Recursos, inovação e desempenho na Justiça do Trabalho no Brasil

Sousa, Marcos de Moraes; Guimaraes, Tomas Aquino

doi:10.1590/0034-761220170045

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Revista de Administração Pública

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Sumário

Artigo • Rev. Adm. Pública 52 (3) • May-Jun 2018 • https://doi.org/10.1590/0034-761220170045 copiar

Recursos, inovação e desempenho na Justiça do Trabalho no Brasil

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

O presente estudo examina as relações entre recursos, inovação e desempenho em tribunais. Foram utilizados dados de 24 tribunais trabalhistas brasileiros no período entre 2003 e 2013. Foram desenvolvidos modelos teóricos/empíricos utilizando a análise envoltória de dados e a análise de fronteira estocástica. Os resultados indicam que houve melhora no desempenho dos tribunais durante o período estudado. Essa melhoria deve-se mais em função da adoção de inovações do que da variação da eficiência técnica. Os períodos críticos para a adoção do processo judicial eletrônico (em 2006 e 2012) tiveram um impacto negativo no índice relacionado com a adoção de inovação. O modelo estocástico indicou que o tamanho do tribunal e o investimento na formação de pessoal foram fatores-chave para explicar a variação na eficiência dos tribunais.

Palavras-chave:
inovação; desempenho; administração judicial

	Y2	Y1	Magistrate	Staff	ICT	Workload	Workload2	Workload1	II	II2	II1	IE	Pending	New
Y2	1,000
Y1	,902^***	1,000
Magistrate	,929^***	,933^***	1,000
Staff	,893^***	,913^***	,951^***	1,000
ICT	,566^***	,567^***	,590^***	,590^***	1,000
Workload	,462^***	,530^***	,344^***	,398^***	,380^***	1,000
Workload2	,782^***	,641^***	,642^***	,609^***	,470^***	,540^***	1,000
Workload1	,332^***	,424^***	,217^***	,279^***	,298^***	,971^***	,373^***	1,000
II	-,007	-,096	-,022	,000	,100	-,060	,117	-,066	1,000
II2	-,069	-,143	-,056	-,027	,092	-,057	,125	-,069	,875^***	1,000
II1	,015	-,080	-,008	,025	,111	-,036	,144	-,038	,999^***	,865^***	1,000
IE	,323^***	,345^***	,357^***	,381^***	,485^***	,105	,188^**	,025	,364^***	,370^***	,375^***	1,000
Pending	,840^***	,853^***	,808^***	,816^***	,560^***	,747^***	,690^***	,642^***	-,087	-,077	-,074	,279^***	1,000
New	,925^***	,983^***	,939^***	,914^***	,574^***	,543^***	,670^***	,433^***	-,063	-,125	-,046	,339^***	,858^***	1,000
Obs.	264	264	264	264	262	264	264	262	115	114	108	156	264	264
Aus.	0	0	0	0	2	0	0	2	149	150	156	108	0	0
Média	25791,92	116058,70	125.261	1372,72	R$ 33700000,00	2026,368	1474,923	2165,27	0,163	0,088	0,191	514616,80	129148,8	145617,9
DP	29962,69	125061,60	100,840	1099391	R$ 115000000,00	630,102	674,533	684,474	0,277	0,229	0,312	492819,30	154567,2	153011,8
Min	758	4594	22	225	R$ 131373,00	7.676,964	277	850	0	0	0	0	12966	10502
Max	130007	632574	422	5533	R$ 883395206,00	4054,775	3411,192	4388	1,000	1	1	2812157	797987	778679

Tribunal	Modelo geral			Porte
Tribunal	Vef	Vtec	Malmquist
1	0,972	1,029	1,001	L
2	1,000	1,008	1,008	L
3	1,006	1,017	1,022	L
4	1,002	1,005	1,007	L
5	0,996	1,003	0,999	M
6	1,008	0,993	1,001	M
7	0,975	1,028	1,002	M
8	0,975	0,992	0,967	M
9	0,988	1,005	0,993	M
10	0,986	1,001	0,987	M
11	0,977	1,032	1,008	M
13	1,000	1,001	1,001	M
14	0,997	1,018	1,015	S
15	1,031	1,009	1,040	L
16	1,000	0,999	0,999	S
17	1,015	0,983	0,997	S
18	1,017	1,029	1,047	M
19	0,963	1,000	0,963	S
20	1,051	1,016	1,069	S
21	1,003	0,998	1,001	S
22	1,027	0,997	1,024	S
23	1,017	0,973	0,990	S
24	0,980	0,969	0,950	S
Média geométrica	0,999	1,004	1,004

