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UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
CENTRO TECNOLÓGICO
MESTRADO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
MARCOS FABIANO DE SOUSA ABREU
ESTIMATIVA DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
POR CLASSES CONSUMIDORAS
NITERÓI
2009
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MARCOS FABIANO DE SOUSA ABREU
ESTIMATIVA DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
POR CLASSES CONSUMIDORAS
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em
Engenharia de Produção da Universidade Federal
Fluminense como requisito parcial para obtenção do
Grau de Mestre em Engenharia de Produção. Área de
Concentração: Estratégia, Gestão e Finanças
Empresariais.
Orientador: Prof. Dr. ANNIBAL PARRACHO SANT’ANNA
Niterói
2009
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MARCOS FABIANO DE SOUSA ABREU
ESTIMATIVA DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
POR CLASSES CONSUMIDORAS
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em
Engenharia de Produção da Universidade Federal
Fluminense como requisito parcial para obtenção do
Grau de Mestre em Engenharia de Produção. Área de
Concentração: Estratégia, Gestão e Finanças
Empresariais.
Aprovada em 31 de julho de 2009
BANCA EXAMINADORA
Prof. Dr. Annibal Parracho Sant’Anna – Orientador
Universidade Federal Fluminense
Prof. Dr. Ruben Huamanchumo Gutierrez
Universidade Federal Fluminense
Prof. Dr. Luiz Biondi Neto
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Niterói
2009
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus, pela sua presença em nossas vidas;
Aos meus queridos pais, Mário e Fátima, pelo amor e caráter, que me guiaram
pelos caminhos corretos da vida;
À minha irmã, Kilza, pelo seu amor e carinho durante toda a vida;
À minha noiva, Samanta, pelo amor, companheirismo e incentivo em todos os
momentos;
Ao professor Annibal, pela orientação deste trabalho, perseverança e paciência
durante todo o mestrado;
À minha turma de mestrado, especialmente Fernanda Azevedo, Lívia Oliveira,
Carlos Pilz, Douglas Moreira, Daniel Cardoso, Ricardo Alves e Vitor Martini;
Ao meu amigo, Diego Cobe, pela amizade de muitos anos e hospitalidade durante
a minha chegada a Niterói;
Aos amigos da república Green House;
À CAPES, pela bolsa de estudos;
A todos que de alguma forma contribuíram para essa conquista.
RESUMO
O objetivo deste trabalho é estudar a evolução recente do setor elétrico brasileiro.
Serão desenvolvidos modelos para analisar o mercado consumidor de energia elétrica, a partir
de uma divisão em classes de consumidores. A metodologia utilizada será a aplicação de
modelo econométrico, para estimar as funções de demanda e avaliar o mercado consumidor,
na busca de identificar a relação do consumo de energia elétrica com parâmetros
determinantes para cada segmento do mercado. Em particular, serão ajustados modelos para
as classes de consumo residencial, comercial e industrial. Essa análise é precedida de um
estudo da evolução histórica do setor elétrico no país e da atual organização das distribuidoras
de energia elétrica, a partir de informações da ANEEL – Agência Nacional de Energia
Elétrica. Será também examinada a evolução recente dos indicadores de qualidade na
prestação de serviços das concessionárias (DEC e FEC); e o consumo de eletricidade, entre
2003 e 2008.
Palavras-chave: Classes de consumidores. Energia elétrica. Mercado consumidor. Modelo
econométrico.
ABSTRACT
The objective of this work is to study recent developments in the Brazilian electricity
sector. Models will be developed to analyze the consumer market for electric energy, from a
division into classes of consumers. The methodology used is the application of econometric
models to fit demand functions and evaluate the consumer market, to identify decisive
parameters for each market segment. In particular, models are adjusted for the classes of
residential, commercial and industrial consumption of electricity between 2003 and 2008.
This analysis is preceded by a study of the historical evolution of the electricity sector in the
country and of the present organization of the electricity distributors, according to data from
ANEEL - National Agency of Electric Energy. The recent evolution of the indicators of
quality in delivery of utilities service (DEC and FEC) is also analyzed.
Keywords: Classes of consumers. Electric energy. Consumer market. Econometric models.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Relação entre agentes e consumidores, p. 39
Figura 2 – Área de atuação das concessionárias de distribuição de energia elétrica, p. 40
Gráfico 1 – Indicadores de qualidade – Médias anuais para o Brasil, p. 46
Gráfico 2 – Consumo de energia elétrica mensal para cada classe consumidora em MWh,
p. 69
Gráfico 3 – Consumo de energia elétrica anual para cada classe consumidora em GWh, p. 70
Gráfico 4 – Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe residencial em MWh,
p. 71
Gráfico 5 – Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe comercial em MWh,
p. 76
Gráfico 6 – Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe industrial em MWh,
p. 82
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Valores e variação dos indicadores de qualidade das concessionárias entre 2006 e
2007, p. 44
Tabela 2 – Diferença entre os valores dos indicadores de qualidade das concessionárias e a
média anual Brasil, para 2006 e 2007, p. 47
Tabela 3 – Dados considerados para o consumo residencial, p. 64
Tabela 4 – Dados considerados para o consumo comercial, p. 65
Tabela 5 – Dados considerados para o consumo industrial, p. 66
Tabela 6 – Função do consumo de energia elétrica da classe residencial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, p. 72
Tabela 7 – Função do consumo de energia elétrica da classe residencial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, com o termo AR(1), p. 74
Tabela 8 – Função do consumo de energia elétrica da classe comercial estimada para o Brasil,
entre 2003 e 2008, p. 77
Tabela 9 – Função de consumo de energia elétrica da classe comercial estimada para o Brasil,
entre 2003 e 2008, com o termo AR(1), p. 79
Tabela 10 – Função do consumo de energia elétrica da classe industrial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, p. 82
Tabela 11 – Função do consumo de energia elétrica da classe industrial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, com o termo AR(1), p. 84
LISTA DE ABREVIATURAS
ACL Ambiente de Contratação Livre
ACR Ambiente de Contratação Regulada
AMFORP American Share Foreign Power Company
ANEEL Agência Nacional de Energia Elétrica
BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
CAEEB Companhia Auxiliar de Empresas Elétricas Brasileiras
CAPES Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
CASHEE Comissão de Análise do Sistema Hidrotérmico de Energia Elétrica
CCEE Câmara de Comercialização de Energia Elétrica
CEMIG Companhia Energética de Minas Gerais
CESP Companhia Energética de São Paulo
CHESF Companhia Hidro Elétrica do São Francisco
CMSE Comitê de Monitoramento do Sistema Elétrico
CNAEE Conselho Nacional de Águas e Energia Elétrica
COPEL Companhia Paranaense de Energia
CNI Confederação Nacional da Indústria
DEC Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora
DIC Duração de Interrupção por Unidade Consumidora
DW Durbin-Watson
EC Empréstimo Compulsório
ELETROBRÁS Centrais Elétricas Brasileiras
ESCELSA Espírito Santo Centrais Elétricas S/A
FEC Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora
FGV Fundação Getúlio Vargas
FIC Frequência de Interrupção por Unidade Consumidora
GCE Câmara de Gestão da Crise de Energia Elétrica
GCOI Grupo Coordenador para Operação Interligada
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IPA-EP Índice de Preços por Atacado - Estágios de Processamento
IPA-OG Índice de Preços por Atacado - Oferta Global
IPEA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
IUEE Imposto Único de Energia Elétrica
MAE Mercado Atacadista de Energia Elétrica
MME Ministério de Minas e Energia
MQO Mínimos Quadrados Ordinários
OIS Operador Independente do Sistema
ONS Operador Nacional do Sistema Elétrico
PETROBRAS Petróleo Brasileiro S.A.
PMC Pesquisa Mensal de Comércio
PME Pesquisa Mensal de Emprego
PPT Programa Prioritário de Termelétricas
SAD Sistema de Apoio à Decisão
SCIELO Scientific Electronic Library Online
SIN Sistema Interligado Nacional
USIMINAS Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais
VAR/VEC Modelos Vetoriais Autorregressivos
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO, p. 13
1.1 OBJETIVOS, p. 14
1.2 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO, p. 15
2 A EVOLUÇÃO HISTÓRICA DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO, p. 16
2.1 O SETOR ELÉTRICO NO PERÍODO PRÉ-REFORMA, p. 16
2.1.1 Período de 1880 a 1930, p. 16
2.1.2 Período de 1930 a 1945, p. 20
2.1.3 Período de 1945 a 1989, p. 22
2.2 O SETOR ELÉTRICO NO PERÍODO PÓS-REFORMA, p. 26
2.3 O NOVO MODELO DO SETOR ELÉTRICO, p. 30
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA, p. 34
3.1 RESUMOS DOS TRABALHOS, p. 34
4 DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA, p. 39
4.1 ORGANIZAÇÃO DAS CONCESSIONÁRIAS, p. 39
4.2 QUALIDADE NA PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS, p. 42
5 METODOLOGIA DE ANÁLISE, p. 49
5.1 INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA, p. 49
5.2 MÉTODO ANALÍTICO, p. 50
5.2.1 Determinação do Modelo de Regressão Múltipla, p. 52
5.2.2 Coeficiente de Determinação, p. 55
5.2.3 Autocorrelação, p. 56
6 MODELAGEM PARA A ESTIMAÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA,
p. 59
6.1 MODELAGEM DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA, p. 59
6.2 EVOLUÇÃO DA DEMANDA POR ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL, p. 60
6.3 MÉTODO POR CLASSES CONSUMIDORAS, p. 63
6.4 MÉTODO PARA O CONSUMO RESIDENCIAL, p. 63
6.5 MÉTODO PARA O CONSUMO COMERCIAL, p. 65
6.6 MÉTODO PARA O CONSUMO INDUSTRIAL, p. 66
7 RESULTADOS E DISCUSSÃO, p. 68
7.1 CONSUMO DAS CLASSES EM GERAL, p. 68
7.2 CONSUMO RESIDENCIAL, p. 71
7.3 CONSUMO COMERCIAL, p. 75
7.4 CONSUMO INDUSTRIAL, p. 80
8 CONCLUSÕES, p.86
9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, p. 88
1 INTRODUÇÃO
O Brasil, no fim do século XIX, viveu um período de grandes mudanças políticas,
sociais e econômicas. Naquele momento, o desenvolvimento industrial promoveu a
aceleração do processo de urbanização e a intensificação do consumo de energia,
principalmente para a iluminação pública. Além disso, o processo de modernização do país
impulsionou o crescimento das cidades, a expansão da indústria, e com isto a necessidade de
incremento de infraestrutura urbana entre elas a energia elétrica (GOMES et al., 2002).
A energia elétrica é hoje considerada um dos insumos básicos para o desempenho das
atividades humanas. O seu consumo per capita tem sido utilizado como fator de influência do
grau de desenvolvimento dos países.
Segundo o Conselho Mundial de Energia, a participação de hidrelétricas na produção
de energia elétrica mundial corresponde a aproximadamente 17%, enquanto que na produção
brasileira de energia elétrica, a energia elétrica corresponde a aproximadamente 89%. Isto
reflete uma matriz energética muito menos impactante ambientalmente, por poupar
combustíveis fósseis e ser competitiva economicamente, por apresentar menor custo de
produção. Além disso, é importante considerar que está ocorrendo o crescimento do uso da
biomassa, notadamente o biodiesel.
Outro resultado também expressivo da política de diversificação da matriz energética
ocorreu no segmento de gás natural, cujas reservas registraram aumento ininterrupto, pois
cresceram mais de 700%, no período 1975-2000. Reconhecido como energético nobre (dado
seu amplo espectro de aplicações, sua eficiência térmica e seu reduzido efeito poluidor), o gás
natural deverá ter cada vez mais peso na matriz energética nacional. Sua participação na
oferta interna de energia evoluiu de 2,2% em 1985 para 6,6% em 2001. Em 1999, o início da
operação do gasoduto Bolívia-Brasil ampliou significativamente a disponibilidade do produto
14
no Brasil. Além disso, as possibilidades de integração com países vizinhos detentores de
significativas reservas (Argentina, Bolívia, Peru e Venezuela) apontavam um cenário
crescente (ANEEL, 2008).
Nos próximos anos, em um cenário de forte integração dos mercados, o grande desafio
para o país será voltar a crescer a taxas que permitam a inclusão social e a modernização da
estrutura produtiva, com sustentabilidade energética e responsabilidade ambiental.
O setor elétrico, por constituir importante vetor de crescimento econômico,
desempenha papel fundamental. É indiscutível que uma oferta de energia elétrica em
quantidade e qualidade adequadas constitui pré-requisito para todo projeto de
desenvolvimento econômico. Nesse aspecto, a matriz energética brasileira atual e suas
potencialidades conferem posição privilegiada ao país quando se trata do desenvolvimento
sustentável. Além do potencial hidrelétrico, outras abundantes fontes de energia renovável
merecem destaque, como, por exemplo, a biomassa, a energia eólica e a energia solar. A
utilização racional e o aproveitamento eficiente de todas essas fontes de energia exigem um
planejamento setorial articulado com outras políticas (industrial, agrícola, habitacional,
urbana, tecnológica, ambiental, etc.).
1.1 OBJETIVOS
Este trabalho possui como objetivo principal a análise do mercado consumidor de
energia elétrica, para decompor a evolução da demanda de eletricidade do país de acordo com
as classes consumidoras (residencial, comercial e industrial). Além disso, busca-se mostrar a
configuração da distribuição das atuais concessionárias de energia elétrica, assim como o
comportamento mais recente dos seus índices de continuidade de fornecimento de energia
elétrica.
Neste estudo será aplicada, como instrumento analítico, a modelagem econométrica. O
modelo empregado relacionará o consumo de diferentes tipos de consumidores com fatores
determinantes da demanda em equações de regressão múltipla. A estimação dos parâmetros
empregará o método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO).
15
1.2 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
O trabalho está dividido em oito capítulos. O presente capítulo é constituído por esta
introdução.
O capítulo 2 expõe a evolução histórica do setor elétrico brasileiro.
O capítulo 3 faz uma revisão bibliográfica sobre as metodologias utilizadas na análise
do mercado consumidor de energia elétrica.
O capítulo 4 apresenta a organização e localização das distribuidoras de energia
elétrica no país e seus índices de continuidade de fornecimento (DEC e FEC).
O capítulo 5 descreve a metodologia do modelo econométrico, que será o método de
estimação dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO).
O capítulo 6 mostra a modelagem da demanda de energia elétrica, com a evolução
recente do consumo no Brasil, e as variáveis e equações consideradas para a realização da
aplicação.
O capítulo 7 apresenta os resultados da aplicação da modelagem e as análises dos
resultados obtidos, de acordo com as classes consumidoras.
O capítulo 8 conclui o trabalho.
2 A EVOLUÇÃO HISTÓRICA DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO
A evolução histórica do setor elétrico brasileiro será dividida em três fases:
• O setor elétrico no período pré-reforma;
• O setor elétrico no período pós-reforma;
• O novo modelo do setor elétrico.
Nas duas primeiras fases do conjunto deste capítulo, a evolução histórica do setor
elétrico brasileiro, bem como a periodização que se segue, tem principalmente como base as
informações do livro Panorama do Setor de Energia Elétrica no Brasil (2006), além de outras
bibliografias citadas no texto.
2.1 O SETOR ELÉTRICO NO PERÍODO PRÉ-REFORMA
2.1.1 Período de 1880 a 1930
A partir de meados do século XIX, a cultura do café, voltada para a exportação,
tornou-se o centro dinâmico da geração de renda no país. Nesse movimento se inserem as
primeiras iniciativas de uso da energia elétrica no país, praticamente, à mesma época em que
essa inovação tecnológica era introduzida na Europa e nos Estados Unidos.
17
As experiências pioneiras no Brasil voltaram-se para a iluminação e o transporte
público. O marco inicial foi 1879, quando foi inaugurado, no Rio de Janeiro, o serviço
permanente de iluminação elétrica interna na estação central da ferrovia Dom Pedro II
(Central do Brasil); a fonte de energia era um dínamo.
As primeiras usinas de energia elétrica no Brasil surgiram a partir do século XIX.
Nessa fase inicial, entre 1880 e 1900, os investimentos em geração caracterizaram-se pela
construção de pequenas usinas geradoras, a fim de atender o fornecimento de energia para
serviços públicos de iluminação e atividades econômicas como mineração, beneficiamento de
produtos agrícolas, fábricas de tecidos e serrarias. Segue abaixo, alguns investimentos
realizados em caráter experimental ou de curta duração dessa época:
• 1883: instalação da primeira usina hidrelétrica no Brasil, em Diamantina, Minas
Gerais, com a finalidade de gerar energia elétrica para atender a atividade de
mineração de diamantes;
• 1887: início de operação de outra usina hidrelétrica, no rio Ribeirão dos Macacos,
Minas Gerais, para atender as atividades de mineração e as casas dos funcionários
da empresa;
•
1887: criação da Companhia de Força e Luz do Rio de Janeiro, que passou a gerar
energia por meio de uma pequena central termoelétrica, para iluminar alguns
pontos da capital do Império. Entretanto, em função de sérios problemas
financeiros, a empresa foi dissolvida em 1888.
Além dessas usinas, que funcionaram em caráter experimental e por um período
limitado, existiram outras de caráter permanente. A seguir, relacionaremos alguns
investimentos dessa época que tiveram continuidade:
• 1883: instalação de térmica a vapor, que atendia ao serviço de iluminação pública
municipal em Campos, no Rio de Janeiro;
• 1885: instalação de térmica a vapor em Rio Claro, São Paulo, também para atender
ao serviço de iluminação pública;
18
• 1887: instalação de usina térmica em Porto Alegre, da Fiat Lux, para o
fornecimento de iluminação elétrica a casas comerciais e residências no Centro da
cidade;
• 1889: instalação de uma usina hidrelétrica de maior porte chamada Marmelos, em
Juiz de Fora, Minas Gerais. Essa usina foi construída para fornecer energia a uma
fábrica de tecidos do industrial mineiro Bernardo Mascarenhas, substituindo assim
o caro carvão importado, e energia elétrica para iluminação pública, particular e
para outras fábricas da região.
