Quanto produz o Supremo Tribunal Federal? Uma análise econômica da eficiência da suprema corte brasileira

Abstract

A utilização da análise envoltória de dados (DEA) no âmbito do poder judiciário já é uma práticaconsolidada tanto no Brasil como em outros países. No entanto, existe uma lacuna na literaturacom relação a utilização da DEA para medir a eficiência relativa da Suprema Corte Brasileira,um Tribunal com prerrogativas singulares e sem pares para comparação. Neste contexto, essetrabalho mensura a eficiência relativa do Supremo Tribunal Federal (STF) na transformação derecursos orçamentários em produtividade jurisdicional no período de 2008 a 2025. Por se tratarde um Tribunal com competências específicas e sem pares, adota-se uma abordagemlongitudinal, tratando anos como Unidades Tomadoras de Decisão (DMUs) e aplicando aAnálise Envoltória de Dados (DEA) no modelo CCR com orientação a produto (output). Paramitigar volatilidades anuais, captar tendências de médio prazo e melhorar a aderência ao fluxodo processo judicial (que perpassa o período de um ano), complementa-se a análise com ummodelo de janelas trienais sobrepostas (médias móveis), acumulando insumos e produtos emperíodos de três anos. Ao longo do período analisado, o Supremo Tribunal Federal apresentouuma evolução significativa na eficiência relativa de seus processos produtivos. O início doperíodo se mostrou instável e com eficiência relativamente baixa seguido por um período deevolução constante entre 2012 e 2017, quando o Tribunal passou a operar na fronteira deeficiência ou bem próximo. A análise trienal reforça a tendência de consolidação e estabilizaçãoda eficiência na fronteira em múltiplos períodos sobrepostos a partir de 2015-2017. Essaconsolidação da eficiência está associada a maturação de inovações institucionais e tecnológicas,como o instituto da Repercussão Geral, a expansão do Plenário Virtual e a modernização dossistemas internos. A integração entre DEA e janelas móveis mostrou-se metodologicamenterobusta e adequada ao contexto judicial, permitindo identificar tendências estruturais em meioa eventos isolados de produtividade durante o período analisado.