fernando fernandes de lima determinantes do desempenho em
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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
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FERNANDO FERNANDES DE LIMA
DETERMINANTES DO DESEMPENHO EM LAUDOS DE CRIMINALISTICANo DEpARTAMENTo DE pot Ícra FEDERAL: UMA ABoRDAGEM
vrulrrNÍvEL.
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em Administração Pública da EscolaBrasileira de Administração Pública e de Empresas para obtenção do grau de Mestre emAdministração Pública.
Data da defesa: 1710412012
Aprovada em:
ASSINATURA DOS MEMBROS DA BANCA EXAMINADORA
Rafael Guilherme Burstein GoldszmidtOrientador (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 Técnico-
Científica 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. Cross-
Classification. 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. 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
2. REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................... 18
2.1. Organizações e gestão de pessoal .............................................................................. 18
2.1.1. Organizações profissionais ................................................................................. 19
2.1.2. Especialização nas organizações profissionais ................................................... 21
2.2. 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. 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
3. 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
4. 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
5. CONCLUSÃO ........................................................................................................ 71
5.1. Resultados obtidos ..................................................................................................... 71
5.2. Limitações do estudo ................................................................................................. 74
5.3. Sugestões de estudos futuros ..................................................................................... 75
6. 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 técnico-
científico 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. Relevância do estudo
1.3.1. 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. 257-
258).
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 inter-
relacionamento 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 relações-
públicas 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 RFFSA1 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. 209-
210).
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
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
Melhoria
contínua
Gerência efetiva
Processo decisório
Medição de desempenho
Indicadores de desempenho
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 administrá-
la 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.
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
Solicitação
Designação
Fila
Exames
Laudo
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.
Figura 3: Influência dos diversos níveis de análise no tempo de conclusão de uma solicitação pericial.
Perito
• Formação e pós-graduação;
• Experiência;
• Tempo de casa;
• Exercício de chefia;
• Idade;
• Nível de concentração de trabalhos;
Solicitação
• Tipo de laudo;
• Nível e quantidade de informações disponíveis;
• Quantidade de material a examinar;
Local
• Efetivo de peritos;
• Número de pendências;
• Quantidade de laudos elaborados;
• Laboratórios disponíveis;
• Recursos financeiros para contratações;
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
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
Escola X
Turma AAluno 1
Aluno 2
Turma BAluno 3
Aluno 4
Turma C Aluno 5
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; é o
parâmetro populacional de entrada e 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 são os coeficientes que serão ajustados; é o parâmetro
populacional de entrada e e 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, tiveram-
na 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. 473-
492) 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 tem-
se, 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
Tabela 2 – Níveis adotados no trabalho.
Laudo tipo 1 Laudo tipo 2 Laudo tipo 3 Laudo tipo 4
Unidade 1 Perito 1 xxx xx x -
Perito 2 x x xxxx -
Unidade 2 Perito 3 xxxxx xxxx - x
Perito 4 xxx - - xx
Perito 5 - - xx xxx
3.7. 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 Descrição Nível da
variável
Tempo t 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.
Variável
dependente
Logaritmo do
tempo
ln_t Logaritmo natural da variável tempo,
transformada para normalizar sua
distribuição.
Variável
dependente
Ano do laudo ano_laudo Ano em que o laudo foi registrado no
sistema: varia entre 2007 e 2010.
Nível 1
Título do laudo titulo Título do laudo. Nível 2
Identificação
do perito
id_perito Identificação única do perito, utilizada
para evitar que sejam apresentados os
nomes neste trabalho.
Nível 2
Situação no
DPF
sit 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.
Nível 2
Idade idade Idade do perito responsável pelo
laudo, em anos.
Nível 2
Pós-graduação mest
dout
posd
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 2
53
Variável Nome no modelo Descrição Nível da
variável
representam apenas a graduação.
Tempo desde a
posse
t_posse Tempo de serviço, em anos, desde a
data de posse do servidor.
Nível 2
Herfindah-
Hirschmann
das áreas e dos
títulos
HH_area
HH_titulo
mult_HH
Índice de Herfindahl-Hirschman
relativo à dispersão em áreas e em
títulos do perito. Utilizou-se, ainda
uma combinação linear
(multiplicação) dos dois índices.
