eficiÊncia tÉcnica das escolas pÚblicas do municÍpio de

1

EFICIÊNCIA TÉCNICA DAS ESCOLAS PÚBLICAS DO MUNICÍPIO DE

MOSSORÓ NO RIO GRANDE DO NORTE

Apolo Nazareno Garcia de Souza1

RESUMO

Esta pesquisa tem por objetivo estimar a eficiência técnica de 36 escolas públicas municipais

do ensino fundamental do município de Mossoró/RN, no ano de 2009. A avaliação foi

dividida em dois ciclos: o primeiro abrange as escolas que ofertam o ensino do 1° ao 5° ano, e

o segundo, às escolas que ofertam do 6° ao 9° ano. Para estimar a eficiência das escolas, foi

utilizada a metodologia chamada Data Envelopment Análysis – DEA. Os resultados mostram

que, de 36 escolas avaliadas, apenas 13 foram eficientes. O percentual de escolas eficientes,

nos dois ciclos avaliados, não chega a 40% sendo que nos anos finais (do 6° ao 9° ano) esse

valor não alcança 25%. Verificou-se ainda que na composição do produto, as escolas foram

relativamente mais eficientes em garantir uma taxa de aprovação alta do que em obter alto

desempenho no IDEB. Na maioria dos casos, se mostrou necessária a redução da relação

aluno/professor e sala de aula/professor. Existem unidades que apresentaram ineficiência de

escala, isto é, indicativo que precisa aumentar ou diminuir a sua estrutura de oferta. Diante

disso, propõem-se providências para rever suas estratégias e buscar novas formas de melhor

alocar recursos.

Palavras Chave: Eficiência Técnica, Educação, DEA.

Classificação JEL: C14; H21; I21

ABSTRACT

This research aims to estimate the technical efficiency of 36 public schools from elementary

school to the Mossoró / RN, in 2009. The evaluation was divided into two cycles: the first

covers the schools that offer instruction from 1st to 5th year, and second, to schools whose

proffer from the 6th to 9th grade. To estimate the efficiency of schools, we used the

methodology called Data Envelopment Analysis - DEA. The results show that 36 schools

evaluated, only 13 were effective. The percentage of effective schools, in two cycles, and can

not reach 40% of which in the final years (the 6th to 9th grades) this value is less than 25%. It

was also found that in the formula, schools were relatively more efficient in securing a high

approval rate than in obtaining high performance in IDEB. In most cases, proved necessary to

reduce the student / teacher relationship and classroom / teacher. There are units that showed

scale inefficiency, i.e, indicating the need to increase or decrease their supply structure. Given

this, we propose steps to revise their strategies and seek new ways to better allocate resources.

Keywords: Technical Efficiency, Education, DEA.

JEL Classification: C14; H21; I21

1 INTRODUÇÃO

No início da década de 1990 já havia preocupação com o sistema público educacional,

e nos últimos anos, principalmente nos dois mandatos do governo do presidente “Lula”

1 Mestrando em economia – UFRN.

2

(2003-2010), vem ganhando destaque a discussão sobre a qualidade do sistema educacional

brasileiro, notadamente no que se refere à escola pública brasileira. Nesse período foram

desenvolvidos instrumentos que possibilitam mensurar o desempenho das escolas públicas,

tais como: o IDEB (Índice de Desenvolvimento da Educação Básica) e a Prova Brasil2,

criados pelo Ministério da Educação nos anos de 2007 e 2005 respectivamente. O Enem

(Exame Nacional do Ensino Médio) e o SAEB (Sistema Nacional de Avaliação da Educação

Básica) também constituem instrumentos para avaliar a qualidade e competência da escola

pública.

A Lei N° 9.394 (LDB3) de 20 de dezembro de 1996, divide a educação pública em

Ensino Fundamental, Ensino Médio e Ensino Superior. O ensino fundamental fica sob

responsabilidade dos municípios, ao passo que o ensino médio é de competência do Estado. Já

o ensino superior pode ser gerido por qualquer uma das três esferas de governo ou também

pela iniciativa privada, desde que haja o cumprimento às normas da LDB.

O Fundo das Nações Unidas para a Infância (Unicef) aponta avanços na educação

Brasileira. No Relatório4 divulgado em junho de 2009, o Unicef aponta que 97,6% das

crianças e adolescentes na faixa etária dos 7 aos 14 anos estão matriculadas nas escolas. Esse

percentual equivale a cerca de 27 milhões de estudantes. No entanto, quanto à infraestrutura

escolar o mesmo relatório aponta que 51% das escolas da região semiárida não são

abastecidas pela rede pública de água, 14% não dispõe de energia elétrica, 6,6% não tem

sanitários, 80% não possui biblioteca ou sala de leitura e 89,2% não tem acesso a Internet. O

estudo também demonstra que, em média, a população urbana possui 8,5 anos de estudos e a

rural 4,5 anos.

De acordo com o relatório da Organização das Nações Unidas para a Educação,

Ciência e Cultura (Unesco) – (Monitoramento de Educação para Todos 20105), o Brasil

apresenta alta repetência e baixos índices de conclusão da educação básica. Na América latina

e Caribe, a taxa média de repetência dos alunos nas séries do ensino fundamental é de 4,4%,

ao passo que no Brasil essa taxa se eleva para 18,7%. Diante dessa contextualização, o

Estado, que é responsável pelo custeio da escola pública, ao final de cada ano letivo está

desperdiçando recursos financeiros na medida em que as escolas, destinos desses recursos,

não estão sendo eficientes. Nesse sentido podemos concluir que a escola publica não está

prestando um serviço satisfatório junto à sociedade brasileira.

As informações acerca do uso dos recursos financeiros por parte das escolas públicas

são muito escassas, não há informações apontando se os recursos estão sendo bem alocados

ou não, se o “output” gerado pela escola está abaixo ou acima do esperado. Portanto, esta

pesquisa procura contribuir para elevar o nível de informação no que se refere a alocação de

recursos nas escolas públicas.

Diante desse cenário, o objetivo geral desta pesquisa é analisar a eficiência técnica das

escolas públicas do município de Mossoró no Rio Grande do Norte, no ano de 2009. A

metodologia utilizada para fins de pesquisa foi a Análise Envoltória de Dados – DEA (Data

Envelopment Analysis) – Ver Anexo 1.

2 A Prova Brasil é realizada a cada dois anos nas escolas públicas.

3 Lei das Diretrizes e Bases da Educação Nacional

4 Disponível em http://www.unicef.org/brazil/pt/media_14931.htm

5 Disponível em http://www1.folha.uol.com.br/folha/educacao/ult305u681846.shtml

3

A estrutura organizacional desta pesquisa é composta de seis seções. Nas três

primeiras são apresentadas as bases teóricas relevantes para o estudo. A seção quatro refere-se

a metodologia usada, bem como ao banco de dados. As seções cinco e seis destinam-se a

análise dos resultados e considerações finais, respectivamente.

