Una valutazione quantitativa della mediazione/conciliazione come processo per migliorare l’efficienza dell’apparato giudiziario

ARTICOLO ORIGINALE

MELO, Magaly Abreu de Andrade Palhares de ^[1], MELO, Luis Alberto Martins Palhares de ^[2], CALDAS, Camilo Onoda ^[3]

MELO, Magaly Abreu de Andrade Palhares de. MELO, Luis Alberto Martins Palhares de. CALDAS, Camilo Onoda. Una valutazione quantitativa della mediazione/conciliazione come processo per migliorare l’efficienza dell’apparato giudiziario. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Anno 06, Ed. 06, Vol. 17, pp. 129-155. giugno 2021. ISSN: 2448-0959, Link di accesso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/legge/apparato-giudiziario

RIEPILOGO

Il Potere Giudiziario è un organismo richiesto dalla società brasiliana per la risoluzione dei conflitti di natura più varia e, pertanto, richiede molto tempo per finalizzare il contenzioso. Un modo per accelerare i processi della Magistratura può essere attraverso le procedure di mediazione e conciliazione, diventate politiche pubbliche attraverso i dettami della Risoluzione 125/2010 della CNJ, del Nuovo Codice di Procedura Civile del 2015 e della Legge sulla Mediazione (Legge n. 13.140/2015). Questo lavoro mirava a valutare e indagare l’efficienza della mediazione/conciliazione in relazione alla risoluzione dei conflitti di casi trattati nel Tribunale di primo grado del TJSP, TJRJ e TJPI. In sostanza, la valutazione effettuata ha considerato stime della probabilità di accadimento dei tempi di chiusura dei processi gestiti tramite mediazione/conciliazione e tali valori stimati sono stati applicati ai dati effettivi dei processi elaborati (o ancora in corso) presso i Tribunali nel periodo dal 2013 al 2019, effettuando così una simulazione del perimetro della durata del processo fino alla sua chiusura definitiva. I risultati della simulazione hanno mostrato un ragionevole miglioramento dell’efficienza della risoluzione dei conflitti, valutata quantitativamente in termini di riduzione (1) del tempo alla chiusura del processo, (2) del carico/giudice/anno del processo e (3) del carico/server del processo /anno. Come raccomandazione, è stato suggerito di effettuare ulteriori studi per valutare l’efficienza tramite mediazione/conciliazione con altri dati (spese procedurali, personale, tribunale, ecc.) per migliorare la solidità della valutazione della mediazione/conciliazione.

Parole chiave: Mediazione, Conciliazione, Efficienza del sistema giudiziario, Rapidità dei procedimenti giudiziari.

INTRODUZIONE

La magistratura è un’agenzia estremamente richiesta dalla società brasiliana per la gestione /risoluzione dei conflitti di varia natura: lavoro, civile, consumista, criminale, fisco, ecc. Questa domanda esacerbata provoca una naturale intasatura di processi con lentezza per giudicarli.

È noto il tormentone popolare che afferma che “la giustizia è delong, ma non fallisce”. Ciò segnala, in qualche modo, uno stereotipo sociale legato alla giustizia. È l’immagine che il lavoro della magistratura si svolge con lentezza.

Secondo gli argomenti portati da Rutckeviski (2002) l’immagine che la giustizia non segue l’evoluzione della nostra epoca può essere dimostrata dal ritardo nella risoluzione dei conflitti richiesti. La mancanza di rapidità procedurale, quindi, è una delle maggiori difficoltà affrontate oggi a causa del quadro denso e trascinato della magistratura.

Secondo Alvim (2003), l’intrinseca mancanza nella struttura organizzativa della Magistratura è uno dei colpevoli della lentezza dei processi che gli sono stati portati.

E infatti, diversi autori alludono alla lentezza della giustizia. Ad esempio, Rutckeviski (2002) commenta che “la mancanza di rapidità procedurale è una delle maggiori difficoltà affrontate oggi a causa del quadro denso e trascinato della magistratura”. Alvim (2003) commenta questa lentezza della giustizia considerando che “l’intrinseca mancanza nella struttura organizzativa della Magistratura è uno dei colpevoli della lentezza dei processi che gli sono stati portati”.

Pertanto, le azioni volte ad accelerare il processo giudiziario stesso possono contribuire notevolmente alla sua efficienza. In questo contesto, i meccanismi appropriati/alternativi di risoluzione dei conflitti,                      mediazione/conciliazione/ arbitrato, sono validi suggerimenti per armonizzare e accelerare le procedure promuovendo di conseguenza il disboscamento del sistema giudiziario, ad esempio, come nel caso della mediazione.

La mediazione e la conciliazione, pur essendo considerate meccanismi contemporanei e alternativi alla Magistratura, ha alcune delle sue citazioni riportate al tempo di Confucio, ma sostanzialmente sono diventate ordine pubblico attraverso i dettami della risoluzione 125/2010 del CNJ, del nuovo codice di procedura civile 2015 e della legge di mediazione (legge n. 13.140/2015).

Poiché l’ordine pubblico sia la mediazione che la conciliazione venivano richieste e confermate con l’attuazione dei Centri giudiziari per la risoluzione dei conflitti – CEJUSC e congiuntamente e allineati con l’emergere di strutture di supporto extragiudiziale, come le Camere e i Servizi Extragiudiziali, nonché l’incoraggiamento del lavoro di professionisti indipendenti, i cosiddetti mediatori ad hoc.

Pertanto, la mediazione/conciliazione può essere un’alternativa per accelerare i processi, fornendo così efficienza nella risoluzione dei conflitti/procedimenti giudiziari in relazione al tempo e all’assegnazione delle risorse umane utilizzate per dissipare le controversie giudiziarie.

Questo studio mirava a studiare l’efficacia della mediazione/conciliazione in relazione alla risoluzione dei conflitti di cause trattate in primo grado dalla Corte. Nell’ambito di questo lavoro, l’efficienza è stata valutata quantitativamente attraverso quattro indicatori: (1) la durata del processo; (2) l’indice del numero di casi trattati da un magistrato in un determinato anno; (3) l’indice del numero di casi trattati per server operante nell’area di 1° grado in un determinato anno e (4) il tasso annuo di chiusura dei procedimenti in corso.

