2010-dissert-acachaves

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ-UFC 
CENTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA – CAEN 
MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA DO SETOR PÚBLICO – MESP 
 
 
 
 
 
 
 
ADELINA CRISTINA AUGUSTO CHAVES 
 
 
 
 
 
 
 
 
MELHORIA DO GASTO PÚBLICO NO INSS: UMA QUESTÃO 
ECONÔMICA, UMA DECISÃO POLÍTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fortaleza 
2010 
 
 
ADELINA CRISTINA AUGUSTO CHAVES 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
MELHORIA DO GASTO PÚBLICO NO INSS: UMA QUESTÃO 
ECONÔMICA, UMA DECISÃO POLÍTICA. 
 
 
 
 
 
 
Dissertação submetida à Coordenação do 
Curso de Mestrado Profissional em 
Economia, da Universidade Federal do 
Ceará, como requisito parcial para 
obtenção do grau de Mestre em Economia. 
 
Área de Concentração: Economia do Setor 
Público. 
 
Orientador: Maurício Benegas, Prof.Dr. 
 
 
 
 
Fortaleza-CE 
2010 
 
(verso da folha de rosto) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
C438m Chaves, Adelina Cristina Augusto 
Melhoria do Gasto Público no INSS: uma questão 
econômica, uma decisão política./Adelina Cristina 
Augusto Chaves. 2010. 
173p. 
Orientador: Maurício Benegas. Prof. Dr. 
Dissertação(Mestrado Profissional) – Universidade 
Federal do Ceará, Curso de Pós Graduação em 
Economia, CAEN, 2010. 
1. Gasto Público 2. Gestão Pública I. Título 
CDD 336.81 
 
 
 
ADELINA CRISTINA AUGUSTO CHAVES 
 
MELHORIA DO GASTO PÚBLICO NO INSS: UMA QUESTÃO ECONÔMICA, UMA 
DECISÃO POLÍTICA. 
 
 
Dissertação submetida à Coordenação do Curso de Mestrado Profissional em Economia 
do Setor Público, da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para 
obtenção do grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Economia do Setor 
Público. 
 
 
 
 
Aprovado em ____ / ____ / ______. 
 
 
 
 
BANCA EXAMINADORA 
 
 
 
_______________________________________________________ 
Prof. Dr. Maurício Benegas (Orientador) 
Universidade Federal do Ceará 
 
 
 
_______________________________________________________ 
Prof. Dr. Paulo de Melo Jorge Neto 
Universidade Federal do Ceará 
 
 
 
 
_______________________________________________________ 
Prof. Dr. Antônio Clécio Fontelles Thomaz 
Universidade Estadual do Ceará 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ao povo das APS, 
brava gente brasileira, 
 imagem e espelho da Previdência Social, 
efetivos tomadores da decisão no reconhecimento de 
direitos aos benefícios previdenciários. E, desta forma, 
 construtores diários da cidadania para milhões de brasileiros. 
 
 
AGRADECIMENTOS 
 
 
 
 
À Misericórdia Divina que nos ampara e conforta 
quando nos deparamos com as nossas limitações. 
 
 
 
À Previdência Social, pela oportunidade diária de vivenciar o serviço e participar 
da construção e conquista da cidadania por milhões de brasileiros. 
Ao Presidente de INSS, Valdir Moysés Simão, pela condução das ações de 
modernização e inovação tecnológica que tornaram o INSS referência no serviço público 
brasileiro. 
Ao Diretor de Atendimento, Luis Henrique Fanan, exemplo de determinação, 
responsabilidade e compromisso com a qualidade do atendimento e modernização da gestão 
no INSS, pelo estímulo e apoio incondicional em todas as fases deste trabalho. 
Ao Coord-Geral CGCAR, Mário Sória, que ao acatar e submeter à aprovação 
superior, a proposta deste trabalho e me abriu as primeiras portas da Diretoria de Atendimento 
Ao Gerente da APS Fortaleza-Centro, Paulo Bacelar, por todas as vezes que me 
desobrigou das minhas atividades na APS para que eu pudesse me dedicar a este trabalho. 
Aos colegas e amigos da APS Fortaleza-Centro pela confiança e incentivo. 
A colega e amiga Berta Fernanda pela colaboração na elaboração dos formulários 
de pesquisa, me incentivando e apoiando sempre. 
Aos demais colegas de trabalho, especialmente os colegas Willian Veronesi, 
Antonio Hobmeier, Fabiano Zilli, Angélica Pontes, Wesley Santos, Cléo Alves, Dilma Mota, 
Jória Santiago e Bruno Neves pela colaboração em diversas etapas da pesquisa que subsidiou 
parte deste trabalho. 
Agradeço ao Prof.Dr. Maurício Benegas a orientação e condução deste trabalho, e 
aos demais membros da banca examinadora Prof. Dr. Antônio Clécio F. Thomaz e Prof. Dr. 
 
Paulo de Melo Jorge Neto. 
Agradeço aos colegas da turma MESP/2009 pelas parcerias, vivências e 
convivência que nos possibilitaram agradáveis momentos de estudo, reflexão e amizade. 
Agradeço, especialmente, aos amigos Andréia Vila Nova, Roberto Vila Nova e Gorete Pinho. 
Gratidão sem fim à amiga Gorete Pinho cuja presteza e agilidade foram 
fundamentais quando a minha vida esteve em risco. 
Agradeço aos servidores e funcionários da coordenação e secretaria do Mestrado 
Profissional em Economia-MESP pela colaboração recebida. 
Agradeço, especialmente, a meus amigos Eduardo Costa e Emanuel Dantas por 
todo apoio, acolhimento e incentivo que me foram dispensados em todos os períodos que 
precisei permanecer em Brasília para a realização deste trabalho. 
Agradeço a meus irmãos Mauro e Helena pelas valiosas sugestões em várias 
etapas deste trabalho. A meus pais, José Augusto e Maria Chaves pelo amparo em todas as 
horas e a meus filhos Paulo Henrique e Ana Carolina por compartilharem das minhas alegrias 
e conquistas. 
 
 
 
 
 
RESUMO 
 
 
A temática accountability democrática ou responsabilização política tem a 
qualidade da administração pública como pressuposto fundamental, sendo considerada a 
própria essência do controle de resultados. Apesar disso, a utilização de mecanismos de 
controle da administração pública ainda é vista como uma novidade naqueles termos. Neste 
sentido, é necessário que o Estado, enquanto instituição organizacional, por meio do qual a 
sociedade busca alcançar seus objetivos fundamentais, seja equilibrado do ponto de vista 
fiscal e financeiro, efetivo e eficiente, do ponto de vista administrativo. O INSS – Instituto 
Nacional do Seguro Social, responsável pela prestação de serviços previdenciários a 
sociedade brasileira, é, possivelmente, a mais abrangente e reconhecida política pública no 
Brasil. Mas, apesar do forte investimento na melhoria contínua do atendimento, ainda não é 
capaz de usufruir plenamente de suas inovações tecnológicas; de motivar e comprometer seus 
servidores a realizar processos excelentes e encontra dificuldade em promover uma cultura 
voltada para resultados e para a qualidade no atendimento. Este trabalho se desenvolve nas 
cem(100) Gerências Executivas do INSS(GEX) e suas respectivas Agências da Previdência 
Social(APS). Utiliza a metodologia DEA-Data Envelopment Analysis(Análise Envoltória de 
Dados) para avaliar a eficiência relativa das GEX na utilização dos recursos. Realiza análise 
de correlação entre os recursos GEX e os indicadores institucionais de desempenho; pesquisa 
aspectos da cultura organizacional e perfil das unidades para avaliar o impacto dos serviços 
das GEX na eficiência das APS; propõe inovações nos procedimentos de gestão no INSS que 
vão da revisão do desenho institucional à gestão estratégica de pessoas, de modo a promover 
um modelo gerencial focado: na alocação eficiente de recursos, na gestão do conhecimento, 
nas metas e objetivos institucionais, permitindo e incentivando a profissionalização do 
servidor público, de forma a promover a qualidade no atendimento, a eficiência na gestão e o 
aprendizado e crescimento organizacional, fundamentais para a melhoria do gasto público. 
 
PALAVRAS-CHAVES: 
Melhoria do Gasto Público; Eficiência no INSS; Gestão Pública por Resultados 
 
 
ABSTRACT 
 
 
The theme of democratic accountability and political responsibility has the quality 
of public administration as a fundamental assumption, being considered the very essence of 
result control. Nevertheless, the use of mechanisms of control of public administration isstill 
seen as a novelty in such terms. Thus, it is necessary that the State as an organizational 
institution through which society seeks to achieve its fundamental objectives, be balanced in 
terms of fiscal and financial, effective and efficient, from the administrative standpoint. The 
INSS - National Institute of Social Security, responsible for providing welfare services to 
Brazilian society, is possibly the most comprehensive and recognized public policy in Brazil. 
However, despite the strong investment in continuous improvement of care, is not yet able to 
fully enjoy their technological innovations of motivating and committing their servers to 
perform great processes and finds it difficult to promote a culture focused on results and 
quality in attendance. This work is developed in the whole one hundred (100) of the INSS 
(GEX) Executive Management and their respective agencies of the Social Security System 
(APS). It uses the DEA (Data Envelopment Analysis) approach to assess the relative 
efficiency of GEX as the resources are used. It Performs analysis of correlation between GEX 
resources and institutional indicators of performance, researches aspects of organizational 
culture and profile of the units to assess the impact of the services of GEX in the efficiency of 
APS; proposes innovations in the INSS management procedures which range from review of 
institutional design to strategic management of people, in order to promote a focused 
management model: in the efficient allocation of resources, knowledge management as well 
as goals and institutional objectives which permit and encourage the professionalization of 
public servants in order to promote quality in service, efficiency in management and 
organizational learning and growth which are fundamental to public expenditure 
improvement. 
 
Keywords: 
Public Expenditure Improvement; INSS Efficiency; Results Oriented Public Management. 
 
