Análise por clusters dos operadores de tratamento e distribuição de água nos pequenos municípios de Santa Catarina e do Rio Grande do Sul abordando variáveis operacionais e financeiras

Daniel Christian Henrique, Felipe Kenji Arai, Arthur Fermiano Gallate Ribeiro (bolsista Probolsas)

Com o aumento das consequências das mudanças climáticas, incluindo secas e calores extremos em determinados períodos do ano, um impacto direto em toda a população advém do maior consumo de água potável, assim como da possível falta para atividades de irrigação agrícola e produção industrial. Para tanto, os habitantes, produtores agrícolas e industriais dos municípios precisam ser atendidos por um adequado sistema público de abastecimento de água, integrado a um também adequado sistema de saneamento básico de cada prefeitura. Segundo a SNIS (2023, p.6), o abastecimento de água potável vem a ser “constituído pelas atividades e pela disponibilização e manutenção de infraestruturas e instalações operacionais necessárias ao abastecimento público de água potável, desde a captação até as ligações prediais e seus instrumentos de medição.”

Isto posto, compreende-se que não bastam investimentos em ampliação do sistema ao longo do tempo, mas também na sua manutenção operacional, a fim de reduzir as perdas de água potável. Segundo indicadores do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico (SINISA, 2024), cerca de 40% da água potável produzida é perdida nas redes dos sistemas de distribuição. Considerando este percentual, Pretto (2025) reitera que há necessidade de uma adequada manutenção municipal de sua rede de abastecimento, visando à eficiência e à sustentabilidade dos recursos hídricos nacionais, evitando assim uma gestão financeira ineficiente. Para tanto, conclui ser necessário um adequado planejamento financeiro em tecnologias de inspeção de vazamentos e manutenção de suas redes ativas. Ademais, evitar perdas de água é um forte quesito também de sustentabilidade ambiental por estar diretamente vinculado ao uso de um recurso natural finito de difícil acesso em diversas partes do país (SNIS, 2023).

Essa perspectiva de uma eficaz gestão financeira torna-se relativamente distante da realidade crítica de muitos pequenos municípios brasileiros (com população inferior a 100.000 habitantes), frente às suas menores receitas orçamentárias, amplamente disputadas por diversas frentes também importantes de atendimento básico à sua população (educação, saúde, transporte, etc).

Nesse contexto, Heller et al. (2012) destacam que no país o serviço de abastecimento de água pelas prefeituras é organizado por diferentes modelos institucionais, dentre os quais: administração direta, administração indireta, companhias estaduais de água e esgotos (CEBs) e iniciativa privada. Enquanto que na administração direta a prestação de serviço de água e esgoto é conduzida diretamente pelas prefeituras, na administração indireta costuma-se utilizar as Autarquias, a seguir definidas como:

^{entes administrativos autônomos, criados por lei específica, com personalidade jurídica de direito público, patrimônio próprio e atribuições outorgadas na forma da lei, tendo como princípio fundamental a descentralização. Diferentemente dos departamentos, possuem total autonomia jurídica, administrativa e financeira, competindo-lhes em geral exercer todas as atividades relacionadas à administração, à operação, à manutenção e à expansão dos serviços de água e esgoto (FUNASA, 2001, p.8)}

No outro lado da moeda, estão as grandes prestadoras de serviço listadas na B3 que são regidas por normas de governança corporativa, têm acesso a capital para se financiar (emitindo ações e/ou debentures, por exemplo) e que mantêm tarifas mais adequadas que possibilitam cobrir seus gastos e obter retornos, a fim de se recapitalizar, reinvestir para manter um padrão adequado de boa qualidade nos serviços e pagar a parcela dos lucros aos acionistas.

Majoritariamente estas empresas atuam simultaneamente na operação de tratamento e distribuição de água junto à coleta e tratamento de esgoto, pois isto permite atender ao Novo Marco Legal do Saneamento (2020), exigindo significativos investimentos por parte das empresas participantes do segmento de saneamento (realidade distante dos departamentos e autarquias das pequenas prefeituras que gerenciam suas distribuições de água e/ou manejo de esgoto). Já se registrou um movimentando R$181,6 bilhões nos últimos cinco anos através de 60 leilões, a fim de conseguirem atender ao novo marco legal (SANEAMENTO AMBIENTAL, 2026). Dentre os grandes do setor, neste ano de 2026, está previsto um IPO na B3 da BRK e Aegea, assim como a privatização da Copasa. Essas três ações sozinhas prometem movimentar R$ 20 bilhões em ofertas de ações, destacando-se como uma das promessas do ano para a bolsa, após os longínquos grandes IPOs de 2020 (INFOMONEY, 2026; VALOR ECONÔMICO, 2026; SANEAMENTO AMBIENTAL, 2026)

