3. Informações Sobre Custos Logísticos no Brasil

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PESQUISA DE CUSTOS LOGÍSTICOS NO
BRASIL
Autores
DIRETOR:
PAULO RESENDE, PH.D.
PESQUISADOR:
PAULO RENATO DE SOUSA
ESTATÍSTICO:
PLÍNIO RAFAEL REIS MONTEIRO
BOLSISTAS FAPEMIG:
BÁRBARA CARDOSO DIAS
BERNARDO REZENDE DE OLIVEIRA SILVA
FRANCISCO ALBERT SCOTT
MARCELO PAIXÃO GONÇALVES DE SOUZA
RESUMO
Este relatório apresenta análises técnicas sobre a pesquisa de custos logísticos no Brasil. As técnicas
empregadas foram: Análise Descritiva, Análise Fatorial Exploratória, Análise de Clusters, Regressão Múltipla
e Modelagem de Regressão Logística. Os insights e ideias sugeridos pelos estudos podem ser observados
ao longo das apresentações estatísticas.
Custos Logísticos no Brasil
3
Sumário
1 Introdução ..................................................................... 5
2 Caracterização da amostra ............................................ 5
3 Informações sobre custos logísticos no Brasil ............... 7
4 Análise Fatorial .............................................................. 10
4.1 Localizações dos custos logísticos............................ 10
4.2 Aumento nos custos logísticos................................. 12
4.3 Ações para redução dos custos logísticos ............... 14
4.4 Custos extras ........................................................... 16
4.5 Estradas pedagiadas e serviços ferroviários ........... 18
4.6 Estratégias de redução de custos ............................ 19
4.7 Correlações entre fatores ........................................ 21
5 Modelos de regressão .................................................... 23
5.1 Transporte de matéria- prima .................................. 24
5.2 Armazenamento de Matéria-Prima ......................... 24
5.3 Transporte de Produto Acabado ............................. 25
5.4 Armazenagem de Produto Acabado ........................ 26
5.5 Distribuição Urbana de Produtos ............................. 26
5.6 Embalagem .............................................................. 27
5.7 Logística Reversa ...................................................... 27
5.8 Custos Portuários/Aeroportuários ........................... 28
6 Modelos de regressão logística ...................................... 29
7 Análise de Cluster ........................................................... 30
8 Conclusão ....................................................................... 37
Referencias ......................................................................... 37
4
1.Introdução
A pressão competitiva no mercado é cada vez maior, especialmente em função da globalização e intensificação
do fluxo de comércio internacional que aparecem atrelados a um fluxo de informação e tecnologia também
crescentes. A incessante otimização da manufatura e a aplicação de novas técnicas gerencias tornaram-se
fundamentais para o bom desempenho empresarial. Consequentemente, surge um crescimento tanto do
volume quanto da complexidade das atividades logísticas, fazendo com que a área, antes tratada como
atividade de apoio, passa a fazer parte de um grupo de decisões estratégicas para a atuação da empresa.
As decisões de logística, na empresa ou na sua cadeia de suprimento, causam impacto relevante nos negócios
no âmbito da competitividade, da agregação de valor ao cliente e na agregação de valor ao acionista. Essas
decisões causam impacto na competitividade na medida em que influenciam o preço final dos produtos
(pela redução de custos) e no nível de serviço. Elas agregam valor ao cliente pelo atendimento ao nível de
serviço comprometido. E por último, podem agregar valor ao acionista com a minimização dos custos e
a liberação de ativos por meio de terceirizações, que geram retornos positivos aos investimentos (FARIA;
COSTA, 2005).
Entretanto, além de decisões adequadas pelas firmas, Dias e Lima (2008) vinculam os custos logísticos e
a competitividade da empresa à infraestrutura nacional. O grau de modernização e o custo logístico em
um território dependem da qualidade e disponibilidade de elementos relacionados à infraestrutura e
comunicação, além da estrutura fiscal e até mesmo do nível de criminalidade e de flexibilidade do trabalho.
Esses elementos diferenciam-se significativamente tanto entre países quanto entre regiões de um mesmo
país, intensificando desigualdades competitivas.
Dentro desse contexto, uma logística eficiente é aquela que, dadas as características e diversidades do
ambiente em que atua, consegue, cumprindo dado nível de serviço, minimizar custos e desperdícios.
Para alcançar tal resultado a informação tem papel central; é imprescindível o conhecimento, não apenas
o da própria empresa, mas o conhecimento global, dos processos logísticos (de abastecimento, planta e
distribuição) e seus custos.
Além de sua utilidade no nível empresarial, o conhecimento do perfil dos custos dos processos logísticos em
um país é importante no âmbito da elaboração de políticas públicas. Para que se garanta uma atuação eficaz
dos investimentos públicos é preciso, antes de tudo, conhecer os gargalos de infraestrutura que implicam em
maiores custos logísticos e limitam a competitividade de atividades produtivas diversas dentro do país.
Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é avaliar os custos logísticos para as empresas que operam no
Brasil. Espera-se mapear a formação, os gargalos e as soluções para redução dos custos logísticos no sentido
de garantir maior competitividade para as empresas que lidam com a logística no País.
2. Caracterização da Amostra
As pesquisas do tipo survey se caracterizam pela interrogação direta aos agentes cujo comportamento se
deseja conhecer. Basicamente, procede-se à solicitação de informações a um grupo significativo acerca do
problema estudado para, em seguida, mediante análise quantitativa, obter as conclusões correspondentes
dos dados coletados (GIL, 1999, p. 70).
Essa pesquisa foi realizada com 126 empresas que atuam no mercado brasileiro e respondem por cerca de
20% do PIB nacional. O objetivo da pesquisa é traçar as características gerais dos custos logísticos no País
e contribuir para a análise dos principais gargalos do setor.
5
A composição regional das empresas pesquisadas é mostrada no GRÁFICO 1, abaixo. Percebe-se que 48,2%
das empresas que compreendem a amostra atuam na Região Sudeste, enquanto a Região Sul responde
por 21,5% do total das empresas.
Gráfico 1: Regiões nas quais as empresas atuam
Fonte: Elaboração a partir de dados da pesquisa
O faturamento das empresas da pesquisa é apresentado no GRÁFICO 2. Utilizando a classificação de
Faturamento Operacional Bruto (FOB) disponibilizada pelo BNDES, tem-se que mais de 60% da amostra é
considerada “grandes empresas”, com o Faturamento Anual Bruto igual ou maior do que R$ 300 milhões,
sendo que aproximadamente 10% faturam mais de R$ 10 bilhões por ano.
Gráfico 2: Faturamento das empresas
6
Em relação aos setores da economia, a amostra representa diversos segmentos, conforme GRÁFICO 3. O
maior setor é o da “Auto Indústria”, que representa 16,1% das empresas respondentes.
Gráfico 3: Classificação das empresas por setor
3. Informações Sobre Custos Logísticos no
Brasil
Primeiramente, fez-se uma análise referente à razão entre custo logístico sobre a receita, conforme
demonstrado no GRÁFICO 4. Das empresas respondentes, 44,0% afirmaram que o percentual do Custo
Logístico em relação à receita se situa entre 0 e 10%. Destaca-se ainda que aproximadamente 90% da
amostra reportaram essa relação como inferior a 30%.
Gráfico 4: Percentual do custo logístico em relação à receita
7
Na medida em que os dados são desagregados por setor, percebe-se que os setores que estão acima da
média ponderada são mineração, indústria de construção e indústria de bens de capital. O setor Químico
e Petroquímico foi o mais eficiente em termos de minimização de custo em relação à receita, conforme
GRÁFICO 5.
Gráfico 5: Custo Logístico em relação à Receita
De acordo com os dados da pesquisa, a Indústria de Bens de Capital apresenta o maior percentual do Custo
Logístico em relação à receita. Por sua vez, a indústria Química e Petroquímica possui o maior gasto com
Transporte de longa distância em relação aos custos logísticos ponderados pela renda. O transporte de
longa distância é sempre a maior parcela desses custos, de modo que ações focadas nesse fator parecem
ser cruciais para ganhos de eficiência no custeio, conforme TABELA 1.
