Análise do Absenteísmo por meio de Testes de Especificação do Modelo de

Conforme exposto em Wooldridge (2016) e Fávero e Belfiore (2017), os estimadores de dados em painel mais adotados nas pesquisas em ciências sociais são os estimadores de efeitos fixos e de efeitos aleatórios. O modelo de efeitos fixos, comumente dado por 𝑦𝑖,𝑡 = 𝛽_0,𝑖+ 𝑥′_𝑖,𝑡 𝛽₁+ 𝜖_𝑖,𝑡 permite que os parâmetros 𝛽_0,𝑖 sejam correlacionados com os regressores 𝑥′𝑖,𝑡, o que permite uma forma limitada de endogeneidade. Por outro lado, o estimador de efeitos aleatórios, dado por 𝑦_𝑖,𝑡 = 𝑥′_𝑖,𝑡 𝛽₁+ (𝛽_0,𝑖+ 𝜖_𝑖,𝑡), permite que os parâmetros 𝛽_0,𝑖, e os termos de erro idiossincrático 𝜖𝑖,𝑡 sejam independentes e identicamente distribuídos.

A Tabela 9 apresenta as estimações dos coeficientes do modelo de regressão exposto na Equação 1. Para ampliar a comparação, na Coluna (1) foram controlados apenas os efeitos não observáveis entre os indivíduos (IFES’s). Na Coluna (2) foi adicionado o controle pelos efeitos não observáveis no tempo. Na Coluna (3), o efeito fixo nas IFES’s foi trocado pelo efeito fixo nas macrorregiões brasileiras (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul).

Tabela 9: Resultados das Estimações da Equação 1

Variável Coeficiente

Valores dos Coeficientes

(1) (2) (3) 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜 𝛾0,𝑖 0,7712 *** (9,31) 0,8452 *** (7,14) 1,186 *** (5,55) 𝑇𝑀𝐶𝐶𝐼𝐴 𝛾1 0,1842 *** (14,34) 0,1312 *** (9,29) 0,1255 *** (8,51) Efeitos Fixos

IFES’s Sim Sim Não

Regiões Não Não Sim

Tempo Não Sim Sim

Número de

Observações 988 988 988

R2 _{33,37% 40,41% 44,75%}

1_{logaritmo natural dos valores da despesa com absenteísmo per capita: 𝑙𝑛(𝐷𝐴𝑃𝐶}

𝑖,𝑡) = ln ((

𝐷𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑎𝑠 𝑐𝑜𝑚 𝑃𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎𝑙𝑖,𝑡

A Tabela 9 apresenta o teste do modelo 𝑙𝑛(𝐼𝐴𝑖,𝑡) = 𝛾0,𝑖 + 𝛾1(𝑇𝑀𝐶𝐶)𝑡+ ∑(𝐸𝑓𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠𝐹𝑖𝑥𝑜𝑠) + 𝜖𝑖,𝑡, que estima a taxa média constante de crescimento do absenteísmo ao longo da amostra da pesquisa.

Sig.: *, **, ***, são, respectivamente, p-valor < 1%, < 5% e < 10%.

Nota: Na coluna (1), é apresentado o resultado da estimação usando dados em painel com efeitos fixos nas IFES’s. Na coluna (2), é apresentado o resultado da estimação com efeitos fixos nas IFES’s e no Tempo. Por fim, na coluna (3), é apresentada a estimação com efeitos fixos nas regiões (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul) e no Tempo. Em cada coluna são reportados os coeficientes estimados e as suas respetivas estatísticas t (em parênteses) obtidas com erros padrão de Rogers (1993) (erros clusterizados no nível dos indivíduos), robustos na presença de heterocedasticidade e correlação serial dos resíduos. Os erros-padrão de Driscoll e Kraay (1998) e Newey e West (1987), também foram adotados, mas não foram observadas mudanças substanciais.

Fonte: Dados da Pesquisa (2019).