Nesse ínterim, essa ação governamental fez com que apenas recentemente os municípios menores começassem a se organizar na formação de blocos regionais ou a licitar as atividades para empresas privadas a fim de atingir as metas de universalização do novo marco legal até 2033 (prazo final da nova lei). Todavia, como esse avanço iniciou no pós-pandemia e o prazo apertado da lei, muitos estados fizeram propostas e aprovaram em sistemas emergenciais, sem estudos técnicos e de viabilidade financeira adequados (CNM, 2024).  Desta forma, uma ampla reestruturação em todos os municípios é promessa para o longo prazo.

Percorrida esta contextualização, o objetivo deste estudo extensionista foi separar por clusters os operadores do abastecimento público de água potável nos pequenos municípios dos estados de Santa Catarina e do Rio Grande do Sul no ano de 2022 (último período disponibilizado pela Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento - SNIS (2023) referente a estes dados públicos), conforme suas características em comum relacionadas às partes operacional e financeira desta atividade. 

Não se adentrou na coleta e análise dos dados dos prestadores de serviço apenas de “Esgotos” e nem daqueles que operavam “Água + Esgotos”, mesmo reduzindo o escopo de instituições analisadas, decorrido às diversas diferenças dos custos e despesas que a infraestrutura de esgotos gera a estas empresas ou aos recursos dos departamentos públicos responsáveis, podendo gerar um forte viés nos resultados ao analisar-se aquelas que operam exclusivamente no quesito “Água”. Indica-se desde já, complementarmente, estudos futuros para a geração de clusters para estas duas outras frentes de atuação de saneamento básico dos municípios.

Metodologia

Os dados foram coletados sistema de séries históricas do SNIS (2026) para o ano de 2022 dos municípios dos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Os Filtros selecionados compuseram as prestadoras que operavam nos serviços em âmbito “Local”, “Microrregional” e “Regional” apenas de “Água”, sob todas as naturezas jurídicas: “Administração pública indireta”, “Autarquia”, “Consórcio Público”, “Empresa Privada”, “Empresa Pública”, “Organização Social”, “Sociedade de Economia Mista com administração privada” e “Sociedade de economia mista com administração pública”. Em último passo da coleta, selecionou-se as seguintes famílias de informações: “Informações financeiras”, “Informações de água”, “Indicadores operacionais de água” e “Indicadores econômico-financeiros e administrativos”.

Decorrida a grande extensão de dados que poderiam compor os clusters, a primeira etapa configurou testar algumas variáveis que obtivessem relações claras entre a integração da parte operacional com a financeira na gestão das redes das redes de abastecimento de água potável. Após algumas etapas de teste, optou-se por adotar neste estudo as seguintes variáveis: 

• AG001 - População total atendida com abastecimento de água
• AG002 - Quantidade de ligações ativas de água
• AG005 - Extensão da rede de água
• AG006 - Volume de água produzido
• AG010 - Volume de água consumido
• AG021 - Quantidade de ligações totais de água
• IN045 - Índice de produtividade: empregados próprios por 1000 ligações de água
• IN051 - Índice de perdas por ligação
• FN002 - Receita operacional direta de água
• IN005 - Tarifa média de água

A explicação com detalhes de cada variável pode ser lida diretamente no Glossário de Informações – Água e Esgoto do SNIS (2023b), disponibilizado nas referências deste estudo. As variáveis de 1 a 8 dizem respeito a questões operacionais dos operadores, enquanto que as variáveis 9 e 10 correspondem aos seus indicadores de desempenho financeiro. 

A planilha obtida após inserção de todos os filtros para o estado do Rio Grande do Sul retornou 139 prestadores de serviço que atendiam aos dados solicitados, enquanto Santa Catarina filtrou 60 prestadores. Destaca-se que em Santa Catarina a cidade de Jaguaruna possui 3 operadores de abastecimento de água e no Rio Grande do Sul, Teotônia retornou 2 operadores. Todas as demais cidades dos três estados configuraram apenas um prestador de serviço, dentre todos os modelos institucionais possíveis. Outro filtro em sequência foi aplicado diretamente em planilha Excel, reduzindo o escopo apenas para os prestadores de serviço atuantes nas cidades com população inferior a 100.000 habitantes, excluindo desta forma as cidades de porte médio e grande.

