Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11612/1943
Authors: Pereira, Denise Pinho
metadata.dc.contributor.advisor: Rodrigues, Waldecy
Title: Análise da eficiência das universidades federais brasileiras: uma aplicação da análise envoltória de dados
Keywords: Análise Envoltória de Dados;Eficiência;Universidades Federais
Issue Date: 2020
Publisher: Universidade Federal do Tocantins
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional - PPGDR
Citation: PEREIRA, Denise Pinho. Análise da eficiência das universidades federais brasileiras: uma aplicação da análise envoltória de dados. 2020. 95f. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Regional) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional, Palmas, 2020.
metadata.dc.description.resumo: A presente dissertação teve como principal objetivo analisar o nível de eficiência das Universidades Federais Brasileiras. Como objetivos específicos definiu-se verificar as IFES consideradas benchmarks, bem como determinar as metas que Universidades não eficientes deveriam alcançar para chegar à fronteira de produção, além de uma análise do desempenho das IFES por região brasileira. Para atingir os objetivos propostos foi utilizado a Análise Envoltória de Dados – DEA modelo CCR (retornos constantes de escala), usando indicadores de gestão do ano de 2017 estipulados de Tribunal de Contas da União como inputs e outputs. A fim de homogeneizar as Instituições que investem mais na pós-graduação das demais, foram criados dois grupos através da Análise de Cluster para posteriormente calcular a eficiência relativa de cada grupo. Os resultados alcançados da fronteira padrão delimitaram que das trinta e uma universidades do Grupo 1, onze foram consideradas eficientes e vinte como não eficientes. Já o Grupo 2, com vinte e duas Instituições Federais de Ensino Superior sete foram consideradas eficientes e quinze foram consideradas não eficientes. Ainda de acordo com o modelo, as Instituições eficientes resultaram em possíveis benchmarks para IFES não eficientes. Para as Instituições ineficientes foram propostas metas ou alvos a serem alcançados para chegar à fronteira de produção de acordo com cada grupo, com vistas a melhorarem seus indicadores Taxa de Sucesso na Graduação e Conceito Capes. Na análise do desempenho das Universidades por região observou-se que a maioria das Instituições consideradas eficientes está concentrada nas Regiões Sul e Sudeste.
Abstract: This dissertation had as main objective to analyze the efficiency level of the Brazilian Federal Universities. As specific objectives it was defined to verify the IFES considered benchmarks, as well as to determine the goals that non-efficient Universities should reach to reach the production frontier, in addition to an analysis of the IFES performance by Brazilian region. To achieve the proposed objectives, the Data Envelopment Analysis - DEA model CCR (constant returns to scale) was used, using management indicators for the year 2017 stipulated by the Federal Court of Auditors as inputs and outputs. In order to homogenize the Institutions that invest more in the graduate courses of the others, two groups were created through Cluster Analysis to later calculate the relative efficiency of each group. The results achieved from the standard frontier defined that of the 31 universities in Group 1, eleven were considered efficient and twenty were considered inefficient. Group 2, with twenty-two Federal Higher Education Institutions, seven were considered efficient and fifteen were considered inefficient. Also according to the model, efficient Institutions resulted in possible benchmarks for non-efficient IFES. For inefficient Institutions, goals or targets were proposed to be reached to reach the production frontier according to each group, with a view to improving their indicators Graduation Success Rate and Capes Concept. In analyzing the performance of Universities by region, it was observed that the majority of Institutions considered efficient are concentrated in the South and Southeast Regions.
URI: http://hdl.handle.net/11612/1943
Appears in Collections:Mestrado em Desenvolvimento Regional

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