Desigualdades Educacionais e Pobreza

Editora PUC MinasBelo Horizonte

2012

desigualdades educacionais & pobreza

Murilo FahelXavier Rambla

Bruno Lazzarotti Carla Bronzo (Organizadores)

@ 2012, Murilo Fahel, Xavier Rambla, Bruno Lazzarotti e Carla Bronzo

Todos os direitos reservados pela Editora PUC Minas. Nenhuma parte desta publicação poderá ser reproduzida sem a autorização prévia da Editora.

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Desigualdades educacionais & pobreza / Murilo Fahel, Xavier Rambla, Bruno Lazzarotti e Carla Bronzo, organizadores. Belo Horizonte: PUC Minas, 2012.394p.

ISBN 978-85-8229-013-2

1. Educação. 2. Desigualdade social. 3. Pobreza. 4. Educação e Estado. I. Fahel, Murilo.

CDU: 37.015.4

Elaborada pela Biblioteca da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

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D457

Prefacio I.............................................................................................................11Xavier Bonal

Prefácio II............................................................................................................13Marilena Chaves Luciana Raso

Prefácio III..........................................................................................................15Mário Herkenhoff Lauro Prates Cristina Margoto

Introdução..........................................................................................................19

Seção 1: Educação e desenvolvimentoLa articulación de las políticas públicas a favor del desarrollo educativo: el

margen de maniobra en América Latina....................................................31Xavier Rambla Rosangela Saldanha Pereira Josep Lluis Espluga

A expansão e a persistência das desigualdades no sistema de ensino superior no Brasil...........................................................................................................49

Manoel de Almeida Neto

Seção 2: Pobreza e educação La pobreza multidimensional: propuesta y cálculo de un índice para Medellín

2010..................................................................................................................69Liliana Gallego Duque

sumário

O impacto do Bolsa Família no desempenho escolar em Belo Horizonte: spillover effect da condicionalidade-educação..........................................97

Murilo FahelAdão Rodrigues Matheus Barroso

Seção 3: Desigualdades e desempenho educacional Un análisis de los condicionantes del rendimiento académico en Brasil a

partir del Saeb-2005....................................................................................139Mauro Mediavilla Liliana Gallego Duque

Desigualdade escolar e desempenho.............................................................163Victor Maia Senna DelgadoAdriana Miranda-Ribeiro José Francisco Soares

Seção 4: Desigualdades e defasagem escolar Acesso, cobertura e progressão escolar em Minas Gerais: que desigual-

dades?............................................................................................................211Marcos Arcanjo de Assis

Família e desempenho escolar em Minas Gerais: recursos familiares e defa-sagem escolar................................................................................................233

Bruno Lazzarotti Diniz CostaIgor Adolfo Assaf Mendes

Seção 5: Juventude e educação profissional Apresentação......................................................................................................257

Cristina Margoto Mário Herkenhoff Lauro Prates

Juventude e trabalho: o PEP e a inserção de jovens no mercado de tra-balho..............................................................................................................261

Elaine Meire VilelaCarmelita VenerosoCláudia Lima Ayer de NoronhaGuilherme Alberto RodriguesZakia HachemMariana Canaan

Educação profissional: menos evasão e reprovação no Ensino Médio?.....301Mariana CanaanGuilherme Alberto RodriguesReginaldo AlvesCarmelita Veneroso

Seção 6: Educação e mobilidade social Raça, capital social e posição socio-ocupacional: um estudo aproximativo

para a Região Metropolitana de Belo Horizonte......................................323Murillo Marschner Alves de BritoDanielle Cireno FernandesDiogo Henrique Helal

Prêmio de escolaridade no Brasil: não linearidades e heterogeneidade espa-cial..................................................................................................................341

Adão Rodrigues Marcio Antônio Salvato Sabino Porto Jr.

Sobre os organizadores e autores...................................................................381

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Juventude e trabalho: o pep e a inserção de jovens no mercado de trabalho1

Elaine Meire VilelaCarmelita Veneroso

Cláudia Lima Ayer de NoronhaGuilherme Alberto Rodrigues

Zakia HachemMariana Canaan

Nas últimas décadas, tem-se observado o aumento gradativo da esco-larização e a redução do analfabetismo no Brasil, embora com sérias limi-tações e muito tempo de atraso, se comparado a outros países com nível de desenvolvimento similar. Apesar dessa melhora relativa, as oportunidades de permanência e de conclusão da última etapa da educação básica, o ensino médio, continuam assoladoras, notadamente para o segmento mais pobre da população (WEISS, 2007; CORROCHANO et al., 2008). Ao mesmo tempo, mudanças no mercado de trabalho resultaram em transformações que redefiniram a estrutura de oportunidades de ocupação. O desenvolvimento de novas tecnologias e de novas formas de gestão tornou o mercado mais seletivo e exigente, fazendo com que o peso da qualificação e da escolaridade seja muito maior hoje, se comparado com o cenário de duas décadas atrás (POCHMANN, 2006; SABOIA et al., 2009).

A articulação desses fenômenos criou um cenário pouco favorável à juventude brasileira, a mais afetada por esse processo. A população jovem passa a ter maior dificuldade de integração à sociedade devido aos pro-blemas de inserção e permanência no mercado de trabalho, uma vez que não apresenta a qualificação demandada, embora possua hoje escolaridade média superior à de gerações passadas. As possibilidades de emprego para esse segmento não avançaram na mesma proporção que os níveis de educação formal, o que contribuiu de forma decisiva para a piora do padrão de inserção ocupacional dos jovens brasileiros, realidade que pode

1 Os autores agradecem os comentários e sugestões do professor Murilo Fahel e de Cristina Margoto, diretora da Herkenhoff & Prates.

262 Desigualdades educacionais & pobreza

ser observada pela redução da participação dessa população no emprego formal e pela incidência de ocupações caracterizadas pela precariedade: informais, temporárias, intermitentes e de baixa remuneração (CORRO-CHANO et al., 2008; WEISS, 2007; LANGER, 2009; FLORI, 2004). Para alguns autores, esse problema tem relação direta com a qualidade e com o formato predominantemente propedêutico do ensino médio brasileiro. O desafio seria implementar uma política de ensino médio que supere a dualidade entre formação geral e qualificação profissional, tendo como dimensões indissociáveis a tecnologia, a ciência e o trabalho (MOURA; GARCIA; RAMOS, 2007; MOEHLECKE, 2012).

Esses fatos são importantes para se pensar diversos problemas viven-ciados atualmente pela juventude no Brasil. As dificuldades dos jovens em encontrar o primeiro emprego ou manter-se na ocupação, privando-os de se incorporar na vida ativa e ter independência econômica, acabam por inibir a completa integração das novas gerações à sociedade. Isso tem efeitos perniciosos sobre a vida futura dos indivíduos, com reflexos não somente na vida profissional dos jovens, mas também em outros condicionantes psi-cológicos e sociais que definem, em grande medida, sua trajetória de vida.

Políticas públicas têm sido pensadas e implementadas com o intuito de intervir nessa realidade. Em Minas Gerais, a Secretaria de Estado de Educação (SEE/MG) criou o Programa de Educação Profissional (PEP), em 2008, com o objetivo de qualificar o público jovem, visando a uma melhor inserção no mercado de trabalho e à inclusão social dessa camada da população. Esse programa oferta cursos técnicos de nível médio a alunos da rede estadual matriculados na última etapa da educação básica e a egressos do ensino médio, já tendo atendido, até o ano de 2012, apro-ximadamente 144 mil alunos, em sua grande maioria formada por jovens com até 20 anos de idade.

A experiência do PEP permite avaliar a extensão dos efeitos de uma política pública com essas características na superação das dificuldades com as quais a juventude se depara hoje no Brasil. Com esse objetivo, este trabalho analisa os efeitos do PEP sobre a inserção no mercado de trabalho de seus beneficiários que realizaram o curso técnico concomitante ao ensino médio, conciliando a última etapa da educação básica à formação profissional ofertada em todas as regiões do estado de Minas Gerais. A principal questão a responder é: o PEP tem efeito positivo sobre a empregabilidade, a inserção em ocupações técnicas e os rendimentos dos jovens?

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Este estudo se apresenta em quatro partes além desta introdução. As duas próximas seções colocam em questão a relação entre juventude, pobreza e emprego e a importância das políticas de formação profissional, como o PEP, para a superação desse quadro. Na sequência, é delineado o estudo de caso, com a apresentação dos efeitos do PEP na empregabilidade de seus beneficiários. Essa parte é dividida em três subseções: (1) apresentação dos dados, (2) apresentação dos modelos utilizados na análise metodológica e (3) resultados. Por fim, são apresentadas as considerações finais.

Juventude, pobreza e emprego

O debate acerca da juventude, seu conceito e suas problemáticas, traz um vasto espectro de temas que remetem a uma época ou fase da vida de um indivíduo, possível de ser tratada sob diferentes ângulos. E embora exista um reconhecimento tácito na maior parte das análises quanto à condição de transitoriedade como o aspecto de maior importância para a definição do jovem, não há consenso quanto ao intervalo de idade em que essa fase é compreendida. Não obstante, é possível identificar, de forma mais ampla, que esse intervalo se situa entre 15 e 29 anos, por compreender um perí-odo de transição para a vida adulta, em que o jovem deve decidir, dentre outras coisas, o caminho a seguir profissionalmente. É nessa etapa em que as capacidades, as habilidades e as especializações requeridas pelo mundo do trabalho são geralmente adquiridas pelo indivíduo.

