transportes em 2003, em conjunto com a SPTrans. Essa rede permite 
um deslocamentomais rápido e a racionalização do uso dos meios de transporte na cidade. 
Esse sistema é composto por dois subsistemas: 
 
a) Subsistema Estrutural 
 
Subsistema Estrutural é formado por linhas operadas por veículos de médio e grande 
porte (articulados, biarticulados e comuns), destinadas a dar atendimento a grandes demandas 
de passageiros e integrar diversas regiões da cidade à área central desta. É a espinha dorsal do 
transporte coletivo. 
 
b) Subsistema Local 
 
Subsistema Local alimenta a malha estrutural e atende aos deslocamentos internos 
nos subcentros com linhas operadas por ônibus comuns e veículos de menor porte, como 
micro e mini ônibus. 
Para facilitar a organização das linhas, a cidade foi loteada em oito áreas, cada qual 
com uma tonalidade diferente e operada por um consórcio e uma cooperativa, conforme 
Figura 1: 
 
 
 
23 
 
 
Figura 1 – Distritos e áreas do transporte coletivo da cidade de São Paulo 
Fonte: SPTrans 
 
 
Quadro 1 – Área de atuação de Consórcios e Cooperativas 
Área Consórcio Cooperativa 
Área 1 Consórcio Bandeirante de Transporte Consórcio Transcooper Fênix 
Área 2 Consórcio Sambaíba Consórcio Transcooper Fênix 
Área 3 Consórcio Plus Consórcio Aliança Paulistana 
Área 4 Consórcio Leste 4 Consórcio Transcooper Fenix 
Área 5 Via Sul Transporte Ltda. Consórcio Aliança Cooperpeople 
Área 6 Consórcio Unisul Consórcio Authopam 
Área 7 Consórcio Sete Consórcio Authopam 
Área 8 Consórcio Sudoeste de Transporte Consórcio Unicoopers CooperAlfa 
Área 9 Todas Todas 
Fonte: SPTrans 
 
24 
 
Quadro 2 – Empresas que compõem os consórcios 
Área Consórcio Empresas 
Área 
1 
Consórcio Bandeirante de 
Transporte 
Viação Gato Preto Ltda. 
Viação Santa Brígida Ltda. 
Consórcio Transcooper 
Fenix 
Fênix – Cooperativa de Trabalhadores no Transporte Coletivo da Grande São Paulo 
Transcooper – Cooperativa de Trabalhadores dos Profissionais no Transporte de 
Passageiros em Geral da Região Sudeste 
Área 
2 
Consórcio Sambaíba Sambaíba Transportes Urbanos Ltda. 
Consórcio Transcooper 
Fênix 
Fênix – Cooperativa de Trabalhadores no Transporte Coletivo da Grande São Paulo 
Transcooper – Cooperativa de Trabalhadores dos Profissionais no Transporte de 
Passageiros em Geral da Região Sudeste 
Área 
3 
Consórcio Plus 
Expandir Empreendimentos e Participações Ltda. 
VIP Transportes Urbanos Ltda. 
Consórcio Aliança 
Paulistana 
Associação Paulistana dos Condutores de Transporte Complementar da Zona Leste 
Coopernova Aliança – Cooperativa de Transporte Alternativo Nova Aliança 
Área 
4 
Consórcio Leste 4 
Ambiental Transportes Urbanos S/A (antiga Himalaia) 
Empresa de Transportes Coletivos Novo Horizonte S/A 
Consórcio Transcooper 
Fênix 
Transcooper – Cooperativa de Trabalhadores dos Profissionais no Transporte de 
Passageiros em Geral da Região Sudeste 
Área 
5 
Via Sul Transporte Ltda. Via Sul Transportes Urbanos Ltda. 
Consórcio Aliança 
Cooperpeople 
Coopertranse – Coop. Dos Trab. Espec. em Transp. de Pass. em Geral no ESP 
Coopernova Aliança – Cooperativa de Transporte Alternativo Nova Aliança 
Área 
6 
Consórcio Unisul 
TUPI Transportes Urbanos Piratininga Ltda. 
Viação Cidade Dutra Ltda 
MobiBrasil Transporte Urbano Ltda. (antiga Metropolitana) 
VIP Transportes Urbano Ltda. 
Consórcio Authopam 
Cooperativa dos Trabalhadores Autônomos Transporte de São Paulo – Cooper Pam 
Consórcio dos Trabalhadores em Transporte Coletivo de Passageiros e de Cargas do 
Estado de São Paulo – Cooper Líder 
Área 
7 
Consórcio 7 
Transkuba Transportes Gerais Ltda. 
Viação Campo Belo Ltda. 
Viação Gatusa Transportes Urbanos Ltda. 
VIP Transportes Urbanos Ltda. 
Consórcio Authopam Cooperativa dos Trab. Autônomos em Transp. De São Paulo Cooper Pam 
Área 
8 
Consórcio Sudoeste de 
Transporte 
Viação Gato Preto Ltda. 
OAK TREE Transportes Urbanos Ltda. 
Transppass Transporte de Passageiros Ltda. 
Consórcio Unicoopers 
Cooperalfa 
Cooperalfa – Cooperativa de Trabalho dos Condutores Autônomos 
Unicoopers – Coop. Unificada de Transp. Coletivo Urbano de Passageiros 
25 
 
