por Carlos Góes e Daniel Duque[1].
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Na última década, o Brasil deu passos importantes na expansão do nível educacional da população. Num espaço de dez anos, a proporção de pessoas que tem ensino médio ou superior completo subiu de 30% para 42% da população. Esse incremento de 12% corresponde a, aproximadamente, 24 milhões de pessoas a mais com o ciclo do ensino básico terminado.
Tal avanço não se restringiu a um grupo específico de municípios, mas ocorreu de forma generalizada. Contudo, ainda há uma dispersão muito grande nos resultados. Enquanto em municípios como Florianópolis (SC) mais de 65% da população adulta concluíram o Ensino Médio, em outros, como Chaves (PA), apenas 4% o fizeram. Os avanços ao longo do tempo, bem como a desigualdade entre os municípios, podem ser observados na Figura 2 abaixo, com as curvas progredindo para a direita.
Apesar dessas melhorias, o país ainda apresenta números comparativamente baixos em relação aos seus pares latino-americanos. Entre os maiores países do continente, somente a Colômbia apresenta níveis educacionais semelhantes aos brasileiros. O hiato entre os níveis brasileiros e os líderes da região chega a quase três anos de estudo.
Mesmo com mais da metade da população sem ensino médio e com índices de educação básica comparativamente baixos, o investimento por aluno no Brasil prioriza o ensino superior. Segundo dados da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômicos (OCDE), gasta-se quatro vezes com cada aluno do ensino superior público o valor que se investe em estudantes do ensino fundamental ou médio. Em média, países da OCDE gastam com cada estudante de ensino superior 1,5 vezes o gasto do ensino médio – o que indica que a priorização brasileira ao ensino superior é mais evidente.
Apesar de um estudante de ensino superior custar muito mais que o de uma educação básica e mais da metade da população não ter terminado o ensino médio, o país observou uma expansão forte das universidades públicas na última década. Se nos 20 anos entre 1980 e 2000 as vagas cresceram 80%, no período mais curto entre 2000 e 2014 as vagas em instituições públicas aumentaram 120%.
Priorizar o ensino superior público em um país em que mais da metade da população não termina o ensino médio significa uma transferência de renda para os mais ricos. Não apenas os estudantes de famílias mais ricas têm uma probabilidade maior de estudar nas universidades públicas, como também pessoas que são beneficiadas por essas políticas e estudam mais anos tendem a ter salários maiores no futuro, perpetuando as desigualdades.
Quase toda política pública é uma forma de transferência de renda. Quando os custos de uma política estão dispersos por toda a sociedade e os benefícios estão concentrados em um grupo específico, aqueles que ajudam a financiar uma política, mas dela não se beneficiam, estão subsidiando os que recebem os serviços prestados pelo governo.
Com as universidades públicas isso se torna ainda mais claro: todos pagam pelas instituições, mas somente alguns têm acesso ao serviço educacional que elas oferecem. Por causa da alta concorrência das universidades públicas e da baixa qualidade das escolas públicas brasileiras, aqueles em situação econômica mais vulnerável têm pouca chance de conseguir uma vaga para estudar em uma universidade financiada pelo contribuinte.
Em média, a renda familiar per capita de jovens que frequentam universidades públicas (R$1422) é mais de duas vezes maior do que a daqueles jovens que não frequentam universidade (R$690)[2]. As famílias 20% mais pobres têm várias dificuldades. Uma boa parte deles (50,8%) sequer termina o ensino médio. Além disso, a pressão que eles têm por trabalhar para contribuir com o orçamento familiar diminui a possibilidade que eles têm de se preparar para os altamente concorridos vestibulares ou mesmo se dedicar a um curso integral (e, na maior parte das vezes, diurno) que vai limitar sua possibilidade de trabalho.
Por isso, as universidades públicas tendem a beneficiar os ricos de forma desproporcional. Segundo dados da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios (PNAD), a classe alta corresponde a 24,8% da população. Mas, nas universidades públicas, a classe alta ocupa 45,5% das vagas. Do outro lado dessa equação, as pessoas que estão hoje na classe baixa são 23,1% da população brasileira, mas apenas 8,4% da população universitária.
