Proposta de Alocação de Técnico- Administrativos

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Associação Nacional dos Dirigentes das Instituições Federais de Ensino Superior Comissão de Política de Recursos Humanos

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Proposta de Alocação de Técnico-

Administrativos

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Prof. Timothy Mulholland – Reitor da UnB e Presidente da Comissão de Política de Recursos Humanos da Andifes

Prof. Eduardo Tadeu Vieira – Secretario de Planejamento da UnB

Elaboração:

Nair Aguiar de Miranda- Assessora do Reitor da UnB Gabriel M Torres - Economista da UnB

Luciana Gaieski - Estagiária de Estatística Renata Santana – Estagiária de Estatística

Análise Técnica:

Ângela Lima: Assessora do Reitor da UnB

Roberto Mizuno - Coordenador de Informações da Secretaria de Planejamento da UnB

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Sumário

1. Introdução ... 1 2. Análise de Modelo de Alocação de Vagas e Dimensionamento de Pessoal docente e TA ... 2 3. Proposta de Aperfeiçoamento do Modelo de Alocação de TA’s: Análise estatística de variáveis explicativas... 4 4. Proposta de Alocação às IFES... 9 Referências Bibliográficas ... 11 Anexo A: Principais indicadores trabalhados ... Erro! Indicador não definido.

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1. Introdução

A carência de servidores técnico-administrativos nas Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) é hoje uma realidade inquestionável. O dimensionamento das necessidades de servidores das Instituições para o apoio às atividades acadêmicas é dificultado pela inexistência de padrões internacionais conhecidos ou mesmo de estudos realizados sobre as organizações brasileiras1.

Ocorre que o crescimento recente do sistema de ensino público superior tornou imprescindível a definição de padrões de dimensionamento dos recursos humanos do quadro de pessoal. Tais estudos, cuja realização é liderada pela ANDIFES, partiram, inicialmente do dimensionamento dos gastos necessários à manutenção do quadro de servidores. As primeiras discussões levantaram questões essenciais a serem consideradas na elaboração de propostas de dimensionamento, quais sejam:

¾ Não consideram as diferenças entre as IFES, no que se refere ao número de campi.

¾ Não apresentam ponderação por tipo de cursos oferecidos. ¾ Não dimensionam o número e o tamanho das instalações.

¾ Não consideram as necessidades decorrentes da extinção de cargos, vinculados, via de regra, a atividades de apoio, tais como vigilância, limpeza e manutenção de restaurantes.

O presente trabalho analisa, do ponto de vista estatístico, a influência de algumas variáveis associadas aos dados ausentes apontados nas críticas feitas por representantes das Instituições de Ensino. O texto é dividido em 3 seções, além da Introdução. A segunda descreve as variáveis disponíveis utilizadas para avaliação do impacto sobre a necessidade de servidores. A terceira descreve a aquela proposta considerada tecnicamente mais exeqüível e a última apresenta as últimas considerações.

1

Foi encontrado estudo sobre o dimensionamento da necessidade de recursos humanos para hospitais em São Paulo (PICCHIAI, 2000)

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2. Análise de Modelo de Alocação de Vagas e

Dimensionamento de Pessoal docente e TA

As discussões sobre critérios a serem adotados para o dimensionamento do quadro de servidores permanentes das IFES já se desenvolve há alguns anos e têm evoluído para a adoção de vetores e variáveis cujos dados sejam passíveis de serem auditados por instituições governamentais. Em linhas gerais, a proposta discutida preliminarmente pela CPRH/ANDIFES (MEC/ANDIFES, 2003) atende a necessidade de definir critérios de alocação de pessoal docente e técnico é sintetizada a seguir.

Quadro 1 – Vetores e variáveis integrantes de Modelos de Alocação de Pessoal

Pesos (%)

Vetores/ Variáveis

Docentes TA’s

Graduação (GRD) 60 32

Número de Alunos Equivalentes, por áreas de conhecimento (GRD1) 40 No total de cursos, por áreas, com incentivo para cursos novos (GRD2) 18

No de Cursos de EAD credenciados no MEC (GRD3) e (GRT3) 2 1 No de AL Equiv, por áreas, com incentivo para cursos noturnos (GRT1) 15 No de cursos, por áreas, com incentivo para cursos novos (GRT2) 16

Pós-Graduação (PGD) 20

No de cursos de DR, MS e Res. Méd, c/ incentivo a novos cursos (PGD1) 6 No de teses de DR, dissertações de MS e Res médica concluídas (PGD2) 10 Avaliação CAPES para os cursos de mestrado e doutorado (PGD3) 4

Pesquisa (PQD) 15

No de proj.s de pesquisa e de prod. científica, cte do relatório CAPES (PQD1) 12 No de bolsas de iniciação científica, financiadas pelo CNPq – (PQD2) 3