2.1.4 A importância da eficiência no setor de transporte público 
 
O Sistema Municipal de Transporte vem cada vez mais tendo que trabalhar com uma 
crescente população usuária dos sistemas de transporte coletivo por ônibus e com recursos 
que nem sempre acompanham a evolução do número de passageiros transportados. 
Nesse sentido, dado que a eficácia do transporte é oferecer um transporte que atenda 
a população usuário, e eficiência é realizar esse atendimento com o menor consumo de 
recursos, faz-se importante destacar que eficiência é tão importante quanto eficácia, pois 
embora as empresas tenham que atender a demanda da população por transporte, deve fazê-lo 
otimizando recursos como investimentos em novos ônibus, espaços destinados a alojamento 
destes ônibus, mão-de-obra e insumos como combustíveis, óleos lubrificantes entre outros. 
Por conta da aplicação destes recursos, as empresas apresentam diversos resultados, como 
passageiros transportados, quilômetros percorridos, geração de caixa e lucros. Nesse sentido, 
a eficiência se torna fundamental para a redução de custos por passageiro transportado e, 
consequente, aumento da lucratividade em um setor que, se não apresenta resultados 
satisfatórios, no mínimo pressiona os órgãos governamentais a uma revisão na remuneração e, 
por conseguinte, no aumento de preços públicos de tarifas, onerando a passagem de ônibus. 
Dentro do município de São Paulo, não há concorrência direta entre as empresas de 
ônibus, e por isso não se fala aqui em competição entre empresas. Evidentemente que há uma 
intersecção de linhas de empresas diferentes em uma dada via principal de uma região, mas 
essa intersecção tem impactos muitos pequenos entre uma empresa e outra. Também, há de se 
considerar que uma empresa mal gerida poderá levar a consequências bastante prejudiciais a 
todos os stakeholders, podendo resultar em paradas da empresa por protestos de funcionários 
(caso atrasem o salário, por exemplo), atrasos na entrega de insumos por fornecedores e até 
prejuízos à população pela interrupção ou deficiência na prestação do serviço. 
De acordo com Ferronato et al (2009), “ser mais eficiente do que outro modo não 
significa que o transporte coletivo seja absolutamente eficiente, e a busca de melhorias é 
necessária. Aumentar a eficiência na produção do serviço de transporte coletivo vem a ser, 
assim, um objetivo de toda a sociedade, além dos atores diretamente afetados: usuários e 
operadores.” Atenta a isso, a SPTrans está constantemente implantando novos sistemas e 
mecanismos de melhorias, como acompanhamento da velocidade média de cada linha 
operacional, novas formas de integração de tarifas com o uso do Bilhete Único, 
 
26 
 
3 – REFERENCIAL TEÓRICO 
3.1 A importância de medir desempenho 
A sobrevivência das empresas no mercado é determinada, entre outros fatores, de 
uma relação entre os objetivos da organização e a operação de suas atividades. De acordo com 
Smith (2005), o gerenciamento do desempenho é a chave para obtenção das melhores práticas 
gerenciais para alcançar as metas e objetivos de qualquer instituição. 
Este gerenciamento do desempenho proporciona, entre outras, a otimização no uso 
de recursos e/ou na produção, buscando o alinhamento entre recursos, pessoas, produção e 
eficiência nos mais diversos níveis da empresa (estratégico, tático e operacional) de modo a 
maximizar o resultado. 
Para Hronec (1994), as medidas de desempenho representam os sinais vitais de uma 
empresa. Parao autor, medição de desempenho é uma forma de quantificar as atividades 
dentro de um processo ou, ainda, de verificar se suas saídas atingem a meta específica, e este 
processo não deve apresentar interrupções, ou seja, deve ser contínuo para que haja feedback 
de informações e, consequentemente, a empresa possa gerar novas metas e ajustar suas 
estratégias. 
Ghalayini e Noble (1996) conseguiram identificar dois momentos na história da 
medição de desempenho: até os anos 80, a medição de desempenho era voltada para as 
medidas de desempenho financeiro, como retorno sobre a venda e lucro, e tradicionais, como 
produtividade. Após os anos 80, outros indicadores de desempenho não financeiros passaram 
a ser considerados, uma vez que a qualidade, flexibilidade, atendimento e entregas confiáveis 
fazem parte das estratégias das empresas até os dias de hoje e, como consequência, nos 
indicadores dos desempenhos organizacionais. 
Neely (1998) cita em seu livro que as empresas que dispõe de um sistema de 
medição de desempenho geram informações que respaldam as tomadas de decisões pelos 
gestores, pois eficiência e eficácia são quantificadas através da (i) coleta de dados, (ii) sua 
compilação, (iii) categorização, (iv) análise, (v) interpretação e (vi) disseminação das 
informações aos gestores. 
 
 
27 
 
3.1.1 Implantando um sistema de medição de desempenho 
Uma vez identificada a importância da medição de desempenho nas empresas, tanto 
para melhorias em processo como para subsidiar as tomadas de decisões, faz-se importante 
identificar as etapas para a implantação de um sistema de medição. 
Conforme cita Dey, Hariharan e Clegg (2006), o objetivo de um sistema métrico de 
desempenho é fornecer subsídios e parâmetros para uma melhoria contínua e otimização do 
desempenho operacional. Para tanto, é importante que seja escolhido os fatores apropriados 
para atingir esse objetivo, utilizando-se de um processo sistemático de medição quantitativa e 
uso adequado de metodologia para sua aplicação. 
Complementando os autores, Smith (2005) cita que a gestão do desempenho dá 
embasamento para que as instituições orientem seus funcionários para tomarem as decisões 
mais acertadas visando a maximização da eficiência. Para o autor, esta absorção de 
informações melhora a qualidade da organização construindo um valor de longo prazo a todos 
os seus stakeholders. 
Neely (1998) cita que a avaliação de desempenho não deve estar distante de seu retorno. O 
autor propõe quatro grupos que irão identificar as causas de uma medição: 
1. Verificar posição 
2. Comunicar posição 
3. Identificar prioridades 
4. Induzir progresso 
Harrington (1993) defende a aplicação de um sistema de medição do desempenho, 
mas com restrições. O mesmo autor cita que, uma vez que não há medição, não há controle; e 
se não há controle, não há gerenciamento e, consequentemente, melhoria. Por fim, alerta que, 
a menos que exista feedback, o sistema de medição pode ser um total desperdício de recursos 
como tempo e dinheiro. 
Conforme afirmam Sink e Tuttle (1993) o motivo mais importante para implantar um 
sistema de medição de desempenho é a possibilidade de incrementar o melhoramento e, 
principalmente, saber como melhorar, onde concentrar a atenção e aplicar os recursos. 
No tocante à disseminação das informações geradas pelo sistema de medição de 
desempenho, Carlzon (2005) defende que ninguém é responsável se não tem acesso à 
informação. Porém, cita que um gestor com informações não pode deixar de ser responsável, 
mostrando a importância das informações serem difundidas. 
28 
 
Com relação ao reconhecimento e premiação do desempenho, Harrington (1993) 
explica que a recompensa estimula as unidades tomadoras de decisão a não pouparem 
esforços para a organização se destacar. O autor alerta que a falta de premiação ou de 
reconhecimento tira do indivíduo ou da equipe o sentimento de realização. 
 