Fondamentalmente la valutazione effettuata in questo lavoro è stata quella di prendere in considerazione stime della probabilità di verificarsi di tempi di chiusura dei casi trattati tramite mediazione/conciliazione e applicare questi valori stimati ai dati effettivi dei casi trattati (o ancora pendenti) in tribunale nel periodo dal 2013 al 2019, effettuando così una simulazione dell’ambito di applicazione della durata del processo fino alla sua definitiva chiusura. Vengono presentate le seguenti procedure.

MATERIALI E METODI

Un modo per considerare l’efficienza del funzionamento del sistema giudiziario è costituito dalla valutazione della velocità del ciclo di vita dei processi che vengono trattati nell’ambito della giustizia per risolvere i conflitti e, certamente, più breve è il ciclo di vita del processo (fino alla sua chiusura definitiva), migliore è lo svolgimento dell’opera della sfera giudiziaria Cioè. maggiore efficacia e maggiore efficienza di questo lavoro. E a priori, ciò che viene postulato in questo lavoro è il fatto che la mediazione e/o la conciliazione sono processi che di solito forniscono tempi di ciclo di vita più brevi, rispetto ai processi di risoluzione secondo i “modi tradizionali” della giustizia.

Per misurare l’efficacia della mediazione/conciliazione sono stati scelti casi di primo grado, perché già in questa fase il sistema giudiziario è in qualche modo attivato e, quindi, è possibile svolgere l’indagine sull’efficienza del processo conciliante.

I dati di base per la preparazione di questo lavoro provengono da due fonti di dati: (1) dati di ricerca CNJ (2019) e (2) dati di serie storiche dal 2013 al 2019, disponibili sul sito Web del CNJ su Internet (CNJ, 2021). Di seguito sono citati i dati di queste fonti utilizzati in questo lavoro.

I DATI CNJ (2019)

Nel CNJ (2019) è stato condotto uno studio con l’obiettivo di “indagare il flusso e la forma di gestione dei processi giudiziari statali di primo grado (sale e tribunali dell’interno e della capitale), per quanto riguarda l’esistenza di conciliazione e / o mediazione”. (CNJ,2019, p.19). Nella fase di raccolta dei dati, gli autori hanno eseguito una procedura di valutazione automatizzata (estrazione di testo) di documenti di decisioni giudiziarie pubblicati sui siti web delle corti di giustizia statali di Rio de Janeiro (TJRJ) e São Paulo (TJSP) facendo riferimento ai processi inizializzati e finalizzati tra gennaio 2013 e dicembre 2017 e ai documenti della Corte di Giustizia di Piauí (TJPI) dei processi del 2016 e del 2017.

Il processo di estrazione del testo implementato dagli autori consisteva essenzialmente nell’applicare ricerche nei testi digitalizzati:

da qualche parola chiave che identifica la finalizzazione dei processi dopo qualche procedura di conciliazione o mediazione (…) pertanto, sono stati cercati i processi in cui è stata cercata l’espressione “approvato” o una qualsiasi delle sue variazioni (‘approvato’) (CNJ, 2019, p. 43).

Gli autori distinguono tra “processi approvati” e “processi non approvati”. Gli autori ritengono che, secondo il contesto della ricerca,

si ritiene che il procedimento finalizzato da una sentenza omologazione abbia subito una sorta di mediazione o conciliazione e, anche se il processo si è svolto al di fuori della magistratura (ad esempio nell’ufficio degli avvocati), la macchina giudiziaria è stata spostata e, pertanto, ha svolto un certo ruolo nell’esito del processo (CNJ, 2019, p. 92).

Sulla base del processo di data mining, gli autori hanno stimato la percentuale di processi approvati e la percentuale di processi non approvati nel TJPI, TJRJ e TJSP, dove un processo approvato, per gli autori, è un processo che ha avuto una sorta di mediazione / conciliazione. Una delle procedure ha fornito la stima del tasso di processi approvati sotto la giurisdizione del TJPI, del TJRJ e del TJPI. Per questo, gli autori hanno valutato processi di 91, 81 e 317 comuni rispettivamente a Piauí, Rio de Janeiro e São Paulo. I dati riassunti dei risultati ottenuti sono presentati nella tabella 1.

Tabella 1 – Tasso di processi approvati da processi di 91, 81 e 317 comuni di Piauí, Rio de Janeiro e São Paulo, rispettivamente

^{Fonte: Preparato dagli autori sulla base delle tabelle 3, 9 e 12 del CNJ (2019).}

Inoltre, gli autori hanno anche svolto lavori per stimare il tempo di chiusura dei processi approvati e non approvati. E sono i dati di questo lavoro che servono come base per, in questo lavoro, utilizzare le stime della probabilità di verificarsi di tempi di chiusura dei processi trattati attraverso la mediazione/conciliazione.

A tal fine, gli autori hanno valutato la durata dei processi (misurata in giorni) sulla base di un campione di 256.056 processi di 17 comuni, cinque di Piauí, otto di São Paulo e quattro di Rio de Janeiro. In gergo statistico, la variabile studiata tempo di durata del processo è considerata una variabile casuale. Designiamo questa variabile come Y. Gli autori hanno considerato la variabile Y (tempo di durata) dei processi approvati e non approvati tra i 256.056 processi per stato (PI, RJ e SP) e hanno sviluppato sei stimatori di funzioni di probabilità per quella variabile: (1) la distribuzione di Y per i processi approvati in Piauí; (2) la distribuzione di Y per i processi non approvati in Piauí; (3) la distribuzione di Y per i processi approvati a Rio de Janeiro; (4) la distribuzione di Y per i processi non ratificati a Rio de Janeiro; (5) la distribuzione di Y per i processi ratificati a San Paolo e (6) la distribuzione di Y per i processi non ratificati a San Paolo.

Nella figura 21 di CNJ (2019, p. 101) vengono presentati i grafici delle sei distribuzioni di probabilità di Y e, in questo lavoro, nella figura 1, a titolo illustrativo, vengono presentati i grafici della distribuzione di probabilità di Y per processi approvati e non approvati nello stato di Piauí dei cinque comuni di Piauí la cui durata è stata studiata.

