Dados do Trabalho

Título

RANKING DGC X RANKING IASC: ANALISE DO DISTANCIAMENTO DA QUALIDADE DA CONTINUIDADE EM RELAÇAO A QUALIDADE PERCEBIDA.

Resumo

Anualmente é elaborado dois rankings para avaliar o serviço presta pelas distribuidoras, o primeiro é o DGC (Desempenho Global da Continuidade) que leva em consideração os indicadores DEC e FEC, o segundo é o ranking IASC, que avalia as distribuidoras de acordo com a percepção do cliente da qualidade do serviço, levando em consideração pontos inerentes da prestação do serviço de distribuição.
Ao fazer uma breve comparação é possível constatar um descolamento entre os dois rankings, ou seja, as distribuidoras com o melhor desempenho técnico, segundo o DGC, não são as melhores avaliadas pelos consumidores no ranking IASC.
Tendo isto em vista, elaborou-se este estudo com o objetivo de fazer esta comparação entre os dois rankings e buscar os motivos pelos quais isso possa ocorrer. Para isso foram utilizados métodos estatísticos que determinam a correlação entre duas variáveis para conseguir medir a correlação das tabelas dos rankings comparados.
Por fim constatou-se que o ranking IASC tem uma correlação fraca com o ranking DGC (ρ=0,27), mas foi possível perceber uma correlação considerável entre o ranking IASC e o de DEC apurado (ρ=0,55).

Palavras Chave

Ranking. Qualidade. DGC. IASC.

Introdução/Objetivos

Anualmente são elaborados dois rankings dos serviços de distribuição com o objetivo de perceber e classificar a qualidade geral dos serviços prestados pelas distribuidoras de energia elétrica de todo o país.
O ranking de Desempenho Geral de Continuidade (DGC) leva em consideração os valores apurados e limites regulatórios dos indicadores DEC (Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora) e FEC (Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora), que indicam a quantidade média de horas que os consumidores ficaram sem o fornecimento de energia elétrica (DEC) e a quantidade média de interrupções a que foram submetidos (FEC).
As distribuidoras também são avaliadas pelo Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor (IASC), que avalia aspectos da prestação de serviço pela ótica do consumidor, a partir de uma pesquisa em que se considera critérios como satisfação, fidelidade, confiança, qualidade percebida e valor.
Com isto, é possível dizer que o ranking DGC analisa critérios eminentemente técnicos no tocante à continuidade do fornecimento para determinar a qualidade de prestação do serviço. Já o ranking IASC tenta mensurar a percepção geral dos consumidores com relação a qualidade do serviço prestado pelas distribuidoras. Por isso, este artigo tem por objetivo analisar o quanto estes dois rankings são correlacionáveis entre si. Ou seja, buscar avaliar se a métrica de avaliação técnica da qualidade é percebida pelos consumidores. Também é objetivo do presente trabalho analisar quais são as correlações existentes entre as variáveis consideradas para a elaboração dos dois rankings.

Metodologia

A elaboração de rankings tem o condão de poder comparar desempenhos de diferentes agentes. No Brasil, diversas empresas prestam os serviços públicos de distribuição de energia elétrica. Basicamente essas empresas são classificadas em concessionárias ou permissionárias, a depender da modalidade em que ocorreu a outorga. Desta forma, a elaboração de ranking para comprar o desempenho das diversas empresas é salutar. Nesse sentido, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) elabora, anualmente, rankings que permite a comparação das empresas de distribuição de energia elétrica, entre os quais se destacam o ranking DGC e IASC, objetos de estudo do presente trabalho.
O problema central decorre do fato dos rankings levarem em consideração critérios de avaliações distintos e, com isso, ocorrer a possibilidade de empresas bem colocadas em um ranking estarem em colocação ruim em outro.
A primeira hipótese é que a distribuidora que melhor pontua no ranking que leva em conta os critérios técnicos deveria ser a mais bem avaliada pelos consumidores, visto que isso indicaria que a distribuidora presta um serviço de acordo com a qualidade esperada. A segunda hipótese é que ao considerar métricas distintas de avaliação, uma distribuidora bem colocada em um ranking não necessariamente estará na mesma condição em outro.
A metodologia para a investigação das hipóteses consistiu na utilização do método de Pearson para determinar a correlação entre os dois rankings, bem como detalhar como é realizada a composição do ranking para procurar motivos que validam ou invalidam as hipóteses levantadas.
Como base teórica, foi realizada pesquisa bibliográfica às notas técnicas da ANEEL que subsidiam a publicação dos referidos rankings, do Módulo 8 dos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST) e à trabalhos científicos sobre o desenvolvimento destes rankings.
De acordo com a ANEEL o ranking DGC visa comparar o desempenho de uma distribuidora em relação às demais empresas do país. O indicador permite avaliar o nível da continuidade da distribuidora (valores apurados de duração e frequência de interrupções) em relação aos limites estabelecidos para a sua área de concessão (limites determinados pelas resoluções autorizativas da ANEEL). Dessa forma, pode-se afirmar que as distribuidoras mais bem colocadas possuem, dados seus limites, melhor continuidade do fornecimento de energia elétrica em relação às demais.
Os valores obtidos pelo ranking DGC são definidos conforme expressão matemática descrita abaixo:
DGC=((〖DEC〗_Apurado/〖DEC〗_Limite +〖FEC〗_Apurado/〖FEC〗_Limite ))/2
Em que:
DGC: Desempenho Global de Continuidade;
DECApurado: Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (valor apurado anual);
DECLimite: Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (valor limite anual);
FECApurado: Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (valor apurado anual);
FECLimite: Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (valor limite anual)
Ainda segundo a ANEEL a publicação do DGC tem impacto na imagem das distribuidoras perante a opinião pública, com influência na percepção de consumidores, acionistas, imprensa e sociedade em geral. Portanto, espera-se que as distribuidoras nas piores colocações reajam a tal diagnóstico, procurando uma melhor posição na próxima avaliação.
Já o ranking IASC é realizado desde o ano 2000 e avalia a percepção da qualidade das distribuidoras pela óptica do consumidor. A ANEEL explica que o IASC permite avaliar a satisfação do consumidor residencial com os serviços prestados pelas distribuidoras de energia elétrica e obtido anualmente a partir de pesquisa amostral realizada com consumidores de todas as distribuidoras, concessionárias e permissionárias, que atuam no território nacional.
De acordo com a Agência Nacional, são avaliadas cinco variáveis na composição do ranking IASC: qualidade percebida; valor percebido (relação custo-benefício); satisfação global; confiança no fornecedor; fidelidade.