 
RESUMEN 
 
La temática accountability democrática o responsabilidad política son presupuesto 
fundamental para una buena calidad de la administración pública. Siendo considerada la 
propia esencia del control de resultados. A pesar de eso, la utilización de mecanismos de 
control de la administración pública aún es vista como una novedad en aquellos términos. En 
este sentido, es necesario que el Estado, en cuanto institución organizacional, través del cual 
la sociedad busca alcanzar sus objetivos fundamentales, sea equilibrado del punto de vista 
fiscal y financiero, efectivo y eficiente del punto de vista administrativo. El INSS – Instituto 
Nacional de Seguridad Social - responsable por la prestación de servicios de previdencia a la 
sociedad brasileña, es, posiblemente, la más avanzada y reconocida política pública en el 
Brasil. Pero, a pesar de la fuerte inversión en la mejoría continua de la atención al público, 
aún no es capaz de usufructuar plenamente de sus innovaciones tecnológicas; de motivar y 
comprometer a sus servidores a realizar procesos excelentes, encontrando dificultades en 
promover una cultura llevada para resultados y para la mejor calidad en la atención. Este 
trabajo se desenvuelve en cien (100) Gerencias Ejecutivas del INSS y en sus respectivas APS- 
Agencia de la Previdencia Social. Utiliza la metodología DEA (Análisis Envoltorio de Datos) 
para evaluar la eficiencia relativa de las GEX en la utilización de los recursos. Realiza análisis 
de correlación entre los recursos GEX y los indicadores institucionales de desempeño. 
Investiga aspectos de la cultura organizacional y el perfil de las unidades para evaluar el 
impacto de los servicios de las GEX en la eficiencia de las APS. Propone innovaciones en los 
procedimientos de gestión en el INSS que van de la revisión del diseño institucional a la 
gestión estratégica de personas, de modo a promover un modelo gerencial focalizado: en el 
direccionamiento eficiente de recursos, en la gestión del conocimiento, en las metas y 
objetivos institucionales. Y que permita e incentive la profesionalización del servidor público, 
promueva la calidad en la atención al público, la eficiencia en la gestión y el aprendizaje y 
crecimiento organizacional. Fundamentales para la mejoría del gasto público. 
 
Palabras-chaves: Mejoría del Gasto Público; Eficiencia en el INSS; Gestión Pública para los 
Resultados 
 
 
FIGURAS, GRÁFICOS E TABELAS 
 
Figura 1: Organograma do INSS ................................................................................................ 8 
Figura 2: Organograma das GEX ............................................................................................. 10 
Figura 3: Organograma das APS .............................................................................................. 11 
Figura 4: Fronteira CCR – orientação Output .......................................................................... 18 
Figura 5: Relações das Fronteiras CCR e BCC ........................................................................ 19 
 
Gráfico 1: Score de Eficiência DEA das GEX - Brasil 25 
Gráfico 2: Comparativo Score DEA das GEX-REG I 30 
Gráfico 3: Comparativo Score DEA das GEX-REG II 30 
Gráfico 4: Comparativo Score DEA das GEX-REG III 32 
Gráfico 6: Comparativo Score DEA das GEX-REG V 34 
Gráfico 7: Score DEA GbGEX - BRASIL 35 
Gráfico 8 : Score DEA RH – BRASIL Gráfico 9: Score DEA - LOFC - BRASIL 35 
Gráfico 10: Score DEA BENEF-BRASIL 40 
Gráfico 11: Scores DEA ATEND- BRASIL 42 
Gráfico 12: Distribuição de servidores na área-meio das GEX- BRASIL 45 
Gráfico 13: Distribuição de servidores na área-meio das GEX- BRASIL 46 
Gráfico 14: Distribuição de Servidores nas GEX - BRASIL 46 
Gráfico 15: Avaliação das Unidades GEX pelos Gerente Executivos 53 
Gráfico 16: Avaliação dos Serviços Contratados 62 
Gráfico 17: Opinião sobre a informação 63 
Gráfico 18: Opinião sobre a Tomada de Decisão 63 
Gráfico 19: Opinião sobre compartilhar decisões 64 
Gráfico 20: Opinião sobre o atendimento nas APS 64 
Gráfico 21: Opinião sobre os Serviços 64 
Gráfico 22: Opinião sobre proatividade dos Serviços 65 
Gráfico 23: Opinião sobre o atendimento nas APS 65 
Gráfico 24: Opinião condições APS 66 
Gráfico 25: Opinião Estresse APS 67 
Gráfico 26: Opinião nível de exposição a agressão nas APS 68 
Gráfico 27: Opinião exposição ao risco de Comprometimento Legal nas APS 69 
Gráfico 28: Opinião trabalhar em APS 70 
Gráfico 29: %Serv APS por competências 72 
Gráfico 30: %Serv APS por competências 72 
Gráfico 31: Consulta perfil APS e Gráfico 32: Tempo de lotação do Servidor em APS 73 
Gráfico 33: Iniciativa Ger APS e Gráfico 34: Iniciativa GEX 74 
Gráfico 35: Iniciativas RH, SERAT e BENEF 74 
 
Tabela 1: Scores DEA GEX-BRASIL ..................................................................................... 25 
Tabela 2: % diferenças a corrigir p/ atingir a fronteira de eficiência GEX-Brasil ................... 26 
Tabela 3: Projeção da Gex Sto André e Osasco na fronteira de eficiência GEX-REG I .......... 27 
Tabela 4: Score DEA - GbGEX, RH e LOFC – BRASIL ........................................................ 36 
Tabela 5: Projeções GbGEX - BR na fronteira de eficiência ................................................... 37 
Tabela 6: Excessos LOFC e potencial de ampliação do nºAPS a atender ................................ 37 
Tabela 7: Projeções LOFC na fronteira de eficiência BRASIL ................................................ 38 
Tabela 8 Projeções RH na fronteira de eficiência DEA - BRASIL .......................................... 39 
 
Tabela 9: Projeções BENEF na fronteira de eficiência ............................................................ 41 
Tabela 10: Quantitativo de servidores na área-meio das GEX – BRASIL ............................... 45 
Tabela 11: Quantitativo de servidores por GEX - REG I ......................................................... 47 
Tabela 12: Quantitativo de servidores por GEX- REG II ........................................................ 48 
Tabela 13: Quantitativo de servidores por GEX - REG III ...................................................... 49 
Tabela 14: Quantitativo de servidores por GEX - REG IV ...................................................... 49 
Tabela 15: Quantitativo de servidores por GEX - REG V........................................................ 50 
Tabela 16: Distribuição de servidores na área-meio das GEX - por Regional ......................... 50 
Tabela 17: Coef. de correlação entre Gb, AdLOFC e Desempenho ....................................... 51 
Tabela 18: Coef. de correlação entre BENEF e Desempenho .................................................. 51 
Tabela 19: Coef. de correlação entre Serv-APS e Desempenho .............................................. 52 
 
 
 
SUMARIO 
 
INTRODUÇÃO .......................................................................................................................... 6 
1. A ESTRUTURA ORGANIZACIONAL DO INSS ...................................................... 8 
1.1. As Gerências Executivas do INSS - GEX .................................................................... 9 
1.2. As Agências da Previdência Social - APS .................................................................. 10 
2. METODOLOGIA ...................................................................................................... 12 
2.1. A Análise Envoltória de Dados(DEA)........................................................................ 13 
2.1.1. Revisão Bibliográfica ................................................................................................. 20 
2.1.2. Implementação do modelo DEA ................................................................................ 21 
2.2. A Análise de Eficiência DEA de Unidades do INSS .................................................. 22 
2.2.1. Eficiência DEA das GEX ........................................................................................... 22 
2.2.2. Eficiência DEA das Instâncias GEX: Gabinete, Logística, OFC, RH, Benefício e 
Atendimento. .............................................................................................................. 23 
2.3. Base de Dados e Pesquisa da Cultura Organizacional ............................................... 24 
3. RESULTADOS OBTIDOS ........................................................................................ 24 
3.1. Análise de Eficiência DEA das GEX ......................................................................... 24 
3.2. Análise de Eficiência DEA das Instâncias GEX: Gabinete, Logística, OFC, RH, 
Benefício e Atendimento ............................................................................................ 34 
3.3. Análise do Impacto da GEX na eficiência das APS ................................................... 44 
3.3.1. A distribuição de servidores nas unidades de área-meio das GEX. ........................... 44 
3.3.2. Coeficiente de correlação obtido entre os Recursos GEX e os Indicadores de 
Desempenho Institucional. ......................................................................................... 51 
3.3.3. Aspectos da Cultura Organizacional e Modelo Gerencial das GEX do INSS ........... 52 
3.3.4. Comparação entre as APS e as demais unidades GEX .............................................. 66 
4. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS .......................................................................... 75 
CONCLUSÕES ........................................................................................................................ 83 
BIBLIOGRAFIA ...................................................................................................................... 89 
ANEXOS .................................................................................................................................. 92 
ANEXO I – INSS - MAPA ESTRATÉGICO(2009-2015) ................................................... 93 
ANEXO II – ITENS DE DESPESAS .................................................................................. 94 
ANEXO III- QUANT. SERVIDORES EM ÁREA-MEIO DAS GEX ................................ 95 
ANEXO IV – QUANTITATIVO DE SERV-GEX POR CARGO E POR REGIONAL .... 107 
ANEXO V – DISTRIBUIÇÃO(%) DE SERVIDORES NAS GEX DO INSS .................. 110 
ANEXO VI – Glossário ...................................................................................................... 113 
ANEXO VII – Resultados DEA ......................................................................................... 115 
 
 
 
 
 
 
INTRODUÇÃO 
 
A temática accountability democrática ou responsabilização política vem 
ganhando crescente espaço nos debates de políticas econômicas e de finanças públicas, 
considerando-se o inter-relacionamento de questões como: decisões políticas econômicas, 
elaboração do orçamento público ou definições de políticas públicas, por exemplo, com o 
sistema político democrático. Apesar disso, a utilização de mecanismos de controle da 
administração pública ainda é visto como uma novidade em termos de accountability 
democrática, que tem a qualidade da administração pública como um pressuposto 
fundamental para o sucesso deste instrumento de responsabilização. Sendo a própria essência 
do controle de resultados. 
Uma boa gestão, conforme ensina Marine e Martins(2009), é “aquela que alcança 
resultados – o que, em última análise, significa, no setor público, atender às demandas, 
interesses e expectativas dos beneficiários, criando valor público”. O Estado, segundo 
Besser-Pereira(2004), é o instrumento através do qual a sociedade busca alcançar seus 
objetivos políticos fundamentais: a estabilidade social, a liberdade, o bem-estar e a justiça 
social. Sendo a organização estatal ou aparelho do Estado uma instituição organizacional que 
formula políticas, aprova leis e as executa. Argumenta ainda que, para exercer sua capacidade 
executiva e enfrentar a competitividade da economia globalizada, é necessário que seja sadio 
do ponto de vista fiscal e financeiro, efetivo e eficiente do ponto de vista administrativo e 
voltado para o atendimento das demandas sociais. 
A Previdência Social, considerada pelos estudiosos uma das maiores 
distribuidoras de renda do mundo, é possivelmente, a mais abrangente e reconhecida política 
pública no Brasil. Sendo considerada a costura do tecido nacional. Segundo Martins e 
Marine(2009), há uma crescente percepção, nítida no debate político, de que políticas de 
gestão pública são essenciais para a geração de resultados em todos os campos de políticas 
públicas. Neste sentido, o INSS – Instituto Nacional do Seguro Social, responsável pela 
prestação de serviços previdenciários a sociedade brasileira, tem investido fortemente na 
qualidade de sua administração e na busca da melhoria contínua do atendimento, com 
programas de modernização e cultura de profissionalismo que visam a excelência no 
atendimento. Destacamos conquistas na área de inovações tecnológicas que permitem o 
7 
 
