FERNANDO FERNANDES DE LIMA DETERMINANTES DO DESEMPENHO EM LAUDOS DE CRIMINALÍSTICA NO DEPARTAMENTO DE POLÍCIA FEDERAL: UMA ABORDAGEM MULTINÍVEL Dissertação apresentada à Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas como requisito para obtenção do grau de Mestre. Orientador: Rafael Goldszmidt Rio de Janeiro 2011 \7 [,*ï',iü.há-S FERNANDO FERNANDES DE LIMA DETERMINANTES DO DESEMPENHO EM LAUDOS DE CRIMINALISTICA No DEpARTAMENTo DE pot Ícra FEDERAL: UMA ABoRDAGEM vrulrrNÍvEL. Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em Administração Pública da Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas para obtenção do grau de Mestre em Administração Pública. Data da defesa: 1710412012 Aprovada em: ASSINATURA DOS MEMBROS DA BANCA EXAMINADORA Rafael Guilherme Burstein Goldszmidt Orientador (a) oaquim Rubens Fontes Filho Pereira Barbosa Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Mario Henrique Simonsen/FGV Lima, Fernando Fernandes de Determinantes do desempenho em laudos de criminalística no Departamento de Polícia Federal: uma abordagem multinível / Fernando Fernandes de Lima. – 2011. 95 f. Dissertação (mestrado) - Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas, Centro de Formação Acadêmica e Pesquisa. Orientador: Rafael Goldszmidt. Inclui bibliografia. 1. Desempenho. 2. Indicadores estatísticos. 3. Pessoal – Avaliação. I. Goldszmidt, Rafael. II. Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas. Centro de Formação Acadêmica e Pesquisa. III. Título. CDD – 658.4 AGRADECIMENTOS À minha esposa, Juliana, pela compreensão dos momentos ausentes, pelo amor, carinho, paciência e incentivo, constantes e incondicionais. Aos meus pais, Creusimar e Francisco, que me educaram e forneceram a base de minha formação. Ao Prof. Rafael Goldszmidt, pela orientação, amizade e incentivo que permitiram a conclusão deste trabalho. Aos professores do curso de pós-graduação, pelos conhecimentos transmitidos e por fazer este curso uma realidade. Aos demais funcionários da Fundação Getúlio Vargas pelo apoio oferecido. Aos colegas da Diretoria Técnico-Científica do Departamento de Polícia Federal, que lutaram para fazer deste curso uma realidade. À banca examinadora, pela atenção dispensada em participar deste momento importante. Aos colegas Alysson e Stoessel, pela amizade e compartilhamento de dificuldades ao longo do curso. Ao governo federal, por intermédio do Departamento de Polícia Federal, pela oportunidade de galgar mais este degrau. RESUMO O Departamento de Polícia Federal, em particular sua Diretoria Técnico-Científica, tem buscado adotar ferramentas modernas de administração para a melhoria da eficiência de seus processos, dentre as quais o uso de indicadores de desempenho. No caso específico da Criminalística, cuja gestão está a cargo daquela diretoria, ainda faltam estudos básicos que permitam conhecer os processos que lá se desencadeiam, para então serem adotados indicadores confiáveis e de fácil compreensão. Nessa direção, um dos primeiros passos é conhecer o tempo que cada processo demora, dadas suas características. Neste trabalho são utilizadas técnicas estatísticas para extrair da base de dados existente na Diretoria TécnicoCientífica esta informação. Com a obtenção dessas informações é possível propor indicadores de desempenho adequados e de fácil acompanhamento, permitindo então aos gestores verificar o resultado efetivo de ações e decisões gerenciais. Palavras-chave: Polícia Federal. Criminalística. Forense. Perícia. Estatística. Regressão. Classificação Cruzada. Indicadores de Desempenho. ABSTRACT The Brazilian Federal Police Department, through its Technical-Scientific Board, has been using modern administration tools in order to increase its processes efficiency, including performance indicators. The Criminalistics area, whose management is in charge of that board, still misses basic studies which allow the knowledge of its processes, for only then adopt reliable and easy performance indicators. In this direction, one important step is to have a realistic approach of the time that each process consumes, given its characteristics. In this work statistical techniques are used to extract this information from the databases available. With this information in hand, it is possible to propose adequate and easy to adopt performance indicators, which will allow the managers to check the result of managerial actions and decisions. Keywords: Federal Police. Criminalistics. Forensics. Statistics. Regression. CrossClassification. Performance Indicators. LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1: Processo de melhoria contínua das empresas, adaptado de Chandi (2009). ............. 27 Figura 2: Fluxograma básico do andamento de uma solicitação pericial. ................................ 38 Figura 3: Influência dos diversos níveis de análise no tempo de conclusão de uma solicitação pericial. ..................................................................................................................................... 39 Figura 4: Reta de ajustamento em uma regressão simples. ...................................................... 41 Figura 5: Exemplo de hierarquia em que se aplicam as técnicas multinível. ........................... 43 LISTA DE TABELAS Tabela 1 – Uma classificação cruzada de nível 2. .................................................................... 44 Tabela 2 – Níveis adotados no trabalho. .................................................................................. 52 Tabela 3 – Variáveis adotadas. ................................................................................................. 52 Tabela 4 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos no período 2008-2010, por grandes áreas de perícia. ........................................................................................................... 58 Tabela 5 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos no período 2008-2010, por títulos de laudo. ................................................................................................................................... 59 Tabela 6 – Variâncias no modelo nulo. .................................................................................... 64 Tabela 7 – Dez menores efeitos aleatórios das unidades sobre o modelo nulo. ....................... 64 Tabela 8 – Efeito dos tipos de laudo sobre o modelo nulo. ...................................................... 64 Tabela 9 – Variância no Modelo 3. .......................................................................................... 65 Tabela 10 – Modelo 4 na forma tabular. .................................................................................. 66 Tabela 11 – Variância no Modelo 4 (Apêndice A). ................................................................. 67 Tabela 12 – Efeitos aleatórios do título do laudo sobre a variável dependente no Modelo 4 – Apêndice A. .............................................................................................................................. 68 Tabela 13 – Efeitos aleatórios da unidade sobre a variável dependente no Modelo 4 – Apêndice A. .............................................................................................................................. 69 Tabela 14 – Abreviações de títulos de laudos. ......................................................................... 89 Tabela 15 – Índice de efetividade das unidades estudadas. ....... Erro! Indicador não definido. SUMÁRIO 1. 2. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 10 1.1. Objetivo ..................................................................................................................... 11 1.2. Delimitação ................................................................................................................ 12 1.3. Relevância do estudo ................................................................................................. 13 1.3.1. Relevância teórica............................................................................................... 13 1.3.2. Relevância gerencial ........................................................................................... 14 REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................... 18 2.1. 2.1.1. Organizações profissionais ................................................................................. 19 2.1.2. Especialização nas organizações profissionais ................................................... 21 2.2. 4. 5. Desempenho............................................................................................................... 22 2.2.1. Eficiência, eficácia e efetividade ........................................................................ 22 2.2.2. Avaliação de desempenho .................................................................................. 23 2.2.3. Indicadores de desempenho ................................................................................ 26 2.3. 3. Organizações e gestão de pessoal .............................................................................. 18 A ciência forense e a criminalística ........................................................................... 30 2.3.1. A administração da Criminalística ..................................................................... 31 2.3.2. A gestão de pessoal em laboratórios forenses .................................................... 33 2.3.3. A ciência forense no DPF ................................................................................... 34 2.3.4. A gestão de recursos humanos no âmbito da Criminalística do DPF ................. 35 2.3.5. A elaboração do laudo pericial no Departamento de Polícia Federal................. 37 METODOLOGIA ................................................................................................... 40 3.1. Tipo de pesquisa ........................................................................................................ 40 3.2. Modelos de regressão ................................................................................................. 41 3.3. Índice de Herfindahl-Hirschmann.............................................................................. 48 3.4. Universo e Amostra ................................................................................................... 49 ANÁLISE DOS DADOS ....................................................................................... 54 4.1. Estatística descritiva .................................................................................................. 54 4.2. Geração dos modelos ................................................................................................. 63 4.2.1. Modelo nulo........................................................................................................ 63 4.2.2. Modelo com variáveis do perito ......................................................................... 65 CONCLUSÃO ........................................................................................................ 71 5.1. Resultados obtidos ..................................................................................................... 71 5.2. Limitações do estudo ................................................................................................. 74 5.3. 6. Sugestões de estudos futuros ..................................................................................... 75 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 76 ANEXO A – Títulos e subtítulos de laudos periciais utilizados na Polícia Federal ...... 81 APÊNDICE A – Modelos gerados ................................................................................. 85 APÊNDICE B – Abreviações de títulos de laudo utilizadas no trabalho ....................... 89 APÊNDICE C – Proposta de indicadores ...................................................................... 91 10 1. INTRODUÇÃO Administrar é gerir, conciliando diferentes necessidades e restrições para atingir um objetivo. A Administração Pública é, portanto, gerir bens que são qualificados como pertencentes à comunidade. Nessa prática é mandatório observar a lei e os costumes (MEIRELLES, 2011, p. 85). Nesse sentido, nossa Constituição é pródiga em princípios que devem nortear a Administração Pública, inicialmente descritos no artigo 37: legalidade, impessoalidade, moralidade e publicidade. A emenda constitucional nº 19, de 04/06/1998, modificou aquele artigo para incluir o vernáculo EFICIÊNCIA. Prosseguindo nos avanços, a emenda constitucional nº 45, de 30/12/2004, transformou a eficiência em um direito constitucional, ao assegurar a todos a razoável duração do processo. A mesma emenda ainda estabelece a possibilidade de edição de “súmula com efeito vinculante” para a Administração Pública, mais uma vez dando azo à eficiência, pois evita a multiplicação de processos. Verifica-se que, ainda que com atraso em relação ao seu congênere privado, a Administração Pública tem buscado a melhoria do atendimento das necessidades de seu cliente, passando para ele o foco da gestão. Essas mudanças de base legal ainda precisam, contudo, refletir-se em ações dos agentes públicos para que possam ser cada vez mais percebidas pela população. É esta mesma população que, dia a dia, cobra mais resultados dos gestores públicos, que devem buscar então oferecer o máximo que lhes seja legalmente permitido, dentro de suas competências. Apesar do diferente contexto, estão imersos na sociedade e dela não podem dissociar-se. Nesse sentido, é necessário a esses gestores considerar todas as mudanças que surgem, como possíveis oportunidades de melhoria. Não afastado dessa tendência, o Departamento de Polícia Federal (DPF) tem buscado o máximo aproveitamento de seus recursos humanos, destacando-se nesse aspecto a Diretoria Técnico-Científica (DITEC/DPF), responsável por todas as atividades da criminalística no âmbito do DPF. 11 Segundo a definição da Academia Nacional de Polícia – ANP/DPF (2002), a tarefa da Criminalística é elaborar a prova material, ou seja, examinar os vestígios de modo técnicocientífico como parte do processo investigativo, elaborando peças processuais conhecidas como laudos periciais. Tais exames e laudos, no âmbito da Polícia Federal, a Polícia Judiciária da União, são realizados pelos peritos criminais federais (PCF). Estes, por sua vez, São profissionais que possuem diploma de nível superior nas áreas de Química, Física, Engenharia (Civil, Elétrica, Eletrônica, Química, Agronômica e de Minas), Ciências Contábeis, Econômicas, Biológicas, Geologia, Farmácia, Bioquímica e Computação Científica e Análise de Sistemas [...]. (APCF - Associação Nacional dos Peritos Criminais Federais, 2009). Dada a diversidade de formações entre os profissionais, torna-se quase óbvia a enorme variedade de laudos periciais produzidos por eles, sendo que – até o presente momento – não foi possível estabelecer um padrão médio de complexidade de cada um desses tipos de laudos periciais, de forma a estimar quanto consome de recursos materiais e de pessoal cada um desses trabalhos. 1.1. Objetivo O trabalho ora apresentado tem por objetivo final propor um modelo para análise do tempo necessário à finalização de qualquer solicitação pericial. Para isso é necessário compreender, qualitativa e quantitativamente, os fatores que influenciam no tempo necessário à conclusão de uma solicitação pericial, no âmbito do DPF, analisando fatores pessoais e organizacionais. Com este objetivo serão analisadas as condicionantes de tempo em diferentes níveis de agregação, decompondo a variabilidade do tempo gasto nos efeitos devidos ao agente, ao local onde o trabalho é realizado e às próprias características do trabalho. 12 Assim, apresentam-se como objetivos intermediários: Decompor a variabilidade do tempo necessário à conclusão de uma solicitação pericial; Analisar os determinantes do tempo em diferentes níveis, quais sejam: O servidor que está designado para atender a solicitação; O local onde a solicitação será atendida; O laudo pericial em si, com suas características; Trata-se de uma investigação exploratória e, como tal, não comporta hipóteses a serem testadas no seu desenvolvimento, pelo que se deixa de aqui apresentá-las (VERGARA, 2009, p. 42). 1.2. Delimitação Esta pesquisa é restrita ao âmbito da Perícia Criminal do Departamento de Polícia Federal e buscará seu fundamento nos relatórios de produção de laudos feitos por Peritos Criminais Federais obtidos no sistema Criminalística, um sistema informatizado interno do Departamento de Polícia Federal que centraliza todas as informações sobre solicitações de exames periciais. Por ser o período em que há maior disponibilidade de dados sobre a produção de laudos periciais no âmbito do DPF, definiu-se como recorte a janela de tempo situada entre 01/01/2008 e 31/12/2010. Não houve restrição geográfica no estudo, tendo sido utilizados dados de produção de todos os estados da federação. 13 1.3. 