2 REVISÃO DE LITERATURA

Na vertente neoclássica da teoria econômica o conhecimento intelectual do indivíduo é

conhecido como capital humano. O precursor da teoria do capital humano6 foi o economista

americano Theodore William Schultz (1902 – 1998), com a obra intitulada O Valor

Econômico da Educação. Em seus estudos Schultz (1967) percebeu que quanto mais rica era

uma nação, mais instruídos eram seus indivíduos e melhor era a sua qualidade no ensino. De

acordo com a teoria quanto maior for o tempo dedicado aos estudos maior é a probabilidade

de uma pessoa acumular um patrimônio individual, os anos despendidos em educação geram

benefícios econômicos. Para Alfred Marshall o mais valioso dentre todos os capitais é aquele

cujo investimento se destina aos seres humanos. Desde o desenvolvimento da teoria do capital

humano de Schultz, estudos enfatizando a relevância do conhecimento para o indivíduo e o

país como um todo, vem ganhando cada vez mais espaço no âmbito da análise econômica.

Após a retomada dos questionamentos quanto à qualidade da educação brasileira,

foram desenvolvidos alguns trabalhos aplicando a análise de eficiência utilizando a Análise

Envoltória de Dados como forma ou meio de identificar um patamar em que se depara a

qualidade da educação pública, e a partir de então sugerir planos ou estratégias para melhorar

a qualidade das escolas públicas.

No Brasil alguns trabalhos realizados com a finalidade de identificar se as instituições

públicas de ensino estão sendo eficientes ou não, são bem conhecidos. Façanha e Marinho

(2001) em seus estudos faz uma avaliação comparativa de eficiência com as instituições de

ensino superior públicas e privadas, de 1995 a 1998. Eles apontam que, em média, a

eficiência relativa das Instituições de Ensino Superior (IES) municipais é a mais elevada,

seguida das IES particulares, estaduais e federais, respectivamente. No decorrer do período

analisado Façanha e Marinho constataram que houve “queda” na média de eficiência relativa

das IES particulares e municipais, ocorrendo o oposto com as IES estaduais e federais. Faria,

Jannuzzi e Silva (2008) elaboraram um estudo sobre a eficiência dos gastos municipais em

saúde e educação utilizando a análise envoltória de dados para o estado do Rio de Janeiro. Em

linhas gerais, o objetivo deste trabalho era verificar se os recursos orçamentários de cada

município estavam sendo bem utilizados a fim de melhorar seus indicadores sociais,

particularmente saúde e educação. Delgado (2007) realizou um estudo sobre a eficiência das

escolas públicas estaduais de Minas Gerais, nos níveis fundamental e médio. Em seu trabalho,

Delgado constatou que as escolas eficientes oferecem educação de qualidade a um custo

consideravelmente menor do que as outras escolas, e que nenhuma escola considerada

eficiente possuía ausência de infra-estrutura. O input professor com formação superior não

possibilitou mensurar o efeito da eficiência. Ele afirma que a proporção de professores com

formação superior é maior nas escolas consideradas ineficientes, mas isso não significa que a

formação dos professores não contribui para que uma escola ofereça ensino de qualidade, ao

contrário, contribui sim, o fato é que os dados não são suficientes para distinguir de uma

forma consistente as escolas. Ele conclui que tanto a família quanto a escola contribui para o

6 O economista americano Gary Stanley Becker nobel de economia em 1992 também se destacou no estudo

sobre capital humano. De 1964 a 1967, ele engajou-se numa linha de pesquisa liderada por Jacob Mincer e

Theodore Schultz voltada à teoria do capital humano.

4

bom desempenho dos alunos nas avaliações. De acordo com Delgado a família completa a

escola e ambos proporcionam condições mínimas necessárias para que o aluno desenvolva

sua capacidade de aprendizado. Este trabalho de Delgado se constitui num dos primeiros do

gênero aplicado a escolas públicas de nível fundamental.

3 FUNDAMENTOS MICROECONÔMICOS DA TEORIA DA PRODUÇÃO

A teoria da produção é de suma importância no campo dos estudos microeconômicos,

ela possibilita à empresa tomar decisões ótimas quanto à produção de bens. De acordo com

Pinho Et al (2006) a teoria da produção proporciona bases para análise entre produção e

custos de produção e serve como ponto de apoio para analisar a demanda da firma pelos

fatores7 de produção

8. Toda firma adota uma tecnologia para empregar no seu processo

produtivo, sem ela, em conjunto com os insumos, não seria possível produzir.

Segundo Varian (2006) tecnologia é uma combinação de insumos empregados pela

firma que gera um produto. Um exemplo de tecnologia é a combinação de insumos em

Proporções Fixas. Assumindo a hipótese de que a tecnologia é de Proporções Fixas, tem-se o

seguinte exemplo: Considere uma fábrica de costura, cujas maquinas trabalham 24h por dia,

com 3 turnos de 8h. Assim, cada maquina é utilizada por três trabalhadores. Suponha que,

durante o seu turno de 8h, uma costureira consegue produzir 50 camisas. Se existirem K

maquinas, e L costureiras, em cada dia será produzido um numero de camisas dado por:

Q(K,L) =150×min{K,3L}.

Para Longo (1984), Tecnologia se constitui num conjunto de conhecimentos

científicos ou empíricos empregados na produção e comercialização de bens e serviços. No

entanto, a tecnologia usada pela firma é de caráter restrito, nem todas as combinações de

insumos constituem formas viáveis para produção de determinado bem, Varian (2006).

Na teoria econômica quando focamos o estudo de eficiência é importante enfatizar os

conceitos de Conjunto de Produção ou Conjunto de Possibilidade de Produção (CPP) e

Função de Produção. Essa última se constitui em uma das formas ou meios de medir a

eficiência técnica nos processos produtivos.

De acordo com Varian (2006), o conjunto de produção é composto pelas combinações

de insumos e produtos que tornam possível a produção de determinado produto, definida a

tecnologia. As diferentes formas de combinação geram um mapa de Isoquantas, ilustrado na

figura 1.

7 Bens ou serviços transformáveis em produção e se dividem em fatores primários e secundários.

8 Transformação dos fatores adquiridos pela empresa em produtos para a venda no mercado

Figura 1: Mapa de Isoquantas

Fonte: Microeconomia II – FEP (Faculdade de Economia do Porto)

5

Cada isoquanta é composta pelas combinações de quantidades de fatores produtivos

que permitem obter um determinado nível de produção. “Uma Isoquanta é o conjunto de

todas as combinações possíveis dos insumos 1 e 2 que são exatamente suficientes para

produzir determinada quantidade do produto” (Varian, 2006, p. 348).

“A Função de produção descreve a fronteira do conjunto de produção. Ela fornece o

produto potencial, ou seja, o nível máximo de produção possível a partir das diferentes

combinações de insumos (Varian, 2006). A função de produção, considerando dois insumos,

pode ser representada matematicamente da seguinte forma:

Y= f(x1, x2)

Onde:

Y é o produto;

x1 e x2 são insumos;

Porém, a função de produção nos fornece o produto máximo, dado os fatores de

produção, ou seja, ela nos mostra os pontos que estão sobre a fronteira eficiente, mas não nos

fornece informações acerca da distância dos pontos ineficiente para com a fronteira. Ela não

possibilita medir a distância em que está um ponto ineficiente da fronteira eficiente. Para isso

faz-se necessário o uso da Função Distância que nos permitirá medir a distância entre os

pontos ineficientes e a fronteira de eficiência. Ela apresenta valores menores ou iguais a 1.