reconhecimento automático do direito, o agendamento eletrônico de serviços e o atendimento 
remoto. 
No entanto, as potencialidades permitidas por estas inovações ainda não são 
satisfatoriamente percebidas nas Gerências Executivas (GEX) e nas Agências da Previdência 
Social (APS) do INSS que, apesar dos contínuos esforços de modernização, ainda mantêm 
fortes componentes de uma cultura organizacional clientelista e burocrática que encontra 
dificuldades em promover um modelo de gestão, capaz de usufruir plenamente das inovações 
tecnológicas já disponíveis; em motivar e comprometer seus servidores a realizar processos 
excelentes; e em desenvolver cultura voltada aos resultados e à qualidade no atendimento ao 
cidadão-segurado. Além disso, as GEX apresentam forte concentração de recursos sem o 
correspondente valor agregado à atividadefinalista da Instituição, perfil de competência 
deficitário das unidades e uma estrutura organizacional que distribui funções e gratificações 
desvinculadas da efetiva responsabilidades na tomada de decisão que, invariavelmente, ocorre 
nas APS o que desmotiva e contribui para a desvalorização do servidor das APS. 
Este trabalho se desenvolve nas cem(100) Gerências Executivas do INSS e suas 
respectivas APS. Aplica a metodologia DEA (Análise Envoltória de Dados) para avaliar a 
eficiência relativa das GEX na utilização dos recursos, utiliza método estatístico para avaliar 
o impacto dos serviços das GEX na eficiência das APS. Avalia e propõe inovações nos 
procedimentos de gestão no INSS que vão da revisão do desenho institucional à gestão 
estratégica de pessoas, de modo a promover um modelo gerencial focado na alocação 
eficiente de recursos, na gestão do conhecimento e, nas metas e objetivos institucionais, que 
permita e incentive a profissionalização do servidor público, a qualidade no atendimento, a 
eficiência na gestão e o aprendizado e crescimento organizacional. Fundamentais para a 
melhoria e eficiência do gasto público. 
Na seção I é feito uma rápida explanação da Estrutura Organizacional do INSS, 
focando o cenário objeto deste trabalho: as GEX - Gerências Executivas do INSS e suas 
respectivas unidades de atendimento, as APS - Agências da Previdência Social. Na seção II é 
apresentado a metodologia utilizada no trabalho. Na seção III são apresentados os resultados 
das análises de eficiência e das pesquisas realizadas. Na seção IV é feito a avaliação dos 
resultados obtidos. E na conclusão são apresentadas propostas e sugestões para melhoria do 
gasto público no INSS. 
8 
 
 
1. A ESTRUTURA ORGANIZACIONAL DO INSS 
 
 
O Instituto Nacional do Seguro Social – INSS, Autarquia Federal, com sede 
em Brasília – DF, vinculada ao Ministério da Previdência Social, instituída com fundamento 
no disposto no art. 17 da Lei nº 8.029, de 12 de abril de 1990, tem por finalidade promover o 
reconhecimento de direitos, administrados pela Previdência Social e estabelecidos no Regime 
Geral de Previdência Social – RGPS. 
O RGPS, organizado conforme o art. 201 da Constituição Federal 
Brasileira, tem caráter contributivo e de filiação obrigatória, que enquadra também a atuação 
do INSS, sendo respeitadas as políticas e estratégias governamentais oriundas dos órgãos 
hierarquicamente superiores, como o MPS. 
O INSS, conforme o Art.2º de seu Regimento Interno, aprovado pela 
Portaria 296, de 09 de novembro de 2009, tem a seguinte estrutura organizacional( Figura 1): 
 
 
 
Decreto 6.934/2009 | Resolução nº 68/INSS/PRES, de 19.08.2009 | Estrutura Completa do INSS
Regimento Interno | Portaria nº 766 INSS/PRES, de 20.08.2009 | Portaria nº 202, de 13.08.2009
 
 
Figura 1: Organograma do INSS 
 
9 
 
 
I - órgãos de assistência direta e imediata ao Presidente: a) Gabinete; b) 
Assessoria de Comunicação Institucional; c) Coordenação-Geral de 
Planejamento e Gestão Estratégica; e d) Coordenação-Geral de 
Tecnologia da Informação; 
II - órgãos seccionais: a) Auditoria Geral; b) Procuradoria Federal 
Especializada; c) Diretoria de Orçamento, Finanças e Logística; e d) 
Diretoria de Recursos Humanos e, e) Corregedoria-Geral. 
III - órgãos específicos singulares: a) Diretoria de Benefícios; b) Diretoria 
de Saúde do Trabalhador; e c) Diretoria de Atendimento; 
IV - unidades e órgãos descentralizados: a) Superintendências Regionais; b) 
Gerências-Executivas; c) Agências da Previdência Social; d) 
Procuradorias-Regionais; e) Auditorias-Regionais; e f) Corregedorias- 
Regionais. 
 
Ainda conforme o referido Regimento Interno, a estrutura organizacional do 
INSS, para atender às suas finalidades legais, observa, entre outros, os seguintes princípios: 
gestão por processos, com características empreendedoras; descentralização decisória com 
foco em resultados; maior autonomia às instâncias técnicas dos órgãos e unidades 
descentralizadas, com o provimento dos recursos necessários e profissionalização de todos os 
níveis da organização. 
É dirigido por um Presidente e cinco Diretores, nomeados na forma da 
legislação. 
 
 
1.1. As Gerências Executivas do INSS - GEX 
 
 
O INSS tem cem(100) Gerências-Executivas- GEX(Figura 2), subordinadas 
às respectivas Superintendências Regionais(SR), sendo cinco (05) SR. As GEX reproduzem 
em parte e nas devidas proporções, a estrutura organizacional da Direção Central: a)Seção de 
Logística, Licitação e Contratos e Engenharia; b) Seção de Orçamento, Finanças e 
10 
 
Contabilidade; c) Seção de Recursos Humanos; d) Serviço/Seção de Saúde do Trabalhador; e) 
Divisão e Serviço de Benefícios; e) Serviço/Seção de Reconhecimento de Direitos; f) 
Serviço/Seção de Manutenção de Direitos; g) Serviço/Seção de Administração de Informação 
Sociais; e h) Assessoria/seção de Comunicação Social, além das APS de sua abrangência. 
 
 
Figura 2: Organograma das GEX 
 
 
 
1.2. As Agências da Previdência Social - APS 
 
 
O INSS conta com 1.206 Agências da Previdência Social(APS), unidades de 
atendimento direto ao cidadão-segurado, incluindo 09 APS-BI(Benefício por Incapacidade), 
17 APS-DJ(Atendimento a Demandas Judiciais) e 68 unidades móveis, sendo 65 
PREVMÓVEIS(carros) e 03 PREVBARCOS (barcos) . 
As APS são responsáveis: a) pelo atendimento ao contribuinte individual, 
pelos procedimentos de reconhecimento, manutenção e revisão de direitos ao recebimento de 
benefícios previdenciários, pela compensação previdenciária e emissão/averbação de certidão 
de Tempo de Contribuição; b) pelo desenvolvimento das atividades relacionadas à perícia 
11 
 
médica, a reabilitação profissional e serviço social; c) pelo monitoramento operacional de 
benefícios; e) pelo desenvolvimento das atividades relacionadas à orientação e informação à 
sociedade; e f) por subsidiar a defesa do INSS em Juízo e cumprir, sob orientação da 
Procuradoria, as decisões judiciais, entre outros. 
 
As APS têm a seguinte estrutura organizacional: a)Gerência da APS; 
b)Serviço/Seção ou setor de benefício das APS; c) Supervisor Operacional de Benefícios. 
 
 
 
Figura 3: Organograma das APS 
 
 
Em toda Instituição, a parcela mais significativa no salário do servidor, 
corresponde a Gratificação de Desempenho das Atividades do Seguro Social – GDASS, 
instituída no Decreto nº 6.493, de 30 de junho de 2008, e as orientações estabelecidas na IN 
38/INSS/PRES, de 22/04/2009, quando concluída suas "implementação", prevista para 
julho/2011, poderá atingir até 70% do salário do servidor. 
Em sua formulação, até 80% da GDASS corresponde ao desempenho 
institucional com meta estabelecida pela direção central. Sendo utilizado atualmente, o índice 
IMA - Idade Média do Acervo (tempo médio de transição de processos nas APS medido a 
partir da data do requerimento até a data da conclusão), para a definição da meta de 
desempenho institucional. 
A gratificação IMA-GDASS é calculada por GEX de acordo com os 
resultados IMA das suas respectivas APS. As Agências são avaliadas e delas dependem a 
12 
 
gratificação GDASS de todos os servidores da Instituição. Mas, não existe na Instituição 
avaliação do desempenho das unidades da área-meio, nem do impacto das atividades da área-
meio no desempenho das APS, instância organizacional onde se realiza a atividade finalista da 
Instituição: o reconhecimento e manutenção do direito aos benefícios por ela administrados. 
 
 
2. METODOLOGIA 
 
 
Este trabalho se desenvolveu em duas etapas distintas, a saber: i) Avaliação de 
eficiência das GEX do INSS e de suas unidades: Gabinete(GbGex), Logística(Log), 
Financeira(OFC), Recursos Humanos(RH), Benefício(BENEF) e Atendimento(ATEND) e ii) 
Diagnóstico do Perfil das GEX. 
Na primeira etapa foi utilizado a metodologia DEA (Análise Envoltória de Dados) 
para avaliar a eficiência relativa das GEX do INSS ede suas unidades. Sendo considerado 
dois conjuntos: a) BRASIL, formado pelas 100GEX do INSS e b) REGIONAL, considerando 
os cinco subconjuntos: REGI, REGII, REGIII, REGIV e REGV, constituídos conforme a 
estabelecido na estrutura organizacional do INSS, a saber: REG I – formado pelas 23GEX do 
Estado de São Paulo, REG II – formado pelas 22GEX dos Estados do Sudeste, exceto São 
Paulo, REG III – formado pelas 19GEX dos Estados do Sul, REG IV – formado pelas 21GEX 
dos Estados do Nordeste, exceto Maranhão e REG V – formado pelas 15GEX dos Estados do 
Centro-Oeste, Norte e Maranhão. 
Os modelos DEA utilizados nesta etapas serão detalhados no item 2.2 - A análise 
de eficiência DEA de Unidades do INSS, e seus subitens 2.2.1 e 2.2.2, deste trabalho, que 
trata da implementação dos modelos DEA para avaliação de eficiência das GEX e de suas 
unidades. 
A segunda etapa foi desenvolvida para subsidiar a análise dos resultados obtido na 
etapa anterior. Sendo calculado o coeficiente de correlação entre os recursos GEX e os 
13 
 
indicadores institucionais de desempenho
1
: IMA(Idade Média do Acervo), TMEA(Tempo 
Médio de Espera do Atendimento Agendado) e TMC(Tempo Médio Concessório). E 
pesquisado aspectos do modelo gerencial das GEX do INSS e da cultura organizacional, por 
meio de formulários eletrônicos disponibilizados na intranet do INSS, no período de out-
dez/2009 a jan/2010, para todos os detentores de cargo comissionado nas GEX, nas APS e 
para os servidores não comissionados das APS. 
 