Conforme reportado na Tabela 9, a taxa média constante de crescimento (𝑇𝑀𝐶𝐶) apresentou um coeficiente de 0,1842, 0,1312 e 0,1255 para os modelos expostos nas colunas (1), (2) e (3), respectivamente. Ou seja, em termos exatos, a Taxa Média de Constante de Crescimento do Absenteísmo durante o período de 2008 até 2018 foi de 20,23%, 14,02% e 13,37%, respectivamente para as Colunas (1), (2) e (3). Respeitando o conservadorismo das estimações, tudo mais constante, podemos afirmar que a 𝑇𝑀𝐶𝐶 do absenteísmo está próxima da média dos coeficientes das Colunas (2) e (3), ou seja, ~13,70%. Com base nestes dados é possível estimar que a taxa de absenteísmo nas IFES’s, dobra, aproximadamente, a cada cinco anos e cinco meses2_.

A Figura 3 apresenta uma comparação entre os valores observados e os valores previstos, estimados com t Taxa medida de crescimento das Colunas (2) e (3) da Tabela 9. Percebe-se que durante os anos de 2014 até 2017, o absenteísmo apresentou o maior percentual de crescimento da amostra, decaindo no ano de 2018 para valores abaixo do previsto.

Figura 3: Valores Observados vs. Previstos para o Índice de Absenteísmo (IA) Fonte: Dados da Pesquisa (2019).

Tais resultados confirmam que existe uma tendência de crescimento do absenteísmo nas IFES’s, com queda considerável no ano de 2018. Tal queda pode ser justificada pelo cenário de crise econômica no qual o país enfrentou, pois diante de uma situação de

2 _{Neste caso, em termos exatos, assume-se uma 𝑇𝑀𝐶𝐶 de 13,70% ao ano, temos: 𝑛 =} log(2)

instabilidade econômica, os trabalhadores podem ter agido de forma conservadora ao evitar estar ausente no trabalho, fato que pode ensejar em presenteísmo no âmbito das organizações.

Na Tabela 10, temos as estimações dos coeficientes do modelo de regressão exposto na Equação 2. Similar ao reportado na Tabela 9 com a Equação 1, a Coluna (1) da Tabela 10 apresenta a estimação com controle para efeitos não observáveis entre os indivíduos (IFES’s). Na Coluna (2) foi adicionado o controle pelos efeitos não observáveis no tempo. Na Coluna (3), o efeito fixo nas IFES’s foi trocado pelo efeito fixo nas macrorregiões brasileiras (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul) e, por fim, na Coluna (4), os efeitos fixos no tempo são substituídos pelo log natural do PIB (𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵)).

Tabela 10: Resultados das Estimações da Equação 2

Variável Coeficiente

Valores dos Coeficientes

(1) (2) (3) (4) 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜 𝛿0,𝑖 7,9681 *** (88,54) 8,1127 *** (63,03) 8,4096 *** (34,08) -54,039 *** (-2,92) 𝑇𝑀𝐶𝐶𝐷𝐴𝑃𝐶 𝛿1 0,2082 *** (14,92) 0,1410 *** (9,45) 0,1202 *** (7,62) 0,1916 *** (14,09) ln (𝑃𝐼𝐵) 𝛿2 2,2019 *** (3,36) Efeitos Fixos

IFEs Sim Sim Não Sim

Regiões Não Não Sim Não

Tempo Não Sim Sim Não

Núm, de

Observações 988 988 988 988

R2 _{29,95% 36,72% 38,10% 30,32%}

A Tabela 10 apresenta o teste do modelo 𝑙𝑛(𝐷𝐴𝑃𝐶𝑖,𝑡) = 𝛿0,𝑖 + 𝛿1(𝑇𝑀𝐶𝐶𝐷𝐴𝑃𝐶)𝑡+ ∑(𝐸𝑓𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠𝐹𝑖𝑥𝑜𝑠) + 𝜖𝑖,𝑡, que

estima a taxa média constante de crescimento das despesas com absenteísmo ao longo da amostra da pesquisa. Sig.: *, **, ***, são, respectivamente, p-valor < 1%, < 5% e < 10%.

Nota: Na coluna (1), é apresentado o resultado da estimação usando dados em painel com efeitos fixos nas IFES’s. Na coluna (2), é apresentado o resultado da estimação com efeitos fixos nas IFES’s e no Tempo. Na coluna (3), é apresentada a estimação com efeitos fixos nas regiões (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul) e no Tempo. Por fim, na Coluna (4), os efeitos fixos no tempo são substituídos pelo log natural do PIB (𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵)). Em cada coluna são reportados os coeficientes estimados e as suas respetivas estatísticas t (em parênteses) obtidas com erros padrão de Rogers (1993) (erros clusterizados no nível dos indivíduos), robustos na presença de heterocedasticidade e correlação serial dos resíduos. Os erros-padrão de Driscoll e Kraay (1998) e Newey e West (1987), também foram adotados, mas não foram observadas mudanças substanciais.