3.1.2 Implantando um sistema de avaliação de desempenho 
Alguns cuidados básicos devem ser observados durante a implantação de uma 
avaliação de desempenho, tanto na idealização da medição como também o controle do 
desempenho. 
Harrington (1993) e Altmayer (2006) afirmam que é possível prevenir um 
desempenho ruim por meio da execução de um planejamento bem ajustado. Segundo os 
autores, é importante alinhar o papel da avaliação de desempenho às estratégias da empresa, e 
não sobre os processos de medição. Toda a construção de um modelo de medição deve se 
basear perguntando o que se quer atingir, e daí definir o que deve ser medido. 
Não se deve dar menor atenção ao desempenho em um sistema de avaliação, uma 
vez que este é responsável pela exatidão dos resultados obtidos. Plsossl (1992) cita várias 
condições para um controle ótimo, como (i) a implantação de um projeto executável, (ii) 
integridade dos dados, (iii) retorno das informações em tempo hábil, (iv) as próprias medidas 
de desempenho, (v) definição de margens de erro (tolerância); (vi) relatórios de ações 
corretivas, (vii) análise correta dos resultados, (viii) correção rápida e (iv) acompanhamento. 
Na implementação, Hronec (1994) cita que algumas etapas são importantes antes de 
iniciar o processo de avaliação de desempenho, como (i) desenvolvimento de medições que 
interaja com os diversos níveis organizacionais da empresa, (ii) determinar as medidas que 
estejam alinhadas às diretrizes e metas da organização, (iii) responder “o quê”, “por que”, 
“quando” e “como” sobre as medidas e, por fim, (iv) manter melhorias nas medições. 
Uma das preocupações que podem interferir na implantação de um sistema de 
medição de desempenho é quanto ao número de indicadores que farão parte do modelo. 
Alguns modelos, como o TQM – Gerenciamento pela Qualidade Total tem como 
característica o excesso de indicadores. Determinados autores (JOHNSON E KAPLAN; 
MÜLLER) sugerem que nenhuma organização ou gestor pode controlar tantos indicadores, e 
indicam um número entre 5 a 15 para uma boa gestão. Mais tarde, Rafaeli e Müller (2007) 
29 
 
acabam criando um modelo baseado no AHP – Analytic Hierarchy Process – no qual a 
medição do desempenho de uma empresa é dada através da construção de um índice (ICD – 
Índice Consolidado de Desempenho), formado pela conjunção de 35 indicadores e uso de 
gráficos. Evidentemente, é possível inferir que uma quantidade pequena de indicadores torna-
se necessária para medição de resultados, mas é preciso ter a cautela de não dispensar 
indicadores quando há a presença de diversos resultados periféricos de uma empresa. 
 
3.1.3 O benchmarking como instrumento de aprendizado 
 
Como visto anteriormente, além de monitoração do sistema através da 
implementação de indicadores, os modelos devem permitir uma constante melhoria no 
desempenho avaliado, o que poderia ser feito por meio da comparação entre as unidades 
avaliadas, através de um processo de benchmarking. 
Benchmarking é a comparação de dois ou mais sistemas voltado para a busca das 
melhores práticas nas organizações que conduzem a um desempenho superior. Por meio de 
um processo positivo e pró-ativo, é possível examinar como outra empresa realiza uma tarefa 
específica a fim de melhorar a realização desta mesma tarefa. Min e Min (1997) cita 
benchmarking como um processo contínuo para melhoria da qualidade, avaliando suas forças 
e fraquezas internas e as vantagens dos melhores concorrentes. 
Drew (1997) cita que o benchmarking tornou-se uma das ferramentas mais utilizadas 
para gestão estratégica, graças à possibilidade de obter aprendizado de forma mais ágil. O 
autor ainda defende que o benchmarking interage com o sucesso dos processos, no 
desenvolvimento de novos produtose mudanças organizacional nas empresas, alertando que o 
benchmarking, por si só, não leva à vantagem competitiva uma vez que está voltado ao 
desenvolvimento e implantação de procedimentos que sejam imitadores ou com pouca 
inovação. 
Segundo Min e Min (1997), benchmarking pode ser dividido em dois tipos: o 
competitivo e o de processos. 
O benchmarking competitivo é focado na comparação do desempenho 
organizacional de unidades concorrentes, e o de processos foca apenas nos processos 
específicos em relação a outras unidades que se utilizam dos mesmos. Já Drew (1997) 
complementa o estudo de Min e Min (1997) e desdobra o benchmarking competitivo em (i) 
30 
 
estratégico e de (ii) produtos e serviços. Pode-se notar que o benchmarking competitivo 
estratégico é utilizado para comparar estruturas organizacionais, as melhores práticas de 
gestão e as estratégias de negócio. Já o de produtos e serviços, como o próprio nome sugere, 
tem seu foco voltado em comparar os produtos e serviços oferecidos. 
Drew (1997) afirma ainda que o benchmarking tem sido aceito por muitas 
organizações como uma importante ferramenta de aprendizado organizacional, mas alerta 
para as limitações em sua utilização. O autor afirma que os benefícios de sua utilização 
traduzem em transmissão e absorção de conhecimento muito além dos limites da organização, 
e que este conhecimento pode levar as empresas a refletirem acerca dos conhecimentos 
adquiridos. 
Uma dessas limitações é a ausência de uma metodologia para tal. Goh e Richards 
(1997) complementa Drew (1997), afirmando que a falta de um processo, até então, para 
aplicar o benchmarking, é um dos problemas de uso desta ferramenta. 
Goh e Richards (1997), no entanto, propõem cinco dimensões de aprendizado através 
do benchmarking, quais são: a clareza da missão, o comprometimento dos líderes, a 
experimentação, a transmissão de conhecimento e o trabalho em equipe. 
Nota-se, até aqui, que o aprendizado é parte importante do desenvolvimento de uma 
empresa para que esta possa sobreviver em ambientes competitivos. Voss, Ahlström e 
Blackmon (1997) destacam uma relação significativa entre a vontade que a empresa tem para 
o aprendizado e o uso do benchmarking como mecanismo de melhoria de seu desempenho. 
Com base nessa argumentação, é possível estruturar uma relação entre desempenho, 
benchmarking e aprendizado, conforme segue: 
 