 
 
2.1. A Análise Envoltória de Dados(DEA) 
 
 
 
A Análise Envoltória de Dados - DEA (Data Envelopment Analisys) possibilita 
avaliar o grau de eficiência relativa de unidades produtivas que realizam uma mesma 
atividade, quanto à utilização dos seus recursos. A análise da eficiência de unidades 
produtivas – DMU(Decision Making Unit), nos modelos DEA, gera uma fronteira de 
eficiência, sobre a qual estarão situadas as unidades eficientes, ou seja, as que possuírem a 
melhor relação "produto/insumo". As Unidades menos eficientes estarão situadas numa região 
inferior à fronteira, conhecida como envoltória. 
Os modelos DEA transformam os inputs(insumos) e outputs(produtos) originais 
pela agregação de valores, em combinação linear de inputs e outputs, respectivamente. Os 
pesos usados nestas combinações lineares são calculados através de um problema de 
programação linear, de forma que cada DMU obtenha a melhor combinação de pesos, 
maximizando sua eficiência. 
Em qualquer modelo DEA: 
1. As DMU escolhidas precisam estar alinhadas e desempenhando funções 
semelhantes. O modelo DEA escolhe, para cada DMU, o conjunto de 
 
1
 Conceito dos indicadores de desempenho, ver anexo VI. 
14 
 
pesos(multiplicadores), de modo a torná-la o melhor possível em relação 
às demais. Assim, cada DMU pode ter um conjunto de pesos diferente. 
2. Todos os modelos são invariantes com a escala de medida; 
3.A escolha das variáveis para compor o modelo poderá levar em conta 
tanto fatores controláveis (de gestão), como fatores não controláveis (do 
ambiente), tanto qualitativos, como quantitativos. 
 
A metodologia DEA apresenta ainda as seguintes vantagens: 
 Os dados não necessitam de normalização; 
 É uma abordagem não paramétrica, não exigindo uma forma funcional 
explícita relacionando input e output; 
 Os índices de eficiência são baseados em dados reais (e não em fórmulas 
teóricas); 
 Generaliza o método de Farrell, construindo um único input virtual e um 
único output virtual; 
 Pode, explicitamente, sinalizar a não eficiência do processo de produção 
e também apontar possíveis melhoramentos relacionada aos 
investimentos; 
 
Essas características conferem ao método uma potencialidade de natureza 
essencialmente aplicada. DEA é um método para apoio à decisão de natureza multicritério e, 
portanto, capaz de modelar melhor a complexidade do mundo real. 
O modelo original CCR(Charnes, Cooper e Rhodes), também conhecido como 
CRS(Constant Returns to Scale) tem como propriedade principal a proporcionalidade entre 
inputs e outputs na fronteira, ou seja, o aumento(decremento) na quantidade dos inputs, 
15 
 
provocará acréscimo(ou redução) proporcional no valor dos outputs. 
Considerando inputs Xi (input X de cada unidade i) e os outputs Yj (output Y de 
cada unidade j), o índice de eficiência é definido pela combinação linear dos outputs dividido 
pela combinação linear dos inputs de determinada DMU k: 
 
 
 
onde: 
 
 
 
 
 
Nesta expressão u e v representam os pesos ou multiplicadores atribuídos aos 
outputs(produtos) e inputs(insumos). O método convenciona que todos os índices devem ser 
menores ou iguais a 1. Ou seja, quanto maior a relação Y/X maior a eficiência da unidade. A 
eficiência de uma DMU A será calculada através do problema de programação não-linear 
seguinte: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
tal que 
 , k = 1,...,n 
 
 
 
16 
 
Então o problema consiste em encontrar os valores dos pesos (ou multiplicadores) 
uie vj, que maximizam a soma ponderada dos outputs (output “virtuais”) dividida pela soma 
ponderada dos inputs (“input virtual”) da DMU em análise, sujeita a restrição de que este 
quociente seja menor ou igual a 1, para todas as DMU. Logo o índice de eficiência varia de 0 
a 1. Sendo considerada eficiente a unidade que obtiver índice igual a 1 e as demais, 
ineficientes. 
Repetindo-se este processo para cada DMU obtêm-se os respectivos pesos uie vj. 
Charnes e Cooper(1962) transformaram o Problema de Programação Fracionária acima que 
tem infinitas soluções ótimas num Problema de Programação Linear(PPL): 
 
 
 
 
 
Este modelo assume retornos constantes de escala (CRS), a partir dos pesos 
atribuídos aos inputs(insumos) e outputs(produtos). Os modelos DEA partem sempre do 
pressuposto básico de que a análise de eficiência é relativa ao conjunto observado. 
Desta forma, o conjunto de possibilidades de produção(P) de n DMU, (xj, yj), j= 
1, ...n, assume conforme Banker, Charnes e Cooper (1984, apud LINS, 2000) as seguintes 
propriedades: 
 
17 
 
a) Convexidade: 
 
 (escalares não negativos) 
 
t : 
 
 
então: 
 
 
 
 
b) Ineficiência: 
 
 
 
 
 
 
 
c) Raio Ilimitado (válido para os modelos CCR) 
 
 
 
Que faz com que qualquer ponto pertencente ao segmento de reta que 
passa pela origem e por um ponto viável(considerando as propriedades 
anteriores) seja também viável. 
 
 
Outra definição importante a considerar é a distância de Shephard (g(x, y)) para o 
conjunto de probabilidade de insumos L(Y). 
 
 
 
Considerando L(Y) , o conjunto de probabilidade de insumos definido como 
conjunto dos x ≥ 0 que podem produzir y≥0. 
 
 
 
 
 
Ou seja, na análise de determinada DMU, h é o menor valor (sempre menor que 
18 
 
1) tal que, multiplicado pelo vetor de insumos desta DMU resulta em uma redução 
equiproporcional destes insumos. Busca-se a máxima redução equiproporcional (o mínimo h), 
tal que possamos garantir que a DMU, operando com esta nova combinação de insumos, 
ainda pertença ao conjunto de possibilidades de produção P. Desta forma, busca-se: 
 
 
 
Onde h será interpretado como o indicador de eficiência da DMU analisada, 
baseada na possibilidade de redução de insumos para obter a eficiência máxima, segundo o 
modelo CCR orientação a inputs.A fronteira de eficiência é o conjunto de pontos, tais que 
h=1. 
 
 
Figura 4: Fronteira CCR – orientação Output 
 
 
O modelo DEA – BCC – Banker, Charnes e Cooper (1984, apud LINS, 2000) 
elimina a possibilidade de raio ilimitado (rendimento constante de escala) e passa a considerar 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
19 
 
a possibilidade de rendimentos crescentes e decrescentes de escala na fronteira de eficiência. 
No modelo DEA BCC-O – modelo BCC orientado a output, o modeloque utilizado neste 
trabalho, busca-se: maximizar os produtos obtidos considerando o nível atual dos inputs. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5: Relações das Fronteiras CCR e BCC 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
20 
 
 
2.1.1. Revisão Bibliográfica 
 
Farrel (1957) introduziu os conceitos de eficiência técnica e eficiência de alocação 
que são considerados marcos iniciais dos estudos da área do DEA, cuja base foi a pesquisa 
realizada por Debreu e Koopmans, em 1951 (COELLI, 1998). Charnes, Cooper e Rhodes 
(1978) desenvolveram um trabalho, baseado em técnica de programação matemática, para a 
análise de eficiência das escolas públicas. A idéia principal do trabalho de Charnes, Cooper e 
Rhodes(1978) era propor um modelo com orientação voltada para os inputs(redução dos 
insumos utilizados, sem alterar o nível dos outputs atuais), além de assumir rendimentos 
constantes de escala. Ou seja, o modelo DEA–CCR aplicado a um caso prático. Banker, 
Charnes e Cooper(1984) eliminaram a necessidade dos rendimentos constantes de escala na 
aplicação do modelo(DEA–BCC). Vários autores têm contribuído para melhorar a 
performance dos modelos na análise de eficiência. Destacamos trabalhos na área de seleção 
de variáveis (LINS, 1999), o método da supereficiência (ANDERSEN et al., 1993), e modelos 
de estrutura com preferência (Zhu,1996). 
A metodologia DEA tem sido amplamente utilizada na área da educação. No 
Brasil, foi desenvolvido um estudo de análise da eficiência relativa das universidades federais, 
utilizando a técnica DEA. MARINHO, RESENDE & FAÇANHA(1997) analisaram as 
principais universidades brasileiras, no ano de 1994. Ressaltaram a importância de o DEA 
fornecer metas, não como objetivos rígidos, mas como indicativos de como os inputs e 
outputs podem ser melhor ajustados para a eficiência do conjunto. Concluíram que o DEA é 
uma importante ferramenta de gerenciamento, principalmente para sistemas organizacionais 
complexos (com múltiplos inputs e outputs) como são as universidades. 
Podemos encontrar aplicações da metodologia DEA nos mais diversos ramos do 
conhecimento, possivelmente pela potencialidade do método e sua natureza, essencialmente, 
aplicada. Assim encontramos uma interminável bibliografia de análise de eficiência DEA que 
vai da Construção Naval(FERREIRA et al, 2008) à Previdência Aberta do Mercado 
Brasileiro(SILVA e AZEVEDO, 2004), da Organização Militar de Saúde(SOUZA e 
MACEDO, 2008) à Modelo Teórico de Análise de Políticas Públicas e 
Desenvolvimento(SILVA et al , 2007). A avaliação de hospitais é também muito freqüente na 
bibliografia, por exemplo, o uso da Análise Envoltória de Dados (DEA) para avaliação de 
21 
 
hospitais universitários brasileiros(LINS, at al, 2007). De modo que, consideramos adequada 
a escolha da metodologia DEA para a análise da eficiência das GEX do INSS. 
 