É por essa razão que parte considerável dos estudos sobre a juventude aborda a temática do trabalho como foco principal de análise. A grande preocupação com a inserção dos jovens no mercado de trabalho se deve às estatísticas pouco favoráveis a esse público. De acordo com a Pesquisa Nacio-nal por Amostra Domiciliar (Pnad/2008), “cerca de 29,0% dos jovens com 15 a 29 anos vivem em famílias com renda domiciliar per capita de até ½ salário mínimo, em alguns casos, atuando como chefes desses núcleos familiares. Deve-se aliar a essa informação o fato de que esse é o limite utilizado para delimitar a linha da pobreza” (FIALHO; BARBOSA; BARBOSA, 2010, p. 3).

Para esses jovens pobres, a necessidade de geração de renda é imediata e inadiável, levando-os a se inserirem no mercado de trabalho ainda nos anos iniciais da juventude. Trabalho e educação, nessas condições, tornam-se ativi-dades concorrentes, muitas vezes fazendo com que os jovens não encontrem outra opção além de interromper os estudos sem completar toda a educação básica, mesmo que isso implique perdas salariais a médio ou longo prazo

Juventude e trabalho


por não concluírem o ensino médio (EM). De acordo com Schwartzman e Cossío (2007), com base nos dados da Pnad 2005, verifica-se que,

[...] aos 15 anos, 90% dos jovens ainda estudam, mas 24% dos mesmos já trabalham, ou buscam trabalho. Aos 18 anos, o número dos que ainda estudam cai para pouco mais de 50%, e dos que estudam e trabalham ou buscam emprego sobe para 30%. Aos 20 anos, só 10% dos jovens estudam sem trabalhar, e outros 20% estudam e trabalham ou buscam trabalho. Nesta idade, 43.5% dos jovens trabalham, 9% estão desempregados, buscando trabalho, e 13.6% estão inativos. (SCHWARTZMAN; COSSÍO, 2007, p. 4)

As dificuldades de inserção qualificada e permanência no mercado de trabalho atingem esse público como nenhum outro segmento da popula-ção. De acordo com dados recentes do IBGE, a desocupação no Brasil tem apresentado uma tendência de queda nos últimos anos. Para o país, no ano de 2003, a desocupação atingia 12,4% de toda a população ativa; em 2007, a mesma taxa caiu para 8,2%; e ao final de 2010, no mês de dezembro, o desemprego atingia apenas 5,3%. Em fevereiro de 2011, o desemprego médio estimado nas principais regiões metropolitanas do país foi de 6,4%. A despeito desse cenário eminentemente positivo que se tem consolidado na última década, as taxas de desocupação de jovens no Brasil tendem a ser 3,2 vezes maior que aquela observada para adultos, conforme apontou Gomes (2007) em relatório realizado pela Organização Internacional do Trabalho (OIT).2

Estudos sobre o tema indicam que o alto desemprego entre os jovens brasileiros se deve a dois motivos principais: a baixa qualificação diante das demandas do mercado e a opção, por parte dos empregadores, por trabalhadores que possam somar experiências e hábitos de trabalho mais estabelecidos e estáveis (FLORI, 2004). Nessas condições, as populações menos escolarizadas são imediatamente afetadas, de forma prioritária, pelo desemprego e exclusão social. E as desigualdades sociais e escolares repercutem cada vez mais nas oportunidades de emprego disponíveis ao trabalhador e, em especial, ao jovem trabalhador pobre (GOMES, 1997).

A superação desse círculo vicioso da pobreza por meio da escolaridade e da qualificação profissional pode se tornar um difícil desafio no Brasil como consequência da rigidez do padrão distributivo de renda vigente no país,

2 Para maiores informações, ver o relatório “Trabalho decente e juventude no Brasil”, elaborado pela Orga-nização Internacional do Trabalho (OIT) em parceria com o Conselho Nacional de Juventude (Conjuve).

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demonstrando “o violento processo de exclusão que vigora na sociedade brasileira e a inflexibilidade da hierarquia salarial imposta pelo mercado de trabalho” (FIALHO; BARBOSA; BARBOSA, 2010, p. 3). Mesmo que a juventude ainda seja o segmento populacional capaz de romper esse círculo vicioso de pobreza, é necessário que as condições de educação e a qualifica-ção profissional permitam quebrar essas estruturas. Isso é o que propõem algumas políticas públicas, como veremos a seguir.

Políticas públicas de qualificação profissional para a juventude

O jovem passou a figurar como sujeito e objeto de políticas públicas há pouco tempo. De acordo com Abad (2002), a história das políticas de juventude na América Latina foi pautada pelos problemas de exclusão dos jovens da sociedade e os desafios de inserção desses no mundo adulto. Con-siderando os diversos enfoques, assim como as características institucionais e a diversidade regional dos países latino-americanos, as contribuições dos principais autores que se dedicam ao tema podem ser categorizadas em torno de quatro distintos modelos de políticas de juventude: “a) a ampliação da educação e o uso do tempo livre (entre 1950 e 1980); b) o controle social de setores juvenis mobilizados (entre 1970 e 1985); c) o enfrentamento da pobreza e a prevenção do delito (entre 1985 e 2000); e d) a inserção laboral de jovens excluídos (entre 1990 e 2000)” (SPOSITO; CARRANO, 2003, p. 18).

Entretanto, de acordo com Sposito e Carrano (2003), por mais que esses modelos tenham sido separados em diferentes fases temporais, o atual debate sobre a juventude tenta alcançar todos esses objetivos de forma simultânea e abrangente. Por isso, é possível notar que essas diferentes orientações – tais como o controle social do tempo juvenil, a formação de mão de obra e a realização dos jovens enquanto sujeitos de direitos – convivem, muitas vezes, dentro de um mesmo aparelho de Estado. Nos últimos anos, as formulações de políticas em torno dos segmentos juvenis e da juventude têm sido mais fortemente reiteradas. Nas perspectivas acima citadas, os jovens são vistos como problemas que carecem de maior atenção.

Problemas reais, identificados principalmente na área da saúde, da segurança pública, do trabalho e do emprego, dão a materialidade imediata para se pensar as políticas de juventude sob a égide dos problemas sociais a serem combatidos. Nesse processo é possível reconhecer que, em muitas formulações, a própria condição juvenil se apresenta como um



elemento problemático em si mesmo, requerendo, portanto, estratégias de enfrentamento dos “problemas da juventude”. Isso se expressa, por exemplo, na criação de programas esportivos, culturais e de trabalho orientados para o controle social do tempo livre dos jovens, destinados especialmente aos moradores dos bairros periféricos das grandes cidades brasileiras. (SPOSITO; CARRANO, 2003, p. 21)

Esse debate repercute em todos os segmentos da sociedade, inclusive na educação. Neste momento, a discussão acerca da separação obrigatória do ensino médio (EM) e da educação profissional (EP), promovida pelo Decreto nº 2.208/97, é trazida à tona, o que resultou na mobilização dos setores educacionais vinculados à EP. Dessa forma, foi construído um projeto para orientar a política de ensino médio, com fins de superar a dualidade entre a formação específica e a formação geral, além de deslocar o foco dos seus objetivos do mercado de trabalho para a formação do indivíduo, baseando-se indissociavelmente nas dimensões do trabalho, ciência, cultura e tecnologia (MOURA; GARCIA; RAMOS, 2007, p. 6).

A retomada desta discussão gera importantes reflexões acerca da pos-sibilidade material de implementar plenamente a politecnia no EM brasi-leiro, entendida enquanto educação tecnológica voltada para a superação da dicotomia entre trabalho manual e trabalho intelectual. Recentes estudos apontam que uma solução transitória e viável para a realidade dos jovens, que exige que muitos entrem para o mercado de trabalho em idade escolar, é um tipo de EM que conjugue a integralidade da educação básica com os objetivos de formação profissional. Essa visão permite contemplar as bases para o desenvolvimento da politecnia, ao passo que adota a ciência, a tecno-logia, a cultura e o trabalho como eixos estruturantes (MOURA, 2008, p. 11). Nesse sentido, ensino médio e ensino técnico são trabalhados de maneira simultânea, como forma de se criar as condições necessárias que promovam a travessia dos jovens para uma nova realidade no mundo do trabalho.

A partir dessa perspectiva, cabe refletir sobre a necessidade de um EM voltado para a formação de cidadãos capazes de compreender a sua própria realidade em seus aspectos sociais, econômicos, políticos e culturais, além do entendimento do mundo do trabalho, para que tenham a capacidade de atuar na sociedade “de forma ética e competente, técnica e politicamente, e, portanto, para a superação da dualidade cultura geral versus cultura técnica” (MOURA, 2008, p. 12). Assim, uma das formas possíveis de dar sentido ao

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EM, no atual momento histórico, é complementá-lo com a possibilidade de formação técnica, promovendo o acesso à educação profissional de nível médio de forma gratuita e com qualidade.

[...] essa formação não ocorre, majoritariamente, em escolas públicas ou privadas. De um lado, grande parte das particulares concentra esforços em aprovar os estudantes nos vestibulares das universidades públicas, adotando uma concepção de educação equivocada, que substitui o todo (formação integral) pela parte (aprovação no vestibular). Por outro lado, embora haja escolas públicas de excelente qualidade, essa não é a regra geral. Assim, grande parte delas, nas quais estudam os filhos da classe trabalhadora, tenta reproduzir o academicismo das privadas, mas não consegue fazê-lo por falta de condições materiais concretas. De tal sorte, a formação nem contribui de forma efetiva para o ingresso digno no mundo de trabalho, nem é muito significativa quanto ao prosseguimento dos estudos no nível superior. (MOURA, 2008, p. 12)

Alguns programas, baseados nessas premissas, já foram implementa-dos no Brasil.3 Com o intuito de atender às necessidades de revitalização e redimensionamento do ensino médio em vista das novas demandas sociais, em Minas Gerais, a Secretaria de Estado de Educação (SEE/MG), em 2008, implantou o Programa de Educação Profissional (PEP), em consonância com o Plano Mineiro de Desenvolvimento Integrado (PDMI 2007-2023), que tem como um de seus cinco eixos estratégicos a organização de ações dirigidas à juventude com o objetivo de ampliar a oferta de emprego, o empreendedorismo e a inclusão social dessa camada da população (MINAS GERAIS, 2008).