No período de 1880 a 1900, a maioria das usinas era de pequena potência, com um
total, em 1900, de uma capacidade instalada de apenas 12.085 KW em 10 usinas geradoras.
Até o início do século XX predominou a energia de origem térmica, no entanto, com a entrada
em operação da primeira usina da Light and Power (LIGHT), a tendência passou a ser em
favor da hidroeletricidade.
Na passagem do século XIX para o XX, o processo de expansão urbana do Rio de
Janeiro e de São Paulo atraiu o capital estrangeiro para instalar companhias de serviços
públicos. No início do século XX, com a chegada das primeiras concessionárias estrangeiras,
a produção de energia elétrica começou a aumentar, possibilitando o consumo urbano e
industrial em áreas próximas às fontes produtoras (LORENZO, 2002).
As concessionárias estrangeiras marcaram o desenvolvimento inicial da indústria
elétrica. Os principais grupos foram: a holding Brazilian Traction, Light and Power (LIGHT),
que controlava a produção e distribuição nas cidades do Rio de Janeiro e São Paulo e diversas
pequenas localidades vizinhas; a American Share Foreign Power Company (AMFORP), filial
da americana Eletric Bond and Share, que controlava a geração e a distribuição de energia
elétrica no interior do Estado de São Paulo, em Porto Alegre, Pelotas, Salvador, Recife, Natal,
Vitória e interior do Estado do Rio de Janeiro (LORENZO, 2002).
A LIGHT surgiu nos últimos anos do século XIX e realizou investimentos importantes
no setor na primeira metade do século XX. Para a realização desses investimentos, a empresa
canadense obteve a concessão do serviço de transporte urbano de passageiros e cargas em
bondes elétricos de São Paulo, por um período de 40 anos, além da concessão para atuar no
campo da geração e da distribuição de energia elétrica.
19
Ainda sobre a LIGHT destacamos a obtenção da concessão do serviço de transporte
urbano de passageiros e cargas em bondes elétricos de São Paulo, motivado pelo acelerado
crescimento urbano dessa cidade, concessão também para atuar no campo da geração e da
distribuição da energia elétrica. No Rio de Janeiro, em pouco tempo a LIGHT monopolizou
os serviços de iluminação elétrica e fornecimento de gás, de bondes e de telefonia.
Ao mesmo tempo em que houve um processo de concentração empresarial em torno
das concessionárias estrangeiras, que adquiriram grande parte das empresas privadas
nacionais e municipais existentes, houve ao mesmo tempo um avanço técnico considerável na
produção de eletricidade. A instalação das primeiras centrais elétricas construídas com
técnicas mais avançadas para a construção de barragens, como por exemplo, a Usina de
Cubatão, em 1921, da The São Paulo Light and Power, permitiram que se ampliasse a oferta
de energia elétrica, liberando o consumo da proximidade das fontes, fato que significou
grande avanço no desenvolvimento e desenho urbano e industrial que se formava
(LORENZO, 2002).
O ritmo de instalação de pequenas centrais elétricas foi bastante intenso. Iniciada no
final do século XIX, a construção de usinas experimentou expressivo incremento nas duas
primeiras décadas do século XX. Entre os anos de 1901 e 1910, 77 unidades geradoras
entraram em operação, na década seguinte foram mais 164. Em 1920, 343 usinas estavam em
operação no país e a potência instalada era da ordem de 350.000 KW.
Durante a década de 1920, todo o sistema de iluminação pública da cidade do Rio de
Janeiro passou a ser feito com base na eletricidade, sendo desativados os postes que
utilizavam iluminação a gás. Os bondes de tração animal deixaram definitivamente de circular
nas ruas do Rio, no final da década. Durante esse período a LIGHT construiu a usina
hidrelétrica dos Pombos, no rio Paraíba do Sul, como principal medida para aumentar a
capacidade instalada do seu sistema gerador.
No ano de 1930, a LIGHT e a AMFORP já possuíam o monopólio praticamente de
todas as áreas desenvolvidas do país, devido ao forte movimento de concentração e expansão
adotado. Os estados das regiões Norte e Nordeste não despertaram o interesse da LIGHT e da
AMFORP, pois eram os mais pobres do país e não ofereciam atratividade a novos
investimentos. O consumo de energia nessas regiões era relativamente baixo, sendo atendido
por várias empresas de pequeno porte, que utilizavam pequenas unidades termelétricas,
mantidas, em grande parte, pelas prefeituras.
20
Esse período ficou marcado pela consolidação da participação do capital estrangeiro
no setor, permanecendo, assim, durante as duas décadas seguintes. Portanto, o período de
1889 a 1930 é caracterizado pela postura relativamente não intervencionista do Estado no
setor elétrico e na economia. O Estado não interferia na produção e na venda de energia,
apenas conferia a autorização para funcionamento das empresas.
2.1.2 Período de 1930 a 1945
Durante o longo período em que Vargas esteve à frente do poder, o Brasil sofreu
rápidas e profundas mudanças políticas, econômicas e sociais. O novo governo pôs fim à
estrutura descentralizada da República Velha, transformando as relações entre o poder federal
e os poderes estaduais. O regime que se instalou empreendeu extensa reforma institucional
visando à centralização político-administrativa do país e o fortalecimento do poder de
intervenção do Estado em diferentes planos da vida social, inclusive no econômico.
A depressão dos anos 30 fez entrar em colapso o modelo baseado na economia agro-
exportadora, obrigando a economia brasileira a voltar-se sobre si mesma. Tal situação
justificou e estimulou o desenvolvimento de um novo modelo de desenvolvimento econômico
cuja base era a industrialização para substituição de importações.
As mudanças por que passou o país também foram sentidas na indústria de energia
elétrica. A preocupação do poder público em regular as atividades fez com que o setor
passasse por transformações institucionais. Paralelo a isso, o contexto era de aceleração do
crescimento industrial e da urbanização, o que fazia com que a demanda por energia elétrica
aumentasse a taxas superiores às da capacidade de geração do setor.
A defesa da intervenção do governo no setor elétrico começa a surgir no final da
década de 1930. Sem participar da produção e venda de energia, a intervenção estatal
limitava-se à regulamentação do funcionamento das empresas. As tarifas eram, por lei,
revisadas periodicamente de cinco em cinco anos. A cláusula ouro dava o direito à
concessionária de reajustar as tarifas de energia elétrica de forma a receberem o equivalente
em ouro, nos contratos de concessão, fazendo com que essas tarifas se reajustassem
automaticamente em função das desvalorizações cambiais. No entanto, a partir de 1934, com
a criação do Código de Águas, a situação do setor elétrico começa a ser alterado.
21
Dentre as modificações introduzidas com o Código de Águas, as mais importantes
foram as seguintes:
• A propriedade dos rios deixava de ser do proprietário da terra e passava, conforme
o caso, a ser propriedade do município, do estado ou da União, estabelecendo uma
série de regras e restrições ao uso das águas e determinando o uso para
abastecimento humano como prioritário.
• A propriedade das quedas d’água e do potencial hidrelétrico deixava de ser do
proprietário da terra e passava a ser patrimônio da nação, sob a forma de
propriedade da União. A partir de então, o aproveitamento de potencial
hidrelétrico passou a depender de autorização ou concessão da União (por prazo
máximo de 30 ou 50 anos, conforme o montante dos investimentos), que detinha
também o poder de fiscalização, estabelecendo, pelo menos em tese, as condições
para controlar as atividades das empresas do setor.
• Com o fim da “cláusula-ouro” e da correção monetária automática conforme a
variação cambial, as tarifas de energia elétrica passariam a ser fixadas segundo os
custos de operação e o valor histórico dos investimentos.
A primeira crise do setor elétrico ocorreu durante a Segunda Guerra Mundial, devido à
falta de investimentos, dificuldade de importação, parque industrial recente, quando foi criado
o Conselho Nacional de Águas e Energia Elétrica (CNAEE) encarregado de manter
estatísticas, organizar os planos de interligação de usinas e sistemas elétricos, regulamentar o
Código de Águas e resolver problemas entre a administração pública e os concessionários.
Houve expansão da demanda e racionamento em São Paulo, Rio de Janeiro, Distrito Federal e
Rio Grande do Sul, onde quase todo parque gerador era privado (GOMES, 2008).
Nessa época a disponibilidade energética tendia a diminuir com o crescimento
econômico do país e o conseqüente aumento do consumo de energia elétrica para as diversas
finalidades – industrial, residencial e iluminação pública. Com a crise que se esboçava,
através do Decreto-Lei nº 345/39, o governo federal encarregou o CNAEE de administrar o
suprimento de energia elétrica em todo o país. A despeito dos esforços de interligação dos
sistemas elétricos empreendidos pelo órgão, a crise tornava-se cada vez mais preocupante, o
22
que acabou por determinar a adoção de medidas de racionamento, em 1942, e a pensar em
medidas mais efetivas de planejamento.
Com a intensificação do crescimento da demanda, o Governo se viu na obrigação de
viabilizar o crescimento da oferta de energia tendo que investir diretamente no setor através
de empresas públicas, estaduais e federais. Assim, o Estado assumiu a responsabilidade pela
expansão do setor de geração de energia elétrica, que exigia mais investimentos e no qual
estava localizado o epicentro da crise. A distribuição de energia permaneceria concentrada
com o setor privado, que exigia menos capital fixo e tinha giro mais rápido, e na geração já
existente. Essa divisão não foi estabelecida por vias legais, e, portanto, não era rígida ou
inflexível; era somente uma divisão de atuação, na qual o Governo entrava de forma mais
expressiva no setor de geração, que era mais carente de investimento, e o setor privado na
área de distribuição. O Governo tinha como objetivo fornecer energia barata, evitando um
aumento expressivo na tarifa final dos consumidores.
2.1.3 Período de 1945 a 1989
A partir do final de 1945, com a democratização do país e a conseqüente participação
do Congresso Nacional e de setores da sociedade civil, as discussões sobre os problemas e as
perspectivas do desenvolvimento econômico brasileiro ganharam foros mais amplos. O fim da
Segunda Guerra Mundial acrescentou um novo e fundamental elemento ao debate. As
restrições econômicas impostas pelo conflito apontavam para uma normalização do
funcionamento do mercado mundial e uma retomada do fluxo de investimentos.
Com o término da Segunda Guerra Mundial, existiam duas correntes que propunham
alternativas distintas para o setor de energia elétrica no país. A corrente Associativa defendia
a maior participação do setor privado, enquanto a Nacionalista defendia a intervenção do
Estado, condenando a presença de empresas estrangeiras no setor. Embora os privatistas não
formassem um bloco homogêneo, eles tinham, em comum, as críticas ao princípio do custo
histórico, contido no Código de Águas, e à rigidez do mecanismo tarifário, que implicavam na
estagnação dos investimentos das concessionárias estrangeiras LIGHT e AMFORP.
23
A fim de viabilizar o crescimento da oferta de energia no nível adequado para o
atendimento do crescimento da demanda, o Governo teve que passar a investir diretamente no
setor por meio de empresas públicas, estaduais e federais. Dessa forma, a questão da oferta foi
equacionada, evitando alterações na questão tarifária e, conseqüentemente no Código de
Águas.
O Estado assumiu a responsabilidade pela expansão do setor de geração de energia
elétrica, que exigia mais investimentos e no qual estava localizado o epicentro da crise. O
setor privado permaneceria concentrado na distribuição, que exigia menos capital fixo e tinha
giro mais rápido, e na geração já existente. Essa divisão não foi estabelecida por vias legais, e,
portanto, não era rígida ou inflexível; era somente uma divisão de atuação, na qual o Governo
entrava de forma mais expressiva no setor de geração, que era mais carente de investimento, e
o setor privado na área de distribuição. Apesar dessa divisão, o poder público poderia vir a
participar da área de distribuição, caso isso se mostrasse imperativo, ou então a iniciativa
privada interviria na geração de eletricidade, sempre que considerasse viável e rentável.
Em 1945 foi criada a CHESF - Companhia Hidro Elétrica do São Francisco, com o
objetivo de aproveitar o potencial energético da cachoeira de Paulo Afonso. Podendo-se
destacar seu papel na construção de grandes usinas de geração não apenas na Bahia, mas em
todo o Nordeste. Os governos Vargas (1951-1954) e Kubitschek (1956-1961) concentraram
esforços no setor de infraestrutura, com intervenção do Estado, criando-se as bases do
desenvolvimento industrial brasileiro. Acreditava-se, então, que o papel do Estado era fazer
grandes obras, prover a chamada indústria de base e assim impulsionar o desenvolvimento
(GOMES, 2008).
Na década de 1950 ocorreu um novo racionamento de energia e tomou-se consciência
da necessidade de um sistema nacional de desenvolvimento de energia elétrica de longo prazo
(10 anos). Foi criada no ano de 1957 a empresa federal da Central Elétrica de Furnas, no Rio
Grande, de grande aproveitamento energético, para tentar superar os problemas de
abastecimento da região Sudeste. A usina entrou em operação em 1963, no auge da crise de
abastecimento, que foi agravada pela ocorrência de um ano de secas (GOMES, 2008).
A Usina de Furnas no ano de 1963 estabeleceu pela primeira vez a interligação
elétrica, através de linhas de alta voltagem, entre Minas Gerais, São Paulo e Rio de Janeiro. A
interligação dos sistemas elétricos passou a ser a tônica do setor elétrico brasileiro
compreendendo um número crescente de concessionárias em regiões cada vez mais amplas.
Dessa forma possibilitou-se a redução global dos custos, injetando no país energia elétrica
barata, o que propiciaria o crescimento econômico (LORENZO, 2002).
24
Consequentemente, a participação do setor privado nos serviços públicos de
eletricidade diminuiu, limitando-se no início dos anos 60, às duas grandes empresas do grupo
LIGHT (Rio de Janeiro e São Paulo), as companhias que integravam a Companhia Auxiliar de
Empresas Elétricas Brasileiras - CAEEB (grupo AMFORP) e a um reduzido número de
pequenas empresas de capital nacional, concentradas no Sul e no Sudeste do país.
Juscelino Kubitschek, em 1960, cria o Ministério das Minas e Energia (MME),
encarregado do estudo e administração de todos os assuntos referentes à produção mineral e à
energia. Em 1961, foi criada a ELETROBRÁS - Centrais Elétricas Brasileiras, como a
empresa holding das estatais do setor. Nesta organização a Eletrobrás tinha as funções de
planejamento, financiamento e coordenação e respondia pelos segmentos de geração e
transmissão, através de quatro subsidiárias regionais: Eletronorte, na região Norte, Chesf, no
Nordeste, Furnas, Sudeste e Centro-Oeste e Eletrosul, na região Sul (GOMES, 2008).
A participação do Estado continuava aumentando, até que ocorreu a completa
nacionalização do setor com a compra das empresas da AMFORP, em 1964, e do grupo
LIGHT, em 1979. O capital privado ficou limitado a pequenas empresas nacionais, que
tinham um parque gerador insignificante e, em geral, não dispunham de recursos para fazer os
investimentos necessários à modernização das atividades de geração, transmissão e
distribuição. Deste modo, apesar de não haver nenhuma restrição à participação do capital
privado nos serviços de eletricidade, a política nacionalista praticada pelo poder público
conduziu à estatização quase total do setor.
No início da década de setenta a expansão do setor elétrico brasileiro prosseguiu,
sustentada pelo clima de otimismo econômico que predominava no país e nas concepções
estratégicas do II Plano Nacional de Desenvolvimento. Este tinha por objetivo possibilitar a
produção dos principais insumos básicos como petróleo, aço e energia elétrica. Pretendia-se
também gerar encomendas de máquinas e equipamentos às indústrias locais de bens de
capital. Assim foram concebidos os grandes projetos de Itaipu, Tucuruí, o Programa Nuclear e
a Ferrovia do Aço.
O grande crescimento econômico que ocorreu no Brasil desde o ano de 1967 começa a
diminuir devido às rápidas mudanças ocorridas no cenário mundial na década de 70, como o
primeiro e segundo choques do petróleo em 1973 e 1979, respectivamente, e a posterior
elevação das taxas de juros no mercado externo no início de 1980. Com a declaração de
moratória da dívida externa mexicana, a captação para investimentos ficou bem mais difícil,
pois gerou-se uma aversão aos investimentos e empréstimos em países não desenvolvidos.
25
Com isso, o Brasil entrou em uma recessão que gerou uma rápida ampliação da dívida interna
(LORENZO, 2002).
Com o aumento da crise financeira surgiram questionamentos por parte das principais
concessionárias estaduais (CESP, CEMIG, COPEL) a respeito das prioridades dadas pelo
governo aos programas de expansão da Eletrobrás. Assim a inadimplência se generalizou
entre as empresas elétricas estaduais. Muitas concessionárias foram deixando de pagar a
própria energia comprada, em alguns casos, não recolhendo os tributos arrecadados dos
consumidores, numa nítida perda de eficiência que se refletiu no setor como um todo. Após
80 anos sob controle estrangeiro, a LIGHT foi adquirida pela ELETROBRÁS em janeiro de
1979 (LORENZO, 2002).
O Setor Elétrico brasileiro apresentou um extenso período de crescimento no pós-
guerra, em especial no final dos anos de 1960 e ao longo dos 1970, que permitiu a
constituição de um setor sofisticado, centralizado no que concerne ao planejamento da
operação e do aporte de recursos para investimentos, eficiente, segundo a política vigente, e
de dimensões continentais. Alguns fatores contribuíram para um contexto favorável, dentre os
quais podem ser citados: i) disponibilidade de crédito internacional a juros relativamente
baixos; ii) instrumentos tributários de financiamento setorial, como o Imposto Único de
Energia Elétrica (IUEE) e o Empréstimo Compulsório (EC); iii) política tarifária favorável às
empresas concessionárias; iv) crescente ampliação da demanda, resultado do crescimento
industrial e da rápida urbanização; e v) disponibilidade de recursos hidrelétricos de baixo
custo e próximos aos centros de carga (ROSA et al., 1998).