A função distância pode ser definida com orientação insumo ou produto. Assumindo a

orientação insumo, a tecnologia de produção é caracterizada pela minimização proporcional

do insumo, dado o nível de produto. Com orientação produto, a tecnologia de produção se

caracteriza pela maximização proporcional do produto, dado o nível de insumo. A figura 2

representa a função distância com orientação insumo.

No exemplo da figura 2 o cálculo da função distância para o ponto A é obtido através

da razão entre as semiretas 0A e 0B, ou seja, 0A/0B.

Na área econômica há diferentes tipos de eficiência, dentre os quais podemos citar a

eficiência Alocativa, Técnica e Econômica, que a princípios pode nos levar a entender que

todas tem a mesma definição. Isso ocorre pelo fato de haver semelhança entre seus conceitos.

Porém não é assim, existe diferença entre esses conceitos e faz-se necessário essa distinção. A

eficiência alocativa consiste na combinação de insumos e produtos em proporções ótimas,

considerando os preços de ambos. Já a eficiência técnica (objetivo de análise deste trabalho,

no campo educacional) é de caráter tecnológico, objetiva evitar desperdício de insumos,

produz o máximo de produto utilizando o mínimo de insumos, sem considerar seus

Figura 2: Função Distância Orientação Insumo e Isoquanta L(y).

Fonte: Santos e Vieira (2008)

6

respectivos preços. Por fim, a eficiência econômica9 “consiste numa relação entre o valor

comercial de um produto e seu custo unitário de produção, quanto maior a distância entre

esses dois valores, maior a eficiência econômica”. A eficiência econômica também é

conhecida como Eficiência de Pareto. De acordo com Varian (2006) uma situação é tida como

eficiente no sentido de Pareto se não houver nenhuma forma de melhorar a situação de um

indivíduo sem piorar a de outro.

A figura 3 representa a Fronteira eficiente com a utilização do insumo “X” para

produzir um produto “Y”. A Fronteira é representada pela curva S, ela indica o máximo de

produto que foi gerado conforme os níveis de recursos e tecnologia disponível. Toda a região

abaixo da curva S representa o conjunto de possibilidade de produção. Os pontos C e B, que

se localizam sobre a Fronteira, são pontos Eficientes. Por outro lado, o ponto A, localizado

abaixo da fronteira, é considerado Ineficiente, pois com a mesma quantidade de insumos

utilizados por B, A obtém uma produção inferior a B. Da mesma forma, A e C produzem a

mesma quantidade do produto Y, porém a unidade A utiliza mais insumos que a unidade C.

3.1 Rendimentos de Escala

Constitui-se em rendimentos de Escala a variação no produto total proporcionada pela

variação na utilização dos fatores de produção, definida a tecnologia. Segundo Varian (2006)

existem três tipos diferentes de rendimento de escala, são eles: Rendimentos Constantes de

Escala, Rendimentos Crescentes de Escala e Rendimentos Decrescentes de Escala.

Rendimentos Constantes de Escala: São obtidos a partir do momento em que a

variação do produto total é proporcional a variação no uso dos fatores de produção. Com o

uso de dois insumos, se o produtor decidir dobrar a utilização desses insumos é de se esperar

que a produção também dobre. De modo geral, podemos representar matematicamente a

função de produção com Rendimentos Constantes de Escala da seguinte forma:

tf(x1, x2)=f(tx1, tx2)

Rendimentos Crescentes de Escala: acontece quando a variação total do produto é

proporcionalmente maior do que a variação no uso de insumos. Nesse caso ao multiplicarmos

os fatores de produção por uma constante t, alcançaremos uma produção maior do que t vezes.

A função de produção pode ser assim representada:

f(tx1, tx2)>tf(x1, x2)

Com t>1

9 Mini Dicionário de Termos Econômicos, disponível em http://augusto-

economia.vilabol.uol.com.br/termoseconomicos.htm

Figura 3: Eficiência

Fonte: Mello Et Al (2005)

7

Rendimentos Decrescentes de Escala: Tem-se quando a variação total do produto é

proporcionalmente menor do que a variação no uso dos insumos. De acordo com Pindyck e

Rubinfeld (1999) se a produção aumenta menos que o dobro, quando duplicamos o uso dos

fatores de produção, tem-se rendimentos decrescentes de escala. Os Retornos Decrescentes de

Escala são um caso à parte, não ocorrem com muita freqüência. Matematicamente a função de

produção assume a seguinte forma:

f(tx1, tx2)<tf(x1, x2)

com t>1

4 METODOLOGIA

A mensuração da eficiência técnica de unidades produtivas é obtida através de uma

fronteira, chamada fronteira eficiente, e esta pode ser alcançada por diversos modos. Neste

trabalho será adotado o método da Análise Envoltória de Dados (DEA – Data Envelopment

Analysis), método este que está bastante em pauta nas discussões acadêmicas quando se

refere a estudos ou pesquisas sobre eficiência das instituições públicas, em particular a

educação.

4.1 Análise Envoltória de Dados (DEA)

Ao contrario da fronteira estocástica10

, a Análise Envoltória de Dados é uma técnica

não - paramétrica (não estatística) que utiliza a programação matemática para estimar a

fronteira de eficiência das unidades produtivas. A origem desta técnica encontra-se no

trabalho de Charnes et al (1978). A análise envoltória de dados tem por finalidade medir o

grau de eficiência técnica das unidades tomadoras de decisão (DMU11

) tendo por base o uso

de um ou vários inputs (entrada ou insumo) para produção de um ou vários outputs (saída ou

produto), ela compara cada unidade produtiva com as melhores, ou seja, com as que

apresentam eficiência máxima.

Existem dois modelos clássicos de DEA: Modelo CCR e Modelo BCC.

1°) O modelo CCR (Charnes, Cooper e Rhodes 1978), também conhecido como

modelo CRS (Constant Returns to Scale) trabalha com tecnologias que apresentam retornos

constantes de escala, ou seja, variações no uso de inputs (Insumos) geram mudanças

proporcionais nos outputs (produtos).

2°) O modelo BCC (Banker, Charnes e Cooper 1984), também conhecido como

modelo VRS (Variable Returns to Scale) trabalha com tecnologias que apresentam retornos

variáveis de escala. Como o modelo BCC apresenta retornos variáveis de escala, há regiões

em que os retornos são constantes, crescentes e decrescentes.

Os modelos CCR e BCC podem ser melhor compreendidos através da representação

gráfica da figura 4.

10

É uma técnica paramétrica, ou seja, estatística, onde a estimação da fronteira eficiente acontece adotando

métodos econométricos. 11

Do Inglês Decision Making Units (DMUs), é uma expressão usada na técnica DEA para se referir as unidades

produtivas.

8

Ambos os modelos podem assumir orientação a Input (minimização no uso dos

insumos, mantendo-se constante os níveis de produtos) ou orientação a output (maximização

na geração de produtos, mantendo-se constante o uso dos insumos).