TABELA 1: Custos Logísticos – decomposição setorial das principais fontes de custo logístico
8
Dessa forma, as empresas parecem estar carentes de transporte integrado para a diversificação de operações.
Essa análise se confirma quando se observa quais são consideradas as ações importantes e muito importantes
para reduzir os custos logísticos. 70,7% da amostra declararam que uma “Melhor gestão das ferrovias com
integração multimodal” seria uma ação relevante para a redução desses custos, conforme GRÁFICO 6.
Gráfico 6: Ações importantes ou muito importantes para reduzir o custo logístico
No que se refere aos custos logísticos extras a capacitação de mão de obra segue como fonte principal de
gastos adicionais, o que pode ser confirmado pelo GRÁFICO 7.
Gráfico 7: Alto impacto nos custos logísticos extras
9
Por fim, a amostra revelou que terceirizar a frota e serviços logísticos para outros operadores foi eleito
por 65% das empresas como a ação mais importante para redução de custos logísticos. Outra estratégia
utilizada é o deslocamento de estoques para próximo do cliente, conforme GRÁFICO 8.
Gráfico 8: O que a empresa mais tem feito para reduzir custos logísticos?
4. Análise Fatorial
A aplicação da Análise Fatorial Exploratória (AFE) teve como objetivo definir os grupos de variáveis de cada
bloco do instrumento, permitindo uma aplicação mais apropriada destas variáveis nos modelos de regressão
posteriores, bem como a compreensão da relação entre as variáveis dentro de cada bloco.
4.1 Localizações dos Custos Logísticos
Os resultados demonstram que os custos logísticos estão agrupados em dois grandes grupos de variáveis. O
primeiro aos custos de “Armazenamento” e “Logística Reversa”, sendo denominados Custos de Armazenagem.
O segundo fator representa os custos de “Transporte de Matéria-Prima”, “Distribuição Urbana” e “Custos
Portuários”, sendo característicos de Custos Logísticos Secundários. Os “Custos de Embalagem” e “Transporte
De Produto Acabado” não se agrupam nos demais o que indica sua relativa independência e distinção
em termos dos demais custos (TABELA 2). O não agrupamento da “Embalagem” é consequência da sua
pequena relevância dentre os custos totais (2,09) comparada à grande participação dos custos “Transporte
De Produto Acabado” (3,69) (TABELA 3).
10
Transp. Matéria-Prima
Armazenamento de
Matéria-Prima
Transporte De Produto
Acabado
Armazenagem de Produto
Acabado
Distribuição Urbana de
Produtos
Embalagem
Logística Reversa
Custos Portuários/
Aeroportuários
Média
3,06
Desvio Padrão
1,286
N analisado N perdidos
126
0
2,21
1,009
126
0
3,62
1,277
126
0
2,63
1,114
126
0
2,90
1,379
126
0
2,09
2,01
1,012
1,156
126
126
0
0
2,71
1,408
126
0
TABELA 2: Medias dos indicadores na AFE
Componente
1
2
Armazenagem de Produto
Acabado
Armazenamento de
Matéria-Prima
Logística Reversa
Transp. Matéria-Prima
Distribuição Urbana de
Produtos
Custos Portuários/
Aeroportuários
0,795
0,776
0,757
0,676
-0,650
0,616
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 3 iterations.
TABELA 3: Cargas Fatoriais (Pattern Matrix(a))
Assim, podem ser determinados os seguintes grupos de custos logísticos.
1. Armazenagem & Logística reversa
1.1 Armazenagem de Produto Acabado
1.2 Armazenamento de Matéria-Prima
1.3 Logística Reversa
2. Custos de distribuição de produtos primários
2.1 Transp. Matéria-Prima
2.2 Distribuição Urbana de Produtos
2.3 Custos Portuários/Aeroportuários
3. Transporte De Produto Acabado
4. Embalagem
11
O transporte de produtos acabados representa para os empresários o principal fator de custo de logística,
sendo os custos de distribuição urbana, portos e matéria-prima também expressivos (TABELA 4).
Armazenagem
Custos Acessórios
Transporte de
produtos acabados
Embalagem
Valid N (listwise)
N
Mínimo
Máximo
Média
Desvio Padrão
126
126
1,00
1,00
4,67
4,33
2,2857
2,8889
0,86689
,77172
126
1,00
5,00
3,6190
1,27660
126
126
1,00
5,00
2,0873
1,01209
TABELA 4: Estatísticas Descritivas por média de fator
4.2 Aumento nos Custos Logísticos
Os resultados demonstram que os aumentos dos custos logísticos estão agrupados em dois grandes grupos
de variáveis. O primeiro refere-se aos fatores estruturais gerais do aumento de custos, sendo denominado
de fatores estruturais. Já o segundo grupamento refere-se aos custos especificamente relacionados à
burocracia (TABELA 5).
Componente
1
2
Falta de concorrência entre
modais de transportes
0,732
Informalidade no setor de
transportes
0,717
Ausência de oferta de
transporte com qualidade
(transportadora)
0,684
Custos com armazéns nas
regiões metropolitanas
0,649
Estradas em más condições
0,605
Restrição de carga e
descarga nos grandes
centros urbanos
0,524
Documentos e burocracia
governamental
0,786
Filas em portos
0,690
A junção dos grupos de fatores “Documentos e burocracia governamental” e “Filas em portos” mostra uma
avaliação de que tais fatores estão intrinsecamente relacionados, isto é, que empresas que avaliam ocorrer
um aumento na burocracia também percebem um aumento das filas em portos.
12
De fato, a correlação entre esses itens foi elevada (0,432). A análise da matriz de correlações também
destaca que a avaliação do aumento de custos com oferta de transporte com qualidade, a informalidade
no setor, a falta de concorrência entre modais e custos de armazém são avaliados como custos que tendem
a ser percebidos de forma homogênea em cada empresa, isto é, apresentam elevada correlação (TABELAS
6 e 7).
VARIÁVEIS
V01
V02
V03
V04
v01 1,000 0,330 0,331 0,225
V05
0,195
V06
0,334
V07
0,216
V08
0,206
Ausência de oferta de transporte com
qualidade (transportadora)
v02 0,330 1,000 0,545 0,346
0,211
0,391
0,057
0,041
Informalidade no setor de transportes
v03 0,331 0,545 1,000 0,349
0,251
0,380
0,197
0,078
Custos com armazéns nas regiões
metropolitanas
v04 0,225 0,346 0,349 1,000
0,411
0,375
0,183
0,002
Restrição de carga e descarga nos grandes
v05 0,195 0,211 0,251 0,411
centros urbanos
1,000
0,356 -0,010 -0,033
Falta de concorrência entre modais de
transportes
v06 0,334 0,391 0,380 0,375
0,356
1,000
0,167
0,311
Filas em portos
v07 0,216 0,057 0,197 0,183 -0,010 0,167
1,000
0,432
Documentos e burocracia governamental
v08 0,206 0,041 0,078 0,002 -0,033 0,311
0,432
1,000
TABELA 6: Correlação dos indicadores
Média
Desvio
Padrão
N analisado
N perdido
3,55
1,150
126
0
Ausência de oferta de
transporte com qualidade
(transportadora)
3,33
1,087
126
0
Informalidade no setor de
transportes
2,46
1,056
126
0
Custos com armazéns nas
2,95
1,277
126
0
Restrição de carga e
descarga nos grandes
centros urbanos
3,25
1,288
126
0
Falta de concorrência entre
modais de transportes
3,33
1,219
126
0
Filas em portos
3,07
1,421
126
0
Documentos e burocracia
governamental
3,41
1,267
126
0
TABELA 7: Estatísticas Descritivas por indicador
13
Assim, podem ser determinados os itens do aumento dos custos logísticos que foram agrupados em dois
fatores.