Pós-Graduação e Pesquisa (PPT) 7

No de teses de DR, dissert. De MS e Res. Méd concluídas ão (PPT1) 2 No de cursos de DR, MS e Residência Médica (PPT2) 3 No de proj. de pesquisa e de prod. Cient, no relatório CAPES, do período (PPT3) 2

Ensino Fundamental, Médio e Profissionalizante (FMT) 1 No de alunos matriculados, por áreas, no ens. Fund., médio e profiss (FMT) 1

Administração e Infra-estrutura 5 60

No de docentes ocupantes de cargos de direção – CD, cf SIAPE (ADID) 5

No total de servidores (ativos, aposentados e pensionistas) (ADIT1) 12 No Al Equiv na graduação e pós-graduação (MS e DR) (ADIT2) 18

No de cursos de graduação e de pós-graduação, com incentivo para

cursos noturnos e para cursos novos (ADIT3)

15 No Alunos matr., por área, no ensino médio, fundamental e profis (ADIT4) 3

Atividades Extra-acadêmicas (ADIT5) 12

Total 100 100

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É inegável que a definição dos parâmetros de alocação sugeridos pela Comissão MEC/ANDIFES representou significativo avanço no padrão de distribuição de recursos humanos às IFES. Os pontos mais positivos a ressaltar, em seu desenvolvimento e aplicação, referem-se: ao uso de variáveis auditáveis e a proposta de mensurar, pelo menos, as atividades de pesquisa e de pós-graduação, pelos resultados alcançados.

O reconhecimento da sua importância não impede, entretanto, uma análise crítica que deixa clara a necessidade de aperfeiçoamento dos pontos mencionados a seguir.

¾ O modelo é distributivo, ou seja, ele permite o rateio equilibrado de vagas autorizadas. Ou seja, sua adoção não implica em dimensionamento da necessidade de pessoal efetivo;

¾ Ele adota variáveis que se correlacionam entre si, o que diminui a sua capacidade de explicação. É o caso, por exemplo, do número de alunos equivalentes (com peso de 40% para docentes e 33% para TA’s) e o número de cursos (com pesos de 26% e 35%, respectivamente).

¾ A participação docente no vetor administração e infra-estrutura é dimensionada pelo número de professores que ocupam Cargos de Direção. O uso da variável pode ser questionado com base em dois argumentos: o número de CD atribuído ás IFES é notoriamente insuficiente; e, a administração acadêmica é feita, em grande parte, por ocupantes de FG1 e FG2 e estes níveis de gestão universitária não é considerado. Isto posto, o uso da variável pode levar à imposição de uma dupla penalidade às Instituições.

¾ A duplicidade no uso dos parâmetros para alocação de docentes e de técnicos pode ser, também, agravante das dificuldades enfrentadas pelas IFES, no que se refere a ampliação de seus quadros de pessoal.

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3. Proposta de Aperfeiçoamento do Modelo de Alocação

de TA’s: Análise estatística de variáveis explicativas

A elaboração de uma proposta de alocação de servidores obedeceu às seguintes etapas:

¾ Identificação de variáveis a) Variáveis disponíveis

• Alunos efetivos e Equivalentes para 2005, por IFES.

• Docentes Efetivos e Equivalentes para 2007 (com base na equivalência de carga horária, titulação e gastos com remuneração estabelecida pela SESu/MEC), por IFES.

• Técnicos administrativos efetivos e equivalentes. Os TA’s Equivalentes foram calculados com base na estimativa de gastos com remuneração.

• Número Total de cursos de graduação, por

Área, por IFES, em 2005.

• Técnicos administrativos equivalentes com base nos dados do enquadramento em 2007

b) Variáveis Adicionais Necessárias

• Área total e área construída das IFES;

• Número e qualificação dos servidores terceirizados

¾ Definição de novos conceitos e seleção de modelo estatístico2

A análise das variáveis disponíveis evidenciaram a impossibilidade de trabalhar alternativas de alocação com base apenas em informações do número

2

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efetivo de alunos, docentes e técnicos administrativos. É meridiano que a contagem per capita, pura e simples não evidencia o esforço institucional para atender a demanda da sociedade por ensino superior.

Justificada a necessidade de adotar padrões de equivalência verificou-se que tais padrões deveriam refletir, com exatidão, não apenas o dispêndio de horas pela força de trabalho vinculada às IFES. Assim, foi considerada, em um primeiro momento, a proposta de equivalência discutida na ANDIFES/CPRH, calculada com base no número de servidores (docentes e técnicos) e o padrão de gastos, tomando como parâmetros: no caso do docentes, o valor da contratação de um professor, com título de doutor e carga horária de 40 horas. A equivalência dos técnicos tomou como base, o valor da remuneração de um servidor de nível superior, com contrato de 40 horas.