A probabilidade de um jovem estudar em uma universidade pública está diretamente relacionada a sua renda familiar. A probabilidade estimada de um jovem com renda familiar per capita de R$250 ao mês – por exemplo, uma chefe de família que recebe R$1000 ao mês e sustenta um cônjuge e dois filhos – é virtualmente nula: cerca de 2%. Já aqueles jovens que vêm de famílias muito ricas, tendo uma renda familiar per capita de R$20 mil reais ao mês – digamos, o filho de um diretor de uma multinacional – têm uma chance de 40% de estudar em uma universidade pública[3].
O acesso desproporcional de grupos privilegiados à universidade pública é mais pronunciado em determinados cursos. Não há dados de renda familiar disponíveis para a composição de cursos das universidades públicas, mas as tendências de desigualdade são evidenciadas por diferenças nas composições de cor/raça. Enquanto cursos como Pedagogia e Serviço Social são majoritariamente negros, em outros, como Engenharia Mecânica e Relações Internacionais, negros são menos de um terço do corpo discente[4].
Essa tendência mantém um padrão: quanto mais difícil o ingresso em um curso, menor a presença de negros entre os estudantes – e, presumivelmente, isso também se correlaciona com a renda familiar. Como pode-se observar na Figura 9 abaixo, dentre os 90 cursos de universidades públicas com mais de 10 mil estudantes, a correlação entre porcentagem de negros dentre os alunos e a nota de corte média de cursos no Sistema de Seleção Unificada (SISU) do Ministério da Educação é negativa e estatisticamente significante.
Do modo como está desenhada atualmente, a política de cotas raciais em nada altera essa existente desigualdade entre cursos. Embora ela possa alterar a presença de negros em todos os cursos, empurrando a linha da regressão na Figura 9 para cima, não há nenhum efeito esperado na inclinação da linha – ou seja, na relação esperada entre notas do SISU e queda na proporção de negros.
Novos programas de investimento em universidades públicas, como o Ciência sem Fronteiras (CsF), exacerbam essas desigualdades. Isso acontece por uma confluência de fatores. De início, como evidenciado anteriormente, negros têm menos acesso a cursos mais competitivos – que tendem a ser aqueles contemplados pelo CsF. Além disso, dentre os cursos elegíveis[5], negros estão sub-representados no grupo que é escolhido para ir ao exterior. Enquanto brancos são cerca de metade do corpo discente dos cursos elegíveis para o CsF, dentre aqueles selecionados para, de fato, ir ao exterior, eles são 70%. Mesmo admitindo que a Lei de Cotas tenha aumentado a participação dos estudantes negros nos primeiros anos dos cursos universitários em 2014 (não elegíveis para o CsF), a participação relativa destes é maior do que 27% desde 2004.
Subsidiar a educação superior dos mais ricos enquanto os mais pobres sequer terminam o ensino médio resulta em transferência de renda dos mais pobres para os mais ricos. Enquanto os filhos da elite são educados com o dinheiro dos contribuintes (no Brasil, majoritariamente negros e pobres), os filhos dos mais pobres terão pouquíssimas chances de conseguir entrar na universidade pública.
Transferir renda para financiar a educação dos mais ricos com impostos ajuda a perpetuar desigualdades, pois anos adicionais de estudo incrementam a renda de quem recebeu o benefício. Para cada ano adicional de estudo, adultos têm um aumento de sua renda entre 6,5% e 10%[6]. Por isso, as universidades públicas brasileiras são um dos mais importantes mecanismos de perpetuação das desigualdades de renda que já existiu na história brasileira.
Como as universidades públicas beneficiam desproporcionalmente os mais ricos, os gestores públicos deveriam reverter a priorização do ensino superior. Há vastas evidências científicas que demonstram que retornos ao investimento em educação, em termos econômicos para a sociedade e cognitivos para as crianças, são maiores quando esses investimentos são direcionados à educação de base – em especial na primeira infância[7].
