O objetivo do estudo foi propor um modelo de seleção de objetos de controle baseado na identificação de fatores determinantes do superfaturamento de obras públicas e serviços de engenharia da Administração Pública do Distrito Federal.
A relevância do produto consiste em contribuir para seleção de objetos de controle baseados no risco de superfaturamento. O produto possui originalidade ao propor abordagem alternativa às seleções de objetos de controle que sejam subjetivas e dependentes do julgamento profissional.
A metodologia baseou-se em revisão de literatura e pesquisa explicativa de abordagem mista em que se analisaram 481 contratos do Tribunal de Contas do Distrito Federal para testar, por regressão logística, a influência de 13 variáveis no surgimento do superfaturamento.
A pesquisa identificou sete fatores determinantes do superfaturamento, sendo seis parâmetros preditivos (‘objeto contratual’; ‘reequilíbrio econômico-financeiro’; ‘porte do órgão ou entidade contratante’; ‘porte da comissão de fiscalização’; ‘quantidade de licitantes proponentes’; ‘prazo contratado de conclusão’) e um de estratificação (gestão governamental).
O modelo proposto, denominado RISCOBRAS, contribui para priorizar contratos de uma base de dados de acordo com o risco do superfaturamento, sinalizando fatores que podem ser usados para análise preditiva e aprimoramento da escolha de obras a serem fiscalizadas.
A estruturação das etapas contribui para aprimorar a assertividade na seleção dos contratos fiscalizados, otimiza a governança e a accountability no planejamento de auditoria de obras públicas, permitindo sua aplicabilidade por órgãos de controle em níveis nacional e subnacional.
This study aims to propose an audit subject matter selection model based on the identification of determinants of overbilling in public works and engineering services within the Public Administration of the Federal District.
The relevance of this study lies in contributing to the selection of audit subject matters based on overbilling risk. Its originality stems from proposing an alternative approach to subjective audit subject matter selections dependent on professional judgment.
The methodological design combines a literature review with an explanatory mixed-methods approach, analyzing 481 contracts from the Court of Auditors of the Federal District A logistic regression analysis was conducted to test the influence of 13 variables on the occurrence of overbilling.
The research identified seven determinant factors of overbilling, comprising six predictive parameters ('contractual object', 'economic-financial reequilibrium', 'size of the contracting agency or entity', 'size of the auditing commission', 'number of bidding proponents', and 'contracted completion deadline') and one stratification factor ('governmental administration').
The proposed model, designated as RISCOBRAS, contributes to prioritizing contracts within a database according to overbilling risk, signaling critical factors for predictive analysis and improving the selection of public works subject to audit.
The structured framework enhances assertiveness in selecting audited contracts, optimizing governance and accountability in public works audit planning, and enabling cross-level applicability for control bodies at both national and subnational levels.