O PEP oferece oportunidades de qualificação para o trabalho por meio de cursos profissionalizantes, possibilitando a formação técnica em insti-tuições credenciadas que integram a Rede Mineira de Formação Profissio-nal Técnica de Nível Médio.4 Podem se inscrever os alunos regularmente

3 Atualmente, no Brasil, além da experiência mineira com o PEP, destacam-se as iniciativas do governo federal (com o programa Pronatec) e do governo do estado de São Paulo (com o programa Vence).

4 A quase totalidade das vagas financiadas pelo PEP está em instituições privadas de ensino técnico de Minas Gerais. Essas instituições são contratadas a partir de licitação pública, que estabelece os termos do contrato e as condições mínimas para a participação no programa. A opção do governo de Minas em se apoiar na rede privada de educação profissional permitiu ao PEP atender todas as regiões do estado e alcançar elevado número de beneficiários de forma imediata.



matriculados no 2º ou no 3º ano do ensino médio da rede estadual; alunos regularmente matriculados no 1º ou no 2º ano do curso de educação de jovens e adultos de ensino médio na modalidade presencial da rede esta-dual; jovens que já concluíram o ensino médio, em instituições públicas ou privadas, desde que não estejam cursando o ensino superior. Desde o início do PEP, mais de 140 mil alunos foram contemplados pelo programa em mais de cem municípios do estado de Minas Gerais.

Essa experiência concreta de qualificação de jovens permite avaliar a extensão dos efeitos dessa iniciativa do governo de Minas na superação das dificuldades com as quais os jovens se deparam hoje no Brasil. As pró-ximas seções tratam de apresentar o desenho deste estudo, a metodologia empregada e os principais resultados encontrados sobre a questão. O foco da pesquisa recai sobre os efeitos do PEP na inserção no mercado de trabalho de seus beneficiários que realizaram o curso profissionalizante concomitante ao ensino médio, conciliando a última etapa da educação básica à formação técnica ofertada pelo programa.

Estudo de caso – Programa de Educação Profissional de Minas Gerais

Os dadosPara a realização deste estudo, são utilizados dados de duas fontes: a) os microdados do Relatório Anual de Informações Sociais (Rais), cedidos pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), dos anos de 2009 e 2010.5 Esse banco constitui-se como um censo do mercado de trabalho formal brasileiro e apresenta informações sobre o tipo de vín-culo de trabalho, a empresa contratante, a trajetória ocupacional dos indivíduos, além das características socioeconômicas dos trabalhadores em nível municipal; b) e os dados administrativos do Programa de Educação Profissional (PEP) do Estado de Minas Gerais, mantidos pela Herkenhoff e Prates, empresa contratada para a realização do monitoramento e avaliação do programa. Os dados trabalhados neste estudo reúnem informações sobre os alunos que se inscreveram no processo seletivo do PEP, que ocorre anualmente desde 2008, ano de sua primeira edição.

5 Durante a elaboração deste estudo, os dados mais recentes disponibilizados pelo Ministério do Trabalho e Emprego correspondem aos anos de 2009 e 2010, não sendo possível utilizar informa-ções referentes ao ano de 2011.

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A partir dessas duas fontes, constituiu-se o banco de dados de análise deste estudo. Foi selecionada uma subamostra dos dados do Rais, uma vez que foram considerados apenas os indivíduos que se inscreveram na pri-meira edição do PEP, com entrada em 2008, denominada PEP 1, e na edição seguinte, com entrada em 2009, denominada PEP 2. Esse recorte, realizado para as duas primeiras edições do PEP, deve-se ao fato de que apenas nessas edições havia alunos concluintes nos cursos6 até novembro de 2010. Como este estudo pretende realizar uma análise dos efeitos do PEP sobre a empre-gabilidade de seus beneficiários, somente os alunos que já haviam concluído a sua formação pelo programa puderam ser considerados na análise, o que justifica a escolha de considerar somente os beneficiários que se inseriram no programa nos seus dois primeiros anos de execução.

Essas fontes de dados apresentam algumas limitações para as análises. A primeira delas se refere à natureza dos dados do Rais, que apresentam infor-mações apenas sobre trabalhadores que mantêm vínculo formal de emprego. Nessas condições, não são contemplados no estudo os trabalhadores que se encontram no mercado informal de trabalho, que tendem a representar uma parcela significativa dos casos de emprego no Brasil.

Além disso, não se têm registros atualizados dos alunos que optaram por dar continuidade aos estudos apenas após a conclusão do curso técnico pelo PEP, o que aumentaria as possibilidades de inserção qualificada no mercado de trabalho. Outra limitação diz respeito à existência de eventuais imprecisões nos dados do Rais decorrentes da utilização de “registros admin-istrativos que, pela sua própria natureza, não sofreram qualquer processo de crítica, sendo por isso mesmo passíveis de apresentarem erros provenientes de declarações mal preenchidas” (STERNBERG, 2001, p. 186).

Seleção de amostrasComo o intuito desta pesquisa é verificar o efeito do programa sobre

a inserção dos jovens no mercado de trabalho, foram selecionadas duas subamostras de indivíduos que compõem os grupos de análise: o grupo de tratamento, isto é, jovens que concluíram o curso técnico pelo PEP de forma concomitante ao ensino médio em escolas estaduais do estado de Minas Gerais; e o grupo controle, que se refere aos jovens que realizaram apenas o ensino médio em uma escola da rede pública estadual, mas não

6 O tempo de duração dos cursos varia de 11 a 33 meses, dependendo da instituição mantenedora.



cursaram o ensino técnico pelo PEP, embora tenham feito a inscrição para o processo seletivo.7 A definição do grupo controle sob esses parâmetros se justifica pelo fato de aproximar as características desse público com as do grupo de tratamento.

Para recorte do grupo de tratamento, foram selecionados indivíduos que: a) cursaram, concomitantemente, o ensino médio na rede estadual de ensino de Minas Gerais8 e o curso técnico pelo PEP; b) concluíram o PEP até novembro de 2010; c) e que estiveram inseridos, pelo menos por um período, no mercado de trabalho formal nos anos de 2009 e 2010.

A análise é segmentada de acordo com o ano, sendo realizada separa-damente para 2009 e 2010, já que foram selecionados apenas os alunos que concluíram o PEP1 e o PEP2, como exposto anteriormente. Para o ano de 2009, o grupo de tratamento é composto por 2.517 alunos e o controle por 14.238. Em 2010, por sua vez, há 4.170 alunos no grupo de tratamento e 16.829 no grupo controle.

Os modelosPara alcançar o objetivo central deste estudo, que é analisar o efeito do

PEP sobre a inserção de seus alunos no mercado de trabalho, propomos comparar os dois grupos (controle e tratamento) quanto à probabilidade de estar empregado no mercado de trabalho e quanto às diferenças salariais. De forma complementar, será também analisada a probabilidade de os indiví-duos estarem inseridos no mercado de trabalho em ocupações do terceiro grande grupo ocupacional, que contempla posições destinadas a técnicos ou a profissionais do ensino médio, conforme definido pela Classificação Brasileira de Ocupação (CBO).

Para tanto, são utilizadas três técnicas estatísticas: regressão logís-tica binominal, regressão linear e propensity score matching, além de testes estatísticos auxiliares para análise não controlada da associação entre as variáveis, como o test T e o qui-quadrado.9 Os modelos estatísticos são

7 Esses alunos foram reprovados na prova de seleção ou não se matricularam no curso selecionado.8 Foram selecionados alunos que cursavam tanto o ensino médio regular quanto alunos do ensino

de jovens e adultos (EJA).9 Além dos testes mencionados, foi realizado o teste de análise do viés de seleção da amostra para

o modelo de análise do rendimento salarial desenvolvido por Heckman (1979), mas que não foi estatisticamente significante. Heckman sugere a utilização de um modelo de regressão com duas

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estimados, em alguns casos, separadamente para homens e mulheres, visto que os efeitos da variável de teste podem variar conforme o gênero do tra-balhador (CARVALHO; NÉRI; SILVA, 2006). Como forma de facilitar o entendimento do tema de interesse desta pesquisa, que reside no efeito do PEP sobre a empregabilidade, o tipo de inserção e os rendimentos salariais dos indivíduos, serão aprofundadas as discussões apenas acerca da variável de teste utilizada nesses modelos, sendo os outros resultados apresentados nos apêndices deste trabalho.

Antes de entrarmos propriamente nos modelos de análise, apresentamos as variáveis que os constituem. O Quadro 1, a seguir, sintetiza as variáveis utilizadas nos modelos, com suas formas e descrições. Nela encontram-se as variáveis dependentes e independentes (de teste e de controle).