No início dos anos 1980, o modelo centralizado começou a dar sinais de fraqueza
econômica e financeira. O período de crise que se instalou desestabilizou os fluxos
financeiros setoriais e desorganizou sua estrutura institucional. A razão da crise foi o
desmonte do padrão de financiamento do setor, que tinha nas fontes setoriais seu principal
instrumento de financiamento, tendo os recursos externos papel complementar de garantir o
fluxo de moedas fortes para a importação de equipamentos não produzidos no país.
Além de provocar a queda da capacidade de autofinanciamento do Setor, através do
controle das tarifas e da queda da remuneração média auferida pelas empresas concessionárias, o
governo utilizou a até então privilegiada situação econômico-financeira das empresas para
obtenção de divisas no exterior visando o equilíbrio da balança de pagamentos. No final de 1982,
outro fator agravou ainda mais a condições das empresas do Setor Elétrico no que concerne aos
financiamentos internacionais. A moratória do México fez eclodir a crise de liquidez do mercado
financeiro internacional com brutal elevação da taxa de juros internacionais e, no Brasil, provocou
26
um choque intenso que resultou em severa crise fiscal, estagnação econômica e alta de inflação.
Essa crise eliminou as possibilidades de obtenção de novos recursos pelos países devedores,
interrompendo o padrão de financiamento adotado pelo Estado brasileiro na década anterior
(SAUER, 2002).
A partir dos anos 90, a crise financeira do setor atinge seu ápice. Há, então, uma busca
por outro modelo de operação, visto que a ineficiência econômica, a vulnerabilidade a reveses
financeiros e o serviço elevado da dívida, além do risco da falta de energia, que desde o início
da década passa a ser uma realidade, indicava que era necessária a busca por outra forma de
investimento para progredir (LORENZO, 2002).
A liberalização econômica do sistema elétrico brasileiro, conhecida como
“reestruturação” desse sistema, inserida no Programa Nacional de Desestatização, foi uma das
mais importantes diretrizes da política de reforma institucional e ajuste econômico orientada
pelas agências multilaterais e posta em prática pelo Governo Federal na década de 1990.
2.2 O SETOR ELÉTRICO NO PERÍODO PÓS-REFORMA
O setor elétrico brasileiro passou, em meados da década de 90, por importantes
alterações de cunho estrutural e institucional, migrando de uma configuração centrada no
monopólio estatal como provedor dos serviços e único investidor para um modelo de
mercado, com a participação de múltiplos agentes e investimentos partilhados com o capital
privado. Esta reestruturação foi estabelecida concomitantemente à reforma do papel do
Estado, iniciada durante o governo de Fernando Henrique Cardoso, viabilizada, por sua vez,
pela Constituição de 1988. Este arcabouço legal sustentou, também, a execução da
privatização de ativos de serviços de energia elétrica sob controle estadual e federal. O
programa de reformas incluía além da privatização do setor, a introdução de um modelo de
regulação baseado no princípio de que, dado o atual estágio de desenvolvimento tecnológico,
as atividades de geração e comercialização de energia são potencialmente competitivas
(mercado livre), enquanto as de transmissão e distribuição são monopólios naturais (mercado
cativo), porém passados à iniciativa privada (SALGADO e DA MOTTA, 2005).
27
As primeiras privatizações ocorreram no ano de 1995 com a ESCELSA – Espírito
Santo Centrais Elétricas S/A e a LIGHT (hoje Light Serviços de Eletricidade) do Rio de
Janeiro em 1996. A iniciativa de começar as privatizações pelo setor de distribuição deve-se a
tentativa de equacionar a inadimplência dessas empresas com as geradoras, que era um dos
maiores problemas para a entrada de investidores privados nos setores de geração e
transmissão. Até 2001, 23 empresas haviam sido privatizadas. Cabia ao BNDES – Banco
Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social atuar como principal agente financeiro do
setor, proporcionando financiamentos de longo prazo para construção de novos
empreendimentos.
Tomando por justificativa a crise institucional e econômica do Estado – que o impedia
de investir, seja na expansão do sistema, para ampliar seu atendimento, seja em seu
aperfeiçoamento tecnológico, para melhorar a qualidade dos serviços, ou na redução das
tarifas –, idealizou-se uma profunda mudança na estrutura do Setor. Arquitetou-se um modelo
baseado na desverticalização do sistema elétrico, distinguindo-se os segmentos monopolistas
(transmissão e distribuição) dos não-monopolistas (geração e comercialização), além de uma
política de privatização colocada num ambiente de competição entre os agentes, ficando a
regulação técnica e econômica das atividades do Setor a cargo de uma agência independente
(SAUER, 2003).
A privatização mais importante no setor de geração foi a da GERASUL (hoje
Tractbel). Com o Plano Nacional de Privatização, desejava-se privatizar outras empresas
federais do segmento de geração como Furnas, Eletronorte e Chesf. Mas foram retiradas do
programa não sendo privatizadas. Em 1993 foi dado o primeiro passo para a reforma do setor
com a Lei 8.631 que permitiu a recuperação tarifária frente à inflação, promovendo o término
da dívida das distribuidoras com as geradoras (GOMES, 2008).
Essa lei também estabelecia a obrigatoriedade de celebração de contratos entre
concessionárias supridoras e distribuidoras. O objetivo do novo modelo tarifário era o de
manter o reajuste dos preços de energia elétrica atrelado à variação dos custos das
concessionárias, de forma a inibir os ganhos não acompanhados de melhoria de
produtividade.
Em 1996, a Eletrobrás contrata a consultoria americana Coopers & Lybrand, hoje
PricewaterhouseCoopers, para criar um projeto de um novo modelo para o setor elétrico
brasileiro. Tal modelo deveria ser descentralizado, funcional e efetivo. O relatório entregue
pela Coopers & Lybrand à Eletrobrás recomendava a criação de um Mercado Atacadista de
28
Energia Elétrica (MAE) e a criação de um Operador Independente do Sistema (OIS) para
administrar o sistema interligado (GOMES, 2008).
Segundo o relatório da Coopers & Lybrand, lançado em meados de 1997, a reforma,
baseada no modelo inglês, deveria incluir o seguinte (ROSA, 2001):
• Desverticalização das empresas elétricas, separando geração, transmissão,
distribuição e comercialização;
• Introdução da competição na geração e na comercialização;
• Criação do produtor independente de energia;
• Livre acesso à rede, permitindo que grandes consumidores comprassem energia
fora de sua área de concessão;
• Fim do planejamento normativo, substituído pelo indicativo.
A nova regulamentação previa a criação de:
• Órgão regulador, no caso a ANEEL;
• Agente responsável pela operação do sistema de transmissão, no caso o OIS, em
substituição ao GCOI (Grupo Coordenador para Operação Interligada);
• Mercado atacadista de eletricidade, no caso o MAE, para negociar como uma
bolsa a energia não contratada pelas distribuidoras, tornando o mercado
progressivamente livre.
A mudança de operação no sistema elétrico gerou também uma mudança no ambiente
regulatório, sendo assim criada a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) como órgão
regulamentador. Em 1998 foi criado o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) com a
finalidade de operar e administrar a rede básica de transmissão de energia. No mercado
atacadista a energia era contratada de duas formas; a primeira era via contratos bilaterais,
29
entre geradores e comercializadores, de longo prazo; a segunda era por mercado de spot, de
curto prazo (GOMES, 2008).
Os aumentos dos riscos de déficit de energia devido aos investimentos insuficientes
em geração e transmissão e do uso excessivo da água armazenada nos grandes reservatórios
das usinas das regiões Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste foram o pano de fundo para a
reforma do setor de energia elétrica do governo Fernando Henrique. Em março de 1999, uma
perturbação de grande porte no sistema interligado deixou quase metade do país às escuras, o
que demonstrou a vulnerabilidade do Setor Elétrico, contribuindo também para o seu processo
de reestruturação.
Em fevereiro de 2000, o governo criou o Programa Prioritário de Termelétricas (PPT),
elaborado como principal alternativa para garantir o equilíbrio entre a oferta e demanda de
energia no período de 2001-2003. O programa contava com a adição de 17.000 MW de
potência instalada nesse período mediante a construção de 49 termelétricas em 18 estados
brasileiros. A instauração do PPT foi prejudicada pelo recuo de diversos investidores e do
impasse entre MME, a ANEEL, o Ministério da Fazenda e a PETROBRAS com relação ao
repasse aos consumidores da variação cambial do preço do gás no intervalo entre reajustes
anuais das tarifas.
Os principais reservatórios do SIN – Sistema Interligado Nacional atingiram no final
de 2000 níveis de armazenamento superiores aos registrados no mesmo período em 1999,
sinalizando condições mais favoráveis no atendimento ao mercado em 2001. Apesar disso, o
comportamento das afluências dos reservatórios das regiões Sudeste-Centro-Oeste e Nordeste
indicou no início de 2001 uma mudança drástica de perspectivas.
Em março de 2001, foi recomendada à ANEEL e ao MME a elaboração de um plano
de contingenciamento de carga a pedido do ONS, pois as baixas vazões nos rios Grande,
Paraíba e São Francisco, onde estão localizados esses reservatórios apresentavam uma
situação hidrológica altamente desfavorável. Sem a melhoria significativa das vazões
afluentes ao longo dos meses de março e abril, os reservatórios das regiões Sudeste, Centro-
Oeste e Nordeste não atingiram os níveis mínimos de segurança (49% e 50%) para o
atendimento dos requisitos de energia em 2001.
Em 1º de junho de 2001, nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste entrou em
vigor o racionamento de energia que estabelecia metas de redução de consumo individual de
energia para todas as classes de consumidores em virtude da persistência das afluências
desfavoráveis. A meta de redução era de 20% para os consumidores residenciais com contas
superiores a 100 kWh/mês, de 15% a 25% para empresas atendidas em alta tensão e também
30
de 20% para consumidores industriais e comerciais atendidos em baixa tensão. Aos
consumidores foi estabelecido um regime de sobretarifas para aqueles que ultrapassassem as
metas, e de bônus aos que economizassem energia. As empresas que consumiram abaixo da
meta estabelecida puderam vender seus direitos de consumir para outras empresas.
O racionamento gerou uma redução das expectativas de crescimento do mercado que
existia até 2000, resultando em uma sobrecapacidade que reduziu preços e desestimulou
investimentos. Em 2001, o consumo total de eletricidade no país teve um decréscimo de 6,5%
em relação a 2000.
2.3 O NOVO MODELO DO SETOR ELÉTRICO
Diante do cenário de escassez que se observava, o governo federal decidiu criar, em
maio de 2001, a Câmara de Gestão da Crise de Energia Elétrica – GCE. Essa câmara
interministerial atuou durante um ano sob a coordenação do ministro-chefe da Casa Civil, que
liderou um grupo de mais de cem técnicos de diferentes esferas do governo federal. A GCE
criou o Comitê de Revitalização do Modelo do Setor Elétrico, com a missão de propor e
implementar medidas para solucionar a crise do setor no curto prazo e de criar as condições
para o desenvolvimento sustentado do setor elétrico brasileiro no futuro (PIRES et al., 2002).
Através da GCE foi criado outro mecanismo de destaque no governo, a Comissão de
Análise do Sistema Hidrotérmico de Energia Elétrica – CASHEE, criada com o objetivo de
avaliar a política de produção energética e identificar as causas estruturais e conjunturais do
desequilíbrio entra oferta e demanda de energia elétrica. Segundo relatório apresentado pela
CASHEE ao presidente Fernando Henrique em julho de 2001, foi apontado que a conjuntura
hidrológica adversa, por si só, não teria sido suficiente para causar a crise, destacando-se
também que o aumento do consumo de energia nos anos anteriores havia correspondido aos
valores previstos, não exercendo qualquer influência agravante.
Em 10 de dezembro de 2003 foram emitidas as Medidas Provisórias 144, que dispõem
sobre a comercialização de energia, e 145, que dispõe sobre a criação da Empresa de Pesquisa
Energética - EPE. As medidas resultaram nas Leis nº. 10.848 e nº. 10.847, respectivamente,
ambas de 15 de março de 2004. A primeira lei criou a EPE, responsável pela realização dos
estudos de planejamento integrado de recursos energéticos e planos de expansão do setor de
31
energia elétrica, assim como o estudo da viabilidade de novas usinas. A segunda introduziu
diversas mudanças no marco regulatório incluindo:
• Novas regras de comercialização de energia que demandaram a substituição do
MAE pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica – CCEE. Enquanto o
MAE amparava apenas a troca de excedentes físicos entre geradoras e
distribuidoras, a CCEE passou a administrar todas as transações do mercado,
inclusive os leilões;
• Fortalecimento institucional do ONS, conferindo-lhe maior autonomia perante as
empresas elétricas, e criando mecanismos para articular suas funções com as da
EPE.
• Instauração de dois tipos de leilões, um para contratar a energia produzida pelas
usinas existentes, e outro para novos empreendimentos. Estes leilões visam
resolver o velho dilema da política tarifária neste setor, que deve,
simultaneamente, refletir os baixos custos de produção das usinas já amortizadas, e
oferecer remuneração adequada aos novos investimentos.
Segundo a Medida Provisória nº 144, a comercialização de energia elétrica passou a
ser realizada mediante o Ambiente de Contratação Regulada – ACR ou o Ambiente de
Contratação Livre – ACL, sendo estabelecidas as seguintes atribuições:
• Condições gerais e processos de contratação regulada;
• Condições de contratação livre;
• Definição de preços e condições de contabilização e liquidação das operações
realizadas no mercado de curto prazo;
• Instituição da convenção de comercialização;
32
• Regras e procedimentos de comercialização; inclusive no que diz respeito ao
intercâmbio internacional de energia elétrica;
• Mecanismo de realocação de energia para mitigação do risco hidrológico;
• Limites de contratação vinculados a instalações de geração ou à importação de
energia elétrica, mediante critérios de garantia de suprimento;
• Critérios de garantia de suprimento de energia elétrica que assegurem o equilíbrio
entre confiabilidade de fornecimento e modicidade tarifária, a serem propostos
pelo Conselho Nacional de Política Energética – CNPE;
• Mecanismos de proteção aos consumidores.
Ficou estabelecido que, no regime de contratação regulada, as concessionárias de
distribuição de energia elétrica deverão garantir o atendimento à totalidade de seu mercado,
por meio de licitação, que conforme regulamento deverá dispor de mecanismos de incentivo à
contratação que favoreça a modicidade tarifária e condições e limites para repasse do custo de
aquisição de energia elétrica para os consumidores finais.
A principal característica do novo modelo consiste na comercialização de energia em
dois mercados: o ACR e o ACL. O primeiro inclui todas as concessionárias de distribuição de
energia elétrica e corresponde a 95% do consumo de energia elétrica em 2004. O segundo
inclui os consumidores livres e os comercializadores que podem contratar de forma ativa sua
demanda (ROCHA et al., 2007).
No novo modelo houve a criação de novos agentes institucionais e a redefinição do
papel de alguns outros. Neste modelo destaca-se o CNPE, responsável pela formulação do
critério de garantia estrutural de suprimento de energia elétrica e a licitação individual de
projetos no setor, cujas diretrizes são implementadas pelo MME. A regulação do mercado é
realizada pela ANEEL, o planejamento pela EPE, a coordenação e controle da operação da
geração e transmissão de energia elétrica pelo ONS, as contratações são feitas e liquidadas
pela CCEE e o monitoramento de longo prazo para garantir o suprimento é realizado pelo
Comitê de Monitoramento do Sistema Elétrico – CMSE.
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
A revisão bibliográfica foi feita através de diversos portais de pesquisa e de busca,
entre eles os Periódicos da CAPES – Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
Superior, SCIELO – Scientific Electronic Library Online, Scholar Google e Bancos de Teses
e Dissertações, com o objetivo de demonstrar resumos dos trabalhos que apresentam estudos
sobre o consumo de energia elétrica ou ostentam outras relações com o tema abordado, como
ferramentas e métodos utilizados para concluir os resultados da pesquisa.
3.1 RESUMOS DOS TRABALHOS
A seguir, os resumos dos trabalhos são detalhados:
• Figueiredo et al. (2005) apresenta uma caracterização do quadro de consumidores
de eletricidade com base no conhecimento em bases de dados do processo, apoiada
pela técnica de mineração de dados, aplicada sobre as diferentes fases do processo.
O núcleo desse quadro é um modelo de mineração de dados baseados em uma
combinação de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Dois módulos
principais compõem este quadro: os perfis do módulo e classificação módulo. Os
perfis do módulo criam um conjunto de classes de consumo utilizando um
agrupamento operação e o representante carga perfis para cada classe. A
classificação módulo utiliza este conhecimento para construir um modelo capaz de
atribuir classificação dos consumidores quanto as diferentes classes existentes. A
34
qualidade deste quadro é ilustrada com um estudo de caso relativo a um verdadeiro
banco de dados de consumidores e empresas portuguesas de distribuição.
• Nogales et al. (2002) expõem que o quadro da competitividade dos mercados de
eletricidade, com os produtores de energia e os consumidores, necessitam de
preços exatos para servir como instrumentos de previsão. Previsões de preço
incorporam informações cruciais aos produtores e consumidores para planejar
estratégias de licitação, a fim de maximizar seus benefícios e serviços de utilidade
pública, respectivamente. O estudo utiliza duas precisas ferramentas para projeção
de preço, baseadas na análise de séries temporais: regressão dinâmica e modelos
função de transferência. Estas técnicas são explicadas e verificadas uma contra a
outra. Resultados e discussões a partir de estudos de casos do mundo real, com
base nos mercados de eletricidade da Espanha continental e da Califórnia.