O segundo passo do estudo permeou a organização e a limpeza dos dados. Foram extintos os prestadores das cidades com algum dado ausente em qualquer uma das variáveis em análise. Como terceira etapa, registrou-se o sumário dos dados de cada estado, seguido pela instauração dos procedimentos de normalização dos mesmos para início das análises de clusters – a fim de evitar dominância entre as variáveis, garantindo que as diferentes unidades de medidas não incorram em distorções dos resultados. Para escolha do número de clusters de prestadores de serviços em cada estado, adotou-se a técnica do K-means, via métodos “wss” (ou "cotovelo") e “silhouette”, apoiados por informações de “qualidade dos dados”, com abordagens de pacotes do software RStudio.

A sessão mais exaustiva, configurando a quarta etapa, várias análises foram efetivadas rodando com diferentes quantidades de clusters em cada estado, assim como incluindo e eliminando os outliers, a fim de inspecionar se os mesmos poderiam acusar vieses nos clusters, “puxando-os” demasiadamente ou sobrepondo-os de forma excessiva e desconfigurando sua formação com características em comum. Finalizado o trâmite, optou-se por manter os outliers, em virtude do número elevado de prestadores que seriam eliminados, reduzindo drasticamente a população da análise, assim como pelo fato dos clusters gerados não apresentarem incoerências com os indicadores analisados. Apenas os dois operadores da cidade de Teotônia no Rio Grande do Sul foram efetivamente descartados, frente à sua grande disparidade dos seus dados em relação aos demais prestadores – o que mereciam um estudo a parte. O número de clusters de operadores de cada estado ficou configurado conforme os resultados dos testes de qualidade dos dados e indicações dos métodos "wss" e "silhouette" da técnica K-means, assim como configuração lógica entre os indicadores médios de atividades operacionais com os indicadores médios das atividades financeiras.

Análises dos resultados para o Estado de Santa Catarina

Após os procedimentos de organização e limpeza dos dados, restaram 57 prestadores de serviço de tratamento e distribuição de água, cada qual operando exclusivamente em uma única cidade - com excessão de Jaguaruna com 3 operadores (1 autarquia e 2 empresas privadas). Percentualmente, 52,6% dos prestadores de serviço são ligados diretamente à administração pública direta das prefeituras, 35,1% ligados a autarquias e 12,3% vinculados a empresas privadas. As análises por K-means, método “wss” (ou “cotovelo”) e do método “silhouette” indicaram entre 2 e 3 clusters com melhor separação e distinção dos dados. Ambos foram testados, optando-se pela separação em 3 clusters, conforme visto na figura a seguir:

_{Figura 1: Cluters dos operadores de água nos pequenos municípios de SC}

            ^{Fonte: Resultados do estudo.}

As médias de cada variável em cada cluster é listada em sequência, com destaque àquelas que mais chamaram a atenção no desenvolvimento das análises:

_{Tabela 1: Resultados dos indicadores para os três clusters de SC}

^{Fonte: Resultados do estudo}

Observa-se que os clusters têm médias populacionais (AG001) atendidas pelas operadoras de distribuição e tratamento de água bem distintas, sendo o primeiro com aproximadamente 16.000 habitantes, o segundo com cerca de 46.350 habitantes e o terceiro com apenas 4.000 em sua população, arredondando.             

Uma segunda relação clara que pode ser observada é a tarifa mais cara (IN005) no cluster 2, de mais alta densidade populacional, concomitante ao maior valor proporcional entre o volume produzido de água pelo operador com relação ao volume consumido de água pela população (AG010/AG006), equivalente a 86%. Em sentido oposto, o cluster 1, de densidade populacional intermediária atendida dentre os três em análise, alcançou o menor percentual neste último indicador, equivalente a 67,8% - denotando que os outros percentuais restantes retratam o volume de água perdido. Dados adiante poderão esclarecer melhor este alto percentual e afirmação.

Algumas relações entre os indicadores operacionais e financeiros denotaram grandes disparidades entre os tamanhos populacionais médios dos municípios atendidos. 

O cluster 3, de menor densidade populacional, apresentou a menor tarifa média cobrada (R$4,07), conjuntamente ao maior índice de produtividade de empregados (IN045) por 1000 ligações de água (4,16) e ao menor índice de perdas por ligação (IN051 = 182). O cluster 2, por sua vez, operou a maior tarifa média dentre seus municípios (R$5,04), piorando sua situação com o menor indicador de produtividade por empregado (2,38) e com indicador de perdas por ligação (255) muito próximo ao do cluster 1 que obteve o valor mais alto (258). 