Nella Figura 1, i grafici a sinistra sopra e sotto sono immagini della Figura 21 (CNJ, 2019, p.101) e a destra sopra e sotto mostrano la funzione di densità della variabile Y per processi approvati e non approvati in Piauí, rispettivamente, evidenziando le fasce temporali di un anno (da 0 a 365 giorni), due anni (da 366 a 730 giorni), tre anni (da 731 a 1095 giorni), quattro anni (da 1096 a 1460 giorni), cinque anni (da 1461 a 1825 giorni) e sei anni o più (1826 in poi). Questi grafici sulla destra evidenziano questi intervalli di 365 giorni in quanto sono stati utilizzati nell’ambito di questo lavoro.

Figura 1 – Grafici di distribuzione di probabilità della variabile casuale Y = tempo di durata del processo (misurato in giorni) per processi approvati e non approvati nello stato del Piauí.

Sulla base dell’immagine di questi grafici, le stime della probabilità y sono state eseguite per intervalli di tempo di 365 giorni. La tabella 2 mostra questi valori stimati, evidenziando ancora una volta che provengono dai 256.056 processi considerati per valutare la durata di ciascun processo.

Tabella 2 – Probabilità di durata negli anni dei 256.056 processi approvati e non approvati di 17 comuni di Piauí (5), Rio de Janeiro (4) e São Paulo (8)

^{Fonte: preparato dagli autori sulla base della figura 21 di CNJ (2019, p. 101).}

Sulla base della tabella 2, è possibile stimare la probabilità di chiudere un determinato processo a intervalli di tempo di un anno. Ad esempio, la stima della probabilità che un processo approvato a Rio de Janeiro si condiseci in tre anni (tra 731 e 1095 giorni) è:

P (Y = 3) = 0,22030 = 22,03%.                                                                   (1)

In gergo statistico, la variabile casuale è Y (durata nei giorni di processo) e ora stiamo considerando questa variabile misurata in anni (intervalli di 365 giorni). Così, in (1) si afferma, in gergo statistico, che la probabilità che Y sia di tre anni (tra 731 e 1095 giorni) è del 22,03%.

Prendiamo come altro esempio la probabilità che un processo non approvato a San Paolo che si conggi in quattro anni (tra 1096 e 1460 giorni) sarebbe scritto in gergo statistico come presentato in (2).

P (Y = 4) = 0,16624 = 16,624% ≈ 16,62%.                                                 (2)

In altre parole, secondo la tabella 2, possiamo dire che un processo di primo grado a San Paolo che non è approvato ha una probabilità del 16,62% di terminare in quattro anni (tra 1096 e 1460 giorni). Supponendo che in un dato giorno ci sia la registrazione di n = 200 nuovi casi di primo grado a San Paolo e che non saranno approvati. Pertanto, di questi n = 200 casi, si prevede che 200 * 16,62% = 33,24 casi siano risolti solo in quattro anni (tra 1096 e 1460 giorni). In gergo statistico si dice che “il valore atteso (speranza) per Y = 4 è di 33,24 casi” ed è scritto secondo (3).

E (Y = 4) = 200 * 16,62% = 33,24 casi.                                                     (3)

Sono questi valori nella tabella 2 che vengono utilizzati nella simulazione del presente studio come stimatori della probabilità di chiusura in un dato tempo t, di un processo approvato o non approvato a São Paulo, Rio de Janeiro e Piauí.

I DATI DI CNJ (2021)

Il database CNJ (2021) ha diverse serie storiche di vari organi di giustizia, inclusi i dati del TJPI, TJRJ e TJSP. Oltre a calcolare gli indicatori di questo lavoro, è necessario avere dati sul personale dei magistrati e dei funzionari dei tribunali e la suddetta banca dati ha questa serie storica.

Ai fini di questo lavoro, sono state consultate tre variabili dalla serie storica dal 2013 al 2019 del TJRJ e TJSP e dalla serie storica dal 2016 al 2019 per il TJPI. Questi periodi sono stati scelti perché Rio de Janeiro e São Paulo hanno avuto processi valutati da CNJ (2019) dal 2013 al 2017 e per Piauí i processi valutati sono stati dal 2016 al 2017. Le variabili utilizzate sono presentate nella tabella 3.

Tabella 3 – variabili della serie storica dal 2013 al 2019 di CNJ (2021) utilizzata

^{Fonte: preparato dagli autori sulla base della figura 21 di CNJ (2019, p. 101).}

Sulla base di queste tre variabili raccolte dal 2013 al 2019 e basate sui valori stimati di probabilità di tempo di fine ciclo di vita dei processi presentati nella Tabella 2, sono state eseguite le simulazioni della dinamica del tempo di chiusura del processo.

SIMULAZIONE DELLE DINAMICHE DELL’ORA DI FINE PROCESSO

Le tabelle 1 e 2 mostrano il tasso di processi approvati (e non approvati indirettamente) e la probabilità di chiudere un caso in uno, due, tre, quattro, cinque e sei o più anni. Con questi dati è possibile simulare le dinamiche del tempo dei processi che erano effettivamente nuovi casi di primo grado per TJPI, TJRJ e TJSP, i cui valori sono disponibili nel database CNJ (2021).

Per valutare la dinamica del tempo di chiusura dei casi, sono stati presi in considerazione solo i dati effettivi dei nuovi casi dal 2013 al 2109 per il TJRJ e il TJSP e solo i nuovi casi del 2016 e del 2017 del TJPI. Pertanto, i processi avviati prima del 2013 per TJRJ e TJSP non sono stati calcolati o i processi avviati prima del 2016 per il TJPI.

Pertanto, abbiamo avuto accesso ai registri dei nuovi casi di primo grado verificatisi negli anni dal 2013 al 2019 nel TJRJ e nel TJSP e ai casi verificatisi dal 2016 al 2019 nel TJPI. Successivamente, è stata calcolata la stima di ogni “lotto” di nuovi casi nell’anno, della percentuale di chiusura “approvato” (effettuata tramite mediazione/conciliazione) e chiusura “non approvata” in base alle percentuali di approvazione presentate nella tabella 1. Successivamente, la durata di ogni processo approvato e non approvato è stata stimata, sulla base della tabella 2, per ciascuno dei processi. Infine, la stima dei processi nel corso dell’anno in questione è stata calcolata per ogni anno. Per una migliore comprensione, viene presentata la procedura eseguita per i dati TJSP. Questa procedura era la stessa per TJRJ e TJPI.