2.1.2. Implementação do modelo DEA 
 
 
A implementação sugerida por Golany e Roll (1989) é amplamente utilizada e 
estabelece as fases principais na implementação(apud ABEL, 2000; PAIVA, 2000) : 
 Definição e seleção das DMU a entrarem na análise: unidade – objetos de 
análise que desempenham as mesmas atividades e têm os mesmos 
objetivos. 
 Seleção dos fatores (variáveis de input e output): insumos e produtos – são 
iguais para todas as unidades avaliadas. Podendo, contudo, variar de 
intensidade e de magnitude. Devem ser relevantes e apropriados para 
estabelecer a eficiência relativa das DMU. 
 
Os modelos DEA partem do pressuposto básico da Análise Envoltória dos Dados 
de que a análise de eficiência é sempre relativa às DMU observadas. Para que as comparações 
entre DMU façam sentido, é necessário que elas sejam homogêneas. Os autores consideram 
que as DMU são homogêneas quando possuem as seguintes características: 
a) desempenham as mesmas atividades e têm os mesmos objetivos, sob as 
mesmas condições de mercado e 
b) as variáveis input e output – fatores (insumos e produtos) – são iguais podendo, 
contudo, variar de intensidade e magnitude. 
Os modelos DEA permitem uma ampla escolha de variáveis, que podem ser 
controláveis ou não, qualitativas ou quantitativas. Sendo qualitativas devem tomar um valor 
físico a fim de torná-las mensuráveis. Disponibiliza relatórios dos cálculos e tabelas de 
resultados encontrados onde são identificados os excessos em cada input e/ou a escassez em 
cada output, que tornaram a DMU relativamente ineficientes. Por conseguinte, as DMU 
eficiente tem as colunas excessos e escassez iguais a zero (CHAVES; THOMAZ: 2007, 54). 
22 
 
 
2.2. A Análise de Eficiência DEA de Unidades do INSS 
 
2.2.1. Eficiência DEA das GEX 
 
 
As 100(cem) GEX do INSS foram submetidas a modelos DEA BCC-O, Sendo 
considerado dois conjuntos: a) BRASIL, formado pelas 100GEX do INSS e b) REGIONAL, 
considerando os cinco subconjuntos: REGI, REGII, REGIII, REGIV e REGV, constituídos 
conforme a estabelecido na estrutura organizacional do INSS, a saber: REG I – formado pelas 
23GEX do Estado de São Paulo, REG II – formado pelas 22GEX dos Estados do Sudeste, 
exceto São Paulo, REG III – formado pelas 19GEX dos Estados do Sul, REG IV – formado 
pelas 21GEX dos Estados do Nordeste, exceto Maranhão e REG V – formado pelas 15GEX 
dos Estados do Centro-Oeste, Norte e Maranhão. 
No modelo selecionado, cada GEX é uma DMU que tem como inputs(insumos) o 
quantitativos de servidores por instâncias de lotação nas GEX, a saber: Gabinete(GbGEX), 
Logística(Log), Financeira(OFC), RH, Beneficio(BENEF) e Atendimento(SERAT ou SEAT) 
e a despesa total da GEX, realizada nos itens de despesa selecionados
2
, a saber: diárias de 
pessoal civil; material de consumo; locação de mão-de-obra e outros serviços de terceiros – 
pessoa jurídica. E como outputs(produtos) o quantitativo de APS suportadas pela respectiva 
GEX e os Indicadores Institucionais de Desempenho
3
: IMA – Idade Média do Acervo e 
TMEA – Tempo Médio de Espera do Atendimento Agendado. 
Dentre os modelos experimentados, este foi selecionado por apresentar maior 
poder discricionário e por se aproximar mais do que é praticado hoje, na avaliação de 
desempenho institucional. 
Foram considerados três(03) períodos: março, maio e novembro/2009. Em 
Março/2009 ainda não estava institucionalmente estabelecida a gratificação IMA-GDASS, 
nem o sistema eletrônico de registro de freqüência(SISREF). Em Maio/2009, a gratificação 
IMA-GDASS já estava institucionalmente instituída. Mas, ainda não estavam sendo 
 
2
 Itens de despesa selecionados, anexo II. 
3
 Conceitos dos Indicadores Institucionais de Desempenho, ver anexo VI 
23 
 
realizadas a avaliações de desempenho. De modo que foi estabelecido provisoriamente um 
percentual a ser pago daquela gratificação, o qual seria posteriormente corrigido com a 
avaliação de Nov/2009. A partir de Nov/2009 os ciclos de avaliação já estavam plenamente 
estabelecidos e alinhados com os respectivos efetivos financeiros. Em novembro/2009, tanto a 
GDASS, como o SISREF já estavam plenamente institucionalizados e estabelecidos. 
 
 
2.2.2. Eficiência DEA das Instâncias GEX: Gabinete, Logística, OFC, 
RH, Benefício e Atendimento. 
 
 
As instâncias GEX: Gabinete(GbGEX), Logística(Log), Financeira(OFC), 
Recursos Humanos(RH), Benefício(BENEF) e Atendimento(ATEND) das 100(cem) 
Gerências Executivas do INSS foram submetidas a modelos DEA BCC-O, Sendo também 
considerado dois conjuntos para cada tipo de instância: a) BRASIL, formado pelas 100 
instância GEX do INSS, de cada tipo e b) REGIONAL, formado pelas instância GEX do 
INSS, de cada tipo, considerando os cinco subconjuntos: REGI, REGII, REGIII, REGIV e 
REGV, já citados no item anterior. No modelo selecionado, cada uma das 100 instâncias 
GEX, de cada tipo, é uma DMU que tem como inputs(insumos) seu quantitativos de 
servidores E como outputs(produtos) o quantitativo de APS suportadaspela respectiva GEX 
Além do quantitativo de APS da abrangência de cada GEX, a instância RH teve 
também como outputs(produto) o quantitativo de servidores em Agências na sua respectiva 
Gerência. A instância BENEF, o Indicador de Desempenho Institucional – TMC (Tempo 
Médio Concessório). E a instância ATEND, os Indicadores de Desempenho Institucional: 
IMA(Idade Média do Acervo), TMEA( Tempo Médio de Espera do Atendimento Agendado) e 
TMP(Tempo Médio de Permanência na Agência). 
No modelo apresentados nos itens 2.2.1 e 2.2.2, consideramos valores inversos 
dos Indicadores de Desempenho Institucional, devido seus conceitos
4
 e significados para a 
qualidade do atendimento 
 
 
4
 Conceitos dos Indicadores de Desempenho Institucional, ver anexo VI 
24 
 
2.3. Base de Dados e Pesquisa da Cultura Organizacional 
 
Os dados utilizados, neste trabalho para a Análise de Eficiência das Unidades 
foram retirados dos bancos de dados e sistemas gerenciais da Instituição: Sistema Único de 
Informações de Benefícios – SUIBE, Sistema de Gerenciamento do Atendimento – SGA, 
Sistema de Administração Financeira - SIAFI e Sistema de Recursos Humanos - SRH. No 
SUÍBE, foram coletados os indicadores de desempenho institucional relacionados a atividade 
fim: Idade Média do Acervo(IMA) que mede o tempo médio dos benefícios represados por 
responsabilidade das APS e Tempo Médio Concessório(TMC), apura o tempo médio 
compreendido entre a data de regularização da documentação(DRD) e a data do despacho do 
benefício(DDB), exceto para os despachos de concessão em fase recursal e os decorrentes de 
ação judicial. No SGA os indicadores de desempenho institucional de Atendimento: Tempo 
Médio de Atendimento(TMA), Tempo Médio de Permanência(TMP), Tempo Médio de 
Espera do Atendimento Agendado (TMEA). No SIAFI dados relativos ao acumulado 2009 de 
despesas por GEX e no SRH, o quantitativo de servidores por unidades GEX e seus 
respectivos cargos. Os conceitos dos indicadores de desempenho institucional, acima citado, 
podem ser consultados no anexo VI deste trabalho. 
Para a segunda etapa do trabalho, as informações referentes ao perfil das unidades 
a cultura organizacional nas GEX e APS, e o impacto nas APS dos serviços prestados pelas 
instâncias das GEX foram obtidas via formulários eletrônicos dirigidos aos gestores das 
instâncias avaliadas, bem como aos Gerentes e Servidores de APS 
 
3. RESULTADOS OBTIDOS 
 
3.1. Análise de Eficiência DEA das GEX 
 
No conjunto BRASIL, das 100(cem) GEX do INSS, apenas 30(trinta) atingiram a 
fronteira de eficiência, em Nov/2009. 21(vinte e uma) GEX tem Score de eficiência DEA 
entre 0,80 e 0,99. 26(vinte e seis) GEX tem score de eficiência DEA entre 0,60 e 0,79. 
25 
 
11(onze) GEX entre 0,50 e 0,59. E 12(doze) GEX abaixo de 0,5 (Gráfico 1). A tabela 1, 
apresenta as Gerências que obtiveram os menores scores de eficiência. No Anexo VIII, deste 
trabalho, estão as tabelas completas dos resultados DEA obtidos. 
 
 
 
Gráfico 1: Score de Eficiência DEA das GEX - Brasil 
 
 
 
Tabela 1: Scores DEA GEX-BRASIL 
 
 
26 
 
Das 30(trinta) GEX que atingiram a fronteira de eficiência em Nov/2009, 
encontramos 1(uma) na regional I, 9(nove) na regional II, 6(seis) na regional III, 5(cinco) na 
regional IV e 9(nove) na regional V. A tabela2, apresenta o percentual excedente de recursos e 
o percentual estimado de folga na produção, neste caso, quantitativo de APS suportadas pelas 
GEX e potencialidade de melhora nos indicadores institucionais de desempenho. 
 
 
Tabela 2: % diferenças a corrigir p/ atingir a fronteira de eficiência GEX-Brasil 
 
 
As GEX Boa Vista e Osasco obtiveram os menores escores de eficiência. Devido 
tanto pelo excedente em seus quadro funcionais, como pelo quantitativo de APS que atende e 
o IMA e o TMEA observados, relativamente ao conjunto BRASIL. Poderia se argumentar que 
a GEX Boa Vista suporta apenas 4APS devido as distâncias e a dificuldade de acesso nesta 
GEX. Mas, o que dizer da GEX Sto. André que suportam apenas 4APS e da GEX Osaco(com 
5APS) e com menos de 50 servidores por agência? A Gex Belo Horizonte aloca 179servidores 
na área-meio para atender apenas 9APS e ainda poderia reduzir o IMA para cerca de 18dias e 
o TMEA 15dias em relação ao conjunto observado. O conjunto de DMU que serviram de 
referência a GEX Belo Horizonte foi formado por: Passo Fundo(λ=0,949), Sta. 
Maria(λ=0,020, Campo Grande(λ=0,555) e Belém(0,328) 
O desperdício acumulado pelas GEX, relativas ao conjunto BRASIL em 
Nov/2009, uma visão quantitativa, está consolidada por Regional no Quadro 1, abaixo: 
 
27 
 
 
Quadro 1: Resultados da Ineficiência GEX-BRASIL 
 
As Gerências mais referenciadas foram: Ijuí(38 vezes), Mossoró e Cuiabá(34 
vezes), Passo Fundo(32 vezes) e Montes Claros( 23). 
No cenário regional, as diferenças nos Scores de eficiência DEA são menos 
acentuados. Mesmo assim, das 23GEX da Regionais I, apenas 12 são eficientes, sendo 
0,50(GEX Osasco) o menor score DEA obtido. A tabela 3, mostra que a GEX Sto André, 
desperdiça 29,14% em despesas, para estar na fronteira de eficiência deveria aumentar em 
137,5% seus número de APS. Além disso, tem excesso de servidores no GbGEX,(86,67%), na 
Logística(8,33%), no RH e no Atendimento(33,33%). Osasco tem um excedente de cerca de 
55% no GBGEX e no Atendimento. Neste grupamento, as unidades mais referenciadas foram: 
a São João da Boa Vista(9 vezes) e a GEX Campinas(7vezes). 
 