Desigualdades na educação de base são determinantes para desigualdades econômicas e sociais futuras. Diversas pesquisas já demonstraram que desigualdades de renda, nível de desemprego, encarceramento, gravidez na adolescência e saúde entre brancos e negros, por exemplo, são, em sua maior parte, explicadas por diferenças na qualidade da educação de base recebida[8]. No Brasil, a redução das desigualdades na educação de base na década de 2000 explicam 40% da redução da desigualdade de renda no período[9].
O governo federal tem autoridade para reverter parte do dinheiro investido nas universidades públicas para o Fundo Nacional da Educação Básica e alterar este para financiar novos modelos de educação. Algumas possibilidades políticas de tais novos modelos são:
Para financiar essas mudanças, seria necessário instituir mensalidades nas universidades públicas federais para aqueles que podem pagar, com bolsas condicionais à renda familiar per capita do estudante ingressante. Esse modelo já existe no mundo. Por exemplo, a Universidade da Califórnia, que é uma universidade pública, adota um modelo em que as bolsas podem cobrir desde três quartos do custo total da educação (incluindo habitação, alimentação, livros, etc.) para estudantes mais pobres mas converge para zero à medida que a renda familiar aumenta. É importante frisar que, em tal modelo, é possível que aqueles estudantes que tenham renda familiar mais baixa, na verdade, recebam mais recursos do que hoje recebem com universidade sem mensalidade e com sistemas de assistência estudantil. De fato, o custo da mensalidade é apenas um terço do total[14] e, ao focalizar recursos naqueles que não podem pagar, foi possível aumentar os benefícios para os que mais precisam. Ao mesmo tempo, as famílias ricas quase não recebem nenhum subsídio do governo, limitando a transferência de renda de pobres para ricos que existiria se eles adotassem um modelo como o brasileiro.
Há um projeto de lei apresentado no Senado Federal que pretende instituir a cobrança de mensalidade para filhos de famílias cuja renda familiar mensal for superior a R$ 26.400[15]. Como essa proposta atingiria tão-somente uma parcela muito pequena daqueles que, pertencentes à classe alta, hoje se beneficiam das universidades públicas, um sistema proporcional, conforme o mencionado acima, seria mais eficiente em levantar recursos para amenizar transferências de renda de pobres para ricos. Caso haja dúvidas sobre a constitucionalidade desse projeto, seria necessário emendar o Art. 206 da Constituição para levar essa reforma adiante.
Adicionalmente, com a limitação dos recursos transferidos pelo governo federal, seria necessário reformar a legislação para facilitar e incentivar a captação autônoma de recursos pelas próprias universidades em complementação à cobrança de mensalidades. Entre essas medidas, poderiam se incluir, dentre outras:
Em uma transição, o financiamento das universidades públicas pode combinar o atual regime de impostos com fontes alternativas de financiamento. Excluindo-se os gastos com servidores inativos, o gasto por aluno necessário para financiar as universidades federais é de aproximadamente R$ 29 mil ao ano (ou cerca de R$ 2,4 mil ao mês)[20]. Até que um sistema de financiamento privado via doações e cooperação com o setor privado seja construído, é provável que o financiamento exclusivamente por mensalidades seja politicamente inviável. Por isso, um novo regime de financiamento deve incorporar uma transição suave de médio prazo.
A atual priorização do ensino superior em termos de gasto por estudante, em uma média muito maior do que a dos países da OCDE, contribui para a perpetuação de desigualdades sociais no Brasil. Como políticas públicas, universidades estatais transferem rendas de pessoas relativamente pobres para aquelas relativamente ricas.
Reverter essa priorização focando-se na educação de base traria importantes retornos em termos cognitivos para as crianças, econômicos para a sociedade e contribuiria para reduzir as desigualdades sociais e de renda. Uma vez que desigualdades de performance sócio-econômica na vida adulta tendem a estar relacionadas diretamente com a qualidade da educação de base, uma equalização de oportunidades na educação de base tenderia a amenizar desigualdades futuras.