Inizialmente, per esemplificare, prendiamo il risultato del numero di nuovi casi di primo grado nel 2013 del TJSP. Questi dati provengono dalla variabile cn1 menzionata nella tabella 3. Secondo CNJ (2021) erano N = 4.188.012 nuovi casi di primo grado nel 2013. Sulla base della tabella 1, a São Paulo si stima che l’8,02% dei casi sia risolto con stato “approvato” e gli altri casi siano risolti con lo status “non approvato”. Pertanto, considerando questo tasso, si prevede che dei 4.188.012 casi, H = 4.188.012 * 8,02% = 335.878,56 è previsto ≈ 335.879 casi approvati e NH = N – H = 4.188.012 – 335.879 = 3.852.133 casi non approvati. La tabella 4 presenta le stime per icasi approvati (H) e non approvati (NH) dei nuovi casi di primo grado registrati nel TJSP dal 2013 al 2019.

Tabella 4 – Nuovi casi del primo grado degli anni dal 2013 al 2019 del TJSP e valori previsti dei casi approvati e non approvati

^{nota.: (A) Dati ottenuti dal CNJ (2021) (B) Percentuale di casi approvati nel TJSP: 8,02% (cfr. tabella 1) (C) Percentuale di processi non approvati nel TJSP: 91,98% (cfr. tabella 1) Fonte: preparata dagli autori.}

Successivamente, si desidera stimare, per ciascuno dei nuovi casi di ogni anno, per quanto tempo finirà. Per eseguire questa stima è stata utilizzata la tabella 2, in cui una stima di chiusura del processo è stimata in uno, due, tre, quattro, cinque e sei o più anni. Si consideri, ad esempio, N = 4.188.012 nuovi casi di primo grado entrati nel TJSP nel 2013. Di questi casi, 335.879 dovrebbero essere approvati e gli altri 3.852.133 non sono approvati.

Si potrebbe quindi stimare il numero di processi approvati a São Paulo con chiusura in un anno (tra 1 e 365 giorni), semplicemente moltiplicando l’H = 335.879 nuovi casi (previsti) approvati dalla probabilità di chiusura in un anno, che, come si può vedere nella tabella 2, vale lo 0,43516 ≈ 43,52%. Pertanto, dei 335.879 casi che dovrebbero essere risolti con approvazione, si prevede che 335.879 * 43,52% = 146.174,54 ≈ 146.175 casi saranno chiusi in un anno. E così è per gli altri valori dei nuovi casi.

Tuttavia, in questo lavoro, si è scelto di effettuare un sorteggio per simulare l’orario di chiusura di ogni processo approvato e non approvato sulla base dei valori di probabilità presentati nella Tabella 2. Il software statistico R (2019) è stato utilizzato per effettuare i disegni, utilizzando se la funzione sample di detto software. Nella Figura 2, a titolo illustrativo, viene presentato il codice in lingua R utilizzato per il campionamento di N = 4.188.012 nuovi casi di primo grado a São Paulo nel 2013, che termina in un anno, due anni e così via fino a sei o più anni.

Figura 2 – Codice in R per il campionamento N = 4.188.012 nuovi casi di primo grado a São Paulo nel 2013 che terminano in un anno, due anni e così via fino a sei o più anni.

Come si vede nella Figura 2, le variabili di programma in R coorte_H e coorte_NH riassumono la distribuzione del completamento dei processi N = 4.188.012. Ad esempio, 22.863 dei (previsti) 335.879 processi approvati a São Paulo dovrebbero chiudersi in quattro anni (si veda il valore nella variabile del codice R coorte_H). E si prevede, ad esempio, che 603.775 dei 3.852.133 processi non approvati vengano chiusi in sei o più anni (vedi il valore nella variabile coorte_NH del codice R). Per una migliore illustrazione, la Tabella 5 presenta questi valori generati mediante estrazione a sorte nell’ambiente software R.

Tabella 5 – Distribuzione di N = 4.188.012 nuovi casi di primo grado a São Paulo nel 2013 con i valori previsti dei processi approvati e non approvati con valori di chiusura previsti in uno, due, tre, quattro, cinque o sei o più anni

^{Fonte: preparato dagli autori.}

La tabella 5 mostra che della N = 4.188.012 nuovi casi nel 2013, 888.799 (approvati e non approvati) termineranno nel primo anno del processo (nel 2013). Poi, nel secondo anno, saranno chiusi 787.755 casi (nel 2014). E così via. Si sottolinea ancora una volta che questi sono valori attesi ottenuti in base alla distribuzione di probabilità della variabile casuale Y (tempo di durata del processo) ottenuta dal lavoro di CNJ (2019). Questa procedura di prelievo tramite codice R è stata eseguita per tutti i nuovi casi (cn1) dal 2013 al 2019 per i processi TJRJ e TJSP e per i nuovi casi (cn1) dal 2016 al 2019 per i processi TJPI.

Ad esempio, la tabella 6 presenta il totale previsto dei casi chiusi (approvati o meno) in uno, due, tre, quattro, cinque e sei o più anni per i nuovi casi di primo grado dal 2013 al 2019 del TJSP.

Tabella 6 – Totale previsto dei casi chiusi (approvati o meno) in uno, due, tre, quattro, cinque e sei o più anni per i nuovi casi di primo grado degli anni dal 2013 al 2019 del TJSP.

^{Fonte: preparato dagli autori.}

Con i valori di orario di chiusura previsti dei casi approvati e non approvati (negli anni) è possibile verificare il totale dei casi in corso nel corso degli anni e quindi stimare gli altri tre indicatori di interesse in questo lavoro: (1) l’indice dei casi per magistrato, (2) l’indice dei casi per server e (3) il tasso annuale di chiusura dei casi.