 
Figura 2 – Relação entre desempenho, benchmarking e aprendizado 
Desempenho Benchmarking Aprendizado 
31 
 
 
Voss, Ahlström e Blackmon (1997), baseados nesse argumento, propõem as 
seguintes relações: 
 Organizações focadas na aprendizagem são mais voltadas na utilização de 
benchmarking; 
 A prática de benchmarking levam as organizações a identificar práticas e objetivos 
desafiadores; 
 A prática de benchmarking permite que a empresa identifique suas forças e fraquezas; e 
 A identificação dessas forças e fraquezas beneficia o desempenho, visto que o plano de 
melhoria deverá ser elaborado de acordo com a realidade da organização. 
 
 
32 
 
3.2 Medidas de Avaliação de Desempenho Operacional e Financeiro 
Uma vez que a necessidade de implantar um sistema de medição de avaliação de 
desempenho deve estar alinhada com os objetivos da empresa, muitos indicadores foram 
criados como ferramentas que auxiliam a organização no atendimento de suas metas. 
Identificado os objetivos da medição de avaliação na organização, é importante 
definir o modelo de indicadores que será responsável pela medição do desempenho, haja vista 
a vasta gama de medidas de avaliação existentes. 
Muitas propostas têm sido desenvolvidas e implantadas para medição do 
desempenho de processos, áreas ou empresas, como TQM – Total Quality Management ou 
Gerenciamento pela Qualidade Total, TOC – Theory of Constrains ou Teoria das Restrições; 
CI – Capital Intelectual ou Capital Intelectual, Modelo Quantum e Modelo de Tummler e 
Brache. 
Em uma tentativa de identificar as métricas utilizadas para desempenho financeiro, é 
de consenso dos estudiosos que há um número sem fim de modelos e índices. A utilização de 
apenas uma das inúmeras métricas como única medida de avaliação de desempenho 
financeiro pode não parecer ser razoável, haja vista que cada uma delas indica benefícios 
variados e atende a diferentes interesses. Os diversos constructos financeiros de desempenho 
podem oferecer vantagens e desvantagens, conforme o ponto de vista de cada interessado, e 
sua escolha deve ser cuidadosa para não gerar desinformações ou vieses. 
Como exemplo, é possível dizer que a utilização dos lucros como medida de 
desempenho, muito difundida em tempos outrora, poderia levar a uma consequência como 
uso excessivo de capital investido a baixas taxas, o que resultaria em um lucro de grandeza 
nominal, mas não relativa ao investimento. 
Segundo Boston Consulting Group-FGV (1998), a utilização de medidas de 
desempenho pode influenciar as empresas das seguintes formas: 
a) Aumento do valor para o acionista, se utilizadas às medidas de desempenho 
corretas; 
b) Destruição do valor, em caso de utilização de medidas inadequadas. 
Assim, a medida escolhida deve considerar os resultados futuros e os riscos, e não 
ser influenciada pelos métodos contábeis (PETERSON e PETERSON, 1996). 
33 
 
O mesmo autor cita que as medidas tradicionais de desempenho financeiro são, em 
sua totalidade, baseadas em dados contábeis. A grande vantagem no uso destas medidas é a 
disponibilidade das informações, encontradas em sua totalidade nas demonstrações 
financeiras, além de serem de fácil cálculo e interpretação. 
Com referência a estas mesmas medidas tradicionais de desempenho, Petty & 
Guthrie (2000) apontaram ao menos quatro problemas: 
a) Os lucros contábeis e o fluxo de caixa não são iguais; 
b) Os números contábeis não consideram o risco das operações; 
c) O custo de oportunidade do capital próprio não é levado em conta; 
d) Não há valor do dinheiro no tempo. 
Além desses problemas pontuais, as práticas contábeis diferem de empresa para 
empresa, influenciando os lucros relatados, corroborando para a insuficiência do uso do 
indicador como criação de valor. 
Rappaport (1986) identificou ao menos cinco limitações no uso de medidas de 
lucratividade nas empresas: 
a) Métodos contábeis alternativos podem ser utilizados; 
b) O risco é excluído; 
c) Necessidades de investimento são excluídas; 
d) Política de dividendos não é considerada; 
e) O valor do dinheiro no tempo é ignorado. 
BCG/FGV (1999) cita que as empresas descobriram que medidas de desempenho 
financeiro diferentes das medidas tradicionais traduzem melhor o desempenho e auxiliam na 
gestão das empresas na tomada de decisões que criam valor para o acionista. 
Young & O’Byrne (2001) classificam as medidas de avaliação de desempenho em 
cinco categorias: 
• Medidas de lucro residual: consideram o custo de capital (próprio e de terceiros). 
Não incorporam a opinião do mercado sobre oportunidades de crescimento futuro. Ex: CVA 
(Cash Value Added), Lucro Econômico, EVA® (Economic Value Added); 
• Componentes do lucro residual: são os elementos do lucro que não incluem os 
custos do capital. Sua utilização é bastante ampla nos níveis inferiores da estrutura 
organizacional da empresa. Ex: EBIT (Earnings Before Interest and Taxes); EBITDA 
(Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization), que é o EBIT mais as 
34 
 