Figura 1 – Variáveis que compõe o IASC.

Fonte: ANEEL.


Por meio do Prêmio ANEEL de Qualidade, a Agência Nacional promove o reconhecimento às distribuidoras mais bem avaliadas pelos consumidores pelo IASC. O Prêmio é concedido às distribuidoras que recebem as notas mais altas de acordo com categorias de região e porte de mercado. Essas empresas recebem troféu, certificado e um selo que pode ser aplicado nas faturas de energia elétrica e no material de comunicação institucional. Além disso, os resultados do IASC são utilizados para subsidiar o aprimoramento dos instrumentos regulatórios e a priorização das ações de fiscalização.
Tomando como ponto de partida o problema apresentado da consideração de métricas distintas entre o ranking que avalia a qualidade das distribuidoras pela ótica dos consumidores (ranking IASC) e o ranking DGC, que avalia a qualidade das distribuidoras pelo seu desempenho técnico, pode-se então utilizar métodos estatísticos para averiguar se há ou não correlação entre os dois rankings. Para isso, a estatística possui métodos consolidados para avaliar a relação entre duas variáveis.
Tendo em vista isto, passa-se então a estudar os métodos estatísticos capazes de definir de maneira precisa a existência ou não de alguma relação entre esses dois rankings.
A correlação é o método matemático e estatístico utilizado para estudar o grau de associação entre duas ou mais variáveis, ou seja, medir a intensidade de relação entre variáveis. Dentro dessa área de estudo da estatística consegue-se distinguir dois modelos distintos de correlação, a correlação linear e a correlação não linear.
O diagrama de dispersão consegue indicar de maneira precisa a tendência dos dados, se seguem uma distribuição linear ou não. Abaixo segue modelos de distribuição que apresenta casos de linearidade e de não linearidade.

Figura 2 – Representação de gráficos de dispersão com sua correlação aparente.
Situação I
Situação II

Situação III
Situação IV



Na figura apresentada acima é possível perceber com clareza que na situação I e II os dados seguem um padrão de dispersão que se aproxima de uma reta, neste caso, a relação é linear. Já na situação IV os dados seguem uma distribuição que se aproxima de uma função quadrática, ou seja, não linear. A situação III demonstra uma dispersão cuja relação se aproxima de zero, ou seja, não há uma tendência dos dados para uma função linear nem para uma função não-linear.
É extremamente necessário fazer uma análise da dispersão dos dados pois utilizar um método incorreto para a análise da relação entre as variáveis vai indicar um valor extremamente equivocado na definição da sua intensidade de correlação.
A correlação linear investiga a existência de associação entre duas variáveis, ou seja, o grau de inter-relacionamento medido através de um método matemático que mede o comportamento da base de dados se este se afasta ou se aproxima de uma reta inclinada.
Na correlação linear podemos observar basicamente três situações, sendo elas a direita ou positiva, ou seja, quando as variáveis estão diretamente relacionadas, isto significa que a reta de tendência terá o comportamento de uma reta com o coeficiente angular positivo. Já na situação de correlação indireta ou negativa observa-se o comportamento de variáveis inversamente relacionadas, ou seja, ao observar a reta de tendência encontraremos uma reta com coeficiente angular negativo. Já na situação onde a correlação linear é nula observa-se que não há nenhuma correlação entre as variáveis estudadas, na reta de tendência é possível observar que o coeficiente angular da reta se aproxima de zero.

Figura 3 – Apresentação da correlação através de gráficos.




Para se determinar então o quanto duas variáveis estão correlacionadas podemos usar medidas de correlação, para isso foi utilizado o método de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson mede a correlação estatística entre duas variáveis. O coeficiente representado pela letra “r” pode assumir valores que estão compreendidos entre +1 e -1. O valor central, de zero, indica que não há correlação alguma entre as variáveis.