Tuttavia, le informazioni sulla data di inizio e di chiusura del procedimento nella banca dati CNJ non sono disponibili. Si conosce solo l’anno in cui sono iniziati inuovi casi (cn1). Pertanto, al fine di facilitare la comprensione della simulazione della dinamica dell’orario di chiusura del processo e successivamente calcolare gli indicatori di interesse, si è ritenuto che tutti i nuovi casi di primo grado registrati si siano verificati il primo giorno dell’anno, cioè il 1° gennaio. Questo è anche il motivo per cui l’intervallo di 365 giorni (un anno) è stato scelto per stimare la probabilità di chiusura del processo. Pertanto, se un processo è iniziato nel 2013 e ha previsto la chiusura per un anno, quest’anno è l’anno stesso 2013, indipendentemente dal giorno /mese in cui è stato avviato, perché si ritiene che sia iniziato il 01/01/2013.

I diagrammi Lexis sono stati costruiti per visualizzare questa dinamica del tempo di chiusura del processo per i dati tjpi, TJRJ e TJSP. Per esempio, il diagramma lexis per i dati TJSP è presentato nella figura 3.

Figura 3 – Diagramma di Lexis delle dinamiche di chiusura dei processi di primo grado TJSP iniziati tra il 2013 e il 2019.

Nel diagramma Lexis, il numero di processi “attivi” in un determinato anno è visualizzato nelle colonne diagonali a sinistra, in base all’anno in questione. Per esemplificare la costruzione e la lettura del diagramma Lexis, è il seguente: Nel 2013 sono stati registrati N = 4.188.012 nuovi casi che hanno avuto inizio, per convenzione, il 01/01/2013. Secondo la tabella 6, 888.799 processi (approvati e non approvati) di questi 4.188.012 verranno chiusi in un anno, cioè nello stesso anno in cui sono iniziati, nel 2013. Ma per tutti i 4.188.012 processi è stata attivata la macchina giudiziaria. Pertanto, nel diagramma Lexis nella colonna 2013 e riga 1 anno, viene registrato il valore delle azioni legali promosse dai tribunali, ovvero 4.188.012.

Ma, per il secondo anno (nel 2014), di questi 4.188.012 processi, dobbiamo sottrarre 888.799 che sono stati risolti nel 2013. Pertanto, nel 2014 ci sono 4.188.012 – 888.799 = 3.299.213 processi dal “batch” del 2013. registrato nella riga della colonna 2013 riga 2 anni del diagramma Lexis. Dalla tabella 6 si evince che il valore atteso dei processi dal lotto 2013 da chiudere con due anni è 787.755. Così, dei 3.299.213 processi del batch 2013 in corso nel secondo anno (nel 2014), 787.755 verranno chiusi. Pertanto, nel terzo anno (nel 2015) seguiranno 3.299.213 – 787.755 = 2.511.458 processi del ‘lotto 2013’. Questo valore di 2.511.458 è registrato nella colonna 2013 riga 3 anni.

Pertanto, il diagramma Lexis viene compilato per ogni colonna riferita a un determinato anno. La tabella 6 ha tutti i valori necessari per completare questo diagramma. Un altro esempio: per compilare i valori del ‘lotto 2018’, si nota nella Tabella 6 che nel 2018 si sono verificati 3.843.648 nuovi casi. Questo valore è registrato nella colonna 2018 riga 1 anno. Già in quello stesso anno ne furono chiusi 815.810. Pertanto, per il secondo anno del ‘lotto 2018’ (nel 2019) sono rimasti 3.843.648 – 815.810 = 3.027.838 processi e questo è registrato nella colonna 2018, riga 2 anni. E di questi 3.027.838 processi che hanno ‘due anni’, 722.595 si chiuderanno in questo secondo anno. Ciò lascerà 3.027.838 – 722.595 = 2.305.243 processi dal ‘lotto 2018’ che continueranno al loro terzo anno (nel 2020). Questo record è nella colonna 2018 riga 3 anni.

Dopo aver compilato le colonne anno per anno, è quindi possibile verificare il numero di pratiche in corso per un determinato anno, che, come detto, sono disposte nelle colonne diagonali a sinistra, in base all’anno in questione. Per l’anno 2013 ci sono un totale di 4.188.012 casi che hanno occupato in qualche caso la macchina giudiziaria. Nel 2014 sono stati inseriti 4.180.691 nuovi casi, come mostrato nella tabella 6. Ma, inoltre, c’è ancora il resto di 3.299.213 casi dal “lotto 2013”. Quindi sulla diagonale sinistra del 2014 nel diagramma Lexis abbiamo registrato 4.180.691 (colonna 2014 riga 1 anno) + 3.299.213 (colonna 2013 riga 2 anni) = 7.479.904 casi (primo grado) in corso al TJSP nel 2014 .

Nel 2018, ad esempio, abbiamo 12.383.821 cause di 1° grado che occupano in qualche modo la magistratura così distribuite: 3.843.648 nuove cause dal 2018 (colonna 2018, riga 1 anno) + 3.155.796 cause da 2 anni del 2017 (colonna 2017 riga 2 anni) + 2.173.926 processi di 3 anni del 2016 (colonna 2016 riga 3 anni) + 1.417.879 processi di 4 anni del 2015 (colonna 2015 riga 4 anni) + 1.187.334 processi di 5 anni 2014 ( olonna 2014 riga 5 anni) + 605.238 processi di 6 anni (o più) dal 2013 (colonna 2013 riga >= 6 anni).

In questo modo, ogni anno si ottiene una stima ragionevole del volume dei processi e da lì è possibile calcolare gli indicatori utilizzati in questo lavoro, risultanti dalla simulazione.

INDICATORI – INDICE DEI CASI PER MAGISTRATO E PER SERVER ALL’ANNO

Una volta che si ha una stima del volume delle cause in corso negli anni e si hanno i dati (reali) per le variabili mag e sajud1 (vedi Tabella 3), è semplice calcolare l’indice delle cause di primo grado da parte di magistrati e /o dai server nel corso degli anni. Ad esempio, secondo la banca dati CNJ (2021), nel 2013 il TJSP contava 2.501 magistrati e nel 2014 erano 2.566 i magistrati attivi, non solo per i casi di primo grado, ma per altri gradi.