 
Tabela 3: Projeção da Gex Sto André e Osasco na fronteira de eficiência GEX-REG I 
 
 
28 
 
 
Na Regional II, das 22GEX, 14 atingiram a fronteira de eficientes e 8 tem score 
DEA menor do que 1. O Score DEA mínimo de 0,53 foi observado na GEX Petropólis. 
Na Regional III, das 19GEX, apenas 7GEX(Cascavel, Chapecó, Ponta Grossa, 
Passo Fundo, Sta. Maria, Uruguaiana e Ijuí) atingiram o Score de eficiência DEA igual a 1. O 
menor Score (0,59) ficou com a GEX Blumenau. 
Na Regional IV, das 21 GEX, 16 atingiram o Score de eficiência 1, nas demais, 
este índice variou de 0,95 a 0,61, significa dizer que nesta Regional as Gerências Executivas 
são mais assemelhadas quanto a distribuição dos seus recursos. 
A Regional V, registrou os menores Score DEA. Apesar disso, das 15GEX, 13 
obtiveram Scores de eficiência DEA iguais a 1. Apenas a GEX DF(0,54) e a GEX 
Goiânia(0,76) não atingiram a fronteira de eficiência, em relação ao conjunto. 
As medidas estatísticas: média, desvio padrão e valor máximo e mínimo dos 
Scores DEA de eficiência, obtidos pelas GEX , quando observadas no conjunto de suas 
respectivas regionais e no conjunto BRASIL, são apresentadas no quadro 1, abaixo. 
 
 
Quadro 2: Estatística dos Scores de Eficiência por Regional e Brasil 
 
 
O maior desvio padrão e o menor Score DEA de eficiência foram observados na 
Regional V, sabemos das peculiaridades geográficas desta regional. Mas, isso não impediu 
que 1/3 de suas gerências atingissem a fronteira de eficiência, no modelo estudado. 
29 
 
Voltaremos a discutir estes resultados mais adiante no item 5.2 – Análise do 
Impacto da área-meio na eficiência das APS e seus subitens. 
Nos quadros 3 a 6, apresentamos os Score DEA de eficiência das GEX por 
grupamentos Regionais, nos períodos março, maio e novembro/2009 e o obtido no 
grupamento Brasil no mês de Nov/2009. O Rank BRASIL, ultima coluna nos quadros 
citados, se refere ao conjunto BRASIL, no mês de novembro. Abaixo de cada quadro, 
apresentamos, ainda, os seguintes gráfico: i) Scores DEA de eficiência de cada GEX obtidos 
no conjunto regional nos meses mar, mai e nov/2009 e no conjunto Brasil relativo a nov/2009; 
ii) quantitativo de benefícios concedido por cada GEX no período mar, mai e nov/2009 e; iii) 
IMA de cada GEX no período novembro/2009. 
 
 
Quadro 3: Comparativo Score DEA das GEX-REG I 
 
30 
 
Observamos que em nov/2009, mês deavaliação de desempenho institucional 
IMA-GDASS, algumas GEX tiveram scores de eficiência mais baixos, possivelmente o 
esforço para reduzir o IMA, reduziu também a diferença deste indicador entre as GEX . E no 
rank BRASIL, predominou os baixos scores de eficiência. O gráfico 2, abaixo, mostra um 
comparativo do período estudado para a região e cenário BRASIL. 
 
 
Gráfico 2: Comparativo Score DEA das GEX-REG I 
 
No gráfico 3, temos o comparativo dos Scores DEA da REG II, no citado período. 
 
 
Gráfico 3: Comparativo Score DEA das GEX-REG II 
31 
 
 
No quadro 4, temos os Scores de eficiência DEA mar, mai e nov/2009, para a 
regional II. As GEX deste conjunto, também sofrem significativa queda quando confrontadas 
no cenário Brasil. 
 
 
Quadro 4: Comparativo Score DEA das GEX-REG II 
 
 
Na Regional III(Gráfico 4) algumas unidades assumem baixas colocações no rank 
como GEX Porto Alegre (88ª) e GEX Pelotas(81ª), quando confrontadas no cenário nacional, 
que tem apenas 30 GEX na fronteira de eficiência. A GEX Ponta Grossa, eficiente no cenário 
regional assume a 44ª posição no cenário BRASIL. Enquanto as GEX Cascavel, Chapecó, 
Ijuí, Passo Fundo, Sta. Maria e Uruguaiana se mantém na fronteira de eficiência(Quadro 5). 
 
32 
 
 
Gráfico 4: Comparativo Score DEA das GEX-REG III 
 
 
 
Quadro 5: Comparativo Score DEA das GEX-REG III 
 
Na regional IV, diferentemente do cenário regional que tem 16 gerências na 
fronteira de eficiência, apenas 6GEX(Barreiras, Feira de Santana, Sto Ato de Jesus, Campina 
Grande, Teresina e Mossoró atingiram o Score DEA igual a 1 no cenário BRASIL 
33 
 
 
 
Quadro 6: Comparativo Score DEA das GEX-REG IV 
 
 
A regional V(Gáfico 6), consegui colocar a metade de suas GEX na fronteira de 
eficiência BRASIL. No quadro 7, comparativo como cenário Brasil 
 
 
Quadro 7: Comparativo Score DEA das GEX-REG V 
34 
 
 
 
Gráfico 5: Comparativo Score DEA das GEX-REG V 
 
 
 
3.2. Análise de Eficiência DEA das Instâncias GEX: Gabinete, Logística, 
OFC, RH, Benefício e Atendimento 
 
 
Das 100(cem) unidades GbGEX, analisadas apenas 5(cinco) atingiram a fronteira 
de eficiência: Cuiabá, Belém, Sto. Antonio de Jesus, Duque de Caxias e Ijuí. 12 GbGEX 
atingiram Scores DEA de eficiência entre 0,83 e 0,70. 27GbGEX obtiveram Scores DEA entre 
0,60 e 0,50. A grande maioria 56% dos GbGEX obtiveram scores DEA de eficiência 
inferiores a 0,5 (Gráfico 7). 
 
35 
 
 
Gráfico 6: Score DEA GbGEX - BRASIL 
 
 
Os gráficos 8 a 9, ilustram os Scores DEA de eficiência para as unidades RH e 
LOFC (Logística, Orçamento, Finanças e Contabilidade) das GEX no relativas ao conjunto 
BRASIL. A tabela 11, mostra os Scores DEA de eficiência daquelas unidades e a respectiva 
posição no Rank BRASIL. 
 
 
Gráfico 7 : Score DEA RH – BRASIL Gráfico 8: Score DEA - LOFC - BRASIL 
 
36 
 
 
 
Tabela 4: Score DEA - GbGEX, RH e LOFC – BRASIL 
 
 
A tabela 4, apresenta alguns exemplos de unidade GbGEX, LOFC e RH com os 
Scores de eficiência DEA obtidos e suas respectivas posições no rank BRASIL. A tabela 
completa pode ser consultada no Anexo VIII, deste trabalho. Os GbGEX, RH, LOFC são as 
instâncias da área-meio com maior concentração de servidores, situação observada em todas 
as regionais. O maior quantitativo de Servidores lotados em GbGEX foi encontrado na GEX 
Rio-Centro (245). 
A tabela 5, abaixo, mostra a projeção, das unidade Belém, Imperatriz, Rio-Centro, 
Recife e São Bernardo na fronteira de eficiência no conjunto BRASIL, e suas respectivas 
posições no rank daquele conjunto. A tabela completa pode se consultada no Anexo VIII, 
deste trabalho. 
Em relação ao conjunto observado, a GEX Rio-Centro tem um excedente de cerca 
de 93% de servidores no GbGEX, corrigindo essa situação, ainda teria uma capacidade de 
ampliar em 68,42% o quantitativo de APS que atende. O GbGEX Recife corrigindo de 39 
para 17 o quantitativo de servidores, ainda poderia ampliar em 88,24% o quantitativo de APS 
que atende. A GEX São Bernardo, com o mesmo quantitativo de servidores, poderia ampliar 
em 807,14% o quantitativo de APS que atende, passando de 2 para 18 APS. 
37 
 
 
 
Tabela 5: Projeções GbGEX - BR na fronteira de eficiência 
 
 
Corrigindo-se o excesso de servidores GbGEX , cerca de 436 servidores no 
grupamento BRASIL, ainda é possível, dentro dos parâmetro oferecidos pelo conjunto, 
ampliar em 517 o quantitativo de APS atendidas por estas unidades. Numa escolha criteriosa 
do conjunto a ser observado, este número pode triplicar. Vale ressaltar, que o GbGEX Cuiabá 
foi referenciada 70 vezes, Duque de Caxias 43 vezes e Belém 41vezes. Na área LOFC, 
apenas 5 (cinco) GEX atingiram a fronteira de eficiência: Cuiabá, Belém, Uruguaiana, Poços 
de Caldas, Divinópolis. O excedente chega a 277 servidores, quando agrupados por regional. 
Mesmo corrigindo esses excessos o quantitativo de unidades a serem atendidas por estas 
regionais ainda poderiam aumentar em 449 APS. Mostramos na tabela 7, abaixo, os dois 
cenários: regional e BRASIL. 
 
