Benchmarking modeling for cost incentive regulation of Brazilian electricity companies

Abstract

A regulação tem um papel importante em mercados classificados como monopólios naturais, tais como a distribuição e a transmissão de energia elétrica. Um processo regulatório robusto assegura o balanço econômico-financeiro das empresas do sistema, e ao mesmo tempo define tarifas justas para o consumidor. Para atingir esses objetivos, o regulador de energia brasileiro (ANEEL) tem usado modelos de benchmarking para definir os custos operacionais eficientes das empresas de distribuição e transmissão. Esses parâmetros compõem uma parte significativa das receitas das empresas e da tarifa de energia. Embora reguladores do mundo todo também utilizem modelos de benchmarking para o mesmo propósito, o caso brasileiro tem especificidades que o tornam notadamente desafiador. As dimensões continentais do país e as dissimilaridades entre as empresas comparadas requerem o uso de soluções específicas no processo de modelagem, a fim de assegurar a geração de escores de eficiência confiáveis. Nesse contexto, variáveis ocultas no processo podem causar um grande dano aos resultados finais. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é avaliar a modelagem de benchmarking usada para a regulação por incentivos para custos das empresas brasileiras do setor elétrico. Primeiro, apresentamos uma proposta para inclusão de variáveis ambientais no modelo de benchmarking das distribuidoras de energia. Para isso, utilizamos um modelo de erro composto em uma abordagem de Data Envelopment Analysis (DEA) em dois estágios. Essa solução, contudo, não se mostra aplicável ao caso das transmissoras de energia elétrica. Para modelar adequadamente esse último segmento, nós primeiro analisamos a efetividade da regulação por incentivos para custos implementada pelo regulador nos últimos 17 anos. Apontamos os principais mecanismos que foram bem-sucedidos em incentivar a redução de custos. Na sequência, apresentamos uma detalhada análise do modelo de benchmarking utilizado para regular as transmissoras brasileiras, e propusemos melhorias conceituais ao modelo. Uma última proposta diz respeito a uma abordagem para a inclusão dos efeitos das variáveis ambientais na modelagem por meio da correção da variável de entrada do DEA. Todas estas avaliações ajudam a ter um melhor entendimento do problema de modelagem de benchmarking das empresas brasileiras de energia elétrica. As contribuições que propomos ajudam a melhorar a confiabilidade dos escores de eficiência, garantindo um processo regulatório justo.