depreciações e amortizações; NOPAT (Net Operating Profit After Taxes); RONA (Return On 
Net Assets); 
• Medidas baseadas no mercado: são algumas derivadas do mercado de capitais. Ex: 
TSR (Total Shareholder Return); MVA® (Market Value Added). As medidasbaseadas no 
mercado só são possíveis para organizações de capital aberto com ações negociadas no 
mercado; 
• Medidas de fluxos de caixa: são estruturadas para contornar a influência do regime 
de competência utilizado na contabilidade. Ex: Fluxo de Caixa das Operações; Fluxo de Caixa 
Livre para os acionistas; CFROI (Cash Flow Return On Investment); 
• Medidas de lucro tradicionais: incluem as medidas que os executivos e analistas 
externos têm focado há décadas. Ex: Lucro Líquido e Lucro por Ação. 
O que distingue as medidas de cada uma dessas categorias é o modo como se 
comportam (YOUNG; O’BYRNE, 2001) em termos de: 
• serem apresentadas em unidades monetárias ou em porcentagem; 
• incluírem o custo do capital de terceiros; 
• incluírem o custo do capital próprio; 
• serem mensuráveis em nível divisional; 
• serem fáceis de calcular; 
• serem ajustadas pela inflação; 
• incluírem o valor dos investimentos futuros. 
As medidas de lucro residual são apresentadas em unidades monetárias, incluem o 
custo do capital de terceiros e próprio e são mensuráveis em nível divisional. Por não 
incluírem o valor dos investimentos futuros, têm uma natureza de curto prazo. Sua principal 
vantagem é a facilidade com a qual são calculadas e mensuradas em nível divisional. 
Já aquelas baseadas no mercado como TSR – Total Shareholder Return e MVA® - 
Market Value Added só podem ser utilizadas por empresas de capital aberto. Têm como 
vantagem a inclusão das expectativas do mercado sobre o crescimento futuro. 
As medidas de fluxo de caixa têm a vantagem de ligar a mensuração do desempenho 
à capacidade de geração de fluxo de caixa. 
35 
 
Finalmente, as de Lucro Tradicional têm a vantagem de estarem disponíveis nos 
relatórios financeiros. Entretanto, não consideram o custo do capital próprio e existe a 
possibilidade de serem manipuladas, distorcendo, dessa forma, inteiramente o valor criado. 
Em Measuring Organizational Performance – Metrics for Entrepreneurship and 
Strategic Management Reserch, Carton e Hofer (2006), após levantamento da literatura acerca 
de desempenho de empresas, concluem que não há um ponto em comum das variáveis que 
devem ser consideradas para mensuração da empresa. Ao todo, os autores examinaram cinco 
abordagens sobre desempenho econômico-financeiro de uma empresa: a contabilidade, o 
Balanced Scorecard, a gestão estratégica, o empreendedorismo e a microeconomia, sobre as 
quais seguem as principais características: 
Sobre a perspectiva do uso da contabilidade para medição de desempenho de uma 
organização, há a vantagem da padronização dos demonstrativos financeiros e do rigor com 
que são efetuados os registros, minimizando a formação de vieses (CARTON E HOFER, 
2006). Além dessa vantagem, a contabilidade pode informar também a criação de valor da 
empresa. 
Através de medição dos resultados das diversas decisões tomadas por seus gestores, é 
possível identificar a criação de valor, uma vez que esta se relaciona à capacidade da 
organização em gerar caixa superior aos desembolsos da empresa. As organizações que focam 
a criação de valor se tornam mais saudáveis e sólidas, proporcionam benefícios para a 
sociedade, maiores oportunidades de carreiras e maiores possibilidades de negócios. 
O Balanced Scorecard, desenvolvido por professores da Harvard Business School, é 
uma metodologia de medição e gestão de desempenho que se utiliza não só de indicadores 
financeiros, mas como a utilização de outras informações como definição da estratégia 
empresarial, gerência de serviços, gestão da qualidade e gerência do negócio, todas como 
indicadores de desempenho. 
Muitos destes indicadores dependem de auto-avaliação dos próprios gestores, 
colocando em questionamento a sua validade. Além disso, o Balanced Scorecard usa medidas 
operacionais especificas a uma determinada empresa, dificultando assim a sua utilização por 
conta da peculiaridade do índice a cada organização. 
Com relação à gestão estratégica, esta aborda os processos utilizados para atingir as 
metas e objetivos organizacionais de uma organização (DRUCKER, 1954). O autor sugere 
oito medidas de desempenho que são essenciais para a sobrevivência de uma empresa: i) 
36 
 
Penetração de mercado, ii) Inovação, iii) Produtividade, iv) Recursos físicos e financeiros, v) 
Lucratividade, vi) Desempenho e desenvolvimento dos gestores, vii) Desempenhos e atitude 
do trabalhador e viii) Responsabilidade Pública. ANSOF (1965), contrapondo Drucker, 
propõe uma única medida organizacional que é o retorno sobre o investimento. Porém, 
ANSOF (1965) alerta que o interesse dos acionistas nem sempre está alinhado aos interesses 
da organização, e sugere também a utilização de indicadores não econômicos. 
Abordando a Perspectiva do Empreendedorismo, é importante ressaltar que vários 
aspectos que envolvem o processo empreendedor, desde a análise de oportunidade à equipe 
empreendedora e os recursos para o desenvolvimento do negócio são analisados sobre o 
prisma do empreendedorismo corporativo. Murphy et al. (1996) aplicou uma abordagem de 
medição de desempenho e conseguiu identificar que as empresas podem abrir mão de 
lucratividade em prol de crescimento, e vice-versa. 
Por fim, a perspectiva da microeconomia onde são abordadas duas correntes: Valor 
Econômico e a Teoria Neoclássica da Produção. 
Na perspectiva de Valor Econômico, Barney (2001) cita que o valor criado é 
exatamente o valor consumido na utilização dos ativos. Contrariando a ideia de que a empresa 
não apresente lucros, o conceito passa a ser diferente, uma vez que lucro nominal difere de 
lucro econômico. Lucro econômico é o lucro nominal descontado pelo custo médio de capital. 
E custo médio de capital é baseado em retornos futuros ajustado pelo risco das operações, o 
lucro econômico é igual à criação do valor necessário para atender o interesse dos 
investidores. Assim, se essa criação de valor não for suficiente para atender o retorno mínimo 
exigido, a empresa terá dificuldades em se manter, pois haveria uma fuga dos provedores de 
recursos. Do contrário, se a empresa gera mais valor do que esperado pelo mercado, estas 
conseguem atrair mais recursos para atender uma maior demanda resultando em vantagem 
competitiva. 
A perspectiva baseada na teoria neoclássica da produção explica que, em uma 
empresa, há entrada de recursos e insumos (inputs) dos mais variados tipos para produzir uma 
saída de produtos e/ou serviços (outputs). Esta relação entre inputs e outputs pode ser descrita 
através de uma função de produção como, por exemplo, no caso de um produto P produzido 
para n insumos X, tem-se uma função tal como: 
Equação 1 
 
