O custo de operação de uma edificação, entendido como o custo de conservação, manutenção e consumo, é parcela considerável do investimento acumulado ao longo da vida útil da edificação. Em empreendimentos imobiliários, em que as unidades autônomas (apartamentos, lojas, etc) são vendidas, é comum que o desenvolvedor do produto não se preocupe com o custo de operação, pois arcar com ele será um problema do futuro ocupante do imóvel.
Em empreendimentos de base imobiliária, no entanto, em que o retorno do investimento na construção é feito por meio da locação do imóvel, como shoppings, hotéis e edifícios corporativos, o custo de operação impacta significativamente o desempenho do negócio. Mesmo que o custo de operação seja repassado aos inquilinos na forma de cota condominial, ele pressiona o valor do aluguel. Ao inquilino interessa o custo de ocupação do espaço como um todo, incluindo os aluguéis e outros custos. O aluguel será portanto tão maior quanto menor for o custo de operação, conforme ilustrado na figura 1.
Qual o tamanho da questão
Segundo Antonioli (2003), computados todos os custos envolvidos durante a vida útil de um edifício comercial, algo em torno de 40 anos, os custos relativos à operação dos sistemas prediais e do próprio edifício representam aproximadamente três vezes o custo inicial da construção, ou seja, 75% de todo o investimento é relativo aos custos de operação, e 25% é relativo ao custo de construção.
Em um levantamento realizado em dois empreendimentos de base imobiliária tipo shopping center, custo de operação representou de 71% a 75% do investimento de construção e operação para uma vida útil de 30 anos e de 80% a 83% para uma vida útil de 80 anos, conforme apresentado na Figura 2.
Como estimar os custos de operação na fase de estudo de viabilidade?
Conforme visto anteriormente, os custos de operação são cruciais para o desempenho do negócio, devendo ser previstos com precisão desde a fase de estudo de viabilidade. O problema é que os custos de operação dependem das especificidades do projeto, sobre o qual se tem pouca informação na fase de estudo de viabilidade. Uma alternativa é utilizar os dados sobre os custos de empreendimentos de referência já concluídos e em operação. O problema é que são muitas as variáveis que impactam no custo. Uma boa solução é utilizar o método comparativo direto de dados preconizado pela norma NBR 14653 – Avaliação de Bens, da ABNT, e amplamente aplicado e difundido para a identificação de preço de venda de mercado. A metodologia CUG (LIMA, 2013) aplica o método comparativo direto para a identificação de custo de construção, produzindo modelo paramétrico eficiente capaz de entregar estimativas precisas e confiáveis em fase ainda preliminar do desenvolvimento do projeto. A mesma metodologia pode ser aplicada para a identificação precoce também do custo de operação.
Segundo a Norma NBR 14653-2 (ABNT, 2011) “a técnica mais utilizada quando se deseja estudar o comportamento de uma variável dependente em relação a outras que são responsáveis pela variabilidade observada nos preços é a análise de regressão”. Ainda segundo a norma brasileira, para a identificação do valor de um bem, “no modelo linear para representar o mercado, a variável dependente (Y) é expressa por uma combinação linear das variáveis independentes (Xi), em escala original ou transformada, e respectivas estimativas dos parâmetros populacionais (Bi) acrescida de erro aleatório”.
No caso de modelos para a identificação de valor, a variável dependente Y é o preço de venda (global ou unitário) enquanto as variáveis independentes Xi são os fatores que interferem na variação do preço de venda, tais como: localização, tamanho, idade, quantidade de quartos, padrão de acabamento, presença ou não de suítes, varanda, vaga de estacionamento, área de lazer no condomínio, etc.
No caso de modelos para a identificação do custo operacional, a variável dependente Y é o custo de operação (global ou unitário) enquanto as variáveis independentes Xi são os fatores que interferem na variação dos custos de conservação, manutenção e consumo, resultantes das especificidades do projeto em desenvolvimento. Por exemplo, para o centro de custo de limpeza a quantidade de banheiros por ABL, a área de vidraças por ABL, o material de revestimento do piso do mall podem ser variáveis explicativas significativas. Para o centro de custo consumo de energia o volume de mall por ABL pode explicar o consumo relativo à refrigeração e a área de vidraças por ABL pode explicar o consumo relativo à iluminação artificial.
A possibilidade oferecida pela regressão linear múltipla, de consideração concomitante de diversas características na identificação do custo, contribui para a precisão das estimativas quando são muitas as variáveis que influenciam no custo. Os coeficientes Bi são os parâmetros populacionais desses fatores, ou seja, o peso de cada um desses fatores na definição do custo, apurados por inferência estatística em uma amostra representativa de dados de referência.
Quando os dados de referência são o histórico de empreendimentos da administradora do imóvel, temos um modelo que considera, além das especificidades do projeto, a realidade específica daquela empresa (salários, produtividade e consumo praticados). O tratamento estatístico permite ainda a identificação de outliers e o saneamento da amostra, evitando que situações de exceção sejam tratadas como regra, ao mesmo tempo em que evita a memória seletiva inerente ao conhecimento tácito dos gestores. A modelagem transforma dados históricos em inteligência, resultando algoritmos capazes de entregar estimativas precisas e fundamentadas, com alto grau de confiabilidade. Construído um modelo de cálculo a partir da apuração dos Bi da amostra, basta conhecer os valores de Xi de um projeto em desenvolvimento para que o modelo estime os seus custos operacionais.
É importante lembrar que a capacidade de avaliar os custos de operação na fase de estudo de viabilidade permite que soluções técnicas que resultem em economia no custo de operação mas tenha um custo de construção mais elevado sejam corretamente avaliadas.
No próximo post veremos como os modelos estatísticos podem auxiliar também na gestão dos custos de conservação, manutenção e consumo de empreendimento já em operação.
Referências bibliográficas:
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14653-2: Avaliação de bens – Parte 2: Imóveis urbanos. Rio de Janeiro: ABNT, 2011.
ANTONIOLI, P.E. Estudos críticos sobre subsídios conceituais para o suporte do planejamento de sistemas de gerenciamento de facilidades em edificações produtivas. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil). São Paulo: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2003.
Link: https://docs.wixstatic.com/ugd/aadd4a_af946475372147efaec356dc5ab242b1.pdf
LIMA, F. Custo Unitário Geométrico: Uma proposta de método de estimativa de custos na fase preliminar do projeto de edificações. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção). Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2013.
Link: https://docs.wixstatic.com/ugd/aadd4a_c7b52d3e04104706a7dac7040ddd62ec.pdf