Nível 2
Unidade do
laudo
un_laudo Unidade organizacional em que o
laudo foi registrado.
Nível 3
Pendências da
unidade
pend_un_laudo Número de pendências na unidade do
laudo em 31/12 do ano do respectivo
laudo.
Nível 3
Produção do
mesmo tipo de
laudo
qt_laudos_mesmo
_tipo
Produção total de laudos com o
mesmo título na unidade, no período
estudado.
Nível 3
Produção total
da unidade
qt_total_laudos Produção total de laudos na unidade,
no período estudado.
Nível 3
Efetivo que faz
mesmo tipo de
laudo
ef_prod_mesmo_t
ipo
Efetivo da unidade onde o laudo foi
produzido que faz o mesmo tipo de
laudo.
Nível 3
Continuação da Tabela 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
Gráfico 2 – Distribuição da idade dos servidores na amostra analisada, em anos.
Gráfico 3 - Distribuição do tempo de serviço no órgão na amostra analisada, em anos.
605448423630
Mediana
Média
39,038,538,037,537,036,5
IC 95%
Idade
30252015105
Mediana
Média
6,05,55,04,54,0
IC 95%
Tempo de serviço no órgão
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.
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).
69,50%
21,50%
8,70%
0,30%
Graduação
Mestrado
Doutorado
Pós-doutorado
57
Gráfico 5 – Distribuição da quantidade de laudos produzidos, por perito, no período sob estudo.
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
6005004003002001000
Mediana
Média
140130120110100
IC 95%
Total de Laudos Produzidos
7203600
Mediana
Média
120100806040
1st Q uartile 13,00
Median 36,00
3rd Q uartile 113,00
Maximum 2774,00
114,23 116,51
36,00 37,00
215,80 217,42
A -Squared 20898,28
P-V alue < 0,005
Mean 115,37
StDev 216,61
V ariance 46918,71
Skewness 3,9016
Kurtosis 18,9497
N 138767
Minimum 0,00
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
IC 95%
Dias para fechamento de uma pendência - Sumário
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
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 14,72%
Laudo de Exame de Moeda 11,18%
Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional 10,88%
Laudo de Exame Merceológico 8,98%
Laudo de Exame de Substância 7,74%
Laudo de Exame de Veículo Terrestre 6,94%
Laudo de Exame de Equipamento Computacional 6,84%
Laudo de Exame de Arma de Fogo 3,94%
Demais áreas 28,78%
Total 100,00%
Perícias
Documentoscópicas
26%
Perícias de Informática
18%
Perícias de Laboratório
18%
Perícias Merceológicas
9%
Demais áreas29%
60
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.
Gráfico 9 – Distribuição da quantidade de áreas de atuação por perito.
Laudo de Exame Documentoscópico
14,7%
Laudo de Exame de
Moeda 11,2%
Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional
10,9%Laudo de Exame
Merceológico 9,0%Laudo de Exame
de Substância 7,7%
Laudo de Exame de Veículo
Terrestre 6,9%
Laudo de Exame de Equipamento Computacional
6,8%
Laudo de Exame de Arma de Fogo
3,9%
Demais laudos 28,8%
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Qu
anti
dad
e d
e p
eri
tos
atu
and
o
Número de áreas de atuação
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.
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:
0
20
40
60
80
100
120
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Qu
anti
dad
e d
e p
eri
tos
atu
and
o
Quantidade de títulos de Laudo
62
Gráfico 11 – Distribuição do índice HH por área de perícia.
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.
0
50
100
150
200
250
Qu
anti
dad
e d
e p
eri
tos
Índice Herfindahl-Hirschman
0
50
100
150
200
250
300
350
Qu
anti
dad
e d
e p
eri
tos
Índice Herfindahl-Hirschman
63
4.2. Geração dos modelos
4.2.1. 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
Título 0,661 28,4%
Unidade do laudo 0,138 5,9%
Perito 0,226 9,7%
Resíduo 1,302 55,9%
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
Unidade 6 - 0,4557012
Unidade 22 - 0,4210135
Unidade 2 - 0,4131862
Unidade 1 - 0,3236600
Tabela 8 – Efeito dos tipos de laudo sobre o modelo nulo.