Tuttavia, una statistica ragionevole che aiuta a misurare l’efficienza della giustizia sarebbe il valore del rapporto dei casi per magistrato. Quindi, a São Paulo nel 2013 avremmo un indice di 4.188.012 / 2.501 = 1.674,74 casi/giudice e nel 2014 questo tasso è (3.299.213 + 4.180.691) / 2.566 = 7.479.904 / 2.566 = 2.915, 01 processi/magistrato. Un aumento del 74% dell’onere delle cause per magistrato dal 2013 al 2014. E vale ancora una volta notare che abbiamo considerato solo la distribuzione delle cause di primo grado da parte di tutti i magistrati e, in questo calcolo, i processi antecedenti al 2013 non vengono computati. certamente aumentare questo indice.

Le motivazioni da magistrato e da funzionario sono state calcolate per gli anni dal 2013 al 2019 per il TJRJ e il TJSP. Per il TJPI, per gli anni dal 2016 al 2019. A titolo di esempio, nella Tabella 7 sono presentati i valori degli indici per magistrati e dipendenti pubblici per i dati TJSP.

Tabella 7 – Numero di cause per magistrato e per dipendenti pubblici dei lotti di nuovi casi di primo grado (cn1) dal 2013 al 2019 nel TJSP

^{Fonte: preparato dagli autori.}

INDICATORE – TASSO DI PROCESSI CHIUSI NELL’ANNO

Un altro indicatore che può segnalare l’efficienza della mediazione/conciliazione è il tasso di casi chiusi (E) nell’anno in relazione a tutti i casi trattati nell’anno (T). È il risultato della divisione E/T che può variare da zero a uno. Più vicino all’unità, questo segnala che più processi sono stati terminati nel corso dell’anno. Se la tassa è l’unità, significa che tutti i procedimenti in corso di elaborazione nell’anno sono stati chiusi nello stesso anno.

Ad esempio, la tabella 8 presenta i valori dei tassi di cause chiuse negli anni dal 2013 al 2019 derivanti dalla simulazione della chiusura dei processi TJSP.

Tabella 8 – Tasso di chiusura delle procedure dell’esercizio – TJSP

^{Nota: i processi chiusi (E) sono valori di chiusura previsti (vedi tabella 6) Fonte: preparata dagli autori.}

EFFICIENZA ATTRAVERSO LA MEDIAZIONE/CONCILIAZIONE

Le procedure eseguite con i dati del TJSP, del TJRJ e del TJPI e che sono state esemplificate sopra con i dati tjsp per ottenere indicatori di misurazione dell’efficienza della mediazione/conciliazione si basano sulla stima della percentuale di processi approvati (con qualche soluzione tramite mediazione/conciliazione) rispettivamente dell’8,02%, dell’1,27% e del 2,07% per i processi di primo grado del TJSP, TJRJ e TJPI.

L’obiettivo di questo lavoro è quello di indagare se la mediazione/conciliazione può fornire una maggiore velocità ai procedimenti, contribuendo a una maggiore efficienza della magistratura. Supponendo che nell’ambito di competenza del TJSP, TJRJ e TJPI, si sforzino per aumentare la risoluzione dei conflitti attraverso la mediazione/conciliazione, è stata effettuata una simulazione con i dati CNJ dal 2013 al 2019, assumendo che i tre tribunali abbiano raggiunto un tasso di 25 % mediazione/conciliazione e poi è stata eseguita un’altra simulazione con un tasso del 50%. Per tale procedura è stata mantenuta la probabilità di risoluzione dei processi approvati come dettagliato nella Tabella 2.

I risultati di queste simulazioni per i dati dei tre organi giurisdizionali sono presentati nelle figure da 4 a 9.

Figura 4 – Simulazioni dei valori degli indicatori (a) processi/giudice/anno e (b) processi/server/anno i dati TJSP.

Per l’indice dei processi/giudice con i dati TJSP, si può vedere nella Figura 4 un valore atteso di 1.675 casi/giudice nel 2013. Nel 2015, considerando il tasso di approvazione dell’8,02%, ci si aspetterebbe un indice di 3.858 casi/giudice (considerando l’eredità dei processi rimanenti dal 2013, 2014 e quelli nuovi dal 2015). Secondo la simulazione, se il tasso di omologazione fosse del 25%, questo indice scenderebbe a 3.666 processi/giudice. Si tratta di 3.858 – 3.666 = 192 casi in meno per magistrato che rappresentano 192 / 3.858 = 4,98% in meno per magistrato nel biennio (2013-2015). E dalla simulazione, se il tasso di omologazione fosse del 50%, questo indice scenderebbe a 3.382 processi/giudice. Ciò rappresenta 3.858 – 3.382 = 476 cause in meno per giudice, ovvero 476 / 3.858 = 12,34% in meno per ogni giudice nel biennio (2013-2015).

Va tenuto conto del fatto che il tasso delle cause/magistrato dipende dal numero di nuove cause e dal numero di magistrati assegnati alla Corte. Se in un dato anno il numero di casi è molto più elevato dei nuovi casi degli anni precedenti e il numero di magistrati viene mantenuto o addirittura ridotto, il tasso di casi/magistrato ovviamente aumenterà. Ma queste situazioni sono indipendenti dalla procedura di mediazione/conciliazione.

Comunque, secondo la Figura 4, ipotizzando che nel periodo 2013-2019 la quota di processi approvati sia stata del 25% (probabilmente un obiettivo più facilmente raggiungibile rispetto alla quota del 50%) nel 2019 un carico di 4.619 processi/magistratura, mentre se la proporzione di casi approvati fosse l’attuale 8,02% stimato, nel 2019 ci si aspetterebbe un carico di 4.984 cause/giudice. Ciò significa che il tasso di casi approvati del 25% porterebbe a una riduzione di 4.984 – 4.619 = 365 casi, ovvero 365 / 4.984 = 7,32% in meno per ogni magistrato. Allo stesso modo, il carico di processi per server nel 2019 presenterebbe una riduzione di 366 – 300 = 66 processi, ovvero 66 / 366 = 18,03% di processi in meno per ogni server.

Ciò contribuirebbe certamente a migliorare la qualità del lavoro del magistrato e del servo, contribuendo al miglioramento generale del funzionamento del sistema giudiziario, cioè migliorando l’efficienza del lavoro di giustizia.

Figura 5 – Simulazioni dei valori degli indicatori (a) processi/magistrato/anno e (b) processi/server/anno i dati del TJRJ.