5. Fatores Estruturais
5.1 Ausência de oferta de transporte com qualidade (transportadora)
5.2 Custos com armazéns nas regiões metropolitanas
5.3 Informalidade no setor de transportes
5.4 Restrição de carga e descarga nos grandes centros urbanos
5.5 Falta de concorrência entre modais de transportes
5.6 Estradas em más condições
6. Burocracia
6.1 Documentos e burocracia governamental
6.2 Filas em portos
Basicamente, não existem diferenças estatísticas entre as cargas dos determinantes estruturais e burocráticos
(TABELA 8).
N
Mínimo
Máximo
Média
Desvio Padrão
Fatores estruturais
126
1,50
4,67
3,1429
0,78647
Burocracia
126
1,00
5,00
3,2421
1,13795
Valid N (listwise)
126
4.3 Ações para Redução dos Custos Logísticos
As ações para redução dos custos logísticos podem ser caracterizadas em cinco grupos de atividades. O
primeiro relaciona-se à melhoria das condições rodoviárias, por intermédio de maior integração multimodal,
especialmente nas regiões Sudeste e Sul. A esse fator chamou-se de melhoria do acesso e integração
sul-sudeste. O segundo fator refere-se especialmente a redução da burocracia portuária. O terceiro fator
compreende o transporte e armazenamento nas regiões metropolitanas (acesso e distribuição nas regiões
metropolitanas). O quarto fator está diretamente associado à distribuição rodoviária, com mudanças
no ICMS e oferta de caminhões. O último fator é a “Expansão da malha ferroviária para o Centro Oeste,
Nordeste e Norte” (TABELAS 9 e 10).
14
Média
Desvio Padrão
N analisado
N perdido
Melhorias nas condições rodoviárias
3,84
1,098
126
0
Expansão da malha ferroviária para o Centro Oeste,
Nordeste e Norte
3,60
1,315
126
0
Redução da burocracia portuária
3,73
1,286
126
0
3,78
1,289
126
0
3,31
1,236
126
0
Mudança na cobrança de ICMS
3,85
1,180
126
0
Maior oferta de caminhões
3,29
1,103
126
0
Maior acesso às ferrovias do Sudeste e Sul
3,66
1,214
126
0
Melhor acesso portuário com redução de filas
3,53
1,337
126
0
Maior oferta de plataformas logísticas com
armazenagem nas regiões metropolitanas
3,29
1,284
126
0
4
5
Melhor gestão das ferrovias com integração
multimodal
Menos restrições de carga e descarga nos centros
urbanos
TABELA 9: Estatísticas Descritivas por indicador
1
Maior acesso às ferrovias do Sudeste e Sul
0,849
Melhor gestão das ferrovias com integração
multimodal
0,691
Melhorias nas condições rodoviárias
0,645
2
Melhor acesso portuário com redução de filas
0,874
0,871
Componente
3
Menos restrições de carga e descarga nos
centros urbanos
0,881
Maior oferta de plataformas logísticas com
armazenagem nas regiões metropolitanas
0,750
Mudança na cobrança de ICMS
0,875
Maior oferta de caminhões
0,754
Expansão da malha ferroviária para o Centro
Oeste, Nordeste e Norte
0,777
15
7. Acesso e integração multimodal na região sul-sudeste
7.1 Maior acesso às ferrovias do Sudeste e Sul
7.2 Melhor gestão das ferrovias com integração multimodal
7.3 Melhorias nas condições rodoviárias
8. Redução da burocracia portuária
8.1 Melhor acesso portuário com redução de filas
8.2 Redução da burocracia portuária
9. Acesso e distribuição nas regiões metropolitanas
9.1 Menos restrições de carga e descarga nos centros urbanos
9.2 Maior oferta de plataformas logísticas com armazenagem nas regiões metropolitanas
10.Distribuição rodoviária
10.1 Mudança na cobrança de ICMS
10.2 Maior oferta de caminhões
11.Expansão da malha ferroviária para o Centro Oeste, Nordeste e Norte
Por não ter uma representação lógica o fator 10 foi descartado da análise. Desse modo, foram utilizadas
três variáveis isoladas: 1) Mudança na cobrança de ICMS; 2) Maior oferta de caminhões; 3) Expansão da
malha ferroviária para o Centro Oeste, Nordeste e Norte.
Os pontos de atenção para controle do custo logístico se concentram especialmente na melhoria do acesso
e integração da malha da região Sudeste-Sul, seguida pela redução da burocracia e expansão da malha no
Centro Oeste, Nordeste e Norte (TABELA 11).
N
Mínimo
Máximo
Média
Desvio Padrão
Melhoria do acesso e integração sulsudeste
126
1,00
5,00
3,7593
0,99120
126
1,00
5,00
3,6310
1,22013
Acesso e distribuição nas regiões
metropolitanas
126
1,00
5,00
3,3016
1,04896
Distribuição rodoviária
126
1,00
5,00
3,5714
0,96895
Expansão da malha ferroviária para o
Centro Oeste, Nordeste e Norte
126
1,00
5,00
3,6032
1,31502
Valid N (listwise)
126
4.4 Custos extras
Os custos extras formaram três grupos de variáveis.
12.Fiscalização e estruturas de apoio
12.1 Fiscalização e multas
12.2 Falta de estrutura de apoio nas estradas
16
13. Custos de pessoal
13.1 Capacitação de mão de obra
13.2 Horas extras
13.3 Ações trabalhistas
14. Segurança & Prevenção
14.1 Tecnologias de segurança contra roubos de cargas
14.2 Acidentes
Tais resultados podem ser representados na TABELA 12 de cargas fatoriais abaixo:
Componente
1
2
Fiscalização e multas
0,995
Falta de estrutura de apoio nas estradas
0,843
Capacitação de mão de obra
0,949
Horas extras
0,713
Ações trabalhistas
0,587
3
Tecnologias de segurança contra roubos de cargas
0,986
0,455
Acidentes
0,498
Os custos de fiscalização e segurança & prevenção representam os principais fontes de custos extras de
logística (TABELA 13).
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Fiscalização e estruturas de apoio
126
1,00
5,00
3,0119
1,05729
Custos de pessoal
126
1,00
5,00
2,6587
1,00130
Segurança & prevenção
126
1,00
5,00
2,9656
,91197
Valid N (listwise)
126
17
4.5 Estradas Pedagiadas e Serviços Ferroviários
A análise fatorial de ambos os grupos de perguntas gerou um grupo e fatores para estradas pedagiadas e
serviços ferroviários (TABELAS 14 e 15).
Componente
1
Custo de transporte
0,670
Velocidade na entrega
0,792
Consistência na entrega
0,762
Custos com armazenagem
0,800
Adote o modal rodoviário
0,742
Redução nos custos de estoque
0,837
Reduzir o custo de transporte de suprimentos
0,824
a 1 componentes extracted.
Componente
1
Reduzir o custo de transporte
0,785
Maior velocidade na entrega
0,760
Maior consistência na entrega
0,878
Redução nos custos com armazenagem
0,866
Adote o modal ferroviário
0,725
Redução nos custos de estoque
0,863
Reduzir o custo de transporte de suprimentos
0,783
a 1 components extracted.
18
15.Estradas pedagiadas
15.1 Reduzir o Custo de Transporte
15.2 Maior Velocidade na Entrega
15.3 Maior Consistência na Entrega
15.4 Reduzir nos Custos com Armazenagem
15.5 Adotar o Modal Rodoviário
15.6 Reduzir os Custos de Estoque
15.7 Reduzir os Custos de Transporte de Suprimentos
16. Serviços ferroviários
16.1 Reduzir o Custo de Transporte
16.2 Maior Velocidade na Entrega
16.3 Maior Consistência na Entrega
16.4 Reduzir nos Custos com Armazenagem
16.5 Adotar o Modal Ferroviário
16.6 Reduzir os Custos de Estoque
16.7 Reduzir os Custos de Transporte de Suprimentos
A expansão dos serviços ferroviários parece gerar expectativas mais positivas no empresariado brasileiro.
Também aparece como fator relevante o aumento do volume de estradas pedagiadas dada a sua relação
com as melhorias das condições logísticas do País (TABELA 16).