Essa maior tarifa dos operadores do cluster 2, desta forma, reflete um maior gasto ao contribuinte dos municípios que o integram para sanar as perdas de água maiores e ineficiência operacional destes prestadores, quando comparado aos operadores dos outros clusters. O oposto a este raciocínio é válido para o cluster 3, sintonizando com resultados equivalentes aos estudos do Trata Brasil (2025, p.55), ao relatar que:

^{Do ponto de vista dos prestadores de serviços, menores perdas de água se traduzem na ampliação das receitas dos operadores e redução sobre tarifas futuras. Assim o controle das perdas cumpre papel estratégico nos eixos econômico, ambiental e social.}

Cabe destacar que apesar do índice de produtividade poder em um primeiro momento induzir que quanto menor, melhor, pois indicaria ganhos de escala com redução de custos mantendo o número pequenos de funcionários para uma rede de água maior, não é o caso para os pequenos municípios, no qual é conhecido o fato da falta de recursos (FUNASA, 2011). Portanto, manteve-se neste estudo a interpretação de que quanto maior este índice (indicando maior quantidade de funcionários), melhor. Desta forma, mais funcionários, mesmo com poucos recursos, podem fazer mais do que poucos funcionários.

O fato do cluster 1 obter o maior valor de perdas por ligação (258) explica em grande parte a menor relação entre consumo e produção (67,8%), denotando o maior desperdício (32,2%) de água até chegar às torneiras de seus residentes. Esse valor ainda não está em parte ligado às exportações de água destes municípios pois dentre os seus 17 operadores de água, apenas o Serviço Autônomo Municipal de Água e Esgoto de Morro da Fumaça tem algum valor referente a exportações de água, mas na baixa proporção de 6,5% de sua receita operacional total. O mesmo raciocínio é válido para o cluster 2 frente a seu quase equivalente índice de perdas, todavia em volume menor decorrido sua maior relação entre consumo/produção de água potável. Apenas o departamento responsável pela administração direta de Prefeitura Municipal de Balneário Rincão exporta água, na proporção de 23% de sua arrecadação total - tornando-se ínfimo o valor quando observado o faturamento total com água do agrupamento.

Considerando o indicador criado (AG002/AG010) de número de ligações ativas de água por cada 1000 m³/ano de volume de água consumido, notou-se outro contraste entre clusters 2 e 3: houveram 6,27 ligações ativas no cluster 3 frente a apenas 5,87 do cluster 2 (o menor valor encontrado), com o cluster 1 mantendo um valor intermediário novamente (6,07). O indicador de ligações totais (ativas e não ativas) de água por 1000 m³/ano (AG021/AG010) manteve-se equivalente aos três aglomerados analisados.

Finalmente, esse conjunto de achados refletiram claramente na arrecadação total das operadoras em cada cluster: observado o indicador criado neste estudo relacionando a arrecadação total média originada pela receita operacional direta de água com o número médio de ligações ativas de água (FN002/AG002), concluiu-se que as prestadoras de serviço do cluster 2 arrecadam mais por cada ligação ativa (R$ 1.003,47), seguido pelas operadoras do cluster 1 (R$830,16) para finalmente chegar ao cluster 3, com a menor arrecadação (R$635,44).

Análises dos Resultados para o Estado do Rio Grande do Sul

Os procedimentos de tratamento e limpeza dos dados possibilitaram analisar 138 operadores de tratamento e distribuição de água aos seus pequenos municípios do estado do Rio Grande do Sul. Nenhum deles prestava serviço em mais de uma cidade. Desta totalidade, 94,27% são geridos diretamente pelas prefeituras municipais e o pequeno restante de 5,07% são organizados via Associações.

As análises K-means de quantidade de clusters pelo método “wss” (“cotovelo”) e “silhouette” apontaram novamente possibilidade de formação de 2 ou 3 clusters. Desta forma, ambas formações foram observadas para definição final. Apesar dos dados de “qualidade dos dados” apontarem leve vantagem para a formação de 2 clusters (por não haver nenhuma formação sobreposta), os dados obtidos para os indicadores com 3 clusters se mostraram mais enriquecedores para as análises, sendo esta formação a escolhida – apesar da sobreposição de apenas 3 operadores entre o cluster 2 e 3 – o que não atrapalhou as análises, considerando o amplo número total de operadores em análise. Os clusters da região se dividiram da seguinte forma:

_{Figura 2: Cluters dos operadores de água nos pequenos municípios de RS Fonte: Resultados do estudo}

                    ^{Fonte: Resultados do estudo}

Os dados médios pertinente a cada variável analisada é discorrida em sequência, novamente destacando os dados de maior relevância nas análises:

_{Tabela 2: Resultados dos indicadores para os três clusters do RS}

^{Fonte: Resultados do estudo}

As médias populacionais das cidades atendidas pelas operadoras (AG001) ficaram abaixo dos 10.000 habitantes nos três clusters, sendo 7.000 aproximadamente para o cluster 1, cerca de 3.300 com relação ao cluster 2 e apenas 1900 aproximadamente para o cluster 3.

