O Balanced Scorecard como Instrumento de Medida de Desempenho das Forças Policiais – Estudo de Casos

O objectivo central deste artigo consiste em analisar o papel de um sistema de medida de desempenho que tem sido referido na literatura em Contabilidade e Gestão Pública como tendo um elevado potencial na melhoria do desempenho organizacional, especialmente após as iniciativas da New Public Management (NPM) desde as décadas de 1980 e 1990: o Balanced Scorecard (BSC). O estudo foca, particularmente, uma das mais recentes áreas da sua aplicação: a polícia. O BSC tem-se revelado um desafio nesta área tão controversa do sector público, quer devido à ambiguidade dos objectivos, quer pela diversidade de interesses entre os vários stakeholders. Por outro lado, há um conjunto de factores exógenos, económicos e não financeiros, que determinam o desempenho da polícia, bem como a implementação deste instrumento. Os casos de aplicação do BSC às forças policiais são analisados e discutidos quer em países líderes na introdução das reformas da NPM, como o Reino Unido e o Canadá, quer em países menos avançados neste processo de reforma como Portugal, onde a medida de desempenho da actividade policial é uma questão em expansão no âmbito da agenda política.

Modelos quantitativos de apoio às decisões - I

Modelagem Quantitativa para Apoio às Decisões teve um grande desenvolvimento a partir da década de 60. Chegou-se a um processo normativo, dentro da tradição da Pesquisa Operacional. Dentro desta mesma tradição, os resultados foram cuidadosamente analisados por meio de análises de sensibilidade que criaram as condições para as suas implementações práticas. A evolução natural e necessária para Decisões com multicritérios tem sido substancialmente mais controvertida. O processo "teoricamente correto" se revelou de difícil implementação prática. Surgiram "desafiantes" norte-americanos e europeus que, abandonando a estrutura normativa, procuram servir de Apoio às Decisões. O presente artigo apresenta e comenta este panorama com seus contrastes.

Modelos quantitativos de apoio as decisões: II

O sucesso da aplicação de técnicas de Análise das Decisões como apoio em problemas com um único objetivo predominante abriu caminho para estudos de problemas mais ambiciosos como os de decisões com multicritérios e decisões e de grupo (estes dois tipos utilizam metodologias muito semelhantes). Como evolução natural da Análise das Decisões, resultou a metodologia MAUT (Multi-Attribute Utility Theory). Seu rigorismo teórico torna as aplicações difíceis para um analista menos preparado. Como conseqüência, surgiu a metodologia AHP (Analytic Hierarchy Process) de utilização extremamente simples. A crítica ao AHP veio da escola européia que criou uma série de métodos conhecidos pela abreviação comum: MCDA (Multicriteria Decision Aid).

Modelos de avaliação de marca

As marcas emergem progressivamente como uma dimensão central e um ativo estratégico na ação das organizações. Neste sentido, a avaliação do desempenho das marcas assume uma grande importância para a sua gestão. Adicionalmente, tornam-se necessários o desenvolvimento e a articulação de um vocabulário comum. Perante a multiplicidade de conceitos e modelos de avaliação, são contrastadas e sintetizadas as abordagens acadêmicas e empresariais dominantes.

Vantagem competitiva: os modelos teóricos atuais e a convergência entre estratégia e teoria organizacional

Este artigo faz uma análise das quatro principais correntes teóricas que tratam do fenômeno da vantagem competitiva, isto é, a ocorrência de níveis de performance econômica acima da média de mercado em função das estratégias adotadas pelas firmas. São examinadas, em termos de seus pressupostos e de suas conseqüências, as teorias de posicionamento estratégico, a teoria dos recursos, as teorias baseadas nos processos de mercado e as teorias de competências dinâmicas. Finalmente, este artigo defende a tese de uma convergência entre estratégia empresarial e teoria organizacional como uma via de pesquisa fundamental para a evolução de ambas as disciplinas.