Quadro 1Descrição das variáveis usadas na estimação dos modelos

logístico e linear para grupo controle e tratamento

Variável Tipo Descrição

Variáveis dependentes

Empregado Binária 1= empregado / 0 = desempregado

LnSal Contínua Logaritmo do salário

Ggocup3 Binária1 = técnicos e profissionais do ensino médio / 0= outros grupos ocupacionais

Variável teste

Gtrat Binária 1 = grupo tratamento / 0= grupo controle

Variáveis de controle

Horaextra Binária 1 = trabalhador realizou hora extra / 0= não realizou hora extra

Gênero Binária 1 = homem / 0 = mulher

Branca Binária 1 = branco / 0= não branca

equações simultâneas, uma linear e uma logit, que corrigiria casos possíveis de viés de seleção nas amostras. No caso deste estudo, o viés poderia ocorrer na seleção apenas dos casos de indivíduos que trabalham, excluindo os desempregados, já que, segundo o autor, os indivíduos que estão fora do mercado de trabalho têm motivos não observados que, indiretamente, podem influenciar os salários daqueles que estão empregados. No entanto, quando realizado o teste, o resultado do modelo (variável lambda) não foi estatisticamente significante, indicando a não existência de viés de seleção.



Solteiro Binária 1= solteiro / 0= casado ou separado/divorciado/viúvo

Deficiência Binária 1= portador de deficiência 0= não portador de deficiência

Priemp Binária 1 = primeiro emprego / 0= não é primeiro emprego

Vínculo Binária 1 = vínculo empregatício temporário (vinculo avulso, temporário, menor aprendiz, contratado por tempo determinado) / 0= vínculo empregatício duradouro

Pib_pcap1 Contínua Pib per capita municipal no ano de referência

Edição Binária 1= primeira edição do PEP/ 0= segunda edição do PEP

MG2 Binária 1= Estado de Minas Gerais 0= outros estados

Tempempre Discreta Tempo de emprego do trabalhador em meses

Idade_cen3 Contínua**Idade do indivíduo, em anos, centralizada*

Idade_cen2 Contínua** Idade do indivíduo, em anos, centralizada ao quadrado*

Grau de instrução

Emincom Binária1 = ensino médio incompleto / 0 = superior completo ou incompleto

Emcomp Binária1 = ensino médio completo / 0 = superior completo ou incompleto

Grandes grupos

ocupacionais

Ggocup1 Binária1 = gerentes e diretores / 0 = trabalhadores de apoio administrativo

Ggocup2 Binária1 = profissionais da ciência e intelectuais / 0 = trabalhadores de apoio administrativo

Ggocup3 Binária1 = técnicos e profissionais do ensino médio / 0= trabalhadores de apoio administrativo

Ggocup5 Binária1= trabalhadores de serviços, vendedores dos comércios e mercados / 0= trabalhadores de apoio administrativo

Variável Tipo Descrição

Ggocup6 Binária1 = trabalhadores da agropecuária, florestais, da caça e da pesca/ 0= trabalhadores de apoio administrativo

Ggocup7 Binária1 trabalhadores qualificados, operários, artesãos da construção, das artes mecânicas e de outros ofícios / 0= trabalhadores de apoio administrativo

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Ggocup8 Binária1 = operadores de instalações e máquinas e montadores / trabalhadores de apoio administrativo / 0= trabalhadores de apoio administrativo

Ggocup9 Binária1 = profissionais elementares / 0= trabalhadores de apoio administrativo

Região de planejamento

Reg_plan2 Binária 1 = Região Central/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan3 Binária1 = Região Centro-Oeste de Minas/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan4 Binária1 = Região Jequitinhonha- Mucuri / 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan5 Binária 1 = Região da Mata/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan6 Binária 1 = Região do Noroeste de Minas/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan7 Binária 1 = Região do Norte de Minas/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan8 Binária 1 = Região do Rio Doce/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan9 Binária 1 = Região do Sul de Minas/ 0= Região do Alto Paranaíba

Reg_plan10 Binária 1 = Região do Triângulo/ 0= Região do Alto Paranaíba

Tamanhoestab (Tamanho do

estabelecimento)Discreta

1 = até quatro funcionários / 2 = de cinco a nove funcionários / 3= de dez a 19 funcionários / 4 = de 20 a 49 funcionários / 5= de 50 a 99 funcionários / 6 = de 100 a 249 funcionários / 7= de 250 a 499 funcionários / 8 = de 500 a 999 funcionários / 9 = 1000 funcionários ou mais

Fxhoraco (faixa

de horas contratuais por semana)

Discreta1 = até 12 horas / 2 = de 13 a 15 horas / 3= de 16 a 20 horas / 4 = de 21 a 30 horas / 5= de 31 a 40 horas / 6 = de 41 a 44 horas / 7= de 45 a 48 horas / 8 = mais de 44 horas

* Para solucionar o problema de autocorrelação entre a variável referente à idade e à idade ao quadrado, foi realizada a centralização dessas variáveis, que consiste na subtração da idade pelo valor de sua média da amostra analisada (sendo essa a idade centralizada). **Originalmente, a variável referente à idade era discreta, no intervalo de 15 a 72, em 2009, e 15 a 73 em 2010. Após a centralização foi obtido um intervalo contínuo de dados de -6,89 a 50,10 anos, em 2009, e entre -7,27 e 50,72 em 2010. O mesmo se dá com a variável idade_cen2, que varia de 0,011 a 2510,62 em 2009 e entre 0,073 e 2573,42.



No que diz respeito à primeira técnica estatística utilizada, que pretende mensurar a probabilidade de os indivíduos estarem ou não empregados e de estarem ou não em ocupações técnicas, o modelo logístico binomial é a estratégia mais adequada, visto que a variável resposta é binária, onde 1 significa que a pessoa está empregada ou em ocupações técnicas e 0 refere-se às que estão fora do mercado formal de trabalho e em outras ocupações que não técnicas. Nesse modelo, foi inserida a variável binária de teste denomi-nada gtrat, que discrimina os alunos do grupo de tratamento (que tem o valor 1) e do grupo controle (com o valor 0). Por fim, foram inseridas outras variáveis, que denominamos como variáveis de controle, para caracterização socioeconômica do trabalhador e do mercado de trabalho (ver Quadro 1). Dessa forma, o modelo tem a seguinte equação:

𝐿𝑜𝑔 𝑃/1−𝑃= 𝛽0+ 𝛽1𝑋1+…+𝛽𝑘𝑋 + ε (1)

Onde:

P = probabilidade de Y = 1 (de o indivíduo estar empregado/de o indi-víduo estar no grupo ocupacional técnico)

1 – P = probabilidade de Y = 0 (de o indivíduo não estar empregado/estar em outro grupo ocupacional)

β0 = probabilidade de ocorrência do evento quando todo X (variáveis independentes) for igual a zero (intercepto)

1 1 k kX Xβ β+ ⋅⋅⋅+ = variação do efeito das variáveis explicativas (gtrat, gênero, idade, branca, grau de instrução, deficiência, solteiro, pibpercapita, edição) sobre a probabilidade de ocorrência do evento (inclinação)

S = erro estocástico

Nesse modelo, são analisados os casos de alunos que, após a conclusão dos cursos técnicos no PEP, estavam trabalhando no estado de Minas Gerais ou em outro estado do país. Para tanto, com o objetivo de controlar as carac-terísticas contextuais de cada mercado de trabalho, são inseridas as variáveis referentes ao PIB municipal per capita e ao estado onde o indivíduo traba-lhava para os respectivos anos de referência (2010 e 2009). Para esse modelo logístico é estimada, inicialmente, uma equação que agrega informações de

275

homens e mulheres e, em seguida, são realizados dois modelos separados com base no gênero do trabalhador.

A segunda técnica de análise utilizada, a regressão linear múltipla, permite identificar o efeito das variáveis explicativas nos salários dos tra-balhadores. Nesse modelo, a variável resposta é o logaritmo do salário do trabalhador e a variável teste, assim como no modelo anterior, é gtrat. Dessa forma, é possível observar se a variável teste, gtrat, apresenta efeito sobre os rendimentos dos trabalhadores. Segue a equação linear abaixo:

Y = β0 + β1X+ ... + βk Xk + (2)

Onde:

Y = logaritmo do salárioβ0 = salário do trabalhador quando todo X (variáveis independentes)

for igual a zero (intercepto). Β1X+ ... + βk Xk = o efeito das variáveis explicativas (gtrat, gênero, branca,

idade, deficiência, solteiro, priemp, horaextra, vínculo, pibpcap, tempempr, tamanhoestab, grau de instrução, grandes grupos ocupacionais, fxhoraco, região de planejamento, edição) sobre o salário do trabalhador (inclinação da reta)

S = erro estocástico

No caso da equação de regressão linear, são analisados apenas os tra-balhadores do estado de Minas Gerais, excluindo, dessa forma, os alunos do PEP que migraram para outros estados do país. A literatura específica sobre mercado de trabalho aponta que a desigualdade regional de rendimentos no Brasil deve ser considerada nas estimações de salários. Autores como Reis e Barros (1990) avaliaram que as diferenças regionais entre os salários são bem maiores que as variações temporais. Da mesma forma, Barros e Mendonça (1995) estimaram que a segmentação regional pode contribuir entre 2 e 5% para a desigualdade salarial. Nesse sentido, neste estudo são incluídos apenas os trabalhadores de Minas Gerais, os quais representam mais de 93% da amostra total, para os dois anos em análise. Na regressão linear, são consideradas apenas as pessoas com vínculo ativo, ou seja, indivíduos empregados no mês de dezembro10 do ano de referência. Para o modelo

10 Dezembro é o mês adotado como referência para o Rais.



linear, também são estimadas equações separadas para homens e mulheres, conforme discutido anteriormente.