1.3.1. Relevância do estudo Relevância teórica A maioria dos pesquisadores da área da administração utiliza métodos de análise em um único nível (individual, grupo, organização). O amadurecimento destes estudos, porém, não traz maiores entendimentos sobre a rede de relacionamentos entre as diversas variáveis que influenciam o fenômeno organizacional. Para que seja possível o avanço na compreensão do comportamento desses grupos, é imprescindível deixar de lado as lentes macro e micro e passar a expandir as teorias e métodos utilizados em seu estudo (HITT et al., 2007). Hitt et al. (2007) afirmam que, apesar de existir um bom entendimento no nível macro de como as estratégias das organizações afetam seu desempenho, ainda não há um retrato fiel de como tais estratégias afetam seu funcionamento interno. Inclusive alega-se que esse fraco conhecimento é responsável por descobertas até certo ponto divergentes no campo da estratégia empresarial (HOSKINSSON e HITT, 1990 apud HITT et al., 2007). Por outro lado, as pesquisas no nível micro – focadas nos sentimentos, pensamentos e ações dos indivíduos – geralmente ignoram a dinâmica social existente nos níveis mais altos (HITT et al., 2007). Explorando a estrutura organizacional e o desempenho de organizações, poucos estudos foram encontrados por Andrews (2010, p. 103) que evidenciassem a relação entre os dois. Não obstante as poucas evidências encontradas, sua esmagadora maioria se restringe a estudos realizados em países desenvolvidos de língua inglesa, sem muitos resultados de países com outras influências culturais. Com o objetivo de melhor entender tal relação, o autor sugere o uso de técnicas de regressão multinível ou hierárquicas. Devido à frequência com que os dados de gerenciamento público infringem os pressupostos das regressões lineares simples, a regressão multinível é a técnica mais adequada para desenvolver modelos nesta área. Além disso, a técnica apresenta como vantagem o fato de que seus resultados ajudam o órgão sob estudo a pensar de forma mais sistemática como seu desempenho é influenciado por fatores ou níveis que geralmente não são levados em consideração, como políticas públicas e gerências intermediárias (HICKLIN, 2010, pp. 257258). 14 Como exemplo desse nível de questionamento, Hicklin (2010, pp. 258-259) pergunta: considerando demonstrado por diversos estudos que o fortalecimento de relacionamentos fora das organizações é capaz de melhorar os seus níveis de desempenho, em que medida isso se aplica às gerências intermediárias? Teriam elas autonomia para criar estas redes de relacionamentos? Indo mais longe, a influência dessa rede de relacionamentos existe apenas quando eles são extra-organização? É possível descobrir que a efetividade de determinadas ações e decisões gerenciais em um determinado nível pode ser catalisada pelas ações e decisões de outros níveis, sejam inferiores ou superiores. Há, portanto, um interrelacionamento íntimo nas gerências organizacionais, que não se pode ignorar. O uso da regressão multinível oferece as melhores condições de testar tais teorias, apesar de poucos pesquisadores já terem se dedicado a tais estudos (LYNN, HEINRICH e HILL, 2000 apud HICKLIN, 2010, p. 257). As pesquisas sobre estruturas hierárquicas estão mais refletidas em modelos conceituais do que em estudos empíricos. Espera-se, então, melhor entender o fenômeno organizacional estudado com esta ferramenta, que será um dos fatores que levará o campo da administração para o centro das atenções no futuro (HITT et al., 2007). 1.3.2. Relevância gerencial Himberg (2002) relata que, na Europa, a iniciativa privada tem sido atraída para atuar na área da criminalística, até então dominada pelo setor público. A necessidade de mais eficiência e efetividade na área levou, inicialmente, a um corte de custos que comprometem a qualidade dos serviços. Essa busca pela eficiência e efetividade é um problema de ordem gerencial, muito mais que científica ou jurídica. Isto trouxe o uso das ferramentas administrativas mais modernas para o âmbito da ciência forense. Nesse sentido, o projeto QUADRUPOL, da União Europeia, busca a criação de uma plataforma de contínua produção e comparação de dados como mais uma dessas ferramentas para melhoria gerencial. 15 Nos Estados Unidos da América, segundo Houck et al. (2009), o projeto FORESIGHT surgiu com base no QUADRUPOL, após a realização de um encontro internacional promovido pela West Virginia University, tendo criado as bases para a obtenção dos dados gerenciais e para a comparação dos dados entre instituições forenses americanas e canadenses. Assim, ficou estabelecido que as instituições que estão no primeiro quartil representariam o que foi considerado como as melhores práticas, sendo chamadas a expor às demais os processos e práticas que possam ter levado àquele resultado superior. Não há notícias de iniciativas semelhantes no Brasil, seja em âmbito federal, seja estadual, não tendo sido encontrado qualquer tipo de controle de custos e produtividade em qualquer atividade de criminalística seja federal ou estadual. Um primeiro controle que se pode imaginar é o do tempo de trabalho. Se considerarmos que o insumo humano é o principal custo da elaboração de um laudo pericial, controlar seu uso adequadamente é fundamental para a redução de custos. Sem isso, o acréscimo de efetivo de peritos criminais pode vir a ser inócuo. Nesse sentido, no nível federal, é certo que o ano de 2001 marcou uma nova fase no Departamento de Polícia Federal, tanto na renovação de pessoal, como no que tange à questão de equipamentos de alta tecnologia. No âmbito técnico-científico, o DPF foi agraciado com recursos dos projetos PROAMAZÔNIA/PROMOTEC, oriundos de um acordo firmado entre os governos brasileiro e francês em 1998. Dentre as seis áreas contempladas pelo projeto estava a Criminalística, que foi contemplada com a aquisição de muitos equipamentos até então somente disponíveis nos grandes centros. Com estas aquisições foi possível nivelar todas as representações estaduais da criminalística do Departamento de Polícia Federal, em termos de equipamentos disponíveis para realização de exames periciais. No que diz respeito ao pessoal, o efetivo de peritos criminais federais oscilou entre 125 em 1985 a 267 servidores em 2001. Naquele ano foi então realizado um grande concurso, posteriormente seguido por outro ainda maior em 2004, o que garantiu até o 2º semestre de 2009, uma entrada regular de novos servidores, como pode ser observado no Gráfico 1. Em 31/12/2010 o efetivo de peritos criminais federais era de 1.092 servidores (BRASIL, 2011). 16 Gráfico 1 - Evolução histórica do número de peritos em atividade. Fonte: Relatório Estatístico da Criminalística 2010 (BRASIL, 2011). Observa-se, portanto o imenso crescimento de efetivo ocorrido nos últimos oito anos, quando comparado com os 16 anos anteriores. Na contramão das mais básicas práticas administrativas, a distribuição desses novos servidores ocorreu de forma relativamente subjetiva, sujeita a muitas pressões das Superintendências Regionais que seriam beneficiadas. Não houve estudos aprofundados sobre as reais necessidades do Departamento e de suas unidades descentralizadas. A distribuição foi feita, em grande parte, com base em solicitações dos Chefes de SETEC, feitas diretamente ao Diretor do Instituto Nacional de Criminalística/DPF. No afã de reduzir esse subjetivismo, que também atinge outras áreas de pessoal do DPF, a Direção-Geral do órgão já havia determinado, desde 2004, a realização de estudos para estabelecer um quadro de lotação ideal. Após diversas fases, finalmente em 2009 uma comissão concluiu um estudo sobre esse problema, publicando o assim chamado “Lotacionograma” (BRASIL, 2009). Sem entrar no mérito do trabalho desenvolvido, o Lotacionograma deixou de lado em seu resultado muitas facetas intrínsecas à Criminalística que são importantes para que seus resultados produzam a eficácia desejada no âmbito desta. 17 Além da lotação inicial, ferramentas como o Lotacionograma permitem ao gestor decidir quanto às remoções para ajuste da força de trabalho de forma objetiva e impessoal. Este é outro fator complicador, pois segundo Auler (2009), as remoções, pelo menos em parte, são custeadas pela União e seus custos chegam à casa dos R$ 124.000.000,00 (cento e vinte e quatro milhões de reais) entre 2003 e 2009. Há, portanto, que se garantir que tal aplicação de recursos públicos atinja o máximo de efetividade. O clamor popular é por uma Administração Pública que aplique seus recursos de forma responsável, não aceitando mais que todo esse dinheiro seja gasto sem um efetivo retorno no atendimento das demandas sociais. Assim fica claro que a gestão no Departamento de Polícia Federal e, especificamente, na Criminalística precisa de cada vez mais critérios objetivos que permitam aos seus responsáveis tomar as decisões mais acertadas e que não abram margem para questionamentos pela sociedade em arcar esses custos. É nessa direção que este trabalho buscará contribuir, ao explicar e decompor os fatores impactantes da atividade pericial do DPF e ao oferecer uma nova ferramenta decisória, consubstanciada nos indicadores de desempenho a serem aqui desenvolvidos. Tal ferramenta permitirá, caso adotada pela administração, a distribuição mais racional dos recursos humanos das atividades periciais, impactando de forma positiva na redução dos custos administrativos do órgão. 18 2. REFERENCIAL TEÓRICO Este capítulo busca apresentar, de forma sucinta, o referencial teórico pesquisado, partindo da gestão de pessoal e seguindo o caminho até o caso sob estudo: o Departamento de Polícia Federal. 2.1. Organizações e gestão de pessoal Para Dessler (2003, p. 2), a administração de recursos humanos tem relação com a condução de todos os aspectos relacionados às pessoas no trabalho, incluindo a avaliação de seu desempenho. Já Humberto Gomes de Barros, quando presidente do Superior Tribunal de Justiça, afirmou: “prefiro dizer que não administramos pessoas, e sim que realizamos a gestão funcional de pessoas” (BRASIL, 2008). A política de gestão de pessoal no serviço público é geralmente relegada a um plano inferior, restringindo-se, quando muito, a atender algumas demandas pontuais. Andrade e Santos (2004), analisando o caso do Núcleo de Documentação da Universidade Federal Fluminense, concluíram que a “modernização ou a reestruturação do processo produtivo deixou de ser uma opção e passou a ser uma questão crítica no alcance da qualidade nos serviços (públicos!)”. Essa gestão de pessoas mais profissional e moderna tem sido foco da Administração Pública, basta observar as recentes realizações dos Fóruns de Gestão de Pessoas no Setor Público, o último realizado em 2008, sediado pelo Superior Tribunal de Justiça, em Brasília – DF. Nesses Fóruns tem sido buscado o diálogo entre diversos órgãos da União, onde cada um expõe suas experiências bem sucedidas. Temas recorrentes são a Gestão e Remoção por Competências. Fundamentais essas discussões, pois como lembra Lemos (s/d.), a estabilidade trazida pela Constituição Federal de 1988 criou um “mastodonte, um excesso de servidores em muitas áreas e baixa rotatividade da força de trabalho”. 19 Para enfrentar esse problema, assim como outros problemas da administração de empresas, podem ser adotadas diversas estratégias. Alday (2001) apresenta alguns tipos de estratégias empresariais ou corporativas: Estratégia competitiva de custo – esforços concentrados na eficiência produtiva e minimização de custos; Estratégia competitiva de diferenciação – esforços concentrados na criação de diferenciais para o consumidor; Estratégia competitiva de foco – pode ser considerada um subtipo dos dois anteriores, em que a empresa restringe a aplicação de seus esforços para atender algum segmento específico de mercado; Estratégias de crescimento – pode se dar por crescimento interno ou externo; Alday (2001) alerta para os riscos dessas estratégias. Especialmente, na estratégia competitiva de custo, há o risco de se dar excessiva importância ao processo de produção, impedindo a diferenciação. Fazendo uma analogia com o caso do Departamento de Polícia Federal, a adoção de uma estratégia competitiva de custo pode levar a excessos como a tentativa de automatizar o processo pericial, o que eliminaria a componente intelectual do trabalho, reduzindo, em consequência, sua qualidade técnico-científica. Concluindo, o autor lembra ainda que a simples formulação de uma estratégia não produz efeito concreto imediato nas organizações. Isto acontece de forma ainda mais sensível nas organizações profissionais (ALDAY, 2001). 2.1.1. Organizações profissionais As organizações profissionais são aquelas em que todos os processos se baseiam no conhecimento e habilidades de seus profissionais constituintes, segundo Mintzberg et al. (2006, p. 312). Devido a esta característica básica, seus trabalhadores possuem considerável controle sobre seu trabalho, sendo difícil submetê-los a uma hierarquia muito rígida. Isso acontece, pois, apesar de existir certa padronização de procedimentos, os profissionais que 20 aplicam seus conhecimentos nesse tipo de organização não o fazem todos de uma única maneira, havendo bastante espaço para julgamentos pessoais. Isto implica que “os resultados do trabalho profissional não podem ser facilmente mensurados e não se prestam à padronização”. Os autores também afirmam que esta dificuldade de padronização traz uma pouca necessidade de gerência intermediária, permitindo que as organizações profissionais sejam grandes do ponto de vista de quantitativo total de pessoal (MINTZBERG, LAMPEL, QUINN, & GHOSHAL, 2006, p. 313). Assim, a designação de padrões de resultado é bastante desencorajada neste tipo de organização, pois os profissionais não vêm com bons olhos ações contra si próprios. E essa mensuração de desempenho é vista como perigosa internamente. O administrador não pode se furtar, contudo, de dar respostas públicas a esses problemas. Sua figura como relaçõespúblicas e negociador é fundamental para a organização. Isso traz também a consequente responsabilidade de servir de amortecedor para as pressões externas, garantindo que seus profissionais continuem a desfrutar de sua autonomia. (MINTZBERG, LAMPEL, QUINN, & GHOSHAL, 2006, pp. 313-320). Bastos Neto (2000), citando pesquisa realizada pelo SENAC/SP, reconhece o conservadorismo da gestão de recursos humanos no Brasil, comprovado pela passividade da área, políticas e práticas arcaicas, diferenciando-se das demais áreas de gestão, as quais buscam constante melhoria. Nesse sentido, ressalta que em empresas organizadas sob o modelo funcional-mecanicista, o quadro de pessoal sofre influências de acionistas e administradores, com interesses eventualmente diversos daqueles da organização e, portanto, que podem não contribuir para a efetividade desse quadro de pessoal. Ocorre, contudo, que as pessoas possuem interesses e a interação destas pessoas e interesses constitui um fenômeno psicológico que afeta de forma direta o trabalho que desenvolvem. Assim, no desenvolvimento de estratégias que envolvam este recurso é necessário conciliar seus objetivos com os organizacionais, incentivando sua participação e reconhecendo seu valor, maximizando-se o desempenho do conjunto. 21 2.1.2. Especialização nas organizações profissionais As organizações profissionais, especialmente no setor público, possuem ainda altos níveis de especialização, característica associada diretamente à burocracia. A especialização pode ser dividida entre complexidade ocupacional e a profissionalização. A primeira diz respeito à quantidade de especialidades presentes na organização, a segunda tem a ver com a atividade profissional desenvolvida (ANDREWS, 2010, p. 94). Esse elevado nível de especialização é capaz de trazer sinergias na solução de problemas que a organização enfrenta. Há, contudo, pesquisadores que alegam que altos níveis de especialização podem trazer efeitos negativos ao desempenho das organizações, visto que reduzem a flexibilidade e capacidade de adaptação dos profissionais, que acabam sendo capazes de desenvolver apenas os trabalhos para os quais foram inicialmente preparados. Assim, é de se esperar que exista uma relação não linear entre especialização e desempenho, com seus benefícios sendo suplantados pelos malefícios após um determinado nível de especialização (ANDREWS, 2010, pp. 96-97). Os poucos estudos nesse sentido, porém, deixam a lição de que é necessário o uso de indicadores objetivos de desempenho para avaliar o impacto do fator especialização (além de outros, como formalização e centralização) no resultado das organizações. É também evidente a necessidade do uso de técnicas estatísticas multivariadas para controlar os efeitos das diversas variáveis envolvidas (ANDREWS, 2010, pp. 98-99). Para medir o nível de especialização, Andrews (2010, p. 100) relata o estudo de Hage e Aiken (1967) em que tal medida foi realizada com o uso de questionários. O autor cita ainda o estudo de Wolf (1993), que usou uma escala de cinco pontos para medir o nível de especialização. Mesmo assim, as evidências encontradas do impacto da especialização ou profissionalização no desempenho das organizações são bastante escassas. Em geral, apontam para melhor desempenho de estruturas menos especializadas (ANDREWS, 2010, p. 103). Este efeito, contudo, não é isolado. As teorias organizacionais indicam o estreito relacionamento entre especialização, formalização e centralização. Por exemplo, a teoria de 22 Mintzberg sugere que organizações grandes e centralizadas tem melhores resultados com altos níveis de especialização, ao passo que estruturas menores apresentam melhor desempenho com menores níveis de especialização. Não há, porém muitos estudos explorando tais relações (MINTZBERG, 1979 apud ANDREWS, 2010, p. 104). 