Per l’indice di casi/giudice con i dati TJRJ, un valore atteso di 2.051 casi/giudice nel 2013 si può vedere nella Figura 5. Nel 2016, considerando il tasso di approvazione dell’1,28% (valore stimato per Rio de Janeiro – vedi Tabella 1 ) ci si aspetterebbe un indice di 4.515 processi/giudice (considerando l’eredità dei processi rimanenti dal 2013, 2014, 2015 e quelli nuovi dal 2016). Dalla simulazione, se il tasso di omologazione fosse del 25%, questo indice scenderebbe a 4.375 processi/giudice. Questo rappresenta 4.515 – 4.375 = 140 casi in meno per magistrato che rappresenta 140 / 4.515 = 3,10% casi in meno per ogni giudice nel triennio (2013-2016). E dalla simulazione, se il tasso di omologazione fosse del 50%, questo indice scenderebbe a 4.227 processi/giudice. Ciò rappresenta 4.515 – 4.227 = 288 casi in meno per giudice, ovvero 288 / 4.515 = 6,38% in meno per ogni giudice nel triennio (2013-2016).

Supponendo che nel periodo 2013-2019 la percentuale di processi approvati sia stata del 25% (probabilmente un obiettivo più facilmente raggiungibile rispetto alla percentuale del 50%) nel 2019 ci si aspetterebbe un carico di 4.068 casi/magistrato, mentre se la percentuale di casi approvati fosse l’attuale stimato 1,28%, nel 2019 ci si aspetterebbe un carico di 4.284 casi/magistrato. Ciò significa che il tasso di casi approvati del 25% comporterebbe una riduzione di 4.284 – 4.068 = 216 casi, cioè 216 / 4.284 = 5,04% di casi in meno per ogni magistrato. Allo stesso modo, il carico di processi per server nel 2019 presenterebbe una riduzione di 294 – 280 = 14 processi, cioè 14 / 294 = 4,76% in meno di processi per ogni server.

Figura 6 – Simulazioni dei valori degli indicatori (a) processi/magistrato/anno e (b) processi/server/anno i dati del TJPI.

I risultati della simulazione per i dati Piauí sono riportati nella Figura 6 e ciò che viene verificato è che con il processo di approvazione nella proporzione del 25% si ottiene una riduzione di 18 anni (dal 2016 al 2019) 43 – 43 – 1805 = 38 casi/magistrato che corrisponde a una riduzione di 38/1805 = 2,06% in meno di casi per ciascun magistrato nel periodo di tre anni (2016-2019). Una riduzione simile si ottiene per i server, perché nel 2019 avremmo 180 – 176 = 4 processi in meno per ogni server che rappresenta 4 / 180 = 2,22% in meno di carico di lavoro.

Figura 7 – Simulazioni dei valori dei tassi di chiusura dei processi nell’anno per il TJSP.

Nella figura 7, per il TJSP, considerando la percentuale del 25% per i processi approvati, si prevede un tasso di chiusura annuale in media superiore del 3% rispetto all’attuale tasso di approvazione (8,02% del campione di dati). Nel 2019, ad esempio, il tasso di chiusura è del 33,06% per il tasso di approvazione del 25%, mentre lo stesso tasso è del 30,55% se il tasso di approvazione è dell’8,02%. Ciò significa che nel 2019, in un lotto di 100 casi, si prevede che 33,06 saranno chiusi con un rapporto di approvazione del 25%. Ma se il rapporto di approvazione fosse dell’8,02%, ci si aspetterebbe di chiudere 30,55 casi, circa tre processi in meno.

Figura 8 – Simulazioni dei valori dei tassi di chiusura dei processi nell’anno per il TJRJ.

Per i dati TJRJ, si può dire che il tasso di chiusura rimane sostanzialmente invariato, mantenendo la differenza di un processo, se il rapporto di approvazione è del 25%.

Figura 9 – Simulazioni dei valori dei tassi di chiusura dei procedimenti nell’anno per il TJPI.

Per i dati TJPI, si osserva che dopo tre anni (dal 2016 al 2019) il tasso di chiusura è di circa il 2% superiore, confrontando un rapporto di omologazione del 25% con la percentuale stimata del 2,07% (dati campione). Nel 2019, su ogni lotto di 100 casi, ci si aspetterebbe la chiusura di 20,70 casi contro il valore previsto di 18,74 casi con tasso di omologazione al 2,07%.

RISULTATI E DISCUSSIONE

I dati fondamentali per i risultati di questo studio consistono nei valori di probabilità del tempo di chiusura del processo (approvato e non approvato) presentati nella tabella 2. Da segnalare che i dati in questa tabella provengono da un campione di 256.056 processi provenienti da 17 comuni, cinque piauienses, otto paulisti e quattro di Rio de Janeiro come precedentemente commentato.

Supponiamo che un periodo di chiusura di un caso fino a due anni sia considerato appropriato, cioè che sia efficiente in termini di azione della giustizia per la risoluzione dei conflitti. Quindi, sulla base della tabella 2, è probabile che i processi approvati a San Paolo finiscano in un massimo di due anni di 0,43516 + 0,32410 = 0,75926 ≈ 75,93%. Per i casi non approvati, questa probabilità vale 0,19311 + 0,17613 = 0,36924 ≈ 36,92%. Ciò significa che la mediazione/conciliazione offre maggiori possibilità di risoluzione dei conflitti in due o meno anni rispetto alla significativa riduzione della durata del processo nell’ambito giudiziario.

In altre parole, i dati del campione di casi nell’ambito del TJSP indicavano che ogni 100 nuovi casi di 1 grado approvati, 76 sono stati chiusi in un massimo di due anni, mentre su 100 nuovi casi non approvati, solo 37 sono stati chiusi nello stesso periodo, il che dimostra l’efficienza della mediazione/conciliazione perché tempi più brevi forniscono una minore distribuzione del carico di casi da parte di magistrati e server e di conseguenza un aumento della qualità della valutazione dei casi da parte loro, e anche un certo grado di riduzione dei costi in generale per la Magistratura.

Per l’interpretazione dei dati dei tre organi giurisdizionali, la tabella 9 presenta le probabilità, le possibilità di chiusura e la radice dei casi e dei processi approvati non approvati entro due anni sulla base delle stime di probabilità di chiusura presentate nella tabella 2.