N
Mínimo
Máximo
Média
Desvio Padrão
Estradas pedagiadas
126
1,00
5,00
2,5737
0,93721
Serviços rodoviários
126
1,00
5,00
3,2721
1,09193
N Válido (listwise)
126
4.6 Estratégias de Redução de Custos
As estratégias de redução de custos foram agrupadas em três fatores. O primeiro fator seria estratégias de
eficiência logística. O segundo fator refere-se à capilaridade da rede logística. O terceiro fator refere-se à
transferência de custos e responsabilidades (TABELAS 17 e 18).
19
1
Reduzido o número de entregas rápidas
0,778
Terceirizado frota e serviços logísticos para outros operadores
0,685
Trabalhado com operações FOB em substituição ao CIF
0,636
Componente
2
Aumentado o número de centros de distribuição
-0,916
Deslocado estoques para próximo do cliente
-0,849
3
Transferido os custos logísticos para os clientes
-0,928
Pedido mais tempo para realizar a consolidação de cargas
-0,766
Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
Os grupos de variáveis encontrados referem-se a três fatores:
17.Eficiência logística interna
17.1 Reduzir o número de Entregas Rápidas
17.2 Terceirizar Frota e Serviços Logísticos para Outros Operadores
17.3 Trabalhar com operações FOB em substituição ao CIF
18.Capilaridade
18.1 Aumentar o Número de Centros de Distribuição
18.2 Deslocar Estoques para Próximo do Cliente
19.Eficiência logística externa (transferência)
19.1 Transferir os Custos Logísticos para os Clientes
19.2 Pedir mais Tempo para Realizar a Consolidação de Cargas
N
Mínimo
Máximo
Média
Desvio Padrão
Eficiência logística
126
1,00
5,00
2,8201
1,00013
Capilaridade
126
1,00
5,00
2,6984
1,24271
Transferência
126
1,00
5,00
2,4484
1,15036
Valid N (listwise)
126
Assim, as empresas tem buscado combater os custos logísticos usando principalmente estratégias de
eficiência e capilaridade logística. Importante notar que as empresas pesquisadas parecem ainda atuar de
forma modesta em suas estratégias de combate aos custos logísticos.
20
4.7 Correlações Entre Fatores
A correlação entre “Fatores estruturais” e “Armazenagem” (0,50) indica que a menor estrutura logística
tem se revertido em aumentos nos custos de armazenamento.
A correlação entre “Acesso e distribuição nas regiões metropolitanas” e “Fatores estruturais” (0,62) indica
que empresas que vivenciam aumentos nos custos gerais de logística acreditam que a prioridade seria a
melhoria do acesso e distribuição nas regiões metropolitanas.
A correlação encontrada entre “Serviços rodoviários” e “Melhoria do acesso e integração Sul-Sudeste”
(0,50) sugere que a maior disponibilidade de serviços rodoviários parece ser especialmente atraente para
empresas atuantes na região Sul-Sudeste (TABELA 19).
21
22
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
F9
F10
F11
F12
F13
F14
F15
F16
F17
F18
F19
Custos Acessórios
Transporte de produtos
acabados
Embalagem
Fatores estruturais
Burocracia
Melhoria do acesso e integração
sul-sudeste
Acesso e distribuição nas regiões
metropolitanas
Expansão da malha ferroviária
para o Centro Oeste, Nordeste e
Norte
Fiscalização e estruturas de
apoio
Custos de pessoal
Segurança
Estradas pedagiadas
Capilaridade
Transferência
F5
0,07
0,07
0,05
0,07
0,20
0,02
0,17
0,11
F6
F7
F8
F9
F10
F11
F12
F13
F14
0,32
0,26 0,37 0,33 0,33 0,20 0,37 0,24 0,12 0,50 0,52
0,05 0,29 0,35 0,33 0,21 0,37 0,34 0,14 0,45
0,52
0,45 0,50
0,32 0,14 0,12
0,02 0,25 0,34 0,24
0,19 0,37 0,41 0,44 0,38 0,34 0,25 0,32
0,10 0,30 0,12 0,52 0,28 0,30 0,02
0,14 0,38 0,16 0,16 0,20 0,23
0,23 0,30 0,34 0,37 0,37
0,25 0,20 0,28 0,38 0,21 0,20
0,50 0,33 0,16 0,52 0,44 0,33 0,33
0,34 0,62 0,14 0,33 0,25
0,09 0,22 0,68 0,50
0,19 0,44 0,33
0,33 0,68 0,14 0,16 0,12 0,41 0,35 0,33
0,21 0,44 0,22 0,62 0,38 0,30 0,37 0,29 0,37
0,32 -0,02 0,19 0,09 0,34 0,14 0,10 0,19 0,05 0,26
0,10 0,12 0,08 0,11 0,17 0,02 0,20 0,07 0,05 0,07 0,07
0,24 0,22 0,28 0,18 0,34 0,20 0,00 0,25 0,13 0,06 0,16
0,35 0,50 0,18 0,37 0,22 0,44 0,35 0,30 0,29 0,28 0,29
F4
0,08 -0,02 0,21
0,12
0,10
0,36
0,15
F3
0,26
0,13
0,20
0,08 -0,17 -0,08 0,13 0,36 0,04 0,03 0,05 0,19 0,17 0,03 0,15 0,18 0,20
0,16 0,20 0,27 0,11 0,23 -0,02 0,18 0,11 0,42 0,25 0,21
0,07 0,41 0,33 0,50 0,28 0,26 0,07 0,33 0,31 0,40 0,30
0,12
0,17
0,06
0,09
0,29
0,37
0,15
0,05
0,35
0,25
0,05
0,07
-0,06
0,28
0,13
-0,09
-0,23
0,14
F15
0,06 0,22 0,23 0,19 0,22 0,21 0,02 0,25 0,28 0,22 0,20
0,11 0,02
0,21 0,14
0,18 0,04
0,14 -0,23 -0,09 0,13 0,28 -0,06 0,07 0,05 0,25 0,35 0,05 0,15 0,37 0,29
0,29 0,16
0,28 0,06
0,29 0,13
0,30 0,25
0,35 0,00
0,44 0,20
0,22 0,34
0,37 0,18
0,18 0,28
0,50 0,22
0,35 0,24
0,15 0,36
0,28
0,28
F2
TABELA 19: Correlações entre as medias dos fatores encontrados
F1
Armazenagem
F1
F17
F18
F19
Fonte: Dados da pesquisa.
0,22
0,23 0,40
0,33 0,40 0,22
0,30 0,23
0,30
0,30 0,30 0,33
0,20 0,13 0,12 0,26
0,30 0,21 0,20 0,20
0,40 0,25 0,22 0,18
0,31 0,42 0,28 0,15
0,33 0,11 0,25 0,03
0,07 0,18 0,02 0,17
0,26 -0,02 0,21 0,19
0,28 0,23 0,22 0,05
0,50 0,11 0,19 0,03
0,33 0,27 0,23 0,04
0,41 0,20 0,22 0,36
0,07 0,16 0,06 0,13
0,09 0,06 0,17 -0,08
0,04 0,14 0,02 -0,17
0,18 0,21 0,11 0,08
F16
5. Modelos de Regressão
Para testar os modelos de regressão múltipla foram escolhidas como variáveis independentes o conjunto
de fatores encontrados nos blocos 2.4 (avaliação dos determinantes de aumento nos custos logísticos),
2.5 (avaliação das prioridades de melhorias para combate aos custos logísticos), 2.6 (custos extras) e 2.8
(estratégias de redução de custos logísticos).
A utilização das médias dos fatores como variáveis independentes se sustenta em três estratégias de análise.
A primeira refere-se à redução e influência que a multicolineridade entre indicadores poderá trazer na
estimativa dos parâmetros (HAIR et al., 2010), elemento típico em escalas do tipo Likert (NETEMEYER et al.,
2003). Outro ponto buscado foi gerenciar o tamanho da amostra ao número de variáveis independentes.
