Resumo: Com a recente transformação da economia capitalista, a preocupação com as questões ambientais das atividades econômicas têm sido elemento chave na manutenção da relação competitividade-sustentabilidade. No que tange à economia brasileira, observa-se heterogeneidade nas eficiências das cadeias produtivas, devido às características legais e políticas existentes no país. O setor sucroenergético brasileiro, presente e com forte influência na economia desde períodos coloniais, além de ser pioneiro na substituição do uso de recursos fósseis por meios renováveis, constitui um campo marcado por diferenças produtivas significantes. Nesse contexto, o objetivo do artigo é analisar a eficiência das usinas de cana-de-açúcar do estado de São Paulo, no período de 2007 a 2016, sob as óticas econômica, social, ambiental e sustentável, via metodologia de Análise Envoltória de Dados (DEA), gerando modelos de eficiência robustos e completos. Foi observado que as usinas de grande porte possuem alta eficiência econômica, devido a economias de escala, além de que as usinas de porte pequeno obtiveram alto ranqueamento nas óticas social e ambiental, demonstrando que não há necessariamente viés de grandeza operacional nessas análises. Por fim, nota-se a preponderância de usinas sustentáveis benchmarks para as unidades de portes grande e pequeno, conjuntamente com o perfil etanol.
Abstract: Concerns regarding environmental footprint have been the key in sustaining the relationship between competitiveness and sustainability in a changing capitalist context. Brazil has a solid level of heterogeneity in the efficiency of its production chains due to its legal and political characteristics. The Brazilian sugar-energy sector poses a strong influence on the economy, it is the pioneer in replacing the use of fossil fuels for renewable sources, and it is a sector marked by chain efficiency differences. In this context, this study aims to analyze the efficiency of the sugar cane mills in the state of Sao Paulo, from 2007 to 2016, from an economic, social, environmental, and sustainable point of view. Data Envelopment Analysis (DEA) is used to generate robust and complete efficiency models. Large-classified plants were ranked with economic efficiency, due to economies of scale, and small-classified plants ranked benchmarks in the social and environmental analysis, showing that the operational size bias is not necessarily a prerequisite to rank benchmark units. Finally, it was seen a preponderance of small and large-classified mill plants, along with ethanol-classified plants, in the sustainable benchmark ranking.