Ingressando nas análises tarifárias (IN005), observa-se um achado oposto ao de Santa Catarina. No Rio Grande do Sul, o cluster 1 de maior densidade populacional atendida pelos operadores obteve a menor tarifa (R$3,06) e a maior proporção de desperdício observado na taxa de volume consumido de água em relação ao volume produzido (AG010/AG006), equivalente a 73,23% - comprovado pelos resultados complementares deste aglomerado incorrer no pior índice de produtividade dos empregados por ligações de água (IN045 = 1,42) e o maior índice de perdas por ligação (IN051 = 234). Nenhum dos operadores destas cidades exportam água. 

As razões dessa contradição entre a menor tarifa, maior desperdício e baixa produtividade dos empregados mereceria ser aprofundada através de estudos qualitativos. Todavia, o estudo do SNIS(2023a) traz dados que podem esclarecer esse agrupamento: os operadores locais de direito público tendem a ofertar tarifas médias com valores 35% inferior à média nacional. Considerando que 94% destes prestadores do estado são gerenciados pelas prefeituras dos próprios municípios, esse conjunto do cluster 1 pode integrar essa perfil de prefeituras do estudo, operando com margens muito baixas, decorridas a forte proximidade entre receitas e seus custos e despesas nas suas operações da distribuição e tratamento de água.

No sentido oposto, o cluster 3 de menor densidade populacional média, cobrou R$0,20 centavos a mais em suas tarifas em relação ao cluster 1 e obteve a maior proporção entre consumo e produção de água potável pelos seus operadores (86,71%), simultaneamente ao também maior índice de produtividade dos empregados (IN045 = 3,88) e menor índice de perdas por ligação (IN051 = 71,7). Dentre as 70 cidades do cluster, apenas Associação de Abastecimento de Água de Carlos Gomes exporta água para vizinhança, na baixíssima proporção de 2,5% de sua arrecadação total, demonstrando claramente que a água produzida e não consumida perdeu-se com desperdício.

A maior tarifa média, finalmente, ficou com o cluster 2 (R$3,60), aportando valores intermediários entre os demais clusters quanto aos seus índices de produtividade e perdas por ligação e na proporção de consumo/produção de água. Nenhum dos prestadores de serviços deste cluster exportam água.

Em análise o indicador (AG002/AG010) de número de ligações ativas de água por cada 1000 m³/ano de volume de água consumido, resultaram em novo confronto de resultados, agora entre o cluster 1 e 2 que podem corroborar aos achados anteriores. O aglomerado 1 foi o responsável pelo menor índice (5,66), enquanto o segundo alcançou o maior patamar (6,29). Na consideração do indicador (AG021/AG010) que soma ligações ativas e não ativas, os clusters mantiveram as mesmas proporcionalidades. 

Os resultados encontrados para cada cluster, concluindo, sintonizaram com suas receitas operacionais de água (FN002 - que exclui os valores arrecadados com exportações de água), assim como na sua proporcionalidade com o número de ligações ativas de água (FN002/AG002). O cluster 1 alcançou R$509,51 por ligação, a maior arrecadação deste indicador, ao passo que o cluster 3 somente R$403,23 para cada ligação. Isto posto, o cluster 1 mesmo mantendo os piores índices de produtividade e de perdas, obteve os maiores ganhos com volume/giro defronte sua maior população atendida. O cluster 3, de menor população e maior consumo de água, por sua vez, obteve a menor proporcionalidade da receita direta com o número de ligações ativas (R$403,23).

Referências

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Como citar este estudo extensionista?

HENRIQUE, Daniel Christian; ARAI, Felipe Kenji; RIBEIRO, Arthur Fermiano Gallate. Análise por clusters dos operadores de tratamento e distribuição de água nos pequenos municípios de Santa Catarina e do Rio Grande do Sul abordando variáveis operacionais e financeiras. 2026. Desenvolvido por GPFA - Grupo de Pesquisa em Finanças Analíticas. Disponível em: https://www.gpfa.com.br/informes-extensionistas/operadores-agua-cidades-pequenas-sc-rs. Acesso em: (colocar a data de seu acesso ao informe)