Ao utilizar as variáveis extraídas da AFE foi possível reduzir o número de variáveis independentes de 32 para
cerca de 20, reduzindo a amostra requerida para a análise de cerca de 160 para 100 casos (TABACHNICK;
FIDELL, 2007). Finalmente, assumindo a teoria clássica de mensuração, pode-se assumir que a utilização de
indicadores múltiplos aumenta a confiabilidade das medições, resultando em maior chance de encontrar
relações significativas (NUNNALLY; BERNSTEIN, 1994).
As variáveis dependentes foram os indicadores e fatores que compõem as escalas de custos de localização
de custos logísticos. Para o teste do modelo aplicou-se o método de stepwise para seleção das variáveis
preditoras com maior relação com cada tipo/fator de custo encontrado. Para avaliar a qualidade geral do
modelo analisou-se o valor do r quadrado ajustado, como indicador do percentual de variância da variável
dependente que pode ser explicada pelo conjunto de variáveis independentes em cada bloco.
Para avaliar a qualidade dos modelos de regressão foram aplicados diversos diagnósticos. Para avaliar a
quesito da autocorrelação e independência das observações foi analisado se o valor a estatística de Durbin
Watson se encontrava dentro dos patamares de 1,5 e 2,5, indicativo de autocorrelação não significativa
(NORUSIS, 1999). Não ocorreram problemas desta natureza nos modelos testados.
A multicolinearidade foi avaliada pela análise da medida do fator de inflação da variância, que deveria
estar abaixo de 10 para indicar relativa estabilidade dos parâmetros preditos devido a uma associação
entre variáveis em níveis aceitáveis. Em todos os modelos finais o nível de multicolinearidade foi pequeno
e insignificante, o que reforça a utilidade de aplicar as médias dos fatores como variáveis independentes
como forma de combater este tipo de ocorrência.
A análise de resíduos studentizados foi empregada para identificar possíveis outliers (valores fora dos limites
de ±3) bem como a normalidade dos resíduos, por análise gráfica, foi empregada como forma de avaliar o
atendimento geral dos pressupostos da regressão (HAIR et al., 2010). Outro critério de avaliação da presença
de casos extremos foi a distância de Mahalanobis (D2), que foi contrastada com uma distribuição quiquadrado com k (número de variáveis) graus de liberdade (MINGOTI, 2005). Na presença de casos extremos
procedeu-se a estimação do modelo sem a presença destes casos, visando um modelo mais estável.
Para avaliar violações dos quesitos de linearidade e homocedasticidade recorreu-se a análise gráfica
de diagramas de dispersão, contrastando os resíduos studentizados (Y) contra os valores previstos pela
regressão (X), bem como nos GRÁFICOS de regressão parcial (TABACHNICK; FIDELL, 2007). Não detectados
desvios nestas condições nos modelos testados. Nas seções abaixo se delimitam os resultados estatísticos
finais encontrados, bem como as implicações em termos dos determinantes dos custos de logística das
empresas estudadas. Para interpretação da força e da direção dos fatores de causalidade utilizou-se os pesos
padronizados (standarized coefficients - BETA). Esses índices variam entre -1 e 1 e, quanto mais próximos
de 1, maior a importância relativa das Vis quando se desconsidera a unidade de medida de X e Y. Sendo
assim, os pesos BETA permitem uma avaliação mais objetiva do efeito de cada variável independente (X)
sobre a variável dependente.
23
Para avaliar a significância das relações empregou-se o teste t de significância dos parâmetros. Para avaliar
a significância basta analisar se os valores da coluna sig. São menores que 0,05 (5%) indicando que o
parâmetro é diferente de 0 com 95% de confiança. Como foi empregada a regressão stepwise com valor
de significância de 5%, todas as variáveis apresentadas são significativas.
5.1 Transporte de Matéria- Prima
Modelo
O modelo de regressão final foi capaz de explicar 17,2% da variância da variável dependente, com os
seguintes parâmetros de regressão (TABELA 20).
Estimativas
Coeficientes não
Coef.
padronizados
Padron.
B
Erro
padrão
1 (Constant)
1,938
0,332
Burocracia
0,345
0,097
2 (Constant)
1,463
0,401
Burocracia
0,289
0,099
Eficiência logística interna
0,232
0,113
3 (Constant)
1,824
0,413
Burocracia
0,269
0,097
0,362
Eficiência logística externa
(transferência)
-0,269
Valor T
Sig.
5,840
0,000
3,568
0,001
3,654
0,000
0,256
2,916
0,181
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
0,004
0,926
1,080
2,059
0,042
0,926
1,080
4,411
0,000
0,238
2,767
0,007
0,920
1,087
0,120
0,281
3,007
0,003
0,776
1,289
0,101
-0,241
-2,673
0,009
0,837
1,195
0,305
TABELA 20: Regressão de transporte de matéria-prima
Dados os pesos de regressão, pode se determinar que as empresas que tem se defrontado com elevados
custos logísticos de transporte de matéria-prima buscam combatê-los por meio de estratégias internas,
como reduzir o número de entregas rápidas, além de terceirizar da frota e serviços logísticos para outros
operadores. Ademais, essas empresas têm trabalhado com operações FOB em substituição ao CIF. Em
termos de eficiência logística, essas empresas não transferem as responsabilidades e custos logísticos para
clientes (eficiência logística externa). Para essas empresas, os principais determinantes de aumento de
custos logísticos são a burocracia do governo e suas implicações, como aumento nas filas de portos.
5.2 Armazenamento de Matéria-Prima
O modelo de regressão final foi capaz de explicar 9,6% da variância da variável dependente, com os seguintes
parâmetros de regressão (TABELA 21).
24
Modelo
Estimativas
Coeficientes não
padronizados
B
Erro
padrão
1,553
0,253
0,262
0,089
1,018
0,334
Custos de pessoal
0,237
0,087
Expansão da malha
ferroviária para o Centro
Oeste, Nordeste e Norte
0,164
0,069
1 (Constant)
Custos de pessoal
2 (Constant)
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
6,136
0,000
2,956
0,004
3,051
0,003
0,235
2,704
0,008
0,986
1,015
0,209
2,395
0,018
0,986
1,015
0,260
TABELA 21: Regressão de armazenamento de matéria-prima
Empresas que têm grande parte dos custos logísticos associados ao “Armazenamento de Matéria-Prima”
observam grandes custos extras de pessoal, tais como “Capacitação de Mão de Obra”, “Horas extras” e
“Ações Trabalhistas”. Além disso, acreditam que a expansão da malha ferroviária para o Centro-oeste,
Nordeste e Norte é uma forma de combater os crescentes custos logísticos do setor.
5.3 Transporte de Produto Acabado
Modelo
seguintes parâmetros de regressão. Esse percentual mostra que poucos elementos dentre os considerados
na pesquisa são capazes de explicar os custos logísticos. Talvez outras variáveis como setor de atividade
ou tipo de produto principal sejam capazes de incrementar esse percentual. Além disso, uma amostra de
maior tamanho seria necessária para efetuar os testes com maior representatividade dos grupos criados
pelas Vifs (TABELA 22).
Estimativas
1 (Constant)
Maior oferta de
caminhões
Coeficientes não
padronizados
B
Erro
padrão
2,924
0,355
0,211
0,102
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
Beta
0,182
8,243
0,000
2,065
0,041
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
TABELA 22: Regressão de transporte de produto acabado
Empresas que têm grande parte dos custos logísticos associados ao transporte de produto acabado acreditam
que uma maior oferta de caminhões seria efetiva no combate de custos logísticos.