 
Tabela 6: Excessos LOFC e potencial de ampliação do nºAPS a atender 
38 
 
 
 
Tabela 7: Projeções LOFC na fronteira de eficiência BRASIL 
 
 
 
 
A tabela 7, acima, mostra as projeções de SP-Centro, São Bernardo, Rio-Centro, 
Porto Alegre, Pelotas, Recife, DF e Boa Vista na fronteira de eficiência no conjunto BRASIL. 
A tabela completa pode se consultada no Anexo VIII, deste trabalho. 
A unidade LOFC da GEX SP-Centro com o mesmo quantitativo de servidores 
pode ampliar em 210% o quantitativo de APS que atende. Já em São Bernardo aquele 
percentual chega a 670%. Rio-Centro deve reduzir em 55,86% seu pessoal e ainda assim, 
pode ampliar 68,42% o quantitativo de APS que atende. Porto Alegre deve reduzir 16,68% o 
número de servidores e ainda pode aumentar em 220% o número de APS que atende. Pelotas 
com a mesma quantidade de servidores tem potencial para atender 74,52$ a mais de APS. 
Recife precisa reduzir 37,86% seus quadro de servidores e pode ampliar em até 88,24% o 
quantitativo de APS que atende. GF deve reduzir 13,51% de seu quadro de servidores e ainda 
assim atender mais 128,57% de APS. Boa Vista tem potencial para atender mais 15 APS. No 
conjunto de referência a unidade Divinópolis foi citada 69vezes, Cuiabá 51 vezes, Belém e 
Ouro Preto 23 vezes. 
39 
 
Para analise da eficiência das 100 unidade RH das GEX do INSS nos cenário 
BRASIL e Regional. O modelo DEA, passou a ter como input apenas o quantitativo de 
servidores e como output o quantitativo de APS e o quantitativo de servidores em APS de 
cada GEX. Das 100(cem) unidades RH, submetidas a análise de eficiência DEA, apenas 5 
(cinco) unidades RH atingiram a fronteira de eficiência: Cuiabá, Manaus, Belém, SP-Sul, 
Maceió. No grupamento BRASIL, mesmo corrigindo um excesso de 197 servidores nas 
unidades de RH das GEX, ainda daria para ampliar em 776 o número de APS assistidas ou 
aumentar em 15.667 (quinze mil, seiscentos e sessenta e sete) o quantitativo de servidores de 
APS a serem assistidos por aquelas unidades. 
 
 
Tabela 8 Projeções RH na fronteira de eficiência DEA - BRASIL 
 
 
A tabela 8, acima, apresenta as projeções das unidades SP-Centro, Sto André, São 
Bernardo, Fortaleza e Boa Vista. A tabela completa, pode ser consultada no anexo VIII, deste 
trabalho.A unidade SP-Centro deve reduzir 20,45% dos seus servidores e ainda assim poderia 
dobrar o quantitativo de APS a serem atendidas. Sto. André com o mesmo quantitativo de 
servidores mais 12 APS (cerca de 315% a mais), poderia atender mais 194 servidores de APS. 
São Bernardo tem potencial para aumentar em 693,75% o quantitativo de APS a atender. 
Fortaleza deve reduzir em 42,04% seu quantitativo de servidores e Boa Vista pode atender a 
cerca de 19 APS a mais. 
40 
 
Para analise da eficiência das 100 unidade BENEF das GEX do INSS nos cenário 
BRASIL e Regional. O modeloDEA, utilizado teve como input o quantitativo de servidores e 
como output o quantitativo de APS e o TMC – Tempo Médio Concessório, indicador 
institucional de desempenho 
Das 100(cem) unidades BENEF(Divisão e Serviços) submetidas ao modelo DEA, 
apenas 05(cinco), atingiram a fronteira de eficiência: Cuiabá, Macapá, Belém, Mossoró, 
Uruguaiana, Governador Valadares e Divinópolis( Gráfico 10). 
 
 
Gráfico 9: Score DEA BENEF-BRASIL 
 
As instâncias BENEF Sto André, e SP-Norte que ocupam, respectivamente, a 98ª 
e a 99ª posição no rank BRASIL, tiveram como referência as instâncias BENEF: Divinópolis, 
Mossoró e Cuiabá. Para o BENEF São Bernardo, o conjunto referência se resumiu a Mossoró 
e Cuiabá. BENEF Divinópolis(5 servidores), atende a 17APS(TMC em torno dos 25dias), 
BENEF Mossoró(7 servidores) atende a 12APS(TMC em torno dos 5 dias). E Cuiabá(27 
servidores) atente a 31 APS(TMC em torno dos 20 dias). Já SP-Norte(17 servidores) atende 
5APS(TMC em torno dos 50dias). BENEF Sto André(10 servidores) atende 3APS(TMC de 
33 dias). BENEF São Bernardo(12 servidores) atende 2 APS com TMC dos 33 dias. 
41 
 
 
 
Tabela 9: Projeções BENEF na fronteira de eficiência 
 
A metodologia DEA ensina que Sto André com o mesmo quantitativo de 
servidores poderia atender mais 12 novas APS, São Bernardo com 4 servidores a menos, 
poderia aumentar mais 10 APS e SP-Norte mais 16APS( Tabela 9). Considerando o cenário 
regional temos que: das 23BENEF da regional I, apenas 8 atinge a fronteira de eficiência. 
Corrigindo um excesso de cerca de 96 servidores, ainda poderia atender a 112 novas APS. Na 
regional II, apenas 6unidades atingem a fronteira de eficiência. Corrigindo um excedente de 
146 servidores, ainda poderia atender 55 APS a mais. 
Na regional III, das 19 BENEF, apenas 4 atingem a fronteira de eficiência. Fora da 
fronteira, os Scores chegam a 0,51(BENEF Caxias). Apresenta um pequeno excesso a 
corrigir: Servidores(%) e capacidade para atende a 7 novas APS. 
Na regional IV, das 21 BENEF, apenas 6 atingem a fronteira de eficiência. Com 
pequeno excesso de servidores (6) a corrigir, poderia atender a mais 64 novas APS. 
Na regional V, 5 das 15 unidades BENEF, atingiram a fronteira de eficiência. 
Com um excesso de 30 servidores a corrigir, poderia atender a mais 60 novas unidades. 
Para analise da eficiência das 100 unidade Atendimento – ATEND (SERAT ou 
SEAT) das GEX do INSS nos cenário BRASIL e Regional. O modelo DEA, utilizado teve 
como input o quantitativo de servidores destas unidades e como output o quantitativo de APS 
e os indicador institucional de atendimento: IMA – Idade Média do Acervo, TMEA- Tempo 
42 
 
Médio de Espera do Atendimento Agendado e o TMP -Tempo Médio de Permanência na 
Agência, conforme já explicado no item 2.2.2, acima, os tempos foram convertidos em 
números decimais e as variáveis utilizadas no modelo assumiram o valores inversos dos 
indicadores, considerando seu significado o desempenho institucional 
No grupamento BRASIL, das 100 unidades de Atendimento (SERAT ou SEAT), 
apenas 9(nove) atingiram a fronteira de eficiência. 32ATEND tem Scores DEA(Gráfico 11) 
abaixo de 0,7. Com média 0,775, desvio padrão 0,145 e score mínimo igual a 0,31. 
 
 
Gráfico 10: Scores DEA ATEND- BRASIL 
 
A regional I, mesmo corrigindo um excesso de 24 servidores, ainda poderia 
atender mais 104 APS. A regional II, com 7 servidores a menos poderia atender a mais 68 
APS. A regional III com menos 10 servidores poderia atender a mais 49 APS. A regional IV 
com 16 servidores a menos poderia atender mais 88APS. A regional V poderia reduzir 
32servidores e ainda atender a mais 72APS. Os números da regional V são puxados por Porto 
Velho, Macapá e Boa Vista, não podemos esquecer as distâncias, nem os acessos nesta região. 
43 
 
Apresentamos os números tal como disponibilizados no modelo. Mas, voltaremos a discutir 
este resultado. 
As ultimas posições no rank ficaram com Boa Vista(0,31) e Macapá(0,49). 
Osasco( 0,50) ficou com a 98ª. O conjunto de referências de Osasco foi: Petrópolis(λ=0,897), 
Passo Fundo(λ=0,0887) e Mossoró(λ=0,013). As unidades mais referenciadas foram: 
Petrópolis(59), Ijuí( 55) e Passo Fundo(53). As unidades SERAT quando agrupadas por 
regional apresentam os seguintes resultados. 
Na regional I, apenas 8 SERAT atingiram a fronteira de eficiência. Os maiores 
excessos no quantitativo de servidores foi observado em SP-Sul(49%) e Osasco(55%). 
Reduzindo 15 servidores, ainda poderiam atender mais 45APS. Na regional II, Belo 
Horizonte obteve o menor score (0,62). Com o mesmo quantitativo de servidores(4) poderia 
aumentar em (60%) a quantidade de APS que atende. Entraram no conjunto de referência de 
Belo Horizonte: Vitória(λ=0,282), Montes Claros(λ=0,054), Petrópolis(λ=0,227) e Volta 
Redonda(λ=0,435). Na regional III, embora só 5 unidades tenham atingido a fronteira de 
eficiência (Criciúma, Sta. Maria, Passo Fundo e Ijuí), as demais apresentaram scores acima de 
0,70. Ijuí foi referenciada 12 vezes, Criciúma 11 e Passo Fundo 4. Sta. Maria , embora na 
fronteira de eficiência não fosse referenciada nenhuma vez. Na regional IV, o menor Score 
DEA obtido ficou com Natal(0,710). As unidades Sto Ato de Jesus, Caruaru e Mossoró foram 
referenciadas 9 vezes. A unidade que tem maior defasagem no quantitativos de APS é 
Petrolina que com a mesma quantidade de servidores poderiam quase dobrar o quantitativo de 
APS que atende. Na regional V, a unidade com menor Score DEA foi Boa Vista(0,5304). A 
unidade de Atendimento DF tem um excesso de 43,19% Servidores. Corrigindo o quantitativo 
ainda poderia atender mais 4APS. Reduzindo 5 servidores em seus quadro ainda poderia 
atender a mais APS. 
A grande concentração de servidores nas unidades GEX, especialmente em 
LOFC, RH e GbGEX não tem relação com o quantitativo de APS por GEX como ficou 
comprovado em toda exploração dos dados e nos vários modelos experimentados. E parece 
não ter com os indicadores institucionais de desempenho. Realizamos portanto, análise de 
correlação entre as matrizes de dados utilizadas neste trabalho, cujos resultados discutiremos a 
seguir. 
44 
 
3.3. Análise do Impacto da GEX na eficiência das APS 
 
 
O Diagnóstico do Perfil das GEX e a Analise da Correlação entre os Recursos 
GEX e os Indicadores Institucionais de Desempenho
5
: IMA(Idade Média do Acervo), 
TMEA(Tempo Médio de Espera do Atendimento Agendado) e TMC(Tempo Médio 
Concessório) que constituem a segunda etapa deste trabalho, têm por objetivo subsidiar a 
interpretação dos resultados obtidos na avaliação de eficiência das DMU envolvidas. Para o 
Diagnóstico do Perfil das GEX, foi pesquisado aspectos do modelo gerencial e da cultura 
organizacional nas Gerências e Agências do INSS, por meio de formulários eletrônicos 
disponibilizados de out/2009 a jan/2010, na intranet do INSS, para todos os detentores de 
cargo comissionado nas GEX, nas APS e para os servidores não comissionados das APS. 
Destacamos, neste estudo, a distribuição de servidores nas Gerências Executivas, 
o domínio e conhecimentos que os servidores de uma determinada área tem dos processos 
chave daquela área e a correlação entre os servidores de uma determinada área com os 
Indicadores Institucionais de Desempenho. Pesquisamos, ainda, aspectos da cultura 
organizacional no que diz respeito a comparação entre as APS e demais instâncias da GEX, 
cujos resultados apresentamos, a seguir. 
 