2.2. Desempenho 2.2.1. Eficiência, eficácia e efetividade Para permitir o adequado entendimento da discussão que se segue torna-se necessário delimitar o que se considera, para os efeitos deste texto, como sendo eficiência, eficácia e efetividade. Diversos autores já se debruçaram sobre o assunto, que pode ter inclusive distintas conotações de acordo com a área de aplicação, conforme se observa em Meirelles (2011) e Gabardo (2002). Quanto ao campo que aqui nos interessa, a ciência da Administração, pode-se assim defini-las: Eficiência – tem a ver com a conclusão de forma satisfatória de determinadas ações. É fazer as coisas de forma correta, a obtenção de um determinado resultado, mediante o uso de certos meios. Sua medida, portanto, pode ser uma relação entre entradas (insumos) e saídas (produtos); Eficácia – relaciona-se com um resultado positivo. É fazer as coisas corretas, a obtenção de um resultado que é positivo ou esperado em algum sentido específico. Não se questiona aqui os custos dos insumos necessários à obtenção do resultado; Efetividade – pode ser traduzida como uma relação entre os resultados e os objetivos, entre o alcançado e o esperado. Trata-se de fazer a coisa certa e da maneira correta. Como se observa, eficiência e eficácia não necessariamente andam juntas. É possível ter uma sem a outra, muito embora seja desejável a sua conjunção. 23 Para o âmbito da administração pública, o princípio da eficiência soma-se aos demais princípios explicitados na Constituição Federal e não pode a eles se sobrepor (MEIRELLES, 2011, pp. 98-99). No setor estatal, a tendência do serviço público tornar-se um fim em si mesmo, esquecendo-se de que o cidadão é seu cliente, traduz-se numa necessidade ainda maior de alinhar os interesses e estratégias. Existe, porém um grande empecilho a esse alinhamento: a falta histórica de uma cultura de meritocracia, apesar da existência de um arcabouço legal que permite o estabelecimento desta ideologia. Essa falta levou a uma política pública de recursos humanos sem planejamento de médio e longo prazos (BRASIL, 1997, p. 9 e seg.). Com tal definição de indicadores, relacionando força de trabalho com os resultados, seria possível chegar a uma definição dos quantitativos ideais de força de trabalho. Bastos Neto (2000, p. 38) lembra que por meio da Reforma Administrativa do governo federal, realizada em 1992, foi realizada uma tentativa de redimensionamento quantitativo dos quadros de empresas estatais, mas cujos resultados são considerados questionáveis pelo autor, no que diz respeito aos critérios de eficácia e efetividade. A definição de indicadores de desempenho e sua medição é, assim, o primeiro passo para avaliar e medir o desempenho de uma organização e de seus servidores. 2.2.2. Avaliação de desempenho Dentre as mudanças ocorridas nas empresas e organizações ao longo do tempo, podem-se destacar os avanços propostos por Taylor e administração científica, Fayol e a sua teoria administrativa e Weber com o modelo burocrático. Este último estabeleceu as bases da burocracia: regras, hierarquia, racionalidade, impessoalidade e eficiência (MARCH & SIMON, 1972, pp. 63-77). A administração estratégica e a gestão por resultados vêm sendo colocadas no pedestal como a melhor forma de condução de empresas e organizações, porém Helou Filho e Otani (2006) 24 não deixam de destacar as limitações de recursos materiais e financeiros, legais e normativas que sofre o gestor público. O ambiente empresarial está em constante mudança e as organizações que não se adaptarem adequadamente e de forma tempestiva às mudanças terão sua sobrevivência ameaçada, mais cedo ou mais tarde. Como consequência destas mudanças, nasceu a necessidade de avaliar o desempenho. O termo em si é de difícil definição, dada sua multidimensionalidade, mas em termos gerais pode-se dizer que desempenho é fazer hoje o que trará resultados amanhã. E porque medir? Medir o desempenho permite uma série de ações, tais como identificar setores problemáticos e prioritários nas ações, maximizar a efetividade dos esforços, dentre outros (LEBAS & EUSKE, 2004, pp. 67-68). Segundo Behn (2003), um administrador público deve usar suas medidas de desempenho para: avaliar, controlar, orçar, motivar, promover, celebrar, aprender e melhorar. Os modelos de Taylor, Fayol e Weber começaram a ser aplicados na administração pública brasileira a partir dos anos 30, introduzidos pelo Departamento Administrativo do Serviço Público (HELOU FILHO & OTANI, 2006). Já as avaliações de desempenho estão presentes na administração pública brasileira desde a década de 70, sendo que apenas mais recentemente o uso integrado e amplo desta ferramenta tem se tornado mais generalizado (GUIMARÃES, 2008, p. 77). Este último autor ainda afirma que em 1983 a RFFSA 1 foi a responsável pela primeira proposta de contrato de gestão, seguida de outras empresas estatais, tais como a Vale do Rio Doce e a Companhia Siderúrgica Nacional. Os modelos e habilidades desenvolvidas para empresas com fins lucrativos podem – e devem – ser comparados e adaptados para o setor sem fins lucrativos (SPEAKER, 2009a). Afinal, o gestor público ou de organizações sem fins lucrativos devem maximizar o serviço ou “benefício” fornecido por seu órgão por cada unidade monetária de seu orçamento. Nesse mesmo sentido manifestam-se Santos e Cardoso (2001), quando equiparam os contribuintes com os acionistas de empresas privadas: uns e outros devem exigir dos gestores o máximo de retorno do seu investimento ou de seus impostos, conforme o caso. 1 Rede ferroviária federal S. A. 25 A ideia de medir o resultado do setor público é o núcleo de muitas reformas do setor público levadas a cabo em diversos países e é altamente encorajada por organismos internacionais, tais como o Banco Mundial. Tal atitude aumentaria a transparência do setor, permitindo à população conhecer o custo real dos seus serviços, até então de conhecimento exclusivo dos burocratas (BOYNE, 2010, p. 207). Segundo Speaker (2010), os cursos de administração de empresas não costumam trazer em seu bojo informações sobre a questão da informação e avaliação nas organizações governamentais e das sem fins lucrativos, sendo costumeiramente deixadas para cursos específicos. Aquelas organizações, porém, respondem por parcela significativa dos empregos em diversos países, merecendo – portanto – uma maior atenção por parte dos estudiosos da administração. Conforme Castro (2011), no Brasil, em 2003, essa relação era de 25,2% das ocupações e ainda hoje atinge 21,8% das ocupações, quando consideradas as três esferas de governo: federal, estadual e municipal. Otley (2004, p. 14) ressalta, contudo, a dificuldade de medir resultados no setor público, seja pela multiplicidade de objetivos, seja pela ausência de transações financeiras, o que impede – pelo menos em certa medida – a mensuração de resultado financeiro, bem como pelo monopólio de algumas áreas, consideradas como típicas de estado: segurança interna e externa e relações exteriores, por exemplo. Outra dificuldade que se impõe é a quase ausência de padrões comparativos, já que o desempenho jamais deve ser avaliado em termos absolutos. É necessário o uso de bases comparativas, algumas das quais são sugeridas por Santos e Cardoso (2001): Base temporal (comparar com períodos anteriores); Base institucional (comparar com outras instituições similares); Base estratégica (comparar com os planos da própria organização). Boyne (2010, p. 217) também afirma que para avaliar os efeitos dos indicadores, idealmente, o desempenho de organizações que usam indicadores de desempenho deve ser comparado com o de organizações que não os usam. O gerenciamento do desempenho deve então passar por três elementos distintos, mas intimamente conectados: selecionar indicadores, estabelecer metas e tomar ações no sentido de atingir essas metas. O primeiro elemento seria, em uma última análise, a avaliação de 26 desempenho propriamente dita, pois os indicadores é que nos darão uma escala com a qual será possível medir a situação atual e futuras conquistas ou perdas (BOYNE, 2010, pp. 209210). 2.2.3. Indicadores de desempenho Da leitura de Lebas e Euske (2004), pode-se afirmar que indicadores de desempenho devem estar fundamentados no modelo do fenômeno sob estudo e deve descrever estado atual e suas tendências. São assim, simples meios de se medir algo com propósitos de comparação presente ou futura e com isso medir um desempenho relativo a algum propósito. Dentre os indicadores, destacam-se os chamados indicadores chave ou principais (key performance indicators), assim considerados aqueles que são intimamente ligados à estratégia da empresa, sendo um claro indicador da falha ou sucesso de determinadas ações. As comparações que são permitidas pelos indicadores podem ser intra-organizacionais ou entre organizações, já que possuem uma característica de permitir a relativização do desempenho obtido ao tamanho do organismo medido (SPEAKER, 2009a). Chandi (2009, p. 3) apresenta uma relação entre os indicadores de desempenho e a melhoria contínua das empresas, que pode ser vista de forma bastante simples na Figura 1. Segundo o autor, para entrar num ciclo de melhoria contínua, o desempenho da organização precisa ser gerenciado de forma efetiva, mediante decisões tomadas corretamente com base em medições de seu desempenho atual. No mesmo sentido, Gambôa & Bresciani Filho (2003) concluem que o uso de indicadores de desempenho é fundamental para a implantação de sistemas integrados de gestão de recursos. Assim, os indicadores de desempenho fornecem a capacidade de verificação do cumprimento das metas adotadas pela empresa, pois quem não mede não está gerindo (HELOU FILHO & OTANI, 2006 e LEBAS & EUSKE, 2004, p. 74). Os indicadores também podem ser utilizados para definição de ações de capacitação (BRASIL, 1997). 27 Melhoria contínua Gerência efetiva Processo decisório Medição de desempenho Indicadores de desempenho Figura 1: Processo de melhoria contínua das empresas, adaptado de Chandi (2009). Em Mayle et al. (2004, pp. 215, 221) pode-se depreender que, apesar de ser um instrumento valioso, a avaliação de desempenho não deve ser reduzida ao uso de indicadores. Também é recomendado evitar o uso de um único indicador, vez que este tende a mascarar variações intra-organização, tal como uma média, que pode disfarçar variações dentro da amostra utilizada. Já Lebas e Euske (2004, p. 69-72) deixam clara a necessidade do estabelecimento de métricas para a busca da eficácia organizacional, pois sem conhecer o valor de uma determinada entrega, torna-se difícil a definição de ações para sua melhoria. Essas métricas permitem não apenas uma previsão quantitativa de pessoal, mas o seu alinhamento com as estratégias do negócio. No nível estratégico delineiam-se como mais importantes os indicadores chamados “empresariais, que vinculam desempenho, qualidade e produtividade com a força de trabalho”. Posteriormente, consideram-se como importantes as informações de caráter financeiro de recursos humanos (BASTOS NETO, 2000, pp. 74-75). Para Garcia (2008, p. 34), os indicadores podem ser classificados como descritivos ou numéricos e como quantitativos ou qualitativos. Podem ainda ser simples (por exemplo, número de leitos hospitalares por mil habitantes) ou compostos (por exemplo, índices 28 inflacionários ou IDH2), conforme descreve Guimarães (2008, pp. 90-91), sendo estes últimos considerados mais importantes para avaliação da gestão. Os indicadores de desempenho adotados devem apresentar certas características: fácil mensuração e compreensão, alinhamento com a estratégia empresarial e expressar as necessidades de clientes e empresa (HELOU FILHO & OTANI, 2006). O uso de uma unidade de medida de fácil compreensão e significativo para os usuários é fator importante para o seu sucesso. Outras características importantes seriam: especificidade, relevância, definição temporal e confiabilidade (BOYNE, 2010, pp. 210-212). Boyne (2010, p. 210) afirma que – de modo geral – os principais erros no estabelecimento de indicadores no setor público são: o uso de indicadores de difícil compreensão; quantidade excessiva de indicadores, indicando falta de direcionamento estratégico ou uma quantidade reduzida de indicadores, o que reduz a visão holística do desempenho da organização. Para o autor, nesse sentido o caminho certo parece ser o intermediário. Robson (2004) também alerta para as consequências do uso excessivo de indicadores, para não chegar a ponto de causar a paralisia da organização. Assim, demonstra em seu artigo a importância de definir qual seria o conjunto mínimo possível de indicadores que garanta uma maximização do retorno do investimento de implementar e manter os sistemas de medida. Não se deve tomar a causa pela consequência: o fato de que indicadores são indispensáveis para uma melhoria, não quer dizer que todo indicador adotado causará melhorias. A máxima efetividade de uma organização ocorre quando as pessoas envolvidas nos processos estão monitorando uma pequena quantidade de indicadores que são críticos para o sucesso global. Se o indicador não for realmente parte de um sistema de controle efetivo, seu uso será um desperdício de recursos e – em consequência – causará uma redução o nível de desempenho organizacional. Ou seja, o indicador deve ser capaz de disparar ações por parte do corpo gerencial do órgão (ROBSON, 2004). Um exemplo disso é o estudo feito em escolas primárias americanas que passaram a usar indicadores de desempenho. Ao final, ficou comprovado que a introdução dos indicadores não 2 Índice de desenvolvimento humano, adotado pela Organização das Nações Unidas. 29 implicou em melhores resultados dos estudantes naquelas escolas em que não havia ações previstas para o não cumprimento de metas. Ou seja, a simples divulgação ou acompanhamento de indicadores de desempenho não foi capaz de melhorar efetivamente o resultado final dos estudantes (HANUSHEK & RAYMOND, 2004). Porém, para disparar tais ações, é importante que se tenha um referencial nas medidas tomadas pelos indicadores. Sem referências, o corpo a quem se dirige o indicador de desempenho pode não se sensibilizar pelas medidas observadas. Contudo, é importante diferenciar as variações intrínsecas à organização e seus processos daquelas que necessitam de ações (LEBAS & EUSKE, 2004, p. 72). Bielski (2007), por sua vez, demonstra preocupação com o uso de indicadores de maneira indiscriminada. Há uma necessidade de objetivos e metas claras para que os indicadores possam ser utilizados de forma adequada, trazendo resultados efetivos para as organizações. Portanto, é necessário se estudar os efeitos que o indicador causa no corpo organizacional, pois estes podem ser tanto negativos quanto positivos em relação ao desempenho da organização. Robson (2004) afirma ainda que a frase “o que é medido é feito” somente ganha sentido verdadeiro quando completada para “o que é medido é feito por quem fez a medição”, indicando que os efeitos dos indicadores são maiores sobre aquelas pessoas diretamente envolvidas em seu processo de medição. Assim, são criadas motivações intrínsecas e extrínsecas para mudanças comportamentais no sentido de controlar e eliminar as deficiências observadas. Nesse sentido, alguns autores recomendam selecionar indicadores para áreas que estejam sob controle direto da organização, ao invés daqueles que sejam fortemente influenciados por fatores externos. Como esta restrição pode trazer distorções, Boyne (2010, p. 212) recomenda o uso de indicadores que levem alguns fatores externos em consideração. Esta não é, contudo, uma ciência exata e caberá ao administrador encontrar o meio termo adequado. Boyne (2010, p. 217) também afirma que para avaliar os efeitos dos indicadores, idealmente, o desempenho de organizações que usam indicadores de desempenho deve ser comparado com o de organizações que não os usam. 30 Na opinião de Robson (2004), o foco dos indicadores, por estranho que pareça, deve ser a falha. O objetivo deve ser identificar quando um determinado processo não está dando o máximo resultado possível. Assim, chega-se ao sucesso ao evitar o fracasso. Esse conhecimento também permite identificar o que fazer para efetuar melhorias, quanto custariam tais melhorias e quanto tempo levaria para reduzir a falha. Para fins deste trabalho, será utilizado como principal indicador de desempenho (KPI – key performance indicator) o tempo para conclusão de uma solicitação pericial. Esse tempo será contado do momento em que a solicitação é registrada no banco de dados específico da Criminalística até o momento em que o laudo é entregue definitivamente ao solicitante. Partindo desse indicador chave, serão propostos outros indicadores, compostos, que permitam outras visões acerca do fenômeno estudado, qual seja, a elaboração do laudo pericial no Departamento de Polícia Federal. 2.3. A ciência forense e a criminalística O adjetivo “forense” refere-se ao foro judicial ou aos tribunais. Assim, ciência forense é toda aquela que é utilizada nos tribunais, com o fito de auxiliar nas decisões judiciais. Trata-se de uma definição bastante alargada, já que – a despeito do senso comum – não se lida aqui unicamente com casos criminais, pois a área se expande a todos os campos do direito que tenham imbróglios que possam ser iluminados por outras ciências. Aí se incluem: direito civil, de família, ambiental, trabalhista, dentre outros. Já a criminalística é a ciência forense aplicada especificamente a casos criminais (SAMARJI, 2010, pp. 6-8). A criminalística tem ganhado espaço e notoriedade na sociedade, em parte, devido ao chamado “efeito CSI”, que relaciona este incremento aos diversos programas televisivos que retratam a investigação científica de crimes (HOUCK, 2006). Entre outros fatores que impulsionaram este ganho de espaço estão a melhoria dos métodos utilizados pelos cientistas forenses e o reconhecimento, pelos órgãos judicantes, da pouca confiabilidade das provas testemunhais (SAMARJI, 2010, p. 4). 