37 
 
 
Koopmans (1951) cita em seu trabalho que uma empresa é eficiente se esta consegue 
aumentar a produção de um produto sem, contudo, diminuir a produção de outro. Eficiência 
também pode ser entendida como maximização de lucro ou minimização de custos. Watson e 
Holman (1979) citam que produtividade de uma firma é a razão dos bens e serviços 
produzidos pelos seus recursos utilizados, conforme segue: 
Equação 2 
 
 
Esta perspectiva da microeconomia aparenta ser a mais indicada para abordar uma 
medida de desempenho para mensurar a eficiência das empresas de transporte, a qual pode ser 
aplicada utilizando a abordagem de Análise Envoltória de Dados. 
 
 
38 
 
4. METODOLOGIA 
 
4.1 DEA – Análise por Envoltória de Dados 
 
Análise Envoltória de Dados – DEA (Data Envelopment Analysis) pode ser mais 
facilmente entendida se esclarecidos alguns de seus conceitos e composição, pertinentes ao 
modelo, como: 
 DMU – Decision Making Unit (DMU) ou Unidades Tomadoras de Decisão. É 
importanteque essas unidades tenham os mesmos tipos de recursos (inputs) e 
obtenham os mesmos tipos de produtos (outputs). 
 Inputs – são os recursos ou insumos consumidos pelas DMUs para produção desejada, 
e, na abordagem DEA, quanto menos recursos forem utilizados, melhor para 
a DMU. 
 Outputs - são os produtos (resultados) gerados pelas DMUs, e para abordagem DEA 
quanto mais for produzido, melhor para as DMUs. 
 Plano de Produção: é a relação entre as unidades de inputs utilizados e os outputs 
produzidos por cada uma das DMUs; 
 Escore de Eficiência – é um ranking de eficiência gerado para cada DMU, através de 
programação linear. O indicador varia de 0 a 1, sendo que um escore de 
eficiência igual a 1 , mostra a(s) unidade(s) eficiente(s) em relação às demais. 
 Slacks – Conhecido como folgas, representa a distância das variáveis das empresas 
ineficientes da fronteira de eficiência. Cada variável apresenta uma folga, que 
irá determinar a sugestão para a empresa ineficiente atingir a eficiência. 
Poderão ocorrer casos em que uma variável representa uma produção, mas cuja 
quantidade é indesejável (ex. acidentes, quebras, poluição), e a forma de tratar essa variável é 
considerá-la como um input (GOMES, 2003). O autor afirma que as variáveis que se desejam 
diminuir são consideradas inputs, e as que se desejam aumentar são consideradas outputs. 
A abordagem por DEA permite alocar diversos insumos e produtos para calcular a 
eficiência das DMUs. Uma vez identificadas as empresas eficientes das ineficientes, pode-se 
construir uma fronteira de eficiência com as unidades eficientes, que servirão de 
benchmarking para as unidades ineficientes. 
39 
 
Uma vez que é possível encontrar tamanhos distintos de DMUs dentro de uma 
abordagem por DEA, há dois modelos de DEA que se atenta aos seus tamanhos. O modelo 
CCR (CHARNES et AL., 1978), também conhecido por CRS – Constant Returns to Scale,) 
admite retornos constantes de escala e entende que há uma proporcionalidade entre as 
variáveis de input e output. 
Já o modelo BCC, ou VRS – Variable Returns Scale, (BANKER et al. 1984), assume 
que não há proporcionalidade entre as variáveis de input e output, e sim uma convexidade 
entre elas. 
 Por conta das variáveis de insumo e de produção, os modelos de DEA podem 
apresentar duas orientações: orientação voltada a inputs, a qual identificará como DMUs 
eficientes aquelas que minimizam a utilização de recursos, (ii) e a orientação voltada a output, 
a qual medirá a eficiência das DMUs pela eficiência de sua produção sem contudo alterar seus 
gastos. 
Para um modelo de medida de desempenho para as empresas de transporte, o modelo 
DEA a ser recomendado é o BCC, ou VRS, já que as unidades em avaliação apresentam 
diferenças de escala significativas. Deve também ser adotado um modelo orientado ao 
insumo, uma vez que são variáveis mais próximas de serem controladas do que as variáveis 
de output. Não foi descartado o uso do modelo voltado ao produto. O modelo BCC com 
retornos variáveis de escala (VRS), os índices de eficiência, como se viu, dependem da 
orientação escolhida. No caso do uso do modelo orientado para maximizar os produtos, sua 
fórmula será: 
Equação 3 
 
Sujeito a 
 
40 
 
Quando se deseja minimizar os insumos, sem alteração do nível de produção, a 
formulação do modelo é: 
 
Equação 4 
 
Sujeito a 
 
 
 
 
 