• Jamasb e Pollitt (2005) discutem o processo de liberalização do mercado da
energia na Europa, onde está cada vez mais centrada na integração no mercado de
eletricidade e as questões transfronteiriças. Sinaliza que a liberalização dos
mercados nacionais da eletricidade está agora mais perto do objetivo de longo
prazo de um mercado único europeu de eletricidade. A interface entre os mercados
nacionais da eletricidade exige das interconexões físicas e técnicas. No entanto,
novos progressos no sentido deste objetivo também levantam questões importantes
no que respeita ao quadro em que o mercado integrado é implementado. Em
seguida, mostra as questões emergentes de concentração do mercado,
investimentos, e à segurança do abastecimento, bem como alguns aspectos de
mercado, concepção e regulação, que são cruciais para o desempenho dinâmico de
um mercado único.
• Villalva e Ramos (2003) apresenta um modelo de otimização para médio prazo da
gestão de um sistema de fornecimento de energia elétrica e térmica para um
consumidor industrial em mercados energéticos liberalizados. A eletricidade é
distribuída pela rede elétrica ou por motores a gás, enquanto que a energia térmica
é fornecida através de uma caldeira ou o mencionado gás motor. O objetivo é
minimizar o total anual do fornecimento de energia, a fim de otimizar as decisões.
35
A programação linear inteira é aplicada para resolver o problema de binário
decisão. Um realista caso é apresentado para ilustrar o modelo de capacidades.
• Borenstein et al. (1999) analisam a reestruturação do mercado interno de
eletricidade nos Estados Unidos e no mundo, onde mostra a questão horizontal de
poder de mercado. Tradicionalmente, a estimativa e previsão de poder de mercado
tem se baseado fortemente medidas de concentração. No trabalho, discutem-se os
pontos fracos de concentração considerados como uma medida viável de poder de
mercado no setor de eletricidade, e propõe um método alternativo, baseado em
simulações e o uso da planta nível de dados do mercado. Além disso, discutem o
impacto que as alienações no mercado de eletricidade na Califórnia terão sobre
estimado poder de mercado e as implicações políticas dos resultados.
• Hansen (2000) busca analisar e estudar o consumo de energia elétrica do setor
residencial, onde são analisados os múltiplos aspectos relacionados ao consumo de
energia elétrica de dez tipologias de edificação de uso residencial, escolhidas em
uma área de 1500 ha, situada na zona sul da cidade de Porto Alegre - RS.
Procurou-se estabelecer relações entre as tipologias de edificação escolhidas para
análise e os respectivos consumos de energia elétrica. Buscou-se ainda qual é o
peso desta relação frente aos demais aspectos relacionados com o consumo de
energia elétrica, tais como renda familiar, densidade habitacional, hábitos de uso,
entre outros.
• Silk e Joutz (1997) investigaram os efeitos de variáveis econômicas no uso de
energia empregando técnicas de cointegração, a qual permite desenvolver uma
análise de curto e longo prazo através de Modelos Vetoriais Autorregressivos
(VAR/VEC), com dados anuais para a demanda de eletricidade residencial dos
EUA. Mais do que isso, os autores construíram um índice para o estoque de
equipamentos elétricos e estimaram o modelo para os anos de 1949 a 1993. Os
resultados sugeriram uma mudança de regime no consumo durante a década de
1960, e estes autores projetaram, ainda, a demanda para 1994 e 1995.
36
• Modiano (1984) foi um dos primeiros a mensurar as elasticidades-renda e preço da
energia elétrica para as classes residencial, comercial e industrial no período de
1963 a 1981 para o Brasil. Elas foram estimadas pelo método de Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO) com correção para correlação serial pelo método de
Corchranne-Orcutt. Observa-se neste trabalho que somente as elasticidades-renda
de longo prazo mostraram-se elásticas em relação à demanda por energia elétrica.
•
Andrade e Lobão (1997) analisam a evolução do consumo residencial de energia
elétrica no Brasil no período 1963/95, estima as elasticidades-renda e preço desta
demanda e usa o modelo econométrico estimado para fazer projeções das
quantidades demandadas desta energia no período 1997/2005. Para atualizar as
estimativas feitas para estas elasticidades, o modelo utilizado considera a
influência sobre a demanda que a queda no preço real dos eletrodomésticos está
tendo no aumento da posse destes equipamentos nas residências. O exercício de
projeção objetiva não apenas quantificar os volumes demandados de eletricidade
no futuro, mas também avaliar o efeito que políticas de recuperação do valor
tarifário; seja para aumentar o potencial de rentabilidade das empresas do setor a
serem privatizadas, seja para diminuir o crescimento da demanda desta energia;
teriam sobre as quantidades demandadas.
•
Schmidt e Lima (2004) têm como objetivo estimar a elasticidade-preço e a
elasticidade-renda de longo prazo da demanda por energia elétrica no período entre
1969 e 1999 para as três classes de consumo: residencial, comercial e industrial. Além
disso, são realizadas previsões para o consumo de energia elétrica para o intervalo
entre os anos de 2001 e 2005. Os autores não consideraram em suas estimativas a
classes de “Outros” clientes, não sendo possível com isto estimar o total de demanda
de energia elétrica. A análise de cointegração é feita usando a metodologia de
Johansen, isto para o cálculo das elasticidades e para a elaboração das previsões de
consumo de energia elétrica.
•
Zachariadis e Pashourtidou (2007) em um estudo empírico para o Chipre, voltado
para o consumo de energia elétrica residencial e do setor de serviços, aplicaram
testes de raiz unitária com e sem quebra estrutural em nível, teste de cointegração,
VAR/VEC, teste de causalidade de Granger e função impulso-resposta. Nesse
37
estudo, os resultados mostraram que o setor comercial é menos elástico e reverte
mais rápido para o equilíbrio do que o setor residencial.
• Filippini e Pachauri (2002) estimaram as elasticidades-preço e renda da demanda
por energia elétrica no setor residencial de todas as áreas urbanas da Índia,
utilizando dados em nível desagregado para 30 mil casas. Seus resultados
mostraram que a demanda por energia elétrica é inelástica a variações na renda e
no preço e as variáveis habitacionais, demográficas e geográficas são importantes
em determinar a demanda por energia elétrica, algo que não é possível obter
usando-se tão-somente modelos macroagregados.
Os resumos dos trabalhos referentes aos estudos relacionados entre o mercado e o
consumo de energia elétrica, no Brasil e no Exterior, apresentam uma diversidade de análises,
destacando-se como metodologia a utilização de métodos econométricos para estimação de
elasticidades quanto à demanda de eletricidade, além da identificação e demonstração da
relação de outros aspectos que influenciam no consumo de energia elétrica e as projeções de
cenários futuros.
4 DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA
4.1 ORGANIZAÇÃO DAS CONCESSIONÁRIAS
O setor elétrico brasileiro, nos últimos anos, tem passado por alterações de cunho
estrutural e institucional, migrando de uma configuração centrada no monopólio estatal como
provedor dos serviços e único investidor para um modelo de mercado, com a participação de
muitos agentes e investimentos partilhados com o capital privado. A reestruturação foi
estabelecida com a influência da reforma do papel do Estado, em meados da década de 90,
possibilitada pela disposição constitucional de 1988. Esta possibilidade sustentou também a
privatização de ativos de serviços de energia elétrica sob controle estadual e federal, onde se
inserem as empresas de distribuição de energia elétrica.
A conexão e atendimento ao consumidor, qualquer que seja o seu porte, são realizados
pelas distribuidoras de energia elétrica. Além delas, as cooperativas de eletrificação rural,
entidades de pequeno porte, transmitem e distribuem energia elétrica exclusivamente para os
associados. Em 2008, a ANEEL relacionou 53 dessas cooperativas que, espalhadas por
diversas regiões do país, atendem a pequenas comunidades. Deste total, 25 haviam assinado
contratos de permissão com a ANEEL, após a conclusão do processo de enquadramento na
condição de permissionárias do serviço público de distribuição de energia elétrica para
cumprimento da lei nº. 9.074/1995 e da resolução ANEEL nº. 012/2002.
As distribuidoras são empresas de grande porte que funcionam como elo entre o setor
de energia elétrica e a sociedade, visto que suas instalações recebem das companhias de
transmissão todo o suprimento destinado ao abastecimento no país. Nas redes de transmissão,
após deixar a usina, a energia elétrica trafega em tensão que varia de 88 kV (quilovolts) a 750
kV. Ao chegar às subestações das distribuidoras, a tensão é rebaixada e, por meio de um
39
sistema composto por fios, postes e transformadores, chega à unidade final em 127 volts ou
220 volts. Exceção a essa regra são algumas unidades industriais que operam com tensões
mais elevadas (de 2,3 kV a 88 kV) em suas linhas de produção e recebem energia elétrica
diretamente da subestação da distribuidora (pela chamada rede de subtransmissão). A relação
entre os agentes operadores do setor elétrico e os consumidores pode ser observada na Figura
1.
Figura 1: Relação entre agentes e consumidores.
Fonte: ANEEL (2008).
O mercado de distribuição de energia elétrica é formado por 63 concessionárias, que
são responsáveis pelo atendimento de mais de 61 milhões de unidades consumidoras. O
controle acionário dessas companhias pode ser estatal ou privado. No primeiro caso, os
acionistas majoritários são o governo federal, estaduais e/ou municipais. Nos grupos de
controle de várias empresas privadas verifica-se a presença de investidores nacionais, norte-
americanos, espanhóis e portugueses.
40
BOA VISTA
CER
CEAM
MANAUS
CELPA
CELTINS
ELETROACRE
CEA
CERON
CEAL
BANDEIRANTE
BRAGANTINA
CAIUÁ
CPEE
CPFL
CSPE
ELEKTRO
ELETROPAULO
JAGUARI
MOCOCA
NACIONAL
PIRATININGA
SANTA CRUZ
VALE PARANAPANEMA
CAT-LEO
CEMIG
PO
Ç
OS DE CALDAS
CENF
AMPLA
LIGHT
ESCELSA
SANTA MARIA
AES-SUL
CEEE
DEMEI
ELETROCAR
MUXFELDT
NOVA PALMA
PANAMBI
RGE
CELESC
COOPERALIANÇA
JOÃO CESAR
URUSSANGA
IENERGIA
CFLO
COCEL
COPEL
CORONEL VIVIDA
CEB
CELG
CHESP
CEMAT
ENERSUL
CEMAR
CEPISA
COELCE
COSERN
COELBA
CELB
SAELPA
CELPE
ENERGIPE
SULGIPE
Figura 2: Área de atuação das concessionárias de distribuição de energia elétrica
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
A figura 2 mostra as 63 distribuidoras que operam e atuam em diferentes Estados do
país. Na maioria dos Estados brasileiros, principalmente nas regiões Norte e Nordeste, a área
de concessão das empresas de distribuição corresponde aos limites geográficos estaduais. Os
Estados das regiões Sudeste e Sul, principalmente São Paulo e Rio Grande do Sul, abrigam
diversas companhias.
Os direitos e obrigações dessas companhias são estabelecidos no Contrato de
Concessão celebrado com a União para a exploração do serviço público em sua área de
concessão – território geográfico do qual cada uma delas detém o monopólio do fornecimento
de energia elétrica.
O cumprimento dos Contratos de Concessão e as atividades desenvolvidas são
estritamente regulados e fiscalizados pela ANEEL. O objetivo da Agência é, de um lado,
assegurar ao consumidor, o pagamento de um valor justo e o acesso a um serviço contínuo e
de qualidade e, de outro, garantir à distribuidora o equilíbrio econômico-financeiro necessário
ao cumprimento do Contrato de Concessão.
41
4.2 QUALIDADE NA PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS
Nesta seção estudamos a evolução recente da qualidade da oferta de energia elétrica
pelas distribuidoras. A qualidade da oferta pode ser um fator influente na evolução da
quantidade utilizada.
O desempenho das empresas distribuidoras referente à continuidade do serviço
prestado de energia elétrica é medido com base em indicadores de conjunto e individuais.
Segundo Resolução ANEEL nº. 024, de 27 de janeiro de 2000, a continuidade da distribuição
de energia elétrica deverá ser supervisionada, avaliada e controlada por meio de indicadores
coletivos que expressem os valores vinculados a conjuntos de unidades consumidoras, bem
como indicadores individuais associados a cada unidade consumidora.
Os indicadores de conjunto, determinados para medir a qualidade da prestação de
serviços das concessionárias de energia elétrica por um conjunto de unidades consumidoras,
são denominados DEC – Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora e
FEC – Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora.
O DEC indica o número de horas em média que um determinado conjunto de unidades
consumidoras fica sem energia elétrica durante um período, geralmente mensal. “Equação
(1)”:
DEC =
Cc
itiCa
n
i
∑
=
⋅
1
)()(
(1)
Onde:
DEC é expressa em horas e centésimos de hora;
Ca(i) = Número de unidades consumidoras interrompidas em um evento (i), no
período de apuração;
t(i) = Duração de cada evento (i), no período de apuração;
42
i = Índice de eventos ocorridos no sistema que provocam interrupções em uma ou mais
unidades consumidoras;
n = Número máximo de eventos no período considerado;
Cc = Número total de unidades consumidoras, do conjunto considerado, no final do
período de apuração.
O FEC indica quantas vezes, em média, houve interrupção nas unidades consumidoras
(residência, comércio, indústria, etc.). “Equação (2)”:
FEC =
Cc
iCa
n
i
∑
=1
)(
(2)
Onde:
FEC é expressa em número de interrupções e centésimos do número de interrupções;
Ca(i) = Número de unidades consumidoras interrompidas em um evento (i), no
período de apuração;
i = Índice de eventos ocorridos no sistema que provocam interrupções em uma ou mais
unidades consumidoras;
n = Número máximo de eventos no período considerado;
Cc = Número total de unidades consumidoras, do conjunto considerado, no final do
período de apuração.
43
Os indicadores individuais destinados a aferir a qualidade prestada diretamente ao
consumidor são intitulados DIC – Duração de Interrupção por Unidade Consumidora e FIC –
Frequência de Interrupção por Unidade Consumidora.
O DIC indica o intervalo de tempo que, no período de observação, em cada unidade
consumidora, ocorreu descontinuidade da distribuição de energia elétrica. "Equação (3)”:
DIC =
∑
=
n
i
it
1
)(
(3)
Onde:
DIC é expressa em horas e centésimos de hora;
i = Índice de interrupções da unidade consumidora, no período de apuração, variando de 1
a n;
n = Número de interrupções da unidade consumidora considerada, no período de
apuração;
t(i) = Tempo de duração da interrupção (i) da unidade consumidora considerada, no
período de apuração.
O FIC sinaliza o número de interrupções ocorridas, no período de observação, em cada
unidade consumidora. "Equação (4)”:
FIC = n (4)
Onde:
FIC é expressa em número de interrupções;
n = Número de interrupções da unidade consumidora considerada, no período de
apuração.
44
A taxa de variação dos indicadores determinantes de qualidade da prestação de
serviços para cada concessionária, para o período entre 2006 e 2007, de acordo com a Tabela
1, teve uma diversidade de resultados, tanto positivos quanto negativos, o que demonstra a
necessidade de melhora nos serviços prestados por parte das empresas distribuidoras que não
obtiveram resultados satisfatórios.