31 Assim, sendo a ciência forense parte integral e crítica do processo judicial criminal, não pode prescindir do que a tecnologia puder oferecer de melhor. Daí vem um lado positivo da superexposição dessa área: a sociedade não só tem cobrado mais dessa área: o número de interessados em fazer cursos e se tornar cientista forense tem crescido de forma exponencial nos Estados Unidos (HOUCK, 2006). Ocorre, como é comum na ficção, que a televisão não retrata com exatidão a realidade dos laboratórios forenses. Diversos são os problemas enfrentados: falta de pessoal e de capacitação, altos níveis de pendências, altos custos para realização de alguns tipos de exames, baixos níveis de investimento em pesquisa e desenvolvimento, dentre outros (HOUCK, 2006). 2.3.1. A administração da Criminalística A Criminalística é extremamente carente de recursos humanos capazes de não só administrála como também liderá-la. Esta é a análise que Becker et al. (2009) fazem em seu artigo sobre os desafios das lideranças forenses nos Estados Unidos da América. Com orçamentos na ordem dos milhões de dólares, os administradores de grandes laboratórios forenses daquele país sofrem com a falta de treinamento específico e a ausência de referências para seus processos decisórios (HOUCK, RILEY, SPEAKER, & WITT, 2009). A situação brasileira não é muito diversa. Por exemplo, a Diretoria Técnico-Científica do DPF teve em 2010 um orçamento de R$ 10.565.000,00 (dez milhões, quinhentos e sessenta e cinco mil reais) para gerir (BRASIL, 2010). Assim, os desafios listados por Becker et al. (2009) são também válidos para as nossas instituições, dentre eles: redução de pendências e constante avaliação de desempenho, tanto de pessoas como de processos. Nesse campo percebe-se a ausência quase absoluta de métricas para medir e monitorar a qualidade dos serviços dos laboratórios forenses, cabendo também as recomendações dadas naquele artigo: 32 Identificar os resultados do serviço forense, tangíveis e intangíveis, em termos quantificáveis; Identificar resultados de qualidade do serviço forense, tangíveis e intangíveis, em termos quantificáveis; Comparar métricas de qualidade com outros serviços forenses de mesmo porte; Colaborar com outros serviços forenses de mesmo porte no que diz respeito às práticas mais recomendáveis; Constante monitoramento das métricas; Uso de análises de custo-benefício e custo-eficácia como parte do seu processo decisório. Para pavimentar o caminho para a adequada resolução deste problema, Speaker (2009a) propõe inicialmente uma padronização de nomenclaturas, para que seja possível comparação entre instituições. Hoje os diversos laboratórios forenses utilizam diferentes títulos para o que representa o mesmo fenômeno. Definida uma nomenclatura única, será possível estabelecer métricas a serem avaliadas, de forma relativa – dada a diversidade de tamanho, localização, população, jurisdição, dentre outros fatores em que os laboratórios divergem entre si. Realizada a unificação de nomenclaturas, seria possível o uso de indicadores capazes de medir a efetividade de ações, gerenciar o risco e a qualidade dos produtos, gerir melhor os processos, dentre outras possibilidades (SPEAKER, 2009a). Para realizar a comparação entre diferentes organizações, Speaker (2009b) propõe o uso de uma ferramenta clássica da administração. Trata-se do ROI, sigla em inglês para Return of Investment, ou Retorno do Investimento. Em seu trabalho, o autor define ROI como sendo uma função dos seguintes fatores: eficiência, gerenciamento de riscos e qualidade, processo e das condições de mercado. Este tipo de indicador, segundo Speaker (2009b), traz meios para comparação de performances dentro de uma mesma área de atuação. Essa informação pode também ser seguida ao longo do tempo, permitindo avaliar a eficácia de ações tomadas em termos de aumento do retorno do investimento. Além disso, segundo o autor, é a ferramenta ideal para entidades governamentais – cujo objetivo não é maximixar lucros, mas minimizar custos. 33 Speaker et al. (2009) reforçam essa possibilidade, ilustrando, com o uso de dados dos projetos FORESIGHT e QUADRUPOL, como o uso do ROI pode ajudar na melhoria do desempenho de um laboratório diante de recursos limitados. Também sugerem a comparação com outros laboratórios, permitindo observar eventual posicionamento do ROI fora do esperado. Não obstante, Speaker (2009a) acrescenta que os indicadores de desempenho permitem também o acompanhamento de medidas de gerenciamento de risco e/ou qualidade do produto oferecido pelo laboratório, fato que também é comprovado pelo estudo desenvolvido por Love et al. (2008). 2.3.2. A gestão de pessoal em laboratórios forenses Houck et al. (2009) tratam do projeto FORESIGHT, no qual se busca uma transposição das técnicas de administração para laboratórios forenses. Nestes laboratórios, segundo os autores, há uma tendência dos gerentes e administradores se verem mais como técnicos do que como gestores. Porém, todas as organizações, públicas ou privadas, precisam enfrentar o problema econômico de maximização de resultados com minimização de custos. Portanto, trata-se de responder à questão de como alocar recursos escassos. Essa alocação, porém, precisa ser acompanhada de acompanhamentos que permitam determinar se a escolha feita foi a mais adequada ou se é recomendável uma mudança de rumos. Esse problema econômico costuma ser enfrentado com o uso de métricas (SPEAKER, 2009a). Para atingir esses objetivos é necessário aliar às métricas uma adequada gestão de pessoal. Speaker (2009a) já alerta para este ponto, quando afirma que há uma tendência natural a perder de vista os objetivos da instituição, focando unicamente nos indicadores e buscando sua melhoria. Segundo ele, tal procedimento implica que o laboratório forense certamente irá aumentar sua produtividade, porém assumirá mais riscos de falha no processo de elaboração de seu produto, o laudo pericial, o que costuma ser devastador no longo prazo. 34 2.3.3. A ciência forense no DPF Os peritos criminais federais, servidores lotados no Departamento de Polícia Federal são os responsáveis pelas perícias criminais de competência da União e são lotados nos Setores Técnico-Científicos (SETEC). Dentro da política de desenvolvimento do DPF, os SETECs estão entre as áreas mais beneficiadas pelo recente aporte de recursos dos projetos de modernização e reaparelhamento do DPF, chamados de PROAMAZÔNIA e PROMOTEC, recebendo investimentos em pessoal (treinamento), instalações e equipamentos, visando a excelência das atividades de sua área de atuação. Hoje os laudos produzidos no DPF são divididos entre 17 grandes áreas (Anexo A) utilizadas para melhor sistematizar as áreas de atuação dos peritos criminais federais. Ainda é possível identificar, dentro dessas grandes áreas, 62 títulos e 143 subtítulos, sendo que cada um destes subtítulos compreende uma categoria diferente de trabalho, envolvendo esforço diferenciado. Estes números dão uma dimensão da diversidade de trabalho que é realizado no sistema nacional de criminalística. Para melhor entender essa diversidade, sugere-se a consulta ao Anexo A desta dissertação. Além desta diversidade de áreas de formação e de atuação, é padrão na Polícia Federal a assinatura dos laudos por dois peritos, sendo geralmente um autor principal e um revisor. Tal procedimento deriva do fato de que, até nove de junho de 2008, era uma exigência legal que o laudo fosse subscrito por, no mínimo, dois peritos. Naquela data, uma mudança do Código de Processo Penal efetuada pela Lei nº 11.690 fez com que tal exigência desaparecesse. Porém, mesmo com o fim da exigência legal a prática continua, uma vez que se mostrou eficaz garantidora da qualidade final do laudo pericial, colaborando também com a imparcialidade, uma das características desse trabalho mais reconhecidas pela sociedade. Não parando por aí, há muitos laudos subscritos por mais de dois peritos, a depender da complexidade da matéria examinada. 35 Outro problema que se coloca na estimativa desses tempos é a não linearidade do trabalho de confecção dos laudos periciais. Por não linearidade entenda-se que o trabalho pericial, por ser de natureza eminentemente intelectual, não segue uma linha de produção ao estilo fordista. Sendo assim, é comum que um perito interrompa o seu trabalho em um determinado laudo para dedicar seu tempo a outros laudos ou a outros estudos, enquanto aguarda algum tipo de resultado intermediário que o permita retornar ao desenvolvimento do primeiro. Outra característica dos exames periciais é que – dada a já comentada diversidade de laudos – é comum a realização de exames bastante distintos por um mesmo perito. Quando isso acontece, acredita-se que a produtividade caia, pois o perito precisa passar por certa adaptação de meios entre um e outro exame. Como se depreende da exposição acima se torna importante conhecer que fatores influenciam no tempo de conclusão dos laudos periciais, o que permitirá planejar de forma adequada o crescimento do plantel de servidores, evitando quaisquer ociosidades. Só assim será possível identificar com precisão as ações necessárias para garantir o cumprimento do preceito constitucional da eficiência na administração pública. 2.3.4. A gestão de recursos humanos no âmbito da Criminalística do DPF A distribuição geográfica dos Peritos Criminais Federais é um problema similar aos das demais categorias, cujos problemas já foram expostos na introdução deste trabalho. Além da distribuição geográfica dos servidores, outro tópico é objeto de constantes discussões na criminalística federal: a distribuição de servidores por áreas de conhecimento. Conforme explicitado na Introdução, os Peritos Criminais Federais são de diversas formações acadêmicas, agrupadas para melhor entendimento em dezessete áreas atualmente. Os concursos públicos para provimento deste cargo são, consequentemente, divididos por essas áreas. Há então uma grande disputa interna, onde os representantes de cada área de 36 formação, às vezes sem razões objetivas, procuram mostrar ou pelo menos aparentar a necessidade de aumento do seu efetivo. A distribuição é feita de forma apenas parcialmente objetiva, havendo muito espaço para a subjetividade. Não obstante a disputa por formações específicas, há ainda outra questão não adequadamente respondida: trata-se das perícias chamadas “genéricas” ou a chamada “clínica geral”. São áreas de perícia em que qualquer profissional pode atuar, não importando sua formação acadêmica. São elas: documentoscopia, balística forense, merceologia, local de crime, perícias em veículos e de bombas e explosivos. Como a atuação nessas áreas é independente da formação acadêmica, existe mais um fator de pressão sobre as decisões da quantidade de servidores a serem distribuídos para cada Setor Técnico-Científico. Pode-se ainda acrescentar mais um ingrediente nessa receita: a indisposição da maioria dos servidores para trabalhar em áreas geográficas consideradas inóspitas. Dado que os peritos criminais federais são altamente qualificados (quase 27% possuem alguma titulação como mestrado ou doutorado – Brasil, 2011), torna-se difícil fixá-los em locais onde seja difícil ou escasso o acesso à cultura, educação e lazer. Há alguns anos, só existiam unidades de Criminalística nas capitais dos estados, sendo que algumas nem as possuíam, tais como Rio Branco/AC e Macapá/AP. Em pouco tempo, além da criação dessas unidades, foram criadas várias unidades no interior de alguns estados, tais como: Juazeiro do Norte/CE, Salgueiro/PE, Juazeiro/BA, Passo Fundo/RS, Campinas/SP, Dourados/MS, dentre outros. Apesar de ter sido feita uma seleção criteriosa das cidades que teriam condições de receber uma unidade Técnico-Científica, baseada na presença de universidades, demanda de trabalho e outros fatores, na grande maioria delas existe uma carência de estrutura que dificulta a fixação desses servidores. Da mesma forma, atualmente os concursos de remoção, muitas vez a única maneira conseguida por servidores que desejam sair de determinada lotação, ainda ocorrem de maneira bastante subjetiva, sem uma base científica que permita equilibrar os recursos disponíveis 37 com as demandas. Mais uma vez, vale muito o chamado “corpo-a-corpo” dos Chefes interessados em receber mais servidores. 2.3.5. A elaboração do laudo pericial no Departamento de Polícia Federal A Criminalística no Brasil, por imperativo legal, sempre trabalha mediante provocação, ou seja, deve ser instada a realizar um exame e emitir o respectivo laudo pericial. Este processo não deve ocorrer de ofício, ou seja, por iniciativa do perito. Considerando uma sequência rotineira (vide Figura 2), em que não há excepcionalidades, o primeiro evento da cadeia, que culmina com a emissão de um laudo pericial, é a solicitação de exame. Esta solicitação pode ter diversas origens (Ministério Público, Justiça, outros servidores do DPF, dentre outros) e não há absoluto rigor formal, visto que são aceitas solicitações verbais em casos urgentes, desde que posteriormente colocadas a termo. O próximo passo é a designação de um ou mais peritos para realizar os exames solicitados. Esta designação é feita pelo chefe da repartição onde o perito estiver lotado, conforme prescreve o Código de Processo Penal. No DPF esta repartição é o Setor Técnico-Científico (nos estados ou no Distrito Federal) ou o Instituto Nacional de Criminalística (órgão central). Como, via de regra, há uma quantidade razoável de pendências anteriores à que está sob análise, bem como há um número limitado de peritos especializados em determinados tipos de laudo, a solicitação então entra em uma fila para atendimento. Em casos excepcionais, devidamente justificados ou previstos em normativo, como é o caso de investigado preso, esta ordem pode ser alterada. Chegada a vez, os exames são realizados. Para tal o perito tem total autonomia para escolher os métodos científicos que se apliquem ao caso, bem como os equipamentos e eventuais procedimentos necessários para poder responder aos questionamentos realizados. Estes procedimentos podem incluir viagens até o local dos fatos, contratação de serviços 38 especializados ou solicitação de apoio técnico de outros órgãos da administração pública, realização de exames em laboratórios particulares, enfim, tudo o quanto seja necessário. Concluídos os exames, é então finalmente elaborado o laudo pericial em que se respondem aos quesitos formulados, bem como são expostos quaisquer outros achados durante os exames que porventura venham a ser de interesse da Justiça para a elucidação dos fatos. Solicitação Designação Fila Exames Laudo Figura 2: Fluxograma básico do andamento de uma solicitação pericial. Esta breve exposição nos permite identificar os diferentes níveis que se acredita influenciar diretamente no tempo necessário à conclusão de uma solicitação pericial. Primeiramente, no momento da designação, características do local onde a solicitação foi feita interferem no processo: quantidade de peritos disponíveis, especialidades existentes no local, total de pendências, quantidade de pendências da área específica do laudo, dentre outras, que levam a uma demora para que o exame tenha início. A partir da designação, o servidor designado passa a exercer influência sobre o processo, pois há servidores mais rápidos e mais lentos e, por óbvio, suas filas têm velocidades diferentes. A influência do servidor não para aí, pois no momento de realização dos exames, a autonomia de que dispõe o perito permite que os métodos escolhidos para realizar um mesmo exame 39 sejam diferentes de um servidor para outro. Da mesma forma, pode haver peritos que sintam a necessidade de exames complementares num determinado caso, ao passo que outros possam ter sua convicção formada em menos tempo, devido à maior experiência naquele tipo de caso específico. A sua formação também influencia aqui, já que as diferentes formações podem ter mais ou menos habilidade com casos específicos. Também se acredita que a dispersão da atenção do perito em diferentes tipos de laudos pode influenciar o tempo final de elaboração. Tal acontece, pois há áreas em que peritos de qualquer formação universitária podem atuar, como é o caso da documentoscopia. Assim, pode-se visualizar na Figura 3, os níveis de análise que influenciam no tempo de elaboração de um laudo de perícia criminal federal. Nem todos os fatores influentes aqui apresentados estão representados no banco de dados utilizado para as análises realizadas. Perito • Formação e pós-graduação; • Experiência; • Tempo de casa; • Exercício de chefia; • Idade; • Nível de concentração de trabalhos; Local • Efetivo de peritos; • Número de pendências; • Quantidade de laudos elaborados; • Laboratórios disponíveis; • Recursos financeiros para contratações; Solicitação • Tipo de laudo; • Nível e quantidade de informações disponíveis; • Quantidade de material a examinar; Figura 3: Influência dos diversos níveis de análise no tempo de conclusão de uma solicitação pericial. 40 3. METODOLOGIA Aqui será detalhado o caminho seguido na pesquisa desenvolvida. Define-se o tipo de pesquisa, formas de obtenção e coleta de dados, bem como a metodologia que será utilizada no processo. 3.1. Tipo de pesquisa A pesquisa propõe solucionar um problema prático da administração da Criminalística do Departamento de Polícia Federal, analisando os dados de produção disponíveis e propondo um modelo preditivo, para que seja usado como uma ferramenta auxiliar na distribuição otimizada da carga de trabalho, de forma a reduzir o passivo de pendências de exames periciais, colaborando para a celeridade do processo de persecução penal. Isto exposto, baseando-se em Vergara (2009), pode-se assim classificar o trabalho quanto aos seus fins em: Pesquisa aplicada, já que propõe resolver um problema concreto do Departamento de Polícia Federal, não se limitando a meramente especular a respeito do assunto estudado; Pesquisa descritiva e explicativa, pois servirá para expor as características do fenômeno observado e apresentar os fatores que contribuem para sua ocorrência. Quanto aos meios, trata-se de uma pesquisa documental: mediante o acesso aos relatórios internos de produção de laudos da Criminalística do Departamento de Polícia Federal, bem como dos documentos internos quanto às atividades desenvolvidas pelos Peritos Criminais Federais. 