25
5.4 Armazenagem de Produto Acabado
Modelo
Estimativas
Coeficientes não
padronizados
B
Erro
padrão
0,240
0,346
0,768
0,107
-0,180
0,360
Fatores estruturais
0,675
0,108
Custos de pessoal
0,270
0,086
1 (Constant)
Fatores estruturais
2 (Constant)
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
0,693
0,490
7,177
0,000
-0,501
0,617
0,477
6,274
0,000
0,924
1,083
0,239
3,147
0,002
0,924
1,083
0,543
TABELA 23: Regressão de armazenamento de produto acabado
Empresas que possuem elevados custos de armazenagem de produto acabado tendem a perceber um
crescimento generalizado na estrutura de custos logísticos no Brasil, especialmente (pela ordem das cargas
fatoriais) “ausência de oferta de transporte com qualidade (transportadora)”, “custos com armazéns nas
regiões metropolitanas” e “informalidade no setor de transportes”. Como as empresas que trabalham com
o armazenamento de matéria prima, essas empresas observam grandes custos extras de pessoal, tais como
“Capacitação de Mão de Obra”, “Horas Extras” e “Ações Trabalhistas”.
5.5 Distribuição Urbana de Produtos
Modelo
Estimativas
1 (Constant)
Acesso e distribuição nas
2 (Constant)
Burocracia
3 (Constant)
Burocracia
Fatores estruturais
Coeficientes não
padronizados
Erro
B
padrão
1,098
0,372
0,545
0,107
1,967
0,444
0,594
0,104
-0,318
0,096
1,327
0,495
0,382
0,129
-0,357
0,467
Coef.
Padron.
Sig.
Tolerância
VIF
1,000
1,000
2,952
0,004
5,070
0,000
4,429
0,000
0,452
5,687
0,000
0,980
1,021
-0,263
-3,305
0,001
0,980
1,021
2,683
0,008
0,290
2,957
0,004
0,611
1,637
0,095
-0,295
-3,758
0,000
0,957
1,045
0,174
0,266
2,681
0,008
0,597
1,676
0,414
TABELA 24: Regressão de distribuição urbana de produtos
26
Valor T
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Empresas que têm grande parte de seus custos concentrados em “Distribuição Urbana de Produtos”
acreditam que a melhoria do “Acesso e distribuição nas regiões metropolitanas” é um fator essencial para
redução dos custos logísticos. Assim, ações como a “redução às restrições de carga e descarga nos centros
urbanos” e “maior oferta de plataformas logísticas com armazenagem nas regiões metropolitanas” são
prioridades que devem ser analisadas em termos da competitividade logística do Brasil. Por outro lado,
essas empresas têm sido menos afetadas pela burocracia governamental que as que não atuam com este
tipo de distribuição. Ademais, as mesmas vivenciam um crescimento em fatores estruturais que têm elevado
os custos logísticos, como “ausência de oferta de transporte com qualidade (transportadora)”, “custos com
armazéns nas regiões metropolitanas” e “informalidade no setor de transportes”.
5.6 Embalagem
Modelo
Estimativas
Coeficientes não
padronizados
Erro
B
padrão
1 (Constant)
Fatores estruturais
0,555
0,478
0,342
0,105
2 (Constant)
Fatores estruturais
Segurança & Prevenção
0,150
0,381
0,238
0,372
0,110
0,095
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
0,379
1,624
4,545
0,302
0,218
0,404
3,465
2,497
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
0,107
0,000
1,000
1,000
0,687
0,001
0,014
0,876
0,876
1,142
1,142
TABELA 25: Regressão de distribuição urbana de produtos
Empresas que têm grande parte de seus custos concentrados em embalagem observaram um crescimento
em fatores estruturais que elevaram os custos logísticos, tais como “ausência de oferta de transporte com
qualidade (transportadora)”, “custos com armazéns nas regiões metropolitanas” e “informalidade no setor
de transportes”. Essas empresas também possuem maiores custos extras com segurança, como “acidentes”
e “tecnologias de segurança contra roubos de cargas”.
5.7 Logística Reversa
Modelo
Estimativas
1 (Constant)
Fatores estruturais
Coeficientes não
padronizados
B
Erro
padrão
-0,177
0,691
0,383
0,118
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
Beta
0,467
-0,464
5,864
0,644
0,000
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
TABELA 26: Regressão de logística reversa
27
Empresas que têm seus custos concentrados em logística reversa observaram um crescimento em fatores
estruturais que elevaram os custos logísticos, como ausência de “oferta de transporte com qualidade
(transportadora)”, “custos com armazéns nas regiões metropolitanas” e “informalidade no setor de
transportes”.
5.8 Custos Portuários/Aeroportuários
Modelo
Estimativas
B
Erro padrão
0,819
0,355
0,521
0,093
1,543
0,409
Redução da burocracia
portuária
0,531
0,090
(transferência)
-0,313
0,097
2,052
0,467
portuária
0,563
0,090
(transferência)
-0,270
Maior oferta de
caminhões
1 (Constant)
Coef.
Padron.
Valor T
Sig.
Beta
Estatísticas de
colinearidade
Tolerância
VIF
1,000
1,000
2,304
0,023
5,599
0,000
3,776
0,000
0,459
5,919
0,000
0,999
1,001
-0,252
-3,244
0,002
0,999
1,001
4,393
0,000
0,487
6,279
0,000
0,971
1,029
0,097
-0,217
-2,770
0,006
0,955
1,047
-0,221
0,103
-0,170
-2,150
0,034
0,929
1,076
(Constant)
1,733
0,488
3,553
0,001
portuária
0,526
0,090
0,455
5,819
0,000
0,932
1,073
(transferência)
-0,344
0,103
-0,276
-3,343
0,001
0,833
1,200
Maior oferta de
caminhões
-0,234
0,102
-0,180
-2,300
0,023
0,925
1,081
0,241
0,119
0,169
2,023
0,045
0,818
1,222
portuária
2 (Constant)
3 (Constant)
4
Coeficientes não
padronizados
0,451
TABELA 27: Regressão de custos portuários/aeroportuários
Empresas que têm seus custos relacionados a questões portuárias ou aeroportuárias tendem a não adotar
estratégias internas de redução de custos logísticos, transferindo menos os custos e responsabilidades a
seus clientes. Para elas, o principal fator para combater os custos de logística é a redução da burocracia
portuária e aeroportuária. Para essas empresas, a maior oferta de caminhões não seria uma estratégia útil
para combater o crescimento dos custos logísticos.
28
6. Modelos de Regressão Logística
Para avaliar os fatores determinantes da escolha pela terceirização da operação logística utilizou-se o modelo
de regressão logística múltipla. A escolha se pauta em seus menores requisitos e facilidade de interpretação.
Em especial, as variáveis analisadas não se comportam de maneira aproximadamente normal, o que limita
a utilidade e aplicação da análise discriminante múltipla (MINGOTI, 2005).
Para avaliar a qualidade geral do modelo testado, empregou-se inicialmente a avaliação do R2 Nagelkerke,
que ficou em patamar de 18,5%, mostrando um ajustamento moderado do modelo. Para avaliar a adequação
geral do teste, aplica-se o teste de Hosmer e Lemeshow, que não sendo significativo indicaria um ajustamento
aceitável dos dados. A significância encontrada foi de 0,780 relevando um ajuste aceitável para os dados
(SEMEDO, 2009). O modelo foi capaz de prever corretamente 54% da amostra de empresas, mas esse valor é
inferior ao esperado caso fosse uma experiência randomizada (CPRO=0,7222) e, apesar dessa diferença não
ser significativa do ponto de vista estatístico (PRESS Q=0,7936; p=0,3729), não se pode assumir que o modelo
seja efetivo enquanto ferramenta de predição (HAIR et al., 2010). Portanto, os resultados apresentados
devem ser visto com cautela. Além disso, não foram detectados casos com valores de resíduos fora dos
patamares aceitáveis (±2,58) e se pode atestar que tais resultados são relativamente estáveis.
Os modelos testados para os fatores agrupados não revelaram significância estatística, determinando como
estratégia alternativa aplicação de um modelo logístico para um dos blocos que compõem as variáveis
independentes. Na aplicação desse modelo, pelo método Foward Wald, somente o bloco 2.5 apresentou
significância estatística, conforme apresentado na TABELA 28, abaixo.
Variables in the
Equation
B
E.P
Wald
g.l.
Sig.