Fonte: Dados da Pesquisa (2019).

As taxas médias constantes de crescimento estimadas para as despesas com absenteísmo per capita (𝑇𝑀𝐶𝐶𝐷𝐴𝑃𝐶) foram de 23,15%, 15,14%, 12,77% e 21,12%, para as Colunas (1), (2), (3) e (4), respectivamente. Novamente, respeitando o conservadorismo das

estimações, podemos afirmar que a 𝑇𝑀𝐶𝐶 das despesas com absenteísmo está próxima da média dos coeficientes das Colunas (2) e (3), ou seja, ~13,96%. Com base nestes dados, é possível estimar que a taxa de absenteísmo nas IFES’s, dobra, aproximadamente, a cada cinco anos e quatro meses3_.

Novamente, a Figura 4 apresenta uma comparação entre os valores observados e os valores previstos, estimados a partir das Colunas (2) e (3) da Tabela 10. Similar ao reportado na Figura 3, percebe-se que durante os anos de 2013 até 2017, as despesas com absenteísmo apresentaram valores maiores do que o previsto, com redução substancial no ano de 2018.

Figura 4: Valores Observados vs. Previstos para as Despesas com Absenteísmo per capita (DAPC) Fonte: Dados da Pesquisa (2019).

Os resultados confirmam aqueles expostos na etapa descritiva desta pesquisa e apontam para um crescimento das despesas incorridas com o absenteísmo no âmbito das IFES’s, no período analisado.

3.6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Após analisado o absenteísmo presente nas Instituições Federais de Ensino Superior (IFES’s) e seu reflexo para as contas públicas, foi possível visualizar a importância de compreendê-lo, no âmbito das organizações.

O absenteísmo apresentou maior representatividade quando o afastamento foi referente a motivos de: programa de pós-graduação stricto sensu; licença médica para tratamento da própria saúde; exercício provisório; licença à gestante, à adotante e licença- paternidade; e, licença para interesse particular. Quanto à mensuração do absenteísmo, identificou-se que o valor per capita do trabalhador por ausências ao trabalho chegou ao equivalente a R$ 32.809,23 reais, no ano de 2015.

Assim, o presente estudo oportunizou identificar o comportamento do absenteísmo, sinalizando que essas informações públicas podem ser utilizadas pelos governantes no subsídio à tomada de decisão, como instrumento de gestão. E, que o gasto de recursos públicos com o absenteísmo é considerável e pode ser minimizado com medidas preventivas voltadas a saúde e à qualidade de vida no trabalho.

3 _{Neste caso, em termos exatos, assume-se uma 𝑇𝑀𝐶𝐶 de 13,96% ao ano, temos: 𝑛 =} log(2)

Para futuras pesquisas sugere-se estudar como o absenteísmo interfere na eficiência das organizações, bem como expandir o presente estudo as demais esferas de governo, com fins de alcançar toda a Administração Pública. Ademais, considerando que a accountability tende a aumentar o controle social dos agentes públicos, espera-se que este trabalho possa motivar a realização de estudos voltados a compreensão do absenteísmo, suas variáveis, bem como incentivar o aperfeiçoamento da gestão dos recursos públicos de modo a diminuir gastos com o absenteísmo que podem ser gerenciados.

Em termos gerais observou-se que, de 2013 a 2017, o absenteísmo apresentou o maior percentual de crescimento da amostra, decaindo em 2018 para valores abaixo do previsto. Da análise de dados em painel estimou-se que o índice de absenteísmo dobra a cada cinco anos. Desse modo, priorizar políticas públicas voltadas ao absenteísmo, além de reduzir o índice de absenteísmo na organização, contribuirá de forma significativa no aumento da eficiência na Administração Pública, ao resultar em maior produtividade na prestação de serviços ao público.

4 O IMPACTO DO ABSENTEÍSMO NO DESEMPENHO DAS ORGANIZAÇÕES