Figura 3: Modelos e orientações da abordagem DEA 
 
41 
 
Uma das recomendações na utilização desta abordagem (DEA) é a definição da 
quantidade e de quais variáveis inputs e outputs devem ser utilizadas. Dependendo do 
tamanho da amostra, uma grande quantidade de inputs e outputs poderá resultar em uma 
fronteira com 100% de DMUs eficientes. Uma das recomendações empíricas é de que a 
quantidade de DMUs seja o dobro ou o triplo da quantidade de variáveis. Recentemente, 
Gonzáles-Araya (2003) sugere que esse número seja ainda maior (4 a 5 vezes) quando, além 
da fronteira de eficiência, necessite analisar as benchmarks das unidades analisadas. 
Há também uma abordagem paramétrica a qual é usada para a estimação de 
fronteiras de produção (LOVELL e SCHIMDT, 1988). Isto requer que o formato da fronteira 
seja prenunciado de antemão especificando uma função particular relacionando inputs e 
outputs. 
Existe ainda a possibilidade de se combinar as diferentes forças de cada uma destas 
abordagens em um método híbrido (TOFALLIS, 2001), onde, num primeiro plano, as 
unidades de fronteiras são identificadas pelo DEA, definidas em uma superfície. Isto permite 
um melhor aproveitamento em relacionar múltiplos resultados (outputs) com múltiplos 
insumos (inputs) a serem estimados. 
A abordagem tem sido adaptada de funções de múltiplas entradas (inputs) e saídas 
(outputs), e aplicada em muitos setores como distribuição elétrica, portos, aviação comercial, 
transporte ferroviário, etc. O DEA desenvolve uma função cuja forma é determinada pela 
maioria dos produtores mais eficientes. Este método difere da técnica estatística dos Mínimos 
Quadrados Ordinários (OSL – Ordinary Least Square) a qual se baseia em comparações 
relativamente médias a um fabricante. Assim como a Análise de Fronteira Estocástica (SFA – 
Stochastic Frontier Analysis), o DEA identifica uma fronteira na qual os desempenhos 
relativos de todas as utilidades da amostra podem ser comparados: a abordagem DEA dá 
referências às empresas que estão abaixo dos melhores produtores. Ela pode ser caracterizada 
como um método de pontos extremos que presume que se uma firma pode produzir certo 
nível de resultados (outputs) utilizando um específico nível de insumos (inputs), outra 
empresa de igual escala deveria ser capaz de fazer o mesmo. 
Os produtores mais eficientes podem formar um composto produtor, permitindo o 
cálculo de uma solução eficiente para todos os níveis de entradas ou saídas (inputs e outputs). 
Onde não houver uma empresa correspondente, os produtores virtuais são identificados para 
fazer comparações (BERG, 2010). 
 
42 
 
Quadro 3 - Síntese de alguns artigos de DEA em transporte 
Autor Amostra Especificação INPUTS OUTPUTS Principais resultados 
De 
Borger 
et al. 
(2008) 
155 ônibus 
local da 
Noruega e 
55 
operadoras 
francesas de 
ônibus 
Orientação voltada ao 
insumo. CRS, VRS, 
CE (eficiência em 
custo) e TE 
(eficiência 
tecnológica) 
Custos com 
combustível, 
custos com 
motorista, 
outros custos 
Assentos por 
quilômetro 
25% de viés por CE incorretos. A 
presunção por CRS foi rejeitada. 
Boame 
(2004) 
30 
operadoras 
de ônibus 
canadense. 
1990 - 1998 
Orientação voltada ao 
insumo. 
VRS 
 
Ônibus, 
combustível, 
salários 
Receita por km 
por veículo 
Viés significante. Velocidade e ano com 
positivo, índice de pico/base negativo, e 
idade do ônibus sem impacto significante 
na eficiência. 
Cowie 
(2002) 
282 
observações 
de 58 
operadoras 
britânicas de 
ônibus 
1992-1996 
Orientação voltada ao 
insumo. 
CRS, VRS 
2º estágio de 
regressão 
Funcionários, 
veículos 
Km por veículos 
Aumento significativo em eficiência 
tecnológica (TEcrs) e gerencial (TEvrs). 
Nenhum aumento significativo em SE 
(escala de eficiência) para empresas 
compradas e grupos de firmas. 
Odeck e 
Alkadi 
(2001) 
47 maiores 
operadoras 
de ônibus da 
Noruega 
Orientação voltada 
para input e output. 
CRS, VRS. 2º estágio 
de regressão. Teste de 
Mann-Whitney 
Assentos, 
combustível, 
custos com 
equipamentos, 
horas 
dirigidas e 
outros 
funcionários. 
Passageirospor 
quilômetros, 
assentos por 
quilômetros 
Nenhum efeito para mecânica própria e 
serviços de solda. Operadores públicos x 
operadores privados e operações urbanas 
x operações regionais sem impactos 
significantes. 
 
Pina e 
Torres 
(2001) 
15 ônibus 
catalões 
(Espanha). 
Ano da 
amostra não 
foi 
informado. 
Orientado ao insumo. 
VRS. Regressão de 2º 
estágio e logit 
Combustível 
por 100 km, 
subsídio por 
passageiro, 
custo por km, 
custo por 
passageiro. 
Km de ônibus 
por empregado, 
km de ônibus 
por ano e por 
habitante, 
população, taxa 
de acidente, 
frequência de 
acidente. 
Companhias públicas são mais eficientes, 
mas não significativas. Setor econômico 
concentrado, extensão geográfica, 
número de carros, receita per capita e 
idade da população sem influência 
significante. 
 