Em termos regulatórios, é necessária uma ampla reforma do sistema educacional brasileiro. Na educação superior, a instituição de mensalidades proporcionais à renda familiar do estudante e a flexibilização dos métodos de captação de recursos por universidades reduziria o fardo de impostos necessários para o financiamento dessas instituições. Na educação de base, alternativas de descentralização da educação pública e empoderamento dos pais de crianças pobres na escolha da educação de seus filhos, seja por meio de escolas públicas autônomas ou por vales educacionais, contribuiria com melhoria da educação recebida pelos grupos economicamente desfavorecidos.
Agradecemos a Cássio Ribeiro, Ronald Barbosa e Irapuã Santana pela ajuda fundamental na compreensão da legislação que regula doações e financiamento em universidades e por seus comentários e críticas; e a Marília Mareto por sua cuidadosa revisão. Enfatizamos que qualquer erro e omissão do presente estudo é nossa responsabilidade.
[1] Carlos Góes é Pesquisador-Chefe do Instituto Mercado Popular. Daniel Duque é analista júnior do Instituto Mercado Popular.
[2] O conceito de jovens abarca indivíduos que têm entre 18 e 24 anos. Essa é a divisão etária que a Pesquisa Mensal de Empregos do IBGE utiliza para caracterização de desemprego juvenil.
[3] Essas probabilidades são valores preditos por uma regressão logística que tem a probabilidade de se estudar em uma universidade pública como variável dependente e o logaritmo da renda familiar per capita como variável independente. Ver Anexo 3 para detalhes da estimação.
[4] O critério do IBGE para cor/raça faz uma divisão entre “pretos” e “pardos”. Neste estudo, decidiu-se por fazer uma agregação das duas categorias sob o rótulo de “negros”.
[5] Como o período 2012-2014 era um período de transição quanto à elegibilidade de curso para o Ciência sem Fronteiras, definimos “cursos” elegíveis como aqueles que têm ao menos um estudante listado no Censo da Educação Superior de 2014 como participante do Ciência Sem Fronteiras.
[6] Estimações resultantes de uma regressão linear que utiliza dados da PNAD de 2013. Veja Anexo 4 para detalhes metodológicos.
[7] Heckman, James. 2008. “School, Skills, and Synapses”. Economic Inquiry. Volume 46, Issue 3, pages 289–324, July 2008
[8] Ver, por exemplo, Fyer Jr., Roland. 2010 “Racial Inequality in the 21st Century: The Declining Significance of Discrimination.” NBER Working Paper No. 16256.
[9] Menezes Filho; Naercio; Oliveira, Alison. 2014. “A Contribuição da Educação para a Queda na Desigualdade de Renda per Capita no Brasil”. Insper Policy Paper n. 9.
[10] Nós mencionamos prioritariamente estudos experimentais comorandomized control trials ou loterias para ascensão às escolas. Isso porque, ao adicionar aleatoriedade ao processo de seleção, eles permitem uma inferência causal mais forte, indo além de mera correlação.
[11] Betts, Julian & Y. Emily Tang. 2014. “A Meta-Analysis of the Literature on the Effect of Charter Schools on Student Achievement.” CRPE Working Paper. August 2014.
[12] Forster, Greg. 2013. “A Win-Win Solution: The Empirical Evidence on School Choice.” The Friedman Foundation. April 2013.
[13] Heckman, James, et al. 2013. “Understanding the Mechanisms through Which an Influential Early Childhood Program Boosted Adult Outcomes.” American Economic Review, 103(6): 2052-86.
[14] University of California. “How Aid Works: Student Scenarios”. http://admission.universityofcalifornia.edu/paying-for-uc/how-aid-works/student-scenarios/index.html. Acessado em 7/4/2016.
[15] Projeto de Lei 782/2015, do Sen. Marcello Crivella, que “dispõe sobre o pagamento, pelo estudante universitário, de anuidade em instituições públicas de ensino superior”.