 
3.3.1. A distribuição de servidores nas unidades de área-meio das 
GEX. 
 
 
O gráfico 12, abaixo, apresentam a distribuição de servidores nas unidades da 
área-meio das GEX, A tabela completa pode ser consultada no anexos IV e V, deste trabalho. 
Considerando que a pesquisa foi realizada antes do PEX – Plano de Expansão da Rede de 
Atendimento. Na Tabela 10, temos o quadro consolidado das GEX Brasil. O INSS concentra 
cerca de 7584( sete mil, quinhentos e oitenta e quatro)servidores nas Gerências Executivas 
 
5
 Conceito dos indicadores de desempenho, ver anexo VI. 
45 
 
para atender cerca de 1.200 APS, vale ressaltar que cerca de 40% das agências tem menos de 
10 servidores. Cada agência tem um Gerente APS e pelo menos um Supervisor de Benefício. 
 
 
 
Gráfico 11: Distribuição de servidores na área-meio das GEX- BRASIL 
 
 
 
 
Tabela 10: Quantitativo de servidores na área-meio das GEX – BRASIL 
 
 
 
O Gráfico 13, mostra o percentual de distribuição de servidores por instâncias 
GEX ( Gabinete, Serviço de Administração, Logística, Orçamento, Finanças e Contabilidade, 
Benefício: Divisão e Serviços, Recursos Humanos e Atendimento 
46 
 
 
Gráfico 12: Distribuição de servidores na área-meio das GEX- BRASIL 
 
 
Agrupando as unidades Administração(presente em apenas 13GEX), Logística e 
OFC(Orçamento, Finanças e Contabilidade) e refazendo o gráfico, encontramos a distribuição 
mostrada no gráfico 14. 
 
 
Gráfico 13: Distribuição de Servidores nas GEX - BRASIL 
 
 
Na área-meio das GEX do INSS, a Administração, Logística e OFC detêm 38% 
do quantitativo de servidores, 15% estão lotados nos Gabinetes das Gerência Executiva e 21% 
47 
 
em Recursos Humanos. As área Atendimento e Benefício, cujas competências são diretamente 
vinculada a atividade finalista da Instituição, contam com 5% e 21%, dos servidores, 
respectivamente. 
Na Regional I(tabela 11) a proporção de servidores lotados em APS( Serv-APS) 
para servidores lotados na área-meio das GEX( Serv-GEX ) é de 4 para 1. Chama a atenção, 
também o quantitativo de APS por GEX. A GEX São Bernardo, por exemplo, tem 37 
servidores para atender apenas 2 APS, GEX Sto. André com 52servidores para atender a 
4APS e a GEX SP-Norte com 68 servidores para atender 5APS. Vale ressaltar que na GEX 
SP-Norte as 5 APS são localizadas em São Paulo e a distância média GEX-APS nas gerências 
São Bernardo e Sto. André é de cerca de 7km e 3km, respectivamente. A Regional I, tem uma 
média de 8APS por GEX o que significa cerca de 159 Serv-GEX por APS. 
 
 
Tabela 11: Quantitativo de servidores por GEX - REG I 
 
 
 
Na Regional II(tabela 12), as GEX concentram em média os seguintes percentuais 
de servidores: 3% Atendimento, 42% Benefício, 36% em Administração, Logística e OFC, 
23% em RH e 19% no GbGEX. 
48 
 
A proporção de Serv-APS para Serv-GEX é de 3 para 1. No total são 2088Serv-
GEX para dar suporte a 277APS, com uma distância média entre GEX-APS de 89km. 
Apresenta uma média de 12APS por GEX o que resulta em 174 Serv-GEX por APS. Dos 558 
servidores da GEX Rio-Centro, por exemplo, 245 são lotados no gabinete da gerência, 120 na 
Logística e 110 nos Recursos Humanos, 46 no Benefício e 10 no Atendimento. A GEX Rio-
Centro da suporte a 19APS, sendo a distância média entre GEX-APS, cerca de 89km. 
 
 
Tabela 12: Quantitativo de servidores por GEX - REG II 
 
 
 
Na Regional III( Tabela 13), os percentuais de distribuição dos servidores nas 
GEX são: 38% Adm, Logística e OFC; 20% RH; 20% GbGEX; 18% Benefício e 4% 
Atendimento. A proporção de Serv-APS para Serv-GEX, fica em torno de 4 para 1. No total 
são 986Serv-GEX para dar suporte a 216APS. Apresenta uma média de 11APS por GEX o 
que dá em média de 89 Serv-GEX por APS. 
 
49 
 
 
Tabela 13: Quantitativo de servidores por GEX - REG III 
 
 
A Regional IV(Tabela 14) apresenta os seguintes percentuais de distribuição de 
servidores em suas GEX: 43% Administração, Logística e OFC; 22%RH; 20%Benefício; 
11%GbGEX e 4%Atendimento. 
 
 
Tabela 14: Quantitativo de servidores por GEX - REG IV 
 
 
A proporção de Serv-APS para Serv-GEX é de 3 para 1. No total são 1868Serv-
GEX para dar suporte a 302APS, com uma distância média entre GEX-APS de 116km. 
50 
 
Apresenta uma média de 14APS por GEX o que resulta em 133 Serv-GEX por APS. 
A Regional V apresenta os seguintes percentuais de distribuição de servidores em 
suas GEX: 41% Administração, Logística e OFC; 19%RH; 24%Benefício; 9%GbGEX e 
7%Atendimento. A proporção de Serv-APS para Serv-GEX é cerca de 2 para 1. No total são 
1343 Serv-GEX para dar suporte a 242APS. Na regional V apresenta uma média de 16APS 
por GEX o que resulta em 83 Serv-GEX por APS(Tabela 15). 
 
 
Tabela 15: Quantitativo de servidores por GEX - REG V 
 
 
 
Tabela 16: Distribuição de servidores na área-meio das GEX - por Regional 
 
A Tabela 16, acima, consolida os totais regionais de servidores por unidade da 
área-meio nas GEX. 
51 
 
 
3.3.2. Coeficiente de correlação obtido entre os Recursos GEX e os 
Indicadores de Desempenho Institucional. 
 
As tabelas 17, 18 e 19 mostram os coeficiente de correlação encontrados entre os 
recursos GEX e os indicadores de desempenho institucional(ID) presentes nos modelos de 
eficiência DEA, desenvolvidos para este estudo. As Matrizes utilizadas nos cálculos podem 
ser consultadas no anexo III, deste trabalho. 
 
 
Tabela 17: Coef. de correlação entre Gb, AdLOFC e Desempenho 
 
Não foi encontrado nenhum significativo coeficiente de correlação entre os 
recursos GEX( GbGEX, Administração, Logística e OFC) e os indicadores Institucionais de 
desempenho: IMA, TMC, TMEA, TMP. 
 
Tabela 18: Coef. de correlação entre BENEF e Desempenho 
 
 
52 
 
Da mesma forma, não foi encontrado nenhum significativo coeficiente de 
correlação entre os recursos GEX: BENEF(Divisão) e BENEF(Serviços: SRD e SMAN), RH 
e ATEND(SERAT ou SEAT) e os indicadores de desempenho Institucional: IMA, TMC, 
TMEA, TMP 
 
 
Tabela 19: Coef. de correlação entre Serv-APS e Desempenho 
 
 
Mas, vale ressaltar, também, que não encontramos significativos coeficientes de 
correlação entre o quantitativo de Servidores em APS e os Indicadores de Desempenho 
Institucional. Retomaremos a estas observações no item 4, deste trabalho. 
 
3.3.3. Aspectos da Cultura Organizacional e Modelo Gerencial das 
GEX do INSS 
 
Os percentuais de respostas aos formulários eletrônicos disponibilizados para cada 
área foram: 76% Gerentes Executivos, 52% OFC, 61% Logística, 56% RH, 95% BENEF e 
98% SERAT. Já para a análise dos formulários disponibilizados para gerentes e servidores de 
APS foi considerada uma amostra aleatória de cerca de 120 Gerentes APS(cerca de 1/3 dos 
Gerentes das APS A e B – agências de grande e médio porte) e cerca de 264Servidores APS. 
Apresentamos abaixo os principais resultados. O perfil de cada unidade(SERAT, 
LOGÍSTICA, OFC, RH E BENEFÍCIO), foi consolidado em quadros, apresentados neste 
trabalho, intercalados com as perguntas destinadas aos gerentes executivos, com o objetivo de 
facilitar a interpretação do cenário GEX. 
53 
 
O quadro 15 abaixo, consolida a avaliação dos Gerente Executivo sobre o 
resultado das ações das suas unidades(SERAT , LOGÍSTICA, OFC, RH E BENEFÍCIO) na 
GEX. 
 
 
 
Gráfico 14: Avaliação das Unidades GEX pelos Gerente Executivos 
 
O desempenho das unidades de Benefício foi avaliado como muito bom(61,84%) 
e bom(35,53% ) pelos gerentes executivos 
 
 
Quadro 8: Perfil das Unidades de Benefício das GEX 
54 
 
 
O quadro 8: Perfil das Unidades BENEF (Divisão e Serviços de Benefício) das 
GEX, mostra que o quantitativo de servidores que dominam plenamente(100%) das atividades 
desta área é inferior a 30%., cerca de 43% dominam a parcialmente (75% a 50%) das 
atividades. Cerca de 30% têm pouco ou nenhum domínio das atividades. Vale ressaltar que 
apenas 15% estão naqueles setores a menos de 1ano. 61% estão naqueles setores a mais de 3 
anos. Sendo 44% o percentual dos servidores com mais de cinco anos no BENEF(Quadro 9). 
 
 
Quadro 9: % de servidores por tempo de permanência no BENEF 
 
Os gestores de cada área, também avaliaram as suas unidades. Ressaltamos aqui 
as áreas BENEF e ATEND por terem as atividades diretamente relacionadas com as 
atividades das APS. Dos Gestores BENEF, 72%