Verificou-se que a definição de um parâmetro de equalização que incorporasse o nível de remuneração tornaria o padrão vulnerável a mudanças na política salarial. Ou seja, reposições salariais ou eventuais alterações no leque de salarial poderiam comprometer toda uma série de equivalência. Em outras palavras, seria inviabilizada a comparação temporal pela introdução de um fator exógeno: o valor dos salários e de incentivos definidos, cuja definição é feita em outras esferas governamentais (Ministério do Planejamento e da Fazenda) com base na disponibilidade de recursos e não no processo educacional.

O novo conceito de equivalência para dimensionamento da necessidade da força de trabalho procura aperfeiçoar as fórmulas anteriores ao introduzir a titulação. Assim, o novo conceito de equivalência adotado neste trabalho, considera uma nova variável, o tempo mínimo de formação, que reflete o esforço institucional de qualificar os integrantes de sua força de trabalho docente e administrativa. Isto posto, foram construídas novas séries de equivalência, cuja elaboração toma por base a carga horária contratual (jornada de trabalho) e a titulação, em anos de estudo. As bases do novo cálculo são apresentadas na Tabela a seguir.

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Tabela 1: Bases para o cálculo de Docentes e Técnico-Administrativos Equivalentes

Categoria Mínimo de Anos para a Titulação Horas de Formação X Carga Horária Contratual

Equivalência

Doutor Mestre Espec Grad Ens. Médio Ens Fund Total 40 30 20 40 30 20 Docente Doutor 4 2 1 5 3 8 23 920 690 460 1,00 0,75 0,50 Mestre 2 1 5 3 8 19 760 570 380 0,83 0,62 0,41 Especialista 1 5 3 8 17 680 510 340 0,74 0,55 0,37 Graduado 5 3 8 16 640 480 320 0,70 0,52 0,35 Técnico NS Doutor 4 2 1 5 3 8 23 920 690 460 1,44 1,08 0,72 Mestre 2 1 5 3 8 19 760 570 380 1,19 0,89 0,59 Especialista 1 5 3 8 17 680 510 340 1,06 0,80 0,53 Graduado 5 3 8 16 640 480 320 1,00 0,75 0,50 Ensino Médio 3 8 11 440 330 220 0,69 0,52 0,34 Técnico NM Mestre 2 1 5 3 8 19 760 570 380 1,19 0,89 0,59 Especialista 1 5 3 8 17 680 510 340 1,06 0,80 0,53 Graduado 5 3 8 16 640 480 320 1,00 0,75 0,50 Ensino Médio 3 8 11 440 330 220 0,69 0,52 0,34 Ens.Fundamental 8 8 320 240 160 0,50 0,38 0,25 Técnico NA Especialista 1 5 3 8 17 680 510 340 1,06 0,80 0,53 Graduado 5 3 8 16 640 480 320 1,00 0,75 0,50 Ensino Médio 3 8 11 440 330 220 0,69 0,52 0,34 Ens.Fundamental 8 8 320 240 160 0,50 0,38 0,25 Nota: A equivalência do docente é relacionada ao tempo de formação do Professor, com título de doutor e contrato de trabalho de 40 horas; o equivalente do técnico está relacionado ao tempo para formação do técnico de nível superior, com contrato de trabalho de 40 horas.

A Dedicação Exclusiva foi considerado apenas como incentivo concedido ao docente.

O MEC enviou, em 29 09 07, banco de dados referentes à titulação dos servidores técnico-administrativos das IFES, mas ainda não foi possível fazer o cálculo da equivalência para as categorias.

O passo seguinte no trabalho foi a escolha do modelo estatístico a ser utilizado para a análise das variáveis em regressão linear. O método de seleção de variáveis escolhido foi o Stepwise, cuja aplicação considera:

¾ Stepwise: A cada passo, a variável independente que não está na

equação e que apresenta a menor probabilidade do F entra no modelo, se sua probabilidade for suficientemente pequena. As

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variáveis que já estão na equação de regressão são removidas se suas probabilidades do F se tornarem suficientemente grandes. O método termina quando nenhuma variável é candidata a inclusão ou remoção do modelo ( SPSS, 2007).

¾ Organização de grupos de variáveis para análise do modelos. Os dados foram organizados em três grupos:

a) Grupo 1: alternativa estruturada a partir das variáveis físicas disponíveis (número de cursos, de Campi), Índice de concentração de cursos, por área e número de docentes e alunos efetivos.

b) Grupo 2: foram considerados os dados físicos incorporados ao grupo 1, o Índice de concentração de cursos, por áreas, o número de alunos equivalentes, base de cálculo do orçamento do MEC, mas foi considerado o número de docentes equivalentes estimados para planejamento do REUNI.

c) Grupo 3: foram utilizadas as mesmas variáveis do Grupo 2, mas o docente equivalente foi calculado a partir da ponderação dos docentes efetivos pela carga horária contratual e pela número mínimo de anos necessários para obtenção da titulação atual.