41 3.2. Modelos de regressão Modelos estatísticos de regressão buscam analisar a relação entre indivíduos e o meio onde estão inseridos, mediante o estudo que envolve uma variável dependente (ou resposta) e um ou mais variáveis regressoras independentes. Tal estudo conclui-se em uma equação de regressão que permitirá predizer o comportamento dos indivíduos pertencentes àquela população (WALPOLE, MYERS, & MYERS, 1998, pp. 358-359). A regressão clássica reduz os dados observados a uma curva ou reta. Neste último caso obtém-se o coeficiente angular e o intercepto com o eixo y, formando deste modo uma equação do tipo , onde a é o intecepto, b é o coeficiente angular ou inclinação da reta e ε o erro do modelo (WALPOLE, MYERS, & MYERS, 1998, pp. 360-361): Figura 4: Reta de ajustamento em uma regressão simples. 3.2.1. Modelos de regressão multinível Técnicas de regressão linear têm sido largamente utilizadas no estudo da administração, particularmente regressões simples usando o método dos mínimos quadrados. Nos últimos anos, porém, o desenvolvimento de novas técnicas computacionais permitiu o avanço para técnicas mais apuradas, que permitem enfrentar problemas que as soluções tradicionais não conseguem combater (HICKLIN, 2010, p. 254), tais como: 42 Endogeneidade – Ocorre quando há uma retroalimentação no sistema sob estudo, por exemplo, pode-se imaginar que as ações gerenciais afetam os resultados e estes, por sua vez, afetam as ações gerenciais. É necessário, portanto, usar de soluções que lidem com tal situação; Não linearidade – Comumente observada, pode-se usar como exemplo de quando o acréscimo de pessoal ou de recursos não implica num correspondente acréscimo nos resultados, podendo ser inclusive zero ou até mesmo negativo; Independência de observações – Grande parte dos dados de gerenciamento público viola o princípio das regressões lineares de que as observações são independentes. Geralmente os dados estão agrupados por setores, departamentos ou escritórios que, por certo, trazem um viés aos dados provenientes daquele agrupamento. Em diversos campos de pesquisa, muitos tipos de informação apresentam uma estrutura hierárquica (GOLDSTEIN, 1999, p. 11). Por exemplo, na biologia, podem-se agrupar elementos em grupos, tais como cardumes ou matilhas. Na administração, indivíduos estão agrupados em setores, setores agrupados em departamentos, departamentos agrupados em organizações e estas, agrupadas em ambientes. Seria possível traçar n níveis hierárquicos, sendo necessário – para investigar tais níveis – medir variáveis que descrevam cada um deles, pois é nítido que variáveis em um determinado nível influenciam variáveis de outro nível (HOFMANN, 1997). Esse tipo de hierarquia está por toda parte, não há como fugir, e é o foco do pensamento multinível (HITT, BEAMISH, JACKSON, & MATHIEU, 2007). O uso da regressão multinível, também chamada de hierárquica, teve seu uso iniciado no campo da educação, onde foi utilizada para resolver problemas com a hierarquia existente, identificando a influência de fatores pessoais e organizacionais no desempenho dos alunos. Para tanto, eram utilizados índices de desempenho (notas, por exemplo) como variáveis dependentes e uma combinação de medidas relativas ao indivíduo e relativas ao ambiente (classe ou turma), como variáveis independentes. Em alguns estudos foram utilizadas características das escolas num terceiro nível de agrupamento (Figura 5). As análises então buscam identificar o efeito das intervenções em cada nível no resultado final (HICKLIN, 2010, p. 256 e SOARES, 2005). 43 Aluno 1 Turma A Aluno 2 Escola X Aluno 3 Turma B Aluno 4 Turma C Aluno 5 Figura 5: Exemplo de hierarquia em que se aplicam as técnicas multinível. Trata-se de um tipo de modelagem da qual a regressão simples é um caso especial. Com esta metodologia é possível identificar as influências que diversas características contextuais aplicam sobre os indivíduos sob análise, ou seja, permite reconhecer a influência do macro no comportamento do micro. Devido à grande quantidade de operações matemáticas necessárias ao desenvolvimento de modelos multinível, era difícil sua aplicação em larga escala até o desenvolvimento de programas computacionais com este objetivo (SINGER & WILLET, 2003). Segundo Hackman (1990) apud Hitt et al. (2007), grupos de trabalho são “sistemas sociais intactos, com contornos definidos, interdependência de seus membros e funções distintas entre eles”. Devem, ainda, ter um ou mais propósitos em comum, tarefas definidas, operar em um contexto organizacional e realizar transações com outras unidades fora de seu contorno. Possuir tais conceitos não livra o pesquisador, contudo, das dúvidas a respeito de como especificar grupos de trabalho. Em qualquer hipótese, contudo, a adequação de uma teoria multinível vai depender de quão bem feito seja este trabalho (HITT, BEAMISH, JACKSON, & MATHIEU, 2007). Conforme a pesquisa avança pelos diversos níveis de análise, aquela se torna mais complexa e os pesquisadores devem cuidar para que as bases teóricas de seu estudo estejam corretas. Para tanto, recomenda-se que antes de examinar relacionamentos intra ou inter níveis, o pesquisador deve assegurar-se de que tais níveis efetivamente existem, não usando como 44 parâmetro unicamente a nomenclatura das subdivisões da organização, (HITT, BEAMISH, JACKSON, & MATHIEU, 2007). Hofmann (1997) afirma que, na análise de dados agrupados em níveis hierárquicos, existem três possibilidades de lidar com a situação. O uso de modelos lineares hierárquicos ou multinível seria, segundo o autor, a melhor das três possibilidades, pois supera as fraquezas das demais soluções. Primeiramente, a solução admite que indivíduos dentro de um mesmo grupo sejam mais parecidos entre si do que os demais, ou seja – não há pressuposto de independência de observações. Depois, o método também permite identificar a influência de cada nível na variância total das observações. 3.2.2. Classificação cruzada Outra característica interessante dos modelos multinível é que eles permitem modelar efeitos de classificações que atinjam mais de uma dimensão. Goldstein (1999, p. 112) apresenta um exemplo simples, mas bastante elucidativo: estudantes classificados pela escola em que estudam e pelo bairro onde moram. Certamente há estudantes do mesmo bairro que estudam em escolas diferentes. A Tabela 1 mostra como seria isso, usando um exemplo de três escolas e quatro bairros. Tem-se aqui a classificação cruzada no nível 2 enquanto que os estudantes estão no nível 1. Tabela 1 – Uma classificação cruzada de nível 2. Escola 1 Escola 2 Escola 3 Bairro 1 xxx xx x Bairro 2 x x xxxx Bairro 3 xxxxx xxxx Bairro 4 xxx xxxx 45 3.2.3. Formulação dos modelos multinível Segundo Singer e Willet (2003, p. 49), a componente do nível um de um modelo multinível é também conhecida como modelo de crescimento individual. Este modelo pode ser escrito como: (Equação 1) Onde é a variável resposta; e são os coeficientes que serão ajustados; parâmetro populacional de entrada e é o o erro ou resíduo do modelo. Os índices i e j são utilizados para identificar os diferentes níveis utilizados no modelo. No caso do estudo dos laudos periciais, pode indicar, por exemplo, o tipo de laudo e o local onde foi elaborado. Singer e Willet (2003, pp. 51-53) denominam a primeira parte do modelo, apresentada entre colchetes, como a parcela estrutural ou fixa do modelo. Trata-se da trajetória esperada de mudança ao longo do tempo, para cada indivíduo. O erro é considerado a parte estocástica do modelo e o interesse é em sua variância. Quando um segundo nível é inserido na modelagem, usa-se a seguinte formulação: (Equação 2) (Equação 3) Onde: , , e populacional de entrada e são os coeficientes que serão ajustados; e é o parâmetro os erros ou resíduos do modelo. Assim pode-se observar como o modelo de 2º nível modifica as características dos coeficientes do modelo de 1º nível. A parcela estrutural do modelo de 2º nível tem quatro parâmetros de efeitos fixos, , . Dois deles são interceptos e dois são 46 coeficientes angulares. A parcela estocástica tem dois resíduos, e , que representam as porções não explicadas no nível 2 do modelo (SINGER & WILLET, 2003, pp. 54-55). A inserção de um terceiro nível é simples a partir do desenvolvimento acima e pode-se especificá-lo como: (Equação 4) , , f=0,…, F (Equação 5) f=0,…, F e s=0,..., S (Equação 6) Onde F representa o número de variáveis do 1º nível, S o número de variáveis do 2º nível e T o número de variáveis do 3º nível. Tem-se ainda a seguinte representação: , e são os coeficientes dos níveis 1, 2 e 3, respectivamente; , e são as variáveis preditoras dos níveis 1, 2 e 3, respectivamente; , e são os erros ou efeitos aleatórios dos níveis 1, 2 e 3, respectivamente. Em um ambiente com apenas uma variável preditora de cada nível, o modelo ficaria assim: (Equação 7) (Equação 8) (Equação 9) (Equação 10) (Equação 11) (Equação 12) (Equação 13) 47 3.2.4. Formulação de modelos com classificação cruzada Para formular um modelo com classificação cruzada em dois níveis, apresenta-se uma notação ligeiramente diferente, utilizando os índices j1 e j2 para indicar os efeitos relativos à classificação cruzada, considerando a existência de uma única variável explicativa: (Equação 14) Já um modelo com três níveis seria assim formulado, também considerando uma única variável explicativa: (Equação 15) 3.2.5. Ajuste do modelo A demonstração de como se dá o ajuste do modelo envolve todo um desenvolvimento matemático que foge ao escopo deste trabalho. Atualmente diversos pacotes estatísticos, inclusive de domínio público, como é o caso do programa computacional R, são capazes de realizar todo o trabalho necessário ao ajuste. Neste trabalho será adotado o método da máxima verossimilhança, pois como explicado em Singer e Willet (2003, pp. 63-65), conforme o tamanho das amostras aumenta, o método apresenta características desejáveis de suas estimativas. Conceitualmente, os autores definem o método como sendo aquelas estimativas dos parâmetros populacionais que maximizam a probabilidade de observar uma amostra específica de dados. Para tal é necessário construir uma função de verossimilhança para então partir para a busca das estimativas maximizadoras supramencionadas. 48 Para a escolha do melhor modelo há vários indicadores. Aqui será utilizada a deviance, definida como: , onde LL é o logaritmos das funções verossimilhança do modelo que se deseja comparar. A deviance é uma medida do quão ruim é o ajuste, portanto, quanto menor este indicador significa que o modelo representa melhor a variabilidade observada nos dados (SINGER & WILLET, 2003, p. 117). 3.3. Índice de Herfindahl-Hirschmann Pitts (2010, p. 178) sugere o uso do índice Herfindahl-Hirschmann ou do índice de Dissimilaridade de Blau como as melhores maneiras de medir diversidade em variáveis categóricas. O primeiro, índice Herfindahl-Hirschman, originalmente proposto com o objetivo de medir a concentração comercial, tem a seguinte formulação (HIRSCHMAN, 1964): (Equação 16) O autor ainda afirma a existência de outra formulação, sem a raiz, dada por O. C. Herfindahl, que seria: (Equação 17) Em ambas as formulações, representa a participação de mercado de uma determinada empresa e x o mercado total. Variando de 0 a 1, a unidade representaria de um mercado 100% dominado por uma empresa (PITTS, 2010, p. 183). Estes índices têm sido largamente utilizados na pesquisa da administração de empresas, em especial quando se trata de qualquer tipo de diversidade intra-organizacional. Tal uso, porém, merece cuidados. Ele requer que a diversidade medida no nível organizacional se reflita nas suas subdivisões, sem o que os resultados podem não corresponder à realidade. Outro cuidado que se requer é que o nível de análise das variáveis dependentes e independentes sejam os 49 mesmos. Por exemplo, se a diversidade é considerada variável independente e está no nível de organização, não seria possível relacioná-la com uma variável dependente de desempenho no nível do profissional (PITTS, 2010, p. 184). 3.4. Universo e Amostra A pesquisa será realizada no âmbito das unidades centrais e descentralizadas de Criminalística do Departamento de Polícia Federal, atentando às peculiaridades do órgão. O universo da pesquisa são todos laudos periciais criminais elaborados por peritos criminais federais em serviço no Departamento de Polícia Federal e que trabalhem exclusivamente em áreas não administrativas ou gerenciais. A amostra a ser utilizada será definida pela janela de tempo delimitada no início deste trabalho (01/01/2008 a 31/12/2010). É prevista a eliminação de dados espúrios da amostra durante o processo de construção dos modelos. 3.5. Fonte de dados Para realizar as análises foram utilizados dados constantes no sistema Criminalística, contendo informações relativas à elaboração de laudos periciais criminais do Departamento de Polícia Federal. Foram obtidos os dados relativos a todos os laudos registrados como entregues no período de 01/01/2008 a 31/12/2010. Tais dados, totalizando 155.540 registros, referentes a um total de 1.097 servidores, possuem alguns dados espúrios que foram eliminados para adequada análise. Os registros eliminados referem-se a: 50 Dados relativos a peritos que não possuíam detalhes relativos ao tempo de trabalho. Geralmente são dados relativos a peritos que se aposentaram ou foram exonerados antes da inserção dos dados no sistema; Inconsistências de datas, gerando intervalos de tempo negativos; Registros referentes a laudos cuja data de emissão eram anteriores a 2006. Representam laudos que foram entregues antes de 2007, mas o registro deste fato só ocorrera no período analisado (2008 a 2010) e, por isso, haviam sido incluídos na amostra. Também foi realizado um cruzamento de dados relativos às pendências das unidades. Aquelas unidades sobre as quais não foram obtidas informações sobre o nível de pendências, tiveramna atribuída como zero. Após a eliminação dos dados restou um total de 138.767 registros, que enfim passaram a ser analisados. Os registros brutos coletados possuem, dentre outras, as seguintes informações sobre os laudos registrados: Número e ano de elaboração; Unidade onde foi registrado; Nome dos peritos envolvidos no trabalho; Título e subtítulo do laudo. Eventualmente acontece que a unidade onde foi registrado o laudo não é a mesma unidade de lotação do perito. Tal acontece nas seguintes situações: O perito elaborou e registrou o laudo quando estava unidade de registro do laudo, porém sua lotação pode ter sido mudada durante o lapso temporal estudado; O perito elaborou e registrou o laudo quando estava na unidade de registro do laudo, durante um trabalho eventual e esporádico naquela unidade; O perito apenas registrou o laudo como pertencente a uma unidade, porém o elaborou em sua unidade de lotação original, a partir de dados obtidos durante um trabalho na unidade de registro do laudo. 51 Como se observa, na primeira situação, a unidade que influencia nos resultados é uma; na segunda, é outra; e no terceiro caso, a influência é de duas unidades distintas. Ocorre que não há informações na base de dados que permitam delinear cada caso. Apenas se sabe quando a unidade de lotação atual não é a mesma de registro do laudo. Assim, neste trabalho serão elaborados modelos sem o efeito de filiação múltipla entre peritos e unidades, ou seja, descartando os casos de laudos que foram elaborados por peritos lotados em unidades distintas do registro. Com a eliminação destes registros, restaram 109.094 para análise. Com a finalidade de termos representatividade numérica foram eliminados quaisquer grupos (unidades, títulos de laudo ou peritos) que tivessem representação inferior a 10 laudos produzidos no período. Um total de 214 registros estava nesta situação e foram também eliminados do banco de dados, restando então 108.880 registros para análise. Foi utilizado o software Stata® e as orientações de Rabe-Hesketh & Skrondal (2005, pp. 473492) para gerar os modelos apresentados mais adiante. Acrescenta-se que os nomes dos peritos e das unidades foram substituídos por uma lista numerada criada de forma aleatória, evitando assim a identificação de pessoas e de unidades no escopo deste trabalho. 