O último modelo, o propensity score matching (PSM), é uma técnica muito utilizada em estudos de avaliação de impacto de políticas públicas, como é o caso do PEP, na medida em que permite comparar indivíduos com seus semelhantes, a partir do uso do contrafactual (ROSENBAUM; RUBIN, 1983). No caso deste estudo, são comparados os indivíduos que cursaram, ao mesmo tempo, o técnico pelo PEP e o ensino médio e os indivíduos que cursaram apenas o ensino médio. A partir da constituição do matching entre indivíduos com características socioeconômicas semelhantes (a partir de covariáveis observadas), é possível avaliar com maior precisão a existência de diferenciais de salários entre o grupo controle e tratamento. Sob essa perspectiva, o propensity score matching testa, com maior precisão, o efeito da variável gtrat (1 = grupo tratamento / 0 = grupo controle) sobre os rendi-mentos dos trabalhadores. Também para essa técnica são analisados apenas os trabalhadores do estado de Minas Gerais e as variáveis incluídas são as mesmas do modelo de regressão linear das equações anteriores.

Dessa forma, a partir do PSM é possível estimar os resultados ex post da implantação do programa. A estimativa do efeito do programa baseia--se na comparação entre indivíduos similares, em termos de características observáveis. O propensity score mensura a probabilidade condicional de participar de um dado tratamento, no caso deste estudo o PEP, a partir de covariáveis observadas (ROSENBAUM; RUBIN, 1983). A comparação entre beneficiários (alunos do PEP e do ensino médio) e não beneficiários (alunos apenas do ensino médio) é feita entre os pares com comum suporte, isto é, cada beneficiário é combinado (matched) a um não beneficiário que tenha perfil similar e, em seguida, é estimado o efeito do tratamento (participar do programa) sobre os rendimentos.

Embora não se tenha à disposição informações sobre a origem desses alunos e não seja possível controlar o efeito de programas distintos que possam estar incluídos no contexto desses indivíduos, considera-se impor-tante analisar os efeitos da vinculação dos alunos ao PEP sobre a inserção no mercado de trabalho a partir dessa técnica.

Os resultadosNesta seção são apresentados os resultados das três técnicas estatísticas

adotadas na pesquisa, além dos testes utilizados para análise não controlada

277

da associação entre as variáveis. Nesse sentido, valem ser inicialmente apre-sentadas algumas estatísticas descritivas dos dados, que auxiliam no enten-dimento acerca da caracterização do mercado de trabalho e dos indivíduos analisados. Essa estratégia permite, também, uma comparação inicial do perfil socioeconômico dos alunos que compõem as amostras.

A Tabela 1 a seguir apresenta a distribuição percentual dos alunos segundo a região do país onde trabalham, para os grupos de tratamento e controle, em 2009 e 2010. Percebe-se que, tanto em 2010 quanto em 2009, a maioria dos indivíduos permanece em Minas Gerais. De forma geral, os dados abaixo apontam, também, que a proporção de trabalhadores que migraram para outros estados no grupo controle e no grupo de tratamento é muito similar. Dentre os alunos que migraram, o sudeste foi o principal destino tanto para os alunos do PEP quanto para os demais. Esse fluxo migratório predominante para o sudeste se deve, possivelmente, à dinâmica do mercado de trabalho nacional. Campolina Diniz (1995) explica que o processo histórico do desenvolvimento econômico brasileiro levou a uma forte concentração geográfica da produção e de renda no sudeste, estabele-cendo uma significativa diferença regional no mercado de trabalho do país.

Tabela 1 Distribuição percentual dos trabalhadores segundo região e ano.

Região

Ano 2009 Ano 2010

Grupo tratamento

Grupo controleGrupo

tratamentoGrupo controle

Norte 0,04 0,03 0,2 0,1

Nordeste 0,1 0,2 0,2 0,3

Sul 0,1 0,3 0,3 0,4

Centro-oeste 0,1 0,7 0,6 0,7

Sudeste 2,0 3,9 5,6 5,4

Minas Gerais 97,6 94,9 93,1 93,0

Fonte: Rais (2009 e 2010) e PEP (2008 e 2009). Resultados produzidos pelo Lapest – Laboratório de Pesquisa em Estratificação Social e Trabalho da UFMG e pela Herkenhoff & Prates.

A Tabela 2 traz outras informações relevantes para a apreensão do con-texto do mercado de trabalho e perfil dos trabalhadores estudados. No que diz respeito à proporção de indivíduos empregados, observa-se que o grupo



de tratamento e o grupo controle obtêm porcentagens aproximadas de indi-víduos inseridos no mercado, tanto em 2009 quanto em 2010, com diferenças relativas de aproximadamente 4% por ano. Apesar de as porcentagens serem aproximadas, em 2009 os trabalhadores que não cursaram o PEP obtiveram maior percentual de pessoas inseridas no mercado. No ano seguinte, em 2010, a situação se inverte e os trabalhadores do grupo de tratamento apresentam maior porcentagem de indivíduos empregados. No que diz respeito à pro-porção de trabalhadores em ocupações técnicas, em ambos os anos o grupo de tratamento apresenta maiores porcentagens, com destaque para o grande crescimento relativo entre 2009 e 2010, que de 12,32% aumentou para 16,02%.

Em relação ao salário dos trabalhadores, apresentado na forma de logaritmo, notam-se situações diferenciadas por ano. Em 2009, os alunos beneficiários do PEP apresentam remuneração média inferior ao grupo con-trole, enquanto em 2010 o grupo de tratamento obtém maiores rendimentos.

Sugere-se a compreensão dos rendimentos do grupo de tratamento menores em 2009, a partir da avaliação do tempo de formação desses alunos no PEP. A amostra de alunos analisados no ano de 2009 tinha pouco tempo de conclusão de curso. No ano de 2010, por sua vez, a amostra já é formada por alunos concluintes em 2009 e 2010, resultando em maior tempo de formação e, por conseguinte, aumento da probabilidade de obtenção de maiores salários no mercado.

Destacam-se outras características referentes à comparação entre grupo de tratamento e controle. O grupo de tratamento apresenta maior porcen-tagem relativa de trabalhadores no primeiro emprego (29,20% para 2009 e 24,43% para 2010) e a maior quantidade de alunos com vínculo empregatício temporário (23,88% em 2009 e 9,14% em 2010). Na Tabela 2, verifica-se ainda a distribuição das idades, indicando maior dispersão no grupo controle, pois, embora as medianas sejam próximas entre controle e tratamento, o desvio padrão é maior para o primeiro grupo. Isso sugere que, entre os alunos que não cursaram o PEP, há indivíduos com maior idade e, possivelmente, maiores experiências e tempo de inserção no mercado de trabalho (vide no Apêndice 2). Quanto às informações referentes à cor e ao gênero dos tra-balhadores, há distribuição quase homogênea entre brancos e não brancos, assim como entre homens e mulheres nos grupos de controle e tratamento.

Esse é o resultado de uma análise descritiva apenas, não permitindo assim análise do efeito do programa sobre a empregabilidade e rendimentos, o que será alvo de maiores estudos mais à frente.

279

Tabela 2Descrição das variáveis relativas ao contexto do mercado de trabalho

e perfil dos trabalhadores: média/ proporção e desvio padrão

Variável

Ano 2009

Grupo de tratamento Grupo controle

Média/ proporção

Desvio padrão

Média/ proporção

Desvio padrão

Empregado 58,44% - 61,18% -

Empregado em ocupações técnicas

12,32 - 6,68 -

Salário (LnSal)

5,99 2,04 6,16 2,15

Idade4 19 4,8 20 6,06

Branca 58,24% - 55,88% -

Priemp(primeiro emprego)

29,20% - 18,77% -

Gênero(Homens)

55,90% - 51,58% -

Vínculo(vínculo empregatício

temporário)23,88% - 5,90% -

Variável

Ano 2010

Grupo de tratamento Grupo controle

Média/ proporção

Desvio padrão

Média/ proporção

Desvio padrão

Empregado 63,21% - 59,66% -

Empregado em ocupações técnicas

16,02% - 7,77% -

Salário (lnSal)

6,45 1,27 6,41 1,50

Idade 20 3,86 21 5,73

Branca 55,54% - 58,02% -

Priemp(primeiro emprego)

24,34% - 12,59% -

Gênero(Homens)

50,84% - 50,29% -

Vínculo(vínculo empregatício

temporário)9,14% - 4,61% -

Fontes: Rais (2009 e 2010) e PEP (2008 e 2009). Resultados produzidos pelo Lapest – Laboratório de Pesquisa em Estratificação Social e Trabalho da UFMG e pela Herkenhoff & Prates.



A partir dessas evidências descritivas, foram realizados testes estatísticos para se avaliar se as diferenças encontradas são estatisticamente significan-tes11 entre as amostras (grupo controle e grupo de tratamento). Para todas as informações, os resultados apontaram que as diferenças são significativas estatisticamente, com exceção da variável gênero em 2010, na qual não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula de igualdade de gênero entre os grupos. Nesse sentido, os dados sugerem que, apesar de os grupos controle e tratamento apresentarem proporções de cor, idade e gênero semelhantes, as diferenças devem ser levadas em conta, na medida em que são estatisticamente significantes e que, portanto, devem ser controladas nas análises mais avançadas.