Neste trabalho será adotado o modelo VRS (Variable Returns to Scale), que apresenta

retornos variáveis de escala, com orientação a output (produto). A unidade tomadora de

decisão (DMU) será representada pela Escola.

4.2 Base Matemática para o Modelo BCC com Orientação a Output

O modelo BCC assumindo orientação a output tem por finalidade maximizar a geração

de produto mantendo-se constante o uso de insumos. Diante desse pressuposto o modelo

matemático assume a seguinte forma:

𝑀𝑎𝑥ℎ0

Sujeito a

𝑥𝑖0 − � 𝑥𝑖𝑘𝜆𝑘𝑛𝑘=1 ≥ 0,∀𝑖

−ℎ0𝑦𝑗0 + 𝑦𝑗𝑘 𝜆𝑘

𝑛

𝑘=1

≥ 0,∀𝑗

𝜆𝑘

𝑛

𝑘=1

= 1

𝜆𝑘 ≥ 0,∀𝑘

Onde h0 é a medida de eficiência de cada DMU e λ representa os pesos.

4.3 Inputs e Outputs

Antes de chegar aos resultados propostos pela DEA é necessário definir os insumos

(input) e Produtos (outputs) a serem utilizados como referência na pesquisa. Neste trabalho

será considerada como as variáveis de output (Produto) a Taxa de Aprovação e o IDEB12

da

escola. Dentre os inputs (insumos), foram escolhidas um conjunto de fatores básicos

12

Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (ano 2009)

Figura 4: Representação das Fronteiras CCR e BCC

Fonte: Mello et al, 2005

9

estritamente necessários para o funcionamento de uma escola, ou seja, aluno, professor, sala

de aula e pessoal de apoio, sem esses quatros fatores uma escola não pode existir. Portanto foi

utilizado como insumo:

A Relação Aluno/Professor;

A Relação Aluno/Pessoal de Apoio13

e;

A Relação Aluno/Sala de Aula.

4.4 Banco de Dados

Para a concretização deste estudo foi criado um banco de dados referente ao ano de

2009, contendo informações estatísticas detalhadas sobre o desempenho das escolas da rede

municipal de educação do município de Mossoró/RN. A principal fonte de extração dos dados

foi a Gerencia Executiva da Educação de Mossoró/RN. Fontes complementares foram: o

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) através do

portal eletrônico www.inep.gov.br, O Sistema de Estatísticas Educacionais – Edudata Brasil –

disponível no portal eletrônico www.edudatabrasil.inep.gov.br. Neste estudo, para fins de

tratamento dos dados, foi utilizado o software DEAP version 2.1 (A data envelopment

analysis (computer) program - um programa computacional de análise envoltória de dados),

desenvolvido pelo CEPA14

.

5 ANÁLISE DOS RESULTADOS

No município de Mossoró/RN existem 69 escolas que ofertam o ensino fundamental. No

entanto, 33 escolas não foram avaliadas quanto ao IDEB (uma das variáveis de output desta pesquisa),

sendo assim a amostra é composta por 36 escolas, sendo estas, avaliadas quanto ao Índice de

Desenvolvimento da Educação Básica e as demais variáveis consideradas na pesquisa.

A análise foi feita por ciclos, isto é, dividiu-se o ensino em dois ciclos: o primeiro

corresponde ao ensino do 1° ao 5° ano (contendo 28 escolas) e o segundo, do 6° ao 9° ano

(contendo 17 escolas), sendo assim, uma mesma escola pode estar sendo avaliada duas vezes.

5.1 Eficiência das Escolas que Oferecem Ensino do 1° ao 5° Ano

De acordo com a análise feita com os dados educacionais da rede municipal de ensino

de Mossoró/RN, das 28 escolas analisadas que oferecem ensino do 1° ao 5° ano, 11 são

consideradas tecnicamente eficientes, ou seja, atingiram máxima eficiência. São elas, E. M.

Col. Evang. L. J. Santana, E. M. Dinarte Mariz, E. M. Genesis, E. M. Lions Mossoró Centro,

E. M. Marineide Pereira da Cunha, E. M. Prof° Alexandre Linhares, E. M. Prof° Antonio

Amorim, E. M. Prof° Manoel Assis, E. M. Profª. Dolores F. de Andrade, E. M. Ronald

Pinheiro e E. M. Rotary. Essas escolas que apresentaram 100% de eficiência são consideradas

“Benchmark” para as demais escolas ineficientes. Esse número corresponde a 39,29% das

instituições avaliadas e apresentou eficiência média igual a 0,937 (93,7%).

Das 28 escolas, 17 (60,71%) mostraram-se ineficientes, ou seja, há desperdício de

recursos em ao menos um dos insumos usados pelas escolas. Na seqüência são apresentados

13

Profissionais como: Agentes Administrativos, Auxiliar de Serviços Gerais, Merendeiras, Terceirizados e etc. 14

Centre for efficiency and productivity analysis, UNE (university of new England) - centro de análise de

eficiência e produtividade, Universidade da Nova Inglaterra, Austrália.

http://www.inep.gov.br/

http://www.edudatabrasil.inep.gov.br/

10

os “pontos fracos” de cada escola ineficiente, isto é, os insumos que não estão sendo

otimizados.

Escola Municipal Alcides Manoel Medeiros: Esta escola apresentou eficiência

técnica de 82,2%. Sua taxa de aprovação foi de 77,3% e IDEB 3,9. Com o conjunto dos

insumos empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 93,998% e IDEB

4,742. No que se refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 22,7, no entanto a relação

ótima seria 19,9 alunos por cada professor. Diante dessa informação, cabe aos tomadores de

decisão optar por transferir uma parcela dos alunos para outras escolas ou contratar mais

professores.

Escola Municipal André Luíz: Alcançou eficiência de 95,4%. Sua taxa de aprovação

foi de 93,2% e IDEB 5,3. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria possível

obter taxa de aprovação 97,731% e IDEB 5,558. No que se refere aos insumos, a relação

aluno/professor é de 25, no entanto a relação ótima seria 20. A relação aluno/pessoal de apoio

é de 46, sendo a relação ótima 17 alunos por cada pessoal de apoio. Diante disso, os

tomadores de decisão podem optar por contratar mais professores e pessoal de apoio, ou

transferir para outras escolas uma certa quantidade de alunos.

Escola Municipal Dolores do C. Rebouças: A eficiência obtida por esta escola foi de

92,9%. Sua taxa de aprovação foi 91,1% e IDEB 4,4. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 98,1% e IDEB 5,6. No que se

refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 28, no entanto a relação ótima seria de 20

alunos para cada professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 49, porém a relação ótima

seria 16 alunos por pessoal de apoio. A relação aluno/sala de aula é de 66, sendo que a relação

ótima seria de 43 alunos em cada sala de aula. Diante desse cenário, fica a cargo dos

tomadores de decisão optar por contratar mais professores, pessoal de apoio e construir mais

salas de aula, ou então transferir um percentual dos alunos para outras escolas.