[16] Projeto de Lei 4643/2012, da Dep. Bruna Furlan, que “autoriza a criação de Fundo Patrimonial (endowment fund) nas instituições federais de ensino superior”.
[17] National Association of College and University Business Officers. 2015. “NACUBO-Commonfund Study of Endowments.” Disponível em: http://www.nacubo.org/Research/NACUBO-Commonfund_Study_of_Endowments/Public_NCSE_Tables.html. Acessado em 13/4/2016.
[18] Ver Lei 8.958/1994 e Lei 12.349/2010, que regulamentam as fundações de apoio às universidades públicas.
[19] Secretaria de Educação Superior, Ministério da Educação. 2014. “A democratização e expansão da educação superior no país 2003 – 2014”.
[20] O orçamento das universidades públicas federais em 2014 foi de, aproximadamente, 34 bilhões de reais e o número de vagas foi de, aproximadamente, 1,2 milhões.
Os dados utilizados neste estudo, salvo quando especificada outra fonte, foram derivados de microdados da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios, do IBGE, e do Censo da Educação Superior, do Ministério da Educação. As variáveis mais importantes de cada base de dados estão sumarizadas abaixo.
Variável | Tipo | Média | Desvio Padrão | Base | Notas |
Renda familiar per capita, em reais por mês | Contínua | 942.31 | 1493.18 | PNAD | |
Renda do trabalho principal, em reais por mês | Contínua | 1477.84 | 2508.27 | PNAD | |
Universidade | Categórica | 3.5% | 18.5% | PNAD | 1 = está cursando ensino superior no momento da pesquisa. |
Universidade pública | Categórica | 0.8% | 9.4% | PNAD | 1 = está cursando universidade pública no da pesquisa. |
Anos de experiência | Contínua | 22.99 | 15.11 | PNAD | Derivada de idade menos idade de ingresso na força de trabalho. |
Idade | Contínua | 33.18 | 20.86 | PNAD | |
Anos de estudo | Contínua | 6.6 | 4.86 | PNAD | |
Dummies regionais | Categórica | PNAD | Dummies específicas para Sudeste, Nordeste, Norte, Centro-Oeste e Sul. | ||
Mulher | Categórica | 51.0% | 49.0% | PNAD | 1 = mulher. |
Negro ou Índio | Categórica | 56.0% | 49.0% | PNAD | 1 = negro ou índio. |
Dummies de profissões | Categórica | PNAD | Dummies específicas para uma lista de profissões. | ||
Pública | Categórica | 0.2082 | 0.406 | CES | 1 = estuda em universidade pública. |
Ciência sem Fronteira | Categórica | 0.2% | 4.8% | CES | 1 = participa do Ciências sem Fronteiras. |
Branco | Categórica | 56.9% | 45.6% | CES | 1 = branco, corrigido para respostas não informadas. |
Negro | Categórica | 40.3% | 40.6% | CES | 1 = negro, corrigido para respostas não informadas. |
Outro | Categórica | 2.8% | 12.0% | CES | 1 = outra cor/raça, corrigido para respostas não informadas. |
Outros detalhes | CES | Códigos de identificação de cursos, UF, aluno, área, etc.. |
Fonte: PNAD – Microdados da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios, IBGE, 2013. CES – Microdados do Censo da Educação Superior, MEC, 2014.