Tendo em vista o objetivo deste estudo, serão discutidos com maior detalhe os testes realizados para verificação estatística das diferenças entre a proporção de trabalhadores empregados, ocupados em posições técnicas e as médias salariais dos grupos controle e tratamento. O Quadro 2 apre-senta os resultados do teste Z de comparação de proporções, utilizado com o objetivo de avaliar se a proporção de trabalhadores empregados do grupo de tratamento é, de fato, diferente do grupo controle, conforme analisado anteriormente. É possível afirmar, com 95% de confiança, que em ambos os anos a proporção de trabalhadores empregados é diferente para o grupo controle e para o grupo de tratamento, sendo, em 2009, a proporção de empregados do grupo controle maior do que no grupo de tratamento e, em 2010, observa-se situação oposta, com empregados em maior proporção no grupo de tratamento. Esses resultados corroboram as análises descritivas realizadas anteriormente.

Quadro 2Teste Z de comparação de proporções de trabalhadores empregados

Teste Z de comparação de proporções

Ano 2009

Variável Estatística de teste

Empregado z = 2.5941

Ho: diff = 0 / diff = prop(0) - prop(1)

Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0

Pr(Z < z) = 0.9953 Pr(|Z| < |z|) = 0.0095 Pr(Z > z) = 0.0047

11 Foram realizados o teste Z de comparação de proporções e Teste T de comparação de médias.

281

Ano 2010


Empregado z = -4.2009



Pr(Z < z) = 0.0000 Pr(|Z| < |z|) = 0.0000 Pr(Z > z) = 1.0000


No que se refere aos indivíduos ocupados em posições técnicas (Quadro 3), observa-se que a proporção é estatisticamente diferente entre o grupo de controle e o de tratamento. Para 2009 e 2010, conforme discutido no item anterior, referente às medidas descritivas, a proporção de trabalhadores ocupados em posições técnicas é maior para o grupo de alunos que cursou o PEP do que para o grupo de tratamento.

Quadro 3Teste Z de comparação de proporções de

trabalhadores empregados em posições técnicas

Teste Z de comparação de proporções

Ano 2009


Ggocup3 z =-9.8819



Pr(Z < z) = 0.0000 Pr(|Z| < |z|) = 0.0000 Pr(Z > z) = 1.0000

Ano 2010


Ggocup3 z = -16.3442



Pr(Z < z) = 0.0000 Pr(|Z| < |z|) = 0.0000 Pr(Z > z) = 1.0000




Quanto à média salarial dos trabalhadores (Quadro 4), os dados evidenciam que, para 2009, com 95% de confiança, é possível rejeitar a hipótese nula (H0) de que os salários médios dos trabalhadores dos grupos controle e tratamento não têm diferença. O resultado aponta que a dife-rença é maior para o grupo 0 (controle), cujo salário médio é maior do que o do grupo de tratamento. Dessa forma, o teste corrobora as análises descritivas discutidas acima.

Para 2010, o teste indicou que, com 95% de confiança, não há evidên-cias suficientes para rejeitar a hipótese nula de igualdade entre os salários do grupo de tratamento e controle. Dessa forma, o resultado sugere que no referido ano não há diferença estatisticamente significante entre os salários dos alunos do PEP e dos demais trabalhadores analisados.

Quadro 4Teste T de comparação de médias

Teste T de comparação de médias

Ano 2009


LnSal T = 1.9658

Ho: diff = 0 / diff = mean(0) - mean(1)


Pr(T < t) = 0.9987 Pr(|T| > |t|) = 0.0026 Pr(T > t) = 0.00013

Ano 2010


LnSal T = -1.2416

Ho: diff = 0 / diff = mean(0) - mean(1)


Pr(T < t) = 0.1326 Pr(|T| > |t|) = 0.2652 Pr(T > t) = 0.8674


Aprofundando ainda mais o entendimento sobre o efeito do PEP na inserção dos seus alunos no mercado de trabalho, a Tabela 7 abaixo apre-senta os resultados dos modelos de regressão logística para a variável de

283

teste, Gtrat, estimados para 2009 e 2010. Inicialmente, foram estimadas as equações agregando os dados para homens e mulheres e edição do PEP.

Para ambos os anos a variável de teste (gtrat) mostrou-se estatisticamente significante para a probabilidade de inserção dos indivíduos no mercado de trabalho. Mantendo as demais variáveis constantes, em 2009, os dados indi-cam que os alunos do PEP, comparados aos alunos que cursaram apenas o ensino médio, apresentam 14,7% a menos de chances de estarem empregados do que os demais alunos. Já em 2010, observa-se a situação inversa, tendo os beneficiários do PEP, em comparação com os não beneficiários, 21,4% a mais de chances de estarem inseridos no mercado. Uma explicação para isso, como já mencionado anteriormente, pode ser o tempo de formação no curso, algo que, infelizmente, não foi possível controlar com maior precisão neste estudo. Os alunos analisados em 2009 são, em grande maioria (70,8%), os beneficiários da primeira edição do PEP, tendo, portanto, um período pequeno de formação. Já no ano de 2010, o subgrupo analisado apresenta um tempo maior de formação, acarretando, possivelmente, maiores chances de entrada no mercado. Para diminuir essa lacuna, em todos os modelos incluímos a variável relativa à edição do PEP, que não informa objetivamente o tempo de formado, mas controla o período de entrada do aluno no curso.

Vale destacar também algumas limitações desse modelo. Por meio da análise do coeficiente de determinação (Tabela 3), simbolizado por R2, que varia de zero a um, observa-se que a equação apresentou baixo poder explica-tivo das razões de chance de o indivíduo estar empregado, evidenciando que existem outras variáveis, não observadas neste trabalho, importantes para a inserção do indivíduo no mercado. Isso, no entanto, não diminui a relevância deste estudo para o entendimento dos fatores explicativos da empregabilidade dos alunos do PEP. É uma análise inicial que evidencia algumas dimensões importantes que podem ser mais bem detalhadas em estudos futuros.

Tabela 3 Resultados da equação logística para variável de teste

Variável Gtrat

Ano Razões de chance P>|z| % R2

2009 0,853 0,001 -14,7% 0,0103

2010 1,214 0,000 21,4% 0,0085




A Tabela 4 apresenta as equações estimadas separadamente para homens e mulheres. Observa-se que, em 2009, entre os homens, alunos do PEP apresentam menor probabilidade (-21,6%) de estarem inseridos no mercado de trabalho do que os alunos que não fizeram o PEP. Já entre as mulheres, tanto o grupo de tratamento quanto o controle, mantendo--se as demais variáveis constantes, têm as mesmas chances de estarem inseridas no mercado, na medida em que a variável gtrat não se mostrou estatisticamente significativa. Portanto, para 2009, pode-se concluir que, dentre os alunos que cursaram o PEP, comparados com os que não cursaram, as mulheres estão em melhor situação que os homens quanto às probabilidades de inserção no mercado de trabalho.

No ano seguinte, tanto os homens quanto as mulheres que cursaram o PEP têm maiores chances de estar empregados quando comparados com os alunos do grupo controle, apresentando respectivamente 23,9% e 18,9% a mais de probabilidade de estarem trabalhando. Conforme já discutido, sugere-se que o aumento significativo de probabilidade de inserção no mercado pode ser explicado pelo tempo de formação do aluno.

Tabela 4 Resultados da equação logística para variável de teste separados para homens e mulheres

Variável Gtrat

Ano Gênero Razões de chance P>|z| % R2

2009

Homens 0,784 0.000 -21,60% 0.0118

Mulheres 0,954 0.518 - 0.0105

2010

Homens 1,239 0.000 23,9% 0.0092

Mulheres 1,189 0.002 18,9% 0.0086


Dando continuidade à avaliação dos alunos do PEP no mercado de trabalho, as análises abaixo referem-se aos resultados das regressões

285

logísticas para a probabilidade de os trabalhadores estarem ocupados em posições de nível técnico e médio, classificadas pela CBO como o terceiro grande grupo ocupacional.

Os achados demonstram que, tanto para 2009 quanto para 2010, a variável gtrat foi altamente significativa, com efeito de 134% e 137% no aumento da probabilidade de os trabalhadores do grupo de trata-mento estarem ocupados em cargos técnicos ou de profissionais de nível médio, conforme resultados apresentados na Tabela 5. Dessa forma, pode-se concluir que os alunos do PEP têm maiores propensões de estarem inseridos em posições equivalentes à sua formação, no caso nível técnico. Esse resultado mostra-se relevante, na medida em que a inserção do trabalhador em um cargo equivalente à sua escolaridade é uma dimensão importante para o entendimento da realização ocu-pacional do trabalhador.

Tabela 5Resultados para variável de teste da equação

logística da probabilidade de estar ocupado em posições de técnicos e profissionais do ensino médio

Variável Gtrat

Ano Razões de chance P>|z| % R2

2009 2,345 0.000 134% 0.0335

2010 2,376 0.000 137% 0.0400


As análises da probabilidade de os trabalhadores estarem ocupa-dos em posições de técnicos e profissionais de nível médio (Tabela 6), realizadas separadamente para homens e mulheres, indicam que, para ambos os grupos, os alunos que cursaram o PEP têm maiores chances de estarem em cargos dessa natureza do que os trabalhadores do grupo de controle.



Tabela 6Resultados para variável de teste da equação logística da probabilidade de estar ocupado em posições de técnicos e

profissionais do ensino médio segundo o gênero

Variável Gtrat

Ano Gênero Razões de chance P>|z| % R2

2009Homens 2.498 0.000 149% 0.0372

Mulheres 2.117 0.000 111% 0.0268

2010Homens 2.207 0.000 120% 0.0368

Mulheres 2.615 0.000 161% 0.0409


No caso da equação de regressão linear, utilizada para identificar o efeito das variáveis explicativas nos salários dos trabalhadores, as Tabelas 7 e 8, abaixo, apresentam os resultados obtidos para a variável teste. Inicialmente, são realizadas as análises agregando os dados para homens e mulheres e para as duas edições do PEP. Observa-se que gtrat não se apresenta estatistica-mente significante para 2009 e 2010, indicando, portanto, que ser ou não do grupo de tratamento/controle não é um aspecto que explica o salário médio do trabalhador. Nesse sentido, conclui-se que o fato de o aluno ter cursado o PEP não determina o salário do indivíduo no mercado de trabalho, ao contrário da probabilidade de estar empregado e de inserir-se em ocupações técnicas no mercado de trabalho, conforme discutido anteriormente.