Tabela 1 – Valores e variação dos indicadores de qualidade das concessionárias entre 2006 e
2007
2006 2007 Variação
Empresas
DEC FEC DEC FEC DEC FEC
AES-SUL
17,31 11,40 20,57 11,48 18,83% 0,70%
AMPLA
16,50 11,53 14,46 10,50 -12,36% -8,93%
BANDEIRANTE
8,82 5,51 9,46 5,85 7,26% 6,17%
BOA VISTA
12,37 30,14 13,92 39,38 12,53% 30,66%
BRAGANTINA
8,55 10,21 11,44 11,70 33,80% 14,59%
CAIUÁ
7,21 7,92 8,05 7,90 11,65% -0,25%
CAT-LEO
10,92 9,30 12,16 10,71 11,36% 15,16%
CEA
39,62 39,82 39,84 44,53 0,56% 11,83%
CEAL
24,19 17,41 20,93 17,43 -13,48% 0,11%
CEAM
86,23 98,21 93,53 111,04 8,47% 13,06%
CEB
13,29 11,54 14,77 15,97 11,14% 38,39%
CEEE
26,54 16,98 25,79 18,63 -2,83% 9,72%
CELB
14,39 10,35 13,64 12,91 -5,21% 24,73%
CELESC
15,20 12,15 16,40 12,45 7,89% 2,47%
CELG
21,39 20,15 24,44 20,27 14,26% 0,60%
CELPA
41,85 35,12 56,92 45,66 36,01% 30,01%
CELPE
15,82 9,37 15,10 8,30 -4,55% -11,42%
CELTINS
51,11 35,88 47,69 33,76 -6,69% -5,91%
CEMAR
42,40 24,55 28,59 19,78 -32,57% -19,43%
CEMAT
25,78 26,38 27,52 24,80 6,75% -5,99%
CEMIG
13,03 6,43 13,14 6,40 0,84% -0,47%
CENF
18,76 12,34 18,55 12,30 -1,12% -0,32%
CEPISA
51,67 40,44 45,04 36,91 -12,83% -8,73%
CERON
38,28 42,70 38,16 52,30 -0,31% 22,48%
CFLO
2,79 2,85 3,90 3,76 39,78% 31,93%
CHESP
17,30 31,48 17,96 41,09 3,82% 30,53%
COCEL
13,95 10,45 15,81 12,50 13,33% 19,62%
COELBA
14,81 7,76 13,96 7,83 -5,74% 0,90%
COELCE
11,42 9,11 9,40 7,87 -17,69% -13,61%
COOPERALIANÇA
2,40 1,84 4,12 1,99 71,67% 8,15%
COPEL
14,79 13,66 13,54 12,41 -8,45% -9,15%
CORONEL VIVIDA
1,97 7,90 0,61 1,37 -69,04% -82,66%
COSERN
12,48 8,33 13,04 9,25 4,49% 11,04%
CPEE
7,99 7,80 6,82 7,95 -14,64% 1,92%
45
CPFL
6,59 5,49 6,98 5,88 5,92% 7,10%
CSPE
10,60 8,16 11,60 9,10 9,43% 11,52%
DEMEI
14,61 14,65 6,17 7,39
-57,77% -49,56%
ELEKTRO
10,17 6,74 9,36 6,41 -7,96% -4,90%
ELETROACRE
12,45 18,44 16,62 22,18 33,49% 20,28%
ELETROCAR
23,80 14,50 41,84 16,43 75,80% 13,31%
ELETROPAULO
7,87 5,52 8,90 5,65 13,09% 2,36%
ENERGIPE
14,04 9,00 15,63 11,23 11,32% 24,78%
ENERSUL
13,56 10,46 13,13 9,27 -3,17% -11,38%
ESCELSA
8,31 6,34 11,53 7,65 38,75% 20,66%
IENERGIA
9,27 10,51 8,79 10,04 -5,18% -4,47%
JAGUARI
4,61 5,99 6,33 5,87 37,31% -2,00%
JOÃO CESA
17,92 13,68 18,67 8,23 4,19% -39,84%
LIGHT
7,99 6,30 9,09 6,39 13,77% 1,43%
MANAUS
29,30 24,66 53,83 32,15 83,72% 30,37%
MOCOCA
7,81 10,05 4,25 5,87 -45,58% -41,59%
MUXFELDT
8,03 8,62 13,58 9,14 69,12% 6,03%
NACIONAL
6,77 8,91 7,97 10,56 17,73% 18,52%
NOVA PALMA
24,03 32,02 15,35 14,50 -36,12% -54,72%
PANAMBI
11,00 13,34 27,79 21,09 152,64% 58,10%
PIRATININGA
6,75 5,67 6,90 5,79 2,22% 2,12%
POÇO DE CALDAS
3,26 7,06 3,15 3,76 -3,37% -46,74%
RGE
19,92 12,36 17,03 10,89 -14,51% -11,89%
SAELPA
50,76 19,40 35,43 20,40 -30,20% 5,15%
SANTA CRUZ
6,71 8,56 5,85 8,21 -12,82% -4,09%
SANTA MARIA
7,78 4,28 8,52 4,93 9,51% 15,19%
SULGIPE
19,17 15,14 19,73 17,75 2,92% 17,24%
URUSSANGA
7,21 10,83 14,01 13,41 94,31% 23,82%
V. PARANAPANEMA
7,90 9,06 7,29 7,90 -7,72% -12,80%
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
As médias anuais dos indicadores de qualidade DEC e FEC obtiveram resultados
positivos, com significativa queda na interrupção de distribuição de energia elétrica durante os
anos observados (1997/2007), como mostra o Gráfico 1. De acordo com a ANEEL, em 1997
o DEC médio no país foi de 27,19 minutos e, em 2007, o índice obteve o resultado de 16,08
minutos. Quanto ao FEC, a média do indicador para 1997 foi de 21,68 vezes e, em 2007, de
11,72 vezes.
46
Gráfico 1: Indicadores de qualidade – Médias anuais para o Brasil
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
A comparação dos resultados obtidos por cada concessionária com a média nacional
para os indicadores DEC e FEC, dentre os anos 2006 e 2007 (Tabela 2), demonstra outra
interpretação diante do cenário em questão, pois a maioria das empresas distribuidoras
relacionadas ficou com os seus índices abaixo da média, ou seja, há homogeneidade na
evolução da qualidade ao longo das empresas, com apenas um pequeno número de
concessionárias apresentando piores desempenhos afastados do conjunto dos demais. Isto
permite concluir que apenas uma minoria do conjunto de empresas possui a necessidade de
melhora na prestação de serviços para o consumidor. Deste modo, evidenciamos que a
qualidade dos serviços pode ser deixada de um modelo para a evolução do consumo recente
de energia no país.
47
Tabela 2 – Diferença entre os valores dos indicadores de qualidade das concessionárias e a
média anual Brasil, para 2006 e 2007
2006 2007
Empresas
DEC FEC DEC FEC
AES-SUL
0,98 -0,31 4,49 -0,24
AMPLA
0,17 -0,18 -1,62 -1,22
BANDEIRANTE
-7,51 -6,20 -6,62 -5,87
BOA VISTA
-3,96 18,43 -2,16 27,66
BRAGANTINA
-7,78 -1,50 -4,64 -0,02
CAIUÁ
-9,12 -3,79 -8,03 -3,82
CAT-LEO
-5,41 -2,41 -3,92 -1,01
CEA
23,29 28,11 23,76 32,81
CEAL
7,86 5,70 4,85 5,71
CEAM
69,90 86,50 77,45 99,32
CEB
-3,04 -0,17 -1,31 4,25
CEEE
10,21 5,27 9,71 6,91
CELB
-1,94 -1,36 -2,44 1,19
CELESC
-1,13 0,44 0,32 0,73
CELG
5,06 8,44 8,36 8,55
CELPA
25,52 23,41 40,84 33,94
CELPE
-0,51 -2,34 -0,98 -3,42
CELTINS
34,78 24,17 31,61 22,04
CEMAR
26,07 12,84 12,51 8,06
CEMAT
9,45 14,67 11,44 13,08
CEMIG
-3,30 -5,28 -2,94 -5,32
CENF
2,43 0,63 2,47 0,58
CEPISA
35,34 28,73 28,96 25,19
CERON
21,95 30,99 22,08 40,58
CFLO
-13,54
-8,86 -12,18 -7,96
CHESP
0,97 19,77 1,88 29,37
COCEL
-2,38 -1,26 -0,27 0,78
COELBA
-1,52 -3,95 -2,12 -3,89
COELCE
-4,91 -2,60 -6,68 -3,85
COOPERALIANÇA
-13,93
-9,87 -11,96 -9,73
COPEL
-1,54 1,95 -2,54 0,69
CORONEL VIVIDA
-14,36
-3,81 -15,47 -10,35
COSERN
-3,85 -3,38 -3,04 -2,47
CPEE
-8,34 -3,91 -9,26 -3,77
CPFL
-9,74 -6,22 -9,10 -5,84
CSPE
-5,73 -3,55 -4,48 -2,62
DEMEI
-1,72 2,94 -9,91 -4,33
48
ELEKTRO
-6,16 -4,97 -6,72 -5,31
ELETROACRE
-3,88 6,73 0,54 10,46
ELETROCAR
7,47 2,79 25,76 4,71
ELETROPAULO
-8,46 -6,19 -7,18 -6,07
ENERGIPE
-2,29 -2,71 -0,45 -0,49
ENERSUL
-2,77 -1,25 -2,95 -2,45
ESCELSA
-8,02 -5,37 -4,55 -4,07
IENERGIA
-7,06 -1,20 -7,29 -1,68
JAGUARI
-11,72
-5,72 -9,75 -5,85
JOÃO CESA
1,59 1,97 2,59 -3,49
LIGHT
-8,34 -5,41 -6,99 -5,33
MANAUS
12,97 12,95 37,75 20,43
MOCOCA
-8,52 -1,66 -11,83 -5,85
MUXFELDT
-8,30 -3,09 -2,50 -2,58
NACIONAL
-9,56 -2,80 -8,11 -1,16
NOVA PALMA
7,70 20,31 -0,73 2,78
PANAMBI
-5,33 1,63 11,71 9,37
PIRATININGA
-9,58 -6,04 -9,18 -5,93
POÇO DE CALDAS
-13,07
-4,65 -12,93 -7,96
RGE
3,59 0,65 0,95 -0,83
SAELPA
34,43 7,69 19,35 8,68
SANTA CRUZ
-9,62 -3,15 -10,23 -3,51
SANTA MARIA
-8,55 -7,43 -7,56 -6,79
SULGIPE
2,84 3,43 3,65 6,03
URUSSANGA
-9,12 -0,88 -2,07 1,69
-8,43 -2,65 -8,79 -3,82
V. PARANAPANEMA
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
5. METODOLOGIA DE ANÁLISE
5.1 INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA
A base da Econometria é a aplicação de métodos matemáticos e estatísticos à análise
de conjuntos de dados, visando dar suporte às teorias econômicas. Em realidade, define-se a
Econometria como um método de análise econômica que agrega a Matemática, Teoria
Econômica e Estatística.
Evidentemente, não se constitui numa ciência adicional a congregação dessas três
ciências, mas sim uma forma científica de traduzir um modelo teórico para uma formulação
que possa ser passível de um teste empírico.
Ela é o ramo da Economia que lida com a mensuração de realizações econômicas, ou
seja, relações entre variáveis de natureza econômicas. Segundo MICHAELIS (2004),
Econometria é definida como o estudo dos fenômenos econômicos mediante a aplicação de
métodos matemáticos e técnicas estatísticas, para verificar até que ponto as teorias dos ciclos
econômicos encontram apoio na realidade concreta.
A Econometria é, na verdade, uma combinação de teoria ou outro raciocínio a priori
com matemática e estatística, com o objetivo de dar conteúdo empírico às formulações
teóricas da Economia (MATOS, 2000).
50
5.2 MÉTODO ANALÍTICO
O método mais tradicional e comum da Econometria é a análise de regressão, cuja
evolução foi associada ao desenvolvimento de técnicas de estimação com base no clássico
modelo de regressão. Pode-se atribuir o sucesso desse método por conta de sua relativa
simplicidade e facilidade computacional.
De acordo com MADDALA (2003), a análise de regressão é uma das ferramentas
mais comumente usadas em trabalhos de Econometria e refere-se à descrição e a
quantificação da relação entre uma dada variável (em geral chamada de variável “explicada”
ou “dependente”) e uma ou mais outras variáveis (em geral chamadas de variáveis
“explicativas” ou “independentes”).
O método consiste em encontrar uma equação que melhor represente a relação entre
duas ou mais variáveis, com base em uma série de dados. Após determinada essa equação,
pode-se utilizar a mesma para previsões a respeito dos valores de uma das variáveis, dadas as
demais.
O termo “regressão” foi concebido pelo inglês Sir Francis Galton (1822-1911), que
estudava a correlação entre a altura das crianças e a altura dos pais. Ele observou que embora
pais altos tivessem filhos altos e pais baixos tivessem filhos baixos, havia uma tendência para
que a altura das crianças convergisse à média. Há, portanto, uma “regressão da altura das
crianças em direção a média” (MADDALA, 2003).
O objetivo dos modelos de regressão é estabelecer relações estatísticas entre um
fenômeno em estudo e as variáveis independentes envolvidas, chamadas forças
direcionadoras, que exercem influência sobre ele. Sendo assim, o modelo suporta a inclusão
de variáveis exógenas como as socioeconômicas. Isto contribui para o entendimento do
fenômeno em estudo, mas é insuficiente para explicá-lo, pois a identificação de um
relacionamento estatístico entre duas variáveis por si só não estabelece um relacionamento
causal entre elas.
Por exemplo, pode-se identificar através de um modelo de regressão que o
crescimento populacional tem relação com o crescimento do desmatamento de uma
determinada região, entretanto, o modelo de regressão não explica os mecanismos que ligam
estas variáveis.
51
De acordo com MATOS (2000), a análise de regressão linear em Econometria
compreende quatro etapas principais:
• Especificação do modelo: toma por base relações definidas por meio da teoria
econômica, tais como equações de demanda, funções de produção, funções custo
e modelos macroeconômicos.
• Estimação: feita utilizando-se métodos econométricos que permitem estimar, para
dada amostra de informações, parâmetros das relações econômicas como
elasticidades e propensões a consumir, a poupar etc.
• Análise de resultados: consiste na análise de resultados por meio de verificação
de sua adequação à teoria subjacente e testes estatísticos e econométricos.
• Fase final: utilização dos resultados para previsão.
Os métodos mais utilizados para estimação dos parâmetros da regressão são os dos
Mínimos Quadrados Ordinários e da Máxima Verossimilhança, sendo o mais difundido o dos
Mínimos Quadrados Ordinários – MQO.
O método de estimação, para as funções de consumo de energia elétrica a serem
consideradas, será o dos MQO, que consiste em estimar os parâmetros da função,
minimizando a soma dos quadrados dos erros. Por limitações do estudo, não será feita a etapa
final da análise de regressão linear (utilização dos resultados para previsão), o que fica de
incentivo para novos trabalhos.
De acordo com HILL et al. (2003), os pressupostos para o MQO são:
a) A média dos erros é igual a zero;
b) A variância dos erros é constante e igual a σ²;
c) A ausência de autocorrelação nos erros, ou seja, E(e
t,
e
s
) = 0, t≠s;
52
d) A covariância (e
t
,e
s
) = 0;
e) Os valores de µ
i
são normalmente distribuídos, isto é, e
t
~ N(0,σ²);
f) Ausência de multicolinearidade
1
.
5.2.1 Determinação do Modelo de Regressão Múltipla
Apresenta-se a seguir o modelo de regressão com duas ou mais variáveis explicativas,
isto é, o modelo de regressão múltipla. Descrevem-se os pressupostos subjacentes ao modelo
clássico de regressão múltipla, e também como as estimativas dos parâmetros podem ser
obtidas por intermédio do Método dos MQO.
Conforme HILL et al. (2003) descreve, quando transformamos um modelo econômico
com mais de uma variável explanatória em seu modelo econométrico correspondente,
passamos a designá-lo como modelo de regressão múltipla.
Em um modelo geral de regressão múltipla, uma variável dependente de y
t
está
relacionada com várias variáveis explanatórias x
t2
,
x
t3
,
...
, x
tk
por uma equação linear que pode
ser descrita como:
y
t
=
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
+ ... +
β
k
x
tk
+
e
t
(5)
Os coeficientes
β
2
,
β
3 ,
...,
β
k
são parâmetros desconhecidos. O parâmetro
β
k
mede o
efeito de uma modificação na variável x
tk
sobre o valor esperado de y
t
, E(y
t
), mantidas
constantes todas as outras variáveis. O parâmetro
β
1
é o termo intercepto. A variável à qual
β
1
está ligado é x
t1
= 1.
Para tornar completo o modelo econométrico definido na “Equação (5)”, tem-se
algumas suposições sobre a distribuição de probabilidade dos erros aleatórios e
t
. Os
pressupostos para sobre os erros aleatórios e
t
são análogos aos introduzidos para o modelo de
regressão simples, em que:
1
O termo multicolinearidade foi cunhado por Ragnar Frisch. Significava originalmente a existência de uma
“perfeita” ou exata relação linear entre algumas ou todas as variáveis explicativas de um modelo de regressão.
(GUJARATI, 2000).
53
• E(e
t
) = 0. Cada erro aleatório tem distribuição de probabilidade com média zero.
Alguns erros são positivos, outros são negativos; em um grande número de
observações, eles terão média zero. A partir desse pressuposto, pode-se afirmar
que a média de todas as variáveis omitidas e de quaisquer outros erros cometidos
na especificação do modelo é zero;
• var (e
t
) = σ². Cada erro aleatório tem distribuição de probabilidade com variância
σ². A variância σ² é uma parâmetro desconhecido e mede a incerteza presente no
modelo estatístico. É a mesma para a observação e, assim, para nenhuma
observação a incerteza do modelo será maior, ou menor, nem estará diretamente
vinculada a qualquer variável econômica;
• cov (e
t
, e
s
) = 0. A covariância entre dois erros correspondentes a duas observações
diferentes quaisquer é zero. O tamanho do erro de uma observação não tem
qualquer influência sobre o tamanho provável do erro de outra observação. Assim,
qualquer par de erros não é correlacionado;
• Eventualmente admite-se ainda que os erros aleatórios e
t
tenham distribuição de
probabilidade normal, isto é,
e
t
~ N(0,σ²);
Como cada observação sobre a variável dependente y
t
depende do termo estocástico e
t
,
cada y
t
é também uma variável aleatória. As propriedades estatísticas de y
t
decorrem das de e
t
.
São elas:
• E(y
t
)
=
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3.
O valor esperado (médio) de y
t
depende dos valores dos
valores das variáveis explanatórias e dos parâmetros desconhecidos. Essa
suposição é equivalente a E(e
t
) = 0; ela diz que o valor médio de y
t
varia para cada
observação e é dado pela função de regressão E(y
t
)
=
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
;
• var(y
t
) = var(e
t
) = σ². A variância da distribuição de probabilidade de y
t
não se
modifica em cada observação. Algumas observações sobre y
t
não têm mais
probabilidade de estarem afastadas da função de regressão do que outras;
54
• cov (y
t
, y
s
) = cov (e
t
, e
s
) = 0. Duas observações quaisquer sobre a variável
dependente são sempre não correlacionadas. Por exemplo, se uma observação está
acima de E(y
t
), uma observação subsequente não tem menor probabilidade de
estar acima de E(y
t
);
• Admite-se eventualmente que os valores de y
t
se distribuem normalmente em
torno de sua média, ou seja, y
t
~ N[(
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
), σ²], o que equivale a supor
que e
t
~ N(0,σ²).
Além dessas suposições sobre o termo estocástico (e, consequentemente, sobre a
variável dependente), consideram-se dois pressupostos sobre as variáveis explanatórias. O
primeiro é que essas variáveis explanatórias não são variáveis aleatórias. Desta forma, a
hipótese é que os valores das variáveis aleatórias sejam conhecidos antes da observação dos
valores da variável dependente.
O segundo pressuposto é de que nenhuma das variáveis explanatórias é uma função
linear exata de qualquer das outras. Esse pressuposto equivale a admitir que nenhuma variável
é redundante. Caso esse pressuposto seja violado – uma condição chamada multicolinearidade
exata –, o processo de mínimos quadrados falha.