Escola Municipal Francisco de Assis Batista: Apresentou eficiência técnica de

93,6%. Sua taxa de aprovação foi de 78,6% e IDEB 3,2. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 84% e IDEB 3,5. No que se

refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 15, porém a relação ótima seria de 13

alunos por cada professor. Com esta informação, os tomadores de decisão podem optar por

contratar mais professores ou transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Heloísa Leão de Moura: A eficiência apresentada por essa escola

foi 82,7%. Sua taxa de aprovação foi 80% e IDEB 3,2. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 96,77% e IDEB 4,802. No que

se refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 21, no entanto a relação ótima seria de

16 alunos por professor. Diante disso, os tomadores de decisão podem optar entre aumentar o

numero de professores ou transferir uma determinada quantidade de alunos para outras

escolas.

Escola Municipal Joaquim Felício de Moura: A eficiência obtida por essa escola foi

de 92,3%. Sua taxa de aprovação foi 88,7% e IDEB 4,5. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 96,139% e IDEB 4,877. No

que se refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 25, no entanto a relação ótima seria

de 17 alunos por cada professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 45, porém a relação

ótima seria de 19 alunos por pessoal de apoio. Diante desse contexto, os tomadores de

11

decisões podem optar entre, aumentar o número de professores e Pessoal de Apoio, ou pela

transferência de alunos.

Escola Municipal José Benjamim: Obteve eficiência técnica de 80,8%. Sua taxa de

aprovação foi de 76,8% e IDEB 3,8. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola,

seria possível obter taxa de aprovação 95,065% e IDEB 4,704. No que se refere aos insumos,

a relação aluno/professor é de 22, sendo a relação ótima de 19 alunos por professor. Com esta

informação os tomadores de decisões podem contratar mais professores ou transferir alunos

para outras escolas.

Escola Municipal Monsenhor Mota: Apresentou eficiência equivalente a 92%. Sua

taxa de aprovação foi 88,2% e IDEB 4,5. Com o conjunto dos insumos empregados pela

escola, seria possível obter taxa de aprovação 95,840% e IDEB 4,89. No que se refere aos

insumos, a relação aluno/professor é de 21, no entanto a relação ótima seria de 18 alunos para

cada professor. Nesse contexto, os tomadores de decisão podem optar por contratar mais

professores ou transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Passo do Elefantinho: A eficiência alcançada por esta escola foi




de 19 alunos por professor. Nesta ocasião, fica o incentivo aos tomadores de decisão de

contratar mais professores ou transferir um contingente de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Paulo Cavalcante de Moura: Apresentou eficiência de 88,4%.

Sua taxa de aprovação foi 86,7% e IDEB 4,3. Com o conjunto dos insumos empregados pela


insumos, a relação aluno/professor é de 22, porém a relação ótima seria de 20 alunos por

professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 23, no entanto a relação ótima seria de 16

alunos por Pessoal de Apoio. A relação aluno/sala de aula é de 45, sendo que a relação ótima

seria de 43 alunos por sala de aula. Com isso, cabe aos tomadores de decisão optar por

aumentar o número de professores, Pessoal de Apoio e construir mais salas de aula, ou então,

transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Prof° Antonio da G. Machado: Obteve eficiência de 93,7%. Sua

taxa de aprovação foi 91,9% e IDEB 4,6. Com o conjunto dos insumos empregados pela


insumos, a relação aluno/professor é de 26, no entanto a relação ótima seria de 20 alunos por

professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 22, porém a relação ótima seria 16 alunos

por Pessoal de Apoio. Nesse contexto fica a sugestão aos tomadores de decisão de contratar

mais professores e pessoal de apoio ou transferir um percentual de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Prof° Francisco Morais Filho: Esta escola apresentou eficiência

de 95,3%. Sua taxa de aprovação foi 93,5% e IDEB 5,2. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação 98,1% e IDEB 5,6. No que se

refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 21, no entanto a relação ótima seria de 19

alunos por professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 29, porém a relação ótima seria de

16 alunos por Pessoal de Apoio. A relação aluno/sala de aula é de 46, quando a relação ótima

seria de 43. Diante disso, fica a cargo dos tomadores de decisão contratar mais professores,

Pessoal de Apoio e construir mais salas de aula ou transferir determinada quantidade de

alunos para outras escolas.

12

Escola Municipal Profª Celina G. Viana: Esta escola alcançou eficiência de 78,9%.

Sua taxa de aprovação foi 76% e IDEB 3,3. Com o conjunto dos insumos empregados pela



professor. Nesta ocasião os tomadores de decisão deverão optar por contratar mais

professores ou transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Profª Maria Elza F. Sena: A eficiência alcançada por esta escola

foi de 83,7%. Sua taxa de aprovação foi 80,8% e IDEB 2,9. Com o conjunto dos insumos


que se refere aos insumos, a relação aluno/sala de aula é de 31, no entanto a relação ótima

seria de 26 alunos por sala de aula. Portanto, fica a sugestão aos tomadores de decisão de

construir mais salas de aula ou transferir o excedente de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Raimunda N. do Couto: Obteve eficiência de 92%. Sua taxa de

aprovação foi 88,8% e IDEB 4,2. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria

possível obter taxa de aprovação 96,564% e IDEB 4,679. No que se refere aos insumos, a

relação aluno/professor é de 24, no entanto a relação ótima seria de 15 alunos por professor. A

relação aluno/pessoal de apoio é de 73, porém a relação ótima seria de 17 alunos por pessoal

de apoio. Neste caso, os tomadores de decisão devem contratar mais professores e Pessoal de

Apoio, ou então, transferir uma determinada quantidade de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Raimundo Fernandes: Alcançou eficiência de 93,7%. Sua taxa de

aprovação foi 90% e IDEB 4,7. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria


relação Aluno/Professor é de 30, no entanto a relação ótima seria de 18 alunos por professor.

A relação Aluno/Pessoal de Apoio é de 36, porém a relação ótima seria de 19 alunos por

pessoal de apoio. Diante disso, os tomadores de decisão devem optar por contratar mais

professores e Pessoal de Apoio ou transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Elias Salem: Apresentou eficiência de 95,3%. Sua taxa de




relação aluno/pessoal de apoio é de 29, porém a relação ótima seria de 17 alunos por cada

pessoal de apoio. Fica, portanto, a cargo dos tomadores de decisão optar por contratar mais

professores e Pessoal de Apoio ou transferir alunos para outras escolas.

5.2 Eficiência das Escolas que Oferecem Ensino do 6° ao 9° ano

Das 17 escolas analisadas que oferecem ensino do 6° ao 9° ano, 4 são consideradas

tecnicamente eficientes, ou seja, atingiram máxima eficiência. São elas, E. M. Francisco de

Assis Batista, E. M. Joaquim da Silveira Borges, E. M. Marineide Pereira da Cunha e E. M.

Vereador José Bernardo. Essas escolas que apresentaram 100% de eficiência são consideradas

“Benchmark” para as demais escolas ineficientes. Esse número corresponde a 23,53% das

instituições avaliadas e apresentou eficiência média igual a 0,767 (76,7%).

Das 17 escolas 13 (76,47%) mostraram-se ineficientes, ou seja, há desperdício de

recursos em ao menos um dos insumos usados pelas escolas. Na seqüência são apresentados

os pontos fracos de cada escola ineficiente, isto é, os insumos que não estão sendo otimizados.