Tabela 7Resultados da equação linear para variável de teste

Variável Gtrat

Ano Coef. P>|z| R2

2009 -0,0926363 0,138 0,0356

2010 0,0093779 0,790 0,0401


287

Em seguida, ainda no que diz respeito à avaliação do efeito da variável gtrat nos salários dos trabalhadores, as tabelas abaixo apresentam os resul-tados obtidos para homens e mulheres separadamente. Em todos os casos, a variável não se mostrou estatisticamente significante para determinação dos salários dos trabalhadores contemplados no estudo.

A análise do coeficiente de determinação, R2, para todos os modelos de equações lineares realizados anteriormente, aponta para o baixo poder explicativo do modelo. Informações de background familiar, como ocupação e escolaridade do pai e da mãe, são variáveis que a literatura indica como dimensões importantes para a determinação dos salários e da realização do indivíduo no mercado de trabalho e que, no caso deste estudo, não estão disponíveis. No entanto, esse fato não retira a importância do estudo realizado para a indicação dos fatores que afetam os rendimentos dos trabalhadores em questão.

Tabela 8Resultados da equação linear para variável

de teste segundo o gênero

Variável Gtrat

Ano Gênero Coef. P>|z| R2

2009Homens -0,1408878 0,113 0.0399

Mulheres -0,00655 0.941 0.0313

2010Homens 0,0460412 0,389 0,0447

Mulheres -0,0330577 0,471 0.0307


Após verificação, por meio da regressão linear múltipla, de que a variável gtrat não tem efeito sobre os rendimentos dos trabalhadores, esse resultado é analisado, com maior precisão, a partir da constituição do matching entre indivíduos com características socioeconômicas semelhantes e avaliação da existência de diferenciais de salários entre os dois grupos de análise. Sob essa perspectiva, os resultados do propensity score matching também não se mostraram estatisticamente significantes, na medida em que a estatística de teste do efeito do programa nos salários dos beneficiários (Average treatment



effect on the treated – ATT) não foi significativa, corroborando os resultados anteriores (Tabela 9).

Tabela 9Resultados do propensity score matching para o logaritmo de salário

Ano Tratamento Controle DiferençaDesvio Padrão

T-stat

2009 5,97 5,97 -0,04 0,07 -0,05

2010 6,46 6,43 0,03 0,03 0,83


Considerações finaisA juventude brasileira enfrenta diversos desafios quando se trata da

inserção qualificada no mundo do trabalho. Comumente, muitos jovens acabam por abandonar a escola sem concluir o ensino médio devido à necessidade de provimento do próprio sustento ou o sustento das suas famílias, principalmente aqueles que se encontram em situação de pobreza. Sem qualificação, esses jovens terminam em ocupações caracterizadas pela precariedade de condições, geralmente em trabalhos informais, temporários, intermitentes e de baixa remuneração (CORROCHANO et al., 2008; WEISS, 2007; LANGER, 2009; FLORI, 2004).

É nesse contexto que a educação se torna um determinante fundamen-tal para a empregabilidade dos jovens, proporcionando sua qualificação e condicionando sua maior probabilidade de conseguir um bom emprego ou alcançar postos de trabalho de melhor rendimento. É ampla a discussão acerca da educação desses jovens, e várias políticas têm sido desenvolvidas com a finalidade de prepará-los para a inserção no mercado de trabalho. A oferta de cursos profissionalizantes é uma delas, e é onde se encaixa o Programa de Educação Profissional (PEP) do governo do estado de Minas Gerais, que foi alvo de análise neste artigo. Analisar o efeito do PEP na empregabilidade de seus beneficiários é uma forma de contribuir para o debate acerca dos resultados dessas políticas direcionadas à qualificação da juventude e, portanto, um meio de avaliar o que tem sido feito e o que ainda precisa melhorar nessas iniciativas governamentais.

289

Os principais resultados deste estudo apontam que, em suma, há dife-rença estatisticamente significante entre o grupo de tratamento e grupo controle no que diz respeito à probabilidade dos beneficiários do PEP de estarem empregados e de se inserirem em ocupações técnicas, conforme resultados obtidos por meio da regressão logística. Assim, de modo geral, observa-se que o PEP tem resultados positivos, sobretudo a partir de 2010, para inserção do jovem no mercado de trabalho, que, segundo a literatura revisada, consiste na principal dificuldade dessa parcela da população. Observa-se, também, que esses resultados tendem a melhorar de um ano para o outro, já que os achados de 2010 são visivelmente melhores que aqueles de 2009. Uma explicação pode ser o tempo de formação dos alunos nos cursos técnicos, algo que, lamentavelmente, não foi possível controlar com maior precisão neste estudo, mas que certamente interfere no sucesso do trabalhador no mercado.

Já as análises relativas aos salários dos trabalhadores apontaram que não há diferenças entre os rendimentos dos egressos do PEP e os casos do grupo controle (isto é, que realizaram somente o ensino médio). Dessa forma, os dados sugerem que o PEP afeta a probabilidade de inserção no mercado de trabalho, mas, uma vez inserido, não produz efeitos positivos em curto prazo sobre o salário do trabalhador.

Este estudo apresenta, portanto, dados interessantes para o cenário de políticas públicas de qualificação profissional direcionadas à juventude de Minas Gerais, demonstrando que ações efetivas para a inserção do jovem no mercado devem ser fomentadas e ampliadas no estado. Pelos resultados apresentados, a opção por ofertar cursos técnicos de nível médio a alunos matriculados na última etapa da educação básica cria melhores oportuni-dades para o primeiro emprego em condições favoráveis de trabalho. Essa inclusão produtiva é fator de suma importância para a própria integração dos jovens à sociedade.

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APÊNDICES

Apêndice A - Distribuição percentual dos trabalhadores segundo o estado e ano.

EstadoAno 2009 Ano 2010

Grupo tratamento

Grupo controle

Grupo tratamento

Grupo controle

Acre - - 0,02 -

Alagoas 0,04 - - 0,01

Amapá - - - -

Amazonas - 0,02 - 0,02

Bahia - 0,11 0,12 0,14

Ceará - 0,01 0,02 0,02

Distrito Federal 0,04 0,29 0,34 0,34

Espírito Santo 0,24 0,29 0,36 0,30

Goiás 0,04 0,34 0,24 0,33

Maranhão - - - 0,02

Mato Grosso 0,04 0,04 0,02 0,01

Mato Grosso do Sul - - 0,02 0,01

Minas Gerais 97,62 94,89 93,09 93,04

Pará - - 0,10 0,04

Paraíba 0,04 - - -

Paraná 0,08 0,20 0,17 0,21

Pernambuco 0,04 0,06 0,05 0,07

Piauí - 0,01 - 0,01

Rio de Janeiro 0,24 0,59 2,37 1,45

Rio Grande do Norte - 0,01 0,02 0,01

Rio Grande do Sul - 0,05 0,02 0,10

Rondônia - - 0,02 0,05

Roraima - 0,01 - -

Santa Catarina 0,04 0,09 0,07 0,12

São Paulo 1,51 2,98 2,88 3,64

Sergipe - 0,01 - 0,01

Tocantins 0,04 - 0,05 0,02

Total 2.517 14.238 4.170 16.829

Fontes: Rais e PEP. Dados produzidos pelo Lapest – Laboratório de Pesquisa em Estratificação Social e Trabalho da UFMG e pela Herkenhoff & Prates.

293

Apêndice B - Distribuição das idades para 2009: boxplot

Fontes: Rais e PEP. Dados produzidos pelo Lapest – Laboratório de Pesquisa em Estratificação Social e Trabalho da UFMG e pela Herkenhoff & Prates