Titulo abreviado (mais rápidos) Efeito Titulo abreviado (mais
demorados)
Efeito
PREL -2,60823 M_AMB 1,21988
MAT_VEG -1,39786 AVA_BENS 1,26260
LOC_INF -1,39163 DEMARC 1,51989
SUB -1,27091 ENG 1,67412
LES_CORP -1,23317 EMPR 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 Herfindahl-
Hirschman 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 Herfindahl-
Hirschman 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
Título 0,664 28,6%
Unidade do laudo 0,135 5,8%
Perito 0,219 9,4%
Resíduo 1,302 56,1%
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
HH_area 0,4754325 0,000
pend_un_laudo 0,0008382 0,000
qt_laudos_mesmo_tipo 0,0000851 0,000
ef_prod_mesmo_tipo -0,0072859 0,000
_cons 3,479482 0,000
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
Título 0,654 28,4%
Unidade do laudo 0,135 5,9%
Perito 0,216 9,4%
Resíduo 1,297 56,3%
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 Efeito sobre a
variável
dependente
Percentual em
relação ao
tempo médio3
EMPR 1,819592 517%
ENG 1,676383 435%
DEMARC 1,531269 362%
AVA_BENS 1,265633 255%
M_AMB 1,227202 241%
CONT 1,210814 236%
PAT_HIS 1,023301 178%
FIN 0,960161 161%
DAC 0,83677 131%
MIN 0,764806 115%
BEB 0,648413 91%
DOC_ML 0,515043 67%
BIOM 0,469994 60%
MAT_AV 0,469058 60%
SIS_INF 0,429862 54%
REP_SIM 0,418862 52%
EQP_EL 0,371707 45%
EQP_IMP 0,282834 33%
AGROT 0,191842 21%
EMB 0,178516 20%
MAQ_EQP 0,163738 18%
CAR_ID 0,13162 14%
COSM 0,093085 10%
PETR 0,070111 7%
ELE_MUN 0,056897 6%
DOC 0,035609 4%
EQP_COMP 0,030077 3%
VEG -0,00368 0%
COMB -0,0203 -2%
ANIM -0,02143 -2%
MAT_EXPL -0,07796 -8%
ALIM -0,08608 -8%
INS_TEL -0,09049 -9%
BLIND -0,15209 -14%
ACESS_ARMA -0,23194 -21%
MICR_BAL -0,23722 -21%
MAT -0,24209 -22%
3 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
GEN -0,27476 -24%
MERC -0,31757 -27%
QUI_TOX -0,31821 -27%
MUN -0,3202 -27%
PROD_FARM -0,32857 -28%
AER -0,34163 -29%
PETR_FALS -0,34728 -29%
VEIC -0,35041 -30%
ARMA -0,4231 -34%
LOC -0,4617 -37%
VEST_BIO -0,5127 -40%
ARMA_BCA -0,53736 -42%
INT -0,65022 -48%
PAPEL -0,68218 -49%
MOE -0,81101 -56%
RES_MAT_SUP -1,02206 -64%
SUB -1,32582 -73%
LES_CORP -1,34721 -74%
MAT_VEG -1,39508 -75%
LOC_INF -1,44851 -77%
PREL -2,49435 -92%
(Continuação da Tabela 12)
Tabela 13 – Efeitos aleatórios da unidade sobre a variável dependente no Modelo 4 – Apêndice A.