Com o estabelecimento das propriedades dos estimadores de MQO e os pressupostos
para o modelo de regressão múltipla geral, demonstrado na “Equação (5)”, segue abaixo o
resumo do conjunto de hipóteses a serem consideradas, as quais se podem recorrer conforme a
necessidade:
1. y
t
=
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
+ ... +
β
k
x
tk
+
e
t
, t = 1, ..., T;
2. E(y
t
)
=
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
+ ... +
β
k
x
tk
⇔
E(e
t
) = 0;
3. var(y
t
) = var(e
t
) = σ²;
4. cov (y
t
, y
s
) = cov (e
t
, e
s
) = 0;
5. Os valores de x
tk
não são aleatórios nem são funções lineares exatas das outras
variáveis explanatórias;
55
6. y
t
~ N[(
β
1
+
β
2
x
t2
+
β
3
x
t3
), σ²]
⇔
e
t
~ N(0,σ²).
5.2.2 Coeficiente de Determinação
Na regressão múltipla, a medida relativa de adequação do ajuste é chamada de
coeficiente de determinação múltipla e é designada pelo símbolo R². É a relação entre a
variação explicada pela equação de regressão múltipla e a variação total da variável
dependente.
Assim, R²
= 0,95 significa que 95% de variância é explicada pelo modelo. Quanto
mais próximo de 1 estiver R² melhor será explicado a variação em y
t
e maior será a
capacidade de previsão do modelo sobre todas as observações amostrais. O coeficiente de
determinação (R²) é um número no intervalo [0;1], calculado conforme a fórmula a seguir:
R
²
=
∑
∑
−
−
)²(
)²
ˆ
(
yy
yy
t
t
=
TotalVariação
ExplicadaVariação
(6)
Onde
y
é o valor médio dos
y
t
constantes da amostra e
t
y
ˆ
é o correspondente valor
estimado através da equação (
t
y
ˆ
=
1
ˆ
β
+
2
ˆ
β
x
t2
+
3
ˆ
β
x
t3
+ ... +
k
β
ˆ
x
tk
), para o elemento t da
amostra
.
Alguns autores recomendam o uso do coeficiente de determinação "ajustado" (
R
2
),
que leva em conta o número de variáveis explicatórias em relação ao número de observações.
O propósito desta medida é facilitar a comparação de diversos modelos de regressão,
quando há alteração no numero de variáveis ou na quantidade de dados, de um modelo para
outro. Tal coeficiente é determinado da seguinte forma:
R
2
= 1 –
( )
1*
1
1
−
−−
−
n
kn
n
(7)
56
Onde
R
² é o coeficiente ajustado, R² é o coeficiente de determinação normal, k é o
número de regressores e n é o tamanho da amostra. O coeficiente de determinação é
empregado como um indicador inicial da precisão das regressões, para a seleção dos modelos
mais ajustados.
5.2.3 Autocorrelação
O problema de autocorrelação na estimativa de equações é verificado quando as
alterações ocorridas na variável aleatória, em um período, dependem do período passado ou
do período posterior.
Segundo GUJARATI (2000), o mais célebre teste pra detectar se há presença
significativa de autocorrelação foi desenvolvido pelos estatísticos Durbin e Watson. É
popularmente conhecido como estatística DW – Durbin-Watson, que é simplesmente a razão
entre a soma das diferenças ao quadrado nos sucessivos resíduos e a soma de quadrados dos
resíduos:
DW =
∑
∑
=
=
−
−
T
t
t
T
t
tt
ê
êê
1
2
2
2
1
)(
(8)
Onde:
DW = autocorrelação dos resíduos;
ê
t
= o erro estimado do período t;
ê
t-1
= o erro estimado do período t anterior;
57
O teste de Durbin-Watson apresenta a existência de autocorrelação positiva quando
DW for significativamente menor que 2, e demonstra a autocorrelação negativa quando DW
for significativamente maior que 2. A inexistência de autocorrelação é verificada quando DW
for igual ou estiver próximo de 2, tanto para um valor menor quanto para um resultado maior
que 2.
O problema de autocorrelação dos erros são frequentes em séries temporais, e em
particular, quando as observações seguem uma ordem natural com o correr do tempo e existe
sempre a possibilidade de que os erros sucessivos estejam correlacionados uns aos outros.
Para HILL et al. (2003), dada a possibilidade de existirem erros correlacionados e se a
suposição em que cov (e
t
, e
s
) = 0 não é mais válida, admite-se a autocorrelação ao estimar os
β
k
e deve-se representá-la de alguma forma. O mais comum é o modelo autorregressivo de
primeira ordem, ou simplesmente AR(1). Nesse modelo, e
t
depende do seu valor antecedente
e
t-1
mais outra componente aleatória que não seja correlacionada ao longo do tempo e que
tenha média zero e variância constante. Ou seja:
ttt
vee +=
−1
ρ
(9)
Onde
ρ
(letra grega rô) é um parâmetro que determina as propriedades de correlação
de e
t
e os v
t
são variáveis aleatórias não correlacionadas com variância constante
2
v
σ
. Dessa
forma, v
t
possui as seguintes propriedades estatísticas:
1. E(v
t
) = 0;
2. var (v
t
) =
2
v
σ
;
3. cov (v
t
, v
s
) = 0, t
≠
s.
58
O fundamento lógico para o modelo autorregressivo na “Equação (9)” apresenta a
componente aleatória e
t
no período de tempo t composta de duas partes:
•
1−t
e
ρ
é a persistência do erro aleatório do período anterior, devido a inércia nos
sistemas econômicos, em que a magnitude do parâmetro
ρ
determina o quanto é
transportado para o período seguinte;
• v
t
é um novo choque no nível da variável econômica.
O parâmetro auto-regressivo
ρ
que determina quão rapidamente o efeito de um
choque se dissipa. Quanto maior a magnitude de
ρ
, maior a persistência do erro de um
período para o outro e mais lentamente o choque se diluirá no tempo. Para que os e
t
apresentem propriedades que não variem de ano para ano, admitimos que
ρ
seja menor do que
1 em valor absoluto. Isto é:
−1 <
ρ
< 1 (10)
Como −1 <
ρ
< 1, os valores da sequência de correlações entre dois erros são
decrescentes à medida que eles se distanciam entre si no tempo, ou seja, à medida que os erros
se distanciam mais e mais uns aos outros a correlação entre eles se torna cada vez menor. Essa
característica de um erro que segue um modelo AR(1) representa de uma forma razoável
muitos fenômenos econômicos.
6. MODELAGEM PARA A ESTIMAÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
6.1 MODELAGEM DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA
Diversos estudos para a estimação do consumo de energia elétrica no país já foram
realizados, o que torna este trabalho uma atualização com relação ao caso brasileiro, com o
uso de dados mais atualizados e um período mais recente, com a utilização de um conjunto de
observações de base mensal, aspecto que difere de outras pesquisas encontradas na área.
Modiano (1984) estimou a elasticidade-renda e elasticidade-preço para demanda por
energia elétrica para o Brasil utilizando dados anuais do período de 1963 a 1981, isto para as
classes de cliente: residencial, comercial e industrial. Este autor utilizou para suas estimativas a
regressão de uma equação Cobb Douglas. O resultado que ele obteve foram as elasticidades-renda
de longo prazo de 1,130, 1,068 e 1,360 respectivamente. Para as elasticidades-preço de longo
prazo, Modiano (1984) encontrou -0,403, -0,183 e -0,222, isto para as classes residencial,
comercial e industrial respectivamente.
Andrade e Lobão (1997) estimaram somente para a classe residencial brasileira, no
período entre 1963 e 1995, com base anual, por três métodos distintos: mínimos quadrados
ordinários, variável instrumental e cointegração. Eles chegaram a conclusão de que as
elasticidades-preço de curto e longo prazos foram de -0,06 e -0,051; e as elasticidades-renda
de curto e longo prazos foram de 0,212 e 0,213.
Silk e Joutz (1997) também fizeram uma estimativa da demanda anual por energia
elétrica dos Estados Unidos, usando um modelo de ajustamento parcial. Para tanto, dividiram
os aparelhos elétricos em duas classes, ou seja, os que não têm uma utilização diretamente
dependente da temperatura — como, por exemplo, os que fornecem iluminação, serviços de
limpeza, refrigeração de alimentos e diversão — e os que estão a ela fortemente relacionados,
como o ar-condicionado e os aquecedores elétricos. Além da renda e do preço da energia
60
elétrica, também foram utilizados a taxa de juros e os preços de fontes substitutas de energia
como variáveis explicativas.
Schmidt e Lima (2004) estimaram a elasticidade-preço e a elasticidade-renda de longo
prazo da demanda por energia elétrica nas três classes de consumo: residencial, comercial e
industrial.
Eles utilizaram os dados de séries anuais do período entre 1969 e 1999 para as estimativas
e elaboraram previsões para o período entre 2001 e 2005. C
hegaram aos valores de 0,539, 0,636 e
1,718 para a elasticidade-renda de longo prazo respectivamente, e para a elasticidade-preço de
longo prazo os valores foram -0,085, -0,174 e -0,129.
6.2 EVOLUÇÃO DA DEMANDA POR ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL
Nesta seção apresenta-se a evolução da demanda por energia elétrica do país, através
de informações pesquisadas com base nos Boletins de Análise do Mercado de Energia (EPE,
2009), para buscar identificar os aspectos socioeconômicos que recentemente afetaram o
consumo por eletricidade das classes consumidoras consideradas no estudo.
Em 2007, os crescimentos dessazonalizados dos consumos de energia elétrica das
indústrias e do comércio e serviços apresentaram taxas de crescimento significativamente
crescentes desde o início do ano. Esses resultados refletem e confirmam o comportamento
dinâmico e contínuo da atividade econômica do país. Como consequência da atividade
econômica favorável, os consumidores residenciais também apresentaram crescimentos de
consumo de eletricidade expressivos.
A tendência de crescimento do consumo de energia elétrica foi verificada ao longo do
ano de 2007, mesmo após a queda do consumo industrial entre meados de 2004 e início de
2006. Esse comportamento já era esperado devido aos diversos sinais positivos que foram
apresentados pela economia brasileira e intensificados desde meados de 2006.
O incremento do investimento estrangeiro direto, o restabelecimento das atividades
agroindustriais e o aumento das exportações de commodities tiveram influências, direta ou
indireta, no consumo de energia elétrica. Além desses aspectos, os destaques foram o aumento
da renda, a queda dos juros, e a maior disponibilidade e alongamento do crédito, que
estimularam o consumo em geral, em especial a aquisição e o uso de equipamentos
consumidores de eletricidade, aquecendo a demanda doméstica e a produção industrial.
61
Nesse cenário, observa-se no consumo de energia elétrica em particular, aumento da
demanda da indústria de alimentos e bebidas, de bens de capital, de bens duráveis e de alguns
setores eletrointensivos. Na esteira dessa evolução, as residências e o comércio aumentaram o
estoque de eletroeletrônicos, cujas vendas no varejo cresceram 10% no primeiro semestre de
2007, sendo de se destacar o crescimento de 11% nas vendas da linha branca em 2007.
Registra-se ainda o forte ritmo de crescimento na abertura de novos pontos comerciais, muitos
deles novos shoppings, supermercados e hotéis.
Outro fator que contribuiu para o aumento do consumo de energia elétrica foi a ligação
de novos pontos de consumo residencial. Nos 12 meses findos em setembro de 2007, foram
incorporados à rede quase 1,7 milhão de novos consumidores, beneficiados particularmente
pelo Programa Luz para Todos, que desde 2004 tem promovido, em média, a ligação de mais
de 440 mil novos consumidores residenciais de baixa renda por ano – responsável, portanto,
por mais de 25% das novas ligações.
Cabe destacar também que a ocorrência de temperaturas acima de valores médios,
principalmente em algumas regiões, tem influenciado o consumo de energia entre as classes
de consumidores residenciais e comerciais.
Em 2008, as classes comercial e residencial mantiveram a dianteira do crescimento da
demanda de energia elétrica. No primeiro caso, os fatores de crescimento foram, nos
primeiros nove meses do ano, a atividade do comércio em geral, com destaque para a ligação
de novos pontos comerciais no Nordeste, o turismo de estrangeiros e o movimento de portos e
aeroportos. No último trimestre, o câmbio mais alto tendeu a favorecer o turismo doméstico.
O consumo de energia pelas famílias reflete dois aspectos: crescimento sustentado do
consumo médio em cada residência, que atingiu 148 kWh por mês (+1,3% sobre 2007) como
conseqüência de maior posse de eletrodomésticos em razão do aumento da renda, e aumento
expressivo no número de consumidores. Em 2008, foram ligados à rede mais de 2 milhões de
novos consumidores, quase a metade nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste,
repercutindo novamente o Programa Luz Para Todos.
A indústria foi responsável pela retração do consumo de energia elétrica no Brasil em
2008, evidenciando os efeitos da crise financeira internacional. Foi a primeira vez desde o
racionamento durante o período entre 2001 e 2002, que a taxa na evolução do consumo
mensal de energia elétrica do país ficou negativa.
62
A Região Sudeste, que concentrou 57% do consumo industrial de energia do país, a
redução foi de 10,1%. Em São Paulo, várias fábricas concederam férias coletivas ou
anteciparam programas de manutenção, em particular as do setor automobilístico e indústrias
fornecedoras. No Rio de Janeiro, os subsetores mais afetados foram metalurgia e químico,
principalmente com a redução da produção de alumínio primário em 20% e 50%,
respectivamente em novembro e dezembro. Em Minas Gerais, a USIMINAS antecipou a
manutenção de um de seus altos-fornos e a Companhia Vale do Rio Doce (VALE) reduziu as
atividades de extração de minério de ferro e de manganês e a produção de ferroligas. No
Espírito Santo, a queda do consumo de energia refletiu menor atividade na pelotização.
No Sul, a queda no consumo em dezembro foi de 9%, em relação ao mesmo mês de
2007. A maior retração ocorreu no Rio Grande do Sul, em razão da menor produção das
indústrias do Polo Petroquímico de Triunfo. O polo gaúcho também operou somente com uma
de suas duas linhas de produção. Em Santa Catarina, a produção de algumas indústrias ficou
comprometida pelas chuvas intensas que castigaram o estado. Em adição, alguns setores
foram prejudicados pelas limitações operativas impostas ao porto de Itajaí, o que restringiu o
escoamento da produção.
A queda do consumo de energia no Nordeste foi da mesma ordem de grandeza, com a
redução de 10,4%. O fornecimento da CHESF a indústrias de grande porte da região caiu 16%
no mês. Parte importante da produção dessas indústrias é destinada às exportações. Com a
retração da demanda internacional, houve inclusive interrupção de linhas inteiras de produção.
O consumo de energia na metalurgia (siderurgia, ferroligas e não-ferrosos) registrou queda de
17% e no setor químico (soda-cloro, petroquímico e fertilizantes), de 19%. Visando a ajustar
o nível de estoques, o Polo de Camaçari operou, em dezembro, com apenas uma de suas duas
linhas de produção. O consumo de energia nas indústrias têxtil e de cimento também mostrou
desaceleração.
Na região Norte, o impacto do consumo se verificou em grandes cargas industriais
atendidas pela ELETRONORTE e no Polo Industrial de Manaus. A única região que
apresentou crescimento em dezembro foi o Centro-Oeste. Os frigoríficos que haviam sido
desligados em 2006/2007, como consequência de problemas sanitários na pecuária e de uma
forte estiagem, tiveram sua operação gradativamente restabelecida ao longo de 2008, tendo
havido inclusive alguma expansão da atividade agroindustrial. Em adição, uma grande carga
do setor metalúrgico consumiu energia da rede nos últimos meses do ano, em razão da
paralisação forçada de equipamentos de cogeração.
63
Contudo, a queda nos últimos meses de 2008 não foi suficiente para reverter o
indicador de crescimento do consumo de energia elétrica. Apesar do último trimestre, em que
se registrou retração de 1,4%, o consumo total da classe industrial em 2008 apresentou avanço
de 2,4% comparado ao ano de 2007.
6.3 MÉTODO POR CLASSES CONSUMIDORAS
A estimação do consumo de energia elétrica por classes consumidoras terá a aplicação
do logaritmo natural aos valores observados das séries, com a finalidade de obter os
resultados referentes às elasticidades da demanda por energia elétrica e aos parâmetros das
equações estimadas.
Para cumprir os objetivos do trabalho, serão estimadas regressões múltiplas para o
consumo de energia elétrica por classes consumidoras. As estimações serão executadas
usando-se dados mensais e a amostra representativa será do período entre 2003 e 2008,
somando 72 observações.
A demanda por eletricidade, para qualquer das três classes que serão analisadas
(residencial, comercial ou industrial), é derivada da necessidade do indivíduo ou da firma
fazer um determinado aparelho elétrico ou uma determinada máquina funcionar. A energia
elétrica pode ser entendida como um fator que participa de processos ou atividades produtoras
de bens.
6.4 MÉTODO PARA O CONSUMO RESIDENCIAL
A Tabela 3 mostra em detalhes os dados que serão considerados para o consumo
residencial, com a descrição de cada variável, as proxies utilizadas para representá-las, as suas
unidades de medida e respectivas fontes.
64
Tabela 3 – Dados considerados para o consumo residencial
Variável Proxy Utilizada Unidade Fonte
Consumo residencial Consumo residencial MWh ANEEL
Tarifa da classe residencial Tarifa média de fornecimento R$/MWh
ANEEL
Renda Rendimento médio real habitual
2
R$ IBGE/PME
Preço de eletrodomésticos IPA-EP - bens de consumo duráveis
3
Índice FGV/IPEA
Fonte: Elaborado pelo autor.