Apêndice C – Resultados regressão logística para empregabilidade

VariávelAno 2009 Ano 2010

Odds Ratio P>|z| Odds Ratio P>|z|

Gênero 1.000184 0.996 1.006909 0.820

Idade_cen .9896313 0.107 1.01673 0.007

Idade_cen2 1.001995 0.000 1.000808 0.011

Emcomp .7615823 0.008 0.8215244 0.004

Emincom .5409325 0.000 0.6182529 0.000

Pib_pcap .9999963 0.014 0.9999999 0.958

Branca .9943612 0.867 0.9495624 0.087

Solteiro 1.010265 0.881 0.9912783 0.893



Deficiência .4315248 0.011 0.7364101 0.204

MG 1.222677 0.011 1.295921 0.000

PEP 1 .9567019 0.238 0.9970732 0.929

Gtrat .8539856 0.001 1.214 0.000

_cons 4.6439 0.000 2.112597 0.005


Apêndice D – Resultados regressão logística para empregabilidade segundo gênero

Homens



Idade_cen .993042 0.440 1.014 0.106

Idade_cen2 1.001 0.001 1.001 0.022

Emcomp .7201546 0.038 .7914292 0.021

Emincom .483965 0.000 .6104723 0.000

Pib_pcap .9999982 0.356 1.000 0.384

Branca .9967998 0.944 .9469683 0.195

Solteiro .9912017 0.932 .9238949 0.447

Deficiência .5127392 0.086 .8248098 0.516

MG 1.075 0.478 1.232 0.013

PEP 1 .9262238 0.140 1.068 0.155

Gtrat .7847532 0.000 1.239 0.000

_cons 4.913 0.000 2.002 0.042

Mulheres



Idade_cen .9828426 0.065 1.020 0.020

295

Idade_cen2 1.002 0.000 1.000 0.236

Emcomp .79533 0.094 .8470868 0.077

Emincom .6014538 0.000 .6188587 0.000

Pib_pcap .9999936 0.008 .9999979 0.286

Branca .9957483 0.932 .9541708 0.283

Solteiro 1.017 0.845 1.039 0.647

Deficiência .2922511 0.052 .5954007 0.215

MG 1.458 0.002 1.385 0.001

PEP 1 .9934975 0.905 .9309389 0.126

Gtrat .9545217 0.518 1.189 0.002

_cons 5.334 0.012 2.515 0.040


Apêndice E - Resultados regressão logística para ocupações técnicas



Gênero 1.352 0.000 1.373 0.000

Idade_cen 1.032 0.005 1.018 0.066

Idade_cen2 .9998561 0.769 1.000 0.453

EMcomp .4117624 0.000 .5997348 0.000

EMincom .2802296 0.000 .3279485 0.000

Pib_pcap .9999973 0.376 1 0.864

Branca 1.111 0.104 1.119 0.031

Solteiro 1.096 0.486 .872584 0.209

Deficiência 1.351 0.617 .9033133 0.790

Gtrat 2.345 0.000 2.376 0.000

MG .7611275 0.057 .6831172 0.000

PEP 1 1.113 0.154 1.062 0.293

_cons .1175561 0.001 .1980905 0.000




Apêndice F – Resultados regressão logística para ocupações técnicas segundo o gênero

Homens



Idade_cen 1.021 0.176 1.016 0.261

Idade_cen2 1.00 0.965 1.000 0.939

Emcomp .3218281 0.000 .5400534 0.000

Emincom .2170666 0.000 .3035778 0.000

Pib_pcap .999994 0.136 .9999992 0.784

Branca 1.127 0.157 1.152 0.041

Solteiro 1.116 0.570 .9001992 0.520

Deficiência 1.410 0.645 1.297 0.625

Gtrat 2.498 0.000 2.207 0.000

MG .7861503 0.191 .6643764 0.001

PEP 1 1.075 0.460 1.072 0.370

_cons .1949024 0.045 .2129475 0.008

Mulheres



Idade_cen 1.044 0.007 1.021 0.131

Idade_cen2 .9996817 0.656 1.000 0.283

Emcomp .5336958 0.001 .6779152 0.004

Emincom .3681979 0.000 .351422 0.000

Pib_pcap 1.000 0.653 1.000 0.487

Branca 1.087 0.412 1.080 0.331

Solteiro 1.086 0.646 .8449742 0.246

Deficiência 1.231 0.840 .5395426 0.260

Gtrat 2.117 0.000 2.615 0.000

MG .7125805 0.139 .7193927 0.039

PEP 1 1.157 0.208 1.041 0.640

_cons .1004835 0.036 .2805858 0.037


297

Apêndice G – Resultados da equação linear para os rendimentos


Coef. P>|z| Coef. P>|z|

Gênero .1044138 0.024 .0738764 0.014

idade_cen -.0166526 0.044 -.0122246 0.032

idade_cen2 .0005091 0.156 .0006396 0.010

Branca .0070955 0.875 .0173689 0.550

ggocup1 .4079774 0.051 .2122673 0.133

ggocup2 .3082767 0.065 .195582 0.072

ggocup3 .0813451 0.347 .2343058 0.000

ggocup5 -.0803017 0.142 -.0241776 0.507

ggocup6 -.7126564 0.003 -.3939615 0.011

ggocup7 -.0966798 0.156 -.0565318 0.203

ggocup8 -.2662109 0.020 -.170947 0.026

ggocup9 -.2258608 0.043 .1861467 0.008

EMcomp -.3267381 0.005 -.1972939 0.001

EMincom -.4921117 0.000 -.3418898 0.000

Pib_pcap 4.41e-06 0.046 3.04e-06 0.021

Tamestab .0162052 0.089 .029062 0.000

Priemp -.0758007 0.160 -.0799875 0.039

Vinculo .328577 0.004 -.0339417 0.731

tempempr -.0000518 0.598 -.0007508 0.250

Fxhoraco .453153 0.000 .2950083 0.000

Indhorae .2861313 0.000 .3311246 0.000

Solteiro -.0848888 0.320 -.0903828 0.121

Portdefi .9014321 0.003 .4028978 0.038

Gtrat -.0926363 0.138 .0093779 0.790

Reg_plan2 -.050426 0.615 .1358317 0.048

Reg_plan3 -.098136 0.507 .1040028 0.273

Reg_plan4 -.3760971 0.195 .0378993 0.820

Reg_plan5 .026551 0.830 .0093873 0.909

Reg_plan6 .0471063 0.828 .1686782 0.216

Reg_plan7 .0583517 0.688 .0698306 0.447

Reg_plan8 -.0805426 0.483 .1535795 0.047

Reg_plan9 .0263551 0.825 .092032 0.254

reg_plan10 -.026528 0.813 .073321 0.337

pep1 .0307062 0.531 .054564 0.082

_cons 7.494 0.000 4.117 0.000




Apêndice H – Resultados da equação linear para os rendimentos segundo o gênero

Homens Mulheres

VariávelAno 2009 Ano 2010 Ano 2009 Ano 2010

Coef. P>|z| Coef. P>|z| Coef. P>|z| Coef. P>|z|

idade_cen -.005157 0.684 -.0156763 0.080 -.0264572 0.016 -.0081539 0.261

idade_cen2 .0006944 0.187 .0009848 0.007 .0002726 0.580 .0002428 0.473

Branca -.0037712 0.953 .0174825 0.690 .0105274 0.868 .0105341 0.782

ggocup1 .3807335 0.178 -.0331837 0.889 .4561127 0.145 .365847 0.029

ggocup2 .4288206 0.172 .2656048 0.155 .2620969 0.177 .1491256 0.244

ggocup3 -.0434247 0.720 .246644 0.001 .254892 0.043 .2225007 0.001

ggocup5 -.1428561 0.100 -.0735696 0.243 -.0245524 0.728 -.0053673 0.901

ggocup6 -.4781639 0.086 -.4070737 0.045 -1.765 0.001 -.3977146 0.119

ggocup7 -.1481697 0.089 -.0467368 0.448 -.0343543 0.789 -.1648395 0.027

ggocup8 -.2462076 0.074 -.1742742 0.080 -.4932609 0.038 -.2044316 0.128

ggocup9 -.2218873 0.082 .1529207 0.071 -.5396031 0.090 .2000637 0.358

Emcomp -.25858 0.147 -.2159548 0.024 -.3635951 0.017 -.177705 0.016

Emincom -.4549886 0.012 -.3888275 0.000 -.4859736 0.002 -.2780807 0.001

pib_pcap 6.01e-06 0.042 4.38e-06 0.026 2.16e-06 0.523 1.07e-06 0.542

Tamestab .0118165 0.380 .0315498 0.001 .0215767 0.115 .0284942 0.001

Priemp -.0920839 0.257 -.1559621 0.017 -.0646486 0.368 -.0347234 0.453

Vinculo .4730571 0.003 .0180937 0.903 .1499281 0.365 -.0693011 0.601

Tempempr -.0002446 0.057 -.0006651 0.453 .0001778 0.263 -.0014362 0.157

Fxhoraco .4956613 0.000 .2557804 0.000 .4083752 0.000 .319215 0.000

299

Indhorae .3519291 0.000 .4304324 0.000 .1790376 0.015 .2117407 0.000

Solteiro -.2666393 0.048 -.0867 0.384 .0458233 0.676 -.0794992 0.246

Portdefi 1.223 0.002 .4573474 0.086 .3219544 0.513 .3089636 0.282

Gtrat -.1408878 0.113 .0460412 0.389 -.0065581 0.941 -.0330577 0.471

reg_plan2 -.1707007 0.264 .1482125 0.175 .0634359 0.631 .1136529 0.183

reg_plan3 -.2276227 0.297 .0865969 0.562 .0008203 0.997 .114107 0.337

reg_plan4 -.3300184 0.409 -.1143861 0.653 -.5060325 0.234 .158967 0.462

reg_plan5 .0211806 0.908 -.0056561 0.965 -.0078651 0.963 .0263339 0.800

reg_plan6 .1478722 0.630 .3981567 0.061 -.1182159 0.699 -.0451471 0.794

reg_plan7 -.123837 0.554 .0649497 0.643 .2247786 0.270 .0731824 0.542

reg_plan8 -.2166847 0.216 .060951 0.624 .0364597 0.809 .2139546 0.025

reg_plan9 -.1173325 0.518 .0754762 0.558 .1398409 0.370 .1114577 0.265

reg_plan10 -.1282867 0.450 .0525103 0.665 .0624322 0.674 .1029771 0.278

pep1 .0225972 0.749 .0363156 0.454 .0385823 0.572 .0681558 0.090

_cons 7.305 0.000 4.332 0.000 8.115 0.000 4.120 0.000


1 Os dados sobre PIB municipal per capita foram retirados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2 Essa variável será independente de controle no modelo logístico e de seleção de amostra nos modelos de regressão linear e propensity score matching.3 A idade é utilizada como proxy da experiência no trabalho.4 Para a variável idade em 2009 e 2010, foi descrita a mediana, visto que a média é muito sensível a valores de idades discrepantes existentes na amostra.


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Desigualdades Educacionais e Pobreza