Tabela 1 – Referência de valores de intensidade de correlação e sua respectiva e interpretação.
Valor de r (+ ou -) Interpretação
0,00 a 0,19 Correlação bem fraca
0,20 a 0,39 Correlação fraca
0,40 a 0,69 Correlação moderada
0,70 a 0,89 Correlação forte
0,90 a 1,00 Correlação bem forte


O valor do coeficiente “r”, que identifica a intensidade da correlação entre as variáveis, é obtido a partir da utilização do seguinte modelo matemático:
r=(∑_(i=1)^n▒[(xi-xm)×(yi-ym)] )/√(∑_(i=1)^n▒(xi-xm)^2 ×∑_(i=1)^n▒(yi-ym)^2 )
Onde “xi” e “yi” representam as duas variáveis a serem estudadas e “xm” e “ym” representa a média da amostra de “x” e de “y”.
Após a determinação destes parâmetros pode-se então definir e categorizar a intensidade da correlação presente entre duas variáveis.

Resultados e Discussão

Após a utilização do método de Pearson para determinar o relacionamento entre duas variáveis distintas notou-se que há uma relação fraca entre o ranking DGC e o ranking IASC (r = 0,27).

Figura 4 – Correlação entre ranking DGC e ranking IASC (r = 0,27).


O referido resultado confirma a hipótese levantada de que ao considerar métricas distintas para elaboração dos rankings, uma determinada distribuidora que figura em boa posição em um ranking não necessariamente obterá a mesma condição no outro.
Para além de avaliar a correlação entre os dois rankings, foi avaliado a correlação entre as variáveis dos rankings.
Neste estudo, notou-se que há uma relação moderada entre o DEC Apurado das distribuidoras, que é uma das variáveis consideradas no ranking DGC e o ranking IASC (r=0,55).

Figura 5 – Correlação entre DEC Apurado e ranking IASC (r = 0,55).



Desta observação percebeu-se que quanto maior o DEC Apurado da distribuidora pior tende a ser a sua posição no IASC.
Outra análise realizada, quanto a correlação foi entre as variáveis DEC Apurado, do ranking DGC, e Qualidade Percebida, do ranking IASC, que possui correlação moderada (r = 0,67).

Figura 6 – Correlação entre DEC Apurado e Qualidade Percebida (r = 0,67).



Com isso, é possível notar que há maior correlação entre o IASC (ou a variável Qualidade Percebida) com a variável DEC Apurado, do que com o ranking DGC em si, levantando-se a discussão acerca da percepção do consumidor da variável DEC Limite, que é um valor estipulado pela ANEEL que leva em consideração as caraterísticas a área de concessão. A variável “r” que mede a correlação quanto considerado o DEC Apurado com a Qualidade Percebida atingiu o valor de 0,67, sendo considerada correlação moderada, porém, bem próximo da faixa que a classificaria como correlação forte (0,69 a 0,80).
Nota-se também que há uma relação moderada entre o ranking das maiores tarifas residenciais e as piores avaliações no ranking IASC (r=0,47), ou seja, quanto maior a tarifa cobrada pior tende a ser o ranking da distribuidora na avaliação geral dos consumidores.

Figura 7 – Correlação entre Tarifa Residencial e IASC (r = 0,47).



Também é possível ressaltar uma relação moderada entre o ranking das maiores tarifas e o ranking que classifica o valor (r=0,46) e a fidelidade (r=0,53), logo, as maiores tarifas estão relacionadas com as piores avaliações da percepção de valor pelos consumidores e do ranking que mede a fidelidade dos consumidores.
Diante o exposto no presente trabalho, entende-se salutar estudos no sentido de buscar quais variáveis apresentariam maior correlação entre os dois rankings de modo a se obter uma métrica técnica que reflita a percepção do consumidor quanto a qualidade da prestação do serviço. Ou seja, entende que há oportunidade para buscar a convergência dos dois rankings.

Conclusão

Como resultado conclui-se que há fraca correlação entre os rankings IASC e DGC. Contudo, há correlação moderada entre o ranking IASC com a variável DEC Apurado do ranking DGC e, ainda, uma correlação moderada que se aproxima de uma forte correlação entre a variável DEC Apurado do ranking DGC e a variável Qualidade Percebida do ranking IASC. Conclui-se também haver correlação moderada entre o ranking IASC e suas variáveis Valor e Fidelidade com as Tarifas praticadas.
Esses resultados indicam que a variável DEC limite e FEC Limite, considerada na construção do ranking DGC enfraquece a correlação das variáveis DEC Apurado e FEC Apurado em relação ao ranking IASC.
Desta forma, entende-se que há grande oportunidade de estudos para buscar variáveis que apresentariam maior correlação entre os dois rankings de modo a se obter uma métrica técnica que reflita a percepção do consumidor quanto a qualidade da prestação do serviço. Ou seja, buscar a convergência dos dois rankings.

Referências Bibliográficas

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Área

Energia Elétrica, Eólica e Solar