Título do laudo Efeito sobre a
variável
dependente
Percentual em
relação ao
tempo médio4
Unidade 52 -0,63034 -47%
Unidade 12 -0,61218 -46%
Unidade 16 -0,52564 -41%
Unidade 53 -0,48408 -38%
Unidade 30 -0,47919 -38%
Unidade 22 -0,44605 -36%
Unidade 6 -0,43461 -35%
Unidade 2 -0,38703 -32%
Unidade 1 -0,37729 -31%
Unidade 39 -0,32512 -28%
Unidade 54 -0,28397 -25%
Unidade 50 -0,27489 -24%
Unidade 13 -0,25745 -23%
Unidade 9 -0,25065 -22%
4 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
Unidade 14 -0,20045 -18%
Unidade 41 -0,18877 -17%
Unidade 20 -0,18149 -17%
Unidade 42 -0,15895 -15%
Unidade 35 -0,14619 -14%
Unidade 49 -0,12062 -11%
Unidade 21 -0,09361 -9%
Unidade 10 -0,07819 -8%
Unidade 7 -0,0655 -6%
Unidade 25 -0,05739 -6%
Unidade 37 -0,05044 -5%
Unidade 47 -0,05038 -5%
Unidade 44 -0,04289 -4%
Unidade 24 -0,036 -4%
Unidade 46 0,006562 1%
Unidade 27 0,012481 1%
Unidade 34 0,039456 4%
Unidade 23 0,04291 4%
Unidade 43 0,05129 5%
Unidade 31 0,073502 8%
Unidade 51 0,074058 8%
Unidade 8 0,082951 9%
Unidade 5 0,160015 17%
Unidade 4 0,177582 19%
Unidade 19 0,181786 20%
Unidade 32 0,183439 20%
Unidade 48 0,187252 21%
Unidade 38 0,25225 29%
Unidade 33 0,253711 29%
Unidade 28 0,2997 35%
Unidade 36 0,363491 44%
Unidade 29 0,393813 48%
Unidade 17 0,442268 56%
Unidade 18 0,445346 56%
Unidade 45 0,457691 58%
Unidade 11 0,498303 65%
Unidade 15 0,523457 69%
Unidade 26 0,660611 94%
Unidade 3 0,663516 94%
Unidade 40 0,711945 104%
(Continuação da Tabela 13)
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 recém-
ingressos, 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 intra-
organizacional 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. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALDAY, H. E. (2001). Estratégias Empresariais. Gazeta do Povo , 2, 15-25.
ANDRADE, M. V., & SANTOS, A. R. (2004). Gestão de pessoas no serviço público federal:
o caso do núcleo de documentação da Universidade Federal Fluminense. Anais do XIII
Seminário Nacional de Bibliotecas Universitárias. Natal.
ANDREWS, R. (2010). Organizational structure and public service performance. In: R. M.
WALKER, G. A. BOYNE, & G. A. BREWER (Eds.), Public Management and Performance
(1a ed., p. 302). Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
ANP/DPF - Academia Nacional de Polícia - Departamento de Polícia Federal. (2002).
Criminalística - XVII Curso de Formação Profissional de Perito Criminal Federal (apostila).
Brasília, DF, Brasil: ANP.
APCF - Associação Nacional dos Peritos Criminais Federais. (2009). Quem somos. Acesso
em 08 de nov de 2009, disponível em Associação Nacional dos Peritos Criminais Federais:
http://www.apcf.org.br/INSTITUCIONAL/Quemsomos/PeritosCriminaisFederais.aspx
AULER, M. (01 de mar de 2009). Gasto com remoção de servidores soma R$ 124 milhões em
6 anos. Acesso em 10 de jan de 2010, disponível em O Estado de São Paulo:
http://www.estadao.com.br/estadaohoje/20090301
BASTOS NETO, C. P. (2000). Gestão estratégica de recursos humanos: desenvolvimento e
aplicabilidade dos indicadores de desempenho. Dissertação de mestrado. Rio de Janeiro, RJ,
Brasil: FGV/EBAPE.
BECKER, W. S., DALE, W. M., & PAVUR Jr., E. J. (2009). Forensic Science in Transition:
Critical Leadership Challenges. Forensic Science Policy & Management: An International
Journal , 1 (4), 214-223.
BEHN, R. D. (2003). Why measure performance? Different purposes require different
measures. Public Administration Review , 63 (5), 586-606.
BIELSKI, L. (2007). KPI: Your metrics should tell a story. ABA Banking Journal , 10, pp. 66-
68.
BOYNE, G. A. (2010). Performance management: does it work? In: R. M. WALKER, G. A.
BOYNE, & G. A. BREWER (Eds.), Public Management and Performance (p. 302).
Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
77
BRASIL. (1997). A nova política de recursos humanos. Brasília, DF, Brasil: Ministério da
Administração Federal e Reforma do Estado.
BRASIL. (2010). Boletim de Serviço nº 227. Brasília: Departamento de Polícia Federal.
BRASIL. (2008). Fórum de gestão de pessoas no setor público. (S. T. Justiça, Ed.) Acesso
em 11 de nov de 2010, disponível em Biblioteca Digital do STJ:
http://bdjur.stj.gov.br/dspace/handle/2011/20256
BRASIL. (2009). Lotacionograma. Departamento de Polícia Federal, Direção Geral.
BRASIL. (2011). Sistema Nacional de Criminalística - Relatório Estatístico de 2010.
Departamento de Polícia Federal, Instituto Nacional de Criminalística, Brasília.
CASTRO, F. (10 de set de 2011). Blog do Francisco Castro. Acesso em 12 de 01 de 2012,
disponível em Blog do Francisco Castro:
http://blogdefranciscocastro.blogspot.com/2011/09/falacias-e-verdades-sobre-os-numeros-
de.html
CHANDI, R. (2009). Key performance indicators: measuring performance in the oil & gas
EPC industry. Dissertação de mestrado. Delft University of Technology, Haia.
DESSLER, G. (2003). Administração de Recursos Humanos (2a ed.). (C. L. Oderich, Trad.)
São Paulo, SP, Brasil: Prentice Hall.
GABARDO, E. (2002). Princípio constitucional da eficiência administrativa. São Paulo:
Dialética.
GAMBÔA, F. A., & BRESCIANI FILHO, E. (2003). Fatores críticos de sucesso na
implementação de sistemas integrados de gestão de recursos humanos. X Simpósio de
Engenharia de Produção, (p. 10).
GARCIA, R. L. (2008). Eficiência em órgãos públicos: uma proposta de indicadores.
Dissertação de mestrado. Rio de Janeiro, RJ, Brasil: EBAPE/FGV.
GOLDSTEIN, H. (abril de 1999). Multilevel Statistical Models. Londres, Reino Unido:
Institute of Education. Acesso em 19 de 01 de 2012, disponível em
http://www.ats.ucla.edu/stat/examples/msm_goldstein/goldstein.pdf
GUIMARÃES, S. C. (2008). Avaliação de desempenho da gestão pública municipal.
Dissertação de mestrado. Rio de Janeiro, RJ, Brasil: EBAPE/FGV.
78
HANUSHEK, E. A., & RAYMOND, M. E. (2004). Does school accountability lead to
improved student performance? Cambridge: National Bureau of Economic Research.
HELOU FILHO, E. A., & OTANI, N. (2006). A utilização de indicadores na administração
pública: a lei nº 12.120/2002 do estado de Santa Catarina.
HICKLIN, A. (2010). Methods. In: R. M. WALKER, G. A. BOYNE, & G. A. BREWER
(Eds.), Public Management and Performance (1a ed., p. 302). Cambridge, Reino Unido:
Cambridge University Press.
HIMBERG, K. (2002). Project QUADRUPOL: development of a benchmarking model for
forensic laboratories. Problems of Forensic Sciences , 50, 186-188.
HIRSCHMAN, A. O. (1964). The paternity of an index. (A. E. Association, Ed.) The
American Economic Review , 54 (5), 761.
HITT, M. A., BEAMISH, P. W., JACKSON, S. E., & MATHIEU, J. E. (2007). Building
theoretical and empirical bridges across levels: multilevel research in management. Academy
of Management Journal , 50 (6), 1385-1399.
HOFMANN, D. A. (1997). An overview of the logic and rationale of hierarchical linear
models. Journal of Management , 23 (6), 723-744.
HOUCK, M. M. (jul de 2006). CSI: Reality. Scientific American , pp. 85-89.
HOUCK, M. M., RILEY, R. A., SPEAKER, P. J., & WITT, T. S. (2009). FORESIGHT: A
Business Approach to Improving Forensic. Forensic Science Policy and Management , I, 85-
95.
LEBAS, M., & EUSKE, K. (2004). Delineation of performance. In: A. NEELY (Ed.),
Business performance measurement (p. 382). Cambridge, Reino Unido: Cambridge
University Press.