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Quadro 1: Variáveis significativas para Dimensionamento da Necessidade de TA’s para as IFES

Coefficients(Ia,Ib) Model Summary(IId,IIe)

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model Variáveis B Std. Error Beta t Sig. R R Square(IIa) Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 Docentes Equivalente DE=40 1,359 0,054 0,966 25,329 0,000 ,966(IIb) 0,933 0,932 382,427

Docentes Equivalente DE=40 2,026 0,303 1,440 6,677 0,000

2

AlunosEquivalentesem20052 -0,034 0,015 -0,481 -2,231 0,031

,969(IIc) 0,940 0,937 366,901

Ia. Dependent Variable: TA equivalente ANDFES Ib. Linear Regression through the Origin

IIa. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept.

IIb. Predictors: Docentes Equivalente DE = 40.

IIc. Predictors: Docentes Equivalente DE = 40, Alunos Equivalentes em 2005. IId. Dependent Variable: TA Equivalente

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4. Proposta de Alocação às IFES

A primeira revisão do modelo de distribuição de vagas de TA’s elaborado pela ANDIFES levaria a uma simplificação das variáveis considerando as seguintes alterações (Quadro 2):

a) elevação do peso do número de alunos equivalentes para a graduação que passaria para 26, em decorrência da substituição da variável número de cursos; b) substituição da variável número de cursos de mestrado e doutorado por número de alunos equivalentes na pós-graduação, mantido o peso original (5) definido pela ANDIFES;

c) substituição da variável número de servidores ativos e inativos no Vetor Administração e Infra-estrutura por Número de docentes equivalentes, permanecendo inalterado o peso arbitrado originalmente.

Quadro 2 – Vetores e variáveis integrantes de Modelos de Alocação de Pessoal

Vetores/ Variáveis TA’s

Graduação (GRD) 32

No de Alunos Equivalentes por áreas, com incentivo para cursos noturnos (GRT1) 26

No de cursos novos (GRT2) 5

No de Cursos de EAD credenciados no MEC (GRT3) 1

Pós-Graduação e Pesquisa (PPT) 7

No de teses de DR, dissert. De MS e Res. Méd concluídas ão (PPT1) 2 No de Alunos Equivalentes de DR, MS e Residência Médica (PPT2) 3 No de proj. de pesquisa e de prod. Cient, no relatório CAPES, do período (PPT3) 2

Ensino Fundamental, Médio e Profissionalizante (FMT) 1 No de alunos matriculados, por áreas, no ens. Fund., médio e profiss (FMT) 1

Administração e Infra-estrutura 60

No de Docentes Equivalentes (ADIT1) 12

No Alunos Equivalentes na graduação e pós-graduação (MS e DR) (ADIT2) 18

No de cursos de graduação e de pós-graduação, com incentivo para cursos

noturnos e para cursos novos (ADIT3)

15 No Alunos matriculados., por área, no ensino médio, fundamental e profis (ADIT4) 3

Atividades Extra-acadêmicas (ADIT5) 12

Total 100

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Sugere-se que nas próximas discussões seja analisada a possibilidade de transferir os pesos de variáveis de difícil mensuração, tais como: Número de projetos de pesquisa e de produção científica contido no Relatório da CAPES para o período (peso 2, no vetor PPT), no de alunos matriculados por áreas, no ensino fundamental, médio e profissionalizante (FMT peso 1 e ADIT4 peso 3) e atividades extra-acadêmicas (ADIT 5, peso 12). Os pesos definidos para estas variáveis podem ser transferidos para o Professor equivalente.

A partir do modelo pode-se chegar, também, a equação de dimensionamento da necessidade de pessoal técnico;

NTA’s = 2,026 Docente Equivalente (DE = 40) abril 2007 –

0,034 Alunos Equivalentes 2005

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Referências Bibliográficas

FRAINER, Daniel Massen. A Eficiência Técnica de Hospitais Universitários Federais Brasileiros no primeiro semestre de 2001. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Produção da UFSC. Florianópolis, maio de 2004.

MEC/ANDIFES. Proposta preliminar de Critérios para Elaboração de Modelo de Alocação de Vagas e Dimensionamento de Pessoal Docente e Técnico Administrativo das Instituições Federais de Ensino Superior. Comissão MEC/ANDIFES. Texto Revisado. Novembro de 2003.

PICCHIAI, Djair. Dimensionamento Quantitativo de Recursos Humanos em Hospitais Privados e Públicos no Estado de São Paulo. EASP/FGV – Núcleo de Pesquisas e Publicações. Relatório de Pesquisa no 9, 2000.