Curso | Brancos | Negros | Outros |
Marketing | 74% | 17% | 9% |
Gestão Da Tecnologia Da Informação | 69% | 29% | 2% |
Gestão Financeira | 69% | 27% | 4% |
Relações Internacionais | 69% | 29% | 3% |
Processos Gerenciais | 68% | 30% | 2% |
Engenharia De Controle E Automação | 66% | 32% | 3% |
Arquitetura E Urbanismo | 64% | 33% | 3% |
Engenharia Mecânica | 64% | 33% | 3% |
Engenharia Química | 63% | 34% | 4% |
Odontologia | 62% | 35% | 3% |
Engenharia De Produção | 62% | 35% | 4% |
Medicina | 61% | 35% | 4% |
Medicina Veterinária | 61% | 37% | 2% |
Ciências Econômicas | 61% | 37% | 2% |
Engenharia Ambiental | 60% | 36% | 3% |
Análise E Desenvolvimento De Sistemas | 60% | 36% | 4% |
Logística | 60% | 38% | 2% |
Engenharia Civil | 60% | 37% | 3% |
Comunicação Social – Publicidade E Propaganda | 60% | 39% | 2% |
Engenharia Elétrica | 59% | 38% | 3% |
Psicologia | 59% | 39% | 3% |
Estética E Cosmética | 58% | 42% | 0% |
Engenharia Ambiental E Sanitária | 58% | 41% | 1% |
Ciência Da Computação | 58% | 39% | 3% |
Jornalismo | 58% | 41% | 1% |
Biomedicina | 57% | 40% | 3% |
Agronomia | 56% | 42% | 2% |
Redes De Computadores | 56% | 42% | 2% |
Design | 56% | 41% | 4% |
Gestão Comercial | 55% | 41% | 3% |
Nutrição | 55% | 42% | 2% |
Direito | 55% | 43% | 3% |
Farmácia | 55% | 43% | 2% |
Comunicação Social – Jornalismo | 54% | 44% | 2% |
Administração | 54% | 44% | 3% |
Fisioterapia | 53% | 44% | 3% |
Letras | 51% | 47% | 2% |
Ciências Contábeis | 50% | 47% | 3% |
Ciências Sociais | 50% | 47% | 3% |
Ciências Biológicas | 50% | 48% | 3% |
Enfermagem | 48% | 49% | 3% |
Letras – Português E Inglês | 47% | 50% | 3% |
Filosofia | 47% | 51% | 2% |
Gestão De Recursos Humanos | 46% | 49% | 5% |
Física | 46% | 52% | 2% |
Sistemas De Informação | 46% | 51% | 3% |
Gestão Ambiental | 46% | 51% | 3% |
Letras – Inglês | 45% | 53% | 2% |
História | 45% | 53% | 2% |
Química | 44% | 53% | 3% |
Educação Física | 44% | 54% | 2% |
Geografia | 44% | 54% | 3% |
Serviço Social | 43% | 55% | 3% |
Pedagogia | 40% | 58% | 3% |
Gestão Pública | 39% | 57% | 4% |
Matemática | 39% | 58% | 3% |
Letras – Português | 39% | 58% | 3% |
Letras – Língua Portuguesa | 37% | 60% | 2% |
Gastronomia | 32% | 67% | 1% |
Fonte: Cálculos do Instituto Mercado Popular com dados do Censo da Educação Superior, 2014. Nota: Apresentados apenas os cursos com mais de 30 mil observações. Porcentagem normalizada após excluídas observações de indivíduos que não declararam cor ou raça.
A probabilidade de o jovem i cursar universidade pública é uma variável contínua, mas limitada entre zero e um. Para derivar essa probabilidade condicionada a alguns fatores explicativos e evitar extrapolar essa condição delimitadora, nós aplicamos um modelo logístico, descrito abaixo:
Os valores em razões de probabilidade foram utilizados para calcular os valores preditos utilizados na Figura 7. Para facilitar a interpretação dos dados, os resultados da estimação são apresentados abaixo em variações marginais esperadas.