O Quadro 3 lista alguns estudos de DEA para um ou mais produtos de companhias 
de transporte públicos locais classificados por ano de publicação. A primeira coluna mostra o 
autor e o ano de publicação. A segunda coluna mostra o conjunto de dados com o número de 
43 
 
observações, número de empresas, país, tipo de operador e período. A terceira coluna fornece 
informações sobre o tipo de orientação, presunção de escala, e outras informações 
metodológicas. A quarta e quinta coluna mostra os insumos e produtos (inputs e outputs), e a 
sexta coluna resume a significância do estudo por comparação. Três destes estudos são 
restritos a observações tomadas em um único ano, refletindo a competência do DEA em 
conjuntos de dados transversais. Aplicações para dados em painel como Windows Analysis 
(COOPER et al., 2004, pp 42) existem, mas o desenvolvimento de modelos de dados em 
painel para DEA não é tão avançado como é em SFA. A orientação predominante em estudos 
de DEA de transporte público local é voltada ao insumo, por causa da rota frequentemente 
predeterminada (ODECK e ALKADI, 2001). A orientação voltada ao insumo é também 
observada quando voltada à minimização de custos, e principalmente por conta de muitas 
empresas de ônibus de transporte público local atuarem juntamente com o poder público e 
estarem impedidas de reajustar preços de tarifas. 
O cálculo correspondente do custo eficiente calcula quanto pode ser economizado 
mantendo os atuais níveis de produção. Para o cálculo do custo eficiente, informações sobre a 
quantidade de insumos e preços são necessários, o que são frequentemente ausentes em 
estudos anteriores. Dos estudos da tabela acima, apenas De Borger et al. (2008) foi capaz de 
usar tal informação. Como pode ser visto da figura anterior, escores de eficiência técnica são 
definidos em uma escala de 0 a 1, com o 1 indicando uma eficiente DMU. 
Enquanto há um consenso sobre as melhores variáveis de entrada (input) a serem 
utilizadas, há uma constante discussão sobre as variáveis de saída (output) que deveriam ser 
utilizadas. 
 Desses estudos, um grupo defende o uso de medidas puras orientadas ao 
fornecimento, como quilômetros por veículos ou quilômetros por assento, enquanto outro 
autor defende medidas orientadas à demanda, isto é, passageiros e passageiros por 
quilômetros. Os que defendem o uso de medidas voltadas ao fornecimento argumentam que 
demanda não é uma variável controlada do gerenciamento. Aqueles que defendem medidas de 
demanda argumentam que no final das contas a carenagem do veículo é que conta; pois do 
contrário as empresas que colocam seus ônibus vazios através de áreas menos congestionadas 
seriam as mais eficientes. Quatro estudos levam em conta as medidas orientadas ao insumo, 
com Odeck e Alkadi (2001) considerando “passageiros por quilometro” como um segundo 
modelo. Apenas Boame (2004) considera uma medida orientada à demanda. Todos os cinco 
44 
 
estudos são, de fato, análises semiparamétricas porque desempenham regressões de segundo 
estágio, a maioria para determinar influências exógenas nas eficiências. 
No mais recente estudo de De Borger et al. (2008), os autores utilizaram as pesquisas 
realizadas sobre DEA que sugeriram procedimentos para correção de vieses e inferências 
através de método de bootstrapping em estimadores de DEA. Estes estimadores de DEA são 
enviesados pela construção, afirmando que a verdadeira fronteira de eficiência é 
desconhecida. Eles propuseram a construção de um estimador para corrigir os vieses DEA 
com a ajuda de pseudoamostra de dados. 
A influência de outras variáveis em eficiência é também testada por Odeck e Alkadi 
(2001). Tipos de propriedade (privada ou pública) são insignificantes, resultado este também 
confirmado por Pina e Torres (2001) para Catalunha. Isto reforça os resultados de pesquisa 
recente sobre o desempenho de operadoras de transporte por ônibus (DE BORGER e 
KERSTENS, 2008). Eles concluem que um grau de competição e regulação é mais relevante. 
Pina e Torres (2001), no entanto, aparecem com exceção na literatura, por utilizar medidas 
parciais de produtividade ao invés de puras entradas (inputs) e saídas (outputs) em seu modelo 
de DEA. Depois, após o procedimento básico do DEA, eles regressaram escores de eficiência 
como inputs para verificar seu poder de explicação. 
 
4.2 - Escolha e justificativa das variáveis 
 
Para avaliação da eficiência operacional das empresas de ônibus da cidade de São 
Paulo foram selecionadas seis variáveis que indicam as relações clássicas entre produção, 
capital e trabalho, todas do ano de 2011. Como variáveis de inputs foram selecionadas as 
quantidades de linhas que cada empresa opera, a frota média operacional, as partidas 
realizadas, e a média das despesas administrativas por veículo. Como variáveis de outputs 
foram utilizadas as variáveis que representam o total de passageiros e o total de quilômetros 
rodados ao longo do ano. De todas as variáveis escolhidas, a única que poderia ser utilizada 
tanto como uma input como uma output é o total de quilômetros rodados. Se usada como 
input, acabaria indicando que quanto menos percurso houver para uma dada quantidade de 
passageiro, melhor para a empresa operadora. No entanto, o órgão gestor do transporte 
público da cidade gerencia não só o interesse das empresas, mas principalmente da população 
em geral, e entende que quanto mais quilômetros forem percorridos, mais bem atendida será a 
população de modo geral. 
45 
 
Quadro 4 – Inputs e Outputs utilizados para mensuração da eficiência operacional 
Eficiência Operacional Input Output 
 Quantidade de linha 
Frota 
Partidas 
Despesas por veículo 
Passageiros transportados 
Quilômetros percorridos 
 
Na avaliação da eficiência financeira destas empresas, foram selecionadas sete 
variáveis, que compõe métricas de eficiência econômico-financeiras. Como variáveis de 
input, foram utilizados o ativo total da empresa, o patrimônio líquido e a média das despesas 
administrativas por veículo. Como outputs, as variáveis representaram o total da receita 
líquida, o lucro líquido do ano corrente, o índice de liquidez corrente e o retorno sobre ativos. 
Dentro dos transportes, e bem possivelmente de outros setores, uma das preocupações 
recorrentes é a capacidade de pagamento dos fornecedores, principalmente em recessões ou 
tempos de crise. Essa capacidade garante à empresa que não haja interrupção no fornecimento 
de insumos, e por isso o indicador de liquidez foi adicionado ao modelo. O Retorno sobre 
Ativo também é um importante indicador, pois representa o retorno de sua atividade 
operacional, importante para os acionistas.. 
 
Quadro 5 – Inputs e Outputs utilizados para mensuração de eficiência financeira 
Eficiência Financeira Input