Sabendo que mais de 80% do comércio internacional brasileiro é realizado via marÃtima, o setor portuário assume uma
importância indiscutÃvel no processo de crescimento econômico nacional, inclusive como um fator de desenvolvimento sócioeconômico
no seu entorno. Dentro desse contexto, a necessidade de avaliar o desempenho portuário se torna essencial para
assegurar a competitividade dos produtos nacionais em mercados externos. Neste artigo, são abordadas as duas principais
metodologias de avaliação de eficiência portuária, em especial a Fronteira Estocástica e a Análise Envoltória de Dados. Serão
levantadas evidências do desempenho das técnicas existentes e quais se adequam melhor para o caso da avaliação da eficiência
portuária. A fronteira estocástica apresentou como principal vantagem o fato de comparar os resultados dos portos analisados
com parâmetros técnicos ou normalizados, porém, só consegue analisar um produto por vez. A análise envoltória de dados, por
sua vez, tem como vantagem a possibilidade de analisar múltiplos produtos, porém, com um número reduzido de dados
amostrais.
More than 80% of the Brazilian international trade is by sea, the port assumes an unquestionable importance in the process of
national economic growth. Also considered as a factor for socioeconomic development to region nearby. In this context, the
necessity to evaluate the port efficiency is essential to assure the competitiveness of the national products on external markets.
This paper will analyze the two main approaches of evaluation of port efficiency, in special the Stochastic Frontiers and the Data
Envelopment Analysis. It will show the main evidences of the performance of the existing techniques and which is the better for
the case of the port efficiency. The Stochastic Frontiers presented as main advantage the fact to compare the results with
technical parameters or normalized, however it only analyze one product for time. The Data Envelopment Analysis has as
advantage, the possibility to analyze multiples products, however with a reduced number of samples.