3.6. Definição dos níveis Para gerar o modelo, será adotada uma configuração em 3 níveis. O nível 1 seria o laudo propriamente dito, agrupados pelos peritos responsáveis no nível 2. Neste nível 2 ainda temse, de forma cruzada, a classificação por tipo de laudo. Os peritos estarão agrupados pela unidade onde estão lotados num 3º nível. Um esquema pode ser visto abaixo, onde cada x significa um laudo elaborado: 52 Unidade 1 Unidade 2 3.7. Perito 1 Perito 2 Perito 3 Perito 4 Perito 5 Tabela 2 – Níveis adotados no trabalho. Laudo tipo 1 Laudo tipo 2 Laudo tipo 3 xxx xx x x x xxxx xxxxx xxxx xxx xx Laudo tipo 4 x xx xxx Operacionalização das variáveis As variáveis adotadas no trabalho podem ser observadas na Tabela 3. Foram adotadas, ainda, abreviações nos nomes dos títulos de laudo utilizados, unicamente para facilitar a visualização nos softwares utilizados, conforme pode ser observado na Tabela 14 – Apêndice B. Tabela 3 – Variáveis adotadas. Variável Nome no modelo Tempo t Logaritmo do tempo ln_t Ano do laudo ano_laudo Título do laudo Identificação do perito titulo id_perito Situação no DPF sit Idade idade Pós-graduação mest dout posd Descrição Tempo, em dias, passado desde o registro da solicitação até a data da entrega do laudo. Conta-se o próprio dia do registro, ou seja, um laudo solicitado e concluído no mesmo dia tem o valor unitário nesta variável. Logaritmo natural da variável tempo, transformada para normalizar sua distribuição. Ano em que o laudo foi registrado no sistema: varia entre 2007 e 2010. Título do laudo. Identificação única do perito, utilizada para evitar que sejam apresentados os nomes neste trabalho. Variável dummy que representa a atuação do perito em cargos de chefia ou similares. O valor unitário significa que o perito atua em cargos de chefia. Idade do perito responsável pelo laudo, em anos. Variáveis dummy que representam o nível de formação do perito responsável pelo laudo. O valor unitário corresponde ao nível: graduação, mestrado, doutorado ou pós-doutorado. Todos os valores zero Nível da variável Variável dependente Variável dependente Nível 1 Nível 2 Nível 2 Nível 2 Nível 2 Nível 2 53 Variável Nome no modelo Tempo desde a posse HerfindahHirschmann das áreas e dos títulos t_posse Unidade do laudo Pendências da unidade Produção do mesmo tipo de laudo Produção total da unidade Efetivo que faz mesmo tipo de laudo HH_area HH_titulo mult_HH un_laudo pend_un_laudo qt_laudos_mesmo _tipo qt_total_laudos ef_prod_mesmo_t ipo Descrição representam apenas a graduação. Tempo de serviço, em anos, desde a data de posse do servidor. Índice de Herfindahl-Hirschman relativo à dispersão em áreas e em títulos do perito. Utilizou-se, ainda uma combinação linear (multiplicação) dos dois índices. Unidade organizacional em que o laudo foi registrado. Número de pendências na unidade do laudo em 31/12 do ano do respectivo laudo. Produção total de laudos com o mesmo título na unidade, no período estudado. Produção total de laudos na unidade, no período estudado. Efetivo da unidade onde o laudo foi produzido que faz o mesmo tipo de laudo. Continuação da Tabela 3 Nível da variável Nível 2 Nível 2 Nível 3 Nível 3 Nível 3 Nível 3 Nível 3 54 4. ANÁLISE DOS DADOS 4.1. Estatística descritiva Todas as análises deste item foram realizadas com os programas computacionais Microsoft Excel® e Minitab®. Quanto às informações de pessoal, dos 1.018 servidores que restaram na amostra após as exclusões supramencionadas, lotados em 84 diferentes unidades espalhadas por toda a federação, observa-se que a média de idade é de 38,3 anos, cuja distribuição pode ser observada no Gráfico 2. Quanto ao tempo de serviço no órgão, observa-se uma grande irregularidade nos dados, o que é explicado pelo fato de que não há uma regularidade nos concursos públicos para provimento do cargo, sendo que se tem: 20,7% dos servidores com até três anos de serviço; 43,0% possuem entre três e cinco anos de serviço; 26,0% possuem entre cinco e dez anos de serviço e; 10,3% possuem mais de dez anos de serviço. Considerando-se que são necessários 30 anos de serviço para aposentadoria no cargo em estudo, pode-se observar aqui que investimentos em pessoal serão aproveitados pelo órgão ainda durante bastante tempo, dado que quase 90% dos peritos criminais federais possuem menos de 10 anos de serviço no órgão. No gráfico 3 é possível observar a distribuição do tempo de serviço no órgão. 55 Idade 30 36 42 48 54 60 IC 95% M édia M ediana 36,5 37,0 37,5 38,0 38,5 39,0 Gráfico 2 – Distribuição da idade dos servidores na amostra analisada, em anos. Tempo de serviço no órgão 5 10 15 20 25 30 IC 95% M édia M ediana 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 Gráfico 3 - Distribuição do tempo de serviço no órgão na amostra analisada, em anos. 56 Quanto ao nível de escolaridade da amostra, conforme se observa no Gráfico 4, da amostra analisada, 21,5% são servidores com mestrado, 8,7% tem titulação de doutorado e 0,3% de pós-doutorado. O restante, 69,5%, é apenas graduado. 0,30% 8,70% Graduação 21,50% Mestrado Doutorado Pós-doutorado 69,50% Gráfico 4 – Distribuição da titulação dos servidores na amostra analisada. Apenas 6,6% dos servidores da amostra exerciam, no momento da análise, cargos de chefia ou similares, ou seja, não se dedicavam integralmente à atividade pericial propriamente dita. Cabe lembrar que muitos servidores exercem atividades estranhas à seara pericial, tais como fiscalização de contratos, participação em operações policiais, dentre outras que influenciam negativamente a produção de laudos periciais. Não há dados precisos, contudo, sobre o quantitativo de servidores nesta situação e nem mesmo detalhes sobre o nível que tais atividades comprometem a atividade finalística do perito criminal federal. Incluindo nas análises as informações sobre os laudos, observa-se uma grande amplitude de produtividade na amostra analisada, havendo peritos que produzem quantidades muito pequenas de laudos e há ainda outliers que produziram mais de 600 laudos no período sob estudo (Gráfico 5). O tempo para o fechamento de uma solicitação também apresenta grande amplitude na distribuição e uma mediana de 36 dias (Gráfico 6). 57 Total de Laudos Produzidos 0 100 200 300 400 500 600 IC 95% M édia M ediana 100 110 120 130 140 Gráfico 5 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos, por perito, no período sob estudo. Dias para fechamento de uma pendência - Sumário A nderson-Darling N ormality Test 0 360 720 A -S quared P -V alue < 20898,28 0,005 M ean S tDev V ariance S kew ness Kurtosis N 115,37 216,61 46918,71 3,9016 18,9497 138767 M inimum 1st Q uartile M edian 3rd Q uartile M aximum 0,00 13,00 36,00 113,00 2774,00 95% C onfidence Interv al for M ean 114,23 116,51 95% C onfidence Interv al for M edian 36,00 37,00 95% C onfidence Interv al for S tDev IC 9 5 % 215,80 217,42 Média Mediana 40 60 80 100 120 Gráfico 6 – Distribuição do tempo para fechamento de uma solicitação, no período sob estudo. Em termos quantitativos, tem-se a distribuição da quantidade de laudos produzidos por grandes áreas (vide anexo A), constante na Tabela 4, na qual se pode observar que – numa 58 classificação do tipo curva ABC – as áreas de perícia quantitativamente mais relevantes são: Documentoscópicas, Informática, Laboratório e Merceológicas, representando pouco mais de 70% do total de laudos produzidos no período 2008-2010. Na Tabela 5, por sua vez, pode-se observar que, do total de 67 títulos principais de laudos (sem considerar as divisões por subtítulos), apenas oito representam mais de 70% do quantitativo total produzido no período 2008-2010 (Gráfico 8). Tabela 4 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos no período 2008-2010, por grandes áreas de perícia. Área de Perícia Percentual do total Perícias Documentoscópicas 26,00% Perícias de Informática 18,12% Perícias de Laboratório 17,81% Perícias Merceológicas 8,98% Perícias de Veículos 7,17% Perícias de Balística Forense 5,73% Perícias de Audiovisual e Eletroeletrônicos 5,50% Perícias de Meio Ambiente 3,52% Perícias Contábeis e Econômicas 3,08% Perícias de Local 2,71% Perícias de Engenharia 1,16% Perícias de Genética Forense 0,09% Perícias de Biometria Forense 0,05% Perícias de Medicina Legal 0,04% Perícias de Patrimônio Histórico, Artístico e Cultural 0,03% Perícias em Bombas e Explosivos 0,00% Total 100,00% 59 Perícias Documentoscópicas Demais áreas 29% Perícias Merceológicas 9% 26% Perícias de Informática 18% Perícias de Laboratório 18% Gráfico 7 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos por grande área. Tabela 5 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos no período 2008-2010, por títulos de laudo. Título de Laudo Percentual do total Laudo de Exame Documentoscópico Laudo de Exame de Moeda Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional Laudo de Exame Merceológico Laudo de Exame de Substância Laudo de Exame de Veículo Terrestre Laudo de Exame de Equipamento Computacional Laudo de Exame de Arma de Fogo Demais áreas Total 14,72% 11,18% 10,88% 8,98% 7,74% 6,94% 6,84% 3,94% 28,78% 100,00% 60 Laudo de Exame Documentoscópico 14,7% Demais laudos 28,8% Laudo de Exame de Moeda 11,2% Laudo de Exame de Arma de Fogo 3,9% Laudo de Exame de Equipamento Laudo de Exame Computacional de Veículo 6,8% Terrestre 6,9% Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional 10,9% Laudo de Exame Merceológico 9,0% Laudo de Exame de Substância 7,7% Gráfico 8 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos por título de laudo. Cruzando as informações de produção e de servidores, observa-se que há uma dispersão do trabalho realizado, seja por grandes áreas, seja por título de laudo. No Gráfico 9 é possível notar que apenas 6,3% dos peritos atuam em apenas uma grande área de perícia e a maioria faz laudos que compreendem entre 5 e 8 áreas periciais, representando mais de 64% do total de peritos. Quantidade de peritos atuando 250 200 150 100 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Número de áreas de atuação Gráfico 9 – Distribuição da quantidade de áreas de atuação por perito. 61 O fato acima se reflete no nível inferior, dos títulos de laudo. Das informações constantes no Gráfico 10, observa-se que cerca de 77% dos peritos elaboram entre 6 e 15 diferentes títulos de laudo. Quantidade de peritos atuando 120 100 80 60 40 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Quantidade de títulos de Laudo Gráfico 10 – Distribuição da quantidade de títulos de atuação por perito. Esta apresentação da quantidade de laudos produzidos, porém, perde uma informação que é a forma como se distribui esta quantidade dentro das áreas e dos títulos. Pode acontecer que, apesar de atuar em muitas áreas, exista uma concentração grande em uma determinada área e um trabalho esporádico em outras. Para esclarecer tal questão, foi utilizado o índice de Herfindahl-Hirschman (HH – Equação 1) para cada perito, considerando o percentual que cada área ocupa de sua produção total. O uso deste índice traz uma percepção diferente, como é vista nos próximos gráficos: 62 Quantidade de peritos 250 200 150 100 50 0 Índice Herfindahl-Hirschman Gráfico 11 – Distribuição do índice HH por área de perícia. Quantidade de peritos 350 300 250 200 150 100 50 0 Índice Herfindahl-Hirschman Gráfico 12 – Distribuição do índice HH por título de laudo. Do Gráfico 11 é possível observar que poucos peritos possuem um índice HH por área inferior a 0,4, o que permite traçar uma conclusão mais detalhada: apesar de muitos peritos atuarem em uma grande quantidade de áreas, aparentemente tal dispersão é eventual. Já a informação constante no Gráfico 12 reforça esta tese, onde se observa a maioria dos peritos na faixa entre 0,4 e 0,7 do índice HH por título. 63 4.2. 4.2.1. Geração dos modelos Modelo nulo O modelo nulo, ou seja, sem nenhuma variável explicativa, será utilizado como forma de ter um parâmetro inicial de comparação e para decompor a variabilidade do tempo gasto na conclusão de um laudo pericial. Este modelo será similar ao apresentado na Equação 15, exceto pelo fato de que não possui variáveis explicativas (vide Modelo 1 – Apêndice A): (Equação 18) Após gerar o modelo obtém-se: (Equação 19) As variâncias da parcela aleatória no modelo podem ser observadas na Tabela 6, onde se observa que 28,4% da variância da variável ln_t é devida às características do laudo, 5,9% se deve às características do local onde ele foi elaborado e 9,7% é devido ao servidor que o elaborou. Estes percentuais também são chamados de correlação intraclasse. O resíduo possui uma variância que representa diferenças observadas entre laudos do mesmo tipo, realizados pelo mesmo indivíduo no mesmo local. Tal fato sugere que há diferenças de complexidade dos laudos realizados que não podem ser explicadas pelas variáveis adotadas, ou seja, as classificações aqui adotadas não são suficientes para lhe prever o tempo necessário à sua conclusão. Este modelo permite, ainda, serem considerados os efeitos de cada uma das unidades agrupadas sobre a parcela fixa estimada. Por exemplo, podem-se observar na Tabela 7 as dez unidades com maiores efeitos no sentido de reduzir a variável independente. Ou seja, são as dez unidades cujas médias de conclusão de uma solicitação de laudo qualquer são menores, desde que mantidas as demais condições. 64 Também é possível fazer o mesmo quanto aos tipos de laudo. Na Tabela 8 observam-se os tipos de laudo que provocam os maiores ou menores efeitos no resultado final do modelo, ou seja, são os tipos de laudo que – mantidas as demais condições – são concluídos mais ou menos rapidamente, em média. A deviance do modelo nulo ficou em 340.529,00 e este valor será utilizado para comparação com os demais modelos a serem gerados. Tabela 6 – Variâncias no modelo nulo. Variável (efeitos aleatórios) Variância % de participação 0,661 28,4% Título 0,138 5,9% Unidade do laudo 0,226 9,7% Perito 1,302 55,9% Resíduo Tabela 7 – Dez menores efeitos aleatórios das unidades sobre o modelo nulo. Unidade Efeito Unidade 12 - 0,6175405 Unidade 52 - 0,6063257 Unidade 16 - 0,5300255 Unidade 53 - 0,4876606 Unidade 30 - 0,4704922 - 0,4557012 Unidade 6 Unidade 22 - 0,4210135 - 0,4131862 Unidade 2 - 0,3236600 Unidade 1 Tabela 8 – Efeito dos tipos de laudo sobre o modelo nulo. Titulo abreviado (mais rápidos) Efeito Titulo abreviado (mais demorados) PREL -2,60823 M_AMB MAT_VEG -1,39786 AVA_BENS LOC_INF -1,39163 DEMARC SUB -1,27091 ENG LES_CORP -1,23317 EMPR Efeito 1,21988 1,26260 1,51989 1,67412 1,80618 65 4.2.2. Modelo com variáveis do perito Concluída a primeira etapa, foi gerado então o Modelo 2 (Apêndice A), desta vez incluindo as variáveis do nível do perito. É possível observar dos resultados obtidos que as variáveis relativas à idade, tempo de serviço e nível de escolaridade, além do índice HerfindahlHirschman relativo aos títulos, não apresentam significância ao nível de 5%. Ou seja, não se pode rejeitar a hipótese de que o seu coeficiente seja zero. A deviance deste modelo, de 340.487,36, é pouco menor do que a do modelo nulo, indicando que não é significativamente melhor que aquele. Partindo deste, foi deixada então apenas a variável relativa ao índice de HerfindahlHirschman da área e desta vez foi gerado o Modelo 3 (Apêndice A), que apresenta um coeficiente positivo para o índice, indicando que os peritos mais especializados (com índice maior) tem um efeito positivo na variável dependente, ou seja, em média demoram mais para concluir uma pendência. Tabela 9 – Variância no Modelo 3. Variável (efeitos aleatórios) Variância % de participação 0,664 28,6% Título 0,135 5,8% Unidade do laudo 0,219 9,4% Perito 1,302 56,1% Resíduo 66 4.2.3. Modelo com variáveis da unidade Partindo do Modelo 3 e inserindo como novas variáveis explicativas aquelas do nível da unidade de produção (nível de pendências, quantidades produzidas ao longo do período e efetivo da unidade dedicado ao trabalho naquele tipo de laudo), obtém-se o Modelo 4 (Apêndice A), representado de forma tabular e linear: Tabela 10 – Modelo 4 na forma tabular. ln_t Coef. p 0,4754325 0,000 HH_area 0,0008382 0,000 pend_un_laudo 0,0000851 0,000 qt_laudos_mesmo_tipo -0,0072859 0,000 ef_prod_mesmo_tipo 3,479482 0,000 _cons Ou, na forma de equação: (Equação 20) Aqui é possível observar que o número total de pendências na unidade onde o laudo está sendo feito aumenta o tempo para que um laudo qualquer seja concluído, bem como a quantidade de laudos do mesmo tipo que são realizados naquela unidade. Já o efetivo total que produz laudos do mesmo tipo tem um sinal negativo, ou seja, tende a reduzir o tempo necessário à conclusão de uma determinada solicitação pericial. Estes resultados confirmam que a capacidade de produção do sistema, no que tange ao efetivo, precisa ser compatível com a demanda, para que os tempos de conclusão de uma solicitação sejam baixos. Assim, além do investimento em equipamentos e laboratórios, é patente a necessidade de pessoal para atender as demandas. Por outro lado, é possível considerar que o resultado do coeficiente de quantidade de laudos produzidos indica que unidades com muita produção podem estar gerando o efeito “moita”, 67 como é comumente chamado no meio policial: o servidor acaba não produzindo tanto quanto poderia, por estar “escondido” em meio a tantos outros, ao passo que, em pequenas unidades a possibilidade de um mau desempenho ser identificado é maior. O resultado sobre o nível de pendências quebra um mito existente no meio da criminalística: a de que muitas pendências terminam por “pressionar” o perito a concluir rapidamente os exames. O que o modelo demonstra é exatamente o oposto: quanto mais pendências uma unidade tem, maior a tendência de que as pendências demorem. Acredita-se que isto ocorra pela frequente necessidade de parar um trabalho para realizar outro, o que acaba reduzindo a produtividade média. A deviance deste modelo ficou em 340.154,22, valor que caiu em relação ao modelo nulo, apesar de quase nenhuma redução na variância dos níveis, como se observa na Tabela 11. Tabela 11 – Variância no Modelo 4 (Apêndice A). Variável (efeitos aleatórios) Variância % de participação 0,654 28,4% Título 0,135 5,9% Unidade do laudo 0,216 9,4% Perito 1,297 56,3% Resíduo Não havendo variáveis explicativas do nível do laudo além do seu próprio título, este foi então o modelo adotado para a obtenção dos efeitos aleatórios, do qual foi possível então – da mesma forma que fora feito no modelo nulo – observar a influência de cada um dos níveis sobre a variável dependente, como pode ser observado em parte nas Tabelas 12 e 13. Estes valores indicam o quão maior é o tempo necessário à conclusão de cada tipo de laudo, lembrando que a variável dependente aqui é o logaritmo do tempo, ou seja, o efeito desses valores é exponencial em relação ao tempo. Assim, tomando como base unitária a solicitação que é entregue mais rapidamente, a de laudo de exame preliminar de entorpecentes, é possível afirmar que, realizados pelo mesmo perito e em um mesmo setor técnico-científico, um laudo merceológico demora cerca de 8,8 vezes mais que o preliminar, ou um de engenharia 65,1 vezes mais. 68 Tabela 12 – Efeitos aleatórios do título do laudo sobre a variável dependente no Modelo 4 – Apêndice A. Título do laudo EMPR ENG DEMARC AVA_BENS M_AMB CONT PAT_HIS FIN DAC MIN BEB DOC_ML BIOM MAT_AV SIS_INF REP_SIM EQP_EL EQP_IMP AGROT EMB MAQ_EQP CAR_ID COSM PETR ELE_MUN DOC EQP_COMP VEG COMB ANIM MAT_EXPL ALIM INS_TEL BLIND ACESS_ARMA MICR_BAL MAT 3 Efeito sobre a variável dependente 1,819592 1,676383 1,531269 1,265633 1,227202 1,210814 1,023301 0,960161 0,83677 0,764806 0,648413 0,515043 0,469994 0,469058 0,429862 0,418862 0,371707 0,282834 0,191842 0,178516 0,163738 0,13162 0,093085 0,070111 0,056897 0,035609 0,030077 -0,00368 -0,0203 -0,02143 -0,07796 -0,08608 -0,09049 -0,15209 -0,23194 -0,23722 -0,24209 Percentual em relação ao tempo médio3 517% 435% 362% 255% 241% 236% 178% 161% 131% 115% 91% 67% 60% 60% 54% 52% 45% 33% 21% 20% 18% 14% 10% 7% 6% 4% 3% 0% -2% -2% -8% -8% -9% -14% -21% -21% -22% Quão mais demorada é estimada a conclusão de um determinado tipo de laudo em relação ao tempo médio previsto de conclusão de uma pendência qualquer. 