A “Equação (11)” será utilizada para estimar o consumo de energia elétrica por parte
da classe de consumo residencial, em que:
Log C
t
=
β
0
+
β
1
Log P
t
+
β
2
Log Y
t
+
β
3
Log W
t
+
e
t
(11)
Onde:
C
t
= Consumo de energia elétrica, no período t;
P
t
= Preço da tarifa de energia elétrica, no período t;
Y
t
= Renda, no período t;
W
t
= Preço de eletrodomésticos, no período t;
β
0
,
β
1
,
β
2
,
β
3
= Parâmetros a serem estimados, em que:
β
0
> 0,
β
1
≥
0,
β
2
≥
0,
β
3
< 0;
2
Rendimento médio real habitual – pessoas ocupadas – Regiões metropolitanas (RMs): Recife, Salvador, Belo
Horizonte, Rio de Janeiro, São Paulo e Porto Alegre;
3
IPA-EP – bens finais – bens de consumo duráveis – utilidades domésticas.
65
e
t
= Termo de erro aleatório.
6.5 MÉTODO PARA O CONSUMO COMERCIAL
O método de estimação para o consumo comercial possui como maior diferencial a
utilização das Vendas Reais no Varejo como proxy para a variável Renda, isso devido o
periodicidade considerada no estudo. Segue abaixo (Tabela 4) a especificação de cada
variável considerada para a classe comercial e suas determinadas proxies, unidades e fontes:
Tabela 4 – Dados considerados para o consumo comercial
Variável Proxy Utilizada Unidade Fonte
Consumo comercial Consumo comercial MWh ANEEL
Tarifa da classe comercial Tarifa média de fornecimento R$/MWh
ANEEL
Renda Vendas reais no varejo
4
Índice IBGE/PMC
Preço de equipamentos elétricos IPA-OG material elétrico Índice FGV/IPEA
Fonte: Elaborado pelo autor.
O consumo de energia elétrica para a classe consumidora comercial será expresso pela
seguinte equação linear:
Log C
t
=
β
0
+
β
1
Log P
t
+
β
2
Log Y
t
+
β
3
Log W
t
+
e
t
(12)
Onde:
C
t
= Consumo de energia elétrica, no período t;
4
Vendas reais - varejo - índice dessaz. (média 2003 = 100);
66
P
t
= Preço da energia elétrica, no período t;
Y
t
= Renda, no período t;
W
t
= Preço de equipamentos elétricos, no período t;
β
0
,
β
1
,
β
2
,
β
3
= Parâmetros a serem estimados, em que:
β
0
> 0,
β
1
< 0,
β
2
≥
0,
β
3
< 0;
e
t
= Termo de erro aleatório.
6.6 MÉTODO PARA O CONSUMO INDUSTRIAL
O consumo industrial de energia elétrica, conforme a Tabela 5, difere principalmente
em um aspecto quando observadas as variáveis consideradas das duas equações anteriores,
por ser o único segmento dentre os apresentados a ter um possível bem substituto para a
energia elétrica.
Tabela 5 – Dados considerados para o consumo industrial
Variável Proxy Utilizada Unidade Fonte
Consumo industrial Consumo industrial MWh ANEEL
Tarifa da classe industrial Tarifa média de fornecimento R$/MWh
ANEEL
Renda Faturamento real da indústria
5
Índice CNI/IPEA
Preço de máquinas e equip. industriais
IPA-EP bens finais máquinas e equip.
industriais
Índice FGV/IPEA
Preço de energia substituta
IPA-EP combustíveis e lubrificantes para a
produção
Índice FGV/IPEA
Fonte: Elaborado pelo autor.
5
Faturamento real - indústria - índice (média 2006 = 100).
67
Seja a seguinte função de demanda derivada por energia elétrica para a classe
consumidora industrial, chega-se a seguinte equação linear de consumo por energia elétrica:
Log C
t
=
β
0
+
β
1
Log P
t
+
β
2
Log Y
t
+
β
3
Log W
t
+
β
4
Log S
t
+
e
t
(13)
Onde:
C
t
= Consumo de energia elétrica, no período t;
P
t
= Preço da energia elétrica, no período t;
Y
t
= Renda, no período t;
W
t
= Preço de máquinas e equipamentos industriais, no período t;
S
t
= Preço de energia substituta, no período t;
β
0
,
β
1
,
β
2
,
β
3
,
β
4
= Parâmetros a serem estimados, em que:
β
0
> 0,
β
1
< 0,
β
2
≥
0,
β
3
< 0,
β
4
< 0;
e
t
= Termo de erro aleatório.
7 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados a seguir apresentam as particularidades do consumo de energia elétrica
em geral, por parte de cada classe consumidora e uma análise das estimativas encontradas
para as funções do consumo de eletricidade das três principais classes, de acordo com o
intervalo entre 2003 e 2008 durante o período mensal.
Cada item referente à determinada classe de consumo possui duas tabelas explicativas
dos resultados obtidos utilizando-se o software E-Views, pois, justifica-se o uso de duas
regressões para cada uma devido à aplicação do termo de correção de autocorrelação exposto
na segunda tabela de cada classe consumidora.
7.1 CONSUMO DAS CLASSES EM GERAL
O consumo de energia elétrica no Brasil, conforme o Sistema de Apoio à Decisão –
SAD da ANEEL, é subdividido em diversas classes de consumo, dentre elas estão:
residencial, comercial, industrial, rural, poder público, iluminação pública, serviço público,
consumo próprio, rural agricultor e rural irrigante.
Devido à maior representatividade entre o grupo de classes consumidoras de energia
elétrica no país, as classes de consumo residencial, comercial e industrial foram as escolhidas
para a análise do estudo.
O Gráfico 2 apresenta a evolução mensal das participações dos consumos residencial,
comercial e industrial em MWh, entre 2003 e 2008. Fica evidente a tendência de queda da
participação do consumo industrial entre meados de 2004 e início de 2006.
69
Gráfico 2: Consumo de energia elétrica mensal para cada classe consumidora em MWh
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
Ao contrário da classe consumidora industrial, o consumo residencial durante o
período analisado obteve um considerado aumento. O consumo comercial, por sua vez, revela
estabilidade no seu nível de representação no mercado total de energia elétrica, com
crescimento nos últimos anos.
O Gráfico 3 mostra o consumo anual de eletricidade, em GWh, das classes residencial,
comercial e industrial, entre 2003 e 2008. Para o ano de 2003, o consumo de energia elétrica
residencial foi de 77324 GWh, o comercial de 47667 GWh e o industrial de 118920 GWh. Já
para o ano 2008, o consumo de energia elétrica residencial foi de 95795 GWh, o comercial de
60869 GWh e o industrial de 79725 GWh.
70
Gráfico 3: Consumo de energia elétrica anual para cada classe consumidora em GWh
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
O consumo total de energia elétrica passou de 289.680 GWh em 2003 para 288.892
GWh em 2008. As classes de consumo residencial, comercial e industrial obtiveram uma
representatividade de 26,69%, 16,46% e 41,05% sobre o consumo total de energia elétrica em
2003. Em 2008, as classes de consumidores em questão, apresentaram uma participação de
33,16%, 21,07% e 27,60%, respectivamente.
Durante o período analisado, o setor comercial teve a maior expansão de consumo,
com um crescimento de 27,70% e o residencial ficou em seguida, com um acréscimo de
23,89%. A classe industrial apresentou queda de 32,96%, resultado explicado primeiramente
devido à busca de menores custos de produção por parte das indústrias através de novas fontes
de energia.
71
7.2 CONSUMO RESIDENCIAL
O consumo residencial nacional de energia elétrica totalizou, em 2003, torno 77
milhões de MWh, representando cerca de 26% do mercado de fornecimento brasileiro. De
acordo com o Gráfico 4, observa-se que o crescimento do consumo da classe ao decorrer dos
meses do período em questão (2003 a 2008), que obteve taxa média de 4,78% ao ano.
Gráfico 4: Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe residencial em MWh
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
Para o ano de 2008, a soma dos consumos mensais da classe residencial de energia
elétrica foi acima de 95 milhões de MWh. O consumo de energia pelas famílias reflete dois
aspectos: maior posse de eletrodomésticos em razão do aumento da renda, e aumento
expressivo no número de consumidores. Em 2008, foram ligados à rede mais de 2 milhões de
novos consumidores, quase a metade nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste,
repercutindo o Programa Luz Para Todos.
72
Tabela 6 – Função do consumo de energia elétrica da classe residencial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 2,579041
(2,965946)*
PE
6
0,044375
(0,423179)*
Y
7
1,449892
(16,51031)*
W
8
0,505880
(2,313557)*
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,851957
R² ajustado 0,845426
F calculado 130,4419
S.Q. Resíduos 0,070889
Durbin-Watson 1,276063
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
As variáveis utilizadas na função, com resultados na Tabela 6, para analisar a consumo
de energia elétrica no Brasil entre 2003 e 2008 na periodicidade mensal, apresentam 84,54%
das explicações da demanda pela eletricidade, ou seja, o R² ajustado foi de 0,8454. O Teste
“F” foi igual a 130,44.
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
6
Preço da tarifa energia elétrica para a classe residencial;
7
Renda;
8
Preço de eletrodomésticos.
73
A estatística do teste “t” para a variável de preço da tarifa de energia elétrica (PE) teve
o valor 0,42, para a variável renda (Y) teve o valor 16,51 e a variável de preço de
eletrodomésticos (W) obteve um “t” calculado de 2,31. Assim, verifica-se que não se pode
rejeitar, mesmo a níveis de significância pouco exigentes, a hipótese de coeficiente nulo para
o preço, isto é, não se pode rejeitar a hipótese de demanda inelástica em relação ao preço.
Os resultados obtidos com a estimação da função de consumo de eletricidade para o
país mostram que a alteração positiva de 1% no preço da eletricidade ocorrerá um aumento na
quantidade demandada em torno de 0,0444% com uma ampla margem de variação para cima
ou para baixo, o que significa que a elasticidade de preço durante o período foi inelástica.
A alteração na renda também possui influência na demanda por eletricidade. Se a
renda das famílias aumentar em 1%, a quantidade demandada por energia elétrica cresce em
1,4499%. Para a variação positiva de 1% no preço de eletrodomésticos, a quantidade de
consumo por energia elétrica irá aumentar em 0,5059%, elasticidade que não apresentou o
sinal esperado, sendo inelástica ao preço de eletrodomésticos.
Por fim, o teste Durbin-Watson para a função em questão, gerou um resultado de 1,28,
o que significa haver autocorrelação para o período considerado. Diante deste resultado e das
elasticidades não válidas para o consumo de energia elétrica pelas unidades residenciais,
mostra-se a necessidade de uso do termo de correção de autocorrelação para obter resultados
mais confiáveis, embora a função tenha adquirido uma considerável porcentagem explicativa
dos seus resultados (R² ajustado de 84,54%).
Para isso, foi estimada outra função de consumo de energia elétrica para a classe
residencial, a partir de resultados apresentados na Tabela 7, com o uso do termo de correção
de autocorrelação AR(1). Como foi colocado anteriormente no Capítulo 5, o problema de
autocorrelação na estimativa de equações é verificado quando as alterações ocorridas na
variável aleatória, em um período, dependem do período passado ou do período posterior.
As variáveis utilizadas nessa função para analisar a consumo de energia elétrica no
Brasil, nos meses entre 2003 e 2008, com o uso do termo AR(1), apresentam uma pequena
melhora nos resultados do coeficiente de determinação quando comparado a função estimada
anteriormente. O seu R² ajustado foi de 0,8676, ou seja, 86,76% das explicações da demanda
pela eletricidade. O teste “F” também foi superior, com o valor igual a 115,71.
74
Tabela 7 – Função do consumo de energia elétrica da classe residencial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, com o termo AR(1)
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 3,086099
(2,474634)*
PE
9
0,122725
(0,780779)*
Y
10
1,332787
(9,991758)*
W
11
0,483118
(1,590566)*
AR(1)
12
0,386519
(3,321524)*
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,875201
R² ajustado 0,867638
F calculado 115,7130
S.Q. Resíduos 0,059758
Durbin-Watson 1,948174
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
A estatística do teste “t” para a variável de preço da tarifa de energia elétrica (PE) teve
o valor 0,78, para a variável renda (Y) teve o valor 9,99, a variável de preço de
eletrodomésticos (W) obteve um “t” calculado de 1,59 e o termo de ajuste de autocorrelação
AR(1) apresentou um “t” calculado de 3,32.
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
9
Preço da tarifa energia elétrica para a classe residencial;
10
Renda;
11
Preço de eletrodomésticos;
12
Termo de ajuste de autocorrelação.
75
A estimação do consumo de eletricidade da classe residencial para o país durante o
período considerado, com o termo de ajuste de autocorrelação, mostra que a alteração positiva
de 1% no preço da eletricidade gerou um aumento na quantidade demandada em torno de
0,1228%. Apesar do aumento da estimativa para a elasticidade de preço, quanto comparada
equação estimada anteriormente, a mesma continua inelástica.
O crescimento na renda em 1%, aumenta a quantidade demandada por energia elétrica
em 1,3328%, elasticidade de renda que foi pouco inferior da primeira função estimada para o
consumo de eletricidade por parte das unidades residenciais do Brasil, mas que manteve o
sinal esperado.
Para a variação positiva de 1% no preço de eletrodomésticos, a quantidade de
consumo por energia elétrica irá aumentar em torno de 0,4831%. Neste caso, além do valor da
estatística do teste “t” não permitir rejeitar a hipótese nula, ainda o sinal do coeficiente
estimado é contrário ao esperado, já que um aumento no preço de eletrodomésticos deveria
refletir uma queda no consumo de energia elétrica.
A variável AR(1), que corrige a autocorrelação nas variáveis explicativas da função
com o pressuposto de que o consumo do período anterior tem influência no consumo do
período atual, apresentou na função estimada um valor de 0,3865. O teste de Durbin-Watson
foi de 1,95, o que concluiu ter corrigido o problema de autocorrelação apresentado para a
função do consumo de energia elétrica da classe residencial estimada anteriormente.
7.3 CONSUMO COMERCIAL
O consumo comercial de energia elétrica para o país durante o período considerado
(2003 a 2008) obteve crescimento médio de 5,54% ao ano. O consumo de eletricidade pelo
setor para o ano de 2003 foi de 47 milhões de MWh, com representatividade de 16% do
mercado consumidor nacional.
76
Gráfico 5: Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe comercial em MWh
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
Conforme o Gráfico 5, observa-se uma tendência de crescimento do consumo de
energia elétrica durante os meses do segundo semestre dos anos considerados. Para o ano de
2008, onde foi atingido o maior nível de consumo pela classe comercial, houve uma demanda
total que superou os 60 milhões de MWh, o que resultou no aumento do seu peso no consumo
total de energia elétrica no país, com 21%.
O comportamento favorável dos diversos indicadores econômicos no país tem
contribuído para os resultados positivos deste segmento de consumo, principalmente o
aumento das vendas do comércio, com o aumento da massa salarial e a facilidade do crédito
com a queda da taxa de juros.
De acordo com a Tabela 8, as variáveis utilizadas na função estimada para analisar o
consumo de energia elétrica para a classe comercial no Brasil entre os meses de 2003 e 2008,
apresentam 72,19% das explicações da demanda pela eletricidade, ou seja, o R² ajustado foi
de 0,7219. O teste “F” foi igual a 624,28.
77
Tabela 8 – Função do consumo de energia elétrica da classe comercial estimada para o Brasil,
entre 2003 e 2008
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 12,452590
(3,336049)*
PE
13
-0,341179
(2,449282)*
Y
14
0,573608
(6,152428)*
W
15
0,381603
(2,094638)*
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,733630
R² ajustado 0,721878
F calculado 624,2796
S.Q. Resíduos 0,181000
Durbin-Watson 0,609322
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
A estatística do teste “t” para a variável de preço de energia elétrica (PE) teve valor
2,45, para a variável renda (Y) teve valor 6,15 e a variável de preço de equipamentos elétricos
(W) obteve um “t” calculado de 2,09.
A função do consumo de energia elétrica pela classe comercial para o país mostra que
a alteração positiva (negativa) de 1% no preço da eletricidade ocorrerá uma queda (aumento)
na quantidade demandada de 0,3412%, o que significa a demanda ser elástica em relação ao
preço.
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
13
Preço da tarifa de energia elétrica para a classe comercial;
14
Renda;
15
Preço de equipamentos elétricos.
78
Se a renda, ou seja, se as vendas dos estabelecimentos comerciais aumentarem em 1%,
a quantidade demandada por energia elétrica aumenta em 0,5736%. A variação positiva de
1% no preço de equipamentos elétricos, a quantidade de consumo por energia elétrica irá
aumentar em 0,3816%, elasticidade de demanda inelástica com o sinal do coeficiente da
variável apresentado não esperado.
O teste Durbin-Watson para a função em questão apresentou um valor de somente
0,61, o que significa haver autocorrelação para o período considerado. Conforme este
resultado, é recomendável o uso do termo de correção de autocorrelação para gerar respostas
mais concretas, mesmo que o seu R² ajustado tenha atingido 72,19% de explicação para as
variáveis consideradas.
Desta forma, foi estimada uma nova função de consumo de energia elétrica para a
classe comercial, com o uso do termo de correção de autocorrelação AR(1), como é detalhado
na Tabela 9.
As variáveis utilizadas nessa função para analisar o consumo de energia elétrica da
classe comercial no Brasil, entre 2003 e 2008, no período mensal, apresentam 86,51% das
explicações da demanda pela eletricidade, ou seja, o R² ajustado foi de 0,8651, com um
acréscimo de 14,32% das explicações do consumo de energia elétrica quando comparado com
a função anterior. O teste “F” obteve um decréscimo e atingiu o valor de 113,32.
A estatística do teste “t” para a variável de preço de energia elétrica (PE) teve valor -
4,92, para a variável renda (Y) teve valor 0,15, a variável de preço de equipamentos elétricos
(W) obteve um “t” calculado de -0,17 e o termo de ajuste de autocorrelação AR(1) apresentou
um “t” calculado de 32,53.
