Indicadores de gestão e qualidade, e eficiência nas universidades federais brasileiras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, João Paulo Araujo dos
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41265
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Gestão Pública, 2021.
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Os resultados encontrados mostraram que, conforme as hipóteses de relações formuladas, os indicadores de gestão Custo Corrente (CC), Número de Professores Equivalentes (NPE), Número de Funcionários Equivalentes (NFE), Grau de Envolvimento com a Pós-Graduação (GEPG), conceito CAPES e Índice de Qualificação do Corpo Docente (IQCD) foram os que apresentaram as relações mais significativas com os indicadores de qualidade Índice Geral de Cursos (IGC) e Ranking Universitário da Folha (RUF). Ademais, as regiões Sul e Sudeste apresentaram os melhores resultados para os indicadores IGC e IQCD. Em relação aos indicadores RUF, CC, NPE, NFE, os melhores resultados se concentraram nas regiões Sul, Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste, não havendo diferença estatística entre essas regiões. Para os indicadores GEGP e conceito CAPES, os melhores resultados estiveram nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste. Já a Região Norte apresentou os piores resultados para todos os indicadores. Já na comparação por ano, apenas os indicadores RUF, CC e IQCD apresentaram variações significativas ao longo do período. O segundo artigo objetivou analisar o nível de eficiência técnica das universidades federais brasileiras, entre o período de 2012 a 2018, por meio da Análise Envoltória de Dados (DEA), na busca por identificar as universidades eficientes a partir da relação entre os insumos utilizados (CC, NPE, NFE e IQCD) e os resultados de qualidade dessas instituições (IGC e RUF). Para tanto, utilizou-se o modelo DEA- BCC, sob retornos variáveis a escala, orientado a output. Considerando a fronteira de eficiência padrão, os resultados indicaram elevados níveis de eficiência técnica durante os anos sob análise. A média de eficiência técnica das universidades foi de 93,7%, em 2012, com 17 universidades eficientes, e de 94,5%, em 2018, com 18 universidades eficientes. Destacaram- se os anos de 2015 e 2016 (com 28 e 27 universidades eficientes respectivamente), cujas médias nacionais foram de 96,1%. Contudo, devido à benevolência do modelo BCC com unidades muito pequenas ou muito grandes, algumas universidades podem ter sido eficientes por default. De 2012 para 2018, verificou-se, através do Índice de Malmquist, um aumento na produtividade total das universidades em 2,2%, o qual se deu em maior proporção pelo efeito de emparelhamento (1,8%) e em menor proporção pelo deslocamento da fronteira (0,4%). Ademais, o aumento de eficiência relativa se deu em maior proporção pelo aumento de eficiência técnica pura (1,1%) e em menor proporção pelo aumento de eficiência de escala (0,7%). Entretanto, apesar do aumento na produtividade, ainda há espaço para se alcançar melhores resultados de qualidade e para melhorias no gerenciamento dos recursos, de modo a se reduzir os desperdícios.This dissertation was structured in a multipaper format, with two papers related to the management and quality indicators of Brazilian federal universities, as well as the efficiency of these institutions in the management of their resources. The first paper aimed to analyze the correlation between the management and quality indicators of Brazilian federal universities, in the period from 2012 to 2018, through the nonparametric tests of Spearman's correlation and Kruskal-Wallis group comparison. For this, a sample of 56 federal universities was used. The results showed that, according to the hypotheses of correlations formulated, the management indicators Current Cost (CC), Number of Equivalent Professors (NPE), Number of Equivalent Staff (NFE), Level of Involvement in Graduate Programs (GEPG), CAPES concept and Faculty Qualification Index (IQCD) were the ones that presented the most significant correlations with the quality indicators General Course Index (IGC) and University Ranking of Folha (RUF). In addition, the South and Southeast regions showed the best results for the IGC and IQCD indicators. Regarding the RUF, CC, NPE, NFE indicators, the best results were concentrated in the South, Southeast, Midwest and Northeast regions, with no statistical difference for these regions. For the GEGP and CAPES indicators, the best results were in the South, Southeast and Midwest regions. The North Region had the worst results for all indicators. In the comparison of the indicators by year, only the RUF, CC and IQCD indicators showed significant variations over the period. The second paper aimed to analyze the level of technical efficiency of Brazilian federal universities, from 2012 to 2018, through Data Envelopment Analysis (DEA), in the search to identify efficient universities from the relation between the inputs used (CC, NPE, NFE, and IQCD) and the quality results of these institutions (IGC and RUF). For this, it was applied the model with variable returns to scale, DEA-BCC, with an output-oriented approach. Considering the standard efficiency scores, the results indicated high levels of technical efficiency during the years under analysis. For the country as a whole, the average technical efficiency of federal universities was 93.7%, in 2012, with 17 efficient universities, and 94.5%, in 2018, with 18 efficient universities. The years 2015 and 2016 stood out (with 28 and 27 efficient universities respectively), whose national averages were 96.1%. However, due to the benevolence of the BCC model toward very small or very large units, some universities may have benefited from it. From 2012 to 2018, the Malmquist Index indicated an increase in the productivity of universities by 2.2%, which occurred in a greater proportion due to the catch- up effect (1.8%) and in a lower proportion by the frontier shift effect (0.4%). In addition, the increase in relative efficiency occurred in a greater proportion due to the increase in pure technical efficiency (1.1%) and in a lower proportion due to the increase in scale efficiency (0.7%). However, despite the increase in productivity, there is still room to achieve better quality results and to improvements in the management of resources, in order to reduce waste.Silva Júnior, Luiz Honorato daSantos, João Paulo Araujo dos2021-06-23T14:03:05Z2021-06-23T14:03:05Z2021-06-232021-02-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, João Paulo Araujo dos. Indicadores de gestão e qualidade, e eficiência nas universidades federais brasileiras. 2021. 70 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão Pública)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/41265A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-13T20:43:14Zoai:repositorio.unb.br:10482/41265Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-13T20:43:14Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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