Exp(B)
-0,759
0,298
6,510
1,000
0,011
0,468
4,727
1,318
12,873
1,000
0,000
112,976
Step 2(b) Q2.5.1
-0,979
0,336
8,476
1,000
0,004
Q2.5.9
0,494
0,208
5,665
1,000
Constant
3,987
1,386
8,272
1,000
Step 1(a) Q2.5.1
Constant
95,0% C.I.for EXP(B)
Lower
0,261
Upper
0,839
0,376
0,194
0,726
0,017
1,639
1,091
2,461
0,004
53,903
TABELA 28: Regressão Logística
Os resultados mostram que empresas que terceirizam a logística acreditam que a melhoria dos custos
logísticos seria obtida pelo melhor acesso portuário com redução de filas (Q2.5.9). Pode-se inferir que
a terceirização não tem sido motivada pela melhoria nas condições rodoviárias, e sim, na melhoria nas
condições portuárias (Q2.5.1 com peso negativo), pois as empresas que acreditam que as melhorias nas
condições rodoviárias seriam menos importantes para a redução do custo logístico em suas organizações
são as que têm maior chance de terceirizar sua frota. Em outras palavras, os resultados sugerem que as
empresas que terceirizam sua frota observam maiores custos nas condições portuárias do que no transporte
rodoviário.
29
7. Análise de Cluster
Nesta etapa, os fatores encontrados na AFE foram submetidos à análise de clusters. O objetivo é criar grupos
homogêneos de empresas quanto ao seu perfil. A análise de cluster é um método multivariado que visa a
agrupar observações de forma que os elementos dentro de um grupo sejam similares naquelas variáveis
escolhidas enquanto os grupos sejam distintos em termos do seu perfil (HAIR et al., 2010). O intuito é
identificar, de forma exploratória, grupos de empresas similares para subsidiar a compreensão dos tipos
de empresas em relação a seus custos logísticos, estratégias e expectativas.
Quanto ao tamanho da amostra, pode-se dizer que a técnica de análise de clusters não é afetada pela
relação número de variáveis e números de empresas considerados (HAIR JR. et al., 2003). Como se usa nesse
caso uma amostra de empresas, a generalização dos resultados originais depende da representatividade
da amostra original. Os debates acerca das suposições da técnica também se mostram pouco relevantes,
dada a ausência de pressupostos estatísticos clássicos (ex: normalidade como normalidade, linearidade
e homocedasticidade). Quanto à redundância das variáveis (multicolinearidade), o problema foi reduzido
pela utilização de médias de fatores previamente submetidos a AFE.
O algoritmo de aglomeração escolhido foi o método hierárquico de Ward (de mínima variância) com a
distância euclidiana ao quadrado. Para equiparar as medidas, empregou-se a padronização pela divisão
das medidas por seu desvio padrão para cada individuo, visando eliminar diferenças no uso da escala
e encontrar um padrão que revele consistência no grau relativo de importância das variáveis. Como as
variáveis consideradas variam necessariamente entre 1 e 5, as medidas mais representativas da população
(com maior ou menor média) têm maior peso na análise, permitindo criar grupos maiores (baseados na
dispersão) e evitando grupos pequenos e outliers. Com isso, todas as unidades de medida têm variabilidade
e médias compatíveis, mas não idênticas.
Para definir o número de clusters, verificou-se o coeficiente de aglomeração em cada estágio do processo
hierárquico, avaliando o crescimento percentual do coeficiente (c) ao passar do estágio i para o estágio
i+1 ( c c − 1 ). Os pontos finais de maior crescimento foram selecionados e as soluções, comparadas (por
meio da análise regressão logística). Para representar a estrutura final dos clusters obtidos, empregou-se
a apresentação das médias das variáveis por cluster. Importa ressaltar que as médias apresentadas foram
padronizadas dentro de cada indivíduo e por bloco de variáveis, isto é, são médias utilizadas na análise de
clusters (TABELA 29).
i +1
i
30
FATORES
A
B
Armazenagem
2,3
Custos Acessórios
CLUSTERS
C
D
2,0
2,7ab
2,3
3,2
3,0
3,3
3,3
Transporte de produtos acabados
3,9c
4,2c
2,6
3,5c
Embalagem
2,0
1,9
2,2
2,5
Fatores estruturais
3,1
3,0
3,0
3,1
Burocracia
3,6
3,7
3,7
3,2
Melhoria do acesso e integração sul-sudeste
3,9d
3,6
4,0bd
3,3
3,5d
4,2ad
3,7d
2,6
Acesso e distribuição nas regiões metropolitanas
3,2
3,0
3,0
4,1abc
3,3
3,7
3,1
4,1ac
Expansão da malha ferroviária para o Centro Oeste,
Nordeste e Norte
4,0b
3,0
3,7
3,3
Fiscalização e estruturas de apoio
3,2d
2,8
3,3bd
2,4
Custos de pessoal
2,9
3,0
2,9
3,3
Segurança & Prevenção
2,6
2,9
2,5
2,8
Estradas pedagiadas
2,6
2,4
2,5
3,2abc
3,2d
3,4d
3,4d
2,6
2,9
2,9
2,8
2,5
Capilaridade
3,0c
2,5
2,4
2,8
Transferência
2,1
2,5
2,8a
2,9a
LOCALIZAÇÃO DOS CUSTOS LOGÍSTICOS
AUMENTO NOS CUSTOS LOGÍSTICOS
AÇÕES PARA REDUÇÃO DOS CUSTOS
CUSTOS EXTRAS
INOVAÇÕES
ESTRATÉGIAS DE REDUÇÃO DE CUSTOS
TABELA 29: Médias de variáveis por Cluster
Fonte: Dados da pesquisa. Observações: Os resultados baseiam-se testes bicaudais assumindo variâncias iguais
com 0,05 de nível de significância. Para cada par com diferenças significativas a letra da categoria com menor
média aparece sob a média da categoria com maior média.
A TABELA 29 apresenta as médias dos clusters encontrados nos fatores pré-determinados. Os detalhes
destas médias podem ser observados entre os GRÁFICOS 9 a 13. Maiores detalhes sobre as médias dos
clusters por indicador podem ser observados na TABELA 29.
31
Gráfico 9: Médias dos clusters por indicadores: localização dos custos logísticos
Observa-se que os clusters A, B e D são aqueles que apresentam maiores médias no transporte de produtos
acabados. O único cluster que se destaca com maiores custos de armazenagem é o cluster C. Analisando
os indicadores observa-se que o cluster D apresenta também maiores custos de Logística Reversa e Custos
Portuários/Aeroportuários. O cluster B ainda apresenta maiores custos de Transp. Matéria-Prima.
Gráfico 10: Médias dos clusters por indicadores: aumento de custos logísticos
32
Aparentemente não existem diferenças nas médias da avaliação dos aumentos de custos logísticos para os
fatores analisados entre clusters (GRÁFICO 10). Para o caso dos indicadores o cluster A apresentam uma
maior média nos indicadores Informalidade no setor de transportes e Custos com armazéns nas regiões
metropolitanas. Para o caso dos indicadores o cluster B apresenta uma maior média nos indicadores Falta
de concorrência entre modais de transportes e Filas em portos. Para o caso dos indicadores o cluster C
apresenta uma maior média nos indicadores Custos Portuários/Aeroportuários e Falta de concorrência
entre modais de transportes. O cluster D observa nas Estradas em más condições e Custos com armazéns
nas regiões metropolitanas os maiores determinantes dos aumentos de custos logísticos no Brasil.
Gráfico 11: Médias dos clusters por indicadores: ações para redução de custos
Para o cluster A as principais ações que deveriam ser realizadas para combater estes aumentos são a Melhoria
do acesso e integração sul-sudeste, Redução da burocracia portuária e Expansão da malha ferroviária para
o Centro Oeste, Nordeste e Norte (GRÁFICO 11). O cluster B considera Redução da burocracia portuária
e a maior oferta de caminhões como prioritário. O cluster C observa a Melhoria do acesso/integração
sul-sudeste e Redução da burocracia portuária como requeridos para redução de custos. O cluster D é o
que considera mais urgente a Acesso e distribuição nas regiões metropolitanas, redução do ICMS e maior
oferta de caminhões.
