Modelo multicritério para seleção de investimentos públicos em projetos visando apoiar o APL de confecções no Agreste Central de Pernambuco

Abstract

Arranjos Produtivos Locais - APLs são agrupamento de empresas de um mesmo setor que cooperam entre si, de maneira que a estrutura formada beneficia principalmente o desenvolvimento de pequenas empresas, gerando um forte impacto na economia regional e até nacional. Por isso o poder público tem um grande interesse em realizar investimentos para apoiar os APLs, através de projetos que envolvam iniciativas de apoio e desenvolvimento, já que os APLs são extremamente singulares e é necessário se adequar as características e necessidades de cada um deles para alcançar os objetivos desejados. Dessa forma, a seleção de projetos para investimento utilizando a abordagem multicritério se torna importante para maximizar o retorno percebido esperado sobre os investimentos realizados. Os pesos representam a preferência do decisor e estão sujeitas a incerteza provenientes do processo de elicitação e modelagem ou até mesmo do próprio decisor, por isso deve ser analisada mais profundamente a forma como influenciam a recomendação, ou mais especificamente, a troca de recomendação. A realização da análise da variação mínima utilizando otimização inversa fornece ainda mais segurança, já que após identificar as soluções que podem se tornar ótimas é obtida a mínima diferença entre os pesos originais e os pesos necessários para que estas se tornem ótimas. No entanto, todos os estudos identificados apresentam lacunas que os tornam inadequados para tratar o problema multicritério de seleção de portfólio de projetos, visando fornecer mais confiança ao decisor. Sendo assim o modelo aqui proposto contribui para preencher estas lacunas utilizando a variação relativa, fornecendo a manutenção da ordenação dos critérios, o critério mais crítico e a transferência mais crítica. Para a avaliação multicritério, foi utilizado o SMARTS e os pesos foram convertidos para o contexto de escala de razão. Como resultado foi obtida a recomendação de um portfólio composto por 10 projetos denominado de solução original, e que consome o total dos recursos disponíveis. Em seguida, a análise de sensibilidade mostrou que outras duas soluções, denominadas A e B, surgiram como soluções para o problema de seleção. Por fim, a análise da mínima variação, realizada separadamente para cada uma destas novas soluções, avaliou quanto minimamente os pesos teriam que mudar para eleger A ou B como ótima, usando as normas L∞ e L₁.