13

Escola Municipal Col. Evang. L. J. Santana: Esta escola obteve eficiência de

66,4%. Sua taxa de aprovação foi 64% e IDEB 4,3. Com o conjunto dos insumos empregados

pela escola, seria possível obter taxa de aprovação de 96,343% e IDEB 5,118. No que se

refere aos insumos, a relação aluno/pessoal de apoio é de 31, no entanto a relação ótima seria

de 19 alunos por cada pessoal de apoio. Nesta ocasião, fica a cargo dos tomadores de decisão

optar entre contratar mais pessoal de apoio ou transferir uma parcela de alunos para outras

escolas.

Escola Municipal Joaquim Felício de Moura: Apresentou eficiência equivalente a


empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação de 96,957% e IDEB 4,914. No


de 16 alunos por professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 45, porém a relação ótima

seria de 17 alunos por pessoal de apoio. Nesse contexto os tomadores de decisão devem optar

entre contratar mais professores e pessoal de apoio ou transferir um percentual de alunos para

outras escolas.

Escola Municipal José Benjamim: A eficiência alcançada por esta escola foi de

50,4%. Sua taxa de aprovação foi de 46,9% e IDEB 2,2. Com o conjunto dos insumos

empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação de 93,978% e IDEB 4,363.

Escola Municipal Prof° Antonio Fagundes: Apresentou eficiência de 71%. Sua taxa

de aprovação foi 69,7% e IDEB 2,8. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola,

seria possível obter taxa de aprovação de 98,1% e IDEB 5,6. No que se refere aos insumos, a

relação aluno/pessoal de apoio é de 18, no entanto a relação ótima seria de 16 alunos por cada

pessoal de apoio. A relação aluno/sala de aula é de 53, porém a relação ótima é de 43 alunos

por sala de aula. Diante disso, os tomadores de decisão podem optar por contratar mais

Pessoal de Apoio e construir mais Salas de Aula, ou então, transferir determinada quantidade

de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Prof° Manoel Assis: Obteve eficiência de 88,3%. Sua taxa de

aprovação é de 85,1% e IDEB 4. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria

possível obter taxa de aprovação de 96,395% e IDEB 4,632.

Escola Municipal Profª Celina G. Viana: Esta escola apresentou eficiência de

71,2%. Sua taxa de aprovação foi de 69% e IDEB 1,5. Com o conjunto dos insumos



de 16 alunos por professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 18, porém a relação ótima é

17 alunos por cada pessoal de apoio. Nesse contexto os tomadores de decisão deverão optar

entre contratar mais professores e Pessoal de Apoio ou transferir um percentual de alunos para

outras escolas.

Escola Municipal Raimunda N. do Couto: Apresentou eficiência de 39,9%, o menor

desempenho entre as escolas do 6° ao 9° ano. Sua taxa de aprovação foi 38,6% e IDEB 1,4.

Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria possível obter taxa de aprovação

de 96,68% e IDEB 4,748. No que se refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 27, no

entanto a relação ótima seria de 16 alunos por cada professor. A relação aluno/pessoal de

apoio é de 73, porém a relação ótima seria de 17 alunos por cada pessoal de apoio. Com esta

informação os tomadores de decisão podem escolher entre contratar mais professores e

Pessoal de Apoio, ou então, transferir um contingente de alunos para outras escolas.

14

Escola Municipal Rotary: Apresentou eficiência de 90,2%. Sua taxa de aprovação

foi 86,7% e IDEB 4,5. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola, seria possível

obter taxa de aprovação de 96,097% e IDEB 4,988. No que se refere aos insumos, a relação

aluno/professor é de 23, porém a relação ótima seria de 18 alunos por professor. A relação

aluno/pessoal de apoio é de 22, no entanto a relação ótima seria de 19 alunos por cada pessoal

de apoio. Portanto, os tomadores de decisão devem escolher entre aumentar o número de

professores e pessoal de apoio, ou então, transferir uma parcela de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Senador Duarte Filho: Apresentou eficiência de 57,2%. Sua taxa

de aprovação foi 55% e IDEB 2,6. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola,

seria possível obter taxa de aprovação de 96,110% e IDEB 4,543. No que se refere aos

insumos, a relação aluno/sala de aula é de 36, no entanto a relação ótima seria de 34 alunos

por sala de aula. Sendo assim, os tomadores de decisão devem optar entre construir mais salas

de aula, ou transferir um percentual de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Deusdete Cecílio: A eficiência apresentada por esta escola foi de



que se refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 21, porém a relação ótima seria de

15 alunos por professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 44, no entanto a relação ótima

seria de 17 alunos por pessoal de apoio. Portanto, fica a cargo dos tomadores de decisão

optarem entre aumentar o número de professores e pessoal de apoio, ou transferir um

contingente de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Genildo Miranda: Obteve eficiência de 93,9%. Sua taxa de


possível obter taxa de aprovação de 96,457% e IDEB 4,614. No que se refere aos insumos, a


relação aluno/pessoal de apoio é de 23, porém a relação ótima seria de 17 alunos por pessoal

de apoio. Com esta informação, os tomadores de decisão podem escolher entre contratar mais

professores e pessoal de apoio, ou então, transferir alguns alunos para outras escolas.

Escola Municipal Ricardo Vieira do Couto: Apresentou eficiência de 52%. Sua taxa

de aprovação foi 50,6% e IDEB 1,6. Com o conjunto dos insumos empregados pela escola,

seria possível obter taxa de aprovação de 97,314% e IDEB 5,129. No que se refere aos


professor. Nesse contexto, os tomadores de decisão devem optar entre aumentar o número de

professores ou transferir determinada quantidade de alunos para outras escolas.

Escola Municipal Sindicalista Ant° Inácio: Esta escola apresentou eficiência de

77,2%. Sua taxa de aprovação foi 74,5% e IDEB 3. Com o conjunto dos insumos empregados

pela escola, seria possível obter taxa de aprovação de 96,502% e IDEB 4,641. No que se

refere aos insumos, a relação aluno/professor é de 16, porém a relação ótima seria de 15

alunos por professor. A relação aluno/pessoal de apoio é de 22, no entanto a relação ótima

seria de 17 alunos por pessoal de apoio. Portanto, fica a cargo dos tomadores de decisão optar

por contratar mais professores e pessoal de apoio, ou então, transferir um contingente de

alunos para outras escolas.

Dezoito escolas que ofertam ensino do 1° ao 5° ano apresentaram Eficiência de Escala

Decrescente, ou seja, elas estão funcionando acima de sua capacidade ótima, e três delas

apresentaram Eficiência de Escala Crescente, isto é, operam abaixo de sua capacidade ótima.

15

Para as escolas que apresentaram Eficiência de Escala Decrescente a solução é transferir

alunos para outras instituições. Já, para as escolas que apresentaram Eficiência de Escala

Crescente a solução é contratar mais professores.

Doze escolas que ofertam ensino do 6° ao 9° ano apresentaram Eficiência de Escala

Decrescente e uma apresentou Eficiência de Escala Crescente.