79
Tabela 9 – Função de consumo de energia elétrica da classe comercial estimada para o Brasil,
entre 2003 e 2008, com o termo AR(1)
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 21,491730
(6,936891)
PE
16
-1,078387
(-4,920050)
Y
17
0,065602
(0,146045)
W
18
-0,055345
(-0,172531)
AR(1)
19
0,958489
(32,53196)
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,872898
R² ajustado 0,865195
F calculado 113,3167
S.Q. Resíduos 0,085917
Durbin-Watson 1,958257
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
A função da demanda de eletricidade pela classe comercial do país mostra que na
alteração positiva (negativa) de 1% no preço da eletricidade acarreta uma redução (aumento)
na quantidade consumida de 1,0784%, em que a demanda é elástica em relação ao preço e
possui o sinal esperado pela função de consumo estimada. O resultado indica que durante o
período analisado, entre 2003 e 2008, obteve-se significativas variações no preço da tarifa de
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
16
Preço da tarifa de energia elétrica para a classe comercial;
17
Renda;
18
Preço de equipamentos elétricos;
19
Termo de ajuste de autocorrelação.
80
energia elétrica para a classe comercial, mas combinada com a crescente demanda pela
eletricidade devido o expressivo crescimento do setor comercial.
A alteração na renda, representada pelas vendas do setor comercial, influencia de
maneira tímida no consumo por eletricidade. Com o aumento da renda em 1%, a quantidade
demandada por energia elétrica vai aumentar em torno de 0,0656%. O valor da estatística “t”
nos conduz à conclusão de que a demanda nesta classe de consumidores é inelástica em
relação à renda.
Por fim, para a variação positiva de 1% no preço de equipamentos elétricos, a
quantidade de consumo por energia elétrica irá cair em torno de 0,0553%, demanda crescente
com os preços de equipamentos elétricos. Não obstante, não se pode rejeitar a hipótese de
inelasticidade. Todos os resultados apresentados para a função estimada do consumo de
eletricidade pelo setor comercial, com o uso do termo de ajuste de autocorrelação AR(1),
foram de acordo com o esperado, sendo que o coeficiente da sua variável na equação obteve
um valor de 0,9585.
O teste de Durbin-Watson foi de 1,96, o que mostra ter ajustado o problema de
autocorrelação apresentado na estimação da função do consumo de energia elétrica para a
classe comercial.
7.4 CONSUMO INDUSTRIAL
O consumo de energia elétrica nas indústrias durante os últimos cinco anos, de 2003 a
2008, como apresentado no Gráfico 6, obteve um decréscimo médio de 6,59% ao ano. O
consumo de eletricidade pelo setor para o ano de 2003 foi de praticamente 119 milhões de
MWh, o maior nível de consumo registrado dentre o período considerado, o que representou
41% do consumo total de energia elétrica no país.
81
Gráfico 6: Evolução mensal do consumo de energia elétrica da classe industrial em MWh
Fonte: Elaborado a partir de dados da ANEEL (2008).
Em 2008, consumo de energia elétrica da classe industrial apresentou uma
significativa queda, que ficou em torno de 80 milhões de MWh, consumo este ultrapassado
pelo consumo da classe residencial e passou a representar 27,6% do consumo total de
eletricidade no Brasil.
A alteração no cenário econômico internacional em 2008, principalmente no último
trimestre, mais precisamente nos meses de novembro e dezembro, provocou mudanças na
evolução do consumo industrial de energia elétrica brasileiro.
A desaceleração do ritmo do crescimento do consumo industrial está relacionada ao
fato de que importantes segmentos, principalmente aqueles voltados para produtos de
exportação, como siderurgia, mineração e automobilístico (e correlatos), reduziram a sua
produção.
A Tabela 10 mostra as variáveis utilizadas na estimação da função do consumo de
energia elétrica para as indústrias do país, num período dividido mensalmente entre 2003 e
2008, que apresenta 92,95% das explicações da demanda pela eletricidade pelo setor, ou seja,
o R² ajustado foi de 0,9295. O teste “F” foi igual a 221,14.
82
Tabela 10 – Função do consumo de energia elétrica da classe industrial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 18,68026
(29,40601)*
PE
20
-0,951640
(-7,950115)*
Y
21
0,715418
(7,661212)*
W
22
0,008824
(0,039118)*
S
23
-0,193955
(-2,388806)*
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,929590
R² ajustado 0,925386
F calculado 221,1419
S.Q. Resíduos 0,191906
Durbin-Watson 1,019429
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
A estatística do teste “t” para a variável do preço de energia elétrica (PE) apresentou
valor de -7,95 e para a variável renda (Y) foi de 7,66. A variável do preço de máquinas e
equipamentos industriais (W) obteve um “t” calculado de 0,04 e o preço de energia substituta
(S) apresentou um valor de -2,39.
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
20
Preço da tarifa de energia elétrica para a classe industrial;
21
Renda;
22
Preço de máquinas e equipamentos industriais;
23
Preço de energia substituta.
83
A função do consumo de energia elétrica para a classe industrial do país mostra que a
alteração positiva (negativa) de 1% no preço da tarifa de eletricidade para o setor resulta na
redução (aumento) de 0,9516% na quantidade consumida, em que a demanda por energia
elétrica para o setor é elástica em relação ao preço.
A renda da classe industrial, representada pelo faturamento real da indústria, quando
cresce em 1%, a quantidade consumida de energia elétrica aumenta em 0,7154%.
A variação positiva de 1% no preço de máquinas e equipamentos industriais, fará a
quantidade de consumo por energia elétrica subir em 0,0088% para a classe industrial,
resultado que representa a elasticidade-preço inelástica para o parâmetro estimado. A
elasticidade-preço da energia substituta apresenta um valor de -0,1940, o que significa ser
elástica em relação ao consumo de energia elétrica da classe industrial.
A estatística de teste de Durbin-Watson foi de 1,02, o que conclui haver
autocorrelação. Isto significa que existe a necessidade do uso do termo de ajuste de
autocorrelação AR(1) em uma nova equação do consumo de energia elétrica para a classe
industrial, a fim de estimar uma função que resulte em elasticidades e sinais de coeficientes
mais explicativos para o consumo da classe em questão.
A função do consumo de energia elétrica para a classe industrial, com o ajuste de
autocorrelação AR(1), de acordo com a Tabela 11, apresenta 96,37% das explicações da
demanda pela eletricidade, o que mostra ser estatisticamente significativo devido ao valor do
R² ajustado, que foi de 0,9637. O teste “F” foi igual a 372,18.
A estatística do teste “t” para a variável de preço de energia elétrica (PE) teve valor -
3,45 e para a variável renda (Y) teve valor 3,75. A variável do preço de máquinas e
equipamentos industriais (W) obteve um “t” calculado de -1,70 e o preço de energia substituta
(S) apresentou um valor de -0,40. O termo de ajuste de autocorrelação AR(1) apresentou o
valor de “t” calculado igual a 11,26.
A função do consumo de eletricidade para a classe industrial, considerando o termo de
ajuste de autocorrelação, mostra que a alteração positiva (negativa) de 1% no preço da
eletricidade ocorrerá uma redução (aumento) na quantidade demandada de 0,5054%, o que
fez o consumo por energia elétrica das indústrias durante o período continuar elástica em
função do preço da tarifa considerada.
84
Tabela 11 – Função do consumo de energia elétrica da classe industrial estimada para o
Brasil, entre 2003 e 2008, com o termo AR(1)
Estimativa MQO
Variáveis Valores
Constante 21,78843
(15,03238)*
PE
24
-0,505374
(-3,454131)*
Y
25
0,257887
(3,751258)*
W
26
-0,715913
(-1,696482)*
S
27
-0,070536
(-0,410383)*
AR(1)
28
0,802347
(11,26326)*
Testes e qualidade dos ajustes
R² 0,966249
R² ajustado 0,963653
F calculado 372,1788
S.Q. Resíduos 0,089054
Durbin-Watson 2,184037
Fonte: Resultados obtidos utilizando-se o software E-Views.
*
Os valores entre parênteses referem-se ao Teste “t”;
24
Preço da tarifa de energia elétrica para a classe industrial;
25
Renda;
26
Preço de máquinas e equipamentos industriais;
27
Preço de energia substituta;
28
Termo de ajuste de autocorrelação.
85
A renda para a classe industrial, quando aumenta em 1%, a quantidade do consumo
por energia elétrica vai aumentar em 0,2579%, sendo a elasticidade-renda inelástica ao
consumo, ou seja, aumentos na renda da indústria geram aumentos menos que proporcionais
no consumo de eletricidade.
Com a variação positiva de 1% no preço de máquinas e equipamentos industriais, a
quantidade do consumo por energia elétrica irá cair em 0,7159%. Apesar da elasticidade do
preço de máquinas e equipamentos industriais apresentar-se elástica, o resultado da estatística
do teste “t” para a variável analisada não permite rejeitar a sua hipótese nula. Por fim, a
elasticidade-preço para a energia substituta apresentou um valor baixo de -0,0705, mostrando
que o consumo de energia elétrica pela classe industrial no período analisado sofreu pouca
influência das variações do preço desse bem substituto.
A variável AR(1), para a equação do setor em questão, corrige a autocorrelação nas
variáveis explicativas da função e apresenta um valor de 0,8023. O teste de Durbin-Watson
para a equação foi de 2,18, o que faz chegar à conclusão de ter corrigido a autocorrelação
existente na função do consumo da classe industrial anterior (Tabela 10), o que fundamenta os
resultados estatisticamente significativos.
8 CONCLUSÕES
Foi verificado ao decorrer do trabalho, que o setor elétrico teve durante a história do
país uma grande importância no seu crescimento sustentável. A mudança do sistema de um
monopólio estatal para um modelo de mercado, com diferentes agentes nas áreas de geração,
transmissão e distribuição, proporcionou desenvolvimento ao setor, com a diversificação de
investimentos na área de energia elétrica, por parte de empresas públicas e privadas.
Como consequência das privatizações e para a sustentação desse novo modelo
implementado, houve a necessidade da criação de uma instituição reguladora, para fiscalizar a
prestação de serviços aos consumidores, mediar as políticas estabelecidas pelo governo e os
interesses dos outros agentes do setor elétrico.
A qualidade dos serviços prestados aos consumidores é medida de acordo com índices
pesquisados pela própria ANEEL. Os indicadores DEC e FEC obtiveram resultados positivos,
com significativa queda na interrupção de distribuição de energia elétrica durante os anos
observados (1997/2007).
O consumo de energia elétrica durante o período entre 2003 e 2008 manteve-se
crescente para as classes de consumo residencial e comercial, e a classe industrial apresentou
decréscimo na participação total do consumo de energia elétrica no país.
Os destaques para o crescimento do consumo de energia elétrica por parte das classes
residencial e comercial são: aumento expressivo no número de consumidores em unidades
residenciais, o aumento da renda, a queda dos juros e a maior disponibilidade e alongamento
do crédito, que estimulam o consumo em geral, em especial a aquisição e o uso de
equipamentos consumidores de eletricidade, aquecendo a demanda doméstica.
87
A desaceleração do ritmo do crescimento do consumo industrial de energia elétrica
está relacionada ao fato de que importantes segmentos, principalmente aqueles voltados para
o mercado externo, como produtos de exportação e commodities, principalmente aquelas que
servem como matéria-prima para a indústria do exterior, como exemplos os complexos de
siderurgia e mineração, reduziram a sua produção.
Em todos os modelos analisados, empregando duas equações para cada classe de
consumo de energia elétrica, pode-se concluir que a inclusão de um termo de ajuste de
autocorrelação AR(1) melhora o ajustamento do modelo. Nestes ajustamentos foram
encontrados os sinais esperados para todos os parâmetros das variáveis consideradas, exceto
para uma variável do modelo para o consumo residencial, onde a elasticidade-demanda em
relação ao preço de eletrodomésticos foi inelástica. Mesmo este resultado, significando que a
variação mensal do preço não afete o consumo do mês, é aceitável.
9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANDRADE, T.; LOBÃO, W. Elasticidade-renda e preço da demanda residencial de energia
elétrica no Brasil. Texto para discussão n. 489, RJ, IPEA. 1997.
ANEEL – AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Informações do Setor
Elétrico. <http://www.aneel.gov.br>. Acessado em 25/11/08.
BORENSTEIN, S.; BUSHNELL, J.; KNITTEL, C. R. Market Power in Electricity Markets:
Beyond Concentration Measures. Program on Workable Energy Regulation (POWER),
University of California Energy Institute, 1999 (Working Paper, PWP-059r).
EPE – EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Boletins de Análise do Mercado de
Energia. <http://www.epe.gov.br>. Acessado em 28/05/09.
FIGUEIREDO, V.; RODRIGUES, F.; VALE, Z.; GOUVEIA, J. B. An electric energy
consumer characterization framework based on data mining techniques. IEEE Transactions
on Power Systems, vol. 20, n. 2, May 2005.
FILIPPINI, M., PACHAURI, S. Elasticities of electricity demand in urban Indian
households. Centre for Energy Policy and Economics, Swiss Federal Institutes for
Technology, 2002 (Working Paper, 16).
GOMES, A. C. S.; ABARCA, C. D. G.; FARIA, E. A. S. T.; FERNANDES, H. H. de O.
BNDES 50 Anos - Histórias Setoriais: O Setor Elétrico, 2002/12. Rio de Janeiro: BNDES,
2002.
GOMES, A. P. G. Leilão de Eficiência de Energia Elétrica no Brasil. Tese. 2008.
COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ.
GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Pearson Makron Books, 2000, 860
p.
HANSEN, A. M. D. Padrões de consumo de energia elétrica em diferentes tipologias de
edificações residenciais, em Porto Alegre. Dissertação. 2000. UFRGS. Porto Alegre, RS.
HILL, R.C.; GRIFFTHS, W.E.; JUDGE, G.G. Econometria. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2003.
471 p.
89
IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Dados Gerais.
<http://www.ipeadata.gov.br> Acessado em 14/04/09.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Dados Gerais.
<http://www.ibge.gov.br> Acessado em 14/04/2009.
JAMASB, T.; POLLITT, M. Electricity Market Reform in the European Union: Review of
progress toward Liberalization e Integration. Center for Energy and Environmental Policy
Research, University of Cambridge,
March 2005 (Working Paper, 05-003).
LORENZO, H. C. de. O setor elétrico brasileiro: reavaliando o passado e discutindo o
futuro. Araraquara: UNIARA, 2002. Disponível em <http://www.eletrobras.gov.br
/IN_Noticias_Biblioteca/setoreletrico.asp>. Acesso em: 27/11/2008
MADDALA, G. S. Introdução à Econometria. 3ª edição, Rio de Janeiro: LTC – Livros e
Técnicos e Científicos Editora S.A., 2003.
MATOS, O. C. Econometria Básica. 3. ed. Salvador: Atlas, 2000.
MICHAELIS. Novo Dicionário da Língua Portuguesa. 1ª edição, Rio de Janeiro:
Melhoramentos, 2004.
MODIANO, E. M. Elasticidade-renda e preço da demanda de energia elétrica no Brasil.
Texto para discussão nº 68, Departamento de economia - PUC/RJ. 1984.
NOGALES, F. J.; CONTRERAS, J.; CONEJO, A. J.; ESPÍNOLA, R. Forecasting Next-Day
Electricity Prices by Time Series Models. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, n. 2,
May 2002.
Panorama do Setor de Energia Elétrica no Brasil. Rio de Janeiro: Centro da Memória da
Eletricidade, 2006.
PIRES, J. C. L.; GIAMBIAGI, F.; SALES, A. As Perspectivas do Setor Elétrico Após o
racionamento, BNDES. Texto para Discussão 97, BNDES: Rio de Janeiro, 2002.
ROCHA, K.; CAMACHO, F.; BRAGANÇA, G. F. Remuneração de capital das
distribuidoras de energia elétrica: uma análise comparativa. Rio de Janeiro: Ipea, 2006
(Texto para discussão, n. 1.153).
ROSA, L. P. A crise de energia: uma refutação empírica do modelo econômico neoliberal. In
LESSA, Carlos (Org.). O Brasil à luz do apagão. Rio de Janeiro: Palavra e Imagem, 2001.
__________; TOLMANSQUIM, M. T.; PIRES, J. C. L. A reforma do setor elétrico no Brasil
e no mundo: uma visão crítica. Rio de Janeiro: Relume Dumará, COPPE/UFRJ, 1998.
SALGADO, L. H.; da MOTTA, R. S. Marcos Regulatórios no Brasil: O que foi feito e o que
falta fazer. Rio de Janeiro: IPEA, 2005.
90
SAUER, I. L. Energia elétrica no Brasil contemporâneo: a reestruturação do setor, questões e
alternativas. In: BRANCO, A. M. (Org.). Política energética e crise de desenvolvimento: a
antivisão de Catullo Branco. São Paulo: Paz e Terra, 2002.
SAUER, I. L. et al. A reconstrução do setor elétrico brasileiro. São Paulo: Paz e Terra, 2003.
SCHMIDT, C. A. J., LIMA, M. A. Demanda por energia elétrica no Brasil. Revista Brasileira
de Economia, v. 58, n. 1, p. 67-98, jan./mar. 2004.
SILK, J. I.; JOUTZ, F. L. Short and long-run elasticity's in US residential electricity demand:
a cointegration approach. Energy Economics, v. 19, n. 4, p. 493-513, 1997.
VILLALVA, E. G.; RAMOS, A. Optimal Energy Management of an Industrial Consumer in
Liberalized Markets. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, n. 2, May 2003.
ZACHARIADIS, T.; PASHOURTIDOU, N. An empirical analysis of electricity consumption
in Cyprus. Energy Economics, v. 29, n. 2, p. 183-198, 2007.
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