Gráfico 12: Médias dos clusters por indicadores: custos extras
33
Em relação aos custos extras os clusters A e C os observam especialmente nos quesitos Fiscalização e
estruturas de apoio (GRÁFICO 12). O cluster D os observa especialmente em relação a ações trabalhistas,
segurança e capacitação de mão de obra. O cluster B observa custos extras de forma na falta de estrutura
e fiscalização e multas.
Gráfico 13: Médias dos clusters por indicadores: estratégias de redução de custos
Para combater os custos logísticos o cluster A adota especialmente estratégias de Capilaridade (aumento
do número de centros e deslocamento de estoques para próximo ao cliente) e os clusters C e D adotam
estratégias de Transferência (reduzindo o número de entregas rápidas, transferências de custos e pedidos
de mais tempo). Ambos os clusters A e B adotam estratégias de terceirização da frota (GRÁFICO 13).
Na TABELA 30 pode-se observar o perfil dos clusters. Os clusters A e C tem a maior concentração relativa
nos estados da Região Sul. O cluster B concentra-se basicamente na Região Sudeste, com maior percentual
de empresas em SP. O cluster B apresenta concentração na Região Sudeste, com maior dispersão entre
estados. O setor A se caracteriza por atuar especialmente nos seguintes segmentos: Auto Indústria, Papel/
celulose e Têxtil. O cluster B se destaca nos setores de Produção Agropecuária, Auto Indústria e Química/
Petroquímica. O segmento C apresenta maior concentração no segmento de Auto Indústria, Mineração,
Têxtil e indústria de Construção. O segmento D apresenta maior concentração no segmento de Bens de
consumo e uma maior dispersão nos demais.
34
35
AM
BA
CE
ES
GO
MG
PE
PR
RJ
RS
SC
SE
SP
Norte
Sudeste
Sul
Nordeste
Centro-Oeste
Outro
TABELA 30: Perfil dos Clusters
$REGIAO
Estado
(0)
(2)
(1)
(0)
(1)
(13)
(1)
(2)
(3)
(6)
(4)
(0)
(16)
(0)
(30)
(13)
(4)
(1)
(1)
Count
A
,0%
4,1%
2,0%
,0%
2,0%
26,5%
2,0%
4,1%
6,1%
12,2%
8,2%
,0%
32,7%
,0%
61,2%
26,5%
8,2%
2,0%
2,0%
Column
Valid N %
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(6)
(0)
(0)
(3)
(1)
(1)
(0)
(18)
(1)
(25)
(3)
(0)
(0)
(2)
Count
B
3,3%
,0%
,0%
,0%
,0%
20,0%
,0%
,0%
10,0%
3,3%
3,3%
,0%
60,0%
3,3%
83,3%
10,0%
,0%
,0%
6,7%
Column
Valid N %
(0)
(0)
(0)
(1)
(1)
(7)
(0)
(2)
(3)
(7)
(2)
(1)
(10)
(0)
(22)
(9)
(1)
(1)
(1)
Count
CLUSTERS
C
,0%
,0%
,0%
2,9%
2,9%
20,6%
,0%
5,9%
8,8%
20,6%
5,9%
2,9%
29,4%
,0%
64,7%
26,5%
2,9%
2,9%
2,9%
Column
Valid N %
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(1)
(0)
(1)
(2)
(1)
(1)
(0)
(6)
(0)
(10)
(3)
(0)
(0)
(1)
Count
D
,0%
,0%
,0%
7,7%
,0%
7,7%
,0%
7,7%
15,4%
7,7%
7,7%
,0%
46,2%
,0%
76,9%
23,1%
,0%
,0%
7,7%
Column
Valid N %
36
16,3%
10,2%
2,0%
12,2%
(0)
(1)
(1)
(1)
(3)
(0)
(3)
(1)
(6)
(8)
(5)
(3)
(4)
(1)
(6)
(2)
(5)
Comunicação
Energia
Varejo
Atacado
Bens de consumo
Serviços
Bens de Capital
Produção Agropecuária
Siderurgia e metalurgia
Auto Indústria
Papel e celulose
Química e Petroquímica
Eletroeletrônico
Mineração
Têxtil
Farmacêuticas, higiene e
cosméticos
Indústria de Construção
10,2%
4,1%
8,2%
6,1%
12,2%
2,0%
6,1%
,0%
6,1%
2,0%
2,0%
2,0%
,0%
(1)
2,0%
Coluna
Valid N %
Transporte
TABELA 31: Perfil dos Clusters
$SETOR
Contagem
A
(2)
(1)
(1)
(3)
6,7%
3,3%
3,3%
10,0%
3,3%
16,7%
(5)
(1)
3,3%
20,0%
(1)
(6)
3,3%
16,7%
(5)
(1)
6,7%
3,3%
10,0%
3,3%
,0%
,0%
,0%
,0%
Coluna
Valid N %
,0%
20,6%
(7)
11,8%
(0)
(4)
14,7%
(5)
5,9%
2,9%
20,6%
8,8%
8,8%
8,8%
2,9%
5,9%
2,9%
,0%
,0%
,0%
,0%
Coluna
Valid N %
2,9%
C
(1)
(2)
(1)
(7)
(3)
(3)
(3)
(1)
(2)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
Contagem
CLUSTERS
(2)
(1)
(3)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
Contagem
B
(1)
(1)
(1)
(0)
(0)
(1)
(0)
(1)
(0)
(1)
(1)
7,7%
7,7%
7,7%
,0%
,0%
7,7%
,0%
7,7%
,0%
7,7%
7,7%
,0%
30,8%
(4)
(0)
7,7%
,0%
,0%
7,7%
,0%
Coluna
Valid N %
(1)
(0)
(0)
(1)
(0)
Contagem
D
8. Conclusão
Conseguiu-se delinear as grandes fontes de custos logísticos na percepção das empresas pesquisadas, que
foram agregadas em quatro grupos: armazenamento e logística reversa; distribuição de produtos primários;
transporte de produtos acabados e embalagem. Conclui-se também que fatores estruturais como estradas
em más condições, ausência de intermodalidade de transporte e externalidades negativas provindas de
aglomeração urbana são vistos pelo empresariado como aceleradores do aumento de custos logísticos.
Dessa forma, a integração multimodal, a expansão de ferrovias para regiões em crescimento e maior oferta
de capital logístico podem ser ações para redução no custeio do transporte.
De fato, empresas que atuam em diferentes segmentos se baseiam nessa gama de variáveis para mitigação
do custeio no setor de transporte. A pesquisa especificou que despesas relacionadas à embalagem e à
logística reversa são afetadas por esses fatores estruturais mais intensamente, em termos de significância
estatística. Entretanto, empresas que necessitam de armazenagem de matéria-prima veem o custo de
pessoal como fator relevante para o aumento do custo de armazenamento, ao mesmo tempo em que a
terceirização de operações é elemento chave para empresas que transportam insumos básicos.
Ademais, custos com pessoal e fatores estruturais possuem influência significante na armazenagem de
produtos acabados. Do mesmo modo, a distribuição do produto acabado em centros urbanos pauta-se
no acesso à cidade e nas externalidades negativas da aglomeração urbana como fonte do aumento dos
custos logísticos.
Por fim, empresas com grande parcela de custeio em portos e aeroportos relacionam a redução de burocracia
portuária à minimização do custo logístico. Além disso, priorizam custos de operações internas à firma
enxutos, como demonstrado pela análise de regressão.
De maneira geral, pode-se inferir que problemas históricos de infraestrutura, capital humano e conurbação
urbana devem ser atacados pelo setor público e privado para mitigar as diversas fontes de aumento de
custo logístico. Dessa forma, os leilões de concessão realizados pelo governo são vistos com bons olhos
para a atual conjuntura econômica brasileira e pelas empresas privadas que atuam no País.
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3. Informações Sobre Custos Logísticos no Brasil

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