(1) | (2) | |
Variável Dependente: | ||
Probabilidade de Estudar em Universidade Pública | ||
LN da Renda Familiar per Capita | 0.039*** | 0.012*** |
(0.001) | (0.001) | |
Idade | -0.036*** | |
(0.001) | ||
Mulher | 0.004*** | |
(0.001) | ||
Não-Branco | -0.006*** | |
(0.001) | ||
Sul | 0.001 | |
(0.001) | ||
Centro Oeste | 0.007*** | |
(0.001) | ||
Nordeste | 0.010*** | |
(0.001) | ||
Norte | 0.009*** | |
(0.001) | ||
Urbano | 0.011*** | |
(0.001) | ||
Constante | -9.331*** | -9.218*** |
(0.207) | (0.346) | |
Observações | 33,668 | 33,668 |
Pseudo R-quadrado | 0.09 | 0.12 |
Fonte: Cálculos do Instituto Mercado Popular com dados da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios. Os coeficientes denotam a variação marginal esperada com o aumento de uma unidade na variável independente. No caso das variáveis contínuas (idade e renda), os coeficientes denotam mudanças marginais calibradas para seus valores medianos. No caso das variáveis categóricas (mulher; não-branco; regiões; e área urbana), estas foram calibradas para zero e a mudança marginal denota a variação de zero a um da variável categórica.
A variação de renda entre i indivíduos adultos pode ser explicada parcialmente por uma série de fatores sócio-econômicos com o seguinte modelo:
Os resultados de regressões simples estimadas com o método dos mínimos quadrados são apresentadas abaixo.
(1) | (2) | (3) | (4) | |
Variável dependente: | ||||
LN da Renda do Trabalho Principal | ||||
Anos de Estudo | 0.097*** | 0.106*** | 0.101*** | 0.065*** |
(0.001) | (0.001) | (0.001) | (0.001) | |
Experiência | 0.026*** | 0.023*** | 0.022*** | |
(0.001) | (0.001) | (0.001) | ||
Experiência ao Quadrado | -0.000*** | -0.000*** | -0.000*** | |
(0.000) | (0.000) | (0.000) | ||
Mulher | -0.463*** | -0.443*** | ||
(0.004) | (0.004) | |||
Não-Branco | -0.187*** | -0.141*** | ||
(0.004) | (0.004) | |||
Região Metropolitana | 0.173*** | 0.148*** | ||
(0.004) | (0.004) | |||
Centro-Oeste | 0.144*** | 0.129*** | ||
(0.007) | (0.007) | |||
Sul | 0.004 | 0.012** | ||
(0.006) | (0.005) | |||
Sudeste | -0.376*** | -0.378*** | ||
(0.006) | (0.005) | |||
Norte | -0.126*** | -0.124*** | ||
(0.006) | (0.006) | |||
Dirigentes | 0.838*** | |||
(0.011) | ||||
Profissional de Ciências e Artes | 0.648*** | |||
(0.010) | ||||
Técnicos de Nível Médio | 0.354*** | |||
(0.010) | ||||
Servidores Administrativos | 0.181*** | |||
(0.008) | ||||
Profissional de Serviços | -0.058*** | |||
(0.008) | ||||
Profissional Agrícola | -0.260*** | |||
(0.011) | ||||
Membro das Forças Armadas | 0.818*** | |||
(0.015) | ||||
Profissional de Serviços de Reparo | 0.111*** | |||
(0.008) | ||||
Constante | 6.150*** | 5.635*** | 6.096*** | 6.257*** |
(0.005) | (0.012) | (0.012) | (0.013) | |
Observações | 124,879 | 124,879 | 124,879 | 124,879 |
R-quadrado | 0.233 | 0.251 | 0.377 | 0.455 |
Erros padrões corrigidos para heterocedasticidade entre parênteses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fonte: Cálculos do Instituto Mercado Popular com dados da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios. Anos de estudo e experiência são variáveis contínuas. As outras variáveis são dummies.
O Instituto Mercado Popular tem um compromisso com a reprodutibilidade das análises e modelos publicados sob sua marca. Os dados utilizados para a construção dos gráficos e modelos estatísticos deste artigo, se existentes e não proprietários, serão disponibilizados em www.github.com/omercadopopular. Sempre que possível, os códigos de computador utilizados também serão disponibilizados. Caso você não consiga encontrar os dados em nosso repositório e os queira, contacte diretamente os autores.
Góes, C.; Duque, D. (2016). “Como as universidades públicas no Brasil perpetuam a desigualdade de renda: fatos, dados e soluções”. Nota de Política Pública n. 01/2016. São Paulo: Instituto Mercado Popular.