Tabella 9 – Rapporto probabilità, quotee quotedei processi approvati e non approvati entro due anni

^{Fonte: preparato dagli autori.}

C’è una differenza concettuale tra probabilità e probabilità (in inglese, probabilità si traduce in odds). La probabilità è il risultato della divisione della probabilità di accadimento di un determinato evento di interesse E (nel nostro caso E rappresenta il processo di eventi chiuso entro 2 anni) per la probabilità di non verificarsi di tale evento E. Nella Tabella 9, nella colonna (A) si trovano questi valori.

Ad esempio, in Piauí, la probabilità (odds) che un processo approvato si risolva in un massimo di due anni rispetto alla sua risoluzione in più di due anni è 0,34632 / 0,65368 = 0,5298. Poiché la probabilità è inferiore all’unità, è meglio ‘leggere’ l’inverso: 1 / 0,5298 = 1,8875 che significa che ‘in Piauí, la possibilità che un processo approvato termini in più di due anni è 1 .8875 volte maggiore di la possibilità che questo progetto finisca in un massimo di due anni’. E possiamo anche dire che ‘a Piauí, la possibilità che un processo approvato si concluda in più di due anni è maggiore dell’88,75% rispetto alla possibilità che questo progetto si concluda entro due anni’.

Un altro esempio: a São Paulo, la possibilità (odds) di un processo approvato di essere risolto entro due anni rispetto alla sua risoluzione in più di due anni è 0,75926 / 0,24074 = 3,1539. Possiamo quindi dire che “a São Paulo, la possibilità che un processo approvato si conseci in un massimo di due anni è 3.1539 volte superiore alla possibilità che questo progetto si conseci in più di due anni”.

Se consideriamo che il campione di dati è, in realtà rappresentativo, allora i dati indicano che a Piauí i processi sono più “dispendiosi in termini di tempo” (più di due anni per la risoluzione), sono approvati o meno (si noti che a Piauí la possibilità di un processo non approvato che termina dopo due anni è 1 / 0,3108 = 3,2175 volte superiore rispetto alla chiusura in un massimo di due anni). Per lo stato di São Paulo, un processo approvato segnala grandi possibilità di chiusura in un massimo di due anni, il che a sua volta fornisce una migliore efficienza della giustizia in generale.

Infine, possiamo valutare l’odds ratio (odds ratio) dei processi approvati in relazione ai processi non approvati che terminano in un massimo di due anni. L’odds ratio è il risultato della divisione (ratio) di possibilità (odds) di chiusura fino a 2 anni di processi approvati e processi non approvati. Come si vede nella colonna (C) della Tabella 9, in Piauí l’odds ratio dei progetti approvati che terminano entro due anni è 0,5298 / 0,3108 = 1,7046 volte superiore rispetto ai processi non approvati, cioè hanno il 70,46% di probabilità in più di finire in due anni.

Vediamo che a São Paulo, il rapporto di caso è quasi cinque volte superiore a favore dei processi approvati (4.9825). Se i dati del campione utilizzato sono davvero rappresentativi degli stati valutati, allora São Paulo ha dimostrato che i processi approvato hanno tre volte più probabilità di essere risolti in un massimo di due anni rispetto a quelli risolti in più di due anni. E questo, dalle simulazioni effettuate indicano un ragionevole grado di efficienza, qui in questo lavoro che si riflette nella riduzione del carico dei casi da parte del magistrato e del server e anche in una leggera riduzione del tasso di chiusura nel tempo.

A Rio de Janeiro, la simulazione ha anche mostrato un ragionevole guadagno di efficienza, perché un processo approvato ha 1.3914 volte più o 39.14% di possibilità in più di essere risolto in un massimo di due anni rispetto alle possibilità di essere risolto in più di due anni. Inoltre, è stato presentato un processo approvato a Rio de Janeiro, con simulazione 1.5995 volte o il 59,95% in più di possibilità di finire fino a due anni rispetto a un processo non approvato.

E infine, i dati di Piauí hanno mostrato che la tendenza è che i processi ci vengono più di due anni per finalizzare se i processi approvati o meno. Anche così, se approvati, in relazione a pazienti non approvati, hanno avuto maggiori possibilità di chiusura in un massimo di due anni (70,46%).

CONCLUSIONI E RACCOMANDAZIONI

In questo lavoro, la simulazione con dati reali lavorati con stime di dati anche reali potrebbe segnalare, anche se semplicemente, scenari per il lavoro di giustizia che comprendano procedure di mediazione/conciliazione. Ottenere una maggiore efficienza della giustizia misurata in modo semplice attraverso le dinamiche temporali del carico di procedimenti da parte del magistrato, per server, per tasso di chiusura e per la velocità del ciclo di vita del procedimento sembra segnalare a favore di queste procedure.

Tuttavia, per migliorare il processo di simulazione potrebbe essere necessario eseguire un piano di campionamento probabilistico più solido e completo. Ad esempio, per migliorare la simulazione, sarebbe interessante ottenere più dati dal ciclo di vita di ogni processo (data esatta di inizio e fine, eventuali ostacoli, ecc.). e altri dati come i costi di processo, le procedure tra settori attivati, ecc. Il campione utilizzato in questo lavoro era innegabilmente rilevante e facilmente accessibile. Tuttavia, forse la rappresentatività di questo campione nell’ambito di applicazione dei tribunali potrebbe non essere l’ideale e quindi l’avvertimento di svolgere lavori futuri con una solida pianificazione del campionamento.

In ogni caso, possiamo concludere che questa simulazione effettuata con dati reali ha segnalato che la mediazione/conciliazione può contribuire in modo proattivo al miglioramento (efficienza) dell’ordinamento giuridico del paese.

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^[1] Studente magistrale in Giurisprudenza – Soluzioni alternative per le controversie commerciali presso Escola Paulista de Direito – EPD, Postgraduate in Appropriate Methods in Conflict Resolution presso Istituto brasiliano di diritto pubblico – IDP, Laureato in Giurisprudenza presso il Centro universitario di Brasilia – UniCEUB.

^[2] Dottorato di ricerca in Geografia presso UnB.

^[3] Advisor. Dottorato in giurisprudenza.

Inviato: Giugno 2021.

Approvato: Giugno 2021.