LEMOS, M. L. (s/d.). Gestão de Pessoas na Administração Pública. Acesso em 23 de dez de
2009, disponível em Crasp:
http://www.crasp.com.br/convivencia/administracao_publica/artigos/rh.doc
LOVE, D., REVERE, L., & BLACK, K. (2008). A current look at the key performance
measures considered critical by health care leaders. Journal of Health Care Finance , 34 (3),
19-33.
79
MARCH, J. G., & SIMON, H. A. (1972). Teoria das organizações (2a ed.). Rio de Janeiro,
RJ, Brasil: Fundação Getúlio Vargas.
MAYLE, D., HINTON, M., FRANCIS, G., & HOLLOWAY, J. (2004). What really goes on
in the name of benchmarking? In: A. NEELY, Business performance measurement (p. 382).
Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
MEIRELLES, H. L. (2011). Direito administrativo brasileiro (37a ed.). São Paulo, SP, Brasil:
Malheiros Editores LTDA.
MINTZBERG, H., LAMPEL, J., QUINN, J. B., & GHOSHAL, S. (2006). O processo da
estratégia - conceitos, contextos e casos selecionados (4 ed.). (L. d. Rocha, Trad.) Porto
Alegre, RS, Brasil: Bookman.
OTLEY, D. (2004). Measuring performance: the accounting perspective. In: A. NEELY,
Business performance measurement - theory and practice (p. 382). Cambridge, Reino Unido:
Cambridge University Press.
PITTS, D. W. (2010). Organizational diversity and public service performance. In: R. M.
WALKER, G. A. BOYNE, & G. A. BREWER (Eds.), Public Management and Performance
(1a ed., p. 302). Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
RABE-HESKETH, S., & SKRONDAL, A. (2005). Multilevel and longitudinal modeling
using stata (2a ed.). Texas, EUA: Stata Press.
ROBSON, I. (2004). From process measurement to performance improvement. Business
Process Management Journal , 10 (5), pp. 510-521.
SAMARJI, A. N. (2010). Mapping the complexity of forensic science: implications for
forensic science education. Tese de doutorado. Victoria University, School of Education -
Faculty of Arts, Education and Human Development, Melbourne.
SANTOS, L. A., & CARDOSO, R. L. (2001). Avaliação de desempenho da ação
governamental no Brasil: problemas e perspectivas. Caracas: XV Concurso de ensayos del
CLAD "Control y Evaluación del Desempeño Gubernamental".
SINGER, J. D., & WILLET, J. B. (2003). Applied Longitudinal Data Analysis: modelling
change and event occurrence. New York: Oxford University Press.
80
SPEAKER, P. J. (2009a). Key Performance Indicators and Managerial Analysis for Forensic
Laboratories. Forensic Science Policy & Management: An International Journal , 1 (1), pp.
32-42.
SPEAKER, P. J. (2009b). The Decomposition of Return on Investment for Forensic
Laboratories. Forensic Science & Management: An International Journal , 1 (2), pp. 96-102.
SPEAKER, P. J. (2010). The KPI of CSI: A Business Application in the Public Sector.
Journal of the Academy of Business Education , 11.
SPEAKER, P. J., & FLEMING, A. S. (2009). Benchmarking and Budgeting Techniques for
Improved Forensic Laboratory Management. Forensic Science Policy & Management: An
International Journal , 1 (4), 199-208.
VERGARA, S. C. (2009). Projetos e relatórios de pesquisa em administração (11a ed.). São
Paulo, SP, Brasil: Atlas.
WALPOLE, R. E., MYERS, R. H., & MYERS, S. L. (1998). Probability and Statistics for
Engineers and Scientists. Upper Saddle River, New Jersey, Estados Unidos da América:
Prentice Hall.
WOLF, P. J. (1993). A case survey of bureaucratic effectiveness in US cabinet agencies:
preliminary results. Journal of Public Administration Research and Theory , 3 (2), 161-181.