69 -0,27476 GEN -0,31757 MERC -0,31821 QUI_TOX -0,3202 MUN -0,32857 PROD_FARM -0,34163 AER -0,34728 PETR_FALS -0,35041 VEIC -0,4231 ARMA -0,4617 LOC -0,5127 VEST_BIO -0,53736 ARMA_BCA -0,65022 INT -0,68218 PAPEL -0,81101 MOE -1,02206 RES_MAT_SUP -1,32582 SUB -1,34721 LES_CORP -1,39508 MAT_VEG -1,44851 LOC_INF -2,49435 PREL (Continuação da Tabela 12) -24% -27% -27% -27% -28% -29% -29% -30% -34% -37% -40% -42% -48% -49% -56% -64% -73% -74% -75% -77% -92% Tabela 13 – Efeitos aleatórios da unidade sobre a variável dependente no Modelo 4 – Apêndice A. Título do laudo Unidade 52 Unidade 12 Unidade 16 Unidade 53 Unidade 30 Unidade 22 Unidade 6 Unidade 2 Unidade 1 Unidade 39 Unidade 54 Unidade 50 Unidade 13 Unidade 9 4 Efeito sobre a variável dependente -0,63034 -0,61218 -0,52564 -0,48408 -0,47919 -0,44605 -0,43461 -0,38703 -0,37729 -0,32512 -0,28397 -0,27489 -0,25745 -0,25065 Percentual em relação ao tempo médio4 -47% -46% -41% -38% -38% -36% -35% -32% -31% -28% -25% -24% -23% -22% Quão mais demorada é estimada a conclusão de um laudo em uma determinada unidade em relação ao tempo médio previsto de conclusão em qualquer lugar do país. 70 -0,20045 Unidade 14 -0,18877 Unidade 41 -0,18149 Unidade 20 -0,15895 Unidade 42 -0,14619 Unidade 35 -0,12062 Unidade 49 -0,09361 Unidade 21 -0,07819 Unidade 10 -0,0655 Unidade 7 -0,05739 Unidade 25 -0,05044 Unidade 37 -0,05038 Unidade 47 -0,04289 Unidade 44 -0,036 Unidade 24 0,006562 Unidade 46 0,012481 Unidade 27 0,039456 Unidade 34 0,04291 Unidade 23 0,05129 Unidade 43 0,073502 Unidade 31 0,074058 Unidade 51 0,082951 Unidade 8 0,160015 Unidade 5 0,177582 Unidade 4 0,181786 Unidade 19 0,183439 Unidade 32 0,187252 Unidade 48 0,25225 Unidade 38 0,253711 Unidade 33 0,2997 Unidade 28 0,363491 Unidade 36 0,393813 Unidade 29 0,442268 Unidade 17 0,445346 Unidade 18 0,457691 Unidade 45 0,498303 Unidade 11 0,523457 Unidade 15 0,660611 Unidade 26 0,663516 Unidade 3 0,711945 Unidade 40 (Continuação da Tabela 13) -18% -17% -17% -15% -14% -11% -9% -8% -6% -6% -5% -5% -4% -4% 1% 1% 4% 4% 5% 8% 8% 9% 17% 19% 20% 20% 21% 29% 29% 35% 44% 48% 56% 56% 58% 65% 69% 94% 94% 104% 71 5. CONCLUSÃO A sociedade já não permite a falta de eficiência na aplicação dos recursos públicos, em especial na área da segurança pública, tão combalida. Como parte inseparável do combate à criminalidade, a Criminalística não pode fugir dessa máxima. Para atingir essa máxima eficiência é necessário cada vez mais critérios objetivos que permitam ao gestor tomar as melhores decisões, evitando o desperdício de recursos e consequentes questionamentos futuros. Com a finalidade de dar mais subsídios decisórios aos gestores, este trabalho objetivava propor um modelo que permitisse a previsão do tempo necessário à conclusão de uma solicitação pericial dentro do Departamento de Polícia Federal, mediante a decomposição da variabilidade desse tempo em certas determinantes, analisando o impacto destas naquele. Desse resultado seria possível propor indicadores de desempenho com base nesse tempo previsto. 5.1. Resultados obtidos Os estudos aqui realizados demonstraram a relação existente entre o tempo necessário para concluir uma determinada demanda de laudo pericial criminal e o tipo de demanda, o local onde é realizado e o servidor designado para tal trabalho. Os modelos desenvolvidos demonstram ainda existir uma parcela da variação do tempo que é devida a outros fatores, que, porém, não foram objeto do presente estudo. Os modelos demonstraram também que dentre os fatores estudados (o laudo, o servidor e o local), o que apresenta maior influência sobre a variabilidade do tempo é o próprio laudo (com 28,4% de explicação da variabilidade), seguido pelo servidor (9,4%) e pelo local (5,9%). 72 A elevada influência da variabilidade do tempo devido às características do próprio laudo nos indica a existência de laudos mais e menos complexos e reafirma a necessidade de melhor detalhar essas características, visto que as informações existentes atualmente só permitem uma classificação – por títulos, sem qualquer variável explicativa. O acréscimo de informações detalhadas sobre o laudo pode permitir melhor entendimento dessa influência. No momento, porém, este resultado nos permite concluir a importância dos gestores distribuírem de forma mais equitativa os trabalhos a serem realizados, tendo em vista que a diferença de complexidade devida ao tipo de laudo, se já era implicitamente observada, agora ficou patente e pode ser medida de forma mais objetiva. O peso do servidor na variabilidade do tempo de laudo também é significativo, porém não foi explicado pelas variáveis estudadas – ocupação ou não de cargo de chefia, idade, tempo de serviço no órgão e nível de estudos formais. Foram observados indícios de que peritos mais especializados em determinados tipos de laudo tendem a demorar mais para concluir uma pendência, o que é coerente com a teoria de Mintzberg a respeito das organizações descentralizadas. A não influência das variáveis idade e tempo de serviço desmistifica um tabu interno: aquele em que se afirma que os policiais deixam de ser produtivos ao longo de sua vida profissional, por acomodação ou por outros fatores. Aqui se observa que os peritos em fim de carreira são tão produtivos quanto os recémingressos, o que é esperado numa organização profissional. Para manter esta tendência, porém, a teoria nos indica a necessidade de incentivar a participação dos servidores em todos os níveis decisórios, bem como reconhecer o valor de sua participação. Este é um desafio que se põe aos atuais e futuros gestores. Quanto ao nível de estudos formais, pode-se afirmar que sua não influência se deve ao fato de que a perícia aplica técnicas já consagradas pela ciência, não sendo necessário – via de regra – o desenvolvimento de novas teorias para solucionar os problemas do dia-a-dia. Apenas uma unidade de perícia, a central, tem atribuições específicas de desenvolvimento de pesquisas. 73 Portanto, pós-graduações, mestrados e doutorados não influenciam de forma significativa no tempo para concluir uma solicitação pericial. Tais níveis de conhecimento, porém, podem ser importantes para a redução gradual do tempo médio de atendimento através do desenvolvimento de novas técnicas e teorias. O resultado ainda nos indica que outras variáveis ligadas ao servidor podem ser importantes, tais como educação não formal e cursos de formação específica. Assim, o investimento em capacitação do servidor, tais como seminários e cursos de curta duração, pode trazer resultados significativos em termos de redução dos prazos para atendimento das pendências. A menor das influências estudadas, aquela relativa ao local onde o trabalho é realizado, responde por apenas 5,9% da variabilidade do tempo, porém apresenta diversas variáveis significativas: nível de pendências, efetivo envolvido no trabalho e quantidade de laudos elaborados no local. Do ponto de vista gerencial esta é a área de influência em que os gestores têm uma possibilidade de atuação mais rápida, visto que se trata de trabalhar sobre o nível de pendências e o efetivo da unidade. Os resultados nos indicam que quanto mais pendências, maior o tempo médio para conclusão de uma solicitação específica. Assim, ações como forças-tarefa para redução maciça do nível de pendências de determinados setores podem trazer resultado efetivo na redução do tempo médio de atendimento, permitindo que após a missão a média seja mantida baixa. A gestão do efetivo de servidores dedicados à elaboração de laudos específicos também pode ser eficaz na redução desse tempo médio. Os modelos desenvolvidos permitiram ainda propor três diferentes indicadores de desempenho (Apêndice C) baseados nas respostas do modelo, quais sejam: Índice de celeridade do laudo; Índice de efetividade da unidade; Índice de efetividade do perito. 74 Tais indicadores, por sua fácil mensuração e compreensão, permitem uma comparação intraorganizacional entre passado e presente, bem como permitem o estabelecimento de metas a serem alcançadas pelas unidades e servidores. Essa base comparativa fornecida pelos indicadores não pode, porém, ser um fim em si mesma. Coadunando com a teoria, o uso destes indicadores na gestão dos serviços da criminalística pode auxiliar o gestor a identificar problemas e tomar decisões e atitudes para sua melhoria. Se simplesmente divulgados ou acompanhados sem ações efetivas, estudos já indicaram que a influência nos resultados será pouca ou nenhuma. A teoria nos aponta, ainda, que os indicadores não devem ser utilizados, isoladamente ou em conjunto, como único fator decisório. É sempre necessário examinar de forma criteriosa todos os fatores que levaram a um bom ou mau desempenho que possa eventualmente ter sido apresentado pelo indicador. 5.2. Limitações do estudo O estudo aqui apresentado foi realizado de forma simplificada, pois o modelo ideal deveria levar em consideração o fato de que um laudo pode ser feito em unidade x da federação, para atender uma solicitação da unidade y, por um servidor lotado na unidade z, mas que à época dos exames encontrava-se lotado na unidade w. Para resolver este problema seria necessário lançar mão de um modelo de filiação múltipla. Não havia, porém, disponibilidade de equipamentos e programas computacionais adequados para a sua implementação. Os dados existentes também se mostraram insuficientes para a construção de um modelo tão completo. Assim, adotou-se o modelo de classificação cruzada, limitando a análise a laudos que foram elaborados na mesma unidade de lotação atual do servidor, evitando a filiação múltipla. 75 5.3. Sugestões de estudos futuros Este estudo revelou algumas possibilidades de desenvolvimento futuro da área, que aqui se deixa como sugestões de estudo, bem como de modificações na área de banco de dados do DPF: Identificar que fatores, além do local, tipo de laudo e servidor, seriam responsáveis pela variação do tempo de conclusão de uma solicitação pericial. Estes outros fatores respondem por mais de 50% da variação do tempo da conclusão da solicitação e não foram identificados neste estudo; Aumentar a quantidade de informações coletadas nos sistemas informatizados que gerenciam os laudos periciais, de forma a permitir elaborar um modelo mais completo e que melhor explique o fenômeno estudado. Estas informações permitiriam, por exemplo, um estudo de filiação múltipla para os casos de laudos que foram registrados em locais diferentes da lotação atual do perito; Estudar as características do laudo pericial que permitam melhor entender sua influência – dentre os níveis analisados é o que tem maior influência sobre a variação do tempo, mas nos bancos de dados existentes não há informações que permita entender melhor essa influência; Estudar a influência de outras variáveis associadas ao perito, tais como: experiência na área do laudo elaborado e quantidade de cursos de curta duração relacionados com a área do laudo, informações também indisponíveis na base de dados utilizada; Adicionar ao modelo variáveis físicas do local de elaboração do laudo: área total disponível, equipamentos disponíveis, área de laboratórios, dentre outras; Estudar eventual diferença de nível de produtividade em relação aos locais considerados de difícil provimento pelo próprio DPF; Estudar a influência dos pós-graduados no desenvolvimento de novas técnicas de análise pericial que impliquem na redução de tempos em longo prazo; 76 6. 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ÁREA DE PERÍCIAS DE AUDIOVISUAL E ELETROELETRÔNICOS 2.1. Laudo de Exame de Equipamento Eletroeletrônico 2.1.1. Audiovisual 2.1.2. Circuito Eletrônico com Memória 2.1.3. Difusão de Som e de Imagem 2.1.4. Radiocomunicação 2.1.5. Telemática 2.2. Laudo de Exame de Instalação de Telecomunicação 2.3. Laudo de Exame de Material de Audiovisual 2.3.1. Análise de Conteúdo 2.3.2. Verificação de Edição 2.3.3. Verificação de Locutor 2.3.4. Verificação de Edição com Análise de Conteúdo 2.3.5. Verificação de Locutor com análise de Conteúdo 2.3.6. Verificação de Locutor e de Edição 2.3.7. Verificação de Locutor e de Edição com Análise de Conteúdo 3. ÁREA DE PERÍCIAS DE ENGENHARIA 3.1. Laudo de Avaliação de Bens 3.1.1. Imóvel Rural 3.1.2. Imóvel Urbano 3.1.3. Joia 3.2. Laudo de Exame de Demarcação de Terra 3.3. Laudo de Exame de Empreendimento 3.3.1. Agrícola 3.3.2. Agroindustrial 3.3.3. Agropecuário 3.3.4. Florestal 3.3.5. Industrial 3.4. Laudo de Exame de Máquinas e Equipamentos 3.5. Laudo de Exame de Obra de Engenharia 3.5.1. Abastecimento d'Água 3.5.2. Aeródromo 3.5.3. Análise de Projeto 3.5.4. Barragem 3.5.5. Confrontação FísicoFinanceira 3.5.6. Distribuição de Energia Elétrica 3.5.7. Drenagem 3.5.8. Edificação 3.5.9. Estrada 3.5.10. Indústria 3.5.11. Instalação Predial 3.5.12. Obra de Arte 3.5.13. Obra de terra 3.5.14. Pavimentação 3.5.15. Portuária 3.5.16. Sistema de Esgoto 82 3.5.17. Sistema de Irrigação 3.5.18. Transmissão de Energia Elétrica 3.5.19. Usina 4. ÁREA DE PERÍCIAS DE INFORMÁTICA 4.1. Laudo de Exame da Internet 4.1.1. Correio Eletrônico 4.1.2. Fluxo de Dados 4.1.3. Registro Histórico 4.1.4. Sítio 4.2. Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional 4.2.1. Cartão de Memória 4.2.2. CD 4.2.3. Disquete 4.2.4. DVD 4.2.5. Fita Magnética 4.2.6. HD 4.2.7. Pen Drive 4.3. Laudo de Exame de Equipamento Computacional 4.3.1. Agenda Eletrônica 4.3.2. Computador 4.3.3. Máquina Eletrônica Programável 4.3.4. Periférico 4.3.5. Personal Digital Assistant – PDA 4.3.6. Telefone Celular 4.4. Laudo de Exame de Local de Informática 4.5. Laudo de Exame de Sistema Informatizado 4.5.1. Ambiente Computacional 4.5.2. Aplicativo 4.5.3. Fluxo de Dados 4.5.4. Registro Histórico 5. ÁREA DE PERÍCIAS DE LABORATÓRIO 5.1. Laudo de Exame de Agrotóxico 5.2. Laudo de Exame de Bebida 5.3. Laudo de Exame de Combustível 5.4. Laudo de Exame de Material 5.4.1. Exame Residuográfico 5.5. Laudo de Exame de Material Explosivo 5.5.1. Produto Comercial 5.5.2. Resíduo de Explosão 5.6. Laudo de Exame de Material de Incêndio 5.7. Laudo de Exame de Material Vegetal 5.7.1. Folha de Coca 5.7.2. Haxixe 5.7.3. Maconha 5.7.4. Papoula 5.8. Laudo de Exame de Produto Alimentício 5.9. Laudo de Exame de Produto Cosmético 5.10. Laudo de Exame de Produto Farmacêutico 5.11. Laudo de Exame de Resíduo de Substância em Material Suporte 5.12. Laudo de Exame de Substância 5.12.1. Cloreto de Etila 5.12.2. Cocaína 5.12.3. Heroína 5.12.4. LSD 5.12.5. MDMA 5.13. Laudo de Exame de Vestígio Biológico 5.13.1. Esperma 5.13.2. Saliva 5.13.3. Sangue 5.13.4. Pelo 5.14. Laudo de Exame QuímicoToxicológico 5.15. Laudo Preliminar de Constatação 6. ÁREA DE PERÍCIAS DE LOCAL DE CRIME 6.1. Laudo de Exame de Local 6.1.1. Acidente de Tráfego 6.1.2. Arrombamento 6.1.3. Constatação de Dano 6.1.4. Disparo de Arma de Fogo 6.1.5. Explosão 6.1.6. Incêndio 83 6.1.7. Laboratório Clandestino 6.1.8. Morte 6.1.9. Morte violenta 6.1.10. Ocupação de Área 6.2. Laudo de Exame Perinecroscópico 6.3. Laudo de Exame de Reprodução Simulada CULTURAL 8.1. Laudo de Exame de Patrimônio Histórico, Artístico e Cultural 8.1.1. Edificação 8.1.2. Obra de Arte 8.1.3. Peça Arqueológica 8.1.4. Peça Sacra 8.1.5. Sítio Arqueológico 8.1.6. Sítio Urbano 7. ÁREA DE PERÍCIAS DE MEIO AMBIENTE 7.1. Laudo de Exame de Animal 7.2. Laudo de Exame de Meio Ambiente 7.2.1. Análise de Licenciamento de Atividade 7.2.2. Cavidade Natural Subterrânea 7.2.3. Constatação de Reparação de Dano Ambiental 7.2.4. Corpo d´Água 7.2.5. Dano à fauna 7.2.6. Dano à Flora 7.2.7. Desflorestamento 7.2.8. Erosão 7.2.9. Extração Mineral 7.2.10. Incêndio Florestal 7.2.11. Monumento Natural 7.2.12. Ocupação em Área Protegida 7.2.13. Poluição 7.2.14. Sítio Paleontológico 7.2.15. Uso do Solo 7.2.16. Valoração de Dano 7.3. Laudo de Exame de Minerais 7.3.1. Fóssil 7.3.2. Gema 7.3.3. Minério 7.3.4. Rocha 7.3.5. Solo 7.4. Laudo de Exame de Petrecho 7.4.1. Caça 7.4.2. Pesca 7.5. Laudo de Exame de Vegetal 9. ÁREA DE PERÍCIAS DE VEÍCULOS 9.1. Laudo de Exame de Aeronave 9.2. Laudo de Exame de Embarcação 9.3. Laudo de Exame de Veículo Terrestre 8. ÁREA DE PATRIMÔNIO ARTÍSTICO E PERÍCIAS DE HISTÓRICO, 10. ÁREA DE PERÍCIAS DOCUMENTOSCÓPICAS 10.1. Laudo de Exame de Equipamento de impressão 10.2. Laudo de Exame de Moeda 10.2.1. Cédula 10.2.2. Moeda Metálica 10.3. Laudo de Exame de Papel 10.4. Laudo de Exame de Petrecho de Falsificação Documental 10.5. Laudo de Exame Documentoscópico 