- Relator(a)
- Ministra Regina Helena Costa
- Órgão julgador
- Primeira Turma
- Data do julgamento
- 18/03/2024
- Data de publicação
- 22/03/2024
STJ – Acórdão, Rel. Ministra Regina Helena Costa, Primeira Turma, j. 18/03/2024, p. 22/03/2024
PROCESSUAL CIVIL. ADMINISTRATIVO. AGRAVO INTERNO EM RECURSO ORDINÁRIO EM MANDADO DE SEGURANÇA. TITULAR DE SERVENTIA JUDICIAL NÃO-ESTATIZADA. APOSENTADORIA COMPULSÓRIA. TEMA 571/STF. TEMA JULGADO EM REPERCUSSÃO GERAL. RECEBIMENTO DE VALORES DOS COFRES PÚBLICOS. APLICAÇÃO DE MULTA. ART. 1.021, § 4º, DO CÓDIGO DE PROCESSO CIVIL DE 2015. DESCABIMENTO. I - Consoante o decidido pelo Plenário desta Corte na sessão realizada em 9.3.2016, o regime recursal será determinado pela data da publicação do provimento jurisdicional impugnado. In casu, aplica-se o Código de Processo Civil de 2015. II - O Supremo Tribunal Federal, em julgamento submetido ao rito da repercussão geral (RE n. 647.827/PR), fixou orientação no sentido de que aplica-se a aposentadoria compulsória aos titulares de serventias judiciais não estatizadas, desde que ocupantes de cargo público efetivo e que recebam re muneração proveniente dos cofres públicos. III - Os documentos acostados aos autos comprovam que o agravante é remunerado, ainda que parcialmente, pelo Estado de Goiás. IV - Na espécie, não existe prova pré-constituída a indicar possível equívoco no enquadramento do servidor. V - Em regra, descabe a imposição da multa prevista no art. 1.021, § 4º, do Código de Processo Civil em razão do mero desprovimento do Agravo Interno em votação unânime, sendo necessária a configuração da manifesta inadmissibilidade ou improcedência do recurso a autorizar sua aplicação, o que não ocorreu no caso. VI - Agravo Interno parcialmente conhecido e, no ponto, improvido. (AgInt no RMS n. 68.025/GO, relatora Ministra Regina Helena Costa, Primeira Turma, julgado em 18/3/2024, DJe de 22/3/2024.)
Consultar o inteiro teor no site do STJ ↗Pesquise jurisprudência como esta
Busque em dezenas de tribunais brasileiros, com busca inteligente por IA e comparação de precedentes.