81
ANEXO A – Títulos e subtítulos de laudos periciais utilizados na Polícia Federal
1. ÁREA DE PERÍCIAS CONTÁBEIS E
ECONÔMICAS
1.1. Laudo de Exame Contábil
1.1.1. Contabilidade
Societária
1.1.2. Entidade Pública
1.1.3. Fiscal
1.1.4. Instituição Financeira
1.1.5. Previdenciário
1.2. Laudo de Exame Financeiro
1.2.1. Evolução Patrimonial
1.2.2. Mercado de Capitais
1.2.3. Movimentação
Financeira
2. 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 Físico-
Financeira
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 Químico-
Toxicológico
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
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
8. ÁREA DE PERÍCIAS DE
PATRIMÔNIO HISTÓRICO,
ARTÍSTICO E
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
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
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 PERÍCIAS
MERCEOLÓGICAS
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 Pós-
Explosão
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 Abreviação adotada
Laudo de Exame de Material de Audiovisual MAT_AV
Laudo de Exame de Equipamento Eletroeletrônico EQP_EL
Laudo de Exame de Obra de Engenharia ENG
Laudo de Exame Merceológico MERC
Laudo Preliminar de Constatação PREL
Laudo de Exame de Equipamento Computacional EQP_COMP
Laudo de Exame de Dispositivo de Armazenamento Computacional DAC
Laudo de Exame Financeiro FIN
Laudo de Exame Contábil CONT
Laudo de Exame Genético GEN
Laudo de Exame de Material Vegetal MAT_VEG
Laudo de Exame de Local LOC
Laudo de Exame de Veículo Terrestre VEIC
Laudo de Exame de Moeda MOE
Laudo de Exame Documentoscópico DOC
Laudo de Exame da Internet INT
Laudo de Exame de Meio Ambiente M_AMB
Laudo de Exame de Material MAT
Laudo de Exame de Substância SUB
Laudo de Avaliação de Bens AVA_BENS
Laudo de Exame de Minerais MIN
Laudo de Exame de Arma de Fogo ARMA
Laudo de Exame de Instalação de Telecomunicação INS_TEL
Laudo de Exame em Cartão de Identificação CAR_ID
Laudo de Exame de Vegetal VEG
Laudo de Exame Químico-Toxicológico QUI_TOX
Laudo de Exame de Empreendimento EMPR
Laudo de Exame de Animal ANIM
Laudo de Exame em Documentos Médico-Legais DOC_ML
Laudo de Exame de Lesões Corporais LES_CORP
Laudo de Confronto Microbalístico MICR_BAL
Laudo de Exame de Resíduo de Substância em Material Suporte RES_MAT_SUP
Laudo de Exame de Equipamento de Impressão EQP_IMP
Laudo de Exame de Máquinas e Equipamentos MAQ_EQP
Laudo de Exame de Local de Informática LOC_INF
Laudo de Exame de Produto Farmacêutico PROD_FARM
Laudo de Exame de Petrecho PETR
Laudo de Exame de Munição MUN
Laudo de Exame de Acessório de Arma de Fogo ACESS_ARMA
Laudo de Exame de Patrimônio Histórico, Artístico e Cultural PAT_HIS
Laudo de Exame de Aeronave AER
Laudo de Exame de Demarcação de Terra DEMARC
Laudo de Exame de Papel PAPEL
Laudo de Exame de Arma Branca ARMA_BCA
Laudo de Exame de Sistema Informatizado SIS_INF
Laudo de Exame de Produto Alimentício ALIM
90
Título do laudo Abreviação adotada
Laudo de Exame de Agrotóxico AGROT
Laudo de Exame Biométrico BIOM
Laudo de Exame de Vestígio Biológico VEST_BIO
Laudo de Exame de Embarcação EMB
Laudo de Exame de Blindagem Balística BLIND
Laudo de Exame de Reprodução Simulada REP_SIM
Laudo de Exame de Elemento de Munição ELE_MUN
Laudo de Exame de Elemento de Material Explosivo MAT_EXPL
Laudo de Exame de Bebida BEB
Laudo de Exame de Combustível COMB
Laudo de Exame de Petrecho de Falsificação Documental PETR_FALS
Laudo de Exame de Produto Cosmético COSM
(Continuação da Tabela 14)
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.