10.5.1. Alteração Documental 10.5.2. Autenticidade Documental 10.5.3. Cruzamento de Traços 10.5.4. Grafoscópico 10.5.5. Idade de Documento 10.5.6. Idade de Tinta 10.5.7. Mecanográfico 11. ÁREA DE PERÍCIAS DE BIOMETRIA FORENSE 11.1. Laudo de Exame Biométrico 11.1.1. Reconhecimento Facial 11.1.2. Impressão Digital 11.1.3. Arcada Dentária 12. ÁREA DE MERCEOLÓGICAS PERÍCIAS 84 12.1. Laudo de Exame Merceológico 12.1.1. Avaliação Direta 12.1.2. Avaliação Direta e Indireta 12.1.3. Avaliação indireta 13. ÁREA DE PERÍCIAS DE BALÍSTICA FORENSE 13.1. Laudo de Confronto de Microimpressões 13.2. Laudo de Confronto Microbalístico 13.3. Laudo de Exame de Acessório de Arma de Fogo 13.4. Laudo de Exame de Arma Branca 13.5. Laudo de Exame de Arma de Fogo 13.6. Laudo de Exame de Blindagem Balística 13.7. Laudo de Exame de Elemento de Munição 13.8. Laudo de Exame de Munição 14. ÁREA DE PERÍCIAS DE GENÉTICA FORENSE 14.1. Laudo de Exame Genético 14.1.1. Identificação Genética 14.1.2. Vínculo Genético 14.1.3. Determinação de Espécie 15. ÁREA DE PERÍCIAS EM BOMBAS E EXPLOSIVOS 15.1. Laudo de Exame de Simulacro de Artefato Explosivo 15.2. Laudo de Exame de PósExplosão 16. ÁREA DE PERÍCIAS DE MEDICINA LEGAL 16.1. Laudo de Exame Necroscópico 16.2. Laudo de Exame de Lesões Corporais 85 APÊNDICE A – Modelos gerados Modelo 1 . xtmixed ln_t||_all:R.titulo|| un_laudo:|| id_perito:, mle var Iteration 0: log likelihood = -170264,5 Iteration 1: log likelihood = -170264,5 Mixed-effects ML regression Number of obs = 108880 ----------------------------------------------------------| No, of Observations per Group Group Variable | Groups Minimum Average Maximum ----------------+-----------------------------------------_all | 1 108880 108880,0 108880 un_laudo | 54 88 2016,3 11750 id_perito | 880 10 123,7 663 ----------------------------------------------------------Log likelihood = -170264,5 Prob > chi2 = , -----------------------------------------------------------------------------ln_t | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_cons | 3,776826 ,1220682 30,94 0,000 3,537577 4,016075 -----------------------------------------------------------------------------Random-effects Parameters | Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] -----------------------------+-----------------------------------------------_all: Identity | var(R,titulo) | ,6607656 ,1256625 ,4551645 ,9592383 -----------------------------+-----------------------------------------------un_laudo: Identity | var(_cons) | ,1383942 ,0326756 ,0871253 ,2198321 -----------------------------+-----------------------------------------------id_perito: Identity | var(_cons) | ,2261643 ,0123578 ,2031953 ,2517296 -----------------------------+-----------------------------------------------var(Residual) | 1,30161 ,0056033 1,290674 1,312638 -----------------------------------------------------------------------------LR test vs. linear regression: chi2(3) = 56843,43 Prob > chi2 = 0,0000 86 Modelo 2 . xtmixed ln_t idade t_posse HH_Area HH_titulo soma_hh mult_hh mest dout posd grad||_all:R.titulo|| un_laudo:|| id_perito:, mle var Log likelihood = -170243,68 Prob > chi2 = 0,0000 -----------------------------------------------------------------------------ln_t | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------idade | -,0029515 ,0029234 -1,01 0,313 -,0086813 ,0027783 t_posse | ,0037931 ,0056314 0,67 0,501 -,0072444 ,0148305 HH_area | ,8123119 ,3665811 2,22 0,027 ,0938261 1,530798 HH_titulo | -,4315204 ,3779228 -1,14 0,254 -1,172236 ,3091947 soma_hh | 0 (omitted) mult_hh | -,1540949 ,5273902 -0,29 0,770 -1,187761 ,8795708 mest | ,0103031 ,0420487 0,25 0,806 -,0721109 ,0927171 dout | -,0326465 ,0730016 -0,45 0,655 -,175727 ,110434 posd | ,4058555 ,2815488 1,44 0,149 -,1459701 ,9576811 grad | 0 (omitted) _cons | 3,653161 ,2798966 13,05 0,000 3,104574 4,201748 -----------------------------------------------------------------------------Random-effects Parameters | Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] -----------------------------+-----------------------------------------------_all: Identity | var(R,titulo) | ,6654482 ,1265627 ,4583769 ,9660636 -----------------------------+-----------------------------------------------un_laudo: Identity | var(_cons) | ,137175 ,0323824 ,0863645 ,2178789 -----------------------------+-----------------------------------------------id_perito: Identity | var(_cons) | ,2149014 ,0117562 ,1930519 ,2392239 -----------------------------+-----------------------------------------------var(Residual) | 1,301576 ,005603 1,29064 1,312604 -----------------------------------------------------------------------------LR test vs. linear regression: chi2(3) = 51602,18 Prob > chi2 = 0,0000 87 Modelo 3 . xtmixed ln_t HH_Area ||_all:R.titulo|| un_laudo:|| id_perito:, mle var Wald chi2(1) = 27,63 Log likelihood = -170250,88 Prob > chi2 = 0,0000 -----------------------------------------------------------------------------ln_t | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------HH_Area | ,4907811 ,0933716 5,26 0,000 ,3077762 ,673786 _cons | 3,476633 ,1347107 25,81 0,000 3,212604 3,740661 -----------------------------------------------------------------------------Random-effects Parameters | Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] -----------------------------+-----------------------------------------------_all: Identity | var(R,titulo) | ,6641744 ,0775035 ,6763818 ,981952 -----------------------------+-----------------------------------------------un_laudo: Identity | var(_cons) | ,135137 ,0436968 ,2912107 ,4640525 -----------------------------+-----------------------------------------------id_perito: Identity | var(_cons) | ,2189096 ,0127981 ,4434545 ,4936461 -----------------------------+-----------------------------------------------var(Residual) | 1,301589 ,0024556 1,136069 1,145695 -----------------------------------------------------------------------------LR test vs. linear regression: chi2(3) = 55034,29 Prob > chi2 = 0,0000 88 Modelo 4 . xtmixed ln_t HH_area pend_un_laudo qt_laudos_mesmo_tit_mesma_un ef_prod_mesmo_laudo_un_laudo || all:R.titulo || un_laudo: || perito:, mle var Wald chi2(4) = 376.01 Log likelihood = -170077.11 Prob > chi2 = 0.0000 ---------------------------------------------------------------------------------------------ln_t | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -----------------------------+---------------------------------------------------------------HH_area | .4754325 .0929123 5.12 0.000 .2933277 .6575373 pend_un_laudo | .0008382 .0000719 11.67 0.000 .0006974 .000979 qt_laudos_mesmo_tit_mesma_un | .0000851 8.56e-06 9.95 0.000 .0000684 .0001019 ef_prod_mesmo_laudo_un_laudo | -.0072859 .0006628 -10.99 0.000 -.008585 -.0059868 _cons | 3.479482 .1339886 25.97 0.000 3.21687 3.742095 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Random-effects Parameters | Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] -----------------------------+-----------------------------------------------_all: Identity | var(R.titulo) | .6549475 .1247938 .4508358 .9514688 -----------------------------+-----------------------------------------------un_laudo: Identity | var(_cons) | .1351732 .0320348 .08495 .2150886 -----------------------------+-----------------------------------------------perito: Identity | var(_cons) | .2163829 .0118708 .1943237 .2409462 -----------------------------+-----------------------------------------------var(Residual) | 1.297524 .0055857 1.286622 1.308518 -----------------------------------------------------------------------------LR test vs. linear regression: chi2(3) = 50513.41 Prob > chi2 = 0.0000 89 APÊNDICE B – Abreviações de títulos de laudo utilizadas no trabalho Tabela 14 – Abreviações de títulos de laudos. Título do laudo Laudo de Exame de Material de Audiovisual Laudo de Exame de Equipamento Eletroeletrônico Laudo de Exame de Obra de Engenharia Laudo de Exame Merceológico Laudo Preliminar de Constatação Laudo de Exame de Equipamento Computacional Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional Laudo de Exame Financeiro Laudo de Exame Contábil Laudo de Exame Genético Laudo de Exame de Material Vegetal Laudo de Exame de Local Laudo de Exame de Veículo Terrestre Laudo de Exame de Moeda Laudo de Exame Documentoscópico Laudo de Exame da Internet Laudo de Exame de Meio Ambiente Laudo de Exame de Material Laudo de Exame de Substância Laudo de Avaliação de Bens Laudo de Exame de Minerais Laudo de Exame de Arma de Fogo Laudo de Exame de Instalação de Telecomunicação Laudo de Exame em Cartão de Identificação Laudo de Exame de Vegetal Laudo de Exame Químico-Toxicológico Laudo de Exame de Empreendimento Laudo de Exame de Animal Laudo de Exame em Documentos Médico-Legais Laudo de Exame de Lesões Corporais Laudo de Confronto Microbalístico Laudo de Exame de Resíduo de Substância em Material Suporte Laudo de Exame de Equipamento de Impressão Laudo de Exame de Máquinas e Equipamentos Laudo de Exame de Local de Informática Laudo de Exame de Produto Farmacêutico Laudo de Exame de Petrecho Laudo de Exame de Munição Laudo de Exame de Acessório de Arma de Fogo Laudo de Exame de Patrimônio Histórico, Artístico e Cultural Laudo de Exame de Aeronave Laudo de Exame de Demarcação de Terra Laudo de Exame de Papel Laudo de Exame de Arma Branca Laudo de Exame de Sistema Informatizado Laudo de Exame de Produto Alimentício Abreviação adotada MAT_AV EQP_EL ENG MERC PREL EQP_COMP DAC FIN CONT GEN MAT_VEG LOC VEIC MOE DOC INT M_AMB MAT SUB AVA_BENS MIN ARMA INS_TEL CAR_ID VEG QUI_TOX EMPR ANIM DOC_ML LES_CORP MICR_BAL RES_MAT_SUP EQP_IMP MAQ_EQP LOC_INF PROD_FARM PETR MUN ACESS_ARMA PAT_HIS AER DEMARC PAPEL ARMA_BCA SIS_INF ALIM 90 Título do laudo Laudo de Exame de Agrotóxico Laudo de Exame Biométrico Laudo de Exame de Vestígio Biológico Laudo de Exame de Embarcação Laudo de Exame de Blindagem Balística Laudo de Exame de Reprodução Simulada Laudo de Exame de Elemento de Munição Laudo de Exame de Elemento de Material Explosivo Laudo de Exame de Bebida Laudo de Exame de Combustível Laudo de Exame de Petrecho de Falsificação Documental Laudo de Exame de Produto Cosmético (Continuação da Tabela 14) Abreviação adotada AGROT BIOM VEST_BIO EMB BLIND REP_SIM ELE_MUN MAT_EXPL BEB COMB PETR_FALS COSM 91 APÊNDICE C – Proposta de indicadores A partir do momento em que uma solicitação de laudo pericial dá entrada no sistema de Criminalística do Departamento de Polícia Federal, a informação mais importante para o cliente, seja ele o Ministério Público, o Judiciário ou até mesmo outro servidor do Departamento de Polícia Federal, é saber em qual prazo receberá o produto solicitado. Se for considerado que o insumo mais caro de todo o processo de elaboração de um laudo pericial é o servidor, o acompanhamento desses prazos permite dar um passo na melhoria da eficiência do processo, deixando de lado o mero acompanhamento da eficácia e passando para uma avaliação de desempenho mais aprofundada. Assim, considera-se ser de vital importância acompanhar quantos laudos são concluídos dentro do prazo previsto. Em qualquer caso, é um adicional saber em que medida a solicitação extrapolou ou foi mais rápida que o previsto. Isto permite identificar onde trabalhar no sentido de reduzir prazos e custos. Estes indicadores permitiriam ainda um melhor dimensionamento da força de trabalho necessária nos quadros do Departamento de Polícia Federal. Até a presente data não havia uma estimativa científica dos prazos de conclusão de uma solicitação pericial. Todas as estimativas feitas até então se baseavam única e exclusivamente na experiência dos servidores mais antigos. Como tal, essas estimativas variavam muito de servidor para servidor, de forma que era inviável o cálculo de índices de desempenho que levassem em consideração esses prazos. O modelo aqui desenvolvido permite realizar esta estimativa sem os vieses pessoais daqueles que trabalham na área. Agora, dadas as condicionantes O QUE, ONDE e QUEM, é possível estimar em quanto tempo se espera que determinada solicitação seja concluída. A partir dessa expectativa, é possível então começar a estudar os seus desviantes. Quais unidades ou servidores cumprem ou deixam de cumprir as expectativas? Que medidas tomar para que passem a cumpri-las? 92 É com esta base que serão propostos nesta seção três indicadores de desempenho, sendo um para cada nível analisado. C.1 - Índice de celeridade do laudo Considerando-se como sendo o tempo médio previsto pelo modelo para a conclusão de um determinado laudo, dadas suas características (que tipo, onde e quem o fará); e o tempo em que efetivamente o laudo foi concluído, pode-se definir o índice de celeridade do laudo como sendo: (Equação 21) Este índice, adimensional, atende as recomendações da literatura (simplicidade, fácil mensuração e compreensão, dentre outras) e representa o percentual a mais ou a menos da média que um determinado laudo demorou para ser concluído. Um índice de 100% significa que o laudo foi entregue exatamente no tempo médio previsto. Acima de 100%, o laudo foi entregue mais rápido que o tempo médio previsto. Abaixo de 100%, o laudo demorou mais que o tempo médio para conclusão. A identificação de um excesso de laudos com baixos índices de celeridade pode ser um indício de problemas a ser corrigidos pela administração: aumento do nível de dificuldade de um determinado tipo de laudo; falta de equipamento; falta de treinamento de pessoal; excesso de tarefas não ligadas à atividade-fim, dentre outras. Por outro lado, ao identificar uma quantidade muito grande de laudos sendo executados demasiadamente rápido, a administração pode ser levada a verificar a qualidade do produto que está sendo oferecido ou mesmo realizar novos estudos com o fim de identificar se, por 93 alguma inovação técnica ou tecnológica adotada, os tempos médios para conclusão de determinado tipo de exame já são inferiores aos utilizados como base. C.2 – Índice de efetividade da unidade Definido índice de celeridade do laudo, pode-se definir a efetividade da unidade como sendo o percentual de laudos concluídos dentro do prazo médio previsto pelo modelo, um índice também adimensional que varia de zero a um. Matematicamente: (Equação 22) Este índice permitiria identificar as unidades com maiores problemas para concluir as suas solicitações dentro dos prazos médios, o que pode disparar diversas ações por parte dos gestores: aquisição de equipamentos; realização de novos concursos para suprir uma carência de pessoal; realizar movimentações de pessoal para atender – de forma temporária ou definitiva – as carências daquelas unidades identificadas. O índice permitiria também criar uma competição saudável entre as unidades, onde cada uma buscaria ser a mais regular e que melhor cumpre seus prazos. Tal competição certamente trará benefícios à população, que contará com procedimentos policiais mais céleres. As unidades excepcionalmente rápidas também despertarão interesse dos gestores, visto que – tal qual o índice de celeridade do laudo – tal fato pode indicar uma queda do nível de qualidade dos laudos gerados. 94 C.3 – Índice de efetividade do perito Primeiramente pode-se pensar num índice de efetividade do perito similar ao proposto para a unidade: a proporção de laudos entregues nos prazos previstos. Porém, se tal índice para a unidade tem uma significância enorme, para o perito pode não o ter, dada sua especialização. Ou seja, a unidade faz laudos de todos os tipos, já o perito tende a fazer uma miríade menor de laudos. Assim, um perito pode – em um determinado período – estar dedicado a uns poucos laudos altamente complexos e, ao não entregá-los nos prazos previstos pelo modelo – seria penalizado com um baixo índice. Há, portanto, que se levar em consideração a complexidade do laudo. Aqui é possível representar tal complexidade pelo tempo previsto para aquele laudo. O somatório dos tempos previstos para todos os laudos feitos por um determinado perito pode, assim, dar uma boa ideia da complexidade total envolvida. A celeridade com que os laudos foram concluídos também nos parece importante entrar no cálculo do índice, porém na forma de uma celeridade média obtida pelo perito. Utilizando-se das definições anteriores, passa-se a definir o índice de efetividade do perito como sendo: (Equação 23) Este índice, sem dimensão definida, leva em consideração a quantidade de laudos entregues no prazo, o índice médio de celeridade dos laudos por ele elaborados e o total de tempo previsto para a realização dos laudos. Ou seja, com o uso desta formulação, terão índices maiores aqueles servidores que realizam mais trabalho e de forma mais rápida e dentro dos prazos previstos. A transformação logarítmica tem como objetivo simplesmente evitar números extremamente grandes, o que seria ruim para fins de visualização do índice. 95 O uso deste índice na gestão de pessoal permite acender um sinal vermelho em situações diversas: servidores com índice alto merecem destaque entre seus pares, porém ao mesmo tempo inspiram cuidados dos seus chefes, visto que este índice inchado pode ser causado por serviços elaborados apenas de forma a cumprir os prazos, porém sem o nível de qualidade esperado. O mesmo vale para os servidores com índices mais baixos. Ao mesmo tempo em que o índice pode servir como um motivo para melhoria do seu trabalho, os superiores hierárquicos destes servidores devem observar com cuidado o que motivou o baixo valor. Foi a pouca produção? Ou a quantidade de laudos entregues fora do prazo? Mesmo que a esta quantidade não seja significativa, o quanto atrasaram? Diante das respostas a estes questionamentos poderá o gestor tomar providências para assegurar que o servidor melhore seu desempenho.