5.3 Análise de Regressão

A eficiência das escolas públicas municipais de Mossoró foi calculada usando um

produto composto, são eles: O IDEB e a Taxa de Aprovação. Sabendo que o software DEAP

não disponibiliza os pesos dos produtos quando a estimação é multi-estágio, faz-se necessário

o uso da regressão para estimar a correlação entre os produtos e o escore de eficiência.

A análise foi feita, utilizando o software Gretl15

, com a finalidade de estimar o peso de

cada produto no cálculo da eficiência. A variável dependente foi a Eficiência e as variáveis

independentes foram a Taxa de Aprovação e o IDEB. O método utilizado foi os Mínimos

Quadrados Ordinários – MQO16

.

Modelo 1: MQO, usando as observações 1-45

Variável dependente: Eficiência

Coeficiente Erro Padrão Razão-t P-Valor

Const 0,0694246 0,065538 1,059 0,2955

Aprov 0,00969891 0,0014262 6,801 2,80E-08

IDEB 0,00338742 0,0189071 0,1792 0,8587

Média Var. dependente 0,872356 D. P. Var. dependente 0,15342

Soma Resíd. Quadrados 0,187584 E. P. da Regressão 0,06683

R-quadrado 0,818875 R-quadrado ajustado 0,81025

F(2,42) 94,94183 P-valor (F) 2,62E-16

Log da Verossimilhança 59,45212 Critério de Akaike -112,9

Critério de Schwarz -107,4842 Critério de Hannan-Quinn -110,88

O coeficiente estimado da Taxa de Aprovação foi 0,00969891 e o alcançado pelo

IDEB foi 0,00338742. A Regressão apresentou um bom grau de ajuste, seu R² ajustado

equivale a 0,810250 ou 81,02% de ajuste. Isso nos mostra a seguinte informação, que 81,02%

da eficiência é explicada pelo conjunto de variáveis que constitui o produto, sendo a Taxa de

aprovação a variável com o maior peso sobre a eficiência, já que seu coeficiente estimado é

quase três vezes superior ao do IDEB. Diante disso, pode-se afirmar, de acordo com os

resultados, que as escolas estão mais preocupadas com o fator quantitativo, ou seja, aprovar o

maior número possível de alunos, em detrimento do fator qualitativo, isto é, seu desempenho

no IDEB. Conforme a análise feita por regressão esta ultima variável não obteve um peso

significativo frente ao da Taxa de Aprovação.

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

15

Software livre que compila e interpreta dados econométricos. 16

É uma técnica de otimização matemática bastante utilizada na econometria. De uma forma geral, o MQO

consiste num estimador que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos da regressão, de modo que venha a

maximizar o grau de ajuste do modelo, ou seja, o seu R².

16

Este estudo teve o objetivo de estimar a eficiência técnica das escolas municipais do

município de Mossoró – RN, no ano de 2009. Para tal, foi usado o método não-paramétrico de

calcule dos escores de eficiência chamado Data Envelopment Analysis – DEA. Os dados

amostrais foram fornecidos pela Gerência Municipal de Educação da Secretaria Municipal da

Cidadania.

Os resultados mostram que, de 36 escolas estudadas, apenas 13 apresentaram

eficiência técnica plena, isto é, igual a 1. No que se refere à eficiência de escala, 27 escolas

apresentaram ineficiência de escala. Destas, 3 apresentam retornos crescentes de escala, isto é,

podem aumentar a escala de serviços e aumentar a sua eficiência técnica. As demais

apresentaram retorno decrescente de escala, estão acima da capacidade ótima.

Conforme a metodologia aplicada, os resultados alcançados neste estudo apontam

deficiência no ensino fundamental do município de Mossoró/RN. A pesquisa revelou que o

percentual de escolas municipais que prestam um serviço eficiente junto a sociedade, nos dois

ciclos avaliados, não chega a 40%, sendo que o ensino nos anos finais (6° ao 9° Ano)

mostrou-se ainda mais ineficiente, alcançando um percentual inferior a 25%. A análise de

regressão nos mostrou que a variável taxa de aprovação tem maior peso que o IDEB sobre a

eficiência das escolas. Portanto, percebe-se que a meta maior das escolas municipais é aprovar

alunos, ou seja, o fator quantitativo está sendo mais relevante que o qualitativo.

Quanto as escolas ineficientes, no que se refere aos insumos, a maior dificuldade de

otimização é na relação aluno/professor, esta é por demais elevada em 16 escolas que operam

na faixa do 1° ao 5° ano, sendo o insumo com pior alocação, seguido da relação

Aluno/Pessoal de Apoio (9 escolas) e da relação Aluno/Sala de Aula (4 escolas),

respectivamente. Sendo assim, o maior obstáculo para o gestor (diretor da escola) será

encontrar formas de melhor realocar esses insumos, considerando o retorno de escala

apresentado pela escola, ou seja, se é decrescente ou crescente.

Nos anos finais do ensino fundamental, ou seja, do 6° ao 9° ano, o maior obstáculo

constitui-se em aperfeiçoar o uso do insumo Relação Aluno/Pessoal de Apoio. Este insumo é

o que apresenta pior alocação para a maioria das escolas, seguido da relação Aluno/Professor

e da Relação Aluno/Sala de Aula, respectivamente.

Apesar da riqueza de informações obtidas a partir dos dados disponíveis, considera-

se que a disponibilidade de dados de cunho qualitativo permitiriam novas conclusões e

indicações de novas ações administrativas. No entanto os dados fornecidos pela Gerencia

Executiva da Educação do município de Mossoró/RN foi fundamental para a realização desta

pesquisa.

O banco de dados usado nesta pesquisa foi restrito, como foi visto anteriormente. No

entanto este trabalho constitui-se num dos primeiros voltados a buscar informações quanto à

eficiência do sistema municipal de educação do município de Mossoró/RN. As informações

extraídas da pesquisa certamente vão auxiliar os gestores quanto à tomada de decisão no que

se refere aos investimentos no setor educacional afim de melhor alocar os recursos

disponíveis e conseqüentemente proporcionar um serviço satisfatório frente à sociedade.

Diante do proposto pela pesquisa, dentro das limitações do modelo, a meta foi

alcançada, ou seja, encontrar a eficiência das escolas municipais de Mossoró/RN. Nesse

contexto, os gestores poderão fazer uso das informações aqui contidas, tendo como alvo

realocar os insumos da melhor forma possível de modo a elevar o índice de eficiência do

ensino fundamental do município. Como o banco de dados foi limitado, não foi possível

encontrar informações de cunho qualitativo. Informações de caráter qualitativo quanto ao

perfil do gestor, condições sócio-econômicas das famílias a qual fazem parte os alunos, nível

educacional/cultural dos pais, incentivo a leitura aos alunos por parte dos pais e da escola,

17

qualidade do transporte escolar e etc. constituem em variáveis de extrema relevância para a

realização de trabalhos futuros voltados para educação de Mossoró com a finalidade de obter

resultados mais precisos e assim auxiliar os gestores na tomada de decisão.