Ano	Vef	∆% Vef	Vtec	∆% Vtec	Malmquist	∆% Malmquist
2003/2004	0,996	-	1,092	-	1,088
2004/2005	0,951	-4,52%	1,052	-3,66%	1,001	-8,00%
2005/2006	1,033	8,62%	0,928	-11,79%	0,958	-4,30%
2006/2007	0,991	-4,07%	1,023	10,24%	1,014	5,85%
2007/2008	1,057	6,66%	0,988	-3,42%	1,044	2,96%
2008/2009	1,052	-0,47%	0,872	-11,74%	0,917	-12,16%
2009/2010	0,984	-6,46%	1,058	21,33%	1,041	13,52%
2010/2011	0,952	-3,25%	1,029	-2,74%	0,980	-5,86%
2011/2012	1,036	8,82%	0,936	-9,04%	0,969	-1,12%
2012/2013	0,948	-8,49%	1,092	16,67%	1,036	6,91%
Geometric mean	0,999		1,004		1,004

		II	Workload	Magistrate	Staff	ICT	IE	Pending	New
Vef		-,022	,019	-,013	-,026	,006	-,043	-,011	,017
Vef	N	110	230	230	230	228	149	230	230
Vtec		,225^**	,069	,013	,044	-,211^***	,226^***	,040	,033
Vtec	N	110	230	230	230	228	149	230	230
Malm		,129	,087	-,043	-,021	-,147^**	-,010	-,003	,027
Malm	N	110	230	230	230	228	149	230	230

	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4
β ₀	0,636 (2,5)***	5,673 (6,3)***	7,912 (5,912)***	9,094 (8,872)***
lnMagistrate	0,040 (3,25)***	0,130 (5,007)***	0,092 (2,21)**	0,042 (1,675)**
lnStaff/Magistrate	0,078 (1,893)**	0,161 (1,323)*	0,019 (0,265)	-0,001 (-0,10)
lnNew/Magistrate	0,785 (20,907)***	0,207 (2,726)***	0,132 (1,608)*	0,089 (1,106)
lnPending/Magistrate	0,057 (2,791)***	-0,155 (-1,696)**	-0,327 (-3,797)***	-0,379 (-4,658)***
Tempo2 (2004)	0,189 (5,127)***
Tempo3 (2005)	0,113 (2,909)***
Tempo4 (2006)	0,150 (3,651)***
Tempo5 (2007)	0,167 (4,509)***
Tempo6 (2008)	0,194 (5,007)***
Tempo7 (2009)	0,148 (4,092)***
Tempo8 (2010)	0,186 (4,946)***	0,031 (0,590)	0,058 (0,608)	0,056 (1,223)
Tempo9 (2011)	0,206 (5,259)***	0,042 (0,738)	0,058 (0,42)	0,052 (1,053)
Tempo10 (2012)	0,180 (4,848)***	0,044 (798)	0,087 (3,324)***	0,069 (1,353)*
Tempo11 (2013)	0,482 (11,599)***	0,054 (0,956)	0,097 (0,747)	0,087 (1,706)**
Modelo de ineficiência
δ₀	-6,600 (-3,027)***	0,185 (0,185)	1,217 (4,304)***	1,616 (2,703)***
Large	-2,069 (-34)***	-0,113 (-0,881)	-0,027 (-1,288)*	-0,086 (-0,907)
Small	0,404 (3,277)***	-0,074 (-0,708)	-0,044 (-0,778)	0,018 (0,306)
LnICT	0,146 (3,698)***	0,067 (1,178)	0,005 (0,381)	0,013 (0,338)
Workload	0,001 (2,99)***	0,000 (-4,176)***	0,000 (-2,244)**	-0,001 (-5,606)***
lnIE		-0,010 (-1,297)*	-0,009 (-1,46)*	-0,010 (-1,895)**
II				0,025 (0,441)
N_adopt			-0,041 (-0,414)
Adopt			0,013 (0,220)
σ²	0,304 (2,809)***	0,022 (4,116)***	0,017 (11,618)*	0,015 (6,734)***
γ	0,982 (131,785)***	0,353 (2,1)**	0,000 (0,036)	0,181 (1,839)**
Tribunais	24	24	24	24
Observações	262	113	113	113
Teste LR	35,970	28,280	46,370	55,450
Restrições	6	7	9	8
Valores críticos (Kodde and Palm, 1986KODDE, David A.; PALM, Franz C. Wald criteria for jointly testing equality and inequality restrictions. Econometrica, v. 54, n. 5, p. 1243-1248, 1986.)	21,67	23,55	27,13	25,37
Log verossimilhança	162,767	59,239	68,286	72,825

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[1] Marcos de Moraes Sousa - Doutor em administração. Professor do Programa de Pós-Graduação em Administração da Universidade Federal de Goiás, Brasil. Professor no Instituto Federal Goiano Campus Ceres, Brasil. E-mail: marcos.moraes@ifgoiano.edu.br.