ANEXO 1

Quadro 1: Base de Dados Para a Pesquisa

Escolas Municipais de Mossoró TA IDEB RA/P RA/PA RA/SA

1° ao

5° an

o

1 E. M. Alcides Manoel de Medeiros 77.3 3.9 22.7 15.8 22.7

2 E. M. André Luiz 93.2 5.3 25.07 46.6 40.75

3 E. M. Col. Evang. L. J. Santana 90.8 5.1 21.8 30.6 10.9

4 E. M. Dinarte Mariz 87.9 4.4 23.5 10.8 20.1

5 E. M. Dolores do C. Rebouças 91.1 4.4 28.1 49.2 65.7

6 E. M. Francisco de Assis Batista 78.6 3.2 14.7 13.7 17.2

7 E. M. Genesis 95.1 5.1 15 23.6 33

8 E. M. Heloisa Leão de Moura 80 3.2 21.25 18 28.3

9 E. M. Joaquim Felício de Moura 88.7 4.5 25.5 44.7 25.5

10 E. M. José Benjamim 76.8 3.8 22 16.3 24.2

11 E. M. Lions Mossoró Centro 89.5 5 21.85 7.3 30.6

12 E. M. Marineide Pereira da Cunha 85 4.4 23 25.6 11.5

13 E. M. Monsenhor Mota 88.2 4.5 20.7 16.1 29

14 E. M. Passo do Elefantinho 85.6 3.7 24.85 14.5 34.8

15 E. M. Paulo Cavalcante de Moura 86.7 4.3 22.5 22.6 45.1

16 E. M. Prof. Alexandre Linhares 78.2 3.4 23 18.2 14.4

17 E. M. Prof. Antonio Amorim 92.1 4.7 23.3 15.5 17.5

18 E. M. Prof. Antonio da G. Machado 91.9 4.6 25.8 22.1 44.3

19 E. M. Prof. Francisco Morais Filho 93.5 5.2 21.09 29 46.4

20 E. M. Prof. Manoel Assis 98.1 5.6 19.6 16.4 43.2

21 E. M. Profa Celina G. Viana 76 3.3 23.6 18.4 23.6

22 E. M. Profa. Dolores F. de Andrade 93.3 5.2 16.8 12.3 33.75

23 E. M. Profa. Maria Elza F. Sena 80.8 2.9 15.6 17.9 31.25

24 E. M. Raimunda N. do Couto 88.8 4.2 23.8 73.2 26

25 E. M. Raimundo Fernandes 90 4.7 30.2 35.6 26.1

26 E. M. Ronald Pinheiro 92.5 4.6 15.3 20.1 15.3

27 E. M. Rotary 95.3 5.3 21.3 21.9 24.8

28 E. M. Elias Salem 92.3 4.2 23.6 29.5 29.5

6° ao

9° an

o

29 E. M. Col. Evang. L. J. Santana 64 3.4 19 30.6 28.9

30 E. M. Francisco de Assis Batista 84 3.5 13 13.7 17.2

31 E. M. Joaquim da Silveira Borges 93.5 3.3 15 10.6 56.7

32 E. M. Joaquim Felício de Moura 66.2 3.1 20 44.7 30.4

33 E. M. José Benjamim 46.9 2.2 15 16.3 18.3

34 E. M. Marineide Pereira da Cunha 63.3 2.9 19 25.6 12.3

35 E. M. Prof. Antonio Fagundes 69.7 2.8 20 18.4 53.2

18

36 E. M. Prof. Manoel Assis 85.1 4 16 16.4 32.4

37 E. M. Profa Celina G. Viana 69 1.5 20 18.4 29.5

38 E. M. Raimunda N. do Couto 38.6 1.4 27 73.2 27.3

39 E. M. Rotary 86.7 4.5 23 21.9 26.3

40 E. M. Senador Duarte Filho 55 2.6 16 15.8 35.8

41 E. M. Deusdete Cecílio 74.3 2.7 21 43.8 24

42 E. M. Genildo Miranda 90.6 3.8 17 22.9 24.8

43 E. M. Ricardo Vieira do Couto 50.6 1.6 22 17.6 34.4

44 E. M. Sindicalista Ant.º Inácio 74.5 3.0 16 22.6 25.3

45 E. M. Vereador Jose Bernardo 95.6 4.1 13 17.9 15.2

Fonte: Gerencia Executiva da Educação de Mossoró/RN, 2009

Quadro 2: Eficiência das Escolas

N° Escolas Municipais de Mossoró/RN EF RE

1° ao

5° an

o

1 E. M. Alcides Manoel de Medeiros 0,822 drs

2 E. M. André Luiz 0,954 drs

3 E. M. Col. Evang. L. J. Santana 1 -

4 E. M. Dinarte Mariz 1 -

5 E. M. Dolores do C. Rebouças 0,929 drs

6 E. M. Francisco de Assis Batista 0,936 irs

7 E. M. Genesis 1 -

8 E. M. Heloisa Leão de Moura 0,827 drs

9 E. M. Joaquim Felício de Moura 0,923 drs

10 E. M. José Benjamim 0,808 drs

11 E. M. Lions Mossoró Centro 1 -

12 E. M. Marineide Pereira da Cunha 1 irs

13 E. M. Monsenhor Mota 0,92 drs

14 E. M. Passo do Elefantinho 0,896 drs

15 E. M. Paulo Cavalcante de Moura 0,884 drs

16 E. M. Prof. Alexandre Linhares 1 irs

17 E. M. Prof. Antonio Amorim 1 -

18 E. M. Prof. Antonio da G. Machado 0,937 drs

19 E. M. Prof. Francisco Morais Filho 0,953 drs

20 E. M. Prof. Manoel Assis 1 drs

21 E. M. Profa Celina G. Viana 0,789 drs

22 E. M. Profa. Dolores F. de Andrade 1 -

23 E. M. Profa. Maria Elza F. Sena 0,837 drs

24 E. M. Raimunda N. do Couto 0,92 drs

25 E. M. Raimundo Fernandes 0,937 drs

26 E. M. Ronald Pinheiro 1 -

27 E. M. Rotary 1 drs

28 E. M. Elias Salem 0,953 drs

19

6° ao

9° an

o

29 E. M. Col. Evang. L. J. Santana 0,664 drs

30 E. M. Francisco de Assis Batista 1 -

31 E. M. Joaquim da Silveira Borges 1 -

32 E. M. Joaquim Felício de Moura 0,683 drs

33 E. M. José Benjamim 0,504 -

34 E. M. Marineide Pereira da Cunha 1 irs

35 E. M. Prof. Antonio Fagundes 0,71 drs

36 E. M. Prof. Manoel Assis 0,883 drs

37 E. M. Profa Celina G. Viana 0,712 drs

38 E. M. Raimunda N. do Couto 0,399 drs

39 E. M. Rotary 0,902 drs

40 E. M. Senador Duarte Filho 0,572 drs

41 E. M. Deusdete Cecílio 0,771 drs

42 E. M. Genildo Miranda 0,939 drs

43 E. M. Ricardo Vieira do Couto 0,52 drs

44 E. M. Sindicalista Ant.º Inácio 0,772 drs

45 E. M. Vereador Jose Bernardo 1 -

Fonte: Elaboração Própria

Onde drs=retorno decrescente e irs=retorno crescente

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